Analiza ABC i zasada Pareto

Analiza ABC należy do najprostszych metod wyznaczania priorytetów dla programów usprawnień i ulepszeń.

W analizie ABC wykorzystuje się tzw. prawo Pareto (zasada Pareto, prawo 80/20, prawo 80-20, ang. Pareto Principle, Pareto Rule, The Law of Vital Few and Trivial Many – Prawo żywotnej mniejszości i błahej większości), mówiące że w wielu sytuacjach konkretnych 80% konsekwencji wypływa z 20% przyczyn. Wyrażenie „w wielu sytuacjach konkretnych” oznacza, że jest to prawo empiryczne. Zachodzi ono m. in. w wielu sytuacjach istotnych z punktu widzenia zarządzania, np.:

  • podjęcie na naradzie ok. 80% decyzji zajmuje 20% czasu narady,
  • ok. 80% defektów wynika z 20% przyczyn,
  • ok. 80% sprzedaży realizowanych jest przez 20% sprzedawców,
  • ok. 20% gospodarstw domowych w danym kraju posiada 80% majątku (przypadek opisany przez Vilfredo Pareto, stąd właśnie nazwa omawianej zasady),
  • ok. 20% klientów przynosi 80% przychodów ze sprzedaży,
  • w ok. 20% (grup) pozycji magazynowych zamrożonych jest 80% wartości zapasów…

Z powyższego wynika ogólna zasada, zgodnie z którą osiąganie określonych efektów będzie najbardziej ekonomiczne wtedy, gdy zajmiemy się tylko przyczynami powodującymi największy efekt, nie tracąc czasu, pieniędzy i wysiłku na błahostki.

Nazwa techniki:

Analiza ABC, analiza Pareto, metoda Pareto, metoda 80/20, metoda 20/80 (nieprawidłowa nazwa występująca w Polsce).

Opis postępowania

’1. Na podstawie zebranych danych sporządzić wykres Pareto
’2a. W przypadku dużej liczby kategorii i dużej liczby danych poprowadzić 2 poziome linie od prawej osi wykresu: jedną na wysokości 80%, drugą na wysokości 95%. Oznaczyć na wykresie 3 obszary (patrz Rys 1):

  • Obszar A – wszystkie kategorie, dla których wykres kumulowany mieści się pod linią 80%,
  • Obszar B – przylegający do obszaru A, a kończący się na kategorii leżącej bezpośrednio pod linią 95%,
  • Obszar C – obejmujący pozostałe kategorie.

’2b. W przypadku niewielkiej liczby kategorii i niewielkiej liczby danych (tak jest w wielu przypadkach w praktyce produkcyjnej) wystarczy ograniczyć analizę do obszaru A (patrz Rys. 2).

’3. Wyznaczyć cele programu poprawy, uwzględniając priorytety ujawnione w toku opisanej analizy. Oszacować możliwe do osiągnięcia rezultaty.

Na przykład wykres na Rys. 2 dotyczy reklamacji składanych przez nabywców wentylatora stołowego. Jeśli uznamy, że możliwe jest całkowite wyeliminowanie błędu polegającego na obróceniu tylnej części obudowy (typowe zagadnienie dla rozwiązania poka-yoke) oraz całkowite wyeliminowanie hałaśliwości (dokładniejszy montaż osłony wiatraka) to możemy się spodziewać, że liczba reklamacji obniży się o ok. 80%.

Rys. 1

Analiza ABC

Analiza ABC

Pokazana na rysunku analiza dotyczy tych samych danych, na podstawie których sporządzono wykres przedstawiony na Rys. 3 w artykule Rozkłady potęgowe i diagram Pareto.

Rys. 2

Analiza ABC w prostym przypadku.

Analiza ABC w prostym przypadku.

Powyższy wykres sporządzono na podstawie danych zamieszczonych w tabeli w artykule Rozkłady potęgowe i diagram Pareto.

UWAGI

  1. Sporządzając diagram Pareto należy stosować się do uwag zamieszczonych w artykule Rozkłady potęgowe i diagram Pareto.
  2. W praktyce często stosuje się analizę ABC razem z burzą mózgów i wykresem Ishikawy, w obu możliwych kolejnościach.

Zastosowania:

Wyznaczanie priorytetów.

Diagram afiniczny

Diagram afiniczny znajduje zastosowanie najczęściej w trzech sytuacjach: gdy mamy do uporządkowania wielką liczbę zagadnień, gdy trafiamy na problem słabo rozpoznany, niejasny bądź kontrowersyjny oraz gdy potrzebne jest kreatywne myślenie.

Nazwy techniki:

Diagram afiniczny, Diagram powinowactwa, tablica afiniczna, metoda JK (od nazwiska twórcy – japońskiego antropologa Jiro Kawakita), ang. affinity diagram.

Opis postępowania

  1. Burza Mózgów – jej celem jest wygenerowanie jak największej ilości pomysłów,
  2. Każdy pomysł należy zapisać osobnej kartce; wygodnie jest użyć dużych karteczek post-it. Następnie wyeksponować je wszystkie, np. umieszczając na tablicy,
  3. Zadaniem uczestników sesji jest pogrupowanie kartek w grupy zagadnień powiązanych,
  4. Sporządzenie kartek z nagłówkami; nagłówek to tytuł grupy powiązanych zagadnień; jako nagłówka można użyć kartki już istniejącej, bądź sporządzić nową kartkę;
  5. Wykończenie diagramu – umieszczenie grup tematycznych pod kartkami z nagłówkami; jeśli uczestnicy zauważą jakieś powiązania pomiędzy dwiema grupami, to niech umieszczą je po sąsiedzku, a nad ich nagłówkami umieszczą „nad-nagłówek”.

Ilustracje

Nadnagłówek
Nagłówek
Nagłówek
Etykieta
Etykieta
Etykieta
Etykieta
Nadnagłówek
Nagłówek
Nagłówek
Etykieta
Etykieta
Etykieta
Etykieta

Układ graficzny diagramu afinicznego

Sprządzanie diagramu powinowactwa. Fot. nashih, CC Attribution, Noncommercial, No Derivatives License.

Sprządzanie diagramu powinowactwa. Fot. nashih, CC Attribution, Noncommercial, No Derivatives License.

Gotowy diagram powinowactwa. Fot. Sean Munson, CC Attribution, Noncommercial, No Derivatives License.

Gotowy diagram powinowactwa. Fot. Sean Munson, CC Attribution, Noncommercial, No Derivatives License.

UWAGI

  1. Jeśli pomysłów jest mniej, niż 15, nie ma potrzeby stosowania diagramu afinicznego do ich porządkowania.
  2. Technika ma zastosowanie do porządkowania dużych zbiorów zagadnień, zwłaszcza w sytuacjach, gdy problematyka jest niejasna bądź zagmatwana, a także wtedy, gdy są duże różnice zdań, opinii i punktów widzenia. Drugie ważne zastosowanie: gdy potrzebne są oryginalne pomysły, więc dobrze jest zachęcić uczestników do myślenia kreatywnego.
  3. Najlepsze wyniki uzyskuje się, gdy:
  • w sesji bierze udział 5-8 osób,
  • praca przebiega w ciszy,
  • praca przebiega szybko, a uczestnicy są zachęceni do opierania się na pierwszych skojarzeniach, a nie na namyśle, gdy niewiele się zastanawiają,
  • osoba prowadząca zachęca, aby uczestnik nie zajmował się wieloma zagadnieniami na raz, lecz raczej tylko jedną kartką w jednym ruchu,
  • osoba prowadząca sesję pilnuje, aby żaden z uczestników nie narzucał innym własnego zdania;
  • w przypadku różnicy zdań należy:
    • doprowadzić do dyskusji, ponieważ często okazuje się, że osoba protestująca po prostu chce dopisać nowe zagadnienie,
    • albo zachęcić uczestników do sporządzenia duplikatu kartek i drugiego diagramu.

—-

Rozkłady potęgowe i diagram Pareto

Rozkłady potęgowe odgrywają coraz większą rolę w strategiach biznesu. Rozkład Pareto to jedna z klasycznych odmian rozkładu potęgowego o wielorakich zastosowaniach.

Prawa potęgowe

W wielu dziedzinach praktycznych obserwuje się, że zależność pomiędzy dwiema wielkościami empirycznymi spełnia tzw. prawo potęgowe, tzn. że przyjmuje postać:

Y=x w

Prostym „szkolnym” przykładem tej zależności jest funkcja kwadratowa (w=2), ale w ekonomii i zarządzaniu szczególne znaczenie mają prawa potęgowe z wykładnikiem ujemnym (funkcje malejące), dotyczące wielkości opisujących rozmiar bądź skalę zjawisk.

Rys. 1

Wykres funkcji potęgowej w przypadku praw potęgowych z wykładnikiem ujemnym

Wykres funkcji potęgowej w przypadku praw potęgowych z wykładnikiem ujemnym

Na Rys. 1 pokazany jest wykres funkcji potęgowej o różnych wykładnikach ujemnych. Jeśli taka funkcja opisuje (w przybliżeniu) rozkład wielkości empirycznych (obserwowanych), to wiadomo, że istotne własności tego rozkładu zależą od wartości wykładnika. Na przykład:

  • rozkład odpowiadający w przybliżeniu wykresowi narysowanemu białą linią posiada wartość oczekiwaną i wariancję,
  • rozkład odpowiadający w przybliżeniu wykresowi narysowanemu niebieską linią posiada wariancję, ale jego wartość oczekiwana jest nieskończona,
  • dla rozkładu odpowiadającego w przybliżeniu wykresowi narysowanemu różową linią zarówno wartość oczekiwana, jak i wariancja są nieskończone.

Dwa najbardziej znane — można powiedzieć historyczne — przykłady praw potęgowych to prawo Zipfa i rozkład Pareto.

Prawo Zipfa odnosi się do rankingów. Najczęściej chodzi o obiekty uporządkowane w szereg, zaczynając od obiektu posiadającego badaną cechę w najwyższym stopniu a kończąc na obiekcie posiadającym ją w stopniu najniższym. Taki szereg spełnia prawo Zipfa, jeśli

Y[R=r] ∼ (r/rmin)-a,

gdzie r jest pozycją obiektu w rankingu, a rmin jest minimalną obserwowaną pozycją w rankingu (na osi X).

Przykład 1
Jeszcze kilkanaście lat temu można było zaobserwować prawie idealne spełnianie prawa Zipfa przez przedsiębiorstwa o różnych przychodach. Na przykład jeśli pierwsze w rankingu przedsiębiorstwo na danym terenie miało przychody roczne 1 mln jednostek pieniężnych, a drugie w rankingu 0,4 mln, to czwarte miało 0,16 mln, ósme 0,064 mln itd.
Przykład 2
Umówmy się, że różowa linia na Rys. 1 ilustruje liczbę wizyt na witrynach internetowych w określonym obszarze Internetu w określonym czasie. Wykres ten zaczyna się od X=5 (czego nie widać z powodu dużej rozpiętości skali), więc można go odczytać następująco: piąta w rankingu witryna odnotowuje — powiedzmy — 100.000 wizyt w rozpatrywanym okresie, dwusetna ok. 40.000 wizyt, sześćsetna ok 30.000 wizyt itd.

Prawa potęgowe odnoszą się m. in. do sieci takich jak Internet oraz do ich podzbiorów (np. tzw. blogsfera), sieci społecznych (np. kliki, sieci organizacji terrorystycznych), sieci energetycznych i wielu innych. Sieci odgrywają coraz większą rolę w biznesie (np. e-commerce, sieci reasekuracji w sektorze ubezpieczeń) i w dziedzinie bezpieczeństwa. Dlatego rośnie znaczenie technik analitycznych wykorzystujących prawa potęgowe.

REGUŁA 1: Analiza danych z zastosowaniem prawa potęgowego nie może pomijać ŻADNEGO obiektu z wybranego stratum w sposób arbitralny.

Reguła ta wynika z własności rozkładu potęgowego – jeśli pominiemy jakieś obiekty w sposób arbitralny, pozostałe nie spełnią prawa potęgowego mimo, że dla kompletnego zbioru ono zachodzi.

Jeśli obiektów jest bardzo dużo, a interesuje nas tylko wykładnik potęgi, można użyć części danych, ale nie wolno wybierać ich w sposób arbitralny, lecz losowo (np. losując 10% próby). Można także pominąć obiekty z „ogona” rozkładu, ale należy przy tym uważać, aby uwzględnione zostały wszystkie obiekty do granicy takiego obcięcia.

Często można spotkać analizy błędne dlatego, że pominięto obiekty o największym nasileniu rozpatrywanej cechy (ulegając złudzeniu, że są one „inne”, „wyjątkowe”). W Przykładzie 2 nie uwzględniono pierwszych 4 obiektów w sposób jawny, lecz nie jest to błąd, ponieważ uwzględniono je w sposób pośredni odnotowując, że pierwszym obiektem w szeregu jest obiekt o rankingu 5. W sposób formalny zostało to ujęte w zapisie funkcji (X/5). W przypadku ogólnym zapis rozkładu potęgowego przyjmuje analogiczną postać:

P[X=x] ∼ (x/xmin)-b,

gdzie xmin jest minimalną obserwowaną wartością (na osi X). Uzyskujemy przy okazji „zaczepienie” rozkładów z różnymi wykładnikami w jednym punkcie (Y=1 na Rys. 1), które ułatwia wizualne porównywanie kształtu rozkładów.

Rozkład Pareto jest rozkładem statystycznym (rozkładem zmiennej losowej) w ścisłym znaczeniu. Można go zapisać powyższą formułą. W pełnym formalnym ujęciu postawienie znaku równości prawej i lewej strony wymaga ustalenia dodatkowych parametrów, w praktyce trudnych do interpretacji, więc dla uproszczenia poniższego wykresu przyjęto, że razem dają one współczynnik = 1.

Rys. 2

Wykres rozkładu Pereto

Wykres rozkładu Pereto

Przykład 3
Dla zagadnienia podobnego do tego opisanego w przykładzie 1 rozkład Pareto różni się od prawa Zipfa tylko tym, że zmienne są zamienione miejscami. Zatem powyższy wykres można czytać jak następuje: Na danym terenie 100 tys. gospodarstw domowych mieści się w najniższej, pierwszej kategorii dochodów, ok. 10 tys. gospodarstw mieści się w kategorii dochodów 7 razy wyższych, a 5 tys. gospodarstw osiąga dochody 11-12 razy wyższe.

Diagram Pareto

UWAGA: w zastosowaniu do zagadnień menedżerskich (gł. zarządzania przez jakość) nazwa diagram Pareto (wykres Pareto) jest używana zarówno w przypadkach podpadających pod prawo Zipfa, jak i w przypadkach podpadających pod rozkład Pareto.

Diagram Pareto przedstawia dwa wykresy zbudowane na tym samym zbiorze kategorii. Jeden wykres to uszeregowane w porządku malejącym liczebności WSZYSTKICH odnotowanych przypadków, a drugi wykres to te same liczebności, lecz skumulowane.

W zastosowaniu do zagadnień zarządzania przez jakość będą to najczęściej kategorie przyczyn powodujących defekty zaliczone do jednego „programu” (patrz Stratyfikacja danych w sterowaniu przez jakość – przykłady ).

Rys. 3

Diagram Pareto - przykład

Diagram Pareto - przykład

Zazwyczaj na diagramie Pareto umieszcza się drugą, pomocniczą oś Y ze skalą procentową, przydatną do dalszych analiz. Na Rys. 3 ta dodatkowa oś, narysowana kolorem brązowym, mieści się po prawej stronie wykresu.

Sporządzanie wykresu Pareto

Nazwa techniki:

Diagram Pareto, wykres Pareto, metoda Pareto

Opis postępowania

  1. Zebrać dane o WSZYTSKICH obserwowanych przypadkach. Zsumować liczebności przypadków zaliczonych do poszczególnych kategorii. Przypadki nie dające się zakwalifikować do żadnej z proponowanych kategorii należy zakwalifikować do kategorii „inne” („pozostałe”)
  2. Uporządkować dane od największej do najmniejszej liczebności.
  3. Umieścić dane w tabeli, podobnej do poniższego przykładu. W trzeciej kolumnie zamieścić obliczone liczebności skumulowane.
    Nr Kategoria defektu Liczba defektów Kumulowana
    1 Obrócenie 22 22
    2 Hałas 10 32
    3 Pęknięcie 4 36
    4 Nacisk 2 38
    5 Resztki 1 39
    6 Obudowa 1 40
    7 Inne 4 44
  4. Z trzech ostatnich kolumn tabeli utworzyć wykres: słupkowy z danych w drugiej kolumnie i liniowy z danych w trzeciej kolumnie (odpowiednie opcje są dostępne w każdym popularnym arkuszu kalkulacyjnym).

UWAGI

  1. Jeśli danych i kategorii jest zbyt dużo, może się zdarzyć, że słupki nie ułożą się regularnie w sposób podobny, jak na wykresie rozkładu Pareto, lecz wystąpią „schodki” (uskoki). Zazwyczaj wskazuje to, że nie dokonano uprzednio właściwej stratyfikacji (UWAGA – stratyfikacja nie pokrywa się z owymi uskokami!).
  2. Jeśli kategorii jest zbyt mało, trudno będzie wyciągać właściwie wnioski co do priorytetów w działaniach usprawniających bądź korygujących. Ponadto na wykresie słupek dla kategorii „inne” może być zbyt wysoki.
  3. Jeśli danych jest zbyt mało, słupki będą miały podobną wysokość i trudno będzie wyciągać właściwie wnioski co do priorytetów w działaniach usprawniających bądź korygujących.

Przykład niewłaściwie zastosowanego wykresu Pareto: W artykule Arkusz zbiorczy – stratyfikacja danych do analizy danych zastosowano arkusz zbiorczy. Wykres Pareto jest nieprzydatny do analizy tych danych, co ilustruje poniższy rysunek.

Rys. 3

Niewłaściwy wykres Pareto.

Niewłaściwy wykres Pareto.


Arkusz zbiorczy – stratyfikacja danych

Arkusz zbiorczy, czyli tzw. zbiorówka, ma wielorakie zastosowania w Statystycznym Sterowaniu Procesami (SPC). Służy do porządkowania zbioru danych, ale przede wszystkim do ograniczenia pola poszukiwań przyczyn problemów.

Nazwa techniki:

Arkusz zbiorczy

Opis postępowania

A. Sporządzanie arkusza

  1. Zbierz dokumentację zawierającą dane o badanym zjawisku z wybranego okresu.
  2. Sprawdź w dokumentacji, jakimi kryteriami jest opisane badane zjawisko. Sporządź listę tych kryteriów.
  3. Wybierz dwa kryteria, które według Twoich przypuszczeń mogą chwytać różnice w przebiegu zjawiska, jego charakterze bądź efektach.
    Przykłady: – reklamacje według przyczyn (pierwsze kryterium) i według regionu (drugie kryterium); – przestoje maszyny według długości przestoju (pierwsze kryterium – np. przestoje krótkie, średnie i długie) i według zmiany, na której przestój wystąpił
  4. Sporządź czytelny arkusz – tabelę, w której główka opisuje kategorie jednego kryterium, a boczek opisuje kategorie drugiego kryterium (patrz przykład na rysunku poniżej).
  5. Przeglądając dokument po dokumencie stawiaj ołówkiem w kreski w polach tabeli odpowiadających obu kryteriom (jak na przykładowym rysunku poniżej).

B. Analiza danych na arkuszu

  1. Starając się ogarnąć spojrzeniem cały wypełniony arkusz poszukaj miejsc, w których jest najwięcej postawionych kresek.
  2. Dodatkowo: Sporządź kserokopię wypełnionego arkusza. Rozetnij arkusz na pojedyncze kolumny i przestawiaj je tak, aby uzyskać skupisko szczególnie wielu kresek w jednym albo dwóch rejonach tabeli. Podobnie postąp z drugą kserokopią, ale rozcinając ją na wiersze i przestawiając wiersze.
  3. Dodatkowo: Jeśli w poprzednim kroku stwierdzasz występowanie skupisk szczególnie wielu kresek w tabeli z poprzestawianymi np. wierszami, sporządź kserokopię tej poprzestawianej tabeli i rozetnij ją na kolumny. Przestawiając kolumny szukaj takiego układu tabeli, w którym skupiska szczególnie wielu kresek są najlepiej widoczne – taka właśnie tabela jest pożądanym wynikiem Twojej pracy.

C. Wnioskowanie

  1. Skupiska szczególnie wielu kresek w tabeli wskazują, na których obszarach należy się skoncentrować poszukując przyczyn zjawiska.

Ilustracja

Przkładowy arkusz zbiorczy przyczyn wszystkich reklamacji dostaw pewnego produktu.

Przkładowy arkusz zbiorczy przyczyn wszystkich reklamacji dostaw pewnego produktu.

UWAGI

  1. Jeśli analiza nie daje wyraźnych rezultatów, należy dobrać inną parę kryteriów.
  2. Czasem arkusz zbiorczy może nie sprawdzać się w praktyce. Oto typowe tego przyczyny:
    • cele analizy są zbyt nieokreślone,
    • nie uwzględniono wszystkich danych,
    • pominięto jakieś kryteria albo dokumentacja nie obejmuje istotnych kryteriów,
    • w przypadku notowania danych z obserwacji na miejscu: obserwator nie nadąża z notowaniem,
    • w przypadku notowania danych przez wielu obserwatorów: różne osoby w odmienny sposób interpretują bądź notują swoje obserwacje,
    • nie przerowadzono pełnej analizy, gdyż np. zbyt wiele czasu i wysiłku pochłonęło zestawianie danych surowych, sporządzenie arkusza itp.
  3. Nietrudno zauważyć, że dobrze sporządzona ostateczna tabela zbiorówki powinna dawać bezpośrednio materiał do prostego testu statystycznego, np. chi-kwardat.

Pomiar doskonałości procesu – wykres kontrolny x-R

Granice na wykresie kontrolnym x-R są ustawione w taki sposób, aby wychwytywały szczególne przyczyny (special causes) niestabilności procesu.

UWAGA: nad literką x powinna znajdować się pozioma kreseczka oznaczająca, że chodzi o wartości średnie.

Wykres z granicami kontrolnymi, służący do detekcji niestabilności procesu, jest pomysłem Waltera Shewhart’a. W klasycznej kontroli jakości procesu jednak na ogół granice kontrolne określa się jako wielokrotność (najczęściej trzykrotność) odchylenia standardowego wyników mierzonych na wyjściu procesu. Genichi Taguchi natomiast zaproponował, aby granice te określać jako trzykrotność sigma, czyli odchylenia standardowego wyników pogrupowanych. W ten sposób, jego zdaniem, wykres kontrolny staje się czuły na przyczyny szczególne (special causes) niestabilności procesu, a jednocześnie nie daje zbyt często powodów do fałszywego alarmu, ponieważ nie jest nadmiernie czuły na wahania wyniku spowodowane przyczynami zwykłymi (common causes).

Zakładanie monitoringu procesu przy pomocy wykresu x-R

Wszystkie decyzje dotyczące polityki doskonałości procesu, a więc dotyczące liczebności grup, położenia granic kontrolnych, częstotliwości pomiarów, obliczeń i nanoszenia punktów na wykres, a także sposobów interpretacji wykresu podejmuje się na podstawie eksperymentów z pomiarami próbnymi. Wskazówki na ten temat znajdują się w zeszycie arkuszy kalkulacyjnych, który można ściągnąć stąd oraz z odnośnika w dziale Narzędzia naszej biblioteki.

UWAGA: plik jest spory, ma 523.264 bajty.

Sposób korzystania z wykresu x-R

Monitorowanie doskonałości (stabilności) procesu wg metody Taguchi’ego wymaga pomiaru wyników procesu zgrupowanych najczęściej po 2,3,4,5 albo 6. Średnią arytmetyczną dla grupy nanosimy na górną część wykresu (X), a rozstęp, czyli różnicę pomiędzy największym i najmniejszym wynikiem w grupie nanosimy na dolną część wykresu (R). Każdy z tych wykresów ma „skalę”, na którą składa się:

  • linia środkowa, reprezentująca średni wynik („cel”), na który został nastawiony proces;
  • granice kontrolne górna i dolna, leżące w odległości 3 sigma od linii środkowej.

A oto przykładowy wykres x-R:

Ilustracja

Przykładowy wykres xR

Przykładowy wykres xR

Obserwujemy, w jaki sposób zachowują się punkty na obu wykresach: czy mieszczą się pomiędzy granicami kontrolnymi, czy układają się po obu stronach linii środkowej oraz – generalnie – czy nie wykazują jakichś regularności. Regularności są bowiem przejawem różnego rodzaju niestabilności procesu.

Co znajduje się na arkuszach

Zeszyt Excela zawiera:

  • 3 arkusze, służące jako praktyczne wprowadzenie w koncepcję Taguchi’ego oraz jako narzędzie do obliczeń niezbędnych w podejmowaniu decyzji o polityce jakości procesu,
  • tablicę współczynników pomocną do obliczeń przy opracowaniu wyników eksperymentów na etapie opracowania polityki,
  • arkusz do nanoszenia wyników, który przeprowadza niezbędne obliczenia i wykreśla wykres,
  • wyjaśnienia i instrukcje.

UWAGA: plik jest spory, ma 523.264 bajty.

Stratyfikacja danych w Kompleksowym Sterowaniu przez Jakość – przykłady

Analizę Pareto należy poprzedzać albo prowadzić łącznie ze stratyfikacją danych.

Zalecenie powyższe można spotkać czasem w podręcznikach SPC (Statystycznego Sterowania Procesami), lecz rzadko wyjaśnia się w nich przesłanki tego zalecenia. W niniejszym artykule spróbuję wyjaśnić to w możliwie najprostszy sposób, na przykładach.

Przykład 1.

Weźmy defekty rejestrowane na zmechanizowanych i zautomatyzowanych liniach pakujących. Jeśli szeregujemy według przyczyn ich względną częstość, od największej do najmniejszej, możemy zilustrować wykresem słupkowym, który — jak nietrudno zgadnąć — ma charakterystyczny kształt wykresu Pareto.

Powiedzmy, że początkowo nasza analiza obejmuje wszystkie defekty zarejestrowane w ciągu miesiąca, a najczęściej występujące defekty to brak nadruku daty bądź barkodu oraz nierówno przyklejone etykiety. To stwierdzenie może stanowić punkt wyjścia do konkretnego programu ulepszeń procesu.

Jeśli jednak weźmiemy pod uwagę próby kilkudniowe, stwierdzamy, że niektóre kategorie defektów występują znacznie częściej w trzeciej dekadzie miesiąca, niż w drugiej, a niektóre na odwrót — częściej w drugiej dekadzie, niż w trzeciej. Wykresy Pareto z tych dóch dekad różnią się znacznie!

Już nawet bez wnikania w przyczyny wspomnianej różnicy możnaby zaproponować stratyfikację i analizować osobno dane z pierwszej, drugiej i trzeciej dekady każdego rozpatrywanego miesiąca. Jednak Kompleksowe Sterowanie przez Jakość (TQC – Total Quality Control) ma u samych podstaw wytyczną „dokonuj stratyfikacji i czatuj na różnice”. Zauważyliśmy różnicę, więc spytajmy o jej przyczyny.

Co różni produkcję w drugiej i trzeciej dekadzie?

Liczba i długość partii!

Z różnych powodów pod koniec miesiąca produkujemy więcej partii krótkich i w związku z tym więcej jest przezbrojeń. Z tego spostrzeżenia wynika natychmiast ogólna klasyfikacja defektów, na trzy kategorie:

defekty początkowe z niewłaściwej regulacji podczas przebrajania
niedowaga albo nadwaga substancji pakowanej, nierówno przyklejone etykiety itp;
defekty z rozregulowania wcześniej wyregulowanych urządzeń
brakujący nadruk daty bądź barkodu, zwichrowanie pudełka itp.
defekty pojawiające się mniej więcej jednakowo często na początku i w trakcie procesu
niewłaściwie zaklejone pudełka (np. z produktem sypkim), niedokładnie obcięte tuby (w przypadku kremów, past) itp.

Defekty drugiej kategorii są powodem szczególnie dużych strat, gdyż zauważa się je zbyt późno, gdy wiele produktów jest już spakowanych do wysyłki. Najgorej jest na liniach z szybkimi maszynami…

Defekty trzeciej kategorii są natomiast najbardziej uciążliwe, gdyż stale trzeba pilnować i poprawiać regulację maszyn…

Wynika stąd wniosek, że potrzebne są trzy osobne programy ulepszeń:

  • poprawa procesu przezbrajania, aby urządzenia były częściej naregulowane „od razu” jak należy,
  • eliminacja defektów wynikających z niezauważenia błędu – klasycznym rozwiązaniem byłaby poka-yoke w postaci czujników alarmujących w przypadku awarii drukarki (braku nadruku), maszyny formującej pudełka itd.,
  • poprawa zdolności jakościowej maszyn, które zbyt szybko się rozregulowują (zbyt krótko „trzymają”).

Właściwa stratyfikacja natomiast to podział danych o defektach nie według dekady miesiąca, lecz według opisanych programów. Tak więc analizować należy osobno dane o defektach z trzech strata:

  • z krótkich partii (stratum krótkich partii),
  • z długich partii (stratum długich partii) oraz
  • z maszyn o obniżonej zdolności jakościowej (stratum maszyn o obniżonej zdolności jakościowej).

Analiza Pareto oraz inne techniki badania wariancji (np. karta x-R) będą wykazywały większą czułość dla każdej z tych trzech grup danych, niż dla danych zbiorczych (np. miesięcznych bądź dekadowych).

Ciąg dalszy nastąpi

Fundament i filary TPM

Osiem segmentów Kompleksowego Systemu Zarządzania Produktywnym Utrzymaniem Ruchu przedstawia się często w postaci znanej z innych systemów.

Poniższy schemat przedstawia osiem części składowych nowszej wersji (z 1989 r.)systemu TPM.

Ilustracja

Fundament i filary TPM

Fundament i filary TPM

Kilka słów historii

Początki TPM sięgają roku 1951, kiedy to w Japonii zaczęto wdrażać utrzymanie zapobiegawcze (ang. Preventive Maintenance) wg wzorców amerykańskich. W 1960 r. w zakładach Nippon Denso (wówczas zwane Nippondenso, o ile wiem) należących do grupy (jap. keiretsu) Toyoty wprowadzono do praktyki utrzymania pierwszy japoński wynalazek — obsługę autonomiczną, czyli wykonywaną przez operatorów.

Przekazanie prostych czynności obsługowych operatorom uwolniło specjalistów obsługi od codziennych rutynowych czynności i umożliwiło im zajęcie się budowaniem systemu organizacyjnego dla utrzymania produktywnego. Narzędzia do budowania i usprawniania systemu początkowo pochodziły z amerykańskich materiałów szkoleniowych (MTP – Management Training Programme oraz TWI – Training Within Industry).

W 1961 r. Japońskie Stowarzyszenie Menedżerskie powołało Komitet Utrzymania Fabryk, a wraz z nim odpowiedni departament stowarzyszenia. W 1964 r. ufundowano Nagrodę Produktywnego Utrzymania, a pierwszym laureatem zostały zakłady Nippon Denso. W 1969 r. wspomniany departament rozwiązano i w to miejsce utworzono Japoński Instytut Utrzymania Fabryk. W 1971 r. instytut ogłosił pierwszą wersję systemu TPM, a w 1989 wersję drugą. Instytut jest właścicielem praw do obu wersji systemu. Od 1981 r. jest organizacją non-profit, aczkolwiek w 2005 r. został częściowo skomercjalizowany (przez spin-off).

Założenia systemu

Wartości docelowe obejmują 6 czynników konkurencyjności, oznaczonych literami P,Q,C,D,S i M, a mianowicie:

P
wzrost produkcji i produktywności,
Q
jakość (zero defektów),
C
koszty,
D
dostawa (szybka i w obiecanym terminie),
S
bezpieczeństwo (zero wypadków),
M
morale (zaangażowanie powszechne w KAIZEN i przestrzeganie norm).

W obszarach P, C i D wartości docelowe osiąga się głównie poprzez wzrost Ogólnej Efektywności Wyposażenia (OEE, patrz artykuł), czyli poprzez redukcję strat.

Straty klasyfikuje się bardziej dokładnie, niż w pierwszej wersji systemu (por. 6 Wielkich Strat w TPM z 1971 r. i 16 Głównych Strat w TPM z 1989 r.

Ostatnio wprowadzono także klasyfikację strat sporadycznych i strat chronicznych; podział ten nabrał sensu gdyż opracowano skuteczne narzędzie redukcji strat chronicznych (tzw. analiza PM).

Polityka wdrażania TPM opiera się na kilku zasadach sprawdzonych w praktyce:

  • Najpierw na bazie praktyk 5S wprowadza się filary TPM na wydziałach produkcyjnych (wytwarzających wyroby i świadczących usługi), a następnie rozszerza się system na całe przedsiębiorstwo, ze szczególnym uwzględnieniem działów rozwoju, sprzedaży i administracji. Uzasadnienie: sukcesy osiągnięte na wydziałach produkcyjnych stanowią swoistą „propagandę” TPM, dzięki której w drugiej fazie prawie nie występuje opór przed zmianą.
  • TPM wprowadza się małymi krokami, wg metodologii KAIZEN. Uzasadnienie: to jedyny sprawdzony w prawie 100% sposób na „pokonanie oporu materii”.
  • Mierniki osiągnięć menedżerskich są jednolite w całym przedsiębiorstwie (oparte na P,Q,C,D,S,M). Uzasadnienie: jednolita obiektywizacja skutków usprawnień eliminuje tendencję do „szukania winnych” zamiast rozwiązywania problemów oraz eliminuje wiele konfliktów u źródła.
  • Nagradzanie za osiągnięcia w TPM musi być „miękkie”. Uzasadnienie: aby nie powodowało pojawiania się „championów”, co prowadzi do ogólnego spadku motywacji.

c. d. n.

Historia Systemu Produkcyjnego Toyoty

Powstanie Systemu Produkcyjnego Toyoty

Pierwszy element Systemu Produkcyjnego Toyoty (SPT) powstał na początku XX wieku i został wdrożony do praktyki w 1924 r. w pierwszym w świecie krośnie automatycznym Type-G Toyoda Automatic Loom. Był to wynalazek Sakichi Toyoda – rozwiązanie wychwytujące moment zerwania się wątku w krośnie mechanicznym i zatrzymujące krosno. Dzisiaj rozwiązania pełniące podobną rolę nazywają się jidoka i stanowią – obok Just in Time – filar systemu.

Toyota rozpoczęła budowanie swego systemu produkcyjnego w latach 50-tych dzięki wysiłkom Taiichi Ohno, nazywanego dziś ojcem JIT. Ohno został zatrudniony w Toyocie w 1932 r. jako inżynier produkcji. W 1950 roku rozpoczął testowanie różnych technik zmierzających do redukcji czasów ustawiania i przezbrajania, zwiększenia stopnia wykorzystania maszyn i podniesienia jakości (w takiej właśnie kolejności priorytetów). Techniki te stały się popularne w japońskim przemyśle samochodowym już w połowie lat 60-tych, kiedy konieczna stała się dywersyfikacja i ogólne zwiększenie różnorodności wyrobów. Nissan wprowadził System Produkcyjny Toyoty, który wówczas uzyskał swą drugą nazwę: Just in Time.

W latach 80-tych system SPT zyskał powszechne uznanie, gdy Toyota wraz z kilkoma innymi japońskimi producentami samochodów podjęła zwycięską walkę konkurencyjną z producentami amerykańskimi i większością producentów europejskich.

W 1988 roku Toyota wybudowała w Georgetown, w stanie Kentucky, swą pierwszą i dotąd największą fabrykę na terenie USA. Produkuje ona 440.000 samochodów rocznie. 95% samochodów schodzi z taśmy w wykonaniu zamówionym przez klientów i nie wymaga żadnych prac dodatkowych. Produktywność jest o prawie 30% wyższa, niż w typowej fabryce Chryslera, a cały cykl montażu samochodu trwa 20 godzin – łącznie z tłoczeniem blach na nowej ultranowoczesnej linii.

W latach 90-tych system Just in Time stosowany jest już w czołowych firmach światowych w takich sektorach jak przemysł samochodowy (Ford, Saturn, Chrysler, Fiat), elektroniczny (Dell Computer, Sony Corp. itd.), meblarski (Herman Miller i jego grupa, firmy szwedzkie itd.), elektromaszynowy (Yamazaki i in.) i spożywczy. Uważany jest za niedościgniony wzorzec zarządzania przedsiębiorstwem przemysłowym.

System Produkcyjny Toyoty stale się rozwijał, ponieważ jednym z jego fundamentów jest ciągłe ulepszanie (KAIZEN). Dlatego np. pracownicy Toyoty uważają, że daleko im jeszcze do mistrzostwa w zarządzaniu na zasadach Just in Time.

Cele Systemu Produkcyjnego Toyoty

Toyota wyróżnia 4 główne cele swojego systemu produkcyjnego:

  • Dostarczanie produktów i usług najwyższej jakości światowej
  • Rozwijanie potencjału pracowników poprzez wzajemne zaufanie i współpracę
  • Redukowanie kosztów poprzez eliminowanie marnotrawstwa (jap. muda, ang. waste)
  • Stworzenie elastycznego systemu produkcyjnego reagującego na zmiany popytu na rynku

Wbrew rozpowszechnionej opinii, celem operacyjnym (techniczno-ekonomicznym) systemu Just in Time nie jest minimalizacja zapasów. Celem jest wyrównanie przepływu procesu wytwarzania przy jak najmniejszym koszcie tego procesu, doprowadzenie do płynnego, niezakłóconego i idealnie zsynchronizowanego przepływu tego procesu. Minimalizacja, a właściwie optymalizacja zapasów jest jednym ze skutków „ubocznych” doskonalenia procesu.

Proces wytwarzania wykazuje najlepszą płynność, gdy łańcuch dostaw pomiędzy dostawcami i klientami wewnętrznymi i zewnętrznymi jest doskonale zintegrowany. Dlatego od strony naukowej system Toyoty określa się jako system organizacyjny ciągłego doskonalenia integracji łańcucha dostaw oraz integracji tego łańcucha z procesem wytwarzania.

Oprócz naczelnego celu operacyjnego opisanego przed chwilą, budowie systemu Toyoty przyświecają także inne cele, rzadko wymieniane w literaturze, bez realizacji których system ten nie mógłby funkcjonować. Już na najprostszych przykładach można się przekonać, że kluczowe rozwiązania systemu, jak np. kanban mogą funkcjonować i rozwijać się jedynie dzięki współpracy pracowników wykonawczych zespołowo rozwiązujących problemy. Dlatego też SPT określany jest czasem jako system wymuszonego rozwiązywania problemów. W systemie tym zawarty jest m. in. Kompleksowy System Produktywnego Utrzymania Ruchu (TPM – Total Productive Maintenance), którego jednym z filarów jest rozwój zasobów ludzkich. W systemie SPT znajdujemy niespotykanie intensywny proces uczenia się i rozwoju osobistego pracowników.

Doświadczenia światowe i polskie

Fabryki Toyoty za granicą wykorzystują Just in Time jako system wyszczuplający procesy. Jednak nie są to wierne kopie fabryk japońskich, ponieważ zastosowanie poszczególnych rozwiązań systemu zależy od warunków lokalnych. Np. takie charakterystyczne cechy systemu, jak dostawy na czas sterowane np. kanbanem produkcji (jeden z rodzajów kanbanu) nie wszędzie obejmują dużą liczbę części, ponieważ do tego potrzebna jest baza dostawców ulokowanych w pobliżu montowni, a nie wszędzie takie warunki są spełnione (np w niektórych stanach czy w Australii). Zasadniczo fabryki zagraniczne Toyoty budowane są w dużych centrach przemysłowych, aby to rozwiązanie mogło funkcjonować. Inne elementy systemu, jak np. te zapewniające jakość, są „wrażliwe” na warunki kulturowe ponieważ wymagają szczególnej dyscypliny, którą osiąga się po wielu latach praktykowania 5S dla wzmocnienia zaangażowania pracowników. Stosunkowo rzadko jednak występują zatargi czy inne zjawiska drastyczne, jak np. jawny opór czy sabotowanie przez załogę niektórych praktyk o rodowodzie japońskim; przeważnie poszczególne rozwiązania przyjmowane są chętnie, a nawet entuzjastycznie. Problemy spotyka się zwłaszcza w Australii, gdzie siła robocza jest szczególnie zdemoralizowana.

System Toyoty wdrażany jest dość powszechnie przez inne przedsiębiorstwa japońskie za granicą, np. w przemyśle elektronicznym czy artykułów przemysłowych domowego użytku.

Przedsiębiorstwa niejapońskie należące do światowej czołówki na ogół zawdzięczają swe osiągnięcia operacyjne wdrożeniom japońskich metod zarządzania, z których najpowszechniejsze są rozwiązania właśnie z systemu Toyoty. Prawdopodobnie najbardziej popularny jest kanban, a następnie praktyki „5S” i SMED (przezbrojenie w pojedynczych minutach), poka yoke (system eliminacji błędów, error proofing), a ostatnio także Total Productive Maintenance. Jednak znaczące osiągnięcia w tym ostatnim mają przede wszystkim fabryki japońskie za granicą. Narzędzia te różnią się niekiedy znacznie od pierwowzoru, z uwagi na różne warunki otoczenia biznesu i kultury korporacyjne. Duże zróżnicowanie rozwiązań występuje np. w realizacji sterowania kanbanem. Np. w przemyśle meblarskim spotyka się centrum dystrybucyjne znajdujące się pomiędzy dostawcą a odbiorcą, kompletujące zestawy części zamawianych przy pomocy kanbanu.

Można powiedzieć, że JIT stał się standardem w całej czołówce światowego przemysłu wytwarzającego wyroby masowe o stosunkowo wąskim asortymencie lecz wielu stopniach złożenia.

W Polsce dość powszechne są próby wdrażania systemu Toyoty w przedsiębiorstwach zagranicznych należących do wielkich koncernów międzynarodowych. Jednakże w firmach tych nie odnotowuje się znacznych osiągnięć, ponieważ wdrożenia te na ogół podejmuje się w sposób wycinkowy i schematyczny, zbyt sformalizowany, unikając koniecznych zmian społeczno-kulturowych. Przykłady: praktyki „5S” wykonywane przez robotników i dyrektorów bez zrozumienia, a tylko dlatego, że takie otrzymali polecenie lub ponoć za karę (w przypadku dyrektorów), manipulowanie pracownikami przy wprowadzaniu pracy zespołowej (manipulacja polega głównie delegowaniu zespołom samej tylko odpowiedzialności bez upoważnień, więc sprowadza się do „dokręcania śruby”), niepełne, niekonsekwentne i nie kończone wdrożenia sterowania statystycznego jakością. Ogólnie można powiedzieć, że wspólną przyczyną niekonsekwencji jest obrona przez menedżerów tradycyjnego hierarchicznego układu społecznego i sabotowanie rzeczywistych działań usprawniających w interesie przedsiębiorstwa (obrona własnej pozycji przeważa nad interesem firmy).

W przedsiębiorstwach rozwijających w ubiegłym dziesięcioleciu Ruch Produktywności panowały znacznie lepsze warunki społeczne – wiele barier komunikacyjnych i związanych ze statusem zostało usuniętych, a układ społeczny podobny do japońskiego przyjmowany był chętniej niż w firmach zagranicznych. Jednak w firmach tych wdrożono stosunkowo niewiele elementów systemu Toyoty, ze względów historycznych. Ruch koncentrował się bowiem na poprawie sytuacji społecznej, upowszechnianiu praktyk „5S” i statystycznym sterowaniu procesami, toteż te właśnie rozwiązania są w polskich firmach stosunkowo popularne i chętnie przyjmowane.

JIT a MRP. W związku z upowszechnianiem systemu sterowania za pomocą precyzyjnego określania zapotrzebowania na zasoby (MRP i MRP II) pojawiło się pytanie o relacje pomiędzy JIT a MRP. Producenci i sprzedawcy systemów klasy MRP II twierdzą, że JIT jest zawarty w MRP ponieważ MRP jest przystosowany do drukowania kanbanów zwanych tu BOM (Bill of Material). Jednakże pojawiły się ostatnio doświadczenia praktyczne, w których znaczące osiągnięcia we wdrażaniu JIT i poprawę jego ekonomiki uzyskano dopiero po wyeliminowaniu MRP i zastosowaniu kanbanu w wersji oryginalnej (low tech). Warto przy tym zwrócić uwagę, że nie wydaje się sensowne pojmowanie JIT wyłącznie jako kanbanu.

16 Głównych Strat

Klasyfikacja strat produkcyjnych oraz ich drzewo problemowe to narzędzie ułatwiające planowanie usprawnień w systemie TPM.

Poniższy diagram 16 Głównych Strat udostępnił mi przed laty autor koncepcji TPM i były dyrektor Japońskiego Instytutu Utrzymania Fabryk Seiichi Nakajima. Diagram stosuje się do drugiej wersji systemu TPM zdefiniowanej w 1989 roku (Diagram klasyfikacji strat — tzw. Sześciu Wielkich Strat — z pierwszej wersji, z 1971 r., można znaleźć w artykule Zagadnienie rejestracji i statystyki strat w praktyce w niniejszym dziale).

Jak wiadomo, od strony ekonomicznej Kompleksowy System Zarządzania Produktywnym Utrzymaniem Ruchu (TPM) nastawiony jest na „wyciśnięcie” maksimum efektu ekonomicznego z wyposażenia w ciągu całego cyklu jego życia. Klasyfikacja strat według przyczyn (źródeł) stanowi podstawę doboru planów obsługi i programów podnoszenia Ogólnej Efektywności Wyposażenia.

Ilustracja

16 Głównych Strat

16 Głównych Strat

UWAGI

Warto zwrócić uwagę na to, że diagram w istocie jest drzewem problemowym, co widać szczególnie wyraźnie po prawej stronie, gdzie zostały „rozpisane” straty z „innych wyłączeń”.

Zagadnienie rejestracji i statystyki strat w praktyce

Fragment artykułu nadesłanego na konferencję KONBIN 2001

Zagadnienie rejestracji i statystyki strat w praktyce

Andrzej Góralczyk
Instytut Produktywności IDG Poland
Julitta Pogorzelska
Instytut Mikro i Optoelektroniki
Politechniki Warszawskiej


Autorzy przedstawiają i uzasadniają projekt opracowania i upowszechnienia zestawu praktycznych narzędzi do rejestracji i analizy statystycznej strat związanych z zawodnością oraz obsługą maszyn i urządzeń w zakładach przemysłowych.

Wstęp

W praktyce gospodarczej spotyka się dwa podejścia do poprawy ekonomicznej efektywności wykorzystania zasobów przedsiębiorstwa: dążenie do redukcji kosztów oraz dążenie do redukcji strat. W pierwszym przypadku przyjmuje się, że na wynik ekonomiczny z działalności w danym okresie składają się przychody należne za ten okres, obciążone sumą arytmetyczną wydatków poniesionych w celu uzyskania owych przychodów. Założenie to skłania do oszczędzania wydatków i pozbywania się zasobów uznanych za niepotrzebne, ponieważ zasoby postrzega się jako nośniki kosztów. Omawiane podejście jest charakterystyczne dla controllingu, a jego bazę informacyjną stanowi odpowiednio szczegółowy rejestr kosztów zgodny z przepisami o rachunkowości.

Drugie z wymienionych podejść skupia naszą uwagę na działalności pojmowanej jako sekwencje czynności. Jeśli zdołamy zlokalizować wynik pewnej sekwencji wartościowy dla klienta, sekwencję kończącą się tym wynikiem nazywamy procesem. Przyjmuje się, że na wynik ekonomiczny składa się suma nowych wartości, które proces dodaje do pobranych na wejściu materiałów i informacji. Zasoby postrzega się jako potencjalne źródło wartości. Założenie to skłania do pełniejszego wykorzystania zasobów oraz redukcji strat, czyli usuwania z procesu wszystkiego, co jest marnotrawstwem zasobów, np. przerw i biegu jałowego, nadprodukcji, defektów i czynności nie przynoszących wartości. Omawiane podejście jest charakterystyczne dla Systemu Produkcyjnego Toyoty i KAIZEN, a jego bazę informacyjną stanowią odpowiednio szczegółowe opisy i analizy procesów oraz wskaźniki operacyjne i ekonomiczne. Częścią systemu Toyoty jest Kompleksowy System Zarządzania Produktywnym Utrzymaniem Ruchu – Total Productive Maintenance.

Podejście procesowe wykazuje w praktyce zdecydowaną przewagę nad kosztowym pod wieloma względami, a olbrzymia większość najlepiej zarządzanych przedsiębiorstw na świecie znana jest z doskonałego zarządzania procesowego [1]. Jednakże pełne zastosowanie podejścia procesowego jest niełatwe, wymaga wytworzenia w przedsiębiorstwie szczególnej kultury korporacyjnej [2]. W literaturze światowej podkreśla się, że brak tradycji i umiejętności zarządzania procesowego jest istotną przyczyną niskiej i obniżającej się pozycji konkurencyjnej polskich przedsiębiorstw [3]. Autorzy przypuszczają, że jest to również jeden z głównych powodów, dla których redukcja strat jako filozofia poprawy produktywności należy do rzadkości w polskich przedsiębiorstwach.

Upowszechnienie umiejętności analizy strat operacyjnych i ich przyczyn, a zatem także myślenia i zarządzania procesowego, może pomóc w przełamaniu słabości konkurencyjnej polskiego przemysłu, przyczyni się do lepszego wykorzystania zasobów oraz ułatwi przedsiębiorstwom osiąganie wyższej wartości dodanej.

Rejestracja i analiza strat w Kompleksowym Systemie Zarządzania Produktywnym Utrzymaniem Ruchu (TPM)

Konwencjonalne utrzymanie ruchu koncentruje się na zapewnieniu wymaganej niezawodności maszyn i urządzeń. Natomiast zarządzanie produktywnym utrzymaniem ruchu podporządkowane jest celom ekonomicznym i nastawione jest na redukcję strat uwarunkowanych utrzymaniem. System Total Productive Maintenance w pierwszej, klasycznej wersji, stawia sobie trzy cele (wartości docelowe):

  • Maksymalna Całkowita Efektywność Wyposażenia
  • Minimalny koszt obsługi w ciągu całego cyklu życia wyposażenia
  • Rozwój zdolności ludzkich

Całkowita Efektywność Wyposażenia (OEE) jest wskaźnikiem odnoszącym się do strat chronicznych, nie dotyczy on awarii nagłych i katastrof. Został skonstruowany jako iloczyn trzech czynników: Wskaźnika Dyspozycyjności (dostępności, availability), Wskaźnika Wyników oraz Współczynnika Jakości.

Wskaźnik Dyspozycyjności jest ogólnym wskaźnikiem operacyjnym. Wskaźnik Wyników (osiągów, performance) składa się z czynnika ujmującego straty z mniejszych zatrzymań i przestojów oraz czynnika strat z tytułu obniżonej szybkości procesu.

Czynnikową formułę ogólnego wskaźnika OEE można interpretować następująco: najpierw określamy dostępność rozpatrywanego zespołu środków pracy w konkretnych warunkach; następnie badamy osiągi uzyskiwane w granicach owej dostępności; w końcu sprawdzamy zdolność jakościową uzyskiwaną w granicach owych osiągów. Jak więc widać, ogólny wskaźnik OEE ujmuje biznesową wartość konkretnego zespołu środków pracy (wyposażenia) w rzeczywistych warunkach eksploatacji i obsługi.

Różnego rodzaju straty chroniczne uwarunkowane obsługą uważa się za przyczyny, dla których wskaźnik OEE jest niższy od 100%. W klasycznej wersji TPM straty ujmowane omawianym wskaźnikiem zostały podzielone na sześć kategorii – tzw. Sześć Wielkich Strat. Klasyfikacja strat i dane statystyczne o nich pozwalają wyznaczyć OEE. Statystyka strat stanowi także podstawę optymalnego doboru planów obsługi oraz programu KAIZEN dla podniesienia OEE.

Sześć Wielkich Strat - przykład analizy i stawiania celów w konkretnym przypadku.

Sześć Wielkich Strat - przykład analizy i stawiania celów w konkretnym przypadku.

Schemat zamieszczony na rysunku ilustruje metodę wyznaczania wskaźnika OEE oraz określania programu redukcji strat chronicznych. Jest to przykład pochodzący z jednego z przedsiębiorstw japońskich.

Na schemacie widać, że utratę zdatności na dłużej niż 10 minut zakwalifikowano do uszkodzeń, a krótsze przerwy do mniejszych zatrzymań i przestojów. Rozgraniczenie to jest zazwyczaj pierwszym krokiem w budowaniu klasyfikacji strat. Przestój, który nazwalibyśmy mniejszym, trwa krócej lub dłużej, zależnie od urządzenia. Np. piec czy kocioł trzeba długo studzić po uszkodzeniu, zanim będzie można zastosować jakiekolwiek środki. W takim przypadku „mniejszy” niekoniecznie oznacza krótszy, lecz raczej błahy.

Czas przestoju oraz niekiedy ogólna wielkość środków niezbędnych dla przywrócenia zdatności urządzenia jest najgrubszym, lecz w praktyce precyzyjnym kryterium dla rozgraniczenia pomiędzy uszkodzeniami a mniejszymi zatrzymaniami i przestojami. Sprawdzono, że skuteczną metodą wyznaczenia omawianej granicy jest dyskusja ze specjalistami utrzymania ruchu przeprowadzona według schematu tzw. uproszczonej analizy FMEA (Failure Mode and Effects Analysis, analiza objawów i przyczyn uszkodzeń). Pozostałe kategorie strat uwidocznione na schemacie wydają się nie wymagać wyjaśnień.

Dobry wskaźnik Ogólnej Efektywności Wyposażenia w konkretnym przedsiębiorstwie musi opierać się nie tylko na dobrej klasyfikacji strat chronicznych, ale także na praktycznych, łatwych w użyciu narzędziach ich rejestracji.

Stan obecny środków rejestracji i analizy strat z tytułu przestojów

Doświadczenia polskich przedsiębiorstw, w których systematycznie rejestruje się straty z tytułu nieplanowanych przerw w pracy urządzeń oraz uwarunkowanych obsługą są zróżnicowane. Z przyczyn historycznych informacje o częstości, czasie i przyczynach przestojów wykorzystuje się jedynie w celach technicznych, natomiast ekonomiczne skutki obniżonej dostępności podlegają analizie jedynie dla celów zarządzania finansowego. Brakuje powiązania pomiędzy obrazem realnych procesów obniżania się zdolności maszyn i urządzeń a obrazem ekonomicznych skutków tych procesów. Innymi słowy, przedsiębiorstwom na ogół obca jest filozofia Zarządzania Kompleksowym Produktywnym Utrzymaniem Maszyn.

Wśród przedsiębiorstw ponoszących znaczne straty z tytułu obniżonej dostępności maszyn zdarzają się firmy nie prowadzące systematycznego rejestru nieplanowanych przestojów lub takie, które zrezygnowały, z różnych powodów, z dawniej funkcjonującego systemu rejestracji. Natrafiliśmy na taki przypadek w przemyśle samochodowym.

W przemyśle energetycznym praktyka rejestracji przestojów i ich przyczyn jest powszechna, ponieważ wymagają jej przepisy o eksploatacji urządzeń. Ważnym elementem zarządzania operacyjnego jest ocena dyspozycyjności, ponieważ większość dostawców energii otrzymuje zapłatę uzależnioną od spełnienia określonych (w umowach z odbiorcami) norm w tym zakresie. Jednak w wielu elektrowniach i elektrociepłowniach nie oblicza się wskaźników, więc brakuje informacji o wpływie przestojów poszczególnych rodzajów na końcową dyspozycyjność. Ekonomiczne skutki obniżonej dyspozycyjności również ocenia się osobno.

W przemyśle przetwórczym spotyka się dobrze działające systemy rejestracji przestojów, często oparte na komputerowych bazach danych własnej roboty lub kupowanych. Jednak zazwyczaj dane dotyczą tylko większych przestojów i wyłączeń, a w wielu wypadkach nie prowadzi się ich statystycznej analizy i nie wyciąga wniosków natury ekonomicznej. Bazy danych umożliwiają łatwe obliczanie wskaźników MTBF (średniego czasu pomiędzy uszkodzeniami), a w niektórych przypadkach także sporządzania analiz MTTR (średniego czasu przywrócenia zdatności).

Kuriozalnym przypadkiem jest jedno z największych polskich przedsiębiorstw, w którym ogromna baza danych umieszczona na potężnych serwerach zawiera szczegółowe informacje o przestojach, ich przyczynach, czasie, zastosowanych środkach itd. wykorzystywana wyłącznie do śledzenia historii eksploatacji tysięcy urządzeń. Nie prowadzi się tam żadnych statystyk ani analiz, więc baza ta funkcjonuje jedynie jako komputerowa kartoteka z kartami pracy urządzeń.

Nieliczne przedsiębiorstwa, które wdrażają elementy Kompleksowego Systemu Zarządzania Produktywnym Utrzymaniem Ruchu (Total Productive Maintenance) stosują rozwiązania pozwalające na rejestrację i analizę wszystkich kategorii strat chronicznych wchodzących do formuły wskaźnika OEE. Zadanie to jest pracochłonne, więc spotyka się tu proste narzędzia papierowe, a rejestrację prowadzą zazwyczaj operatorzy maszyn. Niektóre z tych przedsiębiorstw dopracowały się dobrych praktycznych metod wyznaczania czynników OEE.

Przypisy:

[1] Por. np. rankingi Industry Week, The World’s 100 Best Managed Plants

[2] Góralczyk, Andrzej, Praktyka TQM jako kultura, Problemy Jakości, No 11, 1996, s. 37-41; Góralczyk, Andrzej, Rewolucja kulturalna w biznesie, Computerworld, No 23/291, Warszawa 1977, s. 51-57

[3] Prokopenko, Joseph, Competition: An Agenda for 21st Century, International Labour Office, Geneva, 2000