Wprowadzenie do Business Process Improvement

2009/09/18 — Andrzej Góralczyk

Metodologia Business Process Improvement (BPI) została opracowana w firmie Ernst & Joung i opisana przez H. J. Harringtona [1] – Międzynarodowego Doradcę d/s Jakości piastującego m. in. funkcje prezydenta Międzynarodowej Akademii Jakości, honorowego doradcy Chińskiego Stowarzyszenia Sterowania Jakością, prezydenta i przewodniczącego Amerykańskiego Stowarzyszenia Sterowania Jakością, honorowego prezydenta Organizacji Sterowania Jakością Azji i Pacyfiku.

Podstawowe definicje

PROCES: Czynność lub grupa czynności, które rozpoczynają się od pobrania czegoś na wejściu, dodają do tego wartości (przetwarzają) a następnie dostarczają to coś (rezultat) wewnętrznemu lub zewnętrznemu klientowi. Proces zużywa zasoby organizacji aby zapewnić określone rezultaty.

PROCES PRODUKCJI: Każdy proces angażujący fizycznie hardware (przedmioty) i software (informacje, wiedzę), które podlegają przetwarzaniu z przeznaczeniem dla zewnętrznego klienta; proces produkcji dostarcza swój produkt do miejsca pakowania/załadunku. Przewóz produktów i ich dystrybucja nie należą do procesu produkcji.

Przykłady: wytwarzanie komputerów, przetwórstwo żywności dla potrzeb masowego konsumenta, rafinacja paliw płynnych, przerabianie żelaza na stal.

PROCES BIZNESOWY: Każdy proces tworzenia usług oraz każdy proces wspierający procesy produkcji. Proces biznesowy składa się z połączonych logicznie zadań, w których wykorzystuje się zasoby organizacji aby zaperwnić określony rezultat wspierający cele organizacji. Przykłady: Sporządzanie zamówień, projektowanie zmian, wynagradzanie, projektowanie procesu produkcji.

FUNKCJA: Grupa realizująca określoną część procesów biznesowych. Typowe funkcje to marketing i sprzedaż, rachunkowość, projektowanie i rozwój, zakupy i zapewnienie jakości.

SYSTEM: Punkty kontrolne stosowane w procesie aby upewnić się (sprawdzić), czy przebiega on wydajnie i skutecznie.

Podstawowe przesłanki metody BPI

  • W każdej organizacji codziennie realizuje się setki procesów biznesowych. Na ogół około 80% z nich to procesy powtarzalne, wykonywane regularnie w podobny sposób. Tego rodzaju procesami można i powinno się sterować (kontrolować) podobnie jak steruje się procesami produkcji.
  • Dzisiaj sam proces produkcji, technika i technologia wytwarzania, nie decydują o powodzeniu w biznesie. Decyduje o nim zarządzanie, nakładające punkty kontrolne i techniki sterowania (sprzężenia zwrotnego) do wszystkich działań odbywających się w firmie i biorące pod uwagę organizację jako całość, jako kompleks powiązanych ze sobą procesów.

Ogólne określenie BPI

Business Process Improvement (BPI) można określić jako metodę ulepszania procesów wspierających produkcję i świadczenia usług, wykorzystującą dorobek praktyczny z zakresu diagnostyki procesów i kierowania zmianami organizacyjnymi oraz zestaw specjalnie zmodyfikowanych narzędzi Praktycznej Inżynierii Przemysłowej.

Jedną z charakterystycznych cech BPI jako metody ulepszania zarządzania jest jej koncentracja na procesie a nie na strukturze organizacyjnej. Różnicę tę można ukazać za pomocą następującego zestawienia:

Koncentracja na organizacji Koncentracja na procesie
Problem stanowią pracownicy

Zatrudnieni

Wykonywanie mojej pracy

Rozumienie mojej pracy

Ocenianie osób

Zmienienie osób

Zawsze mogę znaleźć lepszego pracownika

Motywowanie ludzi

Kontrolowanie pracowników

Nie ufać nikomu

Kto popełnił błąd?

Korygowanie błędów

Sterowanie dół-góra (struktury organizacyjnej)

 Proces stanowi problem

Ludzie

Sprawianie, aby rzeczy zostały wykonane

Wiedza o tym, w jaki sposób moja praca daje wkład do całości procesu

Mierzenie i ocenianie procesu

Zmienianie procesu

Zawsze mogę ulepszyć proces

Usuwanie barier

Rozwijanie ludzi

Jesteśmy razem w tym wszystkim

Kto pozwolił, aby pojawił się błąd?

Redukowanie wariancji

Sterowanie przez klienta

Jakość procesu i ulepszanie procesu

Procesy biznesowe wymagają ulepszania, gdyż w typowej organizacji proces pracy przebiega „w poprzek” pionowej struktury organizacyjnej, co powoduje, że w wielu miejscach pojawiają się luki, nakładanie się czynności, nadmiar czynności kontrolnych itp., zjawiska pogarszające jakość procesów.

Jakość procesu biznesowego definiuje się na dwa sposoby. Po pierwsze – jako cele procesu ulepszania:

Trzy cele (ang. objectives) BPI:

  • podnieść skuteczność procesów – aby produkowały pożądane rezultaty,
  • podnieść wydajność procesów – aby oszczędniej zużywały zasoby,
  • podnieść elastyczność procesów – aby lepiej adaptowały się do zmian wymagań klientów i biznesu.

Drugie określenie odpowiada na pytanie, czym charakteryzuje się dobrze zdefiniowany i dobrze zarządzany proces

Dobrze zdefiniowany i dobrze zarządzany proces to taki, który:

a) ma kogoś, kto jest odpowiedzialny za sprawny przebieg procesu, kto dba, aby proces był skuteczny, wydajny i elastyczny, aby produkował pożądane rezultaty; osoba taka nazywana jest właścicielem procesu (process owner),

b) ma dobrze zdefiniowane granice (zakres),

c) ma dobrze zdefiniowane wewnętrzne połączenia i odpowiedzialność,

d) ma udokumentowane zadania, procedury i wymagania szkoleniowe,

e) ma instrumenty pomiaru i kontroli (punkty kontrolne) umieszczone w miejscach bliskich wykonywanym działaniom,

f) ma instrumenty pomiaru zorientowane na wymagania klienta oraz wartości docelowe (określone wyniki, jakie należy uzyskać, targets),

g) ma znany czas cyklu,

h) ma sformalizowane procedury zmian,

i) ma w sobie wiedzę o tym, jak dobry może być (benchmarks).

Cel BPI

Głównym celem realizacji BPI w przedsiębiorstwie jest zapewnienie, aby w organizacji zachodziły procesy biznesowe które:

  • eliminują błędy,
  • redukują opóźnienia,
  • maksymalizują wykorzystanie aktywów,
  • promują rozumienie biznesu,
  • są łatwe do prowadzenia,
  • są przyjazne dla klienta,
  • adaptują się do zmiennych wymagań klienta,
  • wyposażają organizację w przewagę konkurencyjną,
  • redukują nadmiar pracy

C. d. n.

————————-

[1] Harrington H. J., Business Process Improvement. The Breakthrough Strategy for Toatal Quality, Productivity and Competitiveness, MaGraww-Hill, Inc. 1991

—

Napisane w Business Process Improvement, Jakość i zarządzanie przez jakość, Koszty i zarządzanie kosztami, Podstawowe zagadnienia zarządzania, Techniki organizatorskie - encyklopedia, Zarządzanie projektami. Tagi: , , , , , , , , , , , , . Zostaw Komentarz »

Do jakości podchodź z głową

2009/09/07 — Andrzej Góralczyk

Artykuł ukazał się w Business Dialog Bulletin w czerwcu 2007 r.

W zarządzaniu jakością chodzi o zwiększanie przychodów i ograniczanie kosztów. O większe przychody łatwiej, gdy firma oferuje produkty i usługi wysokiej jakości, spełniające oczekiwania klientów. Koszty natomiast spadają, gdy w wyniku wzrostu efektywności działania robimy mniej błędów, gdy jest mniej usterek i problemów do usunięcia. Firmy przymierzające się do programów poprawy jakości muszą przede wszystkim wyjaśnić sobie co rozumieją pod pojęciem jakości i co takie rozumienie implikuje. Wszelkie działania na rzecz jakości powinny być nadzorowane przez specjalnie powołaną radę, w skład której wejdzie dyrektor generalny i wyższa kadra kierownicza, co będzie widomym znakiem zaangażowania firmy w poprawę jakości. Inną ważną sprawą jest przeorientowanie systemu nagród, który powinien w większym stopniu wspierać działania na rzecz jakości. Najważniejsze jednak, by troska o jakość stanowiła integralny element codziennego funkcjonowania firmy, by była wpisana w zwyczajną pracę zatrudnionych w niej ludzi.

Joseph M. Juran

Przygnębiająco wielu przedstawicieli firm, realizujących programy poprawy jakości, pytanych o to, czym jest jakość, poległo sromotnie. Ludzi ci nie potrafili wyjaśnić co rozumieją pod tym pojęciem. Otóż mamy dwa rozumienia pojęcia jakości o znaczeniu zasadniczym dla kadry menedżerskiej. Pierwsze z nich odnosi się do przychodów i w tym rozumieniu jakość to cechy produktu, które skłaniają klientów do zakupu tego właśnie produktu, a nie innego, konkurencyjnego. W tym podejściu wysoka jakość przekłada się na wyższą sprzedaż, a tym samym na większe przychody firmy.

W drugim rozumieniu jakość to „wolność od kłopotów, błędów, usterek, awarii w terenie i konieczności dokonywania poprawek”. Tu z kolei mamy na uwadze koszty: im więcej kłopotów, tym więcej ponosimy kosztów. Pół biedy, kiedy owe kłopoty pojawiają się jedynie w naszej firmie — wtedy ich koszty ponosimy tylko my. Natomiast jeśli pojawią się one w wyniku obecności naszego produktu w organizacji klienta, to koszty spadają na tego ostatniego — ale również i nam odbijają się czkawką, bowiem poszkodowany klient nie będzie w przyszłości wyrywał się do kupna naszych produktów, żeby nie wiem jak wspaniale się przedstawiały.

Menedżerowie często spierają się o to, czy wyższa jakość wiąże się z wyższymi, czy niższymi kosztami dla firmy. Zbyt często jednak jedni dyskutanci tak naprawdę nie mają pojęcia o czym mówią drudzy, bowiem ci mają w głowie jedną definicję jakości, a owi drugą — i wszyscy dochodzą do odmiennych wniosków. Tak więc zanim zaczniemy uruchamiać jakiś program poprawy jakości, musimy precyzyjnie określić co rozumiemy pod pojęciem jakości i upewnić się, że wszyscy w firmie przyjęli do wiadomości tę właśnie definicję.

Poprawa jakości w obu wyżej określonych znaczeniach wymaga zupełnie innych działań. Większość firm dopracowała już metody poprawy jakości związanej z usprawnieniami istniejących bądź tworzeniem nowych produktów. W wielu firmach funkcjonują komisje nadzorujące finansowanie nowych produktów. Grono takie spotyka się regularnie, analizuje postępy prac i decyduje, czy dalej je finansować, czy może zmienić kierunek prowadzonych prac — czy też w ogóle posłać dany projekt do kosza. Pracami nad nowymi produktami zazwyczaj zajmuje się jakiś osobny dział firmy powołany specjalnie w tym i tylko w tym celu. Prace rozwojowe mogą kuleć, ale przynajmniej istnieje jakaś struktura, w ramach której mogą one być prowadzone.

Tymczasem tak nie jest, gdy poprawa jakości ma polegać na eliminacji usterek i wadliwych działań produktów. Metodologii takich działań próżno szukać w biznesplanach i najczęściej nie istnieje żadna infrastruktura stworzona pod te metody. Odpowiedzialność za tego rodzaju prace jest rozmyta, a działania naprawcze podejmowane są dobrowolnie, mimo że skala marnotrawstwa jest tu ogromna. Korporacje muszą poświęcić więcej uwagi usprawnianiu procesów mających poprawiać jakość w omawianym tu drugim rozumieniu tego słowa. A gra toczy się w tym przypadku o tak samo wielkie pieniądze jak w walce o jakość polegającej na zwiększeniu sprzedaży poprzez tworzenie nowych produktów.

Aż do lat osiemdziesiątych ubiegłego wieku wielu szefów firm i najwyższa kadra kierownicza szerokim łukiem omijali zarządzanie jakością, zostawiając tę robotę dyrektorom ds. jakości. Dziś szefostwo firm nie może już sobie pozwolić na taką lekceważącą postawę. Kierownicy wyższego szczebla muszą zdobywać doświadczenie w tej dziedzinie, osobiście uczestnicząc w jakimś projekcie poprawy jakości. W przywództwie niezbędny jest przykład osobisty. Zbyt wielu szefów mądrze prawi o jakości, ale nie raczy osobiście zakasać rękawów i coś zrobić, by tę jakość poprawić. A to nie jest liderowanie tylko kibicowanie.

Każda poważna inicjatywa na rzecz poprawy jakości wymaga powołania specjalnego ciała, nazwijmy je radą ds. jakości, która będzie nadawała inicjatywie impet. W skład tego ciała zazwyczaj wchodzi dyrektor generalny i jego najbliżsi współpracownicy. Wyższa kadra kierownicza odgrywa tu szczególnie ważną rolę. Ludzi ci muszą rzeczywiście zasiadać w tym gremium, dając tym samym jasny sygnał swoim podwładnym, że jakość stoi wysoko wśród priorytetów firmy. Muszą bezpośrednio uczestniczyć w wyznaczaniu celów jakościowych, zapewniać zasoby niezbędne do ich osiągania, oraz cały czas przyglądać się czynionym postępom. Ważne jest też, by publicznie wyrażali swoje zadowolenie z dobrze wykonanej roboty, honorując zasłużonych pracowników dyplomami, opisując ich dokonania w wewnętrznych biuletynach firmy, czy okazując im uznanie w jeszcze inny sposób.

I kolejna ważna rzecz. Gdy zostaje wdrożony program poprawy jakości, należy dopasować do niego system nagród. Za każdym razem kiedy przydzielamy kogoś do zespołu realizującego nowy projekt, dokładamy tej osobie pracy i powierzamy jej dodatkowe funkcje. Jeśli system nagród nie będzie tego uwzględniał, to dla całej organizacji będzie jasne, że tak naprawdę nic się nie zmienia.

Powołanie rady ds. jakości i modyfikacja systemu nagród to oczywiście tylko część niezbędnych posunięć. Całościowe zarządzanie jakością nie będzie możliwe, jeśli nie ustali się jakie decyzje i działania należy podjąć, by zmienić istniejący stan rzeczy i wprowadzić założone cele w plan działań biznesowych na wszystkich szczeblach firmy. Mówiąc krótko, poprawa jakości nie może być jedynie czymś dodanym do normalnej pracy — musi stać się integralnym elementem zwyczajnej, codziennej pracy w firmie.

W ciągu ostatnich dwudziestu lat prowadziliśmy mnóstwo rozmaitych szkoleń i okazuje się, że większość z nich zdała się psu na budę. Zamiast dążyć do zmian zachowań, przeważnie kazaliśmy ludziom uczyć się na pamięć informacji, które szybciutko wylatywały im z głów. Jeżeli chcemy szkolić pracowników w dziedzinie poprawy jakości, to nie możemy sadzać ich na krześle, robić im wykład z użytkowania narzędzi, a następnie odsyłać ich z powrotem do pracy, by sami sobie jakoś radzili z tymi narzędziami. Zamiast tego powinniśmy przydzielać ich do zespołów roboczych i kazać im mierzyć się z rzeczywistymi zadaniami. A szkolenia powinny jedynie służyć zespołom pomocą w rozwiązywaniu konkretnych problemów, na jakie akurat się natknęły. Wiedza zdobywana w taki sposób nieprędko wylatuje z głowy.

Tłumaczenie Andrzej Lewandowski

—

Napisane w Business Dialog Bulletin, Podstawowe zagadnienia zarządzania, Teksty. Tagi: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , . Zostaw Komentarz »

Analiza ABC i zasada Pareto

2009/09/04 — Andrzej Góralczyk

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.

—

Napisane w Jakość i zarządzanie przez jakość, Systemy zarządzania, Techniki organizatorskie - encyklopedia. Tagi: , , , , , . Zostaw Komentarz »

Wykres Ishikawy w kilku odmianach.

2009/09/04 — Andrzej Góralczyk

Nazwa techniki:

Wykres Ishikawy

Inne nazwy:

Wykres przyczyn i skutków, wykres rybiej ości, rybia ość, ang. Ishikawa diagram, cause and effect diagram, fishbone, fishbone diagram

Opis postępowania

a) Jasno zdefiniuj problem, symptom albo skutek, którego przyczyny chcesz zbadać

b) Na arkuszu papieru blisko prawej krawędzi pośrodku wysokości napisz słowo oznaczające w/w problem i zamknij je w ramkę. Od lewej krawędzi arkusza poprowadź poziomą strzałkę do tej ramki (patrz rysunki poniżej)

c) Zależnie od specyfiki zadania i warunków postępuj według jednej z poniższych odmian postępowania

Odmiana 1 – Wykres Ishikawy ze wstępną klasyfikacją przyczyn

Opis postępowania

1) Zbierz niewielką grupę pracowników i wyjaśnij im, że zadaniem grupy będzie znalezienie przyczyn tego a tego problemu

2) Zaproponuj wstępną klasyfikację przyczyn

3) Zastosuj techniki Pięć razy Dlaczego oraz Burza mózgów, aby grupa określiła typowe przyczyny (ang. common causes) albo główne przyczyny (ang. root causes) problemu. Kolejne odpowiedzi na to pytanie oznacz kolejnymi strzałkami (na rysunku poniżej są to strzałki coraz cieńsze) i opisz.

Ilustracja

Rys. 1. Wykres Ishikawy ze wstępną klasyfikacją przyczyn.

Rys. 1. Wykres Ishikawy ze wstępną klasyfikacją przyczyn.

Odmiana 2 – Wykres Ishikawy bez wstępnej klasyfikacji przyczyn

Opis postępowania

1) Zbierz niewielką grupę pracowników i wyjaśnij im, że zadaniem grupy będzie znalezienie przyczyn tego a tego problemu

2) Przeprowadź z grupą sesję burzy mózgów, aby grupa „wygenerowała” jak największą liczbę możliwych przyczyn problemu

3) Wspólnie z grupą dokonaj klasyfikacji przyczyn w taki sposób, aby kolejne odpowiedzi na pytanie „Dlaczego?” można było uporządkować według 2-6 głównych przyczyn (patrz rysunek poniżej z przykładem).

Ilustracja

Rys. 2. Wykres Ishikawy bez wstępnej klasyfikacji przyczyn - przykład.

Rys. 2. Wykres Ishikawy bez wstępnej klasyfikacji przyczyn - przykład.

UWAGI

  1. Na rysunku 1. Pokazano najczęściej stosowaną wstępną klasyfikację przyczyn, tzw. 4M (od angielskiego Man, Machine, Material, Method albo Management). Zależnie od dziedziny, w której występuje problem stosuje się czasem inne wstępne kalsyfikacje, np.
    • tzw. 4P – People, Places, Policies, Procedures, czyli ludzie, miejsca, polityka (np. polityka jakości), procedury
    • tzw. 3S – Skills, Systems, Suppliers, czyli umiejętności, systemy, dostawcy
  2. Niektórzy praktycy twierdzą, że przy pomocy techniki w odmianie 1 nie szukają tzw. zwykłych przyczyn, lecz tzw. specjalnych przyczyn (ang. special causes) problemów. Z powodów metodologicznych nie wydaje się to prawdopodobne, natomiast autorowi znana jest firma polska, w której do tego celu zastosowano z sukcesem drugą odmianę wykresu Ishikawy.
  3. W toku stosowania drugiej odmiany techniki może się zdarzyć, ze grupa wygeneruje bardzo dużą liczbę przyczyn. Wówczas dla ułatwienia ich klasyfikacji standardowo stosuje się diagram powinowactwa (ang. affinity diagram)

Zastosowania:

Zadanie: Analiza przyczyn problemów, w przypadku, gdy problem pojawia się często.

Zadanie: Analiza przyczyn odchyleń w procesie, w przypadku, gdy odchylenie danego rodzaju pojawia się często.

(to samo zadanie, lecz sformułowane w języku potocznym oraz w terminach TQC)

—

Napisane w Jakość i zarządzanie przez jakość, Techniki organizatorskie - encyklopedia. Tagi: , , , , , . Zostaw Komentarz »

Diagram afiniczny

2009/09/04 — Andrzej Góralczyk

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.

—-

Napisane w Jakość i zarządzanie przez jakość, Systemy zarządzania, Techniki organizatorskie - encyklopedia. Tagi: , , , , , . Zostaw Komentarz »

Rozkłady potęgowe i diagram Pareto

2009/09/03 — Andrzej Góralczyk

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.

—

Napisane w Jakość i zarządzanie przez jakość, Systemy zarządzania, Techniki organizatorskie - encyklopedia. Tagi: , , , , , . Zostaw Komentarz »

Arkusz zbiorczy – stratyfikacja danych

2009/09/03 — Andrzej Góralczyk

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.

—

Napisane w Jakość i zarządzanie przez jakość, Systemy zarządzania, Techniki organizatorskie - encyklopedia. Tagi: , , , , . Zostaw Komentarz »

Pomiar doskonałości procesu – wykres kontrolny x-R

2009/09/03 — Andrzej Góralczyk

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.

Napisane w Jakość i zarządzanie przez jakość, Systemy zarządzania, Techniki organizatorskie - encyklopedia. Tagi: , , , , , , . Zostaw Komentarz »

Stratyfikacja danych w Kompleksowym Sterowaniu przez Jakość – przykłady

2009/09/03 — Andrzej Góralczyk

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

Napisane w Jakość i zarządzanie przez jakość, Systemy zarządzania, Techniki organizatorskie - encyklopedia. Tagi: , , , , , , , , , . Zostaw Komentarz »

Pięć razy „Dlaczego”

2009/08/30 — Andrzej Góralczyk

Podstawowa technika poszukiwania pierwotnych przyczyn (ang. root cause) defektów i zakłóceń procesu.

Nazwa techniki:

Pięć razy „Dlaczego”

Opis postępowania

Gdy trafiasz na problem, 5 razy zapytaj „Dlaczego?”
(jest to popularne hasło ujmujące sposób postępowania)

Zastosowania:

  • Zadanie: Pierwotna przyczyna problemu (ang. root cause)
  • Zadanie: Prawdziwa przyczyna problemu
  • Zadanie: Wspólna przyczyna wielu problemów
  • Zasada Systemu Produkcyjnego Toyoty

Tradycyjne i nowoczesne (TQC) traktowanie defektów

Poniższy rysunek pochodzi z niewielkiej książeczki, której autorem jest Tatsuo Ikezawa, profesor Uniwersytetu Waseda. Jest to pierwsze anglojęzyczne wydanie pochodzące z 1993 r. i nosi tytuł: „Skuteczne TQC. Jak uczynić zapewnienie jakości czymś więcej niż tylko sloganem”. Zostało ono poprzedzone czterdziestoma dziewięcioma wydaniami i dodrukami japońskimi, które ukazywały się począwszy od 1981 r. Przedmowę napisał Profesor Kaoru Ishikawa a wprowadzenie Profesor Milton Chen z Uniwersytetu Stanowego San Diego.

Spytaj 5 razy Dlaczego, a dojdziesz do przyczyny

Spytaj 5 razy Dlaczego, a dojdziesz do przyczyny

Pytając 5 razy „Dlaczego?”, dochodzimy od symptomu do przyczyny. Lepiej jest eliminować przyczyny defektów, niż ich symptomy.

Schemat w górnej części rysunku ilustruje tradycyjne podejście, w którym jakość zapewniamy poprzez wychwytywanie symptomów wad (robi to inspekcja jakości), a następnie odrzucaniu sztuk wadliwych albo naprawianiu ich.

Dolna część rysunku pokazuje, że w TQC (Total Quality Control – Kompleksowe Sterowanie przez Jakość) dążymy do wykrycia przyczyn defektów, np. stosując technikę „5 razy Dlaczego”, aby następnie wyeliminować tę przyczynę. W ten sposób zapewniamy, że defekt z tej konkretnej przyczyny nigdy się już nie powtórzy!

Na podstawie: Góralczyk. A., Co to znaczy TQC (CWQC)?, „Problemy Jakości”, No 5, Warszawa 1996, s. 29-34

—

Napisane w Jakość i zarządzanie przez jakość, Techniki organizatorskie - encyklopedia. Tagi: , , , . Zostaw Komentarz »
« Starsze wpisy