V Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2013

Статистическое управление процессами (SPC) – мощное орудие менеджмента, предназначенное для непрерывного мониторинга и диагностики любых бизнес-процессов. Если диагностика показывает, что процесс находится в статистически управляемом состоянии, то его улучшением должен заниматься менеджмент. Напротив, если процесс не стабилен, только сотрудники имеют шанс отыскать причину нестабильности и устранить ее. Успех многих компаний основан на эффективном использовании статистического управления процессами для повышения качества продукции [1].

Первым шагом на пути улучшения процессов является приведение процесса в стабильное и устойчивое, т.е. статистически управляемое состояние. Если процесс демонстрирует неуправляемую вариацию, то он время от времени изменяется. Он неустойчив и нестабилен во времени. Эта нестабильность создает избыточную вариацию, которая не имеет ничего общего с нормальным режимом работы процесса. Если особые причины, вызывающие излишнюю вариацию наносят ущерб, необходимо их ликвидировать. Если они приносят выгоду, сделать ее частью процесса.

Таким образом, любые попытки улучшить процесс должны начинаться с ответа на вопрос, проявляет ли он неуправляемую вариацию. Инструментом для обнаружения неуправляемой вариации служат контрольные карты Шухарта.

Контрольные карты Шухарта – это сочетание теории вероятностей и практического опыта, они очень эффективны для обнаружения неуправляемой вариации любого процесса. Первая контрольная карта Шухарта была опубликована в 1924 г., а к 1931 г. Шухарт завершил написание своей первой монографии «Экономический контроль качества производимой продукции» [2].

Контрольные карты можно разделить по двум признакам [3]:

1 Контрольные карты на основе статистических оценок. К ним отнесены контрольные карты для регулирования по количественным признакам (контрольная карта для средних значений и размаха – (R), контрольная карта для медианы и размаха – (R), контрольная карта для отдельных значений измеряемых величин – (х)); контрольные карты для регулирования по качественным признакам (контрольная карта для доли дефектных изделий, контрольная карта для числа дефектных изделий, контрольная карта для числа дефектов – с-карта, контрольная карта для числа дефектов, приходящихся на единицу изделия – u-карта); прочие виды контрольных карт (контрольная карта, использующая предельные значения допуска, контрольная карта для средних значений и средних квадратических отклонений, контрольная карта для крайних значений, контрольная карта для скользящего среднего и скользящего размаха).

2 Контрольные карты в зависимости от сферы применения: контрольные карты для регулирования технологических процессов и контрольные карты для анализа технологических процессов.

Значительную роль играет правильный выбор типа контрольной карты Шухарта. Дело в том, что, если тип выбранной нами карты не будет соответствовать тому процессу, который мы хотим диагностировать и улучшать, то мы не получим от применения контрольных карт Шухарта того эффекта, на который рассчитывали.

К сожалению, формализованного способа правильно выбирать тип карты, подходящий для нашего процесса, не существует. Однако есть некоторые общие рекомендации, которые полезно иметь в виду. Карту средних значений и размахов используют для анализа и управления процессами, показатели, качества которых представляют собой непрерывные величины (длина, вес или концентрация) и несут наибольшее количество информации о процессе. Контрольная карта для отдельных значений измеряемых величин используется, если данные о процессе поступают через большие интервалы времени или если группирование данных не эффективно. Карта числа дефектных изделий и карта доли дефектов применяются, когда показатель качества представлен числом дефектных изделий или их долей. Для выборок постоянного фиксированного объема используется pn-карта числа дефектных изделий, тогда как р-карта долей дефектов необходима при выборках меняющегося объема. Карты числа дефектов применяются для числа дефектов в изделиях одинакового размера, а карты числа дефектов на единицу предназначены для изделий разного размера. Эти две карты объединены в одну группу потому, что формулы для расчета границ для этих карт основаны на одном и том же распределении Пуассона [2].

Рассмотрим примеры

1. Проверяется работа копировальной машины. Из 100 сделанных копий 5 – плохих. Значит, пять плохих объектов, и 95 – хороших, всего 100 объектов. Этом случае надо использовать р-карту (или рn-карту).

2. Необходимо построить карту для числа зафиксированных грозовых разрядов. В течение грозы за некоторое время насчитали пять разрядов. А сколько их было всего неизвестно, поэтому надо использовать распределение Пуассона (с- или u-карту) [4].

Важно иметь в виду, что особые вариации – это неизбежность, что стабильные процессы – большая редкость. Важно постоянно осуществлять мониторинг, для чего, собственно, и нужны контрольные карты Шухарта, и вмешиваться в процесс по мере надобности [5]. Ни один другой инструмент не может последовательно предоставлять надежную информацию в ясной и понятной форме. Контрольные карты являются единственным инструментом способным прослеживать состояние управляемости процесса.

Список используемой литературы:

1. Статистические методы повышения качества: Пер. с78с англ. /Под ред. Х.Кумэ. – М.: Финансы и статистика. – 1990. – 304 с.

2. Статистическое управление процессами: Оптимизация бизнеса с использованием карт Шухарта /Дональд Уилер, Дэвид Чамберс: Пер. с англ. – М.: Альпина Бизнес Букс. - 2009. – 409 с.

3. Практическое руководство по управлению качеством /Саката Сиро: Пер. с 4-го японского издания С.И. Мышкиной /Под ред. В.И. Гостева. – М.: Машиностроение. - 1980. – 215 с.

4. Адлер Ю.П., В.Л. Шпер. Контрольные карты Шухарта в действии //Методы менеджмента качества. 2004. № 2.

5. Адлер, Ю. П., В.Л. Шпер. Работа с контрольными картами Шухарта // Методы менеджмента качества. 2004. № 3.

Код для цитирования: Скопировать