Контрольные границы – это не границы допуска. Контрольные границы, как только мы действительно достигли состояния статистической управляемости, характеризуют данный процесс и дают прогноз на завтра. Контрольная карта – это голос нашего процесса
[84].
Распределение характеристики качества, находящейся в статистически управляемом состоянии, стабильно и предсказуемо, день за днем, неделя за неделей. Выход и затраты также предсказуемы. Теперь можно задуматься о системе канбан или о поставках по принципу «точно вовремя».
Более того, как указал Уильям Конвей, инженеры и технологи становятся изобретательнее, активнее творчески, проявляют больше инициативы в отношении совершенствования процесса, как только видят, что он находится в статистически управляемом состоянии. Они чувствуют, что дальнейшее совершенствование – это их задача (см. главу 1).
Без статистических методов попытки улучшить процесс – это действия наугад, что обычно только ухудшает ситуацию.
Вопрос на семинаре. Пожалуйста, уточните разницу между соответствием допускам и статистическим управлением процессом. Мой менеджмент считает, что соответствия допускам достаточно.
Ответ. Целью производства должно быть не только достижение состояния статистической управляемости, но и уменьшение вариаций. По мере того как уменьшаются вариации, затраты снижаются. Соответствия допускам недостаточно.
Более того, не существует способа узнать, сохранится ли соответствие допускам, если процесс не находится в состоянии статистической управляемости. До тех пор пока особые причины не определены и не исключены (по крайней мере, те, что появлялись до сих пор), никто не сможет предсказать, что произведет процесс в следующий час. Зависимость от инспекции (единственная альтернатива) опасна и дорогостояща. Ваш процесс может хорошо работать с утра и произвести изделия за границами поля допуска после полудня.
Как оценить потери, вызванные допущениями, которые сделали ваши менеджеры? Но откуда они могли знать о последствиях?
Рассчитанные допуски – это не границы, определяющие, как действовать. На деле крупные потери возникают тогда, когда процесс постоянно регулируется то одним, то другим образом с целью соответствия допускам. (См. разделы «Вера в то, что надо только попасть в допуск» и «Заблуждение теории "нуль дефектов"», глава 3.)
Любопытно, что процесс может находиться в статистически управляемом состоянии, производя 10 % дефектных изделий или даже 100 %.
Контрольные пределы не устанавливают вероятностей. Вычисления, показывающие, где должны располагаться контрольные пределы на карте, основаны на теории вероятностей. Тем не менее было бы неверным связывать любую определенную величину вероятности с тем, что статистический сигнал для обнаружения особой причины может быть ложным или что контрольная карта не сможет обнаружить и подать сигнал о наличии особой причины. Дело в том, что никакой процесс, за исключением искусственных демонстраций с использованием случайных чисел, не является стабильным, воспроизводимым.
Это правда, что некоторые книги по статистическому контролю качества и многие руководства по обучению методам применения контрольных карт приводят графики нормальных кривых и части площадей, находящихся под ними. Такие таблицы и карты вводят в заблуждение и препятствуют эффективному изучению и использованию контрольных карт.
Правила для обнаружения особых причин и предпринимаемых действий по их устранению – это не критерии для проверки статистической гипотезы о том, что система находится в стабильном состоянии.
Еще о допусках
[85]. Максимальная и минимальная границы допуска на продукцию представляют собой весьма затратные и неэффективные ориентиры для производственного рабочего. Так, границы допуска для внешнего диаметра, лежащие в интервале от 1,001 до 1,002 см, говорят производственному рабочему, что изделие с диаметром 1,0012 см соответствует допуску, но они не помогают ему производить меньше дефектных изделий и увеличивать объем производства, как если бы он использовал статистические методы.
В связи с этим для достижения максимального экономического результата регламентация действий производственного рабочего должна помогать ему достигнуть состояния статистической управляемости. Его работа состоит в том, чтобы достигать экономически эффективного распределения характеристик качества и постоянно уменьшать их разброс. При такой системе продукция на выходе будет соответствовать допускам, стоимость последующих операций снизится, а качество конечной продукции возрастет. Людей, чья работа находится в статистически управляемом состоянии, но результат работы которых неудовлетворителен, можно перевести на другое место и обучить другой работе (см. главу 8).
Неполный перечень общих причин вариаций и избыточного разброса, неправильной настройки – все это ответственность менеджмента
(Читатель может добавить свои примеры, соответствующие теме.)
Плохая конструкция товара или недостаточно проработанная услуга.
Неспособность устранить барьеры, лишающие рабочих права выполнять работу качественно и гордиться своим трудом.
Плохие обучение и организация труда (почти синоним отсутствия взаимодействия между производственными рабочими и непосредственным начальством).
Отсутствие системы для измерения влияния общих причин вариаций и уменьшения числа этих причин.
Отсутствие у производственных рабочих статистической информации, показывающей, за счет чего они могли бы улучшить свои результаты и однородность своей продукции.
Входные материалы не соответствуют требованиям.
Из недавнего опыта. Кожа в одной попытке из трех не приклеивалась к пластику, как это было предусмотрено в конструкции изделия. Оказалось, что на коже излишек жира. Изменение технических условий на кожу устранило проблему. Это было незначительное изменение в системе. (Между прочим, менеджер заявил, что, когда он провел это изменение, резко сократилась текучесть кадров.)
Процедуры не соответствуют установленным требованиям.
Оборудование неисправно.
Оборудование не соответствует требованиям стандарта.
Наладка оборудования хронически неточна (вина бригады, отвечающей за наладку оборудования).
Плохое освещение.
