Призначення, створення та застосування «Сімох нових інструментів контролю якості»

 

Розглянуті вище прості інструменти контролю якості (раніше їх називали «Сім інструментів контролю якості») призначені для аналізу кількісних даних про якість. Вони дозволяють досить простими, але в той же час науково обґрунтованими методами вирішувати 95% проблем аналізу й управління якістю в різних областях. Вони використовують прийоми в основному математичної статистики, доступні всім учасникам процесу виробництва й застосовуються практично на всіх етапах життєвого циклу продукції.

Однак при створенні нового продукту не всі факти мають чисельну природу. Існують фактори, які піддаються лише словесному опису. Облік цих факторів становить приблизно 5% проблем у сфері якості. Ці проблеми виникають в основному в сфері управління процесами, системами, колективами, і вирішуючи їх, поряд зі статистичними методами необхідно використовувати результати операційного аналізу, теорії оптимізації, психології та ін.

Тому JUSE (Union of Japanese Scientists and Engineers – Союз японських учених й інженерів) на базі цих наук розробив дуже потужний і корисний набір інструментів, що дозволяють полегшити задачу управління якістю при аналізі зазначених факторів.

Ці інструменти отримали назву «Сім інструментів управління» або «Сім нових інструментів контролю якості» і були зібрані разом JUSE тільки в 1979 році, а книга С. Мізуно [30], присвячена цим «Семи інструментам», була перекладена англійською мовою в 1988 році.

До «Семи інструментів управління» відносяться:

1) діаграма спорідненості (affinity diagram);

2) діаграма (графік) взаємозв'язків (залежностей) (interrelationship diagram);

3) деревоподібна (системна) діаграма (дерево рішень) (tree diagram);

4) матрична діаграма, або таблиця якості (matrix diagram or quality table);

5) стрілкова діаграма (arrow diagram);

6) діаграма процесу здійснення програми (планування здійснення процесу) (Process Decision Program Chart – PDPC);

7) матриця пріоритетів (аналіз матричних даних) (matrix data analysis).

Збір вихідних даних для інструментів управління зазвичай здійснюють у період «мозкових штурмів» за участю як осіб, що мають відношення до розглянутої проблеми (фахівців у цій і суміжних областях), так і неспеціалістів у цих областях, але здатних генерувати продуктивні ідеї в нових для себе питаннях [31].

Сфера застосування «Семи нових інструментів контролю якості» швидко розширюється. Ці методи застосовуються в галузях забезпечення якості й контролю курсу, в області діловодства та управління, в області навчання й підготовки кадрів, в галузі контролю продуктивності та ін.

В області забезпечення якості застосування «Семи нових інструментів» найбільш ефективне на етапі розробки нової продукції і підготовки проекту; для вироблення заходів, спрямованих на зниження браку й зменшення рекламацій; для підвищення надійності та безпеки; для забезпечення випуску виробів без забруднення навколишнього середовища; для забезпечення об'єктивності інспекційного контролю; для вдосконалення стандартизації і т.д.

Навчання «Семи нових інструментів контролю якості» в Японії здійснює Наукове товариство за цією ж назвою. Кожен цикл підготовки фахівців триває 5 місяців, протягом яких 11 повних днів слухачі вивчають і практикуються в застосуванні «Семи інструментів».

Розглянемо ці інструменти.

Діаграма спорідненості (ДС)

 

ДС використовують для класифікації ідей (причин, показників, наслідків, проблем, умов циклу і т.п.) на групи, об'єднані загальним характером, природою цих ідей. Така класифікація сприяє підвищенню ефективності використання цих ідей, пошуку нових ідей.

На рис. 8.1 показано приклад ДС показників діяльності фірми [32].

Число повернень товару споживачам

Рис. 8.1. Приклад діаграми спорідненості

ДС будують на основі результатів «мозкового штурму» або аналізу будь-якої проблеми. Побудову ДС виробляють зазвичай у такій послідовності:

1. Складають перелік ідей, записують їх на самоклеяних листках, прикріплюють листки до великої дошки або аркуша паперу, доступному для огляду всім членам команди.

2. Систематизують ідеї (листки), що мають загальну спрямованість, за групами. Цю роботу виконують без дискусій. Можливо попереднє формування назв груп.

3. Якщо є подібність між деякими групами, їх можна об'єднати в одну велику групу. На цьому етапі в процесі загальної дискусії узгоджується склад груп, деякі ідеї переформульовуються, об'єднуються або диференціюються.

Діаграма взаємозв'язків (ДВ)

 

ДВ призначено для ранжирування родинних факторів (умов, причин, показників та ін.) за силою зв'язності між ними. Причинно-наслідкова діаграма (ПНД) дозволяє виявити фактори, що впливають на який-небудь параметр процесу, діаграма спорідненості (ДС) дає можливість згрупувати їх за ознакою внутрішньої спільності. ДВ служить інструментом виявлення усередині кожної групи найбільш важливих, пріоритетних чинників. Висновки при цьому робляться на основі експертних оцінок у процесі «мозкового штурму».

На рис. 8.2 показано приклад ДВ [33], що відбиває результати аналізу взаємозв'язків причин високого травматизму на виробництві.

 

 

Рис. 8.2. Приклад діаграми взаємозв'язків

Рекомендовано наступний порядок побудови ДВ [32]:

1. Запишіть кожну проблему на окремому листку й прикріпіть листки по колу на плакаті.

2. Почніть з верхнього листка і, рухаючись за годинниковою стрілкою, поставте запитання: «Чи є між цими двома подіями зв'язок?» Якщо є, тоді запитайте: «Яка подія викликає інше або є причиною виникнення іншої події?»

3. Намалюйте стрілку між двома подіями, показуючи напрям впливу.

4. Після виявлення взаємозв'язків між усіма подіями підрахуйте число стрілок, що виходять з кожної і входять до кожної події.

Подія з найбільшим числом вихідних стрілок є вихідною (див. схему). Команда зазвичай виділяє два або три вихідних події, які вона повинна обговорити, щоб вирішити, на якій з них слід сконцентрувати зусилля в першу чергу. При цьому враховуються різні чинники, наприклад наявні в організації обмеження, ресурси, досвід.

Як видно рис. 8.2, основними причинами високого травматизму, на думку експертів, є відсутність командної роботи та недостатнє навчання правильному й безпечному використанню обладнання.

Якщо між досліджуваними чинниками можна розрахувати коефіцієнти кореляції, ДВ може бути доповнена розрахунком інтегрованих сил, що дозволяє кількісно оцінити роль кожного фактора в даній системі [33]. Це збільшує вірогідність результату рішення задачі «про лідера».

Деревовидна діаграма (ДД)

 

Після визначення за допомогою діаграми взаємозв'язків (ДВ) найбільш важливих проблем, характеристик і т. п. за допомогою ДД шукають методи вирішення цих проблем, забезпечення характеристик продукції і т. п.

При пошуках корінних причин виникнення проблеми використовують метод «чому-чому». Учасники команди, яка займається вирішенням проблеми, задають питання: «Чому вона виникла?» – І отримують список причин першого рівня. Потім питання «Чому?» адресують кожній причині першого рівня і отримують список причин другого рівня і т. д. Взаємозв'язки між проблемою (характеристикою тощо) і її причинами різного рівня (методами забезпечення та ін) зображують у вигляді багатоступінчастої деревоподібної структури. Принципову схему такої діаграми показано на рис. 8.3.

Рис. 8.3. Принцип побудови деревоподібної діаграми

При пошуку причин якої-небудь проблеми питання «Чому?» можна задавати дуже довго і отримати нескінченно великий список причин або вийти на основні вихідні причини, усунення яких дозволить ефективно вирішити проблему. У процесі «мозкового штурму» команда повинна встановити ці корінні причини.

Матрична діаграма (МД)

 

МД дозволяє наочно представити взаємозв'язок між різними факторами і ступінь їх тісноти. Це підвищує ефективність вирішення різних завдань, що враховують такі взаємозв'язки. Як фактори, що піддаються аналізу за допомогою МД, можуть бути: проблеми в сфері якості й причини їх появи, проблеми й способи їх усунення, споживчі властивості продукції, їх інженерні характеристики, властивості виробу та його комплектуючих, характеристики якості процесу та його елементи, характеристики ефективності роботи організації й елементи системи менеджменту якості та ін. На рис. 8.4 показано матричну діаграму (матрицю зв'язків) для компонентів факторів A і B. Інформація про ступінь тісноти взаємозв'язку між різними факторами, представлена за допомогою спеціальних символів, дозволяє з більшою точністю виконати моделювання цих взаємозв'язків і більш ефективно управляти різними факторами й процесами.

- сильний зв'язок

- середній зв'язок

- слабкий зв'язок

 

Рис. 8.4. Матриця зв'язків: а₁, а₂,..., а_i та b₁, b₂,... b_i – компоненти досліджуваних об'єктів відносно A і B, які характеризуються різною тіснотою зв'язків

МД, що показано на рис. 8.5, а, найбільш поширена. Вона називається L-формою, представляє взаємозв'язок між двома групами факторів, широко використовується при структуруванні функції якості й тому має назву таблиці якості.

Якщо необхідно проаналізувати взаємозв'язки між трьома групами факторів, слід використовувати T-карту (рис. 8.5, б). Для аналізу взаємозв'язків між 4 групами факторів призначена X-карта (рис. 8.5, в).

Рис. 8.5. Приклади різних матричних діаграм зв’язків. Діаграми скомпоновано за розміром у вигляді L (a), Т (б) та Х-карти (в)

 

Т-подібна діаграма дозволяє розглянути взаємозв'язок, наприклад, між дефектами продукції, їх причинами та наслідками. Х-подібна МД дозволяє розглянути взаємозв'язок, наприклад, між дефектами продукції й групами причин першого, другого та третього рівнів.

Метод матричних діаграм, як і інші нові інструменти якості, зазвичай реалізується командою, перед якою поставлено будь-яку задачу в області поліпшення якості. Ступінь тісноти взаємозв'язку між факторами оцінюється за допомогою або експертних оцінок, або за допомогою кореляційного аналізу.

Стрілкова діаграма (СД)

 

Після попереднього аналізу проблеми та способів її вирішення, виконаного за допомогою методів, складається план робіт з вирішення проблеми, наприклад зі створення продукту. План повинен містити всі етапи робіт й інформацію про їх тривалість. Для полегшення розробки й контролю плану робіт шляхом підвищення його наочності використовується СД. Стрілкова діаграма може мати вигляд або діаграми Ганта, або мережевого графа.

 

№

Операція

Місяці

Фундамент

Остов

Ліси

Зовнішня обробка будинку

Інтер'єр стін

Водопровід

Електричні роботи

Двері і вікна

Фарбування внутрішніх стін

Закінчення внутрішніх робіт

Кінцева інспекція та здача

Рис. 8.6. Планування побудови будинку протягом 12 місяців за методом діаграми Ганта [5]

На рис. 8.6 наведено порядок та строки виконання робіт зі зведення будинку «під ключ» протягом 12 місяців, представлені у вигляді діаграми Ганта. Мережевий граф з виконання тієї ж самої задачі наведено на рис. 8.7 (цифри, що стоять у вузлах графа, відповідають порядковому номеру операції, наведеною на попередньому рис. 8.6). При цьому кінцеву операцію, що відповідає «кінцевій інспекції та здачі будинку», на наступному зображенні (рис. 8.7) розбито на дві операції: 11 – кінцева інспекція та 12 – здача будинку. Цифри, що стоять під стрілками мережевого графа, відповідають тривалості (у нашому випадку – числу місяців) виконання операції, номер якої вказаний у вузлі графа, з якого виходить стрілка.

робота (довжина пропорційна часу);

макет (показує зв'язок часу і роботи).

Рис. 8.7. Сітковий граф виконання спорудження будинку

 

На мережевому графі за допомогою стрілок наочно показано послідовність дій і вплив тієї чи іншої операції на хід виконання подальших операцій, тому мережевий граф більш зручний для контролю над ходом виконання робіт, ніж діаграма Ганта.

8.1.6. Діаграма планування здійснення процесу (PDPC)

 

Якщо стрілкова діаграма (СД) застосовується для планування й контролю порівняно простих відпрацьованих процесів, які не мають альтернативних варіантів, то PDPC (Process Decision Program Chart – діаграма планування здійснення процесу) застосовується для планування, оцінки термінів виконання складних процесів в області наукових досліджень, виробництва нової продукції, вирішення завдань менеджменту з багатьма невідомими, коли необхідно передбачити різні варіанти рішень, можливості коригування програми робіт. У цьому випадку спочатку складають програму і, якщо на проміжних етапах її реалізації виникнуть відхилення від намічених пунктів, зосереджують увагу на заходах, що призводять процес у відповідність до програми. У тих випадках, коли в ході виконання програми складається непередбачена ситуація, яку абсолютно не можна було врахувати заздалегідь, необхідно скласти нову програму, позбавлену колишніх недоліків.

У роботах з коригування процесу повинні брати участь не тільки безпосередні виконавці, але й інші особи та підрозділи, що мають відношення до цієї галузі. Це дозволяє не втратити час і домогтися найбільшого ефекту в реалізації планів. На рис. 8.8 показаний приклад PDPC – частина діаграми планування здійснення процесу отримання замовлення фірмою-виробником у покупця (компанії Y).

8.1.7. Аналіз матричних даних (матриця пріоритетів)

 

Даний метод поряд з діаграмою взаємозв'язків і певною мірою матричною діаграмою призначений для виділення чинників, що мають пріоритетний вплив на досліджувану проблему. Особливістю даного методу є те, що поставлена задача вирішується шляхом багатофакторного аналізу великого числа досвідчених даних, що часто непрямим чином характеризують досліджувані взаємозв'язки. Аналіз взаємозв'язків між цими даними й досліджуваними факторами дозволяє виділити найбільш важливі фактори, для яких потім встановлюються взаємозв'язки з вихідними показниками досліджуваного явища (процесу).

Результати аналізу цих даних наведено на рис. 8.8.

Рис. 8.8. Діаграма планування здійснення процесу отримання замовлення

З рис. 8.9 видно, що відсоток браку особливо високий для факторів першого порядку важливості (вісь абсцис), дані для яких опинилися в області негативних значень факторів (негативні значення чинники набувають у залежності від спричиненого ними відсотка браку). На малюнку відсоток браку для j-го виробу наведено по кожній осі незалежно від значення факторів на іншій осі. Схему типу показаної на малюнку необхідно побудувати кілька разів, окремо для різних вивчених факторів.

Рис. 8.9. Приклад представлення результатів аналізу матричних даних «Оцінка вкладу складових 9 чинників в брак ливарних виробів»: 1 - складові першого порядку важливості; 2 - складові другого порядку важливості; 3 - позначення, 4 - відсоток браку.