Менеджмент якості. Навчальний посібник

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ Векслер Е. М., Рифа В. М., Василевич Л. Ф. МЕНЕДЖМЕНТ ЯКОСТІ Навчальний посібник ...

Author: Векслер Е.М. | Рифа В.М. | Василевич Л.Ф.

44 downloads 389 Views 6MB Size Report

This content was uploaded by our users and we assume good faith they have the permission to share this book. If you own the copyright to this book and it is wrongfully on our website, we offer a simple DMCA procedure to remove your content from our site. Start by pressing the button below!
Report copyright / DMCA form

DOWNLOAD PDF

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ

Векслер Е. М., Рифа В. М., Василевич Л. Ф.

МЕНЕДЖМЕНТ ЯКОСТІ

Навчальний посібник

Рекомендовано Міністерством освіти і науки України для студентів вищих навчальних закладів

Київ – 2008

ББК 005.6 УДК 65.29-2 В 26

Рецензенти : Орловський Б. В., д. т. н. проф., заслужений діяч науки і техніки України (Київський національний університет дизайну і технологій); Володарський Є. Т., д. т. н., проф. (Національний технічний університет України «КПІ»; Воронкова Т. Є., к. е. н., доц. (Київський інститут інвестиційного менеджменту)

Рекомендовано Міністерством освіти і науки України як навчальний посібник для студентів вищих навчальних закладів (лист № 14/18.2-2767 від 07.12.2005)

Векслер Е. М., Рифа В. М., Василевич Л. Ф. Під загальною редакцією Е. М. Векслера В 26 Менеджмент якості. Навчальний посібник. — К.: «ВД «Професіонал», 2008. — 320 с. ISBN 978-966-370-059-5 У посібнику викладено сучасні підходи до менеджменту якості. Розглянуто методи аналізу, оцінки і прогнозування якості з точки зору ентропійного і статистичного підходів до завдань менеджменту якості. Описані принципи і структура систем менеджменту якості на основі міжнародних стандартів ISO 9000 версії 2000 р. в історичному ракурсі їх розвитку. Представлені і обґрунтовані вперше у вітчизняній літературі спадкові принципи формування і аналізу якості на підставі підходів сучасної теорії інформації до менеджменту якості. Також розглянуті методи моделювання поведінки соціально-економічних систем на підставі теорії еволюційного менеджменту та фрактальної геометрії. Розглянуті питання застосування методів менеджменту якості в освіті. Посібник розрахований на бакалаврів і магістрів технічних і економічних спеціальностей, а також може бути корисним фахівцям-виробничникам.

ББК 005.6 УДК 65.29-2 © Векслер Е. М., Рифа В. М., Василевич Л. Ф., 2008

ISBN 978-966-370-059-5

© «ВД «Професіонал», 2008

ЗМІСТ Передмова .............................................................................................................8 Розділ 1. Основи менеджменту якості ..........................................................10 1.1. Якість як категорія майбутнього................................................ 10 1.2. Загальне значення якості ........................................................... 11 1.3. Терміни і визначення в області якості ...................................... 12 1.3.1. Якість, вимоги до якості .................................................. 14 1.3.2. Принцип відображення якості ......................................... 17 1.4. Менеджмент якості як вид управлінської діяльності ............... 19 1.4.1. Менеджмент і управління за ISO 9000:2000 ................... 21 1.5. Якість і маркетинг (орієнтація на замовника) .........................22 1.5.1. Про «ринковий фактор» (зв’язок між поняттями якості і маркетингу) .................. 23 1.5.2. Стадії створення нововведення в умовах ринку.............. 26 1.5.3. Ради з маркетингу ............................................................. 27 1.5.4. Роль інформації у визначенні стратегії при відновленні ................................................................. 30 1.5.5. Фактори, що впливають на успіх нововведень (замість висновку) ............................................................. 32 Контрольні запитання до розділу 1 .................................................. 34 Розділ 2. Системи менеджменту якості, як вони є .....................................35 2.1. Історичний нарис еволюції систем менеджменту якості .......... 35 2.1.1. Зірки якості ....................................................................... 35 2.2. Порівняльний аналіз принципів системного підходу до управління якістю .................................................................. 39 2.3. Сучасний підхід до систем менеджменту якості ...................... 46 2.3.1. Вступ.................................................................................. 46 2.3.2. Новий підхід та основні відмінності ................................ 47

3

2.3.3. Система менеджменту якості. Її призначення .................51 2.3.4. Принципи менеджменту якості (згідно з ISO 9000-2000) — відображення сучасної філософії систем менеджменту якості ..............52 2.4. Деякі міркування про процесний підхід і метрологію систем менеджменту якості .......................................................53 2.4.1. Процеси ..............................................................................54 2.4.2. Аналіз процесів..................................................................54 2.4.3. Процеси і підпроцеси ........................................................56 2.4.4. Вимірювання......................................................................62 2.4.5. Схема вимірювання ...........................................................64 Контрольні запитання до розділу 2 ..................................................66 Розділ 3. Якість і ентропія ...............................................................................68 3.1. Якість з позиції ентропії .............................................................68 3.1.1. Деякі передумови створення наукового уявлення про якість ...........................................................................69 3.1.2. Терміни «ентропія» і «інформація»..................................69 3.2. Ентропійний підхід до проблеми формування надійності і явище спадковості .....................................................................73 3.3. Явище самоорганізації і його застосування при вирішенні завдань менеджменту якості .......................................................78 3.3.1. Про модель виробничої системи.......................................78 3.3.2. Вид діяльності згідно з ДСТУ ІSO 9004–2001 .................80 3.4. «Багато галасу не задарма», або трохи Хаосу не зашкодить ....81 3.4.1. Фрактали. ...........................................................................84 3.4.2. Розмірність Хаусдорфа......................................................88 3.4.3. Розмірність Мінковського.................................................88 3.4.4. Самоорганізація і метод динамічних характеристик .......93 Контрольні запитання до розділу 3 ...................................................99 Розділ 4. Статистичні методи менеджменту якості: загальні поняття....101 4.1. Роль і значення статистичних методів у менеджменті якості .....101 4.1.1. Причини, що стримують застосування статистичних методів у практиці вітчизняних підприємств ................102 4.2. Основні поняття теорії ймовірностей і математичної статистики ........................................................106 4.2.1. Математичне сподівання або середнє значення.............107 4.2.2. Середнє по гістограмі і розподілу ..................................113 4.2.3. Середньоквадратичне відхилення (стандартне відхилення) — розсіювання (розкид) ......115

4

4.3. Закони розподілу....................................................................... 119 4.3.1. Умови «нормальності».................................................... 120 4.3.2. Властивості нормального розподілу .............................. 122 4.3.3. Правила користування таблицею значень функції стандартного нормального закону розподілу ................ 128 4.3.4. Приклади розрахунків імовірності для нормальних випадкових величин........................................................ 130 Контрольні запитання до розділу 4................................................. 135 Розділ 5. Прості статистичні інструменти менеджменту якості .............136 5.1. Прості неформалізовані методи системного аналізу (методи груп якості) ................................................................ 136 5.1.1. «Мозковий штурм» ........................................................ 136 5.1.2. Метод Делфі ................................................................... 137 5.1.3. Методи японських груп якості ...................................... 138 5.2. Методи збору інформації. Розшарування-стратифікація ....... 140 5.3. Контрольні листки ................................................................... 142 5.3.1. Контрольний листок для реєстрації розподілу вимірюваного параметра в ході виробничого процесу . 142 5.3.2. Контрольний листок для реєстрації видів дефектів ..... 145 5.4. Аналіз Парето ........................................................................... 145 5.5. Схема Ісікави ............................................................................ 148 5.5.1. Загальні положення ........................................................ 148 5.5.2. Послідовність розробки причинно-наслідкової діаграми .. 149 5.5.3. Структура причинно-наслідкової діаграми .................. 150 5.6. Області використання причинно-наслідкової діаграми ......... 151 5.6.1. Розробка теоретичних основ для виявлення взаємозв’язків між причинами і результатами їх сумарного впливу........................................151 5.6.2. Допомога у виявленні і подоланні опору проведенню необхідних змін .........................................................................153 5.6.3. Причинно-наслідкова діаграма. Узагальнення .....................153 5.7. Діаграми розсіювання .........................................................................154 5.7.1. Кореляція ...................................................................................154 5.7.2. Регресія .......................................................................................158 5.8. Контрольні карти .................................................................................161 5.8.1. Види контрольних карт ............................................................163 5.8.2. Контрольні карти Шухарта з однією вибіркою ....................168 5.8.3. Контрольні карти Шухарта з декількома вибірками ............170 5.8.4. Характеристика КК Шухарта і управління ними ................176 Контрольні запитання до розділу 5................................................. 181

5

Розділ 6. Статистичне управління процесами (SPC)................................182 6.1. Введення в безупинне удосконалювання і статистичне управління процесами................................................ 182 6.2. Попередження замість виявлення..................................................... 184 6.3. Система управління процесом .......................................................... 185 6.4. Змінність — варіації: звичайні та особливі причини ..................... 188 6.5. Локальні дії і дії над системою ......................................................... 191 6.6. Управління процесом і його відтворюваність................................. 192 6.7. Цикл удосконалювання процесу і управління процесом .............. 195 6.8. Контрольні карти — засіб для управління процесом..................... 198 6.9. Вигоди від використання контрольних карт................................... 202 6.10. Як розібратися з техпроцесом ........................................................... 203 6.10.1. Що таке змінність (точність) процесу................................. 204 6.10.2. Що таке настроєність процесу ............................................. 205 6.10.3. Що таке регульований процес.............................................. 207 6.11. Статистична керованість.................................................................... 209 6.12. Приклади читання контрольних карт............................................... 210 6.13. Індекси SPC ......................................................................................... 212 6.13.1. Відтворюваність технологічного процесу (ТП)................. 212 6.13.2. Налагодженість технологічного процесу............................ 214 Контрольні запитання до розділу 6............................................................ 215 Розділ 7. Сучасні складні статистичні методи менеджменту якості......217 7.1. Застосування методів Тагучі в задачах менеджменту якості (вітчизняний і закордонний досвід) ................................................... 217 7.1.1. Філософія якості по Тагучі....................................................... 217 7.1.2. Функції втрати якості................................................................ 218 7.1.3. Робастність (стійкість).............................................................. 220 7.1.4. Використання контрольних карт у методах Тагучі .............. 221 7.1.5 Системний характер і особливості застосування методів Тагучі .......................................................................................... 223 7.1.6. Приклад застосування методів Тагучі у вітчизняній практиці .............................................................. 226 7.1.7. Висновки..................................................................................... 230 7.2. Методологія «Шість сигм» ................................................................. 230 7.2.1. Вступ ........................................................................................... 230 7.2.2. Основні ідеї методу «Шість Сигм»......................................... 231 7.2.3. Метод «Шість сигм» з погляду менеджменту....................... 234 7.2.4. Чому концепція «шість сигм» працює?.................................. 238 7.2.5. Зв’язок з функцією якості Тагучі (Taguchі’s Loss or Qualіty Functіon)......................................... 240 7.2.6. Висновки..................................................................................... 242

6

7.3. Застосування теорії нечітких множин в методиках оцінки якості ......242 7.3.1. Проблема оцінки якості об’єкта дослідження .......................242 7.3.2. Визначення лінгвістичної змінної «ЯКІСТЬ»........................243 7.3.3. Визначення часткових показників ЛЗ «ЯКІСТЬ» .................246 7.3.4. Визначення коефіцієнтів пріоритетності часткових показників. Метод Фішберна ...................................................249 7.3.5. Метод Уея ...................................................................................251 7.3.6. Знаходження комплексного показника...................................252 7.3.7. Алгоритм нечітко-множинної оцінки якості..........................256 7.3.8. Переваги розглянутої методики оцінки якості ......................257 Контрольні питання до розділу 7 ...............................................................258 Розділ 8. Застосування статистичних методів в системах менеджменту якості ....................................................................259 8.1. Застосування статистичних методів у процесах менеджменту якості..........................................................259 8.2. Застосування статистичних методів на етапах життєвого циклу продукції ................................................................................................264 8.3. Приклад розбору виробничої ситуації із застосуванням комплексу інструментів якості .............................267 8.4. Як читати гістограми............................................................................272 8.5. Загальна схема застосування статистичних методів ........................275 Контрольні питання до розділу 8 ...............................................................276 Розділ 9. Застосування методів менеджменту якості в освіті (Огляд сучасних тенденцій ) ..........................................................................277 9.1. Проект концепції «Конкурс з якості освітньої діяльності серед вищих навчальних закладів в Україні»..............................................284 9.1.1. Формулювання проблеми.........................................................284 9.1.2. Суттєві фактори ( мета і завдання конкурсу )........................284 9.1.3. Ефективність. Суттєві наслідки ( очікувані переваги)..........285 9.1.4. Оптимальний варіант ................................................................286 9.1.5. Впровадження ............................................................................288 Література.........................................................................................................289 Додатки..............................................................................................................297

7

Векслер Е. М., Рифа В. М., Василевич Л. Ф. МЕНЕДЖМЕНТ ЯКОСТІ

ПЕРЕДМОВА Для сучасного історичного стану розвитку українського суспільства характерним є зростання значення професійних знань і моральних цінностей фахівців. Все більшому числу людей стає більш очевидним, що для підвищення рівня життя населення України необхідно забезпечити конкурентоздатність вітчизняної продукції шляхом покращення її якості. Для цього всі фахівці повинні чітко усвідомлювати свою роль в процесі створення і удосконалення продукції, володіти сучасними знаннями в області покращення її якості, вміти застосовувати ці знання, вміти аналізувати і використовувати властивості людини при вирішенні професійних задач. Світовий досвід свідчить про те, що всі країни, які домоглися швидкого зростання якості продукції і продуктивності (Японія та ін.), починали з навчання фахівців і керівників відповідним методам. У посібнику викладено методи аналізу забезпечення і покращення якості продукції, які необхідно знати менеджеру та інженеру будь-якого фаху. У посібнику зроблена спроба подати всі діючі процеси менеджменту якості через ентропійний і статистичний підходи. Вперше у вітчизняній літературі (та, мабуть, і світовій) розглянуто проблему формування якості з використанням сучасних ідей теорії інформації. Велика увага приділена викладенню ідей, які лежать в основі методів. Для цього підібрані, по можливості, більш прості приклади, що ілюструють застосування методів. Крім того, в посібнику розкриті сучасні принципи і підходи до систем менеджменту якості на основі міжнародних стандартів ISO 9000

8

ПЕРЕДМОВА

версії 2000 року в історичному плані їх розвитку. Далі в посібнику розглянуті питання застосування методів менеджменту якості в освітянській діяльності. Посібник написаний у відповідності до програми курсу, який автор викладає в Київському інституті інвестиційного менеджменту та в Севастопольському національному університеті ядерної енергії і промисловості. Призначений для студентів бакалаврату і магістратури технічних і економічних спеціальностей. Посібник написаний колективом авторів під редакцією кандидата технічних наук Векслера Е. М. Передмова — Векслер Е. М Розділ 1 — Векслер Е. М. Розділ 2 — Векслер Е. М., Рифа В. М. Розділ 3 — Векслер Е. М., Рифа В. М. Розділ 4 — Векслер Е. М., Рифа В. М. Розділ 5 — Векслер Е. М., Рифа В. М. Розділ 6 — Векслер Е. М., Рифа В. М. Розділ 7 — Векслер Е. М., Василевич Л. Ф. Розділ 8 — Векслер Е. М. Розділ 9 — Векслер Е. М. Автори висловлюють щиру подяку Шепелюк Т. О. за творчу допомогу і підтримку в роботі над посібником, а також рецензентам к. е. н. доц. Воронковій Т. Є., д. т. н. проф. Орловському Б. В. та д. т. н. проф. Володарському Є. Т. за цінні зауваження. Окрема подяка Людмилі Полуніній, керівнику Видавничого центру Київського інституту інвестиційного менеджменту, і Ганні Кліменко, заст. директора Органу сертифікації персоналу Української асоціації якості, що взяли на себе нелегку роботу з редагування посібника.

9


Доброкачественность — врата в будущее. Н. Рерих

Розділ 1 ОСНОВИ МЕНЕДЖМЕНТУ ЯКОСТІ

1.1. Якість як категорія майбутнього «Найбільш прекрасний час — той, у якому ми живемо», — писав Ганс Християн Андерсен. Але зробити цей час прекрасним повинна сама людина. І, в першу чергу, своєю якісною працею. За визначенням Гегеля: «Якість є, перш за все, тотожна з буттям визначеність…». Сучасний погляд на якість криється у короткому формулюванні: «Якість — сутність явищ життя». Але в чому ж сенс життя? У «Живій етиці» Олени і Миколи Реріхів, книгах про шляхи людської еволюції говориться: «Потрібно зрозуміти, що в основі еволюції лежить удосконалення» [1]. Відомо, що основу процесів забезпечення, управління і поліпшення якості будь-якої роботи складає удосконалення колишніх настанов. Пропоновані замітки — спроба розглянути проблему якості продукції як частину загальнолюдської цінності і її значення для майбутнього людини і країни.

10


1.2. Загальне значення якості Видатні європейські фахівці з менеджменту якості висловлювали думку про загальне значення якості через зміст парадигми якості1 [2]. Підкреслюється, що парадигма якості має не тільки технічний, але й соціальний аспект. Її основні положення можуть бути застосовані як для вирішення завдань з підвищення якості, так і для поліпшення умов життя суспільства. Це пов’язано з тим, що сучасна концепція якості орієнтована на повне задоволення запитів споживачів, якими в широкому плані є люди будь-якої діяльності. Президент Європейської організації з якості Дж. А. Голдсміт, надаючи велике значення об’єднанню всіх уявлень про якість у єдине ціле, писав: «У всесвітньому масштабі такий підхід буде сприяти стрімкому поліпшенню життєвого рівня всіх людей» [3]. У першу чергу, вирішення проблеми якості в глобальному масштабі визначає майбутню долю людства і, у кінцевому підсумку, відповідь на питання: бути чи не бути Землі. Історія людської цивілізації — це, по суті, історія якості людських стосунків і, на жаль, невисокої якості, оскільки найпоширенішим шляхом з’ясування відносин була війна. А в результаті воєн нагромадилася така велика кількість негативної психічної енергії, що через геокосмічність буття світ впродовж XX століття стрясали соціальні і природні катастрофи. І тільки зараз починають виявлятися тенденції до загального миру між державами. В основі поняття якості людських відносин лежить споконвічне питання про добро і зло. Щодо якості продукції є актуальною проблема екологічного виживання. У багатьох галузях техніки підходи до забезпечення якості продукції прямо пов’язані з 1

Під парадигмами розуміють визнані всіма наукові досягнення, що протягом визначеного часу дають модель постановки проблем і їхніх вирішень науковому співтовариству (Кун Т. Структура наукових революцій. — М.: Прогрес, 1975).

11


забезпеченням екологічної чистоти. Питання охорони навколишнього середовища окремо представлені в міжнародних стандартах ISO і МEК (ISO серії 14000). У цьому плані виникає інтерес до визначення якості, запропонованого наприкінці 70-х років П. ван Донкелааром, головним інженером з якості в області судноплавства (Бельгія): «Вироби (чи послуги) тільки тоді високоякісні, якщо при їхньому виробництві і використанні споживається мінімум енергії і матеріалів, якщо вони йдуть на благо тих, хто їх виробляє, хто ними користується, а також тих, хто від них звільнюється, не заподіюючи тим самим збитку навколишньому середовищу». У 1932 р. у статті «Якість» М. К. Реріх писав: «Прагнучи до вищих форм цивілізації, дерзаючи мислити навіть про культуру, не забудемо, що життєвість прагнення створюється з високої якості дій». Отже, мабуть, не буде перебільшенням вважати, що ставлення до якості — це ставлення до життя, до світу, частина нового світосприймання.

1.3. Терміни і визначення в області якості По-перше, спробуємо розібратися, що таке якість продукції? Як свідчить світовий досвід, визначення цього терміну зазнало у своєму розвитку великих змін. Про це свідчить актуалізована автором табл. 1.1 динаміки визначень понять якості [5]. За дотепним висловом відомого радянського фізика-хіміка академіка Леоніда Мандельштама: «Термінологія для нових наук є щось на зразок колючого дроту». Тому наведемо деякі пояснення щодо сучасного визначення якості. Термін «якість» може використовуватися з означеннями «погана», «гарна», «відмінна». Під власним терміном «якість» розуміється властива будь-чому постійна характеристика.

12


Таблиця 1.1 Автор

Формулювання визначень якості

Аристотель (ІІІ ст. до н. е.)

Розходження між оцінками предметів; диференціалі зація за ознакою «гарний—поганий»

Гегель (ХІХ ст.)

Якість є, перш за все, тотожна з буттям визначеність, щось перестає бути тим, що воно є, коли воно втра чає свою якість

Китайська версія

Ієрогліф, що позначає якість, складається з двох еле ментів — «рівновага» і «гроші» (якість = рівновага + гроші), отже, якість тотожна поняттю «висококлас ний», «дорогий»

В. Шухарт (1931 р.)

Якість має два аспекти: об’єктивні фізичні характе ристики і суб’єктивні оцінки (наскільки річ «гарна»)

К. Ісікава (1950 р.)

Якість — властивість, яка реально задовольняє спо живачів

Придатність для використання (відповідність призна ченню). Суб’єктивна оцінка — ступінь задоволення Дж. Джуран (1979 р.) споживача (для реалізації якості виробник повинний знати вимоги споживача і зробити свою продукцію такою, щоб вона задовольняла ці потреби) Якість продукції — сукупність властивостей продук ції, які обумовлюють її придатність задовольняти ГОСТ 1546779 певні потреби відповідно до її призначення. Якість — Міжнародний сукупність властивостей і характеристик продукції стандарт ІSО 840286 або послуги, що додають їм здатність задовольняти обумовлені чи передбачувані потреби ДСТУ ІSO 90002001 [7]

Ступінь, з яким сукупність власних характеристик виконує вимоги

Генеральний секретар ЄОЯ Бертран Де Норей (2000 р.)

Якість — це більш ніж сертифікація, стандарти вико нання правил. Це — поняття про удосконалювання, про те, як зробити світ краще і як впровадити удо сконалення в життя

13


1.3.1. Якість, вимоги до якості Якість належить до категорії складних і динамічних понять. Об’єктами, якість яких можна оцінити, є не тільки продукція чи послуги, але й весь комплекс понять виробничо-збутової сфери [6] (рис.1.1). Динамічність категорії «якість» полягає у тому, що вимоги до продукції й послуг змінюються дуже швидко. Те, що сьогодні є придатним, завтра стає недостатнім для задоволення потреб покупця, тобто недостатньої якості. Для визначення якості об’єкта необхідно: • установити необхідні характеристики об’єкта на підставі аналізу потреб; • визначити реальні характеристики об’єкта, • порівняти реальні і необхідні характеристики об’єкта.

Процедури

Виробничі системи Технологічні процеси

Методи

Вимоги до якості

Операції

Кваліфікація персоналу

Продукція Послуги

Управлінська діяльність

Організаційні структури

Рис. 1.1 Об’єкти, на які поширюються вимоги до якості

Для встановлення потреб необхідно їх охарактеризувати. Як зазначено у визначенні якості, потреби поділяються на встановлені і передбачувані (рис. 1.2).

14


Потреби

Встановлені потреби — зафіксовані в правових нормах, стандартах, розпорядженнях, замовленнях, договорах, технічних умовах постачань та ін.

Передбачувані потреби — результати маркетингових досліджень, нові розробки, формування споживчого попиту та ін.

Рис. 1.2 Встановлені і передбачувані потреби

Встановлені потреби зафіксовані в правових актах, стандартах, розпорядженнях, замовленнях, договорах, технічних умовах постачань та інших документах. Прикладами встановлених потреб є: вимоги, що обумовлюються контрактом, вимоги законодавства до виконання умов охорони навколишнього середовища, або тих, що стосуються безпеки. Невиконання більшості встановлених вимог тягне за собою різну за формою відповідальність (адміністративну, правову). Передбачувані потреби повинні бути виявлені і визначені. Маються на увазі очікування, що розуміються, які ми зазвичай не формулюємо конкретно, однак заносимо їх до стійких побажань. Наприклад, передбачувані потреби щодо такого об’єкта, як організаційна структура підприємства, це: відсутність простоїв, висока швидкість і закономірність зв’язку між результатами роботи співробітників і їхньою зарплатою, результативність дій керівників. До передбачуваних потреб належать: естетичні вимоги, відповідність продукції моді, звичкам споживачів, національним і культурним особливостям та ін.

15


Потреби можуть: змінюватись — це припускає проведення періодичного аналізу вимог до якості; • мати можливість бути переведеними в характеристики продукції на основі встановлених (такі, як функціональна придатність, надійність, безвідмовність, ремонтоздатність, безпека тощо) або не встановлених критеріїв (модність, естетичність); • мати кількісне виявлення (технічні характеристики, параметри процесів) або не мати кількісного виявлення (колір, форма). Отже, потреби на даний момент часу можуть бути виражені кількісно або якісно і відбиті в характеристиках об’єкта. Тепер можна визначити вимоги до якості. Вимоги — сформульовані потреба або очікування, загальнозрозумілі або обов’язкові [7]. «Загальнозрозумілі» означає, що є звичаєм або загальноприйнятою практикою для організації, її замовників та інших зацікавлених сторін вважати потребу або очікування, про які йдеться, такими, що самі собою зрозумілі [7]. Вимоги до якості повинні, по можливості, максимально відбивати встановлені і передбачувані потреби споживача. Термін «вимоги» охоплює ринкові і контрактні вимоги (вимоги стосовно зовнішніх сторін), а також внутрішні вимоги організації. Вимоги до якості повинні бути документально оформлені. Наступне ключове визначення стосується вимог суспільства до якості. Вимоги суспільства мають на увазі захист навколишнього середовища, охорону здоров’я, безпеку, надійність, збереження енергії і природних ресурсів. Вимоги суспільства включають юридичні і нормативні вимоги. Вимоги суспільства — зобов’язання, що випливають із законів, інструкцій, правил, кодексів, статутів та інших понять щодо управління якістю. •

16


1.3.2. Принцип відображення якості Товар (продукція, послуга) з’являється в результаті цілого ряду процесів. Якість кожного з цих процесів впливає на якість результату. Стандарт ІSO [7] дає наступне визначення. Процес — сукупність взаємопов’язаних видів діяльності, яка перетворює вхідні елементи у вихідні. До ресурсів можуть належать персонал, засоби обслуговування, устаткування, технологія і методологія. Принцип відображення полягає в переносі (відбитті) якості процесу на якість результату. Таким чином, впливати на якість кінцевого результату можна методом впливу на процеси, що його формують. Усі процеси є елементами системи, у якій вони функціонують. Якість побудови цієї системи і механізму її функціонування відбивається на якості складових процесів (рис. 1.3). Якість результату успадковує якість процесів і системи, що їх об’єднує. Якість системи

Відбиття якості Спадкування якості

Якість процесу

Відбиття якості Спадкування якості

Якість результату

Рис. 1.3 Принцип відбиття якості

Як видно з рис. 1.3, якість продукції, послуги успадковує якість процесів (процеси закупівель, маркетингу, проектування, виробництва й ін.) і якість організаційно-управлінської системи. З принципу відбиття якості випливає поняття про спадковість в процесах менеджменту якості (див. розд. 3). Принцип відбиття якості є одним з основних принципів менеджменту якості. Управління якістю продукції, послуги здійснюється за допомогою управління якістю всієї системи. Якість системи відбивається на якості процесів, і, у свою чергу, на якості результатів.

17


Сфера споживання Продукція або послуга

Якість продукції

Формування якості продукції в сфері виробництва Процеси Фактори, що визначають якість процесів: • Кваліфікація персоналу • Якість устаткування • Якість технології • Величина відхилень від припустимих • Якість матеріалів норм та ін. Підприємство Фактори, що визначають якість роботи підприємства: • Якість процесів • Якість організаційно-управлінської системи

Якість процесу

Система якості процесу

Рис. 1.4 Відбиття якості виробничої сфери на якості результату діяльності

Відповідно до принципу відбиття вимог до якості результати діяльності підприємства перекладаються на вимоги до якості процесів і на вимоги до якості організаційно-управлінської системи [6] (рис.1.4). До процесів, якість яких відбивається на якості продукції, належать не тільки технологічні процеси, але й організаційні, управлінські й інші. Якість процесів залежить від багатьох факторів. Наприклад, якість процесу виробництва забезпечується якістю устаткування, технологій, рівнем кваліфікації персоналу й ін. Якість процесу управління залежить від знань і досвіду керівництва,

18


якості застосовуваних методів управління й ін. Якість системи забезпечується раціональною організаційною структурою, правильним розподілом відповідальності, механізмами взаємодії, мотивації й ін.

1.4. Менеджмент і управління за ISO 9000:2000 За ДСТУ ІSO 9000-2001 управління якістю (менеджмент якості) має наступне визначення: скоординована діяльність, яка полягає у спрямовуванні та контролюванні організації щодо якості. Тут треба зауважити: в останній редакції міжнародних стандартів ISO серії 9000, виданих чотирма мовами світу, замість термінів управління якістю і системи управління якістю застосовані такі: менеджмент якості і системи менеджменту якості. Тому у цьому посібнику надалі будемо застосовувати останні. Якість пропонованої продукції і послуг є основною вимогою ринку і головною умовою економічної потужності, конкурентоздатності й успіху підприємницьких структур. Доведений факт: одержуваний прибуток прямо пов’язаний з підвищенням якості товару, що відповідає чеканням споживача. Досвід провідних фірм-виробників світу переконливо підтверджує, що досягти бажаної і стабільної якості можна лише шляхом упровадження в усі процеси і на всіх рівнях діяльності підприємства системи управління якістю (менеджменту якості), що організаційно контролюється і постійно удосконалюється [8]. Система управління якістю (менеджменту якості) згідно з ДСТУ ІSO 9000-2001 визначається як система управління, що спрямовує і контролює діяльність організації стосовно якості. І, відповідно, система управління (менеджменту) — це система, яка дає змогу встановлювати політику та цілі і досягати цих цілей. Таким чином, політика в області якості (ДСТУ ІSO 9000-2001) — це загальні наміри та спрямованість організацій, що пов’язані з якістю, офіційно сформульовані вищим керівництвом.

19


Менеджмент якості є спеціалізованим видом управлінської діяльності. До таких спеціалізованих видів управлінської діяльності належать: управління фінансами, управління персоналом, управління проектами, управління інноваціями, управління маркетингом та ін. Для досягнення кожної поставленої мети визначається політика підприємства в даній сфері, розробляється комплекс заходів впливу на виконавців і через них на засоби виробництва. Кожний з перерахованих спеціалізованих видів управлінської діяльності здійснюється за допомогою таких загальних функцій управління, як планування, організація, регулювання, контроль, облік, забезпечення керованості, координація діяльності, аналіз результатів та ін. Різні цілі управлінської діяльності не лежать в одній площині. Так, наприклад, ціль у фінансовій сфері може припускати мінімізацію поточних витрат, тим часом як ціль в області якості припускає додаткові поточні витрати. Таким чином, керівник повинний визначити пріоритети по кожній наміченій цілі і сформувати «дерево цілей» за ієрархічною структурою. Найбільш оптимальне розміщення пріоритетів згідно з наміченими цілям, так само як і ринкові позиції, залежить від політичних, економічних, науково-технічних і багатьох інших факторів, які необхідно брати до уваги в комплексі у всій їхній складності. У той же час існує ряд критеріїв, які найчастіше враховують споживачі при виборі товару, що обов’язково повинні бути враховані керівником. На рис. 1.5 [6] наведені дані, одержані на підставі результатів досліджень критеріїв, що враховують споживачі при виборі товару або постачальника товару. Для розміщення пріоритетів споживачам був запропонований широкий комплекс критеріїв, серед яких були такі, як якість, ціна, унікальність (новизна) виробу, надійність постачань, зв’язок з експортером, післяпродажне обслуговування тощо. Дослідження показують, що споживач сьогодні насамперед враховує якість товарів і послуг. Тільки той має шанс продати свої товари і послуги, хто пропонує їх з очікуваною якістю, що підходить за ціною й часом.

20


Пріоритети в конкуренції 1. Якість продукції 2. Надійність постачань 3. Еластичність • продукту • обсягів виробництва 4. Вартість • низька ціна споживання продукції • низька ціна купівлі-продажу

Рис. 1.5 Критерії, які найчастіше враховують споживачі при виборі товару

1.4.1. Місце менеджменту якості в загальному менеджменті Менеджмент підприємства поділяється на такі складові частини: загальний менеджмент (фінанси, кадри, час тощо); менеджмент якості; менеджмент навколишнього середовища; менеджмент охорони праці і здоров’я; інші. Ці складові частини забезпечуються: • системами менеджменту якості (QMS); • системами менеджменту навколишнього середовища (UMS); • системами менеджменту безпеки, охорони праці і здоров’я; • інші. Вимоги найближчих років полягають в узгодженні одна з одною у рамках комплексного загального менеджменту окремих систем менеджменту складових частин і додання їм таких форм, щоб загальна система менеджменту могла б ефективно і економічно • • • • •

21


функціонувати при використанні синергетичного ефекту. Для досягнення цієї мети необхідно інтегрувати окремі системи менеджменту нижніх рівнів у всеосяжну систему менеджменту на верхньому рівні.

1.5. Якість і маркетинг (орієнтація на замовника) Не все мы умрем, но все мы изменимся Апостол Павел Визначення завдання У цьому параграфі пропонується розглянути наступні завдання: • розкрити проблему конкурентоздатності продукції як багатофакторну; • показати складність її вирішення при оновленні виробів; • довести, що немає альтернативи системному підходу до проблеми в сучасних ринкових умовах, а також підтвердити органічний зв’язок між процесами маркетингу і менеджменту якості. Успіх підприємства в усьому світі визначається єдиним результатом, а саме — актом продажу, що (на якусь мить) пов’язує виробника і споживача миттєвим кровним спорідненням. Це можна назвати коротко — орієнтацією на споживача. Конкурентноздатним виявляється той товар, що оптимальним чином задовольняє покупця [9]. Конкурентоздатність — похідна від якості. Конкурентоздатність діє в більш обмеженому полі, але з більш твердими правилами. І якщо конкурентоздатність визначається тільки тими властивостями, що у даний момент становлять суттєвий інтерес для конкретного покупця цієї ніші ринку, то головним для забезпечення конкурентоздатності є політика, яку називають «обличчям до споживача». Коротше кажучи, конкурентоздатність продукції визначається «ринковим фактором». Вона є гарантією успішної перевірки товару на відповідність вимогам споживачів.

22


1.5.1. Про «ринковий фактор» (зв’язок між поняттями якості і маркетингу) Ефективність діяльності підприємств у сьогоднішньому світі визначається тим, наскільки повно вдається задовольнити бажання споживача шляхом створення, по соціальному замовленню, продукції і її реалізації на ринку. Тому для успішної роботи підприємства необхідне забезпечення якості виконання виробничою системою двох видів діяльності: • з’ясування і визначення вимог споживача (маркетинг); • створення і реалізації продукту, що відповідає запитам споживача (реалізація стадій життєвого циклу продукції). Сукупність цих умов і складає інтегральне поняття «ринкового фактора». Оцінкою «ринкового фактора» може бути різниця між тим, що замовив споживач і що він одержав. Величина цього зазору в умовах ринку носить невизначений характер і є ніщо інше, як характеристика ентропії виробничої системи (див. розд. 3). Надзвичайно важливо забезпечити конкурентоздатність при відновленні продукції, на ранніх стадіях планування нового товару. І тут ми зіштовхуємося з протиріччям між творцями нововведень і службами, що представляють споживача на підприємстві — службою маркетингу. За різними закордонними даними: а) до 80 % нововведень не знаходять споживача через непідготовленість до ринку і його умов [10]; б) ринкові фактори в чотири рази перевищують за значущістю науково-технічні [9]. При створенні нового виробу у фірмах виникають комунікаційні труднощі між службами науково-дослідної експериментально-конструкторської розробки (НДЕКР) і маркетингу. Це відбувається, по-перше, через особливості постійних організаційних структур, подруге, у зв’язку з тим, що традиційно керівники НДЕКР головним своїм завданням вважають дослідницьку діяльність саму по собі найбільш важливу за прагматичні комерційні цілі. Передові фірми

23


вирішують цю проблему різними методами, тут і спеціальні програми навчання, створення нових організаційних структур, як вертикальних, так і горизонтальних, розробка нових, об’єднуючих фірму принципів і особливих завдань: залучення служб-антагоністів у процеси формування стратегії компанії, зв’язків зі споживачем, вибір проектів нововведень тощо. Наведемо ряд прикладів зі світового досвіду. Так, у швейцарській фірмі «Сиба-Гайчи» [10] пішли шляхом створення стратегічних комерційних підрозділів, що поєднують НДЕКР і маркетинг. У компаніях Sony [11], IBM [13], «Омрон» [12] використовується досвід постійно діючих комерційних нарад (Рад з маркетингу), де розглядаються питання планування і ходу розробки нової продукції, і де обов’язково беруть участь представники вищого керівництва фірм, служб маркетингу і НДЕКР. На фірмі Sonyпроводяться внутрішні технічні ярмарки, де демонструються варіанти проектів, результати НДР і ЕКР, нові технології, зразки нового технологічного обладнання. Така практика стимулює результативну кооперативну роботу з доведення нововведень на ринок. Одним з основних принципів у компанії ІВМ [12] є — «кожен покупець має право на найкраще обслуговування, яке тільки можливе», і керівництво компанії прагне, щоб він працював на всіх стадіях життєвого циклу, особливо на ранніх етапах проектування. Отже, «ринковий фактор»є визначальним при виборі нововведення. Причому, за оцінками Ф. Кросбі, найбільш оптимальною характеристикою нового виробу, що відтворює ринковий фактор, є його якість. Якісне проектування може розвиватися тільки при випереджальному визначенні ринкових потреб, що обумовлює стратегію планування нововведення. Зараз і в Україну прийшов ринок. Багато підприємств перебувають у складному економічному становищі через проблеми, пов’язані зі збутом традиційної але застарілої неякісної продукції. Кризові явища збільшуються низьким рівнем купівельної спроможності

24


населення і підприємств. В Україні має відбутись значна структурна перебудова промисловості, яку можна забезпечити тільки оновленням вітчизняних підприємств. З такого стану промисловості випливає, що основними факторами виживання підприємств на рівні мікроекономіки є: • розвиток маркетингової діяльності; • забезпечення необхідного для ринку рівня якості продукції, що обумовлює її конкурентоздатність. Тут правомірно поговорити про взаємозв’язок якості і маркетингу. По-перше, спільність цих понять пов’язана з тим, що вони обоє є важливими категоріями ринкової стратегії економіки. Але цей зв’язок закладений у їхньому визначенні. Якість — сукупність властивостей продукції (послуги), що додають їй здатність задовольняти потреби суб’єктів підприємницької діяльності на ринку. А маркетинг — це є процес установлення підприємством творчих і плідних відносин з ринковим середовищем, у якому воно здійснює реалізацію своїх товарів і послуг. По-друге, значною мірою ці поняття зв’язує їхнє ставлення до ступеню відкритості систем. Відкрита система на відміну від закритої повинна обмінюватися з зовнішнім середовищем матеріальними, інформаційними й енергетичними ресурсами. У виробничих системах роль зовнішнього середовища надається споживачу. У цьому плані процеси забезпечення якості і маркетингу дуже подібні, і ті й інші спрямовані задовольнити єдиного замовника — покупця. Сучасна стратегія підприємництва в нинішній інформаційній ері світового виробництва формулюється питанням: «Як ми зможемо зробити так, щоб наша продукція якомога більше відрізнялася від тієї, що робить хтось ще, причому відрізнялася у бік кращої якості?». По-третє, це сучасна концепція вирішення проблем якості і маркетингу системним шляхом.

25


1.5.2. Стадії створення нововведення в умовах ринку Розглянемо докладніше процес створення нововведення в умовах ринку. У цьому випадку фірма класифікується як відкрита інформаційна система, зв’язана з зовнішнім світом, відкіля надходить потік енергії (інформації), що стимулює внутрішні процеси перетворення системи, що викликають її оновлення, у вигляді створення нової продукції [4]. Оновлення системи сприяє убуванню ентропії, що означає процвітання компанії. Неадекватна реакція фірм на зміни в зовнішньому світі (зміни вимог споживача) веде до збільшення ентропії і деградації виробничої системи. Навіть компанія, що має довгу історію успішного функціонування, має потребу в припливі свіжої управлінської енергії у свої елементи, щоб зупинити невблаганні сили руйнування [15]. Розглянемо загальну схему створення нововведення і його шлях на ринок. Формування ідей нових виробів на фірмі відбувається при перетинанні інтересів служб НДЕКР і маркетингу. Для досягнення найкращого результату на передових фірмах на етапі виникнення ідеї нововведення служби маркетингу проводять дослідження можливостей ринку. Так працюють на фірмі IBM. Ця процедура має назву «формування вікна можливості». Зокрема, особливу увагу маркетологи звертають на створення «ринкової новизни» продукції. «Ринкова новизна» — здатність товару задовольнити нову, неіснуючу раніше потребу [10]. При просуванні на ринок нововведення на стадії НДР і ЕКР маркетинг має ряд особливостей [14]: а) необхідність прогнозних оцінок ринку й об’єкта; б) можливість комплексного обліку цих оцінок при виборі науково-технічних, виробничих і збутових шляхів реалізації розроблюваного об’єкта; в) чим на більш ранній стадії проводиться маркетинг, тим більше можливості для створення конкурентоздатного виробу.

26


На стадії доринкового життя основними питаннями маркетингу є [10]: • забезпечення і прогноз кон’юнктури ринку, ринкова новизна і життєздатність товару; • який стан НДЕКР у конкурента; • яку частку ринку займає конкурент. У рамках цього періоду зважуються завдання: • аналіз навколишнього середовища, прогноз; • визначення цілей розробки; • виконується розрахунок рентабельності. При аналізі фірм-конкурентів для сучасних ринків дуже важливою є нецінова конкуренція, одним із видів якої є конкуренція якості. Арсенал цієї конкуренції містить у собі [10]: • показники надійності; • кращий дизайн; • більш низьку ціну споживання (зниження сумарних витрат споживачів на експлуатацію виробу за весь термін служби, внаслідок його високої якості); • техніко-економічні показники (енергоємність, матеріалоємність); • екологічні показники. При встановленні показників якості нового товару, по-перше, варто орієнтуватися на необхідність прихильності покупця до виробів компанії. Зважаючи на психологічні особливості споживача, що купує насамперед «очима», першорядна увага проектувальника нового товару повинна звертатись на естетичні показники якості — «стайлінг» (колір, упаковку, дизайн) [10].

1.5.3. Ради з маркетингу Після кожного етапу створення нововведення на фірмах проводяться так звані ради з маркетингу. У кожній фірмі вони називаються по-різному. Так, у фірмі Sonyце щомісячні звітні наради, на яких

27


заслуховується 5–6 звітів з НДР і ЕКР [15]. На нарадах присутнє усе вище керівництво компанії, а також керівники відділів. Як пише президент фірми Sony Акіо Морита: «Однією з основних цілей нарад є знати, коли треба зупинитися при роботі над новим проектом, а коли продовжувати роботи». Володіти такою інформацією, на думку А. Морита, «значить тримати у своїх руках ключ до успіху». На японській фірмі «Омрон»[12] один раз на місяць проводяться наради з якості. На кожній нараді розглядаються від 10 до 20 проектів, і надходить інформація від трьох джерел: керівництва, торгових агентів і відділу конструювання. Функціонують з аналогічними завданнями комерційні ради на фірмі «GТЕ Сільванія» (США) [10], де розглядаються питання створення нових моделей телевізорів. Мається досвід проведення рад з маркетингу на українських підприємствах. Справа у тому, що маркетинг — діяльність для наших підприємств принципово нова, пов’язана з переходом на ринкову економіку. Відомий класичний традиційний шлях організації на підприємстві нових видів діяльності: введення посади заступника керівника і створення нових відділів, у даному випадку — відділів маркетингу і зовнішньоекономічної діяльності. Цей шлях довгий, і не всі підприємства готові зараз вступати на нього. Але можливий і інший варіант — організація нової горизонтальної структури — ради з маркетингу, куди повинні входити керівники служб підприємств, що володіють основними засобами і ресурсами. Сформулюємо задачі ради з маркетингу: • забезпечення відкритості виробничої системи підприємства для споживача, заснованої на випуску якісної продукції; • організація стратегічного управління; • забезпечення збалансованості стратегічного й оперативного контурів управління. Наведемо зразковий склад функцій ради: 1) визначення і прогноз місця фірми в економічній ситуації і на ринку (головне завдання);

28


2)

розвиток зовнішньоекономічної діяльності і планування маркетингу; 3) удосконалювання організації і управління фірмою (заводом): • злиття і придбання нових філій і виробництв; • створення і ліквідація служб; • міжвиробнича кооперація; • створення дочірніх фірм; 4) формування довгострокової інвестиційної і фінансової політики: • обсяг і розподіл капіталовкладень; • рішення про нове будівництво; • розподіл засобів по напрямках; 5) формування науково-технічної політики: • проведення дорогих досліджень (роль вищого керівництва в нововведеннях); • вибір напрямку виробництва і номенклатури моделей; • контроль за проведенням НДЕКР; 6) загальний контроль за діяльністю виробництв; 7) визначення цінової політики виробів; 8) контроль за стратегічним матеріально-технічним постачанням; 9) підготовка і призначення вищих керівників; 10) управління соціальною політикою; 11) прийняття рішень про сертифікацію (продукції, виробництва і системи менеджменту якості); 12) прийняття рішень по поточних комерційних пропозиціях; 13) визначення персональної відповідальності членів ради з маркетингу, оцінка ініціативних пропозицій і визначення винагороди залежно від прибутковості конкретної пропозиції. Далі на основі досвіду роботи ради з маркетингу створюються передумови для організації підрозділів маркетингу і зовнішньоекономічних зв’язків і формування документальної й організаційної основи підсистеми маркетингу.

29


1.5.4. Роль інформації у визначенні стратегії при відновленні «У житті, як правило, процвітає більше за інших той, хто має кращу інформацію», — так писав англійський громадський діяч Б. Дизраелі. За висновками західних фахівців, в умовах ринкової економіки тверде стратегічне планування діяльності фірм великих успіхів не приносить [15]. Насамперед, це обумовлено стохастичним характером процесів, що діють на ринку. Занадто часто керівники фірм, що приступали до здійснення продуманої програми, бували перекинуті хвилею, викликаною несподіваним поворотом у зовнішньому оточенні, непередбаченим рухом конкурентів, якимось стохастичним поштовхом. Нам здається характерним зауваження американського психолога Амоса Тверскі [15]: «Як люди формують стратегію? Спочатку вони визначають, хто їм протистоїть. Скажімо, це росіяни. Потім вони планують свою реакцію… Ви не можете знати, що збираються зробити росіяни. Навіть росіяни можуть не знати, що вони самі почнуть». На провідних фірмах США відома концепція ринкової стратегії планування, яку Р. Уотермен [15] називає «інформаційним опортунізмом». Ця концепція коротко формулюється так: а) стратегічні події лежать на перехресті інформації і випадку; б) кращим підходом до майбутнього є загальне почуття напрямку руху, постійне навчання і висока адаптивність; в) управління — це переломна технологія; г) єдиний шлях навчання в нестабільному середовищі — через відхилення. Ви встановлюєте курс, стежите за відхиленнями і вносите корективи; д) розглядайте інформацію як головну стратегічну перевагу; е) інформація — діюча стратегія.

30


При підготовці довгострокової програми кращим джерелом інформації є споживач. І чим на більш ранній стадії створення виробу мати цю інформацію, тим ефективніше результат. Так, на фірмі IBM [13] для одержання інформації від споживачів проводять галузеві ради, куди запрошується дюжина покупців з різних галузей. Більш широкий розмах мають зустрічі під назвою «галузеві конференції». На них з’їжджаються кілька сотень покупців, яких знайомлять з новітніми досягненнями техніки і їхніх практичних можливостей. Споживачі обмінюються між собою своїми враженнями. Про компанію, у якої клієнти працюють з іншими покупцями, можна сказати, що вона довела маркетинг до досконалості. Переходячи до проблем українських підприємств, зв’язаних з інформацією, можна відзначити наступне. Традиційне розуміння технології і управління приводить на наших підприємствах до того, що основні перетворення у виробничій практиці виробляються фахівцями з матеріалами та енергією. Важливість обробки, використання й осмислення інформації для управління поки залишається за бортом діяльності більшості підприємств вітчизняної промисловості. Також нас вчили, що у виробничій практиці не повинно бути відхилень, виходить, їх особливо і не шукають, і, звичайно, систематично не враховують, що різко знижує ефективність управління. Те ж можна сказати і про наявність «невизначеності» (ентропії) у виробничих процесах, діях людей, роботі машин, верстатів і інструменту, якості матеріалів і комплектуючих виробів тощо. Аналіз закономірностей у невизначеності можна зробити тільки при системному підході за допомогою методів математичної обробки інформації. Усі ці складні проблеми збору й аналізу інформації можна вирішити, використовуючи сучасні інформаційні технології і системний підхід. На вирішення цих проблем орієнтований системний організаційно-технологічний комплекс прийняття рішень із забезпечення

31


стабільності процесів створення якості (СТК ПРИРОСТ-ПК), відзначений дипломом Європейської організації з якості (1989 р.) [16]. Цей комплекс забезпечує підвищення ефективності (точності, погодженості, оперативності і повноти) прийнятих рішень на всіх рівнях організації управління і всіх етапів створення продукції. Його основу становить могутня інформаційна технологія організаційного управління, що містить семантично багату базу даних, комплекси взаємопов’язаних процедур маніпулювання даними, програмно-технічні та організаційно-технологічні засоби. Сюди входить розвинутий інструментарій багатоаспектного аналізу, моделювання і прогнозування ситуацій.

1.5.5. Фактори, що впливають на успіх нововведень (замість висновку) На основі значного світового досвіду промислового виробництва [11, 13, 15, 17], а також виходячи з загальних принципів побудови моделі виробничих систем, сформулюємо деякі основні положення успішної роботи підприємств із впровадження нових виробів: 1. Орієнтація на ринок обличчям до споживача (принцип менеджменту якості МС ISO 9000-2000) [7]. 2. Одержимість у вирішенні завдань, пов’язаних із якістю, надійністю і обслуговуванням. Манія в усьому заощаджувати повинна поступитися місцем зосередженості на якості. Домагатися досконалості в усьому. 3. Сприйнятливість організації до нововведень (роль вищого керівництва, наявність адаптивної оргструктури, кваліфікація і професіоналізм головного конструктора). 4. «Інше дзеркало», політика відкритих дверей, чи формування зворотних зв’язків зі споживачами, постачальниками, персоналом, конкурентами, політиками й ін.

32


5.

Створення мобільних груп для просування нових ідей (командна праця). 6. Забезпечення постійної адаптації виробничої системи до кооперативного ринкового оточення через інформаційні механізми управління. 7. Рівновага в близьких і далеких цілях. 8. Кожна людина заслуговує на повагу. 9. Особлива роль керівництва компаній (лідерство) (Принцип менеджменту якості) [7]. Відповідальність за формулювання і впровадження довгострокових цілей лежить на вищому керівництві. Чим вище ваше службове становище, тим більше уваги ви повинні приділяти стратегічному підходу. 10. Стабільність у русі. Оновлення вимагає постійного вибору між стабільністю і зміною. «Йдіть і робіть, ви завжди встигнете виправдатися пізніше» (Грейс Хопер [15]). 11. Не дозволяйте накопичення ентропії, не вповзайте в «капкан звички». Вихід з цього становища через відновлення у фірмі (далі про ентропію у розд. 3). 12. Ефективна система добору й оцінки якості проектів (МС ІSО-9001). 13. Ефективне управління проектами і контроль (МС ІSО-9001). 14. І, нарешті, вплив економічної політики країни. Конкурентоздатна фірма може народитися лише в умовах економічної системи, що стимулює її в боротьбі за переваги перед конкурентами. Для нас особливо важливим є досвід таких держав, як Японія і Німеччина, що стали визнаними лідерами в справі якості. Відносно швидке подолання в цих країнах післявоєнної розрухи і досягнення найвищого рівня розвитку в післякризовий період — переконливе свідчення того, що турбота держави, передових компаній і фірм, усіх фахівців саме про якість і конкурентоздатність продукції і послуг є обов’язковою умовою і відродження національної економіки і її інтеграції в економіку світову.

33


Контрольні запитання до розділу 1 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11.

34

Роль якості в суспільстві. Основні визначення терміну «якість». Вимоги суспільства до якості і вимоги якості до виробництва. Принцип відображення якості. Менеджмент якості як вид управлінської діяльності. Взаємодія якості і маркетингу. Забезпечення конкурентноздатності при оновленні продукції. Стадії створення нововведення в умовах ринку. Рада з маркетингу. Задачі і функції. «Інформаційний опортунізм». Фактори успіху нововведень.

Розділ 2 СИСТЕМИ МЕНЕДЖМЕНТУ ЯКОСТІ, ЯК ВОНИ Є


2.1. Історичний нарис еволюції систем менеджменту якості 2.1.1. Зірки якості Протягом всієї історії людства якість товарів і послуг завжди мала велике значення. Першочерговою метою виготовлювачів, торговців і вільних ремісників завжди була пропозиція покупцям доброякісних товарів і послуг. Для цього застосовувалися різні стратегії і концепції. У найпростішій формі якість забезпечувалася вже за тисячі років до нашої ери. У Китаї існували стандарти з якості виготовлення паперу, порцеляни й інших виробів. Єгиптяни застосовували для будівництва пірамід вимірювальну техніку, а в середні століття до цеху брали на роботу так званих «майстрів-доглядачів», завданням яких була перевірка товарів, призначених на продаж. Коли в кінці XIX ст. підприємства почали виходити на національні ринки з продукцією масового виробництва, їм потрібні були експерти для підготовки роботи, виробництва і збуту. Саме керівництво не могло більше справлятися з цим завданням. Збільшилася потреба в консультантах з управління. Найвідомішим серед них був американець Фредерик Уінслоу Тейлор. Його ім’я було тісно

35


пов’язане з «науковим управлінням», революційною подією на той час, метою якої було запобігання марнотратства за допомогою ретельного контролю за роботою. Неефективність роботи фабрик, на його думку, була викликана погано навченою робочою силою і її повільними темпами роботи, і тому Тейлор виробив ряд заходів для усунення цих причин. Завдяки введенню обліку часу і навчання прийомам роботи, інтенсивного поділу праці за функціями і акордній оплаті, фабрики мали працювати ефективніше. Почався час так званих «виробничих майстрів». Предметом контролю праці за Тейлором була, зрозуміло, і перевірка якості. Завдяки системі Тейлора, ввійшли в практику поняття верхньої і нижньої межі якості, поля допуску, технічні засоби у вигляді прохідних і непрохідних калібрів. Це було завданням «майстрів-контролерів» та їхніх підрозділів. Ця система дозволила поділити продукцію на якісну і дефектну (брак). Вона дала змогу побудувати замкнутий механізм управління якістю, використовуючи економічні й адміністративні важелі щодо робітників, які допускають брак. Основні риси розроблених Тейлором елементів і принципів організації праці до цього часу є в структурах багатьох підприємств, заводів і цілих галузей. Для більш повного уявлення етапів еволюції систем менеджменту якості (СМЯ) використовуємо принцип подання зірок якості, запропонований професором В. А. Лапідусом (Росія) [1] (див. додаток до підрозд. 2.1). Система Тейлора відповідає зірці № 1. У першій половині минулого століття перевірка якості була значно поліпшена за допомогою статистики, особливо за допомогою плану проведення вибіркових проб. Застосування науково обґрунтованих методів статистичного контролю якості почалося в США з 1924 р. доктором Уолтером Ендрю Шухартом, що працював тоді інженером у Веll Telephone Laboratorіes, яка ввела і до цього часу застосовує названі його ім’ям карти регулювання якості. Це стало по-

36


чатком управління якістю в тому вигляді, в якому воно існує зараз. Шляхом застосування статистичного контролю процесів стала можливою перевірка кожної окремої частини процесу. У 1931 році Шухарт опублікував звіти про «Control Chart». Кульмінацією розвитку контролю якості цих процесів стало застосування статистичних методів на оборонних підприємствах США під час Другої світової війни. Далі про це буде викладено більш докладно. Тут же підкреслимо, що сьогодні управління якістю на виробництві ґрунтується не на основі емоцій, відчуттів і інтуїції керівників, а на основі фактичних даних, одержаних шляхом обробки і поданих у зручній формі для прийняття рішень, що і передбачають статистичні методи (див. зірку № 2). Шухарт був учителем доктора Едварда Демінга, «батька менеджменту якості». Як послідовник справи Шухарта Демінг пішов далі у справі більш точного використання статистичних методів. За допомогою визначення і мінімізації розподілу невідповідностей йому вдалося скоротити витрати на невідповідності/дефекти. Багато років тому Демінг також розробив філософію управління, що стала відомою як «14 пунктів менеджменту за Демінгом». Декілька слів про зв’язок якості і економіки за Демінгом. Деякі керівники вважають, що збільшення вимог до якості призводить до зниження продуктивності і підвищенню витрат. Спочатку це може мати місце. Хоча не зайвим буде питання, а чи потрібна висока продуктивність для випуску низькоякісної продукції? Однак якість, як стратегія, — це спосіб підвищення продуктивності і зменшення витрат. Демінг пояснив це японським фахівцям за допомогою ланцюгової реакції [1] (рис. 2.1). У 1950 р. доктор Демінг виступав з лекціями про статистичний контроль якості в Японії. Тепер там щорічно присуджується премія з якості, названа його ім’ям.

37


Поліпшуйте якість

Ви займаєте ринок, пропонуючи кращу якість за більш низьку ціну

Витрати зменшуються за рахунок меншої кількості помилок, переробок, затримок, кращого розміщення устаткування і матеріалів

Залишаєтесь в справі

Підвищиться продуктивність

Зберігаєте і примножуєте робочі місця

Рис. 2.1 Ланцюгова реакція Демінга

Д-р Дж-М. Джуран, співробітник Демінга, став у 1924 р.працівником Western Electric, виробничого підприємства Веll Теlерhоnе. Його роботи відзначаються особливою різнобічністю; він першим визначив поняття fitness for use і розробив для проектів по поліпшенню якості і його наступної стабілізації системний метод, що поширився по всьому світі. Цей метод відомий під назвою Juran Trilogy. Демінг і Джуран заклали в 50-ті рр. основу для особливого розвитку японської якості. Обидва вони з їхнім запасом знань в області управління якістю не знайшли особливого визнання в американській промисловості, цілком спрямованій на той час на управління витратами. Лише пізніше, у 80-ті рр., їх стали визнавати й у США (див. зірку № 3).

38


У 80-ті рр. стандарти з якості для систем управління, як, наприклад, серія ІSO 9000, привернули до себе підвищену увагу. Менеджмент якості поступово входив в область загального управління при всезростаючому значенні систем управління якістю. Цьому додатково сприяли такі концепції, як Total Quality Management (див. зірку № 4). Опис такого розвитку показує, що управління якістю не було інтегровано в загальну науку про управління економікою підприємства, а виникло паралельно як окрема дисципліна. З початку 90-х рр. особливого значення набуває включення управління якістю в загальну науку менеджменту. Управління якістю застосовується багатьма організаціями і знаходить постійний розвиток у даний час (див. зірку № 5). Всі етапи еволюції СМЯ в образній формі подано нижче в «сходах якості» (рис. 2.2).

2.1.2. Порівняльний аналіз принципів системного підходу до управління якістю У літературі відомі дослідження ступенів еволюційного розвитку управління якістю (менеджменту якості) в історичному ракурсі [1, 2, 3]. Однак можна відзначити певний пропуск в історії розвитку саме принципів системного підходу до менеджменту якості. Відомо [4], що у світі нормативні вимоги до систем забезпечення якості виявилися вперше в області ядерної енергетики (США) у червні 1970 р. Комісія з атомної енергії опублікувала Додаток В до федерального закону ІO CRF50, у якому були визначені 18 критеріїв забезпечення якості для дотримання їх тими, хто експлуатує атомні електростанції чи заводи з переробки ядерного палива. У 1971 р. Американський інститут стандартів публікує перше видання стандарту ANSІ-№ 45-2 «Програма забезпечення якості. Вимоги до ядерних енергетичних установок». Звідси ціль даного посібника, що викладена нижче, а саме: • узагальнити і проаналізувати різні принципи системного підходу провідних вчених в області менеджменту якості;

39


Якість Процвітання і довгостроковий успіх

5-та зірка якості

Повнокровне життя і конкурентоздатність

4-та зірка якості Створення систем якості, що відповідають 3-м зіркам Включення вищого керівництва в боротьбу за зміни, широке впровадження стат. методів, боротьба з потрійним стандартом Наведення елементарного подрядку, чистоти, усвідомлення важливості якості

Безладдя

Покійник

Думаємо одне, говоримо інше, робимо третє

40

Час

Реанімація

нехлюйство

Рис. 2.2. Сходи якості

Боротьба за виживання

Шанси вижити

Наявність здорового ядра, боротьба з безладдям Інтриги, Злодійство брехня Потрійний стандарт Бруд,

Оздоровлення


•

запропонувати рекомендації щодо їх застосування для об’єктів і підприємств, що працюють в області критичних технологій, зокрема в атомній енергетиці. Результати аналізу публікацій відомих вчених і фахівців в області менеджменту якості (див. список літератури) наведені у табл. 2.1. Таблиця 2.1 Зведення принципів системного підходу до менеджменту якості Автор і принципи його системного підходу

Найменування систем якості

1

Ф. У. Тейлор (1856–1915). Тейлора вважають основопо ложником наукового менедж менту. Поділ відповідальних за розробку проекту і його виконання, поділ складних операцій на прості повторю вані дії. Некваліфіковані робіт ники є основним джерелом браку. Дав механізм управ ління кожним конкретним ви робом. Увів поняття допусків

Технічні засоби виміру допуску у вигляді калібрів. Уведена спеціальність — інспектор якості

2

Управління Вальтер Шухарт (1891–1962) Статистичне [1]. Концепція Шухарта в то управління якістю якістю процесів му, що різні зміни у виробни (початок SPC) чому процесі можуть бути описані за допомогою статис тичних методів. Зародження принципу, що прийняття рі шень ґрунтується на фактах. Описування стану технологіч них процесів у часі за допомо гою контрольних карт

Стадія

Призначення Управління кількістю окремих деталей

41


Продовження табл. 2.1 Стадія 3

42

Автор і принципи його системного підходу Едвард У. Демінг (1900 — 1993), (50–90ті рр. ХХ ст.). Демінг вважав за необхідне: 1. Зробити постійною метою поліпшення якості продукції і послуг. 2. Прийняти нову філософію стилю управління адекватно часу. 3. Припинити залежність від інспекції. 4. Припинити практику укла дання контрактів на основі низьких цін. 5. Постійно поліпшувати систему. 6. Навчати на робочому місці. 7. Заснувати керівництво. 8. Викорінити страх. 9. Усунути бар’єри між під розділами. 10. Уникати порожніх гасел. 11. Виключити цифрові квоти для управління роботою. 12. Дати можливість пиша тися приналежністю до ком панії. 13. Заохочувати навчання і самовдосконалення. 14. Залучити кожного до роботи з перетворення ком панії.

Найменування систем якості Загальне управління якістю (початок TQM)

Призначення Управління фірмою за критеріями якості


Продовження табл. 2.1 Стадія

Автор і принципи його системного підходу


4

А. В. Глічев [3]. Для організа ції робіт з якості доцільно зас тосовувати положення й ідеї загальної теорії управління, тобто кібернетики. Варто кар динально змінити уявлення про роль контролю й випро бувань, у роботах з якості: розглядати їх як основні, клю чові елементи в системі пря мих і зворотних зв’язків, що забезпечують задану якість

5

Геніті Тагучі [6]. Наведені ниж Тотальний че положення припадають на менеджмент 60–90ті рр. ХХ ст.: якості (TQM) 1. Обов’язкова оцінка збитку, що може нанести неякісна продукція суспільству (на всіх етапах життєвого циклу виробу). 2. Програма підвищення якос ті повинна бути націлена на зменшення розбіжностей між реальними експлуатаційними характеристиками. 3. Для забезпечення конкурен тоздатності продукції фірмі необхідно підвищувати її якість і знижувати собівар тість (стратегічне завдання). 4. Введення функції витрат L = K (y — m)2, де у — показник якості; m — значення номіналу.

Від КСУЯП до загального управління якістю

Призначення Управління організацією за критеріями якості

Підхід до управління організацією, спрямований на довгостроковий успіх

43


Закінчення табл. 2.1 Стадія

Автор і принципи його системного підходу


Призначення

5. На всіх етапах життєвого циклу виробу варто виходити з вимог до якості готової про дукції. 6. Необхідно виявити залеж ність експлуатаційних харак теристик від параметрів виро бництва і провести математи чне планування експеримен ту на етапі розробки проекту. 7. Виявити залежність експ луатаційних характеристик від параметрів процесів і про вести математичне плануван ня експерименту на етапі ви пробування зразків.

Класифікаційна табл. 2.1 потребує деяких пояснень. Зокрема, в ній не викладені досягнення першопрохідника системного підходу до оцінки якості російського вченого А. Богданова, опубліковані в його основній роботі «Тектологія або загальна організаційна наука». Для ілюстрації наведемо цитату з цієї роботи: «Отже, всі інтереси людства — організаційні. А звідси випливає: не повинно бути іншої точки зору на життя і світ, крім організаційної. І якщо це ще не усвідомлюється, то тільки тому, що мислення людей дотепер не вибилося цілком з оболонок фетишизму, що огорнули його на шляху розвитку». Вимагає деяких доповнень і позиція А. В. Глічева. Нижче подано його коротке резюме до системного підходу [3]: «Метод системно-комплексного управління на базі стандартизації став досвідом багатьох країн і довів свою об’єктивну сутність, природу й ефективність.

44


Практичне застосування цього методу здійснюється на досить чітких загальних положеннях, що мають універсальне значення, але вимагає врахування як галузевих, так і національних особливостей. Отже удосконалювати управління на основі системно-комплексної методології треба послідовно, йдучи від віхи до віхи, як говорять англійці, step-by-step». Слід зазначити також значний внесок американських учених — Д. Джурана, А. Фейгенбаума і Ф. Кросбі. Завдяки Д. Джурану (1904–1993), соратнику Е. Демінга, філософія якого близька до викладеної у працях Демінга, контроль якості став інструментом управління. Поряд із загальним управлінням якістю існувало поняття загального контролю якості (TQC), запропоноване доктором А. Фейгенбаумом [2]. Ф. Кросбі розвинув концепцію «нульових дефектів» у своїй книзі «Якість вільна» (1979) [2]. Аксіоми Ф. Кросбі прості й ефективні: • кожен повинен розуміти якість як задоволення потреб споживачів, а не тільки як поліпшення продукту або його переваг; • досягнення якості — система, спрямована на запобігання, а не на перевірку й оцінку; • головний орієнтир в оцінці якості — нульовий дефект; • «ціна невідповідності» — шлях до виміру якості. Втрати від поганої якості призводять до наступного: • падає обсяг продажів, • збільшується період освоєння, • збільшуються витрати на гарантійне обслуговування; • збільшуються витрати на працю, • збільшується число збоїв, • збільшуються витрати при затримці з доставкою. Як підсумок наведеного вище аналізу, здається закономірним завершити цей огляд принципами менеджменту якості, закріпленими у міжнародних стандартах ІSО серії 9000 версії 2000 р. (див. у підрозд. 2.3).

45


2.3. Сучасний підхід до систем менеджменту якості 2.3.1. Вступ Якість — категорія філософська. Існує багато визначень якості, наведених вченими в різних виданнях. Тут ми спираємось на поняття «якість» не як на характеристику тільки кінцевого продукту або послуги, а як на «якість пропозиції фірми» на ринку. Саме пропозиція на ринку включає всі аспекти того, що запропонувала фірма споживачу і чим забезпечена ця пропозиція. Адже у дійсності на ринку існують дві сторони: • пропозиція; • попит. Тому доречно було б запропонувати наступне визначення. Якість є сукупність споживчих властивостей пропозиції фірми на ринку, що визначає вибір споживачем постачальника.

Якість — поняття багатопланове, забезпечення її і управління нею вимагають об’єднання творчого потенціалу і практичного досвіду багатьох фахівців. Як показує досвід розвитку передових країн світу, якість є основною зброєю в конкурентній боротьбі на ринку [1, 2, 3, 4, 5, 6]. Проблема підвищення якості може бути вирішена тільки при спільних зусиллях держави, місцевих органів управління, керівників і членів трудових колективів. Дещо про постановку менеджменту в закордонних компаніях [1, 4, 5, 6]. Закордонна культура підтримки управління компаніями має глибокі корені і традиції. Так, якщо в компанії не сформульовані місія і стратегія, її інвестиційна привабливість не може бути високою. Оголошення місії і стратегії — перші ознаки керованості фірми, на-

46


явності поставленого менеджменту, інформаційної і фінансової прозорості, правильності прийнятих фінансових рішень — це перші етапи побудови системи менеджменту якості (СМЯ) організації. Сертифікація відповідності СМЯ організації вимогам міжнародних стандартів ISO серії 9000 — це, свого роду, пропуск на Світовий ринок. Підвищений інтерес, що виявляється останнім часом бізнесструктурами України до питань якості, а саме до підходів, що використовуються у міжнародних стандартах ІSО серії 9000, сприяє появі цілого ряду публікацій як оглядового, так і методичного плану, присвячених цій тематиці. При цьому потрібно враховувати ті обставини, що ідеологія TQM, що викликала появу зазначеної серії стандартів, постійно розвивається. На зміну міжнародним стандартам ISO 9000 версії 1994 р. приходить серія стандартів ІSО 9000 версії 2000 р. (ISO 9001-2000, ISO 9004-2000 — гармонізована пара міжнародних стандартів, що можуть бути застосовані як разом, так і кожен окремо). Спочатку визначимо вимоги, що обумовили перегляд цих стандартів (див. перелік вимог С-2 в додатку до підрозділу 2.3 глави 2). У багатьох публікаціях, присвячених новій версії стандартів, а також у передмові до самих стандартів, пропонується новий підхід до СМЯ підприємства, заснований на побудові мережі процесів. Більш детальний аналіз відмінності нової версії стандартів наведений в наступному розділі.

2.3.2. Новий підхід та основні відмінності Виникає природне запитання, чим же відрізняються версії зазначених стандартів. Основні відмінності стандартів ISO 9000 версії 1994–1995 р. і версії 2000 р., на думку авторів, полягають у наступному: • якщо за версією 1994 р. йдеться про «Систему забезпечення якості», то за версією 2000 р. передбачається побудова «Системи управління якістю» підприємства;

47


•

•

якщо за версією 1994 р. для наступної сертифікації побудова СМЯ підприємства можлива по одній із трьох моделей ІSО 9001, ISO 9002, ІSО 9003, то за версією 2000 р. сертифікація СМЯ підприємства проводиться тільки на відповідність стандарту ІSО 9001-2000. Організації, що могли б використовувати стандарти ІSО 9002-1994 чи ІSО 9003-1994, можуть створювати СМЯ підприємства відповідно до ІSО 9001-2000, скориставшись правом виключити визначені вимоги згідно з п. 1.2. зазначеного стандарту; якщо за версією 1994 р. розробник СМЯ спирається на положення про те, що систему управління будь-якого підприємства чи організації можна описати в термінах 20 елементів [10], наведених у стандарті, то за версією 2000 р. основою для побудови СМЯ підприємства є процесний підхід [11] (рис. 2.3).

Постійне удосконалення С п о ж и в а ч

Відповідальність менеджменту

В и м о г и

Управління ресурсами

Вимірювання і Реалізація продукції

Продукт

З а д о в о л е н н я

С п о ж и в а ч

Рис. 2.3 Модель процесного підходу

Суть підходу полягає в тому, що підприємство можна розглядати як сукупність потоків діяльності і процесів. Причому у вимогах

48


стандарту відсутнє чітке, деталізоване визначення процесу, зазначено лише, що під процесом мається на увазі будь-яка діяльність перетворення входів у виходи [1–7]. Також вказується на те, що при процесному підході до розробки СМЯ значна роль належить процесам визначення вимог споживачів, як входів для процесів, а також необхідності побудови мережі процесів СМЯ, що відслідковують рівень задоволення вимог споживачів і відповідність їхнім (споживачів) вимогам. Таким чином, розроблювач СМЯ у першу чергу повинен визначити саме ті процеси, що визначають якість пропозиції продукції на ринку, і ідентифікувати їх у структурі організації або підприємства. Одним з підходів до вирішення такого завдання є підхід, заснований на досить відомій «петлі якості» [8, 10]. Тобто за основні процеси, на думку авторів, можна прийняти такі: • управління підприємством (адміністративна структура); • маркетинг (ідентифікація вимог споживача і моніторинг їх задоволення); • закупівля (устаткування, матеріали тощо); • виробництво (безпосередньо технології виробництва, включаючи обслуговування); • контроль і випробування (входів, технологій, результатів процесів — продукції); • пакування і складування (як сировини, так і продукції); • доставка (як закупівель, так і самої продукції); • технічне обслуговування (продукції); • утилізація (як відходів, так і продукції і/або результатів її застосування). У кожному конкретному випадку цей перелік може бути доповнений і/або скорочений залежно від реальних потреб і завдань підприємства, що виникають при взаємодії зі споживачем. На думку авторів, хоча це безпосередньо і не обговорюється в стандарті, однак випливає із сукупності його положень, незалежно від того, який із процесів розглядається, для успішного завершення кожного з них з

49


точки зору забезпечення заданої якості повинні мати місце наступні умови (рис. 2.3): • відповідальність керівництва (відповідальність адміністрації за побудову процесу таким чином, щоб вироблена за цим процесом продукція відповідала вимогам і рівню задоволення споживача, за прийняття рішень по управлінню ресурсами, за постійне удосконалення процесу); • управління ресурсами (управління необхідними умовами процесу, входами процесу); • реалізація продукції (діяльність/потоки діяльності, за допомогою якої відбувається реалізація технологій перетворення входів у виходи); • вимірювання (вимірювання і аналіз результатів процесу, включаючи його ефективність, а також аналіз рівня задоволення споживачів). Таким чином процес можна розглядати як деякий аналог системи управління зі зворотним зв’язком, тобто функціонально замкнутий по управлінню, вимірюваний по виходах потік діяльності. Таке подання процесу викликане, з одного боку, тим, що в п. 4.1 «Загальні вимоги» стандарту зазначено: «Організація повинна встановити, документувати, підтримувати і постійно удосконалювати систему менеджменту якості». Щоб впровадити систему менеджменту якості організація повинна: а) ідентифікувати процеси, необхідні для системи менеджменту якості; б) визначити послідовність і взаємодію цих процесів; в) визначити критерії і методи, необхідні для гарантії ефективної діяльності процесів і управління ними; г) гарантувати одержання інформації, необхідної для підтримки діяльності і моніторингу цих процесів; д) вимірювати, відслідковувати й аналізувати ці процеси, здійснювати необхідні дії для досягнення запланованих результатів і безупинного удосконалення.

50


З іншого боку, організація являє собою, як правило, систему підрозділів, іншими словами, систему цілеспрямованих потоків діяльності. Взаємодія цих потоків являє собою досить складну, переплетену структуру, часом важко доступну для огляду. При цьому, з часом, крім регламентованих виникають паразитні зв’язки, губиться однозначність управлінських дій і т. д., тобто в діях мережі процесів (ускладнених також зворотними зв’язками) з’являються елементи хаосу. Ці явища мають складний нелінійний характер і можуть бути розглянуті і описані за допомогою ентропійного підходу, а це, в свою чергу, дасть змогу вийти до ефектів самоорганізації (див. розд. 3).

2.3.3. Система менеджменту якості. Її призначення Нижче йдеться про складні системи і про відповідальність особи, що приймає рішення (ОП, далі — оператор) [12] при управлінні такою системою. Потрібно відзначити, що у свідомості ОП існує визначена модель системи, а також критерії оцінок її елементів. При вирішенні складних проблем звичайно буває занадто багато інформації, яку потрібно обробляти. Після ретельного міркування досвідчений ОП все-таки визначає корисну сукупність відносин між критеріями і цілями. Система менеджменту якості, що заснована на побудові мережі процесів, саме і призначена для того, щоб знизити, якщо не виключити, можливість перекручування інформації, появи небажаних явищ у діяльності організації. Прозорість структури, однозначність управління за результатами аналізу вимірів надають можливість оцінки ефективності діяльності кожного процесу й, отже, дають обґрунтовані передумови до оцінки ефективності роботи всього підприємства в цілому і виявленні його потенціалу. Чітке розмежування функцій, постійний аналіз і удосконалення, обґрунтованість

51


і однозначність управління — ось основні завдання, вирішення яких покладаються на СМЯ підприємства, що заснована на процесному підході. Далі слід визначити сучасну філософію систем менеджменту якості, на основі якої побудована нова версія стандартів ISO серії 9000. Тобто мова піде про основні принципи менеджменту якості.

2.3.4. Принципи менеджменту якості (згідно з ISO 9000$2000) — відображення сучасної філософії систем менеджменту якості Сучасна філософія СМЯ чітко і повно передана у восьми принципах менеджменту якості згідно з міжнародним стандартом ISO 9000-2000 [1–7]. Далі коротко сформулюємо зміст кожного з них і дамо деяке уявлення про принципи менеджменту якості у вигляді напрямків діяльності в комплексі блок-схем (див. додаток до підрозд. 2.3.4.): а) Орієнтація на замовника (див. С-1 комплексу блок-схем). Організації залежать від своїх замовників і тому повинні розуміти поточні та майбутні потреби замовників, виконувати їхні вимоги і прагнути до перевищення їхніх очікувань. б) Лідерство (див. С-3). Керівники встановлюють єдність мети та напрямків діяльності організації. Їм слід створювати та підтримувати таке внутрішнє середовище, в якому працівники можуть бути повністю залучені до виконання завдань, що стоять перед організацією. в) Залучення працівників (див. С-4). Працівники усіх рівнів становлять основу організації, і їхнє повне залучення дає змогу використовувати їхні здібності на користь організації.

52


г)

Процесний підхід (див. С-5, С-6 і більш детально в наступному параграфі). Бажаного результату досягають ефективніше, якщо діяльністю та пов’язаними з нею ресурсами управляють як процесом. д) Системний підхід до управління (див. С-7, С-7а). Ідентифікування, розуміння та управління взаємопов’язаними процесами як системою сприяє організації у результативнішому та ефективнішому досягненні її цілей. е) Постійне поліпшення (див. С-8). Постійне поліпшення діяльності організації в цілому слід вважати незмінною метою організації. ж) Прийняття рішень на підставі фактів (див. С-9). Ефективні рішення приймають на підставі аналізу даних та інформації. з) Взаємовигідні стосунки з постачальниками. Організація та її постачальники є взаємозалежними, і взаємовигідні стосунки підвищують спроможність обох сторін створювати цінності. Ці вісім принципів управління якістю формують основу стандартів на системи менеджменту якості, які входять до стандартів серії ISO 9000.

2.4. Деякі міркування про процесний підхід і метрологію систем менеджменту якості Серія стандартів ISO 9000 версії 2000 р. — ISO 9001-2000, ISO 9004-2000 — пропонує новий підхід до СМЯ підприємства, заснований на процесному підході. Розглянемо більш детально принципи побудови СМЯ на мережі процесів.

53


2.4.1. Процеси Узагальнюючи досвід підприємств, що впровадили СМЯ, для кожного підприємства можна виділити два типи головних процесів — процеси менеджменту та процеси створення і збуту продукції. Процеси менеджменту Ґрунтуючись на практичних прикладах розробки систем якості в процесах менеджменту підприємства, можна визначити три головних процеси менеджменту: 1. Процес лідерства. 2. Процес формування стратегії зростання бізнесу. 3. Процес управління людськими ресурсами. Процеси створення і збуту продукції Також з достатнім ступенем узагальнення для кожного підприємства можна визначити п’ять головних процесів у ланцюзі створення доданої вартості — процесі створення і збуту продукції: 1. Процес маркетингу та продажу. 2. Процес розробки продукції. 3. Процес закупівель. 4. Виробничий процес. 5. Процес роботи зі споживачами.

2.4.2. Аналіз процесів Кожний із зазначених (рис. 2.4) процесів можна подати у вигляді мережі підпроцесів і їхніх складових, а саме: • множини матеріальних і інформаційних входів; • параметрів технологій, що реалізуються;

54


•

можливих відхилень від технологічного регламенту й оцінок пов’язаних з ними ризиків, включаючи ризики, пов’язані з персоналом; матеріальних і інформаційних виходів, включаючи показники якості безпосередньо продукції і т. д. Процес лідерства

Процес формування стратегії зростання бізнесу

Процес управління людськими ресурсами

Системний аналіз та статистичний моніторинг процесів підприємства

•

Процес маркетингу та продажу Процес розробки продукції Процес закупівель

Виробничий процес Процес роботи зі споживачами

Рис. 2.4 Схема моніторингу головних процесів підприємства

• • • •

У результаті такого аналізу повинні бути сформовані: вимоги до баз даних, що містять інформацію про аналізовані процеси; методи статистичного і/чи експертного аналізу по кожному з процесів; види вихідних параметрів відповідно до результатів аналізу; форми подання даних. Ієрархія груп процесів в СМЯ подана на рис. 2.5.

55


Політика Стратегія Менеджмент Аналіз Контроль Облік Рис. 2.5 Ієрархія в СМЯ підприємства

2.4.3. Процеси і підпроцеси Варто відзначити, що процес може охоплювати крім потоків діяльності також деяку групу більш детальних процесів разом з їхніми зв’язками, які будемо називати підпроцесами відносно головного процесу, або просто процесу. У цьому випадку будемо говорити, що процес складається з мережі підпроцесів. Але, якщо підпроцес зазначений у СМЯ і наведений як її елемент, тоді на нього поширюються усі вимоги стандарту, так само як і на головний процес. У кінцевому підсумку можна всю організацію представити як єдиний процес, тоді усе, що відбувається у середині підприємства, можна представити як потоки діяльності, на які не поширюються вимоги стандартів до процесів щодо документування і вимірюваності. Єдині труднощі, що виникають і найчастіше нездоланні на цьому шляху, це критерії вимірів і оцінка ефективності всього процесу. Спроба деталізувати критерії й оцінки ефективності призводять до появи в СМЯ тих самих підпроцесів.

56


Таким чином, у попередньому абзаці ми начебто визначили найбільшу верхню межу для ідентифікації процесу. Нижня межа ідентифікації процесу може являти собою найпростішу виробничу операцію. Тобто кожну виробничу операцію можна ввести в СМЯ і описати як процес. Однак громіздкість такої системи зведе нанівець усі передбачувані переваги і поставить під сумнів доцільність розробки і впровадження СМЯ, не говорячи вже про вартість як самої розробки, так і засобів вимірів. Коротше кажучи, все повинно бути в розумних межах! Як правило, на початковій стадії ідентифікації і деталізації процесів орієнтуються на схему управління, що сформована на підприємстві. Звичайно адміністрація (керівництво) організації має багаторівневу ієрархічну структуру й охоплює всі аспекти її діяльності. Отже, за верхні і нижні грані ідентифікації процесів можна прийняти «моменти передачі повноважень» для прийняття управлінських рішень або рівні компетентності управління процесом в адміністративній структурі. Рівень деталізації процесу, тобто подання його у вигляді мережі підпроцесів і потоків діяльності, залежить, як правило, від необхідної точності і вірогідності вимірів самого процесу і визначається в кожному конкретному випадку фахівцями підприємства разом з консультантами. Розглянемо приклад. Нехай діяльність відділу матеріально-технічного забезпечення (ВМТЗ) невеликого підприємства визначена у СМЯ як процес закупівель. Відділ не має в своєму розпорядженні транспортних засобів, складських приміщень і користується послугами сторонніх організацій чи підрозділів підприємства. Керівникові відділу, який є і керівником процесу, належить: а) розподіляти і управляти ресурсами: • системою взаємодії з підрозділами підприємства; • базою даних постійних і потенційних постачальників; • базою даних транспортних організацій; • виділеними цільовими фінансовими засобами;

57


•

персоналом відділу відповідної кваліфікації і з відповідним технічним забезпеченням; б) визначити: • входи процесу — потреби підприємства в МТЗ, регулярні і спонтанні; • діяльність менеджерів чи діяльність керівників груп менеджерів і окремих менеджерів; • виходи процесу — підтвердження зі складу про прийняття на збереження закупівель; • систему вимірів ефективності діяльності персоналу відділу і рівень задоволеності споживача, у даному випадку підрозділів підприємства; в) проаналізувати і зафіксувати результати: • діяльності постачальників; • діяльності персоналу; • взаємодії з транспортними організаціями; • взаємодії з підрозділами підприємства; г) за результатами аналізу прийняти рішення про зміну управління ресурсами і відповідно ініціювати зміни в СМЯ. У наведеному прикладі процес деталізований до рівня менеджера відділу, оскільки за умовою ВМТЗ не розпоряджається ні транспортом, ні своїми складськими приміщеннями. У іншому випадку деталізація може бути поглиблена до рівня працівників транспортного забезпечення і працівників складу, або ж транспортне забезпечення і складування повинні бути виділені в окремі підпроцеси СМЯ. Також слід зазначити, що діяльність групи менеджерів під управлінням старшого менеджера у разі потреби теж можна виділити як підпроцес, визначивши його як елемент СМЯ. У принципі немає ніяких перешкод до того, щоб діяльність кожного окремого менеджера була надана у вигляді процесу, якщо це зумовлене необхідністю. На рис. 2.6 наведено функціональну схему процесу.

58


Керівництво процесу Управління ресурсами

Дані для аналізу діяльності

Ресурси Вхід

Потік діяльності

Вихід

Вимірювання

Рис. 2.6 Функціональна схема процесу

Як бачимо, все те, що стосується діяльності процесу, лежить у полі вимірів. Не показано лише взаємодії зі споживачами, яка також лежить в полі вимірів і яку розглянемо трохи пізніше. Тобто вимірювати потрібно, по можливості, все! Ясно, що обмеження за ціною, а також громіздкості систем вимірів істотно впливають на їхнє застосування в процесах. Досвід персоналу і консультантів — розроблювачів СМЯ — має вирішальне значення при визначенні доцільності системи вимірів і впровадженні їх у схему процесу. Застосування терміну «система вимірів» зовсім не випадково. Поряд з багатьма технологічними вимірами, що мають абсолютні значення, у СМЯ доцільно впровадження також статистичних методів (СМ), що дозволяють оцінити стан процесів з «суб’єктивною метрикою», відносно їх «нормального настроювання» навіть у «неметричній» області. На рис. 2.7 наведена схема, що ілюструє ідентифікацію підпроцесів.

59


Управління процесом Рівень внутрішньої ієрархії процесу Ресурси процесу № 1

Ресурси процесу № 2

Виміри процесу і аналіз Управління підпроцесом № 1

Ресурси підпроцесу. №1


Потік діяльності Управління підпроцесом №2 Ресурси підпроцесу № 2

Виміри підпроцесу №1

Виміри процесу


Виміри підпроцесу № 2


Входи процесу

Виходи процесу

— сфера процесів — сфери підпроцесів

Рис. 2.7. Ідентифікація підпроцесів

Ситуація з підпроцесом № 1 досить проста. Частина ресурсів процесу передана підпроцесу, однак останній управляється з основного через додаткові ресурси. Виміри підпроцесу входять до системи вимірів процесу. Відповідальність керівництва підпроцесу перед

60


керівництвом процесу гарантується ієрархією адміністративної структури управління підприємством. Відносно підпроцесу № 2 ситуація трохи інша. Якщо щодо ресурсів і відповідальності керівництва можна припустити аналогію з першим, то вимірювання не мають прямого зв’язку із системою вимірів процесу. Отже, або цей підпроцес необхідно виділити в окремий процес з усіма належними повноваженнями і вимогами до нього, або переробити систему вимірів і управління ресурсами таким чином, щоб він зайняв своє місце поряд з першим підпроцесом. При цьому керівництво підпроцесу № 2 займе відповідний рівень ієрархії у середині процесу. Рис. 2.8 ілюструє ієрархію процесів і підпроцесів у СМЯ організації. Рівні ієрархії адмінструктури підприємства

Процеси і підпроцеси

Рівні ієрархії адмінструктури процесу

1 2

1 2

3

3

4

4 — сфера процесів решта — сфери підпроцесів

Рис. 2.8 Структура процесів і підпроцесів СМЯ

61


Важливо те, що кожна вершина процесу чи підпроцесу, встановлена на визначеному ієрархічному рівні, починаючи з другого, крім того, належить основі процесу більш високого рівня. Слід зазначити, що усе вищесказане про процеси належить до процесів, безпосередньо пов’язаних з реалізацією продукції, технологіями і їхнім забезпеченням. Однак у СМЯ підприємства мають місце також допоміжні і сервісні процеси, що впливають опосередковано на якість як вихідного продукту, так і діяльності підприємства в цілому. Наприклад, процеси навчання, моніторингу задоволення зовнішнього споживача тощо. Те, що робиться для того, щоб знати, як потрібно робити добре. Такі процеси і підпроцеси утворюють мережі, що лежать в інших площинах, оскільки мають свої технології і методи реалізації, однак на них також поширюються усі вимоги стандартів.

2.4.4. Вимірювання Кожен процес являє собою складну систему, і кожен керівник є ОП, оскільки під його управлінням знаходяться певні ресурси. Кожен керівник, якщо не явно, то на інтуїтивному рівні, оцінює всі слабкі і сильні сторони в сфері своєї діяльності. І, більш того, найбільш досвідчені фахівці, як правило, мають «заповітний» зошит, де відзначають найбільш ймовірні «проколи» і ймовірності їхньої появи. Тобто проводять деякий статистичний аналіз. Погано те, що в кожного свої критерії і своя система оцінок. СМЯ згідно зі стандартами ІSО серії 9000 версій 1994–1995 рр. за задумом покликана була вирішити ці проблеми, однак її формалізм не дозволив довести до кінця ідеї, закладені в самій основі стандартів. У вимогах до СМЯ згідно з МС ISO серії 9000 версій 1994– 1995 рр. були передбачені вимірювання у вигляді 20-го елемента вимог до СМЯ — «Статистичні методи». Однак було зроблене застере-

62


ження: «… якщо вони застосовуються». На практиці, при розробці СМЯ у документації частіш за все елемент № 20 супроводжувала всього одна фраза: «Статистичні методи не застосовуються». Ця фраза давала можливість уникнути цілого ряду труднощів і проблем при проектуванні СМЯ і розробці документації. У МС ISO 9000-2000 подібна ситуація неприпустима. СМЯ підприємства, хоча це і не виражено явно, будується на основі інформаційно-вимірювальної моделі (ІВМ) мережі процесів, які і представляють, у кінцевому результаті, все підприємство з точки зору якості. Це зовсім не означає, що потрібно ще набирати стільки ж людей на підприємство, що будуть тільки тим і займатися, що все вимірювати й оцінювати. Фахівцями із системного аналізу давно розроблені й апробовані методи і технології оцінки, аналізу і прогнозування різних явищ, що відбуваються в системах незалежно від природи самих систем. Навчити персонал використовувати ці методи при аналізі виробничої діяльності, при пошуку причин виникнення невідповідностей і дефектів, впровадити ці навички в повсякденне використання — одне з основних завдань при побудові СМЯ. Завдання полегшується тим, що застосування сучасних інформаційних технологій проникає в усі сфери діяльності людини і сьогодні важко уявити собі успішне підприємство без впровадження комп’ютерних систем. Тут треба зробити важливе зауваження, наголошуючи, що в новому стандарті простежується широкий діапазон застосування вимог до вимірювання. Стандарт ISO 9001-2000 вимагає, щоб організація постійно забезпечувала відповідність системи менеджменту якості, процесів, продукції та послуг встановленим вимогам. Для цього вона повинна вимірювати та відслідковувати їх рівень, аналізувати отриману інформацію і удосконалювати процеси за результатами аналізу. Основною для цієї діяльності повинно стати визначення сукупності вимірюваних показників (як кількісних, так і якісних), за якими проводиться оцінка ефективності системи. Ці показники повинні

63


базуватися на вимогах споживачів та політиці підприємства в області якості. Вони використовуються як основа для встановлення цілей в області якості. Подібні показники повинні встановлюватися як для системи в цілому, так і для окремих процесів чи підрозділів. Вони можуть характеризувати як внутрішню ефективність системи чи процесу, так і їх вихід. Перелік показників повинен періодично переглядатися (зокрема через зміну потреб і пріоритетів споживачів). Ефективність вибраних показників можна періодично оцінювати і їх перелік може переглядатися. Наприклад, якщо використання певних показників за довгий час не дало інформації для удосконалення, можна розглянути питання про відмову від цих методів. А якщо у організації виникли певні проблеми, що вимагають додаткової інформації для розв’язання, можна розширити перелік показників. Наприклад, при збільшенні кількості дефектів продукції на певному процесі — запровадити нові показники для цього процесу; при втраті частини ринку — розширити коло питань для оцінювання задоволення споживачів на цьому ринку. Для збору та аналізу цієї інформації можуть застосовуватися відповідні статистичні методи (контрольні карти, діаграми Парето, гістограми тощо) (див. розд. 4 і 5). Результати аналізу даних вимірювань і ініційовані при цьому вдосконалення повинні розглядатися в рамках аналізу системи управління якістю з боку керівництва.

2.4.5. Схема вимірювання Для кожного з визначених показників розробляється схема вимірювання. Відповідна діяльність повинна плануватися, повинні визначатися види вимірювань, їх місце і періодичність, форми реєстрації даних за їх результатами, дії з аналізу цих даних.

64


Для збору інформації про діяльність у рамках системи менеджменту якості повинні використовуватися: • вимірювання і моніторинг стану системи (аналіз задоволеності споживачів, внутрішні аудити); • вимірювання і моніторинг рівня окремих процесів; • вимірювання і моніторинг рівня продукції та послуг. Зараз доречно навести тези з праці Швеця В.Є. — видатного російського вченого, присвяченої проблемам вимірювання процесів в СМЯ [13]: «Нам кажется, весьма важным подчеркнуть, что в контексте основной проблематики современных систем менеджмента качества речь уже не идет о проблемах метрологии и/или квалиметрии. Эти проблемы были, есть и будут в будущем волновать умы соответствующих специалистов, т. е. они являются постоянными спутниками измерительных процедур и не связаны непосредственно с актуальными проблемами менеджмента качества. Главные проблемы измерения в области менеджмента качества заключаются, на наш взгляд, в определении стратегических целей развития (в т. ч. и в области качества), в идентификации на этой основе системы показателей, отражающих качество, результативность, производительность и добавленную ценность на всех ее уровнях, а также в доведении соответствующих индикаторов до конкретных исполнителей». Таким чином, виходячи з вищесказаного стосовно проблем вимірювання, можна зробити такий висновок: мова йде вже про виникнення нового напрямку в метрології — метрології СМЯ. Однією з проблем при побудові СМЯ на базі ІВМ виникає проблема одержання комплексних характеристик процесів. У першому наближенні можна використовувати відомі і широко застосовні методики самооцінки підприємств по Європейській моделі ділової досконалості Європейського фонду управління якістю (ЄФУЯ) [9]. Методика апробована на конкурсах нагород з якості, що проводяться

65


щорічно як європейського рівня, так і національного, зокрема в Україні. Можливо також використання інших моделей. Головна перевага такого підходу полягає в тому, що з’являється можливість оцінити не тільки стаціонарність, індекс відтворюваності і стійкість технологічних процесів (див. гл. 6), але також одержати оцінки удосконалення управління, мотивації, навчання персоналу, а також інших морально і соціально — психологічних процесів, що складають основу розвитку успіху фірми. Можна додати, що поряд із класичними статистичними методами, такими як «Сім японських інструментів якості», успішно застосовуються результати сучасних досягнень математичної статистики, математичного планування експерименту, аналізу інформаційних мережних технологій тощо (див. розд. 4–8). Як уже згадувалося вище, успішне застосування і впровадження сучасних методик вимірів у процесах СМЯ обумовлено бурхливим розвитком обчислювальної техніки і не зустрічає принципових труднощів при достатньому усвідомленні вищим керівництвом підприємства необхідності розробки і впровадженні СМЯ відповідно до МС ISO серії 9000-2000.

Контрольні запитання до розділу 2 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.

66

Принципи побудови зірок якості. Якість як стратегія по Демінгу. Етапи розвитку системних підходів. Стадії розвитку принципів системного підходу. Принципи системного підходу по Тейлору. Принципи системного підходу по Шухарту. Принципи системного підходу по Джурану. Принципи системного підходу по Демінгу. Принципи системного підходу по Кросбі. Принципи системного підходу по Гличеву.


11. 12. 13. 14. 15. 16. 17.

Принципи системного підходу по Тагучі. Принципи системного підходу по Малюті. Модель процесу управління якістю. Принципи менеджменту якості по ISO 9000:2000. Сучасний підхід до СМЯ та його основні відмінності. Процеси і підпроцеси. Вимірювання, метрологія СМЯ.

67


Розділ 3 ЯКІСТЬ І ЕНТРОПІЯ

3.1. Якість з позиції ентропії Це дивне слово «ентропія» означає одну з основних величин у фізиці теплових явищ — у термодинаміці, особливо в термодинаміці незворотних процесів, що розроблена одним з видатних вчених ХХ ст. Іллею Романовичем Пригожиним, бельгійським фізиком російського походження, нагородженим Нобелівською премією за роботи в цій області. Саме в термодинаміці виникло поняття ентропії. Але пізніше воно набуло універсальності і сьогодні має фундаментальне значення для фізики, хімії і біології [1]. Друга половина ХХ ст. знаменувалася створенням і розвитком комплексних галузей науки, що поширилось не тільки на природознавство і техніку, але й на інші науки, такі як кібернетика, інформатика і синергетика1. Ще 50 років тому ці слова не вживалися, сьогодні ж вони фігурують постійно. В усіх названих трьох галузях науки поняття ентропії й інформації вкрай необхідні. Не користуючись ними неможливо зрозуміти істинного змісту сучасної науки. 1

Синергетика (від грец. «синергія» — сприяння, співробітництво) — це теорія, згідно з якою досліджуються процеси самоорганізації, стійкості, розпаду і відродження найрізноманітніших структур живої і неживої природи (Климонтович Н. Ю. Без формул о синергетике. — Мінськ:. Вища школа, 1986).

68


3.1.1. Деякі передумови створення наукового уявлення про якість Для того щоб мати ефективні шляхи забезпечення якості, на нашу думку, необхідно визначити основні теоретичні передумови створення наукового уявлення про неї. Тут доречно ще раз підкреслити, що якість як категорія — частина світосприймання нашого часу. Раніше питання світорозуміння були в основному прерогативою релігії. Однак у наш час ситуація істотно змінюється. Імовірно питання нового світосприймання повинні знайти відображення і в науці про якість. Майбутнє цієї науки залежить від того, наскільки повно будуть у ній представлені ідеї сучасних міждисциплінарних наук, що визначають світоглядний напрямок розвитку життя. У цьому плані становить інтерес використання таких фундаментальних понять, висунутих наукою за останні десятиліття, як інформація й ентропія. Ці категорії відіграють основну роль у нових науках — синергетиці і нерівноважній термодинаміці. Порядок і безладдя, самоорганізація і хаос — основні характеристики матерії. Історія розвитку природи і суспільства свідчить про взаємопроникаюче значення процесів організації і дезорганізації. Вивченням закономірностей процесів самоорганізації в системах різної природи і займаються синергетика і нерівноважна термодинаміка. І саме зміст цих наук визначає сучасну парадигму знань.

3.1.2. Терміни «ентропія» і «інформація» Прийшов час з’ясувати, як визначаються ці важливі поняття: ентропія і інформація. Почнемо з понять фізична і термодинамічна ентропії [2]. Встановлений Людвігом Больцманом зв’язок між ентропією й імовірністю описується формулою, що носить ім’я цього вченого:

69


H = a ln w , де

(3.1)

Н — ентропія; w — термодинамічна ймовірність стану; а — постійний коефіцієнт. Даний мікроскопічний стан системи може бути реалізований за допомогою певного числа розподілів елементів. Перехід від упорядкованого стану до безладдя є джерелом незворотності, цей перехід завжди пов’язаний зі збільшенням ентропії. Підвищення упорядкованості системи веде до зменшення числа можливих мікростанів і, отже, до зменшення ентропії. Отже, фізична ентропія є мірою упорядкованості об’єктів і являє собою функцію від числа можливих станів об’єкта. Підвищення упорядкованості руху мікрочастинок призводить до зменшення числа можливих мікростанів об’єкта і зниженню його термодинамічної ентропії. А термодинамічна ентропія є міра упорядкованості мікрочастинок і, отже, ентропія в широкому значенні — міра упорядкованості об’єкта за будь-якими ознаками. Причому різні рівні упорядкованості можуть перебувати в будь-якій залежності один від одного або зовсім бути незалежними. Таке визначення ентропії дозволяє, розглядаючи еволюцію як зміну структури системи, використовувати її як параметр, що характеризує рівень розвитку системи. Багато вчених, серед них Л. Сціллард, Дж. фон Нейман, Р. А. Фішер, К. Шеннон, Л. Бриллюен, висловлювалися про зв’язок ентропії й інформації. Співвідношення між ентропією й інформацією (відкрите Л. Сціллардом у 1929 р.) таке: • нульовій ентропії відповідає повна інформація; • високій ентропії відповідає практично зникаюча інформація. Норберт Вінер підкреслює, що ентропія й інформація пов’язані тому, що вони характеризують реальну дійсність з точки зору хаосу

70


й упорядкованості. Якщо ентропія — міра хаосу, то інформація — міра упорядкованості. Найбільш повне вираження одержала ідея про безпосередній зв’язок між інформацією й ентропією у вигляді негентропійного принципу, висунутого Л. Бриллюеном. Ентропія є міра недоліку інформації про дійсну структуру системи. Ця точка зору визначається як негентропійний принцип інформації і безпосередньо веде до узагальнення другого закону термодинаміки, тому що ентропія й інформація повинні розглядатися разом і не можуть трактуватися порізно. Низька ентропія означає хитливий стан, що рано чи пізно перейде шляхом природної еволюції в стійкий стан з високою ентропією. Цей огляд буде неповним без сучасних визначень інформації: «Життя є, насамперед, збереження, самоаналіз і самовідтворення інформації» [3]. «Информация — особым божественным образом выявлена в Мироздании, например, в виде спектра, бесконечно разнообразных свойств Всемирного Сознания и его творения» [4]. Таким чином, інформація являє собою міру упорядкованості систем, а ентропія — міра хаосу. В ізольованих закритих системах ентропія зростає, а у відкритих системах, що самоорганізуються, — убуває. Для незамкнутих систем можна вважати постійним добуток інформації I і ентропії S [2]: I × S = const .

Ця формула показує загальні властивості організації складних систем з інформаційними зв’язками. Нам здається коректним застосування синергетичного підходу й ідей термодинаміки незворотних процесів до виробничих процесів і моделей менеджменту якості. Система виробничих відносин, яка не пов’язана з запитами споживачів, є

71


закритою. Подібні системи характерні для підприємств минулого вітчизняного промислового виробництва. Основна мета закритої виробничої системи — виконання плану незалежно від ситуації на споживчому ринку. Іншими словами, система не обмінюється з зовнішнім середовищем (споживачем) інформацією. У моделі ринкової економіки виробнича система являє собою відкриту інформаційну систему, зв’язану з зовнішнім світом, відкіля йде потік інформації, і поряд з цим відбуваються внутрішні процеси її перетворення, що здійснюють самоорганізацію системи. У нашому випадку зовнішній світ — це споживач, його вимоги, що сприяють перебудові системи виробництва. У справі вирішення проблеми якості споживач є природним керуючим. Для подальшої розповіді запозичимо черговий постулат з термодинаміки [5]: природний напрямок процесів зміни характеризується зниженням якості енергії (а значить, і взагалі якості) — це притаманне всім процесам, що відбуваються в природі. Дуже цікавим здається нам використання поняття ентропії щодо бізнесу [6]. Р. Уотермен [6] показує що в 80-і роки ентропія в корпоративній Америці досягла небачуваного раніше рівня. Цим пояснюється, що хвиля реорганізацій, злиттів і придбань фірм у бізнесі США зовсім не випадкова. Як дотепно зауважує Р. Уотермен, один з підходів до відновлення — вважати його протиотрутою від ентропії і виходом «з капкану звички». Усяке порушення відкритості системи, припинення припливу інформації призводить до застою системи і збільшенню ентропії, тобто дезорганізованості, що, природно, означає зниження рівня якості системи і її продукту. Аналіз якості побутової апаратури магнітного запису [7] дозволяє простежити спадковий характер її формування на стадіях життєвого циклу продукції. Досвід виробництва й експлуатації виробів свідчить про те, що з проходженням стадій життєвого циклу зменшується запас якості виробу. Зважаючи на ймовірний характер процесів забезпечення якості при створенні виробу і виходя-

72


чи з основних положень теорії інформації, можна вважати формування рівня якості результатом нагромадження невизначеностей (ентропії), що мають місце на кожній стадії. Недоліки, що вносяться у продукцію при її «народженні», визначають історію її життя, а також її «хвороби». Сумарна ентропія, накопичена на етапах створення виробу (тобто складається з ентропії, закладеної при проектуванні, і той, що має місце на стадії виробництва), проходить протягом експлуатації латентний період і у певний момент часу досягає свого критичного значення (додаючись до експлуатаційного впливу), що і визначає порушення якості. Більш докладний і глибокий аналіз цього явища наведемо нижче.

3.2. Ентропійний підхід до проблеми формування надійності і явище спадковості Сучасний етап розвитку теорії надійності характеризується зближенням задач і методів теорії надійності з дослідженнями, що мають фізико-хімічний характер, що належать до суміжних наук, зокрема, до таких, як термодинаміка і теорія міцності [7]. Найбільш загальним апаратом, що характеризується повнотою описування фізико-хімічних процесів, що виникають у виробах, є термодинаміка незворотних процесів. Теорія надійності — наука про життя і смерть машин і приладів. Основні ідеї термодинаміки широко не використовуються в теорії і практиці надійності, хоча вже проводяться дослідження проблем тертя і зносу з урахуванням термодинамічного підходу і створюються основи теорії надійності механічних об’єктів [8]. Перший загальний закон надійності в математичній теорії формулюється в такий спосіб:

73


t

P(t ) = e де

∫

− λ ( t ) dt 0

,

(3.2)

Р (t) — ймовірність безвідмовної роботи; λ (t ) — інтенсивність відмовлень. Із закону випливає, що t

∫ λ(t )dt = − ln P(t ) .

(3.3)

0

Права частина рівняння має назву функції ресурсу виробу γ(t ) , виробленого за час t, і є мірою зменшення запасу надійності [9]. Функція γ(t ) являє собою (в інформаційному і статистичному значенні) ентропію Н стану виробу чи системи, тобто γ(t ) еквівалентно Н. Розглянемо основні властивості функції γ(t ) : • функція γ(t ) є завжди невід’ємною; • при збільшенні t функція γ(t ) зростає; • максимального значення функція досягає в момент руйнування (деградації) виробу, тобто коли ресурс вироблений; • для функції γ(t ) діє принцип адитивності. Таким чином, функція γ (t ) відповідає основним теоремам теорії інформації і підпорядковується другому закону термодинаміки. Відповідно до другого закону термодинаміки функція γ (t ) є мірою незворотності процесів, що призводять до витрати запасу надійності виробу. Спочатку надійність виробу максимальна, стан системи впорядкований, ентропія близька до нуля, з часом відбувається зниження надійності, втрата впорядкованості і деградація системи. Продиференціюємо вираз для функції γ (t ) : dγ(t ) 1 dP (t ) =− = λ(t ) . dt P(t ) dt

74

(3.4)


Тоді dH = Cλ(t ) , dt

(3.5)

де

С — позитивна константа, пов’язана з вибором одиниць виміру. Звідси можна зробити висновок: інтенсивність відмовлень є міра швидкості зміни ентропії системи. Цей висновок є ключовим при аналізі зв’язків між математичною теорією надійності і фізико-хімічними процесами, що відбуваються у виробі. Це твердження стало можливим у зв’язку з появою робіт, що доводять еквівалентність інформаційної і термодинамічної ентропії [1, 2, 5, 7, 8]. На основі аналізу надійності побутової радіоелектронної апаратури (ПРЕА) сформулюємо основні шляхи розвитку і моделі явища спадковості в надійності [7]. У процесі дослідження впливу умов і факторів виробництва на надійність ПРЕА визначено, що в більшості випадків за кожною відмовою виробу в експлуатації стоїть реальна конструкторська чи виробничо-технологічна причина, закладена при створенні виробу, отже, виникнення ненадійності носить спадкоємний характер. Недоліки, що вносяться у продукцію при її створенні, визначають її експлуатацію і можливі несправності. Сумарна невизначеність по надійності (ентропія), накопичена при створенні виробу, тобто сума невизначеностей, закладених при проектуванні, і тих, що виникли на стадії виробництва, проходить протягом експлуатації латентний період і у певний момент часу досягає свого критичного значення, в сумі з експлуатаційною невизначеністю, що і призводить до виникнення відмов. Напрямок процесів виникнення відмов у процесі роботи виробу, відповідно до другого закону термодинаміки, вказує на зростання ентропії системи. У цій асиметричності власних процесів, що

75


відбуваються, криється причина психологічного розрізнення минулого і майбутнього. Такий висновок дуже важливий для розуміння фізичної природи відмов і ролі етапів створення виробів у процесах формування рівня надійності. На підставі поняття ентропійного критерію руйнування [8] про те, що руйнування елементарного обсягу матеріалу відбувається в той момент часу, коли в ньому нагромадиться деяке граничне значення щільності ентропії, можна записати H ( t * ) = H N* , t* — час до відмовлення виробу; H N* — критичне значення ентропії, накопичене системою. Подальшим розвитком ентропійного критерію руйнування є ентропійний критерій деградації (ЕКД): де

t*

γ

ωi (t1G ) dt , 0 i = 0 Gi (t )

H = H0 + ∫ ∑ * N

де

(3.6)

Н0 — запас ентропії при Т > 0, що залежить від передісторії нагромадження ушкоджень; ωi — функція розсіювання енергії; t* — час до руйнування виробу; Gi — параметр інтенсивності, спряжений з i-ю складовою виробництва ентропії. ЕКД є узагальненням ентропійного критерію руйнування, що враховує фізико-хімічні, електричні й інші впливи і процеси нагромадження, що описує ушкодження як суму щільностей ентропії для всіх видів руйнування. Рівняння, що характеризує процес виникнення відмови, набуде наступного вигляду:

76


n

m

i =1

j =1

H N* = ∑ ∆H ik + ∑ ∆H nj + ∆H e ,

де

(3.7)

∆Нi — збільшення ентропії, пов’язане з внесенням дефектів при створенні виробу; n

∑ ∆H i =1

k i

= H 0k — накопичена ентропія на етапах розробки виробу;

п — кількість етапів розробки; m

∑ ∆H j =1

n j

= H 0n — накопичена ентропія на етапах виробництва

виробу; т — число технологічних операцій; ∆H e — експлуатаційна ентропія; H 0N = H 0k + H 0n — спадкоємна частина ентропії, обумовлена етапами створення виробу. З урахуванням рівняння балансу ентропії кожна ентропійна складова [7], крім першої, набуде вигляду: ∆H i = ∆ e H i + ∆ i H i ,

(3.8)

∆ e H i — внесок навколишнього середовища: режимів і умов технологічних процесів, людського фактора і т. п.; ∆ i H i — збільшення ентропії, викликане нерівноважними процесами у середині деталі, вузла, блоку, виробу, у тому числі можливими розладнаннями і розрегулюванням. Проаналізувавши висновки, зроблені при розгляді ентропійної сутності функції ресурсу, і вирази, що характеризують процес виникнення відмов, можна записати рівняння, що визначає момент виникнення відмови елемента виробу при нагромадженні в ньому критичного значення ентропії [7]:

де

77


H N* = − k ln P (t ) + H 0n , де

(3.9)

k — коефіцієнт, що залежить від вибору одиниць виміру.

3.3. Явище самоорганізації і його застосування при вирішенні завдань менеджменту якості У результаті досліджень процесів створення продукції визначені особливості виробничої системи за критеріями спадковості [7]: а) якість — функція організованості структури процесів створення продукції; б) виникнення відмов обумовлене негативною спадковістю виробництва, нагромадженням її на стадіях життєвого циклу; в) як міру організованості структури виробництва приймаємо ентропію виробничої системи; ентропія, у свою чергу, — це функція ступеню дефектності процесів створення продукції; г) ентропія оцінюється рівнем дефектності на етапах створення продукції або в процесі технологічних операцій (переходів); д) заходи, що знижують рівень дефектності, — суть керуючі впливи, що підвищують організованість системи. Іншими словами, в основі спадкоємної моделі якості лежить думка про те, що результати робіт на кожній стадії створюються нашими руками; минулий досвід визначає сьогодення і майбутнє стану продукції, тобто взаємопов’язані початки і кінці.

3.3.1. Про модель виробничої системи

Підсумуємо умови, у яких знаходиться підприємство в умовах ринку як виробнича система.

78


По-перше, система має відкритість у зовнішній світ (зв’язок зі споживачем). По-друге, система знаходиться у ймовірному полі ринку з наявністю статистичних поштовхів [6]. По-третє, однією з основних характеристик системи є невизначеність її процесів (ентропія системи). Виходячи з основних положень термодинаміки незворотних процесів [11, 12], сформулюємо умови ефективного поводження і самоорганізації систем: 1) відкритість систем, що припускає: • постійний приплив негативної ентропії (інформації); • наявність глибоких зворотних зв’язків між зовнішнім середовищем і системою; 2) великі відхилення від рівноваги, що описуються нелінійними рівняннями (це визначає складну динаміку систем); 3) кооперативне поводження підсистем. Якщо виконуються ці умови, то кінцевий стан цілком може мати високий ступінь упорядкованості. Цей перехід системи в стабільний стаціонарний стан має назву фізичної еволюції. Прояв цих ефектів і є самоорганізацією. Додаючи ці умови до виробничих систем підприємств, можна відзначити: а) відкритість системи припускає наявність глибоких зворотних зв’язків зі споживачем, принаймні через підсистеми маркетингу і технічного обслуговування (розд. 1 [4, 7]); б) значні нелінійні коливання ринкового середовища підтверджуються ймовірним характером ринкових зв’язків, можливістю статистичних поштовхів і підкреслюються багатьма дослідниками (розд. 1 [4, 6]); в) ступінь організованості виробничої системи визначається кооперативною погодженістю елементів системи і характеризується ентропією етапів життєвого циклу продукції (розд. 1 [4, 7]).

79


Система управління виробництвом повинна створюватися з урахуванням подальшої еволюції й адаптивності залежно від умов зовнішнього середовища, тобто завжди існує небезпека короткострокового вузького планування, заснованого на безпосередній екстраполяції минулого досвіду, а основним джерелом, що дозволяє системі існувати тривалий час, обновлятися і знаходити самобутні шляхи розвитку, є її адаптаційні можливості, що виявляються на шляху еволюції. От ці особливості варто враховувати при виборі і розробці управління підприємством [6]. Оптимальною організаційною формою системи управління виробництвом, орієнтованою на споживача, в даний час є системи менеджменту якості на основі міжнародних стандартів ISO серії 9000. По-перше, такі системи менеджменту якості мають потенційні можливості по виконанню умов самоорганізації: • система орієнтована на споживача; • відкритість системи забезпечують процеси маркетингу і технічного обслуговування; • етапи життєвого циклу виробів кооперативно узгоджуються, через процеси системи на кожнім витку спіралі якості (розвитку). По-друге, наявність системи якості на базі МС ISO серії 9000 у Європі з кінця 80-х рр. вважається символом довіри, надійності, стійкості ділових зв’язків. По-третє, зрозуміло, такі системи якості мають міжнародний статус всесвітньої організації із стандартизації, й у концепцію їхнього розвитку закладені принципи поширення дії системи на всі сфери діяльності компаній.

3.3.2. Вид діяльності згідно з ДСТУ ІSO 9004)2001

Як уже було сказано, моделі ринкової економіки припускають незамкнутість виробничої системи. І якщо підприємства не встигнуть вчасно відкрити двері в зовнішній світ, для них стане реальною

80


загроза опинитися за межами майбутнього споживчого ринку. Тому першочерговим стратегічним завданням зараз є реконструкція і створення структур менеджменту, орієнтованих на споживачів, здатних повернути ключ у замках наших виробничих квартир. Відповідно до цього положення можна визначити актуальні напрямки по удосконалюванню конкретних елементів систем менеджменту якості, що забезпечують обмін енергією зі світом споживача (на прикладі ПРЕА) [7], з урахуванням явищ самоорганізації (табл. 3.1). Таким чином, при переході до відкритих систем замкнутий контур управління, розрахований на вузькі виробничі цілі, удосконалюється стратегічною спіраллю якості послідовно на кожному витку.

3.4. «Багато галасу не задарма», або трохи Хаосу не зашкодить… Побудова систем менеджменту якості для процесів із заздалегідь визначеними можливостями вимірювань є складною справою, але тільки технологічно. Мається на увазі побудова СМК для процесів з традиційною метрикою — кількість, діаметр, точність і т. п. За останні півстоліття напрацьовано достатньо статистичних методів і методик для аналізу і прогнозування стаціонарних процесів. Однак, існують організації де традиційні метрики непридатні. Наприклад маркетингова фірма, або широковідомий мережевий маркетинг. Тобто маємо справу з соціально-економічною системою, в якій превалюють соціальні ефекти. Основні виміри для таких фірм лежать в площині мотивації персоналу і динаміці розвитку зв’язків. Відомо, що методи оцінки стану систем з суб’єктами дають лише ізольовані точки. І спроби одержати традиційними методами деяку збіжну послідовність таких вимірювань, як правило, не дають достатньо стійких результатів.

81


Таблиця 3.1 Найменування і зміст структурного процесу СМЯ (ДСТУ ISO 9004:2000)

Функція у відкритій системі

Ефективність

Маркетинг, пошуки і вивчення ринку (п. 5.2, 7.2, 8.2.4). Впровадження елементів маркетингу: проведення ярмарківпродажів, дослідження ку півельного попиту по регіонах краї ни, аналіз відгуків на нову продук цію, створення Ради з маркетингу.

Формування зворотних зв’язків із спо живачем

Збільшення попиту в зв’язку з більш пов ним задоволенням ви мог споживачів

Проектування і розробка продукції (п. 7.3). Удосконалювання конст рукторського відпрацьовування виробів: проведення повного комп лексу випробувань, проектування й оптимізація допусків за допомо гою методів планування експери менту (методів Тагучі)

Зниження нега тивної проект ної спадковості. Посилення зво ротного зв’язку з експлуатацією і виробництвом

Збільшення прибутку через скорочення ви трат на виправлення конструктивних де фектів у виробництві й експлуатації

Випуск продукції (п. 7). Проекту вання параметрів технологічних про цесів, проектування й оптимізація режимів технологічних випробувань методами активного експерименту

Зниження нега тивної технологі чної спадковості виробів

Збільшення прибутку через скорочення ви трат на виправлення технологічних дефек тів в експлуатації

Контроль, проведення випробу вань і обстежень (п. 8.2.4). Раціо налізація системи контролю якості процесів виготовлення, перенос ваги на первинні процеси

Зниження нега тивної техноло гічної спадково сті деталей і вузлів і також процесів СМЯ

Збільшення прибутку через скорочення ви трат на переробку, виправлення дефектів деталей і вузлів

Технічна допомога в обслуговуван ні (п. 7.5.1). Удосконалювання фірмового обслуговування, органі зація техноторговельних центрів

Формування зворотного зв’язку зі спо живачем

Зменшення претензій покупців, скорочення повернень, збільшен ня прибутку

82


Більше того, весь математичний апарат, що застосовується в аналізі виробничих процесів SPC будується на припущенні, що всі контрольовані виміри результатів діяльності процесів мають нормальний або пуасонівський розподіл. Для систем, що включають в собі суб’єкт як об’єкт вимірювань, або ж складається виключно з суб’єктів, таке припущення, м’яко кажучи, не зовсім вірне. Розглядаючи проектування та управління в соціально — економічних системах треба брати до уваги необхідність аналізу цільових систем суб’єктної взаємодії. Здатність соціальних систем до самоорганізації проявляється у вигляді побічних ефектів таких, що не зовсім відповідають задумам конструктора чи адміністратора. В цьому полягає основна відмінність соціальних систем від штучних фізичних об’єктів. Всі підприємства створюються під конкретний економічний проект і нічого не виникає без участі людей, одначе результат лише частково співпадає з цілями і часто виникає дещо таке, що не потрібно а ні людям, а ні системі. Виникнення ефектів здатних спотворювати встановлені цілі говорить про примітивність наших моделей і методів проектування. Системні уявлення існуючих парадигм не відповідають а ні складності реальних систем, а ні системним тенденціям сучасності. Реальні фірми менш слухняні, ніж це пропонується в більшості рекомендацій по менеджменту. Організації реагують на керівні дії малопередбачуваними відгуками і зовсім не так, як нам підказує раціональний здоровий глузд, вихований на традиційній системі парадигм. Системно орієнтовані методи дослідження операцій і прийняття рішень мають мало спільного з реальним світом практичних керівників. Складні організаційні картини, що виникають в реальній фірмі визначаються не стільки свідомим плануванням і зовнішнім впливом, скільки характером зв’язку підсистем та автономною динамікою цих зв’язків, тобто є власними «поведінками» які формуються операційно-замкнутим чином.

83


Еволюційний менеджмент (Malik F., Probst G. Evolutionary Management // Self-organization and management of social system/ Ulrich H.(ed.)/ Springer Series in Synergetics: Springer-Verlag. Vol. 26. 1984) припускає визнання здатності і права системи на самоорганізацію, саморозвиток а також признає існування процесів якими не можна командувати. Еволюційний менеджмент сприяє цим «само» і намагається їх використовувати. Ціль організації — це те, що вона робить, і якщо поведінка її не здається нам раціональною, то тим гірше для нас. Будь які наші дії в соціальному просторі завжди неоднозначні за своїми наслідками. Ми оцінюємо лише результат в зв’язку з нашими намірами. Все інше залишається поза увагою, у всякому разі до тих пір, поки кумулятивний ефект не створить нову, завжди несподівану, проблемну ситуацію. Легко помітити, що технологічний процес більше впливає на поведінку людей ніж їхній начальник. Обставини на футбольному полі лише частково підконтрольні футболістам, спричиняють їхні дії. Виникає ефект «управління участю». Тобто, результат в соціальній системі визначається діями а не намірами суб’єктів, і вже тому важко прогнозований оскільки дії і наміри не завжди співпадають. Тобто, дії елементів соціальної системи, що на перший погляд можуть здаватись нам хаотичними, приводять до малопрогнозованого результату, який являється наслідком цілеспрямованості кожного суб’єкта як елемента системи. Основна задача менеджменту, яка тут виникає, — відрізнити ситуацію коли соціальна система дійсно знаходиться в стані хаосу і елементами системи втрачена цільова складова, від ситуації коли «хаотичність цілеспрямована» і бажаний (чи не бажаний) результат може бути досягнутий. От ми і підійшли до поняття детермінованого хаосу.

3.4.1. Фрактали

До недавнього часу природні об’єкти і їхню динаміку описати математичними формулами було неможливо. На сьогодні є геометрія,

84


за допомогою якої можемо описувати природні об’єкти. В основі її лежить теорія фракталів. Поняття «фрактал» ввів в 1975 році французький вчений Бенуа Мандельброт для позначення нерегулярних, але самоподібних структур. В його роботах використані результати одержані іншими вченими, які працювали в період 1875–1925 роках в тій же області (Пуанкаре, Жюлиа, Кантор, Хаусдорф). Народження фрактальної геометрії пов’язується з виданням книжки Мандельброта «Фрактальна геометрія природи», що побачила світ в 1977 році. Мандельброт дав таке визначення фракталу: «Фракталом називається структура, що складена з частин, які деяким чином подібні цілому». Все почалось з вимірювань довжини берегової лінії. Якщо ми візьмемо відрізок прямої 1 км і будемо вимірювати довжину берегової лінії (рис. 3.1), то одержимо один результат, коли ж взяти відрізок довжиною 100 м — другий, 10 м — третій і т. д.

Рис. 3.1 Берегова лінія

Тобто, маємо залежність результату вимірювань від міри якою користуємось. Причому різниця між вимірами далеко виходить за межі похибок, оскільки затоку в 300 метрів при вимірах кілометровою лінійкою ми не в змозі врахувати, і т. д. В результаті приходимо

85


до висновку, що чим меншою мірою ми користуємось тим більшу довжину отримуємо. Питання — так яка ж довжина берегової лінії? Відповідь — нескінченність, тому що природні об’єкти можна дробити до нескінченності. Наведемо приклад. Сніжинка Коха. Описана шведським математиком Хельгом фон Кохом в 1904 р. (рис. 3.2). Дано рівносторонній трикутник. Розділимо кожну сторону на три рівні частини. Середню частину кожної сторони замінимо на рівносторонній трикутник з довжиною сторони 1/3. І далі продовжимо такі ітерації до нескінченності.

Рис. 3.2 Сніжинка Коха

Легко помітити що сніжинка Коха займає обмежений простір і лінія контуру сніжинки ніде не самоперетинається. Також довжина периметру сніжинки прямує в нескінченність при нескінченному числі ітерацій.

L0 = 3 × 1; L1 = 3 × 4 × 13 ;

86

L2 = 3 × 4 × 4 × 19 ; ... Ln = 3 × ( 34 ) n → ∞. n →∞


Розглянемо також ще один приклад. Множина Кантора. Нехай маємо відрізок довжиною 1. Розділимо його на три рівні частини. Видалимо середню. І далі будемо повторювати таку операцію до нескінченності. Питання в тому чи можна виміряти довжину одержаного «пилу» Кантора (рис. 3.3)?

Рис. 3.3 Пил Кантора

Неважко побачити, що загальна довжина пилу Кантора дорівнює нулю. Для цього обчислимо загальну довжину відрізків, які ми видалили. 1 2 4 1 2 4 1 1 + + + ... = (1 + + + ...) = = 1. 3 9 27 3 3 9 3 1 − 23 Таким чином, можна стверджувати, що користуючись евклідовою метрикою ні периметр сніжинки Коха, а ні пил Кантора нам не вдасться виміряти. Образно кажучи, пил Кантора ще не є лінією (одномірним простором), а периметр сніжинки Коха уже не лінія, але ще не поверхня (двомірний простір). Таких прикладів відомо вже дуже багато. Однак існують метрики, в яких подібні вимірювання можливі.

87


3.4.2. Розмірність Хаусдорфа

Нехай маємо деяку обмежену і замкнуту (компактну) множину X . Елементи xi ∈ X покриємо сферами з радіусами відповідно ri < ε і позначимо

µ H ( X , d , ε ) = inf ∑ ri d , i

де

inf (точна нижня грань) береться по усім можливим ε — покриттям X . Вочевидь, що µ H ( X , d , ε ) не убуває при зменшенні ε . Тому існує границя (можливо нескінченна)

µ H ( X , d ) = lim µ H ( X , d , ε ) . ε →0

Функція µ H ( X , d ) називається d -мірою Хаусдорфа. Для фіксованої множини X функція µ H ( X , d ) має наступну властивість. Існує таке d kr ∈ [0, ∞] , при якому

µ ( X , d ) = ∞, ∀d < d kr µ ( X , d ) = 0, ∀d > d kr . Величину dim H X = d kr називають розмірністю Хаусдорфа множини X .

3.4.4. Розмірність Мінковського

Розглянемо відомі вирази для обчислень довжини, площі та об’єму «сфери» в евклідовому просторі. «Довжина сфери» радіусу r в R1 складає 2r . Площа «сфери» радіусу r в R 2 дорівнює π r 2 , а

88


об’єм сфери в R 3 дорівнює 43 π r 3 . Відповідні формули в евклідовому просторі будь-якого числа вимірів добре відомі: Vd = γ (d )r d , d = 1, 2, 3,... ,

де

(3.10)

γ (d ) = Γ(1/ 2) d / Γ(1 + d / 2) .

Γ( x) — Гамма функція Ейлера: ∞

Γ( x) = ∫ e − t t x −1dt , x > 0 . 0

Це неперервна функція додатного аргументу, яка інтерполює факторіал наступним чином: Γ(n + 1) = n !, n = 0,1, 2,... Перший крок до побудови теорії фрактальної(дробової) розмірності полягає у визначенні d-міри сфери радіусу r в R n , де d будь яке невід’ємне дійсне число. Це досягається застосуванням формули (3.10) для всіх дійсних чисел d > 0 . Наприклад, об’єм (міра) сфери в 3/2-вимірному просторі визначається як V3 / 2 = γ (3/ 2)r 3 / 2 . Треба відмітити, що конкретне значення коефіцієнта γ (d ) в (3.10) одне і те ж саме для вибраного простору з розмірністю d . Наступний крок заключається в переносі поняття d -міри зі сфери на будь яку множину A ⊂ R n . Для цього будемо апроксимувати A об’єднанням сфер і знайдемо суму їх об’ємів. Нехай N (ε ) — мінімальна кількість сфер радіусу ε , необхідних для покриття компактної (обмеженої і замкнутої) множини A . Тоді d -міра A , позначимо її Bd ( A) , задовольняє (наближено): Bd ( A) ≈ N (ε )ε d .

89


Поклавши, що Bd ( A) > 0 , знайдеться таке c > 0 що: N (ε ) ≈

c

εd

.

Логарифмуючи ліву і праву частини маємо (наближено): log N (ε ) = log c − d log ε , тобто d =−

log N (ε ) log c + . log ε log ε

Оскільки log ε → −∞ при ε → 0 + , то розмірність Мінковського dim M ( A) множини A повинна задовольняти рівність: dim M ( A) = d = − lim

log N (ε ) . log(ε )

(3.11)

Якщо границя існує, то вираз (3.11) називається розмірністю Мінковського dim M ( A) або фрактальною розмірністю dim F ( A) множини A . В наших викладках не висвітлені деякі технічні деталі. Взагалі кажучи, можна визначити дві величини — верхню і нижню розмірності, для яких знак lim в (3.11) замінюється на limsup і liminf відповідно. Якщо значення верхньої і нижньої розмінностей співпадають, тобто границя (3.11) існує, то розмірність Мінковського дорівнює цьому значенню. Хоча треба додати, що це не єдине визначення розмірності Мінковського. Проілюструємо обчислення фрактальної розмірності на прикладах.

90


Розглянемо канторову множину. Загальна довжина відрізків після n ітерацій:

l = 2n × ( 13 ) n . Далі користуючись означенням міри Хаусдорфа, можна записати:

ld = 2n × ( 31n ) d . Оскільки нас цікавить розмірність множини Кантора а не сама довжина «пилу» то, без втрати загальності покладемо ld = 1 і одержимо: dim F X = d = −

log 2n log 2 = = 0,6309 . 1 n log( 3 ) log 3

Логарифми можна брати по будь-якій допустимій основі. Аналогічно можна обчислити фрактальну розмірність сніжинки Коха d = 1, 2618 . Розглянемо ще один приклад. Нехай множина A = {0,1, 12 , 13 , 14 ,...} . Покажемо, що 1 . 2 Доведення. Покладемо ε > 0 . Нехай k — найменше ціле число, яке задовольняє нерівність: dim F ( A) =

1 1 1 − = 0 множина A допускала покриття сукупністю сфер (що залежить від ε ), сума d -мір яких менше за ε . Звідси випливає, що розмірність Хаусдорфа усіх скінчених і переліковних множин дорівнює нулю. Більш того, має місце співвідношення між розмірностями Хаусдорфа і Мінковського (далі будемо називати фрактальною): dim H ≤ dim F . Тепер зовсім доречне запитання читача: — Це все зрозуміло. Але, в який спосіб ми можемо застосувати фрактали і їхні розмірності в практиці менеджменту якості соціально-економічних систем, якими є організації, підприємства і т. п.? Відповідь лежить в площині застосування статистичних методів в СМЯ. А саме у визначенні, що ж собою являє явище самоорганізації з точки зору статистики?

92


3.4.4. Самоорганізація і метод динамічних характеристик

Фрактали являють собою дещо більше ніж просто гарні картинки. Фрактали змінили наш погляд на світ. Фрактальна геометрія дозволила нам будувати складні форми за допомогою простих ітерацій. Ми досягли розуміння, хоча ще не зовсім точного, що складність природи, навколишнього середовища тісно пов’язана з фрактальною геометрією. По цій причині багато хто з ринкових технічних аналітиків зробили помилкове допущення, що фрактальна геометрія допоможе їм розпізнати нові закономірності в діаграмах фондових ринків. Але дійсна користь від фракталів простягається набагато глибше. Фрактали виявили вплив на статистичний аналіз, який в повній мірі ще не оцінений. Природа — це не ряд повторних закономірностей, а напроти — характеризується локальною випадковістю і глобальним порядком. Кожний природний фрактал відрізняється в деталях і в той же час подібний до будь-якого іншого в загальній концепції. Наприклад, всі дубові дерева різні і в той же час легко розпізнаються як дуби. Фрактали в реальному світі обумовлені глобальними статистичними структурами водночас породжують локальні випадковості. Фрактал є атрактор (гранична множина) породжувального правила (інформаційного процесора). Це деяка самоподібність, в якій менші частини співвідносяться з цілим. На жаль поки не існує абсолютно точного визначення фракталу. Ймовірно, коли небудь воно буде знайдено, хоча цього може і не бути внаслідок того, що фрактальна геометрія є геометрією природи. Дефініція фракталу стоїть в однин ряд з дефініцією природи. Будуючи математичну модель деякого процесу, ми намагаємось дослідити закономірності, які лежать в основі цього процесу. Якщо модель побудована досить вдало то за допомогою моделі можна прогнозувати поведінку процесу і в разі потреби деяким чином впливати на стан його діяльності.

93


Основне питання відносно будь-якої моделі природного процесу полягає в тому — яка закономірність лежить в основі досліджуваного процесу? Широко відомі методи SPC ґрунтуються на припущенні гаусівського або пуасонівського (наближення до біноміального), чи іншого відомого розподілу результатів вимірювань. Коли ж маємо процеси, які не можна звести до згаданих, то основне питання полягає в тому, щоб вчасно відрізнити, коли стан динаміки системи переходить від стану цілеспрямованого руху (детермінованого хаосу) до абсолютного хаосу (броунівського руху). Явище самоорганізації соціальних систем також належить до природних явищ. Виходячи з вищесказаного можна сподіватись, що можна встановити зв’язок між явищем самоорганізації соціальної системи і фрактальною геометрією. І це дійсно так. Метод динамічних характеристик ідентифікації систем з суб’єктом, який розробив Рифа В. М. у період 2002-2005 р. р. дає можливість одержати атрактори фрактальної структури при дослідженні соціально-економічних систем. Коротко пояснимо суть цього методу. Будь-яка діюча соціально-економічна система рухається (змінює свій стан в часі) в деякому просторі вимірів x ∈ F ⊂ R n який називається фазовим простором. Наприклад, для гравців футбольної команди це буде футбольне поле, взаємне розташування гравців на полі, їхні швидкості і т.ін. Траєкторія руху соціальної системи в фазовому просторі буде нагадувати хаотичну картину. Якщо ми виділимо з цієї картини проміжки цілеспрямованої діяльності (наприклад, атака футбольної команди або щось подібне), і задавши інтервал часу ∆t можна кожну траєкторію системи подати у вигляді вимірів xi = x(ti ) , де ti – моменти вимірів. Тоді можна побудувати відображення кожної траєкторії руху системи у простір параметрів F ( x(t )) ↔ P ( x(t )) ∈ R m .

94


Далі, знайдемо коваріаційну матрицю Σ p для кожної з траєкторій руху системи. Виявляється, що множина спектрів одержаних коваріаційних матриць має фрактальну природу. Тобто, являє собою деякий атрактор руху системи, зважаючи на те, що кожна траєкторія представлена у вигляді (λ1 , λ2 ,..., λn ) — набору власних чисел згаданої коваріаційної матриці. Проілюструємо це на досить простому прикладі. Візьмемо деяку систему управління з суб’єктом. Суб’єкт керує рухом складної технічної системи в обмеженій множині F двомірного простору x ∈ F ⊂ R2 . На рис. 3.4 відображена картина траєкторій руху системи у фазовій площині. Як бачимо, досить важко знайти якісь закономірності поведінки системи з суб’єктом у хаотичному русі. Однак перейшовши до простору спектру коваріаційної матриці параметрів траєкторії R 6 , як то: швидкість, прискорення, кривизна і т. п. (всього шість) одержимо наступну картину (рис. 3.5). Як бачимо, вже картина більш впорядкована. Ще більш інформативнішою виявляється картина після застосування методу головних компонентів (рис. 3.6). Саме показник Херста дає впевненість в тому, що одержана множина рис. 3.7 має фрактальну природу. Якщо показник Херста Н = 0,5 тоді маємо броунівський рух. А це має означати, що вся енергія (інвестовані кошти) витрачається на підтримання хаотичного руху системи. Отже, маючи результат показаний на рис. 3, можна провести аналіз діяльності процесу виходячи з того, що кожна точка є відображенням певної траєкторії у фазовому просторі. Висновок. Про прикладне значення теорії фракталів (детермінованого хаосу) вже написано не один том. Відкриті природні

95


явища, які можна моделювати за допомогою фрактальної геометрії в багатьох галузях науки, починаючи від процесу розвитку ембріону в біології і до формування гірських масивів в геології. Як бачимо, свій внесок теорія фракталів робить і для систем менеджменту якості. При чому, якщо SPC використовується як засіб тактики управління процесами, то підхід з точки зору фрактальної геометрії, може бути використаний при розробці стратегії розвитку і вдосконалення процесів.

Рис. 3.4 Загальний вигляд траєкторій руху системи у фазовій площині

96


Рис. 3.5 Власні числа матриці коваріацій (усереднені)

97

Рис. 3.6 Відображення множини власних чисел коваріаційної матриці методом головних компонентів на площину


98

lg(R/S)


1

1

2 lgt

Рис. 3.7 Показник Херста для часового ряду перших власних чисел H = 0,8696 ± 0,1030, фрактальна розмірність D = 2–H =1,1304 ± 0,1030

Контрольні запитання до розділу 3 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.

Що таке ентропія? Співвідношення між ентропією і інформацією. Явище спадковості. Рівняння процесу виникнення відмови. Рівняння моменту виникнення відмови. Особливості виробничої системи по критеріях спадковості. Явище самоорганізації.

99


Причини, які приводять до застосування теорії детермінова7 ного хаосу в аналізі менеджменту якості. 9. Що таке фрактали і фрактальний аналіз? 10. Розмірність Хаусдорфа. 11. Розмірність Мінковського. 12. В чому полягає метод динамічних характеристик? 8.

100

Розділ 4 СТАТИСТИЧНІ МЕТОДИ МЕНЕДЖМЕНТУ ЯКОСТІ: ЗАГАЛЬНІ ПОНЯТТЯ


4.1. Роль і значення статистичних методів у менеджменті якості Необхідність використання статистичних методів обґрунтована змінністю, що спостерігається в процесі і виробничої, і комерційної діяльності, яка впливає на результати, навіть за умови удаваної стабільності. Така змінність може виявлятися у вимірі характеристик продукції і процесів на різних етапах їхнього життєвого циклу (починаючи від дослідження ринку і закінчуючи реалізацією готової продукції). Статистичні методи допомагають виміряти, описати, проаналізувати і змоделювати подібну змінність навіть при наявності обмеженого обсягу даних. Статистичний аналіз даних може допомогти при формуванні кращого розуміння природи, термінів і причин змінності, а надалі — при вирішенні і навіть попередженні проблем, пов’язаних з такого роду змінністю. Таким чином, статистичні методи дозволяють щонайкраще використовувати наявні в розпорядженні дані при прийнятті рішень і поліпшити якість продукції і процесів на стадіях проектування, розробки, виробництва, постачання і технічного обслуговування.

101


4.1.1. Причини, що стримують застосування статистичних методів у практиці вітчизняних підприємств На вітчизняних підприємствах використання прикладної статистики інженерно-технічним персоналом, а тим більше робітниками, зустрічається порівняно рідко. На це є три основні причини. По-перше, традиційне розуміння технології приводить до того, що більшість інженерів займаються обробкою матеріалів та перетворенням енергії. Вони не розуміють важливості перетворення, осмислення і використання інформації. По-друге, традиційна технічна освіта побудована на принципі «точності». Зі студентських років точність розрахунку конструкції, точність обробки, виміру у свідомості фахівця стає головним фактором. Відхилення визнаються небажаними, а оскільки вони небажані, то спрацьовує ортодоксальний принцип: відхилень — не повинно бути, значить їх бути не повинно. Це тим більш дивно, що всі виробничники прекрасно розуміють, що бездефектних технологій у виробництві немає і бути не може. Невизначеність завжди присутня у виробничих процесах, діях людей, функціонуванні машин, верстатів, пристосувань і інструменту, якості матеріалів і комплектуючих виробів і т. п. Розкрити, виявити, знайти закономірність цієї невизначеності може тільки статистика, за умови коректного й осмисленого її застосування. Статистика допомагає розрізняти випадкові і систематичні відхилення, а також виявити їхні причини. При цьому на перший план виходить уміння знаходити, контролювати відхилення (дефекти, брак), виявляти ті причини браку, що підлягають усуненню, Тільки в цьому випадку з браком (відхиленнями, невідповідностями) можна боротися осмислено та наближатися до концепції точності. (Можна чітко простежити повну аналогію з медициною. При лікуванні будь-якої недуги ступінь останньої визначається саме величиною відхилення від

102


норми, а сам метод лікування цілком і повністю визначається причиною недуги.) По-третє більшість фахівців не мають досвіду обробки емпіричних даних і не можуть на підставі конкретних спостережень зробити загальних висновків. Стереотип виробничого мислення на сьогоднішній день склався так, що фактор інтелекту зведений практично до нуля. Виробничі проблеми найчастіше визначають з орієнтацією тільки на даний момент часу, що призводить до важких, часом, непоправних наслідків. Традиції такої роботи потрібно ламати «з позиції сили» і це, насамперед, повинні розуміти керівники. Статистика істотно допомагає вирішувати традиційні інженерні і виробничі проблеми. Вона полегшує обробку, аналіз і використання інформації. Сім статистичних методів аналізу (схема Ісікави, діаграма Парето, гістограми та ін. — див. табл. 4.1, методи 1–7) допомагають подати дані в зручному для узагальнення й аналізу вигляді. Застосування цих методів дозволяє зробити достовірні і коректні висновки, одержати певність у пошуку причин виявлення неполадок, отже, більшу конкретність і ефективність розроблювальних заходів щодо усунення цих причин. Неоціненною перевагою застосування статистики у виробничій практиці є швидке зниження витрат. Наприклад, у компанії «Хьюлетт Паккард» за допомогою статистичних методів були встановлені оптимальні характеристики роботи устаткування в різних умовах. Була одержана інформація для використання цього устаткування. Результатом десяти місяців роботи, заснованої на аналізі процесу за допомогою статистичних методів, з’явилося різке зниження браку: з 9 тис. дефектів на мільйон виробів до 45 дефектів на мільйон. У цій же компанії, але в іншому випадку, були досягнуті ще більш вражаючі результати: усього лише після семи тижнів статистичних досліджень і реалізації коригувальних заходів брак знизився з 36 тис. дефектів на мільйон виробів до 1500. Тому широке використання статистичних методів у діяльності закордонних фірм (ідеолог —

103


Е. Демінг), а також широке використання цих методів у стандартах ІСО серії 9000 цілком закономірне і не викликає подиву (ДСТУ ISO 9000, розд. 2.10). У даний час нам необхідно переосмислити узаконені рутинні методи роботи, орієнтовані нерідко на стихійне вирішення тимчасових проблем. Як альтернативу варто нарощувати широке застосування статистичних методів усіма фахівцями, включаючи робітників, спрямоване на професійне виявлення і послідовне усунення вузьких місць. А для цього необхідно виконати, принаймні, три умови: • провести навчання методам прикладної статистики (сім методів аналізу і вибірковий контроль) усіх працюючих; • створити підтримувані керівництвом підприємства офіційні установки, що вимагають застосування цих методів; • морально і матеріально заохочувати працівників, що застосовують методи прикладної статистики для вирішення виробничих проблем, висловлювати офіційне схвалення їхньої діяльності. Застосування семи простих методів аналізу (див. гл. 5) сприяє підвищенню якості, зниженню браку, а отже, швидкому упорядкуванню виробництва, зниженню витрат і собівартості. Застосування методів статистичного (вибіркового) контролю також дає відчутні економічні й організаційні переваги. К. Ісікава (розд. 5 [4]) стверджує «95 % усіх проблем фірми можуть бути вирішені за допомогою цих семи принципів. Вони прості, однак без них неможливо оволодіти більш складними методами. У Японії застосування цих методів має велике значення. Ними користуються без труднощів навіть випускники середніх шкіл». Американський вчений А. Фейгенбаум також вважає обов’язковим застосування на виробництві статистичних методів аналізу і вибіркового контролю. Короткі характеристики статистичних методів подані в табл. 4.1.

104


Таблиця 4.1 Номер методу

Вид методу

Зміст, ціль

1

Відомість збору даних

Систематичний облік ситуацій у вигляді конк ретних даних

2

Гістограма

Упорядкування даних щодо періодичності поя ви (наприклад, у часовому вираженні)

3

Паретоаналіз

Упорядкування фактів по значущості

4

Стратифікація

Розшарування даних різного походження

5

Аналіз джерел виникнення основних проблем Діаграма «причини (людина, машина, матеріал, метод тощо) з по дії» силанням на вплив проблеми

6

Діаграма кореляції

7

Карта регулювання Постійний контроль за перебігом процесу якості у межах заданого допуску

8

Ціль — кількісна оцінка характеристик одер жуваних даних, метод ґрунтується на аналітич Описова статистика них процедурах, пов’язаних з обробкою і на данням кількісних даних

9

Аналіз вимірів

Набір процедур для оцінки точності вимірю вальної системи в умовах її роботи

10

Побудова довірчих інтервалів

Процедура визначення допусків заснована на вірогідності дій, здійснених за допомогою ста тистичного розподілу вимірів

11

Можливості процесу оцінюються змінністю Аналіз можливостей процесу, що знаходиться в стані статистичної процесу стійкості (оцінкою є індекси відтворюваності)

12

Перевірка гіпотез

Винайдення закономірностей і зв’язків в інфор маційному матеріалі

Статистична процедура перевірки обґрунтова ності гіпотези, що розглядає параметри однієї чи декількох вибірок з визначеними рівнями довіри

105


Закінчення табл. 4.1. Номер методу

Вид методу

Зміст, ціль

13

Регресійний аналіз

Зв’язок досліджуваної характеристики з поте нційними причинами

14

Аналіз надійності

Використання інженерних і аналітичних методів для вирішення проблем надійності. Це стосу ється оцінки, прогнозу і попередження випад кових відказів з часом

Вибірковий контроль

Систематичний статистичний метод для одер жання інформації про характеристики сукуп ностей шляхом вивчення представницької ви бірки (статистичний приймальний контроль, вибіркове обстеження)

16

Моделювання

Сукупність процедур, за допомогою яких тео ретична чи емпірична система може бути пред ставлена математично у вигляді комп’ютерної програми для пошуку вирішення проблем

17

Аналіз часових рядів

Аналіз часових трендів являє собою набір ме тодів для вивчення послідовних у часі груп спостережень

Планування експериментів

Використовуються спеціальні виміри в дослід жуваній системі, включається статистична оцін ка цих змін у даній системі. У результаті з’явля ється можливість визначити основні характери стики системи або досліджувати вплив одного чи декількох факторів на ці характеристики

15

18

4.2. Основні поняття теорії ймовірностей і математичної статистики Фахівці з якості, обіймаючи відповідні посади на підприємствах, мають визначений рівень освіти. І якщо обрана ними спеціальність

106


була пов’язана з технічними термінами, то природно в їхній освіті була приділена увага курсу «Теорія ймовірностей і математична статистика». З усього багатства і розмаїтості понять, ідей і методів, що ховаються за цією назвою, найбільш важливими поняттями є два базових — це: • математичне сподівання або середнє; • середньоквадратичне відхилення або стандартне відхилення.

4.2.1. Математичне сподівання або середнє значення Почнемо з уявного експерименту, найпростішого на перший погляд. Це монета. Тобто будемо підкидати монету догори і реєструвати результат появи решки чи орла, після того як монета упаде. Можливість появи решки чи орла, за всіх часів, передбачається однаково ймовірною. Розглядати значення математичного очікування або середнього у цьому прикладі, на перший погляд, не має сенсу, але це тільки на перший погляд. Позначимо через «0» і «1» відповідно сторони монети й обчислимо середнє значення:

µ = (0+1) / 2 = 0,5. Очевидно, що значення µ = 0,5 не випаде ніколи. Але про це трохи пізніше. Розглянемо ще один більш складний приклад. Кубик із пронумерованими гранями від 1 до 6. Також вважається, що всі значення рівноймовірні. І також обчислимо середнє:

µ = (1+2+3+4+5+6) / 6 = 3,5. Також очевидно, що значення µ = 3,5 не може бути результатом іспиту, тому що немає сторони кубика, позначеної таким

107


числом. Може скластися враження, що µ малоінформативний параметр. Насправді ж все складніше, потрібно тільки набратися терпіння. Тепер давайте ще більше ускладнимо наш експеримент. Спробуємо кидати два кубики. Результатом окремого досліду чи, іншими словами, подією будемо вважати суму значень, що випали на першому і другому кубику. Отже, мінімальне значення події m = 2, на обох кубиках випало по «1», а максимальне значення події М = 12, на обох кубиках випало по «6». Розглянемо всі можливі варіанти, що відображені у табл. 4.2. Таблиця 4.2 Подія

Варіанти появи подій

Число варіантів

Частота появи події

2

(1+1)

1

1/36

3

(1+2); (2+1)

2

2/36

4

(1+3); (2+2); (3+1)

3

3/36

5

(1+4); (2+3); (3+2); (4+1)

4

4/36

6

(1+5); (2+4); (3+3); (4+2); (5+1)

5

5/36

7

(1+6); (2+5); (3+4); (4+3); (5+2); (6+1)

6

6/36

8

(2+6); (3+5); (4+4); (5+3); (6+2)

5

5/36

9

(3+6); (4+5); (5+4); (6+3)

4

4/36

10

(4+6); (5+5); (6+4)

3

3/36

11

(5+6); (6+5)

2

2/36

12

(6+6)

1

1/36

Усього варіантів 36

Сума частот = 1

108


Для обчислення середнього (математичного очікування) у цьому випадку скористаємося формулою: N

µ = ∑ An Pn ,

(4.1)

n =1

де

An — значення випадкової величини (подія); Pn — ймовірність (частота появи) події зі значенням випадкової величини An, причому необхідно, щоб була виконана умова нормування: N

∑P n =1

n

=1,

(4.2)

де

N — кількість значень випадкової величини. У розглянутому випадку роль значень випадкової величини An відіграють значення подій. Тобто An приймає цілочисельні значення від 2, 3, 4 і т. д. до 12. Роль Pn виконують частоти появи відповідних подій. Помітимо, що умову (4.2) виконано. Проведемо обчислення.

µ = 2 ⋅ 1 36 + 3 ⋅ 2 36 + 4 ⋅ 3 36 + 5 ⋅ 4 36 + 6 ⋅ 5 36 + 7 ⋅ 6 36 + 8 ⋅ 5 36 + + 9 ⋅ 4 36 + 10 ⋅ 3 36 + 11 ⋅ 2 36 + 12 ⋅ 1 36 = 7. Інтуїтивно, спираючись на таблицю, можна було б припустити саме це значення як середнє. Однак через те, що в житті настільки прозорі приклади зустрічаються вкрай рідко, у практичній діяльності використовується формула (4.1) за умови (4.2). Розглянемо ще кілька прикладів обчислень середнього значення на практиці. Нехай маємо три однакові партії шестерень (кількість деталей у кожній партії однакова). Обчислимо середнє значення рівня невідповідності в сукупності всіх партій, якщо відомо, що рівень не-

109


відповідностей (браку) для партій відомий і дорівнює q1 = 1; q2 = 5; q3 = 3 %. Тоді середнє значення рівня невідповідностей у сукупності

qср = q1 ⋅ 1 3 + q2 ⋅ 1 3 + q3 ⋅ 1 3 = 3 %.

(4.3)

Аналізуючи останній вираз щодо формули (4.1), можна стверджувати, що в даному випадку значеннями випадкової величини є значення рівня невідповідностей qn. Частота, або ймовірність Pn, появи невідповідної деталі в сукупності повинна дорівнювати 1/3, оскільки всі три партії однакові за кількістю деталей у них і, отже, умова нормування (4.2) виконана: 1/3+1/3+1/3=1. Ускладнимо задачу. Нехай тепер маємо партії з різним числом деталей n1, n2, n3 (технологічні лінії, виробничні ділянки та ін. можуть бути різної продуктивності). І нехай n 1 / n 2 / n 3 = k1 / k2 / k3 , причому k1 = 2; k2 = 10; k3 = 2. Тоді щоб обчислити середню величину невідповідностей, необхідно враховувати частоту появи деталі з кожної партії. Неважко показати, що р1 = k1 /(k1 + k2 + k3) = n1 /(n1 + n2 + n3) = 2/14; р2 = k2 /(k1 + k2 + k3) = n2 /(n1 + n2 + n3) = 10/14; р3 = k3 /(k1 + k2 + k3) = n3 /(n1 + n2 + n3) = 2/14, де

110

р1, р2, р3 — суть частоти (імовірності) появи в сукупності деталі відповідно з першої, другої і третьої партії. Умова (4.2) виконана:


р1 + р2 + р3 = 1. Тоді qср = q1 ⋅ p1 + q2 ⋅ p2 + q3 ⋅ p3 = 4,14 %.

(4.4)

Тепер спробуємо врахувати інший фактор. Нехай відібрані партії виготовлялися в різні зміни: 1-ша і 3-тя партії — у першу зміну, а 2-ша партія — у другу зміну. Нехай у першу зміну випускається 76, а в другу 24 % деталей. Обчислимо спочатку середній рівень невідповідностей по першій зміні qср, зважаючи на те, що обсяги першої і третьої партій, виготовлені у цю зміну, однакові. 1-ша зміна: qср1 = q1 ⋅ 1 2 + q3 ⋅ 1 2 = 2 %. 2-га зміна: qср2 = q2 ⋅ 1 = 5 %. Тепер обчислимо середній рівень невідповідностей з урахуванням зазначених вище обсягів змінного випуску V, дотримуючись умови нормування (4.2). V1 = 0,76; V2 = 0,24. qср = qср1 ⋅ V1 + qср2 ⋅ V2 або qср = q1 ⋅ w1 + q2 ⋅ w2 + q3 ⋅ w3 = = 1 ⋅ ( 0, 76 ⋅ 1 2 ) + 5 ⋅ 0, 24 + 3 ⋅ ( 0, 76 ⋅ 1 2 ) = 2, 72 %, де

(4.5)

w1 = 0,38; w2 = 0,24; w3 = 0,38.

111


А чи можна врахувати відразу і продуктивність ліній і змінний випуск? Можна: qср = q1 × a1 + q2 × a2 + q3 × a3 .

(4.6)

Зважаючи на умову нормування (4.2) a1 + a2 + a3 = 1, де

( p1 ⋅ w1 + p2 ⋅ w2 + p3 ⋅ w3 ) = 0,151; a2 = p2 ⋅ w2 ( p1 ⋅ w1 + p2 ⋅ w2 + p3 ⋅ w3 ) = 0,754; a3 = p3 ⋅ w3 ( p1 ⋅ w1 + p2 ⋅ w2 + p3 ⋅ w3 ) = 0,095. a1 = p1 ⋅ w1

Тоді qср = 1 ⋅ 0,151 + 5 ⋅ 0, 754 + 3 ⋅ 0,095 = 4, 206 %.

1.

У такий спосіб одержали чотири значення qср: За формулою (4.3) qср1 = q1 ⋅ 1 3 + q2 ⋅ 1 3 + q3 ⋅ 1 3 = 3 % — серед-

2.

ній рівень невідповідностей для трьох обраних однакових партій. За формулою (4.4) qср2 = q1 ⋅ p1 + q2 ⋅ p2 + q3 ⋅ p3 = 4,14 % — се-

3.

редній рівень невідповідностей по трьох сумарно працюючих лініях з урахуванням їх продуктивності. За формулою (4.5) qср3 = q1 ⋅ w1 + q2 ⋅ w2 + q3 ⋅ w3 = 2, 72 % — се-

4.

редній рівень невідповідностей по двох змінах з урахуванням їхнього різного внеску в загальний обсяг випуску. За формулою (4.6) qср4 = q1 ⋅ a1 + q2 ⋅ a2 + q3 ⋅ a3 = 4, 206 % — середній рівень невідповідностей у сумарному потоці з урахуванням двох факторів: різних технологічних ліній і різних робочих змін.

112


Якщо нас цікавить середній рівень невідповідностей по всьому обсягу деталей, що випускаються і надходять для складання, то, очевидно, останній результат ближче за все до істини, оскільки в даному випадку маємо справу з вибірковими даними, по яких можемо одержати лише оцінку істинного середнього. Резюме. Якщо ми хочемо усереднити кілька чисельних даних випадкової величини An і якщо є кілька факторів α, β, γ, кожний з яких визначає свою пропорцію (частоту чи ймовірність) входження вхідних даних у загальний результат

α1 , α2 , α3 … αn ; β1 , β2 , β3 … βn ; γ1, γ2, γ3…. γn, то середнє з урахуванням усіх трьох факторів обчислюється за формулою (4.1), де Pn =

α n β nγ n N

∑α β γ i =1

i

, щоб задовольнити умови нормування

i i

(4.2). Аналогічно визначається формула для чотирьох і більше факторів.

4.2.2. Середнє по гістограмі і розподілу

По горизонтальній осі x (рис. 4.1) відкладені відхилення в мікронах від номінального значення діаметру, що дорівнює 18 мм. А по вертикальній осі y — відкладена кількість вимірів, що потрапили у відповідний інтервал на осі х, наприклад, стовпчик, відповідний значенню х = – 2, має висоту 8, що відповідає 8 пальцям, діаметри яких мають відхилення від 3 до 1 мкм.

113


n «0» відповідає номінальному значенню діаметра 18 мм 14 10 8 4 2 – 10 – 8 – 6 – 4 – 2

0

2

x, мкм

Рис. 4.1. Гістограма результатів вимірів діаметра поршневого пальця

Визначимо, яке середнє значення діаметра пальців дає цей технологічний процес. Звичайно, можна взяти вхідні виміри і чесно обчислити середнє за формулою (4.1). Але якщо ми вже маємо гістограму, то можна зробити простіше. З гістограми маємо: • 1 вимір зі значенням –10, тобто х1 = –10; к1 = 1; • 2 виміри зі значенням –8, тобто x2 = –8; к2 = 2; • 10 вимірів зі значенням –6, тобто х3 = –6; к3 = 10 і так далі. Тоді можна усереднити вимірювані значення –10, –8, –6 і т. д. з ваговими коефіцієнтами, пропорційними висотам відповідних стовпчиків гістограми. Тобто скористаємося загальною формулою (4.1) за умови нормування (4.2). Число стовпчиків буде дорівнюватиме К, причому К, природно, менше загального числа вимірів, звичайно К = N .

114


pi =

ki K

∑kj

.

j =1

Коефіцієнти рі іноді називають відносними частотами для відповідних значень хi (i = 1, 2,…, K). Значення хср обчислюється за формулою: K

xcp = ∑ pi ⋅ xi = −3,9 мкм.

(4.7)

i =1

Чи є результат точним, чи збіжиться він з усередненням по початковим вхідним даним? Деяка похибка тут, звичайно, мається. Вона пов’язана з тим, що замість вхідних вимірів, що належать, наприклад, інтервалу від –7 до –5 мкм, ми взяли загальне для них значення середини інтервалу –6, але зберегли число вимірів 10, що потрапили в цей інтервал. Однак при великому числі інтервалів похибка такого обчислення стає практично незначущою, а самі обчислення спрощуються. Цей прийом може бути корисним ще й з методологічної точки зору: при усередненні кожне зі значень входить у результат з вагою, що дорівнює відносній частоті цього значення (див. формулу (4.7)).

4.2.3. Середньоквадратичне відхилення (стандартне відхилення) — розсіювання (розкид)

На рис. 4.2 наведений приклад двовимірної випадкової величини, позначеної крапками. Очевидно, що крім задачі визначити «центр» одержаних значень — середнє, — природною також буде задача визначити деяке коло, яке охоплює, якщо не всі, то хоча б основну частину з них. Для розв’язання цієї задачі природним буде пропозиція знайти відстань від кожного значення випадкової вели-

115


чини до середнього і потім усереднити одержані відстані. Характеристика випадкової величини, що відповідає вимогам такої задачі, має назву середньоквадратичне відхилення — σ . Так, якщо є значення випадкової величини Х, Х1 , X2 ,…, Xn , і відома величина µ — середнє цієї випадкової величини, тоді значення середньоквадратичного відхилення обчислюється за формулою: 1 n ∑ ( X i − µ )2 . n i =1

σ=

(4.8)

Yi

Хi Рис. 4.2 Приклад двовимірної випадкової величини

116


Слід зазначити, що розмірність σ збігається з розмірністю випадкової величини Х і характеризує розсіювання значень цієї величини. У дослідженнях випадкових величин, крім характеристики σ , застосовується також характеристика, яка має назву дисперсія D випадкової величини, і вони пов’язані між собою співвідношенням D =σ2. Дисперсія також несе інформацію про розсіювання випадкової величини Х, однак її розмірність відповідає квадрату розмірності випадкової величини. Після того як ми ввели означення середньоквадратичне відхилення, повернемося до залишеним без відповіді двом питанням підрозд. 1.1. Обчислимо σ для монети, пам’ятаючи про те, що µ =0,5.

σ=

1⎡ 2 2 ( 0 − 0,5) + (1 − 0,5) ⎤⎦ = 0,5 . ⎣ 2

Тепер можемо бачити те, що за допомогою двох параметрів µ та σ можна вказати інтервал, куди попадають усі значення випадкової величини [ µ – σ = 0, µ + σ = 1]. Аналогічно для кубика, при µ = 3,5, σ = 1,7. В інтервалі [ µ – σ = 1,8; µ + σ = 3,5] міститься основна частина значень випадкової величини. Візьмемо до уваги ще одне, дуже важливе питання в дослідженні випадкових величин. Ми говоримо «середнє значення» і намагаємося його визначити. Якщо це середнє належить до невеликого числа об’єктів, явищ, кожне з яких вимірюється і притому досить точно, то тут немає проблем. Якщо ж число реальних об’єктів велике (а часом, і нескінченне), то усі вони не можуть бути обміряні. Але гіпотетично уявляємо собі, що вся ця «генеральна сукупність» явищ поводиться певним чином, підкоряючись визначеній «статистичній закономірності». Чи так це насправді?

117


Справа в тому, що точні (істинні) значення µ , σ для випадкової величини Х можемо обчислити тільки в тому випадку, якщо будемо знати точне значення ймовірності р появи кожного значення х. Природно, що на практиці така можливість виключена і маємо справу лише з вибірковими значеннями випадкової величини Х. Існує поняття «миттєва вибірка». Ця вибірка повинна бути взята за настільки короткий час, що передбачуваний теоретичний закон розподілу не зміниться. На жаль, у виробничій практиці чимало процесів, для яких «миттєвість» обмежена лише декількома виробами. Тож, якщо в нас є вибіркові значення випадкової величини Х: Х1, X2,… Xn, то спочатку по цій вибірці робиться оцінка µ , що ) позначається як µ , )

µ = Х =

1 n

n

∑

i =1

Xi,

(4.9)

) а потім обчислюється середнє значення квадрата відхилень Х від µ , тобто береться середнє арифметичне від квадратів відхилень вибіркових значень від оцінки середнього:

) 1 n ) D = (S )2 = ∑ ( X i − µ )2 , n i =1

(4.10)

яке має назву вибіркової дисперсії. Однак при багаторазовому повторенні процедури одержання вибірки з процесу із заздалегідь відомою дисперсією D й оцінки вибіркової дисперсії за наведеною формулою ми б переконалися, що одержані оцінки в середньому занижені порівняно з істинним значенням D. Тобто оцінка за формулою (4.10) є зміщеною. Ця оцінка була б незміщеною в тому випадку, якби в (4.10) ) замість µ стояло істинне значення математичного очікування µ . На практиці така ситуація навряд чи можлива. Втім, якщо ми через

118


якісь причини впевнені, що знаємо істинну величину математичного очікування µ , то, підставивши її в (4.10), одержимо найкращу оцінку дисперсії D. У більшості ж випадків, коли значення математичного очікування доводиться оцінювати по тій же вибірці, найкращою (незміщеною) оцінкою для дисперсії є

) 1 n ) ( X i − µ )2 , D = S2 = ∑ n − 1 i =1

(4.11)

яку також називають вибірковою дисперсією і з викладених вище причин використовують набагато частіше. Тепер залишається взяти корінь другого степеня з (4.10) чи (4.11) і одержимо вибіркове середньоквадратичне відхилення, або вибіркове стандартне відхилення,

)

)

σ =S= D=

1 n ) ( X i − µ )2 , ∑ n − 1 i =1

(4.12)

яке характеризує середню величину відхилень випадкових значень від свого «центра». ) ) ) Далі позначення параметра «із кришкою», наприклад µ , σ , D , відповідає оцінці цього параметра за експериментальними даними, а не істинному значенню.

4.3. Закони розподілу У підрозд. 4.1 розглянуті елементарні приклади випадкових величин. У випадках з монетою і кубиком говорилося про те, що всі можливі значення рівноймовірні. Отож, якщо випадкова величина Х набуває значень X1, X2,…, Xn з однаковою ймовірністю Р, то говорять, що випадкова величина Х має рівномірний розподіл або рівномірно розподілена. Імовірність Pі

119


появи кожного значення Xі однакова, тобто Pі = 1/n. Потрібно відзначити те, що всі значення рівномірно розподіленої величини завжди знаходяться в замкнутому чи обмеженому інтервалі числової осі. Однак, коли у прикладі із двома кубиками, як можна бачити з табл. 4.2, значення випадкової величини мають різну ймовірність, то в цьому випадку маємо закон розподілу випадкової величини, що відрізняється від рівномірного. З усього різноманіття законів розподілу, існуючих у природі, одним з найбільш вивчених є закон нормального розподілу.

4.3.1. Умови «нормальності»

Відомий жарт: практики широко використовують нормальний розподіл, тому що його застосовність доведена теоретиками; теоретики ж багато своїх висновків роблять для нормального розподілу, тому що його дуже часто застосовують практики. Насправді ж нормальний розподіл — не більш, ніж зручна модель, широке застосування якої, однак, можна обґрунтувати. У теорії ймовірності існує центральна гранична теорема, що затверджує: якщо випадкова величина є результат спільної дії дуже багатьох факторів, причому: • • •

жоден з факторів за «силою своєї дії» не перевершує багато" разово інші фактори; фактори діють незалежно один від одного і не підпорядкову" ються якійсь загальній тенденції; кількість факторів досить велика, але незалежно від того, які впливи мають окремі фактори, то:

результатом їхньої спільної дії буде нормальний розподіл.

120


Наприклад, якщо взяти декілька, нехай 10, випадкових величин, що мають рівномірний розподіл в інтервалі [0,1], і обчислити середнє арифметичне від цих рівномірно розподілених величин, то це середнє буде мати майже нормальний розподіл і при тому з дуже високою точністю. Тобто центральна гранична теорема тут спрацьовує вже при кількості факторів (випадкових чисел), що дорівнює всього 10, але усі вони входять до результату «з рівною силою». Такий метод і застосовується в ЕОМ для моделювання нормально розподіленої випадкової величини. На практиці з достатньою точністю нормальний розподіл виходить при усередненні усього чотирьох рівномірно розподілених випадкових величин. Це значить, що середні арифметичні значення від вибірок обсягу п = 4 або більше можна вважати нормально розподіленими величинами, навіть якщо вихідні вибіркові дані досить далекі від нормального розподілу. У дуже багатьох виробничих процесах розкид саме і є результатом дії дуже багатьох факторів, що діють спільно. Іноді здається, що факторів небагато, але буває, що кожний з них є вже результатом безлічі інших факторів. У практичних ситуаціях припущення про нормальність розподілу найчастіше ґрунтується на ситуаціях-аналогах, де нормальність розподілу підтверджена тривалою практикою його використання і достатньою точністю результатів. Якщо ж ситуацій-аналогів немає чи вони сумнівні, то не залишається нічого іншого, крім перевірки гіпотези про нормальність за одним із критеріїв згоди, що маються в багатьох підручниках із статистики. Але в цьому випадку буде потрібно узяття вибірки з десятків чи навіть сотень деталей, причому процес за цей час не повинен змінювати своїх статистичних властивостей, тобто розподіл повинен зберігатися «незмінним». Припустимо, що нормальність розподілу виконується. Розглянемо основні важливі для практики властивості нормального закону.

121


4.3.2. Властивості нормального розподілу

Нижче подані основні властивості нормального розподілу: Щільність розподілу р (x) описується формулою:

p ( x) = де

1 2πσ

e

−

(x−µ) 2 2σ 2

,

(4.13)

µ — математичне очікування; σ — середньоквадратичне відхилення.

Параметри розподілу присутні у формулі щільності в явному вигляді. Якщо ми формально спробуємо обчислити математичне очікування і середньоквадратичне відхилення для (4.13), то одержимо відповідно µ і σ . На рис. 4.3 зображений графік щільності нормального розподілу результатів вимірів діаметра поршневих пальців, що розглядалися раніше на гістограмі (див. рис. 4.1). а) Щільність симетрична відносно µ , тобто відхилення х вправо і вліво від центра µ рівноймовірні. б) Як видно з (4.13), формально щільність розподілу існує для значень x у межах від −∞ до + ∞ , однак з віддаленням значень від µ чи вліво, чи вправо щільність швидко падає. При віддаленні від µ на відстань σ уліво чи вправо щільність убуває до величини 0,6065 від свого максимального значення в точці µ . При видаленні від µ на 2 σ щільність убуває до величини 0,1353, а при віддаленні на 3 σ — до величини 0,01111 від максимального значення. З достатньої для практики точністю можна вважати, що щільність дорівнює нулю при відхиленні від µ на відстань більш 4–5 значень σ . Функція нормального розподілу F (Х) (як, утім, і будь-якого іншого) є визначеним інтегралом від щільності розподілу по всій області лівіше заданого значення X, тобто F (Х) дорівнює величині

122


площі під кривою р (х) лівіше заданого значення X. Наприклад, для Х = –6 мкм значення F (X) дорівнює площі під кривою р (х) лівіше значення Х = –6 мкм. На рис. 4.4 зображений графік функції розподілу результатів вимірів діаметра поршневих пальців, що розглядалися раніше на гістограмі (див. рис. 4.1). Інтеграл від щільності (4.13) у явному вигляді не береться, тому F (X) у формульному вигляді залишається у вигляді інтеграла F(X ) =

1 2πσ

X

∫e

−

( x − µ )2 2σ 2

dx .

(4.14)

−∞

Імовірність попадання випадкової величини Х у будь-який заданий інтервал А < х < В чисельно дорівнює площі під кривою р (х) між значеннями х = А і х = В (рис. 4.5) і визначається як різниця між F (B) і F (A), тобто P {A<x Bz}. 5. Знайдений загальний рівень невідповідностей буде вище заданого значення qд на величину Р {z > Bz}. Однак якщо це перевищення незначне, то знайдене значення для µ у кроці 3 можна вважати відповіддю: центр повинен відстояти від границі А вгору більш як на σ ·CM, але не далі ніж за центр допуску. 6. Якщо загальний рівень невідповідностей qд буде значно перевищувати q, то значення µ варто шукати методом підбора, встановлюючи його пробні значення між знайденим у кроці 3 і центром допуску. Щоразу варто повторювати крок 4. Знайдене остаточне рішення для µ відповідає його нижньому A+ B значенню µнижн. Завдяки симетрії щодо центра допуску 2 аналогічне значення µверхн знаходиться за формулою

⎛ A+ B ⎞ A+ B . − µнижн ⎟ + 2 ⎝ 2 ⎠

µверхн = ⎜

7. Остаточна відповідь буде такою: центр настроювання технологічного процесу може коливатися між значеннями µнижн і µверхн, знайденими в п. 6, при цьому загальний рівень невідповідностей не буде перевищувати qд за вихідним допуском [Α, Β].

Контрольні запитання до розділу 4 1. 2. 3.

Значення статистичних методів у менеджменті якості. Основні поняття математичної статистики. Параметри нормального закону розподілу ймовірності.

135


Розділ 5 ПРОСТІ СТАТИСТИЧНІ ІНСТРУМЕНТИ МЕНЕДЖМЕНТУ ЯКОСТІ

5.1. Прості неформалізовані методи системного аналізу (методи груп якості) Групи якості, природно, припускають використання таких методів вирішення проблем які засновані, в першу чергу, на колективних зусиллях. У багатьох фірмах, приміром, практикують метод «мозкового штурму» і його різновиди. 5.1.1. «Мозковий штурм» Ціль: одержання максимальної кількості пропозицій Алгоритм проведення: 1. СТАДІЯ ФОРМУВАННЯ ІДЕЙ ⇓

⇓

⇓

⇒ аналіз критеріїв ділової гри ⇒ складання переліку питань

2. СТАДІЯ РОЗ’ЯСНЕННЯ ⇓

⇓

⇒ вивчення переліку проблем для кращого розуміння

136

⇓


3. СТАДІЯ ПРОВЕДЕННЯ ОЦІНКИ ⇓

⇓

⇓

⇒ аналіз переліку для виключення повторів і невідповідностей

1. 2. 3. 4. 5. 6.

Правила проведення ділової гри: Чітко встановлювати мету. Кожний може виступати по черзі або ідеї можуть виражатися спонтанно. Пропонувати по одній ідеї. Не обговорювати ідеї. Враховувати ідеї інших. Реєструвати всі ідеї для членів групи.

5.1.2. Метод Делфі Ціль: вибрати із серії альтернатив кращу. Алгоритм проведення: 1. РАНЖИРУВАННЯ ПРОБЛЕМИ ⇓

⇓

⇓

⇒ на перше місце кожний ставить ту альтернативу, що вважає головною, на п’яте —

найменш значущу

2. ОЦІНКА АЛЬТЕРНАТИВ ⇓ ⇒ ⇒

⇓

⇓

0,5 таблиця розрахунків (див. нижче приклад таблиці)

137


3. ОДЕРЖАННЯ РЕЗУЛЬТАТІВ ⇓

⇓

⇓

⇒ результати по кожній альтернативі перемножуються і знаходиться сума їхніх

добутків ⇒ найменша сума вказує на причину, яку треба усунути в першу чергу

Таблиця розрахунків Альтернативи

Прізвища учасників обговорення

1

2

3

4

5

Р

Б

Д

Р

Б

Д

Р

Б

Д

Р

Б

Д

Р

Б

А

4

7

28

3

4

12

1

1

1

2

3

6

5

10 50

Б

5

2

10

3

6

18

2

7

14

1

10 10

4

4

16

В

2

8

16

1

1

1

4

3

12

3

4

12

5

2

10

Г

5

10

50

4

5

20

3

4

12

2

3

6

1

1

1

Сума добутків

104

51

39

34

Д

77

Р — рангова оцінка (від 1 до 5); Б — оцінка в балах (від 1 до 10); Д — добуток Р⋅Б.

Відповідно до розрахунків, четверта альтернатива — із сумою 34 — виявилася тією самою причиною, яку треба усунути в першу чергу. Результати підрахунку беззастережно приймаються всією групою. 5.1.3. Методи японських груп якості Метод «чорної шухляди». Вирішення проблем на основі даного методу здійснюється за допомогою аналізу конкретних ситуацій, які

138


підбираються таким чином, що при їхньому аналізі учасники дискусії мимоволі торкаються питань виникнення дефектів. До цього учасників спонукують спеціальними, цілеспрямованими питаннями, наприклад: «До чого може привести дана ситуація?» чи: «Наскільки стійка в даному випадку робота механізмів?» і т. д. Сутність методу «чорної шухляди» полягає в тому, що причини дефектів виявляються як би непрямим шляхом. Тут розв’язується творча ініціатива людей. Синектика. Метод застосовується як для виявлення проблемних ситуацій, так і для вирішення проблем, що виникають. Процедура складається з трьох етапів. На першому етапі аналізуються проблеми, сформульовані лідером групи. Потім кожен учасник обговорення висуває свої проблеми, і вони також ретельно обговорюються. По завершенні цих двох етапів виявляється якась загальна модель вирішення. На третьому етапі всі узагальнення, а також виявлена модель піддаються інтенсивному дослідженню. В обговоренні беруть участь не тільки члени групи, що захищають свою колективну ідею, але і запрошені експерти. Завдання експертів полягає в тому, щоб допомогти членам групи якості прийняти правильне рішення. Метод щоденників. Кожному члену групи якості роздають кишенькові записні книжки. Туди протягом, скажімо, тижня записуються усі виникаючі з обговорюваної проблеми ідеї. Записи всіх учасників аналізуються лідером групи з наступним обговоренням підготовленого матеріалу на черговому засіданні. Як вважають японці, даний метод цінний тим, що, по-перше, якщо з’явилася ідея чи конкретна раціоналізаторська пропозиція, то вона знаходить колективну підтримку, а, по-друге, усі непогодженості і різні точки зору виявляються до засідання групи, категоричні точки зору згладжуються. На засідання виноситься звичайно «усереднена» думка. Метод 6х6. Не менше шести членів групи якості протягом шести хвилин намагаються сформулювати конкретні ідеї, що повинні сприяти вирішенню проблеми, яка поставлена перед групою (звідси — назва методу). Кожен учасник на окремому листі записує своє

139


розуміння. Це робиться в лаконічній формі. Наприклад, порушення герметизації, руйнування матеріалу, порушення технології і т. д. Після цього в групі організується обговорення всіх підготовлених списків. У процесі обговорення відкидаються явно помилкові думки, уточнюються спірні, групуються за визначеними ознаками усі, що залишилися. Завдання — відібрати кілька найбільш важливих альтернатив, причому їхня кількість повинна бути менша за число учасників дискусії. Відібрані методи вирішення проблем поєднує загальна орієнтація на вироблення єдиної думки. Орієнтація ця визначає і саму тональність обговорення групою якості навіть найбільш гострих питань. Доброзичливий стиль дискусії, при якому неможливі взаємні обвинувачення, особисті випади, наклеювання ярликів, виявлення «правих» і «винуватих», розглядається як важлива умова швидкого виявлення оптимальних рішень. В орієнтації на єдину думку, поза всяким сумнівом, виявляються елементи національної культурної спадщини японців. Відомий японський біофізик проф. Сецуро Ебасі говорить, що японці історично привчені втілюватись в інших людей. У Японії вважається гарним тоном, підкреслює він, коли співрозмовники не нав’язують один одному своєї точки зору, а роблять усе можливе, щоб уникнути зайвої напруженості при розгляді будь-яких спірних моментів. У практиці діяльності груп якості ці поведінкові настанови прослідковуються вкрай ясно.

5.2. Методи збору інформації. Розшарування!стратифікація Визначте, яку інформацію про перебіг виробничого процесу потрібно збирати на етапі дослідження з застосуванням статистичних методів. Швидше за все, це дані результатів контролю якості продукції, виміри параметрів технологічних процесів, кількості виготовлених виробів і т. д.

140


Визначте, де й у якому вигляді зібрана інформація реєструється? Хто це робить? А чи зручні форми збирання цих даних? А хто і як використовує зібрану інформацію? Використовують її, як правило, для прийняття тільки оперативних рішень. Чи проводиться при цьому статистичний аналіз наявних даних? Почнемо з того, що визначимо мету збирання й аналізу даних. Нехай Ви хочете зменшити розкид значень будь-якого показника якості виробу. Якщо робити тільки один вимір у день, то не можна говорити про зміни показника протягом дня. Якщо Ви хочете зрозуміти, яким чином двоє різних робітників на одній операції допускають дефекти, то потрібно брати інформацію про дефекти кожного робітника окремо, щоб потім можна було порівняти ці дані між собою. Якщо порівняння показує явні розходження, то заходи для їхнього усунення будуть сприяти зменшенню змінності процесу. Такий прийом поділу даних на кілька підгруп за визначеною ознакою має назву розшарування, або стратифікація — поділ одержаних даних на окремі групи (шари) залежно від обраного стратифікуючого фактору. Як стратифікуючий фактор може бути обраний будь-який параметр, що визначає особливості умов виникнення й одержання даних. При відсутності стратифікуючого фактора (розшарування даних) відбувається їхнє об’єднання і знеособлювання, що утруднює встановлення дійсного взаємозв’язку між одержаними даними й особливостями їхнього виникнення. Наприклад, при аналізі джерела дефектної продукції, що поставляється підприємству кількома сторонніми постачальниками, доцільно як стратифікуючий фактор вибрати постачальників і зробити стратифікацію дефектної продукції по постачальниках. Сплануйте подальшу роботу для додаткового підтвердження одержаних результатів. Розшарування можна здійснювати за різними показниками: кваліфікація робітників, верстати (устаткування), якість матеріалів, що використовуються, методи і умови виробництва (температура, тиск,

141


швидкість різання і т. д.), час виготовлення, вироби (тип, сорт, партія) і т. п. Приклади стратифікації див. на рис. 5.1 та 5.2. Узагалі розшарування даних дуже корисно. Його доцільно застосовувати постійно і у всіх завданнях аналізу даних.

5.3. Контрольні листки Дуже важливим є чітко і повно зареєструвати джерело даних. Мабуть ви одержите мало корисної інформації, якщо при вимірах показника якості не будете фіксувати день тижня, годину, зміну, коли робилися виміри; верстат, на якому вироблялася обробка; робітника, що робив операцію; партію матеріалу, що використовується і т. д. Звичайно, необхідно мати обсяг даних, повнота яких багато в чому залежить від поставленого Вами завдання, від мети статистичного аналізу. Дуже зручною формою збору даних може бути контрольний листок — паперовий бланк, на якому заздалегідь надруковані контрольовані параметри для того, щоб можна було легко і точно записати дані вимірів і упорядкувати їх для подальшого використання. Які ж контрольні листки звичайно застосовують?

5.3.1. Контрольний листок для реєстрації розподілу вимірюваного параметра в ході виробничого процесу Припустимо, що ми хочемо виявити зміни в розмірах деякої деталі, що піддається механічній обробці, причому розмір, зазначений у кресленні, — від 8,292 до 8,308 мм. Для одержання розподілу значень цього показника в ході процесу завичай використовуються гістограми. На основі гістограми обчислюються середнє значення і дисперсія, досліджується також і форма кривої розподілу.

142


Рис. 5.1 Стратифікація дефектності виробів за різними ознаками (число дефектів на кожну тисячу готових виробів)

143


ДРУГА СТАДІЯ ІДЕНТИФІКАЦІЇ ДЕФЕКТІВ Кількість дефектів 80

Продукція постачальника А

60 40 20 0 1400

1500

1600

1700

Серійні номери

Кількість дефектів Продукція постачальника Б

80 60 40 20 0

АА

АБ

АВ

АГ

АД

Серійні номери

Рис. 5.2 Аналіз дефектності продукції за серійними номерами

144


Щоб побудувати гістограму, треба витратити чимало часу на збирання даних і на подання частотного розподілу в графічній формі. Простіше класифікувати дані в момент збирання. На рис. 5.3 показаний бланк, який можна заздалегідь підготувати для цієї мети. Щоразу при вимірюванні у відповідну клітинку ставиться хрест, так що до кінця вимірів гістограма готова. Якщо потрібно зробити розшарування з використанням одного контрольного листка, краще для позначок брати олівці різного кольору, щоб різниця виявлялася наочно.

5.3.2. Контрольний листок для реєстрації видів дефектів На рис. 5.4 показаний контрольний листок, що використовувався у процесі приймального контролю однієї штампованої пластикової деталі. Усякий раз, коли контролер виявляє дефект, він робить позначку в контрольному листку. Наприкінці робочого дня він може швидко підрахувати число і різновиди дефектів, що зустрілися. Власне, значення числа дефектів не дозволяє прийняти обґрунтованого рішення про коригувальні заходи. Але якщо використовується листок, подібний до показаного на рис. 5.2, можна одержати важливу інформацію для удосконалювання процесу.

5.4. Аналіз Парето У випадку, коли необхідно зробити висновок, по яких саме видах з великого числа виявлених видів браку (причин відхилення процесу) можна знайти вирішення проблеми якості, що виникла на виробництві, проводять розшарування й аналіз АВС діаграм Парето.

145


Контрольний листок

Відхилення

*

8.3

*

–10 –9 –8 –7 –6 –5 –4 –3 –2 –1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Разом

Виміри 10

5

X X X X X X X X X X X X

X X X X X X X X X

X X X X X X X

X X X X X X

X X X X X

X X X X X

XXX XXXXХ XX X

15

Час20 тота

1 2 4 6 9 11 8 7 3 2 1 1

55

* Межі поля допуску (по кресленню)

Рис. 5.3 Контрольний листок для реєстрації розподілу вимірюваного параметра протягом виробничого процесу

146


Дата

Найменування виробу

……………

Виробнича операція

Приймальний контроль

Тип дефекту

Подряпина, Пропуск операції, тріщина, неправильна обробка

Номер партії

Загальне число проконтрольованих виробів

1525

Номер замовлення

Примітки

По всіх проконтрольованих виробах

Тип дефекту

Результат контролю

Ділянка Прізвище контролера

Підсумки по типах дефектів

Поверхневі подряпини

/////–/////–/////–//

17

Тріщини

/////–/////–/

11

Пропуск операції Неправильне виконання операції Інші

/////–/////–/////–/////–/////–/

26

///

3

/////

5

Разом Загальне число забракованих деталей

62 /////–/////–/////–/////–// /////–/////–/////–/////–

42

Рис. 5.4 Контрольний листок реєстрації видів дефектів

Почати треба з того, що встановити, які дані потрібні і як їх класифікувати за видами дефектів: • за місцем їхньої появи; • за процесами; • за верстатами; • за робітниками; • за технологічними причинами тощо.

147


Зручно ввести в класифікацію елемент «інші», тобто якісь інші ознаки, що не так часто зустрічаються. При збиранні даних використовується контрольний листок, аналогічний листку, що наведений на рис.5.2. Якщо накреслити одну гориХ – місце зонтальну і дві вертикальні осі, то розташування дефектів нехай, наприклад, ліва вертикальна вісь показує кількість дефектів Рис. 5.5. від 0 до загального числа дефекРозташування дефектів при тів, права вертикальна вісь — відперевірці гумових рукавичок сотки від 0 до 100. Горизонтальна (за результатами перевірок вісь розбивається на інтервали, партії з 1000 пар) кількість яких відповідає числу контрольованих ознак. Побудована стовпчикова діаграма і так звана крива Парето, що з’єднує точки накопичених сум, наведена на рис. 5.6. АВС-аналіз — це поділ кривої Парето на три частини. Перша частина (А) містить невелике число ознак, що дають велике число дефектів (у нашому прикладі на рис. 5.6 — деформації і подряпини). Третя частина (С) містить багато малозначущих ознак (розриви та інші). Друга частина (В) — проміжна група ознак.

5.5. Схема Ісікави 5.5.1. Загальні положення Причинно-наслідкова діаграма (схема Ісікави) є ефективним засобом для організації і показу різних гіпотез (як результат мозкового

148


штурму), що поєднують потенційні причини з наслідками, які виникають. Діаграма базується на чіткому взаємозв’язку між показниками якості і факторами, що впливають на них. 5.5.2. Послідовність розробки причинно!наслідкової діаграми 1. 2.

Визначте показник якості. Напишіть показник якості в середині правого краю листка паперу і проведіть лінію хребта (рис 5.9). Використовуйте метод мозкового штурму для виявлення головних можливих причин проблеми якості.

3.

Кількість одержаних дефектів

% 100

180 A

140

C

B

80 60

100

40 60

20

20

Д Г

Б

Е

А

В

Інші

Рис. 5.6 Приклад діаграми Парето по типах дефектів: А — тріщини; Б — подряпини; В — плями; Г — деформація; Д — розриви; Е — раковина

149


5.5.3. Структура причинно!наслідкової діаграми

Категорія

Категорія причина

причина

причина

причина причина причина причина причина причина причина причина причина

причина

причина

причина причина

причина

Проблема якості (наслідок)

хребет

причина причина причина причина причина причина причина причина причина

причина

Категорія

причина

«мала кістка»

Іноді причиннонаслідкову діаграму звуть риб’ячим скелетом або діаграмою К. Ісікави

«велика кістка»

«середня кістка»

Категорія

Рис. 5.7 Фактори (причини)

4. 5. 6. 7. 8. 9.

150

Запишіть головні причини (категорії), що впливають на показник якості й обведіть їх. З’єднайте лініями («великими кістками») головні причини з «хребтом» (рис 5.10). Визначте і запишіть вторинні причини для вже записаних головних причин. З’єднайте лініями («середніми кістками») вторинні причини з «великими кістками» (рис. 5.11). Перевірте логічний зв’язок кожного причинного ланцюжка. Нанесіть усю необхідну інформацію і перевірте закінченість діаграми.


У сфері виробництва (принцип 5М)

Кадри (Manpower)

Методи (Methods) Проблеми якості

Виміри (Measurements)

Устаткування (Machines)

У сфері обслуговування (принцип 5Р)

Персонал (Ploples)

Матеріали (Materials) Процедури (Procedures) Проблема якості

Покупці (Patrons)

Навколишнє середовище (PI ACI)

Забезпечення (Provisions)

Рис. 5.8 Структура категорій діаграми

5.6. Області використання причинно!наслідкової діаграми 5.6.1. Розробка теоретичних основ для виявлення взаємозв’язків між причинами і результатом їх сумарного впливу Застосування причинно-наслідкової діаграми для керівників полягає в регулярному поповненні ними теоретичних знань щодо причин виникнення проблем якості, розв’язуваних у групах поліпшення якості. Для успішного вирішення проблем якості спочатку необхідно зрозуміти і всебічно вивчити теоретичні передумови, щоб потім використовувати їх для вироблення найкращої загальної думки з проблеми, що зацікавила. Кінцева мета оволодіння теоретичними знаннями — ідентифікація споконвічних основ виникнення проблем якості на виробництві.

151


«Хребет»

Показник якості

Рис. 5.9 Початковий крок побудови діаграми

Головна причина 1

Головна причина 2 «велика кістка»


Показник якості


Рис. 5.10 Відображення на діаграмі головних причин Фрагмент причиннонаслідкової діаграми, за допомогою якої аналізують причини поразки в спортивних змаганнях

ЗДОРОВ’Я Розслаблення

Поживність

ВІДПОЧИНОК

Калорійність

Розваги Час сну

ЇЖА Кількість

вторинні причини

СОН «середні кістки»

Глибина сну

Рис. 5.11 Відображення на діаграмі вторинних причин

152


5.6.2. Допомога у виявленні і подоланні опору проведенню необхідних змін Під час проведення коригувальних впливів причинно-наслідкова діаграма може бути корисна групам поліпшення якості під час обговорення альтернативних рішень, а також при методичному обмірковуванні виникнення можливого опору робочого і керівного персоналу з необхідності проведення тих чи інших корективів існуючого порядку виконання виробничих процедур. У тому випадку, коли необхідно зрозуміти причину і пояснити виникнення «феномену опору», група поліпшення якості може побудувати причинно-наслідкову діаграму з докладною розшифровкою етапів кожного коригувального впливу і можливих груп персоналу, що перешкоджають проведенню кожного впливу. На підставі цього полегшується завдання пошуку компромісного рішення для проведення поліпшуючих заходів.

5.6.3. Причинно!наслідкова діаграма. Узагальнення Результат процесу залежить від численних факторів, між якими існують відносини типу причина-результат. Можна визначити структуру або характер цих багатофакторних відносин завдяки систематичним спостереженням. Важко вирішити складні проблеми, не знаючи цієї структури, що являє собою ланцюг причин і результатів. Причинно-наслідкова діаграма — засіб, що дозволяє подати ці відносини в простій і доступній формі. Причинно-наслідкова діаграма не вказує на точну причину виникнення проблеми якості. В діаграмі вказуються її можливі причини, що мають вплив на проблему, а ступінь впливу тієї чи іншої причини повинен оцінюватися в процесі спільного обговорення в групі поліпшення якості чи між зацікавленими особами. Кількісна оцінка за рахунок виміру — наступний крок після складання

153


причинно-наслідкової діаграми, коли на підставі одержаних даних робиться висновок про правильність теоретичних міркувань, у іншому разі потрібно корегування первісної причинно-наслідкової діаграми.

5.7. Діаграми розсіювання Часто дві змінні випадкові величини бувають статистично пов’язані між собою. Статистичний зв’язок означає не твердий детермінований взаємозв’язок, як, наприклад, для струму і напруги в законі Ома, а зв’язок як взаємозалежність «у середньому».

5.7.1. Кореляція Розглянемо, наприклад, поведінку двох діаметрів Х и Y для деталей, що виточуються на токарному верстаті-автоматі. Кожний із двох діаметрів має своє розсіювання на безлічі деталей, але іноді виявляється, що пари значень Хi і Yi для i-деталі поводяться не абсолютно незалежно, а мають статистичний зв’язок, наприклад, меншим значенням Хi відповідають «у середньому» менші значення Yi і навпаки. Такий статистичний зв’язок називають кореляцією. Наявність кореляції не обов’язково означає причинно-наслідкову залежність Y від X чи навпаки. Можливо, на коливання обох цих величин впливає якась загальна причина. При вивченні кореляції обидві змінні X і Y рівнозначні, хоча вони можуть бути зовсім різними фізичними величинами і мати різну розмірність. Величина чи «ступінь» взаємозалежності випадкових величин X і Y визначається коефіцієнтом кореляції К, який можна оцінити з експериментальних даних за формулою

154


n

K=

∑(X i =1

n

∑(X i =1

i

i

− X cp ) (Yi − Ycp )

− X cp )

2

,

n

∑ (Y − Y i =1

i

cp

)

(1, n )

(5.1)

2

де

Хср і Ycp — вибіркові середні для множини значень Хi і Yi, ( i = 1, n ). Коефіцієнт кореляції (5.1) може мати значення від –1 до +1, причому додатне значення коефіцієнта кореляції означає додатну взаємозалежність Х і Y, тобто чим більше X, тим у середньому більше і Y, а від’ємні значення коефіцієнта кореляції означають від’ємну взаємозалежність X і Y, тобто меншим значенням Х в середньому відповідають великі значення Y і навпаки. Абсолютна величина коефіцієнта кореляції вказує на «ступінь зв’язку» перемінних X і Y, на ступінь близькості цього зв’язку до детермінованого, тобто до лінійного зв’язку без розкиду. Випадку повної детермінованої взаємозалежності відповідають значення К = 1 і К = –1. При цьому, якщо побудувати точки (Xi, Yi) на площині X, Y, то вони ляжуть точно на одну похилу пряму, причому при К = 1 пряма буде мати додатний, а при К = –1 — від’ємний нахил. Величина нахилу прямої при цьому не має значення і залежить від масштабу перемінних X і Y. Якщо взаємозв’язок змінних X і Y не абсолютно детермінований, то точки будуть відхилятися від цієї середньої лінійної залежності. При цьому абсолютна величина К може відрізнятися від 1. При К = 0 статистична взаємозалежність X і Y відсутня, тобто значення X поводяться в середньому зовсім незалежно від значень Y і навпаки (рис. 5.12).

155


Yi

К=0

відсутність кореляції

Xi

Рис. 5.12 Графічні приклади поведінки «хмари експериментальних точок» при різних значеннях коефіцієнта кореляції К (діаграми розкиду (розсіювання))

Помітимо, що саме поняття кореляції означає лінійний зв’язок. Якщо, наприклад, візьмемо навіть абсолютно детермінований зв’язок, але квадратичний, і розглянемо параболу то реальний зв’язок між X і Y, звичайно, буде і навіть абсолютно твердий відповідно до формули. Однак, якщо візьмемо ряд «вибіркових» значень Х в області додатних значень і такий же ряд в області від’ємних значень і обчислимо відповідні значення Y, то, підставивши всі ці значення у формулу (5.1), одержимо К = 0, тобто кореляції немає! Якщо додатні і від’ємні значення Х будуть не однаковими за абсолютною величиною, але в середньому симетричними щодо нуля, то формула (5.1) покаже дуже маленьке значення К, хоча в даному експерименті змінні X і Y мають абсолютно тверду взаємозалежність. На цю властивість особливо варто звернути увагу при аналізі даних. При графічному аналізі даних, що зветься «діаграмою розкиду або розсіювання», з розташування точок (Хi; Yi) добре помітні тільки порівняно високі коефіцієнти кореляції, більш високі, ніж 0,5 за абсолютною величиною (приклади на рис. 5.13). З іншого боку, для

156


цілей реального управління поводженням випадкового показника якості на виробництві рекомендується використовувати тільки випадки високої кореляції, з коефіцієнтом кореляції більш як 0,7 за абсолютною величиною. Yi

К = 0,6

слабка пряма кореляція

Xi

Yi

К = – 0,9 зворотна кореляція

Xi Рис. 5.13 Графічні приклади поведінки «хмари експериментальних точок» при різних значеннях коефіцієнта кореляції К (діаграми розкиду (розсіювання))

157


Звичайно коефіцієнт кореляції обчислюють для окремих виробів, при цьому досліджується кореляція між двома показниками якості, що вимірюються для кожного виробу окремо, тобто між двома індивідуальними показниками якості. Наявність істотної кореляції (додатної чи від’ємної) вказує на наявність якоїсь причини, що одночасно впливає на перший і другий індивідуальні показники якості. Однак при масовому виробництві продукції, виробленої партіями, можна обчислювати коефіцієнт кореляції між двома груповими показниками якості, що характеризують партії продукції. Такими груповими показниками якості можуть бути, наприклад, рівні невідповідностей двох визначених видів. Якщо для безлічі партій виділені два види рівнів невідповідностей, що можуть мати високу додатну кореляцію, то це вказує на існування загального фактора (причини), що викликає статистично пов’язані зміни цих двох видів невідповідностей. Тоді цей фактор повинний бути виявлений (якщо можливо) і встановлений таким, щоб мінімізувати обидва види невідповідностей.

5.7.2. Регресія

Регресія, на відміну від кореляції, припускає явну статистичну причинно-наслідкову залежність випадкової змінної y від випадкового чи невипадкового аргументу х. У цьому випадку для практичних цілей управління змінною у необхідно знати залежність середнього значення y від управляючого фактора х. При цьому (у найпростішому одновимірному випадку) звичайно передбачається, що середнє значення Y (математичне чекання) випадкової величини y лінійно залежить від управляючого фактора x: Y = A ⋅ x + B = µ y ( x ),

158

(5.2)


а випадкові індивідуальні значення y розподілені навколо цього середнього значення за нормальним законом з деякою дисперсією σ 2 : Yi = A ⋅ X i + B + ξi ,

(5.3)

ξi — нормально розподілена випадкова величина з нульовим середнім і дисперсією σ2, яка і визначає розкид індивідуальних значень близько середнього значення Y ( x) при даному х. Рівняння (5.3) звичайно називають лінією регресії y на х. Примітка. У більш загальному випадку замість (5.3) може передбачатися, що відома функція від y лінійно залежить від іншої відомої функції від х.

де

ϕ ( y ) = A ⋅ψ ( x ) + B , де

(5.4)

ϕ ( y ) і ψ ( x) повинні бути цілком відомі, наприклад:

ϕ ( y ) = ln y, ψ ( x ) = x2 , тоді

ln y = Ax 2 + B. Відповідно запишемо і (5.4): ln yi = AX i2 + B + ξi .

(5.4а)

Методика визначення коефіцієнтів А і В для лінії регресії при цьому збережеться. Для визначення коефіцієнтів регресії А і В необхідний набір експериментальних даних y:

159


Y1, Y2,…, Yn,

(5.5)

одержаних при відповідних значеннях управляючого фактора x: Х1, X2,…, Хn.

(5.6)

Іноді управляючий фактор x зберігає своє значення для ряду вимірюваних значень y, але це не відіграє ролі. Просто в (5.6) будуть значення, що збігаються. Важливо, щоб загальне число різних значень управляючого фактора x у (5.6) було не менш за 2. Оцінка коефіцієнтів регресії А и В проводиться за формулами: n

) ∑ A = i =1

( X i − M x ) (Yi − M y ) ;

n

∑(X i =1

i

− Mx)

) B = M y − Mx,

(5.7)

де Mx =

1 n ∑ Xi; n i =1

M y=

1 n ∑ Yi . n i =1

(5.8)

При цьому вибіркова дисперсія випадкової величини y відносно середнього значення (5.3), що залежить від x, обчислюється за формулою:

) ) D = σ y2 =

де

1 n (5.9) ∑ [Yi − Y ( X i )]2 , n − 2 i =1 ) ) Y ( X i ) = A ⋅ X i + B, а вибіркове середньоквадратичне відхилен-

ня визначається як квадратний корінь з (5.9). Після знаходження коефіцієнтів А і В можемо «щонайкраще» управляти значеннями y. Задаючи значення управляючого фактора

160


x, ми фактично керуємо середнім значенням показника якості y і знаємо його середньоквадратичне відхилення (точніше, оцінку цього відхилення).

5.8. Контрольні карти На практиці застосовується багато видів контрольних карт (КК) і, відповідно, методів управління технологічними процесами (ТП), які можна розбити на два класи, що істотно розрізняються за цілями і методами розрахунку. Клас КК Шухарта дозволяє визначити, чи знаходиться (знаходився) ТП у тому самому статистично стійкому стані в окремі періоди часу, чи було статистично значуще порушення цього стану. КК Шухарта можуть застосовуватися в двох видах завдань: 1) при аналізі стану ТП (зазвичай за минулий період часу) з метою виявлення дестабілізуючих впливів (факторів); 2) в процесі спостереження за поточним станом ТП чи зупинками його для регулювання ТП у разі потреби; попутно також можна виявляти дестабілізуючі фактори. Характерною відмінністю КК Шухарта є спосіб визначення контрольних границь. Вони визначаються на основі оцінки: в першому завданні — по тій же вибірці, у другому — по попередньому дослід) женню. Далі контрольні границі встановлюються на відстані –3 σ і ) +3 σ відповідно від «центра». Таким «центром» у першому завданні звичайно є вибіркове середнє, а в другому — цільове значення (зазвичай — центр поля допуску). Логіка роботи з контрольними границями проста: якщо точки на КК лежать усередині контрольних границь, то вважається, що всі коливання точок тут пояснюються тільки випадковими факторами. Якщо ж одна чи кілька точок виходять за контрольні границі, то вважається, що такі сильні відхилення неможливі за

161


рахунок тільки випадковості, тобто тут мається вплив невипадкового фактора. У першому завданні — це привід для виявлення такого фактора, у другому — привід для зупинки і (чи) регулювання ТП. Помітимо, що контрольні карти Шухарта і відповідні контрольні границі можуть бути розраховані не тільки для індивідуальних значень показника якості, але і для найпростіших вибіркових характеристик, наприклад, для середніх арифметичних значень малих вибірок, для медіан, для середніх квадратичних відхилень, розмахів і т. д. Однак загальною характерною рисою всіх цих карт є те, що контрольні границі за Шухартом не мають ніякого зв’язку з границями технічного допуску Тн і Тв. Таким чином, КК Шухарта у випадку другого завдання дозволяють підтримувати ТП у «найкращому можливому» стані, але який конкретно рівень якості (рівень невідповідностей) буде забезпечений при цьому заздалегідь гарантувати не можна. Тому КК Шухарта застосовуються для стабілізації ТП (у другому завданні), але не для приймання продукції протягом ТП. Клас приймальних КК за результатами вимірів періодично взятих вибірок дозволяє приймати рішення про задовільний чи незадовільний стан ТП з урахуванням границь поля допуску, тобто з урахуванням забезпечення вимог до рівня невідповідностей. У випадку задовільного стану здійснюється одночасне приймання продукції, зробленої за період від попередньої до дійсної вибірки. При вирішенні питання про незадовільний стан ТП (за результатами даної вибірки) уся продукція, зроблена за період з попередньої до дійсної вибірки, повинна бути перевірена (розбракована) по даному показнику якості. Таким чином, цей вид КК дозволяє відмовитися від окремої процедури приймального статистичного контролю, забезпечуючи на виході ТП рівень невідповідностей не більш установленого нормативного значення якості NQL (Normal Quality Level).

162


Приймальні КК також мають контрольні границі, але вони розраховуються на основі звуження границь технічного допуску [Тн, Тв]. Величина звуження залежить від «характеристики, що відслідковується«: вибіркове середнє чи медіана і т. п., а також від нормативного рівня невідповідностей NQL, що повинний бути забезпечений при роботі з такими контрольними картами. Таким чином, для приймальних контрольних карт контрольні приймальні границі залежать від границь технічного допуску і завжди вужчі за ці границі. Примітка. Іноді застосовують комбіновані контрольні карти (називані також модифікованими КК Шухарта). На цих картах нанесені як границі з карт Шухарта, так і приймальні контрольні границі.

5.8.1. Види контрольних карт

Отже, призначенням будь-яких КК є відстеження поводження ТП, а саме, поводження кривої щільності розподілу, тобто відстеження параметрів цієї кривої: µ (центра настроювання ТП), а іноді і σ («ширини» Гаусової кривої). Варто помітити, що величина σ завичай визначається точністю устаткування, тобто є досить стабільною величиною. Однак, якщо є небезпека несподіваного збільшення σ, наприклад, через ослаблення кріплення чи деталей пристосувань при механообробці, то за величиною σ також варто спостерігати. Робити це можна по тих самих вибірках, але для цього потрібно ще одна контрольна карта, що ведеться паралельно з першою. Цю пару паралельних контрольних карт звичайно називають «подвійною контрольною картою». Отже, будь-який вид КК відслідковує або µ, або σ для розподілу даного показника якості. Відстеження кожного з цих двох параметрів можливо за допомогою декількох статистичних функцій, або, як їх називають, «статистик».

163


Відстеження µ можливе за допомогою: індивідуальних значень; середніх арифметичних значень для «миттєвих вибірок» (рис. 5.14); медіан1. Відповідні три види контрольних карт еквівалентні в сенсі мети застосування, але мають різні характеристики. Точніше за все відслідковує поточне значення µ карта середніх арифметичних ( X — карта), але для її застосування потрібно обчислювати середнє арифметичне для кожної миттєвої вибірки, що береться, і наносити обчислене значення на карту. Це, як правило, вимагає застосування кишенькових мікрокалькуляторів. Карта медіан (М-карта) уступає за точністю карті середніх арифметичних при тому самому обсязі вибірок, тому що медіана як випадкова величина має більший розкид, ніж середнє арифметичне. Але медіана не вимагає обчислень, а точність тут іноді може бути скомпенсована обсягом вибірок. Карта індивідуальних значень уступає за точністю карті медіан, тому що індивідуальні значення мають більший розкид ніж середнє арифметичне і медіана, але ця карта є найпростішою. Варто підкреслити, що кожна з цих трьох видів карт може бути чи картою Шухарта, чи приймальною. Але при цьому розраховуватися вони будуть по-різному. Карта Шухарта середніх арифметичних значень і приймальна контрольна карта середніх арифметичних значень — це карти, що суттєво розрізняються як за призначенням, так і за розрахованими контрольними границями. • • •

1

Медіаною при непарному числі вибіркових значень є середнє (центральне) за величиною значення, а при парному числі вибіркових значень — середнє арифметичне від двох середніх за величиною вибіркових значень. Завичай для медіан використовують вибірку непарного обсягу, щоб уникнути обчислень.

164


На рис. 5.14 зображені ті самі результати спостережень за ТП у вигляді двох КК: карти Шухарта середніх арифметичних значень і приймальної контрольної карти середніх арифметичних значень. У даному випадку контрольні границі для карти Шухарта виявилися ширшими ніж для приймальної контрольної карти. Тому в момент часу t’ карта Шухарта не виявляє виходу ТП зі статистично стійкого стану. Однак приймальна карта сигналізує про неприпустиме відхилення середнього арифметичного значення в момент часу t’. Технологічний процес зупинений для настроювання, а продукція від попередньої вибірки до вибірки в момент часу t’ піддана суцільному розбраковуванню, тому що є небезпека, що рівень невідповідностей перевищив заданий норматив NQL. На рис. 5.15 також зображені дві подібні карти, але ситуація зворотна. У момент часу t’’ карта Шухарта фіксує викид зі статистично стійкого стану. Але з точки зору приймання продукції (приймальна контрольна карта, див. нижче) ця зміна ТП не суттєва, тобто при такому викиді ТП буде забезпечувати рівень невідповідностей не вище заданого значення NQL. Така ситуація характерна для випадку, коли технологічний процес має значний запас по точності. Відстеження σ можливе за допомогою: • середніх квадратичних відхилень (S-карти); • розмахів (R-карти). Ці два види КК теж еквівалентні за призначенням. Перший переважніше за точністю, але вимагає застосування кишенькових мікрокалькуляторів. Другий вид КК не вимагає складних обчислень, потрібно визначати лише різницю між максимальним і мінімальним вибірковими значеннями. Тепер перейдемо до розрахунку і застосування перелічених класів і видів контрольних карт.

165


Рис. 5.14 Контрольна карта Шухарта (угорі) і приймальна контрольна карта (унизу) для середніх арифметичних значень миттєвих вибірок: Тн, Tв — нижня і верхня границі допуску; НКГ, ВКГ — нижня і верхня контрольні границі; Ц — цільове значення, у даному випадку центр поля допуску

166


Рис. 5.15 Контрольна карта Шухарта (угорі) і приймальна контрольна карта (унизу) для середніх арифметичних значень миттєвих вибірок: Тн, Тв — нижня і верхня границі допуску; НКГ, ВКГ — нижня і верхня контрольні границі; Ц — цільове значення (центр поля допуску)

167


5.8.2. Контрольні карти Шухарта з однією вибіркою

Назва цієї карти досить умовна, вона введена Е. Шилінгом. Іноді беруть кілька послідовних вибірок, але суть полягає в тім, що усі виміри «звалюють в одну купу» і з ними поводяться як з однією вибіркою. Ці КК застосовуються, як правило, на етапі попереднього дослідження ТП. Основна мета застосування цих карт — виявлення істотних (невипадкових) дестабілізуючих факторів. Обсяг вибірки — не менш 20 виробів. Брати ці вироби слід випадковим чином протягом періоду часу, що нас цікавить. Природно, що протягом цього періоду на ТП не повинні впливати явно відомі (вивчені раніше) дестабілізуючі фактори. Тоді застосування цієї КК, можливо, дозволить виявити нові, невідомі раніше дестабілізуючі фактори. Для отриманої вибірки Х1 ,.., Хі …, Хп одержують оцінки ) ) µ іσ. Далі будують контрольну карту. На осі часу розташовують точки, що відповідають моментам часу вибіркових виробів. Можлива нумерація осі не в одиницях часу, а в номерах виробів. На вертикальній осі відзначають три значення: ) • центральну лінію (оцінку ЦНТП) µ ; ) ) • нижню контрольну границю (НКГ) µ — 3 σ , ) ) • верхню контрольну границю (ВКГ) µ + 3 σ . Звичайно центральну лінію проводять суцільною лінією, а контрольні границі — пунктирними. Після цього на графік наносять експериментальні точки. Ухвалення рішення. Якщо всі точки знаходяться усередині ліній контрольних границь, то говорять, що ТП знаходиться в статистично стійкому (керованому) стані. Це означає, що у відповідний період часу на ТП не впливали невипадкові дестабілізуючі фактори. Якщо одна чи кілька точок лежать за межами контрольних границь, то вважається, що у відповідні моменти часу на ТП

168


впливали якісь невипадкові дестабілізуючі фактори (моменти t’ і t’’ на рис.5.16). Ці фактори і повинні бути виявлені, щоб надалі їх якось врахувати і компенсувати. Однак зробити це для минулого періоду часу практично неможливо, якщо заздалегідь не була передбачена фіксація умов ходу ТП. Тому перед використанням цієї КК Шухарта варто розробити спеціальний контрольний листок, у якому поряд з чисельними даними варто передбачити стовпчик для фіксації «підозрілих» факторів. Якщо цей контрольний листок буде заповнений і на його основі побудована КК Шухарта, то тоді для точок, що «вилетіли», можна подивитися величини «підозрілих» факторів. Тоді один з «підозрілих» факторів може бути зафіксований як такий, що незначно впливає на причини викидів. При необхідності експеримент може бути повторений у «активному» режимі зі спеціальною зміною даного можливого фактора.

Рис. 5.16 Контрольна карта Шухарта з однією вибіркою

169


Примітка. Іноді для «збільшення чутливості» на КК Шухарта ) ) контрольні границі проводять на відстані не 3 σ , а 2 σ від центральної лінії. При цьому КК розпізнає і більш слабкі зсуви ЦНТП з якоїсь невипадкової причини. Однак у цьому випадку зросте також імовірність «помилкової тривоги«, тому що при стабільному ході ТП без зсуву центра настроювання 4,54 % значень випадкової вели) ) ) ) чини попадає за границі µ — 2 σ , µ + 2 σ , що значно вище ) ) ) ) величини 0, 27 % для випадку µ — 3 σ , µ + 3 σ .

5.8.3. Контрольні карти Шухарта з декількома вибірками

Цей різновид КК має, мабуть, найбільше поширення на практиці і служить уже для регулювання ТП, хоча і виявлення дестабілізуючих факторів тут також можливо. Статистична стійкість ТП тут визначається по періодичних ) ) оцінках µ , а іноді — і σ (в останньому випадку ) ) використовуються подвійні КК). Оцінки µ і σ одержують по миттєвих вибірках. Статистичну стійкість параметра визначають звичайно щодо заданого цільового значення Ц (найчастіше — центра ) допуску). Для спостереження за параметром µ по кожній миттєвій вибірці визначають середнє арифметичне (КК середніх арифметичних, X -карта) чи медіану (КК медіан, М-карта). Контрольні границі при цьому розраховують на основі етапу попереднього дослід) ження, тобто на основі одержання оцінки σ поперед, процедура її одержання описана нижче. Статистичну стійкість параметра σ визначають щодо ) значення σ поперед. Для спостереження за параметром σ (якщо воно проводиться) по кожній миттєвій вибірці визначають вибіркове середньоквадратичне відхилення S (КК середніх квадратичних

170


відхилень, S-карти) чи розмах R (КК розмахів, R-карти). Контрольні границі при цьому розраховують також на основі поперед) ньої оцінки σ поперед. Вибір виду КК визначається можливістю оперативних обчислень на місці ведення КК. Якщо є можливість таких обчислень (простіше за все за допомогою мікрокалькулятора), то переважно застосовують X -карту подвійну ( X -S)-карту. Якщо можливостей оперативного обчислення немає, то застосовують або М-карту, або подвійну (М-R)-карту. Можливі, утім, й інші сполучення для подвійних карт, але їх розумність з точки зору практики варто обґрунтувати. На етапі попереднього дослідження необхідно одержати оцін) ку σ поперед. Для цього по декількох миттєвих вибірках виробів ) робляться оцінки σ . Обсяг цих вибірок бажано брати не меншими за 10, однак тут істотне виконання умови «миттєвості«, кількість вибірок бажано взяти таким, щоб охопити по можливості всі припустимі стани ТП (комбінації різних факторів). Однак усі ці стани повинні відповідати нормальному ходу ТП, а не аномальному. Далі бе) реться середнє арифметичне значення від отриманих оцінок σ — це ) і буде σ поперед. Примітка. Існують методи розрахунку КК, коли на попереднь) ому етапі визначають середній розмах — Rсp замість σ поперед. Однак свідомо не рекомендуємо цього робити: це, звичайно, простіше, але на етапі попереднього дослідження поспішати нікуди, адже це не оперативна обробка результатів миттєвої вибірки. А середній роз) мах Rсp уступає характеристиці σ поперед. Розрахунок контрольних границь. У розрахунку контрольних границь використовуються коефіцієнти Α1 , Α2 , В й D, наведені в табл. 5.1. Усі ці коефіцієнти залежать від обсягів миттєвих вибірок, що далі будуть використовуватися при веденні контрольних карт.

171


Таблиця 5.1 Коефіцієнти для розрахунку контрольних границь Обсяг вибірок n при веденні статистичного регулювання по кількісній ознаці

172

Коефіцієнти для розрахунку контрольних границь на контрольних картах

X "карта

М"карта

S"карта

R"карта

Б1

А2

B

D

2

2,121

2,121

3,267

3,685

3

1,732

2,171

2,568

4,358

4

1,500

1,880

2,266

4,699

5

1,342

1,082

2,089

4,917

6

1,225

1,535

1,970

5,078

7

1,134

1,421

1,882

5,202

8

1,061

1,330

1,815

5,307

9

1,000

1,253

1,761

5,394

10

0,949

1,189

1,716

5,470

11

0,905

1,134

1,679

5,534

12

0,866

1,035

1,646

5,594

13

0,832

1,043

1,618

5,648

14

0,802

1,005

1,584

5,697

15

0,775

0,971

1,572

5,739

16

0,750

0,940

1,552

5,782

17

0,728

0,912

1,534

5,820

18

0,707

0,086

1.518

5,853

19

0,688

0,862

1,503

5,891

20

0,671

0,841

l,480

5,920


Нижні контрольні границі (НКГ) і верхні контрольні границі (ВКГ) розраховуються за наведеними нижче формулами. Для карти середніх арифметичних ( X -карти):

) НКГ = Ц — Α1· σ поперед; ) ВКГ = Ц + Α1· σ поперед. Для карти медіан (М-карти):

) НКГ = Ц — А2· σ поперед; ) ВКГ = Ц + А2· σ поперед. Для карти середніх квадратичних відхилень (S-карти)

) ВКГ = В · σ поперед. Для карти розмахів (R-карти)

) ВКГ = D · σ поперед. Тут також як і в КК Шухарта з однією вибіркою можливе проведення контрольних границь для X -карти і М-карти на відстані ) 2 σ від Ц. Це відповідає зменшенню в 1,5 рази коефіцієнтів А1 і А2. Рекомендації з вибору періодичності вибірок. Періодичність контролю T залежить від конкретної специфіки даного ТП і визначається наступними факторами: • реальною можливістю узяття вибірок через визначені періоди часу; • швидкістю розладнання (період T повинен бути меншим за період часу, впродовж якого ТП може розладнатися більш ніж на 1/4 частину поля допуску); • середнім часом між розладнаннями, що спостерігаються, з різних причин: період T повинний бути істотно меншим за цей час;

173


•

втратами від випуску невідповідної продукції у випадку, якщо відбувається розладнання, що не виявляється до кінця періоду T, відповідні втрати повинні бути прийнятними, у противному випадку варто зменшити T. Варто помітити, що зазначені обмеження в деяких випадках роблять період T настільки малим, що статистичне регулювання втрачає сенс. У цьому випадку можна спробувати застосувати інші методи регулювання ТП, наприклад, на основі активного контролю. Ведення КК і прийняття рішень. Тут схоже на КК Шухарта з однією вибіркою, але центральною лінією тут буде цільове значення Ц, а не ЦНТП, як для КК Шухарта з однією вибіркою. Якщо точки на КК лежать у межах контрольних границь, то вважається, що ТП знаходиться в статистично стійкому (керованому) стані з центром настроювання за цільовим значенням Ц й не має потреби в підстроюванні. Якщо точка на X -карті чи М-карті виходить за контрольні границі, то вважається, що в даний момент на ТП подіяв якійсь дестабілізуючий невипадковий фактор, тому що відхилення від Ц дуже суттєве. Цей фактор потрібно визначити і зафіксувати, якщо він невідомий, а ТП варто зупинити і (чи) підладнати. Якщо точка на S-карті чи R-карті виходить за межі верхньої контрольної границі, то це свідчить про зниження точності (збільшення розкиду) ТП. При цьому варто зупинити ТП і з’ясувати причини цього. Іноді приводять також нижню контрольну границю для S-карти чи для R-карти. У звичайному стані точки не можуть опуститися нижче за цю границю, але якщо це відбулося, то швидше за все мається помилка у вимірах. Якщо ж це не помилка, то варто зацікавитися цим чудовим фактом: а чому зросла точність ТП? Чи не можна з’ясувати причини цього і постаратися їх використовувати надалі? На рис. 5.17 наведений приклад ведення подвійної ( X -S)карти. У момент t′ відбулася розладнання ТП за параметром («попливло настроювання»). Після зробленого регулювання ТП був у

174


стійкому стані до моменту t″, коли S-карта показала збільшення розкиду. Причина — ослабнуло затягування супорта.

Рис. 5.17 Ведення подвійної ( X 6S)6карти

175


5.8.4. Характеристики КК Шухарта і управління ними

Цей розділ рекомендується тим, хто хоче глибше зрозуміти сутність роботи КК Шухарта. Як випливає зі сказаного вище, КК Шухарта, власне кажучи, виконує завдання перевірки гіпотези: • процес у момент узяття миттєвої вибірки знаходиться в настроєному стані (тобто ЦНТП збігається з Ц), проти альтернативної гіпотези: • процес змістився по настроюванню (тобто ЦНТП істотно не збігається з Ц). При виконанні подібних завдань перевірки статистичних гіпотез завжди маються статистичні помилки чи ризики. Ці ризики виникають через випадковість вибіркових значень, котрі можуть істотно відрізнятися від середніх величин. Ризик першого роду чи α-ризик дорівнює ймовірності відкинути основну гіпотезу, коли насправді вона вірна, тобто ризик α дорівнює ймовірності ухвалення рішення про розстроювання процесу, у той час як насправді ЦНТП знаходиться на цільовому значенні Ц. Іноді цей ризик називають «ризиком помилкової тривоги». Ризик другого роду чи β-ризик дорівнює ймовірності прийняти основну гіпотезу, коли насправді вона не вірна. Тобто ризик β дорівнює ймовірності прийняття рішення про правильне настроювання процесу, у той час коли насправді ЦНТП змістився по настроюванню (завичай на величину σ для індивідуальних значень, що спостерігаються). Іноді цей ризик називають «ризиком пропуску сигналу». Збільшення обсягу вибірки дозволяє зробити обидва ризики досить малими. Продемонструємо це для найпоширенішої КК Шухарта — карти вибіркових середніх ( X -карти). Для вимірюваної характеристики (вибіркового середнього X) ризик α визначається як імовірність випадання точки X за межі контрольних границь.

176


Розподіл X

Розподіл Х

Рис. 5.18. Розрахунок ризику α

Середнє арифметичне X від вибіркових нормально-розподілених значень Хі також є випадковою величиною. Ця випадкова величина х, як відомо, має нормальний розподіл з тим же математичним очікуванням, що і розподіл індивідуальних значень Хі, а середнє квадратичне відхилення для X в n раз менше σ ніж для Хі (рис. 5.3):

σx =

σ n

,

де

σх — середнє квадратичне відхилення для значень X . Контрольні границі (НКГ і ВКГ для X ) проводяться завичай на відстані 3σх, а в більш загальному випадку — на відстані K ⋅σ x = K

σ n

177


від центра допуску Ц. Тоді для розподілу вибіркових середніх X імовірність випадання значень X за межі НКГ чи ВКГ чисельно дорівнює площі «хвостів» функції щільності розподілу X , заштриховані на рис. 5.4. Наведемо результати цих розрахунків у табл. 5.2. Таблиця 5.2 Ризик α при різних значеннях К Коефіцієнт К

1,5

2,0

2,5

3,0

Ризик α

0,1336

0,0456

0,01242

0,0027

Таким чином, проводячи контрольні границі на відстані 2 σ X чи

3 σ X , ми фактично змінюємо значення ризику «помилкової тривоги».

Розрахуємо тепер ризик пропуску сигналу про розладнання. Для цього припустимо, що процес «розладився вниз» на величину σ від цільового значення Ц (рис. 5.19).

Розподіл X

σ

K σn

Рис. 5.19 Розрахунок ризику β

178

K σn


Тоді ризик β дорівнює ймовірності попадання випадкової величини X в інтервал [НКГ, ВКГ]. На рис. 5.19 видно, що ця ймовірність, що дорівнює заштрихованій площі під кривою, залежить як від коефіцієнта К, так і від обсягу вибірки n. Наводимо результати цих розрахунків у таблиці. Як видно з табл. 5.3, при будь-якому обраному значенні коефіцієнта К ризик β убуває при збільшенні n. Таким чином, при розрахунку КК Шухарта для вибіркових середніх можна рекомендувати наступний алгоритм дій: • по табл. 5.2, встановлюючи прийнятне значення ризику α, вибирають значення коефіцієнта К; • по табл. 5.3 для обраного К й прийнятного значення ризику β вибирають значення обсягу вибірки n; • розраховують НКГ і ВКГ, при цьому якщо К не дорівнює 3, то значення коефіцієнта А1 змінюють на A1' : A1' = A1 ⋅

K . 3

Реально обсяг вибірок n визначається також припустимою трудомісткістю вимірів, також обмеженнями «миттєвості» вибірок: ТП не повинен за час узяття вибірки «розладнатись» більш як на ) 1/4 частину оціненого значення σ поперед. Ці думки в реальній ситуації можуть змусити поступитися значеннями ризиків і збільшити їх. Таблиця 5.3 Значення ризику β для різних значень К і п Коефіцієнт К

n 1,5

2,0

2,5

3,0

1

0,6852000

0,8400000

0,9331900

0,9771900

2

0,5323283

0,7205532

0,8610209

0,9434844

3

0,4076925

0,6055184

0,7784427

0,8973247

179


Продовження табл. 5.3 Коефіцієнт К

n 1,5

180

2,0

2,5

3,0

4

0,3084900

0,4999900

0,6914900

0,8412900

5

0,2311335

0,4067678

0,6039678

0,7772335

6

0,1715196

0,3267242

0,5200931

0,7087645

7

0,1262652

0,2595123

0,4421182

0,6382333

8

0,0922417

0,2039873

0,3714298

0,5680613

9

0,0667900

0,1586900

0,3084900

0,4999900

10

0,0484377

0,1228608

0,2541743

0,4355903

11

0,0346930

0,0941300

0,2072683

0,3758557

12

0,0249080

0,0718158

0,1678082

0,3214493

13

0,0176679

0,0542238

0,1345464

0,2724969

14

0,0125570

0,0409658

0,1074667

0,2294511

15

0,0088654

0, 0306352

0,0851127

0,1916006

16

0,0062900

0,0227900

0,0667900

0,1586900

17

0,0044127

0,0169658

0,0524332

0,1309302

18

0,0031062

0,0125255

0,0408803

0,1072868

19

0,0021777

0,0092175

0,0316493

0,0873662

20

0,0014572

0,0068194

0,0244340

0,0706910

21

0,0010423

0,0049688

0,0187438

0,0568809

22

0,0007188

0,0036050

0,0142734

0,0455676

23

0,0004983

0,0026275

0,0108234

0,0362527

24

0,0002920

0,0018971

0,0082155

0,0287635

25

0,0000000

0,0012900

0,0062900

0,0227900

26

0,0000000

0,0009929

0,0047057

0,0179380


Закінчення табл. 5.3 Коефіцієнт К

n 1,5

2,0

2,5

3,0

27

0,0000000

0,0007015

0,0035362

0,0140439

28

0,0000000

0,0005070

0,0026665

0,0109619

29

0,0000000

0,0003197

0,0019938

0,0085609

30

0,0000000

0,0002128

0,0014266

0,0067227

Контрольні запитання до розділу 5 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.

Мозковий штурм. Метод Делі. Методи японських груп якості. Методи збору інформації. Стратифікація. Аналіз Парето. Схема Ісікави. Діаграма розсіювання. Контрольні карти.

181


Розділ 6 СТАТИСТИЧНЕ УПРАВЛІННЯ ПРОЦЕСАМИ (SPC)

6.1. Введення в безупинне удосконалювання і статистичне управління процесами Щоб процвітати в сьогоднішньому економічному кліматі, організації виробників, постачальників і дилерів повинні бути віддані безупинному удосконалюванню. Організації повинні постійно шукати більш ефективні шляхи для виробництва продуктів і послуг. Необхідно безупинно підвищувати рівень якості цих продуктів і послуг. Вони повинні фокусувати увагу на споживачах, зовнішніх і внутрішніх, і зробити їхнє задоволення першою метою бізнесу. Щоб виконати це, кожен член організації повинен бути спрямований на удосконалювання і використання ефективних методів. Статистичне управління процесами (Statistical process control) описує кілька основних статистичних методів, що можуть бути використані, щоб зробити зусилля в удосконалюванні більш ефективними. Для виконання різних завдань потрібні різні рівні розуміння. Дані матеріали адресовані практикам і менеджерам, що починають використовувати статистичні методи. Вони також спрямовані на те, щоб освіжити на основі цих методів знання тих, хто вже зараз застосовує більш розвинуті прийоми. Основні статистичні методи, пропоновані у цьому розділі, включають тільки ті з них, що пов’язані зі статистичним управлінням процесами й аналізом відтворюваності процесів.

182


Дані матеріали дають деякі основи управління процесами, пояснюють кілька важливих понять, таких як звичайні й особливі причини змінності, і вводять контрольні карти, що можуть бути дуже ефективним засобом для аналізу процесу і контролю за ним, а також описують конструкцію і використання контрольних карт для кількісної оцінки (кількісні чи обмірювані дані). Також описується поняття відтворюваності процесу й обговорюються завичай застосовувані індекси і коефіцієнти. Перед початком основного обговорення відзначимо шість поданих нижче пунктів: 1. Обробка даних і застосування статистичних методів для їхньої інтерпретації не замикаються на собі. Загальною метою повинне бути поглиблення розуміння читачем власних процесів. Дуже легко стати технічним експертом без реалізації будь-яких удосконалень. Здобуті знання повинні стати базою для дій. 2. Основні поняття у вивченні змінності і застосуванні статистичних сигналів для підвищення ефективності можуть бути застосовані до будь-якої області. Такими областями можуть бути цехова робота чи робота в офісі. Прикладами є верстати (характеристики продуктивності), бухгалтерія (частота помилок), оптовий продаж, аналіз відходів (частота браку), комп’ютерні системи (характеристики продуктивності) і менеджмент матеріалів (час переходів). Даний розділ сфокусований на цеховій роботі. 3. SPC існує для статистичного управління саме процесами. На жаль, в Європі, у Північній Америці статистичні методи завичай застосовувались до виробів, а не до процесів. Застосування статистичних прийомів до управління процесом виготовлення продукції (таких як деталі) повинне бути тільки першим кроком. Поки процеси, з яких складаються етапи виготовлення продукції, не стануть фокусом наших зусиль, повна потужність

183


4.

5.

6.

цих методів для поліпшення якості, підвищення продуктивності і зниження витрат не може бути реалізована. Для реального розуміння даного предмету необхідне повне володіння ситуаціями по управлінню процесами. Вивчення реальних випадків на власному чиємусь робочому місці з практики подібної діяльності буде важливим доповненням до справи. Однак ніщо не може замінити власну роботу над інформацією з поточного процесу. Цей матеріал повинен розглядатися як перший крок в оволодінні статистичними методами. Він дає опорні правила, що працюють у багатьох випадках. Однак існують винятки, коли не слід сліпо застосовувати ці правила і пункти. Посібник не замінить для практика необхідності підвищувати свої знання у галузі теорії і практики вживання статистичних методів при управлінні промисловими процесами. Коли потреби в застосуванні статистичних методів виходять за рамки матеріалу посібника, читачу рекомендується звернутися до консультантів, що мають належні знання і досвід у статистичній теорії. Вимірювальні системи надзвичайно важливі для належного аналізу даних. Вони повинні бути добре вивчені до початку збору даних про процес. Коли такі системи виходять зі стану статистичної керованості чи їхня змінність складає істотну частку повної змінності даних про процес, то це може призвести до неправильних рішень. Для цілей даного посібника передбачається, що ці системи знаходяться в керованому стані і не є джерелами значних відхилень у даних.

6.2. Попередження замість виявлення У минулому виробник завичай покладався на виробництво для того, щоб створити продукт, і на контроль кінцевого продукту, щоб

184


відбракувати вироби, що не відповідають вимогам. У спірних ситуаціях робота часто перевірялася і переперевірялася, щоб відловити помилки. В обох випадках застосовувалася стратегія виявлення, що є збитковою, оскільки вимагає витратити час і матеріали на продукти і послуги, що не завжди виявляються придатними. Набагато більш ефективно уникати браку, у першу чергу, не роблячи марного продукту, — це стратегія попередження. Стратегія попередження виглядає дохідливою, навіть очевидною, для більшості людей. Вона легко виражається в гаслах типу «Роби правильно з першого разу». Однак гасел недостатньо. Що особливо необхідно, так це розуміння елементів системи статистичного управління процесами. Їх можна розглядати як відповіді на наступні питання: • Що розуміється під системою управління процесом? • Як змінність впливає на вихід процесу? • Як статистичні прийоми можуть показати, чи проблема має локальний характер, чи торкається більш широкого оточення системи? • Що розуміється під процесом, що знаходиться в статистично керованому стані? • Що означає, що процес відтворюваний? • Що є цикл безупинного удосконалювання і яку роль відіграє в ньому управління процесом? • Що таке контрольні карти і як вони використовуються? • Яка вигода може очікуватися від застосування контрольних карт?

6.3. Система управління процесом Система управління процесом може бути описана як система зі зворотним зв’язком. Для наступного обговорення важливі чотири елементи цієї системи, що подані нижче.

185


Модель системи управління процесами зі зворотним зв'язком «Голос» процесу Статистичні методи Персонал, обладнання, матеріали технології, навколишнє середовище ⇑ на вході

Методи роботи/ поєднання ресурсів

⇑ процес/система

продукти або послуги

⇑ на виході

Споживачі

Визначення змін, вимог та очікувань

«Голос» споживачів

Рис. 6.1 Система управління процесом

Процес. Під процесом ми розуміємо повну сукупність постачальників, виробників, устаткування, вхідних матеріалів, методів і навколишнього середовища, людей, що працюють разом, щоб створити продукт, і споживачів, що використовують цей продукт (рис. 6.1). Загальна ефективність процесу залежить від зв’язку між постачальником і споживачем, від способу, яким чином процес розробляється і впроваджується, і від способу, яким чином він функціонує і керується. Інша частина системи управління процесом корисна, тільки якщо вона дає внесок або в підтримку рівня найвищої якості, або у підвищення загальної ефективності процесу. Інформація про ефективність. Багато інформації про реальну ефективність процесу може бути отримано при вивченні виходу процесу. Однак найбільш корисна інформація про ефективність процесу виникає при розумінні самого процесу і його внутрішньої змінності. Кінцевим фокусом уваги повинні бути характеристики

186


процесу (такі як температура, тривалість циклів, вмотивованість персоналу, плинність його, запізнення і різні зупинки ходу процесу). Нам необхідно визначити цільові значення для цих характеристик і параметрів, що приведуть до найбільш продуктивної роботи, і потім визначити, наскільки близько чи далеко від них ми знаходимося. Якщо ця інформація збирається й інтерпретується правильно, вона може показати, чи йде процес звичайним чи незвичайним чином. Потім повинні бути початі належні дії, якщо необхідно або скорегувати процес, або тільки що зроблений продукт. Якщо дії необхідні, то вони повинні бути своєчасними і правильними, інакше зусилля по обробці інформації будуть марними. Дії над процесами. Дії над процесами частіше найбільш економічні в тих випадках, коли вони починаються, щоб запобігти сильним відхиленням важливих характеристик (процесу чи продукту) від їхніх цільових значень. Цим підтримується стабільність і змінність процесу в прийнятних межах. Така дія може складатися із змін операцій (наприклад, навчанні оператора, зміні властивостей вхідних матеріалів і т. д.) чи більш глибоких елементів самого процесу (наприклад, устаткування, що може вимагати поліпшення, чи того, як люди зв’язуються і взаємодіють між собою, чи розробки процесу в цілому, завдяки чому процес може бути чуттєвим до змін температури чи вологості в цеху). Наслідки дій повинні фіксуватися, і при необхідності повинні проводитися подальші аналіз і дії. Дії над продуктом. Дії над продуктом частіше найменш економічні, коли вони обмежуються виявленням і виправленням невідповідних продуктів без звертання до корінних проблем процесу. На жаль, якщо в даний момент продукт істотно не відповідає вимогам споживача, то може бути необхідне сортування усієї виготовленої продукції і бракування чи переробка всіх невідповідних виробів. Це повинно продовжуватися доти, доки не будуть виконані і перевірені необхідні коригувальні дії над процесом, чи доки не будуть змінені специфікації для продукту.

187


Очевидно, що контроль, супроводжуваний діями тільки над виходом, є поганою заміною ефективного процесу менеджменту. Такі дії повинні застосовуватися тільки як тимчасові для нестабільних чи невідтворних процесів. Тому всі подальші міркування фокусуються на таких діях, що коректують сам процес.

6.4. Змінність — варіації: звичайні та особливі причини Щоб ефективно використовувати дані вимірювань по управлінню процесом, важливо розуміти поняття змінності або варіацій, проілюстроване на рис. 6.2. Ніякі два продукти чи дві характеристики не можуть бути абсолютно ідентичними, оскільки будь-який процес містить багато джерел змінності. Розходження між продуктами можуть бути великими, а можуть бути і безмірно малими, але вони завжди присутні. Наприклад, діаметр виточеного вала піддається потенційній варіації від верстата (зазори, знос підшипників), інструменту (стійкість, швидкість зносу), матеріалу (діаметр, твердість), оператора (подача деталі, точність центрування), обслуговування (змащення, заміна зношених деталей) і навколишнього середовища (температура, сталість джерела енергії). Інший приклад — час заповнення накладної може мінятися залежно від людей, що виконують окремі кроки, надійності використовуваного ними устаткування, точності і чіткості заповнення, прийнятої процедури й обсягу інших робіт в офісі. Деякі причини змінності процесу породжують короткочасні розходження між одиницями, наприклад, люфти і зазори у верстаті і його пристосуваннях чи точність роботи бухгалтера. Інші причини змінності мають тенденцію створювати зміни в продукті тільки протягом тривалих інтервалів часу, наприклад, поступово, як при зносі

188


інструменту чи верстата, як при процедурних змінах, як при змінах навколишнього середовища, таких як коливання джерел енергії. Тому інтервал часу й умови, при яких робилися виміри, будуть впливати на розміри загальної змінності. З погляду мінімальних вимог питання змінності часто спрощують: деталі з розмірами усередині допусків прийнятні, а деталі, що виходять з допусків, неприйнятні, звіти, зроблені вчасно, прийнятні, а запізнені — неприйнятні. Однак для управління будь-яким процесом і зниження його змінності зміни повинні бути простежені назад до їхніх причин. Першим кроком є поділ між звичайними й особливими причинами змінності. Хоча індивідуальні обмірювані значення можуть бути усі різні, при групуванні вони утворять структуру, що може розглядатися як розподіл (рис. 6.2). Цей розподіл може бути охарактеризований через: • положення (типове значення), • розкид (відстань між найбільшим і найменшим значеннями), • форму (структуру варіацій — чи має симетрію, скошеність і ін.). До звичайних причин належать численні джерела змінності в процесі, що мають стабільний і повторюваний розподіл у часі. Такий процес називається «у статистично керованому стані», «статистично керованим« чи іноді просто «керованим». Звичайні причини поводяться як стабільна система випадкових причин. Якщо присутні тільки звичайні причини змінності і вони не змінюються, вихід процесу передбачуваний. Особливі причини (часто називані невипадковими причинами) відображають будь-які зміни факторів, що діють на процес не завжди. Якщо вони виникають, то викликають зміни розподілу загального процесу. Якщо всі особливі причини змінності не ідентифіковані і не усунуті, то вони будуть впливати на вихід процесу непередбаченим чином. Якщо особливі причини присутні, вихід процесу не стабільний у часі.

189


Окремі одиниці відрізняються одна від одної

Розмір Розмір Розмір але вони утворюють структуру, що, якщо вона стабільна, може бути зображена у вигляді розподілу

Розмір Розподіли можуть різнитися за положенням

Розмір

Розмір

Розмір

Розмір

розкидом

формою

Розмір

Розмір

або за будь-якою їхньою комбінацією Якщо мають місце тільки звичайні причини варіації, то результати процесу утворять розподіл, що є стабільним у часі і передбачуваним

Якщо мають місце особливі причини варіацій, то результат процесу не є стабільним у часі

прогноз

Розмір прогноз

Розмір

Рис. 6.2 Варіації: звичайні та особливі причини

190


Зміни в розподілі процесу можуть бути шкідливими чи корисними. Коли вони шкідливі, вони повинні бути ідентифіковані й усунуті. Коли корисні, то вони повинні бути ідентифіковані і зроблені постійною частиною процесу. Для деяких відпрацьованих процесів (тобто минулих кілька циклів безупинного удосконалення) споживач може дозволити використання процесу з закономірно виникаючою особливою причиною. Такий дозвіл звичайно вимагає, щоб програми якості процесу могли забезпечити відповідність вимогам споживача і захистити процес від інших особливих причин.

6.5. Локальні дії і дії над системою Існує важливий зв’язок між двома типами варіацій, що обговорювалися вище, і типами дій, необхідних для їхнього зниження. Прості прийоми статистичного управління процесами можуть виявляти особливі причини змінності. Розпізнавання особливих причин і прийняття належних дій звичайно є обов’язком тих, хто безпосередньо пов’язаний з управлінням ходом процесів. Хоча для виправлення умов іноді повинні залучатися менеджери, вирішення питання усунення особливої причини змінності звичайно вимагає локальних дій. Це особливо вірно на ранній стадії зусиль з удосконалення процесу. Коли в діях по усуненню особливих причин досягнуто успіху, інша частина роботи часто буде вимагати не локальних, а менеджерських дій. Ті ж найпростіші статистичні прийоми можуть визначити розміри впливу звичайних причин змінності, але самі ці причини вимагають для своєї ізоляції набагато більш детального аналізу. Усунення цих звичайних причин змінності, як правило, є обов’язком менеджменту. Часто люди, безпосередньо пов’язані з управлінням ходом процесу, знаходяться в кращій позиції для ідентифікації цих причин і доведення їх до відому менеджерів для прийняття дій. У цілому, однак, вирішення питань з усунення причин змінності вимагає дій над системою.

191


Промисловий досвід показує, що тільки відносно мала частка (близько 15 %) надмірної змінності процесу виправляється локально людьми, безпосередньо пов’язаними з його роботою. Більшість (близько 85 %) виправляється тільки менеджерськими діями над системою. Помилки в типі дій обходяться дуже дорого для організації, приводячи до даремної роботи, затримці в усуненні утруднень і проблем. Буде помилкою, наприклад, прийняття локальної дії (наприклад, регулювання верстата), коли потрібно менеджерська дія над системою (наприклад, вибір постачальників, що забезпечать кондиційні вхідні матеріали). Проте, тісна групова робота менеджерів з особами, безпосередньо пов’язаними з роботою процесу, необхідна для успішного зменшення впливу звичайних причин змінності процесу. Локальні дії і дії над системою Локальні дії: • звичайно вимагаються для усунення особливих причин змінності; • звичайно можуть починатися людьми, близькими до процесу; • можуть виправити, як правило, близько 15 % причин зміни процесу. Дії над системою: • звичайно вимагаються для зниження змінності від звичайних причин; • майже завжди вимагають менеджерських дій для корекції; • необхідні для виправлення, як правило, близько 85 % причин зміни процесу.

6.6. Управління процесом і його відтворюваність Метою системи управління процесом є прийняття економічно вірних рішень щодо дій, пов’язаних із процесом. Це вимагає врівноваження наслідків прийняття не цілком необхідних дій (зайвого управління) і неприйняття необхідних дій (недостатнього управління). Ці ризики повинні бути розглянуті в контексті двох типів причин змінності, розглянутих вище, — особливих причин і звичайних причин (рис. 6.3).

192


Управління процесом

Керований стан (усунуті особливі причини варіацій)

Розмір

Некерований стан (є особливі причини варіацій)

Репродуктивність процесу

Верхня границя допуску Процес у керованому стані і є можливості задовольнити допуск (варіації за звичайних причин зменшені) Процес у керованому стані але немає можливості задовольнити допуск (варіації за звичайних причин занадто великі)

Нижня границя допуску

Розмір

Рис. 6.3 Управління процесом і відтворюваність процесу

193


Говорять, що процес перебуває в статистично керованому стані, якщо джерелами змінності його параметрів є тільки звичайні причини. Тому однією з функцій системи управління процесом є подача сигналу в ситуаціях, коли є особливі причини змінності, і запобігання подачі помилкових сигналів у тих випадках, коли таких причин немає. Це дозволяє здійснювати відповідні дії з цих особливих причин (або по їх усуненню, якщо вони вигідні, по підтримці їхньої сталості). При розгляді відтворюваності процесу необхідно розглядати дві дещо суперечливі концепції: • відтворюваність процесу визначається змінністю, що відбувається за звичайних причин. Загалом вона становить найкращі можливості самого процесу (тобто мінімальний розкид параметрів процесу), виявлені при зборі даних про поточні параметри процесу, що перебуває в статистично керованому стані, безвідносно до вимог специфікації до параметрів процесу і/чи їх розкиду; • споживачі, зовнішні чи внутрішні, однак, звичайно більш стурбовані загальним результатом процесу і його відповідністю їхнім вимогам (визначеним у специфікації) безвідносно до змінності процесу. Загалом, оскільки процес, що перебуває в статистично керованому стані, може бути описаний передбачуваним законом розподілу випадкових відхилень його параметрів, може бути визначена частка вироблених деталей, що відповідають заданим вимогам. Оскільки процес лишається статистично керованим, не відбувається змін у положенні, розкиді або формі закону розподілу випадкових відхилень його параметрів, тобто продовжує вироблятися та сама частка деталей, що відповідає вимогам до них. Перша управляюча дія в ході процесу повинна бути спрямована на приведення процесу до можливості досягнення кінцевої мети. Якщо розкид параметрів процесу неприйнятний, то ця стратегія призводить до виробництва мінімального числа деталей, які не відповідають вимогам. Дії над системою, що спрямовані на зниження змінності за звичайних причин, будуть

194


потрібні для того, щоб поліпшити здатність процесу (і його виходу) постійно відповідати вимогам. Для більш докладного розуміння питань відтворюваності процесу і пов’язаних з ними припущень зверніться до розд. 5. Отже, процес повинен бути спочатку доведений до статистично керованого стану за допомогою виявлення і визначення особливих причин змінності його параметрів і вживання заходів по їх усуненню або зменшенню їхніх впливів до необхідного ступеня, який забезпечує доведення процесу до зазначеного стану. Після цього відтворюваність процесу буде передбачувана і може бути визначена його здатність забезпечити вироби, що виготовляються в ході даного процесу, такими, які будуть відповідати чеканням споживача. Це є основою для безупинного удосконалювання процесу з метою забезпечення заданої якості продукції.

6.7. Цикл удосконалювання процесу і управління процесом У застосуванні концепції безупинного удосконалювання до процесів є три стадії, що утворюють цикл, і які можуть бути корисними (рис. 6.4). Кожний об’єкт удосконалювання процесу може бути розміщений у цьому циклі. 1. Аналізуйте процес Основне розуміння етапів протікання процесу, безумовно, необхідно, коли розглядають удосконалювання процесу в цілому. Наступні питання повинні дістати відповідей для кращого розуміння процесу: • Що повинно вироблятися при виконанні процесу? • Що може бути не так? • Що може змінюватися в цьому процесі? • Що ми вже знаємо про змінність параметрів процесу, і які з них найбільш чутливі до змін?

195


• •

Що реально виробляється при виконанні процесу? Чи виробляються браковані деталі, тобто деталі, що вимагають переробки? • Чи виробляється при завершенні процесу продукція, характеристики якої перебувають в статистично керованих границях (тобто чи можливо в ході процесу впливати на його параметри так, щоб забезпечувалася задана якість виробленої в ході такого процесу продукції)? • Чи є процес відтворюваним? • Чи є процес надійним? Щоб досягти кращого розуміння процесу, можна використовувати різні методи, такі як групові зустрічі, консультації з розробниками процесу й обслуговуючим його персоналом («експерти, власне кажучи, предмета»), розгляд історії процесу або аналіз видів і наслідків відмовлень (FМЕА). Контрольні карти, що описуються в даному посібнику, є могутнім засобом, який можна використовувати для цих цілей. Ці прості статистичні методи допомагають диференціювати звичайні й особливі причини змінності. Потрібно звертати пильну увагу на особливі причини змінності. Коли досягнутий статистично керований стан, індекс відтворюваності може бути використаний при атестації поточного рівня довгострокової відтворюваності процесу. 2. Підтримуйте процес (управляйте ним) Коли краще розуміння процесу досягнуте, параметри процесу повинні підтримуватися на належному рівні відтворюваності. Процеси динамічні і будуть змінюватися. Спостереження за параметрами настроєного процесу повинне забезпечуватися таке, щоб могли бути вчасно прийняті ефективні заходи для запобігання небажаних змін. Бажані зміни так само повинні бути зрозумілі й оформлені. Тут знову можуть допомогти прості статистичні методи, пояснені в цьому посібнику. Побудова і застосування контрольних карт і інших засобів сприяють ефективному спостереженню за ходом процесу. Коли використовувані засоби сигналізують, що параметри процесу змінилися, повинні бути прийняті швидкі й ефективні заходи для ізоляції причин (и) і протидії ним.

196


Стадії циклу безперервного удосконалення процесу 1. Аналіз процесу • • • • •

Що повинно вироблятися у ході процесу? Що може бути не так? Що реально виробляється у ході процесу? Досягніть стану статистичної керованості процесу. Визначте умови відтворюваності процесу.

план

2. Збереження стану процесу • •

виконання

документування вивчення

план

Слідкуйте за придатністю процесу. Знайдіть особливу причину варіацій і впливайте на неї.

план

виконання

документування вивчення

виконання

документування

вивчення 3. Удосконалення процесу •

•

Змінюйте параметри процесу для кращого розуміння звичайних причин варіацій. Зменшуйте варіації за звичайних причин.

Рис. 6.4 Стадії циклу удосконалення процесу

197


Так, легко зупинитися на стадії 2 цього циклу. Важливо зрозуміти, що в будь-якій компанії є межа ресурсів. Деякі, іноді багато які, процеси можуть бути в цій стадії. Однак невдача при переході до наступної стадії цього циклу може призвести до значних втрат у конкурентному змаганні. Досягнення «світового класу« вимагає стійких і планованих зусиль щодо переходу до наступної стадії циклу удосконалювання процесу. 3. Удосконалюйте процес До цього пункту всі зусилля були спрямовані на стабілізацію і підтримку параметрів процесу. Однак для деяких процесів споживач є чутливим навіть до змін у середині меж технічної специфікації. У цих випадках ціль безупинного удосконалення не буде досягнута, поки змінність не буде знижена. У цьому випадку можуть бути використані додаткові засоби аналізу процесу, що включають розвинуті статистичні методи, такі як планування експериментів і більш складні контрольні карти. Удосконалювання процесу за допомогою зменшення змінності його параметрів завичай передбачає цілеспрямоване введення змін у процес і вимір наслідків цього введення. Метою є краще розуміння процесу, що дозволяє ще більш знизити змінність за звичайних причин. Результат цього зниження — підвищена якість при менших витратах. Коли визначені нові параметри процесу, цикл повертається назад до аналізу процесу. Оскільки були зроблені зміни, знову повинна бути підтверджена стабільність процесу. Потім процес продовжує рухатися за циклом його удосконалювання.

6.8. Контрольні карти — засіб для управління процесом Д-р Уолтер Шухарт із Белл лебораториз, вивчаючи дані процесів у 1920-х рр., уперше помітив розходження між керованими і

198


некерованими варіаціями, завдяки чому ми виділяємо звичайні й особливі причини. Він розробив простий, але могутній засіб розрізнення їх — контрольну карту. Відтоді контрольні карти були успішно використані в різноманітних ситуаціях управління процесами як у США, так і в інших країнах, особливо в Японії. Досвід показав, що контрольні карти ефективно націлюють увагу на особливі причини змінності, коли вони з’являються, і показують ступінь змінності від звичайних причин, що може бути знижено удосконаленням системи або процесу. Удосконалювання процесу за допомогою контрольних карт є ітераційна процедура, у якій повторюються основні фази збору даних, управління й аналізу (рис. 6.5). КОНТРОЛЬНІ КАРТИ ВЕРХНЯ КОНТРОЛЬНА ГРАНИЦЯ ЦЕНТРАЛЬНА ЛІНІЯ НИЖНЯ КОНТРОЛЬНА ГРАНИЦЯ

•

1. Збір даних: Зберіть дані і нанесіть їх на карту.

• •

2. Управління: Обчисліть пробні контрольні границі за даними про процес. Визначте особливі причини варіацій і впливайте на них.

•

3. Аналіз і удосконалення: Оцініть варіації по звичайних причинах, вживайте заходів по їхньому зниженню.

Рис. 6.5

199


По-перше, дані збирають відповідно до плану (додаток А дає вихідні дані для такого плану збору даних), потім ці дані використовують для розрахунку контрольних границь, що дають основу для інтерпретації даних на статистичну керованість. Коли процес є статистично керованим, вони (дані) можуть використовуватися для оцінки відтворюваності процесу. Щоб удосконалити управління і відтворюваність, повинні бути ідентифіковані звичайні й особливі причини, і процес відповідно модифікований. Потім цикл починається знову, і збираються нові дані, що інтерпретуються і використовуються як основа для дії. 1. Збір. Дані про характеристику (процесу або продукту) вивчають і приводять до форми, у якій вони можуть бути нанесені на контрольну карту. Цими даними можуть бути обмірювані значення розміру обробленої деталі, число отворів у вініловому ситі, час пробігу рейкового візка, число бухгалтерських помилок і т. д. 2. Управління. На основі даних розраховують пробні контрольні границі. Вони зображуються на карті як напрямок для аналізу. Контрольні границі не є межами специфікації (допуску) або цілями, а ґрунтуються на природній змінності процесу і вибірковому плані. Потім дані порівнюють із контрольними границями, щоб довідатися, чи стабільна змінність і чи виходить вона тільки від звичайних причин. Якщо очевидна наявність особливих причин, вивчення процесу продовжується для визначення того, що впливає на нього. Після прийняття дій (звичайно локальних) збирають додаткові дані, контрольні границі перераховують, якщо необхідно, і на деякі додаткові особливі причини впливають знову. 3. Аналіз і удосконалювання. Після звернення до всіх особливих причин і приведення процесу в статистично керований стан контрольна карта продовжує вестися для спостереження. Індекси відтворюваності процесу також розраховуються. Якщо змінність від звичайних причин надмірна, процес не може робити продукт, що стійко відповідає вимогам споживача. Процес повинен бути

200


досліджений і, як правило, повинні бути початі менеджерські дії для удосконалювання системи. Часто знаходять, що процес, спрямований на цільове значення при первісній установці, має в дійсності положення X , що не погоджується з цією величиною. Для тих процесів, у яких дійсне положення відхилилося від цілі і переміщення положення економічно прийнятно, повинно бути проведено перенастроювання процесу, щоб він краще відповідав цільовому значенню. При цьому передбачається, що перенастроювання не вплине на змінність процесу. Це не завжди може бути так, але причини будь-якого можливого збільшення змінності повинні бути зрозумілі і підпорядковані вимогам задоволення споживача й економіки. Довгострокова настроєність процесу повинна досліджуватися і далі. Це легше за все виконати періодичним і систематичним розглядом контрольних карт діючого процесу. Повинні виявлятися нові вказівки на особливі причини. Після їхнього розпізнавання деякі з них можуть виявитися корисними для зниження загальної змінності процесу. Інші, що шкодять процесу, потрібно вивчити і скорегувати процес або усунути причину. Для процесу, який «є керованим», зусилля по удосконалюванню будуть часто фокусуватися на зниженні змінності процесу від звичайних причин. Це зниження буде мати наслідком звуження контрольних границь на карті, тобто границі після їхнього перерахунку будуть ближче одна до одної. Багато людей, що не знайомі з контрольними картами, вважають це «покаранням« процесу за удосконалення. Однак вони не розуміють, що якщо процес стабільний і контрольні границі обчислені правильно, шанси на те, що процес помилково дасть точку поза границями, залишаються тими самими, незалежно від відстані між контрольними границями (див. також розд. 5). Заслуговує на увагу питання про перерахунок границь контрольної карти. Якщо вони правильно розраховані і ніяких змін в змінності від звичайних причин нема, то контрольні границі залишаються

( )

201


законними. Сигнали про особливі причини змінності не вимагають перерахунку контрольних границь. Для довгострокового аналізу контрольних карт краще перераховувати границі можливо рідкіше, але в міру того, як це диктує процес. Для безупинного удосконалювання процесу повторіть ці три фази. Зберіть по можливості більше даних, дійте на зниження змінності процесу при роботі процесу в статистично керованому стані і продовжуйте аналізувати змінність процесу.

6.9. Вигоди від використання контрольних карт При належному використанні контрольні карти можуть: 1) використовуватися операторами для поточного управління процесом; 2) допомогти процесу йти стійко, передбачувано, забезпечуючи якість і мінімальні витрати; 3) дозволити процесу досягти підвищеної якості: • зниження собівартості одиниці продукції; • підвищення ефективної продуктивності; 4) надати загальну мову для обговорення можливостей процесу; 5) відокремити особливі причини змінності від звичайних, спрямовуючи локальні дії чи дії над системою. Наступний список більш детально підсумовує деякі з важливих вигод від використання контрольних карт: • контрольні карти є ефективним засобом для розуміння змінності процесів і допомагають досягти статистично керованого стану. Вони часто придатні для ведення на робочих місцях операторами процесів. Вони подають безпосередню інформацію про роботу процесу, що дозволяє надійно судити про те, коли повинна бути виконана та чи інша дія, а коли дії не потрібні (тобто уникнути змін регулювання);

202


•

•

•

•

коли процес статистично керований, його ефективність передбачувана. Таким чином, виготовлювач і споживач можуть покладатися на стійкий рівень якості і на стабільні витрати по забезпеченню цього рівня якості; процес, що знаходиться в статистично керованому стані, може бути додатково удосконалений за допомогою зниження змінності від звичайних причин і поліпшення центрування (настроєності) процесу. За даними контрольних карт можуть бути перевірені очікувані наслідки пропонованих удосконалень у системі і визначені дійсні впливи навіть щодо малих змін. Необхідна кількість даних буде залежати від досліджуваного процесу. Такі удосконалення процесу можуть знизити витрати і підвищити продуктивність скороченням змінності близько цільового значення; контрольні карти надають загальну мову для повідомлення інформації про настроєність процесу між двома чи трьома змінами персоналу процесу, між виробничниками (оператор, інспектор) і допоміжними службами (обслуговування, управління матеріалами, технологи, служба якості), між різними робочими місцями в процесі, між постачальником і споживачем, між заводом по виготовленню/складанню і конструкторськими організаціями; контрольні карти, завдяки розрізненню звичайних і особливих причин змінності, добре показують чи треба проблему вирішувати локально, чи вона зажадає менеджерських дій. Це скорочує плутанину, розгубленість і зайві витрати від неправильних зусиль на вирішення проблеми.

6.10. Як розібратися з техпроцесом Основні характеристики техпроцесу, що впливають на появу дефектних виробів:

203


• • •

змінність; настроювання; своєчасність регулювань.

6.10.1. Що таке змінність (точність) процесу

1.

2. 3.

4.

Основні фактори змінності: Незначні випадкові фактори (змінність характеристик заготівель чи матеріалів у партії, інструменту, точність устаткування, вимірювального інструменту і т. п.). Короткочасні значні фактори (руйнування інструменту, помилки оператора і т. п.). Систематичні фактори (використання партій неякісних заготівок чи матеріалів, неякісного інструменту, несвоєчасне регулювання устаткування). Фактори постійної дії (зношеність устаткування, помилки в технології і т. п.).

Допуск

Центр допуску

Рис. 6.6

204


Якщо виготовлено послідовно 100 деталей Низька змінність

Висока змінність

Число виробів, що мають даний розмір

Допуск

Розмір деталі

Допуск

Рис. 6.7

6.10.2. Що таке настроєність процесу Ситуація 1 Добре настроєний процес Допуск

Центр поля допуску


Рис. 6.8

205


Ситуація 2 Погано настроєний процес

Допуск



Рис. 6.9

Ситуація 3 Добре настроєний процес Розмір деталі Поле допуску


5

Рис. 6.10

206

10

15

20

…

85

90

95

100

Номер деталі


Ситуація 4 Погано настроєний процес


брак Фактичний центр Центр поля допуску

Поле допуску

брак 5

10

15

20

85

90

95

100

Номер деталі

Рис. 6.11

6.10.3. Що таке регульований процес? Ситуація 1 Регулювання проводиться вчасно. Настроювання правильне. (Наслідок — браку нема, висока продуктивність).


Центр поля допуску Рівень початкового настроювання регулювання

регулювання

Рис. 6.12

207


Ситуація 2 Настроювання правильне. Регулювання проводиться невчасно. (Наслідок — брак) брак

брак



Рівень початкового настроювання регулювання регулювання

Рис. 6.13 Ситуація З Настроювання неправильне. Регулювання проводиться вчасно. (Наслідок — браку нема, але короткі інтервали між регулюваннями. Зниження продуктивності)

Рівень початкового настроювання Поле допуску



Рис. 6.14

208




Деталі


Ситуація 4 Настроювання неправильне. Регулювання проводиться невчасно. (Наслідок — брак і зниження продуктивності) брак брак брак

Рівень початкового настроювання Поле допуску




регулю- Деталі вання

Рис. 6.15

6.11. Статистична керованість Завжди варто прагнути до того, щоб процес був у керованому (контрольованому) стані. Процес знаходиться в керованому стані, якщо на нього впливають тільки незначні випадкові фактори і відхилення не носять закономірного характеру. Оцінити керованість процесу можна за допомогою контрольної карти. Контрольна карта будується для деякої статистичної характеристики процесу звичайно по 20 вибірках (від 2 до 10 виробів у вибірці). Контрольна карта включає середню лінію і дві контрольні границі.

209


Статистична характеристика повинна знаходитися в межах контрольних границь. Статистичну характеристику процесу звичайно використовують так: 1) Хср — вибіркове середнє для вибірки (сума усіх вимірів, поділена на число вимірів у вибірці); 2) R — розмах у вибірці (різниця між максимальним і мінімальним значенням у вибірці); 3) Р — частка дефектних виробів у вибірці (число дефектних виробів у вибірці, ділене на число виробів у вибірці), 4) С — число дефектів у вибірці і деякі інші.

6.12. Приклади читання контрольних карт Ситуація 1 Процес у керованому стані Розмір деталі Верхня контрольна границя Центральна лінія Нижня контрольна границя 5

Рис. 6.16

210

10

15

20

Номер вибірки


Ситуація 2 Процес у некерованому стані. Розмір деталі

Зона некерованості процесу (точка поза контрольними границями)

5

10

15

20


Рис. 6.17 Ситуація З Процес у некерованому стані Розмір деталі

Зона некерованості процесу (не менш 7 точок з однієї сторони від центральної лінії)

5

10

15

20


Рис. 6.18

211


Ситуація 4 Процес у некерованому стані Зона некерованості процесу (не менш як 7 точок розташовані в зростаючому порядку).


5

10

15

20


Рис 6.19

6.13. Індекси SPC 6.13.1. Відтворюваність технологічного процесу (ТП) Під відтворюваністю ТП розуміють потенційну точність ТП, що реалізується тільки при відсутності впливу невипадкових дестабілізуючих факторів, таких як зміна настроювання, заміна інструмента чи оператора, заміна партії вхідної сировини і т. п. Таким чином, відтворюваність реалізується лише на відносно коротких інтервалах часу, протягом яких можуть бути узяті миттєві вибірки. Кількісно відтворюваність характеризує індекс відтворюваності. При цьому, як правило, передбачається, що протягом інтервалів часу, коли відсутні невипадкові впливи, ТП видає на виході нормальний розподіл показника якості. Індекс відтворюваності Ср є

212


співвідношення між величиною поля допуску [Тн, Тв] і середнім квадратичним відхиленням нормального закону розподілу:

Cp =

Tв − Tн , 6σ

(6.1)

де

Тн, Тв — верхня і нижня границі поля допуску на даний показник якості; σ — середнє квадратичне відхилення або його оцінка по вибірці. Звичайно σ оцінюють кілька разів відповідно по декількох миттєвих вибірках і беруть середнє значення σсер, що підставляють у (6.1). Як видно з формули (6.1), відтворюваність ТП ніяк не пов’язана з його настроюванням: технологічний процес узагалі може бути настроєний «повз допуск«, але це ніяк не вплине на величину Ср. Фахівці, знайомі з вітчизняною літературою з управління якістю 70–80-х рр., знають, що раніше в нас використовувався «коефіцієнт точності», що має аналогічне «фізичне значення», але який являє зворотну величину порівняно з (6.1). Якщо Ср = 1, то ТП, у принципі при ідеальному настроюванні, здатний забезпечити рівень невідповідностей 0,27 %. При цьому реальний рівень невідповідностей навіть теоретично не може бути нижчим за цю величину, а практично буває значно вищим. Збільшення індексу Ср відповідає більш високим потенційним можливостям ТП, тобто більш низькому потенційному рівню невідповідностей, і навпаки. Природно, що коефіцієнт відтворюваності можна обчислити тільки для показників якості, що виміряються (контролюються), за кількісною ознакою і для яких заданий двосторонній допуск, тобто допуск із верхньою і нижньою границями.

213


6.13.2. Налагодженість технологічного процесу

На відміну від відтворюваності, придатність технологічного процесу для вирішення призначених для нього задач оцінюється шляхом перевірки реальних параметрів ТП з огляду як на їх відповідність розрахованим, так і відповідність періодів настроювання устаткування періодам, які для даного ТП є оптимальними. Оскільки настроювання періодично змінюється, то придатність технологічного процесу для вирішення призначених для нього задач може бути оцінена для одного періоду часу з визначеним настроюванням ТП. Кількісно налагодженість технологічного процесу характеризується індексом придатності Сpk, що оцінюється в такий спосіб (іноді Сpk називають індексом налагодженості). Спочатку по вибірці оцінюється положення центра настроювання ТП µ і оцінюється значення середнього квадратичного відхилення σ. Потім визначається відстань ∆ від µ до найближчої границі допуску (верхньої Тв чи нижньої Тн): ) ) ∆ = min {( µ − Tн ) (Tв − µ )} .

(6.2)

Тоді індекс придатності Сpk визначається як відношення величини ∆ до величини 3σ:

C pk

) ) ⎛ ( µ − Tн ) ⎛ Tв − µ ⎞ ⎞ ∆ = ) = min ⎜ ) ) ⎜ 3σ ⎟ ⎟ . 3σ ⎝ ⎠⎠ ⎝ 3σ

(6.3)

З формул (6.1) і (6.3) випливає, що значення індексу придатності не може бути більшим за значення індексу відтворюваності. Якщо індекс придатності Сpk = 1, то процес забезпечує реальний рівень невідповідностей не менш як 0,27 %. Збільшення індексу придатності відповідає більш високій якості процесу: і його точність, і його настроювання забезпечують мале значення рівня невід-

214


повідностей. Зменшення індексу придатності свідчить про низьку точність або погане настроювання технологічного процесу щодо границь поля допуску. Для оцінки реальної якості виконання ТП рекомендується протягом етапу попереднього дослідження процесу взяти кілька вибірок відповідно в різні періоди звичайного ходу ТП і обчислити по кожній з вибірок індекси придатності. Потім отримані значення Сpk потрібно усереднити, що дасть значення середнього індексу придатності Сpk. Доцільність застосування статистичних методів під час управління ходом даного ТП може бути визначена після проведення етапу попереднього дослідження й обчислення індексів Сp і Сpk. Якщо Сp > 1 і Сpk > 1, то процес має достатню точність і процедура його настроювання ведеться правильно. При цьому може бути рекомендоване застосування приймальних контрольних карт і об’єднання процедур регулювання ТП і приймання продукції в одній загальній процедурі SPC. Якщо Сp > 1, а Сpk < 1 і Сpk значно нижче за Сp, то процес має досить високу потенційну точність, але погано ведеться спостереження за настроюванням ТП: більш за все, якісь фактори зміщають центр настроювання ТП, але це залишається непоміченим. Тут може бути рекомендоване застосування контрольних карт Шухарта з метою виявлення факторів, що впливають, поліпшення процедур настроювання ТП і зниження за рахунок цього рівня невідповідностей. Якщо Сp < 1, то процес має низьку потенційну точність. Застосування статистичних методів під час регулювання не дасть відчутного ефекту. Тут необхідно підвищити точність ТП шляхом заміни чи ремонту устаткування.

Контрольні запитання до розділу 6 1. 2.

Що таке SPC? Попередження замість виявлення.

215


3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13.

216

Система управління процесом. Варіації: звичайні та особливі причини. Локальні дії. Дії над системою. Цикл удосконалення процесу. Контрольні карти — засіб управління процесом. Як розібратися з техпроцесом? Що таке настроєність процесу? Що таке регульований процес? Статистична керованість. Індекси SPC.

Розділ 7 СУЧАСНІ СКЛАДНІ СТАТИСТИЧНІ МЕТОДИ МЕНЕДЖМЕНТУ ЯКОСТІ


7.1. Застосування методів Тагучі в задачах менеджменту якості (вітчизняний і закордонний досвід) Методи Тагучі — це одночасно явище суто японське і всесвітнє. Вони принесли мільярдні прибутки промисловим компаніям і серйозно вплинули на феномен японського науково-технічного прогресу останнього часу. У спеціалізацію вже утягнені мільйони людей у різних країнах світу (особливо в Європі і США). Словом, це один із яскравих проявів нашого часу, що вимагає до себе підвищеної уваги [2].

7.1.1. Філософія якості по Тагучі 1. 2. 3. 4.

Сформулюємо основні концепції філософії методів Тагучі [1,2]. Обов’язкова оцінка збитку, що може нанести неякісна продукція суспільству (на всіх етапах життєвого циклу виробу). Для забезпечення конкурентноздатності продукції фірмі необхідно підвищувати її якість і знижувати собівартість (стратегія). Програма підвищення якості повинна бути націлена на зменшення розбіжностей між реальними експлуатаційними характеристиками і заданими замовником. Введення функції втрат L = k (y-m)2, де у — показник якості, m — номінальне значення.

217


5. 6. 7.

На всіх етапах життєвого циклу виробу варто виходити з вимог до якості готової продукції. Необхідно виявити залежність експлуатаційних характеристик від параметрів процесів виробництва і провести математичне планування експерименту на етапі розробки проекту. Виявити залежність експлуатаційних характеристик від параметрів процесів виробництва і провести математичне планування експерименту на етапі іспитів зразків. Далі розшифруємо зміст концепцій філософії. 7.1.2. Функції втрати якості

Тагучі пропонує вимірювати якість тими втратами, які змушене нести виробництво після того, як якийсь товар вироблено і відправлено споживачеві [3]. Втрати можуть бути обумовлені тим, що показник якості (назвемо його у) відхилився від номіналу (позначимо його m), яким би малим не було це відхилення. Позначимо втрати через L (y). Після нескладних обчислень функцію втрат можна подати так: L = L (у) – k (y – m)2. Позначимо відстань від номіналу до межі допуску через ∆. Чим більше у відхилився від номіналу, тим більші й втрати. Але продукт, у якого відхилення менше ніж ∆, проходить через контроль і визнається придатним. Якщо ж відхилення ще більше, то продукт бракується. Виходить, у той момент, коли продукт співпадає з межею допуску, втрати будуть дорівнювати тим, які використовуються для заміни непридатного виробу, позначимо їх V. Отже, величину k можна одержати з такої формули: k=

218

Втрати, що викликані заміною (інтервал допуску)2

=

u

∆2

.


Втрати можна знайти навіть для одного виробу. Якщо ж нас цікавлять втрати, що виникли при випуску деякої партії виробів, то треба просто знайтисередный показник втрат партії виробів, що входять у цю партію. А таке середнє буде не чим іншим, як квадратом помилок: s2 = Середнє від (у – т)2. отже, функція і втрат у цьому випадку виглядатиме так: L =k·s2. Таким чином, рівень якості продукції, що надходить із виробництва, оцінюється за допомогою квадратичного відхилення від номіналу чи від значення — m. L Верхня межа допуску

Нижня межа допуску

∆

m

y (показник якості)

Рис. 7.1 Приклад функції втрати якості m — номінальне значення показника якості; D — відстань від номіналу до границі полючи.

219


Принциповим же у функції втрат є можливість кількісної характеристики ходу технологічного процесу в загальнодоступних і наочних термінах. Одночасно це відкриває дорогу до чіткої кількісної оцінки будь-яких заходів, спрямованих на удосконалення процесу і підвищення якості продукції. Зникає суб’єктивізм при прийнятті рішень оцінки внесків різних фахівців і т. п.

7.1.3. Робастність (стійкість) Г. Тагучі, розглядаючи методи планування експериментів, вперше розділив фактори, що враховуються, на принципові основні фактори, що регулююче діють на результат, і фактори другорядні. Він ввів визначення фактора, що відхиляється (або шуму), що є причиною розкиду характеристик-показників якості. Оскільки на робочому місці завичай велика розкиданість умов, Г. Тагучі запропонував характеризувати вироблені вироби стійкістю технічних характеристик. Він вніс також поправку в поняття випадкового відхилення. Фахівці з математичної статистики вважають, що на результат статистичного прогнозування впливають випадкові фактори. М. Тагучі дотримує думки, що усі відхилення і помилки мають свої причини, і що існують не випадковості, а фактори, що іноді важко врахувати [3]. За методом Г. Тагучі головним вважається економічний фактор (вартість), а якість і вартість розглядаються спільно. Вони пов’язані загальною характеристикою, яка називається функцією втрат, причому одночасно розглядаються втрати як з боку споживача (імовірність аварій, травм, відмов, невиконання своїх функцій, незадоволення вимог замовника і т. д.), так і з боку виробника (витрати часу, енергії, сил, токсичність та ін.). Проектування здійснюється таким чином, щоб були задоволені обидві сторони. Г. Тагучі створив надійний і витончений метод розрахунку, використовував ідею відносини сигнал/шум, прийняту в

220


електрозв’язку. Поняття відносини сигнал/шум використовується Г. Тагучі не тільки відносно вимірів, але й у ширшому змісті для здійснення проектування й оптимізації процесу. Відношення сигнал/шум стало основним інструментом інжиніринга якості. UMCL high µx x

high µx LMCL

1

3

5

7

9

11

13

15

17

19

Рис. 7.2 Контрольна карта з модифікованими контрольними межами: UMCL і LMCL — границі допуску; hіgh µx і low µx — внутрішні межі оптимальні за Тагучі

7.1.4. Використання контрольних карт у методах Тагучі Технологічний процес дуже рідко поводиться стрибкоподібно, зaвичай він починає змінюватися поступово і тільки з перебігу часу

221


виходить за контрольні границі, становить інтерес зміни припустимих границь інтервалу таким чином, щоб заздалегідь можна було передбачити появу в процесі факторів, що обурюють. Це питання було вирішено Г. Тагучі модифікацією контрольних меж. Модифікація контрольних меж дозволяє відповісти на запитання: чи з’явилися в процесі невипадкові зміни? Г. Тагучі запропонував модифікувати контрольні межі з урахуванням функції втрат і витрат на підтримку параметра якості у вузьких межах. [2, 5, 6] Модифікована контрольна карта, розрахована за методом Тагучі, показана на мал. 4.19. Як бачимо, маються дві пари верхніх і нижніх меж. Сама верхня (UMCL) і сама нижня (LMCL) межі допусків. Значення параметрів якості не повинні виходити за ці межі, кожен вихід означає появу браку. Тагучі вважає, що підтримка значень параметра між внутрішніми межами (hіgh µx і low µx) є оптимальним, при цьому процес є нормальним і вироби задовольняють вимоги споживача. При виході значень параметра якості за межі модифікованих меж необхідно звернути увагу на процес, тому що вихід може бути ознакою невипадкових відхилень у технологічному процесі. Тобто підхід Тагучі враховує зростання втрат споживача при відхиленні параметра якості від середини допусків, незважаючи на те, що параметр якості не виходить за його границі (допусків). У такому випадку необхідно підтримувати процес в області середини допуску. На закінчення необхідно ще раз підкреслити, що контрольні карти дуже простий, але могутній засіб контролю і управління технологічним процесом. Їхня реалізація вимагає глибоких знань виробництва і навичок застосування статистичних методів. Очевидно, через відсутність двох останніх умов контрольні карти в країнах СНД використовувалися і використовуються епізодично, хоча застосування внутрішніх меж за методом Тагучі застосовувалися при виробництві високоточних виробів [9].

222


7.1.5. Системний характер і особливості застосування методів Тагучі Методи Тагучі — це набагато більше ніж просто техніка експерименту і його аналіз, це система розвитку виробництва, інженерні розробки продукції і виробництва комплектуючих виробів до цієї продукції. Методи контролю, що виходять за традиційні рамки, дають можливість інженеру, зайнятому безпосередньо виробництвом продукції чи її розробкою, робити якісний продукт із мінімальною вартістю. Вони базуються на понятті функції втрат і складаються з трьох етапів: розробка системи, розробка параметрів (параметричне проектування) і розробка допусків. Ці три етапи являють собою фундаментальну інженерну науку, яка заснована на експериментальних дослідженнях і призначена для прийняття оптимальних конструкторських рішень при мінімальних витратах економічних ресурсів [2, 5, 6]. Загальна концепція цієї науки про якість спрямована на усунення мінливості виробничих процесів, що відрізняє методи Тагучі від інших методів контролю і менеджменту якості. Методи Тагучі охоплюють процес конструювання і процес виробництва деталей. На рис. 7.3 показана структура і зв’язки методів Тагучі. Три основних квадрати у верхній частині схеми показують, що якість виробу закладається на етапі конструкторської розробки і його запезпечення здійснюється в процесі виробництва. Ця єдність є вирішальною для зняття впливу зовнішніх і внутрішніх шумів на процес одержання готового виробу. Виділяючи впливи, що знаходяться під контролем і поза ним, можна компенсувати їхній вплив у процесі розробки і виробництва продукції. Витрати на контроль якості в процесі виробництва і на гарантійне обслуговування виробу знижуються. При цьому економія від впровадження методів Тагучі може бути значної.

223

Рис. 7.3 Структура методів Тагучі


224


Розглянемо кілька ключових понять, пов’язаних із методами Тагучі. Як було сказано вище, Тагучі ввів трьохстадійний підхід до встановлення номінальних значень виробів і процесу і допусків на них: системне проектування, параметричне проектування і проектування допусків. 1. Системне проектування — процес застосування наукових і інженерних знань до розробки моделі виробу. Модель виробу визначає початкові значення параметрів виробу (чи процесу). Системне проектування включає облік як вимоги споживача, так і виробничих умов. Виріб не буде задовольняти вимоги споживача, якщо вони не враховуються при проектуванні. Подібним чином проектування процесу виготовлення вимагає номінальні умови виробництва. 2. Параметричне проектування — процес ідентифікації таких значень параметрів виробу (чи процесу), що зменшують чутливість конструкції до джерел змін параметрів. Цей метод дозволяє знайти рівень параметрів, при яких їх варіації будуть мінімальними в самій продукції, її виробництві й обслуговуванні. 3. Проектування допусків — процес визначення допусків поблизу номінальних значень, що ідентифіковані за допомогою параметричного проектування. Друге і третє проектування виконуються за допомогою математичного планування експериментів (МПЕ). Тут варто зробити ряд зауважень: один з активних пропагандистів методів Тагучі в СРСР і Росії Ю. Л. Адлер [8] вважає, що статистична частина концепцій Тагучі — методології застосування експерименту — певний коректив системи Тейлора, коли експериментування з виробничим процесом, точок оптимальних значень параметрів технологічних процесів стають нормою виробничих відносин.

225


7.1.6. Приклад застосування методів Тагучі у вітчизняній практиці Оптимізація конструкторсько-технологічних параметрів вузла ведучого вала магнітофонів Проблему підвищення технічного рівня і якості продукції, що виникають при розробці побутової апаратури магнітного запису (БАМЗ), зростання вимог до конструкторсько-технологічних рішень зумовлюють збільшення обсягу випробувань і експериментів. БАМЗ і, особливо, її стрічкопротягувальні механізми (СПМ) відносяться до систем, що характеризується значним числом взаємозалежних параметрів. Моделі таких систем знайшли відображення в літературі. Авторами здійснена оптимізація конструкторсько-технологічних параметрів вузла ведучого вала котушкових магнітофонів на етапі впровадження конструктивного рішення вузла з новими матеріалами в серійне виробництво. З метою підвищення надійності БАМЗ зроблено заміну підшипників ковзання з залізо-графіту на підшипники з пористої бронзи [7]. Застосування підшипників у БАМЗ, а також в інших електромеханічних приладах і пристроях (електрофонах, магнітолах, електродвигунах ін.) вимагає нового підходу до технології зборки вузлів. При складанні оптимізаційної моделі враховувалися виробничі розкидування значень геометричних характеристик вала, втулки, неспіввісності двох отворів (запресовувались два підшипники), а також напрацювання. За оптимізаційний параметр (відгуку) У було обрано коефіцієнт детонації Kd (величина, що характеризує миттєву зміну швидкості магнітної стрічки), що є інтегральним показником якості СПМ, що характеризує стан зборки, і вимірюється з достатнім для практики ступенем точності. Досліджувалися наступні кількісні конструкторсько-технологічні фактори: допуск на внутрішній діаметр підшипника після

226


запресування X1 допуск на діаметр ведучого вала X2; величина неспіввісності X3; напрацювання вузла X4. Апріорний аналіз кількісних факторів дозволяє постулірувати математичну модель другого порядку. Для підвищення економічності експерименту обрано план дрібно-факторного експерименту ДФЕ 24-1 з наступним підвищенням адекватності отриманої моделі за допомогою рівняння коригувального прогнозу. Кодовані рівні й інтервали варіювання приведені в таблиці 4.4. Для X4 генератор плану було обрано у вигляді X4=X1 X2 X3. Експерименти проводилися за таких умов: • величина відгуку вимірялася на спеціальному стенді; • напрацювання вузлів здійснювався на серійних магнітофонах; • для забезпечення стабільності параметрів поверхні вала і підшипника використовувалися автоматизовані технологічні процеси, а також було виключено механічну обробку підшипників перед зборкою; • максимальне напрацювання дорівнювало 300 год., що відповідає піврічній експлуатації магнітофона в споживача. Аналіз отвору підшипників після експлуатації дає підстави вважати, що напрацювання до 300 год. практично не змінює геометричні характеристики пари (максимальний зношеність підшипників за цей час становить менше 0,8 мкм). У табл. 4.5 наведено матрицю планування ДФЕ 24-1 і реалізація плану при триразовому повторенні кожної серії експериментів (всього 24 реалізації). Порядок реалізації встановлювався за допомогою таблиці випадкових чисел; середнє і розрахункове значення коефіцієнта детонації позначені відповідно величинами Kd. cp і Kd. p. Було проведено статистичний аналіз результатів експерименту: оцінювалися однорідність дисперсії досвіду, значимість коефіцієнтів регресії і здійснювалася перевірка адекватності моделі. У результаті математична модель зв’язку зазначених вище факторів має такий вигляд (з урахуванням виключення незначущих коефіцієнтів регресії):

227


Таблиця 7.1

Y = 0,12 – 0,015X1 – 0,012X2 – 0,01X3 – 0,01X2X4 – 0,012X3X4. Y=Kd Інтервал варіювання и рівень фактора

Код

Базове значення

Фактор, мкм X1

X2

X3

X4

0

6,5

28

–25

151

Інтервал варіювання

–

2.5

17

3

149

Верхній рівень

+1

9,0

45

–22

300

Нижній рівень

–1

4,0

11

–28

2

Таблиця 7.2 Y=0,12 – 0,015X1 – 0,012X2 – 0,01X3 – 0,01X2X4 – 0,012X3X4 Номер випробування

1

2

3

228

Номер паралельних випробувань

Kd,%

1

0,077

6

0,097

9

0,60

19

0,097

18

0,127

4

0,127

7

0,133

3

0,143

22

0.113

11

0,147

Фактор X1 X2 X3 X4

Kd. cp, %

Kd. p., %

0,080 0,135 –—––

+—–+

0,120 0,149

+—–+

0,130 0,135


Закінчення табл. 7.2 Номер випробування

Номер паралельних випробувань

Kd,%

Фактор

4

16

0,147

++—–

0,150 0,101

20

0,157

2

0,100

14

0,100

–—++

0,096 0,135

21

0,090

5

0,120

23

0,150

+—+–

0,130 0,109

18

0,120

10

0,107

17

0,117

–++–

0,110 0,135

15

0,127

12

0,100

13

0,090

++++

0,098 0,061

24

0,100

5

6

7

8

Kd. cp, %

Kd. p., %

Таким чином на цьому прикладі оптимізації вихідного параметра вироби визначені допуски на вхідні конструкторсько-технологічні параметри виробу, що є ілюстрацією застосування методів Тагучі (7 концепція філософії Тагучі), хоча автори не уявляли собі того, що застосовують методи Тагучі [9].

229


7.1.7. Висновки Застосовуючи свій метод, Г. Тагучі продемонстрував глибоке розуміння проблем управління якістю і вартістю в промисловості, а також дієвість статистично планованих експериментів. Цим пояснюються вплив Г. Тагучі на програми всеосяжного керування якістю в багатьох японських компаніях. Але є ще декілька причин, що пояснюють авторитет Г. Тагучі: • він ідентифікував дуже важливі проблеми якості і продуктивності для етапів проектування продукту і технологічного процесу; • він запропонував узагальнену стратегію, що поєднує ідею управлінням якістю і статистичні методи, для активної роботи над зазначеними проблемами; • він і його колеги успішно навчили цієї стратегії тисячі інженерів з безлічі різних компаній. Багато японських компаній домоглися успіху, застосувавши стратегію Г. Тагучі на стадіях проектування і розробки управління якістю. Його стратегія використовується не ізольовано. Вона є невід’ємною частиною всеохоплюючої програми управління якістю. Оскільки в таку програму вбудовується багато крапок контролю і компенсацій, можна екати, що спрощення деяких статистичних методів, запропонованих Г. Тагучі, не дасть несприятливих результатів. Необхідно вивчати величезний потенціал можливостей ідей Г. Тагучі, поєднуючи їх із кращими з відомих науково-технічних і статистичних методів.

7.2. Методологія «Шість сигм» 7.2.1. Вступ Глобалізація і миттєвий доступ до інформації, послуг і товарів радикально змінили підходи до ведення бізнесу в індустріально

230


розвинених країнах — старі моделі бізнесу більше не працюють. Тверде конкурентне середовище не залишає місця для помилок. Необхідно боротись за покупців і без усяких коливань шукати шляхи, щоб передбачити їх чекання. Це одна з причин, за якою Якість «Шести сигм» стає частиною культури країн Заходу. Важливість якості в сфері виробництва та у сфері обслуговування стала очевидною набагато раніше, 40–50 років тому і тоді ж виникла потреба у вимірюванні й оцінюванні якості продукції і послуг. За ці ж роки виникло не менш 40 програм, що претендували на роль останньої відповіді в рішенні проблем менеджменту, і які простиралися від підходу з «нульовими дефектами» до кружків якості, загального управління якістю (TQM), реінжинірінгу багатьох інших. Ці програми завичай зіштовхувалися зі слабко приховуваною байдужістю з боку частини менеджерів середнього рівня і персоналу більшості організацій, які були впевнені, що нова програма поступово вмре, подібно багатьом іншим раніше. Однак «Шість сигм» прийшов в бізнес іншим шляхом, на відміну від інших ініціатив знизу: (1) цей метод, в основному, рекламується і підтримується вищим персоналом великих корпорацій, а не простими менеджерами з якості і професіоналами; (2) метод «Шість сигм» обговорюється на сторінках технічних журналів так само часто, як і в бізнес — розділах газет; (3) цей метод рекламується як такий, що має прямий, вимірюваний, вражаючий ефект на прибутковість компаній, які його застосовують. Серед фахівців з якості є як і гарячі прихильники методу «Шість сигм», так і його супротивники (їх, очевидно, менше) і ціль цього огляду — познайомити з основними ідеями, підходами й інструментами цього методу.

7.2.2. Основні ідеї методу «Шість сигм» Отже, що таке «Шість сигм»? Це не гасло, не таємне суспільство, це найвищою мірою організований процес, що допомагає нам

231


зосередитися на виробництві і постачанні майже зроблених виробів і послуг. Слово «Сигма» тут означає середнє квадратичне відхилення (корінь квадратний з дисперсії), що показує, наскільки даний процес відхиляється від ідеального. Основна ідея, що лежить в основі методу «Шість сигм» наступна: якщо ми можемо вимірити кількість «дефектів» (у широкому змісті цього слова) у процесі, то ми можемо систематично обчислювати, як виключити їх і підійти якнайближче до «бездефектного» процесу. Метод «Шість сигм» — це філософія ведення бізнесу, зосереджена на виключенні дефектів за допомогою використання знання фундаментальних процесів. Цей метод інтегрує в собі принципи ведення бізнесу, статистичні методи та інженерні методи для досягнення відчутних результатів. Інструменти методу «Шість сигм» можуть застосовуватись на всіх етапах ведення бізнесу — у виробництві, продажу, маркетингу, проектуванні, управлінні тасервісному обслуговуванні (Productіon, Sales, Marketіng, Desіgn, Admіnіstratіon, Servіce) [10]. Пояснимо тепер на прикладі, що означає «Шість сигм» з погляду характеристики продукції. Нехай, наприклад, ви робите деякі деталі і домовилися зі своїм постачальником, що допуск на довжину заготівлі дорівнює, наприклад, 0.1 мм. Якщо ваш постачальник дотримує концепції «Шість сигм», то йому потрібно привести природний розкид довжин заготівель у такі границі, щоб він укладався у встановлені границі допуску 12 разів, що саме і складає ±6s (сигма — середнє квадратичне відхилення). Ідея ця, на перший погляд, дуже проста, але як ми побачимо далі, ця простота оманна, тому що домогтися такої малої варіабельності процесу дуже нелегко. Нагадаємо, що історично (з 20-х рр. ХХ ст.) відтворюваність процесів зв’язувалася з трьома сигмами. Це означає, що в процесі з фіксованим середнім значенням (математичним очікуванням) m і середньою квадратичною помилкою s (сигма) інтервал від m – 3s до m + 3s містить 99,73 % усіх можливих значень. Тут, природно, мається на увазі, що значення процесу підлеглі нормальному закону розподілу. Таким

232


чином, за межами цього інтервалу залишається 0.27 % вихідних значень, що є дефектними. Однак, у деяких випадках середнє значення може «дрейфувати» у межах ±1 – 1,5s (рис. 7.4) і тоді виходить 66810 дефектів на мільйон можливостей (DPMO — defects per mіllіon opportunіtіes). Ця величина ±1 – 1.5s взята з реального життя: ці дані отримані автомобільними постачальниками в США при зборі даних про відтворюваність процесів. Тому фахівці фірми «Моторола» із самого початку задалися метою домогтися такого рівня вариабельності процесів, щоб навіть при такому дрейфі центру настроювання значення індексу Сpk були не гірше ніж 1.5. Представники General Electrіc сформулювали основну ідею цього підходу так: «Наші споживачі чуттєві до розкиду, а не до середнього значення».

f1 ( x ) f2 ( x ) f3 ( x )

6

5

4

3

2

1

0

1

2

3

4

5

6

x

Рис. 7.4.

233


У наш час багато компаній у США працюють приблизно в процесах з чотирма сигмами, що дає 6210 DPMO. Як буде показано нижче, «Шість сигм» процес має 3.4 DPMO, останнє означає, що 99,99966 % виходу процесу буде бездефектним.

7.2.3. Метод «Шість сигм» з погляду менеджменту

Концепція ведення бізнесу (метод) «Шість сигм» була вперше розвинена компанією «Моторола» на початку 80-х рр. ХХ ст. Цей метод був прийнятий компанією і почав розроблятися після поїздок директора компанії з якості Р. Бютова та інших вищих менеджерів у Японію й ознайомленню з японським досвідом роботи в області якості. Підхід «Мотороли» будувався за класичною схемою безупинного удосконалювання на базі постійного застосування циклу Шухарта — Деминга [10]: плануй — роби — перевіряй — впроваджуй. На фірмі «Моторола» етапи цього циклу розуміли в такий спосіб: • Перший етап «Плануй» — включав формулювання цілей і задач, виявлення ключових параметрів для досягнення успіху, план удосконалювання, вибір проекту і створення команди. • Другий етап «Роби» — включав навчання і тренування, плюс впровадження. • Третій етап «Перевіряй» — передбачав вимір поліпшень, оцінку ефективності й аналіз і перегляд проектів. • Четвертий етап «Впроваджуй» — припускав коректування впровадження, безперервність удосконалювання, стандартизацію, вивчення споживачів, бенчмаркинг, перепроектування.

234


Згодом у рамках концепції 6 сигм цикл Шухарта-Деминга трансформувався в цикл MAІ: Measure (Вимірюй) — Analyze (Аналізуй) — Іmprove (Поліпшуй) — Control (Управляй) Останнім часом спостерігається тенденція до доповнення цього циклу рядом додаткових стадій. Найбільше часто зустрічається варіант DMAІ — на початку циклу додається стадія Defіne (Визначай). Керівники академії «Шість сигм» Харрі і Шредер вважають, що ця програма складається з восьми сходинок [11]: Recognіze (Усвідомлюй) — DMAІ (як описано вище) — Standardіze (Стандартизуй) — Іntegrate (Інтегруй). Варто підкреслити, що в підході «Шість сигм» акцент робиться не стільки на числі дефектів на мільйон можливостей, скільки на методології систематичного зниження варіабельності процесів. Гостру потребу у відході від традиційного підходу, заснованого на концепції 3 сигм, легко побачити, якщо уявити собі вихід процесу, що складає, наприклад, з 20 послідовних сходинок, на кожній з який забезпечується заданий відсоток виходу. Якщо цей відсоток відповідає підходу на основі 3 сигм, то на виході маємо (0,9973)20 = = 0,947, тобто близько 5 % браку, тоді як при 6 сигмах маємо (0,9999966)20 = 0,99993, тобто брак дорівнює усього лише 70 ppm. Другий момент пов’язаний з формулюванням рівня дефектності як числа дефектів на мільйон можливостей. Слово «можливість» тут далеко не випадкове. Слід зазначити, що «сигмову» відтворюваність процесу можна оцінити рядом аналітичних методів. При цьому вибір конкретного

235


методу залежить від таких факторів, як тип наявних даних, обсяг виробництва, час збору даних і т. п. Однак один фактор, загальний для всіх підходів, заснованих на статистиці, це ідея «можливостей для дефектів», що являє собою суму всіх критичних для якості показників. Головна мета статистичної згортки проблеми якості зводиться до метрики, що називається числом дефектів на можливість (defects per opportunіty — DPO), яку зручніше виражати в дефектах на мільйон можливостей (defects per mіllіon opportunіty — DPMO). Завдяки цій метриці DPMO можна перетворити в еквівалентне значення Z, що називається «сигмовою» відтворюваністю. Для кращого розуміння цієї ідеї в таблиці представлені різні рівні «сигмової» відтворюваності і їхні наслідки. Дані цієї таблиці застосовуються до будь-якої продукції, процесу, послуги чи контракту [11].

Число сигм

Значення PPM, дефектів на мільйон

Витрати від неналежної якості, % об’єму продаж

Примі тка

6

3,4

,

Е — найменування лінгвістичної змінної (у випадку, що розглядається, Е — це «ЯКІСТЬ»); Ei , i = 1, n — множина термів лінгвістичної змінної, які є найменуванням нечітких змінних, областю визначення кожної з яких є множина Х; µ Ei ( x) — функція належності значень х значенням терму Ei .

243


Якщо µ Ei ( x) = 1 для деякого x ∈ X , то це означає, що елемент х «точно» належить Ei , а якщо µ Ei ( x) = 0 — «точно» не належить множині Ei . Термами лінгвістичної змінної «ЯКІСТЬ» можуть бути: E1 — дуже низька якість; E2 — низька якість; E3 — середня якість; E4 — висока якість; E5 – дуже висока якість. За необхідністю число n термів лінгвістичної змінної Е = «ЯКІСТЬ» можна змінити. Лінгвістична змінна пов’язана як з неточністю людської мови, так і з суб’єктивними оцінками, що визначаються методом експертного опитування. Оскільки кількісної характеристики якості не існує, областю її визначення можна взяти, наприклад, інтервал [0:1]. Тоді лінгвістична змінна «ЯКІСТЬ» може бути представлена так, як показано на рис. 7.6. µE

i

(x)

1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,2

0,4

0,6

0,8

1

х

Рис. 7.6 Лінгвістична змінна «ЯКІСТЬ»

Кожний терм ЛЗ заданий трапецеїдальною функцією належності, хоча бічні гілки можуть описуватися і нелінійними функціями (рис. 7.4).

244


µ(x)

1

a

b

r

c

d

x

S

Рис. 7.4 Можливі графіки функцій належності ЛЗ

При трапецеїдальній функції належності вона повністю задається чотирма числами (a, b, c, d). У роботі [10] показано, що задання бічних гілок лінійними функціями практично не знижує спільності задачі оцінки і прийняття рішень при нечітко визначеній вихідній інформації, але при цьому суттєво спрощуються арифметичні операції над нечіткими числами і лінгвістичними змінними. Задання чисел ( ai , , , ) може бути виконане з урахуванням вербально-числової шкали Харрінгтона [11] і уточнено з особою, яка приймає рішення. Для кожного об’єкта дослідження ці числа можуть відрізнятися. По відомим a і b записується рівняння лівої гілки функції належності:

245


µ ( x) =

x−a ; x ∈ [ a, b ] , b−a

(7.1)

а по відомим c і d — рівняння правої гілки:

µ ( x) =

d−x ; x ∈ [ c, d ] . d −c

(7.2)

Знаючи x, за формулами (7.1) і (7.2) розраховуються точні значення µ(x). Носієм нечіткої множини є множина S, яка містить тільки ті елементи множини Χ, для якої значення функції належності відмінні від нуля: S = {x ∈ X ;

µ( x) > 0} .

Ядром нечіткої множини є множина r, яка містить тільки ті елементи множини Χ, для яких функція належності дорівнює одиниці: r = {x ∈ X ;

µ ( x) = 1} .

Визначивши поняття ЛЗ «ЯКІСТЬ», необхідно знайти значення комплексного (узагальнюючого) показника x ∈ X для об’єкта, що аналізується. Цей показник, у свою чергу, визначається частковими показниками.

7.3.3. Визначення часткових показників ЛЗ «ЯКІСТЬ»

Відомо, що параметр х, який є комплексним показником якості об’єкта дослідження, є деякою функцією часткових показників X i , i = 1, m :

246


x = ψ( x1 , x2 ,...xm ).

Визначити цей функціональний зв’язок навряд чи можливо. Єдине, що можна зробити, — це визначити характер зміни комплексного показника х залежно від зміни якогось часткового показника Xi . Введемо функцію Ti :

Ti =

1, якщо зі збільшенням Xi збільшується X, або зі зменшенням Xi зменшується X; – 1, якщо зі збільшенням Xi зменшується X, або зі зменшенням Xi збільшується X.

Часткові показники ЛЗ «ЯКІСТЬ» залежно від об’єкта дослідження можуть бути різними. Наприклад, при оцінці якості функціонування підприємства це можуть бути «Витрати», «Ліквідність», «Рентабельність» та ін. Кожен частковий показник також визначається ЛЗ П j , j = 1, l з тією ж кількістю термів, що і ЛЗ «ЯКІСТЬ» (п’ятьма в нашому прикладі: дуже низьке значення, низьке значення, середнє значення, високе значення, дуже високе значення показника), але самі параметри X i можуть набувати різних значень і мати різні розмірності. Наприклад, «Витрати» обчислюються в гривнях, і для кожного об’єкта дослідження мають свої границі носіїв і ядер термів. Для прикладу візьмемо три часткових показники ЛЗ «Якість»: X 1 — «Відсоток бракованих виробів»; X 2 — «Рентабельність», X 3 — «Середня заробітна плата співробітника компанії». Визначимо ЛЗ П1 «Відсоток бракованих виробів» у вигляді термів, наведених на рис. 7.8: Для даного часткового показника терми мають такі значення: П11 — дуже низький; П12 — низький; П13 — середній; П14 — високий;

247


П15 — дуже високий відсоток бракованих виробів. Для різних видів виробництва (автомобілі чи мікросхеми) носії і ядра термів П1 j

будуть різними. Функції належності ЛЗ П 2 «Рентабельність» задамо границями носіїв і ядер: П21 — дуже низька (a = — ∞; b = — ∞; c = 0; d = 0); П22 — низька (a = 0; b = 0; c = 0,01 d = 0,05); П23 — середня (a = 0,01; b = 0,05; c = 0,08 d = 0,1); П24 — висока (a = 0,08; b = 0,1; c = 0,25 d = 0,4); П25 — дуже висока (a = 0,25; b = 0,4; c = ∞; d = ∞). П11 П12 П13 П14

µ ij ( xi )

П15

1 0,8 0,6 0,4 0,2 0 0

2

4

6

Рис. 7.5 ЛЗ «Відсоток бракованих виробів»

248

8

10

xi, %


Нарешті, функції належності ЛЗ П3 «Середня заробітна платня» в грн. задамо з такими даними: П31 — дуже низька (a = 50 b = 100 c = 150 d = 200); П32 — низька (a = 180; b = 200; c = 250; d = 300); П33 — середня (a = 250; b = 300; c = 400; d = 500); П34 — висока (a = 400; b = 500; c = 800; d = 1000); П35 — дуже висока (a = 800; b = 1000; c = 1500; d = ∞).

При оцінці якості об’єкта дослідження необхідно надалі враховувати важливість (вагу) часткових показників, що визначають якість.

7.3.4. Визначення коефіцієнтів пріоритетності часткових показників. Метод Фішберна

Для визначення коефіцієнтів пріоритетності часткових показників можна використовувати різні методи. Метод Фішберна Цей метод використовується, якщо часткові показники можна проранжирувати за убуванням їхньої значимості: X1 > X 2 > … X m ,

де знак > у даному випадку означає, що попередній критерій більш пріоритетний, ніж наступний. У цьому випадку коефіцієнт пріоритетності ki для i-го часткового показника визначається за формулою Фішберна [12]: ki =

2(m + 1 − i ) . m(m + 1)

(7.3)

249


Причому сума всіх коефіцієнтів пріоритетності відповідає умові m

∑k i −1

i

= 1.

Якщо система пріоритетності показників відсутня, то ki =

1 , m

i = 1, m.

(7.4)

Якщо якісь l критеріїв із m рівноцінні, коефіцієнти пріоритетності для цих критеріїв обчислюються так: kl =

K i + K i +1 + ... + K i + l , l

(7.5)

де коефіцієнти ki для рівноцінних критеріїв обчислюються за формулою Фішберна для випадку, коли вони нібито проранжирувані один за одним. Приклад. Кількість критеріїв m = 4 і вони проранжирувані в такому порядку: X 2 > X 1 = X 4 > X 3 . Знайти коефіцієнти пріоритетності. Розв’язання. Спочатку визначаємо коефіцієнти пріоритетності для випадку X 2 > X 1 > X 4 > X 3 . Одержуємо: 2(m + 1 − i ) 2(4 + 1 − 1) 2 = = ; m(m + 1) 4⋅5 5 2(4 + 1 − 2) 3 k1 = = ; 4⋅5 10 2(4 + 1 − 3) 1 k4 = = ; 4⋅5 5 k2 =

250


k3 =

2(4 + 1 − 4) 1 = . 4⋅5 10

Далі, враховуючи, що X 1 = X 4 , одержуємо: k1 = k4 =

3 10 + 1 5 1 = . 2 4

Таким чином, маємо: k2 =

4 1 1 ; k1 = k4 = ; k3 = . 10 4 10

7.3.5. Метод Уея

Метод Уея базується на матриці попарних порівнянь показників: A = aij , 0, якщо показник Xi менш важливий за Xj; 1, якщо показники Xi і Xj мають однакову пріоритетність; 2, якщо показник Xi більш пріоритетний за Xj.

де aij =

Далі коефіцієнти пріоритетності обчислюються за формулою m

ki =

∑A

j =1 m m

ij

∑∑ A i =1 j =1

.

(7.6)

ij

251


Приклад. Нехай матриця попарних порівнянь чотирьох показників має вигляд:

12 2 2 010 2 A = aij = . 0 212 0 0 01 Визначити коефіцієнти пріоритетності за методом Уея. Розв’язання. Відповідно до формули (7.6) одержуємо: 7 3 5 1 ; k 2 = ; k3 = ; k 4 = . 16 16 16 16

k1 = 4

∑k i =1

i

= 1.

7.3.6. Знаходження комплексного показника

Для визначення значення х комплексного показника Х спочатку оцінюють об’єкт дослідження за всіма частковими показниками. Нехай у нашому прикладі об’єкт дослідження має відсоток браo

o

кованих виробів x1 = 5%, рентабельність x 2 = 0,07, середню заробітну платню 450 грн. Далі визначаються значення функцій належностей по кожному терму для кожної лінгвістичної змінної o

µij ( xi ), i = 1,3; j = 1,5. Одержані дані зведемо в таблицю.

252


Терми Показник

дуже низький

низький

середній

високий

дуже високий

X1

µ15 ⎛⎜ x1 ⎞⎟ = 0

µ14 ⎛⎜ x1 ⎞⎟ = 0

µ13 ⎛⎜ x1 ⎞⎟ = 0

⎛o⎞ 5 µ12 ⎜ x1 ⎟ = ⎝ ⎠ 8

⎛o⎞ 1 µ11 ⎜ x1 ⎟ = ⎝ ⎠ 2

Х2

µ21 ⎛⎜ x2 ⎞⎟ = 0

µ22 ⎛⎜ x2 ⎞⎟ = 0

µ 23 ⎛⎜ x2 ⎞⎟ = 1

µ24 ⎛⎜ x2 ⎞⎟ = 0

µ25 ⎛⎜ x2 ⎞⎟ = 0

Х3

µ31 ⎛⎜ x3 ⎞⎟ = 0

µ32 ⎛⎜ x3 ⎞⎟ = 0

µ33 ⎛⎜ x3 ⎞⎟ =

1 2

µ35 ⎛⎜ x3 ⎞⎟ = 0

0

0

o

⎝

⎠

o

⎝

⎠

o

⎝

⎠

o

⎝

⎠

o

⎝

⎠

o

⎝

⎠

3

X Tj = ∑ ki µijTi i =1

o

⎝

⎠

o

⎝

⎠

o

⎝

⎠

5 12

1 2

o

⎝

⎠

µ34 ⎛⎜ x3 ⎞⎟ = o

⎝

⎠

19 48

o

⎝

⎠

o

⎝

⎠

1 4

Для кожного терму одержимо оцінку: m

⎛o⎞ X Tj = ∑ ki µijTi ⎜ xi ⎟ , ⎝ ⎠ i =1

(7.7)

де

Ti означає необхідність транспонування номерів термів при Ti = 1. У нашому випадку T1 = −1 (оскільки зі збільшенням відсотка бракованих виробів якість об’єкта досліджень, природно, погіршується); T2 = 1 (зі збільшенням рентабельності якість, природно, поліпшується); T3 = 1 (зі збільшенням середньої заробітної платні вважаємо, що якість об’єкта дослідження поліпшується). Таким чином, терми µ1j потрібно транспонувати.

253


Тоді з урахуванням формули (7.6) і даних таблиці одержуємо: 1 1 1 ⋅ 0 + ⋅ 0 + ⋅ 0 = 0; 2 3 6 1 1 1 = ⋅ 0 + ⋅ 0 + ⋅ 0 = 0; 2 3 6 1 1 1 5 = 0 + ⋅1 + ⋅ = ; 3 6 2 12 1 5 1 1 1 19 = ⋅ + ⋅0 + ⋅ = ; 2 8 3 6 2 48 1 1 1 1 1 = ⋅ + ⋅0 + ⋅0 = . 2 2 3 6 4

X 1T = X 2T X 3T X 4T X 5T

Ці дані також заносимо в таблицю. Оцінку узагальненого показника знаходимо за формулою n

n

m

⎛o⎞ x = ∑ xTj Eα j = ∑∑ ki µijTi ⎜ xi ⎟ Eα j , ⎝ ⎠ j =1 j =1 i =1 де

Eα j =

Eα j

+

Eα j + Eα j +

−

2 і Eα j

−

(7.8)

;

— ліва і права границі множини α-рівня (α-зріза

нечіткого терму E j ). Множиною α-рівня (α-зрізом нечіткої множини А) (рис. 7.9) є множина Аα, що відповідає умові

Aα = { x ∈ X , µ A ( x) ≥ α } . Як видно з рис. 7.6, Eα j буде визначати координати середини відрізка, що відповідає множині α-рівня (α-зрізу).

254


При симетричних бічних гілках функції належності Eα j дорівнюють координатам середин ядер E j . На практиці часто беруть α = 1 . У цьому випадку для розглянутого прикладу (рис. 7.9) одержуємо:

Eα1 = Eα j

0,15 = 0,075; Eα2 = 0,3; Eα3 = 0,5; Eα4 = 0,7; Eα5 = 0,925. 2

1

α Аα

a Аα+ b

c

Аα-

d x

Рис. 7.9 До визначення α-зрізу нечіткої множини А

Тоді узагальнений показник буде дорівнювати: 5

X = ∑ X Tj Eα j = 0 ⋅ 0,075 + 0 ⋅ 0,3 + 0,5 ⋅ j =1

5 19 1 + 0,7 ⋅ + 0,925 ⋅ = 0,716. 12 48 4

Як видно з рис. 7.9, при x = 0,716 якість досліджуваного об’єкта відповідає терму «Висока» з функцією належності (ступенем достовірності) µ4 (0,716) = 1 , а всім іншим термам з функцією належності, яка дорівнює нулю.

255


Таким чином, якість об’єкта, розглянутого в прикладі, вірогідно висока. 7.3.7. Алгоритм нечітко=множинної оцінки якості

Алгоритм розглянутої нечітко-множинної оцінки якості поданий на рис. 7.10. Пункти 1–4 алгоритму виконуються попередньо і можуть відповідати різним часовим оцінкам. Пункти 5–8 алгоритму виконуються безпосередньо при оцінці якості досліджуваного об’єкта в конкретні часові інтервали. 7.3.8. Переваги розглянутої методики оцінки якості

Розглянута нечітко-множинна методика оцінки якості має такі переваги: • вона відтворює розумові процеси людини, що ґрунтуються на суб’єктивних судженнях; • нечіткі моделі найбільш адекватні не тільки досліджуваному об’єкту, але й специфічним особливостям суб’єкта оцінки (оцінюючої особи). При цьому для різних осіб один і той самий об’єкт дослідження може мати різні оцінки якості; • при визначенні оцінки комплексного показника якості використовується не просто адитивний узагальнений показник, а здійснюється згортка значень функцій належності до тих чи інших терм лінгвістичних змінних, що забезпечує коректність нечіткої моделі, що використовується; • нечітко-множинна методика враховує невизначеність без використання ймовірнісних розподілів оцінок показників, що особливо підходить для випадків, коли відповідні процеси не є стохастичними, або коли їхні ймовірнісні оцінки не можуть бути одержані через непрезентабельність або неоднорідність відповідних вибірок.

256


1. Задається лінгвістична перемінна «ЯКІСТЬ» (усі її терми і їхні функції належності)

2. Перелічуються всі часткові показники, що визначають ЛЗ «ЯКІСТЬ», і визначаються величини Ti , i = 1, m , що їм відповідають 3. Задаються у вигляді n-терм і їхніх функцій належності лінгвістичні змінні «Показник i-й», i = 1, m

4. Визначаються коефіцієнти пріоритетності часткових показників ki , i = 1, m 5. Шляхом аналізу об’єкта дослідження (можливих розрахунків) визначаються значення всіх часткових показників для даного об’єкта дослідження 6. Знаходяться значення функцій належності o

µij ( xi ), i = 1, n, j = 1, m (формули 7.1, 7.2) 7. Розраховується комплексний показник ЛЗ «ЯКІСТЬ» х 8. За знайденим х і функціями належності ЛЗ «ЯКІСТЬ» робиться оцінка якості досліджуваного об’єкта

Рис. 7.10 Алгоритм нечітко-множинної оцінки якості

257


Контрольні питання до розділу 7 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15.

258

Філософія якості по Тагучі. Функції втрати якості. Використання контрольних карт у методах Тагучі. Системний характер і особливості застосування методів Тагучі. Тристадійний підхід Тагучі до встановлення допусків. У чому значення методів Тагучі? Основні ідеї методу «Шість сигм». Алгоритм застосування методу «Шість сигм». Базові концепції і цінності методології методу «шість сигм». Основні відмінності методу «Шість сигм» від інших методів. Що таке лінгвістична змінна «Якість»? Визначення часткових показників ЛЗ «Якість». Як знайти комплексний показник? Алгоритм нечітко множинної оцінки якості. Переваги розглянутої методики оцінки якості.

Розділ 8 ЗАСТОСУВАННЯ СТАТИСТИЧНИХ МЕТОДІВ В СИСТЕМАХ МЕНЕДЖМЕНТУ ЯКОСТІ

Розділ 8 ЗАСТОСУВАННЯ СТАТИСТИЧНИХ МЕТОДІВ В СИСТЕМАХ МЕНЕДЖМЕНТУ ЯКОСТІ Використання статистичних методів сприяє розумінню змін, а отже, допомагає організаціям подолати труднощі і підвищити ефективність виробництва. Ці методи використовують наявні бази даних для прийняття вірних рішень. Зміни можуть спостерігатися безпосередньо, а також по наслідках різних видів діяльності. Зазначені зміни можуть спостерігатися в результаті виміру характеристик продукції і процесів. Наявність змін, що спостерігаються, може бути виявлена на різних стадіях життєвого циклу продукту — від вивчення ринку до експлуатації в споживача і кінцевої утилізації. За допомогою статистичних методів можливі виміри, опис, аналіз, тлумачення і моделювання змін, навіть при наявності щодо обмеженого обсягу даних. Статистичний аналіз таких даних дозволяє одержувати більш повне уявлення про природу, розміри і причини змін, тим самим сприяє усуненню і навіть попередженню пов’язаних з цими змінами труднощів і забезпеченню постійного поліпшення. Указівки щодо статистичних методів у системі менеджменту якості містяться в ІSO/ТК 10017.

8.1. Застосування статистичних методів у процесах менеджменту якості Плануючи розвиток підприємств у майбутньому, фахівці надають великого значення активізації діяльності по управлінню якістю

259


на базі збирання й обробки достовірних даних не тільки у виробничих підрозділах підприємств, але й у службах, що належать до діловодства, фінансової і господарської діяльності, в області матеріально-технічного постачання, в області управління, проектування, розробки й освоєння технологій. Саме для такого роду діяльності бачиться перспектива розвитку комплексного ТQМ управління якістю на тлі великих змін в економіці: наростаючої глобалізації ринку, стрімкому розвитку високих технологій і інформатики. Джерелами даних при статистичній обробці служать наступні заходи: 1. Контроль якості й інспекційний контроль: реєстрація даних вхідного контролю сировини і матеріалів, реєстрація даних контролю готових виробів, реєстрація даних інспекційного контролю і т. д.. 2. Виробництво і технології: реєстрація даних контролю процесу, повсякденна інформація про застосовувані операції, реєстрація даних контролю устаткування (несправності, ремонт, технічне обслуговування), патенти і статті з періодики і т. д. 3. Постачання матеріалів і збут продукції: реєстрація руху через склади (вхідні і вихідні навантаження), реєстрація збуту продукції і т. д. 4. Управління і діловодство: реєстрація прибутку, реєстрація повернутої продукції, реєстрація обслуговування постійних клієнтів, журнал реєстрації продажів, реєстрація рекламацій, матеріальний аналіз ринку. 5. Фінансові операції: таблиця зіставлення дебету і кредиту, реєстрація підрахунку втрат, економічні підрахунки і т. д. При аналізі первинної інформації на робочій ділянці завичай використовують спеціально підібрані нескладні для розуміння і застосування статистичні методи — так звані сім японських інструментів контролю якості — графоаналітичні методи (ГАМ).

260


Статистичні методи, що найбільш часто використовуються в управлінських і виробничих завданнях, можна дуже умовно класифікувати в такий спосіб: • графоаналітичні методи (ГАМ); • статистичний аналіз вибіркових даних (САВ); • статистичне регулювання параметрів технологічних процесів за допомогою контрольних карт (СРТП); • статистичний приймальний контроль (СПК); • економіко-математичні методи (ЕММ): математичне програмування, планування експерименту, теорія масового обслуговування, ФСА, методи Тагучі і метод розвитку функції якості (QFD). Приклади можливого застосування розглянутих методів для вирішення практичних проблем на етапах контролю якості і в процесах менеджменту якості наведені у табл. 8.1. Таблиця 8.1 Застосування статистичних методів в елементах системи якості Елементи системи якості за ІSО 9001

Управлінська чи виробнича проблема

Статистичні методи

4.1. Відповідальність керівництва 4.1.3

Аналіз з боку керівництва

Гістограма (ГАМ). Застосування оцінок параметрів і критеріїв значущості (CAB)

4.2. Система якості 4.2.3

Планування якості

Застосування оцінок параметрів і контроль значущості (CAB)

261


Продовження табл. 8.1. Елементи системи якості за ІSО 9001



4.3. Аналіз контракту

4.3.2

Оцінка здатності виконувати контракт

Застосування оцінок параметрів і критеріїв значущості (CAB)

4.4. Управління проектуванням

4.4.7

Перевірка проекту

Регресійний аналіз (CAB) Застосування оцінок параметрів і критеріїв значущості (CAB)

4.6 Закупівлі продукції 4.6.2

Оцінка субпідрядників

Застосування оцінок параметрів і критеріїв значущості (CAB)

4.9. Управління процесами

4.9. а

Перевірки процесів і продукції

Контрольні карти (ГАМ) Регресійний аналіз (CAB) Дисперсійний аналіз (CAB) Застосування оцінок параметрів і критеріїв значущості (CAB)

4.10. Контроль і проведення

Контроль продукції

262

Статистичний приймальний контроль. Набір (ГАМ). Методи (САВ)


Закінчення табл. 8.1. Елементи системи якості за ІSО 9001



4.11. Управління контрольним, вимірювальним і іспитовим устаткуванням 4.11 а

Визначення необхідної точності

Застосування оцінок параметрів і критеріїв

4.14. Коригувальні і попереджуючі дії

4.14.2

Дослідження причин невідповідності продукції

Набір ГАМ. Методи CAB

4.19 Технічне обслуговування Аналіз претензій споживачів

Набір ГАМ. Методи CAB

7. (ІСО 9004'1) Якість у рамках маркетингу 7.3

Зворотний зв’язок зі споживачем

ЕММ

Відзначимо, що в концепції ТQМ статистичні методи також розглядаються як один з найважливіших інструментів забезпечення якості. Застосування статистичних методів дозволяє з заданим ступенем точності і вірогідності оцінити стан досліджуваних явищ (об’єктів, процесів) у системі якості, прогнозувати і регулювати проблеми на всіх етапах життєвого циклу продукції і на цій основі виробити оптимальні управлінські рішення.

263


8.2. Застосування статистичних методів на етапах життєвого циклу продукції Таблиця 8.2 Етапи життєвого циклу продукції

Задачі, розв’язувані в системі якості


Маркетинг і Вивчення й оцінка ринкового вивчення ринку попиту і перспектива його змін Аналіз побажань споживачів щодо якості і ціни продукції Прогнозування ціни, обсягу випуску, потенційної частки ринку, очікуваної тривалості життя продукції на ринку

Методи аналізу статистич/ них сукупностей; економіко/ математичні (динамічне про/ грамування, імітаційне моде/ лювання й ін.) Економіко/математичні ме/ тоди (QFD) й ін. Економіко/математичні ме/ тоди (теорія масового об/ слуговування, теорія ігор, лі/ нійне і нелінійне програму/ вання й ін.)

Проектування і розробка продукції

Графічні методи (схема Ісі/ кави, діаграма Парето. гісто/ грама й ін.); методи аналізу статистичних сукупностей; економіко/математичні мето/ ди (методи Тагучі, QFD) Графоаналітичні методи (гісто/ грама, розшарована гістограма й ін.); методи аналізу статистич/ них сукупностей (методи пе/ ревірки статистичних гіпотез, порівняння середніх. порів/ няння дисперсій й ін.); еконо/ міко/математичні методи (пла/ нування експерименту) Економіко/математичні ме/ тоди (імітаційне моделювання. метод дерев імовірності й ін.)

264

Нормування вимог до якості продукції Визначення технічних вимог в області надійності Оптимізація значень показ/ ника якості продукції. Оцін/ ка технічного рівня продукції Випробування дослідних зразків або дослідних партій нової (модернізованої) про/ дукції Забезпечення безпеки про/ дукції


Продовження табл. 8.2 Етапи життєвого циклу продукції



Закупівлі

Формування планів забезпе/ чення підприємств матері/ ально/технічними ресурса/ ми необхідної якості Оцінка можливостей поста/ чальників Своєчасне забезпечення по/ стачань матеріально/техніч/ них ресурсів Зниження витрат на матері/ ально/технічне забезпечен/ ня якості продукції

Економіко/математичні ме/ тоди (теорія масового об/ слуговування. лінійне прог/ рамування й ін.) Економіко/математичні ме/ тоди (системний аналіз, динамічне програмування й ін.) Економіко/математичні ме/ тоди (теорія масового об/ слуговування) Економіко/математичні ме/ тоди (методи Тагучі, функ/ ціонально/вартісний аналіз й ін.).

Виробництво

Розробка технологічних процесів Забезпечення точності і ста/ більності технологічних про/ цесів Забезпечення стабільності якості продукції при вироб/ ництві

Економіко/математичні ме/ тоди (методи Тагучі; графіки розкиду й ін.); методи аналі/ зу статистичних сукупнос/ тей (дисперсійний, регресій/ ний і кореляційний види ана/ лізу й ін.) Методи статистичної оцінки точності і стабільності тех/ нологічних процесів (гісто/ грами, точнісні діаграми, ко/ нтрольні карти) Методи статистичного регу/ лювання технологічних про/ цесів (точнісні діаграми, кон/ трольні карти).

265


Продовження табл. 8.2 Етапи життєвого циклу продукції


Статистичні методи Графічні методи (гістограма, графік розкиду й ін.); методи аналізу статистичних сукуп/ ностей (методи перевірки статистичних гіпотез, порів/ няння середніх, порівняння дисперсії й ін.) Методи статистичного прий/ мального контролю Графічні методи (схема Ісі/ кави, діаграма Парето, роз/ шарування діаграми Парето й ін.); економіко/математич/ ні методи (функціонально/ вартісний аналіз, QFD)

Контроль і випробування

Дотримання метрологічних правил і вимог при підготов/ ці, виконанні й обробці ре/ зультатів випробувань Виявлення продукції, якість якої не відповідає встанов/ леним вимогам Аналіз якості продукції

Упакування і зберігання

Аналіз дотримання вимог до Методи статистичного прий/ упакування і зберігання про/ мального контролю; еконо/ дукції на підприємстві міко/математичні методи (те/ орія масового обслуговування)

Реалізація і розподіл продукції

Забезпечення якості транс/ портування продукції

Економіко/математичні ме/ тоди (лінійне програмуван/ ня, теорія масового обслуго/ вування)

Установка і введення в експлуатацію

Аналіз якості продукції в процесі монтажу і введення в експлуатацію Аналіз витрат споживачів при використанні продукції

Графічні методи (графік тим/ часового ряду й ін.); методи аналізу статистичних сукуп/ ностей (факторний аналіз й ін.) Економіко/математичні ме/ тоди (методи Тагучі, функ/ ціонально/вартісний аналіз, QFD)

266


Закінчення табл. 8.2 Етапи життєвого циклу продукції



Організація гарантійного ре/ Технічна монту продукції. Організація допомога в обслуговуванні своєчасного постачання за/ пасних частин

Економіко/математичні ме/ тоди (теорія масового обслу/ говування, лінійне програму/ вання й ін.)

Післяпродажна Аналіз відмовлень й інших діяльність невідповідностей продукції

Графічні методи (графік тим/ часового ряду й ін.); методи аналізу статистичних су/ купностей (факторний ана/ ліз й ін.)

Утилізація після використання

Економіко/математичні ме/ тоди (функціонально/вартіс/ ний аналіз, QFD та ін.)

Вивчення можливості вико/ ристання продукції невідпо/ відної якості чи після закін/ чення терміну служби

8.3. Приклад розбору виробничої ситуації із застосуванням комплексу інструментів якості Розбір виробничої ситуації із застосуванням комплексу інструментів якості за схемою: Проблема → діаграма Парето → схема Ісікави → діаграма Парето → поліпшення процесу виробництва → діаграма Парето. Вихідні дані: фірма, що робить металеві листи для дахів. Етапи дослідження на фірмі: Етап 1. Постановка задачі. Формулювання проблеми. Етап 2. Побудова діаграми Парето для аналізу браку покрівельних листів (рис. 8.1)

267


Етап 3. Аналіз діаграми за методом АВС (рис. 8.1). Формулювання висновку: брак видів групи А складають 75 % від усієї суми втрат. Результати аналізу цієї групи повинні дати максимальний ефект у поліпшенні якості виробів. Етап 4. Аналіз дефекту короблення: виявлення причин його появи проводиться на заняттях групи якості. Побудова схеми Ісікави для аналізу короблення покрівельних листів (рис. 8.2). 2

% 100

150

90

130

80 110

70

13 1

90

60

3

50

70

40 А

50

С

В

30 20

30

10

10

0 4

6 5

8 7

12

10 9

11

Рис. 8.1 Діаграма Парето для аналізу браку покрівельних листів: 1 — сума втрат (за місяць); 2 — тис. ієн; 3 — співвідношення відрізків кривої кумулятивної суми; 4 — короблення; 5 — бічний вигин; 6 — відхилення від перпендикулярності; 7 — тріщини; 8 — гвинтоподібність; 9 — бічна тріщина; 10 — бруд; 11 — лущення фарби; 12 — інші.

268


3

2 13

17

7 14

6

22

21

11

25

33

31

32

42 45

40

28

1

43 44

45

24

34 35 36 4

18 20

23

27

16

15

10 8 9

26

19

12

39 37

38

41

5

Рис. 8.2 Причинно$наслідкова діаграма для аналізу короблення покрі$ вельних листів: 1 — короблення: 2 — матеріал; 3 — формувальний верстат; 4 — методи операцій; 5 — оператор; 6 — дефекти матеріалу; 7 — розтягнення по краях; 8 — розтягнення в центрі; 9 — якість матеріалу; 10 — міцність на розтягання; 11 — твердість; 12 — вихідна товщина листа; 13 — товщина шару фарби; 14 — товщина плакування; 15 — регулювання; 16 — технічне обс$ луговування і контроль; 17 — поточний контроль; 18 — пері$ одичний контроль; 19 — центрування валків; 20 — складання

269


тесту; 21 — різниця у висоті валків; 22 — операції формувально$ го верстата; 23 — прийняття матеріалу; 24 — робочий стіл; 25 — однаковість висоти з висотою формувального верс$ тата; 26 — ступінь горизонтальності підлоги; 27 — ступінь горизонтальності верстата; 28 — зміст операцій; 29 — умови проведення операцій; 30 — підготовка робочого місця; 31 — прибирання; 32 — індикація безпеки; 33 — вентиляція; 34 — шум; 35 — бруд; 36 — освітлення; 37 — температура; 38 — фарбування; 39 — навчання і практика; 40 — планована дов$ гострокова навчальна практика; 41 — працює постійно чи тимчасово; 42 — рівень майстерності; 43 — стаж роботи; 44 — одяг; 45 — консультації оператору; 46 — особисті дося$ гнення.

Етап 5. Формулювання висновку з аналізу схеми Ісікави: серед усіх занесених у діаграму причин особливо впливають наступні фактори: • регулювання формувального верстата; • дефекти матеріалу; • операції верстата; • рівень майстерності операторів. Етап 6. Побудова діаграми Парето за результатами аналізу схеми Ісікави (рис. 8.3) Етап 7. Формування висновку за результатами аналізу діаграми Парето: найбільш важливою причиною погіршення рівня налагодження верстата є центрування валків. Етап 8. Коригувальні дії за результатами аналізу діаграми Парето: перегляд інструкції на регулювання верстата, внесення змін, організація підвищення кваліфікації операторів. Етап 9. Побудова діаграми Парето після поліпшення процесу (рис. 8.4).

270


40 30 30 Число дефектів 3 Кумулятивна сума 10

20 10

6

4

2

Дефекти матеріалу

Досвідченість оператора

Центрування валків

Операції формувального верстата

0

Рис. 8.3 Діаграма Парето за результатами аналізу схеми Ісікави

1

2 110

% 100

90

80

70

60 3

13

50

40

30

20

10

10 4

5

6

7

8

9

10

11

12

Рис 8.4 Діаграма Парето за видами браку (після поліпшення):

271


1 — сума втрат за місяць; 2 — тис. ієн; 3 — співвідношення відрізків кривої кумулятивної суми; 4 — бічний вигин; 5 — ко$ роблення; 6 — відхилення від перпендикулярності; 7 — трі$ щини; 8 — гвинтоподібність; 9 — бічна тріщина; 10 — бруд; 11 — лущення фарби; 12 — інші; 13 — кумулятивна сума

Етап 10. Порівняння діаграм Парето по видах бракованих покрівельних листів до і після поліпшення. Висновок: у результаті поліпшення якості процесу через фактор короблення вдалося скоротити суму витрат від браку приблизно на 30 %.

8.4. Як читати гістограми Ситуація 1. Прагніть, щоб вироби були схожі один на одного і на те, що треба (зазвичай центр допуску). Допуск

Гарне настроювання. Гарне устаткування (і заготівки, і інструмент) Так тримати!

браку немає Центр допуску

Ситуація 2. Вироби схожі один на одного, але їхні параметри відрізняються від заданих.

272


Погане настроювання Гарне устаткування (і заготівки, і інструмент)

Допуск

За рахунок кращого настроювання виключити брак: брак

Центр допуску Ситуація 3. Одиниці продукції сильно відрізняються одна від одної, але групуються навколо заданого параметра.

Допуск

1

Гарне настроювання Погане устаткування (або заготівки, або інструмент)

2 Ремонт, заміна 1 брак

брак

1

2


Ситуація 4. Одиниці продукції сильно відрізняються одна від одної і не відповідають заданим параметрам.

273


За рахунок кращого настроювання зменшити брак За рахунок ремонту, заміни, забезпечення стабільності заготівок виключити брак

Погане настроювання Погане устаткування (або заготівки, або інструмент)

Допуск брак при поганому настроюваннi

брак при гарному настроюваннi

брак при гарному настроюваннi


Ситуація 5. Виміри отримані з двох різних виробничих інструментів (від двох верстатів, від двох ліній і т. п.). Допуск А

Б А — задовільне джерело Б — незадовільне джерело

брак


Вимагайте розділити дані й установити джерела А і Б.

274


8.5. Загальна схема застосування статистичних методів Розглянути типову задачу аналізу даних на рівні цеху, ділянки, бригади, застосувавши схему розв’язання за допомогою статистичних методів. Схема припускає кілька послідовних кроків. Крок 1. Оцінка ситуації, виявлення і попередній аналіз відхилень параметрів від установлених норм. Аналіз і оцінку даних доцільно почати з представлення їх у графічному вигляді. Графіки дають можливість не тільки оцінити стан аналізованого об’єкта на даний момент, але і спрогнозувати тенденції його зміни, а також намітити відповідні заходи для запобігання погіршення стану об’єкта або по посиленню позитивного ефекту. Крок 2. Вибір найбільш важливих факторів, від яких залежить вирішення проблеми. У випадку, коли необхідно зробити висновок, по яких саме видах з великої кількості виявлених видів браку (причин відхилення процесу) можна знайти вирішення проблеми, проводять розшарування й аналіз АВС діаграм Парето. При зборі даних використовуйте контрольний листок. Побудуйте стовпчикову діаграму і криву Парето, що з’єднує точки накопичених сум. Крок 3. Оцінка факторів, які є причиною виникнення проблеми. Тут корисна причинно-наслідкова діаграма, яку називають також діаграмою Ісікави чи «риб’яча кістка». Крок 4. Заходи коригувального впливу. Удосконалювання технологічного процесу, проведення заходів коригувального впливу на процес. Крок 5. Підтвердження одержаних результатів. Для цього знову побудуйте контрольні карти, гістограми. Ступінь поліпшення стану процесу визначають також шляхом порівняння діаграм Парето, що відбивають перебіг процесу до і після проведення коригувальних заходів.

275


Контрольні запитання до розділу 8 1. 2. 3. 4.

276

Застосування статистичних методів у процесах менеджмен$ ту якості. Навести приклади. Алгоритм застосування комплексу статистичних інстру$ ментів якості у виробничій ситуації. Як читати гістограми? Загальна схема застосування статистичних методів.

Розділ 9 ЗАСТОСУВАННЯ МЕТОДІВ МЕНЕДЖМЕНТУ ЯКОСТІ В ОСВІТІ (ОГЛЯД СУЧАСНИХ ТЕНДЕНЦІЙ)

Розділ 9 ЗАСТОСУВАННЯ МЕТОДІВ МЕНЕДЖМЕНТУ ЯКОСТІ В ОСВІТІ (ОГЛЯД СУЧАСНИХ ТЕНДЕНЦІЙ) Насамкінець наводяться тези концепції проекту «Конкурс з якості освітньої діяльності серед вищих навчальних закладів (ВНЗ) в Україні». У світі тепер вважають, що вища освіта опинилась в нових умовах, де якість відіграє все більш важливу роль. Так, Фейгенбаум [1] висловив думку, що «якість освіти» — це ключовий фактор в невидимому змаганні між країнами, бо якість продукції та послуг визначається тим, як «менеджери, вчителі, робітники, інженери і економісти думають, діють і приймають рішення відносно якості». Застосування методів менеджменту якості в освіті має суттєві переваги перед існуючою практикою. Наведемо деякі з них: • у той час як дії з акредитації сфокусовані тільки на «входах» та «виходах» освітньої системи навчального закладу, підхід на основі TQM (загального менеджменту якості) інтегрує і покращує всі три стадії — вхід, процеси, вихід. • застосування методів менеджменту якості — це стратегічний інтегрований підхід, що включає в себе всі три зацікавлені сторони — співробітників, споживачів та спонсорів. Існують також три важливі причини [2], які пояснюють прихід систем менеджменту якості в аудиторії: 1. Навчання та викладання повинні приносити задоволення. 2. Вдосконалення систем та процесів освіти. 3. Надання необхідних знань та навичок в умовах ринкових відносин.

277


Під час огляду стану менеджменту якості у вищих навчальних закладах США та Великобританії [3] стверджується: та роль, яку відіграє якість у вищій освіті, стає все важливішою у міру того, як зростає ринкова орієнтація, оскільки вона не залишає учбовим закладам іншої альтернативи, крім покращення якості при зростанні ефективності. Філософія загального менеджменту якості (TQM), яка була успішно сприйнята комерційними організаціями, визнається в цілому як шлях в правильному напрямку. Сучасні тенденції застосування методів менеджменту якості в освіті в основному зупиняються на двох формах: 1) розробка та впровадження систем менеджменту якості освітніх послуг на основі міжнародних стандартів ISO серії 9000 [4, 5]; 2) участі навчальних закладів в національних конкурсах з якості на основі моделі ділової досконалості [6–8]. Що стосується розробки систем менеджменту якості в освіті (СМЯО), то аналіз вищої освіти як системи виявляє її складність порівняно з виробництвом. Хоча в моделі СМЯО є деякі аналоги з виробничою системою, гуманітарна природа освіти робить її більш складною, а саме з таких причин: 1. Динамічна взаємодія вчителів та студентів. 2. Продукти системи знову прямо впливають на процеси. 3. Складності в визначенні вимог споживачів при наявності різноманітності зацікавлених сторін, а саме: студентів, батьків, роботодавців, професорів та викладачів, уряду та суспільства в цілому, що мають різні інтереси. Але такою характеристикою системи вищої освіти не можна перекреслити потребу в якості, яка відкриває шлях до вдосконалення. Важливим моментом моделі СМЯО є присутність сильного зв’язку між якістю та ринковими проблемами: більш висока якість набувається залученням більш здібних студентів та наймом викладачів більш високої якості, залученням більшої кількості грантів, орієнтованих на ринок. Це дає змогу приймати комерційноорієнтовані підходи типу TQM в такому секторі, як віща освіта.

278


Успішна практика створення СМЯО в українських [4] та російських ВНЗ [5] дозволила розробити принципи менеджменту якості освітньої діяльності. Зараз доречно навести останні результати застосування методів менеджменту якості в освітній діяльності. Так, в Київському інституті інвестиційного менеджменту (КІІМ) наприкінці 2003 року завершена розробка і впровадження вперше в Україні серед ВНЗ системи менеджменту якості освітніх послуг і в квітні 2004 року проведена успішна сертифікація СМЯО в європейському органі з сертифікації SGS (Швейцарія). Коротко охарактеризуємо особливості СМЯО в КІІМу: а) структурно СМЯО складається з низки (ряду) автономних напрямків діяльності інституту, включаючи: • програми навчання студентів на стаціонарному і заочному відділеннях; • адміністративну частину, включаючи технічну дирекцію, ректорат; • довузівське підготовче відділення; • Київську бізнес-школу (з програмами другої освіти); б) документація СМЯО складається з наступних документів: • загального керівництва з якості; • місії і політики в галузі якості; • комплексу процедур по процесах; • комплексу робочих інструкцій; в) для проведення внутрішнього аудиту СМЯО створена аудиторська група підготовлених аудиторів. Внутрішні аудити проводяться по всіх автономних напрямках СМЯО. Звіти за результатами внутрішніх аудитів розглядаються при аналізі СМЯО з боку керівництва на засіданнях Координаційної ради з якості у ректора. У цій роботі автор посібника брав активну участь. При створенні та впровадженні системи загального менеджменту якості у ВНЗ слід керуватися наступними основними принципами:

279


•

об’єднання в єдину систему управління як навчальних, виховних, наукових, так і адміністративно-господарських функцій закладу; • спрямованість акценту управління на запобігання проблем, а не на їх виявлення та усунення; • створення умов для роботи однією командою, колективних зусиль, міжфакультетське та міжкафедральне співробітництво у реалізації мети щодо якості освітніх послуг. Базовими принципами застосування методів загального менеджменту якості ВНЗ є: • орієнтація діяльності на задоволення вимог замовника, суспільства, споживача щодо якості і змісту освітніх послуг відповідно до адекватного вивчення та визначення існуючих потреб усіх зацікавлених сторін; • підвищення ролі лідерів і керівників усіх рівнів в ефективному функціонуванні ВНЗ, розробка місії, політики та цілей ВНЗ у сфері якості, стратегічних, тактичних та оперативних завдань з виконання вимог замовників, створення внутрішнього середовища для цілеспрямованої діяльності ВНЗ на ринку освітніх послуг; • залучення всього персоналу ВНЗ до вирішення проблем, пов’язаних з покращенням якості освітніх послуг, використання потенціалу усіх працівників для постійного вдосконалення робіт, участі в управлінні якістю; • формування процесного підходу до організації менеджменту якості: кожний вид діяльності, кожна функція працівників ВНЗ розглядається як процес, який передбачає перетворення вхідної інформації у вихідну; • впровадження системного підходу до управління підготовкою фахівців, який передбачає систему взаємопов’язаних процесів в університеті для досягнення мети, результатів і ефективності; • безперервне покращення усіх видів робіт з метою постійного підвищення ефективності системи управління в цілому та процесів зокрема;

280


•

прийняття управлінських рішень на основі фактів та достовірної інформації, результатів аналізу оперативної інформації та даних; • підтримка взаємовигідних відносин з партнерами — налагодження виробничих зв’язків із замовниками, громадськістю, коледжами та технікумами, вищими навчальними закладами, у т. ч. конкурентами. Принципами планування та виконання процесів у межах системи менеджменту якості закладу є: • обґрунтованість цілей та підходів у сфері якості до здійснення процесів, спрямованість на задоволення інтересів зацікавлених сторін, зовнішніх та внутрішніх партнерів, відповідно прийнятої політики та стратегії університету; • спрямованість кожного процесу на підтримку політики і стратегії університету у сфері якості, взаємопов’язання з іншими процесами його діяльності; • систематичне здійснення визначених процесів, використання всього потенціалу університету; • регулярність здійснення моніторингу процесів та результатів з метою виявлення їх ефективності та сфери застосування; • вивчення та поширення найкращого досвіду здійснення процесів серед підрозділів та зацікавлених сторін; • встановлення пріоритетів в діяльності, вивчення напрямів удосконалення та можливості їх впровадження; • періодичний аналіз досягнення цілей у сфері якості порівняно з власними планами, іншими навчальними закладами, з кращими навчальними закладами цього напряму. Що стосується другого напрямку застосування методів менеджменту якості в освіті, а саме: участі ВНЗ в національному конкурсі з якості, слід зробити деякі пояснення. Сучасний світовий ринок характеризується загостренням конкуренції і підвищенням вимог до якості продукції і послуг. Сьогодні досягти стійкого успіху можуть тільки ті підприємства, які опановують

281


найкращий досвід менеджменту якості. Ефективним засобом виділення такого досвіду і стимулювання підприємств до його впровадження є присудження нагород з якості. У процесі боротьби за нагороду підприємства прагнуть удосконалювати свою діяльність, а отримавши її, стають моделями і зразками для наслідування. Найбільш престижними в світі є нагороди, що базуються на моделях «ідеального підприємства». Порівняння з такими моделями дозволяє кількісно оцінити реальні підприємства, визначити їх сильні і слабкі сторони. На основі моделей присуджуються національні нагороди з якості в більшості розвинутих країн світу. З 1992 року на основі моделі Європейський фонд менеджменту якості (EFQM) і Європейська організація з якості (EQM) присуджують Європейську нагороду з якості. В Україні національна нагорода з якості заснована в 1996 р. Вона присуджується щорічно за підсумками українських національних конкурсів з якості. Конкурси проводять Українська асоціація з якості і Українська спілка промисловців і підприємців (УСПП). Українські конкурси проходять в рамках Європейського проекту при безпосередній підтримці EOQ і EFQM. Серед володарів нагороди такі широко відомі українські підприємства, як львівський «Світоч», київська «Оболонь», «Інтерсплав» з Луганщини, аеропорт «Бориспіль», «Фармак» з Києва, Миколаєвська «Сандора», Броварське ШБУ-50. Вже протягом 8 років підприємства — переможці національних конкурсів з якості представляють Україну на Європейських конкурсах. У 1999 та 2000 рр. ВАТ «Броварське ШБУ № 50», перше і єдине з країн СНД, було визнане фіналістом конкурсу, потім в 2001 р. Миколаївська «Сандора» продовжила цю естафету. Щодо участі освітніх організацій в українських конкурсах з якості, то треба відзначити участь таких організацій: Полтавський університет споживчої кооперації України, Київський інститут інвестиційного менеджменту, Європейський університет фінансів,

282


менеджменту та бізнесу, Освітня організація «Гранд», Навчальнонауковий комплекс «школа-коледж-університет» при Одеському національному університеті ім. І. І. Мечникова. З міжнародного досвіду участі освітніх організацій в конкурсах з якості слід відзначити американський досвід: з 1994 р. до 10 ВНЗ беруть участь щорічно в конкурсах. Окремої розмови потребує досвід Росії. Віддаючи належне особливостям підходу до якості освітніх послуг Міносвіти РФ для підвищення ефективності якості функціонування ВНЗ організувало і проводить з 2000 р. конкурс «Внутриву-зовские системы обеспечения качества подготовки специалистов». У 2000 р. в конкурсі брали участь 25 ВНЗ, а в 2001 р. — 32 ВНЗ. Проведення конкурсів серед ВНЗ в Росії викликало великий інтерес працівників ВНЗ до конкурсу, як до потужного стимулу і досить результативного інструменту цілеспрямованого розвитку і удосконалення системи якості підготовки спеціалістів. Щодо переважного використання однієї з форм методів менеджменту якості в освіті можна навести такі висновки: • посилаючись на вже наведений огляд [3], можна зазначити: в США порівняно з Англією більш широке використання одержала практика TQM, в т. ч. на рівні участі ВНЗ в конкурсі з якості, що пояснюється більш високим ступенем приватизації та більш орієнтованою на ринок природою освіти в США. В Англії більш наявна тенденція до впровадження системних стандартів (ISO 9000), що узгоджується з піонерською роллю Англії в розробці стандартів для промисловості; • в Європі прослідковується більш сильна тенденція участі ВНЗ в конкурсах з якості [9]; • в Росії також більшість ВНЗ беруть участь в конкурсах з якості, про що вже згадувалось; • в Україні з наведених вище прикладів видно, що ВНЗ віддають перевагу практиці участі в конкурсах з якості [8].

283


9.1. Проект концепції «Конкурс з якості освітньої діяльності серед вищих навчальних закладів в Україні» Для підтвердження та розвитку останньої тези наведемо розроблений нами проект концепції «Конкурс з якості освітньої діяльності серед вищих навчальних закладів в Україні».

9.1.1. Формулювання проблеми Для підвищення ефективності і моніторингу якості освітньої діяльності вищих навчальних закладів на основі моделі досконалості ЄФУЯ необхідно використовувати критерії моделі з доданням до кожного критерію рекомендованих конкретних показників освітньої діяльності закладів. У цьому разі самооцінка навчального закладу може стати базою для проведення акредитації закладів Міносвіти.

9.1.2. Суттєві фактори (мета і завдання конкурсу) Суттєві переваги застосування моделі досконалості ЄФУЯ з метою акредитації перед існуючою практикою полягають в наступному: 1. У той час як дії по акредитації сфокусовані тільки на «входах» та «виходах» освітньої системи навчального закладу, підхід на основі TQM інтегрує і покращує всі три стадії: вхід, процеси, вихід. 2. Застосування моделі — це стратегічний, інтегрований підхід, що включає в себе всі три зацікавлені сторони — співробітників, споживачів, спонсорів. З наведених мотивів формулюється мета та завдання конкурсу. Основна мета конкурсу в цілому — стимулювати освітні організації, які приділяють значну увагу управлінню якістю, заохотити

284


кращі з них, підвищити рівень суспільного усвідомлення впливу якості на рівень освітніх послуг, а також через це на рівень життя громадян України та конкурентоздатність ВНЗ України, виділити серед них найкращу практику менеджменту якості, накопичену у вітчизняних освітніх організаціях. Перед конкурсом є основні завдання: 1. Поліпшення іміджу освітніх закладів. 2. З допомогою самооцінки забезпечити цілеспрямований розвиток ВНЗ на шляху безперервного удосконалення системного управління не тільки якістю освітніх послуг, але й якістю всіх напрямків діяльності організацій. Головна мета конкурсу окремо для ВНЗ — забезпечення максимальної ефективності освітньої діяльності, підвищення рівня якості та результативності усіх процесів і напрямів функціонування ВНЗ. Впровадження методів загального менеджменту якості ВНЗ має два основних взаємопов’язаних завдання: • задоволення очікувань замовників, суспільства та клієнтів — споживачів освітніх послуг: замовники, суспільство, клієнти повинні бути впевнені в здатності закладу надавати послуги необхідної якості та постійно підтримувати якість на належному рівні; • задоволення потреб і захист інтересів персоналу та ВНЗ, окремих підрозділів: ВНЗ та персонал, зокрема, задовольняє власні потреби в досягненні необхідного рівня якості та підтриманні його за оптимальних витрат, що потребує ефективного використання усіх видів ресурсів, які є у розпорядженні навчального закладу.

9.1.3. Ефективність. Суттєві наслідки (очікувані переваги) У ХХІ ст. освітні організації всіх країн повинні бути впевнені у всіх своїх споживачах, здатних конкурувати на великій, складній арені всесвітніх дій.

285


Перший на сьогоднішній день метод для оцінювання ефективності організацій в задоволенні своїх несхожих (різних) споживачів — критерії Європейської моделі досконалості. Досі це не тільки доступна система оцінок, вона — одна з найбільш всебічно розвинутих систем на рівні сучасних вимог, але більш важливо те, що ці критерії підтримуються на всіх організаційних рівнях, мається на увазі там, де є авторитет, обов’язки та відповідальність. Участь ВНЗ у конкурсі і проведення самооцінки у відповідності до моделі дадуть їм можливість: • визначити сильні та слабкі сторони ВНЗ у відповідності до критеріїв моделі; • отримати професійну оцінку ВНЗ, зроблену провідними вітчизняними фахівцями, які мають статус експертів Європейської та національної нагороди з якості; • навчити співробітників ВНЗ сучасним методам менеджменту якості, допомогти їм усвідомити власний вплив на досконалість ВНЗ; • систематизувати процеси вдосконалення, які відбуваються у ВНЗ, і збільшити тим самим їх ефективність; • розповсюдити кращий досвід, накопичений у різних підрозділах, на всі ВНЗ в цілому. Все це дозволить освітнім організаціям точніше встановити цілі та пріоритети для вдосконалення і з меншими зусиллями їх досягти.

9.1.4. Оптимальний варіант За основу схеми конкурсу з якості пропонується схема визначення досконалості Європейського фонду менеджменту якості. Дана схема, на базі Європейської моделі досконалості, введена з метою активізації діяльності з менеджменту якості підприємств, чий сьогоднішній рівень розвитку є недостатнім для того, аби відразу змагатися за нагороду з якості, тобто для тих, що тільки починають сходження до ідеалу, але хочуть побільше дізнатись про найновіші

286


світові здобутки у сфері удосконалення якості, щоб використати їх у власній виробничій практиці, а також хотіли б отримати повне визначення своїх кроків, зроблених на цьому шляху. Схему можна уявити собі у вигляді п’ятиступеневої піраміди. Її три вищі сходинки становлять рівні Європейської нагороди з якості — фіналісти, призери, переможці. Нижче від них знаходиться сходинка «Визнання досконалості». Рівень, якому відповідає найнижча сходинка цієї піраміди, має назву «Прагнення досконалості». Сходження на рівні відрізняється сумою балів, набраних учасниками конкурсу. Дещо докладніше про Європейську модель досконалості. Поперше ця модель побудована на філософії загального менеджменту якості (Total quality management (TQM)). По-друге, Європейська модель досконалості (правильніше, модель досконалості ЄФУЯ) — є описом «ідеального підприємства». Модель складається з дев’яти критеріїв. П’ять з них описують підходи до діяльності підприємства, які використовуються для досягнення результатів; чотири критерії — результати, яких досягають підприємства за рахунок використання підходів. Більш докладно про критерії моделі щодо освітньої діяльності наведено нижче. Критерій 1 — роль керівництва в організації робіт із забезпечення якості підготовки фахівців. Критерій 2 — планування в сфері забезпечення якості підготовки фахівців. Критерій 3 — використання потенціалу викладачів, співробітників, тих, яких навчають, для забезпечення якості підготовки фахівців. Критерій 4 — раціональне використання ресурсів та партнерство. Критерій 5 — керування процесами забезпечення якості підготовки фахівців. Критерій 6 — задоволеність споживачів (ринку трудових ресурсів) якістю підготовки фахівців. Критерій 7 — задоволеність викладачів і співробітників роботою у ВНЗ.

287


Критерій 8 — вплив ВНЗ на суспільство. Критерій 9 — результати роботи ВНЗ. До кожного критерію додаються рекомендовані конкретні показники освітньої діяльності.

9.1.5. Впровадження 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.

288

Координацію конкурсу здійснює Рада конкурсу, затверджена Міністерством освіти і очолювана Головою. Організаційно-технічне забезпечення здійснюється приватним підприємством «Тест-Консалтинг», яке виконує функції Технічного секретаріату. Інформація про конкурс повинна розповсюджуватись по каналам Міносвіти і Української асоціації з якості. До складу Ради конкурсу входять представники Міносвіти, Федерації вчених України, Української асоціації з якості, працівники ВНЗ України. Для ефективної підготовки конкурсу рекомендовано проведення інформаційних семінарів в університетських та великих містах України: Києві, Харкові, Севастополі та ін. Конкурс проводиться згідно з розробленим технічним секретаріатом «Положенням про конкурс». Експертизу подань ВНЗ до Ради конкурсу проводять експерти національного рівня Української асоціації якості (МЦ «Прирост»).

ЛІТЕРАТУРА


До розділу 1 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8.

9.

Из книг «Живая этика». Иерархия. — Новосибирск.: Сиб. союз Рериха, 1991. — С. 297. Bergan Hal. Extending the reach of the quality improvement paradigm. «Quality Progress» — 1990. — 23. — № 5. — Р. 51–52. Дж. А. Голдсмиг. Качество — единое целое // Стандарти и качество. — 1990. — № 10. — С. З. Векслер Э. М. Качество как категории будущего // Стандар) ты и качество. — 1992. — № 2. — С. 14–17. Новицкий Н. И., Олексюк В. И. Управление качеством продук) ции: Учебное пособие. — Мн.: Новое знание, 2001. — 238 с. Скрябина Н. И. Управление качеством. Конспект лекций. — К.: КИИМ, 2000. ДСТУ ISO 9000–2001 Системи управління якістю. Основні по) ложення та словник. — К.: Держстандарт України, 2001. Калита П. Я. Системы качества и международные стандар) ты ISO серии 9000. Часть 1, общий обзор. — К.: Украинская ассоциация качества, Межотраслевой центр качества «При) рост», 1996. — 92 с. Долинская М. Г., Соловьев И. И. Маркетинг и конкуренто) способность промышленной продукции. Издательство Стан) дартов, 1995.

289


10. Крымова Г. Д. Зарубежный опыт управления качеством про) дукции. — М.: Издательство Стандартов. 1992. 11. Морита Акио. Сделано в Японии. М.: Прогресс, 1990. 12. Кодзума Тагаиси. Вечный дух предпринимательства. К.: Укр) закордонвизасервис, 1992. 13. ИБМ. Взгляд изнутри: Человек — фирма — маркетинг. Пер. с англ. при участии Р. Л. Шука. — М.: Прогресс, 1990. 14. Васильев В. Д., Новиков И. Ю. Маркетинг научно)технических разработок. — Л.: Материалы Всесоюзного семинара «Кон) куренция на мировых рынках», 1989. 15. Уотермен Р. Фактор обновления. М.: Прогресс, 1988. 16. Калита П. Я. Системный технологический комплекс управления качеством продукции // Стандарты и качество. 1988. — № 4. 17. Твисс Б. Управление научно)техническими нововведениями. — М.: Экономика, 1989.

До розділу 2 1.

2. 3. 4. 5.

6.

290

Статистические методы, всеобщее управление, качество, сер) тификация и кое)что еще / В. А. Лапидус. — Н. Новгород: СМЦ «Приоритет«, 1999. — 33 с. Всеобщее управление качеством / Под общ. ред. О. П. Глуд) кина. — М.: Радио и связь, 1999. — 600 с. Основы управления качеством продукции / А. В. Гличев. — М.: РИА «Стандарты и качество», 2001. — 424 с. Калита П. Я. Системы качества (общий обзор). — Часть 1. — К.: Украинская ассоциация качества, МЦ «Прирост», 1996. — 92 с. Изменение в системах управления в 21)м веке. Серия «Все о ка) честве. Зарубежный опыт». Выпуск 28. — М.: НТК «Трек», 2001. — 29 с. Векслер Э. М., Зенюк А. Ю., Маловик К. Н. Сравнительный ана) лиз принципов системного подхода к управлению качеством. Сборник научных трудов СНИЯЭиП, вып.7, 2002. — С. 136–142.


7. 8. 9. 10.

11. 12.

13.

14.

15.

Скрябина Н. И. Управление качеством. Конспект лекций — К.: КИИМ, 2000. Валигун В. В. Развитие и совершенствование МС ISO 9000 по верси) ям 1994 и 2000 г. Материалы семинара. — К.: МЦ «Прирост», 2001. Петюшенко Л. Н. Модель совершенства EFQM. Конспект лек) ций. — К.: МЦ «Прирост», 2001. ISO 9003)1997. Стандарти по менеджменту якості і забезпе) ченню якості. Частина 3. Провідні вказівки по застосуванню ISO 9001–1994 при розробці, постачанні, монтажу й обслуго) вуванні комп’ютерного програмного забезпечення. ДСТУ ISO 9001)2001. Системи управління якістю. Вимоги. — К.: Держстандарт України, 2001. Подмогильний Н. В., Бідюк П. І., Коваленко І. І., Слободенюк А. В. Інформаційні технології в моделюванні економічних процесів перехідного періоду. — К.: Такі справи, 2000. — 230 с. Швец В. Е. Измерение процессов — стратегический подход. Материалы к школе)семинару. — Ялта: «Созвездие качества», 2003. — 18 с. Рифа В. Н. Бидюк П. И. Система менеджмента качества как объект автоматизированного управления. Вестник Херсонс) кого ГТУ. Херсон — 2001. V. Rifa, P. Bidyuk. Quality Management System For Industrial Enterprise On The Basis Of Bayesian Network. Pr. The International Conference on Applied Mathematics Dedicated to the 65)th Anniver) sary of B. N. Pshenichnyi. IASA. Kiev — 2002. Р. 108–109

До розділу 3 1. 2.

Волькенштейн М. В. Энтропия и информация. — М.: Наука, 1986. — С. 192. Айламазян А. К., Стась Е. В. Информатика и теория разви) тия. — М.: Наука, 1989. — С. 174.

291


3.

4. 5. 6. 7.

8. 9. 10.

11. 12. 13. 14. 15.

16.

292

Мулдашев Э. Р. В поисках города богов. — Т. 2. — Золотые плас) тины Харати. — СПб.: Издательский дом «Нива»; М.: «Олма) ПРЕСС»; М.: «АиФ)Принт«, 2003. — 320 с. Тихоплав В. Ю., Тихоплав Т. С., Начало начал. — СПб.: ИД «Весь», 2003. — 288 с. Эткинс П. Порядок и беспорядок в природе /Пер. с англ. — М.: Мир, 1987. — С. 224. Уотермен Р. Фактор обновления. — М.: Прогресс, 1988. Векслер Э. М., Мартынов Г. К. Повышение качества и надежно) сти бытовой аппаратуры магнитной записи. — К.: Техника, 1988. — С. 119. Бершадский Л. И. Физическая надежность механических объек) тов. — К.: О)во «Знание» УССР, 1987. — С. 42. Седякин Н. М. Об одном физическом принципе теории надежнос) ти // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. — 1966. — № 3. — С. 80–87. Переверзев Е. С. Об одном термодинамическом принципе тео) рии эквивалентных испытаний // Надежность и контроль качества. — 1979. — № 8. — С. 13–18. Николис Г., Пригожин И. Познание сложного. Введение. — М.: Мир, 1990. Эбелинг В. Образование структур при необратимых процес) сах. — М.: Мир, 1979. Edgar E. Peters, Chaos and order in the capital markets, JW&S, INC., NY 1996. Richard M. Crownover, Introduction to fractals and chaos, University of Nissouri — Columbia, Boston 1995. Рифа В. Н. Метод динамических характеристик в задаче биоме) трической аутентификации. Тезисы докладов Международной 11)й межвузовской конференции по математике и механике Ев) разийского национального университета им. Л. Н. Гумилева — Астана 2006. — С. 212. Рифа В. Н. Баклан Я. И. Баклан И. В. Метод главных компонент в задачах аутентификации. Труды Шестой Всеукраинской между) народной конференции Укр’ОБРАЗ 2002. — Киев 2002. — С 215–218.


17. Божокин С. В., Паршин Д. А. Фракталы и мультифракталы. — Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика» — 2001— 128 с.


Векслер Э. М., Жмерев В. С., Маловик К. Н., Пырх В. В. Приме) нение статистических методов в задачах управления ка) чеством. Конспект лекций. Материалы школы)семинара. Севастополь: Севастопольский национальный институт ядерной энергии и промышленности. — 2002. — 68 с.


3.

4. 5. 6. 7.

8.

Применение прикладных статистических методов при произ) водстве продукции для рабочих, НИЦ КД, СМЦ «Приоритет». Применение прикладных статистических методов при про) изводстве продукции (для управляющих на уровне цеха), НИЦ КД, СМЦ «Приоритет». Применение прикладных статистических методов при про) изводстве продукции для специалистов технических служб предприятий и организаций (1)я редакция), НИЦ КД, СМЦ «Приоритет». Исикава. Японские методы управления качеством. — М.: Эко) номика, 1988. Статистические методы повышения качества. / Под ред. Хитоси Кумэ. — М.: Экономика и статистика, 1990. Деминг Э., Выход из кризиса. — Тверь: Альба, 1994. — 498 с. Лапидус В. А. Статистический приемочный контроль и ме) ждународные стандарты ИСО. Вчера, сегодня, завтра. — Н. Новгород: «Приоритет», 1993. — 101 с. Манн Н. Р. Почему это произошло в Японии, а не в США. Курс на качество. — Калуга: 1991. — № 1. — С. 16–28.

293


Семь инструментов качества в японской экономике. — М.: Издательство стандартов, 1990. — 88 с. 10. Контроль качества продукции в машиностроении. — М.: Из) дательство стандартов, 1974. — 447 с. 9.


Статистическое управление процессами (SPC). Руководство — Н. Новгород: АО НИЦ КД. СМЦ «Приоритет», 1997. —170 с.


3. 4.

5.

6. 7.

294

Kackar R. Taguchi’s quality philosophy — Quality Progress (США), 1986. — № 12. — Р. 21–29. Практическое руководство применения прикладных стати) стических методов при производстве продукции (для руко) водителей предприятий и организаций). Изд)е 2)е. — Н. Новгород: СМЦ «Приоритет», 1998. Семь инструментов качеств в японской экономике. — М.: Изд)во Стандартов, 1990. Использование статистических методов в управлении ка) чеством продукции: обзорная информация / Г. Ю. Сакоян и др. — М.: ВНИИКИ, 1991. Векслер Э. М., Черненко И. К., Козырев В. А. Оптимизация кон) структорско)технологических параметров узла ведущего вала видеомагнитофонов // Надежность и контроль качест) ва. — 1984. — С. 36–40. Адлер Ю. П. Новое направление в статистическом контроле качества — методы Тагучи. — М.: Знание, 1988. Векслер Е. М. Методи керування якістю Г. Тагучі. Роль та місце в загальному керуванні якістю // Зб. Доповіді Першої


8.

9. 10.

11. 12. 13.

14. 15.

Всеукраїнської наукової конференції «Проблеми управління якістю». — К.: МЦ «Прирост», 2001. — С. 190–197. Петравчук А. П. «Шесть СИГМ» — Концепция качества третьего тысячелетия. Конспект лекций. — К.: МЦ «При) рост». — 2001. Zadeh L. A. Fuzzy sets. — Information and Control. — Vol. 8. — 1965. — P. 338 –353. Василевич Л. Ф. Анализ чувствительности и стабильности нечетких систем принятия решений. — К.: Кибернетика и системный анализ. — 1998. — № 1. — С. 71–96. Ульянченко О. В. Дослідження операцій в економіці. — Харків: ХІАУ, 2002. — 580 с. Фишберн П. К. Теория полезности для принятия решений. — М.: Наука, 1978. — 352 с. Недосекин А. О. Применение теории нечетких множеств к задачам управления финансами. Монография. — С.)Петер) бург: 2002. — 215 с. Леоненков А. В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzy TECH. — СПб.: BHV, 2003. — 736 с. Василевич Л. Ф. Количественные методы. — К.: КБШ, 2003. — 96 с.


2.

Векслер Э. М., Жмерев В. С., Маловик К. Н., Пырх В. В. Применение статистических методов в задачах управления качеством. Конспект лекций. Материалы школы)семинара. Севасто) поль: Севастопольский национальный институт ядерной энергии и промышленности, 2002. — 68 с. Свиткин М. З., Мацута В. Д., Рахлин К. М. Менеджмент качест) ва и обеспечение качества на основе международных стан) дартов ISO серии 9000. — Изд)во Картонажной фабрики, 1999. — 421 с.

295


До розділу 9 Feigenbaum A. V. Quality education and America’s competiti) veness. Quality Progress. — 1994. — Vol. 27. — № 9. — P. 83–84. 2. Риттер Д. С. Применение методов всеобщего управления ка) чеством в обучениии // Методы менеджмента качества. — 2001. — № 8. 3. Овлия М. С., Аспинвалл Э. М. ТQМ в высшем образовании. Пер. с англ. / Под ред. Ю. П. Адлера. — М.: МИСИС. — 2000. 4. Дорохін В. О., Косаріна В. П. Управління якістю освітніх пос) луг вищих навчальних закладів з використанням міжнарод) них стандартів ISO серії 9000. 5. Матеріали міжнародної науково)методичної конференції «Науково)методичні проблеми управління якістю освітньої діяльності». — Полтава: 2002. — ч.1. — С. 11–18. 6. Левшина В., Зиненко В. и др. Управление процессами произ) водства образовательных услуг в университете. // Стан) дарты и качество. — 2001. — № 3. — С. 71–74. 7. Соловьев В., Кочетов А. и др. Стимул и инструмент повышения качества деятельности вузов // Стандарты и качество. — 2002. — № 4. — С. 52–56. 8. Шестакова Л. Л. Внедрение метода непрерывного совершенст) вования качества в Американских высших учебных заведени) ях. — М.: ВНИИС, 1994. — № 4. — С. 18–21. 9. Шарапатова Е. На пути к деловому совершенству // Новый Коллегиум. 2002. — № 1. — С. 10–15. 10. Method for improving the quality of higher education based on the EFQM model. Second English version, Exspertgroup HBO, EFQM, November 1999. 11. Векслер Е., Лойкова А., Пархоменко Н., Шарапатова К. Управ) ління якістю в освіті // Новий Колегіум. — 2003. — № 1. — С. 14–18. 1.

296

ДОДАТКИ

ДОДАТКИ

Додаток до підрозділу 2.1 розділу 2 ЗІРКИ ЯКОСТІ

ПРИНЦИП ПОБУДОВИ ЗІРКИ ЯКОСТІ Система мотивації якості

Система взаємовідносин із постачальниками

Система навчання персоналу

Якість

Система взаємовідносин із споживачами

Документування, організаційна система управління якістю (функції і процеси)

297


ЗІРКА 1: ЯКІСТЬ ПРОДУКЦІЇ ЯК ВІДПОВІДНІСТЬ СТАНДАРТАМ Професійне навчання

Штрафи

Реалізація принципу роботи по документах

Вхідний контроль

Приймальний вихідний контроль

1905 р. Система Тейлора (технічна документація)

ЗІРКА 2: ЯКІСТЬ ПРОДУКЦІЇ ЯК ВІДПОВІДНІСТЬ СТАНДАРТАМ І СТАБІЛЬНІСТЬ ПРОЦЕСІВ Навчання статистичним методам

Матеріальне стимулювання

Статистичний вхідний контроль

Стабільність процесів і знижка витрат

1924 р. Статистичне управління якістю

298

Статистичний приймальний контроль

ДОДАТКИ

ЗІРКА 3: ЯКІСТЬ ПРОДУКЦІЇ, ПРОЦЕСІВ, ДІЯЛЬНОСТІ ЯК ВІДПОВІДНІСТЬ РИНКОВИМ ВИМОГАМ Мотивація до впровадження TQC

Вхідний контроль, інспекція, сертифікація продукції

Навчання TQC

Якість продукції та знижка витрат

Приймальний вихідний контроль, інспекція, аудит споживача

1951 р. Загальне управління якістю TQC

ЗІРКА 4: ЯКІСТЬ ЯК ЗАДОВОЛЕННЯ ВИМОГ ТА ПОТРЕБ СПОЖИВАЧІВ ТА СЛУЖБОВЦІВ Мотивація до TQM

Співробітництво, сертифікат ІSО 9000, оцінка постачальників

Тотальне навчання TQM, ІSО 9000

Якість діяльності, оптимізація

Сертифікат ІSО 9000, аудит споживача

1987 р. Тотальний менеджмент якості (TQM)

299


ЗІРКА 5: ЯКІСТЬ ЯК ЗАДОВОЛЕННЯ ВИМОГ СУСПІЛЬСТВА, АКЦІОНЕРІВ, СПОЖИВАЧІВ ТА СЛУЖБОВЦІВ Мотивація до TQM і безупинного поліпшення якості

Комплексна система взаємовідносин із споживачами

Тотальне навчання TQM, ІSО 9000, QS9000, ІSО 14000

Якість фірми

Сертифікати ІSО 9000, QS-9000, ІSО 14000, самооцінка за моделями премій якості

1990-ті рр. Тотальний менеджмент якості (TQM)

300

ДОДАТКИ

Додаток до підрозділу 2.3 розділу 2 СУЧАСНИЙ ПІДХІД ДО СМЯ НА ОСНОВІ МС ISO 9000:2000 Комплект блок#схем Вимоги, що пред’являються до перегляду стандартів ISO серії 9000:2000 С-1 Перехід від «забезпечення скості» до «управління» якістю Велика суміщеність між ISO 9001:2000 і ISO 9004:2000 Велика гнучкість, адаптованість до вимог і специфіки конкретної організації Сумісність з іншими стандартами системи управління ISO 14000, управління безпекою, охороною праці, фінансовим менеджментом та ін. Орієнтованість на вимоги споживача

301


С-1а

ПЕРСОНАЛ РОЗПОВСЮДИТИ

ОЧІКУВАННЯ СПОЖИВАЧА

ГАРАНТУВАТИ

ВИМОГИ

ЗБАЛАНСОВАНИЙ ПІДХІД

ПОТРЕБИ

ПРО ОЧІКУВАННЯ СПОЖИВАЧА І ЙОГО ВИМОГИ

ЗАДОВОЛЕННЯ

ПОТОЧНІ

МАЙБУТНІ

ЗНАННЯ, КВАЛІФІКАЦІЯ

ОЧІКУВАННЯ ВИРОБНИКА

ІНФОРМАЦІЮ СЕРЕД СПІВРОБІТНИКІВ

РОЗУМІТИ

С-3

ЛІДЕРСТВО

СПРИЯТИ ЗАБЕЗПЕЧУВАТИ СТВОРЮВАТИ

ЛІДЕРИ ПОВИННІ ВСТАНОВИТИ

ДОСЯГАТЬ РЕАГУВАТИ РОЗУМІТИ

СТВОРЕННЯ СЕРЕДОВИЩА

ЗАЛУЧЕННЯ ВСЬОГО ПЕРСОНАЛУ

302

ВИМІРЮВАНІ ЦІЛІ УМОВИ РОБОТИ МАЙБУТНЄ ОРГАНІЗАЦІЇ

ДЕМОНСТРАЦІЯ ОСОБИСТОГО ПРИКЛАДУ

ПОТРЕБИ СПОЖИВАЧІВ

ЦІЛІ

ЗМІНИ ОТОЧЕННЯ

ДОДАТКИ

С-2

ПРИНЦИПИ ISO 9004 : 2000

ОРІЄНТОВАНІСТЬ НА СПОЖИВАЧА ВІДПОВІДАЛЬНІСТЬ КЕРІВНИЦТВА ЗАЛУЧЕННЯ ВСЬОГО ПЕРСОНАЛУ ПІДХІД З ОГЛЯДУ НА ПРОЦЕС СИСТЕМНИЙ ПІДХІД ДО МЕНЕДЖМЕНТУ ПОСТІЙНЕ УДОСКОНАЛЮВАННЯ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ, ЗАСНОВАНИХ НА ФАКТАХ ВЗАЄМОВИГІДНЕ СПІВРОБІТНИЦТВО З ПОСТАЧАЛЬНИКАМИ

СПРЯМОВАНІ НА

КОНЦЕПЦІЮ ЗАГАЛЬНОГО УПРАВЛІННЯ ЯКІСТЮ (TQM)

303


С-4

ЗАЛУЧЕННЯ ПЕРСОНАЛУ

ЗАЛУЧАТИ ПЕРСОНАЛ ПОВНЕ РОЗКРИТТЯ ПОТЕНЦІАЛУ КОЖНОГО ВИРІШЕННЯ ПРОБЛЕМ РІВЕНЬ ВПЛИВУ НА ЯКІСТЬ КІНЦЕВИХ РЕЗУЛЬТАТІВ ВНЕСКУ КОЖНОГО ПОЛІПШЕННЯ УЯВЛЕНЬ ПРО ОРГАНІЗАЦІЮ ФОРМУВАННЯ ІМІДЖУ ОРГАНІЗАЦІЇ ОДЕРЖАННЯ ЗАДОВОЛЕННЯ ВІД СВОЄЇ РОБОТИ РОЗШИРЕННЯ ЗНАНЬ ПРОФЕСІЙНЕ ЗРОСТАННЯ УДОСКОНАЛЮВАННЯ ДІЛИТИСЯ ДОСВІДОМ У КОЛЕКТИВІ

304

ДОДАТКИ

С-5 РЕГЛАМЕНТУЮЧІ ДОКУМЕНТИ ДЛЯ ВИКОНАННЯ ПРОЦЕСУ

ЦІЛІ ПРОЦЕСУ

ВИХІДНІ ДАНІ «ДА»

ВХІДНІ ДАНІ

ЗДІЙСНЕННЯ ПРОЦЕСУ

ЛЮДСЬКІ РЕСУРСИ

ВИХІДНІ ДАНІ «НІ»

ТЕХНІЧНІ ЗАСОБИ

АНАЛІЗ ВИХІДНИХ ДАНИХ ВІДПОВІДНО ДО ПОСТАВЛЕНИХ ЦІЛЕЙ

С-7а

УПРАВЛІННЯ РЕСУРСАМИ

ОЦІНКА, АНАЛІЗ , УДОСКОНАЛЕННЯ

ПРОЦЕС РЕАЛІЗАЦІЇ ПРОДУКТУ ВХІДНІ ПАРАМЕТРИ

CПОЖИВАЧ

ВІДПОВІДАЛЬНІСТЬ КЕРІВНИЦТВА

ЗАДОВОЛЕННЯ

ВИМОГИ

CПОЖИВАЧ

СИСТЕМА МЕНЕДЖМЕНТУ ЯКОСТІ ПОСТІЙНЕ УДОСКОНАЛЮВАННЯ

ПРОДУКТ ВХІДНІ ПАРАМЕТРИ

305


С-6

ПІДХІД ЗА ПРОЦЕСОМ

ЕФЕКТИВНО ДОСЯГАТИ

ВИЗНАЧАТИ ПРОЦЕСИ КЕРУВАТИ ПРОЦЕСАМИ ЗВ’ЯЗКИ МІЖ ПРОЦЕСАМИ УПРАВЛЯТИ РЕСУРСАМИ ВИЗНАЧАТИ ВХОДИ І ВИХОДИ ОЦІНЮВАТИ НАСЛІДКИ ВСТАНОВЛЮВАТИ ВІДПОВІДАЛЬНИХ АНАЛІЗУВАТИ ВАРІАНТИ РІШЕНЬ ВПЛИВ НА ЗАЦІКАВЛЕНИХ

306

ДОДАТКИ

С-7

СИСТЕМНИЙ ПІДХІД ДО КЕРІВНИЦТВА КЕРІВНИЦТВО ДІЯЛЬНІСТЮ УДОСКОНАЛЮВАННЯ ЕФЕКТИВНІСТЮ РЕЗУЛЬТАТИВНОСТІ ОРГАНІЗАЦІЇ ВЗАЄМОЗВ’ЯЗКІВ МІЖ ПРОЦЕСАМИ ОЦІНОК ТА АНАЛІЗУ СПІВВІДНЕСЕННЯ ЦІЛЕЙ І ЗАВДАНЬ РОЗРОБКИ КОМПЛЕКСНИХ ПЛАНІВ ВИЯВЛЕННЯ ПРИЧИН ПРОБЛЕМ ДІЯМИ З ПОЛІПШЕННЯ ЗНИЖЕННЯ МІЖФУНКЦІОНАЛЬНИХ БАР’ЄРІВ

307


С-8

БЕЗПЕРЕРВНЕ УДОСКОНАЛЮВАННЯ

ПРОВЕСТИ ОЦІНКИ ДІЯЛЬНОСТІ ЗІСТАВЛЕННЯ РЕЗУЛЬТАТІВ КРИТЕРІЇВ УДОСКОНАЛЮВАННЯ ОБЛАСТЕЙ ДЛЯ ПОЛІПШЕННЯ ЗАПОБІГАННЯ НЕВІДПОВІДНОСТЕЙ ОСВІТИ ТА ПІДГОТОВКИ ПЕРСОНАЛУ МЕТОДІВ ТА ІНСТРУМЕНТІВ ВИРІШЕННЯ ПРОБЛЕМ ЗМІН ПРОЦЕСІВ ЗАПРОВАДЖЕННЯ НОВИХ ПРОЦЕСІВ ПРОСТЕЖУВАННЯ І УПРАВЛІННЯ СИСТЕМИ МОТИВАЦІЙ

308

ДОДАТКИ

ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ, ЗАСНОВАНИХ НА ФАКТАХ

С-9 ОРГАНІЗАЦІЯ

НАКОПИЧЕННЯ ДАНИХ АНАЛІЗ ІНФОРМАЦІЇ ПРОЦЕСІВ ВИМІРИ Й ОЦІНКИ

ПРИСТУПНОСТІ

НАДІЙНОСТІ Й ЗБЕРЕЖЕННЯ

СТАТИСТИЧНОЇ ОБРОБКИ

ПЕРЕВІРКИ ДАНИХ

ЗАХИСТУ НЕСАНКЦІОНОВАНОГО ДОСТУПУ ВИПАДКОВИХ ЗБОЇВ

309

310

Орієнтація на споживача 5.2.

1. 4.1.1. 4.3.

Повинні бути враховані зобов’язання щодо продукту і/чи послуги, включаючи правові і/чи законодавчі вимоги

Зобов’язання адміністрації 5.1.

4.1.1. 4.1.2.2. 4.1.3. 4.2.1.

Законодавчих і/чи правових актів

С–10

Сумісність з ISO 14001. Нові доповнення. Значення: середнє

4.1.1.

Політика в галузі якості 5.3.

Суттєва зміна. Значення: середнє

Суттєві доповнення. Значення: важливе.

4.1.1. 4.2.1. 4.2.3.

Планування 5.4.

Відповідальність адміністрації 5

Посилена роль керівництва. Значення: незначне Відмінність. Значення: незначне РПК як документ. 5.5.4. Внутрішній зв’язок Нова вимога

4.1.2.1 4.5. 4.16. 4.2.1. 4.1.2.3.

Управління 5.5.

5.6.3. Результати аналізу. Посилаено значення аналізу з боку керівництва. Значення: важливе

4.1.3.

Аналіз з боку керівництва 5.6.


4.1.2.2. 4.18.

Несуттєва зміна у п. 6.2.1. Значення: немає

4.1.2.2.

Повтор. Значення: незначне Важливі доповнення у п. 6.2.2. Значення: важливе

Орієнтація на споживача 6.2.

Управління ресурсами 6

Зобов’язання адміністрації 6.1.

С–11

Повтор. Значення: незначне

4.1.2.2.; 4.9. г), б) 4.2.3.; 4.4.

Політика в галузі якості 6.3.

Значне розширення. Поява нового елемента «соціальний фактор» Значення: середнє

4.9.

Політика в галузі якості 6.4

ДОДАТКИ

311

312 4.3. 4.4.4. 4.14.2. а)

Посилення вимог Значення: середнє

4.2.3 4.9. 4.10. 4.15. 4.19.

Повтор

Посилення вимог Значення: незначне

Наявність документально оформлених процедур необов’язкова

Процеси, що пов’язані з споживачем 7.2.

Плагування процесів 7.1.

С–12

Вилучено примітки, що пояснюють

Зміни. Значення: важливе

Більш повний опис, примітки

Зміст вхідних даних розкритий більш повно

Наявність документально оформлених процедур

4.4.6.–7 4.4.5. 4.4.1–4 4.4.8. 4.4.9.

Проектування і/чи розробка 7.3.


4.6.

Закупівля 7.4.

Реалізація продукту 7

Ведення записів не є строго обов’язковим

Більш повний опис


4.9. а), б), д), г) 4.10.4. 4.15.6. 4.19. 4.8. 4–12. 4.7. 4.15.

Операції з виробниутва і/чи послуг 7.5.

Укорочене формулювання. Документально оформлені процедури

4.11.

Управління устаткуванням для вимірів і моніторингу 7.6.


ЗАПРОШУЄМО: авторів та книготорговельні організації до співпраці ЗДІЙСНЮЄМО: інформаційну підтримку бібліотек вузів ПРОПОНУЄМО: широкий вибір навчальної та довідкової літератури з економіки та природничих наук Ми маємо гнучку систему знижок, а також здійснюємо безкоштовну доставку книг замовникові.

Якщо вас зацікавило співробітництво з нами, звертайтеся за телефоном: тел./факс (8044) 4514566 (багатоканальний) або відправляйте листа електронною поштою: vdbook@profibook.kiev.ua, rl@profibook.kiev.ua

ЗАПИТУЙТЕ ПОВНИЙ АСОРТИМЕНТ КНИГ НАШОГО ВИДАВНИЦТВА м. Вінниця: СПД Хардін В. В. тел. (0432) 21-67-44, ТОВ «Дружба» тел. (0432) 32-76-93; м. Дніпропетровськ: «Дніпропетровський бібліотечний колектор» тел. (056) 371-02-78; м. Донецьк: ТОВ «Бібліосфера» тел. (062) 311-01-72, ТОВ «Епіграф» тел. (062) 311-02-16; м. Житомир: ТОВ «Житомир-Книга» тел. (0412) 37-27-74, «Обласний державний бібліотечний колектор»тел. (0412) 22-89-68; м. Запоріжжя: ТОВ «Фірма «Константа-І, Лтд» тел. (0612) 20-95-71; м. ІваноФранківськ: КП «Букініст» тел. (0342) 22-38-28, ТОВ «Арка» тел. (0342) 50-14-02; м. Кіровоград: ТОВ «Школяр» тел. (0522) 22-67-62; м. Кривий Ріг: КП «Букініст» тел. (0564) 92-37-32; м. Луганськ: Книгарня «Глобус-книга» тел. (0642) 53-62-30; м. Луцьк: ТВ ТзОВ «Знання» тел. (03322) 4-23-98, ТВП «Планета» тел. (03322) 2-39-58; м. Львів: Книгарня «Глобус-книга» тел. (0322) 74-01-77, ПП Василькевич К. І. тел. (0322) 75-79-86, ТОВ «Книжкові джерела» тел. (0322) 45-00-64; м. Миколаїв: АВРП «Миколаївкнига» тел. (0512) 55-20-93; м. Полтава: Книжковий магазин «Планета» тел. (0532) 27-20-19, Книжковий магазин «Зоря» тел. (0532) 27-21-61, ПП Солдаткіна В. Г. тел. (0532) 66-87-84; м. Рівне: ТОВ «Іскра» тел. (0362) 23-63-16, ОККП «Рівнекнига» тел. (0362) 22-41-05; м. Суми: ПП Ніканоров В. І. тел. (0542) 22-22-58; м. Тернопіль: ТОВ «Кобзар» тел. (0352) 52-23-05, КП «Кооп-книга» тел. (0352) 52-25-40; м. Ужгород: ТОВ «Кобзар» тел. (03122) 3-35-16; м. Харків: ДП «Авіоніка-Харків» тел. (057) 214-04-71, ТОВ «Вища Школа» тел. (057) 700-10-50, Книгарня «Знак» тел. (057) 719-26-24, книгорозповсюджувач Тимченко Андрій Миколайович тел. (050) 651-83-88; м. Херсон: ПП Палей М. С. тел. (0552) 24-64-23, ПП Лісова Г. В. тел. (0552) 26-21-71; м. Хмельницький: ТОВ «Книжковий світ» тел. (03822) 6-60-73; м. Черкаси: ТОВ «Фірма «Світоч» тел. (0472) 32-92-78; м. Чернівці: ПП Дроняк В. В. тел. (0372) 58-33-77.

Видавничий дім “Професіонал” пропонує:

Рекомендовано Міністерством освіти і науки України для студентів вищих закладів освіти

С. Я. Салига та ін.

ЕКОНОМІКА ТА ПІДПРИЄМНИЦТВО. ПРАКТИКУМ.

Навчальний посiбник

“ВД “Професiонал”, 2006. – 752 с. В навчальному посібнику розглядаються методики, формули, приклади розрахунків, тести розв’язання задач з різних дисциплін, які входять у курсові, дипломні проекти (роботи), а також сприяє ефективному закріпленню теоретичних знань, раціональному використанню часу.


Рекомендовано Міністерством освіти і науки України для студентів вищих закладів освіти Є. К. Бабець та ін.

ТЕОРІЯ ЕКОНОМІЧНОГО АНАЛІЗУ Навчальний посiбник

“ВД “Професiонал”, 2007. – 384 с.

У навчальному посібнику викладені основні розділи молодої науки, що розвивається, «Теорія економічного аналізу». Визначено об'єкт, предмет, мета і задачі теорії економічного аналізу, місце цієї науки в загальній теорії управління, установлені взаємозв'язки з іншими науками. Викладено питання інформаційного забезпечення, наведені взаємозв'язки показників у системі економічного аналізу, описані метод, моделі і прийоми, що використовуються при проведенні аналізу, а також основні принципи й організація аналітичної роботи на підприємствах. Особливу увагу в посібнику приділено використанню методів дослідження операцій і проблемних напрямків розвитку теорії економічного аналізу.


Рекомендовано Міністерством освіти і науки України для студентів вищих закладів освіти

Шило В. П. та ін.

ПРАКТИКУМ З БУХГАЛТЕРСЬКОГО ОБЛІКУ Навчальний посiбник

“ВД “Професiонал”, 2007. – 224 с. Дане видання являє собою перелік завдань, первинних, зведених документів, регістрів бухгалтерського обліку та форм фінансової звітності для виконання практичних робіт. У навчально-практичному посібнику передбачені ситуаційні завдання, виконання яких формує у студентів навички поглибленого вивчення дисципліни бухгалтерського обліку. Крім того, розроблена ділова гра по темі «облік необоротних активів» яке має велике значення для глибокого засвоєння теоретичного матеріалу та практичних навичок з бухгалтерського обліку та дає змогу набути студентам професійних здібностей, які необхідні фахівцям в процесі трудової діяльності. У посібнику надані завдання для виконання індивідуальної роботи із застосуванням ПЕОМ з дисципліни «Бухгалтерський облік».


Рекомендовано Міністерством освіти і науки України для студентів вищих закладів освіти Колесніков Г. О.

МЕНЕДЖЕРСЬКИЙ СЛОВНИК

Словник


У словнику подано тлумачення 1882 понять і термінів, які охоплюють найбільш важливі аспекти загального та функціональних менеджментів. Адресовано студентам економічних і менеджерських спеціальностей, викладачам менеджерських дисциплін і менеджерам-практикам різних рівнів управління.


Рекомендовано Міністерством освіти і науки України для студентів вищих закладів освіти Щербань В. М. СТВОРЕННЯ ТОВАРУ: МАРКЕТИНГОВЕ, КОНСТРУКТОРСЬКЕ ТА ТЕХНОЛОГІЧНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ Навчальний посiбник


Пропонований навчальний посібник може бути базовим для курсу «Розробка товару», який не входить в нормативну частину переліку навчальних дисциплін бакалаврського рівня даної спеціальності. Посібник може використовуватися як основна навчально-методична література для таких дисциплін як «Маркетинг», «Логістика», «Промисловий маркетинг» та як додаткова для інших дисциплін спеціальності «Маркетинг». Призначений для формування у студентів, аспірантів та фахівців підприємств вміння знаходити нові ідеї та розробляти нові товари, що будуть мати успіх у споживача. Буде корисним для викладачів вищих навчальних закладів, підприємців, менеджерів, для всіх, хто цікавиться проблемами та методами створення нової продукції.

Навчальне видання Едуард Михайлович ВЕКСЛЕР Василь Миколайович РИФА Леонід Федорович ВАСИЛЕВИЧ

МЕНЕДЖМЕНТ ЯКОСТІ

Підготовка оригінал-макету В. Л. Тарнавський, Ю. В. Романенко Керівник видавничого відділу С. О. Кіцно Редакція видавництва не несе відповідальності за зміст наданих автором матеріалів. Відтворення цього видання або жодної з його частин будь-яким способом без дозволу редакції не допускається. Усі права захищені. Формат 60х84/16. Підписано до друку 20.09.2007. Друк офсетний. Папір офсетний. Гарнітура Таймс. Обл.-вид. арк. 18,66. Ум. друк. арк. 18,67 Наклад 800 прим. ТОВ «Видавничий дім «Професіонал» м. Київ, вул. Трирічна 25-а, оф. 16 Тел./факс (8-044) 502-97-99 (багатоканальний) e-mail: [email protected], [email protected]

Свідоцтво про внесення суб’єкта видавничої справи до Державного реєстру видавців, виготівників і розповсюджувачів видавничої продукції серія ДК № 1533

Менеджмент якості. Навчальний посібник

Recommend Documents