Результаты. Правило 1. Это лучший выбор

Правило 1. Это лучший выбор. Если придерживаться Правила 1, получится стабильное распределение точек. Для любого диаметра получится минимальное количество вариаций.

Правило 2. При пользовании Правилом 2 получается стабильный выход, но ожидаемая вариация распределения точек при прохождении через воронку любого диаметра возрастет в два раза по сравнению с вариациями, ожидаемыми при использовании Правила 1.

Правило 3. Система взорвется. В конце концов мраморный шарик будет двигаться дальше и дальше в направлении, противоположном от цели. При этом возникнет некая степень симметричности разброса.

Правило 4. Система взорвется. Мраморный шарик в конце концов будет двигаться все дальше и дальше от цели в одном направлении.

Результаты действий в соответствии с правилами З и 4 являются нестабильными, система взорвется.

Применение Правила 4 приведет к случайному движению шарика. Если рассмотреть последовательность точек, в которые падал шарик, это будет похоже на путь пьяного, который пытается дойти до дома, падает после каждого шага и не знает, в какой стороне север. Он двигается в любом направлении, он ничего не помнит. В конце концов его усилия приведут к тому, что он будет все дальше и дальше уходить от цели, делая неверные шаги.

Правило 4 характерно для оператора, который пытается добиться единообразия, делая каждое следующее изделие похожим на предыдущее. Система взрывается.

Еще один пример Правила 4 - это человек, который при приемке материала сравнивает цвет одного тюка с цветом другого, не обращая при этом внимания на первоначальный образчик (Представлено Айвором С. Френсисом).

Пугающий пример применения Правила 4 мы видим, когда рабочие обучают работе новичка. Этот рабочий при такой системе уже через несколько дней готов помогать другому новичку. Методы, которым его обучили, ниже всякой критики. Но кто об этом узнает?

Примеры применения Правил 2 и З уже появлялись в тексте. Будут и другие примеры.

Хорошее упражнение для читателя: составить список потерь в его собственной организации, связанных с применением правил 2, 3 и 4 и попытаться оценить убытки.

Эксперимент, о котором шла речь выше, был описан в двух измерениях. Его просто выполнить и в одном измерении. Сделайте горизонтальный желобок, по которому катился бы шарик, со стенками, которые бы обеспечивали его движение по желобу.

Теория, демонстрация и применение, которые можно вывести из этого эксперимента и эксперимента с красными и белыми бусинами (ниже) могут составить захватывающее начало курса статистики.

Замечание 1. Мы уже отмечали на стр. 154, что механическая или электронная обратная связь для фиксирования измерений и других качественных характеристик в рамках спецификации, по сути дела порождает потери, поскольку на всех последующих стадиях происходит избыточная настройка. Они, таким образом, повышают затраты. Они не помогают оптимизировать процесс.

Замечание 2. Замечание, сделанное слушателем на моем семинаре: «Мой сын на подводной лодке. Там существует такая практика: первое, что они делают утром - стреляют в цель, а затем настраивают прицел, чтобы скорректировать ошибку. Эта настройка, как я сейчас понимаю, почти наверняка гарантирует более низкие показатели на весь оставшийся день, чем если бы они оставили прицел в покое». Он прав - умное наблюдение.

Замечание З. Настройка инструмента на основной стандарт (калибровка), в случае, если различие беспокоит, почти всегда является избыточной настройкой, которая лишает инструмент присущей ему точности. Необходимо правило, которое определяло бы, когда производить на стройку. Необходимо, чтобы обе системы измерений (стандарт и тест) были в состоянии статистического контролера. Затем на основе инженерных и экономических знаний можно решить, когда необходима настройка.

Пример 1. Производитель карбюраторов для автомобилей использовал два теста. Тест А: дешевый тест с использованием инертного (негорючего) газа, которому подвергается любой карбюратор. Тест В: дорогой тест, с использованием горючего газа, применяется для выборки из 10 карбюраторов, отобранных из партии, (инструкций на выбору этих 10 карбюраторов нет).

Каждый карбюратор из 10 отобранных прошел оба теста. Правило: Вычислите средние А и В для двух тестов 10 карбюраторов в каждой партии. Если А ниже, чем В в трех последовательных партиях, обеспечьте единообразие теста А и теста В, и продолжайте. То же самое следует сделать, если показания по тесту А выше В для трех последовательных партий.

Что неверно в этом правиле? Предположим, тест А дает случайные результаты выше и ниже соответствующих результатов теста В. Тогда одна четвертая из длинной серии тестов трех последовательных партий покажет, что меньше, чем В и одна четвертая - что больше, чем В. Установленное правило ведет к нежелательной настройке, результатом которой будут избыточные затраты, вызванные искусственным увеличением величины различий между двумя тестами.

Гораздо лучше сравнить два теста, если они дают конкретные данные (в сантиметрах, миллиметрах и т. д.), будет возможно построить графически результаты двух тестов в соответствии с предложениями рис. 50 (стр. 448).

Пример 2. Работа в одном из отделов компании, производящей автомобили, состоит в составлении ежемесячных прогнозов объема продаж. Эти люди учитывают многие виды информации. Прогнозы либо совпадают, либо не совпадают с реальным объемом продаж. Процедура составления прогноза на следующий месяц состоит в подгонке на основании этого сравнения. Читатель может заключить, что такие действия исключают улучшения метода.

Статистический контроль инструментов и приборов. Как мы узнали на стр. 280 зафиксированное показание - конечный продукт длинного ряда операций начиная с сырья и далее плюс операции по измерению на какой-либо стадии производства продукта, и запись этого показания. Как много раз подчеркивалось в этой книге, статистический контроль процесса измерений жизненно необходим, в противном случае измерения не имеют смысла.

Даст ли этот инструмент на следующей неделе приблизительно те же результаты на 100 изделиях, что и на этой? Что, если мы заменим операторов? Эта тема упоминается в Главе 8, где речь идет о надзоре, и вновь появляется в Главе 15, в связи со стоимостью проверки.

Читатель может захотеть проконсультироваться с книгой Гарри Ку и частью Б великолепной книги, подготовленной Вестерн Электрик Компани (стр 841 и далее). Обе эти книги приведены в списке в конце этой главы. Стандарт 177 А. на точность и отклонения могут быть полезны читателю. (Американское Общество Контроля и Материалов, 1916 Рейс стрит, Филадельфия, 1913).

Еще одно важное замечание относительно использования инструментов - это то, что важно дать инструменту возможность хорошо работать. Пример (представленный моим другом Ллойдом С. Нельсоном) - это образец жидкости, которая доставляется в лабораторию для проверки на вязкость. По дороге она стареет. Если бы измерительный прибор можно было установить у источника, из которого поступает жидкость, результаты были бы другими и больше бы говорили об испытываемом материале.

Ложные сигналы измерительных инструментов. Инструмент, который вне контроля, может подать ложный сигнал, указывающий на существование специальной причины, когда таковых не существует, или наоборот, не выявляющий специальную причину, если она существует. Инструмент, независимо от того, находится ли он в состоянии статистического контроля или нет, будет подавать ложные сигналы, если его точности недостаточно для выполнения работы. Таким образом, очевидно, что очень большое внимание следует уделять точности и статистическому контролю инструментов (представлено Уильямом В. Шеркенбахом, Компания Форд Мотор).

(Из Джеффери Т. Люфтига). Человек делал только одно измерение расстояния между двумя сигнальными вспышками. Я попросил его сделать восемь. Он сделал. Интервал для восьми в четыре раза превышал допуск технических условий.

Прежде чем я смог принять этот вывод (относительно того, какие детали создают проблему), я захотел побольше узнать о системе измерений. Управляющий сказал мне, что с измерениями все было в порядке: он сам их делал.

Пределы отклонений - это не пределы спецификации. Пределы отклонений на тот момент, когда мы достигли состояния статистического контроля, показывают нам, что происходит с технологическим процессом, и как он будет выглядеть завтра. Когда мы смотрим на контрольный график - это с нами говорит технологический процесс.

Распределение качественных характеристик, которое в состоянии статистического контроля, стабильно и предсказуемо, день ото дня, неделя за неделей. Выпуск и за траты также можно предсказать. Кто-то может начать подумывать о системе Канбан, или доставке точно в срок.

Более того, как отметил мистер Уильям Е. Конвей, инженеры и химики становятся изобретательными, творчески подходят к совершенствованию процесса, как только видят, что он в состоянии статистического контроля. Они чувствуют, что дальнейшее улучшение зависит от них (см. Главу 1).

Без использования статистических методов попытки совершенствовать процесс сводятся к методу проб и ошибок, а результаты, как правило, только усугубляют положение.

Вопрос на семинаре. Пожалуйста, расскажите более подробно о разнице между соответствием спецификациям и статистическим контролем процесса. Моя администрация считает, что соответствия спецификациям достаточно.

Ответ. Цель проиаводства - не только достичь состояния статистического контроля, но и сократить диапазон вариаций. По мере сокращения вариаций снижаются затраты Соответствия спецификациям недостаточно.

Более того, до тех пор, пока не будет достигнуто состояние статистического контроля процесса, нет способа узнать, будет ли сохраняться соответствие спецификациями. До тех пор, пока специальные причины не будут идентифицированы и устранены (по крайней мере все те, которые обнаружились к данному моменту), невозможно предсказать, каким образом процесс будет идти в ближайший час. Зависеть от проверки (единственная альтернатива) опасно, и стоит это дорого. Процесс может в данный момент идти гладко, но уже после обеда появятся изделия, несоответствующие спецификациям.

Где цифры, отражающие потери, вызванные таким предположением вашей администрации? Как они могли об этом узнать?

Ограничения, налагаемые спецификациями, не есть пределы для действий. На самом деле, самые жестокие потери возникают тогда, когда процесс постоянно регулируют, сначала так, потом эдак, чтобы добиться соответствия спецификациям. (см. Раздел «Убеждение, что нужно лишь обеспечить соответствие спецификациям», и «Обманчивость Нулевого брака», стр. 152, 153).

Любопытно отметить, что процесс может быть в состоянии статистического контроля, при производстве 10% брака, или даже 100%.

Пределы отклонений не устанавливают степень вероятности. Расчеты, показывающие, где на графике должны быть пределы отклонений, основаны на теории вероятности. Тем не менее было бы неверно связывать какие- либо конкретные цифры с вероятностью, что статистический сигнал, свидетельствующий о наличии специальной причины, может быть неверен, или что на графике не отразится наличие специальной причины. Причина в том, что ни один процесс, за исключением демонстрации примеров использования случайных чисел, не может быть стабильным и абсолютно неизменным.

Верно, что в некоторых книгах по статистическому контролю качества и многих учебниках, которые учат, как использовать контрольные графики, показан график нормальной кривой, а на основании этого - параметры района, находящегося под ней. Такие таблицы и графики обманывают и пагубно влияют на эффективное изучение использование контрольных графиков.

Правила Выявления специальных причин и связанных с этим действий не являются проверкой предположения о стабильности системы.

Еще о спецификациях. Максимальный и минимальный пределы спецификаций товара сами по себе являются дорогим и неудовлетворительным ориентиром для производственного рабочего. Таким образом, пределы спецификации внешнего диаметра - от 1.001 до 1.002 см говорят производственному рабочему о том, что диаметр 1.0012 см соответствует спецификации, но это не поможет ему в попытках производить меньше брака и повысить производительность, а обе эти задачи можно гораздо проще выполнить с помощью статистических методов.

Таким образом, для достижения наилучших экономических показателей, должностная инструкция для рабочего должна помогать ему добиться состояния статистического контроля его работы. Более того, его работа заключается в том, чтобы достичь экономичного уровня распределения ее качественных характеристик, а также соответствовать спецификациям и, по сути дела, оставлять их за горизонтом, сокращая затраты на последующие операции и повышая качество конечного продукта. Тех рабочих, которые работают в пределах статистического контроля, но при этом выпускают неудовлетворительную продукцию, можно перевести на другую работу и обучить ей (см. главу 8).

Частный список общих причин отклонений, неверного распределения, неверного уровня, ответственность администрации.

Читатель может предложить свои примеры, которые соответствуют его конкретным условиям и его заводу.

Неудовлетворительная конструкция товара или форма услуги.

Неспособность устранить препятствия, которые лишают рабочего права хорошо работать и гордиться своей работой.

Неудовлетворительное обучение и не удовлетворительный надзор (понятия, почти синонимичные плохим отношениям между мастерами и производственными рабочими).

Неспособность оценить влияние общих причин, и снизить его.

Неспособность представить производственному рабочему информацию о статистической форме, которая показывала бы, где он может повысить качество работы и единообразие продукции.

Входящие материалы не удовлетворяют требованиям.

Недавний опыт показывает, что в одном случае из трех кожа не приклеивается к пластику, а это заложено в конструкции товара. Как оказалось, проблема была в том, что в коже оставалось слишком много жира. Изменение спецификаций кожи устранило проблему. Это была простая перемена в системе. (Между прочим управляющий отмечал, что после осуществления этой перемены резко упала текучесть рабочей силы).

Процедуры не соответствуют требованиям

Оборудование не в порядке

Оборудование не соответствует требованиям

Регулировка оборудования хронически неточная (вина наладчиков)

Плохое освещение

Вибрация

Влажность, не подходящая для процесса

Смешивание продукта с разных производственных линий, каждая из которых имеет небольшие отклонения, но разного уровня.

Некомфортабельные условия работы: шум, путаница, грязь, без которой можно обойтись, неудобная подача материала, вытекающие из технологического процесса крайности холода и жары, плохая вентиляция, плохая еда в столовой и т. д.

Перенос внимания администрации с количества на качество и обратно, без понимания того, как достичь качества.

Еще одна общая причина - неспособность администрации взглянуть в лицо проблеме «унаследованных» бракованных материалов. Бракованные изделия или узлы, которые используются в производственной операции и либо являются результатом предыдущей операции, либо поступают извне, действуют деморализующе. Неважно, насколько хорошо оператор выполняет свою работу, изделие в конце концов все равно окажется бракованным. Умножающий эффект промежуточного брака расхолаживает работников (Подробнее это рассмотрено в Главе 8).

Два основных способа использования контрольных графиков:

1. Как суждение. Был ли (в прошлом) процесс в состоянии статистического контроля? В данном случае мы смотрим на контрольный график, чтобы увидеть, был ли процесс при выпуске определенной партии товара в состоянии статистического контроля? Если да, тогда мы знаем в соответствии с характеристикой качества, изображенной на графике, каково распределение характеристик качества для отдельных изделий. Пример приведен на стр. 381.

2. Как процесс (текущий). Контрольный график можно также использовать для достижения и поддержания состояния статистического контроля в процессе производства. В данном случае процесс уже приведен (или почти приведен) в состояние статистического контроля (при редком появлении специальных причин). Мы распространяем на будущее пределы отклонений (например, на х-графике), и строим точки одну за другой, вероятно каждые полчаса или час. Движением точек вверх и вниз производственный рабочий может пренебречь до тех пор, пока они не сильно отличаются от средней (например, при износе инструмента), или до тех пор, пока точки не выходят за пределы отклонений.

Хотя устранение специальной причины вариаций может быть важным шагом на пути к состоянию статистического контроля, это все-таки не совершенствование процесса. Устранение специальной причины лишь приводит систему к состоянию, в котором она должна была быть с самого начала (цитирую лекцию д-ра Джурана). Повторяю, как говорил д-р Джуран, важные проблемы совершенствования возникают, как только вы добьетесь статистического контроля.

Вот тогда может начаться постоянное совершенствование системы инженерами Совершенствование может быть простым, например, небольшая коррекция, благодаря которой поднимется или опустится уровень контрольного графика системы, и уменьшится риск производства дефектных изделий. С другой стороны, процесс совершенствования может быть тяжелым и сложным; в таком случае задачей может быть сокращение использования определенных материалов (см. главу 1) и сужение пределов отклонений.

Несколько советов по рассмотрению контрольных графиков как текущего процесса. Чтобы строить точки на графике, производственному рабочему требуется лишь знание простых арифметических действий. Однако, он не может сам решить, что в его работе нужно использовать график, и еще менее вероятно, что он сможет начать движение по использованию графиков.

Администрация обязана обучить использованию контрольных графиков текущей работы там, где они могут быть эффективными. Как мы узнали из главы 2, контрольный график в руках рабочего может быть эффективным, только если он не обеспокоен существованием препятствий, которые лишают его возможности гордиться своей работой.

Иногда бывает полезно построить Контрольный график для каждого члена группы. Производственный рабочий почти всегда может идентифицировать и устранить специальную причину, если ее наличие отражается на графике в виде точек за пределами отклонений. График видят только рабочий и мастер, если только рабочий не решит представить его на всеобщее обозрение.

График процента брака, производимого группой, вывешивается на видном месте и позволяет выявить специальную причину вскоре после того, как она возникла. Обычно такой график полезен всем.

Следует избегать бесцельного распространения графиков. Например, на одном из заводов недалеко от Нагои, который я посетил, был вывешен 241 Х и R график. Все графики пересматривались раз в два месяца; добавляются новые графики, их прекращают вести, когда они уже выполнили свою задачу, восстанавливают позднее, если в том есть необходимость.

Возможности процесса. Как только процесс был приведен в состояние статистического контроля, можно определить его возможности. На Х и R графиках будет отражаться стабильное удовлетворительное качество. Можно предсказать, какие спецификации выполнимы.

Простой способ описать выполнимые спецификации - измерить расстояние от среднего значения до пределов отклонений вверх и вниз на X-графике, умножая пространство между контрольными пределами X на корень квадратный из n, где n - величина выборки. Иллюстрация дается на стр. 353. Размер отклонений для отдельных изделий также равен 6R/d₂

Символ d_2- - это число, которое зависит от n, и его можно найти в любой книге по статистическому контролю качества. Оно является производной от широты распределения рядов 1, Как приближенная величина, d₂ почти равна - Ön при значении п = 10.

Таким образом верно, что R-график указывает на возможности процесса в случае, если он находится в состоянии статистического контроля.

Распространенная ошибка при использовании Х и R графиков и при вычислении возможностей процесса, это неспособность понять, что пределы достаточно произвольны, и что предел в каждой определенной точке должен быть пределом, полученным из наблюдений, предназначенных для Х, а не взятым из какого-нибудь другого источника.

В связи с возможностями процесса можно видеть много неверных действий. Совершенно неверно брать любое количество изделий, например, 8,20,50 или 100, измерять их с помощью штангенциркуля или других инструментов, а затем считать б стандартных отклонений от этих значений возможностями процесса. Первый шаг - изучить данные, например, с использованием графика работы (глава 1), или с помощью Х и R-графиков чтобы решать, в состоянии статистического контроля процесс производства и система измерений или нет. Если да, то возможности процесса будут очевидны из Х и R-графиков. Если нет, то нет смысла говорить о возможностях.