Статистический контроль производственного процесса в системе контроля производственных процессов предприятия

УДК: 378.141

ББК: У 49

Шарашкина Т.П.

СТАТИСТИЧЕСКИЙ КОНТРОЛЬ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ПРОЦЕССА В СИСТЕМЕ КОНТРОЛЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРОЦЕССОВ ПРЕДПРИЯТИЯ

Sharashkina T.P.

STATISTICAL PROCESS CONTROL IN THE SYSTEM OF PRODUCTION

CONTROL COMPANIES

Ключевые слова: статистическое управление, процесс, контрольные карты, контроль, периодичность, сигма, воспроизводимость.

Keywords: statistical office, process control charts, control, frequency, sigma, repeatability.

Аннотация: в статье говорится об одном из способов решения проблем управляемости процесса - статистическое управление процессом. Рассматриваются подходы отечественных и зарубежных авторов к определению статистического управления процессами. Отражены основные компоненты концепции SPC, такие как: построение контрольных карт; анализ воспроизводимости процесса; процедуры выявления причин отклонений и корректирующие действия. В соответствии с этим большое внимание в статье уделено видам, построению и чтению контрольных карт. Приводятся индексы воспроизводимости процесса, а также методы статистического управления процессами, которым дается краткая характеристика.

Abstract: the article talks about one of the ways to solve the problems of control of the process - statistical process control. The approaches of domestic and foreign authors to the definition of statistical process control. It reflects the main components of the concept of SPC, such as the construction of checklists; process capability analysis; procedures for identifying the causes of deviations and correctiv e actions. Accordingly, much attention is paid to the type, construction and reading of checklists. Process capability indices are provided, as well as methods of statistical process control, which provides a brief description.

В настоящее время современная организация рассматривается не как совокупность отделов, а как совокупность бизнес-процессов. Это обуславливается тем, что каждый процесс имеет свои границы поставщиков и потребителей, обеспеченность ресурсами. Соответственно, основной акцент при осуществлении делается не на прямой функционал подразделений, а сквозь них на процесс. Управление процессами позволит создать крепкие основания контролю.

При рассмотрении понятия производственного процесса актуально рассмотреть определение производственного менеджмента как систему взаимосвязанных элементов, характеризующих производство, его организацию, техническое обслуживание, а также управление в оперативном режиме производством, материальным обеспечением производства, качеством выпускаемой продукции, ценообразованием, расходами.

Статистическое управление процессом

- это передовой способ решения проблем управляемости процесса. Статистический контроль процессов относится к управлению, ориентированному на исполнение стандартов, предполагает измерение и корректирующие действия.

Применение и изучение статистических методов управления качеством не обходится без формирования статистического мышления. Понимание его основ, целей и задач поможет правильно (в методологическом и количественном отношении) использовать данные методы.

Существуют различные взгляды на статистическое управление процессами (SPC). Одни считают, что это только инструмент контроля процессов на практике, другие принимают его за статистическое мышление.

Ю.П. Адлер считает, что статистическое управление процессами это не только статистика, контроль и соответствие требо-

ваниям. Это способ извлечения максимум пользы из процессов, постоянное совершенствование деятельности, способ мышления с помощью некоторых инструментов [2].

SPC включает в себя три принципа:

- всякая работа, как последовательность взаимосвязанных процессов;

- все процессы подвержены вариабельности;

- понимание и снижение вариабельности, как ключ к успеху.

Суть данной методологии в том, что прежде чем вносить изменение в процесс, необходимо проверить его на вариабельность, т.е. степень отклонения и статистическая стабильность.

Ю.В. Васильков определяет статистическое управление процессами как методологию постоянного совершенствования процессов, использующих простые и эффективные статистические и нестатистические методы для анализа решения и решения проблем, основанных на статистическом мышлении [4].

В этом определении достаточно верно определено, что это «совершенствование» процессов.

Большинство отечественных организаций характеризуются реактивным стилем управления, т.е. принятие решений и корректирующих действий уже после обнаружение дефектов и отклонений.

В своей книге О.И. Драчев пишет о SPC как о методологии предупреждения проблем и концепции реактивного управления. Ведь стратегия обнаружения ошибок

допускает потери (переработка разбракованной продукции, забраковка, уценка партии с повышенным содержанием несоответствующих изделий), а предупреждение позволяет избежать проблемы [6].

Майрон Трайбус в своей работе «Вирусная теория менеджмента» сказал, что главной причиной возникновения проблем является изменчивость процесса. Концепция систематического контроля процесса позволит оценить степень ее изменчивости, минимизировать и принять соответствующие действия.

При применении данной концепции на практике важнейшая роль отводится человеческому фактору.

Действия, предпринимаемые по управлению процессом, условно можно разделить на:

- локальные действия, принимаемые оператором для устранения особых причин процесса;

- системные действия, принимаемые менеджером для снижения причин изменчивости, обусловленные обычными причинами.

Принимая те или иные решения проблемы, менеджер может столкнуться с возникновением следующих проблем:

- излишняя регулировка процесса;

- пропущенные ошибки, в случае игнорирования или невнимательности по отношению к возникшим отклонениям [6].

Совокупность представленных определений концепции статистического управления процессами определена на рисунке 1.

статистическое мышление

мониторинг процесса

1) роль менеджера

2) рациональное использование методов

3) рациональный контроль операторов

Принятие решений на основе выявленных отклонений и предупреждение несоответствий

Инструмент повторного возникновения отклонений и предупреждение несоответствий

1) отслеживание изменчивости процесса

2) учет

вариабельности

3) обнаружение отклонений

Рисунок 1 - Многогранное определение SPC

Статистическое управление процессом - это передовой способ решения проблем управляемости процесса. Основными компонентами концепции SPC являются:

- построение контрольных карт;

- анализ воспроизводимости процесса;

- процедуры выявления причин отклонений и корректирующие действия.

Дональд Уилер определяет контрольные карты как метод индуктивного вывода, которые не предполагают поиска теоретических моделей, а наоборот, - решение об использовании данных для предсказания, что произойдет в будущем [14].

Дедуктивный метод - это переход от конкретных наблюдений к общим принципам, индуктивный - переход от наблюдений к принципам.

В этом случае метод индукции выражается в сборе наблюдений по процессу, их согласовании с нормативными показателями, определении заключения по факту сравнения и предложении рекомендаций по устранению несоответствий либо прогнозировании будущего состояния процесса.

Изначально предполагается, что процесс стабилен и находится в управляемом состоянии на протяжении времени сбора данных и определения контрольных границ будущей вариации. Затем наблюдаемые показатели сравниваются с пределами, по результатам которых делается вывод о стабильности или нестабильности процесса.

Если присутствуют свидетельства о неуправляемости процесса - это требует предпринятия действий по выявлению причин и их устранению. По мнению Шухарта, если данные свидетельства отсутствуют, то излишний контроль и перемены в процессах могут только навредить его нормальному протеканию [5].

Контрольные карты подразделяются на [8]:

а) контрольные карты Шухарта;

б) приемочные контрольные карты, которые предполагают как одновременное отслеживание и регулирование процесса, так и приемку продукции в соответствии с нормативными требованиями;

в) адаптивные карты регулируют процесс с помощью планирования его тренда и проведение упреждающей корректировки.

По типу выборочных данных контрольные карты подразделяются на два типа [4]:

1) контрольные карты количественных данных или характеристика непрерывных значений:

а) средних и размахов (X - и К-карты);

б) средних и стандартных отклонений (X - и Б-карты);

в) медиан и размахов (М- и R- карты);

г) индивидуальных значений и скользящих размахов (X- и МК карты).

2) контрольные карты альтернативных данных или характеристика дискретных значений:

1) доли несоответствующих единиц продукции (р-карта);

2) числа несоответствующих единиц продукции в выборке (пр-карта);

3) числа несоответствий в выборке (с-карта);

4) числа несоответствий, приходящихся на единицу продукции (и-карта).

Кривая линия на контрольной карте говорит о степени размаха и траектории движения, вариабельности процесса.

На контрольной карте можно легко рассмотреть ее период и связать в общую историю статистики.

Перед тем, как приступить к применению данного метода, необходимо провести небольшую подготовку.

Во-первых, необходимо создать среду для использования данного метода. Также нужно убедиться в отсутствии технических, временных, психологических барьеров.

Во-вторых, необходимо определить характеристику процесса с точки зрения наличия особенностей проблем, внутренних и конечных потребителей, организацию процесса в целом.

В-третьих, важно определить измерительную систему, критерии для дальнейшей идентификации результатов.

В-четвертых, желательно минимизировать «недостатки» протекания процесса в части, не требующей применения контрольных карт, например технологическая оснастка.

Хорошо организованный подготовительный этап даст старт непосредственному сбору данных, а также поспособствует по-

лучению еще более объективного результата.

Немаловажный аспект в проведении данного метода - это умение правильного чтения контрольной карты, понимание положения объекта и его состояния.

Контролируемое состояние объекта -такое состояние, когда процесс стабилен, а его размах не превышает контрольных границ. Находится ли процесс в таком состоянии или нет, определяется с учетом сле-

ись - верхняя контрольная граница

СЬ - центральная линия

дующих оснований.

Выход за контрольные границы, пределы.

Серия точек - проявление такого состояния, когда точки неизменно оказываются по одну сторону от контрольной линии -длина серии. Любое наличие серий точек говорит о ненормальном состоянии процесса, нестабильности. Данный пример изображен на рисунке 2.

ЬСЬ -нижняя контрольная граница

Рисунок 2 - Пример отклонения процесса, серии точек

Тренд - состояние процесса, характеризующегося как нестабильный, при образовании повышающейся или понижающей-

ся кривой точек.

Пример изображен на рисунке 3.

иСЬ - верхняя контрольная граница

СЬ - центральная линия

ЬСЬ -нижняя контрольная граница

шесть поднимающихся точек

Рисунок 3 - Пример отклонения процесса, тренд

Приближение к контрольным пределам - рассмотрение точек, близких к трёх-сигмовым контрольным пределам, причем

выход точек за двухсигмовые пределы диктуют как ненормальный процесс.

Пример изображен на рисунке 4.

3 -сигмовый предел

2 - сигмовый предел

СЬ - центральная линия

2 - сигмовый предел

3 - сигмовый предел

Рисунок 4 - Пример отклонения процесса, приближение к контрольным пределам

Приближение к центральной линии -концентрации точек внутри центральных полуторосигмовых линий. Приближение к центральной линии не означает, что процесс находится в управляемом состоянии. Это сигнал о том, что происходит смешивание

данных из различных распределений, что делает размах слишком широким. В этом случае следует способ разбиения на подгруппы. Пример данной ситуации представлен на рисунке 5.

3 -с игмовый предел

СЬ - центральная линия

1,5 - сигмовый предел

П

Рисунок 5 - Пример отклонения процесса, приближение к центральной линии

Периодичность. - повторение, симметричность структуры кривой по типу «подъем - падение» с примерно одинаковым интервалом времени.

Это означает, что отклонения носят «хронический» характер, что говорит об отклонениях в ходе работы. И соответственно процесс нестабилен [5].

Возможно, данные нарушения возни-

кают вследствие таких причин, как:

1) специфика сезонных работ;

2) эффективность работы бригады;

3) нестабильность в выборе поставщика;

4) изменчивость рецептуры;

5) другие внешние причины. Пример данной ситуации изображен

на рисунке 6.

3 -сигмовый предел

СЬ - центральная линия

3 - сигмовый предел

Ж

Рисунок 6 - Пример отклонения процесса, периодичность

Решение применять трехсигмовые пределы не было основано на теории вероятности. Ряд цитат Шухарта о применении данных границ могут послужить аргументами в пользу их использования

Первый аргумент касается экономии времени на поиск очевидных причин, он говорит, что «данный метод - это определение вариабельности, таким образом, когда бы наблюдаемое значение оказывалось вне их, поиск особых причин имел бы смысл. Следовательно, надо использовать пределы так, чтобы благодаря их применению мы не теряли слишком много времени на поиск ненужных причин».

Второй аргумент касается многолетнего опыта использования данной системы и эмпирическое подтверждение их применения при работе с реальными правилами.

Сигма - единица - это мера масштаба данных. Эмпирическое правило гласит, что приблизительно 60 - 75% данных находится в пределах одной сигма- единицы по обе стороны от среднего, 90 - 98% лежит на расстоянии двухсигмового предела, 99 - 100% удалены не более чем на три сигма-единицы [5].

Согласно с концепцией вариации Шу-харта управляемая вариабельность стабильна, устойчива во времени, а неуправляемая вариабельность переменна во времени.

Прежде чем говорить о воспроизводимости, необходимо убедиться в управляемости процесса. Стабильный процесс демонстрирует данную управляемость, а значит можно определить его поведение в будущем. Предсказуемость процесса - основа статистической управляемости, следовательно, он воспроизводим [5].

Воспроизводимость показывает, может ли данный процесс с заданной естественной вариацией удовлетворить требования допусков. Проблема в том, что процесс может быть управляемым со статистической точки зрения, но не отвечать параметрам заданных допусков.

В пределах задается номинал, как желаемое значение и плюс/минус величина. Размер этой величины дает понять насколько может быть допустимое отклонение [2].

В основном применяются два основных индекса, измеряющие воспроизводимость процесса [3], которые представлены в таблице 1.

Таблица 1 - Индексы воспроизводимости процесса

Индекс, название Формула Значение Пояснение

С. показатель возможностей процесса ияь 151- верхняя / нижняя контрольная граница;  ' - среднее; фактический разброс - допускается минимум = 1,33; - характеризует предельные, низкие несоответствия; - сравнение фактического разброса с допустимым

показатель настроенности процесса - возможные уровни несоответствий с учетом; - реальная центровка процесса

Методы, используемые в концепции SPC, и их назначение отражены в таблице 2.

Таблица 2 - Методы статистического управления процессом

Метод Назначение

Контрольный листок Инструмент сбора и упорядочения данных. Фиксация данных на основе бланков и заранее установленных параметров

Блок-схема Инструмент визуализации процесса. Видимый процесс управления

Гистограмма Зрительная оценка распределения статистических данных. Распределение результатов измерения контролируемого параметра

Диаграмма Па-рето Способ определения концентрации усилий с учетом ранжирования проблем по степени важности и опасности

Диаграмма разброса Графическое представление множества пар данных. Выявление зависимости между показателями качества и факторами, на них влияющие

Методы менеджмента Эффективное сочетание с другими методами. Не требуют профессиональных знаний в области статистики

Диаграмма Иси-кавы Эффективный способ анализа работ. Коллективная работа. Процесс ее создания - процесс мышления и логики. Анализ причин отклонений. Связь факторов «причина - следствие»

Мозговой штурм Участники имеют различную квалификацию и специфику деятельности. Нет особых требований к участникам. Поиск максимального количества предложений (альтернатив). Анализ субъективных мнений специалистов

SPC широко применяется в концепции «Шесть сигм». Цель данной методологии заключается в достижении очень низкого уровня несоответствий. Данная методология заложена такими крупными компаниями, как Motorolla, AlliedSignal, GeneralElectric. Был разработан цикл DMAIC, что означает:

а) определить, выбрать соответствующую проблему, процесс;

б) измерить соответствующие характеристики на потребительском входе;

в) проанализировать данные текущего состояния и воспроизводимости процесса;

г) улучшить процесс для снижения уровня дефектности;

д) проконтролировать, создав систему контроля.

Данный подход всеобъемлющий, отличающийся от других подходов следующими характеристиками :

а) лидерская инициативность;

б) основополагающие финансовые показатели;

в) значительное количество людей,

уделяющие данной работе 50-100% своего времени;

г) акцент на постоянное обучение.

Таким образом, подводя итог о значимости SPC, можно сказать о причинах ее проведения, руководствуясь принципами качества:

а) качество - это соответствие требованиям, установленным потребителем;

б) требования потребителя, выраженные техническим языком поставщика, становятся техническими требованиями;

в) фокус менеджеров на процессы, а не на его результат, т.е. на предупреждение, а не исправление;

г) минимизация вариабельности, контроль;

д) использование различных инструментов в комплексе;

е) предупреждение и прогнозирование вариации;

ж) по мере улучшения качества понижаются затраты и повышается прибыль [7].

Имея многие положительные аспекта

применения данной концепции на практике, можно сказать, что существует множество ограничений.

Эти ограничения определены:

- сбор и выборка данных, что затрачивает 20% рабочего времени оператора;

- обработка данных, анализ причин -временные затраты 30% рабочего времени;

- затраты времени на анализ - риск

потери информации, следовательно, это проблемы параллельности процесса контроля.

Таким образом, совокупность плюсов и ограничений SPC, ее роль определяется как один из методов, участвующих в гармонизации процесса контроля с другими методами.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Агарков, А.П. Управление качеством: учебное пособие / А.П. Агарков. - 3 - е изд., перераб. и доп. - М.: Дашков и Ко, 2010. - 227 с.

2. Адлер, Ю. Проблемы применения методов статистического управления процессами на отечественных предприятиях / Ю. Адлер // Методы менеджмента качества. - 2009. - №8. -С. 44 - 48.

3. Алексеев, В. Возьмите в помощницу скрепку / В. Алексеев // Методы менеджмента качества. - 2004. - №10. - С. 54 - 55.

4. Андерсен, Бьерн. Бизнес-процессы. Инструменты совершенствования / пер. с англ. С.В. Ариничева / науч. ред. Ю.П. Адлер. - 3-е изд. - М.: Стандарты и качество, 2005. - 272 с.

5. Гличев, А.В. Основы управления качеством продукции / А.В. Гличев. - М.: Стандарты и качество, 2001. - 424 с.

6. Горбашко, Е.А. Управление качеством: учебник для бакалавров / Е.А. Горбашко. -М.: Юрайт, 2012. - 463 с.

7. Горелик, О.М. Производственный менеджмент: принятие и реализация управленческих решений: учебное пособие / О.М. Горелик. - 2-е изд., стереотип. - М.: КНОРУС, 2014. -270 с.

8. Шарашкина, Т.П. Статистические методы управления качеством: учеб. пособие / Т.П. Шарашкина. - Саранск: Изд-во Мордов. ун-та, 2007. - 88 с.