Являетесь ярым поклонником контроля качества, но это дорого вам обходится? А может, Вы пока только решаете, как будете добиваться качества в своём бизнесе? В этой статье Вы узнаете о том, чем отличается контроль от обеспечения и, как сэкономить на качестве, используя простой инструмент. Всё описанное ниже справедливо и для услуг. Готовы?

В последнее время часто приходится встречаться с людьми, которые уверены в необходимости контроля результатов процесса для гарантии того, что клиенту не попадёт несоответствующее изделие. Они считают, что таким образом компания будет защищена от финансовых и репутационных рисков. В таких случаях обычно забывается, что финансовые риски компании необходимо не просто учитывать, а соотносить с финансовыми издержками, необходимыми для поддержания высокого уровня качества за счёт контроля продукции. Но стоит ли контроль тех средств, которые на него расходуют?
Существуют отрасли, где без контроля не обойтись это те отрасли, где цифры количества несоответствий коррелируют с человеческими жизнями (атомная энергетика, пищевая промышленность и т.д.). Независимо от того на сколько превосходно настроен процесс всегда есть риск, что настоящая дисперсия окажется бесконечной, а это говорит нам о том, что всегда есть ненулевая вероятность, что всё навернётся, даже если всё настроено идеально. Однако, не вся наша жизнь крутится вокруг заводов оборонной и химической промышленности и есть много разных предприятий, которые выпускают продукцию, или продают её, или создают услуги и продают их, где вероятность 3 ошибок на 1 млн изделий в принципе не так страшна.
Для таких компаний как выборочный, так и тем более сплошной контроль – трата ресурсов на поддержание процесса, который не несёт ценности, так как не требуется клиентом. Вот в этом месте всегда начинается непонимание, мол, как так, это же контроль, а что будет если мы его уберём? Всё пропало! Нет, не всё, но для того, чтобы пропало не всё надо поработать головой над процессами производства.

Думайте деньгами

  • Оператор-контролёр берёт в руки изделие из партии или всю партию, в зависимости от условий отбора выборки, и контролирует его после окончания производства. Он тратит на это время, которое для компании стоит денег
  • Он работает месяц, второй и не находит ни одного несоответствия
  • А вы ему платите, платите, платите и думаете, что всё у нас под контролем.

Дальше два варианта развития событий – относительно благоприятный и совсем неблагоприятный.
Относительно благоприятный:
Оператор-контролёр находит несоответствующее изделие и увеличивает выборку, находит ещё одно и ещё одно, и всё, больше не находит. На нашем воображаемом предприятии установлено допустимое количество несоответствующих изделий – оператор бракует три детали, а остальные едут клиенту. Вроде всё отлично, кроме четырёх «НО».

  • Но какие-то бракованные детали всё равно поехали клиентам
  • Но методом случайной выборки он мог попасть на случайно годные изделия, а на самом деле вся партия должна гореть в аду
  • Но на нашем предприятии мы установили допустимое количество несоответствующих изделий в партии, что говорит о нас как о совсем недальновидных ребятах
  • И самое страшное «НО»

  • Но процесс продолжит производить несоответствующие изделия, так как находится в состоянии, когда он работает именно так

Помимо этого, всё, что бракуется, идёт на утилизацию или ремонт, что создаёт для нас дополнительные затраты. Таким образом, мы имеем ненастроенный процесс на выходе которого мы поставили человека ловить наши ошибки.
Если бы это была ваша иммунная система, то выглядело это так:
Вы подхватываете вирус и вместо того, чтобы начинать реагировать на него ваш организм просто ждал бы пока вам совсем не станет плохо, т.е. когда количество несоответствий в партии перевалит за допустимые пределы. И вот только тогда он начинал бы работать над проблемами, хотя почка уже отказала и сердце бьётся через раз, т.е. клиент ну не то чтобы не доволен, а вот что-то уже даже синий немного.
И неблагоприятный:
Метод выборки хоть и организован по всем правилам, но из-за бессердеченой теории вероятностей контролёр ни разу не находит несоответствующее изделие за много месяцев (да, и такое бывает). Тем временем, процесс упорно производит брак и даже не собирается никак исправляться, да и с чего бы это ему. Но тут вы и сами догадываетесь обо всех последствиях.

Идеальный завод в идеальном мире.

А теперь отвлечёмся и запустим наш эталонный сферический завод в вакууме, который работает без ошибок, на него не действуют никакие явления, электричество в сети стабильно, всё идеально, детали оборудования не изнашиваются, фрезы не тупятся, заготовки все превосходны и точны, и вообще всё всегда идеально и настроено на центр допуска. Отклонений в изделии нет, даже эталонный сферический клиент в вакууме стоит за забором и ждёт, когда ему отдадут продукт, который подарит ему счастье и смысл жизни. Этот эталонный завод служит ярким примером того, что на самом деле необходимо и нам и клиенту – идеальное изделие без лишних затрат. Если мы уверены, что изделие всегда выходит идеальным, всё в центре допуска, тогда на нашем эталонном заводе не нужен контроль, мы знаем, что процесс стабилен во времени из-за того, что всё всегда в идеальном состоянии. Идеальная заготовка приходит на идеальный станок, идеально вытачивается всё, что необходимо и в идеальном состоянии идёт клиенту. Всё.

Естественно, такого не бывает, но из примера надо взять следующие мысли – для того, чтобы клиент получил идеальное изделие нам важен не результат контроля, так как на идеальном заводе не контроль приводит 100% выходу годной продукции, а идеальный процесс.
Именно процесс отвечает за то, что вы создадите идеальный продукт, который находится в границах допуска. Тогда нам необходимо обеспечить стабильность процесса во времени, которая приводит к тому, что все изделия всегда находятся практически на середине допуска и никогда не перейдут границы.
Как этого добиться? На первый взгляд это дороже и сложнее, чем просто поставить в конце контролёра. На самом деле всё не так страшно, не так сложно и вообще дёшево. Дешевле, чем поставить контролёра и потом пожинать плоды пропущенных изделий, тратить деньги на переделки и искать потом корневую причину проблемы неизвестно где.
Задача обеспечения качества состоит в поддержании стабильного процесса.

Немного математики.

Любой повторяющийся процесс имеет некоторое распределение – закон, описывающий область значений случайной величины и характер её разброса, т.е. если проще, то – то, как будут выглядеть значения результатов процесса.
Чаще всего все вспоминают про нормальное распределение, и оно выглядит вот так
Нормальное распределение
Но вообще распределение может быть таким:
Распределение с тяжелым правым концом
Или даже таким:
треугольное распределение
Да и вообще любым, но не в этом смысл. Каким бы оно не было, оно отображает то, как распределены значения случайных величин, которые в нашем случае являются не просто случайными величинами, а результатами деятельности процесса, который у нас есть. Грубо говоря ширина от левой до правой части распределения это условно дисперсия случайной величины, т.е. мера её рассеяния, которая показывает на сколько сильно значения отклоняются от средних. Соответственно, чем выше дисперсия, тем больше может быть разница между реальными и ожидаемыми значениями.

Давайте сразу на примере.

Вы производите цилиндры со значением диаметра 50 мм. Допуск ±2 мм. Вы бы хотели, чтобы все изделия лежали в границах 48мм – 52мм, тогда вы бы были уверены, что производите годный продукт. В идеальном случае дисперсия не выходит за эти границы и распределение выглядит следующим образом.
Распредление диаметров цилиндров
Однако, так не бывает и часть распределения выходит за допустимые границы. Если границы допуска попадают на шести сигмовый предел (±3 среднеквадратичных отклонения от среднего), то в среднем 3,4 операции на 1 млн выходят за пределы допусков, если шести сигмовый предел шире, чем границы допусков, то всё куда хуже.
Учитывая, что процесс не идеален и на него постоянно действуют различные причины, он постепенно меняется, накапливает ошибки и его дисперсия растёт. Шести сигмовый предел становится шире, чем границы допуска и вы начинаете получать несоответствующую продукцию. Выглядит это примерно так, как показывает распределение, ограниченное красной линией.
Плохое распределение диаметра цилиндров
Заметьте, что больше 80% изделий в новом распределении всё ещё лежат в пределах границ и есть вероятность, что выборочный контроль их пропустит, а сплошной всегда слишком дорог.
Тогда нам надо научиться держать процесс в стабильном состоянии и не давать ему выходить за пределы шести сигм, который сам не будет выходить за пределы установленных границ допуска. А лучше всего, чтобы предел шесть сигм вообще был в несколько раз меньше, чем границы допуска, тогда почти все 100% изделий будут требуемых параметров.

Контрольные карты

Для того, чтобы оценить стабильность процесса существует такой инструмент, как контрольные карты (мы о них не рассказывали, но обязательно расскажем подробнее), который позволяет понять нам состояние нашего процесса во времени и предсказать его выход из стабильного состояния, а значит предпринять корректирующие действия за долго до того, как процесс начнёт выходить за границы допуска, т.е. вы полностью избежите выпуска несоответствующей продукции.
В данном случае для оценки стабильности данного процесса вы просто с некоторым интервалом измеряете цилиндры непосредственно после вытачивания и наносите на заранее подготовленную контрольную карту. С помощью контрольной карты вы увидите результаты процесса во времени и вычислите естественные границы процесса, а не те, которые являются нашим верхним и нижним допуском (вообще, надо ещё построить карту размаха, но об этом в другой теме, наша цель сейчас объяснить, как работает обеспечение стабильности процесса).
Вы нанесли на контрольную карту значения и получили следующее:
Контрольный листок
Значение не переходят естественные границы, а это значит, что система стабильна и нет необходимости в выходном контроле и проверке изделий. Более того, мы уверены, что система не выходит за границы допуска и производит изделия в рамках естественных границ.
Если же вы заметите отклонения на контрольных картах, например, несколько точек сверху от центра или снизу или восходящий или нисходящий тренд из нескольких точек, который всё ещё находится в рамках естественных границ, то можете начинать бить тревогу, т.к. это является признаком того, что процесс начинает выходить из стабильного состояния. Это позволит нам исправить его до того, как он выйдет за границы не только технических допусков, а за естественные границы. Ну, а если вы знаете, что, например, новый инструмент будет завтра, то контролируя таким образом процесс вы сможете оценить, что ему ещё достаточно долго до технических допусков, требуемых клиентом и есть время подождать, но надо внимательно следить за результатами.
Контрольный листок с проблемами
Таким образом, вроде как выполняя действия похожие на контроль, вы обеспечиваете стабильность процесса, полное отсутствие несоответствий и довольных клиентов без сплошных или выборочных выходных контролей. Подобное обеспечение на каждом этапе процесса позволит добиться стабильности всей системы в целом, в то время, как отсутствие увеличивает разброс после каждой операции, т.е. для цилиндра свои допуски со своей дисперсией, потом над этим цилиндром. Который находится на границе допуска произведут ещё какие-то действия с какой-то дисперсией и т.д. и т.д. и в итоге он будет похож не на цилиндр, а на аккумулятор погрешностей всей системы.
В общем, обеспечивайте стабильность процесса – это позволит вам

  • работать без лишних затрат на действия, которые не создают ценности
  • получать ещё больше прибыли
  • завоёвывать новые рынки с новыми клиентами, довольными уровнем качества

А мы расскажем вам как этого добиться!

А хотите стать партнёром крупной международной компании? У нас есть для вас занимательный материал: К чему надо быть готовым, если вы хотите стать поставщиком крупной международной компании

Поделиться:

FacebookTwitterGoogleVkontakteLinkedInEmail this page