«Организация и внедрение на предприятии статистического управления процессами» (стр. 10 )

Стратификация применяется с использованием различных статистических методов: гистограмм, диаграмм Парето, диаграмм рассеяния и др.

К достоинствам метода стратификации данных относят возможность быстрого решения достаточно сложных проблем при минимальных затратах. Однако это достигается умелой группировкой по факторам.

Рис.1.15

1.5.5. Диаграмма рассеяния

Диаграмма рассеяния (разброса) – инструмент, позволяющий определить существование зависимости между двумя различными характеристиками качества, а также выявить характер этой зависимости. Могут применяться следующие комбинации исследуемых на наличие зависимостей характеристик:

·  характеристика качества и влияющий на нее фактор;

·  две различные характеристики качества;

·  два фактора, влияющие на одну характеристику качества.

Диаграмма разброса (рис. 1.16) представляет собой точечную диаграмму, полученную нанесением в определенном масштабе числовых данных, собранных в результате наблюдений над процессом. Координаты точек на графике соответствуют значениям рассматриваемой величины и влияющего на него фактора. Расположение точек показывает наличие и характер связи между двумя переменными (например, скорость и расход бензина или выработанные часы и выход продукции). По полученным экспериментальным точкам могут быть определены и числовые характеристики связи между рассматриваемыми случайными величинами – коэффициент корреляции и коэффициенты регрессии.

Правила построения диаграммы разброса:

1. Определить, между какими парами данных необходимо установить наличие и характер связи. Желательно иметь не менее 25–30 пар данных.

2. Для сбора данных подготовить бланк таблицы (листок регистрации), предусмотрев в нем графы для порядкового номера наблюдения i; независимой переменной характеристики, называемой аргументом х; зависимой переменной, называемой функцией (откликом) у.

3. По результатам наблюдения заполнить листок регистрации данных.

Рис. 1.16

4. По полученным данным построить график в координатах х–у и нанести на него данные. Длина осей, равная разности между максимальными и минимальными значениями для х и у, по вертикали и по горизонтали должна быть примерно одинаковой, тогда диаграмму будет легче читать.

5. Нанести на диаграмму все необходимые обозначения. Данные, отраженные на диаграмме, должны быть понятны любому человеку, а не только

тому, кто делал диаграмму.

К достоинствам метода относят наглядность и простоту оценки связей между двумя переменными.

В качестве недостатков отмечают необходимость привлечения к оценке диаграммы тех, кто владеет информацией о продукции, об услуге или о процессе, чтобы исключить неправильное использование этого инструмента.

При построении диаграммы разброса стараются придерживаться следующих рекомендаций:

·  если две переменные кажутся связанными, это не означает, что они таковыми являются;

·  если данные не кажутся связанными, это не означает, что они не связаны: просто приведено недостаточно данных или данные следует разбить по классам и построить по каждому классу свою диаграмму, а возможно, допущена большая ошибка при измерении и т. д.

Лекция №6

Тема 6. Организационные аспекты внедрения статистического управления процессами. Документация.

Обзор международного опыта по созданию инфраструктуры статистического управления процессами: концепция «Шесть сигм» (Цикл DMAIC), Кайдзен (Цикл PDCA – SDCA), Цикл G8D Компании Форд.

Концепция «Шесть сигм» (Six Sigma - Цикл DMAIC);

«Шесть сигм – исчерпывающая и гибкая система достижения, поддержания и максимизации успеха в бизнес-деятельности. В основе системы Шесть сигм лежит уникальное сочетание глубокого понимания потребительских нужд, четкого и грамотного использования фактов, данных, а также статистико-аналитических методов и внимательности в управлении, развитии и переорганизации бизнес-процессов» - такое определение сформулировали известные специалисты в области 6σ энди, ьюмен и эвенег. (The Six Sigma way: how GE, Motorola, and other top companies are honing their performance, Peter S. Pande, Robert P. Neuman, Roland R. Cavanagh)

Методология 6s была разработана в 1986 году в компании Motorola. При всей своей статистической ориентированности данный подход с самого начала был очень широким, и нацеленным на создание в организации определенной социальной и культурной среды. Подобное расширение концепции далеко за пределы чисто статистического подхода связано с тем обстоятельством, что Моторола была одной из тех передовых фирм, которые раньше других осознали преимущества статистического мышления, связанного с именами У. Шухарта и Э. Деминга, и сумела разработать системную концепцию его внедрения.

Создание инфраструктуры, обеспечивающей деятельность по совершенствованию требуемыми ресурсами - одна из важнейших особенностей подхода 6s и именно отсутствие такой инфраструктуры привело к провалу около 80% всех проектов внедрения TQM в недавнем прошлом ( «The Six Sigma Revolution», Pyzdek Th.)

В результате Motorola в 1988 году стала первым лауреатом премии за качество продукции Malcolm Baldridge National Quality Award. Компания за четыре года добилась экономии в 2 млрд. долл.

Подобная сумма не могла не привлечь внимание, и у методологии 6s начали появляться последователи - в General Electric внедрили методологию 6s, и результаты оказались впечатляющими:

-  компания GE в третьем квартале 1997 года сообщила об увеличении прибыли с 13,8 до 14,5%, что принесло ей 600 миллионов долларов, "извлеченных благодаря инициативе 6s в сфере качества"

-  в краткой информации для акционеров по итогам 1999 года указано, что инициатива 6s в 1999 году принесла компании более двух миллиардов долларов прибыли.

Название системы - Шесть сигм отражает то обстоятельство, что теперь каждая компания может определить свое конкурентное место по отношению к другим компаниям с помощью некоторой универсальной шкалы, в которой s выступает в качестве единицы измерения. s – это среднеквадратическое отклонение, характеризующее изменчивость (синоним – вариабельность) характеристик качества бизнес-процессов.

Цель компании – осуществление бизнес-процессов так, чтобы для любого его параметра индекс воспроизводимости бизнес-процесса Ср был равен 2.0 или больше. В рамках системы 6σ принимается, что центр распределения может смещаться в пределах полутора сигм в ту или иную сторону. При этих условиях показатель числа дефектов на миллион возможностей составляет 3,4 ppm. Под «дефектом» в системе 6s понимается нежелательное отклонение параметра бизнес-процесса от стандарта, которое отрицательно воздействует на удовлетворенность потребителя.

Однако в системе 6σ акцент делается не столько на числе дефектов на миллион возможностей, сколько на методологии систематического снижения вариабельности бизнес-процессов.

Основы шкалы 6s

Классификация компаний по шкале 6s

Индекс воспроизводимости процесса, СРК	Уровень качества процесса	ppm	рpm (со сдвигом на +1.5 σ) /% потерь	Уровень Конкурентоспособности
2.00	6 σ	0,002	3,4 /< 0.001 %	Мировой класс
1.67	5 σ	0,57	233 /0.024 %
1.5	4.5σ	6,8	1351 /0.135%	Средний по отрасли
1.33	4 σ	63	6210 /0.62 %
1.00	3 σ	2700	66807 /6.7 %
0.666	2 σ	38000	308537 /30 %	Компания не конкурентоспособна
0.333	1 σ	322000	690000 /69 %

Влияние воспроизводимости процессов на конкурентоспособность организаций демонстрирует графа таблицы «% потерь». Поэтому первый этап улучшения - это определение места компании в данной классификации, осуществляемое только на основании данных о потребностях клиента.

Для нахождения своего положения на шкале 6s компания, во-первых, определяет размерность параметров (единицы измерения) бизнес-процессов и, во-вторых, стандартные значения этих параметров, при этом и первое и второе устанавливается на основании анализа информации о клиентских требованиях. Знание потребностей клиента и эффективная система измерений – вот топливо, на котором работает система 6s.

энди (The Six Sigma way., Peter S. Pande,..) приводит замечательный пример стандарта параметров бизнес-процесса из области гостиничного бизнеса. Здесь важно уметь измерять внимание и отзывчивость обслуживающего персонала к нуждам гостей. Был разработан метод, позволивший сделать параметр «внимательности» измеряемым – для этой цели был сформулирован стандарт, который называется «10, 5, первый и последний». Этот стандарт гласит: