Zarządzanie jakością w logistyce

dr inż. Anna Olszewska

[e-mail]

Metody wspomagające zarządzanie jakością

Metody wspomagające

zarządzanie jakością

Rozwinięcie funkcji jakości QFD

Pierwszą z wymienionych metod projektowych jest QFD (ang. Quality Function
Deployment), tłumaczona jako rozwinięcie funkcji jakości. Została ona
opracowana w Japonii w latach sześddziesiątych przez Yoji Ako. Jest to forma
przeniesienia informacji pochodzących od klienta na język projektantów,
konstruktorów i technologów. Jej idea została oparta na zasadzie, iż produkt
zaprojektowany i wykonany poprawnie nie przyniesie firmie oczekiwanych
korzyści, jeżeli nie zaakceptuje go klient. Stąd powstał pomysł wykorzystania na
każdym jej etapie narzędzia nazywanego ze względu na swój kształt „domem
jakości”.

Rozwinięcie funkcji jakości QFD

„Dom jakości” nie jest konstruowany jednorazowo w metodzie QFD. Tego typu
narzędzie wykorzystywane jest wielokrotnie przez różne osoby w kolejnych fazach.
W pierwszej realizacji przekształcane są wymagania klientów na parametry
techniczne. Informacje stąd pochodzące przekazywane są do kolejnej fazy, w której
konstruktor przenosi je na zespoły i części. Następnie informacje te przekształcane
są przez technologa na operacje procesu technologicznego i montażu.

Metoda wielokrotnego wykonywania domów jakości, która jest istotą QFD, może
byd stosowana zarówno w produkcji, jak też w usługach, czy w opracowaniach
systemów komputerowych. Jej przydatnośd została wielokrotnie wykazana w
praktyce. Pozwala ona przede wszystkim na dokładne odzwierciedlenie w
produkcie czy usłudze oczekiwao klienta, co często jest trudne, zwłaszcza w
procesach przebiegających masowo.

Przenoszenie wymagao poprzez dom jakości

JAK

(2)

CELE

(2)

CO

(2)

JAK

(1)

CELE

(1)

CO

(1)

JAK

(3)

CELE

(3)

CO

(3)

Klienci/

/Rynek

Projektant

Konstruktor

Technolog

Domy jakości

Wzbogacenie macierzowej analizy

danych o diagram macierzowy ułatwia

wykorzystanie narzędzia nazywanego

„domem jakości” (ang. House of Quality).
Jest to diagram zależności pomiędzy

ocenami klienta wydawanymi w

odniesieniu do pewnych charakterystyk

produktu, a rzeczywistym ich poziomem.
Konstrukcja domu jakości przebiega

etapami.

I.

zbierane są od klienta informacje o

jego oczekiwaniach. Podawany

wówczas opis zazwyczaj

pozbawiony jest typowo

inżynierskich określeo, bazujący na

niesprecyzowanych oczekiwaniach

takich jak „łatwy w obsłudze”,

„trwały”, „estetycznie wykonany”

czy ”atrakcyjne wyglądający”.

II.

Nadanie przez klienta wag

poszczególnym, wymienionym

oczekiwaniom.

Parametry

techniczne

produktu

Zależności

wymagań

i parametrów

technicznych

Ważność

parametrów

technicznych

Docelowe

wartości

parametrów

technicznych

Wskaźniki technicznej trudności

wykonania

Porównanie

wyrobu

własnego

z konkurencyjnymi

Ważność

wymagań

według

klientów

Wymagania

klientów

Zależność pomiędzy

parametrami technicznymi

I

N
F
O
R
M
A
C
J
E

T
E
C
H
N

I

C
Z
N
E

INFORMACJE MARKETINGOWE

VI

III

IV

VII

V

VIII

IX

II

I

Domy jakości

III.

przełożenie wag i wymagao na konkretne
parametry techniczne. Odbywa się
to poprzez ustalenie typu zmiennej
(nominanta, stymulanta czy destymulanta)

IV.

określenie zależności pomiędzy
wymaganiami klienta, a konkretnymi
parametrami technicznymi produktu.
Odbywa się to poprzez nadanie wag, np. 9-
silne oddziaływanie, 3-pośrednie i 1-słabe.
W przypadku braku zależności
przypisywane są wartości zerowe.

V.

zdefiniowanie ważności parametrów
technicznych poprzez wyznaczenie sum
iloczynów tych parametrów. Wyznaczone w
ten sposób wartości ułatwiają
zdiagnozowanie problemów kluczowych,
które są istotne dla klienta, a tym samym
decydują o sukcesie produktu

Parametry

techniczne

produktu

Zależności

wymagań

i parametrów

technicznych

Ważność

parametrów

technicznych

Docelowe

wartości

parametrów

technicznych

Wskaźniki technicznej trudności

wykonania

Porównanie

wyrobu

własnego

z konkurencyjnymi

Ważność

wymagań

według

klientów

Wymagania

klientów

Zależność pomiędzy

parametrami technicznymi

I

N
F
O
R
M
A
C
J
E

T
E
C
H
N

I

C
Z
N
E

INFORMACJE MARKETINGOWE

VI

III

IV

VII

V

VIII

IX

II

I

Domy jakości

VI.

przypisywanie zależności pomiędzy parametrami
technicznymi. Odbywa się to przez wstawienie
znaków odzwierciedlających zależności: znak „+”
jako dodatnia, zaś „-” jako ujemna. Przewaga
znaków mówiących o oddziaływaniu przeciwnym
(-) wskazuje, że nie istnieją możliwości zmian
w poziomie parametrów bez jednoczesnego
obniżenia poziomu innych. W przypadku, gdy
przeważają oddziaływania neutralne lub
dodatnie (+) możliwym jest ulepszenie produktu,
tak by pełniej można było zrealizowad
oczekiwania klienta, zaś przeprowadzone zmiany
nie niosłyby negatywnych skutków dla
pozostałych parametrów.

VII.

porównanie własnego wyrobu z konkurencją
Przypisane wówczas punkty wskazują na
produkt, który najpełniej spełnia oczekiwania
klienta. Wysokie wartości stają się wówczas
ważną informacją marketingową.

VIII.

określenie wartości docelowych parametrów,
które mogą byd zmienione,

IX.

wskazanie trudności w ich realizacji

Parametry

techniczne

produktu

Zależności

wymagań

i parametrów

technicznych

Ważność

parametrów

technicznych

Docelowe

wartości

parametrów

technicznych

Wskaźniki technicznej trudności

wykonania

Porównanie

wyrobu

własnego

z konkurencyjnymi

Ważność

wymagań

według

klientów

Wymagania

klientów

Zależność pomiędzy

parametrami technicznymi

I

N
F
O
R
M
A
C
J
E

T
E
C
H
N

I

C
Z
N
E

INFORMACJE MARKETINGOWE

VI

III

IV

VII

V

VIII

IX

II

I

Analiza przyczyn skutków i wad

Metoda FMEA (ang. Failure Mode and Effects Analysis) w literaturze
tłumaczona jako analiza przyczyn i skutków wad. Metoda ta powstała w latach
sześddziesiątych XX wieku w Stanach Zjednoczonych. Jej koncepcja, zgodnie z
przyjętą nazwą, opiera się na analizie mogących jeszcze się ujawnid lub już
istniejących wad. W metodzie tej odpowiednio dobrany zespół ekspertów
szacuje szanse wystąpienia wady, analizuje przyczyny jej wystąpienia, jak też
bada konsekwencje. Oprócz tej analizy zespół ten zastanawia się nad
możliwościami wyeliminowania powstałej niezgodności, proponując
rozwiązania prewencyjne czy korygujące.

Analiza przyczyn skutków i wad

W literaturze wyróżnia się dwa typy FMEA:

1.

dotyczące wyrobu (konstrukcji) – ma na celu wyeliminowanie możliwości
powstania wad w projektowanym wyrobie, jeszcze przed podjęciem
działao projektowych i konstrukcyjnych, oraz produkcję

2.

procesu. – ma na celu wskazanie punktów, które mogą utrudniad
właściwą realizację procesu.

Jednak metody te różnią się nie tylko kryterium i przedmiotem analizy – różnic
tych jest więcej. Są to m. in. różne rodzaje stawianych problemów, sposoby
opisu wad, przyczyn i skutków.

Analiza przyczyn skutków i wad

Metodę tą można także w różny sposób prowadzid:

1.

problemowo – analizowane są jedynie obszary objęte problemem

2.

systemowo – analizowany jest problem całościowo.

FMEA prowadzona w odniesieniu do konkretnego problemu jest prostsza w
realizacji, ale jednocześnie ogranicza możliwośd wykrycia wszystkich zagrożeo.

W podejściu systemowym takie ograniczenie nie występuję, ale jednocześnie
sprawia to, iż jest ono zdecydowanie bardziej złożone i trudniejsze w realizacji.
Metoda FMEA, zarówno dotycząca wyrobu, jak też procesu, przebiega w
trzech fazach:

1.

przygotowanie,

2.

właściwa analiza,

3.

wprowadzenie i nadzorowanie działao prewencyjnych.

Analiza przyczyn skutków i wad

W pierwszym etapie prowadzenia projektu FMEA powoływany jest zespół

ekspertów, z którego wybierany jest lider. Grupa ta identyfikuje problem, wybiera

sposób prowadzenia i określa zakres, który metoda ma objąd.

Kolejny etap metody – właściwa analiza – zawiera identyfikację możliwych wad,

które mogą zostad ujawnione na każdym etapie życia produktu. Wadom tym

przypisywane są wskaźniki oznaczające znaczenie wady w rozumieniu skutków,

jakie może ona powodowad (Z), ryzyko jej wystąpienia (R), jak też możliwośd

wykrycia (W). Iloczyn określonych w ten sposób wskaźników (WPR – wskaźnik

priorytetu) umożliwia wskazanie wad o największej szkodliwości. Określane w ten

sposób rangi, wraz z zaplanowaniem i podjęciem działao naprawczych stają się

początkiem ostatniego etapu wprowadzenia metody FMEA, kooczącego się

nadzorowaniem poprawności prowadzonych działao.

Metoda ta, ze względu na złożonośd, jak też wymóg doboru grupy ekspertów, jest

stosowana w sytuacjach, które mogą narazid producenta na znaczne straty

lub wymagana jest wysoka niezawodnośd wyrobów. Stąd liczne jej zastosowania

w astronautyce, technice jądrowej, przemyśle lotniczym czy samochodowym.

Jednakże, mimo szeregu zalet posiada również wady, wśród których najistotniejszą

jest, iż opiera się ona na oszacowaniach nie zawsze będących obiektywnymi

ocenami.

Planowanie eksperymentu – DOE

Początki rozwoju Planowanie eksperymentu (DOE – Design of Experiments)
sięgają lat dwudziestych XX wieku, a związane są z pracami Ronalda
A. Fishera, który opracował statystyczne modele doświadczeo rolniczych
i biologicznych.

Planowanie eksperymentu – DOE

Metoda planowania eksperymentów wiąże się z pojęciem procesu. Jako
proces rozumiany jest układ posiadający wejścia i wyjście. W grupie wejśd
należy wyróżnid te, które poddają się kontroli, jak też te, których nie można
kontrolowad. Często pierwsza grupa nazywana jest czynnikami sterowalnymi,
zaś druga niesterowalnymi. Wyróżniana jest też grupa wejśd nazywanych
zakłóceniami, pochodzącymi z zewnątrz procesu lub jego wnętrza.

Planowanie eksperymentu – DOE

Planowanie eksperymentu polega na opracowaniu matematycznego modelu,
który opisuje zależności pomiędzy wielkościami wejściowymi, a wyjściową,
przy określonych czynnikach zakłócających. Zbudowany model poddawany
jest statystycznej weryfikacji. W praktyce korzysta się z dwóch modeli:

1.

plan pełny (kompletny czy czynnikowy)

Zakładając, że czynniki sterowalne mogą przyjmowad dwa poziomy:
maksymalny i minimalny, przypisane zostaną im odpowiednio znaki „+” i „–”.
Planując eksperyment pełny należy się liczyd z wystąpieniem 2

k

liczby

eksperymentów (k



liczba czynników).

I tak w przypadku dwóch czynników liczba eksperymentów wynosi 4, zaś przy
trzech czynnikach już 8.

Planowanie eksperymentu – DOE

2.

układy ułamkowe

W pierwszym kroku redukuje się liczbę czynników za pomocą różnych narzędzi
i sprowadzając do 2-4 czynników wykonuje się analizę pełną lub jej
modyfikacje. Przykładami działao redukujących są: karty zmienności,
systematyczna zmiana elementów, porównanie parami, systematyczna
zmiana czynników. W wymienionych schematach wykorzystuje się wiele
narzędzi zarówno klasycznych (np. wykres Pareto), jak też statystycznych
(np. testy parametryczne, estymacja, analiza wariancji, analiza regresji).

Metody kontroli

W metodach kontroli wskazuje się na:
statystyczną kontrolę procesu,
statystyczną kontrolę odbiorczą.

Pierwsza ukierunkowana jest na proces, zaś druga na produkt.
Obie polegają na pobieraniu z procesu próbek i ocenianiu na ich podstawie
poprawności wykonania, z tą różnicą, że w kontroli procesu weryfikowany jest
wpływ czynników specjalnych, zaś przy odbiorczej podejmowana jest decyzja
o przyjęciu partii lub poddaniu jej kontroli 100-procentowej.
Kontrola 100-procentowa jest metodą zdecydowanie najbardziej
czasochłonną i jednocześnie kosztowną. Jest ona stosowana jedynie przy
produktach wytwarzanych w małych seriach lub w badaniach nieniszczących
przy pewnym poziomie automatyzacji tych pomiarów.

Schemat kontroli 100-procentowej

Źródło: Hamrol A., Mantura W., Zarządzanie jakością. Teoria i praktyka, Wydawnictwo
Naukowe PWN, Warszawa, 2002.

OCENA

DECYZJA

WYBÓR

DOSTAWCA

Wyroby kontrolowane

Strumień wyrobów

Przepływ informacji

KONTROLA

SELEKCJA

Jednostki
niezgodne

Jednostki
zgodne

Schemat statystycznej kontroli odbiorczej (SKO)

Źródło: Hamrol A., Mantura W., Zarządzanie jakością. Teoria i praktyka, Wydawnictwo
Naukowe PWN, Warszawa, 2002.

OCENA

DECYZJA

Wyroby kontrolowane

Strumień wyrobów

Przepływ informacji

KONTROLA

SELEKCJA

WYBÓR

DOSTAWCA

Partie
zakwalifikowane
jako niezgodne –
zawierają jednostki
zgodne i niezgodne

Partie zakwalifikowane
jako zgodne – zawierają
jednostki zgodne i
niezgodne

Schemat statystycznej kontroli procesu

Źródło: Hamrol A., Mantura W., Zarządzanie jakością. Teoria i praktyka, Wydawnictwo
Naukowe PWN, Warszawa, 2002.

KONTROLA

OCENA

REGULACJA

PROCES

STRUMIEŃ

WYROBÓW

Wyroby kontrolowane

Strumień wyrobów

Przepływ informacji

Tylko
jednostki
zgodne

St

aty

sty

czna k

on
tr

ola pr

oce
su (SK

P)

Analiza wymagao i satysfakcji klienta

Jako wymaganie rozumiana jest potrzeba, czy oczekiwanie, które powinno byd
zrealizowane, zaś jako satysfakcja – stan zadowolenia wynikający ze spełnienia tegoż
wymagania.
Opracowano wiele narzędzi wykorzystywanych do określenia wymagao klienta i poziomu
satysfakcji. Pierwszy etap jest zawsze identyczny, jest to pozyskanie danych od adresata
produktu czy usługi. Odbywa się to poprzez metody

1.

pośrednie

▫

analizą trendów rynkowych,

▫

pozorne zakupy,

▫

obserwacje,

▫

sugestie i skargi klientów

2.

bezpośrednie

▫

wywiad

▫

badania ankietowe.

Pozyskane w ten sposób dane poddawane są obróbce, z której wyniki przedstawiane są w
różnych formach, dając tym samym informacje o postrzeganiu przez klienta produktu czy
usługi na różnych płaszczyznach. Przykładem takiej analizy może byd mapa jakości czy
konstrukcja modeli satysfakcji.

Mapa jakości

powierz c hnia

k olory s ty k a

gęstość

grubość

format

lic z ba s z t.

powierz c hniakolorystyka

gęstość

grubość

format

lic z ba s z t.

powierz c hnia

k olory s ty k a

gęstość

grubość

format

lic z ba s z t.

wagi

o

ce

n

y

Prawdziwe mocne strony

Prawdziwe słabe strony

Słabości małej wagi

Fałszywe poczucie bezpiecze

Marka M1
Marka M2
Marka M3

Przykład modelu satysfakcji

Satysfakcja

Lojalność

Cena

Wizerunek firmy

Ocena produktu

Jakość

Marka M3

Marka M2

Marka M1