Narzędzia zarządzania
jakością
Tradycyjne
narzędzia jakości
Omówienie i przykłady
Beata Starzyńska
p.839 budynek WBMiZ
tel. [phone]
e-mail: [e-mail]
Instrumentarium zarządzania
Instrumentarium zarządzania
w przedsiębiorstwie
w przedsiębiorstwie
zasady
strategie (podejścia)
metodyki
metodologia
(metody + techniki)
metody
narzędzia (techniki)
Definicje instrumentów
zarządzania
zasada
norma postępowania, reguła uznawana za
podstawę działań
strategia (podejście)
sposób prowadzenia jakichś działań (zwykle na
większą skalę); perspektywiczny plan działań
Definicje instrumentów
zarządzania
metodyka
zespół wytycznych dotyczących sposobów
postępowania, efektywnych ze względu na
określony cel
metodologia
nauka o metodach
Definicje instrumentów
zarządzania
metoda charakteryzuje się:
- planowym doborem i układem działań
ukierunkowanych na osiągnięcie
określonego celu
- świadomym i systematycznym ich
stosowaniem
- powtarzalnością działań
- zło\
onością wykonywanych działań
Definicje instrumentów
zarządzania
technika charakteryzuje się:
- zrutynizowanym, szczegółowym sposobem
postępowania
- dającym się ująć w ścisły program, algorytm
lub procedurę
- słu\
ącym realizacji pośrednich (cząstkowych)
celów
Instrumentarium
zarządzania jakością
stanowią
wytyczne działań
zasady
metody
niezale\
ne
techniki lub
narzędzia jakości
składowe
metod
Instrumentarium zarządzania
jakością
Zasady  określają stosunek przedsiębiorstwa i jego
pracowników do ogólnie rozumianych problemów
jakości
Metody  charakteryzują się planowym,
powtarzalnym i opartym na naukowych podstawach
sposobem postępowania przy realizacji zadań
związanych z zarządzaniem jakością
Narzędzia jakości  słu\
ą do zbierania i
przetwarzania danych związanych z ró\
nymi
aspektami jakości; są instrumentami monitorowania
działań (procesów) w całym cyklu \
ycia produktu
co dzieje się z informacją funkcja
NARZ
DZIA
I METODY ZJ
 Głos klienta"
D X X X
(VOC)
A 5W2H X X X
Analiza korelacji i
A X X X X X
regresji
Drzewo parametrów
D krytycznych dla X X X X
jakości (CTQ Tree)
Analiza systemów
M X X X X
pomiarowych
A I Burza mózgów X X X
D M A Diagram Ishikawy X X X X X X
D M A I Diagram Pareto X X X X
A Diagram rozrzutu X X X X
D Diagram SIPOC X X X X X X
M A I FMEA X X X X X X
M A Histogram X X X X
C Karty kontrolne X X X X X
D A Mapa procesów X X X X X X
Projektowanie
A I X X X X X
eksperymentów
Rozwinięcie funkcji
D X X X
jakości (QFD)
Statystyczna
C Kontrola Procesu X X X X X
(SPC)
M Statystyki opisowe X X X X
A Testowanie hipotez X X X
Zabezpieczenie przed
I C X X
błędami
Zdolność Procesu
M I C X X X X
Systematyka narzędzi i metod ZJ w DMAIC
DEFINE
zlicza
mierzy
tworzy
analiza
grupuje
IMPROVE
ANALYZE
MEASURE
CONTROL
decyduje
wprowadza
ocena stanu
porównanie
klasyfikacja
porz
ą
dkowanie
prognozowanie
warto
ś
ciowanie
Narzędzia jakości w zarządzaniu
projektem
Etapy realizacji projektu Uczestnictwo
Nazwa narzędzia Rodzaj narzędzia Zapoczątkowanie Planowanie Realizacja Kontrola Zakończenie Zespół Indyw.
Burza mózgów Generowanie pomysłów :& :& :&
Mapa myśli Generowanie pomysłów :& :&
Diagram pokrewieństwa Generowanie pomysłów :& :& :&
Five whys Generowanie pomysłów :& :&
Diagram Ishikawy Analiza problemu :& :& :& :& :&
Analiza przyczyn głównych Analiza problemu :& :& :& :& :&
Diagram macierzowy Analiza problemu :& :& :& :& :&
Analiza przypadków krytycznych Rozwiązywanie problemu :& :& :&
Arkusz kontrolny Rozwiązywanie problemu :& :& :& :& :&
Diagram Pareto Rozwiązywanie problemu :& :& :&
Assessments Rozwiązywanie problemu :& :& :& :&
Multigłosowanie Podejmowanie decyzji :& :& :& :& :&
TGN Podejmowanie decyzji :& :& :& :& :&
Porównywanie parami Podejmowanie decyzji :& :& :& :& :& :&
Benchmarking Podejmowanie decyzji :& :& :& :& :&
Analiza pola sił Podejmowanie decyzji :& :& :& :& :& :&
z
ródło: (McMahon 2002)
Narzędzia jakości
Narzędzia jakości
Nowe Dodatkowe
Tradycyjne Nowe Dodatkowe
Tradycyjne
Diagram relacji
Schemat blokowy Multigłosowanie
Diagram
Karta kontrolna Analiza pola sił
pokrewieństwa
Diagram
Diagram Ishikawy Metoda ABCD
systematyki
Diagram
Wykres zmiennych Porównywanie parami
macierzowy
Macierzowa TGN
Diagram Pareto
analiza danych
Diagram
Arkusz kontrolny Burza mózgów
podejmowania decyzji
Diagram &
Histogram
strzałkowy
Arkusz kontrolny
nazywany zbiorczą kartą danych, listą kreskową,
arkuszem sprawdzającym, formularzem zbierania
danych
umo\
liwia usystematyzowaną ewidencję danych
oraz rozpoznawanie prawidłowości w powstawaniu
zjawiska spiętrzania się określonych zdarzeń
Arkusz kontrolny
za pomocą arkusza zbiera się ściśle określony rodzaj
danych, a jego wypełnianie pozwala odpowiedzieć na
pytania: czy analizowane zdarzenie miało miejsce?,
ile razy wydarzyło się?, jaki poniesiono koszt?, itd.
jest stosowany do gromadzenia danych w celu
monitorowania procesu lub zmian, które pojawiają się w
wyniku działań korygujących lub zapobiegawczych
stanowi najczęściej arkusz rozkładu liczbowego
wybranej cechy wyrobu lub procesu, arkusz częstości
występowania wad, arkusz lokalizacji wad, arkusz
przyczyn powstawania wad, arkusz kosztów
powstawania wad, itp.
LG PG
Przykład zastosowania
Cecha
Ile razy wystąpiła dana wartość cechy ?
x
xx 2
45,5
x
4
xxxx x
45
x
x x
44,5
xxxxx
5
x
x
44 x
8
xxxxxxxx
xxxxxxxxxxx
11 x
43,5
43 xxxxxxxxxxxxxxx 15
42,5
xxxx
4
PD
42 LD
xxxxxxxxxxx
9
41,5 xxxxxx 6
4
3
41 3
xxx
2
1
x 1
40,5
LG PG PD LD
Arkusz lokalizacji ilustrujący liczność
Arkusz danych ilustrujący
częstość wystąpienia wystapienia rys na szybie okiennej
wartości wybranej cechy (powierzchnię okna podzielono na 4 części:
lewą górną., prawą górną, itd.)
Błąd (kategoria błędu) Liczba błędów
(pojedynczy błąd
zaznaczono za pomocą
kresek)
Nieprawidłowy zacisk izolacyjny IIII IIII IIII II 14
Brak uszczelki na przewodzie IIII IIII IIII 12
Uszkodzona izolacja IIII IIII 8
Błędy pracowników w procesie cięcia i zaciskania przewodów
Uszkodzone \
yły w przewodzie IIII IIII IIII IIII I 17
OGÓA
EM 51
Histogram
nazywany równie\
wykresem słupkowym lub
wielobokiem częstotliwości
stanowi graficzne przedstawienie częstości
występowania wartości zmiennej losowej w
określonym przedziale wartości
w analizie danych o jakości słu\
y do wizualizacji
zmienności, np. wyników procesu, stanu określonej
cechy, itp.
Histogram
pozwala określić wpływ czynników procesu (związanych
z materiałem, środowiskiem, metodą, urządzeniem,
czynnikiem ludzkim) na jego wyniki (wpływ
systematyczny lub przypadkowy)
histogram umo\
liwia ocenę, czy wynik procesu jest
prawidłowy (czy mieści się w granicach tolerancji), jakie
jest poło\
enie wyników oraz ich rozrzut (miarą poło\
enia
jest np. wartość średnia wyników pomiarów; miarą
rozrzutu - np. wartość rozstępu)
miary poło\
enia oraz rozrzutu wyników mogą być
wykorzystywane do wprowadzania działań korygujących
w procesie
Przykład zastosowania
Histogram
zebrać dane
ustalić rozstęp wartości R = x max  x min
ustalić liczbę przedziałów k (najlepiej 6-12) lub ze wzoru
k=1+3,32*logN
podzielić rozstęp R przez liczbę przedziałów k - uzyskamy
szerokość przedziałów d
poprzez dodawanie najni\
szej liczby wartości szeregu do
szerokości przedziału uzyskamy przedziały zmienności
(przedziały są lewostronnie domknięte!)
następnie nale\
y przyporządkować dane do przedziałów
na wykresie zaznaczyć ilość danych przypadających na dany
przedział
Wykres korelacji
nazywany równie\
analizą korelacji, diagramem rozproszenia,
diagramem rozrzutu
przedstawia współzale\
ność dwóch zmiennych (np. między
wielkościami wejściowymi procesu, a charakterystykami
opisującymi jego wyniki)
korelacja między dwoma zmiennymi X,Y jest miarą siły
(stopnia) liniowego związku między tymi zmiennymi i ozn.  r
(tzw. współczynnik korelacji)
dane przedstawia się we współrzędnych prostokątnych poprzez
naniesienie na wykres wszystkich par wyników (n>30)
minimalną oraz maksymalną wartość x oraz y wykorzystuje się do
wyskalowania osi wykresu
Wykres korelacji
y
y
r=0,998 r=-0,997
x x
y
y
r=0,502
r=-0,487
x
x
y
y
r~0
r=0
x x
Wykres korelacji
je\
eli punkty układają się w pobli\
u pewnej
krzywej  krzywą tę mo\
na aproksymować
odpowiednią funkcją regresji ze wskazaniem siły
związku między tymi wielkościami w postaci
współczynnika korelacji r)
wyznaczenie regresji liniowej polega na
wyznaczeniu współczynników linii prostej tak, aby
suma kwadratów odchyleń wartości pomiarowych od
tej linii miała wartość minimalną
głównym zastosowaniem modelu regresji liniowej
jest prognozowanie wartości charakterystyki Y
dla zadanych wartości czynnika X
Diagram Pareto
nazywany równie\
analizą Pareto
ilustruje nierównomierność rozkładu  skutek -
przyczyna , wskazując, \
e stosunkowo niewielka
liczba przyczyn decyduje o znacznym udziale
skutków
opiera się na stwierdzonej empirycznie
prawidłowości, \
e zazwyczaj 20-30 % czynników
(przyczyn) decyduje o około 70-80 % skutków
Diagram Pareto
pozwala skupić się na najwa\
niejszych problemach
zasada 20-80 pomaga w określeniu przyczyn  tych
20%, które są odpowiedzialne za 80% problemów -
stąd jej znaczenie dla ukierunkowania działań
korygujących oraz działań zapobiegawczych
wykres Pareto przedstawia w porządku malejącym
względny udział ka\
dego czynnika (przyczyny) w
całkowitym wyniku działania
Sposób konstruowania
diagramu
kompletowanie danych ilościowych o wytypowanych
czynnikach (przyczynach), mających wpływ na wynik
procesu
uporządkowanie malejące czynników (przyczyn) ze
względu na silę ich oddziaływania na wynik procesu
wyznaczenie skumulowanych wartości udziału dla
kolejnych czynników (przyczyn) ze względu na silę ich
oddziaływania na wynik procesu
naniesienie wartości procentowych na wykres
Postać graficzna
skutk i narastająco
80 %
udzial procentowy przyczyn
30 %
Diagram Pareto
koszt
nr wady koszt skumulowany
tys. zł % tys. zł %
4 60 33,93 60 33,93
5 50 28,27 110 62,2
3 21 11,87 131 74,07
1 11,05 6,25 142,05 80,32
7 9,6 5,43 151,65 85,75
9 6,5 3,68 158,15 89,43
2 6,3 3,56 164,45 92,99
6 6 3,39 170,45 96,38
8 4,5 2,54 174,95 98,92
10 1,9 1,07 176,85 100
176,85 100
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
nr wady
koszt całkowity w [%]
Diagram Ishikawy
nazywany równie\
diagramem lub wykresem
przyczynowo-skutkowym, schematem
jodełkowym, schematem  rybiej ości
u podstaw jego stosowania le\
y zało\
enie, \
e
określony skutek (najczęściej negatywny)
jest wywoływany nie przez jedną, lecz zbiór
przyczyn, które dają się uporządkować w
pewne grupy
Diagram Ishikawy
zaleca się analizę wykorzystującą układ 5M 
oznaczający pięć głównych kategorii czynników, tj.
czynnik ludzki, metodę, maszynę, materiał oraz
zarządzanie (man, method, machine, material,
management)
układ 6M obejmuje dodatkowo pomiar
(measurement) a więc np. metodę pomiaru, warunki
pomiaru lub tzw. zdolność przyrządów pomiarowych
w układzie 5M+E uwzględnia się równie\
wpływ
otoczenia na przebieg procesu (environment),
czyli środowisko pracy (oświetlenie, drgania, straty
energii, temperatura, zapylenie, itp.)
Diagram Ishikawy
w ramach kategorii czynnik ludzki dają się ująć kwalifikacje,
przyzwyczajenia, zadowolenie z pracy, sta\
, samopoczucie
pracowników
metoda obejmuje procedury, instrukcje, zakres obowiązków, normy,
prawo, reguły postępowania i inne ustalenia, wyznaczające sposoby
działania
z czynnikiem maszyna kojarzy się licencje, trwałość i niezawodność
urządzeń, ich nowoczesność, konserwacje, remonty, dostępność części
zamiennych, itp.
czynnik materiał jako czynnik wpływający na wynik procesu mo\
e
zostać uwzględniony w diagramie Ishikawy w postaci surowców
wejściowych, półfabrykatów, części lub np. substytutów
zarządzanie to z kolei uwzględnienie w diagramie takich elementów,
jak: struktura organizacyjna, organizacja pracy, dostęp do zasobów,
zmianowość, warunki pracy i innych
Diagram Ishikawy
obsługa (metoda) materiał otoczenie
wyczerpanie
nieodpowiednie
tonera
oświetlenie
brak konserwacji
brak przeglądów
nieprzestrzeganie
nieodpowiednia
zabrudzenia
instrukcji
folia
kurz
nieodpowiedni
papier
niska jako ść
kopii dokumentu
uszkodzen ie
pulpitu sterowania
nieuwaga
brak zasilania pośpiech
pracownik
urządzenie
(czynnik ludzki)
(maszyna)
Metoda ABCD
" pozwala (podobnie jak analiza Pareto) wskazać
najwa\
niejsze przyczyny problemów lub dominujące
czynniki
" punktem wyjścia do stosowania metody jest
posiadanie informacji nt. przyczyn powstania
problemu, uzyskanych np. w wyniku przeprowadzenia
burzy mózgów lub opracowania diagramu Ishikawy
" technika wykorzystywana w pracach japońskich kół
jakości - jest więc techniką przydatną w pracy
zespołowej
Sposób wykorzystania metody
porządkowanie przyczyn (lista przyczyn, oznaczonych
kolejnymi literami alfabetu: A, B, C, D& )
przygotowanie i wypełnienie tabeli indywidualnych ocen,
określających rangę problemu (przypisanie rangi kolejnym
problemom poprzez postawienie znaku  x w odpowiedniej
komórce tabeli; im większy wpływ danej przyczyny na wynik,
tym mniejsza wartość oceny z przedziału od 1 do 10)
Sposób wykorzystania metody
przygotowanie i wypełnienie tabeli zbiorczej ocen  na podstawie
tabeli indywidualnych ocen, w toku obliczania tzw. skorygowanej
sumy znaczeń eliminuje się po jednej odpowiedzi skrajnej (suma
iloczynów liczby wskazań na przyczynę oraz rangi przyczyny)
uszeregowanie przyczyn wg wskaz
nika rangi wa\
ności
Schemat blokowy
nazywany równie\
schematem przepływów,
schematem technicznym, algorytmem,
diagramem przepływu lub mapą procesu
ukazuje strukturę procesu oraz zale\
ności
między jego składowymi w przekształcaniu
wejść w określone wyniki (wyjścia)
stanowi punkt wyjścia do analizy procesów
 jego stosowanie ułatwia ich poznanie i
weryfikowanie
Schemat blokowy
schemat blokowy słu\
y do przedstawienia chronologii i
logiki działań (operacji, funkcji) realizowanych w
procesie
w podejściu diagnostycznym opisuje istniejące
procesy; w podejściu prognostycznym staje się
narzędziem ich modelowania
ilustruje przebieg procesów, wskazując (w zale\
ności
od potrzeb) wykonawców poszczególnych działań
pozwala uchwycić zale\
ności pomiędzy składowymi i
wskazać słabe punkty w procesie ze względu na
przyjęte kryteria oceny procesu
Schemat blokowy
określenie początku i końca procesu (wyznaczają
jego  granice )
określenie wejścia (wejść) oraz wyjść (wyników)
procesu
wyszczególnienie działań (operacji, funkcji) oraz
decyzji (tak, nie) wyznaczających kolejne ście\
ki
przepływu (materiału, informacji, in.)
powiązanie wyszczególnionych elementów
procesu zgodnie z chronologią ich
występowania za pomocą strzałek przepływu,
przy czym ka\
da ze ście\
ek procesu musi
ostatecznie prowadzić do punktu koniec
Schemat
Start
blokowy
Dane Funkcja 1
Funkcja 2
NIE
Decyzja
TAK
Dokument
Funkcja 3
Koniec
Hierarchia procesów
Poziom I Poziom II Poziom III
Start
Start Start
Czynność 2.2.1
Podproces 2.1
Proces 1
N
N
Korekcja
Korekcja
OK?
OK?
Proces 2
T
T
Czynność 2.2.2
Podproces 2.2
Proces 3
Koniec
Koniec
Koniec
Model procesu w programie ARIS
Przykład zastosowania
St art
Ust alenie celu działania
Dane nt. środków
An aliza środków
oraz warunków
oraz warunków działania
działania
Plan działania
Planowanie działania
Pozyskanie i
przygoto wanie zasobów
nie
Czy
przygoto wano
wszystkie n iezbędne
zasoby ?
t ak
Wykonanie oraz k ontrola
wyników działania
St op
Analiza pola sił
" w jęz. angielskim - Force Field Analysis
" słu\
y rozpoznaniu sił oraz czynników sprzyjających i
ograniczających wprowadzenie zmian lub rozwiązania
problemu
" pozwala zestawić  plusy i  minusy rozpatrywanej
sytuacji oraz ułatwia ich porównywanie
Analiza pola sił
zmusza do zespołowego wysiłku w poszukiwaniu mo\
liwości
osiągnięcia ustalonej zmiany lub rozwiązania problemu
poprzez wskazanie sił dominujących lub będących rzeczywistą
przyczyną problemu
ustalony układ sił mo\
na zmieniać poprzez zwiększenie
oddziaływania sił sprzyjających, zmniejszenie oddziaływania sił
ograniczających lub kombinację tych rozwiązań
Przykład zastosowania
Karta kontrolna
w jęz. angielskim  Control Chart
pozwala oceniać stabilność
procesu oraz zdolność do
spełniania wymagań odnośnie
jakości
Dziękuję za uwagę!