Dział I

WPROWADZENIE DO CIĄGŁEGO DOSKONALENIA ORAZ STATYSTYCZNEGO

STEROWANIA PROCESEM

Dla pomyślnego działania w obecnych warunkach ekonomicznych, my - organizacje wytwórców samochodów, dostawców i dealerzy - musimy poddawać się ciągłemu doskonaleniu. Musimy ciągle poszukiwać bardziej efektywnych dróg dla wytwarzania wyrobów i świadczenia usług. Wyroby te i usługi muszą stale poprawiać swoją wartość. Musimy skupić się na naszych klientach, zarówno wewnętrznych, jak i zewnętrznych, i uczynić satysfakcję klienta naszym głównym celem działania. Dla spełnienia tego, każdy w naszych organizacjach musi być zobowiązany do doskonalenia i do stosowania efektownych metod. Ten podręcznik odnosi się do niektórych potrzeb z tej drugiej dziedziny. Opisuje on szereg podstawowych metod statystycznych, które mogą być stosowane dla uczynienia naszych działań w zakresie doskonalenia bardziej efektywnymi. Do przeprowadzenia różnych zadań konieczny jest różny poziom zrozumienia. Podręcznik jest przeznaczony dla praktyków i dla kierowników rozpoczynających stosowanie metod statystycznych. Będzie on także przydatny do odświeżenia wiadomości o metodach statystycznych dla tych, którzy stosują teraz bardziej zaawansowane techniki. Nie są tu opisane wszystkie podstawowe metody. Opisy dotyczące innych podstawowych metod (jak np. karty sprawdzeń, wykresy przebiegu, wykresy Pareto, wykresy przyczyn i skutków) i pewnych innych zaawansowanych metod (jak inne karty kontrolne, planowanie eksperymentów, rozwinięcie funkcji jakości itp.) są dostępne w książkach i broszurach takich, jak podano w załączniku H.

Podstawowe metody statystyczne opisane w tym podręczniku obejmują te, które są związane ze statystycznym sterowaniem procesem oraz analizą zdolności procesu. Pierwszy dział podaje pewne podstawy dla sterowania procesem, wyjaśnia pewne ważne zagadnienia, jak specjalne i zwykłe przyczyny zmienności, oraz wprowadza kartę kontrolną, która może być bardzo efektywnym narzędziem dla analizowania i monitorowania procesów. Drugi dział opisuje konstrukcję i stosowanie kart kontrolnych dla danych zmiennych (dane ilościowe lub pomiary): karty X-bar i R, karty X-bar i s, karty mediany i karty X-MR (dane indywidualne i ruchomy rozstęp). Opisuje on także koncepcję zdolności procesu i omawia powszechnie stosowane wskaźniki i stosunki (proporcje). Trzeci dział opisuje kilka kart kontrolnych dla danych atrybutowych (dane jakościowe lub zliczenia): karty p, karty np, karty c i karty u. Czwarty dział opisuje temat analizy systemów pomiarowych i przedstawia odpowiedni przykład. Załączniki zawierają przykłady grupowania i nadmiernej regulacji, wykres przebiegu przy użyciu kart kontrolnych, tablice stałych i wzorów, standardowy rozkład normalny (rozkład Gaussa) oraz niewypełnione wzory kart łatwe do reprodukcji. Słownik podaje krótkie wyjaśnienie stosowanych pojęć oraz symboli, a rozdział Bibliografia podaje czytelnikom źródła materiałów do dalszych studiów.

Zanim rozpocznie się główną dyskusję, należy wziąć pod uwagę sześć następujących punktów:

Po pierwsze, zebranie danych i użycie metod statystycznych dla ich interpretacji nie są końcem samym w sobie. Ogólnym celem powinno być rozszerzone rozumienie procesów, które analizuje czytelnik. Jest bardzo łatwo zostać ekspertem technicznym bez uświadamiania sobie jakichkolwiek możliwych usprawnień. Poszerzona wiedza powinna być podstawą dla działania.

Po drugie, podstawowe zasady badania zmienności i używanie sygnałów statystycznych do polepszania wydajności może być wprowadzone w dowolnym obszarze. Takimi obszarami mogą być obszary w warsztacie produkcyjnym lub w biurze. Przykładami są maszyny (charakterystyki wydajności),.księgowość (wskaźniki częstości błędów), wielkość sprzedaży, analiza odpadów (wskaźniki ilości odpadków), systemy komputerowe (charakterystyki wydajności) i zarządzanie materiałami (czasy przepływu). Podręcznik ten skupia się na zastosowaniach dotyczących warsztatu produkcyjnego. Zachęca się czytelników do skorzystania z niektórych źródeł podanych w załączniku H dla zastosowania ich w administracji i w serwisie.

Po trzecie, SPC służy do statystycznego sterowania procesem. Szkoda, że w Ameryce Północnej metody statystyczne są tak rutynowo stosowane raczej do części (wyrobów), a nie do procesów. Zastosowanie technik statystycznych dla sterowania wyjściem (takim, jak części) powinno być tylko pierwszym krokiem. Dopóki nie skupimy naszych działań na procesach, które generują wyjścia, nie będzie możliwe użycie całej mocy tych metod na poprawienie jakości, wzrost produktywności i obniżenie kosztów.

Po czwarte, chociaż każdy punkt w tekście jest zilustrowany opracowanymi przykładami, rzeczywiste zrozumienie tematu wymaga głębszego kontaktu z sytuacjami przy sterowaniu procesem. Studiowanie aktualnych przypadków z miejsca pracy czytelnika lub z podobnych działań będzie ważnym uzupełnieniem tekstu. Nic bowiem nie zastąpi bezpośredniego własnego doświadczenia (hands-on experience) z bieżącymi informacjami z procesu.

Po piąte, podręcznik ten należy uważać za pierwszy krok w kierunku stosowania metod statystycznych. Przedstawia on proste zasady (thumb rules), które funkcjonują w wielu przypadkach. Jednakże występują wyjątki, dla których jest niewłaściwe stosowanie tych reguł „na ślepo”. Podręcznik ten nie zastąpi praktykom potrzeby poszerzenia swojej wiedzy o metodach statystycznych i teorii. Zachęca się czytelników do uzyskania formalnego wykształcenia w zakresie statystyki. Tam, gdzie procesy i metody statystyczne u czytelnika wyszły poza opisany tu materiał, zachęca się do konsultacji z osobami, które posiadają odpowiednią wiedzę i praktykę w teorii statystyki, co do właściwości zastosowania innych technik.

Po szóste, systemy pomiarowe są elementem krytycznym dla właściwej analizy danych i powinny być dobrze zrozumiane, zanim zacznie się zbierać dane z procesu. Jeżeli systemom takim brakuje statystycznej kontroli, albo ich zmienność rozpoczyna dużą porcję całkowitej zmienności w danych z procesu, mogą one być powodem do podjęcia niewłaściwych decyzji. Dla celów tego podręcznika założono, że system ten jest pod kontrolą, i nie wpływa w sposób istotny na całkowitą zmienność w danych. Dla uzyskania większej ilości informacji w tym zakresie zaleca się czytelnikowi zapoznanie się z Podręcznikiem Analizy Systemu Pomiarowego (MSA), opublikowanym przez AIAG.

POTRZEBA KONTROLI PROCESU

Wykrywanie - toleruje straty

Zapobieganie (prewencja) - zapobiega stratom

1. WPROWADZENIE DO CIĄGŁEGO DOSKONALENIA I STATYSTYCZNEGO

STEROWANIA PROCESEM

Rozdział 1

PREWENCJA KONTRA WYKRYWANIE

W przeszłości, wytwarzanie zależało od produkcji wykonującej wyroby i od kontroli jakości, która kontrolowała gotowe wyroby i wykrywała sztuki niezgodne ze specyfikacjami. Stosując zasady administrowania praca jest często sprawdzana i kontrolowana ponownie w celu wyłapania błędów. Oba przypadki wynikają ze strategii wykrywania, która jest marnotrawstwem, gdyż pozwala ona na angażowanie czasu i materiałów w wyroby lub usługi, które nie zawsze nadają się do użytku.

O wiele efektywniej jest zapobiegać brakom w pierwszej kolejności nie wytwarzając nieużytecznego wyjścia (nieużytecznych wyrobów) - przyjmując strategię prewencji.

Strategia prewencji brzmi sensownie - a nawet jest oczywista - dla większości osób. Jest ona często zawarta w takich sloganach jak „Zrób dobrze za pierwszym razem”. Jednakże slogany nie wystarczą. Wymaganą rzeczą jest zrozumienie elementów systemu statystycznego sterowania procesem. Pozostałych siedem rozdziałów tego wprowadzenia obejmuje te elementy i można w nich znaleźć

odpowiedzi na następujące pytania:

• Co rozumie się przez system sterowania procesem? (Rozdział 2)

• W jaki sposób zmienność wpływa na wyjście procesu? (Rozdział 3)

• W jaki sposób techniki statystyczne powiedzą, czy problem jest natury lokalnej, czy też dotyczy szerszych systemów? (Rozdział 4)

• Co to znaczy, że proces jest w stanie sterowania statystycznego? Co to znaczy, że proces jest wydolny? (Rozdział 5)

• Co jest cyklem ciągłego doskonalenia, i jaką rolę może w tym odgrywać sterowanie procesem? (Rozdział 6)

• Co to są karty kontrolne i jak one są stosowane? (Rozdział 7)

• Jakich korzyści można oczekiwać ze stosowania kart kontrolnych? (Rozdział 8)

Przy studiowaniu tego materiału, czytelnik może zechcieć sięgać do Słownika w Załączniku G dla uzyskania krótkich definicji kluczowych terminów i symboli.

1

1. WPROWADZENIE DO CIĄGŁEGO DOSKONALENIA I STATYSTYCZNEGO STEROWANIA

PROCESEM

Rozdział 2

SYSTEM STEROWANIA PROCESEM

System sterowania procesem może być opisany jako system ze sprzężeniem zwrotnym. Statystyczne Sterowanie Procesem (SPC) jest jednym z typów systemu ze sprzężeniem zwrotnym. Istnieją także inne takie systemy, które nie są jednak systemami statystycznymi. Dla omówienia tego systemu ważne są jego następujące cztery elementy:

1. Proces - Przez proces rozumie się całą kombinację dostawców, wytwórców, ludzi, wyposażenia, materiałów wejściowych, metod i środowiska, które współpracują razem dla wytworzenia wyjścia, i klientów, którzy używają wyjścia (patrz rys. 1). Całkowita wydajność procesu zależy od porozumiewania się dostawcy z klientem, od sposobu w jaki proces został zaprojektowany i wdrożony, oraz od tego, jak on działa i jak jest zarządzany. Pozostała część systemu sterowania procesem jest użyteczna tylko wtedy, gdy przyczynia się albo do utrzymania poziomu doskonałości, lub poprawiania całkowitych osiągów procesu.

2. Informacja o wydajności (osiągach) - Wiele informacji o aktualnych osiągach procesu można wyczytać przez badanie wyjścia procesu. Jednak najbardziej pomocna informacja o osiągach procesu pochodzi ze zrozumienia samego procesu i jego wewnętrznej zmienności. Charakterystyki procesu (takie jak temperatury, czasy cyklu, szybkości podawania, nieobecność, obrót, opóźnienia, lub liczba przerw) powinny być najważniejszymi punktami skupienia naszych wysiłków. Musimy ustalić pożądane wartości docelowe tych charakterystyk, które wpływają na najbardziej produktywne funkcjonowanie procesu, a potem monitorować, jak blisko lub jak daleko jesteśmy od tych docelowych wartości. Jeżeli informacje te są zebrane i zinterpretowane we właściwy sposób, mogą one pokazać, czy proces działa w sposób zwykły (normalny), czy odbiegający od zwykłego. Wtedy mogą być podjęte stosowne działania, gdy takie są potrzebne, dla skorygowania procesu lub właśnie wytworzonego wyjścia. Jeżeli działanie jest wymagane, musi być przeprowadzone we właściwym czasie i musi być właściwe, w przeciwnym razie wysiłki przy zbieraniu informacji staną się bezużyteczne.

3. Oddziaływanie na proces - Oddziaływanie na proces często jest najbardziej ekonomiczne, gdy podjęte jest w celu zapobiegania, aby ważne charakterystyki (procesu lub wyjścia) nie odchylały się zbyt daleko od wartości docelowych. Utrzymuje to stabilność i zmienność wyjścia procesu w zakresie dopuszczalnych granic. Działanie takie może się składać ze zmian w operacjach (np. szkolenie operatora, zmiany w materiałach itp.), lub bardziej podstawowych elementach procesu (np. w wyposażeniu - które może wymagać usprawnienia (naprawienia), w tym, jak ludzie komunikują się i zależą od siebie, lub projekcie procesu jako całości - który może ulegać wpływom zmian temperatury lub wilgotności w hali). Wydruki działań powinny być monitorowane i powinny być podejmowane dalsze analizy i działania, jeśli są tylko konieczne.

4. Oddziaływanie na wyjściu - działanie na wyjściu jest najmniej ekonomiczne gdy jest ono ograniczone do wykrywania i korygowania wyrobów będących poza specyfikacjami, bez ukierunkowania się na zasadnicze problemy procesu. Niestety, jeżeli wyjścia nie spełniają w sposób konsekwentny wymagań klienta, może być koniecznym sortowanie wszystkich wyrobów i złomowanie lub przerabianie wszystkich niezgodnych sztuk. Musi to być kontynuowane, dopóki nie zostaną podjęte i zweryfikowane niezbędne działania korygujące, lub dopóki nie zostaną zmienione specyfikacje dla wyrobów.

Jest oczywistym, że kontrola następująca po działaniu stosowana tylko w odniesieniu do wyjścia jest słabym substytutem efektywnego procesu zarządzania. Działanie przeprowadzane tylko na wyjściu powinno być używane wyłącznie jako okresowy środek dla niestabilnych lub niewydolnych procesów (patrz Rozdział 5). Dlatego też następne rozważania skupiają się na zbieraniu informacji z procesu i analizowaniu ich w sposób umożliwiający podjęcie działania skierowanego na skorygowanie samego procesu.

Detale różnią się między sobą.

Rysunek 2. Zmienność: Przyczyny zwykłe i specjalne

.

I. WPROWADZENIE DO CIĄGŁEGO DOSKONALENIA I STATYSTYCZNEGO

STEROWANIA PROCESEM

Rozdział 3

ZMIENNOŚĆ: PRZYCZYNY ZWYKŁE I SPECJALNE

Dla efektownego stosowania danych pomiarowych ze sterowania procesem ważne jest zrozumienie pojęcia zmienności, jak to pokazano to na rysunku 2.

Żadne dwa produkty ani charakterystyki nie są dokładne takie same, gdyż każdy proces zawiera wiele źródeł zmienności. Różnice pomiędzy wyrobami mogą być duże, lub też mogą być niemierzalne małe, ale zawsze występują. Na przykład średnica obrobionego mechanicznie wału będzie wrażliwa na potencjalną zmienność maszyny (luzy, zużycie łożysk), narzędzia (wytrzymałość, stopień zużycia), materiału (średnica, twardość),operatora (podawanie części, dokładność centrowania), konserwacji (smarowanie, wymiana zużytych części) i środowiska (temperatura, ciągłość zasiania energią). Jako inny przykład: czas wymagany dla przyjęcia i zatwierdzenia faktur może się zmieniać w zależności od osób wykonujących poszczególne kroki, niezawodności wszelkiego wyposażenia jakiego one używają, dokładności i czytelności faktury jako takiej, procedur według których należy postępować, oraz ilości innych prac w biurze.

Niektóre źródła zmienności w procesie powodują krótkotrwałe różnice „od sztuki do sztuki” - np. luzy i prześwity w maszynie i jej zamocowaniach, lub dokładność pracy księgowego. Inne źródła zmienności mają tendencję występowania na wyjściu tylko przez dłuższy okres czasu, lub stopniowo, jak przy zużyciu się narzędzia lub maszyny, krokowo - jak przy zmianach procedury, lub w sposób nieregularny, jak zmiany w otoczeniu, takie jak skoki napięcia. Dlatego też, okres czasu i warunki w jakich wykonywane są pomiary będą oddziaływać na zakres całkowitej zmienności, jaka będzie miała miejsce.

Z punktu widzenia minimalnych wymagań kwestia zmienności jest często upraszczana: części będące w zakresie tolerancji danej specyfikacją są akceptowane, a części poza tolerancją ustaloną w specyfikacji nie są przyjmowane; sprawozdania w terminie są przyjmowane, sprawozdania po terminie są nie do przyjęcia. Jednak dla zarządzania jakimś procesem i ograniczenia jego zmienności, zmienność ta musi być prześledzona wstecz aż do jej źródeł. Pierwszym krokiem jest rozróżnienie zwykłych i specjalnych przyczyn zmienności.

Podczas, gdy wszystkie pojedyncze mierzone wartości mogą być różne, jako grupa będą miały tendencję do utworzenia wzoru (układu), który może być opisany jako rozkład (patrz rys 2). Rozkład ten może być scharakteryzowany przez:

• Położenie (typowa wartość)

• Rozrzut (rozpiętość wartości od najmniejszej do największej)

• Kształt (wzór rozkładu - czy jest symetryczny, ukośny itp.)

Zwykłe przyczyny odnoszą się do wielu źródeł zmienności w procesie, który ma rozkład stabilny i powtarzalny w czasie. Jest on nazywany "w stanie sterowania statystycznego" (kontroli statystycznej), "pod statystycznym sterowaniem" lub czasami wprost "pod kontrolą". Zwykłe przyczyny zachowują się jak stabilny zbiór przyczyn losowych. Jeżeli obecne są tylko zwykle przyczyny zmienności, i nie zmieniają się one, wyjście z procesu jest przewidywalne.

Specjalne przyczyny (często nazywane przyczynami, które mogą być czemuś przypisane) odnoszą się do wszelkich czynników powodujących zmienność, a które nie zawsze oddziałują na proces. To znaczy, gdy zachodzą, powodują one zmianę (ogólną) rozkładu dla procesu. Jeżeli wszystkie specjalne przyczyny zmiany nie zostaną wcześnie rozpoznane i nie podejmie się w stosunku do nich odpowiednich działań, w dalszym ciągu będą one oddziaływały na wyjście z procesu w sposób nieprzewidywalny. Jeżeli obecne są specjalne przyczyny zmienności, wyjście z procesu nie jest stabilne w czasie.

Zmiany w rozkładzie dla procesu związane ze specjalnymi przyczynami mogą być albo szkodliwe, albo korzystne. Gdy są szkodliwe, muszą być rozpoznane i usunięte. Gdy są korzystne, powinny być rozpoznane i uczynione stałą częścią procesu. Dla niektórych dojrzałych procesów (tj. procesów, które przeszły kilka cykli ciągłego doskonalenia) klient może dać specjalne zezwolenie na przebieg procesu z konsekwentnie występującą specjalną przyczyną. Takie pozwolenia zazwyczaj będą wymagały, aby plan kontroli procesu mógł zapewnić zgodność z wymaganiami klienta, i aby zabezpieczał proces przed innymi specjalnymi przyczynami (patrz Rozdział 5).

DZIAŁANIA LOKALNE I DZIAŁANIA NA SYSTEM

Działania lokalne

• Zazwyczaj są wymagane do wyeliminowania specjalnych przyczyn zmienności

• Zazwyczaj mogą być podjęte przez osoby będące blisko procesu

• Na ogół mogą skorygować około 15% problemów procesu

Działania na system

• Zazwyczaj są wymagane do zmniejszenia zmienności spowodowanej zwykłymi przyczynami

• Prawie zawsze wymagają działań kierownictwa do ich korekcji

• Są potrzebne do skorygowania około 85% problemów procesu

I. WPROWADZENIE DO CIĄGŁEGO DOSKONALENIA I STATYSTYCZNEGO

STEROWANIA PROCESEM

Rozdział 4

DZIAŁANIA LOKALNE I DZIAŁANIA NA SYSTEM

Występuje ważne powiązanie między tymi dwoma typami zmienności omówionymi wcześniej, a typami działań koniecznych do jej ograniczenia.*

Proste techniki statystycznego sterowania procesem mogą wykryć specjalne przyczyny zmienności. Wykrywanie specjalnych przyczyn zmienności i podejmowanie właściwych działań leży zazwyczaj w zakresie odpowiedzialności osoby, która jest bezpośrednio związana z daną operacją. Chociaż czasami kierownictwo musi być włączone w poprawę stanu, zazwyczaj rozwiązanie specjalnej przyczyny zmienności wymaga działania lokalnego. Jest to prawdą szczególnie podczas początkowych działań dotyczących doskonalenia procesu. Gdy odniesie się sukces przy podejmowaniu właściwych działań odnoszących się do specjalnych przyczyn, te, które pozostaną, będą często wymagały raczej działania kierownictwa, niż działania lokalnego.

Te same proste techniki statystyczne mogą także wskazać zasięg zwykłych przyczyn zmienności, jednakże same przyczyny wymagają bardziej szczegółowej analizy do ich wyodrębnienia. Korygowanie tych zwykłych przyczyn zmienności zazwyczaj leży w zakresie odpowiedzialności kierownictwa. Czasami osoby bezpośrednio związane z procesem będą miały lepszą możliwość ich wykrycia i przekazania sprawy kierownictwu, które ma podjąć odpowiednie działania. Ogólnie więc, rozwiązania dotyczące zwykłych przyczyn zmienności zazwyczaj wymagają działania na system.

Tylko stosunkowo mała część nadmiernej zmienności procesu - doświadczenie przemysłowe wskazuje około 15% - jest możliwa do skorygowania lokalnie przez ludzi bezpośrednio związanych z operacją. Większość - pozostałe 85% - może zostać skorygowana tylko przez oddziaływanie kierownictwa na system. Niezdecydowanie w sytuacji co do typu działania, jakie ma być podjęte, jest bardzo kosztowne dla organizacji, pod względem zmarnowanych starań, opóźnionego rozwiązania lub powiększenia się problemów. Może być nieprawidłowe, na przykład, podjęcie działania lokalnego (np. regulacji maszyny), gdy wymagane jest działanie kierownictwa na system (np. wybranie dostawców, którzy zapewnią ustabilizowaną jakość materiałów na wejściu).** Pomimo to, bliska współpraca zespołowa pomiędzy kierownictwem a osobami, które są bezpośrednio związane z operacją jest koniecznością dla szerszego ograniczania zwykłych przyczyn zmienności procesu.

* Dr W.E. Deming omówił ten problem w "Co stało się stało w Japonii?", Industrial Quality Control, Vol. 24, Nr 3, sierpień l967, strona 89 - 93, i w innych artykułach.

** Obserwacje te były po raz pierwszy dokonane przez dr J. M. Jurana i zostały potwierdzone przez doświadczenie dr Deminga.

Rysunek 3. Sterowanie i Zdolność procesu.

I. WPROWADZENIE DO CIĄGŁEGO DOSKONALENIA I STATYSTYCZNEGO

STEROWANIA PROCESEM

Rozdział 5

STEROWANIE PROCESEM I ZDOLNOŚĆ PROCESU

Celem systemu sterowania procesem jest podejmowanie optymalnych ekonomicznie decyzji dotyczących działań wpływających na proces. Oznacza to zrównoważenie konsekwencji podejmowania działania, gdy jest ono zbędne (nadmierne sterowanie lub "wtrącanie się") w przeciwieństwie do nie podjęcia działania, gdy jest ono niezbędne (niewystarczające sterowanie). Z niebezpieczeństwami tymi trzeba jednak umieć sobie radzić w kontekście wcześniej wspomnianych dwóch źródeł zmienności - przyczyn specjalnych i zwykłych (patrz rys 3).

Mówi się, że proces działa w stanie sterowania statystycznego, gdy jedynymi źródłami zmienności są zwykle przyczyny. Jedną z funkcji systemu sterowania procesem jest wtedy zapewnienie sygnałów statystycznych, gdy obecne są specjalne przyczyny zmienności, i aby zapobiegać dawaniu fałszywych sygnałów, gdy takie przyczyny nie występują. Umożliwia to podejmowanie prawidłowego działania (działań) w odniesieniu do tych specjalnych przyczyn (albo usunięcia ich, albo, gdy są korzystne, wprowadzenia ich jako stałego sposobu postępowania).

Przy omawianiu zdolności procesu, rozważyć trzeba dwa nieco kontrastujące ze sobą zagadnienia:

• Zdolność procesu jest ustalana zmiennością pochodzącą od zwykłych przyczyn. Ogólnie przedstawia ona najlepsze osiągi (tj. minimalny rozrzut) samego procesu, jak pokazano podczas funkcjonowania procesu w stanie sterowania statystycznego, w czasie gdy dane były zbierane, niezależnie od tego, gdzie mogą być granice specyfikacji w stosunku do położenia i/lub rozrzutu procesu.

• Klienci jednak, wewnętrzni lub zewnętrzni, zazwyczaj są zainteresowani ogólnym wynikiem procesu, i tym, jak się on ma w odniesieniu do ich wymagań (określonych jako specyfikacje), niezależnie od zmienności procesu.

Ogólnie, odkąd proces sterowany statystycznie może być opisany przy pomocy przewidywalnego rozkładu, z tego rozkładu można oszacować proporcje części mieszczących się w granicach specyfikacji. Tak długo, jak proces jest w stanie sterowania statystycznego i nie ulegnie zmianie jego położenie, rozrzut lub kształt, będzie on wciąż wytwarzał części mieszczące się w specyfikacji w tym samym rozkładzie. Pierwszym działaniem na proces powinno być ukierunkowanie procesu na cel. Jeżeli rozrzut procesu jest nie do przyjęcia, strategia ta umożliwia wytworzenie minimalnej liczby sztuk części nie mieszczących się w specyfikacji. Od działania na system mającego na celu ograniczenie zmienności pochodzącej od zwykłych przyczyn jest zazwyczaj wymagane poprawienie zdolności procesu (i jego wyjścia) celem konsekwentnego spełnienia specyfikacji. Dla lepszego zrozumienia problematyki zdolności procesu, osiągów procesu i związanych z nimi założeń, należy sięgnąć do Działu II, Rozdział 5.

W skrócie: proces najpierw musi być doprowadzony do stanu sterowania statystycznego poprzez wykrywanie specjalnych przyczyn zmienności i przeprowadzanie związanych z nimi działań. Wtedy jego osiągi są przewidywalne, a jego zdolność do spełnienia oczekiwań klienta może być oceniona. Jest to podstawą do ciągłego doskonalenia.

Każdy proces podlega klasyfikacji opartej na zdolności i sterowaniu. Proces może być zakwalifikowany do jednego z 4 przypadków, jak podano to w tablicy poniżej:

		KONTROLA
SPEŁNIENIE WYMAGAŃ	JEST POD KONTROLĄ		NIE JEST POD KONTROLĄ
AKCEPTOWALNE	PRZYPADEK 1		PRZYPADEK 3
NIEAKCEPTOWALNE	PRZYPADEK 2		PRZYPADEK 4

I. WPROWADZENIE DO CIĄGŁEGO DOSKONALENIA I STATYSTYCZNEGO

STEROWANIA PROCESEM

Rozdział 5. STEROWANIE PROCESEM I ZDOLNOŚĆ PROCESU - kontynuacja

Proces musi znajdować się w stanie sterowania statystycznego, a właściwa zmienność (zdolność) musi być mniejsza, niż tolerancja wynikająca z dokumentacji, aby proces mógł być zaakceptowany. Idealną sytuacją jest mieć proces jak w Przypadku 1, gdzie proces jest w stanie sterowania statystycznego, a jego zdolność do spełnienia wymagań jest możliwa do zaakceptowania. W Przypadku 2 proces jest w stanie sterowania statystycznego, ale posiada nadmierną zmienność spowodowaną zwykłymi przyczynami, która musi zostać zredukowana. W Przypadku 3 proces spełnia wymagania w sposób akceptowalny, ale nie jest w stanie sterowania; należy wykryć specjalne przyczyny zmienności i muszą być w stosunku do nich podjęte odpowiednie działania. W Przypadku 4 proces ani nie jest w stanie sterowania, ani nie jest możliwy akceptacji; muszą być zredukowane zarówno zwykle, jak i specjalne przyczyny zmienności.

W niektórych okolicznościach kupujący może zezwolić producentowi na prowadzenie procesu, nawet jeżeli jest to proces z Przypadku 3. Okoliczności te mogą dotyczyć następujących sytuacji:

• Klient nie jest wrażliwy na zmienność w zakresie specyfikacji (patrz rozważania o funkcji utraty w Dziale II, Rozdział 5).

• Nakłady ekonomiczne związane z działaniami dotyczącymi specjalnej przyczyny przekraczają korzyści dla któregoś lub wszystkich klientów. Specjalne przyczyny dopuszczalne pod wpływem czynników ekonomicznych mogą obejmować zużycie narzędzi, przeszlifowanie narzędzi, zmiany cykliczne (sezonowe) itp.

• Przyczyna specjalna została zidentyfikowana i udokumentowana jako konsekwentna i przewidywalna.

W tych sytuacjach kupujący może wymagać, aby:

• Proces był dojrzały, tj. proces przeszedł kilka cykli ciągłego doskonalenia.

• Dla specjalnych przyczyn, które mają zostać dopuszczone, pokazano, że występują w sposób konsekwentny przez określony i znany okres czasu.

• Funkcjonuje plan kontroli procesu, który zapewnia zgodność całego wyjścia ze specyfikacją procesu i zabezpiecza przed innymi specjalnymi przyczynami lub niekonsekwencjami w dopuszczonej specjalnej przyczynie.

Zasadą przyjętą w przemyśle samochodowym jest liczenie zdolności tylko po zademonstrowaniu, że proces jest w stanie sterowania statystycznego. Zdolność jest stosowana jako podstawa dla przewidywania, jak proces będzie przebiegał przy użyciu danych statystycznych pobranych z procesu. Prognozowanie w oparciu o dane z procesu, który nie jest stabilny i powtarzalny w czasie ma małą wartość. Przyczyny specjalne są odpowiedzialne za zmiany kształtu, rozrzutu lub położenia rozkładu procesu, i dlatego mogą niespodziewanie unieważnić przewidywania co do zdolności procesu. Różne wskaźniki i zależności dla zdolności oparte są, między innymi, na wymaganiu, aby dane stosowane do ich obliczania były zbierane z procesów, które są w stanie sterowania statystycznego.

Wskaźniki zdolności mogą być podzielone na dwie kategorie: krótkoterminowe i długoterminowe. Krótkoterminowe rozważania dotyczące zdolności są oparte o pomiary zebrane z jednego przebiegu operacji. Dane są analizowane przy użyciu karty kontrolnej, aby zapewnić, że proces jest w stanie sterowania statystycznego. Jeżeli nie znaleziono żadnych przyczyn specjalnych, można wyliczyć wskaźnik krótkoterminowy. Jeżeli proces nie jest w stanie sterowania, wymagane będą działania dotyczące przyczyn specjalnych. Ten typ badań jest stosowany dla weryfikacji początkowych sztuk wytwarzanych przez proces do zatwierdzenia przez klienta. Innym zastosowaniem, czasami nazywanym badaniem zdolności maszyny, jest weryfikacja, czy nowy lub zmodyfikowany proces przebiega aktualnie w zakresie parametrów technicznych.

Gdy stwierdzono, że proces jest stabilny i zdolny do spełnienia wymagań w krótkim okresie, w następnej kolejności przeprowadzany jest inny rodzaj badań. Rozważania zdolności długoterminowej obejmują pomiary, które są zbierane na przestrzeni dłuższego okresu czasu. Dane powinny być zbierane przez wystarczająco długi czas, i w taki sposób, aby objęły wszystkie spodziewane źródła zmienności. Wiele z tych źródeł zmienności nie może być zaobserwowana w badaniach krótkoterminowych. Gdy zbierze się wystarczającą ilość danych, są one nanoszone na kartę kontrolną, i, jeżeli nie zostaną znalezione żadne specjalne przyczyny, mogą zostać wyliczone długoterminowe wskaźniki zdolności i osiągów. Jednym z zastosowań tych badań jest opisanie możliwości spełniania wymagań klienta na przestrzeni długich okresów czasu, z uwzględnieniem wielu możliwych źródeł zmienności - tj. określić ilościowo osiągi procesu.

Opracowano szereg różnych wskaźników ponieważ 1) nie można zastosować w sposób uniwersalny pojedynczego wskaźnika do wszystkich procesów, oraz 2) żaden dany proces nie może być w pełni opisany przy użyciu jednego wskaźnika. Na przykład, zaleca się używanie obu wskaźników tj. C_p i C_pk (patrz Dział II, Rozdział 5) i dalej, aby były one połączone z technikami graficznymi dla lepszego zrozumienia zależności między szacowanym rozkładem i granicami specyfikacji. W pewnym sensie sprowadza się to do porównania (i próby dopasowania) „głosu z procesu” do „głosu klienta” (patrz także odsyłacz 22 w Bibliografii).

Wszystkie wskaźniki mają słabości i mogą wprowadzać w błąd. Wszelkie wnioski wyciągnięte z wyliczonych wskaźników powinny być kierowane przez odpowiednią interpretację danych, z których te wskaźniki są wyliczone.

Zakłady samochodowe mają zestaw wymagań dla zdolności procesu. W zakresie odpowiedzialności czytelnika leży skomunikowanie się ze swoim klientem i określenie, jakich wskaźników ma używać. W niektórych przypadkach najlepszym wyjściem może być nie stosowanie jakichkolwiek wskaźników. Ważne jest zapamiętanie, że większość wskaźników zdolności zawiera we wzorze specyfikację dla wyrobu. Jeżeli specyfikacja jest nieodpowiednia, lub nie jest oparta na wymaganiach kupującego, można stracić dużą ilość czasu i wysiłku próbując zmusić proces do osiągnięcia zdolności. Rozdział 5 w Dziale II zajmuje się wybranymi wskaźnikami zdolności i osiągów, oraz zawiera porady dotyczące zastosowania tych wskaźników.

STADIA I CYKLE PROCESU CIĄGŁEGO DOSKONALENIA

1. ANALIZOWANIE PROCESU

• jak proces powinien działać?

• Co może iść źle?

• Jak przebiega proces?

• Osiąganie stanu sterowania statycznego

• Określanie zdolności

Rysunek 4. Cykl Doskonalenia Procesu.

I. WPROWADZENIE DO CIĄGŁEGO DOSKONALENIA I STATYSTYCZNEGO

STEROWANIA PROCESEM

Rozdział 6

CYKL DOSKONALENIA PROCESU I STEROWANIE PROCESEM

Przy stosowaniu koncepcji ciągłego doskonalenia procesów istnieje trzyetapowy cykl, który może być użyteczny (patrz rys 4). Każdy proces podlegający doskonaleniu może być umieszczony w którymś miejscu tego cyklu.

1. Analizowanie procesu

Podstawowe rozumienie procesu jest rzeczą konieczną przy rozważaniu udoskonalenia procesu. Pomiędzy pytaniami, na które trzeba sobie odpowiedzieć dla lepszego rozumienia procesu, są następujące:

• Co proces powinien robić?

• Co może pójść źle?

- Co może się zmieniać w tym procesie?

- Co już wiemy o tej zmienności tego procesu?

- Które parametry są najbardziej czułe na zmienność?

• Co proces robi?

- Czy proces ten wytwarza odpady lub wyjście które wymaga przerabiania?

- Czy proces ten wytwarza wyjście, które jest w stanie sterowania statystycznego?

- Czy proces jest wydolny?

- Czy proces jest wiarygodny (pewny)?

Można użyć wielu technik dla uzyskania lepszego zrozumienia procesu, takich, jak spotkania grup, konsultacje z osobami, które rozwijają lub obsługują proces („eksperci w danej sprawie”), poprzez przegląd historii procesu lub budowy Analizy Potencjalnych Wad i ich Skutków (FMEA). Karty kontrolne opisane w tym podręczniku są potężnym narzędziem, które powinno być używane. Te proste metody statystyczne pomagają w odróżnieniu zwykłych i specjalnych przyczyn zmienności. Specjalne przyczyny zmienności muszą być przypisane do źródła pochodzenia. Gdy osiągnięto stan sterowania statystycznego, może już być wyliczony wskaźnik zdolności, aby wykorzystać go przy ocenianiu bieżącego poziomu procesu w odniesieniu do zdolności długoterminowej.

2. Utrzymywanie (sterowanie) Procesów

Gdy już osiągnięto lepsze rozumienie procesu, proces musi być utrzymywany na odpowiednim poziomie zdolności. Procesy są dynamiczne i będą się zmieniać. Osiągi procesu muszą być monitorowane, aby możliwe było podejmowane efektywnych środków mających na celu zapobieganie niepożądanym zmianom. Pożądane zmiany także muszą być zrozumiane i zinstytucjonalizowane. Ponownie proste metody statystyczne, wyjaśnione w tym podręczniku mogą wam pomóc. Opracowywanie i stosowanie kart kontrolnych oraz innych narzędzi pozwoli na skuteczne monitorowanie procesu. Gdy użyte narzędzie sygnalizuje, że proces uległ zmianie, mogą być podjęte szybkie i skuteczne środki dla wyizolowania przyczyny (przyczyn), oraz odpowiednie działania w stosunku do niej (do nich).

Zbyt łatwe jest zatrzymanie się na drugim etapie Cyklu. Ważne jest uświadomienie sobie, że istnieje granica zasobów w każdym przedsiębiorstwie. Niektóre, być może liczne procesy, powinny pozostać na takim etapie. Jednakże niepowodzenie w przejściu do następnego etapu w cyklu może spowodować istotne osłabienie konkurencyjności. Osiągnięcie „klasy światowej” wymaga stałych i planowych wysiłków dla przesunięcia się do następnego etapu Cyklu Doskonalenia Procesu.

3. Doskonalenie Procesu

Do tego miejsca, wysiłek był ukierunkowany na stabilizację procesu i jego utrzymanie. Jednak, dla niektórych procesów, klient będzie czuły nawet na zmienności w granicach specyfikacji technicznych. W takich przypadkach nie będzie można zdać sobie sprawy ze znaczenia ciągłego doskonalenia, dopóki zmienność nie zostanie zredukowana. W tym miejscu mogą być użyteczne dodatkowe narzędzia dla analizy procesu, włączając w to bardziej zaawansowane metody statystyczne, takie, jak planowanie eksperymentów oraz zaawansowane karty kontrolne. Załącznik H podaje kilka pomocnych odnośników przeznaczonych do dalszych studiów.

Doskonalenie procesu poprzez redukowanie zmienności zazwyczaj obejmuje celowe wprowadzenie zmian do procesu i mierzenie ich efektów. Celem tego działania jest lepsze zrozumienie procesu, tak, aby zwykłe przyczyny zmienności mogły być w dalszym ciągu redukowane. Celem tej redukcji jest poprawiona jakość przy niższym koszcie.

Gdy zostały ustalone nowe parametry procesu, Cykl wraca z powrotem do fazy Analizowania Procesu. Gdy tylko zmiany zostały zrobione, stabilność procesu wymaga ponownego potwierdzenia. Wtedy proces kontynuuje poruszanie się wokół koła Cyklu Ulepszania Procesu.

KARTY KONTROLNE

Górna granica kontrolna

Linia centralna

Dolna granica kontrolna

1. Zbieranie:

• Zbierz dane i nanieś na wykres

2. Kontrola:

• Wylicz próbne linie kontrolne z danych z procesu

• Zdefiniuj specjalne przyczyny zmienności i podejmij w odniesieniu do nich odpowiednie

działania.

3. Analiza i Doskonalenie:

• Określ ilościowo zmienność pochodzącą od zwykłych przyczyn; podejmij działania dla ich

zredukowania.

Te trzy fazy są powtarzane dla ciągłego doskonalenia procesu.

Rysunek 5. Karty Kontrolne.

I. WPROWADZENIE DO CIĄGŁEGO DOSKONALENIA I STATYSTYCZNEGO

STEROWANIA PROCESEM

Rozdział 7

KARTY KONTROLNE: NARZĘDZIA DO STEROWANIA PROCESEM

Dr Walter Shewhart z Bell Laboratories, podczas studiowania danych z procesu w latach dwudziestych, jako pierwszy dokonał rozróżnienia na sterowaną i nie sterowaną zmienność, spowodowaną przez to, co teraz nazywamy zwykłymi i specjalnymi przyczynami. Opracował on proste, ale skuteczne narzędzie dla ich rozdzielania - kartę kontrolną. Od tego czasu karty kontrolne są z powodzeniem stosowane dla szerokiego zakresu sytuacji w sterowaniu procesem, zarówno w USA jak i innych krajach, a zwłaszcza w Japonii. Doświadczenie wykazało, że karty kontrolne w sposób efektywny kierują uwagę na specjalne przyczyny zmienności, kiedy tylko się pojawiają, oraz są odbiciem nasilenia zwykłych przyczyn zmienności, które muszą być zredukowane przez udoskonalenie systemu lub procesu.

Doskonalenie procesu z użyciem kart kontrolnych jest procedurą iteracyjną, powtarzającą podstawowe fazy zbierania, kontrolowania i analizowania (patrz rys. 5). Najpierw, według planu, są pobierane dane (Załącznik A podaje wejście dla takiego planu zbierania danych); następnie dane te są wykorzystywane do wyliczenia granic kontrolnych, które są podstawą do interpretowania danych do sterowania statystycznego; kiedy proces jest w stanie sterowania statystycznego, może zostać zinterpretowany dla określenia jego zdolności. Dla oddziaływania na ulepszanie w sterowaniu i zdolności, zidentyfikowane muszą być specjalne i zwykłe przyczyny zmienności, a proces odpowiednio zmodyfikowany; następnie cykl zaczyna się od nowa, gdy większa liczba danych zostanie zebrana, zinterpretowana i użyta jako podstawa do działania.

1. Zbieranie: Dane dla badanych charakterystyk (procesu lub wyjścia), są zbierane i przekształcane w postać, która może być naniesiona na kartę kontrolną. Danymi tymi mogą być zmierzone wartości wymiarów sztuki obrobionej mechanicznie, liczba skaz na zwoju z winylu, czasy przejazdu wózka szynowego, liczba pomyłek w księgowaniu itd.

2. Kontrola: Próbne granice kontrolne są wyliczane w oparciu o te dane. Są one narysowane na karcie jako wskazówki do analizy. Granice kontrolne nie są liniami granicznymi specyfikacji lub celami, ale są oparte na naturalnej zmienności procesu i planie pobierania próbek.

Dane te są potem porównywane z granicami kontrolnymi dla uwidocznienia, czy zmienność jest stabilna i wydaje się pochodzić tylko od zwykłych przyczyn. Jeżeli specjalne przyczyny zmienności są oczywiste, proces analizuje się dalej dla ustalenia, co na niego wpływa. Po podjęciu działań (zwykle lokalnych), zbierane są dalsze dane, przeliczane są granice kontrolne, gdy to tylko konieczne, i podejmowane są działania w stosunku do wszelkich dodatkowych przyczyn specjalnych.

3. Analiza i doskonalenie: Po tym jak ustalono wszystkie specjalne przyczyny i proces przebiega w stanie sterowania statystycznego, prowadzi się dalej kartę kontrolną jako narzędzie do monitorowania. Można także wyliczyć zdolność procesu. Jeżeli zmienność spowodowana zwykłymi przyczynami jest zbyt duża, proces nie może wytwarzać wyjścia, które w sposób konsekwentny spełnia wymagania klienta. Proces jako taki musi być przebadany, oraz, zazwyczaj, musi być podjęte działanie kierownictwa mające na celu ulepszenie systemu.

Często stwierdza się, że chociaż proces został ukierunkowany na pożądaną wartość w czasie jego początkowego ustawienia, aktualne położenie procesu () może nie spełniać tej wartości. Dla tych procesów, gdzie aktualne położenie odchyla się od pożądanego, a możliwość przeniesienia tego procesu jest ekonomicznie możliwa, należy rozważyć możliwość dostosowania go tak, aby bardziej przystawał do wartości pożądanej. Zakłada się tu, że to dostosowanie nie wpłynie na zmienność procesu. Może to nie zawsze pozostawać do końca prawdziwe, ale przyczyny wszelkiego możliwego zwiększenia się zmienności procesu po jego ponownym ustawieniu na cel powinny być zrozumiane i ocenione w odniesieniu do zadowolenia kupującego, jak i czynników ekonomicznych.

Długoterminowe osiągi procesu muszą być analizowane w sposób ciągły. Jest to najłatwiejsze do wykonania przez okresowe i systematyczne przeglądanie bieżących kart kontrolnych. Przy tej okazji zazwyczaj będzie ujawniane pojawianie się nowych specjalnych przyczyn. Wykrycie niektórych, gdy są tylko zrozumiałe, będzie korzystne przy redukowaniu ogólnej zmienności procesu. Inne, szkodliwe dla procesu, będą wymagały zrozumienia, oraz ich skorygowania lub usunięcia.

Dla procesu, który jest „w stanie sterowania”, wysiłki mające na celu doskonalenie często będą się koncentrowały na redukowaniu zwykłych przyczyn zmienności w procesie. Redukowanie tej zmienności będzie wpływało na „zacieśnianie się” granic kontrolnych na karcie kontrolnej, tj. granice te, po ich przeliczeniu, będą leżały bliżej siebie. Wiele osób nie zaznajomionych z kartami kontrolnymi będzie odbierało to jako „ukaranie” procesu za jego ulepszenie. Nie zdają sobie oni sprawy z tego, że jeżeli proces jest stabilny i granice kontrolne są wyliczone w prawidłowy sposób, szansa, że proces będzie dawał wadliwe wyniki i punkty poza kontrolą jest taka sama, niezależnie od odległości pomiędzy granicami kontrolnymi (patrz także Rozdział 5).

Jednym z obszarów zasługujących na wspomnienie jest kwestia przeliczenia granic na karcie kontrolnej. Raz prawidłowo wyliczone, jeżeli nie zachodzą żadne zmiany w zwykłych przyczynach zmienności procesu, wciąż pozostają jako obowiązujące. Sygnały o specjalnych przyczynach zmienności nie wymagają przeliczenia granic kontrolnych. Dla długookresowych analiz kart kontrolnych najlepszym rozwiązaniem jest przeliczanie granic kontrolnych tak rzadko, jak to tyko jest możliwe, ale w sposób podyktowany przez proces.

Dla ciągłego doskonalenia procesu należy powtórzyć te trzy fazy. Należy zebrać odpowiednio większą liczbę danych, jak będzie to wymagane; pracować nad redukowaniem zmienności procesu przez trzymanie biegu procesu w stanie sterowania statystycznego; oraz kontynuować analizowanie zmienności procesu.

KORZYŚCI Z KART KONTROLNYCH

Właściwie użyte karty kontrolne mogą:

• Być używane przez operatorów w celu bieżącej kontroli procesu

• Pomagać procesowi przebiegać w sposób konsekwentny, przewidywalny, ze względu na jakość i na koszt

• Pozwala procesowi na osiągnięcie:

- Wyższej jakości

- Niższego kosztu jednostki

- Wyższej efektywnej zdolności

• Zapewnia powszechny język do omawiania wydajności procesu

• Zapewnia odróżnienie specjalnych przyczyn zmienności od zwykłych, co może stanowić wskazówki dla działań lokalnych lub działań na system

I. WPROWADZENIE DO CIĄGŁEGO DOSKONALENIA I STATYSTYCZNEGO

STEROWANIA PROCESEM

Rozdział 8

KORZYŚCI Z KART KONTROLNYCH

Poniższa lista podsumowuje niektóre korzyści, jakie mogą wynikać ze stosowania kart kontrolnych:

• Karty kontrolne są efektywnym narzędziem dla zrozumienia zmienności procesu i pomagają osiągać stan sterowania statystycznego. Często one są wypożyczane, aby były utrzymywane na miejscu pracy przez operatora. Dają one ludziom, którzy są najbliżej operacji, wiarygodną informację o tym, kiedy działanie powinno być podjęte - a także o tym, kiedy działanie nie powinno być podejmowane (np. nadmierna regulacja - patrz Załącznik B).

• Jeżeli proces jest sterowany statystycznie, jego osiągi będą przewidywalne. Tak więc zarówno wytwórca, jak i klient mogą polegać na zgodnych poziomach jakości, i obie strony mogą polegać na stabilności kosztów osiągania tego poziomu jakości.

• Proces sterowany statystycznie może być w dalszym ciągu doskonalony przez redukowanie zwykłych przyczyn zmienności i przez polepszone centrowanie procesu (nakierowanie na cel). Można przewidzieć oczekiwane efekty proponowanych ulepszeń w procesie oraz można zidentyfikować bieżące skutki nawet stosunkowo małych zmian poprzez dane z kart kontrolnych. Ilość danych, jakie są potrzebne, będzie się zmieniała zależnie od procesu, który jest badany. Takie doskonalenie procesu może zredukować koszty i poprawić produktywność przez zmniejszenie zmienności wokół pożądanej wartości docelowej.

• Karty kontrolne zapewniają wspólny język dla przekazywania informacji dotyczących osiągów procesu - pomiędzy dwoma lub trzema zmianami, które obsługują proces; pomiędzy linią produkcyjną (operator, kierownik) a działaniami wspierającymi (konserwacja, kontrola materiałów, budowa techniczna procesu, kontrola jakości); pomiędzy rożnymi stadiami procesu; pomiędzy dostawcą a użytkownikiem; pomiędzy zakładem wytwarzającym/montażowym a działami projektów technicznych.

• Karty kontrolne, poprzez rozróżnianie specjalnych przyczyn od zwykłych przyczyn zmienności, dają dobre wskazania, czy problemy są raczej do skorygowania lokalnego, czy też wymagają działania kierownictwa. Minimalizuje to zamieszanie, frustracje i nadmierny koszt związany z niewłaściwie ukierunkowanymi wysiłkami dotyczącymi rozwiązywania problemów.

Pozostała część tego podręcznika opisuje techniki stosowane przy konstruowaniu i interpretowaniu kart kontrolnych. Podczas czytania tych instrukcji technicznych i zaleceń, dobrze jest pamiętać o rzeczywistych korzyściach wynikających z zastosowania i efektywnego użytkowania kart kontrolnych. Dla dodatkowego ułatwienia oceny, która z kart kontrolnych powinna być użyta i w jakiej sytuacji, w Załączniku C zamieszczony jest diagram doboru kart kontrolnych.

UWAGA: Dwa próbne nie wypełnione wzory karty kontrolnej i raportu produkcyjnego są podane w Załączniku I. Jeżeli używane są inne karty niż te, powinny one zawierać co najmniej następujące informacje: nazwę charakterystyki procesu; numer części opis charakterystyki; jednostkę pomiarową; zero = ____ (dla danych kodowanych); częstość pobierania prób; wielkość próbek; opis skali (x - bar, mediana, itd.); wartości skali; dane o podgrupie, czas, inicjały lub identyfikację operatora; zastosowany przyrząd pomiarowy lub metoda pomiaru; miejsce dla zapisywania uwag o procesie.

Może być także dobrym pomysłem załączenie informacji o powtarzalności i odtwarzalności przyrządu pomiarowego (GR & R%) na każdej karcie dla dodatkowych rozważań przy interpretacji kart i dla podkreślenia faktu, że została przeprowadzona analiza systemu pomiarowego.

KARTY KONTROLNE ONOSZĄCE SIĘ DO PROCESU

Metoda pomiarów musi dawać dokładne i precyzyjne wyniki w czasie

* Uwaga: Część obecnej literatury metrologicznej definiuje dokładność jako brak odchyleń


















.

Rysunek 6. Dane Zmienne - Rezultaty z Mierzenia Pośredniego tub Końcowego Wyniku Procesu.

Rozdział II

KARTA KONTROLNA DLA DANYCH ZMIENNYCH

Karty kontrolne dla danych zmiennych są potężnymi narzędziami, które mogą być zastosowane, gdy są dostępne pomiary z procesu. Przykładami mogą być średnica łożysk, siła zamykająca drzwi, lub czas na przejrzenie dokumentów. Karty dla zmiennych - a szczególnie ich najbardziej powszechna postać, karty (X bar) i R - przedstawiają typowe zastosowanie kart kontrolnych dla sterowania procesem (patrz rys. 6).

Karty Kontrolne dla zmiennych są szczególnie użyteczne z kilku powodów:

1. Większość procesów i ich wyjść ma charakterystyki, które są mierzalne, więc potencjalna możliwość stosowania kart jest szeroka.

2. Ilościowa wartość (np. „średnica ma 16,45 mm”) zawiera o wiele więcej informacji niż proste stwierdzenie tak - nie (np. „średnica jest w granicach specyfikacji”).

3. Chociaż uzyskanie pojedynczych informacji o zmierzonej wartości zazwyczaj jest bardziej kosztowne niż uzyskanie pojedynczej informacji typu przechodzi / nie przechodzi, to mniej sztuk trzeba sprawdzić dla uzyskania większej ilości informacji o procesie, tak więc w niektórych przypadkach całkowity koszt pomiarów może być niższy.

4. Z uwagi na to, że przed podjęciem odpowiednich decyzji trzeba sprawdzać mniej sztuk, odstęp czasu pomiędzy wytworzeniem części i działaniami korygującymi często może zostać skrócony.

5. Przy danych zmiennych, osiągi procesu mogą być analizowane, a ulepszenia mogą być ustalane pod względem ich wartości, nawet jeżeli wszystkie wyniki jednostkowe znajdują się w granicach specyfikacji; jest to ważne przy osiąganiu niekończącego się doskonalenia.

Karty dla zmiennych mogą wyjaśnić dane z procesu zarówno w odniesieniu do ich rozrzutu (zmienność od sztuki do sztuki), jak i położenia (średniej dla procesu). Z tego powodu karty kontrolne dla zmiennych zawsze powinny być przygotowywane i analizowane w parach - jedna karta dla położenia, a druga dla rozrzutu. Najczęściej używanymi parami są karty i R. jest średnią wartością w małych podgrupach - miarą położenia; R jest rozstępem wartości w każdej podgrupie (najwyższa minus najniższa) - miarą rozrzutu.

Karty i R są omawiane poprzez cały Rozdział 1 w tym dziale. Rozdział 2 tego działu omawia karty i s (alternatywne do kart R), Rozdział 3 dotyczy kart dla median (prostszego substytutu dla kart dla średnich i dla rozstępu), a w Rozdziale 4 tego działu omówione są karty dla wartości indywidualnych (kiedy decyzja musi być podejmowana na podstawie pojedynczych pomiarów, a nie podgrup).

PRZYGOTOWANIE DO STOSOWANIA KART KONTROLNYCH

• Ustal środowisko odpowiednie dla działania

• Zdefiniuj proces

• Określ charakterystyki, na których będziesz przeprowadzał operacje

Rozważania dotyczące:

- Potrzeb klienta

- Obszarów obecnych i potencjalnych problemów

- Korelacji między charakterystykami

• Określ system pomiarowy

• Zminimalizuj zbędną zmienność .

II. KARTY KONTROLNE DLA ZMIENNYCH

Rozdział 1

KARTY ŚREDNICH I ROZSTĘPÓW ( I R)

Zanim będzie można używać kart i R, musi być wykonanych kilka kroków:

• Ustal środowisko odpowiednie dla działania. Każda metoda statystyczna zawiedzie, jeżeli kierownictwo nie przygotuje odpowiedniego środowiska. Należy usunąć obawy w obrębie organizacji, które powstrzymują ludzi od bycia szczerymi. Kierownictwo musi zapewnić zasoby dla uczestnictwa w działaniach doskonalących i wspierania ich.

• Zdefiniuj proces. Proces musi być rozumiany w odniesieniu do jego związków z innymi operacjami i użytkownikami, zarówno w górę, jak i w dół łańcucha produkcyjnego, oraz w odniesieniu do elementów procesu (ludzi, wyposażenia, materiałów, metod i środowiska), które oddziałują na niego na każdym etapie. Techniki takie, jak wykres przyczynowo - skutkowy oraz wykres przebiegu procesu pomagają w tym, aby uwidocznić te zależności, oraz umożliwić zebranie doświadczenia tych ludzi, którzy rozumieją różne aspekty procesu.

• Określ charakterystyki, które mają być nanoszone na kartę. Jednym z przykładów procesu przeznaczonego do określenia charakterystyk jest opracowany przez G.M. - System Oznaczania Kluczowych Charakterystyk dla G.M. (patrz Załącznik H, Odsyłacz 24). Działania analityczne powinny koncentrować się na tych charakterystykach, które z największym prawdopodobieństwem przyniosą największe korzyści w doskonaleniu procesu (zastosowanie zasady Pareto). Właściwe są tu następujące rozważania:

• Potrzeby kupującego: Obejmują one zarówno każdy kolejny proces, który używa tego wyrobu lub usługi jako wejścia, jak i końcowego użytkownika. Komunikowanie potrzeb klienta obu typów do punktu w procesie, gdzie może mieć miejsce udoskonalenie, wymaga pracy grupowej i zrozumienia.

• Bieżące i potencjalne obszary problemów: Należy rozważyć występowanie odpadów lub nienajlepszych osiągów (np. złomu, przerabiania, nadmiernych ilości godzin nadliczbowych, nie osiągniętych celów) oraz obszarów ryzyka (np. nadchodzące zmiany projektu wyrobu lub usługi, lub któregoś z elementów procesu). Są to okazje do doskonalenia, które wymagają zastosowania we wszystkich służbach zaangażowanych w prowadzenie przedsiębiorstwa.

• Korelacja między charakterystykami: Dla skutecznego i efektywnego analizowania należy korzystać z zależności pomiędzy charakterystykami. Na przykład, jeżeli rozpatrywana charakterystyka jest trudna do zmierzenia (np. objętość), należy śledzić związaną z nią charakterystykę, która jest łatwiejsza do zmierzenia (np. masa). Również, jeżeli kilka indywidualnych charakterystyk przedmiotu ma tendencję do zmieniania się razem, może być wystarczające nanoszenie na kartę tylko jednej z nich. Uwaga: Korelacje statystyczne niekoniecznie oznaczają zależności przyczynowo - .skutkowe między zmiennymi. Przy braku wiedzy o istniejącym procesie, może być konieczny zaplanowany eksperyment, mający na celu sprawdzenie takich zależności i ich znaczenia.

• Określ system pomiarowy. Charakterystyka musi być zdefiniowana operacyjnie, tak, aby wyniki (wnioski) mogły być zakomunikowane wszystkim, których to dotyczy, w sposób, który ma to samo znaczenie zarówno dzisiaj, jak i wczoraj. Obejmuje to określenie, jaka informacja ma być zgromadzona, gdzie, jak i przy jakich warunkach. Samo wyposażanie pomiarowe musi być przewidywalne, zarówno co do dokładności, jak i precyzji - okresowa kalibracja nie jest wystarczająca. Co do szczegółów na ten temat patrz Dział IV. Zdefiniowanie charakterystyki będzie miało wpływ na karty kontrolnej, jaki będzie stosowany, karta danych zmiennych, taka, jak karta i R, lub karta dla danych atrybutowych, jak to opisano w Dziale III.

• Zminimalizuj zbędną zmienność. Zbędne zewnętrzne przyczyny zmienności powinny zostać zredukowane przed rozpoczęciem badań. Oznacza to po prostu obserwowanie, czy proces działa w sposób zamierzony, albo może oznaczać przeprowadzenie sterowanego badania z użyciem materiałów wejściowych o znanych parametrach, stałe ustawienia kontrolne itd. Celem jest zapobiegnięcie oczywistym problemom, które mogą i powinny być skorygowane nawet bez używania kart kontrolnych; obejmuje to nadmierne regulowania procesu i nadmierne sterowanie. We wszystkich przypadkach, należy prowadzić sprawozdanie z procesu (dziennik) notując wszystkie stosowne zdarzenia takie, jak zmiana narzędzi, nowe partie surowców itd. Pomoże to następnych analizach procesu.

Rysunek 7. Karta X i R.

II. KARTY KONTROLNE DLA ZMIENNYCH

Rozdział 1: KARTY I R (kontynuacja)

A. ZBIERANIE DANYCH

Karty X i R, jako para, są opracowywane na podstawie pomiarów pewnych charakterystyk wyjścia z procesu. Dane te są podawane w raportach w małych podgrupach o stałej wielkości, zazwyczaj obejmujących od 2 do 5 kolejnych sztuk, z okresowo pobieranymi podgrupami (np. co 15 minut, dwa razy na zmianę roboczą itd.). Plan zbierania danych musi być opracowany i stosowany jako podstawa dla zbierania, zapisywania i nanoszenia danych na kartę.

A.1. Wybierz Wielkość, Częstość i Liczbę Podgrup (patrz rys. 7)

1. Wielkość podgrup - Pierwszym kluczowym krokiem przy sporządzaniu kart kontrolnych dla zmiennych jest ustalenie „racjonalnych podgrup” - będą one ustalały efektywność i skuteczność karty kontrolnej, która je wykorzystuje.

Podgrupy powinny być wybierane tak, aby możliwość zmienności pomiędzy jednostkami w obrębie podgrupy była mała. Jeżeli zmienność w podgrupie reprezentuje zmienność od sztuki - do sztuki w bardzo krótkim przedziale czasu, wtedy każda nienormalna zmienność pomiędzy podgrupami będzie mogła odzwierciedlać zmiany w procesie, które powinny być zbadane, dla podjęcia stosownych działań.

Dla początkowego badania procesu, podgrupy typowo mogą składać się z 4 do 5 kolejno wytwarzanych sztuk reprezentujących tylko jedno narzędzie, głowicę, wykrój matrycy itd. (tj. pojedynczy strumień procesu). Zamysłem jest, aby wszystkie sztuki w każdej podgrupie były wytwarzane w bardzo podobnych warunkach produkcyjnych i w bardzo krótkim przedziale czasu, bez występowania żadnej innej systematycznej zależności od siebie; stąd zmienność w każdej podgrupie będzie przede wszystkim odzwierciedlała zwykłe przyczyny. Jeżeli warunki te nie są spełnione, wynikająca z nich karta kontrolna może nie pokazywać w sposób efektywny przyczyn specjalnych, lub może wskazywać nietypowe wzory (konfiguracje) opisane w punktach C.1.a i C.4.c w tym Rozdziale. Wielkości próbek muszą pozostać takie same w każdej podgrupie.

2. Częstość podgrup - Celem jest wykrycie zmian w procesie z upływem czasu. Podgrupy powinny być zbierane odpowiednio często, we właściwych porach, tak, aby mogły odzwierciedlać potencjalne możliwości dla zmian. Takie potencjalne przyczyny zmian mogą być spowodowane różnicami w czasie dniówki lub zmianą operatora, tendencją do rozgrzewania się, partiami materiału itp.

W czasie początkowego badania procesu, podgrupy często są zbierane kolejno lub w krótkich odstępach czasu, dla wykrycia, czy proces może się zmienić, aby pokazać inną niestabilność w krótkich przedziałach czasu. Gdy tylko proces wykaże stabilność (lub gdy zostaną zrobione udoskonalenia w procesie), okres czasu pomiędzy podgrupami może zostać wydłużony. Częstość podgrup dla bieżącego monitorowania produkcji może wynosić dwa razy na zmianę, co godzinę, lub z inną dogodną częstotliwością.

3. Liczba Podgrup - Liczba podgrup powinna spełniać dwa kryteria. Z punktu widzenia procesu należy zebrać wystarczającą liczbę podgrup dla zapewnienia, że główne źródła zmienności miały okazję do ujawnienia się. Ogólnie 25 lub więcej podgrup zawierających około 100 lub więcej jednostkowych odczytów dają dobrą stabilność badania i, gdy proces jest stabilny, dobre oszacowanie jego położenia i rozrzutu.

W niektórych przypadkach, istniejące już stosowne dane mogą być dostępne, co powinno przyspieszyć tą pierwszą fazę badania. Jednakże, powinny one być użyte tylko wtedy, gdy są pobrane niedawno, a podstawa do ustalenia podgrup jest w pełni zrozumiała.

Uwaga: Dla lepszego zrozumienia wpływu wybierania podgrup na interpretację kart kontrolnych, patrz Załącznik A.

Rysunek 8. Karty
i R - Ustalanie danych.

II. KARTY KONTROLNE DLA ZMIENNYCH

Rozdział 1: KARTY I R (kontynuacja) - zbieranie danych

A.2 Załóż Karty Kontrolne i Zapisz Surowe Dane (patrz rysunek 8)

Karty kontrolne i R zazwyczaj są rysowane tak, że karta jest powyżej karty R, oraz nad blokiem danych. Wartości i R będą na skalach pionowych, zaś sekwencja podgrup w czasie będzie na skali poziomej. Wartości danych i nanoszone punkty dla rozstępu i średnich powinny być umieszczane w pionie.

Blok danych powinien obejmować miejsce dla każdego z pojedynczych odczytów. Powinien także zawierać miejsce dla sumy odczytów, średniej (), rozstępu (R) i daty/czasu lub innych oznaczeń identyfikacyjnych dla podgrup.

Wpisz indywidualne wartości i oznaczenie (identyfikację) dla każdej z podgrup.

A.3 Wylicz średnią () i Rozstęp (R) dla każdej podgrupy (patrz rysunek 8)

Charakterystyki, które mają być nanoszone, są średnimi próby () i rozstępami próby (R) dla każdej podgrupy; łącznie odzwierciedlają one odpowiednio ogólną średnią procesu i jego zmienność.

Dla każdej podgrupy wylicz:

gdzie X₁, X_2­... są indywidualnymi wartościami w obrębie podgrupy, a n jest wielkością próbki w podgrupie.

Rysunek 9. Karty Kontrolne
i R - „Badania Wstępne”.

II. KARTY KONTROLNE DLA ZMIENNYCH

Rozdział 1: KARTY I R (kontynuacja) - zbieranie danych

A.4 Wybierz skale dla kart kontrolnych (patrz rys. 9)

Pionowe skale dla dwóch kart przynależą odpowiednio dla zmierzonych wartości i R. Pomocne mogą być pewne ogólne wskazówki dla ustalenia skal, chociaż w pewnych okolicznościach być może konieczne będzie ich zmodyfikowanie. Dla karty, różnica pomiędzy najwyższymi i najniższymi wartościami na skali powinna być przynajmniej 2 razy większa od różnicy pomiędzy najwyższymi i najniższymi średnimi w podgrupach (). Dla karty R, wartości powinny być rozciągnięte od najmniejszej wartości zero, do wartości górnej, będącej około dwukrotnie większa od największej wartości rozstępu (R) ustalonemu w czasie początkowego okresu.

Uwaga: Jedną z pomocnych wskazówek jest ustalenie takiej podziałki na skali dla karty rozstępów, aby była dwa razy większa, niż dla karty średnich (np. jeżeli 1 jednostka skali odpowiada 0,01 cala na karcie dla średnich, 1 jednostka podziałki powinna odpowiadać 0,02 cala na karcie dla rozstępów). Dla typowych wielkości podgrup, granice kontrolne dla średnich i rozstępów będą miały w przybliżeniu tą samą rozpiętość, jako wizualna pomoc w analizie.

A.5 Nanieś Średnie i Rozstępy na Karty Kontrolne (patrz rys.9)

Nanieś średnie i rozstępy na ich odpowiednie karty. Powinno to być zrobione tak szybko, jak to możliwe po tym, gdy zadecydowano już o wyskalowaniu kart. Połącz punkty liniami dla ułatwienia wizualizacji konfiguracji i trendów.

Krótko sprawdź naniesione punkty dla zobaczenia, czy wyglądają prawdopodobnie; jeżeli któreś punkty są znacznie wyżej lub niżej niż pozostałe, upewnij się, czy wyliczenia i naniesienie ich są prawidłowe. Upewnij się, czy naniesione punkty dla odpowiadających sobie i R są w linii pionowej w stosunku do siebie.

Uwaga: Dla umocnienia zasady, że wszystkie karty na stanowiskach roboczych mają naniesione na nich granice kontrolne, początkowe karty, które nie mają jeszcze wyliczonych granic (z powodu niewystarczającej liczby danych), powinny być wyraźnie opisane jako „Badanie Wstępne”. Tak więc te karty „Badania Wstępnego”, czy to użyte do pierwotnego ustalenia zdolności, czy też badania po doskonaleniu / zmianach procesu, powinny być jedynymi kartami kontrolnymi dopuszczonymi na stanowiska robocze, które nie mają naniesionych na nie granic kontrolnych

Step = krok averages = średnie ranges (R chart) = rozstępy (wykres R)

Rysunek 10. Karty
i R - z granicami kontrolnymi.

II. KARTY KONTROLNE DLA ZMIENNYCH

Rozdział 1: KARTY I R (kontynuacja)

B. WYLICZANIE GRANIC KONTROLNYCH

Najpierw wylicza się granice kontrolne dla karty rozstępu, a potem dla karty średnich. Przy wyliczaniu granic kontrolnych dla kart danych zmiennych wykorzystywane są stałe, które pojawiają się jako litery w podanych dalej wzorach. Współczynniki te, które zmieniają się odpowiednio co do wielkości podgrupy (n), są pokazane w krótkich tabelach towarzyszących odpowiednim wzorom; bardziej kompletne tabele są podane w Załączniku E.

B.1. Wylicz Średnią Rozstępu () i Średnią Procesu () (patrz rys.10)

Dla badanego okresu wylicz:

gdzie k jest liczbą podgrup, R₁ i ₁ są rozstępem i średnią dla pierwszej podgrupy, R₂ i ₂ dla drugiej podgrupy, itd.

B.2. Wylicz Granice Kontrolne (patrz rys.10)

Granice kontrolne są wyliczone w celu pokazania zakresu, w jakim będą się zmieniać średnie i rozstępy w podgrupach, gdy występują tylko zwykłe przyczyny zmienności. Są one zależne od wielkości podgrup i rozmiaru zmienności wewnątrz podgrup, która ma odbicie w rozstępach. Wylicz górne i dolne granice kontrolne dla rozstępów i średnich:

UCL_R = D₄

LCL_R = D₃

UCL = + A₂

LCL = - A₂

gdzie D₄, D₃ i A₂ są współczynnikami zmieniającymi się z wielkością próbki, których wartości dla wielkości próbek zmieniają się od 2 do 10, jak to pokazano w poniższej częściowej tabelce, wziętej z Załącznika E:

n	2	3	4	5	6	7	8	9	10
D4 D3 A2	3,27 * 1,88	2,57 * 1,02	2,28 * 0,73	2,11 * 0,58	2,00 * 0,48	1,92 0,08 0,42	1,86 0,14 0,37	1,82 0,18 0,34	1,78 0,22 0,31

* ( Dla prób o wielkości poniżej 7, wartość LCL_R powinna być techniczne wartością ujemną; w takich przypadkach nie ma dolnej Dranicy kontrolnej; oznacza to, że dla podgrup o wielkości 6, sześć „identycznych” pomiarów nie będzie nierozsądne)

B.3. Wykreśl Granice dla Średnich i Granice Kontrolne na Kartach (patrz rys.10)

Wykreśl linie dla średnich wartości rozstępu () i średniej procesu () jako grube poziome linie, zaś granice kontrolne (UCL_R, LCL_R, UCL, LCL) jako przerywane linie poziome; opisz linie. Podczas fazy początkowej analiz, są one uważane za próbne granice kontrolne.

Step = krok averages = średnie ranges (R chart) = rozstępy (wykres R)

Rysunek 11. Karta R - Punkt poza granicami kontrolnymi.

II. KARTY KONTROLNE DLA ZMIENNYCH

Rozdział 1: KARTY I R (kontynuacja)

C. INTERPRETACJA DLA STEROWANIA PROCESEM

Granice kontrolne mogą być interpretowane w następujący sposób: jeżeli zmienność procesu od sztuki do sztuki i średnia procesu pozostaną stałe na ich obecnym poziomie (jak oszacowano odpowiednio za pomocą i ), to rozstępy () i średnie () dla pojedynczych podgrup będą się zmieniać tylko losowo, ale rzadko będą one wychodzić poza granice kontrolne. Podobnie, nie będzie żadnych szczególnych trendów lub wzorów (konfiguracji) w danych poza takimi, które mogły by wyniknąć z losowości. Przedmiotem analizy kart kontrolnych jest identyfikowanie wszelkich oznak, że zmienność procesu lub średnia dla procesu nie utrzymują się na stałym poziomie - że jedna lub obie są poza sterowaniem statystycznym - i podjęcie właściwego działania. Karty i są analizowane oddzielnie, ale porównanie wzorów (konfiguracji) pomiędzy tymi dwoma kartami może dać czasami dodatkowe spostrzeżenia co do specjalnych przyczyn oddziałujących na proces.

C.1. Przeanalizuj Zbiory Danych Naniesionych na Kartę Rozstępów

Ponieważ możliwość zinterpretowania rozstępów dla podgrup lub średnich dla podgrup zależy od oczekiwanej zmienności typu od sztuki do sztuki, jako pierwsza jest analizowana karta R. Punkty danych są porównywane z granicami kontrolnymi, w poszukiwaniu punktów leżących poza granicami kontrolnymi, względnie wyjątkowych wzorów (konfiguracji) lub trendów.

1. Pomiary Poza Granicami Kontrolnymi (patrz rys. 11 ) - Obecność jednego lub więcej punktów poza którąś z granic kontrolnych jest pierwszym sygnałem braku sterowania w tym punkcie. Ponieważ punkty poza granicą kontrolną mogą pojawiać się bardzo rzadko, gdy występuje zmienność pochodząca tylko od zwykłych przyczyn, przyjmujemy, że specjalna przyczyna zaszła dla tej ekstremalnej wartości. Dlatego też wszystkie punkty poza granicami kontrolnymi są sygnałem do natychmiastowych analiz operacji w poszukiwaniu przyczyny specjalnej. Oznacz wszelkie punkty danych, które są poza granicami kontrolnymi dla dalszego badania i działania korygującego opartego o to, kiedy ta specjalna przyczyna rzeczywiście rozpoczęła swoje działanie (patrz punkt C.2 w tym rozdziale).

Punkt powyżej górnej granicy kontrolnej dla rozstępów jest zazwyczaj oznaką występowania jednego lub większej ilości z następujących czynników:

• Granica kontrolna lub naniesiony punkt został źle wyliczony lub źle naniesiony.

• Zwiększyła się zmienność typu od sztuki do sztuki lub rozrzut rozkładu (tj. pogorszenie się), albo w tym jednym punkcie w czasie, albo jako część trendu.

• Zmienił się system pomiarowy (np. inny inspektor lub przyrząd).

• Systemowi pomiarowemu brakuje właściwego rozeznania.

Punkt poniżej dolnej granicy kontrolnej (dla prób o wielkości 7 lub większej) jest zazwyczaj oznaką występowania jednego lub większej ilości z następujących czynników:

• Granica kontrolna lub naniesiony punkt są błędne.

• Rozrzut rozkładu zmniejszył się (tj. polepszył się).

• Zmienił się system pomiarowy (włączając w to edytowanie lub zmienianie danych).

Wzory (konfiguracje) lub Trendy w Zakresie Granic Kontrolnych - Obecność niezwykłych wzorów lub trendów, nawet gdy wszystkie rozstępy znajdują się w obrębie granic kontrolnych, może być dowodem braku sterowania lub zmiany w rozkładzie procesu w okresie występowania wzoru lub trendu. Może to dać pierwszy sygnał ostrzegawczy o niesprzyjających warunkach, które powinny być skorygowane. Odwrotnie, niektóre wzory lub trendy mogą być korzystne i powinny być badane pod kątem możliwego stałego doskonalenia procesu. Porównanie wzorów pomiędzy kartami dla rozstępów i średnich może nasunąć dodatkowe spostrzeżenia.

Rysunek 12. Karta R - Przebiegi (Rozstępy)

40

Rozmiar

DZIAŁANIE

JEŻELI WYSTĘPUJĄ TYLKO ZWYKŁE PRZYCZYNY, WYJŚCIE Z PROCESU TWORZY ROZKŁAD, KTÓRY JEST STABILNY W CZASIE I JEST PRZEWIDYWALNY:

ALE TWORZĄ ONE KSZTAŁT, KTÓRY, GDY JEST STABILNY, MOŻE BYĆ OPISANY JAKO ROZKŁAD:

Rozmiar

ROZKŁAD MOŻE SIĘ RÓŻNIĆ:

KSZTAŁTEM

ROZRZUTEM

POŁOŻENIEM

Rozmiar

LUB DOWOLNĄ ICH KOMBINACJĄ

JEŻELI WYSTĘPUJĄ TYLKO ZWYKŁE PRZYCZYNY, WYJŚCIE Z PROCESU TWORZY ROZKŁAD, KTÓRY JEST STABILNY W CZASIE I JEST PRZEWIDYWALNY:

LINIA

2. UTRZYMANIE PROCESU

• monitorowanie osiągów procesu

• wykrywanie specjalnych przyczyn zmienności i działanie ukierunkowane na nie

PREDYKCJA

Rozmiar

CZAS

LINIA

ZADANA

PREDYKCJA

JEŻELI WYSTĘPUJĄ TYLKO SPECJALNE PRZYCZYNY ZMIENNOŚCI, WYJŚCIE Z PROCESU NIE JEST STABILNE W CZASIE.

PROCESY RÓŻNIĄ SIĘ MIĘDZY SOBĄ

LINIA

ZADANA

Metody

Materiały

Środowisko

Wyposażenie

Ludzie

MODEL SYSTEMU STEROWANIA PROCESEM ZE SPRZĘŻENIEM ZWROTNYM

LUDZIE

URZĄDZENIA

METODY

STATYSTYCZNE

GŁOS Z PROCESU

GŁOS OD KLIENTA

WYJŚCIA

PROCES / SYSTEM

WEJŚCIA

IDENTYFIKOWANIE ZMIENIAJĄCYCH SIĘ POTRZEB I OCZEKIWAŃ

SPOSÓB PRACY /

ŁĄCZENIE SIĘ ZASOBÓW

WYROBY LUB USŁUGI

KLIENCI

METODY STATYSTYCZNE

GŁOS Z PROCESU

METODY

ŚRODOWISKO

LUDZIE

URZĄDZENIA

MATERIAŁY

Mierzone jest wyjście

• Jednostka miary (mm, kg, itp.)

• początek (0 mm, 32° F, itp.)

1 2 3 4

Przykłady wyjścia	Przykłady kart kontrolnych
Średnica zewnętrzna wału (mm) Odległość otworu od powierzchni odniesienia (mm) Oporność obwodu (omów) Czas przejazdu wagonu (godzin) Czas opracowania zmian technicznych (godzin)	dla Średniej z Pomiarów Karta R dla rozstępów w Pomiarach

	Nieprecyzyjne	Precyzyjne
Niedokładne
Dokładne*

PREDYKCJA

CZAS

LINIA

ZADANA

PREDYKCJA

JEŻELI WYSTĘPUJĄ TYLKO SPECJALNE PRZYCZYNY ZMIENNOŚCI, WYJŚCIE Z PROCEZU NIE JEST STABILNE W CZASIE.

DZIAŁANIE

PLANOWANIE

PLANOWANIE

OCENA STANU PO DZIAŁANIU

OKREŚLENIE DZIAŁAŃ DLA OSIĄGNIĘCIA PLANOWANE-GO STANU

DZIAŁANIE

OCENA STANU PO DZIAŁANIU

PLANOWANIE

OCENA STANU PO DZIAŁANIU

OKREŚLENIE DZIAŁAŃ DLA OSIĄGNIĘCIA PLANOWANEGO STANU

OKREŚLENIE DZIAŁAŃ DLA OSIĄGNIĘCIA PLANOWANEGO STANU

3. ULEPSZANIE PROCESU

• zmienianie procesu dla lepszego rozumienia zwykłych przyczyn zmienności

• regulowanie zmienności od zwykłych przyczyn

R = najwyższa - najniższa

Suma

ilość odczyt.

* Dla prób mniejszych od 7 nie ma dolnej granicy kontrolnej

ŚREDNIE (KARTA X)

ROZSTĘPY (KARTA A)

SZCZELINA, WYMIAR "A"

Do rozpoczęcia:

Krok A.1.

PROCES MUSI BYĆ W STANIE STEROWANIA ZANIM MOŻE BYĆ OKREŚLONA ZDOLNOŚĆ

1. 
   

WIELKOŚĆ PODGRUPY

D Z I A Ł A N I E

CO DO SPECJALNYCH PRZYCZYN

• jakikolwiek punkt poza granicami kontrolnymi

• przebieg 7 punktów wszystkich ponad lub poniżej linii centralnej

• przebieg 7 punktów wszystkich w górę lub w dół

• każdy oczywisty inny niż losowy układ

Średnie (Karta X)

ROZSTĘPY (Karta R)

Krok A.2.: Pierwsze cztery podgrupy

Krok A.3.: dla pierwszych podgrup

* Dla prób mniejszych od 7 nie ma dolnej granicy kontrolnej

Średnie (Karta X)

ROZSTĘPY (Karta R)

Krok A.4.

Krok A.5.

* Dla prób mniejszych od 7 nie ma dolnej granicy kontrolnej

Krok A.3.: dla pierwszych podgrup

PROCES MUSI BYĆ W STANIE STEROWANIA ZANIM MOŻE BYĆ OKREŚLONA ZDOLNOŚĆ

WIELKOŚĆ PODGRUPY

D Z I A Ł A N I E

CO DO SPECJALNYCH PRZYCZYN

• jakikolwiek punkt poza granicami kontrolnymi

• przebieg 7 punktów wszystkich ponad lub poniżej linii centralnej

• przebieg 7 punktów wszystkich w górę lub w dół

• każdy oczywisty inny niż losowy układ

2. 
   

* Dla prób mniejszych od 7 nie ma dolnej granicy kontrolnej

Krok A.3.: dla pierwszych podgrup

PROCES NIESTEROWANY DLA ROZSTĘPÓW

(PUNKTY POZA LINIAMI KONTROLNYMI)

PROCES STEROWANY DLA ROZSTĘPÓW

DZIAŁANIE

przy specjalnych przyczynach

• jakikolwiek punkt poza granicami kontrolnymi

• przebieg 7 punktów wszystkich ponad lub poniżej linii centralnej

• przebieg 7 punktów wszystkich w górę lub w dół

• każdy oczywisty inny niż losowy układ

Krok C: punkt poza granicą kontrolną

Krok A.3.: dla pierwszych podgrup

---