SPC или «Статистическое управление процессами» - магическое сочетание слов и вдобавок звучит как песня. К тому же это хорошо работающий метод и позволяющий реально улучшить качество процессов и продукции. Но это достигается только в том случае, если методика понимается и применяется правильно. О пользе статистики говорится даже в фильмах, например в фильме «Служебный роман» прозвучала такая фраза: «Если бы не было статистики, то мы бы и не узнали о том, как мы хорошо живем». Но иногда (и достаточно часто) статистика на производстве говорит как раз об обратном. И это обстоятельство можно отнести к главным причинам того, что продолжаются попытки применять эту методику с серьезными отступлениями и искажениями. Соответственно и получают результат – никакой пользы, только стопка красивых графиков. Казалось бы, ну что тут сложного – методика ОЧЕНЬ подробно описана. Но она написана «сухим» языком, это не роман, поэтому сложно читать и воспринимать. Нижеперечисленные правила легче будут запоминаться, и, надеюсь, поспособствуют уменьшению количества ошибок при применении SPC, а также увеличению приверженцев данного метода. 1. Не нужно сразу «мучить» формулами. Конечно, применение статистических методов без знания основ математики (и где-то даже высшей математики) невозможно. Но, не нужно сразу «грузить» и заставлять учить формулы, тестируя специалистов после соответствующего обучения. Это однозначно может привести к возникновению у персонала стойкого отвращения к этой теме. Постепенно, и сначала простые методы, не требующие длительных и сложных расчетов. При этом нужно давать специалистам возможность понять, что означает тот или иной термин на простых примерах (смотри ниже правило про воспроизводимость и пригодность). 2. Приобретите или разработайте соответствующую программу для проведения расчетов. Категорически не рекомендуется применять SPC без соответствующего программного обеспечения. Всем понятно, что на проведение расчетов нужно время. А его всегда не хватает. Решить эту проблему можно либо самостоятельно (разработав соответствующее ПО), либо купить уже разработанное. Программ на эту тему много, не будем рекламировать, выбирайте. В условиях реального производства специалистов нужно учить тому, как собрать данные, и как провести анализ полученных результатов (полученных с помощью соответствующего программного обеспечения). Примечание. Автор не хочет вспоминать то время, когда стандартное отклонение приходилось рассчитывать на калькуляторе… 3. Без «фанатизма», но настойчиво. Не нужно пытаться и заставлять применять статистическое управление ВЕЗДЕ, то есть практически по всем параметрам продукции. Это лишено смысла и не обосновано экономически. Обычно SPC применяют для управления специальными (ключевыми, особо ответственными) характеристиками продукции. А таких не так много. Да и внедрять нужно, начиная с малого – каждому технологу (мастеру) для начала нужно научиться управлять хотя бы ОДНОЙ характеристикой продукции (процесса). А затем уже по графику внедрять SPC в других нужных местах. 4. Сначала MSA, потом SPC. Не имеет смысла управлять процессом на основе данных, которые не являются достоверными. Сначала нужно убедиться в том, что измерительная система «не врет». Если анализ показывает, что система не обладает требуемыми характеристиками (смещением, сходимостью, воспроизводимостью и т. д.), то нет смысла заниматься исследованием процесса. При этом необходимо добиваться того, что сходимость и воспроизводимость (СиВ) измерительной системы была бы меньше 10% не только относительно поля допуска, но и относительно полной изменчивости процесса (в некоторых случаях допустимо, если СиВ находится в пределах от 10 до 30 процентов). 5. Одна контрольная карта хорошо, а две – лучше. Одна контрольная карта уже может позволить получать информацию и управлять процессом. Но лучше вести две контрольные карты одновременно (для количественных данных), в этом случае получаем больше информации о состоянии процесса, которую можно использовать для его улучшения: карты индивидуальных значений и скользящих размахов, карты средних значений и размахов и т.д. На практике наиболее часто для количественных данных применяют «неразлучную» пару – карту средних значений и карту размахов. Для нештучной продукции возможна ситуация, когда имеется только одно значение на партию продукции. В этом случае, как правило, применяются контрольные карты индивидуальных значений и скользящих размахов. 6. Выборка – не «кучка» произвольно выбранных деталей (образцов). Очень важно правильно отбирать образцы, которые будут записаны в контрольную карту в виде одной выборки. Изменчивость внутри выборки необходимо минимизировать, поэтому выборка - это детали, взятые подряд из процесса (изготовленные при неизменных условиях – с одного станка, с одной настройки, с одной партии металла и т.д.). Выборку нельзя подбирать в произвольном порядке «из кучи» (например, из контейнера с готовыми деталями), потому что неизвестно как, когда и в какой последовательности изготовлены детали. Чем больше объем выборки, тем больше возможностей для выявления изменений в процессе. В реальных условиях (на производстве) величина выборки, как правило, находится в пределах 3-5 образцов. 7. Обеспечивайте достоверность данных. Если данные не достоверны, то и расчеты, и принятые решения будут неверными, и «заведут не туда». Следует учесть, что, поручив собирать данные производственному персоналу (операторам), можно получить такую картину: семь с половиной часов контрольная карта «чистая», а в конце рабочей смены на ней появляется нужное количество точек, причем в нужном диапазоне (то есть в допустимых границах). Это происходит не потому, что ВСЕ производственники «плохие». Иногда причина заключается в непонимании полезности статистических методов (применение SPC «спущено сверху» без объяснений). Иногда причина в том, что производственников «не слышат» - не обеспечивают необходимые условия для выполнения процесса (материалы не качественные, инструмент и оснастка такие же и т.д.). И если нет возможности отреагировать на нестабильность процесса, тогда персонал не понимает, зачем его заставляют вести контрольные карты. Конечно, такая статистика никому не нужна! 8. Собирайте достаточно данных для оценки стабильности и воспроизводимости процесса. Конечно можно сделать выводы о процессе и подсчитать воспроизводимость по 3-5 деталям. Математика позволит, только это будет напоминать следующую ситуацию: один сосед съел курицу на ужин, другой ничего не съел (ужин отдал врагу), а по статистике у них получается по половине курицы на человека. Чтобы провести полноценное исследование процесса (оценить стабильность и воспроизводимость) процесса необходимо 100-125 измеренных значений. При этом время для сбора данных должно быть достаточным, чтобы проявились основные причины возможных изменений процесса (наладка, изменение условий производственной среды, смена партии материалы и т.д.). 9. Лучше применять контрольные карты для количественного признака, чем для альтернативного. Если есть возможность - применяйте контрольные карты для количественного признака. Количественные данные содержат больше информации о процессе, чем альтернативные данные. Кроме того, контрольные карты на основе альтернативного контроля (калибрами, шаблонами и т.д.) имеют ограничения при применении: - нужны большие объемы выборки (возможно 200-300, а может и больше); - нужно обеспечить, чтобы в выборке было достаточное количество дефектных изделий (дефектов), иначе контрольная карта будет не чувствительна к особым причинам. Возможно, для того, чтобы получить количественные данные придется изменить технологические процессы (планы управления) и реализовать целый проект по переходу от контроля (калибрами) к измерению (соответствующими средствами изменений). Давно пора уходить от «допускового мышления»: попали в допуск и ладно. Очень важно еще знать – КУДА попали (близко ли к границам). А для этого нужно ИЗМЕРЯТЬ, а не КОНТРОЛИРОВАТЬ. 10. Организуйте ведение записей о значимых событиях процесса. Не имея записей о значимых событиях процесса (настройка, смена инструмента, смена партии материала и т.д.) сложно потом понять - почему что-то происходит в процессе. Фиксировать нужно как события, которые могут привести к изменениям в процессе, так и действия, которые являются реакцией на негативные изменения в процессе. Рекомендуется в начале исследования процесса записывать ВСЕ изменения, которые могут повлиять на результаты процесса. Впоследствии, часть событий можно будет не фиксировать, если анализ покажет, что это изменения не приводит к нестабильности процесса. Многие тут могут возразить: опять «бумагу марать», опять много времени необходимо тратить на записи. Но можно уменьшить время на ведение НЕОБХОДИМЫХ записей, используя чек-лист с указанным в левой части перечнем ВСЕХ возможных изменений процесса: останется только в соответствующей клетке поставить «птичку» (а лучше указать дату и время). 11. Проверяйте данные на нормальность. Хотя нормальное распределение можно использовать для анализа многих производственных процессов, но это распределение нельзя применять для анализа ВСЕХ процессов. Если «ненормальный» процесс анализировать, основываясь на нормальном распределении, то выводы будут неправильными. Для проверки данных можно использовать разные методы: графический, совместный и другие. Если проверка показывает, что гипотеза о нормальности отклоняется, то можно сказать, что Вам не повезло – для анализа данные нужно преобразовывать (например, с помощью log x). 12. Воспроизводимость – для стабильных процессов, пригодность - для нестабильных. Если прочитать определения воспроизводимости и пригодности процесса, данные в методике SPC, то очень сложно понять, что это означает. Воспроизводимость рассчитывается на основе размахов выборок (то есть на основе внутригрупповой изменчивости), а пригодность рассчитывается на основе стандартного отклонения (то есть учитывает межгрупповую изменчивость). Если процесс стабилен (отсутствуют особые причины изменчивости или достигнуто «приемлемая» стабильность, то нужно ориентироваться на индексы воспроизводимости (то есть воспроизводимость - это характеристика только для стабильных процессов!). В тех случаях, когда процесс не стабилен, нужно ориентироваться только на индексы пригодности. Методика SPC рекомендует рассчитывать сразу все индексы (Ср, Срк, Рр, Ррк), что позволит сделать следующий вывод для нестабильных процессов: индексы пригодности характеризуют настоящее состояние процесса, а индексы воспроизводимости свидетельствуют о возможностях процесса (этих показателей можно будет достичь, если устранить особые причины изменчивости, существующие в процессе). Если индексы воспроизводимости и пригодности существенно отличаются по величине, то это однозначно свидетельствует о наличие особых причин изменчивости в процессе. 13. Разъясняйте физический смысл индексов воспроизводимости (пригодности). Что означают индексы воспроизводимости (пригодности), можно объяснить на такой иллюстрации: поле допуска (левая и правая граница) – это ворота гаража, ширина автомобиля – разброс процесса. Для того, чтобы заехать в ворота, нужно обеспечить, чтобы ширина автомобиля была меньше ширины ворот гаража (то есть Ср больше 1.0, а лучше было бы иметь запас побольше (например - 1,33)). Но этого мало, чтобы без проблем заехать в гараж. Нужно обеспечить, чтобы не было смещения автомобиля в сторону правой стороны ворот (или левой), иначе левый (или правый) борт автомобиля будет поцарапан (или вообще фары разбиты). Наличие запаса (зазора) слева и справа при заезде автомобиля в гараж говорит о том, что индексы Срк больше 1,0. Желательно и здесь иметь запас побольше (например, 1,33) 14. Добивайтесь стабильности процесса. Сначала занимайтесь обеспечением стабильности процесса, затем обеспечением воспроизводимости. Стабильность и воспроизводимость процесса – две разные характеристики процесса, не нужно их путать. Стабильным процесс называют в том случае, если по контрольным картам видно отсутствие особых причин изменчивости процесса. Воспроизводимость – показатель качества процесса или, по сути, коэффициент запаса процесса относительно поля допуска. В реальной жизни встречаются стабильно «плохие» процессы, которые дают на выходе, например, 25% брака. Но дают постоянно, ежедневно. Это стабильность, но стабильность «плохого» по качеству процесса. Сначала нужно стабилизировать процесс – выявить и устранить особые причины изменчивости, затем нужно добиваться требуемой воспроизводимости процесса (Ср, Срк). И помните, абсолютно стабильных процессов в природе не существует. В методике SPC говорится, что «для цеховых условий под управляемым процессом понимается такой, у которого только малый процент точек выходит из управляемого состояния, и точки такого выхода сопровождаются надлежащими действиями». 15. «Плохие» особые причины нужно устранить, «хорошие» особые причины – внедрить в процесс. Особые причины - это причины, которые приводят к нестабильности процесса. Но причины могут быть разными по сути, назовем их условно ««плохие» и «хорошие». «Плохие» – это те причины, которые НЕГАТИВНО влияют на результат процесса. «Хорошие» - это те, которые наоборот, ПОЛОЖИТЕЛЬНО влияют на результат процесс, например: - уменьшается размах в выборке, точки на карте размахов вышли за нижнюю расчетную границу (детали в выборке становятся более одинаковыми); - семь и более точек выше (ниже) среднего фактического значения (средней линии), при этом полученные значения приближены на рассматриваемом участке контрольной карты к среднему значению поля допуска (процесс на этом участке стал ближе к середине поля допуска); - доля дефектных деталей в выборке снизилась, и точки на контрольной карте находятся ниже расчетной границы. Именно подобные «хорошие» особые причины необходимо найти и закрепить в процессе. 16. По возможности, не увеличивайте объем и периодичность контроля продукции для сбора данных в целях управления процессами. Статистические данные – это информация, а бесплатной информации не существуют. Поэтому нужно попытаться использовать те результаты измерений, которые УЖЕ учтены в технологических процессах в виде операционного контроля со стороны ОТК (или исполнителей). Возможно, придется изменить методику контроля, например: в техпроцессе регламентировано «проведение контроля 5% деталей» после выполнения операции, можно изменить на «контроль 3-5 деталей каждый час» (при этом в сумме получится те же 5 %). Подобный подход позволяет избежать увеличения трудоемкости изготовления деталей при внедрении SPC. 17. Не упускайте момент, своевременно анализируйте результаты процесса. Собирая данные по процессу, необходимо как можно быстрее их анализировать и использовать для понимания и улучшения процесса. Нельзя говорить о статистическом управлении процессом, если установлен такой порядок действий: кто-то собирает данные в течении месяца (например, контролер ОТК фиксирует результаты измерений в журнале приемки продукции), а в конце месяца (например, технолог) берет эти данные, заносит в соответствующую программу, она считает индексы воспроизводимости (пригодности) и рисует контрольные карты, затем технолог анализирует полученные данные и пытается предпринять какие-либо действия. Такой порядок действий не позволяет действительно управлять процессом, так как предпринимать какие-либо действия на основе этих результатов ОЧЕНЬ сложно, потому что «поезд уже ушел». Процесс был нестабильным в начале месяца, а действия могут быть приняты в лучшем случае в начале следующего месяца. Кроме того, если прошло время, то и причину найти сложно (если не вести соответствующих записей о значимых событиях процесса). 18. Один индекс хорошо, а два лучше (правильней). Как говорится в методике SPC, один индекс не полностью описывает процесс. Ср (Рр) характеризует распределение процесса, Срк (Ррк) говорит о настройке (смещении). Рассчитывайте пару индексов и получите достаточно информации для понимания процесса и улучшения. Один индекс (Срк или Ррк) может быть рассчитан только в том случае, если параметр имеет одну границу (например: «биение не более…» или «Процентное содержание не менее…). 19. Не вычисляйте то, что не нужно. Индексы Ср (Рр) могут быть рассчитаны только в том случае, если есть двухсторонний допуск. Если допуск односторонний (задана только одна граница), то рассчитать можно и нужно только индекс Срк (Ррк) относительно одной границы. Не имеет смысла рассчитывать индексы Ср и в том случае, если задан односторонний допуск, а вторая граница физически существует. Например, для параметра «биение не более 0,3 мм» задана только верхняя граница, но физически существует и нижняя (меньше нуля биение не может быть). В этом случае нужно ориентироваться только на индекс Срк (Ррк) относительно верней границы. Не имеет никакого смысла вычисление: − среднего индекса для нескольких деталей (различной номенклатуры продукции); − среднего индекса для нескольких параметров одного изделия. Индексы всегда «привязаны» к конкретной продукции (процессу) и к конкретному параметру продукции (процесса), и к конкретному периоду времени сбора данных. 20. Улучшили процесс – пересчитайте границы регулирования. Если анализ контрольной карты позволил выявить и устранить особые причины изменчивости и если улучшили воспроизводимость процесса, тогда нужно собрать новые данные по процессу и пересчитать границы (с последующим анализом стабильности процесса в новых границах). Расчетные границы показывают «обычное» состояние процесса, поэтому не нужно бояться, что в случае улучшения процесса «тоннель» сузится. Все равно они (новые границы) будут показывать другое «обычное» состояние процесса и будут позволять оценивать стабильность процесса и выявлять особые причины. 21. Не «играйте» цифрами. После сбора данных и обработки результатов (оценки стабильности и воспроизводимости процессов) у некоторых «специалистов» возникает желание «улучшить» процесс: убрать из расчетов «плохие» данные. 10 минут работы на компьютере и на бумаге получается прекрасный результат: контрольные карты показывают прекрасную стабильность и индексы воспроизводимости «пришли» в норму. Да что там «в норму», получаются такие значения Ср и Срк, что можно сказать «Япония отдыхает». Если приукрашивание делается для того, чтобы «успокоить « потребителей, то успокоить можно, но ненадолго. Потому что это легко проверяется: достаточно взять 3-5 деталей из процесса и проконтролировать. Легко можно увидеть и смещение процесса, и разброс процесса (если параметр «скачет» по всему полю допуска, да и среднее значение близко к нижней или верхней границе). 22. Не ошибайтесь при занесении данных в соответствующие таблицы. Если данные будут неправильно записаны, неправильно и с ошибками занесены с соответствующие поля программы для расчетов, то результаты будут получены не верные, и выводы будут сделаны неправильные. Одна запятая не в нужном месте или лишний ноль приведет к существенному искажению результатов и, соответственно, к неправильным выводам и действиям. Не перепутывайте данные по одной выборке с данными по другой выборке. 23. Теория без практики – деньги (время) на ветер. Конечно, необходимо обучать специалистов, которые должны заниматься SPC. Обучение должно предусматривать не только теоретическое обучение, но практический тренинг по применению SPC. При этом нужно учить не на «чужих» примерах, а на реальных процессах конкретного предприятия. «Чужие» примеры не интересны, не «цепляют». Если нет необходимости (или возможности) применять SPC, то знания забываются. Если возникнет временной разрыв между обучением и практическим применением (внедрением) на производстве, то многое может быть забыто. Провели обучение - составляйте планы по внедрению, разрабатывайте стандарты и инструкции, рассматривайте результаты и двигайтесь дальше. 24. SPC применяйте не только для управления характеристиками продукции, но и для управления параметрами процесса. В первую очередь статистическое управление необходимо применять для характеристик продукции. Но можно и нужно это применять и для управления параметрами процессов. Особое внимание - специальным (ключевым) параметрам процесса, которые влияют на специальные (ключевые) характеристики продукции. Одной из причин нестабильности характеристик продукции может быть нестабильность параметров процесса. 25. И главное! Статистические методы должны приносить пользу (приводить в конечном итоге к улучшению процессов и продукции). Периодически необходимо останавливаться и анализировать результаты применения статистических методов: если, проделав большую работу в виде расчетов и графиков, это никак не отразилось на качестве процессов и продукции, значит, вы делаете что-то не то или не так как нужно. Одна из возможных причин этого – нарушение нижеперечисленных правил. В завершении. Автор предлагает читателям дополнить этот набор правил и совместными усилиями добиваться того, чтобы этот метод в конечном итоге приносил РЕАЛЬНУЮ пользу. Присылайте свои правила в редакцию журнала «Методы менеджмента качества» с пометкой «Правила SPC». По мере накопления присланные правила будут публиковаться с указанием авторов. Ударим SPC по нестабильности и низкой воспроизводимости процессов! Литература: Способы оценки и мониторинга степени удовлетворенности потребителя Федотов В.В., «Методы менеджмента качества», 2005, № 9 Оценка профессиональных рисков (задачи, этапы, подходы, возможные Материалы международной научнопрактическая конференция по проблемам менеджмента «СЛАГАЕМЫЕ УСПЕХА. СТАНДАРТЫ ISO: ЛУЧШИЕ ПРАКТИКИ УПРАВЛЕНИЯ» 5-6 марта 2018 года, Москва решения) Мазеин С.А., Информация к семинару: «Оценка профессиональных рисков или оценка рисков по профессиям при аттестации рабочих мест» Внедрение методик статистического управления процессами и анализа измерительных систем Исаев С.В., «Методы менеджмента качества», 2006, № 9 Документация в системах менеджмента Исаев С.В., «Методы менеджмента качества», 2007, № 5 Переход на OHSAS 18001:2007 Качалов В.А., «Методы менеджмента качества», 2007, № 12 От контроля количества к управлению качеством. История развития системы менеджмента качества ГОУ ВПО УГНТУ А.М. Шаммазов, Р.Н. Бахтизин, Р.Г. Шарафиев и др., «Нефтегазовое дело», Уфа, 2009 Будущее компании, в которой отсутствуют принципы менеджмента качества Карякин Р.А., «Методы менеджмента качества», 2006, № 3 С чего надо начинать создание СМК по стандарту ISO 9001:2015? Качалов В.А., «Методы менеджмента качества», 2017, № 9-10 Основные отличия новой версии стандарта AS 9100:2016 от AS 9100:2009 ООО «ТКБ ИНТЕРСЕРТИФИКА», 2017 г. В одной лодке с К. Исикавой Рождественский В.Л., 2017 г. Эволюция требований к управлению специальными процессами в ISO серии 9000, или что же теперь с этими процессами делать? Исаев С.В., «Методы менеджмента качества», 2016, № 9 И снова про риски в контексте требований стандарта ISO 9001:2015 года Исаев С.В., «Контроль качества продукции», 2016, № 8 Стандарты будущего Интервью ректора ФГБОУ ВО «Уфимский государственный нефтяной технический университет» Бахтизина Р.Н., «Российская газета (Регион)» 24 мая 2016 № 110 (6978)
