TRADYCYJNE TECHNIKI DOSKONALENIA JAKOŚCI

Transkrypt

Zarządzanie jakością
1
TRADYCYJNE TECHNIKI DOSKONALENIA JAKOŚCI
1. Stratyfikacja (formularz zbierania danych)
2. Arkusz sprawdzający (arkusz kontrolny)
Arkusz sprawdzający
Wydział.........WS3....ymbol wyrobu....KRA123.....
Data: ....16.11.2004................zmiana..1-2-3.......
Symbol kontrolera........KJ3.......................
Rodzaj wady
Jama
skurczowa
Zliczenia
IIIII IIIII I
Niedolew
Pęcherze
III
IIIII IIIII IIIII IIIII
II
IIIII IIIII IIIII
IIIII I
SUMA
Przypalenie
Złuszczenie
3
22
15
6
57
4. Diagram Ishikawy (przyczynowo-skutkowy)
Czło
Mas
Meto
500
100%
450
90%
400
80%
350
70%
PROBLEM
300
60%
250
50%
(SK
200
40%
150
30%
100
20%
50
10%
0
% strat
tys. zł
3. Analiza Pareto- Lorenza
Razem
11
Mat
Zarzą
Środo
0%
1
10
8
3
9
7
2
6
4
5
nr maszyny
Straty (tys. zł)
wartości skumulowane
udział procentowy strat
5. Wykres rozrzutu (korelacji, rozproszenia)
5. Histogram
Przykład histogramu
yi
50
40
Częstotliwość 30
danych
20
10
0
5
xi
C
UCL
CL
B
A
20
25
8. Diagram przebiegu procesu
B
C
15
Wartości danych
7. Karta kontrolna
A
10
LCL
Opracowała: dr inż. Anna Dobrowolska (09/10)
30
35
2
STRATYFIKACJA
Stratyfikacja jest techniką polegającą na zbieraniu danych dotyczących przedmiotu
dostawy, produkcji lub przebiegu procesu na specjalnie przygotowanych formularzach w celu
ich dalszego przetwarzania (np. analizy procesu, poszukiwania przyczyn problemów).
Zastosowanie techniki pozwala na łatwiejszą identyfikację źródła i przyczyn ewentualnych
błędów.
W procesie produkcyjnym zbierane informacje w formularzach mogą obejmować np.: nr
wydziału, nr partii, symbol materiału, symbol dostawcy, nr pracownika, nr kontrolera,
temperatura powietrza, czasie obróbki itp.
W procesie zaopatrzenia zbierane informacje w formularzach mogą dotyczyć, np.: symbol
dostawcy, numeru partii, daty przesyłki, sposobu kontroli, warunków środowiska (temperatura,
wilgotność), rodzaj transportu, itp.
Przykład arkusza zbierania informacji na potrzeby stratyfikacji
ARKUSZ PRZYJĘCIA
MATERIAŁU
Data.....................
Nr partii...............
Symbol materiału....................
Symbol dostawcy..................
Środek transportu....................
Sposób kontroli............................
Warunki środowiska :
− temperatura...................
− wilgotność ....................
W sytuacji, gdy zaistnieje problem, np. pojawią się uszkodzenia materiałów, można
wykorzystując informacje z formularzy, dokonać „rozwarstwienia” informacji (stratyfikacji) i
wskazać główne źródło problemu.
ARKUSZ SPRAWDZAJĄCY (ARKUSZ KONTROLNY)
Celem arkuszy kontrolnych (sprawdzających) jest wspomaganie pracowników w zapewnieniu
jakości w czasie wykonywania działań kontrolnych (sprawdzających).
Wyróżniamy zasadniczo trzy typy arkuszy kontrolnych:
- arkusz sprawdzający,
- arkusz pytań kontrolnych,
- graficzny arkusz sprawdzający.
3
Tabela. Przykład arkusza sprawdzającego
Arkusz sprawdzający
Wydział.........WS3..............Symbol wyrobu....KRA123........
Data: ....16.11.2004................zmiana..1-2-3........
Symbol kontrolera........KJ3.......................
Rodzaj wady
Zliczenia
Razem
Jama skurczowa
IIIII IIIII I
11
Niedolew
III
3
Pęcherze
IIIII IIIII IIIII IIIII II
22
Przypalenie
IIIII IIIII IIIII
15
Złuszczenie
IIIII I
6
SUMA
Graficzny arkusz sprawdzający
57
Tabela. Przykład arkusza w postaci listy pytań kontrolnych
Przygotowanie samochodu na wakacje
1.
Sprawdź części ważne ze względów bezpieczeństwa
Światło
2.
3.
(r )
Głębokość bieżnika opon
(
)
Zderzaki
(
)
Układ kierowniczy
(
)
Hamulce
(
)
Wnętrze
(
)
Szyba przednia
(
)
Światła
(
)
Płyn hamulcowy
(
)
Woda w akumulatorze
(
)
Płyn chłodzący
(
)
Płyn do wycieraczek
(
)
Zabezpieczenie przed mrozem
(
)
Paliwo
(
)
Ciśnienie w oponach
(
)
Mapy
(
)
Wyczyść samochód
Sprawdź, uzupełnij
Kasety muzyczne
(
)
Źródło: Dahlgaard J.J., Kristensen K., Kanji G.K., Podstawy zarządzania jakością,
Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2000.
4
ANALIZA PARETO –LORENZA
Jest to technika stosowana do identyfikacji i hierarchizacji problemów do rozwiązania.
Procedura:
Mamy problemy jakościowe wyrażone ilościowo (np. ilość błędów powstałej na każdej
maszynie, koszt błędów wytworzonych przez poszczególnych pracowników, koszty błędów
powstałych w różnych fazach przepływu materiałowego).
Krok 1. Uporządkowanie wartości problemów pod względem ważności
Krok 2. Wyliczenie procentowych wartości problemów
Krok 3. Wyliczenie wartości skumulowanych badanych problemów
Krok 4. Wyliczenie wartości procentowych z wartości skumulowanych
Krok 5. Sporządzenie wykresu słupkowego przedstawiającego na osi poziomej uporządkowane
problemy jakościowe, na osi pionowej wartości problemów (np. w zł, szt, godz.).
Krok 6. Na wykresie naniesienie z prawej strony dodatkowej osi przedstawiającej wartości
skumulowane problemów (0%-100%) oraz naniesienie punktów przedstawiających te
wartości skumulowane wartości nad każdym z problemów i połączenie ich w jedną
krzywą.
Istniejące odmiany analizy Pareto:
• Zasada 20: 80 - 20% przyczyn powoduje 80% skutków
• Zasada ABC :
⇒ grupa A - 20% przyczyn powoduje 80% skutków,
⇒ grupa B - 30% przyczyn powoduje 15% skutków,
⇒ grupa C – 50% przyczyn powoduje 5% skutków.
Przykład
W pewnym wydziale produkcyjnym zbadano wielkość strat powstałych w czasie rocznej
produkcji w odniesieniu do poszczególnych maszyn. Kształtowały się one następująco:
Numer
maszyny
1
2
3
4
5
Straty
[tys. Zł]
190
7
40
3
1
Numer
maszyny
6
7
8
9
10
Straty
6
15
53
30
155
Stosując metodę Pareto – Lorenza zbadać problem powstawania strat na tym wydziale i
zinterpretować wyniki.
5
Rozwiązanie
Kroki 1-4 procedury analizy Pareto najlepiej wykonać posługując się tabelą pomocniczą:
Numer
maszyny
Straty
(tys. zł)
Numer
maszyny
Uporządkowanie strat
Krok 1
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
190
7
40
3
1
6
15
53
30
155
1
10
8
3
9
7
2
6
4
5
190
155
53
40
30
15
7
6
3
1
500
Udział %
strat
Kumulacja
strat
% skumulowanych strat
Krok 2
38,0
31,0
10,6
8,0
6,0
3,0
1,4
1,2
0,6
0,2
100,0%
Krok 3
190
345
398
438
468
483
490
496
499
500
Krok 4
38,0
69,0
79,6
87,6
93,6
96,6
98,0
99,2
99,8
100,0
tys. zł
Sporządzanie wykresu Pareto-Lorenza - faza 1.
500
450
400
350
300
250
200
150
100
50
0
Straty (tys. zł)
1
10
8
3
9
7
nr maszyny
Wykres Pareto-Lorenza – faza 2.
2
6
4
5
6
500
450
400
tys. zł
350
300
250
200
150
100
50
0
1
10
8
3
9
7
2
6
4
5
nr maszyny
Straty (tys. zł)
500
100%
450
90%
400
80%
350
70%
300
60%
250
50%
200
40%
150
30%
100
20%
50
10%
0
% strat
tys. zł
Wykres Pareto-Lorenza – faza 3
0%
1
10
8
3
9
7
2
6
4
5
nr maszyny
Straty (tys. zł)
udział procentowy strat
Metoda 20:80
Zgodnie z tą metodą w prezentowanym przykładzie możemy podzielić maszyny na 2 grupy:
⇒
Pierwsza obejmuje maszyny nr 1, nr 10 i nr 8, które stanowią 30% ogółu maszyn i przynoszą ok.80% strat
jakościowych.
⇒
Do drugiej grupy weszłyby pozostałe maszyny, które stanowią 70% ogółu maszyn i przynoszą tylko 20%
strat jakościowych.
7
Metoda ABC
W prezentowanym przykładzie grupy ABC będą wyglądać następująco
⇒
Grupa A - maszyny nr 1, nr 10 i nr 8. Stanowią one 30 % ogółu maszyn przynoszących ok. 80%
błędów jakościowych.
⇒
Grupa B - maszyny nr 3 i nr 9. Stanowią one 20% ogółu maszyn przynoszących ok. 5% błędów
jakościowych.
⇒
Grupa C - pozostałe maszyny. Stanowią one aż 50% ogółu maszyn i przynoszą tylko ok. 5%
błędów jakościowych.
W wyjątkowych przypadkach podział może być przeprowadzony na większą liczbę grup, np. na 5
grup: ABCDE.
DIAGRAM ISHIKAWY
Diagram przyczynowo – skutkowy, Wykres przyczynowo-skutkowy,
Diagram rybiej ości, Diagram ryby
Diagram Ishikawy stosowany jest w celu ustalenia przyczyn pojawiających się problemów
jakościowych w przedsiębiorstwie.
Sporządzenie Diagramu Ishikawy wymaga pracy grupowej.
PROCEDURA
Krok 1: Narysuj długą, poziomą strzałkę na środku kartki, skierowaną do prawej strony.
Krok 2: Określ problem w formie zdania oznajmującego i zapisz go na kartce przy grocie strzałki.
Krok 3: Określ główne grupy przyczyn problemu. Poprowadź do strzałki głównej strzałki pomocnicze.
Na końcach każdej z nich zapisz jedną z głównych przyczyn.
Krok 4: Przeanalizuj każdą grupę przyczyn i sformułuj przyczyny szczegółowe mieszczące się w każdej
grupie. Poprowadź strzałki do strzałki pomocniczej. Na końcach każdej z nich zapisz jedną z
przyczyn szczegółowych (podprzyczynę).
Krok 5: Przeanalizuj każdą grupę pod przyczyn i sformułuj przyczyny szczegółowe mieszczące się w
każdej grupie.
Następne kroki: Przeprowadź analizę przyczyn zgodnie z krokiem 5 procedury aż do momentu, który
przyjmiesz przyczyny za wystarczająco szczegółowe.
Przyczyna 1
Ppdprzyczyna 11
Przyczyna 2
Przyczyna 3
Ppdprzy
czyna 13
Ppdprzyczyna 12
Przyczyna 4
PROBLEM
(SKUTEK)
Przyczyna n
8
Określenie głównych grup przyczyn problemu
⇒ Zasada 6M
Man
Mashin
Method
Material
Management
Milne
Człowiek
- Człowiek
- Maszyna
- Metoda
- Materiał
- Zarządzanie
- Środowisko
Maszyna
Metoda
PROBLEM
(SKUTEK)
Materiał
Zarządzanie
Środowisko
⇒ Ujęcie procesowe
Proces 1
Proces 2
Proces 3
PROBLEM
(SKUTEK)
Proces 4
...
Proces N
9
DIAGRAM ROZPROSZENIA
(Wykres rozproszenia, Diagram korelacji)
Służy do prostej analizy korelacji pomiędzy dwoma seriami danych:
i
.
Diagram pozwala na
1. wykrycie związku przyczynowo-skutkowego pomiędzy dwoma mierzalnymi cechami
(korelacja pozytywna, negatywna lub jej brak).
2. wykrycie par danych
większość pozostałych par.
, które odbiegają od korelacji wykazywanej przez
Procedura
3. Zestawić parami dane (x,y) z dwóch badanych zbiorów danych (wskazane, aby mieć ok. 30
par danych).
4. Oznaczyć osie x i y.
5. Znaleźć wartość minimalną i maksymalną dla x i y oraz wykorzystać je do wyskalowania
osi poziomej (x) i pionowej (y). Zaleca się aby obie miały równą długość.
6. Nanieść dane parami (x,y). Kiedy dwie pary danych mają te same wartości, narysować
współśrodkowe koła względem naniesionego punktu albo nanieść obok drugi punkt.
7. Zbadać kształt chmury punktów w celu wykrycia rodzaju i siły wzajemnej relacji.
Typy zależności
⇒ Zależność pozytywna
⇒
Zależność negatywna
yi
yi
xi
xi
⇒ Brak zależności
yi
⇒ Zależność pozorna
yi
xi
xi
10
HISTOGRAM
Histogram służy do wizualnej prezentacji rozmieszczenia bądź zróżnicowania danych.
Histogramy przedstawiane są w postaci prostokątnych słupków, odpowiadających poszczególnym
grupom danych. Histogramy są pomocne przy wstępnej analizie danych, ponieważ umożliwiają
opracowanie modelu rozkładu dla jakiejkolwiek zmiennej.
Procedura tworzenia histogramu
Krok 1. Zbierz dane do wykresu (co najmniej 30 jednostek) i policz całkowitą liczbę jednostek danych.
Krok 2. Określ rozpiętość danych do wykresu poprzez odjęcie najmniejszej wartości od największej.
Krok 3.Okreśł liczby słupków poprzez wyciągnięcie pierwiastka kwadratowego liczby jednostek danych
(z praktycznego punktu widzenia najlepiej, aby wynosiła ona od 6 do 12 słupków).
Krok 4. Określ wielkość każdego z przedziału poprzez podzielenie ogólnej rozpiętości danych określonej
w kroku 3, poprzez liczbę słupków.
Krok 5. Określ punkt środkowy poprzez odjęcie połowy wartości jednostki miary od najmniejszej danej.
Krok 6. Określ częstotliwość danych w każdym przedziale
Krok 7. Zaznacz poszczególne przedziały na osi poziomej wykresu.
Krok 8. Zaznacz częstości występowania na osi pionowej wykresu
Krok 9. Zaznacz na wykresie wysokość każdego ze słupków. Wszystkie słupki powinny mieć jednakową
szerokość, powinny do siebie przylegać.
Częstotliwość
30
25
20
15
10
5
0
a1
a2
a3
a4
a5
a6
a7
a8
Średni pomiar
Karta kontrolna
Karta kontrolna jest to narzędzie doskonalenia jakości stosowane w celu:
• diagnozy i oceny stabilności procesu,
• określenia, kiedy proces wymaga regulacji, a kiedy należy zostawić go bez zmian,
• potwierdzenia udoskonalenia procesu.
Rodzaje zakłóceń w procesie:
• zakłócenia specjalne
• zakłócenia losowe.
Budowa kart kontrolnych jest oparta na statystyce matematycznej. W kartach kontrolnych
wykorzystywane są dane robocze w celu ustalenia granic, w których, zgodnie z oczekiwaniami,
znajdują się wyniki przyszłych obserwacji, o ile na proces nie wpłyną wyznaczalne lub
specjalne przyczyny.
11
Procedura sporządzania karty kontrolnej
1.Wybrać cechy, które mają być badane przy użyciu karty kontrolnej.
2.Wybrać właściwy rodzaj karty kontrolnej.
3.Zdecydować o podgrupie (mały zbiór elementów, wewnątrz której zakłada się, że zmienne
występują wyłącznie przypadkowo), jej liczności i częstości pobierania próbek.
4.Zebrać i zapisać dane przynajmniej dla 20-25 podgrup lub skorzystać z uprzednio zapisanych
danych.
5.Obliczyć statystyki, które charakteryzują każdą wybraną podgrupę.
6.Obliczyć granice kontrolne w oparciu o statystyki z wybranych podgrup.
7.Zbudować kartę i nanieść statystyki danej podgrupy.
8.Zbadać statystyki dla punktów znajdujących się poza granicami kontrolnymi i dla wzorów
wskazujących na występowanie możliwych do wyznaczenia (specjalnych) przyczyn.
9.Zdecydować o przyszłym działaniu.
Budowa karty kontrolnej
Średnia wartość z pomiarów
UCL
CL (XŚr)
LCL
Kolejne pomiary (czas)
Najważniejszymi liniami na wykresie są:
•
Linia centralna (CL –ang. Control Limit) – przedstawia wartość średnią ze wszystkich
umieszczonych na karcie kontrolnej pomiarów,
•
Górna granica kontrolna (UCL- ang. Upper Control Limit)- linia wyznaczająca górne
wartości obserwowanych charakterystyk dla ustabilizowanego i poprawnie przebiegającego
procesu.
•
Dolna granica kontrolna (LCL- ang. Lower Control Limit) - linia wyznaczająca dolne
wartości obserwowanych charakterystyk dla ustabilizowanego i poprawnie przebiegającego
procesu.
12
DIAGRAM PRZEBIEGU PROCESU
Proces (wg normy PN- EN ISO 9000:2001)- zbiór działań wzajemnie powiązanych lub
wzajemnie oddziałujących, które przekształcają wejścia w wyjścia
Struktura procesu:
proces
podproces
czynności
zadania (6-8 zadań na czynność)
Procedura diagramu przebiegu procesu (wg PN-ISO 9004-4+AC1:1996)
1. Określić początek i koniec procesu.
2. Dokonać obserwacji całego procesu, od początku do końca.
3. Określić fazy w procesie (działanie, decyzje, dane wejściowe, dane wyjściowe).
4. Zbudować projekt karty przebiegu procesu w celu prezentacji procesu.
5. Dokonać przeglądu projektu karty procesu z ludźmi, których proces ten dotyczy.
6. Poprawić kartę przebiegu na podstawie tego przeglądu.
7. Zweryfikować kartę przebiegu względem rzeczywistego procesu.
Początek
8. Oznaczyć kartę przebiegu dla przyszłego odniesienia i wykorzystania.
Symbole stosowane w diagramie przebiegu
procesu
początek, koniec procesu
Otrzymanie
dokumentu
opis działania (czynności,
operacji)
Wprowadzenie
liczby kopii
problem decyzyjny
kierunek przebiegu działania
Rozpoczęcie
kopiowania
symbol przeniesienia
diagramu
Naprawa usterki
nie
Maszyna
OK?
tak
Kopie
oprawić?
Ponowne
rozpoczęcie
kopiowania
tak
Oprawienie
dokumentów
Telefonowanie po
odbiór
Koniec
nie
Literatura::
Hamrol A. , Mantura W., „Zarządzanie jakością. Teoria i praktyka”, PWN, Poznań 1999
Hamrol A., „Zarządzanie jakości a z przykładami”. PWN, Warszawa 2006, 2008
Bagiński J., „Zarządzanie jakością totalną (TQM)”, Bellona, Warszawa 1993
Jazon A., „Doskonalenie zarządzania jakością”, Bydgoszcz 2002
Łańcucki J., „ Podstawy kompleksowego zarządzania jakością TQM” , Poznań 2003.
Dahlgaard, K. Kristesen J.J, Kanji, G., „Podstawy zarządzania jakością”, PWN, Warszawa 2001
Wawak S., „ Zarządzanie jakością. Teoria i praktyka”, Wyd. Helion 2002.
13

TRADYCYJNE TECHNIKI DOSKONALENIA JAKOŚCI

Transkrypt

Podobne dokumenty

Spis treści Kazimierz Krzysztof Bloch Rozwój koncepcji zarządzania

Zarządzanie jakością usług

Zarządzanie Jakością i Technologią w Procesie Produkcji