Подход Тагучи позволяет ранжироватьприоритеты в программе управления качеством

Количественно оценить улучшение качества

Японский ученый Г. Тагучи в 1960 г. высказал мысль, что качество не может более рассматриваться как мера соответствия требованиям проектной/конструкторской документации. Соблюдения качества в терминах границ допусков недостаточно. Необходимо постоянно стремиться к номиналу, к уменьшению разброса даже внутри границ, установленных проектом.

Г. Тагучи предложил, что удовлетворение требований допусков - отнюдь не достаточный критерий, чтобы судить о качестве. В конце концов, минимальными оказываются затраты на обслуживание продукта после его получения потребителем, т.е. минимизируются переделки, наладки и расходы по гарантийному обслуживанию. Управление, нацеленное лишь на достижение соответствия требованиям допусков, приводит в своим специфичным проблемам. Вместе с тем, нельзя не ометить, что допуски служили верную службу на протяжении многих лет: они позволяли производить предметы, которые были достаточно хороши в свою эпоху.

Разберем некоторые из проблем, которые могут возникнуть, если соответствие валов и отверстий не идеально. Если их сочленение соответствует более плотной посадке, в процессе работы машины возникнет избыточное трение. Для его преодоления потребуется большая мощность или расход топлива. При этом возможно возникновения локального перегрева, могущего привести к некоторым деформациям и плохой работе. Если посадка слишком свободная, то может происходить утечка смазки, которая может вызвать повреждение в других местах. Самое малое - замена смазки - может оказаться дорогостоящей процедурой как из-за стоимости самого смазывающего состава, так из-за необходимости более частой остановки машины для проведения техобслуживания. Слабая посадка может также привести к вибрациям, вызывающим шум, пульсирующие нагрузки, которые, весьма вероятно, приведут к уменьшению срока службы из-за отказов, вызванных напряжениями.

Очевидно необходим другой, качественно другой подход, который не требует искусственного определения годного и негодного, хорошего и плохого, дефектного и бездефектного. Такой подход, в свою очередь, предполагает, что существует наилучшее значение, и что любое отклонение от этого номинального значения вызывает некоторого вида потери или сложности в соответствии с типом зависимости, который был рассмотрен на примерах для диаметра валов и отверстий.

Функция потерь Тагучи как раз и предназначена для этого. Графически функция потерь Тагучи обычно представляется в форме:

Значение показателя качества откладывается на горизонтальной оси, а вертикальная ось показывает потери, или вред, или значимость, относящиеся к значениям показателей качества. Эти потери принимаются равными нулю, когда характеристика качества достигает своего номинального значения. Математический вид функции Тагучи представлен в заголовке графика, где x - измеряемое значение показателя качества; x0 - ее номинальное значение; L(x) - значение функции потерь Тагучи в точке х; с - коэффициент масштаба.

В 1960 г. японский ученый Тагути высказал мысль, что качество не может рассматриваться просто как мера соответствия требованиям про- ектной/конструкторской документации и недостаточно соблюдения качества в терминах границ допусков. Необходимо постоянно стремиться к уменьшению разброса даже внутри границ, установленных проектом.

Например, процессы в японских технологиях часто бывают отработаны до такой степени, что измеряемые характеристики качества занимают только половину, треть или даже одну пятую от интервала допуска.

Рассмотрим выгоды такого подхода. Во-первых, это улучшение репутации в глазах потребителя, что естественным образом создает тенденцию расширения спроса. Работа, проводимая таким образом, приводит к получению знаний, что позволяет улучшить другие процессы и операции.

Во-вторых, упрощение введения модификаций, улучшений, так как больше времени высвобождается для исследований и разработок и уменьшается количество времени, необходимого для запуска их результатов в дело, поскольку для этого гораздо более развиты технические возможности. В результате процессы протекают гладко. Даже если процесс выходит из статистически управляемого состояния и проблему нельзя решить быстро и просто, производство может осуществляться нормально, так как выход процесса, с большим запасом находящегося в границах допуска, не даст «выброса», близкого к границам допуска.

В-третъых, минимальными оказываются затраты на обслуживание продукта, полученного потребителем, т.е. минимизируются переделки, наладки и расходы по гарантийному обслуживанию.

Заметим, что допуски были не нужны во времена, предшествовавшие массовому производству, когда детали индивидуально обрабатывались так, чтобы они соответствовали друг другу. Но массовое производство исключило эту возможность. Почти единственным решением в данной ситуации было установление допуска от номинала, крайние значения которого задают границы нормы. Единицы продукции, параметры которых находятся внутри интервала, т.е. между границами допуска (в поле допуска), принимаются как приемлемые, а те, что не попадают в поле допуска, отбраковываются.

Рассмотрим некоторые проблемы, которые вызываются введением допусков, на достаточно простом примере производства валов и цилиндрических отверстий, к которым должны хорошо подходить эти валы - не слишком туго и не слишком свободно. Если их сочленение выполнено с более плотной посадкой, в процессе работы машины возникнет избыточное трение. Для его преодоления потребуется большая мощность или расход топлива. При этом возможно возникновение локального перегрева, который может привести к деформациям и плохой работе. Если посадка слишком свободная, то возможна утечка смазки, что может вызвать повреждения в других местах. Замена смазки может оказаться дорогостоящей процедурой как из-за стоимости самого смазывающего состава, так и из-за необходимости остановки машины для проведения техобслуживания. Слабая посадка может также привести к вибрациям, вызывающим шум, пульсирующие нагрузки, которые, весьма вероятно, приведут к уменьшению срока службы из-за отказов, вызванных напряжениями. В общем случае такие потери будут со временем увеличиваться, причем они будут возникать даже в том случае, если обе детали находятся внутри любым образом определенных границ допусков.

Очевидно, необходим качественно другой подход, который не требует искусственного определения годного и негодного, хорошего и плохого, дефектного и бездефектного, соответствующего и несоответствующего. Такой подход предполагает, что существует наилучшее (номинальное) значение и что любое отклонение от него вызывает потери или сложности, как в рассмотренных выше примерах.

Графически функция потерь Тагуги обычно представляется в форме, подобной показанной на рис. 5.6. Значение показателя качества откладывается на горизонтальной оси, а вертикальная ось показывает потери, или вред, или значимость, относящиеся к значениям показателей качества. Эти потери принимаются равными нулю, когда характеристика качества достигает номинального значения.

Рис.

Математически функция Тагути записывается в следующем виде:

где х - измеряемое значение показателя качества; х 0 - его номинальное значение; L(x ) - значение функции потерь Тагути в точке х; с - коэффициент масштаба (подбираемый в соответствии с используемой денежной единицей при измерении потерь).

Это наиболее естественная и простая математическая функция, пригодная для представления основных особенностей функции потерь Тагути. Так, эта формула предполагает одинаковый уровень потерь при отклонениях от номинала в обе стороны. Вместе с тем данная модель, очевидно, не подходит для больших отклонений от номинального значения. Однако если технологические процессы не столь плохи, чтобы требовалось рассматривать такие большие отклонения, параболический вид функции вполне подходит.

Преимущества функции потерь Тагути по сравнению с использованием системы допусков состоят в следующем. Во-первых, функция потерь Тагуги постоянно поддерживает в нашем сознании необходимость постоянных улучшений. Во-вторых, даже очень грубая оценка функции потерь дает полезную информацию для ранжирования приоритетов в программе улучшений. Последовательность приоритетов должна быть обоснована: наиболее актуальные задачи должны решаться в первую очередь, а другие, хотя и необходимые, могут немного подождать. Есть большой смысл в том, чтобы рассчитывать функцию потерь Тагути для выделенных процессов, с тем чтобы сконцентрироваться на тех из них, которые имеют наиболее крутую функцию потерь в диапазоне их обычных рабочих условий. В-третьих, использование функции потерь дает основу для количественных оценок значимости мероприятий по улучшению качества.

Контрольные вопросы

• 1. Дайте классификацию затрат на обеспечение качества.
• 2. Каков диапазон «цены» качества?
• 3. Как изменяется структура затрат на качество в результате внедрения системы TQM?
• 4. В чем состоят основные преимущества внедрения систем менеджмента качества?
• 5. Какова роль руководства предприятия во внедрении систем менеджмента качества?
• 6. Проанализируйте, какие элементы затрат на качество увеличиваются в результате внедрения TQM.
• 7. Опишите применимость функции потерь Тагути.
• 8. Каковы преимущества функции потерь Тагути по сравнению с использованием системы допусков?

При традиционном подходе к контролю качества предполагается, что контролируемый показатель, лежащий в пределах допуска, обеспечивает необходимое качество изделия. Тагути предложил учитывать потери качества, связанные не только с выходом значения показателя за пределы допуска, но и с отклонением этого показателя от номинального значения, даже если это отклонение оказывается в пределах допуска.

Г. Тагути предложил функцию потерь качества L(Х), по которой качественными считаются только такие показатели, значения которых полностью совпадают по величине с номинальными значениями этих показателей, а всякое отклонение от номинала сопряжено с той или иной потерей качества продукции (рис. 3.8):

L(Х) = k (Х – mо) 2

где mо – номинальное значение показателя (параметра) качества,

k – постоянный коэффициент, характеризующий денежный эквивалент,

Х – текущее значение показателя (параметра) качества.

При этом потери качества растут в квадратичной зависимости по мере отклонения истинных (измеренных) значений параметра от номинального и могут иметь место, как у изготовителя, так и у потребителя (заказчика) продукции.

Если известна величина потерь на границах допуска Т, то легко рассчитать значения постоянного коэффициента k. Если допустить, что допуск на параметр качества симметричен относительно номинала mо, а величина потерь на любой из границ допуска одинакова и равна Lо, то имеем

k = 4 Lо/ Т 2

Формула (3.1) соответствует экономическим потерям качества единичного измерения показателя качества в зависимости от его расположения в поле рассеяния относительно координаты номинального значения параметра mо.

Разрабатываемая продукция и процессы по Тагути должны обладать устойчивостью (робастностью) по отношению к возможным внешним воздействиям: необходимо установить такие сочетания параметров, при которых разброс относительно номинала минимален. Для обеспечения минимума функции потерь и создания робастного продукта могут быть использованы методы планирования эксперимента. Факторы, оказывающие влияние на показатель качества, можно разделить на управляемые и неуправляемые. показатель качества должен одинаково реагировать на управляемый сигнал и по возможности не реагировать на неуправляемый шум (случайные изменения температуры, влажности и т.д.)

Сам Г. Тагути сформулировал современные проблемы качества:

а) Необходимо оценивать тот ущерб, который некачественная продукция может причинить обществу. При этом учитывается ущерб от готовой продукции (отказы, травмы, аварии, невозможность выполнять свои функции и др.) и ущерб в процессе производства некачественной продукции (непроизводительные затраты времени, энергии, сил, т.д.).

б) Чтобы продукция фирмы была конкурентоспособной, необходимо постоянно повышать ее качество и снижать себестоимость. требования заказчика постоянно возрастают.

в) Основной целью программы повышения качества на фирме должно быть постоянное уменьшение расхождений между показателями качества изделия и характеристиками, заданными заказчиком.

г) Ущерб, который терпит заказчик из-за несоблюдения требований, пропорционален квадрату величины отклонения показателей качества, Это надо учитывать, устанавливая требования к качеству производственных процессов.

д) Качество и себестоимость готового изделия в основном определяются качеством проекта и технологии.

е) На этапах разработки изделия и испытаний его опытных образцов необходимо уменьшать отклонения характеристик изделия от заданного качества.

ж) Нужно выявлять зависимость эксплуатационных характеристик от других параметров изделия и технологического процесса и, используя установленную зависимость, проводить планирование эксперимента на основе статистических расчетов.

Стратегия «Шесть сигм»

Смит (инженер компании Моторола) обнаружил следующую закономерность: надо изготавливать продукцию без отклонений от документации, для чего требуется повысить стабильность и точность технологической системы. Вариабельность технологической системы является главным фактором отклонений отдельных значений параметра от требований технической документации. В качестве критерия оценки вариабельности технологической системы обычно применяется индекс воспроизводимости процесса Ср: Cр = Т / 6у, где Т – допуск на параметр, у – среднеквадратическое отклонение распределения. Ср находится в диапазоне от 1 до 1,33.

Стратегия «Шесть сигм» основана на том, что существует прямая корреляция между числом дефектов продукции и уровнем удовлетворенности потребителей. В концепции «Шесть сигм» общим показателем служит число дефектов на единицу продукции, допущенных на всех этапах ЖЦП.

В основе концепции «Шесть сигм» заложен постулат, что в установленном допуске Т на конкретный параметр А среднеквадратическое отклонение распределения у составляет 1/12 допуска. Это означает, что поле рассеяния значений параметра равно половине допуска. Очевидно, что чем больше сигм, тем менее вероятно, что будет допущен дефект, тем реже возникают отказы процесса, выше надежность продукта, ниже потребность в контроле и испытаниях, меньше незавершенного производства, ниже затраты и время производственного цикла и, как результат, – выше удовлетворенность потребителей.

Метод «Шесть сигм», в отличие от первоначальной концепции Ср =2, базируется на том, что удовлетворяющему данному критерию процессы допускают не более 3,4 дефектов на миллион изделий. в рамках метода «Шесть сигм» принимается, что центр распределения значений параметра не совпадает с координатой середины поля допуска, а может смещаться относительно него в ту или иную сторону на 1,5у (рис. 3.23). Т.е. в практических условиях создать технологическую систему с индексом воспроизводимости =2 одновременно с условием нулевого смещения середины поля рассеяния от середины поля допуска невозможно.

Философию применения можно свести к следующим принципам

Эффективное внедрение метода «Шесть сигм» возможно только при заинтересованности первого руководителя компании,

Этот метод нужен тебе, твоей компании и вашему потребителю,

Результат можно достигнуть, только работая в команде,

Необходимо все измерять и анализировать,

Любой процесс стоит денег.

Кому и что дает стратегия «Шесть сигм»:

Потребителям – обеспечивает более высокое качество и низкие цены,

Акционерам – дает возможность повысить доходы,

Поставщикам – дает возможность получить новые средства достижения успеха,

Сотрудникам – открывает более широкие возможности в работе и дает чувство гордости за выполняемую работу.

Достоинства:

1. Практически полное отсутствие дефектов, приводящих к браку продукции или ее доработке до товарного вида; снимает проблему потерь от несоответствующего качества и позволяет снизить себестоимость продукции и повысить ее конкурентоспособность.

2. Нулевая дефектность значительно поднимает рейтинг (имидж) компании в глазах потребителя и увеличивает привлекательность ее продукции.

3. Значительно снижаются потери качества (по Тагути) элементов продукции при условии отсутствия или небольших смещениях координаты центра поля допуска от центра поля рассеяния параметра.

4. Уменьшение почти в два раза поля рассеяния параметра по сравнению с традиционными методами обеспечения точности позволяет изготавливать детали высоких квалитетов точности

Недостатки метода «Шесть сигм»:

1. Внедрение метода «Шесть сигм» требует значительных затрат, как на обучение персонала, так и, главным образом, для приведения технологической системы по большому числу важнейших показателей качества к требуемой точности.

2. Потери качества (по Тагути) при изготовлении отдельной детали могут быть достаточно большими даже при малом поле рассеяния параметра, если середина поля допуска не совпадает с координатой номинального размера

3. Качество изделия зависит не столько от качества изготовления входящих в него деталей, сколько от качества замыкающего звена размерной цепи изделия. Особенно сложно обеспечить качество замыкающих звеньев малозвенных размерных цепей.

В целом при оценке метода «Шесть сигм» можно согласиться с тем, что ведущие мировые фирмы при внедрении этого метода делают акцент не столько на малое число дефектов на миллион возможностей, сколько на стратегию системного снижения вариабельности процессов.

Система Упорядочение и 5S

Система «Упорядочение» представляет собой систему наведения порядка, чистоты, укрепление дисциплины и создание безопасных условий труда с участием всего персонала.

Система «Упорядочение» базируется на принципах, представленных в таблице 2.1. Наибольшая сложность при внедрении системы заключается в том, что от понимания принципов необходимо перейти к их реализации, постоянному выполнению требований, правил и договоренностей, достигнутых в коллективе.

Таблица 2.1 – принципы системы «У»

Принцип	Содержание работы
1. Удаление ненужного	Все предметы в рамках компании и её подразделений разделяются на три категории: ненужные, не нужные срочно и нужные. а) Ненужные удаляются по определённым правилам б) Не нужные срочно располагаются на определённом удалении от рабочего места или хранятся централизованно в) Нужные сохраняются на рабочем месте За каждым работником закрепляются сферы его ответственности
2. Рациональное размещение предметов	По отношению к нужным предметам и предметам, не нужным срочно, вырабатываются и реализуются решения, которые обеспечивают: - быстроту, лёгкость и безопасность доступа к ним; - визуализацию способа хранения и контроля наличия, отсутствия или местонахождения нужного предмета; - свободу перемещения предметов и эстетичность производственной среды
3. Уборка, проверка, устранение неисправностей	Генеральная уборка помещений (при необходимости) Тщательная уборка и чистка оборудования, фиксация неисправностей Выявление источников загрязнений, труднодоступных и сложных (проблемных мест) Устранение неисправностей и выработка мер по их предотвращению Выработка и реализация мер по уборке труднодоступных мест, ликвидации источников проблем и загрязнений Выработка правил проведения уборки, чистки оборудования, смазки, проверки
4. Стандартизация правил	Фиксация в письменном виде правил удаления ненужного, рационального размещения предметов, уборки, смазки, проверки Максимальная визуализация представления правил (рисунки, схемы, пиктограммы, указатели, цветовое кодирование) Визуализация контроля нормального состояния и отклонений (в работе оборудования, уровне запасов и т.п.) Стандартизация и унификация всех обозначений (размер, цвет, изображение символов и т.п.) Рационализация носителей информации (материал, способ нанесения надписей, защитные покрытия), мест их размещения и крепления
5. Дисциплинированность и ответственность	Закрепление сфер ответственности каждого работника (объекты внимания и основные обязанности по их поддержанию в нормальном состоянии) Выработка у персонала правильных привычек, закрепление навыков соблюдения правил Применение эффективных методов контроля

Деятельность по наведению порядка, чистоты и укреплению дисциплины ориентирована в первую очередь на изменение поведения работников. Именно поэтому она не может быть реализована сразу (например, путём проведения генеральной уборки во всей организации).

Для успешного внедрения системы необходимо знать барьеры, препятствующие внедрению. Предлагаем ознакомиться со следующей информацией.

Многочисленная статистика по качеству отмечает, что дефектность продукции примерно на 85-90% вызвана человеческим фактором. Рассмотрим, какие причины, связанные с рабочим, могут оказать влияние на несоблюдение технической документации, вплоть до брака продукции. Среди них можно отметить: низкую квалификацию, малый стаж работы, плохое самочувствие, невнимательность при ознакомлении с чертежами, технологиями или инструкциями, некачественную подготовку рабочего места. Следует подчеркнуть, что причины брака могут быть связаны не только с человеком, но и с инструментом, технологическим оборудованием, оснасткой. Если докапываться до виновника дефекта, то в подавляющем большинстве это будет человек, который работает на предприятии или у поставщика.

Зачастую персонал просто не понимает своё руководство, либо не понимает или не знает инструкций, правил работы. Начальники и мастера зачастую лишены контакта с высшим руководством, а между первыми лицами и рабочими лежит целая пропасть, в результате в цехах царит апатия и безразличие. Люди живут в вакууме, не понимая ни стратегии предприятия, ни ценности своего труда.

Система «Упорядочение» преследует следующие цели:

а) в области качества:

– сокращение потерь от брака

–организация производственного процесса, обеспечивающего требуемый уровень качества

б) в области безопасности

– предотвращение утечек пара, газа, сжатого воздуха, масла, воды и др. веществ, включая вредные и опасные для здоровья

– сокращение аварий и неисправной работы оборудования

– улучшение санитарно-гигиенических условий

– устранение причин аварий, пожаров, несчастных случаев

– повышение дисциплинированности персонала в соблюдении правил и инструкций по охране труда

в) в области производительности

– сокращение ненужных запасов

– эффективное использование рабочих мест

– предотвращение потерь и поисков нужных предметов

– сокращение простоев из-за неисправности оборудования

– улучшение организации труда

– повышение ответственности персонала

– мотивирование коллектива на производительный труд

При внедрении системы «Упорядочение» требуются кардинальные изменения в первую очередь в корпоративной культуре, где работник – богатство предприятия, т.е. не работник, а сотрудник.

Система «У» - модернизированная 5 S с учётом принципов НОТ и практики улучшения качества. 5 S: сортировка, очистка, организация, стандартизация, самопроверка. Японские исследователи считают, что если менеджеры не могут реализовать 5S, то не смогут эффективно управлять.

1. Система «Упорядочение» является основой для реализации более сложных приемов и методов организации производства.

2. Наличие или отсутствие системы «Упорядочение» может служить важным источником информации для диагностики состояния производственной или организационной системы, как высшими менеджерами, так и деловыми партнерами.

3. Зачастую менеджеры не придают значения наведению элементарного порядка, уповая на то, что высокий уровень организации и производительности труда может быть достигнут только в условиях производства с современным техническим оснащением. Однако капитальный ремонт, реконструкция или даже полное техническое перевооружение производства или перевод офисного труда на информационные технологии не приносят результата, если при этом не сформированы новые навыки персонала, не изменилось его отношение к средствам труда и организации рабочей среды.

4.Система «Упорядочение» не только предусматривает воспитание высоко ответственного отношения человека к своей деятельности, но и целый комплекс мер, исключающих возможность случайной ошибки, а также достаточно простую и стройную систему профилактики, устраняющую возможность неожиданных и тяжелых сбоев в работе оборудования.

5. Система «Упорядочение» - это не только способ эффективного включения персонала в практику непрерывных усовершенствований, но и метод, способствующий радикальному изменению качества менеджмента на оперативном уровне.

6. Еще одной стороной системы «Упорядочение» является высокий уровень дисциплинированности персонала, который достигается при ее внедрении, а это, в свою очередь, позволяет гарантировать соблюдение всех правил охраны труда и промышленной безопасности.

Белгородский государственный технологический

университет им. В.Г. Шухова

УПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ ПРОДУКЦИИ

МЕТОДОМ ТАГУТИ

Известный японский статистик Гэнити Тагути, лауреат самых престижных наград в области качества (премия им. Деминга присуждалась ему 4 раза), изучал вопросы совершенствования промышленных процессов и продукции. Он развил идеи математической статистики, относящиеся, в частности, к статистическим методам планирования эксперимента и контроля качества.

Гэнити Тагути в свое время разработал собственную систему, сочетающую инженерные и статистические методы, нацеленную на быстрое повышение экономических показателей компании и качества продукции путем оптимизации конструкции изделий и процессов их изготовления. Эта методология, включающая и общую философию, и набор практических инструментов управления качеством, получила название "Методы Тагути".

Тагути не согласен с общепризнанным определением качества: "нахождение параметров изделий в установленных пределах". Такое определение позволяет считать, что два изделия мало отличаются друг от друга, если параметры одного находятся вблизи границы допуска, а параметры другого - немного выходят за эти границы. Тем не менее первое из них считается "хорошим", а второе - "плохим". В отличие от традиционного подхода, методы Тагути нацелены на обеспечение минимальных отклонений параметров изделий от заданных, при которых не происходит роста затрат, обусловленных качеством. Тагути предлагает оценивать качество величиной ущерба, наносимого обществу, с момента поставки продукции - чем меньше этот ущерб, тем выше качество. Основу его концепции обеспечения качества составляет теория потерь или ущерба от ненадлежащего качества.

Рис. 1 Допусковое мышление

Тагути доказал, что стоимость отклонения от целевого значения (номинала) возрастает по квадратичному закону по мере удаления от цели и предусматривает наличие потерь за пределами допуска (рис. 1).

Тагути предложил характеризовать производимые изделия устойчивостью технических характеристик и объединил стоимостные и качественные показатели в так называемую функцию потерь, по которой качественными считаются только такие изделия, показатели качества которых полностью совпадают с их номинальными значениями, а всякое отклонение от номинала сопряжено с той или иной потерей качества продукции. Функция одновременно учитывает потери, как со стороны потребителя, так и со стороны производителя.

Функция потерь имеет следующий вид:

, (1)

где

L - потери для общества (величина, учитывающая потери потребителя и производителя от бракованной продукции);

K - постоянная потерь, определяемая с учетом расходов производителя изделий; y -значение измеряемой функциональной характеристики;

m -номинальное значение соответствующей функциональной характеристики;

(y - m ) - отклонение от номинала.

Практическое применение функции потерь заключается в том, что она позволяет определить эффективность любого мероприятия, направленного на увеличение качества (рис. 2).

Рис. 2 Мышление через функцию потерь

Функция потерь качества является параболой с вершиной (потери равны нулю) в точке наилучшего значения (номинала), при удалении от номинала потери возрастают и на границе поля достигают своего максимального значения - потери от замены изделия.

Если производится продукция, соответствующая целевым значениям, это приводит к снижению затрат на качество, уменьшению возможных затрат, связанных с приемочными испытаниями, а также к снижению вероятности того, что в будущем компания утратит свою репутацию.

Важный аспект методологии Тагути состоит в том, что он не предполагает управлять каждым фактором, учитываемым в технологическом процессе или при изготовлении продукта. Идея состоит в том, чтобы влиять только на те факторы, которые способны привести к снижению затрат.

Словарь используемых терминов

ГЛОССАРИЙ

Синергия

Синергия - комбинированное воздействие факторов, характеризующееся тем, что их объединённое действие существенно превосходит эффект каждого отдельно взятого компонента и их простой суммы. Положение вещей, обычно передаваемое фразой «целое больше суммы его частей»: 1+1=2х, где х>1.

Эмерджентность

Эмерджентность (англ. emergence - возникновение, появление нового) в теории систем - наличие у какой-либо системы особых свойств, не присущих её подсистемам и блокам, а также сумме элементов, не связанных особыми системообразующими связями; несводимость свойств системы к сумме свойств её компонентов; синоним - «системный эффект».

Аддитивность

Аддитивность - свойство величин по отношению к сложению, состоящее в том, что значение величины, соответствующее целому объекту, равно сумме значений величин, соответствующих его частям, 1+1=2.

Неаддитивность

Неаддитивность - противоположность понятия аддитивности, отношение, при котором целое не определяется его частями, так что оно не может быть познано и объяснено на основе одного лишь знания о его частях (целое больше или меньше суммы его частей) 1+1=2х, где х > или < 1.

"Неспособность руководства понять взаимозависимость между компонентами системы в сочетании с управлением целями приносит большие потери. Усилия различных подразделений компании, выполняющих свою работу, не суммируются - они взаимозависимы. Одно подразделение в стремлении достичь своих целей может «убить» другое подразделение".

Эдвардс Деминг

Вариабельность

Вариабельность – изменчивость, разнообразие, разброс или мера отклонения от "оптимума". Само изменение называют вариацией или вариантом.

Статистическое мышление

Статистическое мышление – это основанный на теории вариабельности способ принятия решений о том, надо или не надо вмешиваться в процесс, и если надо, то на каком уровне.

"Во-первых, если выход процесса определяется влиянием особых причин, то его поведение меняется непредсказуемо и, таким образом, невозможно оценить результат изменений в конструкции, обучении, политике закупок комплектующих и т. д., которые могли бы быть введены менеджментом в этот процесс (или в систему, которая содержит этот процесс) с целью улучшения. Пока процесс находится в неуправляемом состоянии, никто не может предсказать его возможности.

Во-вторых, когда особые причины устранены, так что остаются только общие причины вариаций, тогда улучшения могут зависеть от управляющих воздействий. Поскольку в этом случае наблюдаемые вариации системы определяются тем, как и каким образом, процессы и система были спроектированы и построены, то только управляющий персонал, топ-менеджеры имеют полномочия для изменений системы и процессов.

Ну, и какая разница? И что нам это дает? Да все то, что отделяет успех от неудачи!

В-третьих, мы приходим к проблеме, если мы (на практике) не отличаем один тип изменчивости от другого и действуем без понимания, мы не только не улучшим дело - мы, несомненно, сделаем положение еще худшим. Ясно, что это так и будет, и останется загадкой для тех, кто не понимает природы изменчивости (вариаций)".

Генри Р. Нив

Разумная степень статистической управляемости

"Поскольку контрольные карты предназначены для обнаружения отсутствия статистической управляемости (предсказуемости - Григорьев С.), то постоянное присутствие процесса в пределах установленных границ можно считать показателем статистической управляемости. Если мы, подобно Шухарту, будем рассматривать состояние статистической управляемости как некий идеал, к которому на практике можно лишь приблизиться, то перед нами неминуемо возникнет вопрос о критерии, позволяющем оценить, насколько наш процесс близок к этому идеалу.

Применительно к картам средних значений и размахов процесса, который описывается с помощью подгрупп, состоящих из четырех элементов, Шухарт предложил такой критерий минимальной управляемости: если по меньшей мере 25 последовательных подгрупп не показывают признаков отсутствия статистической управляемости, то такой процесс считается обладающим разумной степенью управляемости.

В своем следующем предложении Шухарт интерпретирует этот минимальный критерий в терминах полного числа присутствующих наблюдений, таким образом, его можно адаптировать так: когда по крайней мере 100 последовательных наблюдений не выявляют потери управляемости, о процессе можно сказать, что он обнаруживает разумную степень статистической управляемости.

Предлагая критерий минимальной управляемости, Шухарт подчеркивал, что существует принципиальная разница между отсутствием признаков неуправляемости и выводом, что процесс находится в состоянии статистической управляемости. Отсутствие признаков неуправляемости может объясняться особенностями описываемого картой временного интервала.

Особые причины могут приходить и уходить, и сравнительно небольшие промежутки времени наблюдений могут не выявить точек, выходящих за пределы контрольных границ. Однако чем больше накапливается наблюдений, не выявляющих присутствия каких бы то ни было особых причин, тем больше уверенности, что процесс находится в состоянии статистической управляемости. Шухарт также замечал, что практически уверенным в управляемости процесса можно быть, когда не 100, а 1000 последовательных измерений не обнаруживают отсутствия управляемости".

Дональд Уилер

"Явление следует называть управляемым тогда, когда, используя прошлый опыт, мы можем предсказать, по крайней мере в некоторых пределах, каких его вариаций можно ожидать в будущем".

«Экономический контроль качества производимой продукции»
(Economic Control of Quality of Manufactured Product)

Вирусная теория менеджмента

Майрон Трайбус в статье "Вирусная теория менеджмента" проводит аналогию с медициной XIX (19) века и управлением XX (20) века для того, чтобы проиллюстрировать, почему общество придерживается доминирующих парадигм и сопротивляется их изменению, целью которого является улучшение нашей жизни.

14 пунктов программы доктора Э. Деминга для менеджмента. Политика в области качества

“Не пытайтесь оспорить выводы Деминга. Изучите теорию, потому что если теория не вызывает возражений, а логика, ведущая от теории к выводам, верна, то как могут быть неверны выводы?”

Доктор Генри Р. Нив, английский статистик, ученик и помощник
Э. Деминга

Научный подход

Научный подход – научный подход призывает нас к принятию решений и формированию политики на основе доброкачественной информации, как количественной, так и качественной, а не только на основе самоощущений или сиюминутных соображений. Он часто включает в себя анализ информации с помощью статистических методов (Статистическое управление процессами, Statistical Process Control, SPC), однако предполагает также знание и понимание ограничений этих методов, в особенности осознание критической важности явлений, которые нельзя описать численно. Деминг часто цитирует Ллойда Нельсона, руководителя отдела статистических методов в Nashua Corporation:

"Наиболее важные факторы, нужные для управления любой организацией, как правило, неизвестны и количественно неопределимы".

Доктор Ллойд Нельсон,
директор по статистическим методам в Nashua Corporation

Ненаучность

Важным признаком ненаучности, является отсутствие предсказательной силы.

"Теория познания учит нас, что любое утверждение несет в себе знания тогда, когда оно способно предсказать будущие результаты и соответствует прошлому опыту без каких-либо исключений".

Эдвардс Деминг

Ошибка первого рода (зарегулированность)

Ошибка первого рода (зарегулированность) – интерпретация общих причин вариаций как особых, и как следствие реакция на любое событие, выходящее за рамки границ допусков или при не достижении поставленной цели, в виде внешнего воздействия (вмешательства в работу системы), вносящего еще большую вариабельность.

Ошибка второго рода (недостаточное управление процессом)

Ошибка второго рода (недостаточное управление процессом) – суждения о потенциальных возможностях процесса, находящегося в статистически неуправляемом (неподконтрольном) состоянии, ибо такие суждения можно применить лишь к процессам с доминированием общих причин вариаций, т.е. находящихся в статистически управляемом состоянии. Не принятие мер к устранению особых причин, если вызванные ими вариации умещаются в границы допусков.

"Обе ошибки обходятся весьма дорого! Всякий может установить для себя безупречное правило никогда не совершать ошибку 1-го рода.

Это просто: всего-навсего нужно во всех случаях связывать вариацию с общими причинами. Однако при этом максимизируются потери от совершения ошибки 2-го рода. И наоборот, зарекаясь от совершения ошибки 2-го рода путем объяснения любой вариации особыми причинами, мы увеличиваем потери от ошибки 1-го рода.

Было бы здорово никогда не совершать ошибок ни первого, ни второго рода, но, к сожалению, это невозможно. Шухарт установил совершенно другую цель: не бояться совершать ошибки обоих видов, но регулировать частоту этих ошибок таким образом, чтобы минимизировать экономические потери от обеих. В итоге он создал инструмент - контрольную карту с границами на уровне З-х сигма. С тех пор его контрольная карта позволяет получать поразительные результаты в самых разных прикладных областях. Она действительно работает!

Статистической управляемости можно достичь, охотясь на каждую особую причину и идентифицируя ее всякий раз, когда некоторая точка выходит за контрольные пределы, и принимая соответствующие меры".

Эдвардс Деминг

Функция потерь качества Тагути

Японский ученый Генити Тагути предложил новый подход к оценке качества изготовления продукции. Традиционное представление о качестве продукции заключается в том, что все изготовленные изделия являются в равной степени качественными, если их показатели (или параметры) качества соответствуют требованиям технической документации, в которой определен допуск на эти показатели (параметры). Другими словами - внутри зоны допуска потери качества равны нулю. Если же показатели качества выходят за границы допуска (LSL) и (USL), то потери качества объявляются неприемлемыми. Такую функцию потерь качества (см. рисунок ниже, ломаная прямая) Тагути назвал «разрывной порогообразной функцией».

"Из функции Тагути с очевидностью следует, что удовлетворение требований допусков - отнюдь не достаточный критерий, чтобы судить о качестве. Попытка поступать таким образом, находится в явном противоречии с настоятельным требованием постоянных улучшений, одним из фундаментальных в философии Деминга. И действительно, последний из подходов характерен постоянным поиском в направлении улучшения качества, в то время как первый не дает никакого стимула работать лучше, коль скоро требования допусков уже удовлетворены.

Напротив, основополагающая этика некоторых известных подходов к качеству, включая методики оценки затрат на качество, имеет тенденцию «смазывать» дальнейшие усилия по улучшению на том основании, что, если запросы потребителя были удовлетворены, дальнейшие затраты времени, усилий и средств на этот конкретный процесс неоправданны".

Генри Р. Нив

"Использование допусков (спецификаций, ТЗ, ТУ) - не ошибка. Просто этого недостаточно".

Эдвардс Деминг

"Концепция доктора Тагути, основанная на анализе функции потерь, неизбежно ведет к новому определению понятия качества мирового класса: точно в соответствии с целью при минимальной дисперсии! Первое требование - «точно в соответствии с целью» - означает, что среднее процесса установлено таким образом, что оно настолько близко к цели (номиналу), насколько возможно. Второе требование - «минимальная дисперсия» - означает, что процесс должен обладать разумной степенью статистической управляемости.

Невыполнение принципа «в соответствии с целью при минимальной дисперсии» неминуемо повлечет существенный рост средних потерь на единицу продукции. Эти потери могут быть очень серьезными, но всегда ненужными.

«Соответствие допускам», «нуль дефектов», «качество шести сигм», «затраты на качество» и все другие лекарства, основанные на допусках, просто не могут удовлетворить этому принципу. Концепция «точной настройки на цель с минимальной дисперсией» определяет качество мирового класса на протяжении последних тридцати лет! И чем быстрее вы сделаете этот принцип главным законом своей жизни, тем быстрее станете конкурентоспособным!"

Дональд Уилер

Применение подхода к качеству вытекающего из функции Тагути следует принять в системе управления с использованием любых других показателей качества с границами «от» и «до», например, сроки поставки по договору и др.

Business Intelligence

Термин впервые появился в 1958 году в статье исследователя из IBM Ханса Питера Луна (англ. Hans Peter Luhn). Он определил этот термин как: «Возможность понимания связей между представленными фактами.»

BI в сегодняшнем понимании эволюционировал из систем для принятия решений, которые появились в начале 1960-х и разрабатывались в середине 1980-х.

В 1989 году Говард Дреснер (позже аналитик Gartner ) определил Business Intelligence как общий термин, описывающий «концепции и методы для улучшения принятия бизнес-решений с использованием систем на основе бизнес-данных».

Генити Тагути (Genichi Taguchi)

Генити Тагути (Genichi Taguchi, род. в 1924 г.) – известный во второй половине 20-го века японский специалист в области статистики. Он развивает идеи математической статистики, относящиеся, в частности, к статистическим методам планирования эксперимента и контроля качества. Тагути впервые соединил математической зависимостью экономические затраты и качество, введя понятие функции потерь качества . Он первым показал, что потери качества имеют место и в поле допуска. На наш взгляд, невнимание к методам Тагути – одна из причин серьезного отставания российских предприятий в области совершенствования качества процессов и продукции.

Питер Шолтес (Peter Scholtes)

Питер Шолтес (Peter Scholtes, 1938-2009), один из наиболее известных на Западе консультантов и просветитель в области методов управления на основе качества, развивающий идеи д-ра Деминга.

Читайте главу: Метод "управления по целям" - что не так? из книги Питера Шолтеса "Настольная книга команды".

Дональд Уилер (Donald J. Wheeler)

Дональд Уилер (Donald J. Wheeler) - статистик-консультант, которому посчастливилось работать с Дэвидом Чамберсом в период с 1970 по 1989 г.

Начиная с 1971 г. Уилер преподавал статистическое управление процессами, сначала - студентам университета штата Теннесси, затем - менеджерам промышленных предприятий многих стран мира.

С середины 1970-х годов он активно работал как консультант.

В 1974 г. Уилер впервые прослушал курс лекций доктора Деминга и остался его студентом навсегда.

Начиная с 1981 г. он иногда помогал Демингу проводить его четырехдневные семинары. Его собственная философия улучшения процессов твердо покоится на философии Деминга. Дональд Уилер - автор и соавтор шести книг и более чем 60 статей. Ему довелось поработать с самыми разными промышленными предприятиями мира. Он читает лекции как в США, так и за их пределами.

Дональд Уилер получил степень бакалавра по физике и математике в университете штата Техас, в Остине, а в Южном методистском университете - степени магистра наук и доктора философии.

С 1970 по 1982 г. он преподавал на факультете статистики университета штата Теннесси. В 1982 году Уилер оставил преподавательскую деятельность и сосредоточился на консалтинге в промышленности и других сферах. В настоящее время Дональд Уилер живет в г. Ноксвилле, штат Теннесси.

Дэвид Чамберс (David S. Chambers)

Дэвид Чамберс (David S. Chambers, 1917-1989) - близкий друг и коллега доктора Уильяма Эдвардса Деминга, всемирно известный консультант и преподаватель статистического управления процессами.

Он был членом, президентом и председателем правления Американского общества контроля качества (ASQC), лауреатом премии Юджина Гранта, академиком Международной академии качества. Список его коллег и бывших студентов вполне мог бы служить справочником «Кто есть кто?» в области контроля качества.

Дэвид Чамберс родился в техасском городе Кларксвилле. Степени бакалавра и магистра были им получены в Техасском университете, в котором он преподавал с 1941 по 1947 г., пока не стал доцентом статистики Университета штата Теннесси. Здесь он проработал профессором статистики с 1958 по 1981 г., после чего вышел в отставку, что позволило ему сосредоточиться на преподавательской деятельности. По словам доктора Деминга, потеря такого человека невосполнима.

Уолтер Эндрю Шухарт (Walter A Shewhart)

Уолтер Эндрю Шухарт (Walter A Shewhart, 1891-1967), родился в Нью Кэнтоне, шт. Иллинойс в 1891 году.

Окончил Университет Иллинойса. Позднее получил докторскую степень по физике в Калифорнийском Университете (1917).

В 1931 году Шухарт опубликовал отчёт об использовании контрольных карт и первую книгу «Экономическое управление качеством промышленной продукции». Особой датой в биографии профессора Рютгерского Университета Шухарта стал 1939 год. Тогда издали его вторую книгу «Статистический метод с точки зрения контроля качества». В конце десятилетия Шухарт обобщил результаты работ по статистическому методу контроля качества производственно-технологических процессов и обеспечения на этой основе качества изготавливаемой продукции.

Первый учитель и старший друг Э. Деминга.

Майрон Трайбус (Myron Tribus)

Майрон Трайбус (Myron Tribus), директор Exergy, делит свое время между Exergy Corporation, компанией, которая внедряет новые подходы к выработке электроэнергии, и работой в качестве консультанта по управлению качеством.

Имея тридцатилетний опыт работы учителем, он также служит помощником секретаря по науке и технике в Департаменте торговли США.

Он был первым вице-президентом в Xerox Corporation и директором Центра повышения квалификации инженеров. Майрон Трайбус является последователем доктора Э.Деминга.

Генри Нив (Henry R. Neave)

Генри Нив (Henry R. Neave). Доктор Генри Нив познакомился с Э. Демингом в середине 1980-х гг. и сразу стал его близким другом. С тех пор он постоянно помогал Демингу в проведении его четырехдневных семинаров в Европе, а также в других семинарах, конференциях и мероприятиях, проводимых по обе стороны Атлантики.

Именно Деминг воодушевил Нива как признанного специалиста в философии Деминга взяться за книгу "Пространство доктора Деминга: Принципы построения устойчивого бизнеса".

Сам Э. Деминг написал к этой книге предисловие.

Изучение теории менеджмента Э. Деминга лучше начинать именно с этой книги.

В 1987 г. именно по инициативе доктора Нива была организована Британская ассоциация Деминга, в которой Нив сейчас занимает должность директора по образованию. Многие годы доктор Нив преподавал статистику в Университете Ноттингема в Англии. С 1996 г. он - штатный преподаватель менеджмента на кафедре качества в Университете Трент в Ноттингеме.

Алфи Кон (Alfie Kohn)

Алфи Кон (Alfie Kohn), широко известный во всем мире социальный психолог.

Смотрите на нашем сайте материалы, подготовленные с использованием работ Алфи Кона в разделах:

• Система мотивации персонала .
• Ошибочная привлекательность конкуренции .