Шрифт:
Эксперименты на смеси продуктов могут ухудшать шансы на улучшение. Рассмотрим три производственные линии, у которых одно выходное устройство. Я предпочитаю думать о трех рукавах, впадающих в реку (рис. 39). Конечный продукт представляет собой смесь. Если все три производственные линии находятся в статистически управляемом состоянии, тогда смесь в канале также будет статистически управляема, даже если средние значения для трех различных производственных линий будут значительно различаться.
Рис. 39. Продукция поступает из трех источников, все три находятся в статистически управляемом состоянии. Смесь из трех источников демонстрирует статистическую управляемость, но имеет широкий разброс значений
На деле, если материал с трех производственных линий тщательно перемешан, дисперсия смеси будет равна полной дисперсии между изделиями на всех трех производственных линиях. Студенты статистических курсов узнают формулу
где ^2 – это дисперсия между изделиями в смеси, b^2 – это дисперсия средних по трем производственным линиям и w^2 – это средняя дисперсия между изделиями внутри отдельных производственных линий.
Первым делом следовало бы уменьшить дисперсию из источника А. Отдельно следует попытаться вывести все три потока на один уровень.
Однако узнать, приводит смешивание к проблемам или нет, можно, лишь изучив каждый источник. Необходимо привести их к одному уровню, уменьшить вариации в каждом из них, особенно в тех, что демонстрируют большую вариабельность. Начните изучение с приведения каждого источника в состояние статистической управляемости.
Поиск «выше по течению» – мощный рычаг в решении проблем смесей компонентов (Уильям Шеркенбах).
Даже если работа группы демонстрирует состояние статистической управляемости, индивидуальные контрольные карты могут показать, что один или два и более людей из группы нуждаются в дополнительном обучении или переводе на другую работу.
Девять шлифовальных станков выполняют финишную обработку передних осей. Из всех деталей, получаемых от девяти станков, содержится в среднем 3 % дефектных изделий. Данные по индивидуальным станкам показали, что только станки № 2 и 3 производили дефектные изделия, они нуждались в точной настройке. Когда эти станки были тщательно налажены, выход дефектных изделий от всех девяти станков упал до нуля. Без данных, характеризующих по отдельности все девять станков, улучшение процесса было бы невозможно.
На рис. 20 приведены данные для совокупных результатов работы 11 сварщиков. Анализ работы каждого из 11 сварщиков показал, что сварщик № 6 производит больше дефектов, чем предусмотрено для него.
В примере с петлями чулочных изделий, приведенном профессором Дэвидом Чамберсом, совокупный выход 47 петельщиц находился в хорошем статистически управляемом состоянии с уровнем продукции низкого сорта и брака 4,8 %. Индивидуальные карты для каждой работницы показали, что некоторые из них производили брака больше, чем было предусмотрено (подробнее в следующей главе).
Примеры дорогостоящего непонимания [92]
Пример 1. Линия действий нанесена на карту на основе суждений, а не вычислений. Как мы узнали, пределы на контрольной карте говорят о том, чего ожидать от процесса, а не то, каким нам бы хотелось, чтоб он был. Предположим, что рабочий наносит на карту линию, показывающую долю дефектных изделий в день. Он чертит (например) линию на уровне 4 %, что, как ему представляется, будет разумной целью. Он показал мне точку, лежащую высоко над этой линией. Вот, сказал он, точка, вышедшая из управляемого состояния.
92
Я признателен Барбаре Кимбелл из Cutter Laboratories, Лос-Анджелес, за найденную ошибку в ряде книг. Я не привел эти книги в списке литературы в конце данной главы. – Прим. авт.
«Где ваши расчеты контрольных пределов?» – спросил я. «Мы не считаем; мы всего лишь наносим линию там, где, как мы думаем, она должна быть».
К сожалению, некоторые учебники вводят читателя в заблуждение, разрешая устанавливать контрольные пределы на основе допусков или иных требований. В одной книге советовали устанавливать контрольные пределы на основе рассмотрения оперативных характеристик плана выборочного контроля (здесь не рассматриваются). Все подобные заблуждения относительно контрольных пределов увеличивают затраты и не позволяют достигнуть качества.
Подобное размещение линий взамен расчета контрольных пределов ведет к зарегулированности или к недостаточной регулировке и увековечивает любые существующие проблемы. В качестве грустного комментария: люди выбрасывают построенные и интерпретируемые таким неверным образом карты со словами «здесь контроль качества не работает».
Неудивительно. Ведь они никогда его и не пробовали использовать.
Границы допусков никогда не следует показывать на контрольной карте.
В недавно вышедшей книге по статистическому контролю качества допущена аналогичная ошибка, где заявляется, что требования потребителя создают основу для вычисления контрольных пределов. Такие советы губительны для начинающего, они вводят его в заблуждение надолго.