Шрифт:
Рис. 24. Распределение результатов измерения диаметров 500 стальных стержней. Очевидно, что контроль н едостоверен. (НГД означает нижнюю границу допуска)
Еще про страх. Гистограмма на рис. 24 просто вопиет об ошибке. Она сообщает нам, что контролер исказил данные. С такой гистограммой можно столкнуться где угодно, практически каждый день. Измерения сконцентрированы как раз внутри допусков и сопровождаются разбросом в данных. Возможные причины для такого искажения очевидны:
1. Контролер пытается защитить тех, кто производит данную деталь.
2. Он не уверен в исправности своего инструмента – опасается, что может ошибочно забраковать деталь; что, если бы инструмент был в порядке, деталь была бы принята.
3. Он не уверен в том, что рабочий правильно пользуется инструментом, что, конечно же, связано с причиной № 2.
Рис. 25. Распределение измеренных значений. Нижняя граница допуска равна 6,2 тысячных дюйма, верхняя отсутствует
Еще один пример ошибочного контроля вследствие страха. На рисунке 25 показано распределение измеренных в процессе производства значений. Нижняя граница допуска равна 6,2 тысячных дюйма; верхняя граница отсутствует. Дефектных единиц не зарегистрировано. Обратите внимание на пик при 6,3 тысячных дюйма. Был ли брак? Никто и никогда не узнает об этом.
Никто не хочет приносить плохие вести.
Пики при значениях 6,5 и 7,0, возможно, возникли из-за округления данных.
Другой пример. Ежедневно в полдень в 13 регионах США сообщается показатель качества воздуха. Верхний предел равен 150 (мг загрязнений на м3). При превышении этого значения правительственные службы должны предпринимать шаги по обнаружению источника загрязнений. Причиной могут быть сложные погодные условия или дымовые трубы. О значении, равном 150, почти никогда не сообщается, а значения, превышающие 150, действительно редки. Встречаются концентрации, равные 149, 148, 147, 146. Люди боятся сообщать свои данные. Неудивительно: точность этих измерений равна 20.
И снова пример потерь из-за страха. Этот реальный диалог мне передала Кейт Маккеон.
Слесарь (своему мастеру): Этот подшипник (в воздуходувке) вот-вот полетит и при этом разрушит вал, если мы не предпримем что-либо немедленно.
Мастер: Эта партия отливок должна быть отправлена сегодня.
Он думает об объеме производства и поэтому говорит своему рабочему: «Мы не можем отвлечься на ремонт сейчас». Мастер из-за страха потерять место не мог защитить важные интересы компании. Его работу оценивают только по цифрам, а не по числу простоев, которых удалось избежать. Может ли кто-нибудь осудить его за то, как он делает свою работу?
Прежде чем они отправили партию, подшипник замер, как и предсказывал слесарь. Во время ремонта слесарь обнаружил, как и предполагал, значительное повреждение вала: все четыре дня, пока новый вал доставляли из Балтимора, станок бездействовал.
Требование статистической управляемости для метода контроля. Запись результата измерений, будь они визуальными, рассчитанными на бумаге или выполненными и зарегистрированными с помощью приборов, – это конечный продукт длинной цепочки операций над объектом измерения и операций с использованием приборов. Повторные измерения одного и того же изделия в течение некоторого периода времени должны показывать наличие состояния статистической управляемости для прибора и оператора, чтобы продемонстрировать правомочность применения этого метода измерений. Но только этих мер, конечно же, недостаточно. Уровень на карте размахов повторных измерений для каждого оператора не должен быть слишком велик, иначе точность/воспроизводимость метода окажется недостаточной для использования. Метод должен быть воспроизводимым внутри заданных границ для различных операторов (или для различных наблюдателей в случае визуального контроля).
Неважно, какую воспроизводимость, хорошую или плохую, демонстрирует метод измерений, если инструмент и наблюдатель совместно не показывают состояния статистической управляемости [58] . Это правило действует для даже для самого дорогого измерительного прибора.
Мнимый дефицит материала от поставщиков может возникать из-за различий методов измерений у продавца и покупателя. Какова, например, площадь шкуры? А как насчет рваных краев: как они повлияли бы на измерения площади шкуры, если бы вы ее продавали? А если бы вы ее покупали?
58
Сформулировано Уолтером Шухартом в книге Economic Control of Quality of Manufactured Product (Van Nostrand, 1931; Американское общество контроля качества, 1980; перепечатано Ceepress, Университет Джорджа Вашингтона, 1986), гл. 23; его же книга Statistical Method from the Viewpoint of Quality Control (Graduate School, Department of Agriculture, Washington, 1939; Dover, 1986), гл. 4. Превосходное изложение в книге Josehp Cameron, Measurement Assurance, NBSIR 77–1240 (Национальное бюро стандартов, Вашингтон), апрель 1977. См. также: Charles Bicking, «Precision in the routine performance of the standard tests», Standardization, январь 1979, с. 13. Заинтересованный читатель может глубже ознакомиться с вопросом по замечательной работе Churchill Eisenhart, «Realistic evaluation of the precision and accuracy of instrument calibration systems», представляющей собой главу в книге Precision Measurement and Calibration под редакцией Harry Ku, National Bureau of Standards Special Publications 300, Vol. 1 (Superintendent of Documents, Вашингтон, 1969). – Прим. авт.
Различия между инструментами для контроля. Обычно статистический анализ в течение нескольких недель помогает выявить, что:
1. Мало кто из рабочих понимает, в чем состоит их работа.
2. То же самое относится и к контролерам. Производственный рабочий и контролер не согласуют друг с другом, что приемлемо, а что нет. То, что хорошо вчера, оказывается плохо сегодня.
3. Электронное контрольное оборудование сбоит. Оно то принимает изделие, то бракует такое же, и наоборот.
4. Электронное контрольное оборудование различных видов не согласуется между собой.
5. Продавец и покупатель не пришли к соглашению: ничего удивительного, ведь оборудование, используемое покупателем, не находится в согласии с самим собой. У продавца те же проблемы. Никто о них не знает.