<< Пред. стр.

стр. 38
(общее количество: 60)

ОГЛАВЛЕНИЕ

След. стр. >>

3. Если имеется сходство между некоторыми группами, их можно объединить
в одну большую группу. На этом этапе в процессе общей дискуссии согласо
вывается состав групп, некоторые идеи переформулируются, объединяются
или дифференцируются.
4.4. «Семь новых инструментов контроля качества» 353

На рис. 4.45 показан пример ДС показателей деятельности фирмы [46].




Рис. 4.45. Пример диаграммы сродства

4.4.3. Диаграмма взаимосвязей (ДВ)
ДВ предназначена для ранжирования родственных факторов (условий, причин,
показателей и др.) по силе связности между ними. Причинно следственная диаг
рамма (ПСД) (см. пункт 4.3.8) позволяет выявить факторы, влияющие на ка
кой либо параметр процесса, диаграмма сродства (ДС) (см. пункт 4.4.2) дает
возможность сгруппировать их по признаку внутренней общности. ДВ служит
инструментом выявления внутри каждой группы наиболее важных, приоритет
ных факторов. Выводы при этом делаются на основе экспертных оценок в про
цессе «мозгового штурма».
На рис. 4.46 показан пример ДВ [47], отражающей результаты анализа взаимо
связей причин высокого травматизма на производстве.
Глава 4. Методы и инструменты управления качеством
354




Рис. 4.46. Пример диаграммы взаимосвязей

Рекомендуется следующий порядок построения ДВ[47].
1. Запишите каждую проблему на отдельном самоклеящемся листке и прикре
пите листки по кругу на плакате.
2. Начните с верхнего листка и, двигаясь по часовой стрелке, задайте вопрос:
«Имеется ли между этими двумя событиями связь?» Если имеется, тогда
спросите: «Какое событие вызывает другое или является причиной возник
новения другого события?»
3. Нарисуйте стрелку между двумя событиями, показывая направление влияния.
4. После выявления взаимосвязей между всеми событиями подсчитайте число
стрелок, исходящих из каждого и входящих в каждое событие.
Событие с наибольшим числом исходящих стрелок является исходным (см. схе
му). Команда обычно выделяет два или три исходных события, которые она должна
обсудить, чтобы решить, на каком из них следует сконцентрировать усилия в первую
очередь. При этом учитываются различные факторы, например имеющиеся у орга
низации ограничения, ресурсы, опыт.
Как видно из рисунка, приведенного выше (см. рис. 4.46), основными причи
нами высокого травматизма, по мнению экспертов, являются отсутствие команд
ной работы и недостаточное обучение правильному и безопасному использова
нию оборудования.
Если между исследуемыми факторами можно рассчитать коэффициенты кор
реляции, ДВ может быть дополнена расчетом интегрированных сил, позволяющим
количественно оценить роль каждого фактора в данной системе [48]. Это увели
чивает достоверность результата решения задачи «о лидере». Нами был исполь
зован этот метод при анализе взаимосвязей между показателями точности цилин
дрических шестерен [49].

4.4.4. Древовидная диаграмма (ДД)
После определения с помощью диаграммы взаимосвязей (ДВ) наиболее важных
проблем, характеристик и т. п. с помощью ДД ищут методы решения этих про
блем, обеспечения характеристик продукции и т. п.
При поиске коренных причин возникновения проблемы используют метод
«почему — почему». Участники команды, которая занимается решением проблемы,
4.4. «Семь новых инструментов контроля качества» 355

задают вопрос: «Почему она возникла?» — и получают список причин первого
уровня. Затем вопрос «Почему?» адресуют каждой причине первого уровня и по
лучают список причин второго уровня и т. д. Взаимосвязи между проблемой (ха
рактеристикой и др.) и ее причинами различного уровня (методами обеспечения
и др.) изображают в виде многоступенчатой древовидной структуры. Принципи
альная схема такой диаграммы показана на рис. 4.47.




Рис. 4.47. Принцип построения древовидной диаграммы

При поиске причин какой либо проблемы вопросы «Почему?» можно задавать
очень долго и получить либо бесконечно большой список причин, либо выйти на
основные исходные причины, устранение которых позволит эффективно решить
проблему. В процессе «мозгового штурма» команда должна установить эти ко
ренные причины. Пример такой диаграммы при поиске причин, по которым по
требители получали поврежденную продукцию, показан на рис. 4.48 [50].
Используя метод «почему — почему», участники команды обнаружили 3 корен
ные причины: плохая система связи, малый бюджет и плохо обученный персонал.
При поиске средств обеспечения какой либо характеристики качества продук
ции, пожелания потребителя ДД должна позволить разложить эту характеристи
ку на основные составляющие, которые могут быть реализованы на практике.
На рис. 4.49 показана ДД, преобразующая неконкретное пожелание потребителя
в ряд технических свойств изделия, которые могут быть обеспечены при его кон
струировании и изготовлении.

4.4.5. Матричная диаграмма (МД)
МД позволяет наглядно представить взаимосвязи между различными факторами
и степень их тесноты. Это повышает эффективность решения различных задач, учи
тывающих такие взаимосвязи. В качестве факторов, подвергаемых анализу с помо
щью МД, могут быть: проблемы в области качества и причины их появления,
проблемы и способы их устранения, потребительские свойства продукции, их
инженерные характеристики (см. п. 4.1), свойства изделия и его комплектующих,
характеристики качества процесса и его элементы, характеристики эффективности
Глава 4. Методы и инструменты управления качеством
356




Рис. 4.48. Пример ДД при поиске истинных причин проблемы




Рис. 4.49. Древовидная диаграмма пожелания потребителя «легкость в обращении»,
которое относится к регулируемому гаечному ключу
4.4. «Семь новых инструментов контроля качества» 357

работы организации и элементы системы менеджмента качества и др. На рис. 4.50
показана матричная диаграмма (матрица связей) для компонентов факторов A и B.




Рис. 4.50. Матрица связей: а1, а2 … аi и b1, b2 … bi — компоненты исследуемых объектов
A и B, которые характеризуются различной теснотой связей

МД, показанная на рисунке (см. рис. 4.50), наиболее распространена. Она назы
вается L формой, представляет взаимосвязи между двумя группами факторов, ши
роко используется при структурировании функции качества (см. п. 4.1) и поэтому
имеет название таблицы качества. Информация о степени тесноты взаимосвязи
между различными факторами, представленная с помощью специальных симво
лов, позволяет с большей точностью выполнить моделирование этих взаимосвязей
и более эффективно управлять различными факторами и процессами.
Если необходимо проанализировать взаимосвязи между тремя группами факто
ров, следует использовать T карту (рис. 4.51, б). Для анализа взаимосвязей между
4 группами факторов предназначена X карта (рис. 4.51, в).
Т образная диаграмма позволяет рассмотреть взаимосвязи, например, между
дефектами продукции, их причинами и последствиями. Х образная МД позволяет
рассмотреть взаимосвязи, например, между дефектами продукции и группами
причин первого, второго и третьего уровней (см. пункт 4.4.4).
Метод матричных диаграмм, как и другие новые инструменты качества, обычно
реализуется командой, перед которой поставлена какая либо задача в области улуч
шения качества. Степень тесноты взаимосвязи между факторами оценивается либо
с помощью экспертных оценок, либо с помощью корреляционного анализа.

4.4.6. Стрелочная диаграмма (СД)
После предварительного анализа проблемы и способов ее решения, выполненного
с помощью методов, описанных в пунктах 4.4.2–4.4.5, составляется план работ по
решению проблемы, например по созданию продукта. План должен содержать все
этапы работ и информацию об их продолжительности. Для облегчения разработки и
контроля плана работ путем повышения его наглядности и используется СД. Стре
лочная диаграмма может иметь вид либо диаграммы Ганта, либо сетевого графа.
Глава 4. Методы и инструменты управления качеством
358




Рис. 4.51. Примеры различных матричных диаграмм связей.
Диаграммы, скомпонованные по размеру в виде L (a), Т (б) и Х карты (в)

На рис. 4.52 приведены порядок и сроки выполнения работ по возведению дома
«под ключ» в течение 12 месяцев, представленные в виде диаграммы Ганта. Сетевой
граф по выполнению той же самой задачи приведен на рис. 4.53. Цифры, стоящие
в узлах графа, соответствуют порядковому номеру операции, приведенной на преды
дущем рисунке (см. рис. 4.52). При этом конечная операция, соответствующая «ко
нечной инспекции и сдаче дома», на следующем изображении (см. рис. 4.53) разбита
на две операции: 11 — конечная инспекция и 12 — сдача дома. Цифры, стоящие под
стрелками сетевого графа, соответствуют продолжительности (в нашем случае —
4.4. «Семь новых инструментов контроля качества» 359

числу месяцев) выполнения операции, номер которой указан в узле графа, из ко
торого исходит стрелка.




Рис. 4.52. Планирование постройки дома в течение 12 месяцев по методу диаграммы Ганта [4]




Рис. 4.53. Сетевой граф выполнения постройки дома (см. рис. 4.52)

На сетевом графе с помощью стрелок наглядно показана последовательность
действий и влияние той или иной операции на ход выполнения последующих
операций, поэтому сетевой граф более удобен для контроля над ходом выполне
ния работ, чем диаграмма Ганта.
Глава 4. Методы и инструменты управления качеством
360

4.4.7. Диаграмма планирования осуществления процесса (PDPC)
Если стрелочная диаграмма (СД) применяется для планирования и контроля
сравнительно простых отработанных процессов, не имеющих альтернативных ва
риантов, то PDPC (Process Decision Program Chart — диаграмма планирования осу
ществления процесса) применяется для планирования, оценки сроков выполнения
сложных процессов в области научных исследований, производства новой продук
ции, решения задач менеджмента со многими неизвестными, когда необходимо
предусмотреть различные варианты решений, возможности корректировки про
граммы работ. В этом случае вначале составляют программу и, если на промежу
точных этапах ее реализации возникнут отклонения от намеченных пунктов,
сосредотачивают внимание на мероприятиях, приводящих процесс в соответствие
с программой. В тех случаях, когда в ходе выполнения программы складывается
непредвиденная ситуация, которую совершенно нельзя было учесть заранее, необ
ходимо составить новую программу, лишенную прежних недостатков.
В работах по корректировке процесса должны участвовать не только непосред
ственные исполнители, но и другие лица и подразделения, имеющие отношение
к этой области. Это позволяет не упустить время и добиться наибольшего эффек
та в реализации планов. На рис. 4.54 показан пример PDPC — часть диаграммы
планирования осуществления процесса получения заказа фирмой производите
лем у покупателя (компании Y).




Рис. 4.54. Диаграмма планирования осуществления процесса получения заказа [4]
4.4. «Семь новых инструментов контроля качества» 361

4.4.8. Анализ матричных данных (матрица приоритетов)
Данный метод наряду с диаграммой взаимосвязей (см. п. 4.4.3) и в определенной
степени матричной диаграммой (см. п. 4.4.5) предназначен для выделения факто
ров, имеющих приоритетное влияние на изучаемую проблему. Особенностью
данного метода является то, что поставленная задача решается путем многофактор
ного анализа большого числа опытных данных, часто косвенным образом харак
теризующих изучаемые взаимосвязи. Анализ взаимосвязей между этими дан
ными и изучаемыми факторами позволяет выделить наиболее важные факторы,
для которых затем устанавливаются взаимосвязи с выходными показателями
изучаемого явления (процесса).
Рассмотрим методику применения данного метода на примере анализа влия
ния различных факторов на процент брака при литье в оболочковые формы [15].
В качестве изучаемых факторов были приняты 9 характеристик литейных форм
и процесса их сборки. Вначале были измерены значения этих характеристик для
26 видов изделий. Полученные 234 результата были сведены в следующую таб
лицу (табл. 4.13). Затем для этих изделий был установлен процент брака при ли
тье. Корреляционный анализ значений факторов и процента брака в различных
изделиях позволил выделить из всех факторов составляющие первого и второго
порядка важности.
Таблица 4.13. Пример применения анализа матричных данных
Факторы Изделия
А-101 А-102 А-103 … А-126
х11 х12 х13 хl–26
1. Внешний диаметр …
х21 х22 х23 х2–26
2. Вес …
х31 х32 х33 х3–26
3. Площадь заглушки …
х41 х42 х43 х4–26

4. Расход материала на единицу
готовой продукции
х51 х52 х53 х5–26
5. Число штук на форму …
х61 х62 х6З х6–26
6. Число этапов сборки …
х71 х72 х73 х7–26
7. Вес на площадь заглушки …
х81 х82 х83 х8–26
8. Форма …
х91 х92 х93 х9–26
9. Диаметр трубки …

ПРИМЕЧАНИЕ ________________________________________________________
Хij — значение для i гo фактора изделия j го типа. Процент брака для каждого вида
изделий приводится отдельно.

К составляющим первого порядка важности относятся такие факторы, как вес,
площадь заглушки, отношение веса к площади заглушки, диаметр выводной труб
ки, а к составляющим второго порядка важности — расход материала на единицу
готовой продукции, форма.
Результаты анализа этих данных приведены на рис. 4.55. Разными по раз
меру черными кружками на рисунке показан процент брака для отдельных
видов изделий.
Глава 4. Методы и инструменты управления качеством
362

Из рисунка видно, что процент брака особенно высок для факторов первого
порядка важности (ось абсцисс), данные для которых оказались в области отри
цательных значений факторов (отрицательные значения факторы приобретают в
зависимости от вызванного ими процента брака). На рисунке процент брака для
j го изделия приведен по каждой оси независимо от значения факторов по другой
оси. Схем типа показанной на рисунке необходимо построить несколько, отдель
но для различных изученных факторов.




Рис. 4.55. Пример представления результатов анализа матричных данных «Оценка вклада
составляющих 9 факторов в брак литейных изделий»: 1 — составляющие первого порядка
важности; 2 — составляющие второго порядка важности; 3 — обозначения; 4 — процент брака

Еще один пример использования анализа матричных данных приведен в [4].
Данный метод требует знания математической статистики, применения вычис
лительной техники и поэтому используется реже остальных шести новых инст
рументов контроля качества, рассмотренных в пунктах 4.4.2–4.4.7.

4.5. Экспертные методы решения проблем качества
4.5.1. Понятие об экспертных методах. Области их применения
Экспертными называются методы, основанные на использовании суждений
экспертов. Эти методы применяются при отсутствии количественной оценки
изучаемого объекта. Это может быть вызвано недостаточной изученностью
объекта либо трудностями (невозможностью) получения такой оценки. Первая
ситуация характерна для новых или сложных объектов, например новых облас
тей науки и техники, сложных технических или комбинированных систем (чело
век — машина и др.). Вторая ситуация характерна при анализе реакций потреби
телей или производителей, проблем менеджмента и др.
Экспертные методы используются при решении проблем качества на всех эта
пах жизненного цикла продукции. Особенно часто их применяют при прогнозиро
вании потребностей, технического уровня и качества продукции, проектировании
и производстве продукции, оценке эффективности СМК и организации в целом,
4.5. Экспертные методы решения проблем качества 363

удовлетворенности потребителей, качества продукции (особенно показателей, не
поддающихся количественному измерению — эргономических, эстетических, пока
зателей безопасности и др.), разработке мероприятий по совершенствованию про
дукции, процессов, СМК и организации.
При решении различных задач используются одни и те же экспертные методы
и способы оценки их результатов. Рассмотрим основные особенности их приме
нения.

4.5.2. Методы экспертных оценок
Применяются две формы экспертных оценок: индивидуальная и коллективная.
Индивидуальные экспертные методы основаны на использовании мнений экс
пертов специалистов независимо друг от друга. Наиболее распространены два
метода такой оценки: интервью и аналитические экспертные оценки [51]. Основ
ными преимуществами рассматриваемых методов являются возможность макси
мального использования индивидуальных особенностей эксперта и незначитель
ность психологического давления, оказываемого на отдельного работника. Однако
эти методы мало пригодны для решения сложных комплексных задач из за огра
ниченности знаний одного специалиста эксперта.
Коллективные экспертные методы основываются на принципе выявления кол
лективного мнения экспертов по изучаемому вопросу. Наиболее распространен
ными коллективными методами экспертной оценки являются метод «мозговой
атаки» (метод коллективной генерации идей) и метод Дельфи. Применяются также
методы эвристического прогнозирования (МЭП), программного прогнозирова
ния, морфологического анализа, построения прогнозных сценариев, прогнозных
графов и «дерева целей», матричный метод [30, 51, 52, 53].
Основной особенностью метода «мозговой атаки» («мозгового штурма») яв
ляется запрет на критику выдвигаемых идей в процессе их коллективного обсуж
дения. Установлено, что процесс выдвижения новых идей не является независи
мым от процесса их оценки. Более того, чем меньше эти процессы взаимосвязаны,
тем более успешно происходит генерация идей. Хотя при этом могут появляться
как правильные, так и ложные идеи. Исследования эффективности «мозговых
атак», проведенных в университете Буффало (США), показали, что групповое
мышление производит на 70 % больше ценных новых идей, чем сумма индивиду
альных предложений [52]. Имеет место цепная реакция идей, когда каждая идея,
высказанная одним участником, вызывает новые идеи у других участников обсуж
дения. Таким образом, метод «мозговой атаки» активизирует творческий потенци
ал коллектива специалистов. Этому способствует также непринужденная обста
новка при обсуждении, состав группы (в нее входят люди творческие, способные
генерировать новые идеи), четкость формулировки цели и имеющихся трудностей
ее достижения. На каждом заседании продолжительностью 1–1,5 часа перед участ
никами (10–15 человек) целесообразно ставить достаточно узкую задачу, разбивая
сложную проблему на составные части. Недостатком метода может быть то, что
некоторые эксперты в процессе открытого обсуждения могут идти на компромисс.
Этого недостатка в значительной степени лишен метод Дельфи.
Метод Дельфи был разработан в 1962–1964 годах специалистами фирмы RAND
Corporation (США) О. Хеммером и Т. Гордоном. Особенностью метода является
Глава 4. Методы и инструменты управления качеством
364

то, что эксперты излагают свое мнение не в открытом обсуждении, а анонимно,
заполняя анкеты. Затем каждому эксперту сообщаются обобщенные результаты
анкетирования, и предлагается уточнить свое мнение и обосновать оценки, от
личные от мнения большинства. Эта процедура повторяется 3–4 раза. В резуль
тате происходит сужение диапазона оценок. Каждый эксперт получает возмож
ность более обоснованно, с учетом большего числа факторов и в определенной
степени не подпадая под влияние авторитетов, произвести оценку изучаемого
объекта. Недостатком этого метода является отсутствие учета влияния на экс
пертов составителей анкет.
Формирование экспертной группы — наиболее ответственный момент в орга
низации экспертизы. Поиск специалистов по данному вопросу может произво
диться по публикациям или путем опроса известных специалистов.
После бесед со специалистами, получения их согласия на участие в работе ко
манды следует выполнить количественную оценку качества экспертов. Методы
такой оценки подразделяют на группы: эвристические (оценка эксперта произво
дится им самим или другими экспертами); статистические (по данным обработки
суждений проверяемых экспертов); тестовые (по результатам испытаний психо
физиологических особенностей эксперта); документальные (по анкетным данным
эксперта, учитывающим количество публикаций и изобретений, участие в кон
ференциях, занимаемую должность, ученые степень и звание и т. п.); комбиниро
ванные (с помощью любой совокупности указанных методов).
Организация работы экспертов может быть программированной (ответы на
вопросы анкет) или непрограммированной (свободное изложение по заданной
теме), осуществляться в устной (интервью) либо в письменной форме. Вопросы
экспертных анкет могут быть открытыми (без вариантов ответов) и закрытыми
(с вариантами ответов), прямыми и косвенными. Косвенные вопросы использу
ют в тех случаях, когда требуется замаскировать цель экспертизы для увеличения
ее объективности.

4.5.3. Обработка результатов экспертизы
Методика обработки результатов экспертизы зависит от их характера и метода
экспертизы [51, 52, 54]. При статистической обработке количественных данных,
содержащихся в анкетах или отчетах экспертов, определяются статистические
характеристики экспертных оценок, их доверительные границы, степень согласо
ванности мнений экспертов.
Среднее значение прогнозируемой величины определяется по формуле:

, (4.6)

где Вi — значение прогнозируемой величины, данное i м экспертом; n — число
экспертов в группе.
Затем определяются дисперсия прогнозируемой величины:


(4.7)
365
4.5. Экспертные методы решения проблем качества

и приближенное значение доверительного интервала:

,

<< Пред. стр.

стр. 38
(общее количество: 60)

ОГЛАВЛЕНИЕ

След. стр. >>