Улучшение качества процессов

-Суммарная погрешности технологической системы ωΣ, которая и определяет ее вариабельность, равна ωΣ = ωу + ωс + ωж + ωи + ωт + Σ∆ф,

где ωу – погрешность установки обрабатываемого объекта,

ωс – погрешность статической настройки системы,

ωж – погрешность, вызванная упругими деформациями (жесткостью),

ωи – погрешность, связанная с износом режущего инструмента,

ωт        –          погрешность,             вызванная      температурными       деформациями системы,

Σ∆ф – суммарные погрешности формы объекта.

Именно эти погрешности (разбросы) надо уменьшить, чтобы снизить  вариабельность процесса.

Практическая погрешность  технологической системы определяется путем статистической  обработки  и измерения  большого  числа  значений  одного  и того же параметра  деталей путем построения гистограммы  и оценки ее основных показателей. На производстве в связи с большой  сложностью вычисления теоретического значения суммарной погрешности  ТС, выбирают, как правило, статистические методы ее определения. Для этого  используются семь простых методов  статистического  управления процессом.

Этап 8. Тематика проблем  на производстве.

В рассмотренном выше алгоритме  выбора проблемы  в качестве объекта  исследований выбрана  «технологическая система». Рассмотрим, для примера, процесс механообработки как  процесс возможного приложения творческого  мышления  для решения  проблем. Где и как искать эти проблемы,  которые ждут  решения   не  только  с  точки  зрения  интересов   членов  творческой команды,   а  как  громадный   резерв  сокращения   затрат  на  производство, снижение себестоимости продукции, повышения ее конкурентоспособности  за счет запасов по снижению цены, увеличения продаж.

В  процессах  металлообработки  сконцентрированы  целые  залежи факторов, которые можно исследовать  при борьбе с потерями. Прежде всего, сам технологический процесс (операционный или маршрутный), в котором целый  ряд показателей, определяющих качество процесса: технологическое оборудование (станок с ручным управлением, станок с программным управлением,  агрегатный  станок,  станок-полуавтомат,  обрабатывающий центр, гибкая производственная система, автоматическая линия и др.).

Не надо думать, что если линия автоматическая, то автоматически  нет и проблем. Нет станочника, но все остальные проблемы при  обработке те же, что и без оператора. Да и сама эксплуатация оборудования, направленная на максимальную долговечность  станка без потери эксплуатационных свойств – настоящая творческая проблема.

А сколько неприятностей  может возникнуть с точностью  обработки при неправильной схеме  установки заготовки на станке. Не зря на предприятии работают  вспомогательные  производства,  обеспечивающие  основные процессы громадной номенклатурой различных  приспособлений, стапелей, стендов  и др.

Одним из важнейших факторов при получении требуемой формы  и качества детали имеет материал, из которого она изготавливается. Каждый материал требует особого подхода с точки зрения выбора режущего инструмента, режимов резания, жесткости технологической системы. А изготовление самой заготовки для изготовления детали создает почти столько же проблем, сколько и при изготовлении самой детали.

Сколько проблем решается на производстве, чтобы определить величину припуска для обработки в конечные размеры? Сделаешь припуск меньше – не выдержишь точность получения показателей качества, сделаешь припуск больше  –  увеличивается  время  обработки  заготовки,  а  с  ним  –  расход режущего инструмента, амортизация оборудования, расход смазочно- охлаждающих жидкостей, оплата труда. С увеличением припуска снижается производительность обработки.

Изготовленные детали надо еще проверить на соответствие чертежу. Если это массовое производство, то проверка точности полученного параметра производится достаточно просто: проходные или непроходные калибры или скобы. А во многих случаях требуются более точные измерения величины параметра, так как допуски составляют десятки микрометров, а, иногда и отдельные микрометры.  Возможность ошибок измерений в процессе проверок и контроля – одна из серьезных проблем производства.

Сама структура технологического процесса, последовательность работ, наличие  контрольных точек, порядок транспортировки  и заготовок, и деталей, идентификация  изделий – все это возможные  проблемы. Можно рассмотреть также  возможность корректировки самого технологического процесса с целью  снижения  числа  операций  или  переходов.  Каждая  операция  должна  стать целью исследования. Творческие бригады  необходимо нацеливать на узкие места процесса.

Да и окружающая рабочее  место среда может быть причиной отклонений, если не учесть ее факторы и не принять меры по защите от их влияния. Например, станок стоит рядом с нагревательной системой для поддержания нужной температуры в цехе. Станина станка прогревается от источника тепла и начинает расширяться (или удлиняться), в результате чего изменяется точность установки заготовки или жесткость технологической системы. Проблема правильной расстановки в цехе оборудования отнюдь не второстепенная.

Наконец, дошли до главного виновника большинства проблем, связанных с качеством, – человека. Многочисленная статистика показывает, что человек– виновник подавляющего большинства несоответствий и брака, имеющих место  на  предприятии.  Совсем  не  обязательно,  что  виновник  ошибки  – рабочий. Ошибки совершают конструкторы, технологи, металлурги, контролеры,  метрологи,  но  чаще  всего  –  это  рабочие,  так  как  на  них приходится подавляющее число работ, связанных  с обеспечением качества (и при  изготовлении деталей, и при сборочных  операциях).

Таким образом, количество проблем  у творческой бригады достаточно, чтобы проявить свои творческие способности. Ведь от любого перечисленного выше фактора, связанного с оборудованием, приспособлением, оснасткой, материалом, технологией  можно допустить брак (или отклонение от документации),   а,  значит,   каждый   из   них   может   стать   проблемой   для творческой бригады.

Техпроцесс  – закон  для любого  работника  основного  производства,  но этот закон можно  подправлять, если в нем находятся  узкие места. Для этого идея, высказанная  коллективом, должна быть обсуждена  технологической службой, конструкторским  отделом, ведущим этот узел, с металлургом, с метрологом, с ОТК. Если они все  согласны, то выпускается листок изменений  в действующий техпроцесс. После  этого – предложение кружка становится законом для всех.

Естественно, прежде чем  предлагать новые идеи по совершенствованию  процессов, творческие бригады, скорее всего, займутся решением проблем, связанным с качеством на своем рабочем месте или на участке. Проблемы эти очевидны – это причины появления дефектов, как приводящих к браку, так и требующих доработки до полного соответствия документации.

Шесть сигм.

Шесть сигм (англ. six sigma) — концепция управления производством, разработанная в корпорации Motorola в 1980-е годы и популяризированная в середине 1990-х после того, как Джек Уэлч применил её как ключевую стратегию в General Electric. Суть концепции сводится к необходимости улучшения качества выходов каждого из процессов, минимизации дефектов и статистических отклонений в операционной деятельности. Концепция использует методы управления качеством, в том числе, статистические методы, требует использования измеримых целей и результатов, а также предполагает создание специальных рабочих групп на предприятии, осуществляющих проекты по устранению проблем и совершенствованию процессов («чёрные пояса», «зелёные пояса»).

Название происходит от статистического  понятия среднеквадратичного отклонения, обозначаемого греческой буквой σ. Зрелость производственного процесса в этой концепции описывается как σ-рейтинг отклонений, или процентом бездефектной продукции на выходе, так, процесс качеством 6σ на выходе даёт 99,99966 % выходов без дефектов, или не более более 3,4 дефектных выходов на 1 млн операций. Motorola установила в качестве цели достижение показателя качества 6σ для всех производственных процессов, и именно этот уровень и дал наименование концепции. Автор метода: Билл Смит (США), 1985 г.

Методика «шести сигм», как  и её предшественники, основывается на следующих принципах:

-Для успешного ведения бизнеса необходимо постоянно стремиться к установлению устойчивого и предсказуемого протекания процессов;

-Показатели (KPI), характеризующие протекание процессов производства и бизнес-процессов, должны быть измеряемыми, контролируемыми и улучшаемыми, а также отражать изменения в протекании процессов;

-Для достижения постоянного улучшения качества необходимо вовлечение персонала организации на всех уровнях, особенно высшего руководства.

Также указываются следующие  базовые принципы:

-Искренний интерес к клиенту.

Управление на основе данных и фактов;

-Ориентированность на процесс, управление процессом и совершенствование процесса;

-Проактивное (упреждающее) управление;

-Взаимодействие без границ (прозрачность внутрикорпоративных барьеров);

-Стремление к совершенству плюс снисходительность к неудачам;

При реализации проектов совершенствования  процессов часто используется последовательность этапов DMAIC (англ. define, measure, analyze, improve, control):

-Определение целей проекта и запросов потребителей (внутренних и внешних);

-Измерение процесса, чтобы определить текущее выполнение;

-Анализ и определение коренных причин дефектов;

-Улучшение процесса, сокращая дефекты;

-Контроль дальнейшего протекания процесса.

Истоки и применение

Концепция «шести сигм», изначально разработанная сотрудником корпорации Motorola Биллом Смитом, нашла широкое применение во многих отраслях промышленности, и даже в сфере услуг. Большое влияние на разработку концепции оказали такие методологии, как управление качеством, всеобщее управление качеством, теория бездефектности продукции, основанные на работах Шухарта, Деминга, Юрана (англ. Joseph M. Juran), Исикавы, Тагути.

Методика «шести сигм»  имеет несколько отличительных  черт от предыдущих методик управления качеством:

-Результаты каждого проекта должны быть измеряемыми и выражаться в количественном отношении;

-Высшее руководство в большей степени рассматривается как сильный и харизматичный лидер, на которого можно положиться;

-Создание специальной системы присвоения званий специалистам методики по аналогии с восточными единоборствами — «чемпион», «чёрный пояс», что ведёт к лучшему усвоению концепции среди работников;

-Принятие решений только на основе поддающейся проверке информации, без допущений и предположений.

«Шесть сигм» является зарегистрированным знаком обслуживания и торговой маркой компании Motorola. Среди других компаний, которые первыми начали применять концепцию и добились положительных результатов отмечаются Honeywell, General Electric. В конце 1990-х годов более 60 % организаций, входящих в список Fortune 500 начали в том или ином виде применять «шесть сигм».

В 2000-е годы широкое применение получило совместное применение концепций  «шести сигм» и бережливого производства (англ. lean six sigma).

В 2011 году Международная  организация по стандартизации выпустила  два стандарта серии 13053, посвящённых  методологии шести сигм: ISO 13053-1:2011 «Количественные методы в процессах улучшения. Шесть сигм. Часть 1: методология DMAIC» и ISO 13053-2:2011 «Количественные методы в процессах улучшения. Шесть сигм. Часть 2: инструменты и техники».

 Производства стремятся  получить процесс, описываемый  синим графиком, возможно красным,  но не жёлтым и не зелёным.

Кривая нормального распределения  является аппроксимацией модели «шести сигм». По оси абсцисс откладывают  значение среднеквадратического отклонения, обозначаемого σ, которое показывает расстояние от математического ожидания µ до точки перегиба кривой. Величина разброса значений кривой находится в прямой зависимости от значения среднеквадратического отклонения — σ. В нотации такого графика возникает следующее толкование: изделие, отвечающее требованиям, занимает на оси абсцисс положение в нуле, если оно лучше, чем требуется — правее нуля, хуже — левее. Бывают случаи, когда и отклонение в большую сторону — недостаток изделия. Чем больше во всём количестве выпущенных изделий точно удовлетворяющих требованиям, тем выше кривая в нуле.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Список литературы.

Адлер Ю.П., Шпер В.Л. Индексы  воспроизводимости процессов —  краткий обзор современного состояния // Вестник машиностроения. — 1994. —  № 7. — С. 39—45.

Афанасьева Н.В. Логистические  системы и российская реформа. —  СПб.: СПбУЭИФ, 1995. — 164 с.

Бабанский А.В. Системы непрерывного улучшения продуктов и процессов. — Минск: ИП «Экоперспектива», 1999. — 237 с.

Басовский Л.Е., Протасьев  В.Б. Управление качеством: Учебник. —  М.: Инфра-М, 2000. — 212 с.

Михайлова О.И. Введение в  логистику: Учебно-методическое пособие. — М.: Изд. дом «Дашков и К°», 1999. — 104 с.

Сергеев А.Г., Латышев М.Г. Сертификация: Учебное пособие. —  М.: Издательская корпорация «Логос», 2000. — 248 с.

Лидерство через качество. Процесс решения проблем. Руководство  для пользователя. - М.: Ксерокс, 1997. - 116 с.