Организация как система. Принципы построения устойчивого бизнеса Эдвардса Деминга

Как оказалось, процесс обрубки находился в статистически управляемом состоянии и был замечательно эффективен, т. е. его естественная изменчивость была существенно меньше, чем разность между границами допуска. Поэтому решение заключалось в том, чтобы просто установить среднее значение обрубки равным номинальному значению. В результате прутки не только больше не требовалось переделывать, но практически все производимые прутки оказались более близкими номинальному значению, чем любой из границ допуска. Уменьшение средних потерь Тагути было существенным, и трудности, возникавшие у потребителя прутков, моментально прекратились.

Как отмечалось выше, более подробно эти примеры будут рассмотрены вместе с некоторым более детальным математическим обсуждением и выводами по поводу использования функции потерь Тагути. Поэтому читатели-нематематики могут рассматривать следующую главу как необязательную для чтения.

Мы также должны отметить, что иногда мы встречаемся с ситуацией, где функция потерь получается односторонней, как это показано на рисунке 35. Это тот случай, встречающийся во многих системах обслуживания, где уровень ошибок – существенная характеристика качества. Другие примеры включают процент содержания примеси в химикатах и время, которое мы хотели бы сделать настолько коротким, насколько это возможно, например время простоя, время погрузки и т. д.[52]

Теперь – несколько последних замечаний по поводу использования границ допусков. Деминг признает, что допуски могли использоваться в прошлом, но отнюдь не сейчас и не впредь:

«Соответствие требованиям допусков – надежный путь к упадку».

Он также рассматривает вопрос достаточно серьезно, чтобы включить его в список препятствий к преобразованиям (также см. главу 3 данной книги). Попутно отметим, что между этим и следующим препятствием («заблуждение бездефектности») имеется тесная связь:

«Бездефектность и удовлетворение допускам (на входном и выходном контроле) не вполне достаточны».

Особая негативная сторона зависимости от допусков заключается в том, что, в отличие от использования функции потерь Тагути, допуски не задают нам никакого направления на пути к улучшению. Функция потерь Тагути – исключительно полезный подход при изучении и количественном рассмотрении годности, доброкачественности, точности любой характеристики качества или услуги; это подход, который соответствует новой экономической эпохе. В «Выходе из кризиса» функция потерь Тагути освещается весьма кратко, однако Деминг обещает, что этот вопрос получит значительно более широкое освещение в следующей книге.

В заключение расскажем историю о результатах зависимости компании от ее веры в допуски как в критерий качества. Одна компания решила производить копировальные машины. Были тщательно измерены все компоненты хорошо известной японской марки копировальной машины и установлены требования допусков. Было учтено наличие патентов, и компания была готова платить за их использование. Всего в машине оказалось 828 деталей. После разработки, занявшей 2,5 года, и затрат в 36 млн долл. все детали были изготовлены в соответствии с весьма узкими границами допусков и:

«Все было чудесно, за исключением того, что аппарат не делал копий. А вообще-то все было в полном порядке».

Глава 12 Функция потерь тагути: более подробное рассмотрение

График функции потерь Тагути, показанный на рисунке 34, – это парабола, вытянутая вдоль вертикальной оси и имеющая минимальное значение, равное нулю, в точке номинального значения показателя качества. Уравнение такой параболы имеет вид:

L(x) = c(x – x0)2,

где: х – измеряемое значение показателя качества; х0 – 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, рассмотренных в главе 11[53]. Конечно, это не означает, что такой ее вид – наилучший выбор в каждом конкретном случае ее применения. Отметим, например, тот факт, что вышеприведенная формула предполагает одинаковый уровень потерь при отклонениях от номинала в обе стороны (в конце предшествующей главы мы рассматривали конкретный случай, когда это предположение не выполняется). С другой стороны, хотя данная модель часто служит разумным приближением для показателя качества в пределах его допусков и на не слишком большом удалении от границ допуска, она, очевидно, не подходит для больших отклонений от номинального значения. Однако наши процессы не столь уж плохи, чтобы нам требовалось рассматривать такие значительные отклонения.