Свод знаний по управлению бизнес-процессами: BPM CBOK 3.0

• Карты индивидуальных значений и медианных скользящих размахов.

• Карты скользящих средних и скользящих размахов (MAMR).

• C-карты.

• U-карты.

• Z-карты.

Продемонстрируем на примере, как карта XmR (табл. 6.13) работает с непрерывным потоком данных и как ее можно использовать для исследования вариаций процесса. Нефтяная скважина производит сырую нефть круглый год (24 часа в сутки, 7 дней в неделю, 365 дней в году). Каждый день дежурный супервайзер регистрирует дневную добычу нефти по каждой скважине. Как мы можем удостовериться, что процесс стабилен и продолжается непрерывно? Эффективность процесса может быть количественно измерена через свойства продукта, производимого процессом, таким образом, контрольная карта может отразить значения атрибутов процесса, которые изучались в течение определенного периода времени.

Если:

То:

CL = 60,7

avg(mR) = 7,8

UCL = 81,5

LCL = 40,0

Поместим данные на диаграмму (рис. 6.6).

Для выявления необычного поведения процесса можно использовать как минимум 4 эффективных критерия (рис. 6.7).

Тест 1. Единичная точка выходит за пределы трех сигм от средней линии.

Тест 2. Минимум два из трех последовательных значений находятся на одной стороне и на расстоянии более двух сигм от средней линии.

Тест 3. Минимум четыре из пяти последовательных значений находятся на одной стороне и на расстоянии более одной сигмы от средней линии.

Тест 4. Минимум восемь последовательных значений находятся на одной стороне от средней линии.

В этих тестах предполагается, что наблюдаемая последовательность значений статистически независима, следовательно, естественные отклонения должны быть симметричны относительно среднего. В нашем примере серийные тесты могут выявить нестабильность процесса в дни с 15 по 17, сигнализируя о том, что с процессом произошло нечто, что следует исследовать.

Уолтер Э. Шухарт (Walter A. Shewhart) (1931) классифицировал два источника отклонений процесса.

Случайное отклонение. Отклонение из-за естественных и внутренних характеристик процесса, которые происходят в случайном порядке вблизи среднего значения.

Систематическое отклонение. Происходит из-за непредусмотренных факторов, которые препятствуют исполнению процесса и воздействуют на результат процесса. Отклонения происходят постоянно по одну сторону от среднего. Если отклонение является проблемой, необходимо среагировать и устранить. Примеры: оператор уснул на рабочем месте, случилась неисправность оборудования, скачок напряжения, остановка производственной линии из-за недостатка сырья, невозможность для работников выполнять свои обязанности из-за забастовки или климатических условий.

[Суммарное отклонение] = [Случайное отклонение] + [Систематическое отклонение]

Систематические отклонения могут быть обусловлены временными или постоянными причинами. Временные причины по отношению к процессу могут рассматриваться как риски, и должны быть предприняты действия для их смягчения (кратковременные причины достаточно нерегулярны и воздействуют на процесс непредсказуемым образом). Пример кратковременной причины – невозможность завершить работу из-за перебоев в подаче электроэнергии в городской зоне, где нарушения энергоснабжения редки. Напротив, постоянная причина – это нечто, не рассматривавшееся как часть процесса, но в дальнейшем ставшее частой и весьма вероятной проблемой. Может потребоваться внесение изменений в расчетную прогностическую модель или в процесс, чтобы учесть воздействие постоянной причины. Пример постоянной причины – невозможность завершить работу из-за перебоев в электроэнергии на отдаленной и слаборазвитой территории, где перебои в электроснабжении являются обычным делом.