Встроенное качество

Во-первых, статистика необходима нам для того, чтобы правильно расставить приоритеты в работе. Чтобы не распылять собственные силы, материальные и временные ресурсы на небольшие, дешёвые или незначительные дефекты, следует понимать, где концентрируется основная масса брака. Применяя правило Парето к нашей ситуации, мы имеем 20% номенклатуры продукта, которые составляют 80% всего объёма брака, или 20 % дефектов приносят 80% убытков. Как бы вы не применили правило Парето, как бы вы не собирали статистику, нет сомнения, что в работе по повышению уровня качества следует в первую очередь фокусироваться на тех 20% дефектах или изделий, положительный результат в работе с которыми даст наибольший результат в качестве в целом.

Знаете ли вы номенклатуру вашей продукции, которая содержит основное количество дефектов?

Знаете ли вы основные виды дефектов, составляющие наибольший объём забракованной продукции?

Это несложные, но необходимые для встраивания качества вопросы, на которые позволяет ответить статистика.

Во-вторых, наблюдая за динамикой определённых статистических показателей, мы можем судить об эффективности тех или иных мероприятий. Часто в любых процессах производства, и не только производства, существует огромное количество причинно-следственных связей, разобраться в которых можно только эмпирическим путём. Таким образом, постепенно улучшая процесс и анализируя статистические показатели, можно избежать негативных последствий неправильных решений, вовремя среагировав на них. Кроме того, lean – это постоянное совершенствование, которое в свою очередь требует постановки цели и также отслеживания статистики.

Один из принципов lean гласит «принимай решение на основе фактов: достоверной информации, полученной из места создания ценности». Статистика в данном случае и является такой информацией, т.е. предприятия и руководители, исповедующие принципы lean, не принимают решений на основе своих внутренних ощущений, они смотрят на статистические данные и ключевые показатели процессов.

В том или ином виде работа со статистикой ведётся в каждой организации, где-то на основании оперативных данных ежедневно принимаются решения, выявляются и решаются проблемы, а где-то статистика округляется и сводится раз в квартал для отражения в отчёте.

Как бы ни была организована работа со статистическими данными в вашей организации, важно понимать следующие моменты:

Статистические данные нужны только для принятия решения (выявления проблемы, расстановки приоритетов), если на основании данных невозможно принять решение, или оно не является оперативным, нам такие данные не нужны. Например, если поднимать статистику по браку раз в три месяца, то какие бы хорошие решения на основании неё не принимались, поезд уже давно ушёл и уже невозможно понять причины его возникновения. Остаётся лишь полагаться на опыт и чутьё.

Следует всегда понимать, зачем собирается та или иная информация. Как и любая работа, она должна иметь Заказчика: того, кто её анализирует и принимает решение. В противном случае, это потеря. Есть информация, например, количество дефектов в потоке, которая собирается ежедневно для мониторинга отклонений в процессе: быстрого выявления и реакции на проблему. Есть информация более детальная, например, срез по причинам возникновения дефектов, необходимая для глубокого анализа и проработки. Есть специальная статистика, например, по определённому продукту, позволяющая оценить эффективность изменения его конструкторской или технологической доработки.

Посмотрите на собираемую в вашей организации статистику с этих точек зрения, уберите лишнее и оставьте то, что будет полезно для вас. Но не торопитесь это делать прямо сейчас, дочитайте книгу до конца. Возможно, что изложенные здесь принципы и подходы помогут вам переосмыслить ваше отношение к качеству в целом и к сбору статистики в частности.

Подведём итоги раздела. Измерять надо, но измерять надо с умом: знать, что измерять и зачем. Избегайте бесполезной работы по сбору данных и неоперативных решений.

Анализ и коренные причины

В данном разделе мы постепенно переходим от несомненно необходимой теоретической части к более интересной, практической. Мы достаточно поговорили о важности владения статистической информацией и теперь мы понимаем, что статистика является первым шагом к встраиванию качества в ваши процессы. Далее будет описан общий алгоритм факторного анализа, который будет являться фундаментом для применения всех описанных в настоящей книге принципов и подходов. Обратите внимание на рисунок, расположенный ниже.