Выход из кризиса. Новая парадигма управления людьми, системами и процессами

Инженер, ответственный за эту операцию, объяснил мне, что ему не нужен статистический контроль качества, достаточно 100 %-ного контроля и регистрации веса каждого слитка. Оператору надо лишь подстраивать станок после каждого взвешивания. Этот инженер знал о работе все, кроме того, что было важно. Откуда он мог знать об этом?

Интересная дополнительная статистическая проблема возникает, когда мы решаем, при каком наилучшем (наиболее экономически эффективном) весе сверх его среднего значения следует обрезать заготовки с избыточным весом. Эта проблема довольно проста, и мы здесь не будем ею заниматься. Она требует анализа распределения весов, анализа стоимости обрезания заготовок с избыточным весом, анализа затрат на удлинение процесса электролиза на несколько минут, нужных для окончания обработки более тяжелых отливок в электролитической ванне.

В одной из лабораторий я видел круговую диаграмму для числа ошибок, сделанных на прошлой неделе и сгруппированных по типам, – та же ошибка, по тем же самым причинам. Менеджмент предполагал, что работники, зная об ошибках, смогут их исправить, стоит им лишь приложить усилия.

Пример 6. Потери из-за показателя результатов. Инженеры компании-грузоперевозчика разработали так называемые стандарты для оценки результатов менеджеров на каждом из 70 терминалов. Менеджер, не выполнивший норму на 100 %, оказывается виноватым. Каждый, кто перевыполнил, справляется со своей работой.

Налицо та же самая ошибка, что и в примере с менеджментом, который анализирует только бракованную продукцию в попытках улучшить выпуск будущей. Менеджменту следует проанализировать распределение показателей. Образует ли это распределение систему или имеются выбросы? Исследование корреляции результатов с типом производимых работ может вскрыть причины слишком хороших или слишком плохих результатов. Например, высокое отношение числа разгрузок (получения груза) к числу отгрузок (отправки груза) может объяснить, почему некоторые терминалы приносят меньше прибыли. Так, большинство маршрутов перевозок заканчиваются во Флориде, обратно на север железнодорожные вагоны и грузовики идут пустыми. Менеджер терминала не в состоянии изменить это соотношение.

Что делал менеджмент, так это увековечивал свои проблемы.

Пример 7. Неверная процедура на ранней стадии производства. Этот пример повторяет урок, который мы уже усвоили, но который полезно пройти еще раз. Результаты измерения 10, 30, 40 или 100 деталей были изучены, чтобы понять, делает ли процесс то, что от него требуется. Следующим шагом (неверным) стал анализ отказавших деталей с целью обнаружения источника проблем.

Это пример дефектного анализа дефектов. Верная процедура предусматривает использование статистических методов для анализа статистических проблем, а именно:

1. Использовать измерения, чтобы построить карту хода процесса или другую статистическую карту (такую, как x– или R-карта, если достаточно данных) в соответствии с ходом производства, чтобы обнаружить, находится ли процесс в статистически управляемом состоянии.

2. Если карта показывает достаточно хорошую статистическую управляемость, можно заключить, что бракованные детали произведены той же самой системой, что и хорошие. Только изменение системы может снизить число бракованных изделий в будущем. Это может быть изменение в конструкции изделия или в методе ее изготовления. Одним из первых шагов должен стать анализ системы измерений, чтобы понять, достаточно ли она стандартизована и находится ли в статистически управляемом состоянии.