Pitong kalidad ng mga tool. Pitong bagong tool sa pamamahala ng kalidad

OPTION 1:

Teorya: Pitong mga tool sa kalidad (mga graphical na pamamaraan para sa pagtatasa ng kalidad ng produkto)

Panimula. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2

1. Pito mga simpleng kasangkapan kalidad. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .3

2. Cause-and-effect diagram (Ishikawa diagram). . . . 5

3. Mga checklist. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

4. Mga histogram. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

5. Scatter diagram. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8

6. Pagsusuri ng Pareto. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10

7. Pagsasapin-sapin. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

8. Mga control card. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

Konklusyon. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .15

Gawain. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .16

Panitikan. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

Panimula

SA modernong mundo Ang problema sa kalidad ng produkto ay nagiging lubhang mahalaga. Ang kagalingan ng anumang kumpanya at anumang supplier ay higit na nakasalalay sa matagumpay na solusyon nito. Ang mga produkto na may mas mataas na kalidad ay makabuluhang nagpapabuti sa mga pagkakataon ng supplier na makipagkumpitensya para sa mga merkado at, higit sa lahat, mas natutugunan ang mga pangangailangan ng mga mamimili. Ang kalidad ng produkto ay ang pinakamahalagang tagapagpahiwatig ng pagiging mapagkumpitensya ng isang negosyo.

Ang kalidad ng produkto ay nagmumula sa proseso siyentipikong pananaliksik, disenyo at teknolohikal na pag-unlad, ay sinisiguro ng mahusay na organisasyon ng produksyon at, sa wakas, ito ay sinusuportahan sa panahon ng operasyon o pagkonsumo. Sa lahat ng mga yugtong ito, mahalagang magsagawa ng napapanahong kontrol at makakuha ng maaasahang pagtatasa ng kalidad ng produkto.

Upang mabawasan ang mga gastos at makamit ang isang antas ng kalidad na nagbibigay-kasiyahan sa mamimili, kinakailangan ang mga pamamaraan na hindi naglalayong alisin ang mga depekto (hindi pagkakapare-pareho) tapos na mga produkto, ngunit upang maiwasan ang mga sanhi ng kanilang paglitaw sa panahon ng proseso ng produksyon.

Ang layunin ng trabaho ay pag-aralan ang pitong tool sa larangan ng pamamahala ng kalidad ng produkto sa isang negosyo. Mga layunin ng pananaliksik: 1) Pag-aaral ng mga yugto ng pagbuo ng mga pamamaraan ng pagkontrol sa kalidad; 2) Pag-aralan ang kakanyahan ng pitong kalidad na kasangkapan. Ang layunin ng pag-aaral ay mga pamamaraan para sa pag-aaral ng mga gastos ng kalidad ng produkto.

1. Pitong simpleng mga tool sa kalidad

Ang mga pamamaraan ng kontrol na umiral sa mahabang panahon ay nabawasan, bilang panuntunan, sa pagsusuri ng mga depekto sa pamamagitan ng kumpletong inspeksyon ng mga produktong gawa. Sa mass production, ang naturang kontrol ay napakamahal. Ipinapakita ng mga kalkulasyon na upang matiyak ang kalidad ng produkto sa pamamagitan ng pag-uuri, ang control apparatus ng mga negosyo ay dapat na lima hanggang anim na beses na mas malaki kaysa sa bilang ng mga manggagawa sa produksyon.

Sa kabilang banda, ang patuloy na kontrol sa mass production ay hindi ginagarantiyahan ang kawalan ng mga may sira na produkto sa mga tinatanggap na produkto. Ipinapakita ng karanasan na ang inspektor ay mabilis na napapagod, bilang isang resulta kung saan ang ilan sa mga magagandang produkto ay napagkakamalang may sira at kabaliktaran. Ipinapakita rin ng pagsasanay na kung saan ang mga tao ay dinadala ng kumpletong kontrol, ang mga pagkalugi mula sa mga depekto ay tumataas nang husto.

Ang mga kadahilanang ito ay nagpilit sa produksyon na lumipat sa selective control.

Ginagawang posible ng mga istatistikal na pamamaraan ang makatwirang pagtuklas ng isang disorder sa proseso kahit na ang dalawa o tatlong yunit ng mga produkto na pinili para sa kontrol ay naging angkop, dahil sila ay lubos na sensitibo sa mga pagbabago sa estado ng mga teknolohikal na proseso.

Sa paglipas ng mga taon ng pagsusumikap, ang mga espesyalista ay unti-unting humiwalay mula sa karanasan sa mundo ng mga pamamaraan at diskarte na mauunawaan at epektibong magamit nang walang espesyal na pagsasanay, at ito ay ginawa sa paraang matiyak ang mga tunay na tagumpay sa paglutas ng karamihan ng mga problemang lumalabas sa tunay na produksyon.

Ang isa sa mga pangunahing prinsipyo ng pamamahala ng kalidad ay ang paggawa ng mga desisyon batay sa mga katotohanan. Ito ay lubos na nalutas sa pamamagitan ng paraan ng mga proseso ng pagmomodelo, parehong mga tool sa paggawa at pamamahala ng mga istatistika ng matematika. Gayunpaman, moderno istatistikal na pamamaraan medyo mahirap intindihin at malawak praktikal na gamit nang walang malalim na pagsasanay sa matematika ng lahat ng kalahok sa proseso. Noong 1979, pinagsama-sama ng Japanese Union of Scientists and Engineers (JUSE) ang pitong medyo madaling gamitin na visual na pamamaraan para sa pagsusuri ng proseso. Para sa lahat ng kanilang pagiging simple, pinapanatili nila ang isang koneksyon sa mga istatistika at binibigyan ang mga propesyonal ng pagkakataon na gamitin ang kanilang mga resulta at, kung kinakailangan, pagbutihin ang mga ito.

Ito ang tinatawag na pitong simpleng pamamaraan:

1) Pareto chart;

2) Ishikawa scheme;

3) delamination (stratification);

4) mga control sheet;

5) histograms;

6) graphics (sa isang eroplano)

7) control chart (Shewhart).

Minsan ang mga pamamaraang ito ay nakalista sa ibang pagkakasunud-sunod, na hindi mahalaga, dahil ang mga ito ay dapat isaalang-alang bilang mga indibidwal na tool at bilang isang sistema ng mga pamamaraan, kung saan sa bawat partikular na kaso ang komposisyon at istraktura ng gumaganang hanay ng mga tool ay dapat ay tiyak na tinutukoy.

Ang paggamit ng mga istatistikal na pamamaraan ay isang napaka-epektibong paraan upang bumuo bagong teknolohiya at kontrol sa kalidad ng mga proseso ng produksyon. Maraming nangungunang kumpanya ang nakatuon sa kanilang malawakang paggamit, at ang ilan ay gumugugol ng higit sa isang daang oras taun-taon sa pagsasanay sa loob ng bahay sa mga pamamaraang ito. Bagama't ang kaalaman sa mga pamamaraan ng istatistika ay bahagi ng normal na edukasyon ng isang inhinyero, ang kaalaman lamang ay hindi nangangahulugan ng kakayahang gamitin ito. Ang kakayahang tingnan ang mga kaganapan mula sa isang istatistikal na pananaw ay mas mahalaga kaysa sa kaalaman sa mga pamamaraan mismo. Bilang karagdagan, ang isa ay dapat na matapat na umamin ng mga pagkukulang at pagbabago na lumitaw at mangolekta ng layunin ng impormasyon.

2. Diagram ng sanhi at epekto (diagram ng Ishikawa)

Isinasaalang-alang ng 5M type diagram ang mga de-kalidad na bahagi tulad ng "man", "machine", "material", "metodo", "control", at sa 6M type diagram ang "environment" component ay idinagdag sa kanila. May kaugnayan sa problema ng qualimetric analysis na nalutas, para sa "tao" na bahagi ay kinakailangan upang matukoy ang mga kadahilanan na may kaugnayan sa kaginhawahan at kaligtasan ng pagsasagawa ng mga operasyon; para sa bahagi ng "machine" - ang kaugnayan ng mga elemento ng istruktura ng nasuri na produkto sa bawat isa na nauugnay sa pagganap ng operasyong ito; para sa bahagi ng "paraan" - mga salik na nauugnay sa pagiging produktibo at katumpakan ng operasyon na isinagawa; para sa sangkap na "materyal" - mga kadahilanan na nauugnay sa kawalan ng mga pagbabago sa mga katangian ng mga materyales ng produkto sa panahon ng pagpapatupad ng operasyong ito; para sa bahagi ng "kontrol" - mga kadahilanan na nauugnay sa maaasahang pagkilala ng mga pagkakamali sa proseso ng pagsasagawa ng isang operasyon; para sa bahaging "kapaligiran" - mga salik na nauugnay sa epekto ng kapaligiran sa produkto at produkto sa kapaligiran.

kanin. 1 Halimbawa ng Ishikawa diagram

3. Mga checklist

Maaaring gamitin ang mga checklist para sa parehong qualitative at quantitative control.

kanin. 2 Mga checklist

4. Mga histogram

Ang mga histogram ay isa sa mga variant ng isang bar chart na nagpapakita ng pagtitiwala sa dalas ng mga parameter ng kalidad ng isang produkto o proseso na bumabagsak sa isang tiyak na hanay ng mga halaga mula sa mga halagang ito.

Ang histogram ay itinayo tulad ng sumusunod:

1. Tukuyin pinakamataas na halaga tagapagpahiwatig ng kalidad.

2. Tukuyin pinakamaliit na halaga tagapagpahiwatig ng kalidad.

3. Tukuyin ang hanay ng histogram bilang pagkakaiba sa pagitan ng pinakamalaki at pinakamaliit na halaga.

4. Tukuyin ang bilang ng mga pagitan ng histogram. Madalas kang gumamit ng tinatayang formula:

(bilang ng mga pagitan) = N (bilang ng mga halaga ng tagapagpahiwatig ng kalidad) Halimbawa, kung ang bilang ng mga tagapagpahiwatig = 50, ang bilang ng mga pagitan ng histogram = 7.

5. Tukuyin ang haba ng pagitan ng histogram = (hanay ng histogram) / (bilang ng mga pagitan).

6. Hinahati namin ang hanay ng histogram sa mga pagitan.

7. Binibilang namin ang bilang ng mga hit ng mga resulta sa bawat pagitan.

8. Tukuyin ang dalas ng mga hit sa pagitan = (bilang ng mga hit)/(kabuuang bilang ng mga tagapagpahiwatig ng kalidad)

9. Pagbuo ng bar chart

5. Mga scatter plot

Ang mga scatter plot ay mga graph tulad ng ipinapakita sa ibaba na nagpapakita ng ugnayan sa pagitan ng dalawang magkaibang salik.

kanin. 3 Scatter diagram: Halos walang kaugnayan sa pagitan ng mga tagapagpahiwatig ng kalidad.

kanin. 4 Scatter diagram: Mayroong direktang ugnayan sa pagitan ng mga tagapagpahiwatig ng kalidad

kanin. 5 Scatter diagram: Mayroong kabaligtaran na ugnayan sa pagitan ng mga tagapagpahiwatig ng kalidad

6. Pagsusuri ng Pareto

Ang Pareto analysis ay nakuha ang pangalan nito mula sa Italyano na ekonomista na si Vilfredo Pareto, na nagpakita na ang karamihan sa kapital (80%) ay nasa kamay ng isang maliit na bilang ng mga tao (20%). Nakabuo si Pareto ng mga logarithmic mathematical na modelo na naglalarawan sa heterogenous distribution na ito, at ang mathematician na si M.Oa. Nagbigay si Lorenz ng mga graphic na ilustrasyon.

Ang Pareto Rule ay isang "unibersal" na prinsipyo na naaangkop sa maraming sitwasyon, at walang pag-aalinlangan - sa paglutas ng mga problema sa kalidad. Napansin ni Joseph Juran ang "pangkalahatang" aplikasyon ng prinsipyo ng Pareto sa anumang pangkat ng mga sanhi na nagdudulot ng isa o iba pang kahihinatnan, na ang karamihan sa mga kahihinatnan ay dulot ng maliit na bilang ng mga sanhi. Ang pagsusuri ng Pareto ay nagraranggo ng mga indibidwal na lugar ayon sa kahalagahan o kahalagahan at nanawagan para sa pagtukoy at pag-aalis muna sa mga sanhi na nagdudulot pinakamalaking bilang mga problema (hindi pagkakapare-pareho).

Ang isa sa mga pangunahing prinsipyo ng pamamahala ng kalidad ay ang paggawa ng mga desisyon batay sa mga katotohanan. Ito ay pinakaganap na nalutas sa pamamagitan ng paraan ng mga proseso ng pagmomodelo, parehong mga tool sa paggawa at pamamahala ng mga istatistika ng matematika. Gayunpaman, ang mga modernong pamamaraan ng istatistika ay medyo mahirap maunawaan at malawakang ginagamit sa pagsasanay nang walang malalim na pagsasanay sa matematika ng lahat ng mga kalahok sa proseso. Noong 1979, pinagsama-sama ng Japanese Union of Scientists and Engineers (JUSE) ang pitong medyo madaling gamitin na visual na pamamaraan para sa pagsusuri ng proseso. Sa kabila ng kanilang pagiging simple, pinapanatili nila ang isang koneksyon sa mga istatistika at binibigyan ang mga propesyonal ng pagkakataon na gamitin ang kanilang mga resulta at, kung kinakailangan, pagbutihin ang mga ito.

Diagram ng sanhi at epekto (diagram ng Ishikawa)

Halimbawa ng Ishikawa diagram

Mga checklist

Maaaring gamitin ang mga checklist para sa parehong qualitative at quantitative control.

Mga histogram

Ang histogram ay itinayo tulad ng sumusunod:

Tinutukoy namin ang pinakamataas na halaga ng tagapagpahiwatig ng kalidad.
Tinutukoy namin ang pinakamababang halaga ng tagapagpahiwatig ng kalidad.
Tinutukoy namin ang hanay ng histogram bilang pagkakaiba sa pagitan ng pinakamalaki at pinakamaliit na halaga.
Tukuyin ang bilang ng mga pagitan ng histogram. Madalas kang gumamit ng tinatayang formula:
(bilang ng mga pagitan) = N (bilang ng mga halaga ng tagapagpahiwatig ng kalidad) Halimbawa, kung ang bilang ng mga tagapagpahiwatig = 50, ang bilang ng mga pagitan ng histogram = 7.
Tukuyin ang haba ng pagitan ng histogram = (hanay ng histogram) / (bilang ng mga pagitan).
Hinahati namin ang hanay ng histogram sa mga pagitan.
Binibilang namin ang bilang ng mga hit ng mga resulta sa bawat pagitan.
Tukuyin ang dalas ng mga hit sa pagitan = (bilang ng mga hit)/(kabuuang bilang ng mga tagapagpahiwatig ng kalidad)
Pagbuo ng bar chart

Mga scatter plot

Ang mga scatter plot ay mga graph tulad ng ipinapakita sa ibaba na nagpapakita ng ugnayan sa pagitan ng dalawang magkaibang salik.

Scatter diagram: Halos walang kaugnayan sa pagitan ng mga indicator ng kalidad.

Scatter plot: May direktang kaugnayan sa pagitan ng mga indicator ng kalidad

Scatter plot: Mayroong kabaligtaran na ugnayan sa pagitan ng mga tagapagpahiwatig ng kalidad

Pagsusuri ng Pareto

Ang Pareto Rule ay isang "unibersal" na prinsipyo na naaangkop sa maraming sitwasyon, at walang pag-aalinlangan - sa paglutas ng mga problema sa kalidad. Napansin ni Joseph Juran ang "pangkalahatang" aplikasyon ng prinsipyo ng Pareto sa anumang pangkat ng mga sanhi na nagdudulot ng isa o iba pang kahihinatnan, na ang karamihan sa mga kahihinatnan ay dulot ng maliit na bilang ng mga sanhi. Ang pagsusuri ng Pareto ay nagraranggo ng mga indibidwal na lugar ayon sa kahalagahan o kahalagahan at nanawagan para sa pagtukoy at pag-aalis muna sa mga sanhi na nagdudulot ng pinakamaraming problema (mga hindi pagkakapare-pareho).

Ang pagsusuri ng Pareto ay karaniwang inilalarawan ng isang Pareto diagram (Larawan sa ibaba), kung saan ang x-axis ay nagpapakita ng mga sanhi ng mga problema sa kalidad sa pababang pagkakasunud-sunod ng mga problemang idinudulot nito, at ang y-axis ay nagpapakita ng mga problema mismo sa dami ng mga termino, parehong numerical at cumulatively (cumulative) percentage.

Malinaw na ipinapakita ng diagram ang lugar para sa pagkuha ng mga priyoridad na hakbang, na binabalangkas ang mga dahilan na nagdudulot ng pinakamalaking bilang ng mga pagkakamali. Kaya, una sa lahat, ang mga hakbang sa pag-iwas ay dapat na naglalayong malutas ang mga problema ng mga partikular na problemang ito.

Pareto chart

Stratification

Karaniwan, ang stratification ay ang proseso ng pag-uuri ng data ayon sa ilang pamantayan o mga variable, ang mga resulta nito ay madalas na ipinapakita sa anyo ng mga tsart at mga graph.

Maaari naming pag-uri-uriin ang isang set ng data sa iba't ibang grupo (o mga kategorya) gamit ang pangkalahatang katangian, tinatawag na variable stratification. Mahalagang itatag kung aling mga variable ang gagamitin para sa pag-uuri.

Ang stratification ay ang batayan para sa iba pang mga tool tulad ng Pareto analysis o scatterplots. Ang kumbinasyon ng mga tool na ito ay ginagawang mas malakas ang mga ito.

Ang figure ay nagpapakita ng isang halimbawa ng pagsusuri sa pinagmulan ng mga depekto. Ang lahat ng mga depekto (100%) ay inuri sa apat na kategorya - ayon sa supplier, ayon sa operator, ayon sa shift at ayon sa kagamitan. Mula sa pagsusuri ng ipinakita na data sa ibaba, malinaw na nakikita na ang pinakamalaking kontribusyon sa pagkakaroon ng mga depekto sa kasong ito ay ginawa ng "supplier 1".

stratification ng data.

Mga control card

Ang mga control chart ay isang espesyal na uri ng tsart, na unang iminungkahi ni W. Shewhart noong 1925. Ang mga control chart ay may form na ipinapakita sa Fig. 4.12. Sinasalamin nila ang likas na katangian ng mga pagbabago sa mga tagapagpahiwatig ng kalidad sa paglipas ng panahon.

Pangkalahatang view ng control chart

Mga control chart para sa quantitative na katangian

Ang mga control chart para sa mga quantitative na katangian ay kadalasang dobleng mapa, ang isa ay naglalarawan ng pagbabago sa average na halaga ng proseso, at ang pangalawa - ang scatter ng proseso. Maaaring kalkulahin ang scatter mula sa hanay ng proseso R (ang pagkakaiba sa pagitan ng pinakamalaki at pinakamaliit na halaga) o mula sa standard deviation na S.

Sa ngayon, ang mga x-S card ay karaniwang ginagamit, ang mga x-R card ay mas madalas na ginagamit.

Mga control chart batay sa mga katangian ng kalidad

Mapa para sa proporsyon ng mga may sira na produkto (p - mapa)

Kinakalkula ng p-map ang proporsyon ng mga may sira na produkto sa sample. Ito ay ginagamit kapag ang sample size ay variable.

Mapa para sa bilang ng mga may sira na item (np - mapa)

Kinakalkula ng np map ang bilang ng mga may sira na produkto sa sample. Ginagamit ito kapag pare-pareho ang laki ng sample.

Mapa para sa bilang ng mga depekto sa sample (c - mapa)

Kinakalkula ng c-map ang bilang ng mga depekto sa sample.

Mapa para sa bilang ng mga depekto sa bawat produkto (u - mapa)

Kinakalkula ng u-map ang bilang ng mga depekto sa bawat produkto sa sample.

Form ng control card

Ang isang sistema ng pamamahala ng kalidad ay isang sistema mahusay na trabaho na imposible nang walang layunin at maaasahang impormasyon. Ang impormasyong ito ang nagpapahintulot sa iyo na gumawa ng mga tamang desisyon sa pamamahala ng kalidad ng produkto, mga proseso, mga sistema at iba't ibang uri ng mga mapagkukunan ng organisasyon. Ngunit para maging tunay na tama ang mga desisyong ginawa, dapat na nakabatay ang mga ito sa isang tiyak na hanay ng paunang data na nagpapakilala sa produkto, proseso o sistema ng pamamahala ng organisasyon. Maaaring makuha ang set ng data na ito kung sistematikong inilalapat ng organisasyon ang mga tool sa kalidad.

Ang mga tool sa kalidad ay iba't ibang pamamaraan at mga diskarte para sa pagkolekta, pagproseso at pagpapakita ng dami at husay na data ng anumang bagay (produkto, proseso, sistema, atbp.). Ang hanay ng mga pamamaraan na ginamit sa pamamahala ng kalidad ay medyo malawak at iba-iba. Ito ay nabuo sa buong kasaysayan ng pagbuo ng pamamahala ng kalidad.

Mga tool sa pagkontrol ng kalidad - pinag-uusapan natin dito ang tungkol sa mga tool sa pagkontrol na nagbibigay-daan sa iyong gumawa ng mga desisyon sa pamamahala, at hindi tungkol sa teknikal na paraan kontrol. Karamihan sa mga tool na ginagamit para sa kontrol ay batay sa mga pamamaraan ng matematikal na istatistika. Ang mga modernong istatistikal na pamamaraan at ang mathematical apparatus na ginagamit sa mga pamamaraang ito ay nangangailangan ng mahusay na pagsasanay mula sa mga empleyado ng organisasyon, na hindi kayang ibigay ng bawat organisasyon. Gayunpaman, nang walang kontrol sa kalidad imposibleng pamahalaan ang kalidad, mas mababa ang pagpapabuti ng kalidad.

Sa iba't ibang mga pamamaraan ng istatistika para sa kontrol, ang pinakasimpleng mga tool sa kalidad ng istatistika ay kadalasang ginagamit. Tinatawag din silang pitong tool ng kalidad o pitong tool ng quality control. Ang mga tool na ito ay pinili mula sa iba't ibang mga istatistikal na pamamaraan ng Japanese Union of Scientists and Engineers (JUSE) noong 1979. Ang kakaiba ng mga tool na ito ay ang kanilang pagiging simple, kalinawan at accessibility para maunawaan ang mga resultang nakuha.

"Pitong Quality Control Tools" (Mga Paraan pamamahalang administratibo) payagan mga simpleng pamamaraan lutasin ang hanggang sa 95% ng mga problemang nagmumula sa panahon ng kontrol sa kalidad sa karamihan iba't ibang lugar. Ang natitirang 5% ng mga problema ay nangangailangan ng karagdagang mga paraan ng solusyon.

1) Mga checklist, na nagbibigay-daan sa iyong pagbutihin ang proseso ng pangongolekta ng data at ayusin ang data para sa kadalian ng karagdagang paggamit.
2) Pareto chart, na nagpapahintulot sa amin na malaman ang mga dahilan ng paglitaw ng ilang mahahalagang depekto at ituon ang mga pagsisikap sa pag-aalis nang tumpak sa mga kadahilanang ito.

Gamit ang mga Pareto chart, sinusuri nila ang mga uri ng mga depekto, ang halaga ng mga pagkalugi mula sa mga depekto, ang oras at materyal na mga gastos para sa paggamit nito, ang nilalaman ng mga reklamo at ang mga gastos na nauugnay sa mga reklamo, at ang bilang ng mga pagkasira. Ginagamit din ang mga pareto chart upang pag-aralan ang mga salik ng oras, gastos, kaligtasan sa paggawa, demand para sa iba't ibang uri mga produkto, upang matukoy ang pagiging epektibo ng mga hakbang upang maalis ang mga sanhi ng mga depekto.

3) Mga Diagram ng Sanhi at Bunga(Ishikawa diagram) na nagpapakita ng kaugnayan sa pagitan ng isang tagapagpahiwatig ng kalidad at ang mga salik na nakakaapekto dito. Ang paggamit ng mga diagram ng Ishikawa ay epektibo sa paglutas ng mga isyu sa pagtiyak ng kalidad ng produkto, pagtaas ng produktibidad sa paggawa, pagbuo ng mga panukala sa pagbabago, pagtaas ng kahusayan ng paggamit ng kagamitan, pagpapabuti ng mga pag-iingat sa kaligtasan, pagbuo at pagpapatupad ng mga pamantayan para sa mga teknolohikal na operasyon, atbp.
4) Mga histogram, na sumasalamin sa mga kondisyon ng proseso para sa panahon kung kailan nakuha ang data. Ang paghahambing ng uri ng pamamahagi ng histogram sa mga pamantayan ng kontrol ay nagbibigay mahalagang impormasyon upang kontrolin ang proseso. Ang mga histogram ay maginhawa kapag nag-iipon ng buwanang mga ulat sa kalidad ng mga produkto, sa mga resulta ng teknikal na kontrol, kapag nagpapakita ng mga pagbabago sa antas ng kalidad ayon sa buwan, atbp.
5) Mga scatterplot, na nagbibigay-daan upang matukoy ang sanhi-at-epekto na mga ugnayan ng mga tagapagpahiwatig ng kalidad at mga salik na nakakaimpluwensya kapag sinusuri ang diagram ng Ishikawa. Ang isang scatter diagram ay binuo bilang isang graph ng relasyon sa pagitan ng dalawang variable na x at y.
6) Mga control card, na nagbibigay-daan sa iyong paghiwalayin ang mga variation sa indicator ng kalidad dahil sa ilang partikular na dahilan mula sa mga variation dahil sa mga random na dahilan. Ang control card ay isang espesyal na form kung saan gitnang linya at dalawang linya sa itaas at ibaba ng average, na tinatawag na upper at lower control limits. Ang data ng mga sukat o kontrol ng mga parameter at kundisyon ng produksyon ay naka-plot sa mapa na may mga tuldok. Kapag sinusuri ang mga pagbabago sa data sa paglipas ng panahon, siguraduhin na ang mga graph point ay hindi lalampas sa mga limitasyon ng kontrol. Kung ang isang outlier ng isa o higit pang mga punto na lampas sa mga limitasyon ng kontrol ay nakita, ito ay itinuturing bilang impormasyon tungkol sa paglihis ng mga parameter o mga kondisyon ng proseso mula sa itinatag na pamantayan. Upang matukoy ang sanhi ng paglihis, ang impluwensya ng kalidad ng pinagmumulan ng materyal o mga bahagi, pamamaraan, operasyon, at mga kondisyon ng pagpapatakbo ay sinusuri. mga teknolohikal na operasyon, kagamitan.
7) Paraan ng layering (stratification)., ayon sa kung saan ang data ay pinagsama-sama depende sa mga kondisyon para sa pagtanggap nito. Ang bawat pangkat ng data ay pinoproseso nang hiwalay. Ang layering ay tumutulong upang malaman ang mga dahilan para sa paglitaw ng mga depekto kung ang isang pagkakaiba sa data sa pagitan ng "mga layer" ay napansin.

Ang "Seven New Quality Control Tools" ay tumutukoy sa mga pamamaraan para sa pangunahing pagpoproseso ng verbal (descriptive) na data. Ang paggamit ng mga tool na ito ay lalong epektibo kapag ginagamit ang mga ito bilang mga pamamaraan para sa pinaka kumpletong pagpapatupad ng mga plano batay sa isang sistematikong diskarte sa mga kondisyon ng pakikipagtulungan ng buong pangkat ng enterprise.

Ang "pitong bagong tool" na ito ay nilayon upang umakma sa iba pang malawakang ginagamit na istatistikal na paraan ng pagkontrol sa kalidad. Ang mahalaga ay ang magkasanib na aplikasyon ng mga kilalang paraan ng pagkontrol sa kalidad at ang “pitong bago

Diagram ng pagkakamag-anak nagsisilbi upang matukoy ang mga paglabag itinatag na proseso sa katayuan ng mga paglabag at upang ipahiwatig ang mga posibleng hakbang na kinakailangan upang maalis ang mga ito. Ang diagram ng relasyon ay isang listahan ng mga pangunahing karamdaman, na pinagsama ayon sa prinsipyo ng relasyon ng iba't ibang data.

Diagram ng dependency ay pinagsama-sama upang tumugma sa mga problema na nangangailangan ng mga solusyon, na naitala sa diagram ng relasyon, kasama ang mga pangunahing dahilan na naging sanhi ng kanilang paglitaw. Ang pag-uuri ng mga kadahilanang ito ayon sa kahalagahan ay isinasagawa na isinasaalang-alang ang teknolohiyang ginamit, pati na rin ang numerical data na nagpapakilala sa mga dahilan.

System (puno) diagram ay ginagamit bilang isang paraan para sa sistematikong pagtukoy ng pinakamainam na paraan ng paglutas ng mga problema na lumitaw at itinayo sa anyo ng isang multi-stage na istraktura ng puno, ang mga elemento kung saan ay iba't ibang paraan at mga solusyon.

Diagram ng matrix nagpapahayag ng pagsunod ilang salik at phenomena iba't ibang dahilan ang kanilang paglitaw at paraan ng pag-aalis ng kanilang mga kahihinatnan, pati na rin ang antas ng pag-asa ng mga salik na ito, ang mga sanhi ng kanilang paglitaw at mga hakbang upang maalis ang mga ito.

Diagram ng arrow ginamit sa pagbubuo ng pinakamainam na mga plano para sa ilang mga aktibidad pagkatapos matukoy ang mga problema na kailangang lutasin, ang mga kinakailangang hakbang, tiyempo at yugto ng kanilang pagpapatupad ay natukoy, i.e. pagkatapos iguhit ang unang apat na diagram

Diagram ng pagpaplano Ang pagtatasa ng proseso ay ginagamit upang masuri ang kawastuhan ng pagpapatupad, pati na rin ang pangangailangan upang ayusin ang ilang mga aktibidad sa panahon ng kanilang pagpapatupad alinsunod sa diagram ng arrow sa kaso ng isang desisyon kumplikadong mga problema sa larangan ng siyentipikong pag-unlad, sa larangan ng produksyon na may regular na paglitaw ng mga depekto, kapag tumatanggap ng malalaking order mula sa labas, atbp.

Pagsusuri ng data ng matrix- ito ay pinoproseso malaking dami numerical data na nakuha sa panahon ng pagpapatupad ng bawat yugto ng matrix diagram. Ang pagsusuri na ito ay isinasagawa gamit ang mga graph nang hiwalay para sa bawat pangkat ng data.

Kapag nagsusuri ng malalaking halaga ng data, karaniwan naming ginagamit ang average na halaga, mas madalas ang standard deviation, at mas madalas ang iba pang mga pamamaraan sa pagproseso. Ano ang sanhi ng "pagpipigil sa sarili" na ito? 🙂 Malamang, kulang ang kaalaman at karanasan sa mga bagay na ito. Saan maaaring matutunan ng isang modernong tagapamahala ang tungkol sa mga pamamaraan sa pagpoproseso ng istatistikal na data? Malabong maalala niya ang kursong statistics sa unibersidad. At kasama ba ito sa curriculum!?

Ang aking kakilala sa mga istatistika, o mas tiyak sa paggamit nito sa negosyo, ay nagsimula mga 15 taon na ang nakalilipas, noong una kong nabasa ang tungkol sa mga pamamaraan ng pamamahala ng kalidad. Sa kasamaang palad, ang pitong pangunahing tool ay "parang hindi sa akin" sa unang pagkakataon... Hindi ko sila naisip bilang isang "gabay sa pagkilos." Sa halip, itinuring ko sila bilang isang bagay na transcendentally abstruse. At unti-unti lamang sa paglipas ng ilang taon, paulit-ulit na nakatagpo ang paggamit ng isa o ibang pamamaraan sa panitikan, pati na rin na may kaugnayan sa paglitaw ng mga praktikal na problema, hakbang-hakbang, sinimulan kong maunawaan ang kahulugan ng mga tool na ito at ang saklaw ng kanilang aplikasyon. Unti-unti, sinimulan kong gamitin ang mga pamamaraang ito sa aking pagsasanay, kung minsan ay hindi man lang naaalala na bahagi sila ng isang magkakaugnay na sistema.

Dumating na ang oras para magbigay pugay sa orihinal na pinagmulan - Japanese management, at ipakita din kung paano ang tila kaalaman sa libro ay naging isang makapangyarihang tool para sa pamamahala ng isang tunay na negosyo.

I-download ang tala sa format, mga halimbawa sa format

Pitong Pangunahing Mga Tool sa Pagkontrol ng Kalidad analitikal paglutas ng problema, iyon ay, sa isang sitwasyon kung saan magagamit ang data, at upang malutas ang problema, kailangan mong pag-aralan ito.

1. Diagram ng sanhi at bunga. Ginagamit ang diagram na ito upang matukoy ang mga salik ng proseso na nakakaimpluwensya sa kinalabasan. Mayroon ding mga pangalan: "Ishikawa diagram" o "fishbone diagram". SA klasikong bersyon Ang mga kadahilanan (mga dahilan) ay pinagsama-sama sa mga kategorya ayon sa prinsipyo ng "5M":

Tao (tao) - mga dahilan na nauugnay sa kadahilanan ng tao; Mga makina (mga makina, kagamitan) - mga dahilan na nauugnay sa kagamitan; Mga Materyales - mga dahilan na may kaugnayan sa mga materyales; Mga pamamaraan (paraan, teknolohiya) - mga dahilan na may kaugnayan sa organisasyon ng mga proseso ng negosyo; Mga Pagsukat - mga dahilan na nauugnay sa mga paraan ng pagsukat.

kanin. 1. Ishikawa diagram. Sample.

Malinaw na maaaring gumamit ng isa pang nauugnay na pagpapangkat. Halimbawa, narito ang "skeleton" na iginuhit namin noong sinusuri ang mga posibilidad na bawasan ang oras ng serbisyo sa customer sa isang bodega:

kanin. 2. Ishikawa diagram. Oras ng serbisyo sa customer sa bodega.

– isang tool para sa pagkolekta ng data at awtomatikong pag-aayos nito upang mapadali ang karagdagang paggamit ng nakolektang impormasyon.

kanin. 3. Check sheet. Halimbawa.

Ang bentahe ng mga checklist ay ang mga ito ay magagamit ng mga empleyado na hindi nagtatrabaho sa isang computer. Kung ang data para sa kasunod na pagsusuri ay nakuha sa pamamagitan ng mga sukat nang direkta sa lugar ng trabaho, ang mga checklist ay napakaepektibo. Malinaw na kung ang data para sa pagsusuri ay kinuha mula sa mga database, ang mga checklist ay hindi kailangan, at ang data ay agad na na-convert sa isang histogram, Pareto o scatter plot (tingnan sa ibaba).

Sa aking pagsasanay, ang mga checklist ay hindi nahanap ang paggamit, dahil ang mga proseso na aking pakikitungo ay maaaring ganap na nauugnay sa paggamit ng isang computer, o sinimulan sa pamamagitan ng utos mula sa computer, at ang pagtatapos ay naitala ng PC operator.

Niraranggo ng mga chart na ito ang mga isyu ayon sa antas (dalas) ng epekto sa kinalabasan. Nakuha nila ang kanilang pangalan mula sa ekonomista na si Vilfredo Pareto, na sa isa sa kanyang mga gawaing pang-agham sa pagliko ng ika-19 at ika-20 siglo ay nagpakita na sa Italya 20% ng mga sambahayan ay tumatanggap ng 80% ng kita. Ang terminong "prinsipyo ng Pareto" ay nilikha ng American quality management specialist na si Joseph Juran noong 40s ng ika-20 siglo. Ang pagsusuri ng Pareto ay karaniwang inilalarawan ng isang Pareto diagram, kung saan ang mga sanhi ng mga problema sa kalidad ay naka-plot sa kahabaan ng x-axis sa pababang pagkakasunud-sunod ng kanilang epekto sa bilang ng mga nonconformities (volume ng mga depekto), at kasama ang dalawang ordinate axes: a) ang bilang ng mga nonconformities sa mga piraso; b) ang naipon na bahagi (porsiyento) ng kontribusyon sa kabuuang bilang ng mga hindi pagsunod. Halimbawa:

kanin. 4. Pareto diagram. Mga dahilan ng overdue mga account receivable.

Una sa lahat, dapat mong gawin ang mga sanhi na nagdudulot ng pinakamaraming problema. Sa aming halimbawa sa unang tatlo.

4. Histogram– isang tool na nagbibigay-daan sa iyo upang biswal na suriin ang pamamahagi ng istatistikal na data na nakapangkat sa dalas ng pagbagsak sa isang tiyak na (preset) na pagitan. Sa klasikong bersyon, ang isang histogram ay ginagamit upang matukoy ang mga problema sa pamamagitan ng pagsusuri sa hugis ng scatter ng mga halaga, ang sentral na halaga, ang kalapitan nito sa nominal na halaga, at ang likas na katangian ng pagpapakalat:

kanin. 5. Mga opsyon para sa lokasyon ng histogram na may kaugnayan sa technological tolerance

Maikling komento: a) lahat ay mabuti: ang average ay tumutugma sa nominal na halaga, ang pagkakaiba-iba ay nasa loob ng mga pagpapaubaya; b) ang average ay dapat ilipat upang tumugma sa nominal na halaga; c) ang pagpapakalat ay dapat bawasan; d) dapat ilipat ang mean at bawasan ang dispersion; e) ang pagpapakalat ay dapat na makabuluhang bawasan; f) dalawang batch ang pinaghalo; dapat nahahati sa dalawang histograms at pinag-aralan; g) katulad ng nakaraang talata, tanging ang sitwasyon ay mas kritikal; h) kinakailangang maunawaan ang mga dahilan para sa naturang pamamahagi; ang "matarik" na kaliwang gilid ay nagpapahiwatig ng ilang uri ng pagkilos na may kaugnayan sa mga batch ng mga bahagi; i) katulad ng nauna.

Narito ang mga histogram na aming binuo sa loob ng ilang taon upang pag-aralan ang mga oras ng serbisyo sa customer sa bodega:

kanin. 6. Histogram. Oras ng serbisyo sa customer sa bodega.

Sa abscissa axis ay 15 minutong hanay ng oras ng serbisyo sa customer sa bodega; Ang y-axis ay ang bahagi ng mga application na naseserbisyuhan sa inilaan na hanay ng oras mula sa kabuuang bilang ng mga aplikasyon para sa taon. Ipinapakita ng pulang tuldok na linya ang average na oras ng serbisyo sa buong taon.

5. Scatter diagram(dispersion) ay isang tool na nagbibigay-daan sa iyo upang matukoy ang uri at lakas ng koneksyon (correlation) sa pagitan ng mga pares ng kaukulang mga variable. Ang mga chart na ito ay naglalaman ng dalawang set ng data na naka-plot bilang mga tuldok. Ang relasyon sa pagitan ng mga puntong ito ay nagpapakita ng dependency sa pagitan ng kaukulang data. Sa Excel, ang naturang tsart ay nasa uri ng "scatter". Narito ang isang halimbawa kung paano ko nakita ang pagiging kapaki-pakinabang ng mga scatter plot:

kanin. 7. Pagkilala sa pag-asa sa ugnayan batay sa isang scatter diagram.

Narito ang isang kawili-wiling halimbawa ng paggamit ng pagsusuri ng ugnayan upang pamahalaan ang paglalagay ng mga kalakal sa isang bodega:

Ang modernong bodega ay may napakakahanga-hangang sukat. Maaari itong umabot sa lalim na 100-150 metro (ang distansya mula sa loading gate hanggang sa likod na pader). Malinaw na sa pamamagitan ng paglalagay ng mga kalakal na may mataas na turnover na mas malapit sa gate, makakatipid ka ng oras sa paglipat sa paligid ng bodega. Ipinapakita ng mga figure sa itaas ang dalas ng pag-access sa mga indibidwal na cell; sa kaliwa – para sa random na paglalagay ng mga kalakal; sa kanan – para sa mga kalakal na nahahati sa mga pangkat ng ABC. Kung mas matindi ang kulay, mas madalas na naa-access ang cell. Makikita na walang pamamahagi ng ABC, ang pag-access sa mga cell ay halos random na may dibisyon ng ABC ng nomenclature, maaaring maobserbahan ang mga hangganan ng zone. Ang kaliwang harap ng bawat figure ay nakaharap sa receiving area. Kaya, sa sitwasyong inilalarawan sa Fig. b, ang kabuuang landas ng mga storekeeper/kagamitan ay magiging mas mababa kaysa sa Fig. A

6. Mga tsart– isang tool na nagbibigay-daan sa iyong pag-aralan ang data sa iba't ibang seksyon. Ang mga anyo at layunin ng pagsusuri ay maaaring magdikta sa paggamit iba't ibang uri mga graph. Maaari mong basahin ang higit pa tungkol dito sa aklat ni Gene Zelazny na "". Ang mga pira-pirasong paghahambing ng data ay pinakamahusay na ipinapakita gamit ang isang pie chart. Ang bar chart ay pinakamahusay na ginagamit upang ilarawan ang positional na paghahambing. Kung ang component-wise at positional na paghahambing ay nagpapakita ng mga ugnayan sa isang partikular na punto ng panahon, ang temporal na paghahambing ay sumasalamin sa dinamika ng pagbabago; Ang mga paghahambing ng oras ay pinakamahusay na inilarawan sa isang histogram o graph.

Halimbawa, sa mga diagram na ito, sinusuri namin ang tatlong parameter para sa bawat kliyente nang sabay-sabay: ang dynamics ng mga account na natatanggap, mga overdue na account na natatanggap, at mga limitasyon sa linya ng kredito:

kanin. 8. Isang halimbawa ng paggamit ng graph upang pag-aralan ang data.

7. Control card– isang tool na nagpapahintulot sa iyo na subaybayan ang pag-usad ng isang proseso at impluwensyahan ito, na pumipigil sa mga paglihis mula sa mga kinakailangan na ipinakita sa proseso (o pagtugon sa mga paglihis). Mayroong dalawang uri ng mga pagkakaiba-iba: natural, na nauugnay sa pagkalat ng mga halaga sa paligid ng nominal na halaga na likas sa proseso; At espesyal, ang hitsura nito ay maaaring ipaliwanag sa pamamagitan ng mga tiyak na dahilan. Maaari mong basahin ang higit pa tungkol dito sa aklat ni D. Wheeler at D. Chambers “. Pag-optimize ng negosyo gamit ang mga control chart ng Shewhart." Ginagamit ang mga control chart upang matukoy ang mga espesyal na variation. Ang mga puntos na naaayon sa indibidwal na data, ang linya ng mga average na halaga (μ), at ang upper at lower control limits (μ ± 3σ) ay naka-plot sa graph. Kung ang mga puntos ay nasa loob ng mga limitasyon ng kontrol, hindi na kailangang tumugon sa mga paglihis mula sa gitnang linya. Kung hindi bababa sa isang punto ang nasa labas ng mga limitasyon ng kontrol, kinakailangan ang pagsusuri posibleng dahilan mga paglihis. Tingnan, halimbawa, "", "".

Paggamit ng mga control chart upang pag-aralan ang dami ng mga account na maaaring tanggapin:

kanin. 9. Control card. Mga likas na sanhi ng pagkakaiba-iba.

Sa linggo 27, ang utang ay tumaas mula $1.4 milyon hanggang $2.6 milyon Gayunpaman, walang aksyon sa pamamahala ang kinakailangan dahil ang mga puntos ay nasa loob ng mga hangganan ng kontrol.

Ipinapakita ng sumusunod na tsart ang average (sa linggo) na oras para sa pag-alis ng mga sasakyan:

kanin. 10. Control card. Mga espesyal na sanhi ng mga pagkakaiba-iba.

Makikita na, simula sa ika-19 na linggo, ang mga puntos ay lumampas sa mga limitasyon ng kontrol. Kinakailangan ang interbensyon sa proseso upang matukoy ang mga partikular na sanhi ng pagkakaiba-iba.

Umaasa ako na ang aking mga halimbawa ay makakatulong sa iyong mapagtanto na ang pitong pangunahing tool sa pagkontrol ng kalidad ay maaaring maging isang tunay na tulong sa pagsusuri ng mga proseso ng negosyo.

Ang mga ito ay ipinakita ayon sa bersyon na ibinigay sa aklat ni M. Imai "". Inayos ko ang mga pamamaraang ito sa pagkakasunud-sunod na tila pinaka-lohikal sa akin.

Pitong Mahahalagang Tool sa Kalidad- ang pangalan na ibinigay sa isang set ng napaka-simple mga graphic na pamamaraan, na natukoy bilang pinakakapaki-pakinabang para sa paglutas ng simple, pang-araw-araw na mga isyu sa kalidad. Tinatawag sila pangunahing dahil kahit na ang mga taong may kaunti o walang istatistikal na pagsasanay ay mauunawaan ang mga prinsipyong ito at mailalapat ang mga ito sa kanilang pang-araw-araw na gawain.

Madalas kong nakita na kahit na ang mataas na kwalipikadong tauhan ay binabalewala ang ideya ng paggamit modernong mga instrumento mga katangian tulad ng pang-eksperimentong disenyo, pagsusuri ng hypothesis, o pagsusuri ng multivariate. Bagaman magiging kapaki-pakinabang para sa karamihan ng mga propesyonal na malaman iyon karamihan mga isyu sa kalidad pwede malutas gamit ang pitong mahahalagang kasangkapang ito sa kalidad.

Ang layunin ng artikulong ito ay suriin ang mga pangunahing tool na ito at ang mga ito epektibong paggamit. Resibo pinakamahusay na mga resulta ang paggamit ng alinman sa mga tool na ito ay hindi nangangailangan ng ebidensya; Ang espesyalista sa kalidad ay dapat magbigay ng kumpleto, layunin at sapat na impormasyon.

Tool #1: Mga diagram ng Ishikawa

(tinatawag ding " kalansay ng isda" o" mga diagram ng sanhi-at-bunga") ay mga diagram ng sanhi-at-epekto na nagpapakita ng (mga) ugat na sanhi ng isang partikular na kaganapan. Ang isang karaniwang paraan upang bumuo ng isang tunay na nagbibigay-kaalaman na fishbone ay ang paggamit ng 5 Whys method at isang cause-and-effect diagram nang magkasama.

Mga Tao - Mga tauhan na kasangkot sa proseso; mga stakeholder, atbp.

Mga Paraan - Mga proseso para sa pagsasagawa ng mga gawain at mga partikular na kinakailangan para sa pagsasagawa ng mga ito, tulad ng mga patakaran, pamamaraan, panuntunan, regulasyon at batas

Makinarya - Anumang kagamitan, kompyuter, kasangkapan, atbp. na kailangan upang maisagawa ang trabaho

Mga Materyales - Mga hilaw na materyales, bahagi, panulat, papel, atbp. na ginamit upang makagawa ng panghuling produkto

Mga Tagapagpahiwatig - Ang data na nakuha mula sa isang proseso na ginagamit upang suriin ang kalidad nito

Kapaligiran- Mga kondisyon tulad ng lokasyon, oras, temperatura at kultura kung saan isinasagawa ang prosesong ito

Tool #2: Checklist

Ito ay isang nakabalangkas, inihandang form para sa pagkolekta at pagsusuri ng data. Ito unibersal na kasangkapan, na maaaring iakma para sa iba't ibang layunin. Ang mga datos na nakolekta ay maaaring quantitative o qualitative. Kapag ang impormasyon ay quantitative, ang checklist ay tinatawag accounting sheet.

Ang pagtukoy sa katangian ng isang checklist ay ang data ay ipinasok dito sa anyo ng mga marka ("mga checkmark"). Ang isang tipikal na check sheet ay nahahati sa mga column, at ang mga markang ginawa sa iba't ibang column ay mayroon iba't ibang kahulugan. Ang data ay binabasa batay sa lokasyon at bilang ng mga marka sa sheet. Ang mga checklist ay karaniwang gumagamit ng "header" na sumasagot sa limang tanong: Sino? ano? saan? kailan? bakit naman Bumuo ng mga kahulugan ng pagpapatakbo para sa bawat isa sa mga tanong.

Sino ang nagpunan ng checklist?

Ano ang nakolekta (kung ano ang kinakatawan ng bawat marka, numero ng pagkakakilanlan ng lot, o bilang ng mga item sa lot)

Saan naganap ang pangongolekta ng data (kagamitan, lugar, kasangkapan)

Kapag nakolekta ang data (oras, shift, araw ng linggo)

Bakit nakolekta ang data na ito

Tool #3:

Ay isang pagpapakita ng istatistikal na impormasyon na kinakatawan ng mga parihaba upang ipakita ang dalas ng mga item ng data sa sunud-sunod na mga numerical na pagitan ng parehong laki. Sa pinakakaraniwang anyo ng histogram, ang independyenteng variable ay naka-plot sa pahalang na axis at ang dependent variable ay naka-plot sa vertical axis.

Ang pangunahing layunin ng isang histogram ay upang linawin ang data na ipinakita. Ito kapaki-pakinabang na kasangkapan upang i-plot ang naprosesong data sa mga lugar o column ng isang histogram upang maitaguyod ang dalas ng ilang partikular na kaganapan o kategorya ng data. Makakatulong ang mga histogram na ito na ipakita ang pinakamataas na dalas. Ang mga karaniwang aplikasyon ng mga histogram ng pagsusuri sa ugat ay kinabibilangan ng paglalahad ng data upang matukoy ang nangingibabaw na dahilan; pag-unawa sa pamamahagi ng mga pagpapakita ng iba't ibang mga problema, sanhi, kahihinatnan, atbp. Ang Pareto chart (ipinaliwanag sa ibang pagkakataon sa artikulo) ay isang espesyal na uri ng histogram.

Tool #4:

Ay isang mahalagang kasangkapan at solusyon. Dahil limitado ang mga mapagkukunan ng organisasyon, mahalaga para sa mga may-ari ng proseso at mga stakeholder na maunawaan ang mga ugat na sanhi ng mga error, depekto, atbp. Mahusay si Pareto sa pagrepresenta sa mekanismong ito sa pamamagitan ng malinaw na pagraranggo sa mga ugat na sanhi ng isang depekto. Ang diagram ay kilala rin bilang ang prinsipyong 80:20.

Ang isang tsart, na pinangalanang matapos ang ekonomista at siyentipikong pampulitika na si Vilfredo Pareto, ay isang uri ng graph na naglalaman ng mga bar at isang line graph, kung saan ang mga indibidwal na halaga ay ipinakita sa pababang pagkakasunud-sunod ng mga bar at ang naipon na kabuuan ay kinakatawan ng isang linya. Ang kaliwang vertical axis ay karaniwang kumakatawan sa dalas ng mga paglitaw. Ang kanang vertical axis ay ang kabuuang porsyento ng kabuuang bilang ng mga manifestations. Dahil ang mga sanhi ay nakaayos sa pababang pagkakasunud-sunod ng kanilang kahalagahan, ang pinagsama-samang function ay malukong. Bilang halimbawa ng nabanggit, upang mabawasan ang bilang ng pagkahuli ng 78%, sapat na upang maalis ang unang tatlong dahilan.

Tool #5: Scatter plot o scatter plot

Kadalasang ginagamit upang tukuyin ang mga potensyal na relasyon sa pagitan ng dalawang variable, kung saan ang isa ay maaaring ituring na isang paliwanag na variable at ang isa ay isang umaasa na variable. Nagbibigay ito ng magandang visual na larawan ng relasyon sa pagitan ng dalawang variable, at nakakatulong sa pagsusuri ng correlation coefficient at regression model. Ang data ay ipinapakita bilang isang hanay ng mga puntos, ang bawat isa ay may halaga ng isang variable na tumutukoy sa posisyon sa pahalang na axis at ang halaga ng pangalawang variable na tumutukoy sa posisyon sa vertical axis.

Ginagamit ang scatter plot kapag mayroong variable na nasa ilalim ng kontrol ng experimenter. Kung mayroong isang parameter na sistematikong tumataas at/o bumababa kapag naiimpluwensyahan ng iba, ito ay tinatawag parameter ng kontrol o independiyenteng variable at kadalasang naka-plot sa pahalang na axis. Ang manipulated o dependent variable ay karaniwang naka-plot kasama ang vertical axis. Kung walang dependent variable, o maaaring i-plot ang variable sa alinman sa mga axes o sa isang scatterplot, ipapakita lamang nito ang antas ng ugnayan (hindi ang sanhi-at-epekto na relasyon) sa pagitan ng dalawang variable.

Tool #6:

Ito ay isang paraan ng pag-sample ng populasyon. Sa mga istatistikal na sarbey, kapag ang mga pangkat ng populasyon sa populasyon ay magkaiba, ipinapayong isa-isa ang sample ng bawat pangkat (stratum). Stratification ay ang proseso ng paghahati sa mga miyembro ng isang lipunan sa magkakatulad na mga subgroup bago ang sampling.

Ang strata ay dapat na eksklusibo sa isa't isa: ang bawat yunit ng populasyon ay dapat italaga sa isang stratum lamang. Ang strata ay dapat na kumpleto: walang yunit ng populasyon ang maaaring ibukod. Ang isang simpleng random na sample o isang sistematikong sample ay kinuha sa loob ng bawat stratum.

Madalas nitong pinapabuti ang pagiging kinatawan ng sample sa pamamagitan ng pagbabawas ng error sa sampling. Maaari itong makabuo ng weighted average na may mas kaunting pagkakaiba-iba kaysa sa arithmetic mean ng isang simpleng random na sample ng populasyon. Madalas kong sabihin sa mga grupong pinangangasiwaan ko na ang tamang mga pamamaraan sa pagpili ay mas mahalaga kaysa sa pagkakaroon lamang ng sapat na laki ng sample!!

Tool #7: Control chart, na kilala rin bilang Shewhart chart o process behavior chart

Ito ay isang espesyal na uri ng time diagram na nagbibigay-daan sa isang makabuluhang pagbabago na maiiba dahil sa natural na pagkakaiba-iba ng proseso.

Kung ang pagtatasa ng control chart ay nagpapakita na ang proseso ay nasa ilalim ng kontrol (ibig sabihin, stable, nagbabago lamang dahil sa mga kadahilanang likas sa proseso), kung gayon walang pagwawasto o pagbabago sa parameter ng control ng proseso ang kinakailangan o kanais-nais. Bilang karagdagan, ang data mula sa prosesong ito ay maaaring gamitin upang mahulaan ang pagganap ng proseso sa hinaharap.

Kung ang isang mapa ay nagpapakita na ang isang naobserbahang proseso ay wala sa kontrol, ang pagsusuri sa mapa ay makakatulong na matukoy ang mga pinagmumulan ng pagkakaiba-iba na pagkatapos ay matutugunan upang maibalik ang proseso sa ilalim ng kontrol.

Ang isang control chart ay maaaring tingnan bilang bahagi ng isang layunin at disiplinadong diskarte na nagpapadali sa mga desisyon ng kontrol sa proseso, kabilang kung ang mga parameter ng kontrol sa proseso ay kailangang baguhin. Hindi dapat isaayos ang mga parameter ng proseso para sa isang prosesong nasa ilalim ng kontrol, dahil mababawasan nito ang pagganap ng proseso. Ang isang proseso na stable ngunit gumagana sa labas ng isang partikular na hanay (ang scrap rate, halimbawa, ay maaaring nakokontrol ayon sa istatistika ngunit higit sa isang partikular na pamantayan) ay dapat pahusayin sa pamamagitan ng nakatutok na pagsisikap upang maunawaan ang mga sanhi ng kasalukuyang pagganap at sa panimula na pagpapabuti ng proseso.

Kapag pinamamahalaan ko ang mga simpleng proyekto ng Six Sigma (karaniwang tinatawag na proyektong Yellow Belt), kung saan hindi kumplikado ang mga isyu at binubuo ang pangkat ng proyekto ng mga taong may 3 hanggang 5 taong karanasan sa proseso, lubos kong itinataguyod ang paggamit ng mga simpleng tool na ito para malutas ang mga isyu nauugnay sa proseso.

Bilang isang tuntunin ng thumb, anumang proseso na nagpapakita ng repeatability sa loob ng 1-2% standard deviation ay maaaring mapabuti sa pamamagitan ng simpleng pagsusuri gamit ang mga tool na ito. Kapag mas malaki ang reproducibility ng proseso sa 2.5 - 3% standard deviation, dapat gamitin ang medium hanggang advanced na mga tool para matukoy at malutas ang mga isyu sa proseso. Inirerekomenda ko rin na ang anumang paunang kurso sa pagsasanay at edukasyon sa Six Sigma ay gumamit ng pitong tool sa pagkontrol sa kalidad upang lumikha matabang lupa upang sanayin ang berde at itim na sinturon sa loob ng organisasyon.

Ang materyal na inihanda ni Andrey Garin
batay sa mga materyales mula sa mga dayuhang publikasyon
http://www.site/