Читать онлайн «Выход из кризиса. Новая парадигма управления людьми, системами и процессами». Страница 86

k2 = стоимость демонтажа, ремонта, повторной сборки и испытаний узла, который отказал из-за дефектной детали, попавшей в производство;

k = средняя стоимость последовательных испытаний достаточного числа деталей, чтобы найти в запасе С качественную (далее в этом разделе для k в упражнении 7 получено выражение k = k1/q);

k1/k2 = равновесное качество[99], или точка равновесия (k2 будет всегда больше k1; следовательно, отношение k1/k2 будет лежать между 0 и 1).

Читатель может оценить эти допущения, забежав немного вперед и ознакомившись с тремя примерами, начинающимися чуть дальше.

«Все или ничего». Правила для минимизации совокупных средних затрат оказываются чрезвычайно простыми в некоторых условиях.

Условие 1: Самая плохая входящая партия будет иметь долю дефектных изделий меньше, чем k1/k2. В этом случае

Никакого контроля

Условие 2: Самая хорошая входящая партия будет иметь долю дефектных изделий больше, чем k1/k2. В этом случае

100 %-ный контроль

Подтверждение правил для условия 1 и условия 2 исключительно простое: смотри упражнение 4 в следующем разделе.

Если же применить правило условия 2 в ситуации, когда следует применять правило условия 1, тогда полные затраты будут максимальными. Обратное тоже верно.

Отказ от проведения контроля не означает, что мы собираемся работать, пребывая в полном неведении. Для условия 1, основываясь на прошлых результатах, нужна уверенность в том, что наихудшая входящая партия (или полученная за неделю) будет лежать слева от точки равновесия k1/k2. Для условия 2 предусматривается, что наилучшая входящая партия будет лежать справа от этой точки. Контрольные карты, которые совместно ведут поставщик и покупатель, покажут, будет ли входящая продукция в ближайшем будущем удовлетворять условию 1 либо условию 2 или же находиться в промежуточном состоянии. Состояние хаоса, если оно присутствует, не станет секретом; о нем будет хорошо известно. Покупатель всегда проверит входящие материалы на соответствие накладным, чтобы быть уверенным, что ему доставили именно то, что он заказал (см. далее раздел «Никогда не оставаться без информации»).

Условия 1 и 2 позволяют минимизировать средние полные затраты во многих случаях, встречающихся на практике. Примеры будут приведены ниже.

Биномиальный разброс. Предположим, что статистически управляемый процесс поставляет партии, в которых дефектные изделия распределены биномиально со средним значением p. Тогда правила для минимальных средних полных затрат будут столь же просты:

Условие 1: если p < k1/k2, – никакого контроля;

Условие 2: если p > k1/k2, – 100 %-ный контроль,

даже если распределение доли дефектных изделий в партии колеблется вокруг точки равновесия k1/k2.

Таким образом, состояние статистической управляемости имеет явное преимущество. Чтобы узнать, соответствует ли входящий поток партий условию 1 или условию 2 или находится в состоянии, граничащем с хаосом, надо лишь отслеживать статистическую управляемость и среднюю долю дефектных изделий с помощью карт, построенных на основе текущих испытаний малых выборок (как и в любом случае), предпочтительно в сотрудничестве с поставщиком и на его территории.

Важно отметить, что в состоянии статистической управляемости выборки из партий и остающаяся часть некоррелированы. Иными словами, в статистически управляемом состоянии выборка не дает информации об остальной части (невероятно; см., однако, упражнение 1, и рис. 57–60).

Промежуточное положение распределения с умеренным отклонением от статистической управляемости. Теперь мы проанализируем два типа промежуточных ситуаций для распределения доли дефектных изделий во входящих партиях. Возможно, используя собственные контрольные карты, или карты поставщика, или карты, ведущиеся сообща, мы сможем предсказать, что лишь малая часть распределения попадет в область справа от точки равновесия. Для этого случая мы можем принять правило «никакого контроля». Это правило даст нам возможность приблизиться к минимуму средних полных затрат при условии, что та часть распределения, которая лежит справа от точки равновесия, невелика.

Обратная ситуация: только малая часть распределения доли дефектных изделий во входящих партиях лежит слева от точки равновесия. Зная это, можно смело принимать правило 100 %-ного контроля входящих партий.

Рисунок 47 демонстрирует типичные обстоятельства, включая состояние хаоса, которое мы рассмотрим далее.

Рис. 47. Возможные ситуации при получении входящей продукции партиями. Точка Б – точка равновесного качества, в которой p = k1/k2

Тренд в доле дефектных изделий во входящих партиях. Предположим, что сформировался тренд в сторону возрастания доли дефектных изделий. Сегодня мы находимся в зоне условия 1 и не проводим контроля, но p зависит от времени и возрастает, возможно, с постоянной скоростью и, возможно, нерегулярно. Через два дня мы попадем в зону условия 2: мы предупреждены. Контрольные карты поставщика или наши выявят тренд, если он существует. Эта проблема легкоразрешима.

Проблемы, вызываемые переключением между различными поставщиками. В главе 2 мы ознакомились с проблемами, возникающими из-за изменения источников материалов на входе в систему. Ограничимся рассмотрением двух источников. Если оба источника хорошо или умеренно статистически управляемы и могут быть отделены друг от друга в течение нескольких дней, то в принципе каждый источник удовлетворяет условию 1 или условию 2, в зависимости от того, попадает ли среднее этого источника влево или вправо от точки равновесия. На словах эта идея проста, но на некоторых заводах может оказаться трудновыполнимой.

Если материалы из двух источников перемешиваются однородно, находясь в постоянной пропорции и если оба источника демонстрируют достаточную статистическую управляемость, тогда смешанные партии можно рассматривать как биномиальную смесь, минимальной средней стоимости которой можно достигнуть с помощью правила «все или ничего». Как мы уже знаем из главы 2, материалы из двух источников приносят дополнительные проблемы производству. Однородная смесь материалов из двух источников – наихудший вариант для производственного менеджера.

Первым делом следует сократить число поставщиков до одного. (Преимущества одного поставщика для каждой детали приведены в главе 2.) Если продукцию переменного качества поставляет один источник, тогда поставщик и его потребитель должны совместно работать над ее улучшением, стремясь соблюсти условие 1 и в конце концов достичь нуля дефектов. А мы тем временем переходим к рассмотрению случая, когда источник находится в состоянии хаоса.

Состояние хаоса. Решить, что делать, в ситуации, когда положение распределения незначительно колеблется ближе-дальше от точки равновесия, относительно легко. Вблизи точки равновесия не имеет особого значения, проводим ли мы 100 %-ный контроль или не проводим никакого контроля. Я бы выбрал 100 %-ный контроль, чтобы собрать информацию так быстро, как это только возможно. Если мы не можем утверждать, что качество входящих материалов преимущественно находится справа или слева от точки равновесия, а, напротив, колеблется в широких пределах, проходя через точку равновесного качества, значит, мы находимся в состоянии хаоса. Такое недопустимое положение может возникнуть при поставке материала с большой вариабельностью и непредсказуемым качеством из одного источника. Такой разброс точек равновесия может быть следствием получения материала из двух или более источников с сильно разнящимся качеством. При этом переключение с одного источника на другой осуществляется бесконтрольно, без продуманной последовательности. Следует как можно быстрее выйти из этого состояния и перейти на условие 1. Но партии продолжают поступать, и мы должны с ними что-то делать. Как нам с ними поступать?

Если бы каждая партия приходила с ярлыком, сообщающим нам долю дефектных изделий в ней, проблемы не возникло бы. Мы достигли бы минимальных средних полных затрат, помещая каждую партию, одну за другой, справа или слева от точки равновесия и применяя от партии к партии правило «все или ничего».

Но партии не промаркированы. Вместе с тем в состоянии хаоса существует некоторая корреляция между качеством изделий в выборке и оставшейся частью партии. Поэтому в состоянии хаоса можно испытывать выборки и с помощью некоторого правила принимать решение о том, посылать ли оставшуюся часть в производство полностью или проводить отбраковку. Выборки при любом правиле их использования будут приводить к тому, что некоторые партии попадут не на ту сторону от точки равновесия, следствием чего будет максимизация полных затрат для неправильно идентифицированной партии.