Статистическое управление процессами: Оптимизация бизнеса с использованием контрольных карт Шухарта

Пока вы не нарисовали блок-схему процесса, вы не можете знать, каков он на самом деле.

Энтропия безжалостна. Любой процесс будет естественно и неминуемо стремиться к состоянию хаоса, и единственная возможность удержать его от этого состоит в постоянном преодолении эффекта энтропии, лик

Круг отчаяния
Так как каждый знает, что у него большие проблемы, когда процесс находится в состоянии хаоса, то приглашается «спасатель» — кризис-менеджер, чья задача — вывести процесс из этого состояния. Если повезет, «спасатель» вернет процесс в состояние «на грани хаоса», которое для многих ошибочно ассоциируется с отсутствием проблем. При этом кризис-менеджер считает свою работу выполненной и отправляется на решение других проблем. Как только он ушел, процесс под воздействием энтропии начинает двигаться к состоянию хаоса.

Состояние хаоса
Состояние хаоса возникает тогда, когда процесс неуправляем и производит бракованную продукцию. Потеря управляемости означает, что уровень брака в потоке изделий постоянно меняется. Даже если изготовитель в курсе того, что выпускает брак, весьма вероятно, что он не сможет предсказать долю несоответствующей продукции в ближайшем будущем.
Производитель, чей процесс находится в состоянии хаоса, знает о существовании проблемы, но обычно не представляет себе, как ее решить и что именно нужно исправить. Более того, все его усилия по выходу из создавшегося положения проваливаются по причине случайных изменений процесса, порождаемых особыми причинами. Даже если он выполняет столь важные в этой ситуации улучшения, какой-либо эффект наблюдается только в течение очень короткого промежутка времени, так как особые причины продолжают изменять процесс. Когда он осуществляет не обязательные изменения, случайные сдвиги процесса, вызванные особыми причинами, только вводят его в заблуждение. Не важно, что именно старается предпринять этот менеджер, ничто долго работать не будет, так как процесс все время продолжает изменяться. В конце концов менеджер окончательно отчаивается, перестает воспринимать производственный процесс как нечто рациональное и начинает оперировать такими словами, как «магия» или «искусство».
Единственный способ вывести процесс из состояния хаоса — это сначала исключить все особые причины с помощью контрольных карт. Если же они продолжают присутствовать, то любые действия производителя будут напоминать прогулку по зыбучим пескам: чем больше усилий он прилагает, чтобы выбраться, тем глубже погружается.

Контрольные карты Шухарта — это сочетание теории вероятностей и практического опыта, они очень эффективны для обнаружения неуправляемой вариации любого процесса.

Результатами, обусловленными системой, можно управлять, только изменяя саму систему. Но сначала надо устранить все внесистемные воздействия, поскольку они по определению неуправляемы и, следовательно, непредсказуемы. Инструментом, помогающим понять, какие воздействия принадлежат системе, а какие нет, и служат контрольные карты Шухарта (ККШ)

Естественную вариацию процесса можно оценить. Обычно она выражается шестью квадратичными ошибками (плюс-минус три сигмы относительно среднего арифметического). Деление ширины поля допуска на шесть сигм как раз и дает величину индекса воспроизводимости Ср. Теперь потребитель может с открытыми глазами оценить риски, связанные с переплатами за некачественную продукцию, ее переделку или утилизацию, и принять решение о заключении контракта или об отказе от него

Сотрудники Tokai Rika открыли секрет успешного улучшения процесса с минимальными усилиями. Они просто использовали контрольные карты для выявления областей, нуждающихся в дополнительном внимании. Свое­временно реагируя на эти нужды, они улучшали свой процесс.

Все мелкие отклонения накапливаются, увеличивая затраты на использование вариабельных деталей в производстве и затраты на гарантийное обслуживание у потребителя.

Таким образом, контрольная карта не связана непосредственно с вероятностями или с тем, какая вероятностная модель лучше всего подходит данным. Она просто помогает людям понять, когда они могут предсказывать будущие наблюдения, а когда они не могут сделать это надежно.