Quality Management Decision and Computer Support Rozhodování v řízení jakosti a počítačová podpora

XXIX. ASR '2004 Seminar, Instruments and Control, Ostrava, April 30, 2004

159

Quality Management Decision and Computer Support Rozhodování v řízení jakosti a počítačová podpora KOPP, Petr Ing., Katedra kontroly a řízení jakosti-639, VŠB-TU Ostrava, 17.Listopadu 15, Ostrava – [email protected] Poruba, 708 33 Abstrakt: This paper presents models and experts forms of computer supports in decisionmaking in the area of quality management. Specifically, the paper describes examples of the methods used in decision-making in this area, along with the possibilities of using Excel (forms and macros programmed in the Visual Basic for Applications). Also, the paper describes examples of usage the expert systems in this area. Klíčová slova: metody rozhodování, řízení jakosti,Excel, makro,

1 Úvod Základní etapy rozhodovacích procesů jsou identifikace, analýza a formulace problému, stanovení kritérií hodnocení variant, tvorba variant rozhodování, stanovení a hodnocení důsledků variant, výběr varianty k realizaci, realizace a kontrola výsledků realizované varianty. Použijeme-li k rozhodování počítačovou podporu, může tato podpora mít informační (např. databázové systémy), modelovou (systémy pro podporu rozhodování-DSS) a expertní (expertní systémy-ES) formu [3]. Při aplikaci metod v rozhodování (např. bilanční modely, metoda sítí, lineární programování, dopravní úlohy, modely řízení zásob atd.) lze s úspěchem využít Excel [2]. Tento článek popisuje příklady metod využívaných při rozhodování v řízení jakosti spolu s využitím Excelu a na závěr článku se stručně zmiňuje o aplikaci expertních systémů v oblasti řízení jakosti.

2 Příklady metod používaných při rozhodování v řízení jakosti & Excel [4], [1] • Regulační diagramy resp. SPC (Statistical Process Control) [6]: Je základním grafickým nástrojem umožňujícím odlišit variabilitu procesu vyvolanou vymezitelnými (zvláštními) příčinami od variability vyvolané náhodnými příčinami. Náhodnými příčinami máme na mysli širokou škálu neidentifikovatelných příčin, kde každá z nich se na celkové variabilitě podílí pouze malou měrou (nicméně součet příspěvků těchto náhodných příčin je měřitelný a je chápán jako přirozený rys procesu). Regulační diagram se využívá k analýze procesu a je rovněž základním nástrojem statistické regulace procesu (SPC). SPC představuje systém zpětné vazby, jehož základním cílem je dosažení a udržení stavu, ve kterém proces probíhá na stabilní úrovni a trvale poskytuje výrobky, které vyhovují požadovaným kritériím jakosti. Rozeznáváme statistickou regulaci měřením a srovnáním. Postup zavádění SPC má fázi přípravnou (volba reg. veličiny, analýza procesu a volba systému měření, volba rozsahu podskupiny, volba kontr. intervalu, volba typu reg. diagramu), fázi analýzy a zabezpečení statistické zvládnutosti procesu (shromáždění údajů, ověření předpokladů o datech – např. normalita dat, výpočet výběrov. charakteristik např.


160

průměr a rozpětí, výpočet centrálních přímek a regul. mezí, sestrojení regul. diagramu a jeho analýza), fázi analýzy a zabezpečení způsobilosti procesu (např. pomocí indexů způsobilosti – které jsou poměrem maximálně přípustné a skutečné variability znaku jakosti) a fázi vlastní regulace procesu. Nejpoužívanější regulační diagramy (RD) jsou Schewhartovy RD, dále např. CUSUM, EWMA, Hotellingovy RD. Příklad aplikace SPC v Excelu je na Obr.č.1. (A,B,C,D,E,F). Jedná se o makro pro výpočet SPC s použitím RD průměru a rozpětí. Podobně lze v Excelu i ostatní typy RD, (např. cílové RD) [5].

• FMEA (Failure Mode and Effect Analysis) metoda: Představuje týmovou analýzu možností vzniku vad u posuzovaného návrhu, ohodnocení jejich rizika a návrh a realizaci opatření vedoucích ke zlepšení jakosti návrhu. Jedná se o preventivní metodu, která umožňuje odhalit možné problémy dříve, než je vůbec produkt vyráběn a proces aplikován, tedy ve fázi návrhu produktu a procesu. Nejčastěji se používají zejména dva druhy FMEA, konkrétně pro FMEA návrhu výrobku (FMEA konstrukce) pro analýzu návrhu výrobků, jejich prvků a částí a FMEA procesu pro analýzu procesů, v nichž výrobky vznikají. Příklad aplikace FMEA metody v Excelu je uveden na Obr.2. Bylo vytvořeno makro, které po stisknutí tlačítka vykreslí formulář pro FMEA procesu. Po zadání hodnot formulář automaticky vypočte riziková čísla. Formulář je vhodné doplnit nápovědou (např. komentářem buněk), event. seznamem možných vad, možných následků vad a možných příčin vad.

Obr. č. 1. Formulář pro metodu FMEA procesu se zobrazeným komentářem buněk.


161

Obr. A.– Zadávání dat pro výpočet SPC

Obr. C. – Ověření normality dat KS testem

Obr. B. – Vykreslení histogramu

Obr. D.- Vykreslení RD rozpětí

Obr. E. – Vykreslení RD průměrů

Obr. F. – Výpočet Cp a Cpk

Obr. č. 2. Příklad aplikace SPC v Excelu


162

• QFD (Quality Function Deployment) metoda Jedná se podobně jako u FMEA o týmovou metodu, je založena na principu maticového diagramu. Představuje strukturovaný přístup pro stanovení potřeb a požadavků zákazníka a jejich transformace do dalších stádií plánování jakosti a vývoje výrobku a procesu jeho výroby. Používají se zejména dva přístupy a to buďto 4maticový přístup (požadavky zákazníka převádí do znaků jakosti výrobku, znaky jakosti výrobku převádí na znaky jakosti dílů, znaky jakosti dílů převádí do parametrů procesů, parametry procesů převádí do výrobních postupů) nebo tzv. matice matic. Nejčastěji se QFD metoda využívá při převodu požadavků zákazníka do základních technických parametrů výrobku (definuje se seznam požadavků zákazníka a seznam znaků jakosti. Příklad použití Excelu při aplikaci metody QFD znázorňuje Obr.č.3., jedná se o formulář pro metodu QFD pro převedení požadavků zákazníka na znaky jakosti výrobku, který je okomentovaný a je v něm automaticky prováděn výpočet daných koeficientů a relativních vah. (je vytvořen max. pro 10 kritérií).

Obr. č. 3. Formulář pro metodu QFD (pro převedení požadavků zákazníka na znaky jakosti výrobku)

• Plánování Experimentů ( Design Of Experiments-DOE ) Pod pojmem experimentování se rozumí měnit obvyklé pracovní podmínky s cílem nalézt nejlepší pracovní postupy a současně získat hlubší poznatky o vlastnostech výrobku a výrobního procesu. Experimentální postupy lze rozdělit na neplánované (živelné) a plánované. Plánované experimenty se řídí plánem experimentu. Plán experimentu stanovuje počet pokusů, ze kterých se experiment skládá, podmínky, za kterých se jednotlivé pokusy uskuteční a pořadí pokusů. Kde pokusem je zde míněno zjištění ukazatele kvality za určitých, předem plánovaných podmínek výroby a experimentem je zde míněno systém všech pokusů. Máme – li sledovaný ukazatel (nebo ukazatele) kvality (např. Y) a faktory, které jej ovlivňují (např. A,B,C,D), pak tyto faktory se mohou pohybovat na různých úrovních (nejjednodušším případem jsou dvě úrovně faktoru). Cílem plánování experimentů je jednak rozhodnout, které z daných faktorů významným způsobem ovlivňují daný ukazatel kvality a dále určit optimální úrovně těch faktorů, které jsou významné. Příklad využití Excelu pro


163

aplikaci DOE je uveden na Obr.č.3. Je zde uveden formulář pro výpočet efektů u úplného faktorového plánu pro 3 dvojúrovňové faktory.

Obr. č. 4. Formulář pro výpočet efektu úplného faktorového experimentu

• Ishikawův diagram a Paretova analýza Jedná se o metodu, která umožňuje u libovolného procesu identifikovat (nejlépe za použití Brainstormingu) možné příčiny problému. Je vhodné po této metodě vždy aplikovat Paretovu analýzu, s pomocí které můžeme identifikovat rozhodující příčiny. Použití Excelu je možné např. s použitím kombinovaného grafu (spojnicový a sloup.+dvě osy).

• Statistická přejímka Slouží k posouzení kvality dodávky a tedy pomáhá např. při rozhodování, zda dodávku přijmout. Problematikou využití Excelu pro Statistickou přejímku se zabývá např. [7].

• Analýza systému měření (MSA) Úkolem této analýzy je ověřit způsobilost daného systému měření. K hodnocení systému měření lze využít např. speciální indexy způsobilosti a regulační diagramy. Proto je možnost využití Excelu podobná jako u metody SPC.


164

• Analýza stromu poruchových stavů (FTA - Fault Tree Analysis) Je metodou analýzy spolehlivosti složitých systémů, založená na logické dekompozici určité nebezpečné události poruchy na dílčí až elementární události. FTA umožňuje optimalizovat analyzovaný systém tak, aby se pravděpodobnost nebezpečné události snížila.

• Analýza údajů v matici Tato metoda se zaměřuje zejména na porovnávání různých položek (vícerozměrných proměnných) charakterizovaných řadou prvků. Metodu lze použít např. při hodnocení dodavatelů z hledisek více znaků jakosti jejich surovin. S touto metodou souvisí grafické metody jako vjemová mapa, plošný digram a diagram slunečních paprsků.

• Rozhodovací strom Pomáhá identifikovat logický vývoj časových návazností z hlediska alternativních rozhodnutí o dílčích řešeních potenciálních problémů. Rozhodovací strom je vhodné využít při komplikovanějším rozhodování za rizika v oblasti řízení jakosti.

• Lineární programování Lineární programování je metoda vhodná pro vyhledávání optimálního řešení problému při existenci řady omezujících podmínek, používá se např. pro optimalizaci přepravních tras a přepravovaného množství zboží. Pro možnosti využití Excelu při aplikaci lineárního programování viz např. [2].

• Afinitní diagram a diagram vzájemných vztahů Jedná se o metody, které se využívají při identifikaci variant pro rozhodování o nápravných opatřeních u zpravidla složitých a obtížně zpracovatelných problémů.

• Síťový graf Jedná se o metodu využívanou pro stanovení optimálního harmonogramu daného projektu. Vhodné je následné sestavení ganttova diagramu. Pro možnosti využití Excelu při aplikaci síťového grafu viz.[2].

• Testování statistických hypotéz Veškeré statistiky stanovené na základě výběrového souboru jsou náhodnými veličinami a je nutné identifikovat jejich bodové a intervalové odhady. Pro možnosti použití Excelu pro testování statistických hypotéz viz např.[8].


165

3 Příklady využití Expertních systémů v oblasti řízení jakosti Příspěvek se zatím věnoval modelové podpoře rozhodování v řízení jakosti, v Tab.č.1 jsou proto uvedeny příklady oblastí v řízení jakosti, kde byla využita expertní forma počítačové podpory rozhodování. QDES

ES pro plánování jakosti na základě požadavků zákazníků (z hlediska požadované úrovně jakosti, parametrů produktu, požadavků nových materiálů, dodacích lhůt apod.) (Eom S. B. at al. 1996)

ESCAPE

ES vytvořený pro validaci procesů. (Eom S.B. at al. 1996)

OOKPNs

(objects-oriented knowledge Petri nets): ES vytvořený pro vývoj a plánování ( včetně sestav pro plánování procesů a vývoje produktu) (Zha X.F. at al. 2000)

TQMS

ES pro asistenci managementu při vývoji a začlenění TQM cílů a strategií (Forster 1992)

Stanley XPC

ES pro navrhování vzorkovacích plánů (Affisco and Chandra 1991) ES pro on-line statistickou regulaci procesu. (Pham a Oztemel 1992)

QCES

(quality circle expert systém): ES pro úspěšnou implementaci kroužků jakosti ve výrobním podniku. (Aravindan P. at al. 1996) Systém se znalostní bází pro asistování v managementu jakosti.

SISMIQ

(Deslandres a Pierreval 1995) AQX QMA-1

(Audit Quality Expert): ES využívaný při auditu jakosti. (Khandeker a Phalke 1991). (quality management auditing system) : ES vytvořený pro asistování auditorům managementu jakosti. (Chan a Willborn 1993)

GAP

ES pro implementaci systému jakosti dle ISO 9000. (Khan a Hafiz 1999)

CARAIBE

ES pro tvorbu a udržování dopravních plánů distribuce vozidel. (Eom S. B. at al. 1996)

Tab. č. 1. Příklady oblastí v řízení jakosti, kde byly využity expertní systémy.

4 Závěr Příspěvek se zabýval zejména popisem příkladů metod používaných při rozhodování v oblasti řízení jakosti a možností využít pro aplikaci těchto metod Excel. Je zřejmé, že Excel může být výrazným pomocníkem při aplikaci těchto metod, záleží pouze na ochotě uživatele tvořit v něm formuláře a makra. Dále byly v příspěvku stručně uvedeny příklady oblastí využití expertní podpory rozhodování v řízení jakosti.


5 Literatura [1] TOŠENOVSKÝ J. & NOSKIEWIČOVÁ, D. 2000. Statistické metody pro zlepšování jakosti. automatizace a informatiky. MONTANEX a.s., ISBN 807225-040- X. [2] GROS I. 2003. Kvantitativní metody v manažerském rozhodování.Grada Publishing a.s. Praha, ISBN 80-247-0421-8. [3] FOTR J. 1993. Manažerské rozhodování. VŠE Praha, ISBN 80-7079-930-0. [4] PLURA J. 2001. Plánování a neustálé zlepšování jakosti. Computer Press Praha, ISBN 80-7226-543-1. [5] FILIPEC P. 2000. Počítačová podpora vybraných netradičních metod statistické regulace procesu. Diplomová práce VŠB-TU Ostrava. [6] KOPP P. 2002. Zavádění statistických metod v divizi Kalírna a kovárna. Diplomová práce VŠB-TU Ostrava. [7] CONRAD CARLBERG 2004. Analýza podnikání s programem Microsoft Excel. Softpress s.r.o. Praha 8,ISBN –80-86497-58-5. [8] ŠŤASTNÝ Z. 1999. Matematické a statistické výpočty v Microsoft Excelu. Computer press Brno, ISBN –80-7226-141-X.

166

Quality Management Decision and Computer Support Rozhodování v řízení jakosti a počítačová podpora

Recommend Documents