X13MJV – VÝPISKY ZE SLIDES
Letní semestr 2008
Připomínky na
[email protected] vítány ☺
1
Definice jakosti, základní pojmy
Jakost Q je měřitelná vlastnost. Je to míra splnění očekávání, nebo požadavků zákazníků na výrobek, či službu. Parametrů jakosti existuje obecně mnoho, jsou to např. • Spolehlivost, • estetičnost, • dostupnost a kvalita servisu, • míra odolnosti proti vnějším vlivům, atd. Zlepšování jakosti znamená redukci variability výrobků a procesů.
1.1 Systémy jakosti • • •
1.1.1
TQM – USA, vznik v 70. letech ISO 9000:2000 – Evropa. Kaizen – Japonsko – životní filosofie, důraz na trvalé zlepšování.
TQM – Total Quality Management
Vznikl na počátku 70. let v USA, nejednalo se o nic revolučního, jednalo se pouze o uplatňování metod orientovaných na zákazníka a jakost. Slovo TOTAL znamená vztahující se na celý proces. Mezi základní teze TQM patří (velmi stručně) • Vedení prostřednictvím cílů – za jakost odpovídá management, zaměstnanec je aktivní složka podniku, chyby se řeší a proaktivně odstraňují, nehledá se vina kdo za ně může. • Podnikové zásady jakosti – podle jakých zásad pracovat, chování vůči zákazníkům1 • Dodavatelsko – odběratelské vztahy – zákazník dostane to co žádá • Nulový počet chyb – redukce chyb ve všech sférách podniku, chyby dělá každý, hledají se příčiny, netrestají se viníci. • Trvalé zlepšování a aktivní zapojení všech zaměstnanců – kroužky jakosti (nepovinná účast pracovníků) • Školení pracovníků Některé zásady převzali Japonci a dovedli k dokonalosti. To je princip Kaizen, který neznamená jen systém managementu kvality, je to jejich životní styl, neustálé zlepšování sebe sama. Japonci jsou na jakost velmi orientovaní, je to tamnější průmyslové náboženství, metody jsou tak úspěšné, že je využívají i neasijské společnosti, Kaizen např. TPCA Kolín, Siemens, atd.
1.2 Quality Engineering Soubor manažersko – inženýrských procedur, které společnost potřebuje k dosažení potřebné (požadované) jakosti výroby.
1
Tak tady mají některé firmy co dohánět ☺
1.3 Smyčka jakosti (životní cyklus výrobku)
Obrázek 1: Smyčka jakosti
1.4 Statistické nástroje Základ tvoří datové proměnné, nebo atributy. Datové proměnné se získají měřením, atributy srovnáváním. 1.4.1 •
•
1.4.2 •
•
Výhody ☺ /nevýhody měření ☺ o o
Získáme hodnoty , můžeme sledovat trendy
o o
Časová náročnost , náročnost na výbavu.
Výhody ☺ /nevýhody srovnávání ☺ o o
Rychlejší než měření, méně náročné.
o o
Získají se pouze binární hodnoty (ano/ne), nelze sledovat trendy.
Kvalita se do výrobku nedá doplnit po ukončení výroby. Každý dílčí proces, kterým daný výrobek projde se podílí na jeho kvalitě stejně důležitou měrou.
2
ISO 9001:2000
ISO 9001:2000 je Českou verzí evropské normy EN ISO 9001:2000. Má statut české technické normy. Obecně se týká požadavků na systémy managementu kvality. 2.1.1 • • • • • •
Charakteristiky organizace implementující ISO 9001:2000 Orientace na zákazníka, součinnost vedení a pracovníků, procesní přístup, trvalé zlepšování kvality, rozhodování podložené fakty, vybudování dobrých dodavatelsko-odběratelských vztahů.
2.2 Procesní přístup Jedná se o aplikaci systému procesů v organizaci spolu s jejich identifikací a řízením. Jedná se o uplatnění metodologie PDCA – PLAN (Plánuj) → DO (Dělej) → CHECK (Kontroluj) → ACT (Jednej). • PLAN (Plánuj) – Definuj problémy, analyzuj situaci, snaha o nalezení nejlepšího řešeni, vypracování plánu. • DO (Dělej) – Implementace nápravného plánu, uplatnění procesů. • CHECK (Kontroluj) – Analýza informací, monitoring trendů, podávání zpráv o výsledcích. • ACT (Jednej) – Opatření pro neustále zlepšování, pokud cíle vyhovují předpokladům, nic není třeba měnit. Pokud nevyhovují, je nutné PDCA opakovat. Všechny požadavky ISO 9000 jsou generické. Lze je implementovat v organizaci bez ohledu na její velikost. Organizace musí • Identifikovat procesy potřebné pro systém managementu jakosti, • určit posloupnost a vzájemné působení těchto procesů, • zajistit dostupnost informací (integrovaný informační systém) • monitorovat procesy – analyzovat a měřit.
2.3 Požadavky na dokumentaci • • • • • 2.3.1
Dokumentované prohlášení o politice jakosti a o jejích cílech, příručka jakosti, postupy požadované touto normou, dokumenty, které jsou potřeba pro zajištění efektivního plánování a řízení procesů, záznamy požadované touto normou. Příručka jakosti
Příručka jakosti je základní dokument organizace, který souhrnně podává informaci o způsobu a procesech zajišťování systému managementu jakosti v organizaci. Dokumentuje shodu vykonávaných činností organizace s požadavky normy ČSN EN ISO 9001:2001. Systém managementu jakosti je v organizaci vybudován, dokumentován, uplatňován a udržován v souladu s požadavky normy ČSN EN
ISO 9001:2001. Příručka jakosti popisuje politiku a strategii organizace v oblasti jakosti, jak ve vztahu k zákazníkům, tak i ve vztahu k vlastním zaměstnancům a partnerům organizace. • • •
• •
Příručka jakosti dokumentuje pravidla, dle kterých jsou řízeny činnosti organizace - postupy a procesy nebo na tato dokumentovaná pravidla odkazuje. Příručka jakosti vymezuje povinnosti, odpovědnosti a pravomoci vedoucích pracovníků a dalších zaměstnanců jejichž činnost ovlivňuje jakost produktu. Příručka jakosti je také určena k prezentaci organizace a slouží jako základní informace pro zákazníky nebo zájemce o služby organizace, kteří se chtějí seznámit se zásadami platnými při zabezpečování systému jakosti. Příručka jakosti včetně souvisejících dokumentovaných postupů a procesů je platným dokumentem pro všechny pracovníky organizace Příručka jakosti je umístěna na intranetu organizace. Jsou s ní seznámeni všichni pracovníci organizace.
•
Obrázek 2: Příklad certifikátu TÜV pro ISO9000
3
Faktorové experimenty
Faktorové experimenty (dále jen FE) patří mezi metody analýzy rozptylu. Používají se pro vytvoření matematického modelu technologického procesu.
Vstupní parametry
Vstupní parametry
Výrobní proces
Výstupní parametry
Vstupní parametry
Výrobní proces
Konstrukční a technologická příprava výroby
TEP
Dodávka zákazníkovi
Kontrola, měření Obrázek 3: Struktura výrobního procesu
Technologické faktory mohou být kvantitativní (měřitelné a vyčíslitelné) a kvalitativní (neměřitelné a nevyčíslitelné). Modely na základě faktorových experimentů mohou být • statické (popisující chování procesu ve stavu rovnováhy, modelové charakteristiky neobsahují časové derivace) • dynamické (popisují chování ve stádiu změn, charakteristiky obsahují časové derivace). Při aplikaci FE tvoříme model sledovaného výstupního parametru v závislosti na parametru vstupním. Obvyklý typ FE je 2n nebo 3n kde 2(3) značí počet úrovní technologických faktorů a n je počet faktorů.
Čím je model složitější, tím horší je jeho optimalizace. Snažíme se o maximální jednoduchost, ale ta nesmí být na úkor přesnosti.
Obrázek 4: Schéma tvorby modelu pomocí FE
3.1 Faktorové experimenty 2n
Obrázek 5: FE typu 23
Obrázek 6: FE typu 22
V první řadě stanovíme odhady vlivů technologických faktorů a interakcí, abychom zjistili vazbu mezi faktorem a výstupním parametrem. To někdy umožní matematický model zjednodušit. Počet experimentů určíme ze vztahu
N = r ⋅ 2n = r ⋅ d, Kde N je počet experimentů, r je počet opakování a d je počet sloupců. Sloupcové součty definujeme jako r
Ri = ∑ yij … i = 1,2,3,… ,2 n j =1
Ty nahrazují symbolický zápis oranžových sloupců (1), b, a, ab. Odhad vlivu faktoru znamená, jaký vliv na výstupní parametr má změna faktoru A z hodnoty A1 na hodnotu A2. Pro určení vztahu pro odhad faktoru existuje buď mnemotechnická pomůcka, jejíž algoritmus je následující – např. pro ZA • Nejprve piš ZA = (a (1))×(b (1)) • •
Protože v indexu je A, do první závorky doplň minus. B v indexu není – doplň plus. ZA = (a - (1))×(b + (1))
•
atd. analogicky
Další možnost je např znaménková tabulka:
Obrázek 7: Ukázka znaménkové tabulky
(1), a, b, ab se sepíší vedle sebe, a znaménka se jen doplní z tabulky.
Nebo vyjdeme ze sloupcových součtů – Pro FE typu 22 platí:
ZA = ZB = ZC =
∑R − ∑R
i =3, 4
i
i =1, 2
i
∑R − ∑R
i = 2, 4
i
i =1, 3
i
∑R − ∑R
i =1, 4
i
i =2 ,3
i
Pro FE typu 23 platí analogicky. Dále platí pro součet čtverců odchylek
S0 = ∑∑ ( yij − m ) = S A + S B + S AB + S r , d
r
2
i =1 j =1
kde m je odhad střední hodnoty, jsou li data rozdělena normálně, d
r
∑∑ y m=
i =1 j =1
d ⋅r
ij
,
Sr je reziduální součet čtverců odchylek – důležitá veličina, určuje opakovatelnost experimentur yij ∑ d r j =1 S r = ∑∑ yij − r i =1 j =1
Dále platí
Z A2 SA = d ⋅r
Z B2 SB = d ⋅r
S AB
2 Z AB = d ⋅r
Z Sr, SA, SB a SAB určíme testové charakteristiky:
FA =
S A ⋅ν Sr
Fb =
S B ⋅ν Sr
FAB =
kde
ν = d ⋅ (r − 1) - počet stupňů volnosti.
S AB ⋅ν , Sr
Vypočtené testové charakteristiky se porovnají s hodnotou kvantilu F rozdělení Fα(1, υ) která se zjistí z tabulek. Je – li hodnota testové charakteristiky menší než F potom považujeme faktor za nevýznamný a do matematického modelu ho z počátku nezahrneme. Je – li hodnota testové charakteristiky větší než F, faktor významný je a v matematickém modelu s ním musíme počítat.
3.2 Konstrukce lineárního matematického modelu (stručně) Nejprve se jednotlivé faktory převedou na bezrozměrná čísla X podle vztahu
X1 =
A + A2 2 ⋅ A − 1 , A2 − A1 2
Analogicky pro faktory B, C … Transformovaná veličina pro spodní mez faktoru nabývá hodnoty -1 a pro horní mez nabývá hodnoty +1. Lineární matematický model má potom obecný tvar
Y = β 0 + β1 X 1 + β 2 X 2 + … + β n X n Nyní je nutné provést co nejlepší odhady veličin β – to provedeme metodou nejmenších čtverců, kdy získáme koeficienty b0 – b1. Model pak formálně bude mít tvar
Y = b0 + b1 X 1 + b2 X 2 + … + bn X n Vztah pro koeficienty b je obecně
bk =
1 d ∑ x k ,i y i d i =1
Následně se model musí testovat – určit, jestli s dostatečnou přesností daný proces popisuje. Pokud ne, nejprve se do něj zahrnou faktory, které jsme na základě testových charakteristik vyřadili. Pokud ani tak model nebude dostatečně přesný, musíme volit jiný, např. nelineární.
4
Optimalizace technologického procesu – s jedním faktorem
4.1 Metoda postupného vyhledávání V intervalu, kde extrém hledáme musí být jen jedna hodnota extrému. Tato metoda je algoritmicky nejjednodušší, ale výpočetně nejnáročnější a neefektivní. Další nevýhoda je to, že nedokážeme predikovat počet nutných kroků k nalezení extrému. 4.1.1
Algoritmus
•
Interval L proměnné X = (X1, X2) rozděl na dílky o velikosti k, kde k ≤ d (požadovaná přesnost nalezení extrému)
•
Začneme např. zleva – první experiment bude pro X1MIN, další po inkrementaci X1MIN+k, po další inkrementaci X1MIN+2k, až do nalezení extrému.
Obrázek 8: Princip metody postupného vyhledávání
4.2 Metoda dichotomního hledání (bisekce) V intervalu, kde extrém hledáme musí být jen jedna hodnota extrému. Tato metoda je algoritmicky o něco obtížnější než postupné hledání, ale výpočetně efektivnější, protože se podstatně sníží počet kroků k nalezení extrému. 4.2.1
Algoritmus
•
Proveď experimenty v krajních bodech (body 1 a 2).
•
Proveď experiment v půlce intervalu (bod 3)
•
Těsně vedle bodu 3 proveď další experiment – bod 4. Je-li hodnoty Y(4) > Y(3), potom hledáme-li minimum, celou část napravo od bodu 3 zahodíme – z podmínky jednoho extrému vyplývá, že dále už je trend pouze rostoucí. Hledáme - li maximum, zahodíme polovinu intervalu nalevo od bodu 3.
•
Nový interval opět půlíme a uprostřed provedeme experiment a získáme bod 5. Těsně vedle provedeme experiment další, a získáme bod 6. Podle předchozího bodu se opět omezíme na část
intervalu a nový interval opět rozpůlíme, a postupujeme takto dále, dokud extrém nenalezneme. •
Těsně vedle znamená s krokem menším než d.
Obrázek 9: Metoda dichotomního hledání
4.3 Metoda Fibonacciho čísel Fibonacciho číslo definujeme vztahem
1 + 5 k 1 − 5 k − ,… , k ≥ 2 Fk = ⋅ 5 2 2 F0 = 0 1
F1 = F2 = 1 Fk = Fk −1 + Fk − 2 Nejprve určíme hodnotu Fk,
Fk =
b−a , ∆X
Kde (b-a) je rozpětí intervalu (a,b), v němž se nachází změny technologického faktoru. ∆X je maximální odchylka určení polohy extrému. K Fk určíme nejbližší vyšší Fibonacciho číslo Fn. n pak určuje počet kroků, které vykonáme pro nalezení extrému s přesností ∆X. To je výhoda této metoda – predikce počtu kroků, tato metoda je výpočetně nejefektivnější. 4.3.1
Algoritmus
•
Vypočti Fk, urči Fn a stanov n – počet kroků.
•
Interval (a,b) rozděl na Fn stejných dílků.
•
První experimenty proveď v krajních bodech. Body 1 a 2.
•
Další experiment proveď v bodech Fn-1 vzdálených od obou konců intervalu (Body 3 a 4).
•
Hledáme-li maximum, interval (a,b) omezíme od té hodnoty, kdy jsme zjistili nižší hodnotu experimentu ke vzdálenějšímu konci.
•
Hledáme-li minimum, postupujeme opačně než v předchozím bodě.
•
V novém intervalu proveď experimenty v bodech o Fn-2 vzdálených od krajů (bod 5, bod 3 již existuje)
•
Opět interval omezíme podle zásad hledání minima, nebo maxima.
•
Pokračujeme dále do nalezení extrému s přesností ∆X.
Obrázek 10: Metoda Fibonacciho čísel
4.4 Metoda zlatého řezu Je to upravená metoda Fibonacciho čísel. Čím je větší k, tím se podíl sousedních Fibonacciho čísel blíži hodnotě 0,62. 4.4.1
Algoritmus
•
Počet experimentů se určí stejně jako u metody Fibonacciho čísel.
•
První experimenty na krajích intervalu – body 1 a 2. Interval NEDĚLÍME.
•
Ve vzdálenosti 0,62 délky intervalu (a,b) provedeme experimenty, omezíme podle zásad hledání maxima/minima.
•
Další experimenty se provádí ve vzdálenosti 0,62 délky nového (zkráceného) intervalu.
•
Po provedení n kroků nalezneme polohu extrému s přesností ∆X.
další
Obrázek 11: Metoda zlatého řezu
5
Složky nákladů na jakost
Monitorovat náklady musí každá společnost – zavedením nového systému managementu jakosti se náklady změní. Jestliže roste jakost, zpravidla rostou náklady, protože růst jakosti je podmíněn použitím moderních technologií, dražší zařízení, atd. Také vzrůstají náklady na inženýry kvality. Ti garantují jakost nejen ve směru od výrobce k zákazníkovi, ale i dovnitř organizace. Manažeři kvality provádějí analýzu nákladů na jakost. 5.1.1 •
•
•
•
Složky nákladů na jakost Preventivní o Školení zaměstnanců, o zabudování jakosti do návrhu výrobku, o řízení procesu, o plánování a zabezpečení jakosti. Náklady na měření a testování o Kalibrace měřicích zařízení a systémů, o statistické testování výrobků. Náklady VNITŘNÍ na neshodné výrobky o Odpady, o přepracování, o prostoje Náklady VNĚJŠÍ na neshodné výrobky o Reklamace, o stížnosti, o náklady na záruční opravy o nepřímé – zhoršení jména firmy a odliv zákazníků – tyto náklady nese firma jako ztrátu.
5.2 Analýza nákladů na jakost Pro analýzu nákladů na jakost se používají „Fishbone“ diagramy – diagramy rybí kosti (diagram příčin a následků – Ishikawův diagram) a Paretovy diagramy. Bude vysvětleno v oddílu 7 Ishikawa Tools.
6
Taguchiho ztrátová funkce
Standardně se způsobilost technologického procesu testuje pomocí koeficientů způsobilosti. Jiná cesta je využití Taguchiho ztrátové funkce. Ta nevyžaduje normalitu dat, a představuje úplně jiné pojetí kvality. U každého výrobku se sleduje parametr, (nějaká vlastnost) podle kterého se posuzuje jeho kvalita, např. ovalita, hmotnost, rozměr, atd. Ta má jasně stanovenou cílovou hodnotu, Target Value. Jakákoliv odchylka od cílové hodnoty - NEkvalita představuje ztrátu u odběratele – náklady na údržbu, opravy atd. Výrobky, které se ovšem pohybují ve stejném tolerančním pásmu nejsou v žádném případě stejné – každá odchylka způsobuje ztráty, bezeztrátová je pouze odchylka nulová. Čím je odchylka vyšší, tím j ztráty jsou vyšší. 6.1.1
Ztrátová funkce
Taguchiho ztrátová funkce je definovaná předpisem
L(Y ) = k (Y − T ) , 2
kde k je konstanta, Y – skutečná úroveň parametru kvality a L(Y) je ztráta způsobená odchylkou od T.
Obrázek 12: Ztrátová funkce. A – ztráta na hranici tolerance – maximální, T – cílová hodnota
Pro A platí
A = L(T − d ) = L(T + d ) = kd 2 , kde
k=
A d2
Y je náhodná proměnná, která má ve výrobě obvykle normální rozdělení. To ale může být i jiné. Rozdělení hodnot ztrátové funkce ovlivňuje ztráty u odběratele. Někdy se stanovuje průměrná ztráta E(L).
[
] [
E ( L) = E k (Y − T ) 2 = k (Y − T ) 2 = ks 2
]
Pro jiné než normální rozdělení má rovnice E(L) tvar
E ( L) = ks 2 + k (Y − T ) 2 Taguchiho ztrátovou funkci využijeme k vyčíslení nákladů za ztráty způsobené odchylkou od cílové hodnoty T – náklady na zmetky, opravy, údržbu, ekologii… Obecně je Taguchiho funkce určená pro jeden parametr. Obecně ji můžeme určit pro parametrů více a dokonce i pro kvalitativní parametry.
6.2 Ztrátová funkce pro různé typy tolerancí 6.2.1
Tolerance N – Nominal
Tu jsme uvažovali v předchozím textu. Cílem je dosažení cílové hodnoty T. Toleranční interval má rozpětí (T- d, T+d), kde d je daná maximální tolerance. 6.2.2
Nesymetrická tolerance N
Cílem je dosažení hodnoty T, toleranční interval má rozpětí (T-d1, T+d2). Rozeznáváme pojmy Horní dovolená tolerance (USL – Upper specification limit) a Dolní mezní tolerance (LSL – Lower specification limit). Ztráty A1 a A2 odpovídající d1 a d2 jsou různé. 6.2.3
Tolerance S – Smaller
Čím je parametr jakosti Y menší, tím je lepší, např. ztrátový činitel dielektrika, šum rezistoru atd. 6.2.4
Tolerance L – Larger
Čím je parametr jakosti Y menší, tím je lepší, např. izolační odpor, pevnost…
Obrázek 13: Tolerance N
Obrázek 14: Nesymetrická tolerance N
Obrázek 16: Tolerance L
Obrázek 15: Tolerance S
6.3 Celkové náklady na jakost Vztahy jsou empirické a velmi často diskutované. 6.3.1
100% kontrola výrobků
Ztrátová funkce má tvar
L=
Q A 2 + s0 , R d2
kde Q jsou roční náklady na kontrolu, R je roční produkce v kusech, d je tolerance (A/d2) = k. Dále s02 určíme následujícím způsobem. Vezmeme-li při kontrole skupinu tří výrobku, a výběr provedeme nkrát, potom když označíme výběry jako
Rovnice pro s02 bude potom
6.3.2
Kontrola po n výrobcích (pro zajímavost)
Neprovádí se kontrola 100% výrobků, ale mezi dvěma kontrolami je vyrobeno n kusů. Ztrátová funkce má tvar
Tento vztah použijeme když • Známe n, u a D – kontrolní interval, průměrný počet výrobků mezi opravami a výrobní toleranci a počítáme celkové náklady na jakost. • Známe odhady optimálních parametrů n* a D* a odhad průměrného počtu výrobků mezi dvěma poruchami a počítáme celkové náklady na jakost. Všechny vztaky pro stanovení nákladů na jakost platí pro KVANTITATIVNÍ (vyčíslitelný) parametr jakosti procesu. Pro kvalitativní parametry mají vzorce jiný tvar (problémem je, že u kvalitativních parametru nelze stanovit tolerance d a D).
7
IPQMS – Integrated Planning and Quality management system
Problém koordinace složek projektu bývá zpravidla způsoben nedostatečnou komunikací mezi subjekty, řešitelskými týmy projektu. Každý projekt nemusí vyžadovat zcela nový koncept. Projekt musí projít cyklem vývoje, který je pro všechny projekty více méně stejný, až na drobná specifika. Proto existuje IPQMS – jako konceptuální rámec pro řízení projektů výroby, který integruje řadu úloh a procedur a zajišťuje snadnější řízení projektu.
7.1 4 fáze IPQMS •
•
•
•
Fáze přípravy o Projekt, o návrh, o studie proveditelnosti. Fáze schvalování a aktivační fáze o Výběr, o schválení, o aktivace. Fáze realizační o Implementace, o řízení, o předání. Fáze vyhodnocení o Vyhodnocování, o ladění drobností.
7.2 Fáze 1 – plánování Je třeba provést identifikaci a formulaci projektu. V identifikaci se musí popsat potřeby, okrajové podmínky, rozhodnout, jestli projekt vychází z reality. Velké korporace mají své zavedené procedury. Identifikace projektu může s sebou přinést i nutnost dalších projektů – projektů vyvolaných, např. logistika, atd. Formulace projektu zahrnuje popis, kde jsou uvedeny cíle projektu, předpokládané výstupy, a provede se odhad zdrojů nutných k realizaci projektu. Musí se • Jasně stanovit cíle projektu • Jasně stanovit výchozí podmínky a okrajové podmínky (prostředí realizace projektu atd.) Také je nutné mít informace o lidských zdrojích a jejich kvalitě.
7.3 Fáze 1 – studie realizovatelnosti Základní analýza, bez které projekt nemůže být zahájen. Na jejím základě o tom bude rozhodnuto. Dále se zkoumá zda je možné dosáhnout předpokládaných výsledků. Odpověď na otázku, zda bude projekt úspěšná dává až hodnocení projektu. Rozhodne-li se management pro realizaci projektu, musí být stanoveny předpokládané zdroje a musí být rozhodnuto o velikosti, umístění a technologii atd. Rozhodnutí o zahájení projektu je choulostivé a může se provést jen na základě věrohodných informaci. Nebudou-li tyto věrohodné, je zde riziko že rozhodnutí projekt zahájit bude chybné. Proto dělají velké korporace pilotní studie a komparativní studie. Teprve až po studii proveditelnosti je možné provést hodnocení projektu – to určí jak projekt splňuje předpokládané podmínky. 7.3.1 • • • • • •
Složky studie realizovatelnosti Technická studie – posouzení projektu z technického a technologického hlediska Finanční studie – odhad nákladů na projekt a jejich návratnosti Komerční studie - jak se naloží s výstupem projektu Ekonomická studie – Optimalizace, případně snížení nákladů na projekt Administrativní a manažerská studie – Optimalizace manažerských procedur (operační analýza, atd.) Organizační studie – Organizační složky a jejich provázanost a koordinace. Základ úspěšného fungování.
7.4 Fáze 1 – návrh Návrh definuje základní aktivity, zodpovědnosti, zdroje pro tyto aktivity a priority. Musí se vytvořit • Operativní plán – naplánované posloupnosti aktivit při realizaci projektu. o Čtvrtletní plánováni (odbyt, zásobování) o Měsíční plánování (výroba, zásobování) o Desetidenní plánování • Pracovní rozvrh – časové rozpracování konkrétní aktivity operativního plánu. Dále musí být stanoveny • Všechny vstupy projektu, • úroveň lidských zdrojů, • ekologické aspekty.
7.5 Fáze 2 – výběr (výběrové řízení) K výběru se přistoupí po schválení zadávající organizací, případně financující organizací na základě splnění realizačních kritérií. Završí se tím návrh a formální implementační plán. Výběr je prováděn podle výběrových kritérií, různé korporace můžou mít různá kritéria a priority.
7.6 Fáze 2 – Schvalování Aby byl projekt schválen pro realizaci se musí vést řada jednání, po schválení jednání pokračují, je třeba vyjasnit
• • • •
Finanční zabezpečení Smlouvy Kontrakty s dodavateli Předpisy
7.7 Fáze 2 – Aktivace Aktivací rozumíme • Vytvoření řešitelských týmů, • Vytvoření týmů konzultantů, • Výběr skupiny dodavatelů, stanovení zodpovědností – určení toho, kteří pracovníci a na jaké úrovni mohou provádět rozhodnutí. • Optimální alokaci zdrojů. • Vytvoření zpětné vazby, která umožní sledovat jednotlivé aktivity projektu. Ve fázi aktivace již musí existovat plány pro všechny fáze projektu a ty musí být propojeny aby nevznikaly prodlevy.
7.8 Fáze 3 – Implementace Provádí se finální kontrola návrhu projektu, a jeho časového rozvrhu a provádí se nutné změny. Přehodnotí se rozhodnutí o dodávkách zařízení, zdrojích a personálním zajištění a provedou se případné úpravy. Jsou stanoveny techniky komunikace a rámec managementu informaci.
7.9 Fáze 3 – dohled a řízení Kontrolní procedury musí identifikovat a izolovat problémové oblasti v krátkém čase – ten na projekt není nekonečná a protože aktivity na sebe navazují, není možné měnit časový rozvrh. K identifikaci problémů se užívají metody CPM – Critical Path Method (metoda kritické cesty) a metoda PERT (Program Evaluation and Review Technique) 7.9.1
Metoda kritické cesty – jen velmi stručně
Nejprve se určí seznam prováděných prací včetně hodnocení jejích délky trvání. Dále se určí topologické návaznosti prací. Práce se zobrazí jako orientované hrany sítě, jejichž orientace ukazuje průběh činností projektu. Počátky a konce jednotlivých činností se zobrazí jako uzly sítě.
Obrázek 17: Příklad grafu
Při sestavení grafů se musí hlavně dodržet pravidlo souslednosti činností (v nějakém pořadí na sebe navazují). Kritická cesta je potom nejdelší cestou v orientovaném síťovém grafu. Kritické činnosti jsou ty, jejichž prodloužení způsobí zdržení projektu. Délka kritické cesty se nazývá kritickou dobou. Časová rezerva je interval, o který je možné danou činnost posunou aniž by došlo ke zdržení projektu.
K dokončení projektu dochází zpravidla v několika etapách, proto je možné projekt po etapách přebírat. Po dokončení projekt přejde do provozního stavu, společnost která ho přejímá na toto musí být jak technicky tak personálně vybavena. Před dokončením projektu se vypracuje zpráva pro investora a zadavatele.
7.10 Fáze 4 – vyhodnocení Hodnocení úspěchu projektu je dvojí: • Hodnocení aktuálního užitku • Hodnocení dlouhodobého užitku. Hodnocení je procesem průběžným, a proto by mělo probíhat v každé fázi projektu. Hodnocení může být několika druhů, např.hodnocení projektu investorem, zadavatelem, odpovědnými osobami atd. Ještě bezprostředně po hodnocení se mohou dokončit ty činnosti, které jsou z různých důvodů nedokončené.
7.11 Fáze 4 – Doladění a poznatky Doladění je věc několika aspektů, technických, operativních, kontrolních atd. Poznatky z projektu mohou být využity investory při zadávání dalších projektů. Po ukončení projektu se provádí rozbory, zda všechna rozhodnutí byla optimální, a to jak z technického tak ekonomického hlediska. IPQMS je model flexibilní, je zde snaha unifikovat jednotlivé procedury. IPQMS zajišťuje odpovědnost a efektivnost vynaložených nákladů a kvalitu procesu, dále zabezpečuje přenášení aktivit z typických příkladů do nových projektů, zabezpečuje toky informací mezi všemi skupinami, atd. IPQMS může být použit ve všech sektorech.
Obrázek 18: Fáze IPQMS
8
Six Sigma
Six Sigma je iniciativa vyvinutá v Motorole v 90. letech. Zahrnuje využití statistických nástrojů a strukturované metodologie k získání informací k dosažení lepších a méně nákladných výrobků než konkurence. Její opakované užívání na projekty, které se vybírají podle obchodních parametrů zvětšuje zisk.
8.1 Metrika Six Sigma
Obrázek 19: Metrika Six Sigma
Průměrné továrny pracují na úrovni 3,5 – 4,5 sigma. Ti nejlepší na úrovni 6 sigma.
8.2 Proces implementace metodiky Six Sigma •
•
•
•
Fáze 0 – vyhodnocení a zahájení o Výběr příkladu projektu pro S4 Workshop (S4 = Smart Six Sigma Solutions), o realizace workshopu, o výběr pracovníků zodpovědných za projekt, o příprava implementace. Fáze 0 – rozvržení sil o Školení zodpovědných pracovníků o školení pracovníků realizujících S4, o definice projektu, o stanovení vnitřní podpůrné struktury. Fáze 1 – měřicí fáze o Vytvoření Flow-Chart diagramu, o tvorba a ověření účinnosti metriky kontrolních činností, o tvorba Paretova diagramu. Fáze 1 – analytická fáze o Tvorba multivariantních diagramů.
• •
o testování hypotéz, o regresní analýza Fáze 1 – zlepšování o Realizace faktorových experimentů Fáze 1 – kontrolní fáze o Implementace regulačních diagramů. o zavedení procesů vyhledávání chyb.
8.3 Statistické nástroje pro S4 – 7 Ishikawových nástrojů 8.3.1
Kontrolní formuláře a záznamy
Základ informačního systému jakosti. Je třeba vytvořit systém autokontroly, aby se minimalizovaly chyby kontrolního systému a lidského faktoru. Také se musí vypracovat vhodné formuláře. Např. • kontrolní tabulky výskytu závad, • kontrolní tabulky lokalizace závad • tabulky rozdělení příčin závad. 8.3.2
Histogramy
Jedná se o sloupcové diagramy četnosti sledovaného znaku v daném rozpětí hodnot.
Obrázek 20: Příklad histogramu
Algoritmus tvorby histogramu je následující: • Vypočteme rozpětí souboru dat R = XMAX - XMIN •
Stanovíme šířku vnitřního intervalu h o hodnotu R rozdělit tak, aby hodnota Xmin ležela v 1. intervalu, Xmax v posledním. Hodnoty h dostaneme dělením R/1, R/2, R/5...atd. abysme měli 7 – 20 kontrolních untervalů.
•
stanovíme středy vnitřních intevalů,
•
sestavíme tabulku četností v jednotlivých intervalech,
•
sestrojíme histogram.
8.3.3
Postupové (vývojové) diagramy
Jsou analogické vývojovým diagramům při tvorbě software. Graficky reprezentují vstupy, výstupy a všechny vazby mezi nimi a rozhodovací kroky.
Obrázek 21: Vývojový diagram
8.3.4
Diagram příčin a následků – Fishbone diagram (Ishikawův diagram)
Používají se 3 typy ishikawových diagramů, diagramy pro • Analýzu variability procesu – definuje se problém a hledají se příčiny které mohou vést k nápravě. • Klasifikaci procesu – k hlubšímu poznání průběhu procesu. Na vedlejších větvích zobrazujeme prvky procesu a na dalších úrovních faktory, které prvky procesu ovlivňují. K tomu se používá Brainstorming. • Vyšetření příčin variability procesu – souvisí s analýzou variability procesu, ale hlouběji se hledají příčiny.
Obrázek 22: Fishbone diagram
8.3.5
Paretův diagram
V oblasti jakosti se používá metodika 20:80 – 20% příčin způsobuje 80% chyb. Myšlenka Paretovy analýzy je založena na poznání, že pouze některé příčiny způsobují většinu následků. A my musíme působit na ty, které mají na následky největší vliv, a jejich odstranění přinese největší efekt. Paretova analýza se používá k grafické interpretaci příspěvku příčin k celkovému účinku v pořadí významnosti. Základem je Paretův diagram. To je sloupcový diagram, který představuje sloupcový diagram zobrazující v klesajícím trendu relativní příspěvek té dané příčiny na konečném následku. V rostoucím trendu zobrazuje kumulativní příspěvek příčin na celkovém následku. Křivce četnosti v rostoucím trendu říkáme Lorenzova křivka.
Příklad:
Obrázek 23: Tabulka četnosti závad v technologickém procesu
Obrázek 24: Paretův diagram
Z diagramu vidíme, že likvidací příčin A a B dosáhneme žádaného efektu až ze 70 %. Paretova analýza se používá pro stanovení kritických příčin sledovaného procesu a slouží jako podpůrný nástroj k jejich eliminaci. Zpracovate navrhne opatření a to uvede v závěru analýzy.
8.3.6
Bodový diagram
Používáme ho tehdy, jestliže chceme měření jedné veličiny nahradit měřením veličiny jiné, které je méně náročné. Veličiny musí být dobře korelované. Postup je ten, že se naměří dostatečný počet hodnot párů (aspoň 30) a ověřuje se korelační koeficient. Bude-li dostatečně velký, znamená to že mezi veličinami je silná lineární vazba a měření jedné veličiny můžeme s dobrou přesností nahradit měřením veličiny druhé. Je-li hodnot málo, nemusíme korelační koeficient stanovit dostatečně přesně a je-li tento příliš malý, vazba nemusí být lineární, ale obecná.
Obrázek 25: Bodové diagramy
8.3.7
Regulační (Shewhartovy) diagramy
Jsou základem statistické regulace procesů, která reprezentuje preventivní přístup, protože na základě zjištěných odchylek od stanovené úrovně se do procesu zasahuje s cílem mít proces statisticky regulovaný. Podmínka je dobré poznání procesu a hlavně jeho nedostatků. Statistická regulace je založená na matematickém vyhodnocení jakosti výrobků. Podmínkou je normální rozdělení dat. Normalita je však zajištěna tzv. grupováním na základě centrální limitní věty. Z té plyne: Jestliže hodnoty znaku jakosti v podskupinách zprůměrujeme, rozdělení průměru směřuje k normálnímu tím více, čím je větší rozsah podskupin. Grupování znamená, že z dat vytvoříme náhodné podskupiny.
Obrázek 26: Grupování
Při grupování jsou tedy data shlukována do podskupin o velikosti 4 – 5 jednotek, tím se určují průměry podskupin a v dalších krocích se pracuje už jen s těmito průměry. Tímto se původně rozdělení, které není normální aproximuje. Tvorba regulačního diagramu • Odběr výrobků a testování znaků jakosti. • Grupování • Sestrojení reg. diagramu.
Obrázek 27: Regulační diagram
Na svislou osu vynášíme buď výběrovou charakteristiku sledovaného znaku jakosti – výběrový průměr, směrodatnou odchylku, rozpětí, atd. Analýza regulačního diagramu je vyhodnocení průběhu technologického procesu a rozhodnutí, zda do něj zasáhnout či nikoliv. • Překročení regulačních mezí je důvod k zásahu.
•
Je-li 7 po sobě jdoucích bodů v horní, nebo dolní polorovině, je to důvod k zásahu to procesu
•
Dále např. je – li 10 z 11 po sobě jdoucích bodu v horní nebo dolní polorovině, je to důvod zásahu do procesu.
• • • •
Je li 7 po sobě jdoucích bodů rostoucích, nebo klesajících, je to důvod k zásahu do procesu. Oscilace bodů je důvodem k zásahu do procesu atd. Je-li většina po sobě jdoucích bodů uvnitř pásu ±1,5 sigma, proces je naregulován na příliš velkou kvalitu
Regulaci provádíme buď měřením, nebo srovnáváním. Regulační diagramy pro regulaci měřením párujeme do dvojic - nejčastěji: diagram ( X , s ), diagram ( X , R ). •
Regulační diagram ( X , R ) o
Diagram pro X - analýza polohy procesu, diagram pro R – analýza stejnosměrnosti procesu.
o
Diagram pro výběrový průměr X (pro X , R diagram) k
∑x
CL = χ = xj =
o
•
j
j =1
, kde k je počet podskupin a kde
k
1 n ⋅ ∑ xij n i =1
UCL = χ + 3σ x
LCL = χ − 3σ x
Diagram pro výběrové rozpětí R
CL = R
UCL = D4 ⋅ R
LCL = D3 ⋅ R , kde D3 a D4 jsou tabelované.
Regulační diagram ( X , s ) - pro větší rozsahy podskupin. o
Diagram pro výběrový průměr X (pro X , s diagram) k
∑x
CL = χ =
j
j =1
k
UCL = χ + A3 s
LCL = χ − A3 s , kde A3 je tabelován.
Směrodatná odchylka se vypočte z rovnice
s = o
k 1 ⋅ ∑ s 2j k j =1
, kde s 2j je výběrový rozptyl v j-té podskupině.
Diagram pro výběrovou směrodatnou odchylku s (pro X , s diagram)
1 k 2 ⋅∑sj k j =1
CL = s =
UCL = B3 s
LCL = B4 s , kde B3 a B4 jsou tabelovány.
Diagramy pro regulaci srovnáváním třídíme to následujících typů • p diagram – pro podíl neshodných jednotek ve skupině • np diagram – pro podíl neshodných jednotek v podskupině steného rozsahu • c diagram – pro počet neshod v podskupině • u diagram – pro počet neshod na jednotku v podskupině Pro regulaci srovnáváním používáme jen jeden diagram. Například – c diagram. •
CL = c
•
UCL = c + 3 c
•
LCL = c − 3 c
•
podskupina může být i jeden výrobek, na kterém se testuje počet vad – např. deska plošného spoje na které se testuje počet vadných spojů. Podskupiny musí mít stejné velikosti.
8.4 Koeficienty způsobilosti Na základě regulačního diagramu zasáhneme do procesu a chceme vidět, da byl zásah úspěšný, či nikoliv. Způsobilost procesu můžeme hodnotit pomocí koeficientů způsobilosti. Základní je koeficient Cp
Cp =
T , 6σ
kde T je tolerance a σ je střední kvadratická odchylka. Jestliže Cp větší nebo roven 1,33, proces považujeme za způsobilý. Koeficient Cp nevypovídá o poloze procesu vzhledem k tolerančnímu poli, resp. jak moc se blížíme hranicím tolerance. Proto zavedeme koeficient Cpk – kritický koeficient způsobilosti.
TH − µ µ − TD Cpk = min , , 3σ 3σ kde TH a TD jsou horní a dolní mez, µ je cílová hodnota. Cpk je menší než Cp. Obecně je-li jeho hodnota menší nebo rovna 1,33, jedná se o dobrý proces. Velmi dobrý proces je když C pk ≥ 1,67 . Abysme mohli koeficienty způsobilosti určit, musíme dobře parametr jakosti specifikovat, musíme určit toleranční meze a způsob měření parametru jakosti. Aby vztahy pro koeficienty způsobilosti platily, musí platit • hodnocené charakteristiky musí mít normální rozdělení, • musíme je získat měřením, nikoliv porovnáním, • čím vyšší hodnota koef. způsobilosti, tím menší četnost chyb.
8.4.1
Určení počtu testovaných vzorků – jak určit kolik potřebujeme hodnot
Máme-li jich příliš mnoho, je to zbytečné a stojí to moc peněz. Ale je-li naopak vzorků příliš málo, ohrožuje to až příliš přesnost. Provedeme – li výběr dat a určíme-li střední hodnoty výběrů X , potom se jejich hodnota bude lišit od střední hodnoty celého souboru µ. Předpokládáme že výběr má normální rozdělení. Potom chyba E, která představuje max. rozdíl mezi střední hodnotuo náhodného výběru a střední hodnotou souboru bude Obrázek 28: K vysvětlení situace
E = zα ⋅ 2
σ n
,
kde Zα/2 je kritická hodnota normálního rozdělení N(0,1). α/2 představuje plochu vymezenou křivkou normálního rozdělení a souřadnicí Zα/2. n je velikost výběru a σ je směrodatná odchylka.
8.5 10 kroků implementace Six Sigma (Six Sigma Flower) 1. Podle priority seřaď možnosti zlepšování procesu a. Prostředky: Paretův diagram, spolehlivostní studie... b. Zodpovědnost: Management 2. Vytvoř tým a stanov v něm hierarchii a. Prostředky: stanovení odborníků všestranně zaměřených b. Zodpovídá: Management 3. Zabezpeč podrobný popis výrobního procesu a. Prostředky: Vývojový diagram, Paretův diagram--b. Zodpovídá: Tým 4. Proveď analýzu měřicího systému a. Prostředky: kalibrace... b. Zodpovídá: Pověřený odborník. 5. Identifikuj a popiš potenciálně kritické procesy a výrobky a. Prostředky: Vývojový diagram, Fishbone diagram, bodové diagramy... b. Zodpovídá: Tým 6. Izoluj a analyzuj kritické procesy a. Prostředky: Faktorové experimenty. b. Zodpovídá: Tým 7. Proveď studii způsobilosti procesu a. Prostředky: Faktorové experimenty, regulační diagramy... b. Zodpovídá: Pověřený odborník 8. Implementuj optimální výrobní podmínky a kontrolní metody a. Prostředky: Koeficienty způsobilosti... b. Zodpovídá: Tým 9. Monitoruj průběžně proces a. Koeficienty způsobilosti, SPC diagramy... b. Pověřený odborník 10. Redukuj příčiny variability a. Prostředky: finanční zdroje, plány zlepšování... b. Zodpovídá: Management.
9
Čtveřice etap zabezpečování vývoje kvality 1. Zájem managementu o jakost je minimální. Náklady na hodnocení a prevenci jsou nízké, ale jsou extrémní vnější náklady na nesplnění kvalitativních požadavků – zákazníci zboží reklamují, kvalita je proměnlivá a většinou nízká. 2. Management posílí vstupní kontrolu, čímž se zvýší náklady na hodnocení, ale pořád jsou nízké náklady na prevenci. Snížily se ale vnější náklady na nesplnění kvalitativních požadavků, zákazníci reklamují méně často, ovšem kontrolou je vyřazeno velké množství výrobků. Ve výsledku nedošlo ke snížení nákladů za jakost. 3. Management se zaměří na hodnocení a posílí kontrolní útvar, zejména se zaměřuje na mezioperační a vstupní kontrolu. Náklady na prevenci a vnější náklady na nesplnění kvalitativních požadavků se ale nemění, a opět se nedostaví efekt snížení nákladů na jakost. Protože snížení nákladů na vnitřní ztráty je kompenzováno zvýšením nákladů na hodnocení. 4. Management se věnuje prevenci, čímž se zvýší náklady na prevenci, ale sníží se vnitřní i vnější náklady na nesplnění kvalitativních požadavků. Následně se mohou snížit náklady na hodnocení, a postupně tak dochází ke snižování nákladů na jakost.
9.1 Kontroly v řízení jakosti • • •
Vstupní kontrola – provádí se na náhodném výběru z dodávky, nejčastější formou je statistická přejímka. Mezioperační kontrola – v řadě výrob nevyhnutelná, snaha je eliminovat a snižovat náklady, ale musí být zaveden systém ZDQ (Poka-Yoke) jinak nelze. Výstupní kontrola – u hromadné a sériové výroby na statistické bázi, v případě výroby kusové se kontroluje každý kus.
10 Poka – Yoke – Zero Defect Quality („Nula vadných“) Jedná se o metodu dosahování „nuly vadných“ a možností eliminovat kontroly jakosti, což je sen velkých výrobců. Tato technika se někdy nazývá Fail-Safing, nebo Mistake-Proofing. Společnost, která chce být konkurenceschopná musí přijmout nejen tuto filosofii, ale i praxi produkce nuly vadných a právě metoda Poka - Yoke je návod jak toho docílit. Základní myšlenka: Vyvarovat se chyb. Ty musíme identifikovat (Kdy, Kde, Proč... – chyby se odstraní, nehledají se viníci na které se hodí zodpovědnost za tyto chyby). Dominantní počet chyb je způsoben chybami operátorů ve výrobě.
10.1 Typy chyb • • • • • • • •
Zapomětlivost – hlavně v sériové výrobě, kdy dojde k nesoustředění, a dělník např. nenamontuje nějaký dílec. Chyby z nedorozumění – Rozhodnutí nastalo vlivem neznalosti situace. Chyby v identifikaci – Chyby vlivem nesprávně vyhodnocené situace, např. nezřetelné údaje na displeji, informace jsou na displeji vidět příliš krátce, nebo z velké vzdálenosti... Chyby prováděné amatéry – Osoba která je sotva seznámená se situací. Úmyslné chyby – Pracovník se z nějakého důvodu rozhodne ignorovat pravidla. Např. vynechá mezioperační kontrolu a výrobek předá na další pracoviště. Neúmyslné chyby – Duševní absence pracovníků, chyba se stane aniž se ví jak se stala :-) Chyby způsobené neexistencí norem – Nejsou k dispozici příslušné předpisy, vyhodnocení se ponechá na jednom pracovníkovi. Záměrné chyby – Chyby které jsou uvedeny schválně, trestné činy, sabotáže...
Účelem metody Poka-Yoke je prevence proti chybám, případně jejich okamžitá detekce a náprava. Prostředky nápravy dělíme do třech kategorií. • Kontrola detekující chyby se nasadí v místě jejích zdroje, před tím než způsobí vadu • 100% kontrola prvků pomocí snímacích prvků • Okamžité zastavení operace zjistí-li se vada
11 Demingových 14 bodů pro management • • • • • • • • • • • • • •
Zaměř se na trvalé zlepšování výroby a servisu Veď společnost (subjekt) k pozitivním změnám Nové produkty navrhuj se zvýšenou jakostí Minimalizuj náklady Zlepšuj systém kvality při snižujících se nákladech Dbej na školení pracovníků Cílem vedení musí být pomáhat pracovníkům k dosažení lepších výsledků Nastol přátelskou atmosféru Zruš bariéry mezi odděleními Nepobízej pracovníky k lepší práci, pokud k tomu nevytvoříš podmínky Management nemůže vidět jen numerické cíle Odpovědnost vedoucích není jen za množství, ale i za kvalitu Vytvoř programy pro vzdělávání a podmínky pro sebevzdělávání Transformace je záležitostí každého
12 Brainstorming, Benchmarking, Reengineering 12.1 Brainstorming Brainstorming provádí skupina osob, kteří se mohou kvalifikovaně danému tématu, optimální počet účastníků je 7, ale jejich počet není 12.1.1 Zásady brainstormingu • • • • • • • •
diskusi řídí pouze jeden moderátor nesmí hovořit více osob najednou každý se vyjadřuje pouze k projednávanému tématu každý může říci jakýkoliv svůj nápad, i na první pohled nereálný nemusí zdůvodňovat svůj návrh nesmí kritizovat ani hodnotit názory druhých cílem je kvantita, zaznamenávat všechny možné podněty záznamy provádí moderátor
12.2 Benchmarking Benchmarking je proces užívaný managementem, případně strategickým managementem, kdy organizace hodnotí jejich vlastní procesy a porovnává je s procesy jiných organizací, obvykle ve stejném sektoru.Cílem je nalézt metody, které zvýší efektivitu vlastních procesů. 12.2.1 Typy benchmarkingu Konkurenční bechmarking Bývá užíván pro konkurenční analýzu. Jsou sledováni hlavní konkurenti na trhu, nejlepší hráč na trhu, nejlepší subjekt v daném průmyslu (nemusí to být přímý konkurent). Po vytipování vhodného subjektu (případně více subjektů) je tento subjekt užit jako srovnávací standard mého procesu. Při vyhodnocení vyhodnocuji jednak svou kvalitu a jednak svou konkurenceschopnost. Benchmarking na základě spolupráce Je také realizován jednotlivými subjekty. V některých případech je však výhodné, aby byl prováděn skupinou subjektů (např. ve všech pobočkách nadnárodní firmy). Musí se udělat dva základní kroky 1. Identifikovat své problémové oblasti a. finanční analýza, mapování procesu, exploratorní analýza 2. Určit organizaci, která je v daném oboru nejlepší a. Konzultace se zákazníky, dodavateli, studium odborné literatury. Během procesu benchmarkingu si partneři vzájemně otevřeně vyměňují řadu informací. To může vyvolat obavy z jejich špatné interpretace nebo i zneužití. Proto nedílnou součástí procesu je vytvoření etického kodexu, který mimo jiné předem definuje kdy, v jakém rozsahu a v jaké formě budou zveřejněny výstupy a výsledky porovnávání.
Předpoklad úspěchu benchmarkingu je aby • Projekt podporoval management organizace, • do projektu byl zapojen personál a změny přijal za své, • po vyhodnocení a stanovení cíle zlepšení by měl management podnikat takové kroky, aby výsledky benchmarkingu byly vidět.
12.3 Reengineering – „Nový začátek“ V procesu reengineeringu se špatná řešení ruší a jsou nahrazována úplně novými. Účinnost reengineeringu vzhledem k ročnímu zlepšení je okolo desítek procent. Reengineering vychází z orientace na zákazníka: • jak daná činnost přidává užitnou hodnotu pro zákazníka, • jaké náklady vynaložit na dosažení přírůstku užitku. Vyhodnocení spotřeby výrobních činitelů vy se mělo vždy provádět s ohledem na užitečnost výrobku pro spotřebitele. 12.3.1 Charakteristika – proč reengineering • •
Konstruktéři se snaží navrhnout co nejdokonalejší zařízení, ale to zákazník nemusí potřebovat a může preferovat jen některé funkce, a ty technici opomenuli Složitost výrobků a výroby vede k zamlžení vazeb mezi procesy a tak je obtížné odlišit aktivity nutné od ztrátových.
12.3.2 Základní reengineeringové postupy • • • • • •
několik prací je integrováno do jedné, dílčí kroky se provádí v přirozeném sledu, práce se provádějí tam, kde je to nejrozumnější, minimalizují se konflikty, zodpovědným pracovníkem za celý proces je manažer procesu. vše je orientováno na potřeby a požadavky zákazníka a na zajištění konkurenceschopnosti.
12.3.3 Úrovně reeingineeringu • • • •
WPR – Work process reengineering (reengineering pracovního procesu) – změny související s určitými segmenty organizace BPR – Business process reengineering (reengineering obchodního procesu) – změny týkající se celé organizace TBR – Total business reengineering (totální obchodní reengineering) – integrace dodavatelů a zákazníků do jednoho celku Reengineering zevnitř ven - orientace na klíčové zákazníky.
12.3.4 Co reengineering není • • • •
automatizace, restrukturalizace, program pro zlepšení činností, degradace hodnoty lidí a podnikových pracovníků
13 Sedm nových nástrojů řízení jakosti 13.1 Afinitní diagramy Vhodný prostředek pro uspořádání velkého množství informací souvisejících s daným problémem. Uspořádají se do přirozených skupin. Afinitní diagram naznačuje strukturu řešených problémů. Tvoří se v týmu na základě brainstormingu.
Obrázek 29: Afinitní diagramy
13.2 Interrelationship diagramy – diagramy vzájemných vztahů Také relační diagramy. Podporují identifikaci logické, nebo příčinné souvislosti mezi náměty, které se vztahují k řešenému problému. Je vhodný pro řešení problémů se složitými vazbami. Vychází z části afinitního diagramu. Jednotlivé segmenty se rozmístí na „pracovní ploše“ a analyzují se vstupy, výstupy a vzájemné vazby. Podstatné jsou otázky typu • Která příčina je klíčová, • kde začít a jak postupovat k dosažení jakosti výrobků, • jaký může mít dopad nápravné zařízení.
Obrázek 30: Interrelationship diagram
13.3 Systematický (stromový diagram) diagram Systematický (stromový) diagram je obrazem systematické dekompozice určitého celku na jednotlivé dílčí části. Používá se např. k rozložení problému na jednotlivé podproblémy, vytvoření plánu řešení
problému, zobrazení struktury příčin problému a pod. Pokud zobrazuje diagram strukturu příčin problému, pak slouží k přehlednému přepisu informací zpracovaných v diagramu příčin a následků Tvoří se v týmu. Je možné využít stanovených vzájemných vztahů z diagramu vzájemných vztahů. Je logickým uspořádáním dílčích kroků.
Obrázek 31: Segment systemtického diagramu
13.4 PDPC diagram (Process Decision Program Chart) Pomáhá vypracovat plány preventivních opatření, které umožňují předcházet problémům při provádění plánovaných činností. Při zpracování diagramu PDPC se nejprve sestrojuje systematický diagram pro danou plánovanou činnost. Pravá strana diagramu v každé větvi doplní o odpovědi na otázky: • jaké problémy mohou při zajištění tyto činnosti nastat? • jaká preventivní opatření by měla být naplánována, abychom předešli těmto možným • problémům? Odpovědi na otázky se hledaní brainstormingem a zapíší se do do obláčku, který je šipkou spojen k příslušné činnosti z pravé strany. Tento diagram je základem plánu preventivních opatření proti možným problémům.
Obrázek 32: Segment PDPC diagramu
13.5 Síťový graf Je vhodným nástrojem pro stanovení optimálního harmonogramu průběhu složitých činností a jejich následného monitorování. Umožňuje zkrácení doby trvání činností zavedením vhodných opatření. Používají se techniky CPM (Critical Path Method) atd. Před vlastní konstrukcí síťového grafu je vhodné sestrojit postupový diagram. Vypracování tohoto diagramu by mělo probíhat v týmu. Síťový graf dá odpověď na otázky: • Jaký je očekávaný termín dokončení plánované činnosti (projektu) • Jaký je harmonogram zahájení a ukončení každé dílčí činnosti • Které činnosti musí být ukončeny přesně podle harmonogramu, aby nedošlo k • celkovému zpoždění
• Které činnosti mají určité časové rezervy a jaká je hodnot těchto rezerv. • K zodpovězení uvedených otázek se obvykle sestrojuje hranově orientovaný síťový graf.
Obrázek 33: Síťový graf
13.6 Maticový diagram Používá se k posouzení vzájemných souvislostí mezi dvěma nebo více oblastmi problému. Jeho použití pomáhá lokalizovat a odstraňovat neznámé skutečnosti v informační bázi, vztahující se k problému. Nejčastěji se používá maticový diagram tvaru L, jinými typy jsou také typ T, Y a X. Diagram L je dvourozměrný diagram, který vysvětluje souvislost mezi dvěma oblastmi, které se skládají z řady prvků. Jednotlivé oblasti (vícerozměrné proměnné) reprezentují např. činnosti, vlastnosti výrobku, parametry procesu ap. Maticový diagram je vhodným podkladem pro analýzu vztahu mezi jednotlivými prvky a jejich důležitosti. Typickými představiteli těchto diagramů jsou diagramy typu „L“ zobrazující vzájemné vztahy mezi požadavky zákazníka a vlastnostmi výrobku, mezi vlastnostmi dílů a vlastnostmi výrobku, mezi parametry procesu a kvalitou výrobku apod.
Obrázek 34: Segment maticového diagramu
13.7 Analýza údajů v matici Zaměřuje se na porovnání různých položek (vícerozměrných proměnných) charakterizovaných řadou prvků. Položkami mohou být jednotlivé výrobky, varianty návrhu, suroviny, dodavatelé atd. K analýze se užívá následujících metod:Sedm ých nástrojů řízení jakosti • analýza hlavních komponent • stanovení „vzdálenosti“ mezi vícerozměrnými proměnnými • mapa (vjemová, poziční) • plošný diagram (glyf)
13.7.1 Analýza hlavních komponent Na základě analýzy vzájemných korelací jsou konstruovány „umělé“ prvky nazývané hlavním komponentami s cílem analýzy celkového rozptylu (variability) původních proměnných. Hlavní komponenty jsou lineárními kombinacemi původních prvků, zpravidla je nelze přímo měřit. 13.7.2 Stanovení vzdálenosti mezi vícerozměrnými proměnnými Vícerozměrné proměnné se porovnávají pomocí vhodné metriky. Např. Minkowského metrika vzdáleností n
Dik = ∑ xij − xkj , j =1
kde Dik je vzdálenost mezi proměnnými, xij je hodnota j-tého prvku proměnné i, xjk je hodnota j-tého prvku proměnné k a n je počet prvků. Aby tato metoda šla použít, prvky musí být srovnatelné, nezávislé a stejně důležité.
13.8 Vjemová/poziční mapa Je názorným grafickým zobrazením posuzovaných položek (proměnných) v rovině základních hodnot dvou prvků. V případě vícerozměrných proměnných je třeba vybrat dva prvky, které jsou pro vlastnosti proměnné rozhodující, případně zpracovávat více map. Mapa pak umožňuje analýzu vzájemné podobnosti prvků a případně analyzovat jejich odchylku od optimální hodnoty, je-li tato definována.
13.9 Plošný diagram (glyf) Umožňuje grafické porovnávání vícerozměrných proměnných. Jedním představitelem takovéhoto diagramu je „diagram slunečních paprsků“ (Sun Ray Plot).
Obrázek 35: Příklad glyfu
14 FMEA – Failure Mode and Effect Analysis Metoda představuje týmovou analýzu možností vzniku vad u posuzovaného návrhu, ohodnocení jejich rizika, návrh a realizaci opatření vedoucí ke zlepšení jakosti návrhu. Zkušenosti ukazují, že použitím této metody lze odhalit 70 až 90% možných neshod. Cílem je identifikace a definování všech existujících potenciálních chyb, nalezení jejich příčin a důsledků a kvantitativní stanovení míry rizik. Vznik v USA (armáda), později použití v letectví, v kosmonautice (Apollo) a v automobilovém průmyslu. V současnosti využití ve většině výrobních odvětví . Typy: • • •
C-FMEA: Konstrukční P-FMEA: Procesní S-FMEA: Systémová
Předností metody FMEA je výrazný psychologický efekt, který spočívá v posílení spoluzodpovědnosti širšího okruhu pracovníků za navrhovaný výrobek či proces a ve zlepšené komunikaci mezi jednotlivými útvary.
14.1 Proč FMEA • • • • • •
rostou požadavky na jakost a spolehlivost zvyšují se počty a komplexnost podsystémů a dílů markantnější dělba práce mezi vývojem a výrobou zvyšující se tlak na náklady a racionalizaci zkracování doby vývoje a zkoušek změny v právním okolí
14.2 Řízení FMEA FMEA je týmová práce a nemůže být prováděna na individuálním základě. Sestavení týmu musí být funkční do kříže a multidisciplinární. V týmu by měli mít své zastoupení pracovníci vývoje, konstrukce, technologie, výroby, zkušeben, útvaru řízení jakosti, servisu a další nositelé znalostí, mají v něm však své místo i zástupci ekonomického útvaru nebo zásobování. Zákazníka obvykle zastupují pracovníci marketingu. Pro efektivní práci v týmu je důležité metodické a organizační řízení práce týmu zkušeným moderátorem. Pomocí FMEA návrhu výrobku se zajišťuje co nejúplnější zkoumání návrhu výrobku s cílem již v etapě návrhu odhalit všechny možné nedostatky, které by navrhovaný výrobek mohl mít, a ještě před jeho schválením realizovat opatření, která by tyto nedostatky odstranila.
Moderátor
Plánování výroby
Výrobní kvalita
FMEA Management projektu
Plánování kvality
Zákaznická kvalita
Technologie
Obrázek 36: Diagram FMEA
14.3 Rizikové číslo RPN = S ⋅ O ⋅ D, kde
S - Severity : závažnost chyby (1~10) O - Occurrance : pravděpodobnost vzniku chyby (1~10) D - Detection : pravděpodobnost odhalení chyby (1~10)
-
pokud RPN > X ... je nutné provést nápravná opatření. velikost X je stanovena individuálně podniky (např. X = 100)
Hodnota rizikového čísla by měla sloužit ke stanovení pořadí důležitosti jednotlivých možných vad vyvolaných určitou příčinou. Vzhledem k tomu, že jednotlivá dílčí kritéria jsou hodnocena v rozmezí od jednoho do deseti bodů, může se rizikové číslo pohybovat v rozmezí od 1 do 1000. Po provedeném hodnocení a stanovení rizikových čísel následuje vyčlenění skupiny těch možných vad, jejichž riziková čísla jsou příliš vysoká, a bude nutné navrhnout opatření ke snížení rizika. K tomuto účelu se nejčastěji používá porovnání dosažené hodnoty rizikového čísla se stanovenou kritickou hodnotou. Často používanou kritickou hodnotou rizikového čísla je hodnota 125, která odpovídá průměrnému hodnocení všech dílčích kritérií. Kritickou hodnotu rizikového čísla může stanovit zákazník, u důležitých výrobků bývá požadovaná hranice nižší.
15 Bonus – manažerské úsměvy Z výkladového slovníku: - manager n 1 osoba, která vede nebo spravuje organizaci, výrobu, obchod atp. - manager n 1 osoba, která zařizuje obchodní záležitosti herce nebo baviče - manager n 1 osoba, která řídí trénink sportovce - manager n 1 osoba, která má talent pro efektivní řízení - manager n 1 osoba zmocněná soudem k nakládání se zabaveným majetkem - manager n 1 člen dolní sněmovny zmocněný zařizovat záležitosti týkající se obou sněmoven (v Británii) Sledujme nyní následující fotografie.
Obrázek 37: Manažerské úsměvy č. 1
Obrázek 38: Manažerské úsměvy č. 2
Obrázek 39: Manažerské úsměvy č. 3
Na manažerských fotografiích nacházíme obvykle tyto postavy: - Ustaraný manažer: má problémy a tváří se zasmušile. Zpravidla přitom hledí do počítače nebo nějakých papírů. - Vševědoucí manažer: zpravidla pomáhá ustaranému. Vševědoucí manažer představuje obyvkle troubleshootera a bývá tudíž méně formálněji oblečen, například nemívá nikdy sako. Obecně platí pravidlo, že hodný hoch na fotografiích mívá světlou košili, zatímco méně hodný hoch mívá tmavou, viz. další obrázek
Předchozí obrázek je fotografie typu "hodný chytrý hoch a hodný tupý hoch" čili HChH&HTH. Tupý hoch řeší problém, zatímco chytrý hoch mu otcovsky radí. Variantou této fotografie je tzv. instrumentovaná HChH&HTHuPC, kdy hodný chytrý hoch ukazuje hodnému tupému hochovi něco na obrazovce počítače (taky vás tak hrozně sere, když vám někdo hrabe na obrazovku a nadělá tam otisky prstů?). Další variantou je HChŽ&HTH neboli hodná chytrá žena a hodný tupý hoch. Varianta HChH&HTŽ nepřipadá v úvahu, protože je to sexistické. -
Rozesmátý manažer: je manažer, který se culí, řehní, chechtá. Manažer většinou reaguje smíchem na blíže nespecifikovaný podnět vycházející zevnitř jeho týmu. Manažer zpravidla neholduje tak komplikované zábavě jako my běžní podlidé a k tomu, aby byl vysmátý, mu stačí podívat se na obrazovku, displej mobilu nebo do nějakých papírů.
Protože téměř na všech fotografiích se manažeři, když zrovna nepřesdstírají činnosti, zeširoka usmívají, podívejme se na ten úsměv z analytického hlediska. Je možné definovat tzv. součinitel úsměvu manažera, který se počítá podle níže uvedeného vzorečku a k jehož stanovení potřebujeme manažerské pravítko. Nemáme-li ho k dispozici, musíme se spokojit s trojúhelníkem z Logarexu.
s v k = max , , k ≤ 1, b h
kde
s = šířka manažerových úst v rozesmátém stavu b = šířka hlavy od ucha k uchu v = rozevření manažerových úst (měřeno pod nosem) h = výška manažerovy hlavy (od brady k temeni)
Pokud k = 1, pak nastává situace, kdy má manažer právě ústa od ucha až uchu. Pokud součinitel přesáhne hodnotu 1, pak si manažer samým smíchem roztrhl hlavu v horizontálním a vertikálním směru, což je jistě tragédie.
***
