Переводные статьи
Популярное | Последнее
390
×
Призрак будущего качества
Сообщество Lean+6Sigma в России
Призрак будущего качества
Вадим Сеничев, Преподаватель каф. АИДМиСВ МГОУ
23 марта 2022 в 08:00
Перевод статьи «The Ghost of Quality Future» автора Anthony D. Burns выполнил Вадим Сеничев.


Я инженер-химик. Основы профессии инженера-химика были заложены 150 лет назад Осборном Рейнольдсом[1]. И хотя в химической инженерии было совершено множество достижений, таких как цифровое управление процессами и эволюционная оптимизация процессов, каждый инженер понимает и применяет в первую очередь работы Рейнольдса. Большинство людей слышали о Числе Рейнольдса, которое играет ключевую роль в расчете потоков воздуха и жидкости. И никаких фантазий. Инженеры опираются на профессиональные фундаментальные знания.

Мода, тренды, прихоти

Для сравнения, за последние 70 лет такая отрасль как «качество» претерпело более 20 модных изменений. Фундаментальные основы были забыты и искажены. Качество потеряно. Менеджеры по качеству зачастую заняты бесконечным поиском волшебной палочки, которая решит все их проблемы.

Вызывает тревогу тот факт, что последнее из модных веяний, связанных с «качеством», Agile, никак на него не влияет. Этот тренд по разработке программного обеспечения возник из концепции Джеймса Мартина по быстрой разработке приложений (RAD) в 1980-х годах. Это, в свою очередь, переросло в моду на быструю итеративную обработку (Raster Image Processor, RIP). Когда сегодня дело доходит до качества, применяется что угодно, даже если это с ним не связано.

До Agile в моде было качество 4.0 и 5.0. И снова это не имело ничего общего с настоящим «качеством». В ход шло всё, что попадалось менеджеру по качеству под руку:

«Искусственный интеллект? Как круто! Кто же сейчас откажется от такого?… Интернет вещей? Как это современно, но он ничего не сделает для уменьшения вариативности… 3D-печать? Тоже модно, но к качеству это не имеет никакого отношения.»

Потребность в качестве

Считается, что массовое производство зародилось в Китае около 2200 лет назад, но только во времена промышленной революции в начале XIX века оно стало обычным явлением во всем мире. Массовое производство принесло с собой потребность в идентичных и взаимозаменяемых деталях, наряду с контролем производственных процессов. Например, в 1860-х годах во время Гражданской войны в США взаимозаменяемость была ключевой при использовании пуль Минье[2] как в американских винтовках Springfield, так и в британских винтовках Enfield. Необходимость взаимозаменяемости деталей сделала качество критически важным.

В 1870 году концепция дефекта полностью сформировалась с появлением показателя «годен/не годен». Это был очень важный шаг, но недостаточный для улучшения процессов. Вещь либо была хороша, либо отправляется на переработку. Между ними не было ничего. Вариация была просто да/нет. Качество измерялось простым подсчетом дефектов.

Основы качества

Осборном Рейнольдсом в мире качества был У. Эдвардс Деминг. Он во многом опирался на тех, кто уже касался темы дефектов до него, особенно на Уолтера Шухарта и Кларенса Льюиса. Деминг дал современное определение качества: «Достигать цель с минимальным отклонением». Это дало огромный прогресс в подсчете дефектов.

Понимание постулатов Деминга является ключом к созданию, поддержанию и прогнозированию хорошего качества сейчас и в будущем. Он заложил основу качества как профессии своей Системой глубоких знаний, своими знаменитыми «14 пунктами», «семью смертельными болезнями», циклом PDCA («планируй-делай-проверяй-действуй») и методологиями оперативного определения.

Деминг подчеркивал важность способности предсказывать поведение процесса в будущем. Его ключевым инструментом была диаграмма Шухарта.

Экономическая диаграмма Шухарта

Хотя статистические методы были доступны более века, они плохо подходили для фактических производственных процессов. В 1924 году Шухарт представил свою контрольную диаграмму. Шухарт много говорил об экономике. Его контрольная диаграмма (иначе - контрольная карта) была экономической, а не вероятностной. «Это состояние контроля, по-видимому, в целом является своего рода пределом, которого в экономическом плане мы можем достичь при поиске и устранении причин изменчивости», — сказал он. Шухарт определил свои пределы контроля как «экономические пределы».

В 1931 году Шухарт добавил ключевой момент: «Разрабатывая критерий контроля, мы должны наиболее эффективно использовать порядок событий как ключ, показывающий наличие определяемых причин». Этого не дает классическая статистика. Контрольная карта уникальна тем, что в ней используется элемент времени. Точно такие же данные в другой временной последовательности дают совершенно иные результаты.

Еще важнее то, что в 1944 году он сказал: «Статистический контроль — это не просто применение статистики… Классическая статистика исходит из предположения, что статистическая вселенная существует, тогда как Статистическое управление процессами исходит из предположения, что статистической вселенной не существует».

То есть контрольные диаграммы Шухарта не зависят от характера лежащих в их основе распределений данных. Они не предполагают и не требуют нормальности.

К сожалению, большинство людей в то время и до сих пор этого не понимают. Надеюсь, в ближайшие годы это изменится.

Качество против традиционной статистики

Диаграмма Шухарта была радикальным шагом вперед. Это потрясло статистическое учреждение. Это создало развилку на дороге. Шухарт прокладывал новую дорогу качества, в то время как другие продолжали идти по пути традиционной статистики.

Карл Пирсон назвал Шухарта «нелогичным», в то время как другие, такие как Уильям Голомски, назвали его «героем». Каору Исикава был «очень впечатлён глубиной его философии». Эллис Отт и Деминг признали талант Шухарта и продолжили развивать его работу. Позже Дэвид Чемберс и Дональд Уилер расширили работу Шухарта.

Один из самых больших вкладов в качество был сделан Уилером. Он доказал утверждение Шухарта, протестировав 1143 различных распределения данных и доказав, что нормальность не требуется для диаграмм поведения процессов. Он указал, что мы никогда не сможем узнать распределение данных для меняющегося процесса... и что это знание нам на самом деле не нужно!

Непонимание Шухарта

Многие видные деятели того времени, такие как Джозеф Джуран, пренебрежительно относились к Шухарту и не понимали его. Джуран заявил, что концепции Шухарта были «за пределами понимания неискушенного пользователя». Даже к 1980-м годам Джуран все еще не понимал и все еще называл контрольные диаграммы «тестом статистической значимости». Он продолжал составлять таблицы дефектов, более подходящие столетию назад.

Сегодня большинство специалистов по качеству не понимают Шухарта и диаграммы поведения процесса. Популярные авторы, имена которых вы могли бы увидеть даже на страницах нашего сайта, — все они демонстрируют непонимание. Большинство из них даже не обсуждают этот центральный аспект качества. Напарник Гарри по Motorola Кеки Бхоте понимал еще меньше и в 1991 году назвал контрольные диаграммы «пустой тратой времени».

Сотни тысяч практиков и клиентов читали материалы этих авторов и были введены в заблуждение. Это неизбежно вело к потерям качества. Ключевой инструмент, лежащий в основе качества, был поврежден.

Важность понимания

Будущий прогресс в области качества зависит от понимания нами этих основ. Вместо стремления к пониманию основ, бурным цветом стали множиться причуды, использующие до 140 инструментов просто для заполнения пустот в понимании основ.

Ничего не изменилось с тех пор, как Исикава указал, что все, что нужно каждому, — это мудрое использование семи основных инструментов качества. Большее число инструментов не даст лучшего качества.

Простота очень выгодна для клиентов. Это позволяет всем сотрудникам легко участвовать в обеспечении качества, на чем и настаивал в своей работе Деминг.

Сотрудники на переднем крае — настоящие знатоки процессов. Вовлечь их в качество несложно, если делать это с умом.

Последствия непонимания идей Шухарта

Как и многие другие, популярный автор Дуглас Монтгомери утверждает, что диаграммы поведения процессов — это диаграммы вероятностей. Он путает спецификации и контрольные пределы. Он использует бессмысленный термин «три сигмы». Нет такого понятия. Эффективность процесса определяется его стабильностью, то есть наличием назначаемых причин.

Большинство людей не понимают, что такое качество. Будем надеяться, что лучшее образование в ближайшие десятилетия исправит это. Дефекты относятся к пределам спецификации, а не к контрольным пределам. Пределы спецификации могут быть установлены где угодно, чтобы произвести любой уровень дефектов. Контрольные пределы описывают поведение процесса. Процесс, который не находится под контролем, имеет одну или несколько назначаемых причин и может привести к любому количеству дефектов. Диаграммы поведения процесса предупреждают работников о том, когда следует расследовать такие назначаемые причины. Когда такая назначаемая причина будет устранена, это повлияет на весь процесс. То есть это не обязательно просто эфемерное событие.

Неспособность Монтгомери понять природу диаграмм поведения процесса приводит его к утверждению, что для 100 деталей «...около 23,7% продуктов, произведенных с качеством «три сигмы», будут дефектными». Он не понимает, что диаграмма поведения процесса — это голос процесса. Контролируемый процесс предсказуем. Однако неконтролируемый процесс не дает никаких прогнозов относительно количества дефектов, которые могут возникнуть. Цифра 23,7% не вызывает доверия. Tokai Rika, например, производит 500 000 деталей в месяц под полным контролем.

Злоупотребление вероятностью

Мы можем применить вероятностный подход Монтгомери к автомобилю, обычно состоящему из 30 000 деталей. Предположим, что каждая из этих частей была построена в соответствии с его заявлением о «совершенстве» с частотой 3,4. Это дало бы 1–0,9999966 ^ 30 000 шанс наличия дефекта. Другими словами, у каждого произведенного автомобиля будет 9,7-процентный шанс оказаться металлоломом. То есть 9,7% всех автомобилей содержали бы от одной до многих тысяч дефектов. Ясно, что такой подход к дефектам и вероятностям дает сомнительные результаты.

Монтгомери предполагает, что «при уровне качества Шесть сигм среднее значение процесса может сместиться на целых 1,5 стандартных отклонения от целевого значения и произвести около 3,4 бракованных изделий из миллиона ». Заявлять о дефектах 3,4 в крайнем хвосте несуществующего распределения неуправляемого процесса — глупо. Смещение средств процесса — прямой путь к катастрофе.

Он также предполагает, что для улучшения ситуации мы должны позволить среднему значению немного плавать.

«Если среднее значение дрейфует и в конечном итоге оказывается на 1,5 стандартных отклонения от целевого значения, прогноз дефектных 3,4 частей на миллион может быть не очень надежным, потому что среднее значение может сместиться более чем на «разрешенные» 1,5 стандартных отклонения».

Однако, если среднее значение смещается, особые причины сохраняются. Процесс вышел из-под контроля и может привести к любому количеству дефектов, независимо от установленных пределов спецификации.

Это подчеркивает огромную потребность в переобучении основам диаграмм поведения процессов. Будем надеяться, что в будущем люди будут изучать Деминга и Шухарта, а не Монтгомери и др.

Диаграмма с подвижным диапазоном (X-mR)

Основное расширение работы Шухарта было сделано в 1942 году Уильямом Дженнеттом, когда он изобрел XmR, одноточечную контрольную диаграмму с подвижным диапазоном. Однако, на популяризацию ушло еще 50 лет.

Первое и главное преимущество диаграмм XmR заключается в том, что они просты. Джеймс Уомак указывал, что

«сборщики могли выполнять большинство функций специалистов и выполнять их гораздо лучше благодаря их непосредственному знакомству с условиями на сборочной линии».

Графики XmR — это рабочий инструмент, который любой работник может использовать вручную, без специального программного обеспечения.

Второе большое преимущество диаграмм XmR заключается в том, что их можно использовать как для данных подсчета, так и для переменных данных. У Шухарта не было другого выбора, кроме как использовать специальные диаграммы, такие как диаграммы P, NP, C и U для данных подсчета. Однако, каждая из этих диаграмм зависит от четырех предположений о распределении данных (биномиального или пуассоновского соответственно). Если эти предположения не выполняются, диаграмма дает неверные результаты. Диаграммы XmR не зависят от модели данных. Уилер отмечает, что когда специальная карта дает результаты, отличные от результатов XmR, это указывает на то, что допущения для специальной карты не выполняются и, следовательно, не должны использоваться.

Послание на будущее ясно: будьте проще. Используйте XMR.

Философия качества

Менее известным вкладом Шухарта была философия качества. Он прочитал книгу философа Кларенса Льюиса 1929 года «Разум и мировой порядок» (Kessinger Publishing, переиздана в 2004 году) 14 раз. Когда профессор Деминг сказал, что прочел его семь раз и до сих пор не понял, Шухарт посоветовал ему прочитать еще раз. В конечном итоге это привело к созданию системы глубоких знаний Деминга.

Шухарт известен циклом Шухарта. Он взял научный метод и применил его к процессам, используя свои контрольные карты. Деминг превратил это в свой PDСA. Шухарт также создал то, что он назвал «операциональным значением», позже названным Демингом «операциональным определением». Этот основной инструмент должен быть изучен и использован всеми, но редко даже упоминается:

1. Чего вы хотите достичь?
2. Каким методом вы достигнете своей цели?
3. Как вы узнаете, что достигли своей цели?

Использование операционного определения для данных Covid-19

Когда следует использовать диаграммы Шухарта? Данные о Covid-19 являются классическим примером. Есть много попыток использовать контрольные карты и даже логарифмические контрольные диаграммы для данных Covid-19. Первый шаг рабочего определения — спросить: «Чего вы хотите достичь?». Люди, пытающиеся нарисовать контрольные диаграммы для данных о Covid-19, не задавались этим вопросом.

Что мы хотим знать о Covid-19, так это то, становится ли ситуация лучше или хуже. Чего мы хотим добиться, так это нисходящего тренда. Лучший способ наблюдать за такими тенденциями — это динамический график или столбчатая диаграмма.

Контрольные диаграммы не могут помочь ответить на этот вопрос. Все, что может показать контрольная диаграмма, — это неоднородность данных. Однако мы уже знаем это из-за того, как болезнь распространяется от одного человека ко многим другим людям.

Диаграммы поведения процесса идеально подходят для раскрытия потенциала процесса и обеспечения хорошего качества в будущем. Они бесполезны для данных Covid-19. «Любая попытка использовать диаграмму поведения процесса для анализа ежедневных значений Covid-19 является неправильным применением метода», — говорит Уилер. «Концептуально это эквивалентно тому, что кто-то вычисляет среднее значение для списка телефонных номеров».

Как вы узнаете, что достигли своей цели? В случае с Covid-19 мы узнаем об этом, когда график устремится к нулю.

Коренной причиной повсеместного неправильного использования диаграмм поведения процессов являются учебные курсы, в которых не учат основам качества. Диаграммы поведения процесса XmR упрощают обеспечение качества для каждого сотрудника. Рабочее определение дает указания о том, что делать.

«Лучший анализ — это всегда самый простой анализ, который дает необходимое понимание», — отмечает Уилер. В этом случае лучший инструмент — забытая диаграмма выполнения. На сегодняшний день насчитывается около 140 качественных инструментов. Ничего не изменилось с тех пор, как Исикава указал, что вам нужны только семь основных инструментов качества, если их использовать с умом. Дополнительные инструменты только добавляют путаницы. Они не улучшают качество.

Будущее качества

Бесконечные увлечения никак не влияют на качество. Нет никаких оснований отклоняться от PDСA Деминга и его рабочего определения. Рабочее определение простое. Он прорезает чушь.

С одной стороны, мы знаем, куда должно идти качество, а с другой, куда оно, вероятно, пойдет. При нынешних темпах мы должны ожидать увидеть еще около дюжины новых качественных причуд в течение следующих 40 лет. Всего несколько дней назад я увидел консультанта, утверждавшего, что существует явная потребность в «Agile TQM Lean Six Sigma». Он явно чувствует, что у него есть клиенты, достаточно легковерные, чтобы купить его.

Куда должно идти качество? Качество должно стать профессией точно так же, как профессией стала химическая инженерия. Нам нужно искоренить причуды и фарс. Качество должно вернуться к основам, заложенным гигантами: Демингом, Льюисом, Исикавой, Шухартом и Уилером (который внес гораздо больший вклад в качество, чем любой другой живущий человек, и в ближайшем будущем должен быть награжден соответствующим образом).

Тема будущего качества должна звучать так: «Будь проще. Вернись к основам».



[1]             Английский механик, физик и инженер, специалист в области гидромеханики и гидравлики, был первым, кто исследовал природу трения качения упругих катков по упругим основаниям, основные его работы относились к теории турбулентности, теории динамического подобия течения вязкой жидкости и теории смазки.

[2]             Пуля для первых дульнозарядных винтовок, которая имеет коническую выемку в задней части. Особенностью данной пули является то, что при выстреле её хвостовая часть расширяется и обеспечивает надёжное зацепление пули с нарезкой ствола винтовки.

Войдите, чтобы оставить комментарий
E-Mail
Комментариев нет
Рекомендовано
Реклама
Поделиться