Всеобщее управление качеством процессов

Стратегическая цель любой организации – постоянное улучшение процессов для совершенствования деятельности организации и обеспечения выгоды ее заинтересованным сторонам. Одним из важнейших элементов системы менеджмента качества (СМК) на всех этапах жизненного цикла продукции в соответствии с требованиями стандартов серии ИСО 9000 является применение статистических методов. Использование статистических методов способствует пониманию изменчивости показателей качества продукции и, следовательно, может помочь предприятию повысить результативность и эффективность принимаемых решений.

В соответствии с требованиями международных стандартов ИСО серии 9000: 2000 к СМК центральным объектом управления качества становится производственный процесс, выход которого представляет собой поток измерений параметров качества отдельных изделий. Главная задача при изготовлении – «попасть в допуск» – заменяется на две новые, а именно, обеспечить стабильность (устойчивость) процесса и непрерывно уменьшать вариации стабильного процесса, т.е. своевременно принимать корректирующие и предупреждающие действия.

Математическая статистика, которая включает в себя огромное количество различных методов, разработанных к настоящему времени, занимается вопросами сбора, обработки и анализа результатов. Многие из современных статистических методов довольно сложны для восприятия, а тем более для широкого применения всеми участниками процесса. Но существуют так называемые семь простых методов, способных обеспечить простоту и наглядность представления информации, которые могут служить эффективными инструментами контроля качества. Их можно понять и продуктивно использовать без специальной математической подготовки.

При всей своей простоте эти методы позволяют сохранить связь со статистикой  и дают возможность профессионалам пользоваться результатами этих методов и при необходимости совершенствовать их.
Статистическое мышление необходимо для каждого участника процесса, а для этого необходимо знать статистические методы, которые за счет своей простоты, достигнутой в семи инструментах контроля качества, доступны для всех. Каждый служащий компании или организации, используя статистические методы для анализа и контроля процессов, тем самым способствует повышению качества, эффективности производства и снижению затрат.

Следовательно, статистическое методы – это средство, которое непременно необходимо изучать, чтобы внедрить эффективное управление качеством. Основное их назначение – контроль протекающего процесса и предоставление участнику процесса фактов для корректировки и улучшения процесса.

Сертифицированная система качества прежде всего необходима организациям, которые претендуют на иностранные инвестиции или стремятся привлечь зарубежных заказчиков. По оценкам экспертов, разница в закупочных ценах у поставщиков, имеющих данную систему и не имеющих ее, может достигать 50%. В методологическом плане принципиально важным для всего семейства стандартов ISO серии 9000 является введенное положение о том, что вся работа, выполняемая организацией, рассматривается как совокупность взаимосвязанных процессов. Соответственно общее руководство качеством достигается через управление процессами, реализуемыми в организации, и умением применять статистические методы. Одной из главных областей применения стандартов ISO является подтверждение, что организация может продемонстрировать, что ее система обеспечения качества организована так, чтобы предупредить случаи несоответствия на всех стадиях, начиная с проектирования и кончая сервисом.Особенно важно, чтобы установленные в организации процессы гарантировали как соответствие системы требованиям по качеству стандарта ISO, так и адекватность действующей в организации СМК требованиям потребителя. Эти процессы, если они осуществляются на соответствующем уровне и находятся под контролем, предоставляют собой динамичную систему качества, способствующую непрерывному росту рентабельности и эффективности работы поставщика. Поэтому одним из важнейших требований ISO 9000 является управление процессом, основными этапами которого являются планирование, измерение, отслеживание процесса посредством сравнения измеренных значений с эталонными.

Сбор и анализ данных

Огромное множество данных можно собрать в условиях предприятия. Когда существует намерение применить какой-то практический способ выполнения работы, естественно оценить, пригоден он или нет. Обычно решение принимается на основе прошлых результатов и опыта, или же за основу берутся традиционные методы. Однако в случае заводской работы, когда данные собираются на протяжении реального производственного процесса, процедурные методы вводятся на базе полученной информации. Производственная процедура будет наиболее эффективной, если сделана надлежащая оценка, а для неё существенны данные с рабочего места:

• данные и последующая оценка формируют базис для действий и решений (поскольку заводские операции различаются в зависимости от конкретной производственной процедуры, данные целесообразно классифицировать по их назначению);
• данные позволяющие понять действительную ситуацию. Эти данные собирают, чтобы проверить разброс в размерах деталей, происходящих из-за наладки станка, или проконтролировать процент дефектных единиц, содержащихся в поступающей партии. По мере роста количества данных их нужно, для облегчения понимания и дальнейшего объяснения, статистически организовать, тогда можно будет провести оценивание и сравнить состояние поступившей партии или производственного процесса с установленными стандартными или заданными величинами и т.д.;
• данные для анализа. Эти данные используются, например, для выявления связи между дефектом и причиной. Такие данные собирают путем изучения прошлых результатов и проведения новых испытаний, при этом для получения корректной информации используют различные статистические методы;
• данные для управления производственным процессом. Данные этого вида, полученные после проверки качества продукции, могут использоваться с целью установления, нормально ли отлажен производственный процесс или нет. Для такого оценивания применяют контрольные карты, на основе которых принимают соответственные меры;
• данные для регулировок. Сюда относятся такие, например, данные, которые берут за основу при регулировках;
• данные для приемки и забракования. Формы этих данных используются для приемки или забракования деталей и изделий после контроля. Существует два метода контроля: сплошной и выборочный, на основе полученной информации решают, что делать с деталями или продукцией.

Данные служат основой действий. После оценивания фактического состояния, выявленного посредством данных, можно принимать надлежащие меры. Первый критический шаг – определить, представляют ли данные типичную ситуацию. Иными словами, достоверно ли собраны данные, чтобы с их помощью выявить факты, и позволяют ли собранные, проанализированные и прошедшие сравнения данные выявить факты. Первая часть формулировки относится к задачам выборочных методов, вторая – к статистической обработке данных. Необходимо всесторонне рассматривать цели сбора данных, подходящие методы взятия выборок и сортировки данных. Не следует неоправданно много набирать данные какого-то конкретного типа только потому, что их легко собирать. То же справедливо и в отношении неполных данных, которые бывают удобны для сбора, но недостаточно результативны и удовлетворительны.

Нужно, чтобы данные представляли факты, а применяемые статистические методы приводили к достоверной оценке собранных данных. Основа решения может быть найдена только после сравнения с ситуацией в целом, как она представлена на гистограмме или контрольной карте.
Даже понимая потребность в наличии данных, на многих рабочих местах зачастую трудно получить их в чистых численных значениях.

Цель сбора данных – не в нахождении их численных значений, а в создании базы для принятия действий. Сами данные могут быть выражены в любой форме. В общем случае данные можно разделить на данные измерений (длина, вес, время и т.п.) и данные подсчётов (число дефектных единиц в партии, число конкретных дефектов, процент дефектных единиц и т.д.). Кроме того, существуют данные по относительной выгоде, данные числовых последовательностей и данные функций распределения, которые более сложны, но полезны для тех, кто имеет дело с экспериментом, чтобы на их основе делать выводы.

После того как данные собраны, их анализируют. Нужная информация при этом извлекается с помощью использования статистических методов. Следовательно, данные необходимо организовывать таким образом, чтобы облегчить дальнейший анализ. Прежде всего, нужно чётко записывать природу данных. Между их сбором и проведением анализа может пройти значительное время. Больше того, листы данных могут пригодиться в других случаях и для другого применения. Необходимо записывать не только цель измерений, но и дату, и используемый прибор, и фамилию проводившего измерения, и метод и т.д. Кроме того, записывать данные нужно в такой форме, чтобы их легко было использовать в дальнейшем.