Страница 5 из 12
Знаете ли вы номенклатуру вашей продукции, которая содержит основное количество дефектов?
Знаете ли вы основные виды дефектов, составляющие наибольший объём забракованной продукции?
Это несложные, но необходимые для встраивания качества вопросы, на которые позволяет ответить статистика.
Во-вторых, наблюдая за динамикой определённых статистических показателей, мы можем судить об эффективности тех или иных мероприятий. Часто в любых процессах производства, и не только производства, существует огромное количество причинно-следственных связей, разобраться в которых можно только эмпирическим путём. Таким образом, постепенно улучшая процесс и анализируя статистические показатели, можно избежать негативных последствий неправильных решений, вовремя среагировав на них. Кроме того, lean – это постоянное совершенствование, которое в свою очередь требует постановки цели и также отслеживания статистики.
Один из принципов lean гласит «принимай решение на основе фактов: достоверной информации, полученной из места создания ценности». Статистика в данном случае и является такой информацией, т.е. предприятия и руководители, исповедующие принципы lean, не принимают решений на основе своих внутренних ощущений, они смотрят на статистические данные и ключевые показатели процессов.
В том или ином виде работа со статистикой ведётся в каждой организации, где-то на основании оперативных данных ежедневно принимаются решения, выявляются и решаются проблемы, а где-то статистика округляется и сводится раз в квартал для отражения в отчёте.
Как бы ни была организована работа со статистическими данными в вашей организации, важно понимать следующие моменты:
Статистические данные нужны только для принятия решения (выявления проблемы, расстановки приоритетов), если на основании данных невозможно принять решение, или оно не является оперативным, нам такие данные не нужны. Например, если поднимать статистику по браку раз в три месяца, то какие бы хорошие решения на основании неё не принимались, поезд уже давно ушёл и уже невозможно понять причины его возникновения. Остаётся лишь полагаться на опыт и чутьё.
Следует всегда понимать, зачем собирается та или иная информация. Как и любая работа, она должна иметь Заказчика: того, кто её анализирует и принимает решение. В противном случае, это потеря. Есть информация, например, количество дефектов в потоке, которая собирается ежедневно для мониторинга отклонений в процессе: быстрого выявления и реакции на проблему. Есть информация более детальная, например, срез по причинам возникновения дефектов, необходимая для глубокого анализа и проработки. Есть специальная статистика, например, по определённому продукту, позволяющая оценить эффективность изменения его конструкторской или технологической доработки.
Посмотрите на собираемую в вашей организации статистику с этих точек зрения, уберите лишнее и оставьте то, что будет полезно для вас. Но не торопитесь это делать прямо сейчас, дочитайте книгу до конца. Возможно, что изложенные здесь принципы и подходы помогут вам переосмыслить ваше отношение к качеству в целом и к сбору статистики в частности.
Подведём итоги раздела. Измерять надо, но измерять надо с умом: знать, что измерять и зачем. Избегайте бесполезной работы по сбору данных и неоперативных решений.
Анализ и коренные причины
В данном разделе мы постепенно переходим от несомненно необходимой теоретической части к более интересной, практической. Мы достаточно поговорили о важности владения статистической информацией и теперь мы понимаем, что статистика является первым шагом к встраиванию качества в ваши процессы. Далее будет описан общий алгоритм факторного анализа, который будет являться фундаментом для применения всех описанных в настоящей книге принципов и подходов. Обратите внимание на рисунок, расположенный ниже.
Основой анализа является наличие статистической информации: где и сколько обнаруживается, и производится дефектов, какие виды этих дефектов. Имея эту информацию, мы можем из всей, порой достаточно многочисленной, номенклатуры производимых продуктов выбрать те, которые содержат наибольшую часть дефектов по количеству или по стоимости. Именно с ними мы и будем работать в дальнейшем. Лучше всего выбрать 1-2 вида продукта и поработать с ними. Как правило, решая проблему с наиболее браконосным продуктом, решаются проблемы с менее браконосными. Это происходит из-за того, что ошибки или сбои в процессе имеют одинаковые причины и по-разному отражаются на различной номенклатуре.
Следующий шаг алгоритма – это анализ видимых причин возникновения дефектов, за которым следует шаг анализа коренных причин возникновения дефектов. Как правило, наиболее браконосная номенклатура имеет не так много разных видов дефектов. Можно выделить 1-2 вида дефекта, с которыми следует продолжить работу. Встречаются ситуации, когда сложно выделить 1-2 постоянно повторяющихся дефекта, что говорит о серьёзной нестабильности. В любом случае, каждый продукт и дефект стоит рассматривать поочерёдно и последовательно, это и есть совершенствование.
Сделаем небольшое отступление от темы и объясним очередные термины, часто встречающиеся в настоящей книге, в lean и в целом при решении проблем. Разберём виды причин возникновения дефектов или виды возникновения проблем (дефект по определению является проблемой). Выделяют три вида причин, которые в разных формулировках можно встретить в различных источниках информации. Это видимая причина, прямая причина (первопричина) и коренная (корневая) причина.
Нас в процессе анализа будут интересовать больше коренные причины, однако, чтобы их найти и убедиться, что они действительно являются таковыми, нам необходимо владеть приведённой классификацией. В качестве примера рассмотрим упрощённую типичную ситуацию.
Например, проблема заключается в том, что не заводится автомобиль. Видимая причина устанавливается сразу – сел аккумулятор. Если устранить только видимую причину (зарядить аккумулятор), то через какое-то время автомобиль не заведётся снова, так как ослаблен ремень генератора и, соответственно, аккумулятор не будет подзаряжаться (первопричина, т.е. почему разрядился аккумулятор). Если подтянуть ремень генератора, автомобиль определённо проездит дольше до следующего появления той же проблемы. Однако если найти коренную причину и устранить её, проблема с огромной долей вероятности больше не возникнет. Коренная причина может заключаться в изношенной резьбе (неправильно нарезанной, не из того материала и т.п.) болта-натяжителя ремня, который стал причиной его ослабления и разрядки аккумулятора.
видимая причина – причина, которая первая бросается в глаза, например, севший аккумулятор при проблеме «не заводится автомобиль»;
прямая причина (первопричина) – причина, которая приводит к появлению видимой причины и самой проблемы, при устранении которой проблема исчезает, но нельзя гарантировать, что с течением времени она не появится снова, например, ослабший ремень генератора при той же проблеме;
коренная причина – является источником первых двух, при устранении которой проблема уже никогда не появится.
На рисунке (см. выше) схематично показаны возможные места расположения видимой, прямой и коренной причин возникновения дефектов. Обратите внимание, что коренные причины могут находиться в любых процессах, влияющих на основной процесс или операцию, а не обязательно в месте возникновения дефекта. Также и видимая причина не всегда может находиться в месте выявления дефекта.
Анализируя и определяя видимые причины возникновения дефекта, как правило, проводится неглубокий анализ. Самый простой вариант – это пройти по потоку создания ценности изготовления конкретного продукта и посмотреть своими глазами на каких стадиях появляется, или может появиться дефект. Одновременно с определением видимых причин определяется и место возникновения дефекта. Определения места возникновения дефекта будет достаточно для данного шага анализа. Видимая причина может быть отнесена к определённой операции в потоке, к работе оборудования или к очевидным изменениям технологии. Не стоит на данном шаге углубляться в анализ причин. Это будет сделано дальше, при анализе коренных причин возникновения дефектов.