Статистические методы управления процессами

Настоящая статья посвящена вопросу использования контрольных карт Шухарта для оценки стабильности процессов.
Уолтер Шухарт - всемирно известный американский учёный и консультант по теории управления качеством, известный работами по статистическому методу контроля качества производственно-технологических процессов и обеспечения на этой основе качества изготавливаемой продукции. Он обнаружил, что система (т.е. вся совокупность элементов, определяющих результат бизнес-процесса), если она находится в стабильном, управляемом, устойчивом состоянии, ведет себя так, что ее результаты можно предсказывать с определенной точностью до тех пор, пока что-то или кто-то не выведет ее из этого состояния. Такую систему принято называть статистически управляемой. Напротив, если есть какие-то внешние вмешательства в систему, то о предсказаниях можно забыть. Система становится не только непредсказуемой, но и неуправляемой. Тогда надо как можно быстрее выявить и устранить источник внешнего вмешательства и вернуть ее в управляемое состояние. Дело за малым. Нужно научиться различать состояния, в которых находится система, а затем решать, что и кому надо с ней делать (или не делать). Как определить, надо или нет вмешиваться в систему? Для ответа на вопрос Уолтер Шухарт предложил диагностический инструмент в виде контрольных карт Шухарта (далее-ККШ) ККШ построены с помощью статистических методов, но сами не имеют статистической природы.

Использование контрольных карт

ККШ — это графическое средство, которое изначально было продемонстрировано Шухартом для управления производственными процессами, а затем Деминг доказал применимость данного инструмента и для управления административными процессами. В теории контрольных карт различает два вида причин вариации. Первый вид – это случайные, известные еще как «обычные» причины. Они обусловлены широким набором причин, присутствуют постоянно, их сложно выявить, каждая из таких причин составляет очень малую долю общей изменчивости, и ни одна из них не значима сама по себе. Однако сумма всех этих причин мерная и считают, что она является внутренней сути процесса. Предотвращения или уменьшения влияния обычных причин вариации процесса требует управленческих решений для выделения ресурсов на улучшение процесса и системы. Второй вид – это неслучайные или «особые» причины вариаций - представляет собой реальные изменения в процессе, которые являются следствием причин, не свойственных процессу внутренне и могут быть устранены, по крайней мере теоретически. К ним могут быть отнесены недостаточная однородность материала, поломка инструмента, квалификация персонала, невыполнение процедур, низкая эффективность производственного или контрольного оборудования.
Цель ККШ - найти неестественные изменения в выходных значениях процесса, которые повторяются, и дать критерии для выявления недостатка статистического управления. Процесс находится в статистически управляемом состоянии, если изменчивость вызвана только случайными причинами. В качестве измерителя оценки вариации процесса принято решение использование на контрольных картах трехсигмовых пределов. Это не было основано только на теории вероятностей и следовательно не понимается теми, кто пытается использовать теорию вероятностей для «корректировки» пределов контрольных карт. Чтобы представить аргументы самого Шухарта, приведем несколько цитат относительно выбора трехсигмовых границ: «Следовательно, нам надо использовать пределы так, чтобы благодаря их применению мы не теряли слишком много времени на поиски ненужных проблем». «Наш метод — это определение пределов вариабельности... таким образом, чтобы, когда наблюдаемое значение оказывается вне их, поиск особых причин имел бы смысл». «Если используется более чем одна статистика, то пределы всех этих статистик надо выбрать так, чтобы вероятность идентификации "проблем" при выходе хотя бы одной из них за свои контрольные пределы была экономически оправданна».
За рассуждениями У. Шухарта скрывались не столько статистика, сколько экономика и его соображения о том, оправдаются ли расходы, связанные с выявлением признаков неуправляемости процесса, теми выгодами, которые получаются благодаря их обнаружению и устранению.
С одной стороны, если процесс демонстрирует управляемую вариацию, его следует воспринимать как стабильный и устойчивый. Вариация, присутствующая в процессе, отражает только то, что присуще самому процессу. Следовательно, чтобы снизить вариацию, нужно изменить сам процесс! Говоря словами Шухарта, состояние управляемости — некий предел, которого мы можем стремиться достичь экономически выгодными методами, выявляя и ликвидируя причины вариабельности, не меняя основу процесса. Первым шагом на пути улучшения поведения «выхода» процесса служит определение особых причин вариации. Если особая причина наносит ущерб, ликвидируйте ее. Если она приносит выгоду, сделайте ее частью процесса. Шухарт также замечал, что практически уверенным в управляемости процесса можно быть, когда не 100, а 1000 последовательных измерений не обнаруживают отсутствия управляемости. ЭМПИРИЧЕСКОЕ ПРАВИЛО.
Если дано однородное множество данных:
1) примерно 60-75% данных находятся в пределах одной сигма-единицы по обе стороны от среднего;
2) ориентировочно от 90 до 98% данных лежат на расстоянии две сигма-единицы от среднего;
3) приблизительно 99-100% данных удалены от среднего не более чем на три сигма-единицы.

Интерпретация ККШ

Ряд вопросов, на которые нужно ответить, прежде чем можно будет интерпретировать карту:
1. Что представляют собой отдельные значения? Что означают эти числа?
2. Как получены эти значения? Кто их получает? Как часто? Где? Каким способом? При помощи каких инструментов или приборов?
3. Какие источники вариации представлены в этих данных?
4. Как эти данные организованы в подгруппы? Каковы источники вариации внутри подгрупп? Каковы источники вариации между подгруппами?
5. Как должны себя вести эти данные? Существуют ли какие-нибудь естественные барьеры в пределах интервала наблюдаемых значений?

Критерии отсутствия управляемости:

* Выход одной точки за 3-сигмовые пределы

Первое правило отсутствия управляемости

* Выход двух из трех точек подряд за 2-сигмовые пределы по одну сторону от центральной линии

Второе правило отсутствия управляемости

* Выход 4 из 5 точек подряд за 1-сигмовые пределы по одну сторону от центральной линии

Третье правило отсутствия управляемости

* Расположение 8 точек подряд по одну сторону от центральной линии

Четвертое правило отсутствия управляемости

ККШ как дополнительный инструмент грамотного управления

Статистические инструменты не могут существовать в вакууме, они должны быть эффективными. Способ организации работы в компании и позиция его менеджеров определяют, как применяются знания, получаемые при помощи контрольных карт. Поскольку в большинстве компаний сильны внутренние барьеры, мешающие сотрудничеству и обмену информацией, велика вероятность, что контрольные карты не будут использоваться так же эффективно, как в Японии. Чтобы улучшить ситуацию, корпоративная культура в компаниях должна измениться сверху донизу. Разумеется, простая постановка задачи без определения пути достижения цели — верный путь разрушения и данных, и системы. Итак, все статистические методы подразумевают рациональную организацию работы предприятия. Без этого использование статистики не принесет пользы. О неспособности предприятий правильно реагировать на знания написаны целые книги. В частности, этому посвящены такие темы в философии доктора Деминга, как «Четырнадцать пунктов», «Пять смертельных болезней» и «Семь смертных грехов». Любая организация, планирующая эффективно использовать контрольные карты, сначала должна сломать все барьеры, описанные Демингом.
Нельзя просто «внедрить статистическое управление процессами». Контрольные карты не работают в вакууме. Их использование выдвигает определенные требования к рабочим и менеджменту, и организация должна сделать все возможное, чтобы отвечать этим требованиям. Когда философия работы с контрольными картами станет частью корпоративной культуры или даже частью структуры самой организации, отдельные помехи со стороны рабочих или администрации уже не смогут ничему помешать. Вот почему не стоит пытаться устанавливать цель для нестабильного процесса — неизвестно, на что он способен. Точно так же не стоит пытаться устанавливать цель для стабильного процесса — он уже достиг всего, на что он способен. Задание целей менеджерами — это обычно способ переложить ответственность на других, когда они не знают, как изменить нечто. Статистическое управление процессами — это в первую очередь целое мировоззрение, подкрепленное определенными методами. Это способ мышления, и в этом вся суть. Без такого мышления методы совершенно бесполезны! Обозначить важность контрольных карт для непрерывного совершенствования может только высшее руководство. Если высшее руководство оказывает этому активную поддержку, потенциальный эффект от внедрения контрольных карт превзойдет все ожидания!

Примечание

Используемый материал:
Дональд Уилер, Дэвид Чамберс "Статистическое управление процессами: Оптимизация бизнеса с использованием контрольных карт Шухарта" / ; Пер. с англ. — М.: Альпина Бизнес Букс, 2009. — 409 с. ISBN 978-5-9614-0832-4

Эдвардс Деминг - американский учёный, статистик и консультант по теории управления качеством, известный за свои инновационные предложения о реорганизации предприятий, которые широко используются в Японии и других странах под названием «бережливое производство». Он учил определять, какие результаты принадлежат системе, а какие внешним или внутренним внесистемным силам. Он предложил соотношение 98:2, которое означает, что 98% всех неприятностей обусловлено поведением системы и только 2% зависят от конкретных внутренних или внешних обстоятельств, например от поведения людей в системе и от качества сырья.

Вклад участника:

Кислицын Андрей