Zarządzanie jakością

1

TRADYCYJNE TECHNIKI DOSKONALENIA JAKOŚCI

1. Stratyfikacja (formularz zbierania danych)

2. Arkusz sprawdzający (arkusz kontrolny)

Arkusz sprawdzający

Wydział......... WS3....ymbol wyrobu.... KRA123.....

Data: .... 16.11.2004................zmiana..1-2-3.......

Symbol kontrolera........ KJ3.......................

Rodzaj wady

Zliczenia

Razem

Jama

IIIII IIIII I

11

skurczowa

Niedolew

III

3

Pęcherze

IIIII IIIII IIIII IIIII

22

II

Przypalenie

IIIII IIIII IIIII

15

Złuszczenie

IIIII I

6

SUMA

57

3. Analiza Pareto- Lorenza

4. Diagram Ishikawy (przyczynowo-skutkowy)

Czło

Ma s

Meto

500

100%

450

90%

400

80%

350

70%

PROBLEM

300

60%

ł

t

(SK

. z 250

tra

s

50%

s

ty

%

200

40%

150

30%

Mat

Zarzą

Środo

100

20%

50

10%

0

0%

1

10

8

3

9

7

2

6

4

5

nr maszyny

Straty (tys. zł)

wartości skumulowane

udział procentowy strat

5. Wykres rozrzutu (korelacji, rozproszenia)

5. Histogram

Przykład histogramu

yi

50

40

Częstotliwość 30

danych

20

10

0

5

10

15

20

25

30

35

xi

Wartości danych

7. Karta kontrolna

8. Diagram przebiegu procesu

A

UCL

B

C

CL

C

B

A

LCL

Opracowała: dr inż. Anna Dobrowolska (09/10)

Zarządzanie jakością

2

STRATYFIKACJA

Stratyfikacja jest techniką polegającą na zbieraniu danych dotyczących przedmiotu dostawy, produkcji lub przebiegu procesu na specjalnie przygotowanych formularzach w celu ich dalszego przetwarzania (np. analizy procesu, poszukiwania przyczyn problemów).

Zastosowanie techniki pozwala na łatwiejszą identyfikację źródła i przyczyn ewentualnych błędów.

W procesie produkcyjnym zbierane informacje w formularzach mogą obejmować np.: nr wydziału, nr partii, symbol materiału, symbol dostawcy, nr pracownika, nr kontrolera, temperatura powietrza, czasie obróbki itp.

W procesie zaopatrzenia zbierane informacje w formularzach mogą dotyczyć, np.: symbol dostawcy, numeru partii, daty przesyłki, sposobu kontroli, warunków środowiska (temperatura, wilgotność), rodzaj transportu, itp.

Przykład arkusza zbierania informacji na potrzeby stratyfikacji

ARKUSZ PRZYJĘCIA

MATERIAŁU

Data.....................

Nr partii...............

Symbol materiału....................

Symbol dostawcy..................

Środek transportu....................

Sposób kontroli............................

Warunki środowiska :

− temperatura...................

− wilgotność ....................

W sytuacji, gdy zaistnieje problem, np. pojawią się uszkodzenia materiałów, można wykorzystując informacje z formularzy, dokonać „rozwarstwienia” informacji (stratyfikacji) i wskazać główne źródło problemu.

ARKUSZ SPRAWDZAJĄCY (ARKUSZ KONTROLNY)

Celem arkuszy kontrolnych (sprawdzających) jest wspomaganie pracowników w zapewnieniu jakości w czasie wykonywania działań kontrolnych (sprawdzających).

Wyróżniamy zasadniczo trzy typy arkuszy kontrolnych:

- arkusz sprawdzający,

- arkusz pytań kontrolnych,

-

graficzny arkusz sprawdzający.

Opracowała: dr inż. Anna Dobrowolska (09/10)

Zarządzanie jakością

3

Tabela. Przykład arkusza sprawdzającego

Arkusz sprawdzający

Wydział......... WS3..............Symbol wyrobu.... KRA123........

Data: .... 16.11.2004................zmiana..1-2-3........

Symbol kontrolera........ KJ3.......................

Rodzaj wady

Zliczenia

Razem

Jama skurczowa

IIIII IIIII I

11

Niedolew

III

3

Pęcherze

IIIII IIIII IIIII IIIII II

22

Przypalenie

IIIII IIIII IIIII

15

Graficzny arkusz sprawdzający

Złuszczenie

IIIII I

6

SUMA

57

Tabela. Przykład arkusza w postaci listy pytań kontrolnych

Przygotowanie samochodu na wakacje

1. Sprawdź części ważne ze względów bezpieczeństwa

Światło

(r )

Głębokość bieżnika opon

( )

Zderzaki

( )

Układ kierowniczy

( )

Hamulce

( )

2. Wyczyść samochód

Wnętrze

( )

Szyba przednia

( )

Światła

( )

3. Sprawdź, uzupełnij

Płyn hamulcowy

( )

Woda w akumulatorze

( )

Płyn chłodzący

( )

Płyn do wycieraczek

( )

Zabezpieczenie przed mrozem

( )

Paliwo

( )

Ciśnienie w oponach

( )

Mapy

( )

Kasety muzyczne

( )

Źródło: Dahlgaard J.J., Kristensen K., Kanji G.K., Podstawy zarządzania jakością, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2000.

Opracowała: dr inż. Anna Dobrowolska (09/10)

Zarządzanie jakością

4

ANALIZA PARETO –LORENZA

Jest to technika stosowana do identyfikacji i hierarchizacji problemów do rozwiązania.

Procedura:

Mamy problemy jakościowe wyrażone ilościowo (np. ilość błędów powstałej na każdej maszynie, koszt błędów wytworzonych przez poszczególnych pracowników, koszty błędów powstałych w różnych fazach przepływu materiałowego).

Krok 1. Uporządkowanie wartości problemów pod względem ważności

Krok 2. Wyliczenie procentowych wartości problemów

Krok 3. Wyliczenie wartości skumulowanych badanych problemów

Krok 4. Wyliczenie wartości procentowych z wartości skumulowanych Krok 5. Sporządzenie wykresu słupkowego przedstawiającego na osi poziomej uporządkowane problemy jakościowe, na osi pionowej wartości problemów (np. w zł, szt, godz.).

Krok 6. Na wykresie naniesienie z prawej strony dodatkowej osi przedstawiającej wartości skumulowane problemów (0%-100%) oraz naniesienie punktów przedstawiających te wartości skumulowane wartości nad każdym z problemów i połączenie ich w jedną krzywą.

Istniejące odmiany analizy Pareto:

• Zasada 20: 80 - 20% przyczyn powoduje 80% skutków

• Zasada ABC :

⇒ grupa A - 20% przyczyn powoduje 80% skutków,

⇒ grupa B - 30% przyczyn powoduje 15% skutków,

⇒ grupa C – 50% przyczyn powoduje 5% skutków.

Przykład

W pewnym wydziale produkcyjnym zbadano wielkość strat powstałych w czasie rocznej produkcji w odniesieniu do poszczególnych maszyn. Kształtowały się one następująco: Numer

Straty

Numer

Straty

maszyny

[tys. Zł]

maszyny

1

190

6

6

2

7

7

15

3

40

8

53

4

3

9

30

5

1

10

155

Stosując metodę Pareto – Lorenza zbadać problem powstawania strat na tym wydziale i zinterpretować wyniki.

Opracowała: dr inż. Anna Dobrowolska (09/10)

Zarządzanie jakością

5

Rozwiązanie

Kroki 1-4 procedury analizy Pareto najlepiej wykonać posługując się tabelą pomocniczą: Numer

Uporządko-

Udział %

Kumulacja

% skumulo-

Numer

Straty

maszyny

wanie strat

strat

strat

wanych strat

maszyny

(tys. zł)

Krok 1

Krok 2

Krok 3

Krok 4

1

190

1

190

38,0

190

38,0

2

7

10

155

31,0

345

69,0

3

40

8

53

10,6

398

79,6

4

3

3

40

8,0

438

87,6

5

1

9

30

6,0

468

93,6

6

6

7

15

3,0

483

96,6

7

15

2

7

1,4

490

98,0

8

53

6

6

1,2

496

99,2

9

30

4

3

0,6

499

99,8

10

155

5

1

0,2

500

100,0

500

100,0%

Sporządzanie wykresu Pareto-Lorenza - faza 1.

500

450

400

Straty (tys. zł)

350

ł 300

. zs 250

ty 200

150

100

50

0

1

10

8

3

9

7

2

6

4

5

nr maszyny

Wykres Pareto-Lorenza – faza 2.

Opracowała: dr inż. Anna Dobrowolska (09/10)

Zarządzanie jakością

6

500

450

400

350

300

ł

. z 250

sty 200

150

100

50

0

1

10

8

3

9

7

2

6

4

5

nr maszyny

Straty (tys. zł)

wartości skumulowane

Wykres Pareto-Lorenza – faza 3

500

100%

450

90%

400

80%

350

70%

300

60%

ł

t

. z

tra

s 250

50%

s

ty

%

200

40%

150

30%

100

20%

50

10%

0

0%

1

10

8

3

9

7

2

6

4

5

nr maszyny

Straty (tys. zł)

wartości skumulowane

udział procentowy strat

Metoda 20:80

Zgodnie z tą metodą w prezentowanym przykładzie możemy podzielić maszyny na 2 grupy:

⇒

Pierwsza obejmuje maszyny nr 1, nr 10 i nr 8, które stanowią 30% ogółu maszyn i przynoszą ok.80% strat jakościowych.

⇒

Do drugiej grupy weszłyby pozostałe maszyny, które stanowią 70% ogółu maszyn i przynoszą tylko 20%

strat jakościowych.

Opracowała: dr inż. Anna Dobrowolska (09/10)

Zarządzanie jakością

7

Metoda ABC

W prezentowanym przykładzie grupy ABC będą wyglądać następująco

⇒

Grupa A - maszyny nr 1, nr 10 i nr 8. Stanowią one 30 % ogółu maszyn przynoszących ok. 80%

błędów jakościowych.

⇒

Grupa B - maszyny nr 3 i nr 9. Stanowią one 20% ogółu maszyn przynoszących ok. 5% błędów jakościowych.

⇒

Grupa C - pozostałe maszyny. Stanowią one aż 50% ogółu maszyn i przynoszą tylko ok. 5%

błędów jakościowych.

W wyjątkowych przypadkach podział może być przeprowadzony na większą liczbę grup, np. na 5

grup: ABCDE.

DIAGRAM ISHIKAWY

Diagram przyczynowo – skutkowy, Wykres przyczynowo-skutkowy,

Diagram rybiej ości, Diagram ryby

Diagram Ishikawy stosowany jest w celu ustalenia przyczyn pojawiających się problemów jakościowych w przedsiębiorstwie.

Sporządzenie Diagramu Ishikawy wymaga pracy grupowej.

PROCEDURA

Krok 1: Narysuj długą, poziomą strzałkę na środku kartki, skierowaną do prawej strony.

Krok 2: Określ problem w formie zdania oznajmującego i zapisz go na kartce przy grocie strzałki.

Krok 3: Określ główne grupy przyczyn problemu. Poprowadź do strzałki głównej strzałki pomocnicze.

Na końcach każdej z nich zapisz jedną z głównych przyczyn.

Krok 4: Przeanalizuj każdą grupę przyczyn i sformułuj przyczyny szczegółowe mieszczące się w każdej grupie. Poprowadź strzałki do strzałki pomocniczej. Na końcach każdej z nich zapisz jedną z przyczyn szczegółowych (podprzyczynę).

Krok 5: Przeanalizuj każdą grupę pod przyczyn i sformułuj przyczyny szczegółowe mieszczące się w każdej grupie.

Następne kroki: Przeprowadź analizę przyczyn zgodnie z krokiem 5 procedury aż do momentu, który przyjmiesz przyczyny za wystarczająco szczegółowe.

Przyczyna 1

Przyczyna 2

Przyczyna 3

Ppdprzy

Ppdprzyczyna 11

czyna 13

Ppdprzyczyna 12

PROBLEM

(SKUTEK)

Przyczyna 4

Przyczyna n

Opracowała: dr inż. Anna Dobrowolska (09/10)

Zarządzanie jakością

8

Określenie głównych grup przyczyn problemu

⇒ Zasada 6M

Man

- Człowiek

Mashin

- Maszyna

Method

- Metoda

Material

- Materiał

Management

- Zarządzanie

Milne

- Środowisko

Cz

C ł

z owie

i k

k

Ma

M s

a zy

z na

n

Me

M t

e o

t da

a

PR

P O

R BLE

L M

E

(SK

S UT

U E

T K

E )

Ma

M t

a er

e iał

a

Za

Z rzą

z dza

z ni

n e

i

e

Śro

r do

d wi

w s

i ko

k

⇒ Ujęcie procesowe

Proces 1

Proces 2

Proces 3

PROBLEM

(SKUTEK)

Proces 4

...

Proces N

Opracowała: dr inż. Anna Dobrowolska (09/10)

Zarządzanie jakością

9

DIAGRAM ROZPROSZENIA

(Wykres rozproszenia, Diagram korelacji)

Służy do prostej analizy korelacji pomiędzy dwoma seriami danych: i

.

Diagram pozwala na

1. wykrycie związku przyczynowo-skutkowego pomiędzy dwoma mierzalnymi cechami (korelacja pozytywna, negatywna lub jej brak).

2. wykrycie par danych

, które odbiegają od korelacji wykazywanej przez

większość pozostałych par.

Procedura

3. Zestawić parami dane (x,y) z dwóch badanych zbiorów danych (wskazane, aby mieć ok. 30

par danych).

4. Oznaczyć osie x i y.

5. Znaleźć wartość minimalną i maksymalną dla x i y oraz wykorzystać je do wyskalowania osi poziomej (x) i pionowej (y). Zaleca się aby obie miały równą długość.

6. Nanieść dane parami (x,y). Kiedy dwie pary danych mają te same wartości, narysować współśrodkowe koła względem naniesionego punktu albo nanieść obok drugi punkt.

7. Zbadać kształt chmury punktów w celu wykrycia rodzaju i siły wzajemnej relacji.

Typy zależności

⇒ Zależność pozytywna

⇒

Zależność negatywna

yi

yi

xi

xi

⇒ Brak zależności

⇒ Zależność pozorna

yi

yi

xi

xi

Opracowała: dr inż. Anna Dobrowolska (09/10)

Zarządzanie jakością

10

HISTOGRAM

Histogram służy do wizualnej prezentacji rozmieszczenia bądź zróżnicowania danych.

Histogramy przedstawiane są w postaci prostokątnych słupków, odpowiadających poszczególnym grupom danych. Histogramy są pomocne przy wstępnej analizie danych, ponieważ umożliwiają opracowanie modelu rozkładu dla jakiejkolwiek zmiennej.

Procedura tworzenia histogramu

Krok 1. Zbierz dane do wykresu (co najmniej 30 jednostek) i policz całkowitą liczbę jednostek danych.

Krok 2. Określ rozpiętość danych do wykresu poprzez odjęcie najmniejszej wartości od największej.

Krok 3.Okreśł liczby słupków poprzez wyciągnięcie pierwiastka kwadratowego liczby jednostek danych (z praktycznego punktu widzenia najlepiej, aby wynosiła ona od 6 do 12 słupków).

Krok 4. Określ wielkość każdego z przedziału poprzez podzielenie ogólnej rozpiętości danych określonej w kroku 3, poprzez liczbę słupków.

Krok 5. Określ punkt środkowy poprzez odjęcie połowy wartości jednostki miary od najmniejszej danej.

Krok 6. Określ częstotliwość danych w każdym przedziale

Krok 7. Zaznacz poszczególne przedziały na osi poziomej wykresu.

Krok 8. Zaznacz częstości występowania na osi pionowej wykresu

Krok 9. Zaznacz na wykresie wysokość każdego ze słupków. Wszystkie słupki powinny mieć jednakową szerokość, powinny do siebie przylegać.

30

25

ćśo 20

tliw 15

tos 10

zęC 5

0

a1

a2

a3

a4

a5

a6

a7

a8

Średni pomiar

Karta kontrolna

Karta kontrolna jest to narzędzie doskonalenia jakości stosowane w celu:

• diagnozy i oceny stabilności procesu,

• określenia, kiedy proces wymaga regulacji, a kiedy należy zostawić go bez zmian,

• potwierdzenia udoskonalenia procesu.

Rodzaje zakłóceń w procesie:

• zakłócenia specjalne

• zakłócenia losowe.

Budowa kart kontrolnych jest oparta na statystyce matematycznej. W kartach kontrolnych wykorzystywane są dane robocze w celu ustalenia granic, w których, zgodnie z oczekiwaniami, znajdują się wyniki przyszłych obserwacji, o ile na proces nie wpłyną wyznaczalne lub specjalne przyczyny.

Opracowała: dr inż. Anna Dobrowolska (09/10)

Zarządzanie jakością

11

Procedura sporządzania karty kontrolnej

1.Wybrać cechy, które mają być badane przy użyciu karty kontrolnej.

2.Wybrać właściwy rodzaj karty kontrolnej.

3.Zdecydować o podgrupie (mały zbiór elementów, wewnątrz której zakłada się, że zmienne występują wyłącznie przypadkowo), jej liczności i częstości pobierania próbek.

4.Zebrać i zapisać dane przynajmniej dla 20-25 podgrup lub skorzystać z uprzednio zapisanych danych.

5.Obliczyć statystyki, które charakteryzują każdą wybraną podgrupę.

6.Obliczyć granice kontrolne w oparciu o statystyki z wybranych podgrup.

7.Zbudować kartę i nanieść statystyki danej podgrupy.

8.Zbadać statystyki dla punktów znajdujących się poza granicami kontrolnymi i dla wzorów wskazujących na występowanie możliwych do wyznaczenia (specjalnych) przyczyn.

9.Zdecydować o przyszłym działaniu.

Budowa karty kontrolnej

w

UCL

ró

ia

mo p

z

ść

CL (XŚr)

rto

a

w

ian

dre

LCL

Ś

Kolejne pomiary (czas)

Najważniejszymi liniami na wykresie są:

• Linia centralna (CL –ang. Control Limit) – przedstawia wartość średnią ze wszystkich umieszczonych na karcie kontrolnej pomiarów,

• Górna granica kontrolna (UCL- ang. Upper Control Limit)- linia wyznaczająca górne wartości obserwowanych charakterystyk dla ustabilizowanego i poprawnie przebiegającego procesu.

• Dolna granica kontrolna (LCL- ang. Lower Control Limit) - linia wyznaczająca dolne wartości obserwowanych charakterystyk dla ustabilizowanego i poprawnie przebiegającego procesu.

Opracowała: dr inż. Anna Dobrowolska (09/10)

Zarządzanie jakością

12

DIAGRAM PRZEBIEGU PROCESU

Proces (wg normy PN- EN ISO 9000:2001)- zbiór działań wzajemnie powiązanych lub wzajemnie oddziałujących, które przekształcają wejścia w wyjścia

Struktura procesu:

proces podproces czynności zadania (6-8 zadań na czynność) Procedura diagramu przebiegu procesu (wg PN-ISO 9004-4+AC1:1996) 1. Określić początek i koniec procesu.

2. Dokonać obserwacji całego procesu, od początku do końca.

3. Określić fazy w procesie (działanie, decyzje, dane wejściowe, dane wyjściowe).

4. Zbudować projekt karty przebiegu procesu w celu prezentacji procesu.

5. Dokonać przeglądu projektu karty procesu z ludźmi, których proces ten dotyczy.

6. Poprawić kartę przebiegu na podstawie tego przeglądu.

7. Zweryfikować kartę przebiegu względem rzeczywistego procesu.

Początek

8. Oznaczyć kartę przebiegu dla przyszłego odniesienia i wykorzystania.

Symbole stosowane w diagramie przebiegu

procesu

Otrzymanie

początek, koniec procesu

dokumentu

opis działania (czynności,

operacji)

Wprowadzenie

liczby kopii

problem decyzyjny

kierunek przebiegu działania

Rozpoczęcie

symbol przeniesienia

kopiowania

diagramu

nie

tak

Naprawa usterki

Maszyna

OK?

Kopie

nie

oprawi

ć?

Ponowne

rozpoczęcie

tak

kopiowania

Oprawienie

dokumentów

Telefonowanie po

odbiór

Koniec

Opracowała: dr inż. Anna Dobrowolska (09/10)

Zarządzanie jakością

13

Literatura::

Hamrol A. , Mantura W., „Zarządzanie jakością. Teoria i praktyka”, PWN, Poznań 1999

Hamrol A., „Zarządzanie jakości a z przykładami”. PWN, Warszawa 2006, 2008

Bagiński J., „Zarządzanie jakością totalną (TQM)”, Bellona, Warszawa 1993

Jazon A., „Doskonalenie zarządzania jakością”, Bydgoszcz 2002

Łańcucki J., „ Podstawy kompleksowego zarządzania jakością TQM” , Poznań 2003.

Dahlgaard, K. Kristesen J.J, Kanji, G., „Podstawy zarządzania jakością”, PWN, Warszawa 2001

Wawak S., „ Zarządzanie jakością. Teoria i praktyka”, Wyd. Helion 2002.

Opracowała: dr inż. Anna Dobrowolska (09/10)