tqm - webzdarma · 2006-01-15 · v usa staronový koncept tqm, který vycházel z původního tqc,...

OSTRAVA 2005

T Q M

D R . I N G . P A V E L B L E C H A R Z I N G . D A G M A R Z I N D U L K O V Á

Název: TQM Autor: Dr. Ing. Pavel Blecharz, Ing. Dagmar Zindulková Vydání: první, 2005 Počet stran: 70 Tisk: tiskárna UNION, Ostrava Vydala: Vysoká škola podnikání, a.s. v Ostravě Michálkovická 1810/181 710 00 Ostrava – Slezská Ostrava Za jazykovou a formální stránku díla odpovídá autor. © Dr. Ing. Pavel Blecharz, Ing. Dagmar Zindulková © Vysoká škola podnikání, a.s. v Ostravě ISBN 80-86764-28-1

1

O B S A H P Ř E D M Ě T U

Úvod ........................................................................................................................................... 3

1. Vývoj managementu jakosti................................................................................................. 5

2. Total Quality Management............................................................................................... 11

3. Realizace produktu............................................................................................................. 23

4. Neustálé zlepšování............................................................................................................ 31

5. Pokročilé nástroje jakosti ................................................................................................... 37

Řešení úloh............................................................................................................................... 63

Literatura .................................................................................................................................. 65

Úvod 3

Ú V O D

Vážené studentky, vážení studenti, Jednou z oblastí vašeho studia je i problematika týkající se jakosti a managementu jakosti v organizaci. Pojem jakost není novodobou záležitostí, ani nějakým módním trendem, který za pár let odezní. Jedná se o jeden z klíčových konkurenčních prvků, na který musí být v každé organizaci brán zřetel nebo spíše kterému musí být přiřazena priorita. Jedině tak lze v dnešním světě udržet nebo zlepšovat konkurenceschopnost. Dnešní spotřebitel si může vybírat z mnoha srovnatelných výrobků nebo služeb, nabídka převyšuje poptávku, a tak výrobci a poskytovatelé služeb se předhánějí s nabídkami nových inovovaných výrobků a nových služeb zákazníkům. Dosahovat vysoké kvality se nedá nahodile, pomocí intuitivního řízení organizace, ale pouze systematickou péčí o jakost ve všech fázích reprodukčního cyklu, u všech podnikových procesů a činností. Toto vyžaduje velké úsilí i znalosti všech zaměstnanců v organizaci. Moderní řízení jakosti je zaleženo na japonské a americké filosofii, která je známá pod názvem Total Quality Management (TQM). Určitým kompromisem, který vybírá z TQM řadu věcí, je normativní přístup. Normativní přístup zakládá péči o jakost na mezinárodních normách a splnění požadavků těchto mezinárodních norem představuje nezbytné minimum, které je třeba v řízení jakosti realizovat. Tento učební text si klade za cíl seznámit čtenáře se základy celopodnikového řízení jakosti, včetně vysvětlení některých speciálních metod a postupů používaných v oblasti jakosti. Pro lepší názornost je použita celá řada reálných příkladů. Je si ovšem třeba uvědomit, že tato studijní opora nemůže poskytnout kompletní obraz o TQM, ale slouží spíše jako základní zdroj informací k dané problematice. Je proto vhodné doplňovat celkové znalosti z oblasti TQM i další literaturou, která je doporučena vždy na konci každé kapitoly. Výuka problematiky kvality je rozložena celkově do dvou semestrů. První z těchto semestrů je věnován oblasti TQM, zatímco druhý se zaměřuje na oblast mezinárodních systémových standardů (MSS). Celkově je tedy kurz kvality ukončen soubornou zkouškou, která zahrnuje látku z obou semestrů. Mnoho úspěchů ve studiu vám přejí autoři. Dr. Ing. Pavel Blecharz Ing. Dagmar Zindulková

4

Po prostudování textu budete znát: • Rozdíl mezi normativním př ístupem a TQM; • Základní pojmy z oblasti jakosti; • Principy moderního managementu jakosti; • Souhrn hlavních činností pro zabezpečování jakosti; • Č innosti pro zajišťování jakosti v předvýrobních etapách; • Aktivity pro zabezpečení jakosti ve výrobě; • Speciální metody a nástroje jakosti. Po prostudování textu budete schopni: • Orientovat se v problematice moderního řízení jakosti; • Vysvě tlit podstatu moderního přístupu k managementu jakosti; • Definovat a popsat problémy s jakostí; • Monitorovat, analyzovat a hodnotit kvalitu; • Řešit a optimalizovat vybrané problémy v oblasti kvality. Prostudováním textu získáte: • Základní znalosti o problematice kvality a přístupu TQM; • Základní znalosti a přehled o metodách a nástrojích jakosti; • Praktický pohled na moderní řízení jakosti; • Základní znalosti o ukazatelích kvality; • Přehled jak analyzovat a řešit problémy.

Čas potřebný k prostudování učiva předmětu: 31 + 30 hodin (teorie + řešení úloh)

1. Vývoj managementu jakosti 5

1 . V Ý V O J M A N A G E M E N T U J A K O S T I

V této kapitole se dozvíte: • Vývoj přístupu k jakosti; • Historické mezníky v řízení jakosti; • Popis současných trendů ; • Definice základních pojmů . Budete schopni: • Odlišit přístup TQM od ostatních způsobů řízení jakosti; • Definovat současné trendy řízení jakosti; • Orientovat se v základní terminologii managementu jakosti. Klíčová slova této kapitoly: Jakost, statistické metody, TQM, odpovědnost vedení, orientace na zákazníka, procesní řízení, neustálé zlepšování.

Čas potřebný k prostudování učiva kapitoly: 3 + 1 hodiny (teorie + řešení úloh)

1.1 Management jakosti – od historie po současnost Z hlediska historického vývoje managementu jakosti se samozřejmě nebudeme zabývat středověkem nebo dokonce starověkem, ale začneme v nedávné minulosti – ve 20. století. Můžeme rozlišit šest základních etap vývoje řízení jakosti. • 1. etapa – ř ízení jakosti provádí operátor (dělník). Jde o období

na přelomu 19.-20. století . Dě lník (řemeslník) zajišťuje prakticky všechny činnosti – od nákupu, přes vývoj výrobku, až po jeho prodej,

• 2.etapa – ř ízení jakosti zajišťuje mistr. Jedná se o období na začátku 20. století, zhruba do roku 1917-1918. V nově vznikajících manufakturách a továrnách je zřízena funkce mistra, který dohlíží na kvalitu.

• 3.etapa – řízení jakosti pomocí technické kontroly (TK). V důsledku 1.světové války vznikla zvýšená poptávka po výrobcích a obnově válkou zničených budov a zařízení. To se projevuje ve zhromadnění výroby, kde ve velkých továrnách mistr již nestačí obsáhnout kvalitu a vzniká nová specializovaná funkce technického kontrolora. Tento způsob řízení jakosti se používal zhruba v období 1917-1940.

6 TQM

• 4.etapa – řízení jakosti pomocí statistických metod. Také druhá světová válka ovlivnila způsob ř ízení jakosti. Vstupem USA do války vznikla v americkém vojenském průmyslu obrovská poptávka po materiálu a výrobcích vysoké kvality. Tyto velké série již nebylo možno kontrolovat stoprocentně , a proto se začaly využívat metody statistické výběrové kontroly. Tento způsob řízení jakosti se používal zhruba od roku 1940 do roku 1960.

• 5.etapa – celopodnikové ř ízení jakosti (Total Quality Control). V roce 1960 přichází americký odborník A.V.Feigenbaum se zcela novým konceptem ř ízení jakosti. Na rozdíl od minulosti tvrdí, že jakost musí být zabezpečována u všech podnikových č inností, nikoli jen ve výrobě . Tato revoluční myšlenka se ovšem v USA v šedesátých létech neujala, a proto ji američt í odborníci odešli realizovat do Japonska. V Japonsku se začaly myšlenky TQC dále rozvíjet (japonští odborníci Ishikawa, Shingo, Taguchi) a v důsledku toho se Japonsko stalo největším konkurentem USA na poli jakosti. To na konci 70-ých let vyústilo v USA v přehodnocení přístupu TQC.

• 6.etapa – Na přelomu sedmdesátých a osmdesátých let vznikl v USA staronový koncept TQM, který vycházel z původního TQC, ale byly zde zdůrazněny některé další aspekty (jako např . management, aby se zdůraznila klíčová role top managementu). Přístup nebo pojem TQM je v současnosti používán po celém světě , jako nejprogresivnější filosofie moderního řízení jakosti .

Na konci osmdesátých let se objevila nová aktivita v oblasti řízení jakosti. Některé praktiky a zkušenosti z oblasti TQM byly standardizovány do podoby norem ISO řady 9000. Tyto normy měly za úkol napomoci při výstavbě a udržování systému zabezpečování jakosti. Navíc, na základě certifikátu, který potvrzoval shodu s požadavky normy, mohly firmy prezentovat svou zainteresovanost v oblasti jakosti. Praxe ovšem ukázala, že původní verze i první revize norem ISO 9000 (r.1994) měla příliš administrativní až byrokratický charakter. Větší důraz byl kladen na dokumentaci jakosti než na vlastní úroveň managementu jakosti. Teprve 2. revize norem ISO řady 9000, která byla dokončena v prosinci roku 2000, přinesla kýžený efekt a normy se staly neodmyslitelnou pomůckou při vytváření, udržování a zlepšování moderních systémů managementu jakosti. Je ovšem třeba říci, že naplnění požadavků ISO norem představuje pouze nezbytné minimum a organizace, která chce neustále zvyšovat svou konkurenceschopnost, musí systém managementu kvality dále rozvíjet. V další části se podíváme na některé základní pojmy z oblasti jakosti.


1.2 Základní pojmy a definice Používaná terminologie v oblasti jakosti vychází ze standardů ISO, jmenovitě z normy ISO 9000:2000. Existuje však samozřejmě i celá řada jiných definicí a termínů, které pramení z filosofie TQM nebo z rozdílných přístupů jednotlivých světových odborníků. Norma ISO 9000:2000 definuje slovo jakost takto: „Jakost (kvalita) je definována jako stupeň splnění požadavků souborem inherentních znaků.“

Dále norma ISO 9000:2000 definuje pojem systém managementu jakosti: „Systém managementu jakosti představuje systém managementu, který slouží pro zaměření a řízení organizace s ohledem na jakost. Další termíny a definice nalezne čtenář v normě ISO 9000:2000 (resp. v ČSN ISO 9000:2001). V dalším se podíváme na management jakosti v organizaci. V principu mohou existovat 3 základní přístupy k řízení jakosti: 1) Ryze vlastní přístup Je možné samozřejmě vytvářet své vlastní scénáře jak zajistit péči o jakost v organizaci. Tento postup však nelze doporučit s ohledem na možnosti chyb a „objevování objeveného“. 2) Normativní přístup Normativní přístup bude vycházet z norem ISO řady 9000. Tento přístup má výhodu v tom, že je vyzkoušený a osvědčený. Je třeba mít ovšem na paměti, že požadavky norem jsou spíše minimálními požadavky, než maximem toho, čeho se dá v oblasti jakosti dosáhnout. A tak bude nutno v průběhu času doplňovat řízení jakosti o další prvky TQM. 3) Přístup TQM Tento přístup se uplatňuje zejména v Japonsku. Jde o volnější přístup, kde každá firma uplatňuje zásady TQM dle svých potřeb a požadavků.

Neformální vstup autora do textu. Definice jakosti je jednoduchá a srozumitelná, až na to nešťastné slovo inherentní.Jak máme toto slovo chápat?Inherentní znamená „vnitřní“ nebo „sobě vlastní“. Ještě to není jasné? To se nedivím. Zkusme si dát př íklad. Inherentní vlastností výrobku, kterým bude likér, je urči tý obsah alkoholu.Zkusme vyrábět l ikér bez obsahu alkoholu. No to by byl pěkný nesmysl! Kdo by si takový likér koupil, že jo?Urči tý obsah alkoholu je nutnou vlastností likéru, která podmiňuje jeho užívání. Cena likéru pak bude znak př iřazený, nikoliv inherentní, protože nepodmiňuje jeho užívání.

8 TQM

V České republice (ale i v celé Evropě) se nejvíce uplatňuje druhý přístup, tj. dosažení shody s požadavky norem ISO 9000 a postupným rozšířením o některé prvky TQM. Z tohoto důvodu se v následujícím textu podíváme detailněji na standardy ISO 9000 a také na hlavní zásady TQM. ISO (International Organization for Standardization) je mezinárodní organizace pro standardizaci, se sídlem ve Švýcarsku. Státy, které jsou členy ISO, se zavázaly k používání těchto mezinárodních standardů. Aktuální seznam členů ISO a další informace nalezneme v /3/. Česká republika je právoplatným členem ISO, a proto se u nás tyto normy používají zejména tím způsobem, že každá ISO norma je z originálního (anglického) jazyka přeložena do češtiny a převzata do české normalizační soustavy. Název ISO je pak nahrazen názvem ČSN EN ISO (EN zároveň jako platná evropská norma). Základní struktura norem ČSN EN ISO řady 9000 je následující: • ČSN ISO 9000:2001 Systémy managementu jakosti – Základy

zásady, slovník, • ČSN ISO 9001:2001 Systémy managementu jakosti - Požadavky, • ČSN ISO 9004:2001 Systémy managementu jakosti Směrnice pro

zlepšování výkonnosti. Norma ČSN ISO 9000:2001 obsahuje především jednotnou terminologii a definice. Pro vybudování, udržování a zlepšování systému managementu jakosti (QM systému) se používají normy ČSN ISO 9001:2001 a ČSN ISO 9004:2001. Prvně jmenovaná norma se používá za účelem certifikace QM systému nezávislou třetí stranou, zatímco druhá norma obsahuje některé další položky, které slouží zejména pro zlepšování výkonnosti organizace. Podle normy ČSN ISO 9004:2001 se neprovádí certifikace. Normu využívají firmy, které chtějí soustavně a nepřetržitě zvyšovat svou výkonnost, úroveň a konkurenceschopnost. Kromě základní certifikace QM systému podle ISO 9001 existují i specifické požadavky odvětví, které bývají zpracovány také do příslušných norem. Za zmínku stojí především požadavky automobilového průmyslu. Především z toho důvodu, že požadavky na kvalitu jsou v automobilovém průmyslu již tradičně jedny z nejpřísnějších, ale i s ohledem na to, že automobilový průmysl hraje v českém průmyslu klíčovou roli. Dodavatelé v automobilovém průmyslu musejí mít certifikován QM systém podle ČSN ISO 9001:2001, a kromě toho je systém jakosti certifikován ještě dle normy ISO/TS 16949:2002. Tato norma zahrnuje dodatečné požadavky automobilového průmyslu (požadavky navíc oproti ČSN EN ISO 9001). Požadavky automobilových standardů ISO/TS 16949 již výrazně inklinují k TQM. Z tohoto důvodu jsou firmy v automobilovém průmyslu blízko k tomu, aby bylo možno říct, že podnik je řízen v duchu TQM. Základní charakteristika norem ISO řady 9000 založena na těchto klíčových pojmech: odpovědnost vedení, procesní řízení, orientace na zákazníka a důraz na neustále zlepšování.


Základní charakteristika TQM je podobná, nalezneme zde analogická klíčová slova. TQM lze definovat jako systém aktivit orientovaných na dosažení spokojenosti zákazníků, všestranného růstu zaměstnanců, vyšších výnosů a nízkých nákladů. Rozdíly mezi přístupy ISO a TQM nejsou na první pohled příliš patrné. Můžeme je objevit až při detailnějším zkoumání. Můžeme si ukázat základní charakteristiku japonského TQM, která je známá též jako „desatero TQM“ a porovnat ji s požadavky ISO norem (viz tabulka 1.1). Tabulka č. 1.1: Porovnání TQM a ISO

TQM ISO 1. Systém managementu jakosti řídí nejvyšší vedoucí, podílí se všechna oddělení a všichni zaměstnanci.

1. ISO má srovnatelný požadavek.

2. Jakost má vedením přisouzenu trvale nejvyšší prioritu.

2. Z kontextu nepřímo vyplývá extrémní důležitost kvality, nehovoří se však o nejvyšší prioritě.

3. Delegování odpovědnosti za realizaci a pravomoci k řízení jakosti na nižší stupně řízení.


4. Organizování prověrek jakosti a využívání jejich poznatků.


5. Zabezpečování jakosti od plánování, vývoje až po prodej a servis.


6. Činnost kroužků jakosti. 6. Není obsahem ISO. 7. Rozvoj a realizace metod řízení jakosti.

7. ISO má téměř srovnatelné požadavky v obecnější rovině.

8. Výchova a školení všech pracovníků 8. ISO má téměř srovnatelný požadavek.

9. Aplikace systému managementu kvality z průmyslové výroby na jiná odvětví.

9. Mimopodnikový faktor, nelze aplikovat.

10. Celonárodní aktivity na podporu péče o jakost.

10. Mimopodnikový faktor, nelze aplikovat.

Podle tabulky 1.1 je většina požadavků TQM pokryta i požadavky ISO. TQM se liší až při detailnějším pohledu. TQM mnohem jasněji a důrazněji přisuzuje jakosti absolutní prioritu, rovněž tak otázka vlivu lidského činitele na jakost a péče o výchovu, motivaci a vzdělávání je v TQM daleko více doceňována. Dále je v TQM kladen větší důraz na ekonomiku jakosti, resp. náklady na jakost, celkovou kulturu organizace a je kladen větší důraz na neustálé zlepšování. Úkol k zamyšlení. Zkuste se zamyslet, jak může člověk v organizaci pozitivně a negativně ovlivňovat kvalitu.

10 TQM

Shrnutí kapitoly. Management jakosti prošel za uplynulých 100 let dynamickým vývojem – od řízení jakosti operátorem, přes různé způsoby kontroly jakosti, až po celopodnikové řízení jakosti . Celopodnikové řízení jakosti je v dnešní době realizováno většinou prostřednictvím standardu ISO 9001:2000, který může být následně rozvíjen o další prvky TQM. V některých případech, zejména v Japonsku, je koncepce TQM realizována přímo bez použití standardů ISO.

Otázky:

1. Je možno provádět certifikaci systému managementu jakosti podle standardu ISO 9004 nebo ISO 9000?

2. Jaké certifikáty systému managementu kvality musí mít dodavatelé v automobilovém průmyslu?

3. Je systém managementu kvality podle ISO 9001 náročnější než TQM systém?

4. Můžeme zavádět TQM systém bez použití ISO norem? 5. Které evropské země nejsou „plnými“ členy ISO (nejsou v kategorii

„member bodies“)? Viz další zdroje /3/. Další zdroje.

1) Dahlgaard,J.J., Kristensen,K.: The Quality Journey. Aarhus School of Business 1991

2) www.asq.org 3) www.iso.ch

2. Total Quality Management 11

2 . T O T A L Q U A L I T Y M A N A G E M E N T

V této kapitole se dozvíte: • Základní stavební prvky TQM; • Základní členění a význam nákladů na jakost; • O úloze lidského činitele při zabezpečování jakosti; • O podnikové kultuře a jejím vlivu na jakost. Budete schopni: • Popsat základní principy TQM; • Popsat náklady na jakost a vypočítat ztráty jako měřítko kvality; • Posoudit význam lidského činitele s ohledem na kvalitu. Klíčová slova této kapitoly: TQM, top management, systém managementu kvality, rozvoj a realizace metod řízení jakosti , náklady na jakost, l idský faktor a jakost.

Čas potřebný k prostudování učiva kapitoly: 5 + 1 hodina (teorie + řešení úloh)

2.1 Základní stavba TQM

Zabezpečování jakosti dle konceptu TQM je postaveno na 3 základních pilířích:

• odpovědnost a závazek top managementu, • systém managementu kvality, • rozvoj a realizace metod řízení jakosti . Top management Při zabezpečování jakosti hraje základní úlohu postoj vrcholového vedení.

Zapojení, vedoucí role a příklad top managementu formuje postoj k jakosti u všech zaměstnanců. Svůj postoj k jakosti formuluje top management v dokumentovaném prohlášení, které se nazývá politika jakosti. Politika jakosti je formulována vzhledem ke strategickým cílům podniku a jsou zde v obecnější

Neformální vstup autora do textu. Tak, jak se někdy říká: „Ryba smrdí od hlavy.“

12 TQM

rovině prezentována nejdůležitější pravidla. Čili objevuje se zde účel našeho podnikání, strategický význam jakosti pro organizaci, přístup zaměstnanců k jakosti, úloha vedoucích pracovníků, výčet opatření, které bude nutno provést, atd. Všichni zaměstnanci podniku musejí být s politikou jakosti obeznámeni a měli by jí správně chápat. Dalším důležitým úkolem top managementu je formulace cílů jakosti na nejvyšší úrovni. Tyto cíle vycházejí z politiky jakosti. Základním vodítky pro stanovení cílů jsou: ambicióznost, kvantifikovatelnost a jejich začlenění do daného časového období.Cíle jakosti stanovené vrcholovým vedením by potom měly být dále rozpracovány pro všechny úrovně řízení. Systém managementu kvality. TQM zdůrazňuje řízení jakosti ve všech fázích reprodukčního cyklu, u všech aktivit a u všech zaměstnanců. Jednotlivé kroky, které jsou potřebné pro realizaci výrobku můžeme stručně shrnout do těchto základních aktivit:

a) průzkum trhu (zjišťování potřeb zákazníka), b) vývoj a návrh výrobku (promítnutí požadavků zákazníka do požadavků na

výrobek), c) vývoj a návrh procesu, d) testování a validace (ověřovací výroba), e) výběr dodavatelů, f) příprava výroby, g) výroba, h) kontrola, testování, i) balení, skladování, expedice, j) prodej, k) servis, technická asistence, l) likvidace výrobku.

Jednotlivé činnosti samozřejmě nemusí probíhat v sériovém procesu, ale mnohdy probíhají téměř souběžně, popř. se k některým aktivitám musíme i vracet. Každý systém managementu jakosti by měl respektovat tyto aspekty:

1) Všeobecné požadavky na QM systémy. Provádí se identifikace procesů a vazeb mezi nimi, definice kritérií, postupů a metod, které jsou zapotřebí pro efektivní fungování a řízení procesů.

2) Odpovědnost vedení. Kromě již dříve uvedených aktivit musí vedení

zajistit dostupnost zdrojů a také jmenovat představitele vedení pro systém managementu kvality.

3) Dokumentace. Vedení musí určit, jaká dokumentace bude potřebná pro

vytvoření a udržování systému managementu jakosti. Obvyklou formou je třívrstvá neboli třístupňová dokumentace, dokumenty jsou hierarchicky seřazeny od dokumentu nejvyšší úrovně (příručka jakosti), přes střední úroveň (směrnice), až po dokumenty nejnižší úrovně (pracovní instrukce).


4) Orientace na zákazníka. Organizace musí vycházet z potřeb zákazníka a snažit se je co nejlépe naplňovat. Je nutné neustále monitorovat spokojenost zákazníka a provádět příslušná opatření, pokud je třeba.

5) Procesní přístup. Proces je systém činností, který využívá zdroje pro

přeměnu vstupů na výstupy. Produkt je výsledkem procesu.

6) Neustálé zlepšování. Organizace musí plánovat a realizovat neustálé zlepšování procesů tak, aby systém managementu jakosti byl celkově neustále zlepšován. Na základě politiky jakosti, cílů jakosti, auditů, analýzy procesů, přezkoumání vedením, popř. na základě sebehodnocení firmy, musí být vyhledávány příležitosti a priority pro neustálé zlepšování.

Systémy managementu jakosti založené na konceptu TQM se necertifikují. Jejich hodnocení probíhá buďto pomocí samohodnocení nebo systém může být ohodnocen zákazníkem. V případě prokazatelné vysoké úrovně může být organizace ohodnocena cenou za jakost. V Evropě jde například o „Model excelence EFQM“, který slouží i jako podklad pro udělení evropských cen za jakost (Evropská nadace pro řízení kvality = European Foundation for Quality Management – EFQM). Metody a nástroje jakosti V rámci managementu jakosti byla vyvinuta nebo převzata celá řada speciálních postupů, které se nejčastěji nazývají jako nástroje jakosti. Tyto nástroje jakosti umožňují provádět monitorování, analýzu a zlepšení procesu nebo produktu. Používání nástrojů jakosti je základním východiskem pro neustálé zlepšování nebo pro opatření k nápravě. Existuje celá řada těchto metod. Jejich výběr nelze provádět univerzálně. Výběr bude závislý na charakteru organizace a jejich potřebách. Podle složitosti a náročnosti při aplikaci můžeme rozdělit nástroje jakosti do dvou skupin: jednoduché nástroje a pokročilé nástroje jakosti. Aplikace zejména pokročilých nástrojů jakosti je jedním z klíčových prvků TQM, a proto podrobněji o jednotlivých nástrojích pojednává kapitola 5. TQM se od normativního přístupu odlišuje zejména důslednějším přístupem k tzv. průřezovým faktorům, které ovlivňují jakost. Jde zejména o náklady (nebo o celou ekonomiku jakosti) a o lidský faktor. Tyto dva průřezové faktory jsou proto podrobněji ukázány v následujících částech.

2.2 Náklady na jakost

Jedním ze stěžejních úkolů TQM je i monitorování a snižování nákladů na jakost. Obecně náklady na jakost přestavují velmi vysokou položku a obvykle se pohybují v rozmezí 10-40 % obratu firmy. Základní rozlišení nákladů na jakost spadá do těchto 3 kategorií:

1) náklady na selhání (nebo též náklady na neshody),

2) náklady na kontrolu,

3) náklady na prevenci.

14 TQM

Náklady na selhání můžeme dále rozlišit podle toho, zda je neshoda zjištěna až u zákazníka (externí selhání) nebo před odesláním k zákazníkovi (interní selhání). Obě skupiny nákladů představují značné ztráty pro firmu a jsou jedním z nejdůležitějších faktorů managementu kvality. Kontrola představuje „nutné zlo“, jde o neproduktivní ztrátovou činnost. Systémy kontroly můžeme pouze zefektivnit (např. testovací automat nahradí výstupního kontrolora). Snižování celkových nákladů na jakost se dá realizovat zejména investováním do prevence, tj. provádíme taková opatření, která eliminují možnost vzniku neshody a mohou snižovat i rozsah a četnost kontrol. Mezi příklady takovýchto preventivních opatření patří zavedení chybě odolného procesu (tzv. poka-yoke systém). V takových procesech nelze danou operaci provést nesprávně, a proto je neshoda téměř vyloučena. Z následujícího obrázku je patrné, že zvýšení nákladů na prevenci vede ke snížení nákladů na neshody a k snížení celkových nákladů na jakost.

0 50 100 150

náklady na jakost

prevencekontrolaselhání

Obr. 2.1 Náklady na jakost Výše zmiňované náklady a jejich kategorie představují tzv. přímé nebo též viditelné náklady na jakost. TQM pracuje ještě s další skupinou nákladů, tzv. neviditelnými náklady na jakost. Jde o náklady, které jsou spojeny s nespokojeností zákazníka, ztrátou jeho loajality a s dobrým jménem firmy (obr. 2.2).


Obr. 2.2 Neviditelné náklady na jakost Obrázek 2.2 symbolicky ukazuje, že přímé náklady na jakost jsou jen špičkou ledovce, zatímco neviditelné náklady leží skryté pod hladinou a jsou daleko vyšší. Náklady na přepracování produktu, reklamace, garanční stížnosti zákazníků, atd., jsou důsledkem variability. Také neviditelné náklady, které jsou spojeny s nespokojeností zákazníka a ztrátou jeho loajality jsou důsledkem variability. Zajímavým konceptem pro určování celkových nákladů na jakost je přístup japonského odborníka G.Taguchiho. Ten definuje jakost jako množství ztrát, které výrobek způsobí společnosti poté, co je dán do užívání. Ztráta je měřena v peněžním vyjádření a zahrnuje všechny náklady, které přesahují náklady na dokonalý výrobek. Konvenční přístup se vyznačuje tím, že pokud je charakteristika jakosti výrobku y uvnitř tolerančního pole ± ∆, je ztráta rovna nule. Jestliže je charakteristika jakosti rovna ± ∆, zaznamenáváme 100% ztrátu. Konvenční ztrátová funkce je tedy nespojitá a nabývá hodnot 0 % nebo 100 %. Naproti tomu Taguchi zaznamenává ztrátu i tehdy, když je výrobek uvnitř specifikací. Pokud je vyráběná charakteristika jakosti y ∆±= , vzniká ztráta A, která je rovna nákladům na likvidaci nebo přepracování produktu. Jestliže je charakteristika jakosti rovna y, vzniká ztráta L. Ztrátová funkce ukazuje, že redukce variability vzhledem k cílové hodnotě vede k poklesu ztrát a zvýšení jakosti, což je zřejmé při porovnání ztrát L a A (viz obrázek 2.3).

Přímé náklady

Neviditelné náklady

16 TQM

konvenční přístup (oblast nulových ztrát)

-∆ m y ∆ 100% 0% 100%

Taguchihoztrátová funkce

L(y)

A

L

Obr. 2.3 Ztrátová funkce Kvantifikaci ztrát pomocí kvadratické ztrátové funkce provádíme následovně:

( )2.)( mykyL −= Jednotlivé symboly v rovnici mají tento význam: L... ztráta způsobená rozdílem mezi y a m k... nákladový koeficient y... dosažená hodnota charakteristiky jakosti m... cílová hodnota charakteristiky jakosti Ztráta A vzniká právě tehdy, když ∆=− my . Takže po dosazení do ztrátové funkce získáváme:

2.∆= kA 2

/ ∆= Ak V praxi počítáme průměrnou ztrátu na jednotku produkce, tj. člen (y-m)2 nahrazujeme veličinou MSD:

).(MSDkL = MSD (mean squared deviation, střední kvadratická odchylka). Výpočet MSD pro charakteristiku typu N:

( ) ( ) ( ) nmnymymyMSD /2...22

21 ⎥⎦

⎤⎢⎣⎡ −++−+−=

kde y1 až yn jsou naměřené hodnoty charakteristiky jakosti, m je cílová hodnota a n je počet jednotek daného vzorku.


Příklad 2.1 Cílová hodnota pro délku hřídele je 100mm (m=100mm). Ve výrobě jsme naměřili následující hodnoty charakteristiky jakosti (délka): y1 = 100mm, y2 = 103mm, y3 = 103mm. Tolerance ∆ = ±1mm. Při překročení tolerance je nutné přepracování hřídele, kde náklady na přepracování činí 10Kč/1ks (A = 10Kč). Jak velká bude průměrná ztráta L, při roční produkci 500 000ks hřídelí?

1021/102/ ==∆= Ak

( ) ( ) ( )

( ) ( ) ( ) 63/210010321001032100100

/2...22

21

=⎥⎦⎤

⎢⎣⎡ −+−+−=

=⎥⎦⎤

⎢⎣⎡ −++−+−= nmnymymyMSD

jednotkaKčMSDkL /606.10).( ===

Roční ztráta = 60 . 500 000 = 30 000 000Kč 2.3 Lidský faktor a jakost

Lidský činitel v organizaci je jedním z nejdůležitějších faktorů, který působí na kvalitu. I sebelepší technologie, materiály a komponenty selhávají, pokud nejsou pracovníci motivováni ke kvalitě a není posilováno jejich vědomí k jakosti.

Motivace lidí ke kvalitě je samozřejmě v prvé řadě finanční, ale také existuje celá řada jiných forem (uznání, pochvala, pozvánka na společenský večer, aj.). Vědomí i motivace k jakosti je posilováno zejména různými formami školení a tréninku, vysvětlováním, ale nejvíce asi začleněním co největšího počtu pracovníků do procesu zabezpečování jakosti. Toto se děje zejména pomocí týmové práce. Současný trend ve špičkových organizacích je zahrnutí 40-80 % zaměstnanců do týmů. Ve firmě existují 2 systémy: technický systém (procedury, stroje, atd.) a sociální systém (lidé, jejich úlohy, atd.). Tyto systémy jsou v interakci, takže o podniku hovoříme jako sociotechnickém systému. Toto nové chápání vyžaduje i nový způsob organizace práce – týmy (viz tabulka 2.1):

Neformální vstup autora do textu. „Jakost zač íná v hlavě“. Tak tam musíte vašim zaměstnancům pro ni udě lat místo.

18 TQM

Tabulka 2.1: Základní formy týmové práce Tým pro nápravné

opatření (CAT)

Kroužek jakosti (QC)

Skupina pro zlepšení kvality

(QAG)

Samořídící tým (SMT)

Účel Řešení širšího problému s kvalitou, který zasahuje do kompetence více útvarů

Řešení problémů na pracovišti nebo oddělení

Řešení problémů oddělení

Plánování, provedení a řízení práce za účelem dosažení definovaného výstupu

Členové Manažeři a specialisté z několika oddělení

Pracovníci ze stejného pracoviště/oddělení

Pracovníci z jednoho oddělení

Pracovníci ze stejného pracoviště

Báze členství

mandatorní dobrovolná mandatorní Mandatorní, všichni ze stejného pracoviště

Počet členů

4-8 3-10 4-8 6-18

Trvání Tým je rozpuštěn po vyřešení projektu/problému

Tým zůstává pohromadě pro každý další projekt

Tým je rozpuštěn po vyřešení problému

permanentní

Jiný název

Tým pro projekt kvality, tým pro zlepšování jakosti

V dalším se podíváme na stručnou charakteristiku jednotlivých typů týmů. Tým pro nápravné opatření (CAT) Tým pro nápravné opatření je složen z lidí z různých oddělení/závodů. Jeho složení určuje původce problému. Náklady na neshody určují prioritu nápravných opatření. Skupina pro zlepšení kvality (QAG) Skupina je určena vedoucím oddělení (původce problému i uživatel jsou ze stejného oddělení) a řeší problémy, které nepřesahují do oblasti jiných útvarů. Kroužky jakosti Kroužek jakosti (podle NSQC,UK) : " 3-10 lidí ze stejného pracoviště, kteří se pravidelně scházejí za účelem analýzy a řešení problémů, které je trápí. Nejdůležitější princip je dobrovolnost členství v kroužku". Samořídící tým (SMT) Samořídící tým je skupina lidí, kteří spolu nepřetržitě pracují. Plánují, provádějí, řídí a kontrolují svou práci tak, aby dosáhli požadovaných výsledků. Jde o nové revoluční řešení. Pracovníci mají pravomoc dělat určitá rozhodnutí, která jsou tradičně v kompetenci vedoucího. Kromě týmové práce se v TQM hovoří ještě o jednom důležitém aspektu motivace a vědomí k jakosti – tím je celková podniková kultura. Kulturu jakosti definujeme jako „soubor zvyků, přesvědčení a chování lidí, vzhledem ke kvalitě“.


Kultura jakosti může být změněna. Musíme však zajistit těchto 5 základních oblastí: a) Vztah ke kvalitě b) Doložitelná vedoucí a příkladná úloha managementu c) Vlastní rozvoj d) Participace e) Uznání a odměny Ad a) Vztah ke kvalitě Je třeba začít s informacemi o současném stavu ohledně kvality. Pro vytvoření pozitivního vztahu ke kvalitě je nutno tyto informace prezentovat různým způsobem pro různé skupiny v organizaci:

- Top a vyšší management - finanční vyjadřování, tzn. zdůraznění oblastí, kde je možno zvýšení obratu nebo redukce nákladů,

- Střední management - finanční a technické vyjadřování, - Nižší management - technické vyjadřování.

Vytvoření a zejména udržování vztahu ke kvalitě pak vychází z neustálého připomínání důležitosti kvality. Toto se děje zejména prostřednictvím monitorování (měření) kvality. Důležité je stanovení správných jednotek měření, např.: Produktivita = správné výstupy/vstupy Nikoliv! Produktivita = celkové výstupy/vstupy Mimoto je třeba výstupy měření publikovat na správných místech a také zde rozlišovat příčiny špatné kvality (management versus dělník). Protože problém s jakostí je většinou otázkou managementu, musí být zřejmé, kdo z managementu je odpovědný za nápravné opatření. Jinak by publikování dat o kvalitě vedlo k tomu názoru, že za chyby jsou odpovědní dělníci. To pak v konečném důsledku snižuje pozitivní vztah ke kvalitě a zatajování zmetků. Pokud je za problém s jakostí odpovědný dělník, tak publikovaná data o kvalitě musí být doprovázena přesnou ukázkou, jak kvalitu zlepšit. Publikace dat o kvalitě probíhá zejména prostřednictvím novin, schůzí, firemních konferencí o kvalitě, intranetu, nástěnek, cen za jakost, zveřejněním dopisů od zákazníků, atd. V žádném případě však publikování dat o kvalitě nemůže nahradit skutečné akce a nápravná opatření ze strany managementu.

20 TQM

b) Doložitelná vedoucí a příkladná úloha managementu Odpovědnost vedení je sice nezbytná věc, ale nikoli dostačující. Důležité je jít příkladem, který musí být doložitelný a který inspiruje ostatní nižší managery v organizaci. Mezi hlavní úkoly vyššího managementu patří: stanovení cílů jakosti, zajištění zdrojů, zajištění tréninku, zajištění práce týmů, stimulace zlepšování jakosti, zajištění odměn a uznání. Tyto aktivity spotřebují okolo 10 % času manažerů. Pokud manažeři skutečně věnují tento čas kvalitě, je jejich postoj příkladný a doložitelný. Příklady manažerských aktivit, které dokládají aktivní přístup k jakosti, jsou velmi viditelné a vedou k následování:

- Vedení tréninku o kvalitě, - Vedení (členství) v týmech pro zlepšování jakosti, - Demonstrativní radikální akce ke zlepšení kvality.

ad c) Vlastní rozvoj Motivace lidí k pozitivnímu přístupu ke kvalitě je z velké části ovlivněna podstatou jejich práce. Je nutné věnovat pozornost těmto elementům: organizace práce, delegování pravomocí, osobní zapojení, výběr a trénink. Organizace práce Existuje několik hlavních charakteristik pro organizaci práce, které mohou zvýšit smysluplnost a spokojenost s prací (viz tabulka 2.2). Tabulka 2.2 Charakteristiky organizace práce Charakteristika Definice Akce managementu 1. rozsah požadavků

Dostatečná úroveň rozsahu aktivit, které vyžaduje daná práce.

Kombinování následných úkolů, takže produktem je větší celek. (horizontální rozšíření)

2. ztotožnění se s úkolem

Rozsah práce, který vyžaduje provedení úkolů od začátku do konce a ústí v kompletní viditelný výstup.

Organizace práce do logických skupin, např. podle zákazníka, podle výrobku, atd.

3. význam úkolu Rozsah, jakým práce ovlivňuje externí a interní zákazníky.

Zajistit způsoby přímé komunikace a kontaktu se zákazníkem.

4. zpětná vazba Úroveň, s jakou jsou předávány přímé informace o výsledcích zaměstnancům.

Vytvořit systém zpětné vazby, aby byl zajištěn přenos informací zaměstnancům, kteří provádějí danou práci.

Mimo charakteristiky uvedené v tabulce existují další motivační prvky v organizaci práce:

- Samokontrola (dělník kontroluje výsledky své práce),


- Samořízení (dělník si plánuje a řídí svou práci), - Samořídící týmy (pracovní skupina plánuje, řídí a kontroluje svou práci).

Všechny tyto prvky zajišťují zaměstnancům větší pravomoci pro rozhodování a řízení (vertikální rozšíření), přičemž nejmenší je u samokontroly a největší u samořídících týmů. Mezi další prvky, které podporují vlastní rozvoj patří: Delegování pravomocí Jde o delegování rozhodovacích pravomocí pro rozhodování na nižší stupně. Obzvláště dramatický a účinný je tento krok v případě dělníků. Získáním větší pravomoci vzrůstá i pocit odpovědnosti a pocit vlastnictví. Osobní zapojení (angažovanost) Rozložením cílů jakosti na nižší cíle a úkoly v organizaci je důležitým stimulem ke kvalitě. Jasně definované cíle jakosti pro individuality dávají pobídku k dosažení vysoké kvality u jednotlivců. Výběr a trénink Výběru pracovníků a také jejich vzdělávání musí být věnována dostatečná pozornost. Je dostatečně známé, že tato 2 hlediska mají důležitý vliv na rozvoj lidí. Při výběru lidí na určité místo, se osvědčuje zejména technika rotace pracovních míst, různé testy, atd. Investice do tréninku dosahují u špičkových firem často i více než 2 % obratu. d) participace Dosti často převládá názor, že když změníme postoje lidí ke kvalitě, vede to i pak ke změně chování. Ve skutečnosti je tomu zcela naopak. Jestliže změníme chování lidí, vede to ke změně jejich postoje ke kvalitě. Velmi starým principem, jak změnit chování lidí je jejich participace na aktivitách vzhledem ke kvalitě. Lidé tím získají nové znalosti, mohou vidět výhody aktivního přístupu ke kvalitě a pochopí význam věcí prostřednictvím řešení problémů. Takováto participace vede k trvalým změnám v chování. e) uznání a odměny Uznání je veřejné ocenění vynikajícího provedení specifických aktivit. Odměna - ocenění ve formě zvýšení platu, finančního bonusu, povýšení, apod. za dosahování vynikajících výsledků. Uznání mohou získat jednotlivci, týmy i celá oddělení. Formy uznání: Existuje celá škála od slovní pochvaly až po upomínkové předměty nebo akce. V každém případě forma uznání musí respektovat místní podmínky v tom smyslu, aby ocenění zaměstnanci přijali danou formu pozitivně. Lze aplikovat i "vyšší formy" uznání, např.: interní ceny za jakost, které jsou pak publikovány (čestná tabule, nástěnky, apod.).

22 TQM

Formy odměn: V základním principu jde o finanční bonusy vztažené ke kvalitě. Musí být vypracován systém, který zahrnuje měření kvality podle vhodných ukazatelů a který umožňuje sledovat zlepšení. Stanoví se měřítko (stupnice) zlepšení, ke kterému se pak vztahuje příslušná finanční částka. Úkol k textu. Uveďte alespoň 3 příklady z předchozího textu (část 2.3), které umožňují participaci lidí na kvalitě, a které mění pozitivně jejich chování. 1. 2. 3. Shrnutí kapitoly. Total Quality Management v sobě zahrnuje implicitně všechny požadavky ISO norem. Navíc ovšem koncept nebo filosofie TQM klade větší důraz (a má také širší záběr) v oblasti nákladů na jakost, v oblasti lidského činitele v organizaci, a také na poli neustálého zlepšování. Podniková kultura je pak položkou, která se dá dost těžko popsat pomocí standardů , ale při tom její úroveň může hodně napovědět , jaká je úroveň organizace a jejích produktů vzhledem ke kvalitě . Otázky:

1. Jaké jsou hlavní úlohy top managementu v TQM? 2. Jak se liší kroužky jakosti od všech dalších forem týmové práce? 3. Co to jsou neviditelné náklady na jakost? 4. Když se hodnota charakteristiky jakosti bude přibližovat cílové hodnotě,

ztráta z variability se bude zvyšovat nebo snižovat? Kdy je ztráta nulová? 5. Co je to kultura jakosti?

Další zdroje.

1) Juran, J.M.: Juran on Planning for Quality. New York, The Free Press 1988

2) Dale, B.G., Plunkett, J.J.: Managing Quality. London, Heinemann 1990 3) Deming, W.E.: Out of the Crisis. Cambridge, Cambridge University press

1994

3. Realizace produktu 23

3 . R E A L I Z A C E P R O D U K T U

V této kapitole se dozvíte: • Seznam činností pro zabezpečení jakosti v předvýrobní fázi; • Jednotlivé kroky pokročilého plánování jakosti; • Zabezpečování jakosti ve výrobě; • Systémy kontroly jakosti. Budete schopni: • Vymezit jednotlivé aktivity pro realizaci produktu; • Pochopit postupy pro moderní plánování jakosti nového výrobku; • Orientovat se v problematice kontroly jakosti. Klíčová slova této kapitoly: Plánování jakosti, návrh a vývoj produktu, návrh a vývoj procesu, plány kontroly a řízení, výroba, systémy kontroly .

Čas potřebný k prostudování učiva kapitoly: 5 + 1 hodiny (teorie + řešení úloh)

Realizace produktu zahrnující již konkrétní výrobek sestává ze dvou skupin činností. Činnosti realizované v předvýrobní etapě, kde stěžejním prvkem je plánování jakosti a činnosti realizované ve výrobě. 3.1 Plánování jakosti Plánování jakosti = strukturovaný postup, který definuje kroky, jenž jsou nutné k zabezpečení uspokojivé jakosti výrobku pro zákazníka. Smyslem plánování jakosti je: efektivní využití zdrojů pro uspokojování zákazníka, podpora včasného zjištění potřebných změn, zmírnění nebo vyhnutí se požadavkům na pozdější změny, umožnit vytvoření jakosti výrobku včas již ve fázi návrhu při nejnižších nákladech. Jakost je vytvářena až z 80 % v předvýrobních etapách. Filosofie TQM říká: „Jakost musí být navržena nebo zabudována do výrobku a ne na něm kontrolována“. Plánování jakosti je realizováno pomocí meziútvarového týmu. (vývoj, konstrukce, jakost, zásobování, výroba, dodavatel, zákazník, atd.). Plánování zahrnuje 6 základních kroků:

24 TQM

1) Plán a definování programu, 2) Návrh a vývoj výrobku, 3) Návrh a vývoj procesu, 4) Validace výrobku a procesu, 5) Zpětná vazba - hodnocení a nápravná opatření, 6) Metodika plánu kontrol a řízení.

Ad 1) Plán a definování programu

Každá fáze plánování jakosti má své vstupy a výstupy. V dalším je tento text zpracován takovým způsobem, že u každé fáze jsou popsány vždy hlavní vstupy a výstupy a ke každé fázi plánování jakosti jsou rovněž přiřazeny stěžejní nástroje jakosti. Vstupy Hlavním vstupem v první fázi je hlas (potřeby) zákazníka a benchmarking. Za zákazníka požadujeme každého, kdo přijde do kontaktu s naším výrobkem. Zákazníkem nemusí být jen konečný uživatel, ale také prostředníci, distributoři a obchodníci (tzv. externí zákazníci). Dokonce za zákazníky můžeme považovat např. různé divize ve společnosti (tzv. interní zákazníci). Potřeby zákazníka zjišťujeme marketingovým výzkumem a dále je zpracováváme do příslušných výstupů vhodných pro vývoj a návrh výrobku. Pro tento účel se používá hlavně metoda jakosti nazývaná QFD (Quality Function Depoyment). Benchmarking nám umožňuje srovnání s konkurencí. Výsledky takového srovnání pomáhají stanovit cílové hodnoty pro výrobek nebo proces. Nejsnadnější je srovnávání s konkurenčními výrobky: - nalezení výrobků stejné skupiny, - identifikace rozdílů mezi současným naším výrobkem a konkurenčními výrobky, - zjištění příčin těchto rozdílů, - vytvoření plánu pro srovnání rozdílů s konkurencí nebo který předčí konkurenci. Benchmarking může být prováděn z pohledu zákazníka (zákazník srovnává náš a konkurenční výrobky) nebo může být prováděn z technické stránky (technický benchmarking), tj. srovnáváme náš a konkurenční výrobky pomocí technických testů. Výstupy Potřeby zákazníka (hlas zákazníka) je třeba promítnout do předběžných měřitelných hodnot charakteristik jakosti, které pak budou představovat předběžné cíle jakosti. Nástroje jakosti nejvíce používané v této fázi: Metody síťové analýzy (CPM, PERT), QFD, Benchmarking. Ad2) Návrh a vývoj výrobku V této fázi jsou požadavky uživatele promítnuty do návrhu výrobku. Až 80% problémů s výrobkem je důsledkem chyb v návrhu. Vstupy pro tuto činnost jsou výstupy z předchozího kroku 1.


Výstupy Hlavním výstupem návrhu a vývoje výrobku je prototyp (včetně výkresové a jiné dokumentace), tzn. že znaky návrhu nabírají v hrubých rysech konečné podoby. Při stavbě prototypu je nutno vytvářet zároveň plán kontroly, který zahrnuje rozměry, materiálové zkoušky a funkční zkoušky během vytváření prototypu. Výroba prototypu a jeho součástí dává příležitost k ověření toho, jak výrobek plní očekávání zákazníka. Nejvýznamnější nástroje jakosti používané v této fázi: QFD (Quality Function Deployment), Ishikawův diagram (diagram příčin a následků), FMEA (Failure Mode and Effect Analysis, Analýza možností vzniku vad a jejich následků), jmenovitě konstrukční FMEA, FTA (Fault Tree Analysis, Analýza stromu poruch), R-FTA (Reverse-Fault Tree Analysis, funkční analýza), DOE (Design of Experiments, Plánované experimenty), jmenovitě technika tzv. robustního návrhu, Benchmarking používající matici „R-FTA - soupis materiálu“, Design Review (Přezkoumání návrhu). Ad 3) Návrh a vývoj procesu Tento krok má za úkol komplexní tvorbu celého výrobního systému. Vstupy jsou výstupy z části 2. Výstupy Při návrhu procesu rozlišujeme 3 základní elementy:

- Návrh pro výrobu (vyrobitelnost), jde o další detailní rozpracování a začlenění znalostí z návrhu výrobku do návrhu procesu.

- Procesní inženýrství, požadavky na jednotlivé části jsou promítnuty do požadavků na proces. V této fázi optimalizujeme požadavky na proces do návrhu parametru procesu (Design of Experiments).

- Způsobilost (možnosti) závodu, jsou tím míněny zejména požadavky na výrobní zařízení, nářadí, vybavení, uspořádání dílny, atd. Často může jít o dost zásadní krok - změna celé technologie nebo dokonce návrh nového výrobního závodu.

Na výstupu návrhu procesu jsou vypracovány v detailech některé další položky, které jsou součástí výše uvedených 3 elementů. Nejvýznamnější nástroje jakosti používané v této fázi: QFD (Quality Function Deployment), Design of Experiments (DOE), FMEA (všechny druhy). Hlavní celkové výstupy návrhu Hlavními výstupy návrhové fáze (výrobek + proces) jsou specifikace pro produkt a proces (+ technická dokumentace), návrh adekvátních zařízení a procedur pro výrobu, přičemž tyto procedury jsou rozpracovány do detailních a jasných pokynů pro provoz procesu (manuály). S tím pak souvisí i další požadavky na výcvik lidí, instrukce pro kontrolu, atd.

26 TQM

Ad 4) Validace výrobku a procesu V tomto kroku se provádí validace (ověření shody) výrobku a procesu prostřednictvím ověřovací výroby. Tzn. před zahájením sériové výroby se provádí validace, zda je dodržován plán kontroly a řízení, vývojový diagramu procesu a zda výrobky splňují požadavky zákazníka. Vstupy jsou zastoupeny všemi výstupy z návrhové fáze (návrh výrobku i procesu). Výstupy Stěžejním prvkem validace je ověřovací výroba. Vyrábíme omezený počet výrobků, cílem je zácvik pracovníků ve výrobě, validace nástrojů a nářadí a eliminace všech problémů před zahájením sériové výroby. Ověřovací výroba představuje výrobu menšího množství součástí, kde jsou však použity všechny aspekty sériové výroby (nářadí, personál, přípravky,atd.). Minimální množství vyrobených dílů stanovuje zákazník. Plánovací tým však toto množství může zvýšit. Další základní aktivitou při ověřovací výrobě je validace efektivnosti výrobních procesů. Tj. chceme potvrdit, že rozhodnutí, která byla provedena během návrhu a operativního plánování korespondují s výsledky produkce. Efektivní metodou pro validaci procesu je monitorování směrodatné odchylky kritických parametrů. Jestliže je způsobilost stejná jako plánovaná, můžeme si být jisti, že individuální procesy, které přispívají k variabilitě každého kritického funkčního parametru jsou v pořádku. Monitorování způsobilosti procesu u kritických funkčních parametrů je mnohem efektivnější než se věnovat detailům. Součástí validace je i tzv. schválení dílu k výrobě. Mezi hlavní výstupy tedy patří: provedený zácvik pracovníků, ověření způsobilosti procesu (počáteční způsobilost) a schválení dílu k výrobě. Nástroje jakosti nejvíce používané v této fázi: SPC (Statistical Process Control, Statistická regulace), DOE. Ad 5) Zpětná vazba a nápravná opatření Po validaci plánování jakosti nekončí. Výstupy z validace jsou použity pro realizaci nápravných opatření, pokud je to potřeba. Rovněž tak vlastní sériová výroba a používání výrobku u zákazníka mohou představovat impulsy pro nápravná opatření. Výstupy Snížená variabilita - Základními nástroji pro studium variability představují statistické metody. Mezi nimi zejména statistická regulace a Design of Experiments. Zlepšování jakosti nespočívá pouze v odstraňování speciálních příčin variability, které jsou identifikovány pomocí SPC, ale také v pochopení obecných příčin variability (náhodné příčiny) a v jejich eliminaci nebo redukci pomocí DOE. Uspokojení zákazníka - K uspokojení zákazníka nemusí docházet i přesto, že plánovací činnosti byly zpracovány detailně a byla prokázána způsobilost procesu. Teprve užívání výrobku v podmínkách zákazníka přinese konečné informace a lze tak vyhodnotit efektivnost plánovací činnosti. Dodavatel i zákazník musí být


proto partnery v oblasti změn, které mají za účel přinést nápravu nedostatků v uspokojení zákazníka. Aby těchto změn bylo co nejméně, respektive aby byl zákazník spokojen co nejvíce, je vhodné simulovat podmínky užívání výrobku u zákazníka již předtím (Design of Experiments). Dodávky a servis - V průběhu dodávek a servisu pokračuje spolupráce se zákazníkem při řešení problémů a zlepšování jakosti. Pokud chce zákazník změnu součásti nebo servisu, vždy je třeba znovu uvažovat o jakosti, nákladech a dodávkách. Problém změny by měl být vyřešen napoprvé správně. Ad 6) Plány kontroly a řízení Tato metodika napomáhá produkci kvalitních výrobků dle potřeb zákazníka. Plány kontroly a regulace jsou dokumenty, které popisují systém kontroly, jenž má zajistit snížení variability produkce. Provádíme kontrolu charakteristik jakosti. Pro sestavení plánu kontroly a řízení je nutno proces dokonale pochopit. K tomu účelu je nutno pracovat s informacemi (vstupy), které jsme získali v předchozích krocích plánování jakosti. Zdrojem těchto informací mohou být např. jednotlivé nástroje jakosti, jako vývojové diagramy, FMEA, QFD, DOE, aj. Smyslem této fáze je institucionalizovat produkt/proces a monitorovat běžící provedení za účelem udržení kvality. Na začátku je třeba vytvořit strategii kontroly a řízení. Volíme ze 2 základních strategií: Prevence znamená změnu v procesu nebo produktu takovým způsobem, který eliminuje příležitost produkovat defekt. Detekce znamená identifikaci defektu předtím, než opustí stávající krok procesu. Následující tabulka ukazuje tyto 2 strategie podrobněji: Tabulka 3.1: Prevence versus detekce Nejlepší prevence Nemožné udělat chybu Lepší detekce Detekce chyb během procesu Dobré detekce Detekce defektů předtím, než se dostanou k dalšímu

kroku v procesu Prevence jakékoli chyby je nejlepším způsobem jak redukovat potencionální nespokojenost zákazníka. Když preventivní metody nejsou úspěšné, je nezbytné monitorovat nebo detekovat chyby, které se objeví a vymyslet způsoby, jak se s nimi vypořádat. Nejčastější způsoby pro realizaci zvolené strategie jsou metody poka-yoke (prevence) a regulační diagramy – SPC (detekce během procesu). Po vytvoření strategie kontroly a řízení vytváříme kontrolní plán. Kontrolní plán zahrnuje popis cílového stavu (standardu), a dále plán reakce, který popisuje, co se má udělat, když se daný stav odlišuje od cílového. Přínosy vytvoření a zavedení kontrolního plánu jsou:

28 TQM

- zlepšení celkové kvality tím, že se redukují možnosti odchylek od požadované kvality, - snížení neshod tím, že udržujeme proces na cílové hodnotě, - napomáhá včasnému odstranění potíží v procesech, - slouží jako komunikační nástroj pro změny charakteristik jakosti, udržuje zlepšení. Kontrolní plán představuje písemný celkový popis systému kontroly částí a procesů, reflektuje rozhodnutí provedená při vytvoření kontrolní strategie. Příklad kontrolního plánu ukazuje tabulka 3.2: Tabulka 3.2 Kontrolní plán Charakteristika jakosti

Specifikace/ požadavek

Metoda měření

Velikostvzorku

četnost Kdo měří

Kde měří

Plán reakce

Plán reakce je část kontrolního plánu, která zajišťuje detailní popis činností, které musí být provedeny, když regulační diagramy začnou indikovat stav mimo kontrolu. Zajišťují mechanismus monitorování a kontroly procesu, které se používají systematickým způsobem pro provedení příslušné krátkodobé nebo dlouhodobé akce (nápravného opatření). 3.2 Jakost ve výrobě Podmínkou dosahování vysoké jakosti ve výrobě je vysoká jakost návrhu výrobku a procesu, tj. zda plán jakosti byl vypracován na odpovídající úrovni. V samotné výrobě pak jde o co největší úroveň dosažené shody s návrhem. Zda jde vše podle plánu, musíme ověřovat kontrolou. Systémy kontroly jsou navrženy během plánu kontroly a řízení. Pokud během kontroly zjistíme neshodu, je nutno provádět opatření k nápravě. Účinnost a přínos kontroly bude závislý na použité metodě (systému) kontroly. Rozlišujeme 3 metody (systémy) kontroly: a) kontrola porovnáváním (odhaluje neshody), b) informativní kontrola (redukuje neshody), c) kontrola u zdroje (eliminuje neshody). ad a) kontrola porovnáváním (výstupní kontrola) Jde vlastně o kontrolu hotových výrobků, popř. meziproduktů na výstupu dílčího procesu, a jejich rozdělení na přijatelné a nevyhovující. Principem této kontroly je odstranění defektních položek, aby se tyto nedostaly ke konečnému zákazníkovi nebo do dalšího procesu. Tento způsob kontroly nikdy nemůže snížit počet neshodných výrobků.


ad b) informativní kontrola Jde o metodu kontroly, kde se v případě objevení neshody vrací tato informace do příslušné pracovní činnosti (operace), takže je možné provést nápravné opatření. Tento přístup snižuje počet neshod ve výrobě. Existují 3 kategorie informativní kontroly: 1) Statistická regulace (SPC), 2) Následná kontrola, 3) Samokontrola. SPC na základě statistiky a počtu pravděpodobnosti sestavuje průběhový diagram, který je doplněn o statické meze, které vymezují pásmo, ve kterých by se měly pohybovat hodnoty zjištěné v procesu. Statistickým mezím se říká regulační meze. Graf SPC, doplněný o některé další informace se nazývá regulační karta. Regulační karta se používá pro neustálé monitorování procesu v pravidelných časových intervalech. Tento interval bývá zpravidla 1 hodina. Při zjištění jakékoliv odchylky od požadovaného stavu je proces zastaven a musí být provedeno nápravné opatření. Podrobněji se metodou SPC zabývá část 5. Používání SPC má své výhody, ale i nevýhody. Mezi výhody patří možnost redukce neshod a ve spojení s metodou DOE i značné snížení variability procesu. Hlavní nevýhodou je malá pravděpodobnost objevení výskytu izolovaného defektu a v některých případech i časové prodlevy pro zavedení nápravného opatření. Následná kontrola znamená, že pracovník na následujícím pracovišti provede před zahájením své operace kontrolu a v případě dobrého výsledku teprve poté provede svou vlastní operaci. Pokračuje se tímto způsobem dále, takže každý následující dělník kontroluje položky z předchozí operace. Pokud je při kontrole objevena neshoda, položka se vrací okamžitě do předchozího procesu/operace. Zde je položka opravena. Tato akce preventivně zabraňuje objevení následných defektů. Následná kontrola umožňuje provádět 100% kontrolu za přijatelných podmínek (efektivnost), zajišťuje okamžitou zpětnou vazbu a nápravu. Samokontrola má okamžitou zpětnou vazbu, musíme však eliminovat neobjektivitu a sklon k tendenci zlepšovat výsledky kontroly. Pokud se to podaří, je samokontrola lepší než následná kontrola, protože následná kontrola má přece jen opožděnější zpětnou vazbu. Při procesu samokontroly je zrušena externí kontrolní činnost. Provádějí se pouze audity. Náplní auditů je posoudit, zda rozhodovací proces ohledně vyhovující nebo nevyhovující produkce je správný. Ad c) kontrola u zdroje Kontrola u zdroje umožňuje eliminaci neshod. Principem je odhalování chyb (které pak ústí v neshody) v podmínkách procesu. Je zajišťována zpětná vazba a náprava ve stadiu chyby, takže se zabrání, aby chyba přerostla v neshodu.

30 TQM

Vztah chyby a neshody je vtahem příčina – následek (viz obrázek 3.1): Obr. 3.1 Diagram příčin a následků, vztah chyba - neshoda Kdykoli objevíme v procesu neshodu, vždycky víme, že příčinou byla nějaká chyba při operaci v procesu. Na druhou stranu, objevení se chyby neznamená automaticky neshodu, poněvadž chyba může být objevena a odstraněna. Kontrola u zdroje představuje nejúčinnější způsob kontroly, protože je zde minimální časová prodleva, potřebná k odstranění chyby. Dosti často se kontrola u zdroje kombinuje s tzv. zařízením poka-yoke, což umožňuje téměř nebo zcela eliminovat neshody v procesu. Shrnutí kapitoly. Jakost je tvořena až z 80 % v předvýrobních etapách. Souhrn všech č inností v předvýrobní etapě , vztažených k novému produktu, se nazývá plán jakosti. Ve výrobě jde o dosažení co nejvyšší shody s návrhem, což se ověřuje kontrolou.

Otázky:

1. Vyjmenujte jednotlivé kroky plánování jakosti. Co každý z těchto kroků obnáší?

2. Jaké znáte systémy kontroly? 3. Jakost se tvoří hlavně při plánování jakosti nebo ve výrobě? 4. Kterou část plánu jakosti považujete za nejdůležitější? 5. K čemu slouží plán kontroly a řízení?

Další zdroje.

1) Advanced Product Quality Planning. Praha, ČSJ 1995 2) Shingo, S.: A Study of the Toyota Production System From an Industrial

Engineering Viewpoint. Cambridge, Productivity Press 1989

Neshoda, průměr otvoru mimo specifikace

Chyba, vrták menšího průměru

Chyba, opotřebovaný vrták

4. Neustálé zlepšování 31

4 . N E U S T Á L É Z L E P Š O V Á N Í

V této kapitole se dozvíte: • Co je neustálé zlepšování; • Co znamená pojem Six Sigma; • Jaké jsou jednotlivé kroky programu Six Sigma; • Jak srovnávat různé procesy pomocí metodiky Six Sigma. Budete schopni: • Vymezit oblasti pro neustálé zlepšování; • Pochopit metodu zlepšování Six Sigma; • Provést hodnocení a srovnávání procesů ukazatelem Sigma. Klíčová slova této kapitoly: Neustálé zlepšování, Six Sigma, DMAIC, analýza způsobilosti . .

Čas potřebný k prostudování učiva kapitoly: 4 + 1 hodina (teorie + řešení úloh)

Dalším stěžejním rysem TQM je neustálé zlepšování. Organizace musí zajišťovat neustálé zlepšování QM systému pomocí politiky a cílů jakosti, auditů, analýzy dat, preventivních a dalších opatření a postupů. Organizace má průběžně provádět neustálé zlepšování, ne čekat na problém. Zlepšení zahrnuje běžné činnosti, jednorázové drobné zlepšení, jednorázové projekty, až po dlouhodobé programy zlepšování. Velmi progresivním programem, který je v současnosti považován za jeden z významných směrů TQM, je metoda Six Sigma. Původní koncept metody Six Sigma pochází z USA a vznikl ve společnosti Motorola v 80. létech minulého století. Firma, která byla víceméně na ústupu díky silné japonské konkurenci, zavedla ambiciózní program pro dosažení téměř dokonalé kvality. Původní cíl, dosažení 10 násobného zlepšení kvality během 5 let, byl záhy přeformulován na dosažení 10 násobného zlepšení během 2 let. Dlouhodobý vzestup společnosti Motorola byl natolik zřejmý, že firma obdržela díky zavedení Six Sigma americkou cenu za kvalitu (Malcolm Baldridge National Quality Award). Během prvních deseti let od zavedení Six Sigma se zisky v Motorole zvyšovaly o 20 % ročně, došlo k drastické úspoře nákladů a k růstu cen akcií přes 20 % ročně. Tyto i jiné úspěchy vyvolaly zájem o Six Sigma i u dalších významných firem, jako např. GE, Allied Signal, Dupont, Kodak, Ford, aj. Definice Six Sigma podle /1/ zní následovně: „Metoda Six Sigma je úplný a flexibilní systém dosahování, udržování a maximalizace obchodního úspěchu. Six Sigma je založena zejména na porozumění požadavků a očekávání zákazníků, disciplinovaném používání faktů, dat a statistické analýzy a na základě pečlivého přístupu k řízení, zlepšování a vytváření nových obchodních, výrobních a obslužných procesů.“

32 TQM

Mezi ověřené a prokázané přínosy Six Sigma patří kromě zlepšení kvality i další zlepšení v oblasti nákladů, produktivity, růstu tržního podílu, ale i pozitivní změny v kultuře společností. Základní koncept Six Sigma je založen na myšlence redukce počtu defektů na 3,4 defektů z 1 miliónu příležitostí. Tento počet je považován za současných ekonomických, technických a jiných podmínek za „dokonalost“ v oblasti kvality. Metoda Six Sigma se skládá z 5 základních kroků, jejichž počáteční písmena označují název modelu. Tyto kroky se nazývají Define, Measure, Analyze Improve, Control a model má proto zkratku DMAIC. Podívejme se blíže na jednotlivé kroky (fáze) modelu DMAIC. 1. Define (definování) V této fázi se snažíme, aby tým dobře porozuměl problému, a také potřebám a očekáváním zákazníků. Výsledky této fáze jsou dokumentovány v tzv. projektové chartě, která mimo jiné definuje rozsah a zaměření projektu. 2. Measure (měření) Smyslem této fáze je stanovit techniky pro sběr dat týkajících se současného provedení. Toto osvětlí příležitosti pro projekt a zajistí strukturu pro monitorování následných zlepšení. Během fáze měření tým zjistí, jak dobře vlastně proces funguje. Sbírají se data z různých zdrojů: čas cyklu, typy vad, četnost vad, zpětná vazba od zákazníka, atd. Výstupem je zejména plán sběru dat, který specifikuje typ dat a techniku sběru dat, vhodný vzorek dat pro analýzu, předběžná analýza výsledků, jenž zajistí nasměrování projektu a srovnávací hladina měření stávajícího stavu. 3. Analyze (analýza) Předchozí fáze dává týmu možnost zaměřit pozornost v užším slova smyslu na zřejmé příležitosti pro projekt. Účelem fáze „Analyze“ je nalézt příležitosti pro zlepšení tím, že je provedeno podrobnější zkoumání dat. 4. Improve (zlepšení) Cílem fáze Improve je vyvinout, implementovat a ověřit alternativy, které povedou k požadovanému provedení. 5. Control (řízení a kontrola) Řízení znamená monitorování implementovaných zlepšení za účelem udržení přínosů a zajištění nápravných akcí, pokud je třeba. Smyslem řídicí fáze je institucionalizace zlepšení produktu/procesu. Six Sigma může v určitých momentech připomínat některé koncepty TQM, které jsou známy již z dřívějška. Například model DMAIC a Demingův cyklus PDCA (Plan-Do-Check-Act) mají mnoho společného. Avšak co je zde přínosného oproti dřívějším směrům TQM, je větší konkretizace cílů jakosti, která je založena na novém způsobu měření úrovně kvality procesů. Pro stanovení cílů, měření úrovně stávajícího i zlepšeného procesu, se používá nová metrika – sigma. Výhodou této metriky je to, že můžeme měřit jakýkoli proces (výrobní, nevýrobní), jakákoli data (atributy, proměnné), a tudíž můžeme mezi sebou srovnávat úroveň jakýchkoli procesů. V dalším si ukážeme, jakým způsobem se dá kvantifikovat


úroveň procesu pomocí ukazatele sigma. Analýza způsobilosti (úroveň procesu) se vypočítává rozdílně pro atributy a proměnné. 4.1 Analýza způsobilosti pro atributy Zavedeme si nové pojmy, které se používají k výpočtu: Unit (jednotka, N) – produkovaná položka, Defect (defekt, vada, D) – jakákoli událost nebo výstup, který nesplňuje specifikace, Opportunity (příležitost, O) – jakákoli událost nebo výstup, který může být měřen, a tím poskytuje možnost nesplnění požadavku zákazníka, DPMO (defects per million opportunities, počet vad na milión příležitostí). Při výpočtu postupujeme v několika krocích: První krok: Unit – definujeme jednotku pro daný proces, např. díl nebo komponenta, Defect – definujeme vadu na bázi požadavku zákazníka, např. provedení dílu, lícování, Opportunity – identifikujeme relevantní počet příležitostí pro chybu na každé jednotce (soupis), např. příslušná velikost, správné umístění, poškození povrchu. Druhý krok:

0000001xjednotkunatipříležitosxjednotekpočetcelkový

defektůpočetcelkovýDPMO =

0000001xNxO

DDPMO =

Třetí krok: Konverze DPMO na příslušnou hodnotu Sigma ( hodnotu Sigma značíme Z, konverzní tabulka Z-hodnot). Příklad 4.1 Budeme analyzovat nevýrobní proces (dodávku dílů), charakteristika jakosti je atributivní. Ve sledovaném období máme objednávku na 500 částí (N). V procesu dodávky existují tři příležitosti pro provedení chyby (O): - pozdě - brzy - špatné balení Ve sledovaném období bylo zjištěno 57 provedených chyb (D). Počet zpracovávaných jednotek N=500 Celkový počet defektů D=57

34 TQM

Počet příležitostí pro defekt na jednotku O=3 DPMO =[D/(NxO)] x 1 000 000 = [57/(500x3)] x 1 000 000 = 38000 Přibližná hodnota Sigma Z = 3,27 (převzato z tabulky 4.1, vytištěno tučně) Tabulka 4.1 Výpis z konverzní tabulky Z-hodnot I

Z-hodnota, DPMO, % vadných, Výnos, konverzní tabulka

Z-hodnota DPMO % vadných Výnos

3.26 39203.9 3.9% 96.1% 3.27 38363.5 3.8% 96.2% 3.28 37537.9 3.8% 96.2% 3.29 36726.9 3.7% 96.3% 3.30 35930.3 3.6% 96.4% 3.31 35147.8 3.5% 96.5% 3.32 34379.4 3.4% 96.6% 3.33 33624.9 3.4% 96.6% 3.34 32884.1 3.3% 96.7% 3.35 32156.7 3.2% 96.8% 3.36 31442.7 3.1% 96.9% 3.37 30741.8 3.1% 96.9% 3.38 30054.0 3.0% 97.0% 3.39 29378.9 2.9% 97.1% 3.40 28716.5 2.9% 97.1% 3.41 28066.5 2.8% 97.2% 3.42 27428.9 2.7% 97.3% 3.43 26803.3 2.7% 97.3% 3.44 26189.8 2.6% 97.4% 3.45 25588.0 2.6% 97.4% 3.46 24997.8 2.5% 97.5% 3.47 24419.1 2.4% 97.6% 3.48 23851.7 2.4% 97.6% 3.49 23295.4 2.3% 97.7% 3.50 22750.1 2.3% 97.7%

Kompletní konverzní tabulky Z-hodnot jsou zpracovány pro hodnoty Z od 1,5 do 6 /1/. Pro vyhledání příslušné hodnoty Z lze použít i software (např. /2/). 4.2 Analýza způsobilosti pro proměnné V této části si zavedeme rovněž některé nové pojmy. Cíl (target) je pojmem, který se užívá pro měřitelné charakteristiky jakosti. Jde o požadovanou úroveň provedení. Např. devítivoltová baterie má cílovou hodnotu 9V, atd. Cíle by měly být v souladu s požadavky zákazníka.


Specifikace - specifikační meze určují hranice pro přijatelné provedení nad nebo pod

cílovou hodnotou, - LSL (Lower Specification Limit) – dolní akceptovatelná hodnota

(toleranční mez), - USL (Upper Specification Limit) – horní akceptovatelná hodnota

(toleranční mez). Např. max.rychlost v obci USL=50km/h, napětí devítivoltové baterie USL=9,5V a LSL=8,5V, atd. Výpočet způsobilosti procesu za použití proměnných:

5,1+−

=S

XUSLZ

5,1+−

=SLSLXZ

1

)(1

2

−

−=

∑=

n

xxS

n

ii

S je výběrová směrodatná odchylka. Bereme v úvahu menší Z . V případě jednostranné tolerance se použije pouze jeden z výše uvedených vzorců, např. pro charakteristiku jakosti pouze s horní specifikací:

5,1+−

=S

XUSLZ

Příklad 4.2 Výrobní proces U charakteristiky jakosti x, jsme naměřili tyto hodnoty: 8, 8, 10, 8, 12. USL = 15, LSL = 5. Průměr: (8+8+10+8+12)/5 = 9,2 Sigma na druhou : (8-9,2)2 + (8-9,2)2 + (10-9,2)2 + (8-9,2)2 + (12-9,2)2 / 4 = 3,2 Odmocnina: s = 1,788 Z vzhledem k dolní mezi: Z = (průměr – LSL)/s = (9,2-5)/1,788 = 2,35 Vypočtené Z+1,5 = 3,85 (DPMO, resp. PPM = 9386,7)

36 TQM

Tabulka 4.2 Výpis z konverzní tabulky Z-hodnot II

Z-hodnota, DPMO, % vadných, výnos, konverzní tabulka

Z-hodnota DPMO % vadných výnos …

3.82 10170.4 1.02% 98.98% 3.83 9903.1 0.99% 99.01% 3.84 9641.8 0.96% 99.04% 3.85 9386.7 0.94% 99.06% 3.86 9137.5 0.91% 99.09% …

Podobně, Z vzhledem k horní mezi: Z = (USL-průměr)/s = (15-9,2)/1,788 =3,24 + 1,5 = 4,74 (PPM = 597,7) PPM celkem = 9386,7+597,7 = 9985 Opravené Z pro PPM=9985, Z = 3,83 Nyní můžeme porovnat oba procesy mezi sebou. Proces dodávky dílů (příklad 4.1) má v daném případě nižší úroveň provedení než vlastní výrobní proces (příklad 4.2). Dalším významným aspektem metody Six Sigma je používání pokročilých nástrojů jakosti. Používání pokročilých nástrojů jakosti je však i obecným rysem pro neustálé zlepšování v TQM. Proto se těmto nástrojům budeme věnovat podrobněji v následující kapitole. Shrnutí kapitoly. Neustále zlepšování patří k základním rysům TQM. Jedním z nejprogresivnějších novodobých konceptů neustálého zlepšování je tzv. metoda Six Sigma. Jsou zde přesně definovány jednotlivé kroky projektu (DMAIC model), a také nové měřítko pro hodnocení úrovně procesů – ukazatel sigma.

Otázky:

1. Kde a proč vznikla metoda Six Sigma? 2. Jaká je úroveň firmy, jejíž procesy jsou na úrovni 6 sigma? 3. Co je to DPMO a jaká je hodnota DPMO pro dokonalou firmu? 4. Jak je možné, že pomocí ukazatele sigma můžeme porovnat výrobní a

nevýrobní procesy? Další zdroje.

1) Pande, P.S., Neuman, R.P., Cavanagh, R.R.: Zavádíme metodu Six Sigma, Brno, TwinsCom 2002

2) software Minitab, www.minitab.com

5. Pokročilé nástroje jakosti 37

5 . P O K R O Č I L É N Á S T R O J E J A K O S T I

V této kapitole se dozvíte: • jaké jsou hlavní pokroč ilé nástroje pro TQM; • k čemu se jednotlivé nástroje jakosti používají; • teoretické základy jednotlivých nástrojů jakosti; • jak se provádí praktická aplikace nástrojů jakosti. Budete schopni: • identifikovat hlavní rysy každého nástroje jakosti; • řešit dílčí problémy s kvalitou; • prakticky aplikovat nástroje jakosti na jednodušší studie. Klíčová slova této kapitoly: Analýza systému měření(MSA), QFD, FMEA, DOE - Taguchi, SPC.

Čas potřebný k prostudování učiva kapitoly: 14 + 26 hodin (teorie + řešení úloh)

V této kapitole se seznámíme se základy vybraných pokročilých nástrojů jakosti. Je třeba si uvědomit, že každý z těchto pokročilých nástrojů by vyžadoval pro dokonalé zvládnutí nejméně 8 nebo více vyučovacích hodin. Takže text k uvedené problematice je nutno chápat spíše jako zjednodušenou formu teorie a aplikace těchto nástrojů. 5.1 Analýza systému měření Analýza systému měření (MSA = Measurement System Analysis) představuje specifický postup pro určení, zda je systém měření způsobilý měřit danou charakteristiku jakosti. MSA by měla být provedena vždy předtím, než se rozhodneme aplikovat některé další nástroje jakosti, které vyžadují kvantitativní podklady. Základní pojmy a definice Kvalita naměřených dat - kvalita naměřených dat vyplývá ze statistických vlastností opakovaných měření, která jsou získána systémem měření za stálých podmínek. Měření - měření můžeme definovat jako proces „přiřazování čísel“ daným hmotným položkám, za účelem vyjádření vztahu mezi nimi s ohledem ke konkrétním vlastnostem. Měřidlo - jakýkoliv prostředek použitelný pro získávání údajů. Často se tento termín vztahuje pro prostředky používané na dílně. Zahrnujeme zde i kalibry.

38 TQM

Systém měření - soubor měřidel nebo přístrojů, operací, postupů, etalonů, přípravků, software a osob, prostředí a předpokladů používaných ke kvantifikaci jednotky měření nebo k trvalému posuzování měřeného znaku. Chyby systému měření Proces měření slouží pro rozhodování o procesu (např. výrobním), který chceme řídit. Vlastník výrobního procesu chce učinit správná rozhodnutí s minimální námahou. Proces měření musí splňovat požadavky zákazníka (např. výroby). Je třeba mít na paměti, že požadavky zákazníka nenaplní pouze samotné měřidlo (zařízení), ale je třeba určit jak toto zařízení správně používat, jak analyzovat a interpretovat výsledky, je třeba zajistit provozní definice, výcvik, podporu, atd. V měřicím systému existuje variabilita, která ovlivňuje jednotlivá měření a následně rozhodnutí založená na těchto údajích. Chyby systému měření klasifikujeme do 5 základních kategorií: 1) Úchylka (Bias) Alternativní používané názvy pro úchylku jsou strannost nebo přesnost měřidla. Úchylka je rozdíl mezi zjištěným průměrem měření a referenční hodnotou. Referenční hodnota je hodnota, která slouží jako smluvní reference pro měřené hodnoty. Můžeme ji určit zprůměrováním několika měření provedených měřicím zařízením na vyšší úrovni. 2) Opakovatelnost (Repetability) Opakovatelnost je variabilita výsledků měření, které získáme jedním měřicím přístrojem. Tento přístroj byl použit 1 pracovníkem pro opakované měření stejných charakteristik na stejném výrobku. (Také se jí říká inherentní přesnost měřicího zařízení). 3) Reprodukovatelnost (Reproducilibity) Reprodukovatelnost je variabilita průměrů měření prováděných různými pracovníky, kteří používají stejné měřidlo pro měření stejné charakteristiky na stejném výrobku. Jde o variabilitu systému měření, která je způsobena rozdílností (chování) operátorů. 4) Stabilita (Stability, Drift) Stabilita neboli drift je celková variabilita v měřeních, získaná měřicím systémem na stejném výrobku (etalonu) při měření stejné charakteristiky v delším časovém období. Stabilní systém nevykazuje v čase drift. Stabilita je podobná reprodukovatelnosti, s tím, že variabilitu nezpůsobuje operátor, ale čas. 5) Linearita Linearita je rozdíl mezi hodnotami úchylky v předpokládaném operačním rozsahu měřidla. Postupům pro vyhodnocení výše uvedených statistických veličin se někdy říká R&R měřidla, protože se nejvíce využívají k posouzení dvě statistické vlastnosti - opakovatelnost a reprodukovatelnost. Tyto postupy jsou ve výrobě snadno pochopitelné i bez hlubší znalosti statistiky, a proto jsou i nejvíce využívány.


Analýza systému měření Účelem analýzy je poznat zdroje variability, které ovlivňují výsledky produkované systémem. Toto poznání umožňuje kvantifikaci a publikaci omezení daného systému měření. Pro analýzu se používají různé postupy, které se liší náročností výpočtu i požadavky na sběr dat. V zásadě existují 3 hlavní metody analýzy:

1) metoda rozpětí (jsme schopni vypočítat pouze souhrnný ukazatel R+R), 2) metoda průměru a rozpětí (jsme schopni vypočítat všechny ukazatele,

mimo interakcí), 3) ANOVA (jsme schopni vypočítat všechny ukazatele, včetně interakcí).

V dalším si ukážeme postup pro metodu rozpětí, která je nejjednodušší. Další uvedené metody nalezne čtenář např. v /1/. Opakovatelnost a reprodukovatelnost (Metoda rozpětí) Reprodukovatelnost je variabilita v systému měření, která je způsobena různými hodnotiteli. Abychom mohli reprodukovatelnost vypočítat, musíme napřed kvantifikovat opakovatelnost. Metoda rozpětí není ale schopna separovat opakovatelnost od reprodukovatelnosti. Je to tedy jednoduchá metoda, která kvantifikuje opakovatelnost a reprodukovatelnost měřicího systému (pro kompletní výpočty je třeba použít metodu průměru a rozpětí, popř. ANOVA). Minimální požadavky pro pořízení dat jsou 2 operátoři a 5 výrobků. Rozpětí R pro každý výrobek je rozdíl mezi maximální a minimální hodnotou měření. Opakovatelnost a reprodukovatelnost (R&R) vypočteme:

*2

15,5&d

RRR =

kde d2

*= konstanta, kterou získáme z tabulky 5.1, m=počet operátorů a g=počet výrobků. Tabulka 5.1 Hodnoty d2

* pro rozdělení průměru rozpětí m

g 2 3 4 5 6 7 8 … 1 1,41 1,91 2,24 2,48 2,67 2,83 2,96 2 1,28 1,81 2,15 2,4 2,60 2,77 2,91 3 1,23 1,77 2,12 2,38 2,58 2,75 2,89 4 1,21 1,75 2,11 2,37 2,57 2,74 2,88 5 1,19 1,74 2,10 2,36 2,56 2,73 2,87 6 1,18 1,73 2,09 2,35 2,56 2,73 2,87 7 1,17 1,73 2,09 2,35 2,55 2,72 2,87 8 1,17 1,72 2,08 2,35 2,55 2,72 2,87 …

40 TQM

Příklad 5.1 Měříme průměr hřídelí v milimetrech. K dispozici byli 2 hodnotitelé, kteří stejným měřidlem měřili 5 výrobků. Výsledky měření a rozpětí pro každý výrobek jsou ukázána v tabulce. Požadavek zákazníka je 18,2mm±0,15mm. Celková variabilita procesu je 0,06mm. Hodnotitelé Výrobek A B Rozpětí R 1 18,209 18,200 0,009 2 18,206 18,203 0,003 3 18,203 18,208 0,005 4 18,206 18,210 0,004 5 18,208 18,203 0,005 suma 0,026 průměr 0,026/5=0,0052

0052,05/)005,0...003,0009,0( =+++=R Dále d2

* z tabulky 5.1 je rovno 1,19.

023,019,1

0052,0.15,5& ==RR

Tzn., že opakovatelnost a reprodukovatelnost tohoto měřicího systému spotřebovává 0,023mm. Toleranční pole zákazníka je 0,3mm, vyjádříme R&R jako % z tolerance:

%7,7100.3,0

023,0)(& ==toleranceRR

Tzn., že 7,7% tolerance je spořebováno nedostatkem opakovatelnosti a reprodukovatelnosti systému měření. Variabilita procesu je 0,06, vyjádříme R&R jako % z variability procesu:

%3,38100.0,060,023su)(var.proce& ==RR

Závěr: Systém měření je způsobilý pro určení, zda je produkt uvnitř specifikací, poněvadž R&R systému měření je nízké vzhledem k toleranci (menší než 10%). Avšak systém měření není způsobilý pro regulaci procesu. Regulační diagram vytvořený na základě těchto měření by neměl vypovídací schopnost, poněvadž variabilita systému měření je vysoká (větší než 30 %, tj. 38,3 % z variability procesu).


Interpretace výsledků % podíly je nutno vyhodnotit a rozhodnout o vhodnosti měřidla. Směrnice pro hodnocení přípustnosti opakovatelnosti a reprodukovatelnosti měřidla (R&R) říká:

- Do 10 % - systém měření je přípustný, - 10-30 % - systém měření může být přijatelný, záleží na použité aplikaci,

ceně měřidla, nákladů na opravu, atd., - více než 30 % - systém měření vyžaduje zlepšení, tj. identifikujte

problémy a odstraňte je. Tyto specifikace byly stanoveny z toho důvodu, aby variabilita systému měření nepohltila variabilitu procesu. Úloha č. 1. Měříme průměr válečků v milimetrech. K dispozici byli 2 hodnotitelé, kteří stejným měřidlem měřili 7 výrobků. Výsledky měření a rozpětí pro každý výrobek jsou ukázána v tabulce. Požadavek zákazníka je 10,0mm±0,2mm. Hodnotitelé Výrobek A B Rozpětí R 1 10,10 10,20 2 10,05 10,00 3 10,00 10,05 4 10,20 10,15 5 10,20 10,20 6 9,80 9.90 7 9,90 9,95 suma průměr Úkol k textu. Podívejte se znovu na text příkladu 5.1 a zkuste zdůvodnit, proč může být systém měření vhodný na jeden typ použití (určení jestli je produkt uvnitř specifikací), zatímco systém měření je nevhodný na jiný typ použití (měření variability procesu). Mohlo by dojít i k jiným situacím? Např. systém měření je vhodný pro měření procesu a nevhodný pro určení, zda je proces uvnitř specifikací? Nebo situace kdy je systém měření vhodný/nevhodný pro oba typy použití? Úkol k zamyšlení. Jak ovlivní variabilita systému měření naše rozhodování o kvalitě výrobků?

42 TQM

5.2 QFD (Quality Function Deployment) QFD (rozvinutí funkcí jakosti) je systematický proces, který pomáhá identifikovat požadavky zákazníka a přenáší je do všech funkcí a aktivit ve společnosti tak, že hlas zákazníka je brán neustále na zřetel. Navíc, názorné vizuální velké pomůcky (matice) představují vždy vstup a výstup, což zajišťuje vizuální sledování potřeb zákazníka až do výroby. Základním nástrojem QFD pro plánování nového výrobku je Dům jakosti (obr. 5.1). Obr. 5.1 Dům jakosti

Pokoj 1 Hlas zákazníka

Pokoj 2 Překlad

Pokoj 3 korelace mezi 1 a 2

Pokoj 4 konkurenční srovnání zákazníka

Pokoj 5 technické srovnání

Pokoj 7 důležitost (váha)

Pokoj 8 kvantifikace požadavků

Pokoj 6 konflikt zájmů


Dům jakosti je první matice ze série matic, kterých je celkem 35. Jako u všech matic, řádky představují vstupy a sloupce výstupy. Vstupy jsou hlas zákazníka. Diagram má 8 polí a každé z nich reprezentuje rozdílné hledisko plánovaného výrobku. Pole nazýváme pokoje. Dům jakosti je “postaven”, když jsou vyplněny všechny nezbytné vstupy a výstupy. Pokoj 1 Obsahuje hlas zákazníka v jeho jazyce. Hlas zákazníka je subjektivní, kvalitativní a netechnický. Při vývoji nového výrobku je důležité, aby tým přeložil tyto potřeby do podnikového jazyka, který je kvantitativní a technický. Pokoj 2 Zde se provádí překlad. Pokoj 3 Zde se vyjasňuje vzájemná závislost mezi 1 a 2, čímž se eliminuje chybný překlad. Tým zde verifikuje a zlepšuje přesnost překladu. Pokoj 4 Zde se provádí konkurenční srovnání z pohledu zákazníka. Pokoj 5 Technické srovnání za použití standardních testů. Typicky se srovnávají 3 výrobky - náš a 2 konkurenční. Jestliže srovnání není dostupné (výrobek je úplně nový), ohodnotí se existující plnění potřeb zákazníka. Pokoj 6 Nebo také střecha, vyjadřuje konflikt zájmů. Pokud se specifikace vytvářejí v izolaci, ústí to v chyby. V tomto pokoji se zkoumají všechny páry specifikací s ohledem na interference nebo zesílení (synergie). To umožňuje včasnou identifikaci interakcí mezi specifikacemi, což umožňuje předejít konfliktu zájmů. Pokoj 7 Zde se vyjadřuje váha (důležitost) každého požadavku. Pokud jsou 2 požadavky důležité a složité a pokoj 6 ukáže interakci, je jim věnována při vývoji největší pozornost. Pokoj 8 Je konečným objektem celého domu jakosti. Provádíme zde kvantifikaci požadavků na nový produkt. Na základě pokoje 5 tým odvozuje hodnoty požadavků na nový - lepší produkt. Po dokončení domu jakosti používá meziútvarový tým QFD pro další překlad požadavků do návrhu výrobku, procesu, atd. Výstup každé matice je vstupem pro další matici. V praxi se nejčastěji používá pouze 1. matice (Dům jakosti). Používání celé série matic je spíše záležitostí některých japonských nebo amerických firem. Proto se v dalším zaměříme ještě podrobněji na tvorbu Domu jakosti.

44 TQM

POKOJ Č.1 HLAS ZÁKAZNÍKA - 7 kroků: 1) Plán. 2) Interakce se zákazníky. 3) Vytvoření představy zákazníka. 4) Zjednodušení dat za účelem dosažení jejich jasné vypovídací schopnosti. 5) Výběr významných požadavků. 6) Strukturalizace potřeb. 7) Charakteristika potřeb zákazníka. Krok 1: plán Tento krok je poněkud širší, protože zde plánujeme všech 7 kroků a také vývoj celého domu jakosti. Rovněž tak se musíme ujistit, zda je správně ustanoven meziútvarový tým, zda je zajištěna podpora managementu a že je zajištěna integrace QFD s dalšími nástroji jakosti. Zákazník nám nikdy neřekne všechny požadavky. Některé jsou automatické, tj. patří mezi implicitní potřeby (např. bezpečnost v dopravním prostředku). Jiné požadavky jsou skryté a je naším úkolem objevit je. Další požadavky vycházejí z norem a legislativy. Kontakt (interakce) se zákazníkem může být např.:

- osobní individuální rozhovor,, - telefonický rozhovor, - dotazníky zasílané poštou, - skupinový kontakt, - kontextové zkoumání.

Tým získá různé typy informací od zákazníků:

- představy (emoce) vztažené k používání výrobku, - jakou roli hraje produkt v jejich životě, - specifické potřeby, - důležitost každé potřeby, - charakteristika potřeb (Kano diagram).

Krok 2: interakce se zákazníky Interakce se zákazníky je realizována prostřednictvím rozhovorů, kontextového zkoumání nebo dotazníků. V tomto textu se alespoň krátce zmíníme o rozhovorech a kontextovém zkoumání. Rozhovor trvá v typickém případě 1-2 hodiny. Existují 2 základní způsoby rozhovoru - 2 tazatelé (1 hovoří, druhý zapisuje) nebo1 tazatel s diktafonem. Kontextové zkoumání znamená, že zákazníkovy potřeby se zjišťují sledováním zákazníkova jednání namísto slovního vyjádření. Zákazník uspokojuje své potřeby buďto naším nebo konkurenčním výrobkem. Tým sleduje zákazníka při užívání produktu v dalších souvislostech. Tzn. hledáme data, která mohou podporovat, rozšiřovat nebo transformovat zákazníkovy aktivity. Hlavní prvky, které jsou v kontextu s výrobkem jsou: místo, lidé, kultura a hodnoty. Při kontextovém zkoumání je zákazník naším partnerem. My máme speciální znalosti


a našem produktu, náš zákazník má speciální znalosti o používání našeho produktu. To je základní rozdíl oproti rozhovoru, kde tazatel a zákazník jsou v opačných rolích. Krok3: vytvoření představy zákazníka (emotivní charakter) Nyní potřebujeme uspořádat pocity zákazníka do jeho představy o výrobku v relaci k jeho používání. Tzn. musíme zformulovat celkovou představu zákazníka. Týmovým hlasováním se vybere cca 20 představ zákazníka. Vybrané představy jsou dále analyzovány a organizovány tak, aby se tým co nejlépe vžil do představy zákazníka (organizace do příbuzných skupin myšlenek, podmnožiny). Tím získáme pohled na emocionální stránku zákazníkova vztahu k výrobku. Krok 4: zjednodušení dat Potřeby zákazníků (stovky) v „surové“ podobě musíme dále zpracovat (odstranit duplicity řečené jinými slovy, podmnožiny, atd.). V této fázi se rovněž snažíme stylizovat požadavky tak, aby byly jasné a aby přirozenou cestou vedly k definování spojitých proměnných (nesnažíme se však o překlad!). Krok 5: výběr významných požadavků Jde víceméně o pokračování kroku 4, s tím, že se doladí duplicity, atd. Poté se zvolí kritéria výběru a tým hlasuje o jednotlivých položkách z kroku 4. Hlasováním se vybere relativní malý počet potřeb (15-30). Krok 6: strukturalizace potřeb Potřeby zákazníka dělíme do různých úrovní (hierarchie). Obvykle se používají 2-3 úrovně, primární, sekundární, terciární. Primárních potřeb obvykle bývá jen několik (3-4), a dále se rozčleňují na nižší úrovně. Podle účelů zkoumání pak můžeme používat různé úrovně potřeb. Krok 7: charakteristika potřeb zákazníka Charakteristika potřeb pomáhá týmu koncentrovat pozornost na oblasti, které zajistí vyšší konkurenceschopnost. Charakteristiku provádíme dvěma způsoby. Prvním je důležitost (váha) a druhým je tzv. Kanova charakteristika. Důležitost (váha) - existuje mnoho metod a způsobů stanovení váhy, např. zákazník má 3 volby: velmi důležitý =9, důležitý = 3, méně důležitý = 1. Váhy se připisují do řádků v pokoji 1, jako průměr všech odpovědí. Kanova charakteristika dělí požadavky zákazníka na 3 základní typy potřeb (viz také obrázek 5.2): a) nutné (implicitně očekávané), b) lineární uspokojení, c) potěšení. ad a) Pokud nejsou tyto potřeby dostatečně plněny, zákazník je velmi nespokojený. Např. pokud barva u auta udržuje svůj vzhled, spokojenost zákazníka se nezvyšuje. Naopak, pokud barva ztrácí vzhled nebo dokonce oprýskává, zákazník je velmi nešťastný.

46 TQM

ad b) Zvyšující plnění těchto potřeb lineárně zvyšuje spokojenost zákazníka. Např. snižující se spotřeba paliva u auta. ad c) Jestliže nezajistíme tuto potřebu, zákazník není nespokojen, protože její plnění neočekává.

Obr. 5.2 Kano diagram Data pro Kanovu analýzu se získávají z dotazníků, které jsou předloženy zákazníkům. Potřeby jsou formulovány dvěma různými způsoby dotazu: Pozitivně - Když vás lednička akustickým signálem upozorňuje, že nejsou zavřeny dveře spotřebiče, jak to vnímáte? Negativně - Když vás lednička akustickým signálem neupozorňuje, že nejsou zavřeny dveře spotřebiče, jak to vnímáte? Na každou verzi otázky předložíme dotazovanému pět stejných voleb odpovědí: 1) Jsem rád, když to takhle funguje. 2) Tak to musí být. 3) Jsem neutrální. 4) Když je to tak, dá se to vydržet. 5) Nemám to rád.

provedení

spokojenost zákazníka

c)

a)

b)


Tzn. vytvoříme dvojice otázek pro každou potřebu zákazníka, o které se chceme dozvědět více. Dotazovaný odpoví tím způsobem, že každé otázce přiřadí příslušné číslo předvolené odpovědi. Ke každé potřebě tak získáváme dvojici čísel, jejichž interpretace se provádí pomocí tabulky (tabulka 5.2): Tabulka 5.2 Interpretace potřeb zákazníka negativní legenda 1 2 3 4 5 D=potěšení 1 Q D D D L M=nutné 2 R I I I M L=lineární spokojenost pozitivní 3 R I I I M I=indiferentní (neutrální) 4 R I I I M Q=neurčitý výsledek (nev.otázka ) 5 R R R R Q R=vrátit se (špatná data) Řekněme, že odpověď na pozitivní otázku je 1) a odpověď na negativní otázku je 4). Hledáme v řádku 1 a sloupci 4, tzn. vidíme, že požadavek je typu D (potěšení). Kanova charakteristika se píše do řádku k potřebám v pokoji č.1. POKOJ č.2 - POŽADAVKY NA VÝROBEK (SYSTÉM) Krok 8: určení požadavků na výrobek Překlad potřeb zákazníka do požadavků na výrobek může být zavádějící, protože každý člen týmu by mohl mít jiný názor (např. požadavek zákazníka je rychlý servis, v překladu to znamená 2hod, 24hod nebo dva dny?). Tým proto musí vzít v úvahu 2 základní východiska: výrobek by měl mít konkurenční výhodu a každý by měl dospět ke stejnému požadavku. Soustředíme se však jen na ty kritické elementy, které mohou vést ke konkurenční výhodě. V domě jakosti by se rozhodně neměly objevit požadavky, které nepřinášejí konkurenční výhodu.

Krok 9: uspořádání požadavků na výrobek Jakmile jsou vybrány požadavky na výrobek, tým je musí uspořádat do logických skupin (podobně jako v pokoji 1). Podle potřeby používáme u některých oblastí vyšší úrovně (kategorie) požadavků, tam kde je to žádoucí, používáme detailnější členění. Krok 10: určení testů pro požadavky na výrobek Všechny požadavky na výrobek musejí být měřitelné. Pro každý požadavek musí být určen způsob měření hodnot. Naše úsilí v tomto kroku je zaměřeno na nalezení spojitých proměnných, které korespondují s úrovní spokojenosti zákazníka. POKOJ Č.3 SLEDOVÁNÍ ZÁVISLOSTÍ Krok 11: Ohodnocení závislostí v matici. V této matici se znázorňují pouze pozitivní korelace. Obvykle se používají 3 symboly:

- Dva soustředné kruhy nebo xxx = silná závislost, 9 bodů,

48 TQM

- Jeden kruh nebo xx = střední závislost, 3 body, - trojúhelník nebo x = slabá závislost, 1 bod, - prázdné políčko = žádná závislost.

Sledujeme závislost požadavků zákazníka na požadavcích na výrobek (jak závisí řádky na sloupcích). Ze zkušeností vyplývá, že matice je nejužitečnější tehdy, pokud je symbol obsažen v méně než 1/2 buněk (ideálně 1/4-1/3 buněk obsahuje symbol). Krok 12: Ověření, zda požadavky nejsou zkreslené Prázdný řádek znamená, že požadavek zákazníka není v páru s žádným požadavkem na produkt. To obvykle vede k chybě při naplnění potřeb zákazníka. Prázdný sloupec zase říká, že plánujeme požadavek na výrobek, pro který nemáme zákazníka. V případě prázdného řádku musíme nalézt další požadavek na výrobek. V případě prázdného sloupce vyloučíme požadavek na výrobek, pokud se ujistíme, že požadavek zákazníka neexistuje. Sloupec s příliš mnoha symboly naopak znamená, že je definován příliš obecně. POKOJ 4 KONKURENČNÍ SROVNÁNÍ Z POHLEDU ZÁKAZNÍKA Krok 13: konkurenční srovnání provedené zákazníkem Tým zkoumá a graficky znázorňuje, jak zákazník vnímá existující výrobky. Pohled zákazníka většinou získáváme z dotazníků, které byly připraveny během práce v pokoji 1. Opět se soustředíme na nejdůležitější atributy. Hodnocení zákazníka zachytíme pomocí bodové stupnice, např. 1 = velmi špatný až 5 = vynikající.

POKOJ 5 TECHNICKÝ KONKURENČNÍ BENCHMARKING Krok 14: provedení konkurenčního srovnání technickými testy Technické testy byly vyvinuty nebo přizpůsobeny v pokoji 2. Technické testy zajišťují technický pohled na existující produkty. Krok 15: Srovnání hodnocení zákazníka a technických testů Jakmile je pokoj 5 hotov, srovnáváme výsledky s pokojem 4. Pokud technické firemní testy nedávají stejné výsledky jako je reakce zákazníka v pokoji 4, je to vážný problém. Používáme pokoje 4 a 5 a také pokoj 3 (závislosti), který nám napoví, které pohledy zákazníka máme srovnávat s technickým hodnocením. Vzniklé problémy nám říkají, že je buďto špatně pokoj 4 (špatně udělané hodnocení z pohledu zákazníka) nebo pokoj 5 či 3. Je třeba provést další šetření a nápravu. POKOJ 6 VZÁJEMNÉ OHODNOCENÍ POŽADAVKŮ (STŘECHA) Krok 16: vyplnění korelační matice (střechy) Zde znázorníme vztah mezi všemi dvojicemi požadavků na produkt. Velmi důležité jsou negativní vzájemné vztahy. Ačkoli nejvíce pozornosti je věnováno negativním korelacím, pozitivní korelace mohou být využity pro zvýšení úspěchů na trhu. Pokoj 6 nám pomáhá optimalizovat celý produkt, vyhnout se suboptimalizaci. Společně s pokojem 7 zaměřuje pozornost na kritická východiska a příležitosti. Používané symboly pro pokoj č. 6: SP=silně pozitivní korelace P=pozitivní


N=negativní SN=silně negativní POKOJ 7 KONCENTRACE NA NĚKOLIK KRITICKÝCH POŽADAVKŮ NA PRODUKT Krok 17: stanovení důležitosti požadavků Důležitost potřeb zákazníka se obvykle stanovuje stupnicí 1, 3, 9 (viz pokoj 1). Důležitost požadavků na produkt získáme prostým součinem hodnot v pokoji 1 a 3. Tento postup se aplikuje pro každou potřebu zákazníka ve vztahu k požadavku na výrobek a zanese do pokoje č.7. Krok 18: ohodnocení technické obtížnosti Tým provede toto ohodnocení ve stupnici 1-5 (5 = nejvyšší). Ohodnocení se píše do pokoje 7 společně s důležitostí. Důležitost, obtížnost a korelace s pokoje 6 nám dávají jasné vodítko pro to, kam zaměřit pozornost. POKOJ 8 - KVANTIFIKACE POŽADAVKŮ Krok 19: určení specifikací pro produkt Kvantifikace požadavků znamená stanovení cílových hodnot, které zajistí splnění potřeb zákazníka, včetně tolerancí okolo cílové hodnoty. Krok 20: analýza a výběr kritických oblastí Jakmile je dům hotov, tým přezkoumává a analyzuje data, aby vymezil další aktivity pro vývoj a návrh. Po dokončení domu jakosti může meziútvarový tým používat QFD pro další překlad požadavků do návrhu výrobku, procesu, atd. Výstup každé matice je vstupem pro další matici. Jak je zřejmé, kompletní realizace QFD je poměrně náročná záležitost. Jak již bylo řečeno, v praxi se proto QFD často redukuje pouze na použití první matice (dům jakosti). Velmi často, zejména u dodavatelů, se navíc provádí ještě další zjednodušení, tj. vyplňují se jen pokoje 1, 2, 3, 7 a 8. Korespondenční úkol. Vytvořte zjednodušenou matici QFD (dům jakosti), vyplňte pouze pokoje 1, 2, 3, 7 a 8. Vyberte si libovolný produkt, výrobek nebo službu a podle výše uvedeného textu proveďte zjištění potřeb zákazníka (včetně další charakterizace potřeb), překlad do požadavků na výrobek/službu, ohodnocení vzájemné závislosti, výpočet vah každého požadavku na výrobek a stanovení hodnoty každého požadavku na výrobek (hodnoty charakteristiky jakosti).

50 TQM

5.3 DOE – Taguchiho přístup (Design of Experiments) Existuje celá řada statistických technik, které jsou využívané při výzkumu nebo při řešení inženýrských problémů. Mezi nimi je významná Taguchiho technika Design of Experiments. Design of Experiments (DOE) používající Taguchiho přístup je standardizovaná forma techniky plánovaných experimentů (nazývaná jako klasické DOE), kterou vyvinul Angličan R.A.Fisher na začátku 20-ých let minulého století (1920). Na konci 40-ých let minulého století se Dr. Taguchi začal zabývat tím, jak zlepšovat kvalitu. Taguchi věnoval mnoho času tomu, jak zjednodušit a standardizovat techniku DOE. Taguchiho technika byla poté uplatňována úspěšně v mnoha organizacích, ale do USA byla zavedena až začátkem 80-ých let. Taguchiho metoda je nejefektivnější, pokud jsou experimenty plánovány v týmu a rozhodnutí jsou prováděna na základě týmového rozhodnutí a konsensu. DOE je experimentální strategie, při které najednou studujeme účinky několika faktorů, prostřednictvím jejich testování na různých úrovních. Základní pojmy Charakteristika jakosti,Y je veličina, pomocí které vyjadřujeme určité vlastnosti produktu nebo procesu. V experimentální terminologii představuje charakteristika jakosti závislou proměnnou, pomocí které kvantifikujeme výsledky experimentů. Faktor (parametr), A je nezávislá návrhová proměnná, která ovlivňuje charakteristiku jakosti. Symbolicky označujeme faktory velkými tiskacími písmeny, tj. A,B,C, atd. a jejich úrovně pro experiment označujeme jako A1 (faktor A na první úrovni), A2 (faktor A na druhé úrovni), atd. Symbolické zápisy Úroveň faktoru: A1 = faktor A na první úrovni Nastavení faktoru (A=tlak): A1=2Mpa Pokud chceme studovat, jaký má faktor vliv, musíme provést experimenty se 2 nebo více úrovněmi faktorů. Nejmenší možný experiment bude testování jednoho faktoru ve 2 úrovních. Např. chceme zjistit vliv tlaku: A1=2MPa A2= 3MPa Provedeme 2 testy. Jestliže budeme chtít zjistit vliv tlaku (A) a teploty (B), bude situace vypadat následovně: A1 B1 A1 B2 A2 B1 A2 B2


Provedeme 4 testy. Co když budeme potřebovat testovat 3 faktory (A, B, C) ve 2 úrovních? Budeme muset provést 8 testů: A1 B1 C1 A1 B1 C2 A1 B2 C1 A1 B2 C2 A2 B1 C1 A2 B1 C2 A2 B2 C1 A2 B2 C2 Celkový počet všech možných kombinací (angl. full factorial design) při daném počtu faktorů ve 2 úrovních vypočteme následovně: 3 faktory ve 2 úrovních 23=8 7 faktorů ve 2 úrovních 27=128 15 faktorů ve 2 úrovních 215=32 768 Je zřejmé, že v podnikové praxi není možné provádět takové experimenty. Je jich příliš mnoho. Z tohoto důvodu sestavil Taguchi sadu speciálních tabulek (tzv. ortogonální soustavy), podle kterých lze provádět pouze malou část z celkového počtu možných experimentů. Pomocí těchto soustav provádíme nejmenší možný počet experimentů s maximálním množstvím informací. Při návrhu experimentů musíme získat odpověď na 2 otázky. Kolik experimentů musíme provést? Jaké budou podmínky pro jednotlivé experimenty? Na tyto otázky nalezneme odpovědi pomocí návrhu, který využívá Taguchiho ortogonální soustavy. Nejmenší ortogonální soustavou je soustava L-4: Tabulka 5.3 Ortogonální tabulka L-4

sloupec

číslo experimentu

1

A

2

B

3

C

1

2

3

4

1

1

2

2

1

2

1

2

1

2

2

1 Základní popis tabulky:

- označení L vyjadřuje původ soustavy (Eulerovy latinské čtverce) - číslice (4) vyjadřuje počet pokusů

52 TQM

- číslice v soustavě reprezentují úrovně faktorů (1, 2) - řádky reprezentují podmínky pro jednotlivé pokusy - sloupce indikují možnost přiřazení faktoru - každá soustava má více možností použití - sloupce soustavy jsou ortogonální

Experiment se 3 faktory ve 2 úrovních znamená, že každý z faktorů je přiřazen do jednoho sloupce. Pro tyto 3 faktory provedeme 4 pokusy dle ortogonální soustavy. Dává nám návrh experimentu podle L-4 odpověď na otázku kolik experimentů máme provést? Ano, 4 experimenty. Dává nám odpověď na otázku jaké jsou podmínky pro jednotlivé experimenty? Ano, experiment číslo 1 má podmínky A1 B1 C1, atd. Co když budeme mít k dispozici pouze 2 faktory? Použijeme opět L-4, přičemž jeden sloupec zůstane nepoužívaný (symbolicky se jedničky a dvojky změní na 0). Co když budeme chtít provést experimenty s více než 3 faktory, např. se 7 faktory? Použijeme větší ortogonální soustavu L-8, kterou lze použít pro 4 až 7 faktorů ve dvou úrovních. Co když bude počet faktorů ještě větší než 7? Taguchi vyvinul řadu ortogonálních soustav, které se zvětšují (L-4, L-8, L-12, L-16, L-32, atd.) a zahrnují jakoukoli experimentální situaci. Z praktického hlediska se ovšem doporučuje provádět experimenty s omezeným počtem faktorů (max. 63), poněvadž větší experimenty jsou již těžko organizačně zvládnutelné. Experimentální procedura Experimentální procedura sestává z 5 kroků: I) Plánování experimentů, II) Navrhování experimentů, III) Provedení experimentů, IV) Analýza experimentů, V) Ověřovací testy. ad I) Plánování experimentů představuje inženýrskou část Taguchiho metody. V tomto kroku musí experimentální tým co nejpřesněji definovat všechny potřebné vstupy pro návrh experimentů. Tzn. především nadefinovat cíl experimentu, charakteristiku jakosti, faktory, které ji ovlivňují, počet úrovní faktorů a jejich nastavení, atd. Nezbytnou součástí tohoto kroku je brainstorming. Ad II) Navrhování jednoduchých experimentů bylo ukázáno v předchozích částech. Pro navrhování jsme využívali standardní ortogonální soustavy. U složitějších experimentů (interakce, smíšené úrovně, opakované experimenty), je pak nutno používat některé další postupy, které budou ukázány později. ad III) Provedení experimentů dle daného návrhu realizujeme v aktuálních výrobních podmínkách, laboratoři, při ověřovací výrobě, apod. Důležitou podmínkou je provádět experimenty v náhodném pořadí.


ad IV) Analýza experimentů zahrnuje 3 standardní kroky: a) stanovení optimálních podmínek (průměrné a hlavní účinky), b) procentuální podíl faktorů (ANOVA), c) odhad hodnoty charakteristiky jakosti při optimálních podmínkách. ad V) Ověřovací testy jsou nedílnou součástí Taguchiho metody. Těmito testy chceme ověřit, že závěry z analýzy jsou správné. Příklad 5.2 Experiment vstřikování plastů I) Během plánování experimentů byla definována charakteristika jakosti a faktory, které ji pravděpodobně nejvíce ovlivňují. Charakteristika jakosti je tvrdost plastu, faktory jsou následující: A=vstřikovací tlak A1=2MPa A2=3MPa B=teplota při vstřikování B1=150°C B2=250°C C=čas (doba vstřikování) C1=6 sec C1=9 sec II) Návrh experimentu je proveden podle L-4

sloupec

číslo experimentu

1

A

2

B

3

C

1

2

3

4

1

1

2

2

1

2

1

2

1

2

2

1 Popisné podmínky jednotlivých experimentů: Exp.č.1: vstřikovací tlak = 2Mpa, teplota při vstřikování=150°C, čas=6 sec Exp.č.2: vstřikovací tlak = 2Mpa, teplota při vstřikování=200°C, čas=9 sec Atd. III) Experimenty byly provedeny přímo ve výrobě v náhodném pořadí. IV) Analýza výsledků Výsledky experimentů zapisujeme do návrhové ortogonální tabulky do sloupce vpravo. Musíme mít vždy na paměti, že výsledek může být zapsán pouze jako jedno číslo:

54 TQM

sloupec

číslo experimentu

1

A

2

B

3

C

Výsledky

Y

1

2

3

4

1

1

2

2

1

2

1

2

1

2

2

1

30 (Y1)

25 (Y2)

34 (Y3)

27 (Y4) a) stanovení optimálních podmínek (průměrné a hlavní účinky) Výpočet průměrného účinku faktoru provádíme tak, že sečteme všechny výsledky experimentů, které obsahují daný faktor na dané úrovni a podělíme počtem takovýchto experimentů. Počítáme pro všechny faktory na všech úrovních.

5,272/)2530(2/)( 211 =+=+= YYA

5,302/)2734(2/)43(2 =+=+= YYA

322/)3430(2/)31(1 =+=+= YYB

262/)2725(2/)42(2 =+=+= YYB

5,282/)2730(2/)41(1 =+=+= YYC

5,292/)3425(2/)( 322 =+=+= YYC Na základě průměrných účinků jsme schopni určit, která úroveň dává pro daný faktor lepší výsledek. Která úroveň bude lepší pro faktor A, první nebo druhá? Neznáme odpověď, dokud nemáme nadefinovaný smysl (typ) charakteristiky jakosti. Existují 3 typy měřitelných charakteristik jakosti:

- Typ S (smaller is better, cílová hodnota 0, čím menší tím lepší, např. hlučnost),

- Typ B (bigger is better, cílová hodnota +∞, čím větší tím lepší, např. výkon),

- Typ N (nominal is best, cílová hodnota obvykle střed tolerančního pole,. např. rozměr).

V našem příkladu je charakteristikou jakosti tvrdost, dejme tomu, že chceme dosáhnou co největší tvrdosti, takže jde o charakteristiku typu B. Která úroveň pak bude lepší pro faktor A, první nebo druhá? Ta, která dává vyšší hodnotu výsledku, tj. A2. Pro faktor B to bude B1 a pro faktor C pak C2.

Pravděpodobné optimální podmínky proto jsou: A2 B1 C2


Na základě průměrných účinků jsme dále schopni spočítat hlavní účinky faktorů. Hlavní účinek, resp. jeho absolutní hodnota nám vyjadřuje, jak silný má faktor vliv. Hlavní účinek je rozdíl mezi průměrným účinkem faktoru na druhé úrovni a průměrným účinkem faktoru na první úrovni. Hlavní účinek A: průměr A2 - A1 = 30,5-27,5 = 3,0 Hlavní účinek B: průměr B2 - B1 = 26-32 = -6,0 Hlavní účinek C: průměr C2 - C1 = 29,5-28,5=1,0 Největší vliv na tvrdost má faktor B, druhý v pořadí je faktor A, nejslabší vliv má faktor C. Znaménko u hlavního účinku vyjadřuje, zda se změnou úrovně 1 na úroveň 2 zlepšujeme nebo zhoršujeme výsledek. V daném případě u faktorů A a C zlepšujeme výsledek, u faktoru B výsledek zhoršujeme. Pro lepší znázornění je obvyklé ještě sestavit graf hlavních (průměrných) účinků faktorů. V grafu se znázorní účinky všech faktorů v relaci k celkovému průměru všech výsledků. Celkový průměr všech výsledků:

294/)27342530( =+++=T

hlavní účinky faktorů

2022242628303234

A1 A2 B1 B2 C1 C2

faktorfaktorfaktorprůměr

b) procentuální podíl faktorů (ANOVA) Analýzou hlavních účinků faktorů můžeme sice určit pořadí síly vlivu, ale nejsme schopni přesně říct, jak velký je tento vliv. K tomu je zapotřebí provést analýzu rozptylu (ANOVA). Pomocí ANOVA jsme schopni určit:

- relativní vliv faktorů (% podíl), - koeficient spolehlivosti a interval spolehlivosti hlavních účinků, - koeficient spolehlivosti a interval spolehlivosti charakteristiky jakosti při

optimálních podmínkách, - význam vlivu jednotlivých faktorů .

ANOVA (ANalysis Of VAriance) neboli analýza rozptylu představuje standardní statistickou metodu, pomocí které můžeme analyzovat rozptyl mezi výsledky jednotlivých experimentů. Tento rozptyl je způsoben jednak změnami úrovní

56 TQM

faktorů při jednotlivých experimentech (známé zdroje variability), ale také jinými vlivy, do nichž můžeme zahrnout zejména chyby při nastavení jednotlivých experimentů, dále faktory, které nebyly zařazeny do experimentu (tzv. reziduální rozptyl nebo také experimentální chyba). Před dalšími úvahami si zavedeme následující symboliku: f … stupně volnosti S … součet čtverců S´ … čistý součet čtverců V … rozptyl F … F-kriterium P … procentuální podíl Nyní si ukážeme jen výstup analýzy rozptylu (tabulku ANOVA) a základní interpretaci vypočteného procentuálního podílu jednotlivých faktorů. Tabulka ANOVA

Faktory f S V F S´ P(%) A B C

chyba

1 1 1 0

9,0 36,0 1,0

9,0 36,0 1,0

- - -

- - -

19,6 78,3 2,1

celkem 3 100,0 Interpretace sloupce pro procentuální podíl faktorů je následující. Největší vliv má faktor B=78,3 %. Tomuto faktoru (teplota při vstřikování) musí být logicky věnována největší pozornost. Kdybychom rozdělovali pomyslnou korunu pro všechny 3 faktory, tak na faktor B bychom věnovali cca 80 haléřů. Teplota by měla kolísat minimálně okolo optimální hodnoty faktoru B (úzké tolerance). Jde o kritický faktor z hlediska jakosti procesu. Faktor A má vliv 19,6 %, věnovali bychom na něj cca 20 haléřů. Bude postačovat, když faktoru A budeme věnovat standardní péči (širší tolerance) Faktor C má vliv 2,1 %. Obecně, faktory s vlivem menším než 5 % považujeme za bezvýznamné. Existují exaktní postupy, pomocí kterých lze určit, zda faktor je či není významný. Toto je ukázáno v teorii ANOVA, což však přesahuje rámec tohoto textu (dále literatura viz /3/). Nastavení takového faktoru, který není významný, provádíme na základě ekonomické úvahy (tolerance mohou být široké). c) odhad hodnoty charakteristiky jakosti při optimálních podmínkách Po stanovení optima potřebujeme vědět, jakou hodnotu bude mít charakteristika jakosti při tomto optimálním nastavení faktorů. Protože provádíme jen zlomek z celkového možného počtu experimentů (kombinací), je obecně velmi malá pravděpodobnost, že naše optimální kombinace bude zahrnuta mezi provedenými experimenty. U experimentu L-4 bude tato pravděpodobnost 50 % (provádíme 4 experimenty, celkem je možných 8 kombinací), u experimentu L-16 bude tato pravděpodobnost 0,05 % (provádíme 16 testů z 32 768 možných).


Očekávanou hodnotu charakteristiky jakosti vypočteme tak, že k průměrnému výsledku celého experimentu přičítáme přínosy jednotlivých faktorů nad tento průměr:

34)295,29()2932()295,30(29)()()( 212

=−++−+−+=−+−+−+= TCTBTATYOPT

Část pro zájemce. Taguchiho DOE je rozpracováno i pro faktory ve více něž dvou úrovních. Můžeme provádět pokusy s faktory ve 3 nebo 4 úrovních (teoreticky i ve více úrovních) a dokonce můžeme pomocí speciálních postupů kombinovat různé úrovně faktorů (tzv. experiment se smíšenými úrovněmi). Dále můžeme sledovat a vypočítat i kombinované účinky faktorů (tzv. interakce) a dokonce do experimentů můžeme zahrnout i vliv externích rušivých faktorů (tzv. šumy), takže můžeme vysledovat závislost vlivu okolí na charakteristiky jakosti a funkce výrobku. Úloha č. 2. Vypočítejte z následující tabulky L-8 a výsledků experimentů: průměrné účinky faktorů a určete optimální kombinaci faktorů. Dále proveďte odhad hodnoty charakteristiky jakosti při optimálních podmínkách. Charakteristika jakosti bude typu S (čím menší, tím lepší).

sloupec číslo experimentu

1 A

2 B

3 C

4 D

5 E

6 F

7 G

Y

1 2 3 4 5 6 7 8

1 1 1 1 2 2 2 2

1 1 2 2 1 1 2 2

1 1 2 2 2 2 1 1

1 2 1 2 1 2 1 2

1 2 1 2 2 1 2 1

1 2 2 1 1 2 2 1

1 2 2 1 2 1 1 2

4 2 4 6 4 2 4 2

Úkol k zamyšlení. Kolik experimentů (pokusů) byste museli provést, kdybyste chtěli testovat všechny možné kombinace 31 faktorů ve dvou úrovních. Podle Taguchiho ortogonální soustavy byste prováděli jen 32 testů.

Neformální vstup autora do textu. Někdy se ve statistice žertem ř íká:“Modely slouží k tomu, aby se používaly, nikoli k tomu, aby se jim věřilo“. Metoda DOE představuje model variability jakosti v systému a tomuto modelu věř it budeme.

58 TQM

4.5 SPC (Statistical Process Control) SPC (statistická regulace) je pravděpodobně nejpoužívanější nástroj jakosti. Využívá statistiku a počet pravděpodobnosti jako teoretický základ. Statistika a počet pravděpodobnosti umožňuje na základě relativně malého souboru dat posouzení jakosti celého souboru. Každý proces vykazuje určitou proměnlivost. Tato proměnlivost (kolísání, variabilita) je způsobena různými příčinami. Tyto příčiny lze rozdělit do 2 skupin:

- náhodné (např. teplota prostředí, vlhkost prostředí, fyzický stav operátora a další příčiny, které nejsme schopni v aktuálním procesu ovlivnit). Jde o velké množství drobných příčin působících stále a jsou relativně předvídatelné,

- speciální (vymezitelné, zvláštní) - jde o malý počet velkých příčin, jsou nepravidelné a nepředvídatelné. Opakují se, pokud nejsou učiněna trvalá nápravná opatření.

Základním cílem statistické regulace (SPC) je:

- zlepšování jakosti ( prevence/předcházení výrobě neshodných výrobků), - uvedení procesu do stabilního stavu a jeho udržování v tomto stavu.

Prostředkem pro dosažení tohoto cíle je mimo jiné rozlišení/identifikace příčin variability. Regulační diagramy Regulační diagramy představují grafické znázornění průběhu procesu v čase. Na příkladu regulačního diagramu pro výběrový průměr a výběrové rozpětí ( x ,R) lze ukázat dobře princip sestrojení a interpretace regulačních diagramů. Následující ukázka sestavení regulačního diagramu je pouze ilustrativní (omezený počet vzorků). Minimální počet vzorků je 100ks výrobků, tedy například 25 podskupin k o velikosti n = 4. Sestavení regulačního diagramu Krok 1. Vybereme, co budeme měřit (volba charakteristiky jakosti) Pro statistickou regulaci volíme pouze kritické nebo důležité charakteristiky jakosti (požadavek zákazníka, DOE). Krok 2. Sběr vzorků Z procesu odebíráme v určitých časových intervalech (obvykle 1 hodina) určitý počet vzorků (velikost obvykle 4-5). Při sestavování regulačního diagramu by mělo být změřeno celkem 100ks výrobků, tj. např. 25 podskupin (vzorků) o velikosti n=4.


Krok 3. Sestavení formuláře pro data a grafy

Regulační diagram pro proměnné ( x R, )

Proces: Specifikace operace:

Vaše jméno: Zařízení/stroj: Měřící zařízení:

Datum: (regulační meze byly stanoveny dne: XX.XX)

k čas 1 2 3 4 5 x R

1 6:00 6,5 6,3 6,1 6,6 4,8 6,06 1,8

2 7:00 6,5 6,4 4,9 6,5 6,1 6,08 1,6

3 8:00 6,9 6,5 6,9 7,3 5,9 6,7 1,4

... Krok 4. Výpočet x (výběrových průměrů) Pro podskupinu 1 (viz formulář v kroku 3): (6,5+6,3+6,1+6,6+4,8)/5=6,06 Krok 5. Výpočet průměrné hodnoty procesu x (=CL) Průměr výběrových průměrů, tj.: (6,06+6,08+6,7)/3=6,28 Krok 6. Výpočet výběrového rozpětí R Pro podskupinu 1 (viz formulář v kroku 3): 6,6-4,8=1,8 Krok 7. Výpočet průměrného rozpětí R (=CL) Průměr výběrových rozpětí: (1,8+1,6+1,4)/3=1,6 Krok 8. Stanovení měřítka os pro grafy a zanesení údajů

- nejvyšší a nejnižší hodnota výběrových průměrů a rozpětí.

Krok 9. Určení regulačních mezí pro rozpětí - horní regulační mez UCL = RD .4 = 2,114.1,6=3,382 - dolní regulační mez LCL = RD .3 = 0.1,6=0

Hodnoty konstant D nalezneme v tabulce 5.4. Krok 10. Posouzení, zda je rozpětí pod statistickou kontrolou

- všechna rozpětí jsou uvnitř regulačních mezí (rozpětí pod kontrolou), - jeden nebo dva jsou mimo meze (vyškrtneme tyto vzorky z výpočtů a

přepočítáme meze, pokud jsou všechna rozpětí uvnitř nových mezí, rozpětí jsou pod statistickou kontrolou, pokud ne, proces je mimo statistickou kontrolu),

- tři a více jsou mimo meze (rozpětí mimo kontrolu).

60 TQM

Krok 11. Determinování regulačních mezí pro průměry - horní regulační mez pro průměr UCL = RAX .2+ = 6,28+ 0,577.1,6=7,203

- dolní regulační mez pro průměr LCL= RAX .2− = 6,28-0,577.1,6=5,357 Konstantu A nalezneme v tabulce 5.4. Krok 12. Posouzení, zda jsou průměry pod statistickou kontrolou - všechny průměry jsou uvnitř regulačních mezí (průměry pod kontrolou), - jeden nebo dva průměry jsou mimo regulační meze (analogicky jako u diagramu pro rozpětí), -tři a více průměrů jsou mimo meze (průměry mimo kontrolu).

Uvedený postup platí pro nastavení regulačního diagramu, tj. pro situaci, kdy počítáme regulační meze. Při používání regulačního diagramu v procesu znamená každá hodnota mimo regulační meze nestabilitu procesu!!! Nakreslení regulačních diagramů Regulační diagramy R a x kreslíme pod sebe a v obou případech sledujeme, zda je proces pod kontrolou nebo mimo kontrolu. Na obrázku 5.3 první graf představuje průběh R, druhý graf průběh x.

1

2

3

4

0.00 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00


Obr. 5.3 Diagram (x,R) Aplikace a interpretace regulačních diagramů Výše uvedený postup ukázal tvorbu regulačních diagramů. Vytvořený regulační diagram se dále používá pro regulaci aktuálního procesu (on-line quality control). Při aktuální aplikaci interpretujeme regulační diagramy následovně. Pokud se nějaký bod objeví mimo regulační meze, je proces mimo statistickou kontrolu (nestabilní). Musíme zastavit proces a odstranit příčiny nestability. Pokud se objeví nenáhodné seskupení bodů, je proces mimo kontrolu (nestabilní). Musíme zastavit proces a odstranit příčiny nestability. Nenáhodným seskupením rozumíme zejména:

- 7 bodů za sebou leží na jedné straně od střední přímky, - 7 bodů za sebou má stoupající (klesající) tendenci, - 10 z 11 bodů za sebou leží na jedné straně střední přímky, - periodické opakování rozložení bodů, - většina bodů leží v pásmu ±1,5σ.

Tabulka 5.4 Součinitelé pro výpočet regulačních mezí

Velikost podskupiny

Diagram průměrů Diagram rozpětí

n Konst. pro reg.meze A2

Konst. pro odhad směrodatné odchylky d2

Konst. pro regulační meze

D3

Konst. pro regulační meze

D4 2 3 4 5 6 7 …

1,880 1,023 0,729 0,577 0,483 0,419

1,128 1,693 2,059 2,326 2,534 2,704

0 0 0 0 0

0,076

3,267 2,574 2,282 2,114 2,004 1,924

5

6

7

8

0.00 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00

C

62 TQM

Úkol k textu. Jaký je rozdíl mezi náhodnými a speciálními příčinami variability procesu? Uveďte příklady. Úkol k zamyšlení. V které fázi realizace produktu byste metodu SPC používali? Shrnutí kapitoly. V této kapitole byly probrány některé pokročilé nástroje jakosti. Metoda MSA jako první, protože správně naměřená data jsou základem pro další rozhodování u kterékoli další metody jakosti. Metoda QFD jako druhá, protože slouží jako základní nástroj pro plánování jakosti nového výrobku a jejím výstupem jsou cíle jakosti pro vývoj a návrh. Další v pořadí je metoda DOE, která slouží pro dosažení cílů jakosti ve fázi vývoje a návrhu výrobku a procesu. Nakonec je uvedena metoda SPC, která slouží pro monitorování procesů (zejména ve výrobě), a tím přispívá k dosažení shody s návrhem. Otázky:

1. Nestačilo by, kdyby u metody MSA prováděl hodnocení pouze 1 operátor? 2. Může metoda rozpětí u MSA zajistit kompletní analýzu systému měření ? 3. Jaký je účel použití metody QFD? 4. K čemu slouží pokoj č.3 Domu jakosti? 5. Co indikuje situace, kdy v pokoji číslo 3 Domu jakosti budeme mít

prázdný řádek nebo prázdný sloupec? 6. Mohli bychom prakticky provést zkoumání všech kombinací, když

bychom měli testovat 25 faktorů ve dvou úrovních? 7. Které kroky se provádějí při analýze experimentů? 8. Jaké kroky zahrnuje celá experimentální procedura? 9. Můžeme poslední krok experimentální procedury vypustit? 10. K čemu slouží metoda SPC? 11. Dá se metoda SPC použít při vývoji nového výrobku? 12. Kdy je proces mimo statistickou kontrolu?

Další zdroje.

1) Analýza systémů měření (MSA), Třetí vydání. Praha, ČSJ 2003 2) Clausing, D.: Total Quality Development. New York, ASME PRESS 1994 3) Roy, R.K.: A Primer on the Taguchi Method, Dearborn, SME 1990 4) Oakland, J.S.: Statistical Process Control. London, Heinemann 1986

6. Řešení úloh 63

6 . Ř E Š E N Í Ú L O H

Řešení úloh. Úloha č. 1. Měříme průměr válečků v milimetrech. K dispozici byli 2 hodnotitelé, kteří stejným měřidlem měřili 7 výrobků. Výsledky měření a rozpětí pro každý výrobek jsou ukázána v tabulce. Požadavek zákazníka je 10,0mm±0,2mm. Hodnotitelé Výrobek A B Rozpětí R 1 10,10 10,20 0,10 2 10,05 10,00 0,05 3 10,00 10,05 0,05 4 10,20 10,15 0,05 5 10,20 10,20 0 6 9,80 9.90 0,10 7 9,90 9,95 0,05 suma 0,04 průměr 0,06 d2

* z tabulky 5.1 je rovno 1,17

0264,017,1

06,0.15,5& ==RR

%6,6100.4,0

0264,0)(& ==toleranceRR

Systém měření vyhovuje, protože jeho vlastní variabilita představuje pouze 6,6% z tolerance zákazníka (menší než 10%). Úloha č. 2. Vypočítejte z následující tabulky L-8 a výsledků experimentů: průměrné účinky faktorů a určete optimální kombinaci faktorů. Dále proveďte odhad hodnoty charakteristiky jakosti při optimálních podmínkách. Charakteristika jakosti bude typu S (čím menší, tím lepší).

64 TQM

sloupec číslo experimentu

1 A

2 B

3 C

4 D

5 E

6 F

7 G

Y

1 2 3 4 5 6 7 8

1 1 1 1 2 2 2 2

1 1 2 2 1 1 2 2

1 1 2 2 2 2 1 1

1 2 1 2 1 2 1 2

1 2 1 2 2 1 2 1

1 2 2 1 1 2 2 1

1 2 2 1 2 1 1 2

4 2 4 6 4 2 4 2

Stanovení optimálních podmínek - průměrné účinky:

34/)2424(4/)( 87652 =+++=+++= YYYYA 34/)2424(1 =+++=B 44/)2464(2 =+++=B 34/)2424(1 =+++=C 44/)2464(2 =+++=C 44/)4444(1 =+++=D 34/)2262(2 =+++=D 34/)2244(1 =+++=E 44/)4462(2 =+++=E

44/)2464(1 =+++=F 34/)4242(2 =+++=F

34/)2442(2 =+++=G

Optimální kombinace (vždy menší hodnota průměrného účinku): A2 B1 C1 D2 E1 F2 G2 Odhad hodnoty charakteristiky jakosti při optimálních podmínkách:

5,38/)24246424( =+++++++=T

)2(....)1()1()2( TGTCTBTATOPTY −++−+−+−+=

0)5,33()5,33(

)5,33()5,33()5,33()5,33()5,33(5,3

=−+−+

+−+−+−+−+−+=OPTY

44/)6424(4/)( 43211 =+++=+++= YYYYA

44/)4264(1 =+++=G

Další zdroje 65

L I T E R A T U R A

I. Blecharz,P.: Plánování a řízení jakosti. Ostrava, WIM 1998 II. Blecharz,P-Zindulková,D: Integrace nástrojů jakosti. Jakost 2004

(sborník přednášek), DT Ostrava 2004, ISBN 80-02-01645-9 III. Blecharz,P.: Měření jakosti procesů podle metodiky Six Sigma. Enviro

2004 (sborník z celostátní konference), Kladno, CERT 2004 IV. Blecharz,P: Metody a nástroje jakosti používané v automobilovém

průmyslu, Enviro 2003 (sborník z celostátní konference), Kladno, CERT 2003

V. Blecharz, P.: Kroužky jakosti. Jakost 93 (sborník přednášek)., Ostrava, ČSVTS RCQ 1993

VI. Blecharz, P.: Design of Experiments Applied to Wave Soldering Process: A Case Study. TQM Magazine internet conference 30 Nov 1998 -7 Dec 1999, University of Portsmouth 1999

VII. Blecharz, P.: Aplikace Taguchiho techniky Design of Experiments při vývoji nového výrobku, Svět jakosti č.4/2002, str. 40-44, České Budějovice 2003, ISSN 1211-2011

VIII. Blecharz, P, Divilek,M, Tomek,R,.: Zlepšování jakosti pomocí Design of Experiments, Svět jakosti č.2/1999, str. 43-46, České Budějovice 1999, ISSN 1211-2011

IX. Blecharz, P., Peštuka, A.: Aplikace techniky DOE v podniku Magneton a.s. Kroměříž. Svět jakosti, č.4/1996, str.33-35, České Budějovice 1997, ISSN 1211-2011

X. Boothroyd, G., Dewhurst, P., Knight, W.: Product Design for Manufacturing and Assembly. New York, Marcel Dekker 2002, ISBN 0-8247-0584-X

XI. Box,G., Bisgaard, S.,Fung, C.: Designing Industrial Experiments. Madison, BBBF Books 1990

XII. Continuous Improvement. 2nd International EuroCINet Conference, Enschede 1998, ISBN 90 365 12158

XIII. Feigenbaum, A.V.: Total Quality Control. Singapore, McGraw Hill 1991, ISBN 0-07-112612-0

XIV. Frehr, H.U.: Total Quality Management. Brno, UNIS 1995, ISBN 3-446-17135-5

XV. Juran, J.M.: Quality Planning and Analysis. McGraw Hill 1993 XVI. Lochner,R.H., Matar, J.E.: Designing for Quality. London, Chapman

and Hall 1990, ISBN 0-412-40020-0 XVII. Meloun, M., Militký, J.: Statistické zpracování experimentálních dat.

Praha Edice Plus 1994, ISBN 80-85297-56-6 XVIII. Mizuno, S.: Řízení jakosti. Praha, Victoria Publishing 1994, ISBN 80-

85605-38-4 XIX. Oakland, J.S.: Total Quality Management, London, Heinemann 1989 XX. Peace, G.S.: Taguchi Methods. Massachusetts, Addison-Wesley 1993,

ISBN 0-201-56311-8 XXI. Ross, P.J.: Taguchi Techniques for Quality Engineering. Singapore,

McGraw-Hill 1989, ISBN 0-07-053866-2 XXII. Roy, R.K.: Design of Experiments Using the Taguchi Approach. John

Willey&Sons 2001, ISBN 0-471-36101-1

66 TQM

XXIII. Stamatis, D.H.: Advanced Quality Planning. QR 1998, ISBN 0-527-76350-0

XXIV. Taguchi, G.: Quality Engineering in Production Systems. Singapore, Mc Graw-Hill 1989, ISBN 0-07-100-358-4

XXV. Taguchi, G.: System of Experimental Design. Dearborn, ASI 1991, ISBN 0-941243-00-1

XXVI. Teboul,J.: Managing Quality Dynamics. Wiltshire, Prentice Hall 1991, ISBN 0135534623

XXVII. Zhang, G.: Cause-Selecting Control Chart and Diagnosis, Aarhus, Aarhus School of Business 1994

67

P O Z N Á M K Y

68 TQM

tqm - webzdarma · 2006-01-15 · v usa staronový koncept tqm, který vycházel z původního tqc,...

Documents