В целом, практически во всех организациях необходимо обеспечить отсутствие дефектов в своих продуктах или услугах, чтобы избежать затрат на восстановление, переработку, возврат клиентов и т. Д. Без учета ущерба для имиджа бренда компании., Читатель представит, что проверка всех болтов, изготовленных компанией, которая производит болты со скоростью 100 000 единиц в день, будет иметь непомерную стоимость. Это можно сделать с помощью CEP или Статистического контроля процесса, который гарантирует, что максимальное количество произведенных продуктов или услуг было сделано без дефектов, и без этого контроля 100% произведенных единиц продукции.
Таким образом, статистический контроль процесса или CEP применяется не для контроля производимой продукции, а для предотвращения появления дефектов во время производства.
В действительности, отбор проб, требуемый CEP, не является дорогостоящим, но это профилактический контроль, так что дефектные продукты не производятся. Статистический контроль процесса - это простой инструмент, который обеспечивает научную основу для определения оптимального контроля, который заменяет необходимость проверки всех продуктов, тем самым сводя к минимуму расходы на контроль и обеспечивая при этом уверенность в том, что практически 100% поставляемой продукции без дефектов.
И тут нужно сделать простор. В случае материальных продуктов, если наш производитель болтов не применяет инструменты, такие как статистические средства управления процессом или какие-либо устройства, защищающие от ошибок (Poka-Yoke), при производстве, некоторые блоки болтов могут быть неисправны. Однако у вас всегда будет второй шанс контролировать 100% производимой продукции, обнаруживать и предотвращать доставку бракованной продукции покупателю. По крайней мере, это сохранит имидж компании. Однако в случае сервисных компаний такой второй возможности не существует, поскольку услуга предоставляется так, как она производится. Вторых вариантов нет.Если предоставляемая услуга является плохой, неудовлетворенность клиентов будет незамедлительной, а также будет нанесен ущерб имиджу компании. С другой стороны, если дефект в сервисе оказывается опасным для пользователя, предотвращение ошибки является единственным доступным вариантом, и статистический контроль процесса может помочь избежать любого дефекта во время производства и доставки служба. Например, при лечении лучевой терапией, если пациенты плохо помещаются в аппарат, он будет облучать и разрушать здоровые ткани вместо разрушения опухолевых тканей.
Вопрос в качестве или производительности? И, очевидно, ответ должен быть «оба». В других постах мы обсуждали, что любое превышение качества или производительности повредит результатам. Компании должны быть продуктивными, но они также должны предлагать своим клиентам продукты высочайшего качества, которые предоставляют им ресурсы, которые они имеют. Если смотреть с точки зрения статистического контроля процесса, и поскольку невозможно наблюдать за всеми изготовленными болтовыми узлами, чтобы определить, являются ли они дефектными или нет, решение обычно состоит в том, чтобы отобрать наблюдения и измерить количество ошибок, есть в каждом из собранных образцов. И про это сделаем вывод.
Изменчивость возникает в любом процессе. Под изменчивостью мы понимаем те неизбежные изменения или ошибки, которые изменяют процесс (малый или почти незаметный) и которые впоследствии влияют на производимый продукт или предлагаемую услугу. Ошибки из-за общих (случайных) причин всегда возникают в любом процессе. Следовательно, необходимо сначала дать количественную оценку этой изменчивости, связанной с общими причинами, чтобы определить, является ли процесс приемлемым. Если это не так, необходимо будет внести улучшения в процесс, который имеет тенденцию уменьшать упомянутую изменчивость. Когда изменчивость процесса находится в диапазоне, определенном как приемлемый, мы можем сказать, что процесс находится «в статистическом контроле».Процесс находится под статистическим контролем или в «стабильном» состоянии, когда его изменчивость находится в пределах ранее определенного диапазона приемлемости.
Чтобы контролировать стабильность процесса, устанавливаются верхние и нижние контрольные пределы спецификации (LSE и LIE) (среднее значение процесса: X ± 3 σ). Если процесс потерял свой статистический контроль, это было бы из-за чрезмерных изменений, вызванных «назначаемой причиной» (не случайной). Следовательно, необходимо будет определить эту назначаемую причину, и после того, как это будет сделано, предпринять корректирующее действие, которое перестроит процесс, приведя его к первоначальной изменчивости.
Как и любой метод, статистический контроль процессов предназначен для поиска статистических баз, которые предотвращают ошибки, не увеличивая затраты, связанные с контролем качества. На самом деле, можно добиться значительного сокращения затрат, если вы правильно понимаете, как меняется процесс и каковы факторы, побуждающие процесс избежать статистического контроля. Если эти причины понятны правильно, можно даже сократить количество элементов управления и при этом повысить производительность процесса и, следовательно, увеличить прибыль компании.
