Выход из кризиса. Новая парадигма управления людьми, системами и процессами

Рекомендуемая в данном случае процедура, которая приводилась в главе 3, – это параллельная обработка информации двумя сотрудниками, каждый из которых работает со своей копией документа, при этом они не обмениваются информацией о методах и результатах своей работы. Введите оба набора результатов в компьютер с целью обнаружения различий.

Мой опыт показывает, что параллельная работа сотрудников и сравнение результатов с помощью машины – единственный удовлетворительный способ проверки критически важной работы.

Результирующее качество будет намного лучше, чем p₁p₂, где p₁ – предсказуемый уровень качества для одного сотрудника и p₂ – предсказуемый уровень качества для другого сотрудника. Если p₁ = p₂ = 1/1000, тогда результирующее качество будет намного лучше, чем 1/10002 = 1/106. Это так, ведь вероятность того, что оба сотрудника сделают одну и ту же ошибку при выборе процедуры и придут к одним и тем же результатам, очень мала. Однако закон Мэрфи гласит: все, что может случиться, случится обязательно.

Оба сотрудника должны придерживаться правила останавливать работу на любой цифре, которая может быть неверно прочитана, независимо от того, сколько времени потребуется на то, чтобы проследить источник возникновения этой цифры. «Производство» неразборчивой цифры в любом месте процесса так же опасно, как и запуск дефектных материалов в производство.

Модификация правил для ценности, добавляемой к подложке. Работа выполняется на входящем материале – подложке [102] . Готовый продукт будет контролироваться и классифицироваться на первый, второй, третий сорт и отходы. Пусть k₂ означает чистые средние убытки из-за понижения сортности готовой продукции или утилизации негодных изделий. Средняя стоимость контроля одного входящего изделия на подложке будет равна

102

Я признателен моим друзьям Уильяму Лацко и Джерому Грину, в результате бесед с которыми появились эти правила.

k₁ + kp

и средняя стоимость понижения сортности сборки будет равна pk₂, при условии, что мы не проверяем подложку заранее. Тогда равновесное качество будет равно значению p, удовлетворяющему соотношению

k₁ + kp = pk₂.

При k = k₁/q (упражнение 5) это дает

k₁ + pk₁/q = pk₂.

Левая часть равна просто k₁/q, поэтому уравнение выполняется, если

p = k₁/k₂q.

Теперь правила приобретают следующий вид:

Случай 1: p < k₁/k₂q – никакого контроля;

Случай 2: p > k₁/k₂q – 100 %-ный контроль,

где k₂ теперь средние потери из-за понижения сортности или утилизации отказавших готовых изделий.

Заметьте, что значение q почти всегда будет близко к единице, поэтому правило «все или ничего» для практических применений останется неизменным.

Пример 4. Этот пример имеет форму меморандума, который я послал одной компании в день его написания. Вот эта памятная записка.

Как я понял из нашей вчерашней встречи, стержни с покрытием, деталь № 42, – важная для вас продукция, объем производства которой в настоящий момент составляет 20 000 штук в неделю и вскоре должен вырасти до 40 000. Объем входящих партий необработанных стержней равен 2800 штук, хотя это и не относится к делу.

Затраты, данные о которых вы мне предоставили, предположительно полностью распределены между оплатой труда, материалами, испытаниями и другими расходами и равны

k₁ = 7 центов, k₂ = 1500 центов.

Средняя доля дефектных изделий, согласно вашим данным, составляет примерно 1 %. Соответственно, значение вашей точки равновесия равно

p = k₁/k₂q = 7/1500 x 0,99 = 0,00471,

или чуть меньше 1/200. Здесь привожу табл. 2, которую вчера я вывешивал на доску. Очевидно, что для минимизации средних полных затрат вам надо проводить 100 %-ный контроль входящих стержней. Ваше производство соответствует условию 2.

Таблица 2

Затраты для двух возможных процедур

Примечание: Затраты приведены в центах на штуку; k₁= 7 центов, k₂= 1500 центов, p = 0,01.

Если бы доля дефектных изделий во входящем сырье равнялась бы в среднем (например) 1/300 или 1/500, вам следовало бы совсем отказаться от входного контроля и положиться на контроль в точке проведения испытаний готовой продукции.

Вы подняли вопрос о потребности мониторинга данных о входящем качестве. Конечно, вы должны это делать. С этой целью я рекомендую вам вести объединенную p– карту для всех типов дефектов и еще одну для доминирующего типа дефектов. Вы могли бы наносить точку для каждой партии или (возможно, позднее) точку для каждого дня. Как я вас понял, ваш поставщик хочет изучить ваши методы и результаты контроля вместе с вами. Регулярно посылаемые копии ваших карт (возможно, ежемесячно) были бы для него полезны. Почему вы не получаете карты от него?

Множество компонентов

Вероятность дефектной сборки из многих деталей. В предшествующих разделах речь шла о простых изделиях, состоящих из одной детали. Мы вернемся к полезной теории в упражнении 4. Некоторые детали могут в целях минимизации полной стоимости потребовать 100 %-ного контроля. Однажды проверенные, они не приведут к отказу сборки (узла). Остальные детали не будут проверены, и дефектная деталь, если она попадет в производство, послужит причиной отказа. Предположим, у нас две непроверенные детали.