सांख्यिकीय प्रक्रिया प्रबंधन (भाग 1. कार्यान्वयन अनुभव)

प्रस्तावना

"हमारे पास एक स्वीकार्य विवाह दर है!" यह इस वाक्यांश के साथ है कि रूस में विनिर्माण उद्यमों में गुणवत्ता के लगभग हर निर्देशक के साथ संचार शुरू होता है। उनमें से कई यह भी आश्वासन देंगे कि उन्होंने प्रति 100,000 निर्मित प्रति 3.4 दोषपूर्ण उत्पादों के रूप में विश्व स्तर की गुणवत्ता हासिल की है। और सामान्य तौर पर, सभी प्रासंगिक मंचों और सम्मेलनों में, हम सुनते हैं कि रूस में दुनिया में सबसे अच्छी गुणवत्ता है, और अन्य सभी देश हमसे ईर्ष्या करते हैं।

आमतौर पर, इन हाई-प्रोफाइल नारों के पीछे, आंतरिक विवाह, नियंत्रकों के फुलाए गए कर्मचारी, दोषों को छिपाना, स्वचालन की कमी और कई अन्य समस्याएं हैं जो अंततः उपभोक्ताओं और शेयरधारकों को प्रभावित करती हैं।

यूएसएसआर के दिनों में, GOST के सभी प्रकारों के लिए गुणवत्ता पूर्ण और सख्त आज्ञाकारिता के माध्यम से प्राप्त की गई थी। लेकिन, दुर्भाग्य से, हमारी वास्तविकताओं में, GOSTs का अनुपालन प्राथमिकता की आवश्यकता नहीं है (रक्षा उद्योग उद्यमों के अपवाद के साथ), और उत्पादन का मुख्य लक्ष्य सब कुछ तेज और सस्ता बनाना है। इस थीसिस के आधार पर, हम सक्रिय रूप से लीन टूल्स के रूप में अनुकूलन विधियों की शुरुआत कर रहे हैं और बढ़ते उत्पादन संस्करणों के साथ कर्मचारियों को कम कर रहे हैं। गुणवत्ता प्रबंधन भी बदल रहा है, लेकिन आईएसओ 9000-9004 मानकों (ज्यादातर केवल कागज पर) के कुल आवेदन के बावजूद, परिवर्तन बहुत धीमी गति से होते हैं और अक्सर उत्पादन के लिए बदले हुए दृष्टिकोणों से पिछड़ जाते हैं। आमतौर पर, गुणवत्ता प्रबंधन प्रक्रिया इस तथ्य से कम हो जाती है कि उत्पादन चक्र के अंत में नियंत्रक उत्पाद के सभी मापदंडों की जांच करता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि वे सहिष्णुता के क्षेत्रों में शामिल हैं और उत्पाद को उपयुक्त के रूप में मान्यता दी गई है या नहीं।

अब इस पुराने प्रतिमान को सांख्यिकीय प्रक्रिया नियंत्रण या सांख्यिकीय प्रक्रिया नियंत्रण (SPC) की कार्यप्रणाली के कारण संख्यात्मक डेटा पर आधारित प्रक्रियाओं की निरंतर निगरानी के रूप में, एक नए द्वारा प्रतिस्थापित किया जा रहा है। एसपीसी, हालांकि इसे लगभग 100 साल पहले डॉ। वाल्टर शूहर्ट द्वारा तैयार किया गया था, अब यह केवल हमारे देश में लोकप्रियता हासिल कर रहा है। सांख्यिकीय विधियों का पूरा सार केवल एक नियम से आता है: "प्रक्रिया की भिन्नता (परिवर्तनशीलता) को कम करना।" यहाँ पैटर्न निम्न है: भिन्नता जितनी छोटी होगी, प्रक्रिया उतनी ही बेहतर होगी; बेहतर प्रक्रिया, अधिक स्थिर गुणवत्ता, अधिक स्थिर गुणवत्ता, शादी की लागत कम और रीमेकिंग।

और भिन्नता को कम करने के लिए, हमें इस परिवर्तनशीलता की प्रकृति को समझने की आवश्यकता है। लेकिन यह कितना भी सरल लग सकता है, वास्तव में यह कार्य काफी श्रमसाध्य है, लेकिन परिणाम के लिए सभी प्रयासों को सही ठहराना चाहिए। सांख्यिकीय प्रक्रिया नियंत्रण के पूरी तरह से काम करने वाले उपकरणों के साथ, सिद्धांत रूप में नियंत्रकों की आवश्यकता नहीं होगी। स्थिर प्रक्रियाएं लगातार उत्पाद की गुणवत्ता की गारंटी देती हैं। ऐसी स्थितियों में, शीर्ष प्रबंधन शून्य विवाह के रूप में उनके सपने को प्राप्त करेगा।

कहाँ से शुरू करें?

सभी विचार और सिफारिशें रूस में एक उत्पादन कंपनी में एसपीसी और एमएसए (माप प्रणाली विश्लेषण या माप प्रणालियों के विश्लेषण) को लागू करने में वास्तविक अनुभव पर आधारित हैं। कार्यान्वयन के दौरान हुई त्रुटियों पर विशेष ध्यान दिया जाएगा।

1. प्रक्रिया चयन और प्रमुख पैरामीटर

सबसे पहली बात तो यह है कि उन पर MSA और SPC के परीक्षण के लिए उत्पादन प्रक्रियाओं का चयन किया जाता है। शायद कई के लिए विचार स्पष्ट प्रतीत होगा, लेकिन फिर भी: यह एक बार में सभी उत्पादन को कवर करने की कोशिश करने का कोई मतलब नहीं है। यह कुछ सरल प्रक्रिया पर एक पायलट प्रोजेक्ट शुरू करने के लिए पर्याप्त है, एक महत्वपूर्ण परिणाम प्राप्त करें और फिर धीरे-धीरे पूरे उद्यम के लिए कार्यप्रणाली को मापें।

हमने (प्रोजेक्ट टीम), निश्चित रूप से, इसके विपरीत किया। हमने सभी उद्योगों के लिए कार्यप्रणाली का बड़े पैमाने पर परिचय शुरू किया और भारी संख्या में प्रक्रियाओं में फंस गए। हमारे पास इस मात्रा को कवर करने के लिए पर्याप्त संसाधन नहीं थे, और जब हमने एक महीने के लिए एक कार्यशाला में बारीकी से काम किया, तो बाकी सभी लोग पहले ही भूल गए थे कि यह परियोजना क्या थी और हम यहां क्या कर रहे थे।

संख्यात्मक प्रक्रिया के प्रत्येक प्रक्रिया के लिए पहले से निर्धारित करना भी बहुत महत्वपूर्ण है, जिसके अनुसार स्थिरता, प्रतिलिपि प्रस्तुत करने का विश्लेषण, माप प्रणालियों का विश्लेषण और निरंतर निगरानी आगे की जाएगी। यदि हम लीन शब्दावली का उपयोग करते हैं, तो हम CTQ (गुणवत्ता के लिए महत्वपूर्ण) का चयन करते हैं - गुणवत्ता के लिए महत्वपूर्ण मूल्य। चयनित CTQ में दो महत्वपूर्ण गुण होने चाहिए:

• अंतिम उत्पाद की गुणवत्ता के लिए प्रासंगिक हो;
• मापने योग्य हो।

विशेषताओं का विकल्प प्रौद्योगिकीविदों और डिजाइनरों के लिए सबसे अच्छा बचा है। विचाराधीन प्रत्येक प्रक्रिया के लिए, हमने एक छोटा कार्यसमूह इकट्ठा किया, जहां हमने CTQ सूची का निर्धारण किया, आमतौर पर कामकाजी समूह में MSA चरण में परियोजना के प्रतिभागियों, प्रौद्योगिकीविदों, डिजाइनरों और मेट्रोलॉजिस्ट शामिल थे। चयनित विशेषताओं की संख्या बहुत बड़ी या बहुत छोटी नहीं होनी चाहिए, यहां मुख्य बात सामान्य ज्ञान का पालन करना और उन संसाधनों से आगे बढ़ना है जो आप इन CTQ को नियंत्रित करने के लिए आवंटित कर सकते हैं।

2. डेटा संग्रह के लिए सूचना प्रणाली का विकल्प

उत्पादन में कंप्यूटर के द्रव्यमान उपस्थिति से पहले, सभी नियंत्रण चार्ट मैन्युअल रूप से कागज की चादरों पर थे, एक स्तंभ में प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य सूचकांकों की गणना की गई थी, और एक शासक पर हिस्टोग्राम बनाए गए थे। बेशक, अब यह कभी भी किसी को कागज पर डेटा एकत्र करने और विश्लेषण करने के लिए नहीं होगा, इसलिए सबसे महत्वपूर्ण सवाल जिसका सबसे पहले जवाब दिया जाना चाहिए, वह है एसपीसी को लागू करने के लिए एक सूचना प्रणाली का विकल्प। बहुत सारे लेख विनिर्माण उद्यमों में सूचना प्रणालियों के चिड़ियाघर के लिए समर्पित हो सकते हैं, और यहां मैं विवरणों में नहीं जाऊंगा। यह केवल ध्यान देने योग्य है कि एसपीसी के कार्यान्वयन के लिए डेटा संग्रह को एकल रिपॉजिटरी में कॉन्फ़िगर करना आवश्यक है या यदि आप डेटा संग्रह में कई सूचना प्रणाली शामिल हैं, तो आप विभिन्न डेटाबेस को एकीकृत कर सकते हैं।

हमारी परियोजना में, हमें कई सूचना प्रणालियों को एकीकृत करना पड़ा जो उत्पादन प्रक्रियाओं से डेटा एकत्र करते हैं।

उत्पादन प्रक्रिया के दौरान डेटा को ठीक से इकट्ठा करना महत्वपूर्ण है, और खलिहान की पुस्तकों से सभी मापों को फिर से लिखने के लिए पारी के अंत में या महीने के अंत में एक गुच्छा नहीं भरना है। हमारे उद्यम में सूचना प्रणाली में डेटा दर्ज करने के लिए कई विकल्प हैं:

• स्वचालित - जब डिजिटल आउटपुट के साथ मापक उपकरण होते हैं (डिजिटल आउटपुट के साथ वर्नियर कैलिपर, स्टैंड की सीएमएम या परीक्षण रिपोर्ट)। विभिन्न प्रोटोकॉल के अनुसार प्रणाली, विभिन्न स्वरूपों में फाइलें प्राप्त करती है, उन्हें परिवर्तित करती है और उन्हें समर्पित संरचना में एक आम डेटाबेस में जोड़ती है।
• अर्ध-स्वचालित - डेटा दर्ज किया जाता है, उदाहरण के लिए, एक्सेल तालिकाओं में और फिर इन तालिकाओं को सिस्टम में लोड किया जाता है, जहां उन्हें परिवर्तित भी किया जाता है और वांछित डेटा तालिकाओं में मिलता है।
• मैनुअल - सिस्टम ने डेटा संग्रह के लिए विशेष रूप तैयार किए हैं। अपने कार्यस्थल पर प्रत्येक उपयोगकर्ता यदि आवश्यक हो तो पीसी, टैबलेट या स्मार्टफोन का उपयोग करके सिस्टम में डेटा दर्ज कर सकता है।

3. स्टाफ और प्रशिक्षण

प्रक्रियाओं और मापदंडों को निर्धारित करने के बाद, इन प्रक्रियाओं के साथ काम करने वाले कर्मियों को यह समझाना आवश्यक होगा कि यह कार्यप्रणाली क्यों पेश की जा रही है और क्यों। लेकिन, पहली बात यह है कि आप यहां आए हैं, कर्मचारियों की समझ की कमी है। परामर्श में काम करने वाला हर कोई जानता है कि किसी भी बदलाव की शुरूआत सबसे पहले, कलाकारों के साथ संघर्ष होता है। बदलती प्रक्रियाएं, अतिरिक्त कार्यभार, कुछ नया सीखना, ये तीन मुख्य कारण हैं कि कर्मचारी किसी परियोजना पर उत्साह के साथ काम क्यों नहीं करना चाहते हैं। इसके अलावा, कार्यप्रणाली समझना इतना आसान नहीं है, हालांकि यह ग्रेड 7 गणित माध्यमिक विद्यालय के स्तर की गणना का उपयोग करता है। यहां तक ​​कि इंजीनियर हमेशा एसपीसी और एमएसए को नहीं जानते और समझते हैं।

डेटा एकत्र करने और विश्लेषण करने की प्रक्रिया में शामिल सभी कर्मचारियों का व्यवस्थित प्रशिक्षण इस स्थिति से निपटने में मदद करेगा। दुर्भाग्य से, इस क्षेत्र में बहुत कम व्यावसायिक साहित्य है और केवल कुछ पुस्तकें ही उजागर करने योग्य हैं:

1. डोनाल्ड व्हीलर, डेविड चेम्बर्स "सांख्यिकीय प्रक्रिया नियंत्रण";
2. एडवर्ड्स डेमिंग: ओवर द क्राइसिस। लोगों, प्रणालियों और प्रक्रियाओं के प्रबंधन का नया प्रतिमान ";
3. सांख्यिकीय प्रक्रिया नियंत्रण एसपीसी, डेमलर क्रिसलर कॉर्पोरेशन / फोर्ड मोटर कंपनी / जनरल मोटर्स कॉर्पोरेशन के लिए संदर्भ गाइड।
4. डेमलर क्रिसलर कॉरपोरेशन / फोर्ड मोटर कंपनी / जनरल मोटर्स कॉरपोरेशन के लिए एक संदर्भ गाइड "एमएसए मापन प्रणाली विश्लेषण"।

यदि पहली दो किताबें खरीदने में आसान हैं, तो तीसरे और चौथे के साथ समस्याएं होंगी। किसी कारण से वे स्वतंत्र रूप से उपलब्ध नहीं हैं, लेकिन यह संभव है कि आप तकनीकी विश्वविद्यालयों के पुस्तकालयों में ऐसे प्रकाशन पा सकते हैं। FMEA कार्यप्रणाली (संभावित विफलताओं के प्रकार और परिणामों का विश्लेषण), PPAP (भागों के उत्पादन को समन्वित करने की प्रक्रिया), APQP (भावी उत्पाद गुणवत्ता योजना और प्रबंधन योजना) पर अन्य संदर्भ मार्गदर्शिकाएँ भी हैं। आप हमेशा GOSTs: 22514 (भाग 1) का संदर्भ ले सकते हैं। भाग 8), 7870 (भाग 1-भाग 8), 51814.5-2005।

सिद्धांत रूप में, यह साहित्य कार्यप्रणाली को समझने और उदाहरणों द्वारा उपयोग किए जाने वाले उपकरणों से निपटने के लिए पर्याप्त है। पुस्तकों के अलावा, एसपीसी और एमएसए पर पूर्णकालिक और दूरी के पाठ्यक्रम हैं, लेकिन अधिकांश भाग के लिए वे इन सभी स्रोतों की संक्षिप्त रूपरेखा हैं और नए नहीं हैं।

4. उपकरण एसपीसी और एमएसए के कार्यान्वयन के लिए सूचना प्रणाली

इसलिए, इस बिंदु पर, मान लीजिए कि आपने पहले तीन बिंदु लागू कर दिए हैं और आपके पास हैं:

1. तकनीकी प्रक्रियाओं से डेटा एक ही भंडारण में एकत्र किया जाता है;
2. एक परियोजना टीम की पहचान की गई है, इसके प्रतिभागियों को प्रेरित किया जाता है और सांख्यिकीय तरीकों को पेश करने के क्षेत्र में पहाड़ों को मोड़ने के लिए तैयार किया जाता है;
3. परियोजना में सभी प्रतिभागियों को प्रशिक्षित किया जाता है और पता चलता है कि क्या भिन्नता, वितरण कार्य, प्रक्रिया का सिग्मा, साथ ही साथ उनकी आंखें बंद हो जाती हैं, औसत मानों के नक्शे और चलती श्रेणियों के नक्शे से भिन्न हो सकते हैं।

वास्तव में, आप एमएस एक्सेल में नियंत्रण चार्ट बनाए रख सकते हैं, लेकिन इस दृष्टिकोण के साथ, एसपीसी के बड़े पैमाने पर कार्यान्वयन के बारे में बात करने की कोई आवश्यकता नहीं है। हमें एक अधिक व्यवस्थित उपकरण की आवश्यकता है जो माप उपकरणों के विश्लेषण के साथ और सांख्यिकीय विधियों के साथ काम करेगा, अर्थात्, पहले से ही निर्मित गुणवत्ता प्रबंधन उपकरण हैं। इसके अतिरिक्त, प्रणाली अपेक्षाकृत सस्ती होनी चाहिए, विभिन्न डेटा स्रोतों से कनेक्ट करने में सक्षम हो और अद्वितीय उत्पादन प्रक्रियाओं के लिए भी अनुकूलन योग्य हो।

सिस्टम जो आपको इस दिशा में काम करने की अनुमति देते हैं, वे पर्याप्त हैं। नीचे दी गई तालिका सूचना प्रणालियों और प्रमुख प्रतिनिधियों की कुछ वर्गों की तुलना करती है:

	एसएपी, 1C	statistica, Minitab	ईएमआई सिस्टम
कार्यान्वयन लागत	1 मिलियन (कस्टम विकास) से एसएपी 100 ट्र से 1 सी (बॉक्सिंग संस्करण)	स्टेटिस्टिका - 20 ट्र (1 उपयोगकर्ता / 1 वर्ष) मिनिटैब - 70 ट्र (1 उपयोगकर्ता / 1 वर्ष)	3 मिलियन बॉक्स से
एकीकरण बस कार्यात्मकता	SAP मॉड्यूल अलग से खरीदा गया 1 सी नं	नहीं	हां
गुणवत्ता प्रबंधन पद्धति	अतिरिक्त मॉड्यूल अलग से खरीदे गए	हां	नहीं
ओपन सोर्स कोड	सैप नं 1 सी हाँ	नहीं	नहीं

चूंकि हमारी कंपनी में पहले से ही एक प्रणाली थी जो हमें डेटा एकत्र करने की अनुमति देती थी और एक ही समय में ओपन सोर्स कोड था, साथ ही अच्छे डेवलपर्स की एक टीम थी, यह खरोंच से खुद के लिए कार्यक्षमता बनाने का निर्णय लिया गया था। इस दृष्टिकोण में अंततः पेशेवरों और विपक्ष दोनों थे:

आकर्षण आते हैं

विपक्ष

कंपनी में कार्यप्रणाली के विकास के समानांतर कार्यक्षमता विकसित हुई। कोई अनावश्यक रूप से अतिभारित इंटरफ़ेस नहीं था जो कर्मचारियों को समझ में नहीं आया था; वेब इंटरफ़ेस का उपयोग करके सिस्टम के कार्यान्वयन के कारण लाइसेंस पर कोई प्रतिबंध नहीं है; खुला स्रोत और बाहरी विशेषज्ञों की भागीदारी के बिना अनुकूलित करने की क्षमता; सिस्टम को साझा स्टोरेज से कनेक्ट करते समय सभी संभावित समस्याओं को पहले से ही जाना जाता है।

तैयार उत्पाद की तुलना में विकास अधिक महंगा है; कार्यक्षमता के विकास में त्रुटियों की संभावना; उपयोगकर्ताओं के अनुरोध पर सिस्टम में लगातार सुधार।

फिलहाल, हमारे सिस्टम में पहले से ही निम्न कार्यक्षमता है:

1. वास्तविक समय में प्रक्रियाओं की निगरानी के लिए विभिन्न डेटा स्रोतों को जोड़ना और इन स्रोतों के बीच संदेशों का आदान-प्रदान करने की क्षमता;
2. वास्तविक समय (XR, XmR, XS) में शेखर नियंत्रण चार्ट (GOST R-ISO-7870) का उपयोग करके निगरानी प्रक्रिया की स्थिरता;
3. दोहराव और प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्यता (% GRR) के गुणांक की गणना के लिए डेटा प्रविष्टि फॉर्म;
4. एनालिटिक्स और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल (ट्रेंड, हिस्टोग्राम, चार्ट, आदि) का उपयोग करके व्यावसायिक प्रक्रिया प्रबंधन;
5. उपकरण की विफलता या उत्पाद दोष की स्थिति में व्यावसायिक प्रक्रिया प्रबंधन।

द्वारा और बड़े, ये बिंदु स्टेट को लागू करने के लिए पर्याप्त हैं। एक पायलट परियोजना के रूप में तरीके और पूरे उद्यम के लिए आगे की प्रतिकृति। अगले भाग में मैं एसपीसी और एमएसए के कार्यान्वयन के पहले परिणामों का वर्णन करूंगा।
यदि किसी के पास सांख्यिकीय प्रक्रिया नियंत्रण के तरीकों को लागू करने और विकसित करने का अनुभव है, तो मैं किसी भी रचनात्मक जानकारी के लिए बहुत आभारी रहूंगा। सबसे पहले, मुझे आश्चर्य है कि एसपीसी और एमएसए को लागू करने के लिए आप किन सूचना प्रणालियों का उपयोग करते हैं।