Zavádění statistického řízení procesu

Datum: 27.06.2017

Kategorie: Systém řízení výroby

K dispozici jsou různá hlášení o prestižních zkušenostech se zaváděním programu statiského řízení procesu a dosažených výsledcích. Je v nich mnoho společného, zvláště pokud jde o zaměření na pět základních bodů a kontrolní body v postupovém diagramu procesu výše. Jsou tam však i drobné rozdíly. V každém případě existuje jeden společný rys. statiské řízení procesu je stejnou provozní filosofií, jako je provozní procedurou. Aby bylo možno dosáhnout dlouhodobého zlepšení, je prevence důležitější než předělávka.

Jednou z cest jak začít je tudíž sběr co možná největšího množství dat, týkajících se sledovaných nebo zjištěných problémů. Jak je uvedeno výše, je možné začít se zákaznickými problémovými daty, nebo s daty z oprav v terénu. Dále je možné použít data z testování spolehlivosti, z výrobních elektrických zkoušek, a vizuálních/mechanických kontrol.

Pro začátek je vhodné stanovit největší problém, nebo možná dva problémy a sestrojit diagram “řízení”. Zpočátku nedávaj do diagramu žádné regulační mezní hodnoty. Po určitou dobu shromažďovat data. Prověřit, zda techniky sběru dat dávají důvěryhodná a spolehlivá měření. Nic nemůže být více matoucí nebo rozptylující, než mít nesprávná a zavádějící data.

Po určité době se začne vytvářet historická databáze, která je užitečná. Pak je možno vytvořit mezní regulační hodnoty s využitím buď potřebných specifikací, nebo některých více matematických postupů. Může se jednat buď o mezní hodnotu typu go - no go (funguje-nefunguje), nebo případně sadu matematických technik pass/correct/stop (prošel/opravit/zastavit). Může se jednat o mezní hodnotu go / no go, nebo případně o množinu mezních hodnot pass/correct/stop.

Jestliže zvolený kontrolní diagram obsahuje data vlastností, bude v další fázi nutno zkonstruovat Paretův diagram. Ten by měl identifikovat hlavní vady a jejich vliv na výtěžnost. Je-li diagram sestrojen z dat proměnných veličin, budou lepší informace o změnách nebo trendech, jež se objeví v průběhu výrobních period. Každý z nich poskytne vstupy pro další fázi.

Další fází je vytvoření týmu pro vypracovávání nápravných opatření. Tento tým bude odpovědný vůči kritice, možná zlepší sběr a integritu dat, účastní se sezení “brainstormingu” s cílem identifikovat možná řešení a nápravná opatření, vede experimenty za účelem vyhodnocení navržených nápravných opatření, a posléze zavedení a sledování zvolených nápravných opatření.

Sledování je velmi důležitý úkol. Zde se dá očekávat zlepšení v základních procesech. Mělo by jít o skutečné a měřitelné zlepšení. Pokud ne, je třeba s ním zacházet jako s dalším pozitivním výsledkem učení, a naplánovat ještě více “brainstormingu”, experimentů, náprav a sledování. Trvalé zlepšování je cílem a přínosem statistického řízení procesu.