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

Слишком много пожаров?Компания получила уведомление от своего страховщика о том, что он аннулирует страховку, если только число пожаров в помещениях компании не сократится. Карта числа пожаров в месяц демонстрирует хорошую картину стабильной системы со средним значением 1,2 пожара в месяц и рассчитанным верхним пределом пять пожаров в месяц (рис. 34). Компания производит несколько видов продукции. Один из них – это пожары, и их производство стабильно. Несколько месяцев пожаров не будет, потом за несколько месяцев случится один пожар, потом – два с верхним пределом пять пожаров в месяц.

Президент компании, приуныв от подобной перспективы, послал письмо каждому из 10 500 работников компании, призывая их снизить число пожаров.

Если бы кто-нибудь в страховой компании смог нарисовать график, подобный приведенному на рис. 34, он бы увидел, что система возникновения пожаров стабильна, и это тот самый случай, когда страховая компания имеет хорошую основу для установления ставки, позволяющей получить небольшую прибыль.

Система пожаров будет оставаться стабильной до тех пор, пока менеджмент не предпримет действий для уменьшения их частоты. Конечно же, страховая компания способна дать квалифицированный совет по данной проблеме.

Рис. 34. График числа пожаров на территории компании

Для вычисления верхнего предела на рис. 34 я использовал скользящий размах: полная сумма всех размахов равна 77; всего размахов 57. R = 77/57 = 1,35. R / d 2 = 1,35/1,128 = 1,20. Среднее m = 67/58 = 1,16. m + 3 R /d 2= 4,75; округляем это значение до 5.

Являются ли прогулы признаком стабильного процесса? Если да, тогда только действия менеджмента могут снизить их число. Существует ли дивизион или подразделение, которые выходят за пределы системы, порождающей прогулы, т. е. проявляют признаки особой причины, требующей отдельного изучения (глава 11)?

Время транспортировки продукции, отправленной потребителям, или поступающего сырья: стабильно ли оно или все же подвержено особым причинам появления задержек? Если стабильно, как можно его снизить? (Продолжение с главы 7.)

Как насчет несчастных случаев? Как насчет отгулов?

Выходит ли какой-либо дивизион или подразделение за контрольные пределы, рассчитанные для всей компании?

Проблемы прядильного станка. На прядильном станке останавливается шпиндель. Причиной может быть механическое повреждение самого веретена или дефект пряжи. Менеджер регистрировал поломки и направил усилия механиков на те шпиндели, которые чаще всего ломались в предыдущую неделю. Это наиболее распространенная ошибка, с которой мы сталкивались повсюду и которую приводили на страницах книги. Она ведет к растрате времени и мастерства наладчиков.

Границы, полезные для обнаружения выходящих за пределы системы шпинделей, можно определить с помощью формулы

где r – среднее число остановок шпинделя за месяц. В эту формулу заложено допущение о том, что остановки независимы: остановка одного шпинделя не влияет на другие остановки ни этого шпинделя, ни какого-либо другого, а кроме того, она не снижает вероятность возникновения того же дефекта где бы то ни было.

Шпиндель, попадающий за верхний предел, требует пристального внимания. Его остановка может быть результатом особенностей его эксплуатации или свидетельством потребности в экстренной наладке. Шпиндель, выходящий за нижний предел, – это либо супершпиндель, либо он эксплуатировался в особенных условиях. Шпиндели, которые не выходят за указанные границы, являются обычными, ожидающими своей очереди в процессе регулярного обслуживания.

Заметит ли читатель те же самые ошибки в нижеприведенных правилах обслуживания самолетов?

1. Аварийные уровни устанавливаются с помощью методов, применяемых в отрасли. Для справки см. документ Управления гражданской авиации CAP 418 и циркуляр Комитета по анализу техобслуживания и ремонта при Федеральном управлении гражданской авиации за 1971 г.

2. Метод требует вычисления среднего по фактической интенсивности замен на 1000 посадок за последние 12 периодов времени плюс два стандартных отклонения.

3. Стандартное отклонение – статистический параметр, отражающий вариабельность относительно среднего значения.