Про Бережливое производство ходит много мифов. Одни люди считают, что это слишком сложно, другие - слишком просто, третьи - вообще не нужно. Статьи из раздела "Это просто" предназначены для объяснения "на пальцах" инструментов и методов Бережливого производства. А дальше уж решайте читатели, насколько вам интересно углубляться и изучать. Но помните:
Знания нерентабельными не бывают!
Перед каждым исследованием стоит этап сбора информации. Но что, если собранные данные недостоверны или попросту не нужны для решения вашей задачи? Как понять какие данные надо собрать? Для ответа на эти вопросы существует анализ систем измерений или MSA (Measurement System Analysis). Иными словами, поговорим об исследовании системы сбора данных еще до того, как мы начали собирать информацию о каких-либо производственых процессах.
Почему важен анализ измерительных систем?
Под измерительными системами понимаются совокупность приборов (чем измеряют), стандартов (с чем сравнивают), процедур измерения (какие методы используют), персонала (кто измеряет), условий окружающей среды (как влияет температура, влажность, давление и т.п.), используемых для придания количественных значений измеряемым величинам (тому, что измеряем, например линейные размеры изделия).
Инструменты измерения тоже могут быть непостоянной величиной. Например люди, отвечающие за сбор данных могут иметь разный опыт и подготовку, а точность измерительного инструмента со временем может потеряться. В результате мы можем получить ложные решения при контроле продукции или излишнее регулирование процесса сбора данных. Таким образом основной целью MSA является обеспечение достоверности измерений.
В результате MSA мы получаем следующие характеристики, по которым можно провести анализ самого процесса:
Повторяемость. Когда в результате одинаковых действий одними и теми же инструментами, одним и тем же человеком раз за разом получается один и тот же результат. Пример: при смешивании белой и красной краски в равных пропорциях получается розовый цвет.
Воспроизводимость. Когда в результате одинаковых действий равный результат получается у разных людей. Пример: розовый цвет получается каждый раз, когда в равных пропорциях смешивается белая и красная краска, независимо от того, кто это делает.
Упорядоченность. Когда измерения производятся в соответствии с какими-либо стандартами. Пример: по стандарту для получения розового цвета одного и того же оттенка положено смешивать белую и розовую краску в пропорции один к одному.
Точность. Когда выбор инструментов и масштабов соответствует задаче. Пример: чтобы полностью покрасить розовым цветом всю дверь, надо смешать 1л. красной и 1л. белой краски. Чтобы покрасить розовым цветом декоративный элемент на двери размером 10см2 понадобится 1мл. белой и 1мл. красной краски.
Стабильность. Когда измерение имеет точное время. Пример: акриловая краска сохнет 15 минут, масляная краска 5 часов.
Смещенность. Как часто и насколько показатель отклоняется от истиного значения. Наш пример с розовой краской при соблюдении пропорций имеет нулевое отклонение. В то же время этот показатель может измениться, если пропорция смеси будет изменена. На выходе получится более темный или более светлый цвет, в зависимости от преобладания количества красной или белой краски.
Информацию об этих показателях можно будет использовать при построении анализа процесса и поиске причины проблемы, а также для ее последующего устранения.
Когда стоит применять MSA?
Когда данные вручную будут собираться несколькими людьми.
Когда есть риск сильного различия данных в пределах одной измерительной системы.
Когда в систему измерения вносятся значительные изменения, которые не были учтены при прошлом анализе.
Когда используется новое измерительное оборудование.
Хотите узнать больше? Просто пройдите по ссылке https://lean6sigma.ru и изучайте удивительный и полезный мир БП6σ.