Minőségmenedzsment 2.előadás

1. Minőségmenedzsment 2.előadás A minőség elméletei, történelmi előzményei

2. Kronológia • 1900-as évek eleje – tudományos menedzsment alapjai (Taylor) • 1920-as évek – statisztikai folyamat szabályozás (Shewart) • 1930-as évek – átvételi mintavételezés alapjai (Dodge és Rooming) • 1940-es évek – katonai szabványok megjelenése • 1950-es évek – Minőségmenedzsment Japánban (Deming és Juran) • 1960-as évek – Taguchi módszerei, minőség technikák • 1970-es évek – A minőség stratégiai jelentőségűvé válik (USA) • 1980-as évek – LEAN, TQM és BaldrigeAward (USA) • 1990-es évek – Újraszervezés (reengineering) és SixSigma, a minőség megközelítés elterjedése • 2000-es évek – A szállítóval való együttműködések, SupplyChain Management előtérbe kerülése, LEAN, SixSigma népszerűvé válása

3. A Taylorizmus F.W.Taylor (1856-1915) - "A tudományos vezetés alapelvei" • A taylorizmus alapelvei: • a komplex munkafolyamatok felbontása standardizált, elemi egységekre, egyszerű műveletekre, • az elemi munkaműveletek optimalizálása, a műveletek során végzett fogások, mozdulatok időtakarékos racionalizálása majd – legügyesebb és leggyorsabb munkáshoz igazítva – standardizálása, és általános normává tétele (idő- és mozdulatelemzés), • a munkafolyamatok tervszerű felépítése és kijelölése, a munka megtervezése, vagyis a „feladat szerinti vezetés”, • a tervezés és az irányítás, azaz a menedzsment, valamint a kivitelezés, tehát a konkrét munkaműveletek szervezeti különválasztása, • a teljesítmény szerinti bérezés bevezetése, • a szigorú előírásokkal időben szabályozott munkarend kialakítása, valamint • a hatékony, az elemi munkaműveletekhez igazított, egyesített, szabványosított szerszámok alkalmazása. • A Taylorizmus és a minőség: • elválasztotta a tervezést a munka javításától, • elszigetelte a munkást a munka javításának felelősségétől • létrejött a produktum minőségét ellenőrző osztály (MEO) • a minőségért való felelősség szétszóródott a szervezeten belül.

4. W.E. Deming (1900-1993) – statisztikus, A minőség létrehozásában nem csak a munkásoknak van szerepe • a menedzsment feladata a rendszer szervezése és az általános problémák kezelése, • a munkások a speciális hiba okokért felelnek, amelyeket ők okozhatnak. • A minőség javításának feladatát tehát meg kell osztani a különböző szintek között! A statisztikai minőségszabályozás megalapozója (SQC, SPC)

5. Az alacsony minőség a tervezés nem megfelelő és nem hatékony voltából ered Hagyományos szemlélet: A tervezés során kialakítják azokat a módszereket, amivel a terméket előállítják, meghatározva a minőségét is A műveletek 20%-a veszteség, amely a folyamatokba/termékbe bele lett tervezve Minőség fejlesztés helyett ellenőrzés alkalmazása Jurantrilógia tervezés ellenőrzés fejlesztés Juran

6. Ishikawa • A minőség 7 alapeszköze • Bármilyen más sorrendben is alkalmazhatók • Képet kapni a folyamat egészéről (folyamat ábra)) • Adatokat gyűjteni (ellenőrző lap) • Elemezni az adatokat (hisztogram, pont diagram, ellenőrző kártya) • Meghatározni a gyökérokokat (ok-okozat elemzés) • Priorizálni az okokat (Pareto elemzés) Folyamat ábra Ellenőrző lap Hisztogram Pont diagram Ok-okozat elemzés Pareto elemzés Ellenőrző kártya

7. Folyamat ábra Döntésre van szükség A folyamatot szimbolizálja Kezdés/befejezés – a áttekinthetőségért Input/output –amikor valamilyen információ, adat, eszköz be- vagy kilép a folyamatból Lap összekötő Folyamat jelölő • Először egy általános folyamat ábrával kezdjünk és utána egészítsük ki részletekkel • Menjünk végig a folyamaton és kérdezzük meg azokat akik ténylegesen végzik azt • Határozzuk meg mely lépések teremtenek értéket és melyek azok amelyek feleslegesek

8. Folyamat ábra -példa

9. Dátum Megj. Termék típus Ellenőrző lap • Adat gyűjtő módszer amellyel hisztogramokhoz gyűjthetünk adatokat. Alkalmazásához: • Gyakran előforduló problémák azonosítása • Ellenőrző lap elkészítése (idő intervallumok meghatározása) • A felhasználó jelölje a hibák előfordulását

10. Hisztogram • Folytonos adatok mérésekor (diszkrét adatokhoz a gyakorisági ábra alkalmazható) • Adatok eloszlásának bemutatására • Az oszlopok szélessége legyen ugyanakkora • Az osztályok legyenek egymást kizáróak, és fedjék le a teljes intervallumot (eseményteret) • Az osztályközök száma (k) • Ahol n a megfigyelések száma

11. Pont diagram • A változók közötti kapcsolat vizsgálatára • Határozzuk meg a változókat • Gyűjtsünk adatokat a korábban bemutatott módszerekkel • Ábrázoljuk két dimenzióban • Vizsgáljuk meg a kapcsolatot pl. korrelációs teszttel

12. Kontroll kártya • A folyamat határok magából a folyamat jellemzőből számíthatók • A folyamat stabilitását vizsgálja, problémát jelent • Ha egy érték a szabályozó határokon kívül esik • Trendszerű megszaladás tapasztalható (7-nél több érték trendszerűen nő vagy csökken) • 7 vagy annál több érték esik a közép vonal egyik vagy másik oldalára • Túl sok érték esik a középvonal köré vagy a szabályozó határok közelébe • Periodikusság tapasztalható

13. Ishikawa halszálka elemzés Az ok-okozati elemzés célja: egy probléma vagy állapot (vagyis az okozat) összes lehetséges okának szisztematikus, növekvő részletességgel történő meghatározása és grafikus ábrázolása. Az ISHIKAWA elemzés néhány jellemzője: • általában teljeskörűségre törekvés • hosszabb idő, alaposabb munka • jelentős erőforrás- és időigény • a probléma alapos ismeretét igényli Lépései: • 1. határozzuk meg a problémát • 2. határozzuk meg a bordákat (vagy brainstorminggal az érintettek által, vagy a 9M szerint) • Töltsük ki a halszálka diagramot a Miért kérdésre adott válaszok segítségével (5W szerint) • Határozzuk meg a gyökér okokat

14. Ishikawa elemzés folyamata 1 Felbontási eljárások: • A diszperzió-, azaz szóráselemzést úgy végzik, hogy az egyes okokat hozzárendelik a fő okokhoz, és minden egyes oknál felteszik a kérdést: „Miért lép fel ez az ok?” Ezt a kérdést a részletezés következő szintjén megismételjük egészen addig, amíg a csapatnak nem jut eszébe több ok. Tényező csoport meghatározásának két alapvető lehetősége: • - az 9M elemei: Munkaerő (Manpower) Eszköz (machine) Anyag (material) Módszer (method) Mérés (measurement) Környezet (milieu) Ösztönzés (motivation) Pénzügyi forrás (money) Karbantartás (maintenance)

15. Ishikawa elemzés folyamata 2 • A folyamat-osztályozás a fő okok helyett a folyamat főlépéseit használja. Az alapvető okokra való rákérdezés menete ugyanolyan mint a diszperzió- vagy a szóráselemzés esetén. • A folyamat logikai sorrendje alapján - Például: –bejövő árúk –komissiózás – előkészítés –alkatrész-gyártás –alkatrész szerelés –késztermék szerelés –kiszállítás előtti ellenőrzés –csomagolás

16. Ishikawa halszálka elemzés - példa

17. Paretoelemzés - példa • Döntsük el, melyik problémáról akarunk többet tudni! • Válasszuk ki ötletroham segítségével vagy meglévő adatok alapján az okokat vagy problémákat, melyeket nyomon követni, összehasonlítani és rangsorolni kell! Módszere: ötletroham vagy rendelkezésre álló adatok alapján • Válasszuk ki a legtöbbet mondó mértékegységet, például gyakoriságot vagy költséget! • Határozza meg a vizsgálat időtartamát. • Gyűjtsükössze a szükséges adatokat működés közben, vagy tekintsük át a korábbi adatokat. Módszere: adatgyűjtő lap • Összesítő adatlap készítése Az adatgyűjtő lapból kiindulva elkészítjük az összesítő adatgyűjtő lapot.

18. 7. Pareto diagram adatlap készítése - Nagyság szerint sorba állítjuk az adatokat, és elkészítjük a Pareto diagram adatlapját. Hibatípusonkénti darabszám mellett feltüntetjük a hiba százalékot, a kumulált hibaszámot és a kumulált hiba százalékot. 8. Készítsük el az oszlopdiagramot - A Pareto diagram adatlap első - harmadik oszlopait ábrázoljuk 8.1. A diagram skálabeosztását úgy tervezzük meg, hogy az oszlopok egy négyzet alakú területet foglaljanak el. 8.2. Rajzoljunk egy vízszintes tengelyt, melyen a hibafajtákat ábrázoljuk. A tengelyt annyi részre osztjuk, ahány hibafajtánk volt. 8.3. Két függőleges tengelyt rajzoljunk be a vízszintes tengely jobb és bal oldalára. A baloldali tengely a hiba számot jelöli, a jobb oldali a hibaszázalékot. Mindkét tengelyen jelöljük be az osztástávolságot!

19. 9. Rajzoljuk meg a kumulatív görbét- Itt a Pareto diagram adatlap második és negyedik oszlopát ábrázoljuk a vízszintes, függőleges tengelyen. A pontokat folyamatos vonallal összekötjük. A kumulált %-ot kivetítjük a jobb oldali függőleges tengelyre. 10. Határozzuk meg a legnagyobb fejlesztési lehetőségeket A 80%-os értéknél egy vízszintes vonalat húzunk és ahol az metszi a kumulált görbét egy függőlegest állítunk. A függőleges bal oldalán találjuk a legnagyobb fejlesztési lehetőségeket. 11. A diagram jellemző paramétereinek feltüntetése Minden lehetséges és szükséges adatot rögzítsünk a diagramon. Pl.: dátum, elemző neve, adatok száma, egysége stb. Írjuk az ábra alá a levont konklúziót. Függőleges tengely: Olyan mértékegységet válasszunk, amely a legkifejezőbb számunkra (gyakoriság, hiba-arány, ppmérték, költség) Vízszintes tengely: Lehetőség szerint csökkenő sorrendben minden elképzelhető hibaok szerepeljen, a hasonló jellegű hibaokok együtt szerepeljenek. „Egyéb hibaokok” kategória külön kezelendő (utolsó oszlopként

20. ATotal Quality Control (TQC) atyja a teljes szervezet felelős a minőségért nem születhet minőség a gyártás terén, ha a termékeket rosszul tervezték, kevéssé átgondolt módon, nem megfelelő piacokon hozták forgalomba, és nem volt megfelelő a vevőkapcsolat. A minőségfejlesztés három lépése A négy halálos betegség Feigenbaum

21. Crosby 4 abszolútuma: a minőség definíciója: az igényeknek való megfelelés és a saját szervezet olyan alakítása, hogy ezeknek az elvárásoknak megfeleljen. a minőségi rendszer a megelőzés és nem az ellenőrzés. A teljesítmény szintje a nulla hiba. A minőség a profit forrása lehet. A minőség költségeit mérni kell. Ezek alapján kerülhet sor a fejlesztési döntések meghozatalára. Crosby

22. Taguchi • A minőség definíciója: A minőség a társadalomnak okozott veszteséggel mérhető, ha például a szolgáltatás észlelt és elvárt minősége között különbség van. (negatív minőség) • Minőség Veszteség: A célértéktől való eltérés a társadalomnak okozott veszteség. • L=K*V2 • K – konstans • 2- szórásnégyzet • K=C/T2 • C – egy termék javításának költsége • T – tolerancia intervallum LSL célérték USL

23. Robosztus tervezés – hibamentes termék • Robosztus tervezés– a technológia megválasztása • Parameter tervezés – azon paraméterek megválasztása, amelyek befolyásolják a minőséget (nem változtatja meg a gyártási költséget) • Tolerancia tervezés – a minőség fejlesztésére, ha a paraméter tervezés nem megfelelő eredményű (növeli a gyártási költséget)

24. TAGUCHI kísérletterv • 1. probléma meghatározás • 2. Brainstorming • A faktorok, az értékek és a kapcsolatok meghatározása, • Szabályozó faktor • Zaj faktor • Célok meghatározása • Minél kisebb, annál jobb • Konkrét célérték • Minél nagyobb, annál jobb • A kísérlet megtervezése • Offline kísérletek (az ismétlések számának meghatározása) • Kísérlet lefuttatása • Ortogonális tömbök (a faktorok száma és értékeinek függvényében) • Eredmények rögzítése • A faktorokhoz kapcsolódó átlagos eredmények rögzítése • a kedvezőbb érték kiválasztása • Elemzés (faktorok értékének megválasztása) • A kísérlet megerősítése (az eredmények validálása)

25. Kontingencia elmélet • Nincsenek sémák, a vállalatoknak nem egyféle minőség megközelítést kell alkalmazniuk • A sikeres vállalatok mindegyik megközelítésből alkalmaznak egy keveset, ami segít a minőségfejlesztésben, megértik és kreatívan alkalmazzák ezeket a megközelítéseket. • A szituációtól függ, hogy melyik a legjobb megközelítés

26. KÖSZÖNÖM A FIGYELMET!