Публикации

В.В. Шашков, М.Б. Рыжков, А.Н. Грачев

При анализе технологических процессов с применением статистических методов нередко удается обнаружить причины проблем, которые до того оставались скрытыми. Даже если потребитель не направляет рекламации, это не повод считать, что с качеством продукции все в порядке. Рано или поздно такие проблемы дают о себе знать. Рассмотрим конкретный пример совершенствования, казалось бы, и без того хорошего процесса, в ходе которого были обнаружены и успешно устранены скрытые причины проблем и связанные с ними неявные потери. Первая часть статьи посвящена вопросам анализа и улучшения характеристик применяемой измерительной системы (ИС).

Скачать статью целиком

ПОДГОТОВКА, ПЛАНИРОВАНИЕ И СБОР ИСХОДНЫХ ДАННЫХ

Некоторое время назад команда консультантов по качеству, включая авторов данной статьи, работала на одном из предприятий крупного международного холдинга, являющегося, в том числе, поставщиком автокомпонентов. Мы столкнулись с интересной ситуацией, типичной при нерегулярном применении методов анализа измерительных систем (Measurement System Analysis, MSA) [1] и статистического управления процессами (Statistical Process Control, SPC) [2].

Данное предприятие пользовалось фактически абсолютным доверием со стороны потребителя, которое основывалось на продолжительном сотрудничестве и известности бренда поставщика. Однако в какой-то момент потребитель стал настаивать на прохождении одобрения по процедуре согласования производства части (Production Part Approval Process, PPAP) [3], подтверждающей, что его требования к продукции и управлению процессами выполняются.

Руководство предприятия подошло к данной задаче как к проекту. Был разработан план и создана команда проекта во главе с опытным менеджером по качеству. В ее состав вошли, в том числе, специалисты подразделений, деятельность которых напрямую влияет на качество продукции: производства, метрологической службы, службы по ремонту и обслуживанию оборудования, техотдела и службы качества.

На начальном, подготовительном этапе на предприятии было проведено обучение команды по направлениям MSA и SPC (табл. 1). Хотя все ее участники имели достаточный производственный опыт, но не все уверенно владели методами, которые требовались для решения поставленной задачи. В зависимости от базовых знаний членов команды такое обучение обычно занимает от трех до пяти дней. 

Таблица 1

Для выполнения проекта из персонала, прошедшего обучение, были сформированы две кросс-функциональные группы по пять человек:

• первая — для оценки ИС на основе руководства MSA [1];
• вторая — для анализа технологического процесса на основе руководства SPC [2].

Для экономии времени они начали работу параллельно. Исходя из методологии исследования процессов, целесообразно сначала убедиться в приемлемости ИС и только потом переходить к анализу возможностей процессов. Но в данном случае команда была априорно убеждена в пригодности ИС и проводила ее анализ лишь для формального подтверждения своей уверенности.

Все требования по проведению работ, в том числе используемые методы и критерии оценки процесса, согласовывались с представителями потребителя. План включал анализ процессов, формирующих особо важные — специальные (ключевые) характеристики продукции.

Объектом исследования была выбрана деталь «Боковая панель» из листового металла. Основной операцией, формирующей большинство характеристик, является «Вырубка», а специальной характеристикой, влияющей на возможность последующей сборки — «Высота заднего гиба». На данную характеристику установлен двухсторонний допуск. Верхняя граница поля допуска (USL) = 28,00 мм, нижняя граница поля допуска (LSL) = 24,50 мм.

Для того чтобы сделать вывод о пригодности ИС, необходимо оценить ее изменчивость, выраженную через объединенную оценку сходимости и воспроизводимости (GRR), где:

• сходимость (EV) — изменчивость измерений, полученная одним инструментом, использованным несколько раз одним контролером, измеряющим одну и ту же характеристику одной и той же части/ бразца;
• воспроизводимость (AV) — изменчивость среднего значения измерений, сделанных разными контролерами, использующими один и тот же прибор при измерении характеристики одной и той же части/образца.

Требования потребителя к проведению работ по анализу ИС следующие:

1. анализируемая характеристика — объединенная оценка сходимости и воспроизводимости (GRR);
2. анализ должен проводиться методом средних и размахов, не менее 3 контролеров, 3 попытки (измерения), не менее 10 образцов;
3. критерий приемлемости — %GRR не более 10% по отношению к ширине поля допуска.

В случае если бы требования потребителя не были установлены, команда должна была сформулировать их самостоятельно.

В соответствии с этими требованиями были отобраны 10 боковых панелей, которые были по три раза измерены каждым из трех контролеров (обозначенных как «A», «Б» и «В»). Условия проведения замеров во всех случаях были идентичными. В результате получен массив исходных данных (табл. 2), используемых в процессе последующего анализа ИС.

Таблица 2

АНАЛИЗ ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ

Для обработки данные были внесены в специальное программное обеспечение Attestator [4], автоматизирующее все последующие расчеты, визуализацию и помогающее в интерпретации результатов. Анализ ИС проводился методом средних и размахов. Начать анализ целесообразно с контрольной карты размахов (рис. 1).

Рис. 1. Контрольная карта размахов (по исходному массиву данных)

На графике видно, что данные контролера «В» существенно отличаются от других контролеров в большую сторону. Это значит, что он, измеряя один и тот же образец детали в трех попытках, выдает слишком разные результаты измерений. У других контролеров эта разница значительно меньше: у контролера «В» средний размах = 0,480, тогда как у контролеров «А» и «Б» соответственно = 0,015 и = 0,082.

Программа выдает заключение, что четыре точки (их номера выделяются красным цветом) у контролера «В» выходят за верхнюю границу контрольной карты (UCL) и рекомендует по правилам методики MSA [1] исключить из рассмотрения либо все эти образцы, либо все данные контролера, у которого есть такие точки на карте размахов.

Поэтому важно изначально выбрать такое программное обеспечение, которое выдает не только графику, но и (как в нашем случае) результаты проверки данных по всем критериям MSA и SPC, а также рекомендации по дальнейшим действиям. Это помогает команде, особенно не имеющей большого опыта применения этих методик, в интерпретации данных, улучшении ИС, предоставлении доказательств потребителю и аудиторам.

Весь анализ указывает на то, что у контролера «В» в сравнении с остальными есть явные проблемы с изменчивостью результатов измерений. Для дальнейшего анализа мы переходим к контрольной карте средних (рис. 2). Она позволяет сделать несколько выводов.

Рис. 2. Контрольная карта средних (по исходному массиву данных)

1. Средние значения измерений контролеров по одним и тем же образцам (так называемый уровень настройки) существенно различаются, вплоть до того, что их ряды на графике практически не пересекаются в проекции на вертикальную ось! Это говорит либо о плохой согласованности контролеров между собой в части методов измерений, либо о том, что методика измерений данной характеристики не выполняется должным образом. 

2. Несмотря на такую разницу в средних между контролерами, границы контрольной карты слишком широки. В отличие от SPC-анализа, в анализе ИС желательна ситуация, когда большинство точек (не менее 50%) выходят за пределы контрольных границ, поскольку область внутри этих границ представляет собой изменчивость самой ИС (можно сказать, что это ее чувствительность). Иными словами, чем более узкая зона внутри контрольных границ, тем выше разрешающая способность ИС. В данном случае мы наблюдаем признаки ее недостаточности, так как за пределами контрольных границ лежат всего 37% точек. Следует также иметь в виду, что точки на данной карте будут тем дальше выходить из этой зоны, чем более разнообразными по измеряемой характеристике будут образцы. Поэтому подбор образцов для исследования должен покрывать все поле допуска (поскольку в данном случае ИС исследуется именно для контроля по допуску), а в идеале желательны и образцы за пределами допуска.

3. Изменчивость средних результатов измерений образцов контролера «В» значительно больше, чем у других контролеров. Однозначно утверждать, что он ошибается чаще двух других, на основании этой карты нельзя, но признаки этого имеются. Поэтому характер и причины такой изменчивости должны быть исследованы дополнительно.

С этой целью все образцы измеряются заведомо более точной ИС, чем та, которая исследуется, и результаты принимаются в качестве опорных (эталонных) значений. Затем строятся графики распределения отклонений результатов измерений от опорных значений образцов (рис. 3). На основании этих данных можно утверждать, что наилучший результат (и по среднему, и по стандартному отклонению) показывает контролер «А», а наихудший — контролер «В». При этом контролер «А» склонен занижать результаты измерений в среднем на 0,22 мм относительно опорного значения, тогда как контролер «Б» — завышать их в среднем на 0,21 мм. 

Рис. 3. Гистограмма отклонений измерений от опорных значений образцов

Соотношение сходимости (EV) и воспроизводимости (AV) свидетельствует, что различия в настройке между контролерами (AV) более существенно влияют на итоговую объединенную оценку GRR, чем присущая каждому из контролеров изменчивость (EV). Поэтому первоочередное внимание рекомендуется уделить устранению смещения настройки контролеров от опорных значений. Это можно сделать, например, путем дополнительного обучения контролеров или пересмотра методики либо условий измерения.

Объединенная оценка сходимости и воспроизводимости ИС (GRR), показанная на рис. 3 красной кривой, — более 42% от общей изменчивости (в данном случае 1/6 поля допуска) — слишком плоха, чтобы использовать ее для контроля продукции.

Так как оцениваемая характеристика процесса является специальной, то при оценке было бы правильно сравнивать величины изменчивости ИС с изменчивостью фактического процесса, но на момент проведения эксперимента никакой информации об изменчивости процесса у группы не было. Поэтому в отчете по методу средних и размахов (табл. 3) в качестве основы для расчета общей изменчивости (TV) была взята ширина поля допуска, то есть GRR сравнивалась с 1/6 ширины поля допуска. В результате мы получили %GRR = 42,74%, что не может считаться приемлемым, поскольку в качестве критерия используется граница не более 30%.

Таблица 3

Заметим, что полученные результаты вполне согласуются с нашим предыдущим опытом: примерно 2/3 экспериментов по анализу ИС показывают ее непригодность по характеристике «сходимость — воспроизводимость» (%GRR < 10%) для приемки продукции или управления процессом. Однако команда проекта была удивлена этими результатами, так как считала, что никаких проблем при измерениях нет и быть не может.

Обращая особое внимание на результаты контролера «В», было выяснено, что накануне проведения эксперимента он получил травму руки и ходил в гипсе, что в итоге и явилось основной причиной столь существенной изменчивости при измерениях. Исходя из этого, командой было сформулирована рекомендация о допуске контролера «В» к работе только после его полного выздоровления.

УЛУЧШЕНИЕ ХАРАКТЕРИСТИК ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ

Как было сказано, методика MSA не только позволяет, но и требует исключать сомнительные данные, а также, например, образцы, по которым у контролеров слишком большой разброс результатов (точки выше верхней контрольной границы на карте размахов). В нашем случае, если убрать из рассмотрения контролера «В», получим скорректированный массив данных (табл. 4).

Таблица 4

Как видим, теперь размахи контролера «Б» по образцам 8 и 9 выходят за пересчитанную контрольную границу UCLR, = 0,125, поэтому их тоже приходится удалить из расчета. Скорректированная контрольная карта размахов (рис. 4) показывает, что изменчивость результатов измерений у контролера «Б» значительно больше, чем у контролера «А», что характеризуется значениями средних размахов: = 0,015, тогда как = 0,065, что выше в четыре с лишним (!) раза. Обновленная контрольная карта средних (рис. 5) показывает, что контролеры значимо отличаются по настройке, разница между средними значениями ~0,18 мм.

Рис. 4. Контрольная карта размахов (без контролера «В» и образцов 8, 9 контролера «Б»)

Рис. 5. Контрольная карта средних (без контролера «В» и образцов 8, 9 контролера «Б»)

Программное обеспечение выдает заключение, что чувствительность ИС с целом достаточна, все 100% точек находятся за контрольными границами. Тем не менее следует обратить внимание на значение %GRR = 23,08% в новом отчете по методу средних и размахов (табл. 5) — оно считается «условно приемлемым», так как находится в диапазоне 10—30%.

Таблица 5

Необходимо заметить, что наибольший вклад в суммарную изменчивость ИС (GRR = 0,135) вносит воспроизводимость (AV = 0,132), в пять (!) раз превышающая сходимость (EV = 0,024). Это объясняется как раз существенными различиями в настройке между контролерами, что отражено как на контрольных картах, так и на гистограмме. 

В беседе с контролером «Б» выяснилось, что он является стажером, который лишь недавно принят на работу и обладает минимальными навыками проведения измерений. Если предположить, что в результате обучения можно добиться снижения его изменчивости ( = 0,065) до уровня контролера «А» ( = 0,015) и добиться более точной настройки контролеров на опорное значение образцов, существенно снизив тем самым показатель AV, то %GRR может снизиться до приемлемого уровня — ниже 10% от TV. Такие действия не потребуют замены средств измерения и других значимых расходов. 

РЕЗЮМЕ

Первые этапы анализа процесса выявили слишком высокую изменчивость измерительной системы. Данные свидетельствуют, что при приемке продукции компания может допускать ошибки вблизи границ поля допуска, признав дефектную продукцию соответствующей. Возможна и обратная ситуация, когда годную продукцию бракуют и несут дополнительные потери, связанные с разбраковкой. В нашем примере объединенная оценка сходимости и изменчивости GRR = 0,25 мм при ширине поля допуска в 3,5 мм, что может приводить к большому количеству (до 30%) ошибочных решений для данных вблизи границ допуска. Во второй части статьи при анализе воспроизводимости процесса будет показано, что все результаты таих измерений попадают в зону неопределенности.

ИЗВЛЕЧЕННЫЕ УРОКИ

КЛЮЧЕВЫЕ РЕКОМЕНДАЦИИ ПО АНАЛИЗУ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ

1. Анализ процессов целесообразно выполнять кросс-функциональной командой, члены которой прошли специальную подготовку. Обычно достаточно 5-дневной программы обучения.

2. Начать его следует с измерительных систем (ИС) на основе методики MSA, так как необходимым условием для анализа процессов является доверие к результатам измерений.

3. Целесообразно выбрать программный продукт, который поможет команде в анализе и позволит решить часть задач автоматически. Отправной точкой для его выбора может стать реестр российского программного обеспечения.

4. По результатам анализа ИС следует принять решение о ее пригодности для приемки продукции и управления процессами. Нередко при этом выявляются скрытые потери, которые несет компания. 

5. Несоответствие ИС часто связано с системой подготовки контролеров, отсутствием методики измерения или ее несоблюдением. Как правило, работы по улучшению ИС не требуют существенных затрат.

6. Анализ ИС необходимо вести на регулярной основе, поскольку факторы и их влияние меняются со временем.

7. Рекомендуется стандартизировать эту деятельность в форме процедуры или инструкции. В ряде случаев методику требуется согласовать с потребителем. 

8. Работа команды должна поддерживаться руководством и получать признание вклада каждого ее участника в улучшение процессов и репутацию предприятия.

ИСТОЧНИКИ

1. Анализ измерительных систем. MSA. Ссылочное руководство. Изд. 4-е (июнь 2010) Н. Новгород: СМЦ «Приоритет», 2012. 405 с.
2. Процесс согласования производства части. PPAP. Ссылочное руководство. IATF, 4-е изд. (март 2006). Н. Новгород: СМЦ «Приоритет», 2012. 125 с.
3. Статистическое управление процессами. SPC. Ссылочное руководство. Изд. 2-е (июль 2005) Н.Новгород: СМЦ «Приоритет», 2012. 424 с.
4. Программное обеспечение Attestator. Система статистического анализа и контроля процессов с применением методов SPC (контрольные карты, индексы, гистограммы), а также анализа измерительных систем (MSA). Включено в реестр российского программного обеспечения. URL: https://centr-prioritet.ru/111-programmnye-produkty-i-it/150-attestator