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. В статье приводится пример совершенствования, казалось бы, хорошего процесса, в ходе которого были обнаружены и устранены скрытые причины проблем и связанные с ними неявные потери. Первая ее часть [1] была посвящена вопросам анализа и настройки применяемой измерительной системы (ИС) по методике MSA [2]. Во второй части мы рассмотрим, как провести исследование самого технологического процесса (ТП) в соответствии с методикой SPC [3] — от сбора данных до аттестации процесса и разработки предложений по его улучшению.

Скачать статью целиком

СБОР ИСХОДНЫХ ДАННЫХ

Напомним, что рассматриваемое исследование ИС и ТП проводилось кросс-функциональной командой, в состав которой вошли консультанты по качеству (включая авторов данной статьи), а также представители одного из предприятий крупного международного холдинга (являющегося, в том числе, поставщиком автокомпонентов). Инициатором данного проекта выступил потребитель продукции предприятия, настаивавший на прохождении одобрения по процедуре согласования производства части по процедуре PPAP [4].

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.

Группа специалистов, которая занималась анализом возможностей технологического процесса, взяла выборку из 20 последовательно изготовленных деталей (каждая 20-я деталь из потока, период наблюдения — смена). Правила сбора данных были согласованы с представителем потребителя, результаты измерений приведены в табл. 1.

Таблица 1

АНАЛИЗ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА

По собранным данным с помощью программного обеспечения Attestator [5] были построены контрольные карты индивидуальных значений и скользящих размахов (рис. 1). Анализируя их, команда пришла к выводу, что процесс не может быть признан стабильным, поскольку на обеих контрольных картах присутствуют по одной точке за границами полей допуска. Это происходит из-за значения № 18 в выборке = 24,40 мм.

Рис. 1. Контрольные карты процесса (по исходным данным)

При перепроверке результатов измерений была выявлена опечатка оператора, который вводил данные в программное обеспечение. Реальное значение № 18 в выборке = 24,50 мм, и тогда контрольные карты приобретают уже  другой вид (рис. 2).

Рис. 2. Контрольные карты процесса (после корректировки данных)

На этих пересчитанных контрольных картах признаков влияния особых причин1 не обнаруживается, поэтому можно признать процесс стабильным и для оценки возможностей процесса допустимо использовать индексы воспроизводимости Cp и Cpk [6]:

• индекс Cp = 11,26 свидетельствует об очень больших возможностях процесса, но 
• индекс Cpk = 0,93 говорит об очень существенном смещении настройки к нижней границе поля допуска.

Если на карту индивидуальных значений нанести границы поля допуска, получится картина, отображенная на двух следующих графиках (рис. 3, 4). 

Рис. 3. Карта индивидуальных значений (с полем допуска)

Рис. 4. Гистограмма процесса

Потенциальные возможности исследуемого ТП в аспекте качества огромны. Изменчивость процесса ничтожна по сравнению с допуском. Но по результатам расчета оценка уровня несоответствий составила 1%, что гораздо хуже требований потребителя (не более 1 ppm2). Это происходит из-за высокой оценки риска выхода продукции за нижнюю границу допуска.

Данный процесс нуждается в корректировке среднего значения (настройке) к центру допуска на 1,6 мм вверх, так как значение индекса Cpk = 0,93, а критерий приемлемости процесса, установленный потребителем — Cpk > 1,67.

Чтобы после коррекции настройки процесс не «уходил» к границам допуска, команда решила применить статистическое регулирование, правила которого могут быть следующими. Периодически берется выборка из одного изделия, и если результат измерения попадает между границами регулирования ACLL и ACLU, то процесс считается приемлемым и может продолжаться далее. В противном случае необходимо произвести регулировку на центр допуска. Команда рассчитала приемочные границы (границы регулирования) для управления процессом в соответствии с ГОСТ Р ИСО 7870-3— 2013 [8]. При этом в качестве исходных данных были использованы следующие параметры:

• σw = σp — стандартное отклонение процесса, σw = 0,062 (по данным рис. 3);
• n — объем выборки, n = 1 (по правилу статистического регулирования);
• p1 — неприемлемая доля несоответствующих единиц продукции, p1 = 1 ppm (требование потребителя);
• β — риск ошибочной приемки неудовлетворительного процесса, β = 0,05 (5%).

По результатам расчета с помощью Attestator [5] получены следующие границы регулирования: нижняя граница (ACLL) = 24,9 мм, верхняя граница (ACLU) = 27,6 мм. 

Построим карту регулирования, нанеся на нее реальные данные техпроцесса (рис. 5). Заметим, что на этой карте границы регулирования в Attestator обозначаются иначе, чем в [8] — как LRL и URL. Как видим, все 20 результатов измерений будут лежать за рассчитанными границами регулирования, что говорит о необходимости смещения настройки процесса. По сути, такой процесс должен был быть остановлен для регулировки после первой же серии измерений.

Рис. 5. Карта индивидуальных значений (с границами регулирования)

СОВМЕСТНЫЙ АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ MSA И SPC

Если анализировать результаты двух экспериментов вместе, то можно обратить внимание, что изменчивость ТП изготовления продукции (TV = σp ) равна 0,062 (cм. рис. 3), тогда как изменчивость ИС (GRR) при первоначальном расчете оказалась в четыре раза больше и составила 0,249 (cм. табл. 3 в [1]). Такого не должно быть, так как изменчивость измерительной системы является частью общей наблюдаемой изменчивости процесса. 

При анализе ИС мы пришли к выводу, что реальная изменчивость в процессе измерений опытным контролером будет на порядок ниже. И действительно, мы можем для анализа ИС взять данные только контролера «А» и оценить изменчивость методом размахов. При этом Attestator позволяет в качестве полной изменчивости использовать не ширину допуска, а произвольную сигму процесса, в данном случае — фактически полученное значение TV = 0,062. Тогда расчет GRR будет таким, как показано в табл. 2, 3. При этом все встает на свои места: изменчивость измерительной системы будет составлять от общей изменчивости фактического процесса, а не от поля допуска: 

%GRR = (0,00874 / 0,062) × 100% ≈ 14,1%

Таблица 2

Таблица 3

В данном случае это может считаться приемлемым, поскольку индекс воспроизводимости Cp = 11,26 очень большой, и маловероятно, что ошибка измерительной системы приведет к пропуску несоответствия к потребителю, в особенности с учетом применяемого статистического регулирования процесса.

Подобный анализ ТП и ИС целесообразно производить:

• в соответствии с установленным графиком, который может быть согласован с потребителями, например раз в год или в полугодие;
• по мере изменений в процессе (в оборудовании, оснастке, продукции, технологии и т. п.);
• при возникновении/выявлении проблем (например, рекламации от потребителей, информация от собственных служб технического контроля и т. п.); 
• для подтверждения того, что процесс находится в приемлемом состоянии.

ИТОГИ ПРОВЕДЕННОГО ИССЛЕДОВАНИЯ

В рамках исследования команда спланировала сбор данных, провела необходимые измерения, а затем, воспользовавшись специализированным программным обеспечением для расчетов, получила оценки состояния ИС и ТП. Также команда провела анализ данных и выявила факторы, которые не позволяли признать как измерительную систему, так и сам процесс приемлемыми.

Отметим, что исследование выявило ряд скрытых проблем и направлений для улучшения:

• использование неподготовленного персонала на ответственных контрольных операциях;
• допуск до работы персонала, фактическое состояние которого не позволяет качественно осуществлять необходимую деятельность;
• ошибки при регистрации данных о качестве;
• ошибки незамеченной разладки — процесс является неприемлемым, и это остается незамеченным.

Также было установлено, что в планах управления технологическим процессом критерием его остановки являлись установленные требования к допуску, хотя для реализации принципа предупреждения несоответствий желательно пользоваться ГОСТ Р ИСО 7870-3 [8] для расчета нижней и верхней границ регулирования процесса ACLL и ACLU.

Отчет о техпроцессе на момент завершения исследования представлен на рис. 6. Функция аттестации ТП позволяет оценить его по нескольким характеристикам. В данном случае команда обеспечила стабильность процесса (что следует из контрольной карты) и установила в качестве критерия его аттестации значение индекса Ppk не менее 1,67, что соответствует требованиям потребителя. Однако это условие на данный момент не выполнено по причинам, рассмотренным выше.

Рис. 6. Отчет о состоянии процесса (фрагмент)

РЕЗЮМЕ

Работа кросс-функциональной команды показала, что даже на успешном предприятии, которое по каким-либо причинам не занимается анализом процессов и анализом измерительных систем (или не делает это на регулярной основе), возможно найти области для улучшения и предупредить появление проблем и потерь от плохого качества. По итогам исследования команда разработала план действий по улучшениям процесса, получила поддержку руководства на его реализацию, выполнила его, повторно собрала данные, проанализировала их и составила новый отчет, который затем был отправлен потребителю для прохождения процедуры одобрения и аудита в соответствии с процедурой PPAP.

ИЗВЛЕЧЕННЫЕ УРОКИ

КЛЮЧЕВЫЕ РЕКОМЕНДАЦИИ ПО АНАЛИЗУ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ

1. Анализ технологических процессов (ТП) целесообразно выполнять кросс-функциональной командой, члены которой прошли специальную подготовку. Обычно для этого достаточно 5-дневной программы обучения.

2. Выберите программный продукт, который поможет в проведении анализа и позволит решить часть задач автоматически. Отправной точкой для этого может стать реестр российского программного обеспечения.

3. Начните с анализа измерительной системы (ИС) на основе методики MSA, чтобы убедиться в том, что результатам измерений можно доверять. Если потребуется, выполните необходимые улучшения ИС.

4. Используя методику SPC, определите, находится ли исследуемый ТП в статистически управляемом состоянии. Оцените его возможности с помощью индексов воспроизводимости (Cp и Cpk).

5. Оцените прогнозируемый уровень несоответствий при текущем состоянии процесса, а также возможные потери от плохого качества.

6. Для углубления понимания текущего состояния процесса и его возможностей проведите совместный анализ результатов исследования ИС (по методике MSA) и ТП (по методике SPC).

7. Если в результате анализа будут выявлены особые причины изменчивости и/или неудовлетворительных возможностей ТП, проанализируйте их и предложите план действий по улучшению процесса. Используйте специальные методики, такие как 8D [9] и ей подобные [10].

8. Промежуточным итогом работы может стать аттестация процесса с соответствующим отчетом для руководства и потребителей.

9. Такую деятельность следует вести на регулярной основе с учетом потерь от плохого качества и требований потребителя в цепочке B2B [6, 11, 12].

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

ИСТОЧНИКИ

1. Шашков В.В., Рыжков М.Б., Грачев А.Н. Как и зачем улучшать процессы, если в них «все хорошо». Часть 1. Анализ и совершенствование измерительной системы // Методы менеджмента качества. 2023. № 7. С. 24—31.
2. Анализ измерительных систем. MSA. Ссылочное руководство. Изд. 4-е (июнь 2010) Н. Новгород: СМЦ «Приоритет», 2012. 405 с.
3. Статистическое управление процессами. SPC. Ссылочное руководство. Изд. 2-е (июль 2005) Н. Новгород: СМЦ «Приоритет», 2012. 424 с.
4. Процесс согласования производства части. PPAP. Ссылочное руководство. IATF, 4-е изд. (март 2006). Н. Новгород: СМЦ «Приоритет», 2012. 125 с.
5. 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.
6. Розно М.И., Касторская Л.В. Пора заняться техпроцессом. У вас проблемы в производстве? 3-е изд. Н. Новгород: СМЦ «Приоритет», 2019. 61 с.
7. Деминг У.Э. Выход из кризиса. Новая парадигма управления людьми, системами и процессами. М.: Альпина Бизнес Букс, 2007. 370 с.
8. ГОСТ Р ИСО 7870-3— 2013 Статистические методы. Контрольные карты. Часть 3. Приемочные контрольные карты.
9. Юрченко С.В. Методология 8D: системное исключение проблем с учетом требований потребителя. Части 1, 2 // Методы менеджмента качества. 2021. № 3. С. 36—41; № 4. С. 28 34.
10. Грачев А.Н., Титов Р.А. «12 шагов решения проблем»: опыт практического применения для улучшения процессов // Методы менеджмента качества. 2022. № 9. С. 22—28.
11. Применение прикладных статистических методов при производстве продукции (для руководителей). Практическое руководство. Н. Новгород: СМЦ «Приоритет», 2004. 56 с.
12. Применение прикладных статистических методов при производстве продукции (для управляющих на уровне цеха). Практическое руководство. Н. Новгород: СМЦ «Приоритет», 2004. 40 с.