Minőségmenedzsment 2.előadás A minőség elméletei, történelmi előzményei

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 Baldrige Award (USA) 1990-es évek – Újraszervezés (reengineering) és Six Sigma, a minőség megközelítés elterjedése 2000-es évek – A szállítóval való együttműködések, Supply Chain Management előtérbe kerülése, LEAN, Six Sigma népszerűvé válása

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.

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)

Juran 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 Juran trilógia tervezés ellenőrzés fejlesztés

Ishikawa Bármilyen más sorrendben is alkalmazhatók A minőség 7 alapeszköze Folyamat ábra Ellenőrző lap Hisztogram Pont diagram Ellenőrző kártya Ok-okozat elemzés Pareto elemzés 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 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

Folyamat ábra -példa

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

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

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

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

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

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)

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

Ishikawa halszálka elemzés - példa

Pareto elemzés - 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. Gyűjtsük össze 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.

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!

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

Feigenbaum 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

Crosby 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.

Taguchi L=K*V2 K=C/T2 K – konstans 2 - szórásnégyzet 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 célérték LSL USL

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)

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)

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

KÖSZÖNÖM A FIGYELMET!