Nowe metody i narzędzia sterowania jakością typu

Transkrypt

1 Zeszyty Naukowe nr 790 Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie 2008 Michał Major Katedra Statystyki Piotr Stefanów Katedra Informatyki Nowe metody i narzędzia sterowania jakością typu 1. Wprowadzenie W każdym systemie zarządzania funkcja sterowania jakością jest realizowana w dwóch formach, a mianowicie sterowania on-line oraz sterowania off-line [Iwasiewicz 1999]. Operacyjne procedury zarządzania jakością (on-line) są stosunkowo dobrze opisane w literaturze przedmiotu (np. [Dietrich, Schulze 2000], [Iwasiewicz 1985], [Montgomery 1992]). Są one wykorzystywane podczas produkcji dóbr lub świadczenia usług i służą minimalizacji liczby generowanych braków a co za tym idzie minimalizacji kosztów. Podstawowe znaczenie mają metody i narzędzia statystycznego sterowania procesami (Statistical Process Control, SPC), a w szczególności procedury wchodzące do tzw. wielkiej siódemki (magnificent seven), takie jak: diagram przebiegu procesu (process flow diagram), arkusz analityczny (checksheet), histogram (histogram), diagram Pareto (Pareto diagram), diagram ryby, przyczyn i skutku, Ishikawy (cause and effect diagram, fishbone diagram), diagram współzależności (scatter plot), karty kontrolne (control chart).

2 104 Michał Major, Piotr Stefanów Wymienione procedury, z wyjątkiem diagramu przebiegu procesu oraz diagramu Ishikawy, mają charakter ilościowy. Dane są pobierane z procesu, przetwarzane i na podstawie wniosków z analizy pomiarów podejmowane są decyzje, które mają na celu optymalizację badanego systemu. W połowie lat osiemdziesiątych ubiegłego stulecia skierowano większą uwagę na proces kreowania jakości na etapie projektowania. Przyjęcie filozofii kompleksowego zarządzania jakością (Total Quality Management, TQM) spowodowało przesunięcie uwagi na szeroko rozumianą prewencję (sterowanie off-line) [Iwasiewicz 1999]. W celu pełnego zadowolenia klienta przy minimalizacji kosztów należy dążyć do ciągłego rozwoju produktu poprzez modyfikację jego technicznych i użytkowych właściwości. Wszystkie działania służące do poprawy jakości typu są konfrontowane z szeroko rozumianym rynkiem i konsultowane z odbiorcami produktu klientami. Zwraca się uwagę na sposób wykonywania pracy, komunikację w zespole, wymianę pomysłów i rolę wszystkich osób zainteresowanych poprawą jakości. Konieczność identyfikacji potrzeb klientów i właściwa ich interpretacja, konieczność posiadania umiejętności przetworzenia informacji słownych, możliwości kreowania i analizy nowych idei oraz wymagania związane z wymianą informacji spowodowały rozwój nowych narzędzi zarządzania jakością. Procedury te [Dahlgaard, Kristensen, Kanji 2000] zostały zebrane przez prof. S. Mizuno w 1979 r. i opublikowane w języku angielskim w 1988 r. Nazwa tych narzędzi zapewne w celach marketingowych bezpośrednio nawiązuje do procedur wykorzystywanych w SPC i jest określana mianem nowej siódemki. Do narzędzi tych należy zaliczyć [Dahlgaard, Kristensen, Kanji 2000], [Iwasiewicz 1999], [King 1995], [ diagram pokrewieństwa, wykres podobieństw (affinity diagram, KJ method), diagram współzależności, diagram relacji (relations diagram, interrelationship digraphs), drzewo decyzyjne, diagram systematyki (tree diagram, system flow), diagram macierzowy, diagram tablicowy (matrix diagram), macierz (tablica) analizy danych, wykres analizy danych, analiza danych macierzowych (matrix-data analysis, prioritization matrices (grid), matrix data analysis chart), kartę planowania procesu decyzyjnego, wykres programowy procesu decyzji (Process Decision Programme Chart, PDPC), diagram strzałkowy, wykres sieciowy (arrow diagram, activity network diagrams). Powyższe procedury mają przede wszystkim charakter jakościowy i opierają się na pracy grupowej. Należy dodać, że w praktyce można wykorzystywać znacznie więcej różnych procedur sterowania jakością. Na przykład na stronach internetowych [ [ [

3 Nowe metody i narzędzia sterowania jakością typu 105 com/quality_tools/index.htm], [ [ edu/engineering/cis/sloan/web/es130/quality/qtooltoc.htm] można znaleźć wiele innych procedur wspomagających zarządzanie jakością. Niekiedy też wymienione powyżej narzędzia są traktowane jako składowe całościowej metody rozwinięcia funkcji jakości (Quality Function Deployment, QFD) [Hamrol, Mantura 1998], [Iwasiewicz 1999]. Celem artykułu jest przedstawienie i próba usystematyzowania narzędzi związanych z nowoczesnym podejściem do kreowania jakości typu. W kolejnych punktach zostaną przedstawione metody i procedury wchodzące w skład nowej wielkiej siódemki oraz będą omówione przykłady ich zastosowań. Ze względu na brak literatury autorzy pracy korzystali przede wszystkim z anglojęzycznych zasobów Internetu. 2. Diagram pokrewieństwa Diagram pokrewieństwa to najczęściej opisywana procedura wchodząca w skład nowej siódemki (zob. np. [Dahlgaard, Kristensen, Kanji 2000], [Hamrol, Mantura 1998], [Iwasiewicz 1999], [ [ Często jest ona również nazywana KJ method od inicjałów jej twórcy Kawakita Jiro [Dahlgaard, Kristensen, Kanji 2000], [ com]. Metoda ta służy do porządkowania dużej liczby informacji jakościowych. Polega na zgromadzeniu i połączeniu dużych zbiorów informacji jakościowych (słownych) w celu ich uporządkowania. Przebieg metody można ująć w następujących etapach. 1. Zebranie grupy Należy zebrać jedną lub więcej grup składających się z kilku osób. Uczestnicy powinni być bezpośrednio lub pośrednio zainteresowani wynikami badań. Najlepiej, gdy grupa składa się z praktyków i ekspertów z danej dziedziny. 2. Definicja problemu Należy bardzo szczegółowo zdefiniować dyskutowany temat, gdyż brak jasno określonego celu dyskusji może spowodować problemy podczas opracowywania wyników. Nie powinno być żadnych wątpliwości co do używanego słownictwa. 3. Sformułowanie pomysłów Ten etap pokrywa się z klasyczną sesją tzw. burzy mózgów. Jest to swobodne zgłaszanie pomysłów, przy czym należy pamiętać, by nie krytykować żadnych wypowiedzi. 4. Zapisanie pomysłów na kartkach Wszystkie pomysły i idee sformułowane podczas burzy mózgów należy zapisać na małych kartkach.

4 106 Michał Major, Piotr Stefanów 5. Rozłożenie losowe kartek Wszystkie zapisane kartki należy losowo (na chybił trafił) rozłożyć na stole (lub przypiąć do tablicy). Wszystkie kartki muszą być dostępne (widoczne) dla wszystkich uczestników badania. 6. Grupowanie kart Wszyscy uczestnicy badania w ciszy starają się połączyć w pokrewne grupy zapisane kartki. Grupowanie trwa tak długo, aż wszyscy uczestnicy eksperymentu dojdą do porozumienia. W przypadku gdy jakaś kartka krąży między grupami (różne osoby przesuwają ją od jednej grupy do drugiej), należy przerwać ciszę i przedyskutować problem, gdyż najprawdopodobniej zapisane sformułowanie jest niejednoznaczne. 7. Nazwanie grup Wszystkie grupy należy zatytułować. Nazwy grup powinny dobrze odzwierciedlać treści zapisane na kartkach i być zrozumiałe dla uczestników. 8. Łączenie grup Jeśli liczba grup jest duża, to można je połączyć w podobne do siebie zbiory. Jeśli to możliwe, można ustalić hierarchię takich grup. 9. Rysowanie wykresu Ostatnim etapem kreowania diagramu pokrewieństwa jest narysowanie wykresu, czyli linii łączących utworzone grupy homogenicznych elementów. Przedstawiona metoda postępowania jest bardzo łatwa i nieskomplikowana. Do jej zalet należy zaliczyć duże możliwości wykorzystania na różnych szczeblach zarządzania oraz szybkość uzyskania ewentualnych wyników badań. Ze względu na prostotę i stosunkowo dużą popularność tego narzędzia ma ona wiele odmian. W szczególności badania można wcześniej przygotować (rozłożyć kartki na stole), a eksperci mogą uczestniczyć w badaniu dopiero od momentu grupowania. Diagram pokrewieństwa może być również zastosowany do sprawdzenia, czy różnie dobrane grupy ekspertów dokonają identycznego grupowania. Przykład 1 [Dahlgaard, Kristensen, Kanji 2000] Duży dostawca żywności był zainteresowany zbiorem właściwości, jakim powinien charakteryzować się codzienny posiłek. Rolę ekspertów pełniły kobiety, które badacz podzielił na dwie grupy, biorąc za kryterium podziału ich wiek. W pierwszej grupie znalazły się kobiety w wieku poniżej 35 lat, w drugiej kobiety starsze. Następnie w obrębie grup kobiety rozmieszczono stosownie do zawodu, wykształcenia sytuacji rodzinnej. Jedno z zadań polegało na sporządzeniu (po odpowiednim wprowadzeniu) diagramu podobieństw. Obie grupy kobiet niezależnie od siebie miały pogrupować cechy, którymi powinien charakteryzować się codzienny posiłek.

5 Nowe metody i narzędzia sterowania jakością typu 107 Zdrowie Zielenina Niska kaloryczność Rozdrobnienie jedzenia Różnorodność Zakupy Łatwość Szybkość Małe porcje Informacja Deklaracja składu Receptury Smak Smaczne Dobry zapach Tuczący Jakość Świeżość Przyjemny wygląd Bez dodatków Przygotowanie Dobry zapach Znane Łatwe do kombinacji Łatwe Cena Cena/jakość Upusty Pomysłowość Interesujące Nowe Inspirujące Nowe wyzwanie Rys. 1. Wykres podobieństw opisujący codzienny posiłek dla kobiet powyżej 35 roku życia Źródło: opracowanie własne na podstawie [Dahlgaard, Kristensen, Kanji 2000]. Obydwie badane grupy uzyskały podobne wyniki grupowania. Różnica polegała jedynie na tym, że kobiety młodsze przesunęły właściwość niska kaloryczność z grupy zdrowie do grupy jakość. Dla tego zespołu ekspertów mniejsza zawartość tłuszczu świadczyła o wyższej jakości jedzenia. Wykrycie tej rozbieżności stało się możliwe, dzięki sporządzeniu wykresu podobieństw (rys. 1). 3. Diagram współzależności Diagram relacji jest jednym z najprostszych narzędzi wchodzących w skład wielkiej nowej siódemki. Służy do identyfikacji relacji pomiędzy przyczynami występowania problemu. Jest logicznie podobny do diagramu Ishikawy, umożliwia jednak zdefiniowanie nie tylko powiązania na linii przyczyna skutek, ale także powiązania przyczyna przyczyna. Niestety, podobnie jak diagram ryby nie pozwala na zdefiniowanie ważności wpływu różnych czynników. Elementy diagramu, do lub od których jest skierowana największa liczba powiązań, stanowią punkt wyjścia do dalszych analiz. W przypadku gdy w diagramie pojawią się elementy bez zaznaczonych relacji, wówczas w dalszych rozważaniach należy je odrzucić. Diagram relacji służy jako punkt wyjścia do planowania działań korygujących.

6 108 Michał Major, Piotr Stefanów Diagram współzależności konstruuje się w następujący sposób: 1. Należy uzgodnić temat lub zdefiniować problem. 2. Na tablicy należy wymienić wszystkie potencjalne czynniki mające wpływ na zdefiniowany problem (temat). 3. Należy porównać parami wszystkie elementy. Jeżeli zostanie zauważony wpływ jednego elementu na drugi, należy zaznaczyć je linią. 4. Kierunek zależności należy zaznaczyć za pomocą strzałki. 5. Jeśli dwa elementy wpływają wzajemnie na siebie, to należy ocenić siłę tego wpływu i wybrać element o większym wpływie i odpowiednio zaznaczyć to strzałką. 6. Należy policzyć liczbę strzałek do i od każdego elementu. 7. Element, od którego wychodzi największa liczba strzałek, może mieć największy wpływ na badane zjawisko. 8. Konsekwencje wpływu różnych czynników są największe dla tego elementu, do którego dochodzi największa liczba strzałek. Narkotyki Wysokie bezrobocie Brak pracodawców Gangi młodocianych Wysoki wskaźnik przestępczości Wysoki wskaźnik rozwodów Obniżenie wartości mieszkań Duża liczba osób żyjących samotnie Duża liczba młodych matek Chęć opuszczenia miejsca Obniżenie rangi szkoły Rys. 2. Przykład diagramu relacji Źródło: opracowanie własne na podstawie [ diagram.asp].

7 Nowe metody i narzędzia sterowania jakością typu 109 Należy dodać, że diagramy współzależności mają duże zastosowanie w różnych dziedzinach, występują pod różnymi nazwami i niekiedy sposób ich rysowania jest odmienny. Na przykład zunifikowany język modelowania (UML) został stworzony w celu uproszczenia i połączenia istniejących rodzajów metodyki obiektowej, umożliwia przedstawianie różnych relacji (z wykorzystaniem zdefiniowanych symboli). W nomenklaturze Business Dynamics [Sterman 2000] do modelowania podobnych problemów stosuje nazwy, takie jak: diagramy pętli przyczynowych, diagramy systemowe, modele koncepcyjne, mapy modeli myślowych. Przykład 2 [ Badano wpływ różnych czynników na atrakcyjność miejskich dzielnic zamieszkania. Wyniki badania zaprezentowano w formie diagramu relacji (rys. 2). Z diagramu można np. wnioskować, że pojawienie się gangów młodocianych przestępców ma duży wpływ na obniżenie rangi szkoły, zmniejszenie realnej wartości mieszkań i wzrost przestępczości. 4. Diagram drzewa Diagram drzewa, nazywany także diagramem systematyki czy diagramem decyzyjnym, jest bardzo użytecznym narzędziem służącym do podziału problemu (lub dyskutowanego zjawiska) na prostsze elementy. Jest to graficzne, hierarchiczne uporządkowanie czynników wpływających na rozważany problem czy zjawisko. W zależności od głębokości gałęzi przechodzi się do czynności, które powinny zostać wykonane w celu osiągnięcia zamierzonego efektu. Drzewo pozwala uporządkować przyczyny lub zadania ze względu na zdefiniowany cel, zgodnie z zasadą od ogółu do szczegółu. Należy tak skonstruować diagram, by zdefiniowane czynności szczegółowe umożliwiały realizację celu głównego. I odwrotnie, analizując cel główny, można znaleźć podpowiedź, jak go zrealizować. Diagram systematyki stanowi dalsze uporządkowanie informacji zawartych na wykresach pokrewieństwa i współzależności. Poniżej zostaną przytoczone porady dotyczące konstruowania drzewa decyzyjnego sformułowane przez autora metody Shigeru Mizuno [ 1. Bądź pewny, że znasz cel, który chcesz opisać. 2. Bądź konkretny. 3. Jeśli rozwiązanie głównego problemu wymaga osiągnięcia celów pośrednich, to dodaj je do drzewa. 4. Pomyśl o wszystkich czynnikach na każdym poziomie drzewa. 5. Pytaj sam siebie, czy nie zapomniałeś o jakiś innych elementach. 6. Jeśli pracujesz nad projektem i osiągnąłeś już określone cele, to zaznacz je innym kolorem na diagramie.

8 110 Michał Major, Piotr Stefanów Przykład 3 Na rys. 3 przedstawiono fragment drzewa opisującego czynniki wpływające na poprawę jakości nauczania statystyki. Poprawa nauczania statystyki Miejsce nauki Nauczyciel Pomoce dydaktyczne Liczba godzin Doświadczenie Kompetencje Ambicje Kultura osobista Wykształcenie Predyspozycje Rys. 3. Fragment diagramu drzewka Źródło: opracowanie własne. Należy dodać, że w literaturze [Hamrol, Mantura 1998], [Iwasiewicz 1999] pod pojęciem tree diagram można znaleźć inne narzędzia zarządzania. Obok przedstawionego powyżej diagramu są tam omówione tradycyjne drzewka (dendryty) decyzyjne. 5. Diagram macierzowy Wykres macierzowy jest narzędziem służącym do odzwierciedlenia związku pomiędzy zmiennymi jakościowymi, przy czym nie jest definiowany kierunek ewentualnego związku. Symbole zamieszczone wewnątrz tablicy określają siłę związku pomiędzy różnymi elementami. Symbole te mają charakter umowny. Najczęściej używa się następujących oznaczeń: pusta komórka to brak zależności, trójkąt (Δ) lub znak minus ( ) to zależność słaba, kółko ( ) lub znak równości (=) to zależność średnia, pełne kółko ( ) lub znak plus (+) to zależność silna. Niekiedy, gdy diagram ma służyć dalszej analizie problemu, kolejnym symbolom przydziela się liczby, przy czym wartości największe uzyskują komórki o najsilniejszych zależnościach.

9 Nowe metody i narzędzia sterowania jakością typu 111 Gdy badany problem opisany jest przez dwie zmienne, to mamy do czynienia z najpopularniejszą wersją diagramu nazywaną L. Jeśli analizowane są trzy zmienne, to wtedy nakładane są na siebie dwie macierze typu L i otrzymuje się postać T. Po dodaniu kolejnej, czwartej, zmiennej otrzymuje się macierz typu Y lub wypełniając całą dostępną przestrzeń typu X [Vail 2007], [ com/index.html]. Sposób postępowania przy budowie diagramu tablicowego jest następujący [Dahlgaard, Kristensen, Kanji 2000], [Vail 2007]: 1. Zdefiniuj problem. 2. Wybierz zespół do jego rozwiązania. 3. Wybierz zmienne (w tym miejscu można się posiłkować poznanymi poprzednio metodami, np. diagramem pokrewieństwa, diagramem współzależności). 4. Zdecyduj się na postać macierzy, ale rozpocznij od postaci L. 5. Wybierz symbole. 6. Wypełnij tabelę. Wykresy macierzowe pozwalają oszacować siłę zależności między zmiennymi. Jest to doskonałe narzędzie do opracowywania wyników badań ankietowych skierowanych do potencjalnych klientów w celu zdefiniowania ich potrzeb i preferencji. Diagram macierzowy może być punktem wyjścia do oszacowania wpływu różnych zmiennych na badane zjawisko, np. poprzez zastosowanie metody hierarchicznej analizy problemu (Analytic Hierarchy Process, AHP) [Stefanów 2007]. Przykład 4 [Vail 2007] Badano wpływ różnych czynników (możliwych zmian) na elementy związane z przyjemnością spędzania czasu w restauracji (poprawienia jakości świadczonych Poprawa jakości Elementy Razem Jedzenie + 7 Obsługa + = 8 Atmosfera = 4 Możliwości Poprawa jakości dań Poprawa jakości obsługi Zwiększenie wydatków na wystrój Zatrudnienie dodatkowej osoby Obniżenie cen posiłków Zwiększenie asortymentu dań + wysoki wpływ (5) = średni wpływ (3) niewielki wpływ (1) Rys. 4. Diagram macierzowy dotyczący jakości restauracji Źródło: opracowanie własne na podstawie [Vail 2007].

10 112 Michał Major, Piotr Stefanów usług). Wyróżniono następujące elementy: jedzenie, obsługę i atmosferę. Pod uwagę wzięto takie czynniki, jak: poprawa jakości dań, poprawa jakości obsługi, zwiększenie wydatków na wystrój, zatrudnienie dodatkowej osoby, obniżenie cen posiłków, zwiększenie asortymentu dań. Wykres macierzowy przedstawia rys. 4. Z wykresu można wywnioskować, że na jakość restauracji największy wpływ ma obsługa. Przykład 5 [Dahlgaard, Kristensen, Kanji 2000] Podczas planowania budowy piekarni wytwarzającej i sprzedającej kruche ciasteczka zastanawiano się nad budżetem na usługi firm doradczych na różnych rynkach zbytu. Aby znaleźć rozwiązanie, najpierw wydzielono zależności, które były znane, a następnie próbowano wyciągnąć wnioski, by ustalić nieznane zależności. Jako punkt wyjścia rozważano zależność między motywacją zakupu a parametrami produkcji i zbudowano wykres macierzowy. Na górze macierzy umieszczono inną macierz, opisującą zależność między parametrami produkcji a niezbędną pomocą na różnych rynkach. W wyniku tego powstała macierz typu T. Ponieważ problem pozostał nadal nierozwiązany, wykorzystano następną znaną zależność, którą uwzględniono na wykresie. Była to zależność pomiędzy motywacjami kupujących a krajami. Dodając tę zależność do macierzy T, możliwe stało się przejście do zależności między rynkami a potrzebnymi usługami doradczymi dotyczącymi tych rynków. Przypomnijmy, że zdefiniowano następujące zmienne: motywacja do zakupu: prezenty, przekąska, kawa, śniadanie, ciastka, oddziaływanie na klienta: opakowanie, smak, zdrowa żywność, marketing, dostępna pomoc: agencja reklamowa, specjalista ds. żywności, próby organoleptyczne, wzornictwo, kraj: Hiszpania, Niemcy, Japonia. = = + = = + Agencja reklamowa Specjalista ds. żywności = Wzornictwo = Hiszpania Niemcy Japonia = = Próby organoleptyczne Opakowanie = = Smak Zdrowa żywność Marketing = Prezenty = = + = Przekąska = = = Kawa + = Śniadania + = + Ciastka = = Rys. 5. Wykres macierzowy przy planowaniu budowy piekarni Źródło: opracowanie własne na podstawie [Dahlgaard, Kristensen, Kanji 2000].

11 Nowe metody i narzędzia sterowania jakością typu 113 Po wykonaniu kolejnych porównań otrzymano macierz przedstawioną na rys. 5. Analiza powyższej tablicy pozwala określić, jakiej pomocy należy udzielić klientom w każdym z badanych krajów. 6. Macierz (tablica) analizy danych Tablica analizy danych jest pomocna podczas procesu podejmowania decyzji z uwzględnieniem kilku lub kilkunastu kryteriów. W przypadku wielu kryteriów wyboru i wielu możliwości wyboru analiza danych macierzowych jest doskonałym narzędziem wspomagającym podjęcie decyzji. Umożliwia, przy przyjętych kryteriach, uporządkowanie według ważności różnych możliwości wyboru. Procedura postępowania jest następująca: 1. Przydzielić różnym czynnikom wagi (suma wag równa 1 lub 100 albo każdemu czynnikowi nadaje się wagę od 0 do 10, przy czym 0 czynnik nieistotny, 10 czynnik bardzo ważny). Współczynniki wagowe można uzyskać dzięki pomocy ekspertów lub np. można wykorzystać diagram macierzowy. 2. Przeanalizować każdy możliwy wybór, oceniając go z punktu widzenia każdego z czynników (kryteriów). Należy rozpatrywać kolejne czynniki dla danego wyboru, a nie odwrotnie. 3. Przydzielone oceny mnoży się przez wagi i sumuje. 4. Należy wybrać tę decyzję, która uzyskała największą liczbę punktów. Przykład 6 Pewna firma poszukiwała miejsca pod nową inwestycję. Podczas wstępnej selekcji spośród kilkunastu potencjalnych miejsc wybrano do dalszej analizy cztery (oznaczono je symbolami A, B, C, D). Zdefiniowano jedenaście kryteriów (czynników) oraz przydzielono im wagi w taki sposób, by suma współczynników wagowych wynosiła 100 (tabela 1). Tabela 1. Tablica analizy danych dla wyboru miejsca lokalizacji Czynniki Współczynnik wagowy ocena Miejsca lokalizacji zakładu A B C D ocena waga ocena ocena waga ocena ocena waga ocena ocena waga Bliskość Integracja Siła robocza Infrastruktura socjalna

12 114 Michał Major, Piotr Stefanów cd. tabeli 1 Czynniki Współczynnik wagowy ocena Miejsca lokalizacji zakładu A B C D ocena waga ocena ocena waga ocena ocena waga ocena ocena waga Transport Przepisy lokalne Miejsce na rozbudowę Wymagania bezpieczeństwa Koszty parceli Dostępność zasileń Władze lokalne Razem Źródło: opracowanie własne. Po dokonaniu obliczeń można uporządkować miejsca potencjalnych inwestycji. Najlepszym miejscem lokalizacji nowego zakładu jest miejsce oznaczone symbolem C (uzyskało najwięcej punktów), natomiast najgorszym lokalizacja B. Należy dodać, że w literaturze [Dahlgaard, Kristensen, Kanji 2000] pod pojęciem analiza danych macierzowych jest przedstawiona stosunkowo skomplikowana procedura nosząca nazwę metody głównych składowych. Jest to metoda statystyczna wielu zmiennych, która powstała w latach trzydziestych ubiegłego wieku i służy do wykrywania ukrytych związków między obserwowanymi danymi. 7. Karta planowania procesu decyzyjnego PDPC Karta planowania procesu decyzyjnego, zwana PDPC (Process Decision Program Chart), jest prostym narzędziem pozwalającym na identyfikację ryzyka oraz na wskazanie dróg, które pozwolą uniknąć lub zminimalizować wykryte ryzyko. Jest to rozwinięte drzewo decyzyjne poszerzone o dodatkowe elementy (gałęzie) związane z ryzykiem i elementy przeciwdziałające temu ryzyku. Schemat karty planowania procesu decyzyjnego przedstawia rys. 6. Kartę PDPC stosuje się w celu: 1) zidentyfikowania wszystkich możliwych okoliczności (warunków), które mogą się pojawić podczas realizacji przedsięwzięcia,

13 Nowe metody i narzędzia sterowania jakością typu 115 2) zaplanowania czynności wraz z możliwym oszacowaniem ryzyka niepowodzenia, 3) wskazania drogi postępowania podczas pojawienia się problemów. Element planu Możliwy problem Możliwe przeciwdziałania Możliwe przeciwdziałania Element planu Możliwy problem Możliwe przeciwdziałania Element planu Możliwy problem Możliwe przeciwdziałania Możliwe przeciwdziałania Plan PDPC Rys. 6. Przykładowy schemat karty planowania procesu decyzyjnego Źródło: opracowanie własne na podstawie [ Sposób budowy karty PDPC jest następujący [ PDPC.html], [ 1. Należy wybrać grupę osób zainteresowanych przedsięwzięciem i jego skutkami. 2. Narysować diagram procesu w ten sposób, by zachować chronologię działań. Można to zrobić w płaszczyźnie pionowej lub poziomej. 3. W każdym kroku należy pytać, co się może złego (nieprzewidzianego) zdarzyć. Każdy taki wypadek należy zaznaczyć na wykresie. 4. Należy wskazać możliwe rozwiązanie każdego problemu zidentyfikowanego powyżej i zaznaczyć to na wykresie. Znakiem należy zaznaczyć działania możliwe do wykonania, znakiem takie, które powodują duże (negatywne) zmiany projektu lub uniemożliwiają jego realizację. Przykład 7 Wykres na rys. 7 przedstawia kartę planowania procesu decyzyjnego dotyczącą projektu polegającego na zmianie systemu płac w pewnej firmie.

14 116 Michał Major, Piotr Stefanów Zaprezentowana na rys. 7 karta pozwala na identyfikację zagrożeń i wskazuje na możliwe sposoby ich rozwiązania. Dodatkowo można stwierdzić, że jeśli zrealizuje się zdarzenie oznaczone symbolem, to w konsekwencji może to spowodować upadek całego przedsięwzięcia. Zmiana warunków pracy Określenie zakresu czynności Czy jest zgoda działów firmy Wartościowanie pracy Obawy załogi Odrzucić zmiany Uzyskanie porozumienia Spotkanie załogi Brak zgody załogi Nowa siatka płac Zmiana systemu informatycznego Zmiana budżetu Brak pieniędzy na zmiany Zakłócenie budżetu Rys. 7. Karta planowania procesu decyzyjnego dla zmiany systemu płacowego Źródło: opracowanie własne. Przedstawiona karta planowania procesu decyzyjnego ma bardzo duże znaczenie podczas etapu szacowania ryzyka wszelkiego typu projektów. Pozwala przygotować się na wystąpienie problemów i zapobiegać im. Jest też wstępną analizą wykonywalności projektu. 8. Wykres sieciowy Wykres sieciowy to narzędzie tworzone i rozwijane na gruncie badań operacyjnych [Jędrzejczyk i in. 1997]. Współczesne metody sieciowe powstały w końcu lat pięćdziesiątych ubiegłego stulecia i są wykorzystywane do planowania działań, ustalania ich kolejności oraz do ewentualnej optymalizacji czasowej lub kosztowej przedsięwzięcia. Praktyczne zastosowanie mają metody CPM (Critical Path Metod) oraz PERT (Program Evaluation and Review Method).

15 Nowe metody i narzędzia sterowania jakością typu 117 W celu budowy sieci należy [Jędrzejczyk i in. 1997]: wyodrębnić i ustalić listę czynności wchodzących w skład przedsięwzięcia, ocenić parametry (np. czas trwania) wszystkich czynności, skonstruować sieć zależności technologicznych, wyznaczyć podstawowe charakterystyki czynności oraz całej sieci, wyznaczyć ścieżkę krytyczną. Należy dodać, że etap budowy sieci zależności jest zwykle czasochłonny i może wymagać pracy grupowej zwłaszcza wtedy, gdy projektowane jest nowe przedsięwzięcie. Przykład 8 Przykład przedstawia kolejne czynności przy realizacji pewnego przedsięwzięcia. Po określeniu czynności koniecznych do wykonania, czasu ich trwania, relacji miedzy tymi czynnościami wyznaczono: numer czynności, najwcześniejszy możliwy moment zaistnienia zdarzenia, najpóźniejszy dopuszczalny termin zdarzenia oraz obliczono zapas czasu. Czynności o zapasie czasu wynoszącym zero leżą na ścieżce krytycznej. Zwiększenie czasu ich trwania powoduje opóźnienie całego przedsięwzięcia (rys. 8) Rys. 8. Przykładowa sieć CPM Źródło: opracowanie własne na podstawie [Jędrzejczyk i in. 1997]. Do zalet metod sieciowych można zaliczyć stosunkowo dużą łatwość konstruowania modelu. Jego graficzna postać pozwala na zrozumienie złożoności przedsięwzięcia. Lista wymagań w stosunku do dobrze skonstruowanej sieci jest stosunkowo długa, w szczególności fakt, że każda czynność może być zrealizowana tylko jeden raz, może stanowić duże ograniczenie praktyczne. Takiej wady są pozbawione sieci niedeterministyczne (np. GERT, RISK), ale ich złożoność jest stosunkowo duża. Należy dodać, że w praktycznych zastosowaniach mogą wystarczyć tylko schematy graficzne, czyli sieci pozbawione liczb (czasów trwa-

16 118 Michał Major, Piotr Stefanów nia czynności). Można również wykorzystać diagramy Gantta skonstruowane po raz pierwszy w 1915 r. Wykres Gantta przedstawia czasowe zależności pomiędzy kolejnymi etapami przedsięwzięcia oraz może obrazować stopień ich realizacji. Umożliwia on w sposób przejrzysty jednoczesną prezentację kilku współzależnych działań. Pokazuje kolejność zdarzeń oraz jakie etapy przedsięwzięcia muszą być zakończone, aby realizować kolejny krok. 9. Zakończenie Przedstawione narzędzia nowej wielkiej siódemki są stosunkowo łatwe do zastosowania w praktyce. Obecnie największe problemy związane są z terminologią, gdyż występują one w literaturze przedmiotu pod różnymi nazwami. Przyczyną tego stanu rzeczy był fakt, że zostały one wprowadzone na rynek europejski i amerykański poprzez zastosowania praktyczne będące konsekwencją ekspansji firm japońskich w latach dziewięćdziesiątych XX w. Szczególnie widoczne jest to w procedurach drzewa decyzyjnego i macierzy analizy danych. Bezpośrednio tłumaczony termin tree diagram oznacza dobrze znany i zdefiniowany dendryt decyzyjny (drzewo decyzyjne). Zamiast tego pojęcia należy używać pojęcia diagram systematyki (system flow), co nie będzie prowadziło do tak dużej liczby nieporozumień. Podobna sytuacja dotyczy pojęcia matrix-data analysis. Termin ten jest bliższy skomplikowanym obliczeniom na danych macierzowych niż prostym obliczeniom służącym do uporządkowania obiektów. Narzędzie to lepiej opisuje termin prioritization matrices, co można przetłumaczyć jako tablica analizy danych. Opisana w artykule nowa siódemka zdobyła już w naszym kraju dużą popularność. Narzędzia te są przydatne do wspomagania prac grupowych podczas analizy danych jakościowych. Między innymi dzięki tym własnościom można je wykorzystać do prac związanych z kreowaniem jakości typu. Literatura Dahlgaard J.J., Kristensen K., Kanji G.K. [2000], Podstawy zarządzania jakością, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa. Dietrich E., Schulze A. [2000], Metody statystyczne w kwalifikacji środków pomiarowych maszyn i procesów produkcyjnych, Notica System, Warszawa. Hamrol A., Mantura W. [1998], Zarządzanie jakością. Teoria i praktyka, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa Poznań. Iwasiewicz A. [1985], Statystyczna kontrola jakości w toku produkcji. Systemy i procedury, PWN, Warszawa. Iwasiewicz A. [1999], Zarządzanie jakością, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa Kraków.

17 Nowe metody i narzędzia sterowania jakością typu 119 Jędrzejczyk Z., Kukuła K., Skrzypek J., Walkosz A. [1997], Badania operacyjne w przykładach i zadaniach, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa. King R. [1995], Designing Products and Services That Customers Want, Management Master Series, Productivity Press, Inc., Portland, Oregon. Montgomery C. [1992], Introduction to Statistical Quality Control, John Wiley & Sons, New York. Stefanów P. [2007], Wyznaczanie współczynników wagowych w procedurach klasyfikacyjnych, Zeszyty Naukowe AE w Krakowie, Kraków, nr 764. Sterman J. [2000], Business Dynamics System Thinking and Modeling for a Complex World, MIT Sloan School of Management, Irwin McGraw-Hill, New York. Vail B. [2007], Matrix Diagram, Źródła internetowe New Methods and Instruments of Controlling Design Quality The aim of this article is to present and attempt to systematise instruments associated with the modern approach to creating design quality. In successive sections of the article, the authors present the methods and procedures making up the new big seven and discuss examples of their application. These tools include the following: affinity diagram, KJ method, relations diagram, interrelationship digraph, tree diagram, system flow, matrix diagram,

18 120 Michał Major, Piotr Stefanów matrix-data analysis, prioritization matrices (grid), matrix data analysis chart, process decision programme chart (PDPC), arrow diagram, activity network diagram. Due to the lack of literature on the subject, when describing the above mentioned tools the authors primarily made use of web resources in English.