Zarządzanie procesami

Podobne dokumenty
Statystyczne sterowanie procesem

Zarządzanie jakością ćwiczenia

Katedra Technik Wytwarzania i Automatyzacji STATYSTYCZNA KONTROLA PROCESU

I jest narzędziem służącym do porównywania rozproszenia dwóch zmiennych. Używamy go tylko, gdy pomiędzy zmiennymi istnieje logiczny związek

POLITECHNIKA OPOLSKA

Karta kontrolna budowa i zastosowanie

STATYSTYCZNE STEROWANIE PROCESAMI

POLITECHNIKA OPOLSKA

Definicje PN ISO Definicje PN ISO 3951 interpretacja Zastosowanie normy PN-ISO 3951:1997

POLITECHNIKA OPOLSKA

Sterowanie procesem i jego zdolność. Zbigniew Wiśniewski

Metody statystyczne kontroli jakości i niezawodności Lekcja II: Karty kontrolne.

POLITECHNIKA OPOLSKA

POLITECHNIKA OPOLSKA

DR HAB INŻ. TADEUSZ SAŁACIŃSKI POLITECHNIKA WARSZAWSKA

Monitorowanie i Diagnostyka w Systemach Sterowania na studiach II stopnia specjalności: Systemy Sterowania i Podejmowania Decyzji

SPC - Statystyczne Sterowanie Procesem

Konspekt SPC jako metoda pomiaru i doskonalenia procesów.

1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa

Monitorowanie procesów wytwarzania

Analiza zdolności procesu

STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)

-> Średnia arytmetyczna (5) (4) ->Kwartyl dolny, mediana, kwartyl górny, moda - analogicznie jak

Statystyka hydrologiczna i prawdopodobieństwo zjawisk hydrologicznych.

Zarządzanie jakością. cią. Zarządzanie jakością - wykład 5. W. Prussak Kontrola w zarządzaniu jakością

MIARY KLASYCZNE Miary opisujące rozkład badanej cechy w zbiorowości, które obliczamy na podstawie wszystkich zaobserwowanych wartości cechy

Systemowe zarządzanie jakością : koncepcja systemu, ocena systemu, wspomaganie decyzji / Piotr Miller. Warszawa, Spis treści

ANALIZA JAKOŚCIOWA I ILOŚCIOWA TESTÓW SZKOLNYCH MATERIAŁ SZKOLENIOWY

Statystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 19 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 19 marca / 33

Podstawowe pojęcia. Własności próby. Cechy statystyczne dzielimy na

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. Testowanie hipotez Estymacja parametrów

Systemowe zarządzanie jakością. Koncepcja systemu, ocena systemu, wspomaganie decyzji. Piotr Miller

STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)

Estymacja punktowa i przedziałowa

OPTYMALIZACJA PROCESÓW TECHNOLOGICZNYCH W ZAKŁADZIE FARMACEUTYCZNYM

Statystyka w sterowaniu i kontroli procesów odlewniczych

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Odchudzamy serię danych, czyli jak wykryć i usunąć wyniki obarczone błędami grubymi

analiza populacja próbka pomiary obliczenia wyniki

Populacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część

W kolejnym kroku należy ustalić liczbę przedziałów k. W tym celu należy wykorzystać jeden ze wzorów:

4) zmienność procesu w czasie wymaga od zespołu jednoczesnego monitorowania dokładności

Streszczenie. Słowa kluczowe: towary paczkowane, statystyczna analiza procesu SPC

Karty kontrolne obrazem zmienności procesu

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 3. Populacje i próby danych

Automatyczna Kontrola Jakości na Podstawie Pomiaru Ciśnienia w Gnieździe Formy. Krzysztof Szatkowski

Miary zmienności STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP. 6 marca 2018

Podstawy statystyki - ćwiczenia r.

Próba własności i parametry

Statystyka. Wykład 3. Magdalena Alama-Bućko. 6 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 6 marca / 28

DOKUMENTACJA SYSTEMU ZARZĄDZANIA LABORATORIUM. Procedura szacowania niepewności

Statystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 13 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 13 marca / 41

Wprowadzenie. Typowe i nietypowe sytuacje

Wykład 1. Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy

INSTRUKCJA Nr QI/8.2.3/NJ

ĆWICZENIE NR 9. Zakład Budownictwa Ogólnego. Stal - pomiar twardości metali metodą Brinella

ANALIZA ZDOLNOŚCI PROCESU O ZALEŻNYCH CHARAKTERYSTYKACH

POLITECHNIKA OPOLSKA

Miary statystyczne w badaniach pedagogicznych

STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE

Analiza i monitoring środowiska

INSTRUKCJA Nr QI/8.2.3/NJ

Procedura szacowania niepewności

Statystyka matematyczna i ekonometria

OCENA JAKOŚCI DOSTAWY ENERGII ELEKTRYCZNEJ

Metody statystyczne w zarządzaniu jakością 1

Zarządzanie jakością w logistyce

Wydział Inżynierii Produkcji. I Logistyki. Statystyka opisowa. Wykład 3. Dr inż. Adam Deptuła

Charakterystyki liczbowe (estymatory i parametry), które pozwalają opisać właściwości rozkładu badanej cechy (zmiennej)

Analiza zróżnicowania, asymetrii i koncentracji

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

STATYSTYKA OPISOWA Przykłady problemów statystycznych: - badanie opinii publicznej na temat preferencji wyborczych;

METODY STATYSTYCZNEGO STEROWANIA JAKOŚCIĄ

KOMPUTEROWO WSPOMAGANE STATYSTYCZNE STEROWANIE PROCESU

TRADYCYJNE NARZĘDZIA ZARZĄDZANIA JAKOŚCIĄ

Teoria błędów. Wszystkie wartości wielkości fizycznych obarczone są pewnym błędem.

Laboratorium metrologii

Metody statystyczne kontroli jakości i niezawodności Lekcja I: Wprowadzenie

Miary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej

PRZYKŁAD TWORZENIA KART KONTROLNYCH W STATISTICA

Redukcja zmienności procesu oparta na analizie danych z procesu krótkoseryjnego za pomocą karty kontrolnej "celu"

Zarządzanie i inżynieria jakości / Adam Hamrol. Warszawa, Spis treści

STATYSTYCZNE STEROWANIE PROCESAMI

Statystyka opisowa PROWADZĄCY: DR LUDMIŁA ZA JĄC -LAMPARSKA

Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki

LABORATORIUM METROLOGII

Podstawowe definicje statystyczne

Laboratorium 3 - statystyka opisowa

LABORATORIUM PODSTAW TELEKOMUNIKACJI

Pomiary i automatyka w sieciach elektroenergetycznych laboratorium

Zakład Ubezpieczeń Społecznych Departament Statystyki. Struktura wysokości emerytur i rent wypłacanych przez ZUS po waloryzacji w marcu 2010 roku.

Metrologia: powtarzalność i odtwarzalność pomiarów. dr inż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczecinie

W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa

Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów statystycznych

Statystyka w podstawowych elementach systemu zarządzania laboratorium wg PN-EN ISO/IEC Katarzyna Szymańska

Wykład 4: Statystyki opisowe (część 1)

SPRAWDZIAN NR 1 ROBERT KOPERCZAK, ID studenta : k4342

Wykład 5. Opis struktury zbiorowości. 1. Miary asymetrii.

Statystyczne Zarządzanie Jakością

Wykład Centralne twierdzenie graniczne. Statystyka matematyczna: Estymacja parametrów rozkładu

Transkrypt:

Metody pomiaru stosowane w organizacjach Zarządzanie procesami Zakres Rodzaje pomiaru metod pomiaru Klasyczne metody pomiaru organizacji Pomiar całej organizacji Tradycyjny rachunek kosztów (np. ROI) Rachunek kosztów jakości Pomiar procesów przedsiębiorstwa Statystyczne sterowanie procesami (SPC) Metody pomiaru i oceny procesów Nowoczesne metody pomiaru Samoocena (np. wg PNJ) Zrównoważona karta wyników (BSC) Metoda ABC (kosztów) Monitorowanie przebiegu pracy [w Systemie pomiaru wykonania procesu -PPMS] 2012 Zarządzanie procesami 1 Zarządzanie procesami 2 Zarządzanie procesem zgodnie z cyklem PDCA Doskonalenie procesu Planowanie struktury i przebiegu procesu (wyników procesu) Kontrola przebiegu procesu (ocena) 2012 Zarządzanie procesami Wykonywanie procesu (bieżące monitorowanie) Monitorowanie przebiegu pracy SPC Monitorowanie procesu Monitorowanie przepływu procesu zadanie właściciela procesu śledzenie głównych charakterystyk procesu i wyników procesu (mierników) pod kątem: skuteczności procesu zakresu zmienności procesu Metody klasyczne: Monitorowanie przebiegu pracy (workflow - based monitoring) Statystyczne sterowanie procesami - SPC (Statistical Process Control). 2012 Zarządzanie procesami 4 Opracowała: dr inż. Anna Dobrowolska 1

Monitorowanie przebiegu pracy (workflow - based monitoring) Automatyczne lub półautomatyczne śledzenie wykonania procesów, koordynacji pomiędzy procesami i komunikacji pomiędzy uczestnikami procesów. Umożliwia śledzenie i odnotowywanie zdarzeń związanych z przepływem (wykonywaniem) pracy. 2012 Zarządzanie procesami 5 Monitorowanie przebiegu pracy (workflow - based monitoring) Korzyści: Koncentruje się na procesach biznesowych, Procesy mogą być automatycznie oceniane, Pomiar może dostarczać użytecznych informacji odnośnie kosztów działań, przypadków czasów oczekiwań procesów, obciążeń uczestników procesu itp. Wady: Nie obejmuje manualnie zebranych danych (np. dotyczących jakości) 2012 Zarządzanie procesami 6 SPC- Statystyczne sterowanie procesami (Statistical Process Control) Definicja SPC zastosowanie metod statystycznych do pomiaru i analizy wariancji procesów. Celem jest uzyskanie stabilnego procesu poprzez redukcję jego wariancji. Stabilność procesu pozwala na przewidzenie zachowania się procesu. Przewidywanie niezawodności procesów jest ważnym narzędziem konkurencyjności. Działania w SPC 1. Wybór procesu/podprocesu/czynności Wąskie gardło 2. Ustalenie charakterystyk(i) procesu 3. Wybór narzędzia pomiarowego (karty kontrolnej) 4. Ustalenie parametrów pomiaru wielkość próbki częstotliwość pomiaru 5. Organizacja pomiaru 6. Pomiar charakterystyk(i) 7. Ocena wyników (zmian) osiąganych przez proces Współczynniki zdolności procesu Cp i Cpk 2012 Zarządzanie procesami 7 2012 Zarządzanie procesami 8 Opracowała: dr inż. Anna Dobrowolska 2

Charakterystyki procesu mierzone w SPC Proces szlifowania wałka średnica wałka, Proces pakowania cukru ciężar woreczków Proces leżakowania wina temperatura powietrza Proces farbowania tkanin- liczba wad powstałych w farbowaniu Proces obsługi klientów- liczba skarg, czas obsługi klientów, czas oczekiwania na załatwienie reklamacji Proces fakturowania czas fakturowania, liczba skarg na źle wystawione faktury. 2012 Zarządzanie procesami 9 Rodzaje kart kontrolnych 1. karty liczbowe - w sytuacji, gdy możliwe jest wyrażenie liczbowe badanej cechy wyrobu (np. ciężar, długość, średnica, temperatura), 2. karty alternatywne - w przypadku, gdy niemożliwe jest przeprowadzenie pomiarów, a kontrola procesów oparta jest na ocenach alternatywnych (występuje/niewystępuje, dobry/zły) 2012 Zarządzanie procesami 10 Karty liczbowe 1. Karta dla wartości średniej i rozstępu R ( śr R) 2. Karta dla wartości średniej i odchylenia standardowego 3. Karta dla mediany i rozstępu MR 4. Karta wartości indywidualnej 5. Karty specjalne (np. z ruchomą średnią MA, sum skumulowanych, z geometrycznie określoną średnicą GMA, karty EWMA) Karty alternatywne Karty dla frakcji (liczby sztuk) niezgodnych (karta p, karta np ) Karty dla liczby niezgodności na jednostkę wyrobu (karta z, karta u ) 2012 Zarządzanie procesami 11 2012 Zarządzanie procesami 12 Opracowała: dr inż. Anna Dobrowolska 3

Idea budowy kart kontrolnych Karta kontrolna średniej i rozstępów Według W. Shewharta, w przedziale ± rozkładu normalnego mieści się w zasadzie cały proces. To w praktyce oznacza, że: ok. 99,73% pomiarów mieści się w tych granicach, poza specyfikacjami pozostaje 0,27%, czyli ok. 3 szt. na 1000 szt. mierzonych. 2012 Zarządzanie procesami 13 2012 Zarządzanie procesami 14 Poza kontrolą śr Poza kontrolą śr Idea budowy karty kontrolnej średniej δ 2δ A B C C B A CL 99,73% 2012 Zarządzanie procesami 15 2012 Zarządzanie procesami 16 Opracowała: dr inż. Anna Dobrowolska 4

Oznaczenia: (ang. Upper Control Limit) górna granica kontrolna, CL (ang. Control Limit), wartość średnia - (ang. Low Control Limit) dolna granica kontrolna W procesie występują tylko zakłócenia losowe A B 2δ C δ C B A czas CL 2012 Zarządzanie procesami 17 2012 Zarządzanie procesami 18 Wykrywanie zakłóceń specjalnych Liczba niezgodności na milion możliwości (DPMO) 1/2 δ 2 δ czas Punkt poza granicami kontrolnymi CL Punkt poza granicami kontrolnymi SIGMA 0,0 DPMO 1 000 000,00 0,5 864 094,88 1,0 697 672,13 1,5 501 349,90 2,0 308 770,17 2,5 158 686,93 3,0 66 810,60 2012 Zarządzanie procesami 19 2012 Zarządzanie procesami 20 Opracowała: dr inż. Anna Dobrowolska 5

Liczba niezgodności na milion możliwości (DPMO) 2/2 SIGMA DPMO 3,5 22 750,42 4,0 6 209,68 4,5 1 349,90 5,0 232,63 5,5 31,67 6,0 3,40 2012 Zarządzanie procesami 21 Karta liczbowa dla średniej i rozstępu śr R 2012 Zarządzanie procesami 22 Górna granica kontrolna Linia środkowa Dolna granica kontrolna 2012 Zarządzanie procesami 23 2012 Zarządzanie procesami 24 Opracowała: dr inż. Anna Dobrowolska 6

Budowa karty kontrolnej R (średniej i rozstępu) 1. Opracowanie planu próbkowania określającego czas próbkowania i wielkość próbki. Plan próbkowania: pomiar co 15 min (1 godz., 1 dzień roboczy, 1 raz w tygodniu) Wielkość próbki: 3-9 szt. 2. Pobranie próbek i wyliczenie średniej i rozstępu dla każdej próbki. Średnia arytmetyczna (wartość pomiaru/ wielkość próbki) Rozstęp: różnica pomiędzy największą wartością a najmniejszą wartością w próbce 2012 Zarządzanie procesami 25 3. Posiadając dane dla całej karty (przeważnie 25 pomiarów) obliczamy całkowitą średnią ze średnich oraz średnią dla wszystkich wartości rozstępów. -Średnia ze średnich wyznaczy nam linię środkową w karcie kontrolnęj dla średnich R -Średnia z rozstępów wyznaczy nam linię środkową w karcie kontrolnej dla rozstępów 2012 Zarządzanie procesami 26 Nielosowe zachowania się procesu Doświadczenia West Electric Wskaźniki zdolności procesu Zdolność procesu (ang. process capability) zdolność do osiągania zakładanej jakości (w przyjętych granicach tolerancji). 2012 Zarządzanie procesami 27 2012 Zarządzanie procesami 39 Opracowała: dr inż. Anna Dobrowolska 7

Wskaźnik Cp miara rozrzutu danej cechy w stosunku do pola tolerancji. Wynosi: C p =, 6 gdzie: - górna granica tolerancji, dolna granica tolerancji δ- odchylenie standardowe Wskaźnik Cp Cp< 1 proces niezdatny do spełnienia oczekiwań jakościowych, Cp>1 i Cp<1,33 proces zdatny do spełnienia oczekiwań jakościowych, ale nie są zachowane pewne granice bezpieczeństwa, Cp> 1,33 proces ustabilizowany (i są pewne granice bezpieczeństwa). 2012 Zarządzanie procesami 40 2012 Zarządzanie procesami 41 a) a) b) c) d) e) f) 2012 Zarządzanie procesami 42 2012 Zarządzanie procesami 43 Opracowała: dr inż. Anna Dobrowolska 8

a) b) c) d) e) f) Dla idealnie wycentrowanego procesu oba wskaźniki są równe. Im gorsze wycentrowanie tym różnica pomiędzy wartościami liczbowymi C p i C pk jest większa. C p =C pk < 1 (proces niezdatny) C p =C pk = 1 C p >1, C pk < 1 C p =C pk >1 C p = 1,67, C pk = 1,33 C p =C pk = 4. 2012 Zarządzanie procesami 44 2012 Zarządzanie procesami 45 Wskaźnik Cpk Wskaźnik Cpk miara przesunięcia wartości średniej danej cechy w stosunku do jej wartości nominalnej oraz granic tolerancji. Wynosi on: C pk CL =, gdy CLp CL, 3 Dla idealnie wycentrowanego procesu oba wskaźniki są równe. Im gorsze wycentrowanie tym różnica pomiędzy wartościami liczbowymi C p i C pk jest większa. C pk CL =, gdy CLf CL, 3 2012 Zarządzanie procesami 46 2012 Zarządzanie procesami 47 Opracowała: dr inż. Anna Dobrowolska 9