ŘÍZENÍ JAKOSTI A SPOLEHLIVOSTI Věra Pelantová Pavel Fuchs verze 2009

Obsah prezentace Historie modelů řízení kvality Požadavek Nástroje řízení (kvality) Přehled základních nástrojů řízení kvality Kontrolní tabulka Vývojový diagram Diagram příčin a následku Histogram Bodový diagram Paretův diagram Regulační diagram Six sigma Metoda QFD

Historie modelů řízení kvality Poř. Model Přístup k řízení kvality Rok 1. Řemeslo Dělník 1900 2. Výroba s technickou kontrolou Technická kontrola - následná 1920 3. Výroba s výběrovou kontrolou Technická kontrola - statistika 1940 4. Výroba s regulací procesů Statistická regulace 1960 5. Výrobní procesy s celostní koncepcí TQM 1975 6. Koncepce dokumentovaných procesů ISO 9001:2000 1987 7. Integrovaný systém managementu organizace QMS + SME + SMBOZP + další Po 2000 rozpracováno [3],[8] K. Ishikawa

jak vyžadují normy [1] a [2]. Požadavek Organizace musí v systému managementu kvality provádět měření a analýzy procesů a produktů, aby napomohla neustálému zlepšování, jak vyžadují normy [1] a [2]. NÁSTROJE

Nástroje řízení (kvality) 1) 7 starých nástrojů řízení 2) 7 nových nástrojů řízení 3) Metody optimalizace 4) Metody analýzy a prevence rizik 5) Metody hodnocení 6) Statistické metody 7) Metody podporující plánování 8) Metody zlepšování [4]

Přehled základních nástrojů řízení kvality 7 starých nástrojů řízení kvality jednoduché, přehledné zaměřeny na sběr, zpracování a analýzu údajů v operativním řízení organizací Klasifikace: - kontrolní tabulka - vývojový diagram - diagram příčin a následku - histogram - Paretův diagram - bodový diagram - regulační diagram [3],[5]

7 nových nástrojů řízení kvality reagují na změnu ekonomické situace 70. let 20. stol. jednoduché, grafické, rychlé určeny pro týmovou práci doplňují 7 starých nástrojů řízení kvality zpracovávají i nestrukturované verbální údaje pomáhají zvyšování efektivity rozhodování manažerů Klasifikace: - diagram afinity - diagram vzájemných vztahů - systematický (stromový) diagram - maticový diagram - analýza údajů v matici - diagram PDPC (rozhodovací) - síťové diagramy [3],[4]

Kontrolní tabulka Slouží k ručnímu i elektronickému sběru dat o procesu Možnosti použití: - vstupní, (mezioperační), výstupní kontrola - surovin, dílů apod. - analýza zařízení - analýza technologického procesu - analýza neshodných produktů - záznam získaných údajů a výpočet charakteristik regulačních diagramů Aplikace kontrolní tabulky: - záznamy výsledků počítání různých entit - zobrazení rozdělení souboru měření - zobrazení místa výskytu určitých jevů (vyjadřuje četnost i graficky zobrazuje výskyt neshod produktu apod.) [3],[5]

Kontrolní tabulka - pokrač. Základ tvorby kontrolních tabulek - STRATIFIKACE = proces třídění dat podle zvolených hledisek nebo jejich kombinací Cíl stratifikace - oddělit data z různých zdrojů (přehledné určení původu jednotlivých položek dat) - urychlení vyhledávání příčin neshod a problémů Postup: a) Otázky b) Sběr a záznam dat do tabulky (forma) c) Stratifikace d) Informace Chyby - neúplnost, vnímání, odhad [3],[5]

Kontrolní tabulka - pokrač. Kontrolní tabulka Produkt: obrobek Č.: P216/09 Datum: 24.2.2009 Pracovník: 99 Interval Záznam Absolutní četnost Meze <11,5 - 11,7) ///// 5 <11,7 - 11,9) ////////// 10 LCL <11,9 - 12,1) /////////////////////////////////// 35 <12,1 - 12,3) //////////////////// 20 <12,3 - 12,5) //////////// 15 UCL <12,5 - 12,7) <12,7 - 12,9) ////////

Vývojový diagram Popisuje posloupnost činností v procesu - otázky ano/ne Zobrazeno bloky o určité symbolice: Užitečný nástroj pro: - vysvětlení procesu zainteresovaným stranám - vysvětlení vazeb mezi činnostmi procesu pracovníkům - nalezení nedostatků procesu (nevhodné, zbytečné, chybějící činnosti, duplikace, zpoždění) - zlepšování procesu - srovnání skutečného a ideálního průběhu procesu Začátek, konec Proces Spojka Paralelní zpracování Rozhodování? Vstup dat Spojnice [3],[4]

Vývojový diagram - pokrač. Při sestavování vývojového diagramu se používají zejména otázky: Co se stalo první? Co následuje? Další vhodné dotazy: Odkud informace pochází? Jak přichází materiál do procesu? Co se stane, rozhodne-li se ANO? Kdo provádí rozhodování? Co se stane, jsou-li výsledky větší než m? apod. Nedoporučují se otázky typu: PROČ?, Kdy?, Jak jinak? Stejná úroveň podrobnosti. Matematický zápis. [3],[5]

Vývojový diagram - pokrač. Lineární vývojový diagram Vývojové diagramy lze rozdělit na 3 typy: a) lineární vývojový diagram b) vývojový diagram vstup/výstup c) integrovaný vývojový diagram Existují i jiná rozdělení vývojových diagramů. Vývojový diagram dle ČSN ISO 5807:1996: - toku dat - programu systému (přechod. pravidla systému stat.přejímek) síťové diagramy programu - diagramy zdrojů systému Vývojový diagram vstup/výstup [3],[5]

Diagram příčin a následku (Ishikawův diagram, rybí kost) Shromažďuje a třídí možné příčiny, které ovlivňují daný následek. Otázka - PROČ? Určen pro týmovou práci. Předkládá celkový pohled na danou záležitost. Následkem je problém, ale i jakýkoli znak (produktu, procesu, …), resp. stanovený cíl z libovolné oblasti. Neřeší problém přímo. Aplikace diagramu příčin a následku: - analýza variability procesu (nejčastěji) - třídění procesu - vyšetřování příčin [3],[4]

Diagram příčin a následku - pokrač. Postup: a) Přesně stanovit problém - následek neshod - „hlava ryby“ (zleva je vedena centrální čára - „páteř“) b) Definovat hlavní příčiny následku - „kosti“ (i potenciální). Hlavní příčiny (6M): - zařízení, člověk, postupy, měření, materiál, prostředí. c) Definovat subpříčiny, vztahující se k hlavním příčinám, a zakreslit je do diagramu na vedlejší větve (kosti). d) Příčiny ohodnotit (např. body) a prodiskutovat c) Vybrat rozhodující příčinu d) Zaměřit pozornost na tuto příčinu e) Detailněji zkoumat proces [3],[4]

Diagram příčin a následku - pokrač. ZAŘÍZENÍ MATERIÁL POSTUPY ČLOVĚK PROSTŘEDÍ MĚŘENÍ N Á S L E D K [7]

Diagram příčin a následku - pokrač. Následek Subpříčina Centrální čára [6]

Diagram příčin a následku - pokrač. [3]

Histogram Znázornění intervalového rozdělení četností formou sloupcového grafu. Jde o rozdělení četnosti např.: rozměrů produktu, chemického složení produktu, napětí, teploty, ale i nákladů apod. Charakteristika histogramu, coby sloupcového grafu: - základna sloupce (osa x) je rovna šířce intervalu h - výška sloupce (osa y) odpovídá četnosti hodnot daného znaku kvality v příslušném intervalu Z histogramu lze vyčíst: - odhad polohy a rozptýlenosti hodnot sledovaného znaku kvality - odhad tvaru rozdělení sledovaného znaku kvality - možné změny procesu - informaci o způsobilosti procesu [3],[4]

Histogram - pokrač. Informace z histogramu

Histogram - pokrač. [3]

Histogram - pokrač. Postup sestrojení histogramu: a) Variační rozpětí souboru R = Xmax - Xmin b) Šíře intervalu h = R/ (5 * log n) n…počet prvků souboru šíře sloupců…konstantní c) Sestavit tabulku četnosti d) Hranice intervalů - Xmin… 1. interval, Xmax…poslední e) Středy intervalů = (Xd+Xh)/2 f) Přiřadit naměřené hodnoty do jednotlivých intervalů g) Sestavit histogram v měřítku [3],[4]

Bodový diagram Nalezení informace o stochastické závislosti mezi dvěma znaky kvality a o jejím tvaru, z nichž hodnoty prvního jsou obtížně zjistitelné. Používá se, pokud regulovat proces dle zadaného znaku je: - náročné - neefektivní - nerealizovatelné lze však zjistit (např. změřit) jiný znak kvality, který s původně požadovaným znakem koreluje (existuje mezi nimi stochastická závislost). Příklad: dle známého chemického složení materiálu lze zjistit hodnoty meze pevnosti u trubek. Chemické složení je nezávisle proměnnou x a hodnoty meze pevnosti jsou závisle proměnnou y. Postup: a) Zvolit nezávisle proměnnou x a závisle proměnnou y b) Stanovit 30 dvojic (x,y) c) Sestavit bodový diagram v kartézské soustavě souřadnic d) Analyzovat bodový diagram [3],[4]

Bodový diagram - pokrač. Typy stochastické závislosti: - na základě měření těsnosti stochastické závislosti (korelační analýza) - analýza průběhu stochastické závislosti (regresní analýza) Používaná míra závislosti mezi dvěma proměnnými x a y je tzv. koeficient korelace r. Platí, že: -1 < r < 1 - je-li r roven -1 nebo +1 = závislost funkční - je-li hodnota r blízká hodnotě +1 = velmi silná přímá závislost - je-li hodnota r blízká hodnotě -1 = velmi silná nepřímá závislost - atd. [3],[4]

Paretův diagram Paretův princip objevil italský ekonom Vilfredo Pareto (1848-1923). J.M. Juran využil Paretův princip v oblasti kvality. Odděluje podstatné faktory od méně podstatných. Ukazuje, kam zaměřit úsilí při odstraňování nedostatků, stanovení pořadí úloh. Uspořádává příčiny dle důležitosti a četnosti. Paretovo rozdělení - 80 % následků je způsobeno 20 % příčin. Příklad: seřadí-li se ve výrobě všechny příčiny neshod dle počtu jimi způsobených neshod, zjistí se, že přibližně prvních 20 % příčin způsobuje zhruba 80 % všech neshod. Z tohoto důvodu se stačí zpravidla zabývat jimi. Aplikace: - široká oblast použitelnosti v organizaci a) analýza počtu nebo příčin neshodných produktů b) analýza ztrát časů a financí c) vyhodnocení účinnosti přijímaných opatření [3],[4]

Paretův diagram - pokrač. Postup: 1) Zaznamenat data (o všech typech neshod) 2) Setřídit data sestupně dle hodnot zvoleného ukazatele (např. dle četnosti) 3) Vypočítat kumulativní součty hodnot ukazatele a vyjádřit je v % 4) Sestrojit Paretův diagram - sloupcový graf - osa x rozdělena na stejné intervaly, jejich počet odpovídá počtu druhů neshod - levá vertikální osa označena stupnicí od 0 do max.počtu zjištěných neshod - pravá vertikální osa rozdělena stupnicí relativních kumulovaných součtů (0% až 100%) sestrojit Lorenzovu křivku (spojnice kumulativních četností v %) určit bod zlomu 5) Dle zvoleného kritéria vybrat nejzávažnější neshody [3],[5]

Paretův diagram - pokrač. Paretův diagram, Lorenzova křivka, bod zlomu

Paretův diagram - pokrač. Pomocí Paretova diagramu zobrazen stav před přijetím opatření a stav po jeho zavedení - patrný účinek opatření. A B C C B A 40 100% Zlepšení Před přijetím opatření Po přijetí 84 100% Vhodná kombinace Paretův diagram - diagram příčin a následku. - Paretova analýza četnosti neshod dle jejich jednotlivých druhů - analýza příčin „životně důležitých neshod" diagramem příčin a následku - určení „životně důležitých příčin" Paretovým diagramem [3]

Regulační diagram Je grafickým nástrojem prevence - SPC. Pomáhá dosahovat a udržovat proces na přípustné a stabilní úrovni pro zajištění shody produktu. Zobrazuje variabilitu procesu v čase (detekuje vymezitelné příčiny). Postup: a) V pravidelném čase odebrat určitý počet produktů b) U produktů stanovit stejný znak kvality c) Ze znaku pro podskupinu určit výběr.charakteristiku d) Vypočítat CL, UCL, LCL dle typu regulačního diagramu e) Zakreslit výběr.charakteristiky do regulačního diagramu f) Analyzovat regulační diagram [3],[5]

Regulační diagram - pokrač. ± 2б - varovné meze ± 3б - regulační meze Znak kvality UCL 3б Pásmo působení náhodných příčin CL 3б LCL ČAS CL - střední přímka UCL - horní regulační mez LCL - dolní regulační mez [8]

Regulační diagram - pokrač. Six sigma (6б) [4]

Six sigma Spočívá v propojení technik statistického řízení kvality, metod analýzy dat a hlavně metod systematického výcviku všech pracovníků organizace. Proces je považován za způsobilý, pokud pracuje s variabilitou na úrovni 6 sigma na obě strany od střední hodnoty. Cíl: 3,4 neshod na 1 000 000 produktů. Přesná, universální, prosazovaná vedením organizace. Metodika DMAIC. [4],[9]

Metoda QFD QFD - Quality Function Deployment (rozvinutí funkcí kvality) Slouží pro plánování kvality Převádí požadavky zákazníka na vlastnosti produktu Snižuje počet změn produktu Snižuje náklady Zkracuje průběžnou dobu produktu Přehledný Multiprofesní tým [3],[4],[8]

Postup zpracování QFD 1) Požadavky zákazníka 2) Znaky kvality produktu 3) Identifikace vztahu 4) Srovnání s konkurencí 5) Technické srovnání konkurenčních produktů 6) Korelační matice 7) Určení váhy zvážením korelací 8) Stanovení technických parametrů produktu 9) Stanovení priorit plánování kvality produktu [3],[4],[8]

Zobrazení QFD 6 2 1 Váha znaků kvality 3 4 5 7 8 9 [3],[4],[8]

Literatura [1] ČSN EN ISO 9004:2001 Systémy managementu jakosti - Směrnice pro zlepšování výkonnosti. ČNI, Praha 2001. [2] ČSN EN ISO 9001:2001 Systémy managementu jakosti - Požadavky. ČNI, Praha 2001. [3] Nenadál, J. - Noskievičová, D. - Petříková, R. - Plura, J. - Tošenovský, J.: Moderní systémy řízení jakosti. 2. dopl. vydání. Management Press, Praha 2002. [4] Veber, J. a kol.: Management kvality, environmentu a bezpečnosti práce. Management Press, Praha 2006. [5] Horálek, V.: Jednoduché nástroje řízení jakosti I. Projekt podpory jakosti č. 5/16/2004. Národní informační středisko pro podporu jakosti, Praha 2004. [6] Pelantová, V.: Analýza procesů v systému managementu organizace. Technická univerzita v Liberci, FM, Liberec 2009 [V tisku ]. [7] Pelantová, V.: Úspěšný systém managementu jakosti. In.: XV. mezinárodní vědecké sympozium TU Liberec - TU Dresden. Sborník anotací. TU v Liberci, KOM, Liberec 2005, s.26, ISBN 80-7083-975-9. [8] Lubina, J.: Řízení jakosti. Přednáška. Technická univerzita v Liberci, HF, Liberec 2002. [9] Miller, I.: Six sigma. http://www.sixsigma-iq.cz/%C4%8Cl%C3%A1nky/tabid/69/ctl/Details/mid/399/ItemID/5/Default.aspx.

Poděkování Tento text pro výuku byl vytvořen s podporou ESF v rámci projektu: „Inovace a realizace bakalářského oboru Informatika a logistika v souladu s požadavky průmyslu a veřejné správy“, číslo projektu CZ.04.1.03/3.2.15.3/0442.

Děkuji Vám za pozornost.