Управляемость процесса "Доставка, сборка и ввод оборудования в эксплуатацию" на предприятии ООО "Дальаналит"

     Шаг 2: Определение вида распределения  данных (только для качественных данных). Важно выяснить, распределены ли данные по закону Пуассона, по биномиальному закону или по какому-либо другому закону.

     Случайная величина, которая представляет собой  число наступлений определенного  события в результате n испытаний, имеет биномиальное распределение если:

     1. Вероятность наступления события  одна и та же для всех  испытаний. 

     2. Испытания независимы между собой. 

     Если  некоторое событие происходит случайно и независимо в каждом из испытаний, и среднее число его наступлений  не изменяется, то количество наступлений этого события будет подчиняться распределению Пуассона.

     Случай, когда данные распределены по какому-то другому закону или когда распределение  неизвестно, выделен как отдельный.

     Шаг 3: Определение количества и структуры  данных. Как представлено на рисунке ниже, к данному этапу выбора контрольных карт, мы могли придти по 4 ветвям:

     - количественные данные;

     - качественные данные – биномиальное  распределение; 

     - качественные данные – распределение  Пуассона;

     - качественные данные – неизвестное распределение.

     На  рисунке 8 представлен пример контрольной карты, где по оси абсцисс откладывают моменты взятия выборок или их текущие номера, а по оси ординат — реализации выборочной характеристики. Для наглядности точки значений выборочной характеристики, соответствующие двум последовательным выборкам, соединяют отрезками прямых линий, так что график отражает динамику показателя качества.

Рисунок 8 – Контрольная карта

     Центральная горизонтальная линия (CL) проходит на уровне значения параметра, соответствующего, например, центру поля допуска, заданному в нормативной или технической документации, или среднему арифметическому значений выборочной характеристики, или значению параметра, полученному в ходе предварительного исследования процесса, находящегося в статистически управляемом состоянии, или же оценочному значению, прогнозируемому по результатам изучения предыстории процесса.

     Параллельно центральной линии на контрольной  карте наносятся две контрольные  границы – верхняя, UCL (upper control level), и нижняя, LCL (lower control level) – называемые иногда границами регулирования. Они показывают диапазон неизбежного, неустранимого разброса значений выборочной характеристики, обусловленного обычными причинами. Пока график динамики статистического параметра остается внутри полосы, ограниченной контрольными границами, можно говорить, что процесс находится в статистически управляемом состоянии. Если же он выходит за контрольные границы, это указывает на момент разладки процесса, появление особых причин, влияющих на производство и способных ухудшить качество продукта. Эти причины следует обнаружить и устранить.

     В ряде случаев на контрольную карту  наносятся еще две дополнительные линии - верхняя (ВПГ) и нижняя (НПГ) предупреждающие  границы, которые располагаются ближе друг к другу, чем UCL и LCL. Если значениям выборочной характеристики присуще одностороннее отклонение от CL, то используют контрольные карты с односторонними (верхними или нижними) границами.

     Согласно  отечественным стандартам, предупреждающие границы наносят на контрольную карту на расстоянии ±2σ_a от центральной линии. При налаженном процессе 95,45% значений выборочной характеристики будут сосредоточены в этих границах.

     График  на рисунке 9 соответствует распределению параметра, для которого строится контрольная карта.

      

Рисунок 9 – Положение предупреждающих границ (пунктирные линии) на контрольной карте

     Доктор  У.А. Шухарт [5] рекомендовал, чтобы контрольные  границы отстояли от CL на расстоянии ±3σ. В этом случае при налаженном процессе и нормальном распределении значений выборочной характеристики 99,73% ее значений будут сосредоточены внутри интервала шириной 6σ с центром в генеральном среднем. При этом a-риск, т.е. вероятность выхода значений выборочной характеристики за трехсигмовые контрольные границы            равен 0,0027, и следовательно, тревожный сигнал будет ложным только в трех случаях из тысячи. Таким образом, выход точек измерений за пределы контрольных границ по чисто случайным причинам теоретически возможен, но практически маловероятен.

     При применении контрольных карт по количественному  признаку достаточны объемы выборок  в 4-15 изделий. Обычно 25 или более  выборок оказывается достаточным  для проверки состояния процесса и оценки его настройки и разброса[7].

 
 

     3.3 Оценка управляемости процесса «Доставка, сборка и ввод оборудования в эксплуатацию»

     Для проверки управляемости элементарного бизнес-процесса «Доставка, сборка и ввод оборудования в эксплуатацию» была построена контрольная р-карта по данным таблицы 5, отражающим количество успешно выполненных работ.

Т а  б л и ц а 5 – Данные для контрольной точки «Доставка, сборка и ввод оборудования в эксплуатацию»

 

     Причинами невыполненных заявок могли стать: отсутствие нужного инструмента  для сборки и ввода в эксплуатацию оборудования; отсутствие заказчика  на месте сборки и ввода в эксплуатацию оборудования; уход на больничный инженера компании ООО «Дальаналит».

     Контрольная карта процесса «Доставка, сборка и ввод оборудования в эксплуатацию» представлена на рисунке 10.

Рисунок 10 – Контрольная р-карта для количества неудовлетворенных заявок

 

     Как следует из рисунка 10,  все точки процесса на контрольной карте не выходят за пределы предупреждающих и контрольных границ. Далее для проверки контрольной карты были проведены тесты, показывающие расположение точек на контрольной карте относительно трех зон – А, В, С.  Результат проверки  представлен в таблице 6.

 

Т а б л  и ц а 6 – Проверка критериев серии для оценки управляемости процесса «Доставка, сборка и ввод оборудования в эксплуатацию»

 

      Критериальные тесты показали, что все точки остались в рамках контрольных границ. Таким образом, на основании построенной карты, а также проведенных тестов, можно сделать вывод, что процесс «Осуществлять сборку и ввод оборудования в эксплуатацию» находится в статистически управляемом состоянии.

 

     Заключение

     В соответствии с заданием курсовой работы, мы ознакомились с работой компании ООО «Дальаналит» и в частности с процессом «Доставка, сборка и ввод оборудования в эксплуатацию».

       Построили модели бизнес процессов ООО «Дальаналит», на которых отразили все входы и выходы бизнес-процессов, а также документы и ресурсы. Детализировав процессы, пришли к элементарному процессу «Доставка, сборка и ввод оборудования в эксплуатацию», на основе которого и производилась основная часть выполнения работы.

     С помощью контрольной р-карты оценили управляемость процесса «Доставка, сборка и ввод оборудования в эксплуатацию» на предприятии ООО «Дальаналит». Выяснили, что ни одна точка на р-карте не вышла за контрольные границы. Так же провели проверку контрольной карты при помощи тестов.

     Изучив  полученные результаты, можно сказать, что в рассматриваемый период времени процесс «Доставка, сборка и ввод оборудования в эксплуатацию» был статистически управляемым, и если все условия в дальнейшем будут сохраняться, то и процесс будет управляемым.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Список  литературы

1. Данилов, И.П. Процессный подход в высшем образовании/И.П.Данилов, Р.В.Сюров//Качество. Инновации. Образование. – 2002. - №3. – с. 39-41.
2. Р 50-601-46-2004 Рекомендации. Методика менеджмента процессов в системе качества. – М.: Изд-во стандартов, 2004. – 37 с.
3. ГОСТ Р ИСО 9000-2008 Система менеджмента качества. Основные положения и словарь. – Введ. 15.08.01. – М.: Изд-во стандартов, 2003. – 26 с.
4. История и философия менеджмента качества / под ред. Поддубного А.В.  - Вл., 2006.
5. Статистическое управление процессами / под ред. Д.Уиллера,  Д.Чамберса  – М., 2009.  
6. Репин, В.В. Процессный подход. Моделирование бизнес-процессов./В.В.Репин, В.Г.Елиферов. – М.: РИА «Стандарты и качество», 2004. – 408 с.
7. Ащепкова, Л.Я. Статистические методы в управлении качеством. Учебное пособие. – Владивосток: ДВИИТК, 2008. —151-155с.
8. Федюкин, В.К. Управление качеством процессов. – СПб.: Питер, 2004. – 208 с.
9. Владимирцев, А.В. Внедрение процессной модели на предприятиях / А.В. Владимирцев, О.А. Марцынковский, Ю.Ф. Шерханов // Методы менеджмента качества. – 2002. – № 8. – С. 15-21.
10. Никитин, В.А. Управление качеством на базе стандартов ИСО 9000:2000 / В.А. Никитин, В.В. Филончева.  2-е изд. – СПб.: Питер, 2004 -127 с.: ил. – (Серия «Теория и практика менеджмента»).
11. Шеер, А.В. Бизнес-процессы. Основные понятия. Теория. Методы.