1

14. SPECIJALNE OBLASTI UPRAVLJANJA KVALITETOM

14.1. SPOSOBNOST PROCESA

UVOD

Do sada smo fokusirali našu pažnju na to da utvrdimo da li je proces pod statističkom kontrolom ili je predvidljiv. U ovom poglavlju, mi se susrećemo sa još jednim važnim pitanjem - da li je proces, koji je pod kontrolom, sposoban da proizvede proizvode koji ispunjavaju specifikacije kupaca? Pošto je proces stabilizovan, ponašanje procesa definiše njegovu sposobnost. Važno je razumeti da proces, koji je pod statističkom kontrolom, ne mora obavezno da proizvede proizvode koji ispunjavaju specifikacije postavljene od strane kupaca. Studija sposobnosti procesa mora da prethodi svakom pokušaju unapređenja procesa. Sledeći scenariji ističu značaj studije sposobnosti procesa:

■ Pretpostavimo da bolnica, koja pripada velikom sistemu zdravstvene zaštite, dobije mandat od strane korporacije da smanji vreme čekanja u čekaonicama sa sadašnjih 4 sata (za akutne slučajeve 3) na 2 sata. Ako je proces statistički pod kontrolom, da li je čekaonica u stanju da "proizvodi", po toj specifikaciji?

■ Pretpostavimo da su klijenti velike proizvodne kompanije sklopili ugovor sa tim proizvođačem o proizvodnji nekih specijalnih delova. Ovog puta, klijenti su tražili da dozvoljeno odstupanje od zadate specifikacije proizedenih delova bude tako malo da mašine u toj kompaniji možda neće biti u stanju da proizvode sa tim nivoom preciznosti.

■ Pretpostavimo da je menadžment firme za privatno zdravstveno osiguranje odlučilo da postavi više standarde u pogledu procenta nepodignutih lekova u apotekama, predhodno rezervisanih od strane pacijenata. Trenutni procenat odustajanja je 17 odsto, a novi nalog zahteva 5 odsto. Treba utvrditi da li ova firma poseduje sposobnost da ispuni ove nove specifikacije.

Određivanje sposobnosti prcesa pomaže kompanijama u reagovanju na zahteve korisnika.

Studije sposobnosti procesa takođe mogu pomoći u smanjenju varijacija u karakteristikama proizvoda, a samim tim da poboljšaju predvidljivost.

Sposobnost procesa se definiše kao statistička mera inherentne varijabilnosti procesa za date karakteristike. Drugim rečima, sposobnost procesa se odnosi na sposobnost procesa da proizvede proizvode koji ispunjavaju specifikacije postavljene od strane kupca ili inženjera. Postoje dve vrste studija sposobnosti procesa - atributivne studije sposobnosti procesa i varijabilne studije sposobnosti procesa.

ATRIBUTIVNA SPOSOBNOST PROCESA Kontrolne karte za atribute su ostale glavni pristup za utvrđivanje sposobnosti procesa za atributivne podatake. Sledeća tabela prikazuje mere sposobnosti procesa za atributivne podatake:

2

Tipovi kontrolnih karata za atribute

Mera sposobnosti procesa Statistika sposobnosti

procesa

P karata Prosečan procenat defekata proizvedenih u

procesu koji je pod statističkom kontrolomp

Np Karta

Prosečan broj defektnih jedinica proizvedenih u procesu, za datu veličinu podgrupe, kada je pod statističkom kontrolom

n p

C Karta

Prosečan broj defekata po jedinici proizvedenoj u procesu (koji se nalazi pod statističkom kontrolom) kada je područje mogućnosti konstantno

c

U Karta

Prosečan broj defekata po jedinici proizvedenoj u procesu (koji se nalazi pod statističkom kontrolom) kada se područje mogućnosti menja

u

Na primer, ako je P = 0.04; To znači da je (u proseku) 96% proizvoda proizvedenih u ovom

procesu (kada se nalazi pod statističkom kontrolom) prihvatljivo.

VARIJABILNA SPOSOBNOST PROCESA

Glavni pristup za proučavanje sposobnosti procesa za varijabilne podatake su kontrolne karte za promenjive. Sposobnost procesa se definiše u smislu izlaza (autputa) procesa, odnosno određene karakteristike proizvoda. Sposobnost procesa se zasniva na performansama pojedinačnih proizvoda ili usluga u odnosu na specifikacije. Organizacije se oslanjaju na uzorkovanje radije nego na merenje svako proizvoda koji proizvedu. Podaci prikupljeni putem uzorkovanja se zatim koriste da bi se razumelo ponašanje pojedinačnih proizvoda nastalih u procesu. Važno je da se razume odnos između vrednosti pojedinačnih proizvoda i prosečnih vrednosti njihovih podgrupa. Važno je napomenuti da pojedinačne vrednosti imaju širu distribuciju od svojih prosečnih vrednosti - pogledajte na slici 25-1.

Radi lakšeg računanja, pretpostavite da proces ima normalnu raspodelu; standardna devijacija se onda može proceniti na osnovu standardne devijacije vezane sa standardnom devijacijom uzorka (s) ili opsegom (R):

4 2

ˆ ˆ ili s R

c d :

Gde je ̂ = procena standardne devijacije populacije s = standardna devijacija uzorka izračunata na osnovu procesa R = prosečan opseg podgrupa c4 = kao što je prikazano u Dodatku A d2 = kao što je prikazano u Dodatku A.

3

Slika 25-1 Distribucija Pojedinačnih proizvoda u odnosu na Prosečne vrednosti Kao rezultat korišćenja pretpostavki c4 i d2, ove dve formule će proizvesti slične, ali ne i identične vrednosti za ̂ .

TOLERANCIJA I SPECIFIKACIJE

Specifikacije kada se primenjuje na pojedinačne proizvedene jedinice opisuju granice koje se odnose na neke karakteristika proizvoda. Za pojedinačnu jedinicu proizvoda se kaže da se pokorava specifikaciji ako se nalazi unutar granica određenih za tu konkretnu karakteristiku. Specifikacije za pojedinačne jedinice sastoji se od nominalne vrednosti i tolerancije. Nominalna vrednost je željena vrednost za performanse procesa, navedena od strane kupaca. Nominalna vrednost predstavlja idealnu vrednost karakteristika kvaliteta, onakva kakvu će proizvod optimalno imati u toku svog veka trajanja. Tolerancija je prihvatljivo odstupanje od nominalne vrednosti, koja je postavljeni od strane projektanta. Ovo odstupanje stvara opseg oko nominalne vrednosti koji dozvoljava proizvodu da i dalje adekvatno ispunjava svoju namenu tokom svog veka trajanja. Tolerancije se dodaju i oduzimaju od nominalne vrednosti. Granica specifikacije predstavlja granicu kreiranu dodavanjem ili oduzimanjem tolerancije od nominalne vrednosti. Dvostrana granica specifikacije se sastoji od sledećeg:

Gornja granica specifikacije (GGS) = Nominalna + Tolerancija

Donja granica specifikacije (DGS) = Nominalna – Tolerancija

Jednostrana granica specifikacije se sastoji ili od GGS ili DGS. Primer: Pretpostavimo da bi se moglo reći da su pojedinačne jedinice proizvoda u skladu

sa specifikacijom ako bi prečnik bio 5.0 mm + 1.5 mm. Nominalna vrednost u ovoj specifikaciji 5.0 mm 5.0 mm

Dvostrana tolerancija 1.5 mm DGS (5.0 mm - 1.5 mm) 3-5 mm GGS (5.0 mm + 1.5 mm) 6.5 mm

Distribucija prosečnih vrednosti

Opseg procesa ±3

Distribucije pojedinačnih vrednosti

4

Svaki pojedinačna jedinica biće usklađena ako se nalazi između 3.5 mm i 6.5 mm.

Kada se određuje tolerancija bez uzimanja u obzir opsega tog procesa, posledice mogu biti velike. Opseg procesa biće označen kao sposobnost procesa, i ona je jednaka σ (Pogledajte Sliku 25-2).

Gornje i donje "prirodne granice (tolerancije)" procesa nalaze se na μ + 3σ i μ - 3σ, respektivno:

Slika 25-2 Gornje i Donje Granice Prirodne Tolerancije u normalnoj raspodeli.

GPG = μ + 3σ

DPG = μ - 3σ

Za normalnu raspodelu, prirodne granice tolerancije obuhvataju 99.73% promenljive. Drugim rečima, samo 0.27% od autputa procesa će se nalaziti izvan prirodnih granica tolerancije. Treba obratiti pažnju na dve bitne stvari:

Iako 0.27% izvan prirodnih granica tolerancije izgleda zanemarljivo, ovaj broj odgovara broju od 2700 neusaglašenih delova na jedan milion.

Ukoliko distribucija autputa procesa nije normalna, onda se procenat koji se nalazi van U ± 3D može značajno razlikovati od 0,27%.

Tri različite situacije se mogu javiti kada se uporedi opseg procesa i specifikacije: (1) Opseg procesa je manja od opsega granica specifikacije; (2) Opseg procesa je jednaka distribuciji granica specifikacije; (3) Opseg procesa je veća od opsega granica specifikacije.

Slučaj I: 6a < GGS - DGS. Sposobnost procesa je manja od opsega granica specifikacije.

Ovo je najpoželjniji slučaj. Slika 25-3 ilustruje ovaj odnos, koji omogućava procesu da proizvode jedinice koje zadovoljavaju specifikacije čak i onda kada postoji pomeranje u prosečnoj vrednosti tog procesa. Ovaj proces je pod kontrolom na (a). Pošto je opseg granica specifikacije znatno veći od sposobnosti procesa, nema poteškoća čak i kada se prosečne vrednosti procesa pomeraju, kao što je prikazano pod (b).

Prosečna vrednost procesa

5

Iako ova pomeranja stvaraju situaciju za koju se čini da je van kontrole, ne dolazi do stvaranja škarta, jer je distribucija pojedinačnih vrednosti i dalje manja od Gornje Granice Specifikacije.

Slučaj II 6 σ = GGS - DGS. Sposobnost procesa je manja od opsega granica specifikacije.

Sve dok je proces pod statističkom kontrolom i centriran, bez promene u varijaciji procesa, proizvedene jedinice biće u skladu sa specifikacijom (Slika 25-4a). Međutim, pomeranje u prosečnoj vrednosti tog procesa (Slika 25-4b) rezultiraće u proizvodnji neusaglašenih jedinica.

Proces postaje van kontrole kontrole ali su pojedinačne vrednosti i dalje u skladu sa specifikacijom 

(a) Poželjno (b) Nepoželjno, ali nema škarta

(a) Zadovoljavajuće (b) Van kontrole i škart

Slika 25-4 Slučaj II: 6σ = GGS

Nesaobrazne jedinice

Slika 25-3 Slučaj I: 6σ < GGS – DGS.

Nesaobrazne jedinice

Cilj

Slika 25-5 Slučaj III: 6σ > GGS – DGS

Cilj

6

Kad god je sposobnost procesa (6σ) veća od opsega tolerancije, javlja se nepoželjna situacija (Slika 25-5a). Iako proces se povinuje prirodnim obrascima varijacije, on nije u stanju da proizvede jedinice koje zadovoljavaju specifikacije kupaca.

U suštini postoje tri uslova koje objašnjavaju zašto stabilan proces ne može biti sposoban.1 Prvi uslov se može videti kada proces pokazuje previše varijacija od jedinice do jedinice, što dovodi do toga da autput prelazi granice specifikacija. Drugi uslov se javlja kada srednja vrednost procesa nije centrirana na nominalnoj vrednosti, što dovodi do toga da autput prelazi granice specifikacija. Treći uslov se javlja kao rezultat bilo koje kombinacije prva dva uslova.

INDEKSI SPOSOBNOSTI

Često je zgodno imati jednostavan, kvantitativan način za iskazivanje sposobnosti procesa. Jedan od pristupa da bi se ovo ostvarilo je kroz korišćenje indeksa sposobnosti procesa, Cp. Postojanje uslova 1 može se utvrdi izračunavanjem indeksa sposobnosti, Cp:

6p

USL LSLC

gde su GGS i DGS gornja i donja granica specifikacije, respektivno. Ako je Cp je jednaka ili veća od 1.0, proces će proizvoditi delove koji su u skladu sa specifikacijom. Cp vrednost manja od 1.0 znači da će proces proizvoditi neke neusaglašene autpute. Što je ova vrednost veća, to bolje.

Nedostaci Cp-a

Cp se ne može koristiti bez obe granice specifikacije, gornje i donje. Cp ne uzima u obzir centriranje procesa. Ako srednja vrednost procesa nije tačno centrirana na nominalnoj vrednosti, Cp indeks će dati varljive rezultate. Ako proces nije centriran, bolja mera stvarne sposobnosti je Cpk:

,ˆ ˆ3 3

pk

GGS DGSC Min

U stvari, Cpk je jednostrani indeks sposobnosti procesa koji se obračunava u odnosu na granicu specifikacije koja je najbliža srednjoj vrednosti procesa. Procena indeksa sposobnosti procesa, Cpk, je

,ˆ ˆ3 3

pk

GGS X X DGSC Min

Mnoge američke kompanije koriste Cp = 1.33 kao minimalni prihvatljiv cilj i = 1.66, kao minimalni cilj za snagu, bezbednost, ili kritične karakteristike. Neke kompanije zahtevaju da interni procesi i oni kod dobavljača postignu Cpk = 2.0. Proces sa Cpk = 2.0 se naziva Šest Sigma proces jer udaljenost od srednje vrednosti procesa do najbliže specifikaciji iznosi šest standardni devijacija.2 U Šest Sigma procesu, ukoliko se srednja vrednost procesa pomeri od centra za 1,5 standardnih devijacija, Cpk se smanjuje na 4.5σ/3σ = 1.5. Pod pretpostavkom da je proces normalno distribuiran, škart pomerenog procesa su 3.4 delova na milion. Shodno

7

tome, čak i kada se srednja vrednost za Šest Sigma proces pomeri za 1,5 standardnih devijacija od centra specifikacije, on ipak može da održi škart od 3.4 delova na milion.

Komentari o Cp i Cpk

1. Cp daje varljive rezultate kada se proces nije centriran. 2. Cp = Cpk kada je proces centriran. 3. Cpk je uvek Cp. 4. Cp vrednost od 1.0 ukazuje na to da proces proizvodi jedinice koje zadovoljavaju

specifikacije. 5. Cpk vrednost manja od 1.0 ukazuje na to da proces proizvodi jedinice koje ne

zadovoljavaju specifikacije. 6. Cp vrednost manja od 1.0 ukazuje na to da proces nije u sposoban. 7. Cpk vrednost jednaka nuli označava da je srednja vrednost jednaka jednoj od granica

specifikacije. 8. Negativna vrednost za Cpk ukazuje na to da je prosečna vrednost van specifikacije.

8

14.2. UVOD U POUZDANOST

UVOD

U prethodnim poglavljima smo diskutovali o konceptu upravljanja kvalitetom u toku proizvodnje proizvoda ili pružanju usluga. Koristili smo koncepte statistike podgrupa i kontrolnih karata da bi izmerili ili pratili kvalitet u određenom trenutku u vremenu. Pitanje na koje nismo bili u mogućnosti da damo odgovor je bilo, "Da li će proizvod nastavi da obavlja svoju propisanu funkciju tokom svog veka trajanja?"

Pouzdanost je veličina koja nam govori u kojoj će meri proizvod zadržati svoj kvalitet tokom vremena. Umesto posmatranja jednog trenutka u vremenu, mi razmatramo koncept kvaliteta u toku dužeg vremenskog perioda. Pouzdani proizvodi su proizvodi na koje možete računati da će funkcionsati na način na koji bi trebalo da funkcionišu. Sve što organizacija radi (od sirovina do projektovanja, proizvodnje, pakovanja i isporuke) mogu imati značajan uticaj na pouzdanost proizvoda tokom vremena. Koncept pouzdanosti ima takođe neke implikacije u uslužnom sektoru. Sve što turistički agent radi (od sastavljanja paket aranžmana, razumevanje potreba i očekivanja, pregovaranja oko cena, provere kvaliteta smeštaja, ishrane, itd.) mogu da imaju veliki uticaj na kvalitet usluge koju doživljavaju svi članovi porodice tokom njihovog odmora. Kada proizvod ne funkcioniše optimalno tokom svog veka trajanja, javlja se ogroman trošak za kupca, kao i troškovi garancije za proizvođača.

Bolnica ima na stotine komada dijagnostičke opreme, uređaja i alata koji se svakodnevno koriste u pružanju nege. Danas, pacijent će u bolnicu najverovatnije doći u kontakt ili koristiti nešto od sledećeg: monitor pacijenta, respirator elektroencefalograpf (EEG), elektrokardiograf (EKG), visoko-naponska oprema za radio terapiju, oprema za rendgen , defibrilator, mašina za anesteziju,pumpa za srce, mašina za dijalizu, usisna pumpa, aparatura za hipertermiju, ili mašina srce-pluća. Javlja se stabilan rast u broju, raznovrsnosti i složenosti ovih uređaja. Zdravstveni radnici zavise od ovih uređaja za tačne dijagnoze, praćenje, lečenje i preglede. Da li ste ikada razmišljali o tome šta se dešava ako se pokvare? Šta se dešava ako je vaša analiza krvi proizvode lažne ili netačne rezultate? Šta se dešava ako je važan dijagnostički uređaj potpuno prestane da radi? Bolnice zavise od ovih visoko-tehnoških uređaja da bi obezbedili tačne dijagnoze, kako bi pravilni tretman mogao da počne blagovremeno. U većini slučajeva, bolnice postaju zabrinute pitanjima pouzdanosti proizvoda samo onda kada se uređaj pokvari u posebno kritičnom trenutku, ili kada budu uvučeni u parnicu.

POUZDANOST

Pouzdanost je verovatnoća da će proizvod vršiti svoju funkciju na zadovoljavajući način, u propisanom vremenskom periodu, kada se koristi pod određenim uslovima. Ova definicija razmatra četiri važna pitanja u studiji pouzdanosti.1

1. Numerička vrednost - Pouzdanost je numerička vrednost u rasponu između 0 i 1. Na primer, ako pouzdanost mehaničke olovke iznosi 0.94, što znači da postoji verovatnoća

9

od 94% da će olovka obavljati svoju namensku funkciju na zadovoljavajući način tokom svog određenog veka trajanja pod određenim navedenim uslovima. To takođe znači da će 94 od 100 olovaka ispuniti fumkciju, dok 6 neće.

2. Namenjena funkcija - Većina proizvoda su projektovani za konkretnu namenu. Na primer, kuhinjski nož nije namenjen za otvaranje konzervi, niti je šrafciger dizajniran za otvaranje metalnih kanti sa farbom. Kuhinjski noževi su dizajnirani za sečenje mesa, povrća, itd. a šrafcigeri su dizajnirani za okretanje šrafova.

3. Planirani Vek Trajanja Proizvoda - Planirani vek trajanja jednog proizvoda je funkcija vremena, korišćenja, ili oba. Na primer, planirani vek trajanja automobilskih guma može biti naveden kao 36 meseci ili 36.000 milja. Planirani vek trajanja sijalice je naznačen na 2.000 sati.

4. Uslovi Sredine - Pojedini proizvodi su namenjeni za upotrebu u zatvorenom prostoru, ili spoljašnjoj sredini, ili za oba. Određene vrste stolova za ping pong su dizajnirani kako za unutrašnju tako i za spoljašnju upotrebu, dok su drugi namenjeni isključivo za unutrašnju upotrebu. Određeni lekovi se trebaju čuvati na na sobnoj temperaturi kako bi se sačuvali svoje dejstvo.

Zašto je naglasak na pouzdanosti?

Zakon o zaštiti potrošača iz 1972 je pretstavljao prelomnu tačku u bezbednosti proizvoda. Godine 1972, Kongres je utvrdio da je "neprihvatljivi broj proizvoda široke potrošnje" predstavljao nerazuman rizik od povrede za potrošače. Ovaj akt, zajedno sa drugim državnim zakonodavnim aktivnostima, podigao je nivo svesti proizvođača i potrošača u stvarima vezanim za performanse proizvoda.

Proizvodi kakve mi poznajemo su postali sve komplikovaniji tokom godina. Proizvođači se utrkuju ko će dodati više funkcija i komponenti. Verovatnoća kvara proizvoda se povećava sa proširenjem mogućnosti proizvoda. Proizvođači su sve više svesni izazova povećanja pouzdanosti svojih proizvoda da bi odgovorili na proširenje njihovih mogućnosti. U eri automatizacije, proizvođači se bore sa izazovom kako dizajnirati automatizovane proizvode koji su još uvek operabilni ručno, čak i kada automatska komponenta zakaže.

Povećana konkurencija je stvorila baraž konkurentnih proizvoda. Pouzdanost proizvoda je postala oružje za nadmetanje u borbi za tržišni udeo. U današnje vreme, mnogi proizvođači su cilj da povećaju pouzdanost svog proizvoda, uključili u svoje strateške planove. Istorija nam je pokazala da kada kompanija konstantno proizvodi nepouzdane proizvode, ne može da opstane na tražištu.

Kriva Životnog Ciklusa Proizvoda

Većina proizvoda prolazi kroz tri različite faze od svog začetka dok se ne istroše. Slika 26-1 prikazuje tipičnu krivu životnog ciklusa proizvoda. Kriva,

10

koja se ponekad naziva kriva "kada" (jer njen oblik podseća na kadu za kupanje), pokazuje grafik stope otkaza λ u funkciji vremena. Sastoji se od fazi debagovanja (ispravljanja greški), šansa-otkaz (chance-failure) faze i faze habanja (wear-out).

Faza debagovanja, koja se takođe zove infant-mortality faza se odlikuje jednim vremenskim periodom, u veku trajanja proizvoda, kada se javlja pad stope kvarova jer se početni propusti identifikuju i ispravljaju, posebno tokom testiranja prototipa ili testiranja koji prethodi slanju narudžbine. Tokom ove faze, kriva je eksponencijalna. Neki od tih početnih kvarova nastaju usled neodređenog broja faktora, uključujući neadekvatne materijale, neispravne instalacije ili greške u procesu proizvodnje.

Šansa-otkaz faza se javlja između vremena t1 i t2, konstantnom učestalošću. Kvarovi se u ovoj fazi javljaju nasumično, a mogu nastati usled pogrešne primene ili zloupotrebe. Pretpostavka konstantne stope kvarova važi za većinu proizvoda, međutim, neki proizvodi mogu da imaju stopu kvarova koji raste sa vremenom. Završna faza ciklusa je na faza habanja, a karakteriše je porast stope kvarova koji nastaju kao proizvod stari i troši se tokom korišćenja. Normalno habanje može dovesti do neporavnatosti delova, lošeg uklapanja, međusobnog uplitanja komponenata, a može da dovede do povećanja stope neuspeha.

Pre nego što predstavimo komponente pouzdanosti, hajde da prvo razumemo uzroke nepouzdanosti.

Uzroci Nepouzdanosti Proizvoda Nekoliko faktora mogu da deluju zajednički ili pojedinačno na pouzdanost proizvoda. Dole navedeni su među najčešćim faktorima: Na lokalitetu proizvođača

■ Nepravilan dizajn proizvoda ■ Inferiorni građevinski materijali ■ Pogrešno sklapanje ■ Pogrešna proizvodnja ■ Neprikladano testiranje, što dovodi do pogrešnih rezultata i pogrešnih zaključaka ■ Oštećenja u toku isporuke ■ Neadekvatno pakovanje, što dovodi do oštećenja tokom transporta

Figure 26-1 Kriva Životnog Ciklusa Proizvoda

Faza Habanja

Faza debagovanja Šansa - Otkaz Faza

Stop

a ot

kaza

()

Vreme (t)

11

Od strane Korisnika ■ Neodgovarajuće postavljanje ■ Zloupotreba proizvoda ■ Nedostatak održavanja ■ Pogrešna primena proizvoda (na primer, korišćenje olovke da bi se na silu otvorila kutija)

MERE POUZDANOSTI

Jedan od ciljeva testiranja pouzdanosti je da se utvrdi da li postoje prepoznatljivi obrasci otkaza tokom životnog ciklusa proizvoda. Testovi pouzdanosti pokušavaju da daju odgovore na tri važna pitanja: Šta je otkazalo? Na koji način je otkazalo? I koliko je sati, ciklusa, pokretanja ili stresa bilo u stanju da se podnese pre kvara?2. Postoji veliki broj testova za određivanje pouzdanosti proizvoda, uključujući i testove okončanja usled otkaza, okončanja usled vremena, i sekvencijalne testove. Testovi okončanja usled otkaza se završavaju onda kada se pojavi predodređeni broj otkaza u uzorku koji se testira. Odluka da se prihvati ili odbije proizvod zasniva se na broju proizvoda koji su otkazali tokom testiranja. Testovi okončanja usled vremena se završavaju kada protekne unapred utvrđeni broja časova. Odluka da se prihvati ili odbije proizvod se zasniva na broju proizvoda koji su otkazali pre isteka roka. Sekvencijalni test se zasniva na sakupljenim rezultatima izvršenih testova.

Stopa otkaza, Prosečni vek i Raspoloživost

Kada je performansa sistema funkcija vremena, kao što je broj radnih sati tokom kojih se očekuje da sijalica gori, u tom slučaju je pouzdanost predstavnjena kao mera prosečnog veka, stope otkaza, dostupnosti, prosečnog vremena između otkaza, i specifičnih misija pouzdanost.3 Podaci o otkazima se sakupljaju tokom korišćenja sistema. Ovi sakupljeni podaci se koriste za procenu stope otkaza i srednjeg veka trajanja sistema. Stopa otkaza l+, je verovatnoća otkaza koji se javlja tokom određenog vremenskog perioda ili ciklusa. Stope otkaza se može proceniti iz testiranih podataka na sledeći način:

est

r

t n r T

Gde je � = stopa otkaza, koja predstavnja verovatnoću da će jedinica otkazati u navedenoj

jedinici vremena ili ciklusa r = broj testiranih otkaza t = testirano vreme za otkazalu jedinicu n = broj testiranih stavki T = vreme završetka testa

Na osnovu gornje vrednosti za λ , može se proceniti prosečan vek θ.

1θest

Stopa otkaza može biti izražena uz pomoć otkaza na sat i obično je predstavljena simbolom lambda, λ. Za mnoge proizvoda i komponene, lambda vrednost može biti prilično mala, odnosno, ona se u nekim slučajevima izražava preko otkaza na milion sati ili u naučnoj notaciji: 106 sati. Ostali oblici izražavanja stope otkaza se takođe primenjuju, kao na primer broj transakcija - u slučaju broju kvarova na milion ATM transakcija. Važno je napomenuti da vrednost lambda predstavlja prosečnu vrednost.

12

14.3. UVOD U ŠEST SIGMA

Šest Sigma pristup je sistematska primena poslovnih i statističkih koncepata i tehnika u cilju smanjenja varijacije procesa i sprečavanja nedostataka u proizvodu. Šest Sigma predstavlja i tehniki i filozofiju zasnovanu na želji da se otkloni škart i poboljšaju performanse koliko god je to tehnički moguće. Morotola je predstavila ovo inovativno usavršenje kvaliteta sredinom 1980-ih, u svom pokušaju da smanji defekte kod proizvedenih elektronskih proizvoda. Glavni cilj Šest Sigme je da se poboljša performanse procesa do tačke gde stopa defekta iznosi 3.4 na milion ili manje. Koncept je dizajniran za upotrebu u proizvodnji velikog obima ili okolnostima pružanja usluga. Defekt može biti bilo šta od sledećeg:

■ Neispravan deo ■ Pogrešan klijentov račun ■ Vreme čekanja za pregled rendgenskom analizom

Naziv Šest Sigma je izveden iz statističkog koncepta standardne devijacije, obično označene grčkim slovom sigma (σ). Varijacija u procesu ili u izlazu tog procesa se obično meri pomoću broja standardnih devijacija od srednje vrednosti (Slika 27-1). Slede primeri vrednosti Sigme i odgovarajućih defekata na milion slučajeva:1

Vrednosti Sigme

DPMO (statistički)

% Prihvatljivih (statistički)

DPMO (Motorola)

% Prihvatljivih (Motorola)

1 317,400 68.26 697,700 30.23

2 45,400 95.46 308,733 69.1267

3 2,700 99.73 66,803 93.3197

4 63 99.9937 6,200 99.38

5 0.57 99.999943 233 99.9767

6 0.002 99.9999998 3.4 99.99966

Slika 27-1 Specifikacija Postignuta na Šest Sigma Nivou

Opseg Specifikacije

13

Jasno je da se brojevi korišćeni u Motoroli u njihovom Šest Sigma programu, značajno razlikuju od onih koje proizilaze iz poznavanja statističke. Na primer, na Tri Sigma, biće 2.700 otkaza na milion slučajeva. Ovo predstavlja stepen uspeha od 99.73%. U Šest Sigma, predviđanje je da će doći do 0.002 otkaza na milion slučajeva; to predstavlja stopu uspeha od 99.9999998%. Međutim, najčešće se navodi da broj otkaza na milion slučajeva u Šest Sigma iznosi 3.4. Ovo predstvlja značajnu razliku. Statistika predviđa jedan otkaz u 500 miliona slučajeva u Šest Sigma. Motorola koristi 3.4 defekta na jedan milion, ili 1.700 puta više otkaza nego što je to predviđeno u statistici. Pitanje je, što je ispravno?

Većina organizacija radi sa vrednostima između 3 i 4 sigma, tj. između 66,800 i 6,210 DPMO (Slika 27-2).

Nisu svi procesi od podjednake važnosti; stoga, bilo bi glupo pokušavati da se postigne Šest Sigma nivo performansi za svaki proces u organizaciji. Fokus na Šest Sigma treba biti usmeren na kritične oblasti. Kritičnost procesa treba biti vođen zahtevima i potrebama kupaca. Kritični aspekti proizvoda, usluge ili procesa se nazivaju "kritičnim-za-kvalitet" zahtevima ili skraćeno CTQ-i. Šest Sigma proces prevodi potrebe kupaca u zasebne zadatke i definiše optimalnu specifikaciju za svaki zadatak u zavisnosti od toga kako svaki zadatak utiče na druge. Jednom kada se kritični procesi i zadaci definišu, zavisno od analiza i intervencija radi poboljšanja, proces Šest Sigma može se koristiti da upravlja performansama proizvoda, usluga i procesa do neslućenih granica.

Neki primeri "Defekata na Milion"

■ Kod Šest Sigma, postoje 5.4 smrtnih slučajeva na milion izazvanih anestezijom tokom operacije.

■ U Pet Sigmea, postoje 230 smrtnih slučajeva u avionskim nesrećama na milion. ■ U Dva Sigma, postoji 580 000 pacijenata sa depresijom koja nije otkrivena ili nije

lečena.

Opseg Specifikacije

Na 3 tački DPMO = 66.803

Na 6 tačkiDPMO = 3.4

Prosek procesa pomeren za 1.5

Figure 27-2 Specifikacija Postignuta na pomeraju od 1.5 Šest sigma nivoa

14

ISTORIJA ŠEST SIGME

Godine 1981, Bob Galvin, tadašnji predsednik Motorole, postavio je izazv u svojoj kompaniji da će postići desetostruko poboljšanje u performansama tokom petogodišnjeg perioda. Mororola je postala temeljno uspešana u svojoj upotrebi Šest Sigme. Pošto su druge organizacije studirale njen uspeh, Mororola je prepoznala potrebu da dodatno proširi svoju strategiju. U Motoroli, Šest Sigma je bila i još uvek se definiše kao program za unapređenje kvaliteta, sa ciljem smanjenja broja defekata na samo 3.4 delova na milion slučajeva. Toko sledećih deset godina od Garvinovog izazova njegovoj kompaniji, a kao rezultat primene Šest Sigma, Mororola tvrdi da je uštedela preko 400 milijardi dolara.1 Motorola je 1988. godine osvojila Malcolm Baldrige National Quality Award nagradu za kvalitet, za svoje pionirske napore u razvoju i primeni Šest Sigma koncepta. Kao je uspeh Šest Sigma postao široko poznat, druge organizacije su prihvatile izazov. Godine 1995. Džek Velč, izvršni direktor General Electric-a, obavezao je svoju kompaniju da uvede Šest Sigma koncept. Ubrzo nakon toga,Allied Signal je postala druga velika kompanija koja će preuzeti Šest Sigma. Uprkos činjenici da je Šest Sigma i dalje bila povezana sa menadžmentom totalnim kvalitetom, počela je da se razvija kao legitimna poslovna strategija.

ŠEST SIGMA KONCEPT

Kada je koncept Šest Sigma prvi put predstavljen na GE Aircraft Engines-u, predstavljen je kao metodologija u četiri koraka - Meri, Analiziraj, Poboljšaj i Kontroliši (MAIC). Nedavno je faza definisanja dodata da bi se prepoznao značaj koji ima pravilno sagledan projekat. Praksa Šest Sigma ima oblik projekata koji se sprovodi u fazama generalno prepoznatim kao Definiši-Meri-Analiziraj-Poboljšaj-Kontroliši (DMAIC).

Faza Definisanja

Ključna pitanja koja treba postaviti tokom faze Definisanja su: Ko su kupci i šta su njihovi prioriteti? Ova faza se karakteriše putem identifikacije, evaluacije i izbora projekata, pripreme misije, odabira i uvođenja tima. Faza Definisanja obuhvata identifikaciju CTQ-a (karakteristika od ključnog značaja za kvalitet) za koje kupac smatra da imaju najveći uticaj na kvalitet.

Faza Merenja

U ovoj fazi, izaberite najprikladnije karakteristike izlaznog kvaliteta koje treba poboljšati, a zatim izmerite obim problema ili utvrdite koji je neprihvatljivi učinak ili defekat za te karakteristike. Dokumentujte proces, dokumentujte potencijalna otkazna stanja ili posledice i prikupite preliminarne podatke da bi ste procenili trenutni učinak i sposobnost procesa.

15

Faza Analiziranja

Planirajte prikupljanje podataka, izvršite analizu podataka, analizirajte glavne uzroke defekata ili grešaka, i uspostavite i potvrdite nekoliko "ključnih" determinanti performansi.

Faza Poboljšanja

Dizajnirajte i izvedite eksperimenate da bi ste odredili matematičke uzročno-posledične odnose, i izvršite optimizaciju procesa. Cilj u fazi poboljšanja je da se smanji stopa defekata ili broj defekata pomoću jednostavnih ali moćnih statističkih alata i tehnika. Za neke procese, nekoliko rundi poboljšanja mogu biti neophodne da bi se postigao željeni učinak ili sposobnost procesa.

Faza Kontrole

U kontrolnoj fazi, održite napredak koji ste ostvarili u fazi poboljšanja. Naprevite kontrole koje su neophodne da bi se održala poboljšanja, i nastaviti sa praćenjem.

KARAKTERISTIKE ŠEST SIGME

■ DMAIC okvir omogućava logičnu integraciju tehnika poput Razmeštanje Funkcija Kvaliteta (KFD), Otkazno Stanje i Analiza Efekata (FMEA), Dizajn Eksperimenta (DOE) i Statistička kontrola procesa (SPC).

■ Kao i kod menadžmenta totalnim kvalitetom, pristup kod Šest Sigma je "odozgo na dole".

■ Šest Sigma postaje široko prihvaćena u sektoru usluga, naročito kada se primenjuje u transakcionim situacijama.

■ Šest Sigma je vođena zahtevima kupaca. Ovo se može videti kroz svoj kritičan za kvalitet (CTQ) fokus.

■ Ona naglašava svoju projekat-po-projekat karakteristiku prilikom sprovođenja.

■ Ishodi Šest Sigma projekata se obično izražavaju u finansijskom obliku.

■ Šest Sigma zahteva razvijenu obuku i režim sertifikacije koji dovodi do uspostavljanja hijerarhije sertifikacije, kao što su zeleni pojasevi, crni pojasevi, majstorski crni pojasevi, itd.

■ Šest Sigma proces je vođen merenjem performansi, definisanih preko sigma nivoa i defekata na milion slučajeva.

16

Korisnički-fokusiran

Šest Sigma prevodi potrebe klijenta na pojedinačne zadatke i definiše optimalnu specifikaciju za svaki zadatak, u zavisnosti od toga kako zadaci utiču jedni na druge. Fokus se brzo okreće ka tome kako postići proboj korišćenjem projekat-po-projekat pristupa. Značajna unapređenja su potrebna da bi se drastično smanjio hroničan škart, tj. škart koji je sistemski i koji je ugrađen u operacije kompanije. Cena koja se pripisuje ovom hroničnom škartu je ono što Dr Juran navodi kao Trošak Lošeg Kvaliteta (CPQ).

PREDNOSTI ŠEST SIGME

Predstavljene su prednosti primene Šest Sigma, navedene od strane pojedinih organizacija:

Motorola (1987-1994)2

■ Smanjeni nivo defekata u toku procesa proizvodnje za faktor 200.

■ Smanjeni proizvodni troškovi za 1.4 milijardi dolara.

■ Četvorostruko povećana vrednost učešća akcionara.

Allied Signal (1992-1996)3

■ Smanjeno vreme predstavljanja novih proizvoda za 16%.

■ Smanjena troškova proizvodnje za više od 1 milijarde dolara.

General Electric (1995-1998)4

■ Uštede u sklopu cele firme od preko 1 milijarde dolara.

Samsung Electronics (1999-2001)

■ Značajna ušteda i finansijske beneficije u svih svojih 16 poslovnih jedinica u Južnoj Koreji i u ostatku sveta.5

Honeywell (nakon njenog spajanja sa Allied Signal) (1999-2001)

■ Prijavljeni slučajevi u pogledu bezbednosti su smanjeni za 43 odsto a izgubljeni radni dani za 50% u 1999. godini, u odnosu na prethodnu godinu.6

Usluge i transakcioni procesi

■ Smanjena laboratorijske i greške kod prepisivanja lekova i time poboljšna bezbednost pacijenta.7

■ Značajana ušteda u vremenu obrade, poboljšanje u upravljanju kešom i povećana lojalnost i satisfakcija kupaca.8