|
ограниченность их суждений. Кроме того, в ходе проведения FMEA-анализа не учитываются экономические показатели1. Статистическое управление процессами Статистическое управление процессами применяет статистические методы для достижения увеличения знаний о процессе, регулирования процесса до желаемого уровня, уменьшение изменчивости конечного продукта или улучшения характеристик процесса . Целью SPC является улучшение процесса, что в свою очередь определяет необходимость определения показателей качества процесса и статистических методов для определения их значений . SPC применяется для того, чтобы предотвратить отклонения параметров процесса от их целевых значений, за счет чего процессы поддерживаются на стабильном и приемлемом уровне. В основе SPC лежит знание о наличии в любом процессе вариаций, их природе и способах их снижения. Существует два вида вариаций: специальные вариации и случайные вариации. Специальные вариации это вариации, влияние которых на показатели качества процесса можно обнаружить и идентифицировать. Обычно число таких вариаций невелико, однако они серьезно влияют на стабильность процесса. Случайные вариации это вариации, влияние которых на процесс невелико. Число таких вариаций велико, однако изменчивость значений показателей качества процесса нельзя соотнести с ними при существующем уровне знаний. В SPC выделяют три основных этапа совершенствования процесса: 1. Устранение причин специальных вариаций. 1Кузьмин Л.М. Метод анализа видов и последствий отказов //Методы менеджмента качества, №11,2004. 2 ГОСТ Р 51814.3-2004 Системы качества в автомобилестроении. Методы статистического управления процессами. М.: ИПК Издательство стандартов, 2005; ГОСТ Р ИСО 11462-1-2007 Статистические методы. Руководство по внедрению статистического управления процессами. Часть 1. Элементы.М.: ИПК Издательство стандартов, 2007. 3 Шотмиллср Дж. Статистическое управление процессами — эволюция в новое столетие. // Методы менеджмента качества, 5,2004. 4 Нив Г. Организация как система: Принципы построения устойчивого бизнеса Эдвардса Деминга. Пер. с англ. М.гАльпшш Бнзисс Букс, 2007 52 |
24 Достоинствами FMEA является относительная простота этого метода, использование работы межфункциональной команды, в состав которой входят эксперты различных подразделений и внешние эксперты (в том числе представители поставщика и потребителя), а также высокая эффективность полученных результатов. Однако использование исключительно экспертной оценки имеет следующие недостатки: субъективизм мнений экспертов и ограниченность их суждений. Кроме того, в ходе проведения FMEA-анализа не учитываются экономические показатели [20]. Статистическое управление процессами Статистическое управление процессами применяет статистические методы для достижения увеличения знаний о процессе, регулирования процесса до желаемого уровня, уменьшение изменчивости конечного продукта или улучшения характеристик процесса [21,22]. Целью SPC является улучшение процесса, что в свою очередь определяет необходимость определения показателей качества процесса и статистических методов для определения их значений [17,23]. SPC применяется для того, чтобы предотвратить отклонения параметров процесса от их целевых значений, за счет чего процессы поддерживаются настабильном и приемлемом уровне. В основе SPC лежит знание о наличии в любом процессе вариаций, их природе и способах их снижения. Существует два вида вариаций: специальные вариации и случайные вариации. Специальные вариации это вариации, влияние которых на показатели качества процесса можно обнаружить и идентифицировать. Обычно число таких вариаций невелико, однако они серьезно влияют на стабильность процесса [24,25]. Случайные вариации это вариации, влияние которых на процесс невелико. Число таких вариаций велико, однако изменчивость значений показателей качества процесса нельзя соотнести с ними при существующем уровне знаний [24,25]. В SPC выделяют три основных этапа совершенствования процесса [24]: 129 21. ГОСТ Р 51814.3-2004 Системы качества в автомобилестроении. Методы статистического управления процессами. М.: ИПК Издательство стандартов, 2001. 22. ГОСТ Р ИСО 11462-1-2007 Статистические методы. Руководство по внедрению статистического управления процессами. Часть 1. Элементы. М.: ИПК Издательство стандартов, 2007. 23. Шотмиллер Дж. Статистическое управление процессами эволющия в новое столетие. // Методы менеджмента качества, 5, 2004. 24. Нив Г. Организация как система: Принципы построения устойчивого бизнеса Эдвардса Деминга. Пер. с англ. М.:Альпина Бизнес Букс, 2007 370 с. 25. Деминг Э. Выход из кризиса: Новая парадигма управления людьми, системами и процессами. Пер. с англ. М.: Альпина Бизнес Букс, 2007. -370с. 26. Статистические методы повышения качества. Пер. с англ./Под ред. Х.Куме. -М.: Финансы и статистика, 1990. 304 с. 27. ГОСТ Р 50779-42-99 Статистические методы. Контрольные карты Шухарта. М.: ИПК Издательство стандартов, 1999. 28. Н.В. Бобылева, В.С. Егоров, С.А. Одиноков, П.И. Пашков, А.Е. Сомков Повышение эффективности системы менеджмента через инструменты управления принятием решений в условиях малого бизнеса. Методические рекомендации М.:МЦС, 2007. 80с. 29. Одиноков С.А., Родионов В.С. Калинин А.А., Васильев В.А. Управление качеством технологических процессов. М.: «МАТИ»РГТУ, 2001. 84 с. 30. Детмер У. Теория ограничений Годратта: Системный подход к непрерывному совершенствованию. Пер. с англ. — М.: Альпина Бизнес Букс, 2007. 444 с. |