Блок-схема процесса

 

Блок-схема четко показывает последовательность операций в ходе то­го или иного процесса. Для этого используют стандартные символы. Блок-схема позволяет изучить и понять взаимосвязи, существующие в этом процессе.

 

Когда это применяется?

Блок-схема используется для того, чтобы документально оформить и проанализировать связь и последовательность различных событий в ходе того или иного процесса. Она позволяет получить целостное пред­ставление о выполняемых операциях и взаимосвязи различных этапов процесса.

Как это применяется?

Последовательность шагов при построении блок-схемы такова.

1.   Решите, схему какого процесса вам нужно составить.

2.   Четко установите границы этого процесса.

3.   Определите начало и конец процесса.

4.   Определите этапы (отдельные операции) этого процесса, последо­вательность действий, решения, которые нужно принять, а также ресурсы и результаты по видам операций.

5.   Составьте блок-схему процесса, используя стандартные символы (см. табл. 3.2), и укажите на ней последовательность операций с по­мощью стрелочек и петель конечной обратной связи.

6.   Сравните эту схему с реальным процессом.

7.   Проставьте на блок-схеме дату, чтобы ею было удобно пользоваться в будущем.

 

Пример

На рисунке 3.6 показана блок-схема процесса «ответ на телефонный звонок».

Линейный график Что это такое?

Линейный график — это графическое изображение зависимости меж­ду двумя переменными, позволяющее представить данные в простой, понятной и наглядной форме.

 

Когда это применяется?

Линейный график используется для графического отображения зави­симости между двумя переменными и изучения их колебаний во вре­мени. Такие графики особенно часто применяют для выявления тен­денций развития различных процессов.

 

Как это применяется?

Последовательность шагов при построении линейного графика такова.

1.  Нарисуйте вертикальную (у) и горизонтальную (х) оси и обозначь­те их. Обычно по горизонтальной оси откладывают интервалы вре­мени (год, неделя, час).

2.  Выберите шкалу, так чтобы график заполнял основную часть име­ющегося в вашем распоряжении пространства. Как правило, обе оси начинаются с нуля.

3.  Нанесите на график различные точки и проведите между ними пря­мые линии в правильной последовательности.

4. Дайте построенному линейному графику четкое и точное название.

 

Пример

На рисунке 3.7 представлен линейный график динамики числа жалоб от потребителей за последние 8 месяцев. Видно, что больше всего жа­лоб было получено в четвертом месяце и меньше всего — в шестом.

График протекания процесса

График протекания процесса — это разновидность графика временного ряда, позволяющая проиллюстрировать развитие процесса.

 

Когда это применяется?

График протекания процесса используется для выявления тенденций и существенных изменений в ходе процесса.

 

Как это применяется?

Последовательность шагов при построении графика протекания про­цесса такова.

1.   Соберите необходимые данные.

2.   Нарисуйте вертикальную (у) и горизонтальную (х) оси; обычно вре-меннбй осью является ось х.

3.   Нанесите данные на график (в виде точек) и проведите между эти­ми точками прямые линии.

4.   Посмотрите, показывает ли график какие-либо тенденции и изме­нения. О тенденции говорит серия точек, опускающихся или под­нимающихся по отношению к горизонтальной оси графика.

Пример

Управляющий магазина деликатесов в Брюсселе заметил, что бывают периоды, когда покупателей так много, что им приходится стоять в очереди у входа, а бывают периоды, когда их практически нет. Он решил проанализировать колебание объема продаж в течение года, чтобы выявить сезонные пики и спады и получить возможность пред­сказывать вероятность образования очереди. Управляющий собрал не­обходимые данные (см. табл. 3.3) и построил график протекания про­цесса (см. рис. 3.8).

График показывает интересную закономерность, которая не так очевидна, когда изучаешь таблицу. Пики продаж приходятся на фев­раль (Валентинов день), апрель (Пасха) и декабрь (Рождество). Мень­ше всего продается в январе, поскольку люди вынуждены экономить после прошедших праздников, а также в августе, когда многие уходят в отпуск.

Гистограмма плотности распределения

Гистограмма плотности распределения — это столбиковая диаграмма, которая показывает, как данные распределяются по группам значений. Собранные данные представляют в виде ряда прямоугольников, оди­наковых по ширине и различающихся по высоте. Анализ характера изменения высот позволяет оценить динамику процесса.

 

Когда это применяется?

Гистограмму плотности распределения используют, чтобы наглядно показать, в каком интервале располагаются наиболее часто встреча­ющиеся значения и как вообще распределяются данные. Кроме того, эта гистограмма позволяет определить наилучшие результаты процес­са. Такое графическое изображение динамики процесса дает возмож­ность наметить приоритетные задачи по его улучшению.

 

Как это применяется?

Последовательность шагов при построении гистограммы такова [Ram-persad, 2001В].

1.   Проведите необходимые измерения и подсчитайте, сколько значе­ний показателей вы получили.

2.   Определите разброс данных вычитанием минимального значения из максимального.

3.   Разбейте эти значения на группы (или интервалы) и подсчитайте число значений в каждом интервале. Следуйте при этом указаниям таблицы 3.4.

Если вы, например, получили ПО значений показателей, то их можно разделить минимум на 7, а максимум — на 12 интервалов.

4. Определите число значений в каждом интервале (ширину интерва­ла) следующим образом:

•   делением разброса на минимальное число интервалов;

•         делением разброса на максимальное число интервалов;

•         выбором числа значений в интервале как средней из этих двух цифр.

 

5.   Составьте таблицу плотности распределения всех значений.

6.   Постройте на основе таблицы плотности распределения гистограм­му плотности распределения. Отметьте границы интервалов на го­ризонтальной оси и частоты — на вертикальной оси.

7.   Подпишите гистограмму и укажите рядом число значений.

 

Пример

Управляющий людскими ресурсами одной организации решил про­анализировать, сколько времени уходит на подбор административных работников с момента возникновения вакансии до найма нового слу­жащего. Он изучил архивы своего отдела и записал, сколько рабочих дней занимала каждый раз эта процедура [PA Consulting, 1991].

 

Время, затраченное на подбор новых служащих (в рабочих днях):

32 27 27 3631 31 19 38 12 28 25 33 48 44 16 34 21 28 27 5931 31 39 36 57 53 29 36 47 39 26 41 34 38 42 41 13 22 37 21 27 31 21 29 24 29 17 18 26 22 19 33 26 32 21

 

Далее он выполнил следующие расчеты:

число значений показателя = 55 (число интервалов — от 6 до 10); размах = 59 — 12 = 47.

Ширина интервала (число значений в нем) меньше 7,8 (47 разде­лить на 6) и больше 4,7 (47 разделить на 10). Управляющий выбирает ширину интервала, равную 5. Затем он составляет таблицу плотности распределения (см. табл. 3.5) и строит на ее основе соответствующую гистограмму (см. рис. 3.9).

Эта гистограмма показывает, что в большинстве случаев процеду­ра подбора служащих занимала от 25 до 29 дней (интервал 4).

 

Диаграмма Парето

Диаграмма Парето — это графический инструмент, позволяющий вы­явить важнейшие причины возникновения той или иной проблемы. Она представляет собой столбиковую диаграмму, в которой данные располагаются в порядке убывания их важности, и показывает срав­нительное значение каждой причины для их общего следствия. Таким образом, эта диаграмма дает возможность отделить более значимые проблемы от менее значимых и добиться серьезных улучшений наи­меньшими усилиями. В ее основе лежит принцип Парето, который гла­сит, что львиная доля следствий объясняется всего несколькими при­чинами. Это правило, получившее название «правило 80/20», приме­нимо к самым различным ситуациям; в частности, из него вытекает, что 80% простоев на вашем предприятии, по-видимому, обусловлено лишь 20% проблем с вашим оборудованием. А все потому, что из об­щей массы существующих проблем только очень немногие действи­тельно имеют значение и требуют немедленного решения, а остальные могут подождать. Диаграмма Парето четко показывает, какие именно проблемы относятся к этим немногим. Однако диаграмму нужно ин­терпретировать очень аккуратно, поскольку проблемы, которые возни­кают чаще всего, обычно не принадлежат к числу тех, что обходятся дороже всего.

Когда это применяется?

Диаграмму Парето используют для систематизации собранных данных. С ее помощью можно определить наиболее значимые причины проб­лем и приоритеты. Позволяя ввести важнейшие вопросы в удобные для понимания рамки, она облегчает процесс принятия решений.

 

Как это применяется?

Последовательность шагов при построении диаграммы Парето такова [Rampersad, 2001В].

1.   Сформулируйте проблему.

2.   Выберите временной период, за который будет составлен перечень всех причин ее появления.

3.   Разработайте форму контрольного листка для регистрации собирае­мых данных.

4.   Составьте перечень всех возможных причин. Подсчитайте, сколь­ко раз каждая конкретная причина вызывала вашу проблему, и от­метьте это в контрольном листке.

5.   Подсчитайте общий итог.

6.   Ранжируйте причины в порядке убывания их значимости. При не­обходимости можно ввести категорию «прочие».

7.   Постройте столбиковую диаграмму с двумя вертикальными осями. По левой вертикальной оси откладывайте значения, полученные для каждой причины, — от нуля до общего числа случаев. Правая вертикальная ось должна быть той же длины; по ней вы будете от­кладывать проценты нарастающим итогом — от 0 до 100%. Вдоль горизонтальной оси перечислите слева направо различные причи­ны в порядке убывания частот (или затрат).

8.   Нарисуйте над каждой причиной столбик, высота которого зави­сит от значения, полученного для этой причины.

9.   Проведите линию частот нарастающим итогом. Сначала изобрази­те столбики нарастающим итогом, добавляя значение для каждой причины слева направо. Затем нарисуйте кумулятивную кривую от нуля до 100%, ориентируясь на правую вертикальную ось и соеди­няя друг с другом правые верхние углы столбиков.

10. Проведите горизонтальную линию от точки 80% на правой верти­кальной оси влево до пересечения с кривой нарастающего итога и затем из точки их пересечения прочертите вертикальную линию вниз до горизонтальной оси. 20% причин, вызывающих 80% сбоев (важнейшие узкие места), располагаются слева от этой точки пе­ресечения. Это и есть причины, на которые нужно обратить вни­мание в первую очередь.

Пример

Управляющего гостиницей стало беспокоить число жалоб, поступа­ющих от клиентов, и он решил изучить важнейшие проблемы, чтобы принять необходимые меры. Вместе со своими служащими управля­ющий разработал форму контрольного листка, где указывались все известные проблемы по каждому подразделению. В течение следующих четырех недель служащие регистрировали жалобы клиентов, используя контрольный листок, форма которого представлена ниже (см. табл. 3.6 [PA Consulting, 1991]). Соответствующая диаграмма Парето показа­на на рисунке 3.10. За весь период изучения было зарегистрировано 40 жалоб. Из диаграммы Парето видно, что 80% жалоб были связаны всего с пятью из 23 возможных причин. К числу этих причин (в по­рядке убывания их значимости) относятся: «медленное обслуживание в ресторане», «подача кофе с опозданием в конференц-зале», «плохая уборка номеров», «грубость персонала ресторана», «невозможность от­дохнуть в номере из-за шума». Таким образом, выяснилось, что имен­но эти проблемы и нужно решить в первую очередь.

Анализ характера и последствий отказа

Анализ характера и последствий отказа (failure mode and effect analysis, FMEA) — это превентивный подход, применяемый для систематизации и схематического изображения причин, следствий и возможных мер по устранению обнаруженных узких мест. Обычно данный метод исполь­зуют для анализа продукции и процессов. При этом основное внима­ние уделяют анализу процессов, при котором перед каждым его эта­пом заранее стараются ответить на вопросы: «Какие сбои могут про­изойти по ходу процесса?», «Что может их вызвать?», «Что случится, если произойдет сбой?», «Как мы можем это предотвратить?», «На­сколько важно предотвратить этот сбой?», «Кто будет выполнять при­нятое решение?», «Когда оно будет выполнено?».

 

Когда это применяется?

Метод FMEA используют для систематического выявления сбоев в важных экономических процессах и их последующего устранения. По итогам этого анализа можно создать список критических моментов процесса с указанием того, что нужно делать, чтобы минимизировать вероятность сбоя.

 

Как это применяется?

Анализ характера и последствий отказа осуществляется силами коман­ды. Руководитель отвечает за формирование команды, сбор соответ­ствующей информации, организацию и проведение аналитических совещаний, организацию обсуждения, документирование результатов и получение в порядке обратной связи информации о целесообразно­сти продолжения работы. Чтобы команда могла выявить как можно больше потенциальных узких мест, в нее должны входить специали­сты разного профиля, обладающие большим опытом в данной кон­кретной области. Совещания могут длиться разное время в зависимо­сти от степени их подготовленности, характера проблемы, знаний и опыта членов команды (обычно — не более двух часов).

Последовательность шагов при проведении FMEA такова (см. рис. 3.11).

1.  Сформируйте команду из пяти—восьми специалистов разного про­филя и созовите первое короткое совещание. Заранее предоставьте членам команды соответствующую информацию, чтобы они могли изучить ее до начала совещания. На совещании объясните цель его проведения, общий подход, а также роль членов команды. Выбе­рите самый важный процесс, т. е. определите проблемную область.

2.  Постройте схему процесса и приведите перечень всех его состав­ляющих (шагов процесса).

3.  Определите для каждого шага возможные виды отказа. Подумай­те, как эти отказы могут повлиять на остальные этапы процесса.

4.  Укажите причину каждого вида отказа и то, как эти виды могут от­разиться на управляемости всего процесса.

5.  Взвесьте риски; определите имеющиеся в процессе узкие места, оценив вероятность возникновения (Р) и серьезность (S) отказов каждого вида (см. табл. 3.7). Произведение этих двух величин дает показатель риска (R). Показатель S отражает вероятность обнару­жения ошибки со временем. Значение S тем больше, чем сложнее обнаружить эту ошибку заранее.

6.  Определите для всех видов отказа меры по устранению возможных узких мест процесса. Наивысший приоритет должны иметь отказы с самыми высокими показателями R (например, R>20). Назначь­те ответственного за предотвращение отказов, риск возникновения которых наиболее велик.

7.   Составьте отчет и проверьте результаты. Информируйте членов коман­ды о принятых мерах и их результатах.

Анализ работы

Сразу после террористической атаки Аль-Каиды 11 сентября 2001 г. авиакомпания Global Air (GA) решила ввести в дополнение к уже су­ществовавшим в аэропортах новые, усиленные меры безопасности. Был разработан ряд мер по улучшению охраны и безопасности, включая оборудование кабин самолетов пуленепробиваемой дверью, сопровож­дение каждого рейса двумя вооруженными охранниками, сканирование радужной оболочки глаза пассажиров, информирование пассажиров о необходимости проявлять бдительность и т.п. Решено было также уси­лить меры безопасности у выходов к самолетам Global Air в аэро­портах.

Особое внимание уделялось вашингтонскому аэропорту. За послед­ние три года с самолетами GA, отправлявшимися из этого аэропор­та, произошло несколько опасных инцидентов, таких как попытки угона самолета, стычки между агрессивно настроенными. пассажира­ми и членами экипажа, попытки пронести в самолет оружие и др. Все они сопровождались длительной задержкой вылета. В связи с этим в прошлом году, дабы не утратить своего имиджа безопасной и надеж­ной компании, GA решила разместить у выхода В-4, откуда отправля­ются большинство ее рейсов, собственный сканер и металлоискатель и ввести дополнительный контроль. Одно из подразделений службы безопасности GA, работающее в вашингтонском аэропорту, проанали­зировало этот процесс методом FMEA. С этой целью была образова­на команда из шести добровольцев — сотрудников GA под руковод­ством Джона Джонсона. Кроме него в группу вошли Рита Ривз, Род­ни Харрисон, Уоррен Джексон, Роберт Дин и Дэнни Джоб, которые были привлечены к работе благодаря их знаниям, опыту и навыкам об­щения. В команде по улучшению Рита и Родни были специалистами соответственно по управлению людскими ресурсами и техническому обслуживанию, а другие — сотрудниками службы безопасности. За подготовку совещаний отвечал Джон Джонсон.

Были проведены три совещания продолжительностью 1,5 часа каж­дое. На первом из них команда сформулировала свою задачу: «Задача нашей команды по анализу риска состоит в систематическом выявлении и устранении угроз безопасности с целью обеспечения безопасности на­шей авиакомпании». Члены команды также определили, из чего скла­дывается основной процесс «наблюдение за выходом В-4 вашингтон­ского аэропорта», и составили блок-схему этого процесса, который предполагал следующие шаги.

1.   Пассажир ставит ручную кладь на ленту конвейера сканера.

2.   Ручная кладь сканируется.

3.   В случае срабатывания сигнализации или обнаружения подозри­тельного предмета ручная кладь досматривается и при необходи­мости принимаются меры.

4.   Пассажир проходит через арку металлоискателя.

5.   Если раздается звуковой сигнал, производится досмотр пассажира и при необходимости принимаются меры.

6.   Пассажир забирает ручную кладь с ленты конвейера и поднимает­ся на борт самолета.

Другие этапы процесса, такие как паспортный контроль, предъяв­ление авиабилета, получение корешка билета и размещение в самолете, мы здесь для краткости опустим. Проведенный анализ риска позво­лил выработать несколько рекомендаций по повышению безопасности полетов самолетов GA из вашингтонского аэропорта, которые и были выполнены в последующие полгода. В таблице 3.8 представлены ре­зультаты анализа, проведенного после первого совещания. По окон­чании последнего совещания был проделан анализ работы команды (см. следующую главу).

Диаграмма разброса

 

Диаграмма разброса — это графический способ изучения соотношения между двумя переменными (которые существуют попарно) и выясне­ния, имеется ли между ними связь и насколько она сильна. На этой диаграмме парные данные изображают в виде облака точек. Соотно­шение между двумя переменными определяют из формы этих облаков. Плотность и расположение облаков показывают, как эти переменные влияют друг на друга. Если величина одной из них как-то влияет на величину другой, между ними существует корреляция. Положительная зависимость между двумя переменными означает, что рост одной из них связан с увеличением другой, отрицательная — что рост одной обусловлен уменьшением другой.

Шесть наиболее часто встречающихся форм облаков показаны на рисунке 3.12 [NEN-ISO 9004-4].

 

Когда это применяется?

Диаграмма разброса используется после проведения анализа причин­но-следственных зависимостей, чтобы установить, имеет ли данная причина отношение к данному следствию. С ее помощью можно опре­делить, что произойдет с одной переменной, если изменить другую.

 

Как это применяется?

Последовательность шагов при построении диаграммы разброса та­кова.Соберите 30—50 пар данных, относящихся к двум взаимосвязанным переменным (причине и следствию), соотношение между которы­ми нужно проанализировать.

1.  Нарисуйте горизонтальную (х) и вертикальную (у) оси. Обычно зна­чения причины откладываются по оси х, а значения следствия — по оси у. Оси должны быть примерно одинаковой длины.

2.  Обозначьте оси, дайте диаграмме название и укажите источник дан­ных, дату и ответственных лиц.

3.  Нанесите на диаграмму парные данные (х, у), отмечая на ней каж­дую точку. Если пары данных имеют одинаковые значения, обве­дите эти точки кружочком.

4.  Чтобы определить характер и силу связи между переменными, изу­чите форму облака точек на диаграмме.

Пример

Нью-Йоркская компания Florence Ice Cream получила интересное пред­ложение от одного поставщика мороженого. Он приступает к выпус­ку нового сорта мороженого, который уже успел понравиться покупа­телям и продажа которого, похоже, принесет большую прибыль. Если Florence закажет много этого мороженого, ей придется установить до­полнительный холодильник. Известно, что пробные продажи нового мороженого проводились в теплую погоду, и руководители Florence опасаются, что, когда похолодает, оно будет продаваться хуже. Вот почему они решили выяснить, есть ли связь между продажами моро­женого и максимальной дневной температурой. Каждый день в течение четырех недель сотрудники компании регистрировали объемы продаж и сравнивали их с максимальными дневными температурами. Постро­енная на этой основе диаграмма разброса представлена на рисунке 3.13 [PA Consulting, 1991; Rampersad, 2001В].

Из диаграммы видно, что рост выручки от продажи мороженого вряд ли зависит от повышения дневной температуры. Поэтому Florence может спокойно устанавливать дополнительный холодильник и заку­пать новое мороженое, возможно, предварительно проанализировав, какое влияние на продажи оказывают другие факторы. Так построе­ние диаграммы разброса позволило руководству компании принять важное решение.

Применение контрольной карты

Контрольная карта используется для выявления важнейших причин отклонений (дестабилизирующих факторов) и их устранения в целях статистического контроля процесса; кроме того, она позволяет стати­стическими методами определить управляемость процесса. С помощью контрольной карты предсказуемые показатели (т.е. относящиеся к внутренней производительности процесса) можно отделить от непред­сказуемых (т.е. возникающих по особым причинам). Этот метод при­меняют, чтобы оценить стабильность процесса и решить, когда в него необходимо внести изменения. Организация статистического контро­ля процесса позволяет постоянно получать сигналы о возникающих в ходе его проблемах и надежно их фиксировать. Статистический конт­роль процесса создает основу для работы команды по улучшению. Усвоение философии контроля процесса можно даже считать необхо­димым условием дальнейшего улучшения с использованием метода «шесть сигм» или других программ.

 

Как это применяется?

Последовательность шагов при построении контрольной карты та­кова.

1.   Выберите характеристики, динамика которых будет отслеживаться с помощью контрольной карты.

2.   Выберите подходящий вид контрольной карты.

3.   Соберите данные.

4.   Нарисуйте вертикальную ось (у), по которой вы будете откладывать значения качественной характеристики (например, времени, дли­ны и т.д.). На этой оси будет показываться положение (разброс) качественных параметров процесса.

5.   Нарисуйте горизонтальную ось (х), по которой вы будете отклады­вать время или номера произвольных выборок.

6.   Проведите центральную линию CL (central line), линию среднего зна­чения характеристики или целевую линию, если процесс поддается регулированию. С каждой стороны центральной линии (см. рис. 3.14) проведите:

 

•        линию нижнего контрольного предела LCL (lower control limit);

•        линию верхнего контрольного предела UCL (upper control limit). Эти линии характеризуют размах естественных колебаний процесса.

7.   Нанесите данные на график.

Время измерения

 

Рисунок 3.14. Пример контрольной карты

8.   Изучите точки, находящиеся выше или ниже соответствующей ли­нии предела. Точки, располагающиеся ниже линии LCL или выше линии UCL, сигнализируют, что случилось нечто требующее к себе особого внимания. На рисунке 3.14 точка, обведенная кружочком, находится выше линии верхнего контрольного предела. Эта точка сигнализирует о необходимости принятия мер.

9.   Если обнаруживается, что процесс вышел из-под контроля, следуй­те плану действий в случае неуправляемости (out of control action plan, OCAP). OCAP — это заранее разработанная схема последова­тельности операций по поиску неисправностей, дающая работни­ку возможность принять меры по регулированию процесса. Она позволяет устранить наиболее часто встречающиеся особые причи­ны отклонений и сохранить ответственность работника за исправ­ление положения дел [Sandorf, Bassett, 1993].

 

Пример контрольной карты отдельных значений: формулы

Индивидуальные показатели х_у, х₂, х₃ и т.д. создают основу построения контрольной карты отдельных значений. Пусть х₁ — значение первого показателя. Центральная линия (CL), или средняя из к показателей, рассчитывается следующим образом:

CL = (х, + х₂ + х₃ + ... + х_к) I к,

или CL соответствует целевому значению, если процесс поддается ре­гулированию.

Линии верхнего и нижнего контрольных пределов (для более чем 25 показателей) можно рассчитать по формулам:

UCL = CL+ 2.66МЛ, LCL = CL - 2,66MR,

где MR = [I | х -        ] / (к - 1) для t 2 2 и к £ 25.

Здесь MR (moving range) — это средний скользящий разброс, по­казатель размаха для средней произвольной выборки. Константа 2,66 используется для определения расстояния между центральной линией и контрольными границами; 2,66 — это статистическая постоянная, которая превращает среднюю в оценку «трех сигм».

 

Контрольная карта

Что это такое?

Статистический контроль процесса — один из основополагающих принципов метода «шесть сигм» [Monhemius, 2001]. Его ключевые по­ложения были разработаны еще в 20-е годы прошлого века [Shewart, 1931], но не утратили своего значения и поныне. Главная идея такого контроля состоит в том, что улучшить процесс путем ужесточения технических требований невозможно. Управляющие отвечают за то, чтобы в компании был налажен процесс производства продукции, со­ответствующей ожиданиям потребителя и техническим требованиям. Далее должен осуществляться мониторинг такого процесса. Если с процессом все в порядке (процесс «под контролем» или в ходе его произошло отклонение по «обычной причине»), то его параметры под­чиняются устойчивому статистическому распределению. Сегодня мо­ниторинг не предполагает больше проверки качества продукции, про­веряется только, все ли в порядке с самим процессом, поскольку при надежном отлаженном процессе производится лишь хорошая продук­ция. Если в процессе происходит сбой, мониторинг об этом сигнали­зирует (процесс «вышел из-под контроля» или произошло отклонение по «особой причине»). В этом случае необходимо остановить процесс и устранить причину отказа. Все это кажется вполне логичным, но в то же время означает, что пока процесс еще не вышел из-под конт­роля, вмешиваться в него не следует. На практике служащие, которые пытаются отреагировать на какие-то незначительные отклонения, со­здают новые проблемы. Ненужное вмешательство в производственный процесс приводит к росту его изменчивости и снижению качества про­дукции.

Контрольная карта — это метод статистического контроля процес­са, позволяющий оценить процесс, обеспечить и сохранить его управ­ляемость. Он показывает, как может протекать процесс, и помогает ответить на следующие вопросы:

•         Можем ли мы выполнять эту работу правильно?

•         Выполняем ли мы ее правильно?

•         Выполнили ли мы ее правильно?

•         Могли бы мы выполнять эту работу более последовательно и эф­фективно?

Контрольная карта представляет собой статистический инструмент, позволяющий отделить особую причину отклонения от обычной. При­мер простейшей контрольной карты — график динамики какой-либо характеристики. На этом графике отклонение по обычной причине используется для расчета «контрольных пределов». Если измеряемая величина выходит за контрольные пределы, тому должна быть особая причина. Этот график нужно строить и интерпретировать в режиме реального времени протекания процесса. Обычно с его помощью ра­ботник сам следит за процессом. Сразу после завершения выпуска одного вида продукции он наносит на график результаты и смотрит, можно ли приступить к выпуску следующего вида. Если работник об­наруживает, что процесс вышел из-под контроля, он может незамед­лительно приступить к решению проблемы, не дожидаясь вмешатель­ства руководства.