AI w jakości
AI w jakości? Dlaczego nie! Wielu z nas ciężko wyobrazić
CzytajKonsultant, trener narzędzi branży motoryzacyjnej, właściciel D4R.
W roku 2024 mija 100 lat, odkąd Edward Shweard zastosował karty kontrolne, będące podwaliną Statystycznego Sterowania Procesem (SPC). Każdy z nas, znając profity jakie daje SPC oraz ile pozwala zaoszczędzić z pewnością spodziewałby się, że każda z firm uważa go za punkt centralny swojego systemu zarządzana jakością. I tutaj się można zdziwić.
Audyty pokazują że:
1. Często SPC traktowane jest jak Showe Per Customer
2. Jeżeli już mamy karty to ich używanie sprowadza się do notowania wyników.
A gdzie reakcja? Gdzie to sterowanie?
Przydatne materiały: Core Tools: APQP, FMEA, MSA, SPC, PPAP
Pierwszym krokiem jest uświadomienie sobie co robimy gdy robimy to źle. Jest to czyste „przepalanie pieniędzy”.
Operator (lub laboratorium) musi się namierzyć, przeliczyć średnie, rozstęp, umieścić na wykresie. A na samym końcu i tak wszystko ląduje w archiwum. Jeżeli nie wyciągamy żadnych wniosków i nie wykorzystujemy kart do sterowania procesem to może w ogóle tego nie robić?
Wyobraź sobie linię produkcyjną, z której co kilka sekund zjeżdżają gotowe wyroby: pięknie zapakowane, gotowe do wysyłki. I powiedzmy że z jakiegoś względu, dla klienta istotna jest wysokość opakowania. Odbiorca nie mówi jak i co robić: przekazuje nam tylko wymagnie. Reszta należy do nas.
Jak nad tym zapanować?
Możemy np. skontrolować proces na początku i na końcu produkcji. Jeżeli wykryjemy niezgodność to zatrzymujemy całą partię i wprowadzamy 100% kontrolę aż do ostatniego punktu w czasie, gdzie wyrób był zgodny.
Wiedz że ten model dość dobrze sprawdzał się do początku XX wieku. Jednak jego zasadniczą wadą jest to, że reagujemy dopiero wtedy, kiedy mamy już wyprodukowany wyrób niezgodny. Jeżeli takim wyrobów znajdziemy więcej, na przykład w ramach selekcji, to koszty niezgodności znacznie wzrosną.
Czy można więc to zrobić inaczej? Oczywiście. I właśnie do tego posłuży nam SPC, czyli statystyczne sterowanie procesem.
A co by było gdyby model detekcyjny zastąpić modelem prewencyjnym? Na przykład reagować zanim wystąpi niezgodność? I to jest właśnie cel, dla którego stworzone zostało SPC. Reagować przed a nie po szkodzie.
Jak to zrobić? Wróćmy na chwilę do naszego przykładu. Od klienta wiemy jakie wymiary opakowania są akceptowalne. Te granice zostały wyznaczone przez tolerancje.
Wiemy również że reagowanie dopiero gdy niezgodność została już wyprodukowana jest delikatnie mówiąc nierozsądne. Musimy działać wcześniej!
Wystarczy więc wprowadzić dodatkowe granice, zwane również granicami reagowania, i co jakiś czas sprawdzić, czy proces aby nie zbliżą się do niech
Mierząc wyjście w określony odstępach – czasowych lub wyrażonych w liczbie sztuk- możemy zbudować wykres ilustrujący zachowanie procesu.
Nagłe przeskoki, trendy, nietypowe wzorce mogą świadczyć o tym, że działają na niego jakieś nietypowe, specjalne czynniki. Nazywamy je przyczynami specjalnymi. A skoro dzieje się coś nienaturalnego to powinniśmy reagować.
Proste? Banalne i intuicyjne.
Jak to została już wspomniane we wstępie, pomimo 100 letniej tradycji karty nadal często stosowane są jako „zło konieczne”. W wielu przypadkach używamy ich, gdyż klient tego wymaga (zwłaszcza w odniesieniu do charakterystyk specjalnych). Oto kilka przyczyn, które za tym stojąc:
Do prowadzenia kart potrzebne są dane. A jeżeli chodzi o dane związane z wyrobem najczęściej pochodzą one z pomiarów. I to jest „problem”: bo od operatora oczekujemy, że będzie głównie produkował. I słusznie. A tu jeszcze ma on coś mierzyć, potem liczyć średnią, rozstęp, malować jakieś wykresy.
Dopiero gdy pojawią się problemy (np. reklamacja) to nagle sobie przypominamy, że poza ilością klient płaci również za jakość.
Szczytem „motywacyjnym” są wypowiedzi typu:
„Gdybyśmy zatrzymali wadę w naszym zakładzie, to za pieniądze, które wydajemy na selekcję…”
Na końcu tego zdania oczywiście padają różne kwestie: dałbym wam premię, wysłał na szkolenie, kupił nowy sprzęt… No cóż: obiecać (post factum) nie zaszkodzi. Jakoś gdy nie ma nagłego wycieku pieniędzy nikt niczego nie kupuje.
Mieć karty to jedno. Rozumieć je to drugie. Po naniesieniu statystyk na wykresy powinniśmy zawsze zastanowić się co one nam mówią. Czy obraz, który ryzuje się przed naszymi oczami jest znaczący (z punktu widzenia statystyki) czy nie. Aby SPC działało ludzie, którzy będą z nim pracować powinni mieć odpowiednią, statystyczną wiedzę. Ba… mówi o tym wprost IATF16949.
A praktyka? Przychodzimy na audyt i pytamy operatora:
– Co Pan tutaj kontroluje?”
– Ja?… Ja tu tylko na chwilę jestem, bo kolega chory to kierownik mnie tutaj postawił w zastępstwie.
Jak zaczynam pytać, czy rozumie o co chodzi z tymi wykresami to… nie dowiaduję się nic.
To kolejny problem! Każdy z nas oczekuje, że jak już taka karta jest to żyje i jest używana zgodnie z intencjami. Jednak sam przekonałem się, wykonując audyty na produkcji, że:
1. Nawet jak karta jest, to mało kto zwraca uwagę na to jak wygląda wykres.
2. Nawet gdy trafi się punkt w strefie reagowania to nie ma reakcji.
„Na górze” (czyli w biurach) wszyscy żyją w przekonaniu, że SPC chroni nas, że mamy prewencję i że będzie dobrze. Im bliżej procesu tym przekonanie bliższe temu, że: „jak się montuje to trzeba słać, nie ma czasu bo auto czeka”.
Co kradnie nam czas w działach jakości i jak sprawić, aby tego czasu nie tracić? Pobierz darmowy e-book.
I tutaj z pomocą przychodzi nam technologia. Mamy przecież XXI wiek! Na pewno da się z tym problemem coś zrobić.
Pomogą nam w tym narzędzia typu Business Intelligence lub dedykowane programy do SPC. Mogą one przeprowadzać za nas analizy i w sposób ciągły monitorować dane. A kiedy trzeba: wysłać maila lub SMSa do odpowiednich osób.
Programy, które mogą Ci w tym pomóc:
– Q-DAS
– PowerBI
– SPC for Excel
Oczywiście są to jedynie przykłady.
Niezależnie od tego, czy zdecydujesz się na dedykowane oprogramowanie czy nie: Ty i Twój zespół potrzebujecie wiedzieć jak interpretować otrzymane wyniki:
– Czym jest średnia, odchylnie standardowe itd.
– Jakie są rodzaje przyczyn zmienności.
– Kiedy odpuścić a kiedy reagować.
– Ile sztuk pobrać z procesu aby ufać danym?
Tutaj nie ma drogi na skróty: ludzi trzeba po prostu przeszkolić, aby reagować faktycznie wtedy, keidy trzeba.
Jeżeli mamy problem z reakcja na poziomie operatora, przesuńmy ją na poziom wyższy!
Oczywiście nie jest to rozwiązanie optymalne. Reakcja powinna należeć do tej osoby, która faktycznie może procesem sterować i która jego najbliżej tego sterowania.
Jednak czasami, z racji skomplikowania procesu, zwyczajnie się tak nie da zrobić.
I to też da się zautomatyzować! Przykładem tutaj może być program Power Bi (masz go za darmo w ramach pakietu Office) czy aplikacja SmartSheet.
W przypadku zaistnienia określonego warunku (np. wynik w strefie reagowania) dostaniemy SMS’a lub e-maila.
Oczywiście odpowiednia reakcja nadal będzie należeć do człowieka.
Poznaj 5 podstawowych podręczników branży motoryzacyjnej: APQP, FMEA, MSA, SPC, PPAP.Odbierz swój bezpłatny dostęp.
Wierzy że zarządzanie jakość to nie narzędzia a stan umysłu. Z wykształcenia inżynier budowy maszyn, trener i konsultant, pasjonat metody Six Sigma. W czasie swojej drogi zawodowej współpracował z takimi koncernami jak BMW, Audi, JLR czy Stellantis. Twórca QualityWersum czyli portalu e-learning dostarczającego treści edukacyjnych dla branży motoryzacyjnej.
Odpowiadamy tak szybko jak inżynier jakości, gdy właśnie otrzymał informacje o nowym problemie.
Bezpośredni kontakt
+48 507 799 644
MSA czyli precyzja i dokładnosć Rafał Rakoczy Konsultant, trener narzędzi
CzytajD4R Rafał Rakoczy
ul. Kolorowa 22
38-500 Sanok
kontakt@d4r.pl
NIP: 6871779567
REGON: 528801286
Copyright © D4R
Cookie | Duration | Description |
---|---|---|
cookielawinfo-checkbox-analytics | 11 months | This cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookie is used to store the user consent for the cookies in the category "Analytics". |
cookielawinfo-checkbox-functional | 11 months | The cookie is set by GDPR cookie consent to record the user consent for the cookies in the category "Functional". |
cookielawinfo-checkbox-necessary | 11 months | This cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookies is used to store the user consent for the cookies in the category "Necessary". |
cookielawinfo-checkbox-others | 11 months | This cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookie is used to store the user consent for the cookies in the category "Other. |
cookielawinfo-checkbox-performance | 11 months | This cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookie is used to store the user consent for the cookies in the category "Performance". |
viewed_cookie_policy | 11 months | The cookie is set by the GDPR Cookie Consent plugin and is used to store whether or not user has consented to the use of cookies. It does not store any personal data. |