МВА за 10 дней. Самое важное из программ ведущих бизнес-школ мира - Стивен Силбигер

Инженеры-производственники анализируют допуски по каждому производственному заданию. Например, разливочный автомат на заводе Coca-Cola не заливает в двухлитровые бутыли точно 2 л. Погрешность составляет плюс-минус несколько миллилитров. Инженерам на производстве необходимо провести детальные исследования, чтобы определить количество напитка, обычно заливаемого в бутыль. Эта процедура завершается построением колоколообразной кривой или кривой плотности нормального распределения заливаемого количества. Вспомните рассуждения по поводу этой кривой в главе «Количественный анализ»: тот масштаб отклонений, в который укладываются 68 % случаев, называется стандартным отклонением от ожидаемого количества, отклонением в одну сигму. Любое измерение, результат которого оказывается за пределами отклонения в одну сигму от нормативного допуска по показателю качества, свидетельствует о наличии производственной проблемы. Управляющий производством может выбрать допуски величиной и в две или три сигмы. Motorola объявила программу шесть сигм, то есть не более 3,4 дефекта на миллион. Многие другие компании вводят программу шести сигм, чтобы сократить дефектную продукцию и повысить прибыли.

В нашем примере с компанией Coca-Cola инженер-производственник выбрал допуск величиной в одну сигму, то есть в 68 % случаев уровень жидкости в выборочно проверяемых бутылках находится в пределах ± 10 мл от «правильного».

Используя методику статистического контроля производственного процесса, оператор разливочного автомата мог бы каждый час брать с разливочной линии десять двухлитровых бутылей. Исходя из допуска в одну сигму, бутыли, в которых находится более 2 л и 10 мл жидкости, окажутся за верхним пределом допустимых отклонений, а все, что меньше 1990 мл, выходит за нижний предел. Появление таких бутылок свидетельствует о наличии «особой проблемы», например о неисправности линии подачи. Это значит, что «процесс вышел из-под контроля», и оператор получает инструкции по осуществлению корректирующих действий. Если после таких действий новые образцы укладываются в допуск ±10 мл, то процесс снова «под контролем», и можно включать машины. (Пример с выбором верхнего и нижнего допустимых отклонений на линии бутылочного розлива компании Coca-Cola предельно упрощен в целях ознакомить вас с предметом рассмотрения. Периодичность выборочного контроля и количество отбираемых для проверки бутылей сильно влияют на результаты статистического расчета пределов отклонений.) См. график (рис. 7.8).

Используя метод статистического контроля, оператор разливочного автомата вписывает данные своих измерений в контрольные диаграммы. На Х-Bar картах оператор отмечает среднее по результатам измерений, выполняемых им каждый час. Эти карты выявляют любую тенденцию разливочного автомата отклониться вверх или вниз от норматива. Если допустимый предел уже близок, оператор попытается установить причину, пока автомат не вышел из-под контроля.

Контрольная диаграмма диапазона отклонений, или контрольная карта R, выявляет достаточно случайный характер процесса. Она показывает диапазон интервалов между наибольшим и наименьшим измерениями в одной и той же выборке по гистограммам средних значений. В каждой группе среднее измерений может скрывать неприемлемые отклонения. Например, среднее двух измерений, показавших 1 и 3 л, даст 2 л, то есть результат, приемлемый на гистограмме, однако покупатели будут шокированы как бутылями, заполненными наполовину, так и бутылями, липкими из-за перелива. При выходе за границы установленного диапазона на R-диаграмме оператору также следует предпринять корректирующие действия.

Гипотетические гистограммы и R-диаграммы, построенные по данным 12-часовой смены, указывают на наличие проблем (рис. 7.9а и 7.9б).

Внезапное изменение на гистограмме вынуждает предположить, что произошел сбой в работе механического оборудования или что на линии появился новый работник, незнакомый со спецификациями.

Скачок вверх на R-диаграмме может служить сигналом плохой работы автомата, вибрации дозатора или усталости работника.

Кросби и «Качество бесплатно». Известность Филипу Кросби принесло декларативное заявление: «Качество расходов не требует». Кросби считал, что у производителя, совершенствующего качество «в соответствии с требованиями», общие затраты на производство будут снижаться. Он предположил, что конечной целью программы качества является полное отсутствие дефектов. Для повышения качества менеджмент обязан работать и над конструкцией изделий, и над производственными методами. С его точки зрения, любые расходы на совершенствование качества должны окупиться сторицей за счет экономии материалов и снижения трудозатрат, ранее уходивших на устранение дефектов.

Внезапное изменение на гистограмме вынуждает предположить, что произошел сбой в работе механического оборудования или что на линии появился новый работник, незнакомый со спецификациями.

Скачок вверх на R-диаграмме может служить сигналом о сбое в работе разливочного автомата, вибрации дозатора или усталости работника.

Вы познакомились с основами таких разделов, как производственные возможности, производственное планирование, нормативы и контроль на производстве. Тем не менее данную главу нельзя считать законченной без упоминания некоторых модных и популярных в деловой прессе тем.

Время, которое требуется компании для преобразования идеи продукта в новый продукт или для усовершенствования существующего продукта, называют циклом внедрения. В Детройте на проектирование новой модели и на переоснащение сборочного конвейера под новую модель автомобиля уходит до двух и более лет. На создание нового предмета модной одежды от стадии дизайна до стадии поставки в магазин часто требуется до полугода. Чем быстрее компания сумеет выпустить продукт, отвечающий потребительскому спросу, тем выше будет ее конкурентоспособность на рынке. Соответственно, малая продолжительность цикла внедрения – это конкурентное преимущество и тема, модная в кругах МВА. Некоторые особенно продвинутые МВА называют сражение за быстродействие конкурентной борьбой за время.

Новая технология не представляет ценности сама по себе, если ее невозможно эффективно использовать. В 1980-х гг. компания General Motors потратила миллиарды долларов на развитие робототехники, стремясь автоматизировать сборочные конвейеры. Инвестируя огромные средства, компания рассчитывала одновременно повысить качество и сократить затраты. Однако General Motors не хватило технического опыта для эффективной адаптации производственных операций к новой технологии.