«Производственный и операционный менеджмент Production and Operations Management Manufacturing and Services Eighth Edition Richard B. Chase University of Southern California Nicholas J. Aquilano University of Arizona F. ...»

Промышленный дизайн — это, пожалуй, одна из областей, наиболее несправедливо игнорируемых производителями. Как часто, мучаясь с какой-либо недавно приобретенной вещью — настраивая видеомагнитофон, регулируя компьютеризированное термореле, заводя автомобиль или пытаясь дозвониться по карточке из аэропорта, — вы говорите себе: "Вот бы это заставить сделать "умельца", спроектировавшего этот ужас!" Нередко чрезвычайно сложно найти запасные части, приобретенная техника слишком сложна в эксплуатации либо в правилах ее наладки вообще отсутствует логика. Иногда возникает ситуация и похуже: покупатель, пытаясь наладить или отремонтировать приобретенное оборудование, режет руки об острые металлические края деталей.

Многие электронные приборы и оборудование обладают чрезмерным количеством разнообразных технических функций и характеристик — значительно большим, чем это действительно необходимо. При этом многие покупатели такой продукции не умеют эксплуатировать ее в полную меру, и пользуются лишь ограниченным набором возможностей.

Объясняется это скорее всего тем, что подобные добавления функциональных возможностей обходятся производству очень дешево; например, к недорогим компьютерным чипам чрезвычайно легко прибавить элементы управления. Оборудование микроволновой печи будильником или калькулятором также незначительно увеличивает стоимость производства. Но нужны ли покупателям эти приспособления? И как быть, если потеряется инструкция по эксплуатации такого сложного прибора?

Рис. 4.3. Стратегия создания нового продукта компании Hewlett-Packard Примечание. При определении того, какие потенциальные технологические возможности наиболее многообещающие для развития бизнеса, компания Hewlett-Packard опирается прежде всего на свои функциональные и бизнес-стратегии. Целесообразность внедрения новых технологий определяется упреждающими проектами еще до применения этих технологий в конкретных проектах создания новой продукции. (Обратите внимание, что при разработке продукции HP использует типичный четырехфазовый процесс, за которым следуют мероприятия, направленные на распространение и закрепление достижений в других проектах.) http://www.hp.com Источник. Steven С. Wheelwright and Kim В. Clark, Revolutionizing Product Development (New York: Free Press, 1992), p. 40.

Развертывание функции качества Один из методов включения в процесс проектирования конкретных требований будущего потребителя называют развертыванием функции качества (Quality Function Deployment — QFD)3. Этот метод заключается в том, что над разработкой нового продукта работают межфункциональные группы, включающие маркетологов, инженеров-проектировщиков и производственников. По словам официальных лиц из корпорации Toyota Motor Corporation, благодаря методу QFD компании удалось значительно сократить сроки проектирования и снизить стоимость производства своих автомобилей более чем на 60%.

Процесс QFD начинается с изучения мнений потребителей, в результате чего определяется, какими характеристиками должна обладать продукция наивысшего качества. В ходе исследования рынка определяются запросы и предпочтения потребителей, после чего они подразделяются на категории, получившие название требования потребителя. Для иллюстрации этого процесса приведем пример фирмы — производителя автомобилей, которая хотела бы усовершенствовать конструкцию автомобильной дверцы. Проведя интервью и составив обзоры, ей удалось выяснить, что потребители предъявляют к этой части машины два основных требования: "чтобы она оставалась открытой при наклоне автомобиля" и "чтобы она легко закрывалась снаружи". Далее эти требования "взвешиваются" с учетом степени их значимости для будущих автовладельцев, а затем потребителей просят дать оценку продукции компании по сравнению с ее основными конкурентами. Все это позволяет фирме выяснить, какие качества продукции имеют для потребителя наиболее важное значение, и сравнить свою продукцию с конкурирующей. Конечным результатом всей этой работы является правильная оценка и фокусирование усилий на разработке именно тех качеств продукции, которые, по мнению потребителей, нуждаются в улучшении.

Информация о требованиях потребителей заносится в матрицу (рис. 4.4), известную под названием "домик качества" (House of Quality).

Источник. По материалам статьи John R. Hauser and Don Clausing, "The House of Quality", Harvard Business Review, May-June 1988, p. 62-73.

Построив такую матрицу, межфункциональная группа QFD может полученные от потребителей сведения использовать в процессе принятия инженерных, маркетинговых и конструкторских решений. С ее помощью группа преобразует требования потребителей в конкретные технологические и инженерные задачи. В "домике качества" происходит взаимное согласование важнейших характеристик продукции с задачами их улучшения и уточнения. Данный процесс стимулирует совместную работу различных подразделений компании, в результате чего они лучше понимают задачи и цели друг друга. Однако самым Здесь термин качество (quality), по сути, является неточным переводом японского слова, соответствующего слову качества (qualities), поскольку термин QFD оперирует понятиями, эквивалентными характеристикам, свойствам и т.п.

значительным преимуществом использования этой матрицы является то, что она помогает группам сосредоточить усилия на создании продукции, которая полностью удовлетворяла бы запросам будущих потребителей.

На первом этапе построения "домика качества" составляется перечень требований, предъявляемых потребителем к продукции. Эти требования располагаются в перечне в порядке убывания значимости. Затем проводится еще один опрос потребителей, в ходе которого их просят сравнить продукцию компании с продукцией ее конкурентов. Далее разрабатывается перечень технических характеристик, которые должны соответствовать требованиям потребителя. Затем проводится оценка этих характеристик, и компания либо принимает, либо опровергает высказанное потребителем мнение относительно качеств исследуемой продукции. Полученные в результате данные используются для оценки "плюсов" и "минусов" продукции с точки зрения ее технических характеристик.

Функционально-стоимостный анализ Для обеспечения наименьшей СТОИМОСТИ при проектировании продукции применяют функционально-стоимостный анализ (Value Analysis/Value Engineering — VA/VE), состоящий из стоимостного и конструкторского анализа. Цель этого анализа заключается в упрощении продукции и технологического процесса, а основная задача—в достижении эквивалентных или даже более высоких показателей совершенства продукции с меньшими затратами при обеспечении всех основных функциональных требований, определенных потребителем. Анализ VA/VE решает эту задачу, отыскивая необязательные затраты и отказываясь от них. Теоретически, анализ стоимости (VA) проводится для продукции, уже находящейся в производстве, и используется для оценки выполнения технических условий продукции и требований, указанных в производственной документации. Обычно такой анализ осуществляется отделами по закупкам материалов в качестве одного из способов сокращения издержек. Что касается анализа стоимости в процессе разработки продукта, то он выполняется перед стадией производства и рассматривается как метод, позволяющий избежать избыточной стоимости. На практике, однако, между двумя этими видами анализа, применяемыми к конкретной продукции, существует тесная связь. Это происходит потому, что новые материалы, технологические процессы и тому подобное, применение которых следует из анализа стоимости VA, требуют проведения нового конструкторского анализа VE, выполняемого в рамках проектирования. Анализ VA/VE выполняется, чтобы получить ответ на следующие важные вопросы.

• Не обладает ли данная продукция качествами, которые не являются для нее необходимыми?

• Нельзя ли объединить две или несколько деталей в одну?

• Каким образом можно уменьшить массу изделия?

• Какие нестандартные детали можно удалить из конструкции?

(наирыситй балл 5) Рис. 4.4. Заполненная матрица "домика качества" для дверцы автомобиля В следующем разделе описан формальный подход, который часто применяется для управления процессом проектирования и улучшения конструкции продукта.

Конструкторский анализ процесса сборки Английское слово design имеет множество разных значений. Иногда оно означает эстетическое оформление (дизайн) изделия, например форму автомобиля, текстуру материала, форму и отделку консервного ножа. В другом случае это слово означает процесс определения базовых параметров какой-либо системы. Так, например, прежде чем приступить к рассмотрению деталей, дизайн энергоагрегата может означать процесс определения характеристик его отдельных элементов:

генератора, насосов, бойлеров, соединительной системы и т.д.

Существует и еще одна интерпретация английского слова design, согласно которой оно означает процесс детализации сведений о материалах, формах и допустимых отклонениях всех отдельных деталей продукта, т.е. его проектирование. Именно этой теме посвящен данный раздел.

Проектирование — это деятельность, которая начинается с создания чертежей компонентов и сборочных узлов и осуществляется в системе автоматизированного проектирования (ComputerAided Design — CAD). Процесс автоматизированного проектирования подробно описан в дополнении к этой главе. При этом создаются подробные чертежи отдельных деталей и все сборочные чертежи. Затем готовые чертежи передаются инженерам по разработке процесса сборки и инженерам-технологам, задача которых заключается в создании и оптимизации производственного процесса, на основе которого будет производиться продукция после окончания проектированная. Зачастую именно на этой стадии обнаруживаются проблемы, связанные с производством и сборкой, и делаются заявки о необходимости изменения конструкции. Довольно часто эти изменения бывают настолько существенны, что приводят к значительным дополнительным расходам и в конечном итоге могут стать причиной задержки срока выпуска новой продукции.

Традиционное отношение проектировщиков к производственному процессу можно описать следующим образом: "Мы это спроектировали, а вы производите". Сегодня для такого подхода даже введен новый термин — "работа через стену". Это означает, что проектировщики как бы сидят с одной стороны стены и "перебрасывают" через нее готовый проект инженерамтехнологам, отгораживаясь от дальнейшей деятельности. В результате последним приходится разбираться со всеми проблемами, возникающими из-за того, что их мнение в ходе проектирования продукции не учитывалось. Один из способов избежать такой ситуации предполагает постоянные консультации проектировщиков с инженерами-технологами, т.е.

групповой подход. Создаваемые с этой целью группы совместной инженерной разработки нуждаются в специальных инструментах для анализа, помогающих изучать предложенные проекты и оценивать их с точки зрения сложности и стоимости производства.

Сущность конструкторского анализа Рассмотрим пример конструкторского анализа с точки зрения процесса сборки изделия (Design for Assembly Analysis — DFA)4. На рис. 4.5 изображен узел электропривода с датчиком положения, перемещающийся по двум стальным направляющим полозкам.

Такой привод применяется для автоматического управления открытием и закрытием окна, как, например, в торговых точках McDonald's, обслуживающих водителей прямо в автомобилях. По техническим нормам устройство должно быть помещено в цельный корпус со съемной крышкой для доступа к механизму настройки позиционного датчика. Основное требование к устройству заключается в том, что оно должно иметь жесткое основание, спроектированное таким образом, чтобы узел мог скользить вверх и вниз по направляющим, служащим опорой для привода, и чтобы датчик размещался в определенном положении. Мотор и датчик должны быть соединены проводами с источником тока и блоком управления.

Первоначально предложенное конструкторами решение представлено на рис. 4.6.

В основании есть две втулки со вкладышами, которые предохраняют отверстия от быстрого износа. Мотор крепится к основанию двумя винтами, а в отверстие вставляется цилиндрический датчик, прикрепляющийся с помощью установочного винта. Чтобы корпус соответствовал техническим требованиям, торцевая крышка для создания зазора крепится к двум распоркам, которые в свою очередь привинчиваются к основанию. Во избежание закорачивания проводов при соприкосновении с металлической крышкой, на торцевой крышке устанавливается пластиковая втулка, через которую и пропускается электропроводка. И наконец, крышка в форме коробки закрывает снизу весь узел и привинчивается четырьмя винтами: два — крепят ее к основанию, а другие два — к торцевой крышке.

Данный пример адаптирован по изданию Geoffrey Boothroyd, Peter Dewhurst and Winston Knight, Product Design for Manufacture arid Assembly (New York: Marcel Dekker, Inc., 1994), p. 5—10.

Конструкторский анализ процесса сборки DFA совместно с рассмотренным выше VA/VE-аиализом в литературе, ранее изданной авторами из стран СНГ, рассматривается как составная часть фуикциоиальиостоимостиого анализа. — Прим. ред.

Таким образом, в соответствии с предложенным проектом устройство состоит из комплектующих, собрав которые, вы получите требуемый электропривод: два сборочных узла (мотор и датчик), еще восемь основных деталей (крышка, основание, две втулки, две распорки, пластиковая втулка и торцевая крышка) и восемь винтов.

Основные усовершенствования на стадии проектирования продукции для облегчения сборки и производства достигаются упрощением изделия, т.е. сокращением количества отдельных входящих в нее деталей. В помощь проектировщику, занятому решением этой задачи, предлагается три критерия, по которым специалист оценивает каждую комплектующую, входящую в изделие.

1. Будет ли данная деталь перемещаться относительно остальных в процессе эксплуатации изделия?

2. Обязательно ли изготавливать данную деталь из материала, отличного от материала других деталей? Необходимо ли ее выделить в отдельную деталь?

3. Должна ли деталь легко отделяться ото всех остальных с тем, чтобы впоследствии можно было разобрать изделие для наладки или технического обслуживания?

Применив эти критерии к рассматриваемому нами примеру, получим следующие результаты.

1. Основание. Поскольку с этой детали начинается сборка и нет деталей, которые можно с ней объединить, теоретически она является необходимой.

2. Две втулки. Эти детали не удовлетворяют второму критерию. Теоретически основание и втулку можно изготовить из одного и того же материала.

3. Мотор. Мотор является отдельным сборочным узлом и закупается у поставщика. Все критерии неприменимы.

4. Два винта крепления мотора. В большинстве случаев отдельные крепежные элементы не столь уж необходимы, поскольку можно предусмотреть крепление непосредственно на какой-либо другой детали (например, защелкивать деталь в нужном месте).

5. Датчик. Еще один стандартный компонент. Критерии неприменимы.

6. Крепежный винт. То же самое, что и в п. 4, необязателен.

7. Две распорки. Не удовлетворяют второму критерию, поскольку распорки можно сделать в основании.

8. Торцевая крышка. Она должна быть съемной и обеспечивать возможность разбирать узел (следует применить все три критерия).

9. Два винта крепления торцевой крышки. Необязательны.

10. Пластиковая втулка. Можно изготовить из того же материала, что торцевую крышку и, следовательно, можно объединить с ней.

11. Крышка. Можно объединить с торцевой крышкой.

12. Четыре винта для крышки. Необязательны.

Исходя из результатов такого анализа, делаем вывод, что если спроектировать устройство таким образом, чтобы отдельные сборочные узлы (мотор и датчик) крепились к основанию без винтов, и сконструировать пластиковую крышку, крепящуюся по такому же принципу, то вместо 19 отдельных компонентов понадобится всего 4. Эти четыре комплектующие представляют собой теоретически минимальное число деталей, необходимых с учетом всех ограничений, для выполнения основной функции изделия.

На данном этапе задача проектной группы заключается в том, чтобы оправдать включение в проект деталей, не входящих в теоретический минимум. Их доводы основываются на аргументах практического, технического либо экономического характера. В данном примере, например, можно указать, что два винта необходимы для закрепления мотора, и один установочный винт — для крепежа датчика, поскольку любые другие варианты крепежа нецелесообразны для продукции, выпускаемой малыми партиями (таковым является рассматриваемый нами электропривод). Однако место установки этих винтов можно изменить так, чтобы ускорить процесс сборки.

На рис. 4.7 изображен чертеж перепроектированного электропривода, состоящего теперь всего из семи отдельных деталей.

конструкторского анализа процесса сборки (Design for Assembly Analysis — DFA) Обратите внимание на то, какие комплектующие были удалены. Новая пластиковая крышка спроектирована таким образом, что крепится к основанию без винтов. Поскольку новая модель состоит из меньшего количества деталей, сборка ее будет проще, и, соответственно, значительно сократятся издержки ее производства.

Новый дешевый двигатель фирмы Toyota "Если говорить о фирме Toyota, особенно о ее нововведениях с целью повышения эффективности и снижения издержек производства, следует отметить, что она всегда была и остается примером для подражания, — отметил аналитик по вопросам автомобилестроения Дэйв Андреа {Rodney & Co., Детройт). — Ее успехи в этой области просто непостижимы".

Японский производитель автомобилей номер 1, фирма Toyota, объявила, что в следующем месяце в Японии поступит в продажу новая модель, оснащенная "простым и мощным" двигателем, разработанным специалистами этой компании. Производство этого двигателя обойдется фирме в три разе дешевле, чем двигатель старой конструкции, поскольку в него входит в три раза меньше деталей.

Хотя компания не раскрывает всех подробностей, эксперты автомобилестроения предсказывают, что при таких условиях двигатель, производство которого обычно обходилось в 600 долларов, теперь будет стоить фирме не больше 400 долларов. В отрасли промышленности, в которой компании экономят буквально на всем, чтобы хоть немного снизить производственные расходы, такая экономия означает неоценимое конкурентное преимущество.

Экономия путем изменения проекта Финансовый директор фирмы Риюджи Араки подтвердил, что Toyota действительно стремится сократить издержки производства, улучшив проект продукции. По его словам, кроме двигателей, компания напряженно работает над такими важнейшими комплектующими автомобиля, как коробка передач, карданный вал, мост, платформа и шасси. Все это смещает основное внимание фирмы в области снижения издержек производства и переносит его из заводских цехов (где компания на протяжении многих лет была лидером в своей отрасли промышленности) на чертежную доску.

По заявлению официальных лиц фирмы Toyota, за полгода, с апреля по сентябрь 1996 года, компания сэкономила 500 миллионов долларов, причем преимущественно благодаря усовершенствованию процесса проектирования на ранней фазе разработки базовой концепции.

Такие заявления чрезвычайно нервно воспринимаются другим крупнейшим производителем автомобилей, компанией Detroit, которая в прошлом году выигрывала у своих японских конкурентов благодаря ценовому преимуществу.

Слухи о новом всплеске эффективности фирмы Toyota весьма серьезно воспринимаются всеми, кто одобряет общую культуру этой компании. Toyota поощряет своих инженеров и поставщиков искать возможности значительной экономии, а не сокращения издержек производства на пару йен на каждую деталь. Основываясь на экономии, достигнутой благодаря высокому качеству проектных работ, фирма также постоянно стимулирует своих поставщиков. По мнению аналитика по промышленным вопросам Кристофера Седергрена (Санта-Ана, штат Калифорния): "Это просто-напросто очередное доказательство того, что Toyota — настоящий лидер в сфере снижения издержек производства".

Стремление фирмы Toyota к постоянному снижению издержек производства подкрепляется также ее значительным бюджетом, выделенным на научно-исследовательские работы. Только с апреля по сентябрь 1996 года затраты фирмы на эту деятельность увеличились по сравнению с первоначальными финансовыми планами на 52,5 миллиардов йен (468,6 миллионов долларов), а до конца финансового года (он истекает 31 марта) компания планировала инвестировать в исследования 300 миллиардов йен.

Источник. "Toyota to Unveil Low-Cost Engine Next Month", The Wall Street Journal, November 11, 1996. Перепечатано с разрешения The Wall Street Journal© Dow Jones & Company, Inc. Все права защищены.

Реальный пример конструкторского анализа, проводимого на ранней стадии проектирования, приведен во врезке "Новый дешевый двигатель фирмы Toyota".

Выбор технологического процесса Отличие выбора процесса от его планирования Инженерное проектирование технологического процесса (как мы видим, оно включено в число основных фаз создания новой продукции, изображенной на рис. 4.1) — это область деятельности, непосредственно связанная с планированием операций, т.е. с регулярным принятием тактических решений в производственном процессе. Выбор процесса, наоборот, относится к стратегическим решениям, которые определяют, какие технологии следует использовать на заводе. Вспомним пример с электроприводом. В этом случае, поскольку данная продукция выпускается малыми объемами, можно просто поставить одного рабочего, который будет изготавливать небольшие партии устройств. Но если объемы производства очень велики, целесообразно заняться созданием сборочной линии.

Типы технологических процессов В самом общем виде производственные процессы можно разделить на следующие категории.

Процессы переработки (Conversion Processes). В качестве примера можно привести переработку железной руды в стальной прокат либо объединение всех ингредиентов, перечисленных на коробке с зубной пастой, в пасту.

Процессы изготовления (Fabrication Process). Примером такого процесса может служить преобразование сырья в какую-либо специфическую форму (например, штамповка листовой стали, в результате чего получаются крылья для автомобилей, или формовка золота в зубную коронку).

Сборочные процессы (Assembly Process). В качестве примера можно вспомнить о присоединении крыльев к автомобилю, вкладывание тюбика с зубной пастой в коробку или процесс вставки золотой коронки в челюсть пациента.

Компания Miller Brewing использует непрерывный производственный процесс. Пиво варится, разливается по бутылкам и упаковывается на одной и той же производственной линии, оснащенной специализированным автоматическим оборудованием.

На заводах компании Kawasaki Motors Manufacturing используются сборочные производственные линии с определенной последовательностью сборочных операций и рабочими, Процесс тестирования (Testing Process). Строго говоря, этот процесс нельзя назвать основным, но он настолько часто упоминается как отдельная операция, что для полноты картины предпочтительнее его включить в этот список.

Структура производственного потока Структура производственного потока (Process Flow Structure) определяет на предприятии тип организации движения материального потока с применением одного или нескольких перечисленных выше технологических процессов.

Исследователи данного вопроса Роберт Хэйз и Стивен Уилрайт (Robert Hayes and Steven Wheelwright) выделяют четыре основных типа производственных потоков.

Позаказиое производство (Job Shop). Это производство малыми партиями широкого ассортимента различной продукции, которая чаще всего требует разного набора и последовательности технологических операций. Примерами такого производства могут служить коммерческие полиграфические фирмы, компании, работающие в самолетостроении, металлорежущие мастерские, в также заводы, выпускающие печатные платы по индивидуальному заказу.

Серийное производство (Batch). По сути, предприятие, работающее по этому принципу, выпускает продукцию по периодическим заказам. Такой тип производства обычно выбирают, если компания имеет относительно стабильный ассортимент разных видов продукции, каждый этот вид производится партиями на периодической основе — либо по заказу клиента, либо для пополнения товарно-материальных запасов фирмы. Большая часть продукции выпускается с применением одной и той же технологической схемы. В качестве примера можно привести производство тяжелого оборудования, электронных приборов и химических продуктов тонкого органического синтеза.

Сборочная линия (Assembly Line). Производство отдельных деталей, автоматически перемещающихся с одного рабочего места к другому с управляемой скоростью и в последовательности, необходимой для выпуска продукции. Примерами могут служить ручная сборка игрушек и электроприборов или автоматическая сборка компонентов печатных плат (такую сборку называют монтажом). Если на сборочной линии осуществляются и другие процессы, ее обычно называют поточной линией (рис. 4.8).

Непрерывный поток (Continuous Flow). Переработка или дальнейшая обработка неделимых материалов, таких как нефть, химикаты или пиво. Так же как и на сборочной линии, производственный процесс протекает в определенной последовательности, но в данном случае производственный поток непрерывен. Такие технологии обычно характеризуются высоким уровнем автоматизации и, по сути, представляют собой одну интегрированную "машину", которая во избежание дорогостоящих остановок и запусков должна работать 24 часа в сутки.

Выбор типа производственного потока, за исключением непрерывного, обычно основывается на требованиях к объемам выпускаемой продукции.

Продуктово-процессная матрица Взаимосвязь между видами производственного процесса и объемом выпускаемой продукции часто отображается с помощью так называемой продуктово-процессиой матрицы (Production/Process Matrix) (рис. 4.9).

Эта матрица показывает, что с увеличением объема производства и углублением специализации производственной линии (горизонтальная ось) становятся экономически выгодными специализированное оборудование и упорядоченный материальный поток (вертикальная ось). Поскольку в структуре процесса эта эволюция зачастую соотносима со стадиями жизненного цикла продукции (освоение продукции, рост объема производства и стадия зрелости), эта матрица очень удобна для отражения взаимосвязи маркетинговой и производственной стратегий.

Предприятия, указанные в матрице на рис. 4.9, представляют собой идеальные типы, окончательно определившие свою структурную нишу. (Предприятия общественного питания включены в матрицу для того, чтобы читатели лучше почувствовали важность данного обсуждения.) Однако любой из показанных на этой матрице типичных представителей своей отрасли промышленности может выбрать для себя и другое положение на ней. Так, например, еще несколько лет назад на заводе компании Volvo, расположенном в шведском городе Адцевалла, автомобили собирались не на типичном для этой отрасли конвейере, а на подвижных грузовых поддонах. Следовательно, такое предприятие на матрице помещалось бы на пересечении стадий II и III. В результате компания сильно уступала своим конкурентам по уровню производительности, поскольку не использовала преимущества высокой скорости и эффективности сборочной линии. С другой стороны, данная структура обеспечивала Volvo большую гибкость, поскольку на заводе работали многопрофильные рабочие и скорость выполнения ими операций не регулировалась механическим конвейером. И все же в 1996 году завод закрыли.

Основная задача современной производственной стратегии заключается в поиске возможностей сочетать гибкость предприятия, выпускающего продукцию по заказу (стадия I), со стоимостными преимуществами, характерными для сборочных линий и непрерывного производства (стадии III и IV). Однако в настоящее время такое сочетание является экономически целесообразным только в условиях полной автоматизации производственной системы. С этой целью на современном производстве широко применяются системы гибкого автоматизированного производства (Flexible Manufacturing System — FMS), описанные в дополнении к данной главе.

Виртуальная фабрика Новый термин виртуальная фабрика (Virtual Factory) служит для обозначения производственной деятельности, ведущейся не на одном центральном заводе, а во многих разных местах поставщиками и партнерами фирмы, являющимися частью стратегического альянса. В таких условиях роль производителя, например автомобилестроительной компании, существенно изменяется. Теперь он должен не только обеспечить работу одного центрального завода, но и объединить и скоординировать все этапы технологического процесса независимо от того, на какой именно стадии находится реальное физическое производство. Такая структура в значительной степени изменяет подход к планированию технологии: производитель должен очень хорошо знать производственные возможности всех частей производственной цепи и быть способным обеспечить их координацию.

Рис. 4.8. Как построить автомобиль. Производственный процесс современного автомобилестроительного завода включает многочисленные этапы проверки качества и Источник. General Motor's Opal plant at Eisenach, Germany, The Economist, October 17, 1992 © 1992 The Economist Newspaper Group. Inc. Перепечатано с разрешения.

Оперативная характеристика Планы выборки (подобные описанному в приведенном выше примере) удовлетворяют требованиям относительно крайних значений высокого и низкого качества, но с их помощью мы не можем определить, насколько точно данный план различает качественные и некачественные партии при промежуточных значениях. По этой причине планы выборочного контроля обычно отображаются графически, с помощью кривой оперативной характеристики (Operating Characteristic Curves — ОС). Эти кривые, уникальные для каждой комбинации п и с, отражают связь вероятности приемки партии продукции с различным процентным содержанием брака. Процедура, которой мы следовали при разработке плана выборочного контроля, фактически сводится к определению двух точек кривой ОС: одна из них определяется значением AQL и разностью (1 — а), а вторая — показателями LTPD и В. Данные для построения кривых для наиболее распространенных значений п и с можно вычислить либо взять из специальных таблиц2.

См., например, работы Н. F. Dodge and Romig, Sampling Inspection Tablex —Single and Double Sampling (New York: John Wiley & Sons, 1959); Military Standard Sampling Procedures and Tables for Inspection by Attributes, MIL-STD-105D (Washington, DC: U.S. Government Printing Office, 1983).

Построение оперативной характеристики Согласно рис. 6д.1 любой процент бракованных изделий, отложенный левее 2%-ной отметки, всегда будет приниматься, а партии, проценты содержания дефектных изделий в которых расположены справа от этой отметки, обязательно будут отбраковываться.

Однако построить такую кривую можно только в результате 100%-ной проверки всей партии, а следовательно, это не осуществимо при реальном плане выборочного контроля.

Кривая операционной характеристики должна резко изгибаться в искомой зоне (между AQL и LTPD), что достигается варьированием значений я и с. При неизменном значении с увеличение размера выборки п приводит к тому, что кривая приближается к вертикальной. Если же неизменным остается значение п, а значение с (т.е. максимально допустимое число бракованных единиц продукции в выборке) уменьшается, то наклон кривой также будет приближаться к более вертикальному, но одновременно кривая будет приближаться к началу координат.

Влияние размера партии Размер партии, из которой проводится выборка, относительно слабо влияет на защиту от приемки некачественной партии. Предположим, что из партий самых разных размеров (от 200 изделий до партии бесконечного размера) были взяты выборки. Все они одинакового размера и состоят из 20 единиц продукции. Если известно, что каждая из этих партий может содержать до 5% бракованных изделий, то вероятность приемки таких партий при выборке в 20 единиц находится в диапазоне между 0,34 и 0,36. Это означает, что, если размер партии хотя бы в несколько раз превышает величину выборки из нее, то он большой роли не играет. Это покажется немного странным и сложным для восприятия, однако с точки зрения статистики (по крайней мере, в среднем) ответ будет практически одинаковым, несмотря на то, какую партию товара вы получили: целую машину или одну коробку. Это только кажется, что из партии в машине будет сделана большая выборка.

Однако следует помнить: все это справедливо только при условии, что партия выбирается произвольно, и брак распределяется в ней также случайным образом.

Процедуры контроля производственного процесса Контроль процесса связан с отслеживанием качества непосредственно в процессе производства продукции или предоставления услуги. Основной целью контроля процесса является снабжение работников своевременной информацией относительно того, удовлетворяет ли произведенная в ходе данного процесса продукция техническим требованиям, а также выявление отклонений в процессе, сигнализирующих о том, что выпущенная продукция не соответствует определенным требованиям. Фактически контроль процесса часто начинают с момента, когда начинаются корректирующие мероприятия, например замена изношенных деталей, капитальный ремонт станка или поиск нового поставщика. Различные концепции контроля технологического процесса, особенно контрольные карты, которые строятся на основе статистических данных, широко применяются как в производстве, так и в сфере обслуживания.

Контроль процесса по качественным признакам. Карта типар Оценка по качественным признакам заключается в оценке выборки единиц продукции и принятии простого решения: данные изделия качественные или некачественные. Поскольку это решение типа "Да/Нет", для принятия его используются контрольные р-карты, основанные на простых статистических данных, где устанавливаются верхняя (Upper Control Limit — UCL) и нижняя (Lower Control Limit — LCL) контрольные границы. Эти контрольные границы отмечаются на контрольной карте, а затем на ней откладываются доли брака каждой отдельно протестированной выборки.

Считается, что анализируемый производственный процесс идет правильно, если выборки, которые периодически делаются на протяжении дня, не выходят за пределы указанных контрольных границ. Значения верхней и нижней контрольных границ рассчитываются по формулам:

где р — доля брака, sp — стандартное (среднеквадрати-ческое) отклонение, п — размер выборки, a z — количество стандартных отклонений при конкретной степени достоверности. Обычно берутся показатели z = 3 (степень достоверности — 99,7%) или z = 2,58 (степень достоверности — 99%).

AQL LTPD

Рис. 6д.1. Оперативная характеристика для AQL = 0,02, а = 0,05; LTPD = 0,08 и (3= 0, На рис. 6д.2 показано, какую информацию можно отобразить с помощью контрольных карт.

Мы не будем приводить пример контроля процесса по качественным признакам, а вместо этого подробно расскажем об использовании карт т и п а Х и R.

Контроль процесса по количественным признакам. Карты т и п а Х и R Карты типа X и R нашли широкое применение при статистическом контроле процесса.

Выборка по качественным признакам позволяет определить, качественной или некачественной является продукция, подходит она или не подходит, т.е. это ситуация, когда "принимается или не принимается данная партия". При выборке по количественным признакам измеряют фактический вес, объем, размер в сантиметрах и другие переменные характеристики продукции и создают контрольные карты, позволяющие определить, следует ли предприятию продолжать или остановить производственный процесс, в результате которого выпущена продукция с такими характеристиками. Так, например, при выборке по качественным признакам мы можем решить, что будем принимать все изделия с весом больше 10 кг, и отвергать все, весящие меньше 10 кг. При выборке по количественным признакам выбранный образец взвешивается, и вес может быть зарегистрирован как 9,8 или 10,2 кг. Эти значения наносятся на контрольную карту, что позволяет увидеть, находятся ли проверенные единицы продукции в приемлемом диапазоне допуска.

При составлении контрольных карт учитываются четыре основных фактора:

размеры выборки, количество выборок, их частота и контрольные границы.

Размеры выборок В ходе контроля качества производственного процесса специалисты предпочитают делать выборки небольших размеров. Для этого у них есть две основные причины. Вопервых, выборка должна проводиться в разумных интервалах времени, в противном случае процесс просто изменится в ходе ее выполнения. Во-вторых, чем больше выборка, тем выше затраты на ее обработку.

Эффективнее всего проводить выборку из четырехпяти единиц, поскольку средние значения выборки (Sample Mean) такого размера имеют приблизительно нормальное распределение, независимо от того, как выглядит распределение исходной совокупности.

При выборке, включающей более чем пять единиц, контрольные границы будут уже, а следовательно, повышается чувствительность контроля. Если возникает необходимость выявить даже незначительные отклонения производственного процесса, следует пользоваться выборками большего размера. Однако, если выборка превышает 15 единиц, лучше пользоваться картой типа X со стандартным отклонением о, а не контрольной Rкартой разбросов.

Количество выборок На контрольную карту последовательно одна за одной наносятся оценки по каждой выборке, причем каждая последующая выборка сравнивается с предыдущей и принимается решение о приемлемости анализируемого процесса. Здравый смысл (и статистика) рекомендует строить контрольные карты на основе приблизительно выборок.

Рис. бд.2. Варианты распределения данных контроля процесса, отображаемые с помощью Частота выборок Частота выборок принимается исходя из соотношения затрат на обработку выборки (с учетом стоимости единицы продукции, если в результате тестирования изделие повреждается) и выгод предприятия от корректировки производственной системы.

Обычно рекомендуется начинать с частого тестирования технологического процесса и проводить выборки все реже по мере укрепления уверенности в его качестве. Так, например, нормальной считается ситуация, если в начале контроля каждые полчаса делается выборка из пяти единиц, а в конце проводится только одна выборка в день.

Контрольные границы Стандартная практика статистического контроля процесса по количественным признакам заключается в установлении верхней контрольной границы на расстоянии трех среднеквадратических отклонений выше среднего значения и трех среднеквадратических отклонений ниже среднего значения для нижней контрольной границы. В этот диапазон контрольных границ наверняка попадает 99,7% средних значений выборки (т.е.

доверительный интервал составляет 99,7%). Таким образом, если хотя бы одно среднее значение выборки выходит за границы этого широкого диапазона, аналитик может быть уверен, что производственный процесс вышел из-под контроля.

Как строятся карты типа X и R Если известно среднеквадратическое отклонение распределения процесса, то карту X можно определить так:

где — среднеквадратическое отклонение средних значений выборок;

s — среднеквадратическое отклонение распределения процесса;

п — размер выборки;

X— математическое ожидание средних значений выборок или заданная для данного процесса величина;

Z — количество среднеквадратических отклонений для конкретной степени достоверности (обычно z =3).

Обычно карта X представляет собой не что иное, как нанесенные на координатную плоскость средние значения выборок, взятых из процесса. X— это среднее значение этих средних значений.

На практике среднеквадратическое отклонение процесса является величиной неизвестной. По этой причине обычно применяется метод с использованием фактических выборочных данных. Этот метод описывается в следующем разделе данной главы.

Для наблюдения за дисперсией процесса используются контрольные i?-карты разбросов. Разбросом называют разницу между большими и меньшими значениями в конкретной выборке. Значения R легко вычисляются как отклонения размеров образцов в пробах и затем используются для определения среднеквадратического отклонения. Кривая разбросов строится относительно средней величины разбросов всех выборок R. Конкретно эти величины определяются в следующим порядке:

где X— среднее значение выборки;

i — порядковый номер единицы в выборке; п — общее количество единиц в выборке;

где X — среднее значение средних значений выборок; j — порядковый номер выборки;

т — общее количество выборок.

Тогда Rj — разница между наибольшим и наименьшим значением замеров в выборке;

R — среднее значение разниц замеров R для всех выборок, или Ученые E.J1. Грант (E.L. Grant) и Р. Ливенворт (R. Livenworth) составили таблицы коэффициентов (табл. 6д.2 и бд.З), с помощью которых легко вычисляются трехсиг-мовые верхние и нижние контрольные границы для карт3 типов X и R.

E.L. Grant andR. Livenworth, Statistical Quality Control (New York: McGrow-Hill, 1964), p. 562.

Пример бд.З. Построение карт Хи R Предположим, нужно построить карты X и R для конкретного процесса. В табл. бд.З перечислены результаты замеров 25 выборок. В двух последних столбцах приведены средние значения выборки Хи разбросов R.

Таблица бд.2. Коэффициенты для определения трех-сигмовых контрольных границ Количество замеров К о э ф ф и ц и е н т ы для Нижняя контрольная Верхняя к о н т р о л ь н а я Для карты X:

Верхняя контрольная граница UCL =Х + A2R (6д.9) Нижняя контрольная граница LCLV = Х-A2R (6д. 10) Для карты R.

Верхняя контрольная граница ЬСЬд = D4R (6д. 11) Нижняя контрольная граница ЬСЬд = D3R (6д.12) Примечание. Расчеты всех коэффициентов основаны на нормальном распре делении.

Значения для А2, D3 и D4 возьмем из табл. 6д.2 и получим следующее.

Для карты Х\ Верхняя контрольная граница Нижняя контрольная граница Х- А 2 R = 10,21-0,58(60) = 9,86.

Для карты R: Верхняя контрольная граница D4R = 2,11(0,60) = 1,27.

Нижняя контрольная граница Z)?R = 0(0,60) = 0.

Таблица бд.З. Замеры выборок, состоящих из пяти единиц, сделанные по ходу процесса На рис. бд.З изображены карты X и R с указанием всех средних значений выборок и разбросов выборок.

Обратите внимание, что все точки находятся в пределах контрольных границ, однако точка 23 расположена очень близко к нижней контрольной границе карты X.

Производственные возможности процесса Приняв в свое время ставшие сегодня широко известными шести си тмо вые контрольные границы (Six-Sigma Limits), т.е. пределы, соответствующие шести среднеквадратическим отклонениям, компания Motorola связала такие аспекты, как производственные возможности процесса (Process Capability) и проектирование продукции. Шестисигмовые границы — это сокращенный вариант термина "границы, соответствующие шести среднеквадратическим отклонениям". При проектировании той или ииои детали всегда оговаривается, что ее конкретные размеры должны оставаться в определенном диапазоне допусков. Соответствующие проектные границы называют верхними и нижними техническими допусками (Upper and Lower Specification Limits) или верхними и нижними допустимыми границами (Upper and Lower Tolerance Limits — UTL, LTL). Обратите внимание, что эти границы — не одно и то же, что верхние и нижние контрольные границы, определяемые для производственного процесса.

Приведем простой пример. Предположим, мы занимаемся проектированием подшипника для вращающегося вала, скажем, для оси автомобильного колеса. При этом нам необходимо принимать во внимание целых ряд технических характеристик как подшипника, так и оси: ширину подшипника, размер его роликов, размер оси, ее длину, способ ее подвески и т.д. Чтобы все комплектующие точно соответствовали друг другу, проектировщик указывает допуски для каждого размера. Предположим, что в законченном проекте указано, что диаметр подшипника должен быть 1,250 + 0,005 см. Это означает, что качественными будут считаться детали с диаметром от 1,245 до 1,255 см (что и является нижней и верхней допустимыми границами).

UCL 10,55 10, Далее проанализируем производственный процесс выпуска подшипников.

Предположим, проведя несколько тестов, мы определили, что объем продукции, выпущенной на станке, характеризуется средиеквадратическим отклонением, равным 0,002 см. Если мы воспользуемся для данного процесса трехсигмовой контрольной границей, то подшипники будут иметь отклонения ±0,006 см. Учитывая, что мы производим детали с диаметром 1,250 см, это означает, что мы будем выпускать подшипники, диаметр которых будет изменяться в диапазоне от 1,244 до 1,256 см.

Очевидно, что границы нашего процесса шире допустимых границ, установленных проектировщиком. Это плохо, поскольку при таких условиях будет выпускаться много деталей, не удовлетворяющих предъявляемым к ним техническим требованиям.

Применяя свой шестисигмовый критерий, компания Motorola предлагает, чтобы процесс, используемый для изготовления детали, протекал таким образом, чтобы в проектные допуски вкладывался диапазон отклонений, равный шести сигмам. Для нашего примера с подшипником это означает, что отклонение процесса должно быть не больше 0,00083 см (вспомните, что наш допуск был ±0,005 и это значение, разделенное на 6, дает показатель 0,00083). Чтобы уменьшить отклонение в процессе, нам потребуется найти какой-то более эффективный метод контроля размеров подшипника. Конечно, в нашем распоряжении есть и еще одна альтернатива: можно перепроектировать узел оси таким образом, чтобы для нее уже не требовался подшипник с такими точными размерами.

Шестисигмовые контрольные границы можно продемонстрировать графически.

Предположим, мы изменили наш технологический процесс так, что он работает с отклонением 0,00083 см. Теперь проектные границы и возможности процесса приемлемы по стандартам компании Motorola. Предположим также, что отклонения диаметра подшипника описывается колоколообразиым нормальным распределением, как показано на рис. 6д.4.

Известно, что при нормальном распределении 99,7% колоколообразной кривой попадает в интервал ±3g. Таким образом, мы можем ожидать, что всего три детали из выйдут за трехсигмовые контрольные границы. А допустимые границы отклоняются от этих контрольных границ еще на 3 сигмы! В этом случае мы можем ожидать, что фактическое число выпускаемых нами деталей, выходящих за допустимые границы, будет всего 2 штуки намиллиард\ Предположим, центральное значение анализируемого процесса смещается в сторону от среднего значения. На рис. 6д.5 показано такое смещение среднего значения на одну сигму к верхнему техническому допуску.

Рис. 6д.4. Производственные возможности процесса Рис. 6д.5. Производственные возможности процесса при смещении среднего значения Это приводит к незначительному увеличению количества ожидаемых дефектных единиц продукции, т.е. 4 бракованные детали на миллион. По представлениям большинства людей, это очень неплохой показатель. Для определения того, насколько точно производственный процесс способен при выпуске продукции соблюдать проектные допуски, используется специальный индекс производственных возможностей (Capability Index). О том, как вычисляется этот индекс, рассказывается в следующем разделе.

Индекс производственных возможностей процесса Индекс производственных возможностей процесса Срк показывает, насколько точно разброс технических характеристик произведенной продукции соответствует допускам, определенным проектными границами. Если проектные границы шире трех сигм, принятых для процесса, то среднее значение может немного сдвигаться по отношению к центру, не требуя какое-то время проведения корректировок процесса, и при этом будет продолжаться выпуск большого процента качественных деталей.

Если вернуться к рис. 6д.4 и 6д.5, то в первом случае индекс производственных возможностей процесса Срк соответствует совпадению положения среднего значения процесса и проектного среднего значения технических характеристик. В случае появления смещения между ними (см. рис. 6д.5) повышается вероятность выпуска бракованных деталей.

Поскольку среднее значение процесса может смещаться в любом направлении, направление сдвига и его расстояние от проектных характеристик определяют предел возможностей процесса, что и отражает индекс производственных возможностей. С формальной точки зрения, индекс производственных возможностей Срк вычисляется как меньшее число из двух, определяемых по следующей формуле:

Для простоты примера предположим, что среднее значение нашего процесса один сантиметр, ас = 0,001. Предположим также, что среднее значение процесса находится точно в центре, как показано на рис. 6д.4. Тогда при X = 1,000 получим Поскольку среднее значение расположено по центру, оба вычисления дают одинаковый результат 2. Если бы оно сдвинулось на ±1,5й (т.е. на 0,0015), то при X = 1,0015 мы получили бы Индекс Сщ в данном случае будет 1,5, поскольку это меньшее из двух чисел. Этот индекс говорит нам, что среднее значение нашего процесса сдвинулось вправо, как показано на рис. 6д.5, но детали и теперь выпускаются в пределах проектных границ.

Предположив, что процесс производит продукцию в границах ±Зо и среднее значение процесса расположено точно по центру между двумя проектными границами, как показано на рис. 6д.5, Дэвид Берч (David. Birch) вычислил доли бракованной продукции, выходящей за пределы различных проектных границ :

Шестисигмовые проектные границы компании Motorola со смещением процесса от среднего значения на 1,5а (Срк = 1,5) дают 3, 4 дефекта на миллион изделий. Из приведенной выше таблицы видно, что, если среднее значение находится точно по центру (Срк = 2), то можно ожидать два бракованных изделия на один миллиард изделий.

David Birch, "The True Value of 6 Sigma", Quality Progress, April 1993, p. 6.

Методы Тагуши Мы обсудили проблему контроля качества с точки зрения корректировки технологического процесса. Японский ученый Джениши Тагуши (Genichi Taguchi) предложил нововведение, которое сегодня многими считается настоящей революцией в управлении качеством. По его предложению вместо непрерывной наладки и переналадки производственного оборудования, необходимо позаботиться о том, чтобы проект продукции был достаточно хорош для достижения высокого уровня качества в условиях возможных колебаний производственного процесса. Эта простая идея принята на вооружение такими крупными компаниями, как Ford Motor, ITT и IBM, которые в результате сэкономили миллионы долларов, значительно сократив издержки производства.

Методы Тагуши (Taguchi Methods) — это в основном статистические методы, предназначенные для поиска наилучшего сочетания количественных признаков продукции и производственного процесса. Наилучшее сочетание означает самые низкие издержки при самой высокой однородности характеристик продукции. Поиск такого наилучшего сочетания может быть запутанным и длительным. Так, например, при проектировании технологического процесса для выпуска какой-либо новой продукции можно обнаружить, что только на одном этапе обработки всего восемь количественных характеристик процесса (например, скорость работы станка, угол резца и т.д.) могут объединяться в 5000 различных комбинаций. Следовательно, определить комбинацию, в результате которой продукция будет характеризоваться наивысшей степенью однородности при самых низких издержках, невозможно, не прибегая к методу проб и ошибок. Г-н Тагуши нашел способ решения этой проблемы, предложив сосредоточить внимание на нескольких комбинациях, представляющих весь спектр результатов объединения характеристик продукции и процесса.

Сегодня г-н Тагуши широко известен также разработкой концепции функции потери качества (Quality Loss Function — QLF) для прямой привязки затрат на обеспечение качества к непостоянству производственного процесса. Эта концепция подробно описана в статье другого ученого Джозефа Тернера (Joseph Turner), которую мы обсудим в следующем разделе5.

Адаптировано по статье Joseph Turner, "Is an Out-of-Spec Product Really Out of Spec?", Quality Progress, December 1900, p. 57-59.

Действительно ли продукция, не соответствующая требованиям, им не соответствует?

Непостоянство качества Общепринято, что по мере уменьшения непостоянства процесса качество повышается. Это можно понять даже на чисто интуитивном уровне. Если поезд всегда приходит вовремя, можно составить более точный график его движения. Если размеры одежды точно соблюдаются, покупатель может сэкономить время при заказе товаров по каталогу. Однако о таких вещах редко думают с точки зрения стоимости низкой степени непостоянства качества. Намного скрупулезнее это отражается в инженерной сфере.

Поршень должен точно подходить к цилиндру, дверь должна соответствовать дверному проему, электрические компоненты должны быть совместимы, а в коробке с сухим завтраком должно содержаться конкретное количество изюминок — в противном случае качество продукции будет недостаточным, а потребитель разочаруется.

И все же именно инженерам отлично известно, что добиться нулевых отклонений показателей невозможно. По этой причине проектировщики устанавливают конкретные физические величины и приемлемые границы их отклонений. Так, например, если заданная величина какой-либо технической характеристики продукции составляет 10 см, проектная величина может быть указана как 10,00 см ± 0,02 см. Таким образом производственный цех получает информацию, что, хотя их целью и является выпуск продукции с размером точно 10 см, приняты будут все изделия в диапазоне от 9,98 до 10,02 см.

Традиционно подобные требования трактуются так: любая деталь, попадающая в дозволенный диапазон, считается в равной степени качественной, в то время как все детали, выходящие за рамки дозволенных границ, являются некачественными. Этот подход наглядно отображен на рис. бд.б. Обратите внимание, что в пределах указанного диапазона технических допусков стоимость непостоянства характеристик нулевая, а при выходе за его пределы происходит количественный скачок стоимости.

По мнению г-на Тагуши, такой подход совершенно лишен смысла по двум причинам.

1. С точки зрения потребителя часто практически не существует разницы между продукцией, точно соответствующей определенным для нее границам технических допусков, и продукцией, немного выходящей за рамки этих допусков. И наоборот, существует значительное различие между качеством продукции в середине диапазона допуска и качеством продукции, близкой к границам допуска.

2. По мере того как потребитель становится все более требовательным, необходимость сокращения степени непостоянства качества увеличивается. Однако рис.

бд.б данной закономерности не отображает.

Г-н Тагуши предлагает намного более правильную картину потерь (рис. бд.7).

Рис. бд.б. Традиционное видение стоимости непостоянства совокупности характеристик Рис. бд. 7. Так г-н Тагуши видит стоимость непостоянства совокупности характеристик Обратите внимание, что на этом графике стоимость представлена в виде плавной кривой функции потерь. Существуют десятки примеров, подтверждающих существование такой функции: сцепление колес зубчатой передачи в коробке передач, частота смены кадров пленки в фотоаппарате, температура на рабочем месте или в магазине.

Практически по поводу любой измеряемой характеристики потребитель ощущает не резкий перепад, а постепенное изменение возможности принять эту продукцию при приближении к допустимым пределам, следовательно, его отношение к функции потерь более точно характеризуется графиком, изображенным на рис. 6д.7, а не на рис. бд.б.

Из каких элементов состоят эти потери от непостоянства качества? Разные авторитетные источники отвечают на этот вопрос по-разному, однако вначале представляется целесообразным отделить внутренние издержки от внешних. Что касается внутренних издержек, то чем выше нестабильность производственного процесса, тем больше отходов получается в результате производства и тем больше средств затрачивает компания на проведение тестов и проверку продукции на соответствие техническим требованиям. Когда речь идет о внешних издержках, то, если качество продукции не приближается к заданному при проектировании уровню, потребители быстро убеждаются, что продукция не так долговечна или работает не так уж хорошо. Возможно, что при использовании в неблагоприятных условиях продукция вообще не будет выполнять функций, для которых она предназначена, даже если изделие полностью соответствует техническим требованиям, разработанным для нормальных условий.

Несмотря на то, что фактическая форма кривой потерь может варьироваться довольно сильно, в первом приближении ей наиболее соответствует простая парабола, подобная изображенной на рис. бд.7, особенно если технические допуски симметричны относительно заданной величины. Из этой параболы видно, что потери относительно невелики, если мы предельно близки к заданной величине, и увеличиваются с возрастающей скоростью по мере отклонения от заданной величины.

Если продукция, не соответствующая установленным техническим требованиям, постоянно отправляется на свалку, изгиб кривой потерь в районе заданных величин, как правило, становится более крутым, отражая потери на отходы и то, что такая продукция никогда не будет продана.

Однако во многих практических ситуациях либо в ходе производственного процесса выпускается очень высокий процент продукции в пределах технических допусков, либо компания проводит 100%-ную проверку продукции, либо продукцию, не соответствующую техническим требованиям, можно переработать и исправить. В любом из этих случаев наиболее разумным допущением обычно является параболическая функция потерь.

В таких случаях применима следующая формула:

L — потери компании, связанные с единицей продукции, произведенной со значением параметра х;

а — заданная величина показателя; предположим, что при а потери L = 0;

К — константа.

Затем добавляем следующие переменные для определения К:

с — потери, связанные с единицей продукции, произведенной в пределах технических допусков, при условии, что потери на единицу при заданной величине показателя равны нулю;

d — расстояние от заданной величины показателя до установленного технического допуска.

Таким образом, константа определяется как:

При количестве единиц продукции п средние потери на единицу составят Эта формула позволяет оценить средние потери, но она достаточно сложна, поскольку данные обычно собираются такими способами, при которых вычисления на основе формулы Е (х - а) очень неудобны. Однако в распоряжении аналитиков часто есть данные о статистическом среднем и среднеквадратическом отклонении для интересующего вас показателя. Если они известны, среднее значение потерь можно с большой степенью точности вычислить по формуле:

х — среднее значение процесса;

о — среднеквадратическое отклонение процесса.

Единственная сложность применения этой формулы в практических ситуациях связана с правильной оценкой значения с, т.е. приростного показателя потерь компании на единицу продукции, произведенной в соответствии с граничными техническими допусками, по сравнению с потерями на единицу продукции, произведенной в соответствии с заданной величиной показателя. Хотя это значение в лучшем случае может быть только предположением, опытные специалисты способны делать такие предположения с большой точностью. Одна группа инженеров предположила, что это значение должно соответствовать одной десятой от продажной цены конкретной единицы продукции. Это означает, что, если технические характеристики изделия очень близки к граничным допускам, существует высокая вероятность, что вследствие непостоянства условий тестирования данное изделие может не пройти выходной контроль. Более того, велика вероятность того, что потребитель столкнется с большими проблемами, пользуясь изделием с граничными характеристиками, чем изделием с характеристиками, соответствующими заданным величинам показателей, и это приведет к потере данного потребителя и к возможным возвратам товаров по гарантийным обязательствам производителя. Хотя такая оценка предположительно носила несколько произвольный характер, она представлялась вполне разумной исходной точкой для выбора методом минимального числа и в результате давала на удивление точный показатель потерь.

Данный метод можно проиллюстрировать следующим примером: для размеров автомобильной детали были определены следующие основные технические допуски: 8, см ±0,05. На основе статистических данных известно, что за последних несколько месяцев средний показатель этого размера составлял 8,492 см, а среднеквадратическое отклонение 0,016 см. Данная деталь продается компанией по цене 20 долл. за штуку, и, по оценке инженеров, если ее технические характеристики соответствуют нижней или верхней допустимой границе, потери компании на единицу продукции составляют 2 долл.

Компания выпускает 250 тысяч деталей в год. Описанная ситуация наглядно отображена на рис. 6д,8.

Рнс. 6д.8. Пример распределения для автомобильной детали Применив уравнение (6д.17), получаем следующий средний показатель потерь на одну деталь:

При условии ежегодного выпуска 250 тысяч единиц продукции получаем, что общие потери в год составят 64 О О долл. Если инженеры примут решение понизить эти потери, они могут сделать это тремя способами.

1. Сдвинуть среднее значение и сделать его заданной величиной (т.е. 8,5 см).

2. Сократить диапазон отклонений (например, сделать g = 0,01).

3. Одновременно предпринять две описанные выше меры. Воспользовавшись уравнением (6д.17) для трех описанный выше ситуаций, получаем.

1. При сдвиге среднего значения к заданному (L = 20,5 центов), общие потери в год составят 51 250 долл.

2. При сокращении диапазона отклонений до о = 0,01 см получим L = 13,1 центов и общие потери в год составят 32 750 долл.

3. При выполнении обоих мероприятий получим L = 8 центов и общие потери в год — 20 000 долл.

Обратите внимание, что если для с указать большее или меньшее значение, полученные в результате показатели изменятся пропорционально. Таким образом, мы имеем простую и удобную возможность провести анализ чувствительности для определенного диапазона значений с. Так, например, если бы значение с было не 2 долл., а 4, все итоги вычислений были бы в два раза больше.

Резюме Статистический контроль качества — тема очень важная. Мы выделили ее в дополнение к главе 6, а не включили в саму главу вовсе не затем, чтобы подчеркнуть ее второстепенную роль. Вопросы качества приобрели в последнее время такое большое значение, что статистические процедуры обеспечения качества, как правило, являются неотъемлемой частью деятельности любой преуспевающей фирмы. Сегодня схемы выборочного контроля и статистический контроль процесса рассматриваются руководством компаний как нечто само собой разумеющееся, и внимание уделяется более широкому спектру аспектов (например, отказ от входного выборочного статистического контроля вследствие надежного качества продукции поставщиков; расширение полномочий служащих, что заменило многие аспекты контроля производственного процесса). Все современные производственные компании мирового класса требуют от своих работников понимания основных концепций, описанных в данном дополнении.

Обзор формул Контроль процесса по качественным признакам. Контрольная карта типар:

Контроль процесса по количественным признакам. Контрольные карты типов X Контрольные границы. Для карты X:

Верхняя контрольная граница UCLx = X + A2R (6д.9) Нижняя контрольная граница LCLx = X— А 2 (бд.10) Верхняя контрольная граница LCLx = D4R (бд.П) Нижняя контрольная граница LCL# = D3,R (6д.12) Индекс производственных возможностей процесса Задачи с решениями Заполненные бланки одного из отделов страховой компании ежедневно отбирались для проверки качества работы данного отдела. Для разработки норм в течение 15 дней ежедневно проверялась одна выборка, состоящая из ста бланков. Эти исследования дали следующие результаты.

a) Постройте р-карту при 95%-ном доверительном интервале (sp = 1,96).

b) Отложите на ней 15 сделанных выборок.

c) Как вы прокомментировали бы качество данного процесса?

Ь) Доли форм с выявленными ошибками будут расположены на карте следующим образом:

с) Из 15 выборок две выходят за контрольные границы. Поскольку контрольные границы были установлены на уровне 95%, или 1 дефектный бланк из 20, мы можем сказать, что данный процесс вышел из-под контроля. Его необходимо исследовать и обнаружить причину такого большого разброса.

Руководству нужно решить, следует ли проверять качество детали А, выпускаемой с постоянным 3%-ным уровнем брака. Если их не проверять, 3% брака проходят через фазу сборки продукции и позже их приходится заменять. Если же проверять все детали, будет выявлена одна треть дефектных деталей, что снизит уровень брака до 2%.

a) Следует ли проводить 100%-ный контроль при условии, что стоимость контроля составляет 0,01 долл. на единицу продукции, а стоимость замены одной бракованной детали во время окончательной сборки — 4,00 долл.?

b) Предположим, что стоимость контроля не 0,01, а 0,05 долл. Изменит ли это ваш ответ на вопрос а)?

Следует ли проводить проверку?

a) Эту задачу можно решить, просто оценив выгоды и затраты, которые понесет предприятие при улучшении качества на 1%.

0,03 дефектных единицы продукции без проверки.

0.02.дефектных единицы продукции при проверке.

Выигрыш на единицу продукции — 0,01 х $4,00 = $0,04.

Стоимость контроля — $0,01.

Следовательно, выполнять такой контроль следует, поскольку это позволит сэкономить 0,03 долл. на единицу продукции.

b) Если стоимость контроля 0,05 долл., она будет на 0,01 долл. больше суммы выигрыша, следовательно, при таких условиях проверку проводить не стоит.

Вопросы для контроля и обсуждения 1. Обсудите разницу достижения нулевого и положительного (например, 2%) показателя приемлемого уровня качества (AQL).

2. Индекс производственных возможностей процесса позволяет производителю несколько отклоняться от среднего значения процесса. Обсудите, как это влияет на результат качества продукции.

3. Обсудите назначение и различия между картами типов р, R и X.

4. В контракте, заключаемом поставщиком и заказчиком, поставщик гарантирует, что все поставляемые им изделия перед отгрузкой проверяются на соответствие установленным допускам. Какое влияние это оказывает на стоимость обеспечения качества для заказчика?

5. Как гарантийное условие, приведенное в вопросе 4, повлияет на стоимость обеспечения качества у заказчика?

6. Обсудите логику методов Тагуши.

Задачи 1. В некоторой компании отдел приемки материалов выполняет входной контроль поступающих материалов. Компания реализует всеобъемлющую программу сокращения издержек. Один из способов уменьшить затраты заключается в сокращении одного из этапов контроля, на котором проверяются материалы, в среднем содержащие 0,04% брака.

Проверяя все единицы продукции, контролер способен выявить все дефекты. Он может проверять 50 изделий в час. Почасовая оплата его труда, включая различные дополнительные выплаты, составляет 9 долл. Если сократить эту штатную единицу, брак поступит на сборочную линию и позже, после того как его обнаружат в результате выходного контроля, на его замену придется затратить 10 долл. на одно изделие.

a) Следует ли сокращать эту штатную единицу?

b) Какова стоимость проверки каждой единицы продукции?

c) Выгоден или убыточен рассматриваемый контроль и насколько?

2. Фирма — производитель металлоконструкций выпускает соединительные штоки с внешним диаметром в соответствии с техническими требованиями 1 ± 0, 0 1 см. Оператор станка время от времени проводит несколько выборочных замеров и определяет, что выборочное среднее внешнего диаметра составляет 1,002 см со среднеквадратичным отклонением 0,003 см.

a) Вычислите индекс производственных возможностей процесса для данного примера.

b) Какой вывод можно сделать об этом процессе по рассчитанному индексу производственных возможностей?

3. С целью составления р-карты для контроля процесса было сделано 10 выборок по 15 единиц каждая. Количество бракованных изделий в каждой выборке указано в следующей таблице.

a) Составьте контрольную р-карту для 95%-ной степени достоверности (среднеквадратическое отклонение 1,96).

b) Как вы прокомментировали бы ситуацию, основываясь на расположении точек на контрольной карте?

4. Выход продукции содержит 0,02 дефектные единицы. На замену бракованных изделий, оставшихся незамеченными и вошедшими в окончательную сборку, затрачивается 25 долл. на единицу. Компания может организовать проверку, позволяющую выявить и изъять все бракованные изделия. Контролер, который способен проверять 20 единиц продукции в час, получает 8 долл. в час, включая все дополнительные выплаты. Следует ли предприятию организовать 100%-ный контроль выпускаемой продукции?

a) Какова стоимость контроля одной единицы продукции?

b) Выгоден или убыточен имеющийся контрольный процесс?

5. В конкретной точке производственного процесса совершается 3% ошибок.

Установив на этом этапе контролера, можно было бы выявлять и исправлять все ошибки.

Труд контролера оплачивается из расчета 8 долл. в час, и он способен проверять единиц продукции в час. Если нет такого контролера, брак пройдет этот этап и для последующего его исправления потребуется затратить 10 долл. на единицу продукции.

Следует ли ставить контролера?

6. На высокоскоростном автоматизированном станке производятся резисторы для электрических цепей. Станок налаживается на выпуск большого объема резисторов по 1000 ом.

Чтобы наладить станок на основе контрольной карты, было сделано 15 выборок по четыре резистора в каждой. Полный список этих выборок и показаний замеров представлен в следующей таблице.

Вычислите все необходимые параметры и постройте карты типов X и R и отложите на них полученные значения. Какие комментарии относительно данного процесса можно сделать на основе этих карт? (Воспользуйтесь трехсигмовыми контрольными пределами, как в табл. 6д.2.) 7. До поры до времени корпорация Alpha не проверяла качества поступающей продукции, веря своим поставщикам на слово. Однако в последнее время у нее появились проблемы с качеством закупаемых изделий и она решила использовать выборочный статистический контроль в отделе приемки продукции.

Для одного из закупаемых видов продукции, X, корпорация Alpha установила, что допустимый процент дефектной продукции в партии составляет 10%. Компания Zenon, у которой закупаются эти комплектующие, выпускает их на своих предприятиях с приемлемым уровнем качества 3%. Риск потребителя для компании Alpha составляет 10%, а риск производителя для компании Zenon — 5%.

a) Каков должен быть размер выборки для тестирования при поступлении от корпорации Zenon партии продукции X?

b) При каком допустимом количестве дефектных изделий партия будет приниматься?

8. Представьте, что вас только что назначили на должность помощника администратора местной больницы, и первым делом вы намерены исследовать качество питания больных. Вы раздали 400 пациентам анкеты и провели 10-дневное исследование.

Больным просто надо было указать в анкете, удовлетворительным или неудовлетворительным они считают качество питания. Для упрощения задачи предположим, что в результате вы ежедневно изучали ровно по 1000 заполненных анкет, содержащих оценку 1200 блюд. Итоги исследования представлены в следующей таблице.

а) На основе итогов анкетирования постройте контрольную р-карту для доверительного интервала 95,5%, соответствующего двум среднеквадратическим отклонения.

b) Каким образом вы прокомментировали бы результаты этого исследования?

9 декабря 9. В одном из подразделений фирмы, специализирующейся на выпуске электронной продукции, производятся чипы с большим коэффициентом интеграции. Эти чипы вставляются на платы и заливаются эпоксидной смолой. Переделка обходится производителю чипов довольно дорого, поэтому приемлемый уровень качества (AQL) в этом подразделении составляет 0,15, а допустимый процент дефектной продукции в партии (LTPD), установленный участком сборки, составляет — 0,40.

a) Разработайте план выборочного контроля.

b) Объясните, в чем суть этого плана выборочного контроля, другими словами, как бы вы посоветовали проводить тестирование продукции?

10. Государственные и местные отделения полиции хотят проанализировать показатели уровня преступности по зонам с тем, чтобы перебрасывать силы защиты правопорядка из зон, в которых этот показатель понижается, в зоны, в которых наблюдается тенденция его повышения. Город и округа географически поделены на отдельные зоны, содержащие по 5000 домов. Полиция признает, что имеет данные не по всем правонарушениям и преступлениям: люди либо не хотят вмешиваться, либо не сообщают о случаях нарушений, считая их незначительными, они боятся или не имеют времени и т.д. По этой причине полицейские ежемесячно обзванивают произвольно выбранные 1000 домов из 5000 в каждой зоне, стараясь собрать как можно более точные сведения относительно количества правонарушений (респондентам гарантируется анонимность). Данные, собранные за последние 12 месяцев по одной из зон, дали следующую картину.

Постройте контрольную р-карту для доверительного интервала 95% (1,96) и отложите на ней данные по каждому месяцу. Если в последующие три месяца показатели частоты правонарушений в данной зоне будут такими:

январь — 10 (из 1000-й выборки) февраль — 12 (из 1000-й выборки) март — 11 (из 1000-й выборки), как вы прокомментировали бы изменение уровня преступности в этой зоне?

11. Некоторые граждане жаловались членам городского совета и требовали, чтобы охрана правопорядка была адекватной уровню преступности в каждой отдельной зоне.

Они считают, что в зонах с более высоким показателем уровня преступности должно быть больше полицейских, чем в зонах поспокойнее. Следовательно, по их мнению, полицейские наряды и другие методы предотвращения преступлений (например, лучшее освещение или проведение рейдов в заброшенных районах или зданиях) должны распределяться пропорционально количеству случаев правонарушений в зоне.

Так же как в задаче 10, город разделили на 20 географических зон, каждая по домов. Опрос выборки из 1000 домов в каждой зоне за последний месяц дал следующие показатели частоты правонарушений.

На основе анализа с использованием р-карты предложите, как следует перераспределить силы по охране правопорядка. Чтобы иметь большую степень уверенности в правильности своих рекомендаций, выберите 95%-ный доверительный уровень (т.е. z = 1,96).

12. Инженеры компании Amalgo Tech хотят усовершенствовать конструкцию зубчатого колеса с внешним диаметром 13 см и допуском ±0,003 см. На основе данных, полученных в ходе прошлогоднего контроля, известно, что фактическое среднее значение диаметра составило 13,001 см со среднеквадратическим отклонением 0,025 см.

Ориентировочные потери компании от изменения восприятия качества составляют долл. за каждое колесо с диаметром, близким к верхней или нижней допустимой границе.

Ежегодно компания продает 40 тысяч зубчатых колес.

a) Вычислите средний показатель потерь на единицу продукции.

b) Какова ожидаемая сумма потерь в год?

c) Как изменится средний показатель потерь на единицу продукции и ожидаемая сумма потерь в год, если фактическое среднее значение сместится к заданной величине (13 см)?

13. Операционный менеджер небольшой фирмы, производящей металлические изделия, обеспокоен высоким уровнем непостоянства фрезеровочного процесса. Хотя средняя толщина металлического соединителя соответствует установленному значению 0,25 см, среднеквадратическое отклонение в процессе составляет 0,01 см. Допустимые границы для данной детали ±0,08 см. Ожидаемые потери компании на границах допуска по каждому металлическому соединителю, имеющему ширину, близкую к одной из допустимых границ, составляют 1,75 долл. за единицу продукции. Эти специализированные соединители продаются по цене 18,00 долл. за штуку.

a) Вычислите средние потери на единицу продукции.

b) Если среднее значение ширины сместится от установленного значения (т.е. 0, см), но останется в пределах допустимых границ, как изменится средний показатель потерь на единицу продукции?

c) Каково было бы среднее значение потерь на единицу продукции, если бы среднеквадратическое отклонение удалось уменьшить с 0,01 до 0,0075?

14. В приведенной ниже таблице собраны данные наблюдений по основным размерам длины топливного инжектора. Эти выборки из пяти единиц каждая отбирались с интервалом в один час.

Постройте карты типов X и R (воспользуйтесь табл. 6д.2) для длин топливного инжектора. Что можно сказать об этом производственном процессе?

15. Компания C-Spec, Inc. хочет определить, способен ли имеющийся у нее фрезерный станок производить деталь для двигателя с основным размером 4 ± 0,003 см. В ходе испытаний этого станка выяснилось, что среднее по выборке данного станка составляет 4,001 см со среднеквадратическим отклонением 0,002 см.

a) Вычислите индекс Срк для этого станка.

b) Следует ли компании C-Spec использовать этот станок для выпуска этих деталей?

Объясните свой ответ.

Основная библиография Fred Aslup and Ricky M. Wajson, Practical Statistical Process Control: A Tool for Quality Manufacturing (New York: Van Norstrand Reihold, 1993).

A.V. Feigenbanm, Total Quality Control (New York: McGrow-Hill, 1991).

John L. Hardesky, Productivity and Quality Improvement: A Practical Guide to Implementing Statistical Process Control (New York: McGrow-Hill, 1988).

J.M. Juran and F.M. Gryna, Quality Planning and Analysis, 2nd ed (New York: McGrowHill, 1980).

Binnie B. Small (with committee), Statistical Quality Control Handbook (Western Electric Co., Inc., 1956).

G. Taguhi, On-Line Quality Control During Production (Tokyo: Japanese Standards Association, 1987).

James R. Thompson and Jacek Koronacki, Statistical Process Control for Quality Improvement (New York: Chapman & Hall, 1993).

Barrie G. Wetherill and Don W. Brown, Statistical Process Control: Theory and Practice (New York: Chapman & Hall, 1991).

Часть III Проектирование производственных мощностей и трудового процесса В этой части...

Глава 7. Стратегическое планирование мощностей Дополнение к главе 7. Линейное программирование Глава 8. Производственные системы "точно в срок" (JIT) Глава 9. Размещение производственных и сервисных объектов Глава 10. Размещение оборудования и планировка помещений Глава 11. Планирование трудового процесса и нормирование труда Дополнение к главе 11. Кривые роста производительности Как только фирма окончательно решает, каким бизнесом она намерена заниматься и как именно она будет вести свою деятельность, основное внимание направляется на создание соответствующей производственной (или сервисной) системы и системы сбыта.

В части III книги рассказывается о проблемах проектирования, которые приходится решать по ходу данного процесса. Прежде всего обсуждаются вопросы, какие мощности понадобятся для данного производства и как изменятся затраты фирмы при создании и эксплуатации таких мощностей. Сегодня компании во всем мире широко применяют так называемые системы "точно в срок" (Just-In-Time — JIT), поэтому вопросам, связанным с их использованием, в этой части также уделено большое внимание. Здесь вы ознакомитесь с полным и подробным описанием концепций, важных для понимания JIT.

Три последние главы части III посвящены таким проблемам, как размещение производственных мощностей и проектирование отдельных операций. Кроме ряда количественных методов для решения конкретных задач операционного менеджмента в данной части вашему вниманию предлагается описание двух мощных аналитических инструментов — дерева решений и линейного программирования, применяемых практически во всех областях управления бизнесом.

ГЛАВА 7 Стратегическое планирование мощностей В этой главе...

Управление производственными мощностями на предприятиях Планирование пропускной способности сервисного предприятия Фазы роста пропускной способности сервисных предприятий Гибкость мощности (Capacity Flexibility) Дерево решений (Decision Tree) Коэффициент загрузки мощности (Capacity Utilization Rate) Производственная мощность (Capacity) Резерв мощности (Capacity Cushion) Стратегическое планирование мощности (Strategic Capacity Planning) Фокусирование мощности (Capacity Focus) Эффект масштаба производства (Economies of Scope) М&М Mars (http://m-ms.com) Tree Age Software (http: //www. treeage. com/) Shouldice Hospital (http://www.shouldice.com) В один прекрасный день в отдаленном пригороде Парижа возникло Волшебное Королевство. Местным жителям оно пришлось не по вкусу. "Минни и Микки никогда не приживутся у нас", — утверждали они. Но и сегодня люди едут издалека, чтобы постоять в очереди за путешествием в страну фантазий, и маленькое королевство быстро разрастается и процветает. Для этой современной истории успеха характерны все атрибуты настоящей волшебной сказки, даже обязательный в таких случаях счастливый конец. Судя по всему, парижский Disneyland с его длинными очередями, стабильными доходами и высокими показателями наполняемости гостиниц будет вечно жить-поживать и добра наживать.

Спустя пять лет после первоначального шквала оскорблений и скептических нападок французов этот тематический парк в американском стиле, расположенный в милях от Парижа, перегнал Эйфелеву башню и Лувр и стал туристическим объектом № во Франции, даже по результатам опроса местного населения.

Сегодняшний революционный подход к планированию, строительству и финансированию этого предприятия разработан с учетом многих весьма серьезных проблем, с которыми оно столкнулось в начале своего существования. В 1994 году парк Euro Disney был переименован в Disneyland Paris и была проведена его финансовая реструктуризация. Основная суть этой реструктуризации заключалась в отсрочке платежей Disney USA и другим кредиторам до 1999 года. Кроме этих чисто финансовых перемен, изменили подход к маркетингу и ценообразованию, значительно сократили издержки и несколько видоизменили сам парк. Ниже перечислены некоторые основные ошибки, которые вызвали проблемы на начальной стадии эксплуатации парка.

1. Специалисты, занимавшиеся планированием Disneyland Paris, исходили из предположения, что развлекательная программа в парке рассчитана на четыре дня, т.е. на такой же период, как и в американском Florida Disney. Но в американском парке посетителям предлагается три разные темы, а во французском только одна, и двухдневного пребывания в нем оказалось вполне достаточно. Вследствие значительно большей загрузки системы размещения в гостиницах французского парка руководству пришлось установить дополнительные компьютерные регистрационные пункты.

2. Disneyland Paris располагает 5200 гостиничными номерами, т.е. больше, чем, например, в Каннах. Однако при назначении цен на номера учитывался прежде всего не спрос, а вопросы прибыльности. В результате в первые два года существования парка в среднем половина мест постоянно пустовала. Тогда подход к ценообразованию изменили, и теперь Disneyland Paris предлагает разные цены для сезонов повышенного, среднего и пониженного спроса.

3. Руководство парка исходило из предположения, что понедельник будет самым незагруженным днем недели, а в пятницу следует ожидать самого большого наплыва посетителей, персонал распределили с учетом этого предположения. Однако реальность оказалась прямо противоположной. Данную проблему усложняли и негибкие графики работы персонала в сочетании с тем, что посетителей в сезон повышенного спроса было в десятки раз больше, чем в период спада.

4. Компания построила дорогостоящую трамвайную линию вдоль озера для доставки посетителей из гостиниц в парк, но оказалось, что люди предпочитают ходить пешком.

5. "Нам сказали, что европейцы не завтракают, и мы соответственно рассчитывали пропускную способность наших ресторанов", — рассказывает один из руководящих работников компании. Однако на завтрак в рестораны приходили настоящие толпы посетителей. В результате в некоторых гостиницах Disneyland Paris приходилось обслуживать по 2500 человек в 350-местных ресторанах. Очереди были просто ужасающими. Компании удалось исправить положение, создав службу доставки готовых завтраков.

6. Парковка оказалась слишком мала для автобусного парка. Комнаты отдыха были рассчитаны только на 50 водителей, но в дни пикового посещения их собиралось до человек.

Все перечисленные выше проблемы сегодня устранены. Благодаря 50 миллионам посетителей, которые приезжают из разных концов страны развлечься на всевозможных аттракционах, например на "Космической горе", Disneyland Paris сейчас находится на гребне успеха. Как оказалось, Микки и Минни — знаменитости универсальные.

Источник. Peter Gambel and Richard Turner, "Mouse Trap", The Wall Street Journal, March 10, 1994, p. AI. Содержание обновлено по статьям "The Kingdom Staff Reporter, "The Kingdom Inside a Republic", The Economist, April 13, 1996, p. 66-67 и по пресс-релизу Association Press "Paris' Mickey Has Better Mousetrap," April 20, 1999.

Какой объем продукции должен выпускать завод? Сколько посетителей должно обслуживать то или иное сервисное предприятие? Какие проблемы возникают в результате расширения производственной (Или сервисной) системы? Независимо от того, о чем идет речь — о парке Euro Disney, расположенном в пригороде Парижа во Франции, или о мастерской Clint's Machine Shop в Париже, штат Техас, вопросы определения мощностей являются основными для менеджеров любых предприятий. В этой главе мы рассматриваем мощности со стратегической точки зрения, т.е. она посвящена проблемам долгосрочного планирования мощностей производственных и сервисных фирм. И начнем мы наше обсуждение с объяснения сущности мощности с точки зрения операционного менеджмента.

Временные горизонты планирования загрузки мощностей В зависимости от продолжительности периода, на который осуществляется планирование загрузки производственных мощностей, различают следующие виды планирования.

Долгосрочное планирование — с периодом планирования свыше одного года. К такому планированию обращаются в тех случаях, когда на приобретение производственных ресурсов или на их реализацию требуется продолжительное время, т.е. когда речь идет о таких ресурсах, как здания, оборудование, производственные помещения и т.д. Долгосрочным планированием загрузки мощностей должны заниматься руководители высшего звена и они же должны утверждать составленный план.

Среднесрочное планирование — обычно это месячные или квартальные планы на 6— месяцев. В данном случае производственную мощность можно варьировать, нанимая дополнительную рабочую силу, приобретая новые инструменты, закупая оборудование в незначительных объемах и заключая субконтракты.

Краткосрочное планирование — меньше одного месяца. Эта процедура предусматривает процесс составления графиков на день или на неделю и заключается в корректировке производственного процесса для устранения разницы между запланированными и реально достигаемыми результатами этого процесса. В данном случае манипулируют временем сверхурочной работы, перемещают персонал с одной операции на другую и отыскивают альтернативные технологические маршруты.

Управление производственными мощностями на предприятиях В сложившейся терминологии операционного менеджмента слово "capacity" (мощность) может иметь значения "способность владеть, получать, хранить или приспосабливать". С точки зрения общих категорий бизнеса данное понятие чаще всего рассматривается как объем выхода продукции (или услуг), которого способно достичь предприятие в определенный период времени. В сервисной сфере это может быть количество клиентов, обслуживаемых, например, между 12 и 13 часами; в производственной отрасли — количество автомобилей, выпущенных за одну рабочую смену.

Определяя производственные мощности своего предприятия, операционный менеджер должен учитывать как имеющиеся ресурсы, так и выход продукции. Это связано с тем, что при планировании реальной (или полезной) производственной мощности нужно учитывать, какую продукцию выпускает предприятие. Так, например, фирма, производящая широкий ассортимент продукции, при конкретных ресурсах неизбежно будет выпускать одни виды изделий в большем объеме, чем другие. Если, скажем, руководство автомобилестроительного завода утверждает, что их предприятие эксплуатируется из расчета 10 тысяч рабочих часов в год, то подразумевается, что данное время может быть затрачено на создание, например, 50 тысяч двухдверных моделей или 40 тысяч четы-рехдверных автомобилей (либо любой комбинации этих двух видов моделей). Таким образом, производственный менеджер должен знать, какое количество продукции способно изготовить предприятие с учетом наличных ресурсов (т.е.

имеющихся в данный момент оборудования и рабочей силы), а также какой ассортимент продукции можно произвести при данных ресурсах.

При определении производственных мощностей с точки зрения операционного менеджмента во внимание принимаются также их временные показатели, что нашло отображение в общепринятом разграничении между долгосрочным (перспективным), среднесрочным и краткосрочным (текущим) планированием загрузки мощностей (врезка "Временные горизонты планирования загрузки мощностей"). Мощность должна определяться и указываться для конкретной единицы времени.

И наконец, понятие планирования загрузки мощностей само по себе имеет разный смысл для специалистов разных уровней иерархии операционного менеджмента. Вицепрезидент компании по производственным вопросам обычно занимается проблемами общей мощности всех предприятий фирмы, и его главная задача заключается в оценке и обеспечении финансовых ресурсов, необходимых для поддержания производственных ресурсов в нормальном состоянии.

Директоры отдельных предприятий компании занимаются проблемами производственных мощностей своих заводов и фабрик. Они принимают решения относительно наиболее эффективных вариантов использования этих мощностей для удовлетворения прогнозируемого спроса на выпускаемую заводом или фабрикой продукцию. В силу того, что кратковременный спрос на протяжении года часто значительно превышает наличные мощности, директор предприятия должен уметь определить, когда и какой объем товарно-материальных запасов ему необходимо создать с учетом этих пиковых периодов. Подробно эта тема обсуждается в главе 14, в которой рассказывается о совокупном планировании.

Богатство нации В чем важность высокой производительности ? Как она связана с производственными мощностями ?

ПОЛИТИКИ И крупные бизнесмены разных стран часто ломают копья, обсуждая, рабочие какой национальности работают с самой высокой производительностью, но при этом уделяют значительно меньше внимания не менее важным вопросам о том, в какой стране наиболее производительно используется капитал. В данном контексте под словом "капитал" мы подразумеваем как физический (оборудование и здания), так и финансовый капитал (акции и облигации).

Билл Льюис (Bill Lewis) из института McKlnsey Global, расположенного в Вашингтоне, считает, что продуктивное использование капитала — в совокупности с рабочей силой — не только повышает стандарты уровня жизни нации, но и определяет размер прибыли, которую граждане страны получают по своим сбережениям. Чем больше прибыль вы получаете, тем меньше вам необходимо сохранять средств на будущее и тем больше можно потратить уже сегодня. В США в период с 1974 по 1993 годы ставки дохода по заемному и акционерному капиталу в среднем составляли 9,1%; в Германии этот показатель был 7,4%, а в Японии 7,1%.

Можно описать данную ситуацию и иными словами: если вы гражданин США и инвестировали в 1974 году тысячу долларов, то в 1993 году получили по 5666 долларов, в то время как немец по такому же вкладу получил 4139 долларов, а житель Японии всего 3597 долларов.

Как же удается США столь эффективно использовать свой капитал? Ответ на этот вопрос лежит в способе проведения американскими менеджерами маркетинга своей продукции и управления фабриками и заводами.

Так, например, японские электростанции (их продуктивность использования капитала почти на 50% ниже их американских коллег) держат огромные генерирующие мощности в резерве с тем, чтобы удовлетворять резко возрастающие потребности в мощностях в периоды самых жарких летних месяцев. Остальное время года эти производственные мощности не используются. В США электростанции сокращают пиковый спрос, применяя разумные ценовые графики и различные методы материального поощрения потребителей.

В телекоммуникациях США также опережает Германию и Японию по эффективности использования капитала более чем на 50%. Такие нововведения, как цифровая телефония, факсы и дешевая международная телефонная связь, обеспечивают предельную загруженность телефонных линий США. А чем выше коэффициент использования этих мощностей, тем больше прибыль на миллиарды долларов, инвестированных в телефонные сети.