UPRAVLJANJE KVALITETOM VJEŽBE BROJ 2

Tema: PRIMJENA OBRAZACA ZA PRIKUPLJANJE PODATAKA I ISHIKAWA DIJAGRAMA U UPRAVLJANJU KVALITETOM

Obrasci za prikupljanje podataka________________________________________________________________________PonavljanjeNormalna distribucija je jedna od najznačajnijih teorijskih distribucija i zbog mnogih svojih osobina najčešće se javlja u primjeni. Iako postoje i mnoge druge raspodjele, normalna raspodjela objašnjava najveći broj statističkih opažanja, odnosno veliki broj pojava u prirodi i društvu ima oblik normalne raspodjele (distribucije).Normalna distribucija se zasniva na modelu matematičara i statističara Moavra iz 18. vijeka, čiju su razradu i teorijska objašnjenja dogradili Laplas i Gaus početkom i sredinom 19. vijeka.Osnovne karakteristike: Distribucija je kontinuirana i simetrična oko aritmetičke sredine. Aritmetička sredina dijeli površinu ispod normalne krive tačno na dva dijela. Lijeva i desna strana oko aritmetičke sredine zauzimaju po 50% povšine, odnosno Gausova ili normalna kriva je simetričnog oblika i ima oblik zvona. Ona nikada ne siječe X osu, već joj se samo približava. Interval distribucije se proteže od - ∞ do + ∞. ________________________________________________________________________

Područje primjeneObrasci za prikupljanje podataka koriste se u svim organizacijama (uslužnim, proizvodnim, privatnim, javnim...) i na svim organizacionim nivoima. Služe za evidenciju podataka koja se koristi za dalje analize. U suštini oni su sastavni dio brojnih drugih alata i metoda. Njihova krajnja svrha je poboljšanje kvaliteta proizvoda, usluge i/ili procesa.

Opis alataObrazac za prikupljanje podataka omogućava sistematično prikupljanje podataka i olakšava prepoznavanje određenih zakonitosti. Ovim jednostavnim alatom moguće je utvrditi nepravilnosti određenog proizvoda, usluge i/ili procesa, a učestalost pojavljivanja uočenih nepravilnosti zapisuje se u obliku „Strichliste“ (zapis pomoću crtica). Na osnovu njih se vrši grafička obrada prikupljenih podataka i olakšava dalja analiza.

PodaciZavisno od izvora podataka postoje:

podaci o dobavljačima (podaci o ocjenjivanju dobavljača od strane prijemnih kontrolora);

podaci iz procesa rada (podaci o provjerama kvaliteta u procesu rada); podaci od potrošača (podaci o zahtjevanim karakteristikama proizvoda/usluga,

reklamacijama, reakcijama potrošača i slično).Podaci o karakteristikama proizvoda, usluge i procesa rada mogu biti:

kvantitativni (numerički, mjerljivi) i kvalitativni (atributivni, opisni).

Podaci moraju biti relevantni, stvarni i tačni.

Obrasci/formulariZa prikupljanje podataka koriste se različite forme obrazaca. Obično imaju jednostavan oblik i u njih se evidentiraju rezultati mjerenja, ispitivanja i kontrolisanja. Veoma je važno da se obrasci formiraju na način koji će minimizirati greške pri unošenju podataka i omogućiti preglednost, jednostavnu obradu i analizu podataka.Prije same kreacije obrasca, potrebno je definisati problem koji želimo posmatrati, zatim utvrditi koji će se podaci sakupljati (svrha podataka) i način na koji će se podaci dalje obrađivati. Poželjno je da se u obrascu omogući bilježenje izvora podataka.Najčešće korišteni obrasci za sakupljanje podataka su:

statistički izvještaji i kartoni praćenja kvaliteta.

Statistički izvještaj ili statistički list se koristi za prikupljanje, obradu i analizu podataka pri pojedinačnoj statističkoj ocjeni sposobnosti mašine, kvaliteta neke isporuke i slično. Karton praćenja kvaliteta ili kontrolni karton se primjenjuje u slučaju prikupljanja podataka u dužem vremenskom periodu, a služi za statističku ocjenu kvaliteta tekućeg procesa, materijala, proizvoda i slično.

Primjer kontrolnog kartona

Preduzeće: Dio: Nalog broj:Broj crteža:Mašina:

Radnik: Operacija:Izrada dimenzije 65mm

Komada:

Kontrolor: Karakteristika:

Redni broj uzorka:

Redni broj primjerkaR1 2 3 4 5

Odstupanja od nominalne mjere1 19 25 45 21 15 25 302 43 40 21 26 20 30 233 12 10 11 45 7 17 384 29 13 20 33 15 22 205 5 15 28 32 20 20 276 28 27 36 40 24 33 137 11 10 17 32 10 16 22

8 24 8 28 17 38 25 309 24 10 27 28 26 23 1810 40 5 30 42 13 26 37

Napomena:

Ovako kreiran kontrolni karton služi kao osnova za izradu kontrolne karte.

Primjer statističkog listaIz jedne serije izdvojeno je 100 elemenata radi kontrole prečnika (Ø104,7 ± 0,04). Nakon mjerenja dobijeni su rezultati prikazani u sledećoj tabeli. Rezultati mjerenja su navedeni po istom redoslijedu kako su elementi obrađivani. Varijacije karakteristike kvaliteta posljedice su djelovanja slučajnih faktora u toku procesa obrade.

Prikaz rezultata po redu mjerenjan X n X n X n X n X n X1 104,70 18 104,71 35 104,70 52 104,71 69 104,72 85 104,692 104,72 19 104,74 36 104,73 53 104,72 70 104,73 86 104,743 104,75 20 104,66 37 104,65 54 104,67 71 104,69 87 104,694 104,68 21 104,69 38 104,70 55 104,71 72 104,70 88 104,715 104,72 22 104,71 39 104,72 56 104,70 73 104,70 89 104,716 104,70 23 104,71 40 104,72 57 104,73 74 104,72 90 104,737 104,74 24 104,76 41 104,67 58 104,66 75 104,64 91 104,668 104,67 25 104,68 42 104,68 59 104,69 76 104,69 92 104,689 104,69 26 104,69 43 104,70 60 104,69 77 104,70 93 104,7110 104,69 27 104,70 44 104,70 61 104,71 78 104,71 94 104,7211 104,71 28 104,72 45 104,70 62 104,70 79 104,73 95 104,7212 104,71 29 104,71 46 104,72 63 104,73 80 104,73 96 104,7413 104,75 30 104,67 47 104,65 64 104,66 81 104,67 97 104,6814 104,68 31 104,67 48 104,68 65 104,69 82 104,69 98 104,7015 104,69 32 104,70 49 104,68 66 104,69 83 104,68 99 104,6816 104,69 33 104,71 50 104,70 67 104,72 84 104,70 100 104,7117 104,71 34 104,73 51 104,70 68 104,73

Na prvi pogled izgleda da su vrijednosti slučajne varijable raspoređene bez ikakvog reda i zakonitosti. Jedino što možemo konstatovati iz ovakvog prikaza podataka jeste da se rezultati mjerenja nalaze unutar sledećeg intervala/raspona:

Xmax = 104,76 Xmin = 104,64

Na osnovu ovakvog prikaza podataka nije lako doći do informacije o broju uzoraka koji izlaze iz dozvoljenog okvira odstupanja (Ø104,7 ± 0,04). Odnosno, da bismo ove podatke mogli koristiti za dalje analize potrebno je da ih prikažemo uz pomoć posebno kreiranog statističkog lista koji će nam pružiti znatno više informacija.

Mjera(Ø104,7 ± 0,04) Broj elemenata Σ

104,64 | 1104,65 || 2104,66 |||| 4104,67 ||||| | 6104,68 ||||| ||||| 10104,69 ||||| ||||| ||||| 15104,70 ||||| ||||| ||||| ||| 18104,71 ||||| ||||| ||||| | 16104,72 ||||| ||||| || 12104,73 ||||| |||| 9104,74 |||| 4104,75 || 2104,76 | 1

Ukupno: 100

Na osnovu statističkog lista možemo uočiti određenu stabilnost procesa (oblik Gausove krive) i zaključiti da većina elemenata ima dimenzije u okviru dozvoljenih granica odstupanja. Ishikawa dijagram – dijagram uzroka i posljedice

Područje primjene

Ishikawa dijagram je grafički alat koji na jednostavan, sistematičan i pregledan način stvara preduslove za analizu problema kao posljedice, sa ciljem otkrivanja glavnih uzroka nastalog problema. Ovaj alat se upotrebljava u sledećim područjima:

upravljanje organizacijom – identifikacija stvarnih uzroka pojave određene posljedice (stanja) organizacije,

marketing i razvoj – analiza uzročno-posljedičnih veza u odnosima sa okolinom, proizvodnja ili vršenje usluga i poboljšanje kvaliteta – analiza i rangiranje uzroka

odstupanja od projektovanih zahtjeva ili utvrđivanje potrebnih uslova za ostvarenje željenog rezultata,

upravljanje procesima rada – utvrđivanje osnovnih uzroka za neostvarenje plana proizvodnje, uslova za skraćenje ciklusa proizvodnje i slično,

eksploatacija i servisiranje proizvoda – utvrđivanje uzroka otkaza na osnovu kvara.

Opis alataIshikawa dijagram predstavlja alat za detaljnu analizu odnosa između određenog efekta (problem ili posljedica) i uticajnih veličina (mogućih potencijalnih uzroka koji uslovljavaju pojavu datog efekta). Dijagram je dobio naziv po Kaoru Ishikawi (1915. – 1989.), poznatom japanskom naučniku koga smatraju ocem japanskog pokreta za kvalitet. Kaoru Ishikawa je smatrao da je implementacija kvaliteta u cjelokupnu organizacijsku strukturu, tj. u svaki radni proces i aktivnost, nužan preduslov za

povećanje efikasnosti poslovanja i postizanje napretka u preduzeću. Ishikawa dijagram se još naziva i dijagram uzroka i posljedice ili dijagram riblja kost zbog asocijacije na riblji skelet. Dijagram je objektivan i pregledan. Kao alat je kvalitativan i najčešće se koristi u kombinaciji sa drugim alatima i metodama. Kategorizacija mogućih uzrokaPrema iskustvu Kaoru Ishikawe određeni efekat rijetko počiva na jednom uzroku, pogotovo ne na onome koji je najočigledniji. Kategorizacija glavnih uzroka određenog problema/posljedice može se vršiti na razne načine. Za proizvodne djelatnosti poznate su standardne šeme 4M, 5M i 6M, odnosno kategorizacija uzroka unutar sledećih grupa:

Machinery - Oprema Manpower – Radna snaga Method - Metod Material - Materijal Maintenance - Održavanje Milieu (Environment) - Okolina

U neproizvodnim djelatnostima prikladniji je model 4S: Surroundings – Okruženje Suppliers – Dobavljači Systems – Sistemi Skills – Vještine

Takođe se često koristi i sledeći prošireni model 8P: Price – Cijene Promotion – Promocija People – Ljudi Processes – Procesi Place/Plant – Prostor/Oprema Policies – Politike Procedures – Procedure Product (Service) – Proizvod (usluga)

Postupak kreiranja Ishikawa dijagramaPostupak kreiranja Ishikawa dijagrama odvija se u nekoliko faza.1. Formiranje radne grupePozove se potreban broj (6-10) izvršilaca ili poznavalaca određenog rezultata procesa sa jednim rukovodiocem. Potrebno je da dobro poznaju i razumiju uzročno posljedične odnose u posmatranoj problematici.2. Definisanje zadatka/problema Prethodno formiranoj grupi se predstavlja zadatak/problem koji treba da riješe kreiranjem Ishikawa dijagrama.3. Definisanje posljedice U najvećem broju slučajeva kao posljedica se definiše određeni problem - loš kvalitet proizvoda, pojava stanja u otkazu, dugo vrijeme ciklusa proizvodnje... i niz drugih sličnih problema. Tada je potrebno identifikovati uzroke pojave određenog problema kao

posljedice. Moguća je, takođe, situacija da se za posljedicu definiše i određeni (željeni) efekat. U tom slučaju, traži se identifikacija uslova koji vode ostvarivanju datog efekta kao posljedice. Posljedica (problem ili efekat) se mora definisati na osnovu objektivnih podataka u potpuno jasnom obliku. Zatim se definisana posljedica predstavlja grafički: povlači se dugačka horizontalna strelica sa lijeva na desno i na njenom desnom kraju se crta krug ili pravougaonik u koji se upisuje definisana posljedica.

4. Izbor glavnih grupa mogućih uzrokaU principu broj glavnih grupa uzroka nije ograničen, ali postoje određene preporuke koje se odnose na preglednost dijagrama i efikasnost alata. Preporuka je da broj grupa bude od 3 do 7. Za manje od 3 grupe ne dobija se „riblja kost“, a 4 grupe su optimum. Osnovne kategorije uzroka se unose na sledeći način: od dugačke horizontalne linije povlače se kose strelice, odozgo i odozdo, na čijim krajevima se nalaze pravougaonici u koje se upisuju mogući osnovni uzroci uočene posljedice.

5. Određivanje sekundarnih uzrokaU ovoj fazi se svaki pojedinačni uzrok alocira u neku od prethodno definisanah osnovnih grupa uzroka. Pojedinačni uzroci se unose na dijagram tako što se od kosih strelica povlače kraće horizontalne strelice, slijeva i zdesna, na koje se upisuju mogući sekundarni uzroci uočene posljedice. Uzroke treba sročiti tako da se njihovim poboljšanjem ili eliminacijom umanjuje problem, odnosno poboljšava ciljani efekat.

Linija dejstva uzrokaPosljedic

a

Posljedica

Grupa uzroka 1

Grupa uzroka 2

Grupa uzroka 3

Grupa uzroka 4

6. Analiza uzroka i zajednička rasprava radne grupeKada se unošenjem u dijagram na određenom nivou iscrpe svi identifikovani uzroci pristupa se analizi koja se sastoji u identifikaciji najvjerovatnijih uzroka problema. Poslije zajedničke rasprave svih članova radne grupe, dolazi se do objektivnijeg i konačnog broja uzroka koji naizgled imaju najveći uticaj na posljedicu što pokreće dalje aktivnosti u smislu prikupljanja podataka, kontrole i slično.

Primjeri upotrebe Ishikawa dijagrama

Primjer 1:

Primjer 2:

Primjer 3:

Materijal za vježbe pripremljen prema: Todorović, Z.: Upravljanje kvalitetom, Ekonomski fakultet, Banja Luka, 2009.

godine Klarić, S., Pobrić, S.: Upravljanje kvalitetom – alati i metode poboljšanja,

Mašinski fakultet, Mostar, 2009. godine Seferović, E., Čengić, D.: Alati za upravljanje kvalitetom u primjeni, Mašinstvo,

4(2), str.193-204, Sarajevo, 1998. godine Premović, Đ.: Primena Ishikawa metode u cilju unapređenja kvaliteta, 32.

nacionalna konferencija o kvalitetu, Kragujevac, 2005. godine