Лекции по "Управление процессами"

 

3) обратная связь по  входу (выход одного блока становится входом другого блока с большим доминированием)

 

 

4) обратная связь по  управлению (выход некоторого блока влияет на блок с большим доминированием)

 

5) выход-механизм (выход одной функции становится средством достижения цели для другой)

 

Задание 18. Для блока “Выпускать конкурентоспособную продукцию и реализовывать её с получением максимально возможной прибыли” расположите в соответствии с правилами методологии IDEF0 следующие интерфейсы:

1) нормативные акты, регламентирующие  производство;

2) прибыль от реализации  продукции;

3) оборотные средства;

4) международные стандарты;

5) готовая продукция;

6) внутренние стандарты;

7) сырьё, материалы,  комплектующие изделия;

8) отходы производства;

9) информация о спросе  и предложении;

10) организационно-техническая  система;

11) информация об объёмах  выпуска, объёмах продаж;

12) информация о состоянии  фондового рынка;

13) информация о запасах  на складах;

14) капиталовложения.

Покажите возможные обратные связи (2), присвойте номер получившейся диаграмме и рассматриваемому блоку, сформулируйте цель и точку зрения данной модели.

 

Задание 19. Изучите последовательные диаграммы IDEF0 в Р 50.1.028-2001 «Методология функционального моделирования», декомпозирующие диаграмму А-0 “Выпускать конкурентоспособную продукцию и реализовывать её с получением максимально возможной прибыли”. Определите, соблюдены ли правила графического построения диаграмм IDEF0:

1) правильность ICOM-кодов;

2) ограничения числа  блоков, нумерация блоков и диаграмм;

3) наличие меток стрелок.

Постройте диаграмму  для блоков А2 и А5 диаграммы А0, соблюдая правила методологии функционального моделирования IDEF0.

 

Задание 20. Постройте модель IDEF0, включающую контекстную диаграмму и две дочерних, для известной вам области моделирования.

 

ТЕМА 3. УПРАВЛЕНИЕ ПРОЦЕССАМИ С ПОМОЩЬЮ 
КОНТРОЛЬНЫХ КАРТ

 

1. Основные понятия статистического  управления процессами (СУП)

 

Особенность окружающей нас действительности состоит в  том, что протекающие процессы следуют статистической логике поведения, а результаты процесса обычно находятся внутри определённых пределов.

Параметры и результат процесса неизбежно подвержены вариации, т.е. разбросу относительно ожидаемого значения.

Два вида вариации:

1) Случайная вариация (естественная  для процесса) обусловлена случайными причинами (например, погрешность оборудования, отличия в сырье от разных поставщиков, разный уровень мастерства работников), которые присутствуют в любом процессе, даже при использовании стандартных технологий, сырья, исправного оборудования и правильной работы персонала.

В результате этой вариации значения параметров отклоняются от заданного (нормативного) значения в установленных пределах, но заданное значение обеспечивается наиболее часто.

Случайную вариацию исключить невозможно и нецелесообразно.

 

2) Систематическая  вариация вызвана определёнными причинами (например, сбой оборудования, брак сырья, нарушение технологии, ошибка персонала), которые приводят к появлению значительных отклонений параметра от заданного значения, т.е. к появлению брака.

Эту вариацию можно и нужно устранить, если устранить причину, её вызвавшую.

 

Цель СУПа – классификация вариаций на случайные и систематические.

Для этого используются две переменные:

1) Среднее арифметическое значение контролируемого показателя процесса

,

где - контролируемый показатель процесса,

n – количество измерений этого показателя.

 

2) Стандартное отклонение контролируемого параметра процесса. Эта величина показывает, насколько больших отклонений от среднего значения следует ожидать при хронической вариации

Разброс значений параметров в процессе производства обычно имеет  колоколообразную форму “нормального”  закона распределения

 

 

Рисунок 12 – Закон «нормального» распределения

 

Свойство нормального  распределения означает, что максимальное отклонение значений измеряемого параметра от среднего значения не превышает утроенного стандартного отклонения в каждую сторону. То есть все результаты процесса, подчиняющегося нормальному распределению, должны лежать внутри интервала, равного шести стандартным отклонениям, а результаты, которые выпадают из этого интервала, представляют собой систематические отклонения, возникающие вследствие особых причин.

Контрольная карта состоит  из центральной линии (CL), верхнего (UCL) и нижнего (LCL) контрольных пределов, расположенных над и под центральной линией и равных трем сигма в каждую сторону, и значений контролируемого параметра, нанесенных на карту в виде точек. Для управления процессом используют так называемый “коридор” контрольной карты, равный шести сигма. Если все значения контролируемого показателя оказываются внутри контрольных пределов, не проявляя никаких тенденций, то процесс считается находящимся в контролируемом состоянии. Если же значения попадают за контрольные пределы или принимают неестественную форму, то процесс считается вышедшим из-под контроля.

 

 

 

 

 

 

 

Рисунок 13 – Общий вид контрольной карты

 

С помощью контрольных  карт можно выполнить статистическое управление следующими показателями процесса:

1) физическими величинами параметров (масса, температура, влажность, плотность, давление, мощность, сила тока и др.);

2) геометрическими размерами (длина, ширина, высота, диаметр и др.);

3) скоростью процесса или операции;

4) затратами, связанными с процессом;

5) числом ошибок, дефектов

Для построения контрольной  карты процесса необходимо выявить  хроническую вариацию, обусловленную  случайными причинами. Для этого  нужно собрать 100-125 данных (измерений) в стандартных условиях.

Целями контрольных  карт являются:

1) контроль над значением определенной характеристики (параметра)

2) проверка стабильности процессов

3) немедленное проведение корректирующих  мер

4) проверка эффективности принятых  мер

 

2. Типы контрольных  карт

 

Существует несколько  типов (видов) контрольных карт. Тип контрольной карты зависит от типа измеряемых данных и числа имеющихся значений.

Различают два основных типа данных:

А) Количественные данные. Они основаны на измерениях (в метрах, часах, вольтах и т. д.) и измеряются в непрерывных шкалах с довольно высокой точностью.

Для количественных данных используют следующие карты:

1) -карта используется, если можно провести группировку данных на однородные логические подгруппы.

При этом -карта строится для контроля среднего значения параметра в группе, а R-карта – для контроля диапазона внутригрупповой вариации.

 

2) -карта применяется, если данные о процессе поступают через большие и неравномерные интервалы времени и их нельзя сгруппировать на однородные подгруппы

При этом -карта строится по мере поступления значений контролируемого параметра, а R-карта – для контроля диапазона вариации между настоящим и предшествующим значениями параметра

 

Б) Качественные данные измеряются как результат натурального счёта (0,1,2,3, и т.д.) или как классификация неизмеримых характеристик по типу “да” или “нет”, “приемлемо” или “неприемлемо”, “годно” или “не годно”. Качественные данные принимают целочисленные значения.

Для качественных данных используют 4 типа контрольных карт:

1) np-карта используется для мониторинга числа дефектных изделий при выборках постоянного объёма.

2) p-карта используется для мониторинга числа дефектных изделий при выборках меняющегося объёма

3) с-карта используется для мониторинга числа дефектов в изделиях при выборках постоянного объёма

4) u-карта используется для мониторинга числа дефектов в изделиях при выборках меняющегося объёма

 

Для второго типа данных (качественных) достаточно одной карты.

Таким образом, в зависимости от типа измеряемых переменных и числа имеющихся измерений, выделяют шесть основных типов контрольных карт.

Для каждого типа карты  существуют формулы для расчёта  центральной линии, верхнего и нижнего  контрольных пределов. Чтобы рассчитать эти значения необходимо собрать 125 и более измерений (данных) в стандартных условиях.

 

 

3. Интерпретация  контрольных карт

 

В основном на контрольной  карте видны случайные вариации, естественные для процесса, находящиеся внутри контрольных пределов, наличие которых не требует никаких корректировок или вмешательств в процесс.

Если одна точка  вышла за контрольные пределы, вмешательств в процесс также не требуется, это маловероятно статистически.

На наличие  систематической вариации, вызванной особыми причинами, которые следует выявить и устранить, а также на выход процесса из управляемого состояния указывают следующие ситуации:

1. Выход двух и более точек за контрольные пределы;
2. Наличие шести и более точек подряд над или под центральной линией;
3. Если шесть и более точек подряд последовательно возрастают или убывают.

Эти ситуации изображены ниже на трёх рисунках

 

 

Рисунок 14 – Сигнальные признаки выхода процесса из управляемого состояния

 

4) И другие специфические ситуации

 

Контрольные карты – инструмент, позволяющий отслеживать ход протекания процесса и воздействовать на него, предупреждая его отклонения от предъявляемых к процессу требований.

 

Задание 21. Выберите подходящие типы контрольных карт для управления следующими показателями качества:

а) вес пакетов с  пищевыми продуктами;

б) число дефектов в 1000 деталей;

в) процент дефектных  изделий в партии, объем которой  может меняться;

г) прочность пяти образцов, отбираемых ежедневно;

д) число царапин на 1м² стального листа;

е) выход химического продукта.

 

Задание 22. Исправьте ошибки (если они есть) в следующих высказываниях:

1) в некоторой ( - )-карте -карта указывает на изменения в групповых средних, а -карта – на изменения во внутригрупповой вариации;

 

2) когда все точки,  нанесенные на контрольную карту,  оказываются между контрольными  пределами, мы считаем, что процесс находится в контролируемом состоянии;

 

3) в контрольной карте,  где желательно малое значение показателя качества, нижний контрольный предел на практике не используется;

 

Задание 23. По данным таблицы постройте контрольную карту управляемости числа дефектных единиц продукции (pn-карту). Сделайте вывод.

 

 

 

 

 

 

 

Таблица 6 – Данные для построения pn-карты

 

Номер подгруппы	Объем подгруппы, n	Количество дефектных  изделий, pn
1	100	4
2	100	2
3	100	0
4	100	5
5	100	3
6	100	2
7	100	4
8	100	3
9	100	2
10	100	6
11	100	1
12	100	4
13	100	1
14	100	0
15	100	2
16	100	3
17	100	1
18	100	6
19	100	1
20	100	3
21	100	3
22	100	2
23	100	0
24	100	7
25	100	3
Итого	=	=