Перейти к содержимому

3. Логистика

Поиски виновного или эксперимент с красными бусинами для демонстрации проблем, присущих системе, а не отдельным исполнителям

Это отрывок из книги У. Эдвардса Деминга «Выход из кризиса», показывающий насколько бесплодны отдельные попытки поиска виновных в ситуациях, когда виновата система…

Очень легко обвинить рабочих в дефектах, принадлежащих системе. Проведем небольшой эксперимент.

Оборудование: Красные и белые деревянные бусины в коробке, лопатка (рис. 1):
50 конических углублений, 10×5, при черпании набирает 50 бусинок.

Всего бусинок 3750
Белых 3000
Красных 750

Рис. 1. Лопатка для эксперимента с красными бусинами

Подробнее »Поиски виновного или эксперимент с красными бусинами для демонстрации проблем, присущих системе, а не отдельным исполнителям

Контрольные карты Шухарта. Правила определения отсутствия управляемости

Серьезные идеи (а может быть, и все!? :)) нельзя глубоко постичь с первого «прочтения». Со мной так случается часто. Вот и контрольные карты Шухарта – тема, с которой я впервые познакомился в конце 90-х. Тогда мне попалась на глаза брошюра по курсу менеджмента качества. В памяти практически ничего не отложилось и никаких идей о практическом применении не возникло. И только с 2005-го года я начал использовать сбор данных и построение графиков для контроля над различными параметрами логистических процессов. Тогда я еще не отдавал себе отчета, что строю контрольные карты. И у меня не было важного их компонента – 3-сигмовых контрольных границ, благодаря которым менеджер и понимает, какого рода решения следует принять!

В 2009-м я прочитал книгу Д. Уилера, Д. Чамберса «Статистическое управление процессами. Оптимизация бизнеса с использованием контрольных карт Шухарта» и после этого построение контрольных карт стало значительно более осмысленным. Но… раздел, посвященный критериям определения отсутствия управляемости, на меня не произвел особого впечатления, и на практике я использовал только один признак потери статистической управляемости процесса – выход за 3-сигмовые границы.

01. Vyhod tochki za 3 sigmovye granitsy

Рис. 1. Пример выхода точки за 3-сигмовые границы

Подробнее »Контрольные карты Шухарта. Правила определения отсутствия управляемости

Пример построения контрольной карты Шухарта в Excel

В настоящей заметке представлены удобные шаблоны в Excel для построения контрольных карт Шухарта. Если эта тема для вас новая, предлагаю начать с книги Д. Уилер, Д. Чамберс. Статистическое управление процессами. Существует много видов контрольных карт (см., например, ГОСТ Р 50779.42-99. Статистические методы. Контрольные карты Шухарта). Но основных – два: карта средних и индивидуальных значений. Если контролируемый процесс устроен так, что некоторые значения образуют естественные группы, то рекомендуется использовать контрольную карту средних. Исходные данные следует собрать в группы, рассчитав для каждой из них среднее значение и размах (размах – разность между максимальным и минимальным значением в группе; рис. 1).

%d1%80%d0%b8%d1%81-1-%d0%b8%d1%81%d1%85%d0%be%d0%b4%d0%bd%d1%8b%d0%b5-%d0%b4%d0%b0%d0%bd%d0%bd%d1%8b%d0%b5-%d0%b4%d0%bb%d1%8f-%d0%bf%d0%be%d1%81%d1%82%d1%80%d0%be%d0%b5%d0%bd%d0%b8%d1%8f-%d0%ba

Рис. 1. Исходные данные для построения карты среднего и размаха

Подробнее »Пример построения контрольной карты Шухарта в Excel

Семь основных инструментов контроля качества

Анализируя большие массивы данных, мы привычно используем среднее значение, реже среднеквадратичное отклонение, еще реже иные методы обработки. Чем вызвано такое «самоограничение»? 🙂 Скорее всего, недостаточными знаниями и опытом в этих вопросах. Откуда современный менеджер может узнать о методах статистической обработки данных? Вряд ли он вспомнит вузовский курс статистики. Да и был ли он включен в учебную программу!?

У меня знакомство со статистикой, точнее с ее использованием в бизнесе, началось около 15 лет тому назад, когда я впервые прочитал о методах менеджмента качества. К сожалению, с первого раза семь основных инструментов мне «не показались»… Я не воспринял их, как «руководство к действию». Скорее, я отнесся к ним, как к чему-то заоблачно заумному. И лишь постепенно в течение нескольких лет, повторно наталкиваясь в литературе на применение того или иного метода, а также в связи с возникновением практических задач, шаг за шагом, я стал понимать смысл этих инструментов и области их применения. Постепенно эти методы я стал использовать в своей практике, даже иногда не вспоминая, что они – часть стройной системы.

Настало время, отдать дань первоисточнику – японскому менеджменту, а также показать, как, казалось бы, книжные знания, становятся мощным инструментом управления реальным бизнесом.

Подробнее »Семь основных инструментов контроля качества

Использование методов менеджмента качества в работе оптовой торговой компании

26 мая я выступил на научном семинаре в Высшей школе бизнес-информатики. Аудитория была не многочисленной, но проявила заинтересованность и активность. Спасибо им за это! 🙂

Скачать презентацию Как повысить качество управленческих решений в PowerPoint

Некоторые вопросы, на мой взгляд, были весьма интересными, поэтому я решил привести их вместе с расширенными ответами.

Вопрос. Когда трехсигмовые границы процесса попадают внутрь пределов допуска, зачем и дальше стараться уменьшить вариабельность процесса? Ведь это дополнительные затраты? А допуски уже соблюдены?

Подробнее »Использование методов менеджмента качества в работе оптовой торговой компании

Нормальное распределение. Построение графика в Excel. Концепция шести сигм

Наверное, не все знают, что в Excel есть встроенная функция для построения нормального распределения. Графики нормального распределения часто используются для демонстрации идей статистической обработки данных.

Функция НОРМРАСП имеет следующий синтаксис:

НОРМРАСП (Х; среднее; стандартное_откл; интегральная)

Х — аргумент функции; фактически НОРМРАСП можно трактовать как y=f(x); при этом функция возвращает вероятность реализации события Х

Среднее (µ) — среднее арифметическое распределения; чем дальше Х от среднего, тем ниже вероятность реализации такого события

Стандартное_откл (σ) — стандартное отклонение распределения; мера кучности; чем меньше σ, тем выше вероятность у тех Х, которые расположены ближе к среднему

Интегральная — логическое значение, определяющее форму функции. Если «интегральная» имеет значение ИСТИНА, функция НОРМРАСП возвращает интегральную функцию распределения, тот есть суммарную вероятность всех событий для аргументов от -∞ до Х; если «интегральная» имеет значение ЛОЖЬ, возвращается вероятность реализации события Х, точнее говоря, вероятность событий находящихся в некотором диапазоне вокруг Х

Например, для µ=0 имеем:

Подробнее »Нормальное распределение. Построение графика в Excel. Концепция шести сигм

Современная складская логистика

Предлагаю вашему вниманию презентацию, подготовленную мною для мастер-класса в Высшей школе бизнес-информатики Государственного университета – Высшая школа экономики. Тема раскрывается не совсем обычно. Я использовал… Подробнее »Современная складская логистика

Управление проектами по методу критической цепи

На русском языке вышла еще одна книга по тематике теории ограничений Голдратта – Лоуренс Лич «Вовремя и в рамках бюджета». М.: Альпина Паблишерс. 360 с.

 

Управление проектами – важнейшая компетенция любой организации. С моей точки зрения управление проектами и управление изменениями это почти синонимы. С некоторой долей условности все компетенции компании можно разделить на умения управлять текущими операциями и проектами (см., например, здесь).

Подробнее »Управление проектами по методу критической цепи