Статьи

Допустимые отклонения будут накапливаться однонаправленно

чтобы причинить максимум трудностей при сборке.

Закон Клипштейна

 

Часто приходится слышать:

– А какая, собственно, разница между «сложной» и «простой» сборкой? В чём проблема? Состав изделия известен, технологический процесс прописан, нормативы времени налицо. Забиваем в наш замечательный софт, нажимаем волшебную кнопку и получаем подробный график работ. Потом по каждой операции фиксируем исполнение. И всё тип-топ. Между прочим, ничем не отличается от управления изготовлением отдельных деталей. …

Нет иллюзий нет и разочарований.

Японская пословица

 

Как говорится, никогда не говори «никогда». Всего каких-то пять лет назад, – после подготовки двух небольших приложений к своей старой заметке «О детальном и укрупнённом планировании», – я обещал больше не возвращаться к вопросам исследования систем последовательной обработки в условиях вариабельности и зависимости процессов, столь характерных и существенных для мелкосерийного производства. Тогда казалось, что подробного анализа простейших моделей одного или двух станков вполне достаточно для понимания основных особенностей поведения таких систем, и дальнейших пояснений просто не потребуется.

Если вы занимаетесь наукой, вам требуется понять мир.

Если же вы занимаетесь бизнесом, вам нужно, чтобы мир

не понимали другие.

Нассим Талеб

 

Консалтинг – такая штука, где бизнес явным образом делается на непонимании мира консультируемыми. И это нормально, ведь понимать всё не под силу никому. Поэтому и обращаются к экспертам, в данном случае, по управлению производством, запасами, цепочками поставок и прочим смежным вопросам. Как человеку с академическим бэкграундом, лично мне всегда удобнее «плясать от печки», то есть от теории. Однако довольно часто приходится сталкиваться с недоумением аудитории:

В комментарии к переводу статьи Шухарта я упоминал теорему Чебышева, из которой следует, что в интервал +/- 3 сигмы попадает более 89% значений случайной величины практически для любого распределения. Результаты обширных расчётов, приведённые Уилером в публикуемом нами материале, косвенно подтверждают на практике этот вывод и показывают широчайшую применимость диаграмм поведения процесса (того, что изначально называлось контрольными картами).

У. А. ШУХАРТ

Признаётся общепринятым, что мы не можем сделать все образцы данного вида продукции одинаково похожими. Из этого следует, что качества образцов одного и того же вида продукции различаются между собой, или, другими словами, следует ожидать, что качество продукции будет подвержено вариациям. Причины этой вариабельности, как правило, неизвестны.

Настоящая статья представляет научную основу для определения того, когда в устранении этих неизвестных или случайных причин вариабельности качества продукции мы достигли пределов экономической целесообразности. Когда это состояние достигнуто, продукция считается контролируемой, поскольку тогда можно установить границы, в которых, как ожидается, качество останется и в будущем. Обеспечивая контроль, мы добиваемся пяти экономических преимуществ, обсуждаемых в Части III.

Информация, которая вам нужна, не та, которую вы можете получить.

Один из «законов информации» [1]

 

Четыре года назад мы разработали базовую версию программного комплекса под названием «Система планирования и контроля производства LS12» [2], и с тех пор в разных вариантах и модификациях развёртываем её сами либо через партнёров в качестве инструмента повышения доходности бизнеса предприятий, прежде всего, с мелкосерийным, единичным и даже опытно-экспериментальным характером производства. Компания у нас небольшая, к массовым внедрениям мы не стремимся и обычно сотрудничаем с теми, кто осмысленно принимает предлагаемую нами модель управления [3], основанную на главных логистических принципах Toyota Production System, реализованных с применением подходов S-DBR / MTA / DBM теории ограничений (см. Приложение 1).

Мы довольно часто упоминаем цикл PDCA/PDSA, ссылаемся на него в теоретических рассуждениях, но, когда дело доходит до деталей, оказывается, что у многих из нас знаний здесь недостаточно. Как в любом обучении, сухой теории мало, только изучение примеров, решение конкретных задач заставляет «зеленеть жизни древо».

В приведённой работе приводится целый каталог применений цикла PDSA в различных компонентах Модели организации медицинской помощи. Этот каталог хорош тем, что в нем детально, в разных сочетаниях приводятся вопросы, которыми нужно задаваться как при тестировании моделей изменений, так и при проведении собственно изменений.