Каждая организация сталкивается со сбоями в бизнес-процессах. Поиск и устранение причин отнимают не только время, но и деньги. Важно отслеживать изменение процесса в реальном времени и обеспечивать стабильность его работы. Контрольные карты Шухарта позволяют решить эту задачу и значительно сократить издержки.
Одной из причин убытка американской компании Nvidia по итогам 2-го квартала 2010-2011 финансового года стал массовый выпуск бракованных видеокарт. Нарушение при изготовлении одной детали привело к серьезным проблемам всего бизнеса: некачественные корпуса микросхем приводили к их быстрому нагреву и выходу из строя. Ремонт и замена обошлись компании в 315 миллионов долларов, что в 12 раз превысило стоимость обычного обслуживания.
Как избежать таких ситуаций на реальном производстве, на котором проходят тысячи процессов? Очевидно, что решение проблем постфактум приводит к скачкообразному росту издержек. Поэтому помочь может только предиктивная аналитика.
Если все процессы находятся в стабильном состоянии, то можно предсказать их поведение в будущем. Это заметно упрощает процесс управления бизнесом. Например, если можно предсказать примерный объем работы, то гораздо легче заранее рассчитать количество требующегося персонала.
То же самое касается и оборудования на производстве. При прогнозируемости нагрузки есть возможность равномерно распределить ее по имеющимся станкам, не допустив простоя или перегрузки, которые в обоих случаях ведут к финансовым потерям.
Как предсказать поведение процесса?
Эту задачу в 1924 году решил американский ученый Уолтер Эндрю Шухарт или, как его называют, «отец современного контроля качества». Он изучал статистическую теорию и поставил себе задачу применить ее на благо промышленности.
В результате был разработан специальный графический инструмент, который позволяет отслеживать отступления от нормы и тенденции возникновения ошибок до того, как на производстве появится брак. Это стало революцией в области контроля качества продукции.
Изначально карты Шухарта были созданы для контроля брака на производстве. Но они показали свою универсальность для любых процессов, которые имеют регулярный характер. Сейчас они получили широкое распространение во всех сферах бизнеса. Например, в сфере услуг в качестве брака могут рассматриваться претензии от потребителей.
Контрольные карты Шухарта — это временной график изменения параметров процесса для осуществления статистического контроля его стабильности.
Их основная задача — определить, возможно ли использовать последовательность данных для того, чтобы предсказать поведение процесса в будущем. В случае, если данные использовать нельзя, карты сигнализируют о его нестабильности, а если их применение возможно, являются основой для построения прогноза.
В этом подходе основным критерием процесса является его устойчивость, которая в свою очередь, напрямую зависит от причин изменчивости.
У изменчивости может быть 2 причины:
Контрольные карты Шухарта строятся для того, чтобы исключить специальные причины появления изменчивости. Тогда процесс становится стабильным и предсказуемым. Кроме того, повышается его качество и уменьшаются издержки.
По вертикальной оси графика откладываются множественные значения параметра процесса, а по горизонтальной — номера подгрупп, для которых актуальны данные значения.
Важно учитывать, что этот метод применим для регулярных (исполняемых через определенный промежуток времени) процессов, т.к. для построения нужно большое количество значений его параметра.
На рисунке представлено, как выглядит контрольная карта.
Контрольная карта Шухарта
CL — центральная линия. Соответствует опорному значению характеристики. Обычно определяется как среднее арифметическое значение. Причем в зависимости от задачи управления это может быть и намеченное (желаемое) целевое значение.
UCL и LCL — верхняя и нижняя контрольные границы. Расположены по обе стороны от центральной линии, задают коридор значений параметра процесса. Пока параметры не выходят за его границы, считается, что процесс находится в стабильном состоянии.
Важно правильно задать контрольные границы. Если они расположены слишком близко к центральной линии, это приводит к обнаружению проблем там, где их нет. Если, наоборот, коридор окажется слишком широким, особые причины изменчивости могут быть не выявлены.
Поэтому Шухарт установил границы на расстоянии ±3σ от центральной линии, где σ — истинное значение стандартного отклонения процесса. При нормальном распределении 99.7% значений попадут внутрь границ, если процесс управляемый.
Т.к. контрольные карты выявляют и фиксируют точки выхода из стабильного состояния, то часто на них устанавливают «предупреждающие» границы на расстоянии ±2σ, которые сигнализируют о возможном приближении выхода процесса из границ.
Особое преимущество этих карт — не чувствительность к малым сдвигам уровня процесса. Это значит, что они будут реагировать только на аномальное поведение, которое как раз и ведет к нестабильной работе внутри процесса.
Контрольные карты классифицируются в зависимости от типа данных, которые в них отражаются:
Чаще всего на практике предпочтение отдается первому виду карт. Хотя сбор данных для них осуществить сложнее.
Преимущества контрольных карт для количественных данных:
Значения параметров процесса для каждой контрольной карты могут быть:
Отличием этих двух типов карт, является то, что во втором случае присутствуют дополнительные критерии расположения центральной линии и контрольных границ.
Когда контрольные карты строятся впервые, часто оказывается, что сам процесс статистически нестабильный. Поэтому его надо привести в управляемое состояние.
Построение карт ведется в 2 этапа:
Основные критерии нарушения стабильности процесса:
Критерии нестабильного процесса
Изначально при оценке результатов рекомендуется ориентироваться на первый критерий — само правило Шухарта. Остальные могут добавляться по необходимости, в зависимости от характера исследуемого процесса.
Кроме того, при долгосрочном анализе обычно выявляются уникальные критерии выхода процесса из стабильного состояния, которые также могут быть учтены. Но нужно иметь ввиду, что с каждым добавленным критерием возрастает вероятность ложных тревог.
Из-за склонности процессов к изменчивости необходимо их контролировать, а при выходе из стабильного состояния — оперативно применять управленческие решения.
Когда операции единичные, наблюдать за их ходом можно вручную. Если же речь идет о регулярных процессах, то очевидно, что объем информации для исследования будет настолько большим, что необходимо будет автоматизировать анализ.
Например, в банк ежедневно приходят тысячи заявок на кредит. Процесс принятия решений о выдаче кредита стандартизирован, но все равно подвержен изменчивости. Имея данные о показателях за предыдущие периоды можно вычислить контрольный коридор и быстро выявить точки выхода за его пределы.
На рисунке представлен график, который иллюстрирует работу реального процесса. Точки расположены хаотично, большинство вне контрольного коридора.
Нестабильный процесс
На следующем графике процесс перешел в управляемое состояние. Все точки находятся в пределах контрольных границ, появилась структура. Теперь можно прогнозировать его работу в перспективе.
Cтабильный процесс
Последний график иллюстрирует этап контроля за состоянием процесса для предотвращения его перехода в нестабильное состояние. Точка 7 вышла за пределы контрольного коридора, что служит сигналом для применения управляющего воздействия.
Управление процессом
Резюмируя, можно сделать вывод, что контрольные карты Шухарта — универсальный инструмент автоматизированного контроля процессов.
Стоит отметить следующие плюсы их применения:
Создание сценария Loginom для автоматизированного контроля работы линии техподдержки будет описано в статье «Построение контрольных карт Шухарта в Loginom».
Другие материалы по теме:
Роботизация аналитических бизнес-процессов с помощью Loginom
Аналитика в управлении запасами с помощью Loginom. Кейс Русклимат
