Efektywne metody rozwiązywania problemów – klasyfikacja testów statystycznych

Efektywne metody rozwiązywania problemów – klasyfikacja testów statystycznych

Problem

Rozwiązywanie problemów

w przemyśle usługowym i produkcyjnym bardzo często sprowadza się do tzw. „gaszenia pożarów ”.

Zamiast skutecznego rozwiązania problemu, czyli permanentnej eliminacji nieakceptowalnej różnicy pomiędzy stanem obecnym a pożądanym, bardzo często dokonuje się „zamiecenia problemu pod dywan”.

Dzieje się tak z powodu eliminowania efektu (skutku) problemu, a nie tak jak to powinno się odbywać, eliminacji przyczyny lub przyczyn źródłowych.

Życiowym ” przykładem, który można tu przytoczyć to problem z nadciśnieniem tętniczym u osób z nadwagą. Zamiast zwalczać przyczynę nadciśnienia, w tym przypadku nadwagę wywołaną między innymi nieodpowiednią dietą oraz brakiem ruchu i ćwiczeń, walczy się tylko z efektem (nadciśnieniem) za pomocą leczenia farmakologicznego.

To błąd, ponieważ w tym przypadku nie doprowadzi to do definitywnego rozwiązania problemu z nadciśnieniem. Gorzej, po dłuższym stosowaniu leków, uszkodzeniu lub pogorszeniu działania ulec może układ trawienny.

Niestety bardzo często w praktyce, w procesach przemysłowych czy usługowych wygląda to podobnie.

„Ulubionymi” narzędziami wykorzystywanymi do identyfikacji i „potwierdzenia” przyczyny lub przyczyn źródłowych są tylko narzędzia opiniotwórcze tj. Burza Mózgów, Diagram Ichikawy czy analiza 5 x Dlaczego (ang. 5WHY).

Są to narzędzia bardzo popularne i często wykorzystywane, w wielu przypadkach zbyt często w procesie rozwiązywania problemu. Prowadzi to do błędnych decyzji, w szczególności w wykorzystywaniu tych narzędzi do rozwiązywania problemów trudniejszych, złożonych i wieloczynnikowych, w których przyczyny problemu leżą nie tylko w ustawieniach procesu produkcyjnego (montażowego, wytwórczego), ale także w jakości części, z których budowany jest dany produkt.

Takie podejście spowodowane jest przede wszystkim brakiem nauczania krytycznego myślenia i skutecznych metod rozwiązywania problemów, prostotą przygotowania narzędzi opiniotwórczych, sposobu ich interpretacji czy wielością dostępnych kursów i szkoleń na rynku szkoleniowym, których oferta często opiera się na przesłance: „Wykorzystując te narzędzia, rozwiążesz każdy problem”.

Niestety, podstawowe narzędzia opiniotwórcze wykorzystywane nagminnie w metodach tj. G8D, A3 czy QRQC, nie pomogą Ci w rozwiązaniu trudnych, złożonych i wieloczynnikowych problemów!

Spójrzmy na poniższy przykład – jest to prawdziwy przykład, który zaistniał u Klienta pewnego Dostawcy śrub.

Klient zareklamował wyrób.

Problem: UTRATA FUNKCJONALNOŚCI PRODUKTU.

Zmienna Y – skala nominalna (dychotomiczna): Produkt spełnia kryteria / Produkt nie spełnia kryteriów.

Jedna z hipotez wzięta z diagramu Ishikawy to: WADA MATERIAŁU.

Stosując metodę 5WHY rozpoczęto zadawanie „kluczowych” pytań:

  1. Dlaczego?: Ponieważ wyrób nie spełniał jego (Klienta) oczekiwań funkcjonalnych.
  2. Dlaczego?: Ponieważ nastąpiło zerwanie połączenia gwintowego – śruba mocująca dwa elementy uległa uszkodzeniu.
  3. Dlaczego?: Ponieważ zostały zerwane zwoje gwintu na śrubie.
  4. Dlaczego?: Ponieważ materiał śruby był zbyt miękki.
  5. Dlaczego?: Ponieważ dostawca zastosował niewłaściwy materiał.

Przyczyna” źródłowa:

Dostawca zastosował niewłaściwy materiał

Wydawać by się mogło, że doszliśmy do przyczyny źródłowej. Niestety jednak w tym przypadku nie tylko nie doszliśmy do przyczyny źródłowej, ale oddaliliśmy się od niej!

Jest to prawdziwy przykład analizy, której kolejnym krokiem było wysłanie roszczenia do Dostawcy śrub. Poproszono Dostawcę, aby poprawił jakość łączników gwintowych oraz zapłacił za postój linii produkcyjnej i reklamacje.

Odpowiedź Dostawcy podczas video-konferencji była następująca (cytat po około 10 minutach bezproduktywnej rozmowy pomiędzy Dostawcą a Klientem):

„Proszę sobie tą Państwa analizę 5WHY wsadzić w dup*ę i proszę (profesjonalnie) udowodnić mi, że mój produkt jest wadliwy, bo wg moich analiz jest dobry”.

Sprawa skończyła się tak, że po kilku tygodniach Klient zmienił Dostawcę śrub na innego. Problem natomiast pozostał – nadal dochodziło do zerwania śrub podczas dokręcania elementów wyrobu.

Co w zamian?

Niestety, a może „stety” prawdziwe i efektywne rozwiązywanie problemów w procesach produkcyjnych i usługowych powinno wiązać się z wykorzystaniem metod takich jak DMAIC Six Sigma czy Red X Shainina. Metody te, w swoim portfolio oferują narzędzia i techniki statystyczne i matematyczne. Słowo „niestety” użyte zostało właśnie z faktu wykorzystania technik statystycznych, które nie są popularne wśród przeważającej liczby „Problem Solverów” na rynku.

Zamiast opierać się na opiniotwórczej analizie 5WHY, zacznij stawiać hipotezy, które poddasz testowaniu za pomocą testów statystycznych. Dokonasz interpretacji wyników testowania na podstawie twardych danych (liczb), a nie opinii płynących z analiz typu 5WHY.

.

Kiedy zastosować daną metodę statystyczną?

Wnioskowanie statystyczne, bardzo często opiera się na analizach z wykorzystaniem testów statystycznych. Głównym podziałem testów statystycznych jest podział na testy parametryczne i nieparametryczne.

Testy parametryczne, jak sama nazwa wskazuje, odnoszą się do parametrów rozkładu populacji generalnej, głównie do średniej arytmetycznej, odchylenia standardowego, wariancji czy proporcji. Są testami o większej mocy i dają dokładniejszy wynik analizy. Niestety ich zastosowanie wymaga spełnienia warunku o normalności rozkładu danych.

Testy nieparametryczne charakteryzują się mniejszą mocą, ale analizowane dane nie muszą pochodzić z populacji o rozkładzie normalnym. Na tych technikach opiera się na przykład metoda Red-X Shainina.

Pierwszym zabiegiem decydującym, z jakiej grupy testów należy korzystać, jest więc sprawdzenie, z jakiej populacji (z populacji, o jakim rozkładzie) pochodzą dane.

Następnym krokiem jest określenie skali pomiarowej, w której wyrażone są dane. To bardzo ważny krok!

Wyróżnić można 5 głównych skal pomiarowych: nominalną, porządkową, interwałową (przedziałową), ilorazową (stosunkową) i absolutną, przy czym pierwsze 4 są najczęściej stosowane w przemyśle usługowym i produkcyjnym.

Odpowiednie określenie skali jest istotne przy doborze odpowiedniego testu statystycznego.

Określić należy także, jaka hipoteza będzie weryfikowana, krótko mówiąc, „co” będzie testowane, a także liczbę serii (prób) pomiarowych.

W poniższych tabelach przedstawiono dobór danego testu w zależności od typu rozkładu, skali pomiarowej, liczby serii pomiarowych i weryfikowanej hipotezy statystycznej:

.

problem

..

problem

..

..

.

Podsumowanie

W sytuacjach, w których proces produkcyjny lub usługowy znajduje się poza statystyczną kontrolą i generowane są wyroby lub usługi niezgodne ze specyfikacją, umiejętność doboru odpowiedniego testu statystycznego jest ważnym krokiem analizy.

W procesie rozwiązywania problemów stosowanie testów statystycznych jest kluczowym etapem, mającym na celu nie tylko statystyczne potwierdzenie przyczyny źródłowej problemu, ale także prowadzenia dalszych analiz w fazie regulacji i kontroli procesu.

Rozwiązywanie problemów w oparciu o metody opiniotwórcze tj. 5WHY często jest nieefektywne i prowadzić może do eskalacji zamiast do rozwiązania problemu.

Należy zapamiętać, że tylko eliminacja przyczyny źródłowej problemu, poprzez jej zrozumienie, zmierzenie i wyregulowanie, pozwoli na definitywne wyeliminowanie problemu.

Autor: dr inżRafał Popiel

Jeżeli artykuł Ci się podobał, to udostępnij go w mediach społecznościowych:

Powiązane szkolenia:

.

Co mówią nasi zadowoleni Klienci:

.

W przypadku pytań zapraszamy do kontaktu:

.


    Zapisz się do newsletter'a

    Podając adres e-mail wyrażam zgodę na otrzymywanie informacji zwrotnych.
    Więcej na temat naszej Polityki Prywatności