Ekspert ds. rozwiązywania problemów przemysłowych
Czas trwania szkolenia: 6 dni / 42 godziny
Szkolenie prowadzone może być w wariantach:
- 2 zjazdy po 3 dni (21 godzin)
- 3 zjazdy po 2 dni (14 godzin)
Podstawowe cele szkolenia
- Przedstawienie efektywnych narzędzi z zakresu procesu rozwiązywania problemów w procesach produkcyjnych i usługowych.
- Nauczenie praktycznego podejścia do rozwiązywania problemów, które rozwiązać można w krótkim czasie z wykorzystaniem podstawowych narzędzi jakości.
- Przekazanie wiedzy dotyczącej sposobów i metod rozwiązywania problemów w oparciu o specjalne narzędzia postępowania logicznego i analitycznego dla problemów trudnych, złożonych i wieloczynnikowych.
- Nabycie umiejętności wskazywania przyczyn źródłowych problemu (RCA) z wykorzystaniem analizy wielu zmiennych danego procesu.
Forma szkolenia
- Prowadzone jest w formie wykładów, ćwiczeń i warsztatów.
- Udział części teoretycznej (wykładowej) wynosi około 50%.
- Obliczenia, analizy i interpretacje (MS Excel, Minitab lub PQStat) dokonywane mogą być na podstawie danych z procesu Klienta.
Program szkolenia
Moduł 1. Wiadomości podstawowe.
- Co to jest problem?
- Przyczyny a objawy – podstawowe różnice.
- PDCA w procesie rozwiązywania problemów.
- Czy wszystkie problemy są jednakowo ważne?
- Kategoryzacja problemów: problemy proste, złożone, wielowymiarowe.
- Podejście San Gen Shugi:
- Gen-ba – analiza rzeczywistego miejsce, gdzie powstaje i istnieje problem.
- Gen-butsu – analiza rzeczywistych wyrobów, półfabrykatów, których dotyczy problem.
- Gen-jitsu – rzeczywiste dane: analiza rejestrów, wykresów, raportów, tabel.
- Działanie wg SMART.
Moduł 2. Metody i narzędzia dla problemów prostych.
- Metoda QRQC (Quick Response Quality Control).
- Arkusz A3.
- Opisanie problemu:
- Metoda 5W2H.
- Jest / nie jest.
- Narzędzia RCA (Root Cause Analysis) – identyfikacja przyczyny źródłowej problemu:
- Burza mózgów.
- Diagram przyczynowo – skutkowy Ishikawy.
- Technika 5 razy dlaczego (5WHY).
- Drill Deep – wykorzystanie 5 razy dlaczego w trzech optymalnych rozwiązaniach.
- Celowe odtworzenie wady, problemu – technika pomocna w zrozumienia działania problemu.
- Diagram żółwia.
- Diagram Pareto-Lorenza.
- Ocena rozkładu procesu z wykorzystaniem histogramu.
- Wykres liniowy z naniesionymi liniami granic tolerancji.
- Implementacja arkusza kontrolnego do zbierania i stratyfikacji danych pomiarowych procesu.
- Przebieg analizy z wykorzystaniem formularza QRQC / A3.
Moduł 3. Metody i narzędzia dla problemów trudnych, złożonych i wieloczynnikowych.
- Metoda 8D (Global 8 Disciplines).
- MSA dla pomiarów analizowanej charakterystyki:
- R&R Gage study – powtarzalność i odtwarzalność pomiarowa szacowana metodą ANOVA Krzyżowa.
- Wykorzystanie wykresu dwupunktowego – powtarzalność dla pomiarów powtarzalnych.
- Analiza dla pomiarów niepowtarzalnych – ANOVA Zagnieżdżona.
- Analiza rozkładu danych: graficzny i analityczny test normalności rozkładu.
- Analiza stabilności procesu: wykres liniowy (Run Chart z testami sytuacji nielosowych), karta Xi-MR.
- Obliczenie procentu braków (wyrobów niezgodnych) dla procesu w chwili występowania problemu.
- Wskaźniki statystyczne wydajności procesu Pp/Ppk.
- Ocena ilościowa, obliczenie PPM (Parts Per Milion) po rozwiązaniu problemu w stosunku do okresu występowania problemu.
- Karta p – karta frakcji jednostek niezgodnych.
- Wykresy Multi-Vari.
- Analiza korelacji pomiędzy zmiennymi:
- Korelacja liniowa Pearsona, określenie siły, kierunku i istotności statystycznej zależności pomiędzy dwoma zmiennymi.
- Współczynnik Determinacji – interpretacja, ocena i wykorzystanie w procesie rozwiązywania problemów.
- Korelacji rang Spearmana.
- Analiza poprawy zmienności procesu – test F.
- Analiza poprawy położenia procesu – testy t.
- Analiza wariancji (ANOVA):
- Analiza zmienności w próbach – parametryczne testy dla porównania wariancji Bartletta, Levenea.
- Jednoczynnikowa analiza wariancji (ANOVA) dla prób zależnych i niezależnych (parametryczna).
- ANOVA Kruskal – Wallis i Friedman (nieparametryczne).
- Analiza kowariancji (ANCOVA).
- Liniowa funkcja regresji – badanie zależności pomiędzy dwoma zmiennymi: zmienną niezależną (X) a zmienną zależną (Y).
- Regresja nieliniowa – badanie zależności pomiędzy dwoma zmiennymi z dopasowaniem funkcji kwadratowej, potęgowej, logarytmicznej i wykładniczej.
- Regresja wieloraka – badanie zależności pomiędzy więcej niż jedną zmienną niezależną (X) a zmienną zależną (Y).
- Badanie zależności pomiędzy cechami wyrażonymi w skali nominalnej. Obliczanie i interpretacja współczynników zbieżności korelacyjnej:
- Pearsona-Bravaisa.
- Bykowskiego.
- Yula-Kendalla.
- Test Niezależności χ2.
- DoE – planowanie eksperymentów:
- Pełno czynnikowe (ang. Full Factorial) – eksperymenty, w których czynniki ustawione są na dwóch poziomach.
- Ułamkowe (ang. Fractorial plan) – pojęcie rozdzielczości planu, uwikłanie czynników głównych i interakcji.
- Generalne (ang. General Full Factorial) – eksperymenty, w których czynniki ustawione są na więcej niż dwóch poziomach.
Moduł 4. Specjalne narzędzia metody Y→X . Techniki do złożonych problemów w procesach montażowych.
- Metoda Y→X jako zamiennik tradycyjnych narzędzi rozwiązywania problemów.
- Zmienna Y jako defekt, zdarzenie, cecha geometryczna, własność materiału.
- Częsci jako „Najgorszy z najgorszych” i „Najlepszy z najlepszych” – definicja kontrastu.
- Analiza Proces czy Części – odpowiedź na pytanie czy problem powodowany jest przez proces czy przez części, podzespoły wyrobu.
- Technika Porównania Grupami – wskazanie potencjalnej przyczyny źródłowej na podstawie zmierzonych podzespołów wyrobu.
- Równoległobok tolerancji – regulacja X (zmiennej objaśniającej) na podstawie Y (zmiennej objaśnianej).
Moduł 5. Wdrażanie i ocena działań korygujących i zapobiegawczych.
- Matryca priorytetów – ustalenie kolejności wdrażania rozwiązań, na podstawie ich wpływu na problem.
- Plan działań – lista odpowiedzialności.
- Audit wielowarstwowy.
- Standaryzacja pracy na podstawie wyniku rozwiązania problemu.
- Poka-Yoke / Error Proofing.
- Lesson Learned – wnioski z analizy.
Szkolenie prowadzone jest z wykorzystaniem programu MS Excel i Minitab lub PQStat. Na życzenie obliczenia mogą być wykonywane na podstawie danych z procesów Klienta.
Profil uczestników
Szkolenie skierowane jest do:
- Pracowników odpowiedzialnych za rozwiązywanie problemów w przedsiębiorstwie.
- Inżynierów produkcji, jakości, konstrukcji, utrzymania ruchu.
- Technologów, techników, pracowników laboratoriów pomiarowych, osób wykonujących pomiary procesów technologicznych.
- Pracowników działów współpracujących z klientem, osób odpowiedzialnych za jakość dostawców materiałów do produkcji.
- Analityków odpowiedzialnych za analizę danych oraz za regulację i optymalizację procesów technologicznych.
Uczestnik nauczy się
- Szukania przyczyn źródłowych i rozwiązań prostszych problemów, które można rozwiązać w krótkim czasie, bez nakładu zaawansowanych technik matematycznych i statystycznych.
- Praktycznego wykorzystywania prostych i zaawansowanych narzędzi w procesie rozwiązywania problemów.
- Dobierania odpowiednich narzędzi w zależności od charakteru analizowanych danych.
- Przedstawiania danych w formie analitycznej i graficznej.
- Prowadzenia obliczeń i dokonywania analitycznej i graficznej interpretacji.
- Szukania rozwiązań i prawdziwych przyczyn problemów (nie „zamiatania pod dywan”).