CC BY
4
ENSURING THE ACHIEVABILITY OF LONG-TERM QUALITY GOALS IN THE HIDDEN MANAGEMENT OF SOCIOECONOMIC SYSTEMS OF ENTERPRISES
O.V. Anikeeva, A.G. Ivakhnenko
The paper investigates the possibility of the achievability of long-term goals in the quality of industrial enterprises with the hidden management of their socio-economic systems. Three ways of ensuring the achievability of hidden long-term goals are proposed. On the example of the activity of the company CJSC "Salyut", the method of purposeful management is studied in detail. The results obtained are a direct example offorecasting the purposeful activity of an industrial enterprise in the field of quality.
Key words: quality objectives, mathematical model, explicit management, hidden management.
Anikeeva Olesya Vladimirovna, candidate of technical sciences, docent, quality management specialist, [email protected], Russia, Kursk, Kursk Battery Plant,
Ivakhnenko Alexander Gennadievich, doctor of technical sciences, professor, [email protected], Russia, Kursk, Southwest State University
УДК 005.6; 658.5
DOI: 10.24412/2071-6168-2023-9-463-464
РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ DMAIC И DMADV ПРИ ВНЕДРЕНИИ LSS В МАШИНОСТРОИТЕЛЬНОЕ
ПРОИЗВОДСТВО
А.В. Челенко
В статье рассмотрен метод LSS (Lean Six Sigma), включающий идеи бережливого производства и шести сигм. Показаны алгоритмы DMAIC и DMADV, позволяющие с максимальной отдачей, без дополнительных затрат внедрить LSS на предприятиях машиностроения для обеспечения необходимого уровня качества продукции и повышения ее конкурентоспособности. Разработаны блок-схемы рассматриваемых алгоритмов. Приведены последовательности их реализации, что может быть использовано при создании программных продуктов для комплексной автоматизации производства.
Ключевые слова: шесть сигм, бережливое производство, качество, управление качеством, метод DMAIC, метод DFSS, LSS.
Российские предприятия в условиях реализации государственных проектов импортозамещения для восстановления технологических цепочек внутри страны должны производить не только качественную продукцию, не ниже требований мировых стандартов, но и стремиться к реализации всех граней бизнеса: социальной ответственности, экологической составляющей, переработке отходов, разработке новых товаров и услуг. Для достижения единства всех целей на практике используется большое количество инструментов таких как: модели, алгоритмы, способы ведения бизнеса. Основная проблема, с которой на практике сталкиваются современные машиностроительные предприятия - выбор той самой концепции, которая подходит именно для конкретного предприятия [1]. Один из них, имеющих мировую известность, доказавший свою эффективность и несложный план действий по внедрению на предприятии является LSS (Lean Six Sigma). Однако, в России менеджеры высшего звена относятся с предосторожностью и не замечают перспективности данного метода. В большинстве случаев это можно объяснить отсутствием методики внедрения на отечественных предприятиях, отсюда возникает актуальность темы научной статьи.
Целью данной работы является разработка алгоритмов, обеспечивающих эффективное внедрение LSS на предприятиях машиностроения.
LSS представляет собой идею, сочетающую преимущества коллаборации двух концепций, зародившихся в Японии и Соединенных Штатах Америки. К таким преимуществам можно отнести клиентоориентированность, минимизацию затрат, стандартизацию производственного процесса, обнаружение и устранение потерь, сокращение длительности процессов, закрепление зон ответственности за исполнителями, применение простых статистических методов.
Основной идеей бережливого производства (Lean manufacturing, Lean production) является минимизация потерь: перепроизводство, время ожидания, запасы, перемещение, транспортировка, брак, излишняя обработка. Применение бережливого производства на практике показало, что существуют и другие производственные потери: переработка, излишние проверки, неиспользованный человеческий потенциал, которые также требуют решения [2; 3]. Алгоритм решения задач по бережливому производству состоит из следующих этапов [4; 5]: определение ценности продукта для покупателя, анализ и реорганизация процессов создания ценности, клиентоориентированность на рынке, реализация продукции,
продолжение поиска объектов для совершенствования.
468
Шесть сигм (Six Sigma) объединяет научные исследования, передовые технологии, высокое качество изделий, растущую рентабельность, концентрацию усилий на постоянный прогресс производственных процессов и сведение к тысячным долям процентов количество дефектов, позволяя всецело отвечать запросам и требованиям потребителей [6]. Ее преимуществами являются: охват различных процессов для их оптимизации, командная работа на опережение, применение эффективного инструментария.
Внедрением LSS должны заниматься все сотрудники предприятия и понимать какие выгоды они извлекут. Реализация шесть сигм включает алгоритмы формулирования проблемы за пять шагов DMAIC (define, measure, analyze, improve, control) и инженерного совершенствования процессов DFSS (Design for Six Sigma) [7; 8].
Рис.1. Блок-схема алгоритма DMAIC
DMAIC включает:
Define - определение и формулирование проблемы. Инструменты: диаграмма Парето, BSC, метод SMART, модель VOC, модель SIPOC, показатель стоимости низкого качества COPQ, QFD, метод «5S».
Measure - измерение основных показателей протекающих процессов для их корректировки. Инструменты: диаграмма Исикавы, ABC- анализ, диаграмма Спагетти, карта процесса, VSM, методология FMEA, временные диаграммы, GRR.
Analyze - анализ причин возникновения несоответствий, согласующимися с поставленными задачами. Инструменты: доска Канбан, диаграмма рассеяния, план сбора данных PIV, FTA, SPC, регрессионный и функциональный анализ.
Improve - действия по совершенствованию процессов. Инструменты: диаграмма Ганта, мозговой штурм, матрица приоритетов, прототипирование, DOE, дизайн экспериментов.
Control - контроль и удержание полученных результатов. Интрументы: Кайдзен, SPC.
На практике DMAIC применяется для улучшения качества существующих производственных процессов или изделий, и основана на принципе предупреждения потерь и предугадывания желаний клиентов. Он используется при постановке сложных задач, когда причины ее появления и решение не лежат на поверхности, а риски потерь высоки.
Запуск производства
Однофакторный анализ Y = fx)
Многоф акторный (мульти-вариативный анализ) Y = fxi,X2...Xn)
—и
Пр оектир ование (Design) С учётом достижения целевой _функции_
Проверка (Verife)
Проект завершён
---1
С*--)
Рис.2. Блок-схема алгоритма DMADV
470
Блок-схема алгоритма DMAIC представлена на рис. 1. На производственные процессы оказывают влияние большое количество переменных (X). В процессе реализации алгоритма DMAIC из этого множества отбираются наиболее значимые по степени влияния на параметры процесса (У). В традициях LSS представлять производство в виде переменных факторов на входе (X), неких операций над ними и результата на выходе (У). Переменные Xi являются независимыми факторами, а переменная У - зависимая, называемая в моделировании откликом. Результаты процесса выражаются в виде функции отклика y=f(Xi, X2... Xn). На первом этапе реализации алгоритма определяется и формулируется проблема, требующая совершенствования производимой продукции. Если возможность совершенствования на конкретном предприятии отсутствует, то следует принудительно остановить производство, чтобы не производить продукцию неудовлетворяющую потребителя. Если возможность совершенствования имеется, то происходит переход ко второму этапу - измерение. На этом этапе осуществляется сбор входных и выходных параметров процессов, т.е. определяются независимые (Х) и зависимые (У) переменные. В случае невозможности сбора данных необходимо выбрать более эффективный инструментарий измерения. При всех необходимых данных осуществляется переход к третьему этапу - анализ. Когда в результате анализа оказывается определяющим только один фактор, то проводится однофакторный анализ с установлением функциональной зависимости У= f(X). Если количество независимых определяющих факторов более одно, то проводится многофакторный (мультивариативный) анализ. Многофакторный анализ позволяет установить функциональную зависимость отклика У=Д^1, X2... Xn). На третьем этапе проводятся мероприятия по внедрению совершенствований, основанных на решении задачи оптимизации, строящихся на результатах многофакторного анализа. Заключительным этапом реализации алгоритма DMAIC является контроль за выполнением поставленных целей для совершенствования. При неудовлетворительном ответе требуется возврат на этап анализа. А при удовлетворительном - проект по совершенствованию завершается.
DFSS (Design for Six Sigma) актуален для проектирования новых изделий и процессов, а также для создания новой линейки продукции, используя уже существующие процессы, применяя DMADV.
DMADV включает:
Define -определяются желания и учитываются требования покупателей к продукции. Инструменты: диаграмма Парето, BSC, метод SMART, модель VOC, модель SIPOC, показатель стоимости низкого качества COPQ, QFD, метод «5S».
Measure - разработка определяющих показателей процесса и оценка возможностей. Инструменты: диаграмма Исикавы, ABC- анализ, диаграмма Спагетти, карта процесса, VSM, методология FMEA, временные диаграммы, GRR.
Analyze - анализ и определение направлений совершенствования с целью улучшения качества. Инструменты: доска Канбан, диаграмма рассеяния, план сбора данных PIV, FTA, SPC, регрессионный и функциональный анализ.
Design - совершенствование процессов с учетом необходимых изменений. Инструменты: метод DOE, древовидная диаграмма, FMEA, JIT, метод «5S».
Verify - определение степени удовлетворенности покупателя новым продуктом и при необходимости его доработки. Инструменты: диаграмма Парето, контрольный лист, план управления технологическим процессом.
Блок-схема алгоритма DMADV представлена на рис. 2.
Реализация алгоритма DMADV начинается с определения технического задания на конструкторско-технологическую подготовку производства нового изделия. Анализируется наличие необходимого оборудования, инструментов, производственных площадей, специалистов и исполнителей с целью реализации на конкретном действующем предприятии. В случае отсутствия таких возможностей осуществляется поиск и приобретение необходимых ресурсов. Если возможность есть, то конструкторское бюро загружается подготовкой чертежей на изделие, а отдел главного технолога занимается технологической подготовкой производства. По завершению этих мероприятий реализуется второй этап алгоритма - измерение. На этом этапе проверяется готовность предприятия к запуску производства нового изделия. В случае положительного ответа производство запускается, иначе требуется корректировка технического задания. После оценки результатов запуска производства происходит проверка на соответствие установленным срокам. В случае несоответствия происходит поиск возможностей и необходимых ресурсов, а если сроки соблюдаются, то приступают к реализации третьего этапа - анализ. Когда в результате анализа оказывается определяющим только один фактор, то проводится однофакторный анализ с установление функциональной зависимости У= f(X). Если количество независимых определяющих факторов несколько, то проводится многофакторный (муль-тивариативный) анализ. Многофакторный анализ позволяет установить функциональную зависимость отклика У=^1, X2... Xn). На следующем этапе проводятся мероприятия по внедрению совершенствований, основанных на решении задачи оптимизации, строящихся на результатах многофакторного анализа. Результаты факторного анализа являются исходными данными для четвертого этапа проекта. Проектирование мероприятий по совершенствованию, опираясь на решенные задачи оптимизации отклика - зависимой переменной. Заключительный этап работы над проектом нужен для проверки удовлетворенности покупателей. Если ответ отрицательный следует вернуться к этапу проектирования, утвердительный ответ позволяет завершить проект.
Разработанные алгоритмы позволят машиностроительным предприятиям с максимальной эффективностью, без дополнительных затрат внедрить LSS и обеспечить необходимый уровень качества продукции с целью повышения конкурентоспособности. Данные алгоритмы будут также полезны для внедрения в смежных отраслях. На основе алгоритмов могут быть созданы компьютерные программные продукты для комплексной автоматизации производства. Такие алгоритмы дают возможность построения и исследования моделей, основанных на многофакторном анализе для определения значений производственных факторов и построения различных сценариев, обеспечивающих оптимальные величины отклика.
Список литературы
1. Масленникова И.Л., Бром А.Е. Анализ систем и инструментов повышения эффективности промышленного производства / И. Л. Масленникова, А. Е. Бром // Наука и бизнес: пути развития. 2018. № 12(90). С. 113117.
2. Омельченко И.Н. Модель системы управления качеством производства на основе принципов производственной системы Тойота и учения Деминга / И. Н. Омельченко, С. В. Лазарев // Вестник машиностроения. -2013. - № 9. - С. 79-84.
3. Управление качеством производства на основе системы Тойота / С. В. Лазарев, И. Н. Омельченко, С. Г. Комарова, Х. А. Невмятуллина // Менеджмент в России и за рубежом. 2014. № 2. С. 92-99.
4. Омельченко, И. Н. Система показателей оценки эффективности промышленного предприятия при внедрении бережливого производства / И. Н. Омельченко, С. В. Лазарев // Техника машиностроения. - 2014. - Т. 21, № 1(89). С. 2-17.
5. Васильев В.А. Управление качеством. М.: Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), 2022. 160 с.
6. Фалько С.Г. "Шесть сигм" как подход к совершенствованию бизнеса / С. Г. Фалько, А. И. Орлов // Контроллинг. 2004. № 12. С. 42-46.
7. Antony J. et al. The evolution and future of lean Six Sigma 4.0 //The TQM Journal. 2023. Т. 35. №. 4. С. 1030-1047.
8. Kumar V. et al. Mapping quality performance through lean six sigma and new product development attributes // The TQM Journal. 2023.
Челенко Александра Викторовна, канд. техн. наук, доцент, [email protected], Россия, Калуга, Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)
DEVELOPMENT OF DMAIC AND DMADV ALGORITHMS FOR THE IMPLEMENTATION OF LSS IN MACHINE-BUILDING PRODUCTION
А.У. Chelenko
Chelenko Alexandra Viktorovna, candidate of technical sciences, docent, [email protected], Russia, Kaluga, Bauman Moscow State Technical University (National Research University)
УДК 351.811.111.1
DOI: 10.24412/2071-6168-2023-9-467-468
СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДИК ИЗМЕРЕНИЯ ТОЛЩИН ДОРОЖНЫХ ОДЕЖД ПО ГОСТ Р
58349-2019 И ГОСТ 26433.1-89
М.А. Разволяев, О.И. Куцевич, В.А. Шахова
В статье проведен сравнительный анализ методик определения толщины слоев дорожных одежд по ГОСТ Р 58349-2019 «Дороги автомобильные общего пользования. Дорожная одежда. Методы измерения толщины слоев дорожной одежды» и ГОСТ 26433.1-89 «Система обеспечения точности геометрических параметров в строительстве. Правила выполнения измерений. Элементы заводского изготовления». В рамках стати была проведена исследовательская работа целью которой являлось установление погрешностей методик измерения и влияния на данные погрешности таких факторов как выбор места измерения, применяемого измерительного оборудования и человеческого фактора в виде специалиста производящего измерения.
Ключевые слова: строительный контроль, слои дорожкой одежды, измерение, погрешность.
При ведении строительного контроля за объектами дорожного строительства, пожалуй, самое большое внимание уделяется определению толщины конструктивных слоев дорожных одежд. Данное внимание обусловлено повышенной важностью этой характеристики поскольку от нее не только напрямую зависит долговечность возводимой дорожной конструкции, но и такой параметр как итоговая стоимость дороги. Даже незначительное изменение толщины дорожной одежды, помноженное на огромные площади различных конструкций пирога дорожной одежды, приводят к существенным изменениям итоговой стоимости дороги как в большую, так и в меньшую сторону, что в свою очередь требует от методик определения данного параметра повышенной точности и объективности получаемых результатов.
На данный момент измерения толщины дорожной одежды проводятся в соответствии с национальным стандартом Российской Федерации ГОСТ Р 58349-2019. «Дороги автомобильные общего пользования. Дорожная одежда. Методы измерения толщины слоев дорожной одежды» [1] который устанавливает следующие методы измерения толщины дорожной одежды:
- Геодезический метод - сущность метода заключается в измерениях высотных отметок в одной и той же точке в плане на поверхности кровли и подошвы каждого слоя дорожной одежды с последующим расчетом толщины слоя по разнице отметок.
- Георадиолокационный метод - сущность метода заключается в непрерывном сканировании дорожной одежды по траектории движения георадара с заданным шагом излучения и приема сигнала, отраженного от границ слоев с построением волнового разреза (радарограммы) в координатах длины профиля и времени прохождения электромагнитного сигнала по глубине.
- Разрушающий метод - сущность метода заключается в измерении толщины слоя с помощью металлической линейки по отобранному (высверленному) керну (пробе) из дорожной одежды или прорытому шурфу как расстояния между верхней и нижней границами слоя.
