Parannustarpeen tunnistaminen kahdeksan askeleen menetelmällä - Osa 2

Julkaistu 14.12.2009    Kirjoittanut Antti Piirainen  Tilaa RSS

Kriittisten laatutekijöiden ja prosessimuuttujien väliset suhteet

Tyypillinen haaste kehitys- tai parannushankkeen alussa on kuinka konkretisoida asia. Mikäli tämä on vaikeaa, voit olla varma, että tarkastelet asiaa väärältä tasolta. Yksi tärkeimmistä asioista on pystyä määrittelemään tarkasti mitä tutkia ja parantaa sekä erityisesti miltä tasolta. Tämä edellyttää, että vaatimus – tarve – on yhteydessä tutkittavaan prosessiin. Kun prosessin ulostulo (CTP) ja kriittinen laatuvaatimus (CTQ) on tunnistettu, seuraavana vaiheena määritetään niiden väliset suhteet. Yhteydet tulee ja on mahdollista määrittää niin tuotannossa kuin palveluprosessissa.

8_vaihetta.jpg

Kuva:1 Kahdeksan askelta kohti prosessin parannusta. Artikkeli käsittelee askelta 2.

 

Kriittisten laatutekijöiden ja prosessimuuttujien välisten suhteiden määrittäminen

Kriittisten laatuvaatimusten ja prosessin ulostulojen välisen yhteyden määrittäminen on tärkeää toimenpiteiden kohdentamisten takia. Mikäli toimenpiteet suoritaan väärään prosessiosaan tai tutkitaan väärää prosessia jää haluttu parannus tapahtumatta (kuva 2). Lähestymistapoja CTQ:n ja CTP:n yhdistämiseksi on useita. Eräs tapa on CTQ vs. CTP -matriisi. Tämä auttaa painoarvottamaan laatutekijöiden ja prosessiparametrien suhteita. Matriisi on sukua mm. syy- ja seurausmatriisille, QFD:lle (Quality Function Deployment matriisille). 

ctqvsctp.jpg

Kuva 2: Oikean prosessin valinta on kriittinen osa parannusta.

 

CTQ vs. CTP -matriisin tavoitteena on luoda yhteydet tarpeen ja prosessin välille. Tämän luomiseen käytetään kaikkea käytettävissä olevaa tietoa, joka on saatu aiemmista tutkimuksista. Näitä tutkimukset voivat olla DOE -tutkimukset (Design of Expirements), tilastolliset analyysit, haastattelut, ideoinnit ja asiantuntijapäätökset (kuva 3).

ctqvsctp_tools.jpg

Kuva 3: Critical To Quality ja Critical To Process tekijöiden yhteyden tutkiminen.

Tämän jälkeen tiedot siirretään matriisiin ja pisteytetään. Ensimmäisenä toteutusvaiheena matriisiin sijoitetaan vasempaan laitaan kriittiset laatuvaatimukset (CTQ) ja ylälaitaan kriittiset prosessimuuttujat (CTP). Tämän jälkeen ryhmä parasta tietämystä käyttäen pisteyttää näiden väliset yhteydet. Mitä suurempi on CTQ:n ja CTP:n välinen yhteys, sitä suurempi numero ja päinvastoin. Tämän jälkeen prosessimuuttujasarakkeesta lasketaan summat ja saadaan painoarvoluku, joka antaa tärkeysjärjestyksen ja kuvataan Pareto -kaaviolla. Tämä luku auttaa tiimia keskittymään tärkeimpiin prosessimuuttujiin. 

Seuraavana esimerkki, jossa on arvioitu pitsan laatuvaatimuksia ja prosessin ulostulojen välistä yhteyttä. 

vocmatriisi.jpg

Kuva 4: Kuvassa olevassa esimerkissä tärkeimmäksi prosessin ulostuloksi muodostuvat toimitusaika, vasteaika, tilausta tarkentavat kysymykset vastausaika ja korvaavantoimituksen toimitusaika. Nämä ovat CTP, joihin tulisi kiinnittää huomio.

 

Kommentoi

(Sähköpostiosoitettasi ei julkisteta.)
Syötä kuvassa näkyvät kirjaimet ja numerot.
Captcha Code

Klikkaa kuvaa nähdäksesi uuden koodin.

    Tagipilvi

    tilastoGageMarkkinointiMinitabDemingoperaatiotutkimusdatan käsittelymittavirheValue Stream MappingPDSA-ympyräsekoitekoepalveluLaatujärjestelmäSPCBOKOhnolaatutauluthypoteesitestaustekoälyparannusmenetelmävaihtelun vaikutusdatan laatuparannusKingmanin yhtälöTuottavuusparantaminenasiakastyytyväisyysoeeasiakastyytyväisyysLaatutyökalutvuodiagrammiShewhartmonimuuttujakoeIATF 16949aivoriihiryhmittelykaaviolaatutyökalutparannuksen johtaminenmuutoskustannussäästötkvantitatiiviset menetelmätdatan luokitteluKataongelmanratkaisuparannustoiminnan kehittyminenTätä on Leankoulutusarvovirta-analyysimonimuuttujatestilaatu ratkaiseesuorituskykyDFSSLeanjärjestäminenGreen BeltohjausVSMtäystekijäkoelainalaisuudetMSAerityissyyluotettava mittaustilastollinen päätöksentekoIshikawaGage R&RasiakasvaihteluLean-talotyökalutdatan käsittelyMarkkinointiprosessikalanruotomielenmallitkanbanBalanced ScorecardOFATFeigenbaumarvovirtasyy-seurauskaavioVUTDSDCTQkausaliteettiEDAISO 9001:2015satunnaissyyuutiskirjeHall of FamestandardointikoesuunnitteluTPMtoiminnan laitOpettaminenBig DataLean HandbookkairyoMinitab 19Monte CarloPDSAlaadunparannusDOEparannusmalliDesign for Six SigmalaatuTOCjittehollinen aikaKaikakuLean Six Sigma Black BeltCTPCombanion by MinitabISO 9000datan käsittelyIATFDemonstraatiot5Skorrelaatiolaadunohjaus8Dpäämäärämalliacceptance samplingohjaussuunnitelmainnovaatiot-testiLittlen lakilaadunkehittäjämuutoksen tuskaShingoVOCgurutROIHukkatiedonkerääminenennustaminennollavirheprosessikuvausqfdjidokaCDA5W2H JuranjaksoaikahävikkifunktiomittaaminenJatkuva parantaminenmenetelmätmallisuorituskykymittaritterveydenhuoltoANOVALean Six SigmaAsiakastarvesysteemiriskinkartoitusmittaussysteemiJohtaminenvalvontahyväksymisnäytteenottoDMADVTaguchiControl PlanL8-matriisijohtamisjärjestelmähypoteesitestilajitteluneukkarikoeASQohjauskorttiOpetusmenetelmätSigmaarvovirtakuvaustehokkuusreunamittausprosessiDMAICläpimenoaikasatunnainen vaihteluhukan muodotToyotasitoutuminenlaadunhallintaFactory PhysicsPDCAkuvaaminentoiminnan lainalaisuudetWheelerlaatu SuomessastabiilitilastomatematiikkaFMEApuhdistaminentoleranssiMinitab 18riskiturvallisuushistogrammiKaizenTQMTPStehdasfysiikkaISO 9001Lean-visioprosessiregressioanalyysiDesign of ExperimentsHarryKingmanYellow BeltSix SigmaBlack Beltdata-analyysiideointiCrosbyPareto0-virheryhmätyöskentelySPC-korttimixtureBody of Knowledgedatan keräysLaatukonferenssipaloautopelidataparannustoiminta

    Arkisto