Planiranje i Analiza Kvalitete

PLANIRANJE I ANALIZA

KVALITETE

Od razvoja proizvoda do upotrebe

Trece izdanjepripremio Frank M. Gryna

J. M. JuranPocasni precisjeclnik Juranova instituta (Juran Institute, Inc)

Frank M. GrynaDirektor, Cenfar za kwilifefu, Sveucilisle Tampa(University of Tampa)

MnTV

OBJAVLJENI NASLOVI

Bitni element! organizacijskog ponaSanja, S.P. Robbins, III, izdanje, 19i>6,

BudnCnost kapitalizina, LC, Tburow, 1997.

Cileansko iskustvo, shupina auiora, 1996.

Diplomatski protokol, AI. Mtkollc, 1995.

Drzava i poljoprivreda n Zapadnoj Europi 1880. —1988., AI. Tracy, 111. izdanje, 1996. Ekonomija u perspektivi;

kritkka povijest,/,/C Galbraith, 1995.

Ekonomija za menedzere, D. Salvatore, II, izdanje, 1994.

Ekonomija za svakoga, RL. Heilbroner, LC, Tburow, 111. izdanje, 1995.

Ekonomija, P.A Satnuelson, W.D. Nordbaus, XIV. izdanje, 1992,

Fiuancijsko upravljanje i politika, J.C. Van Horne, IX. izdanje, 1993.

Makroekonomija, AI. Babic, X. izdanje, 1998.

Marketing, X Dibb, l. Simkin, W.AL Pride, O.G Ferrell, 1995. fllarketinska komunikacija, dr, T.

Kesic, 1997.

Medimarodua ekonomija, Al. Babic, IV. izdanje, 1996.

Menedzment malog poduze^a, N, C. Siropolis, IV. izdanje, 1995.

Menedzment, II. Koontz; II. Wcfbrfch, X. izdanje, 1994.

Mikroekonomska analiza, /V/. Babic, IV. izdanje, 1997.

Moderna mikroekonomika, A Koutsoyiannis, II. izdanje, 1997.

Moderni novae i bankarstvo, R,L Aliffer, D,D, Van Moose, IV. izdanje, 1997.

Osnovne inetode matematicke ekonomijc, AC1. Cbiang, III. izdanje, 1994,

O slobodnom trziStu — Klaskni eseji, L. von Alises i F. A Hayek, 1998.

Planiranje i analiza kvalitete,J.Al Juran, F. Gryna, III. izdanje, 1999.

Poccla ekonometrije,/ Kntenta, II. izdanje, 1997.

Pocela politieke ekonomije, dr. Blaz Lorkovic, 1996.

Povijest ekonoinske teorije i metode, R.B. Ekelund, ILF. Hebert, III. izdanje, 1998. Ratunovodstvo, II Meigs,

W. Aleigs, IX. izdanje, 1999.

StanovniStvo i razvoj, Alien Werlheitner-Baletic, 1999*

StrateSki menedzment, R.D. Stacey, 1997.

Suvremena ekonomija rada, C.R AlcConell, S.L. Brae, III. izdanje, 1994.

Sve o zdravoj prehrani, L.J. Dunne, III, izdanje, 1996.

TrziSta kapitaia, B.j, Foley, 1993., 1998.Vodic pri ucenju prerna udzbeniku Samuelsona-Nordhausa Ekonomija, G, W. Yoke, XIV. izdanje, 1996.

BILJESKE O AUTORIMA

J. M. JURAN, umirovljeni je predsjednik Juranova inslituta. Od 1924. godine tijekom svoje karijere obavljao je vazne duznosti u menedzmentu kao inzenjer, clan izvrsnog odbora u industriji, vladin opunomocenik, sveucilisni profcsor, nepristrani sudski vje- stak za rad, direklor korporacije, te strucni savjetnik menedzmenta, Njegova je karijera obiljezcna trazenjem temeljnih nacela koja su zajednicka svim menedzmentskim aktiv- liostima. Njegov dugogodisnji znanstveni i istrazivacki rad, osobito na upravljanju kva- titelom doveo je do vodece medunarodne referenlne literature, vodecih medunarodnih tecajeva za poducavanje, knjiga za poducavanje i videokaseta:

* Juratt’s Quality Control Handbook (Juranov prirucnik za kontrain kvalitete) (eelvrto izdanje, 1988.) medunarodni je referentni nomini rad na tu temu.

* Making Quality Happen:Upper Management's Role) (Postupci koje trebaprovo - diti da se dogodi kvaliteta: Ufoga vis eg menedzmenta ) (pelo izdanje, 1988.) pionir- ski je prirucnik za poducavanje koji se bavi strategijom potrebnom za postizanje i odrzavanje kontrole kvalitete, ulogama viseg menedzmenta u upravljanju svojim tvrtkama do tog cilja, te sredstvima koja visi menedzment treba koristiti radi potpore tog upravljanja, Ovaj je prinicnik u obliku knjige izdala nakladnicka kuca The Free Press (Macmillan) pod naslovom Juran on Leadership for Quality (.htran o upravljanju Icvalitetom).

* Juran on Quality Improvement {Juran o poboljsavanju kvalitete) (1981.) niz je od16 videokaseta uz odgovarajuce prirucnike za poducavanje na temu godisnjeg poboijsanja kvalitete i smanjenja troskova.

* Planning for Quality (second edition, 1990.) (Planiranje za kvalitetu)ty\rugo izdanje, 1990.) biljeskc su za tecaj koji osigurava voditeljima konstruktivan pristu]> pianiranju kvalitete na razini cijelog poduzeca. Povezanu verziju izdala je nakladnicka kuca The Free Press pod naslovom (Juran on Planning for Quality) (Juran o pianiranju za Iwaliletu),

* Quality Planning and Analysis {Planiranje i analiza kvalitete) (s F. M. Gryna), trece izdanje, 1993.

* Juran on Quality Planning (Juran opianiranju kvalitete) niz je videokaseta uz prirucnike za poducavanje na temu planiranja kvalitete.

Na podrucju opceg menedzmenta, knjiga dr. Jurana Managerial Breakthrough (Nacin upravljanja do tocke izjednacavanja) uopcava nacela

vi BILJESKE O AUTORIMA

Sve ove i druge publikacije prevedene su na sesnaest jezika: kineski, danski, finski, francuski, njemacki, madarski, talijanski, japanski, korejski, poljski, portugalski, rumu- njski, raski, hrvatski, spanjolski i svedski.

Vlasnik akademskih uaslova u inzenjeringu i pravnoj znanosti, dr. Juran odrzava aktivni program u ulozi autora i medunarodnog predavaca, istodobno kao savjetuik u raznim Industrijskim tvrtkama, drzavnim agencijama i dmgim mstitucijama. Njegova odlicja obuhvacaju vise od trideset medalja, clanstvo u razlicitim dmstvima, pocasna clanstva, itd. sto su mu dodijelila profesionalna i pocasna dnistva u dvanaest zemalja. Najnovije je priznanje clanstvo u Nacionalnoj akademiji za inzenjering i u Redu casnih osoba koje mu je dodijelio japanski car za“... razvoj kontrole kvalitete u Japanu i pro- mi c a nje prijateljstva izmedu SAD i Jap an a.”

Frank M. Gryna direktor je Centra za kvalitetu i profesor poslovnog upravljanja na sveucilistu u Tampi. Od 1982. do 1991. godine bio je u Juranovu institutu kao stariji potpredsjednik. Prije 1982. g. dr. Giyna bio je vezan uza Sveuciliste Bradley gdje je po- ducavao industrijski inzenjering i obavljao duznost dekana Fakulteta za inzenjering i lehnologiju. Sada je priznati profesor industrijskog inzenjeringa. Takoder je savjetnik raznih tvrtki za upravljanje kvalitetom i statistickih gledista kvalitete, te programa pouzdanosti, od osnovne zamisli do primjene u praksi.

Dr. Gryna je takoder sluzio u vojsci SAD u laboratorijima Signal Corps Engineering, te u Esso kompaniji za istrazivanje i inzenjering. U odjelu za svemirske sustave tvrtke Martin bio je direktor za pouzdanost i osiguranje kvalitete.

Sudjelovao je kao koautor s J. M. Juranom na knjizi Quality Planning and Analysis (Planiranje i ana Uza h>ali(ete) i bio je sunakladnik drugog, treceg i cetvrtog izdanja Quality Control Handbook (Prirucnika za kontrolu kvalitete), Njegov istrazivacki projekt Quality Circles (Krugovi leva!itete) dobio je nagradu “Knjiga godine” koju su spon- zorirali razni nakladnici, te the Institute of Industrial Engineers (Institut industryskih inzenjera). Primio je priznanja kao clan American Society for Quality Control (Ame- rickog dnistva za kontrolu kvalitete), clan the Institute of Industrial Engineers (Instituta industrijskih inzenjera), kao ovjereni inzenjer za kvalitetu, kao

Zahvale

xxi

1. Temeljni pojmovi 11.1 Kvaliteta — pogled u povijest 11.2 Kvaliteta— promjenjivi uvjeti poslovanja 21.3 Defmiranje kvalitete 31.4 Fimkcija kvalitete 51.5 Upravljanje kvalitetom 71.6 Kvaliteta, troskovi i planovi 101.7 Discipline kvalitete i druge discipline 111.8 Pogledi na kvalitetu-—unutarnji u odnosu na vanjske 11

Sazetak 12Zadaci 13Literatura 14Dodatna literatura 14

2.1

Zasto procjenjivanje? 152. Troskovi lose kvalitete 162.3

Kategorije troskova kvalitete 162.4

Svrhe vrednovanja 192.5

Usporedivanje sveukupnog iznosa s poslovnim mjerama 202. Analiza troskova kvalitete 212.7

Ekonomski modeli kvalitete sukladnosti 242.8

Bilanca troskova koja se razlikuje u danim okolnostima 272.9

Polozaj na trzistu 282. Kultura tvrtke o kvaliteti 312.11

Procjenjivanje stvamih aktivnosti za kvalitetu 33Sazetak 36Zadaci 37Literatura 38Dodatna literatura 38

2.Procjenjivanje kvalitete u cijeloj tvrtki15

viii KAZALO

3. Poboljsavanje kvalitete i smanjenje troskova 403.1 Povremeni i trajni problem! kvalitete 403.2 Pristup projekt po projekt 413.3 Prinijer jednog projekta 423.4 Dokazite potrebu 453.5 Ustanovljavanje projekta 473.6 Organizirajte projektne skupine 503.7 Iskustva s pristuponi projekt po projekt 523.8 Redoslijed djelovanja za pojedinacni projekt 523.9 Veriilcirajte potrebu i misiju projekta 533.10 Dijagnoza uzroka 533.11 Omogudite popravljanje i dokazite njegovu djelatnost 733.12 Ispi taj te problem op ira nj a promj en i 7 53.13 Uvedite kontrolu da biste zadrzali steceno 77


4. Planiranje kvalitete i priliod.od prodaje 824.1 Doprinos kvalitete prihodu od prodaje 824.2 Kvaliteta i financijsko ispunjavanje funkcije 834.3 Upravljanje kvalitetom i strategija poslovanja 844.4 Utjecaj kvalitete na izgubljenu prodaju 864.5 Razina zadovoljstva kako bi se zadrzali postojeci kupci 874.6 Planiranje kvalitete proizvoda vadi stvaranja prihoda od prodaje 884.7 Spektar kupaca 884.8 Troskovi vijeka trajanja 894.9 Postizanje superiornosti kvalitete za neki proizvod 914.10 Smjernice za planiranje proizvoda radi mogucnosti prodaje 92


5. Kontrola kvalitete 985.1 Definicija kontrole 985.2 Samokontrola 995.3 Predmet kontrole za kvalitetu 1015.4 Jedinice mjere 1035.5 Postavljanje cilja za predmet kontrole 1045.6 Senzor 1055.7 Mjerenje stvarnog ispunjavanja funkcije 1065.8 Tumacenje razlike izmedu stvarnog ispunjavanja

fimkcije i cilja 1075.9 Djelovanje prema razltci 1115.10 Neprekidno reguliranje procesa 112

Sazetak 113

KAZALO ix

Zatlaci 113Literature 114Dodatna literature 114

6. Stratesko upravljanje kvalitetom 1156.1 Elementi strateskog upravljanja 1156.2 Povezivanje kvalitete sa strateskim upravljanjem 1166.3 Kvalitete i upravljacki ciklus 1186.4 Politike kvalitete 1196.5 Ciljevi kvalitete 1236.6 Izvori za aktivnosti kvalitete 1296.7 Poducavanje za kvalitetu 1306.8 Provodenje potpune kvalitete 1316.9 Zapreke postizanju uspiesnog strateskog upravljanja

kvalitetom (SQM) 135Sazetak 136Zadaci 137Literature 137Dodatna literature 138

7. Organiziranje za kvalitetu 1397.1 Razvoj organiziranja za kvalitetu 1397.2 Koordiiiiranje aktivnosti kvalitete 1407.3 Sutra — Tvrtka bez zidova 1417.4 Uloga viseg menedzmenta 1427.5 Uloga srednjeg menedzmenta 1437.6 Uloga radne snage 1447.7 Uloga skupina 1457.8 Knigovi kvalitete 1477.9 Samoupravne skupine 1497.10 Uloga direktora za kvalitetu 152

Sazetak 155Zadaci 156Literature 156Dodatna literature 157

8. Razvijanje kulture kvalitete 1588.1 Telinoiogija i kulture 1588.2 Teorije motivacije 1598.3 Stvorite i odrzavajte svijest o kvaliteti 1628.4 Pribavite dokaz o vodstvu uprave 1648.5 Pobrinite se za samorazvijanje i opunomocenost 1678.6 Omogucite stidjelovanje kao sredstva poticajnog djelovanja 1728.7 Omogucite priznanja i nagrade 1738.8 Vrij erne za promj enu ku Itu re 176

Sazetak 177Zadaci 177Literature 178

X KAZALO

Dodatna literatura 1789. Temeljni pojmovi vjerojatnosti 179

9.1 Statisticka pomagala u kvaliteti 1799.2 Koncepcija varijacije 1799.3 Tablicno sazimanje podataka: Razdioba frekvencija 1809.4 Graflcko sazimanja podataka; Histogram 1829.5 Box-LWhisker graficka biljeska 1839.6 ICvantitativne metode sazimanja podataka:

Brojcani indeksi 1849.7 Razdiobe vjerojatnosti: Opcenito 1869.8 Normalna razdioba vjerojatnosti 1879.9 Analiza normalne krivulje i histograma 1899.10 Eksponencijalna razdioba vjerojatnosti 1929.11 Weibullova razdioba vjerojatnosti 1949.12 Poissonova razdioba vjerojatnosti 1979.13 B inomna ra zd ioba vj eroj a tnosti 1989.14 Temeljni teoremi vjerojatnosti 199


10. Statisticka pomagala za analiziranje podataka 20510.1 Podrucje analize podataka 20510.2 Statisticko zakljucivanje 20510.3 Varijacija uzorkovanja i razdiobe uzorkovanja 20610.4 Statisticko procjenjivanje: Granice povjerenja 20910.5 Vaznost granica povjerenja pri planiranju programa

za ispitivanje 21210.6 Odredivanje zahtijevane veliCine uzorka radi postizanja

specificirane tocnosti procjene 21310.7 Ispitivanje hipoteze 21310.8 Ispitivanje hipoteze kad je velicina uzorka

unaprijed odredena 21710.9 Izviacenje zakljucka iz ispitanih hipoteza 22310.10 Odredivanje velicine uzorka potrebnog za

ispitivanje hipoteza 22510.11 Planiranje pokusa 22510.12 Neka pomagala za pouzdane pokuse 22810.13 Suprotnost klasicnih i modernih pokusnih metoda 22910.14 Regresijska analiza 22910.15 Brojcane i i analiticke studije 23310.16 Racunalni program za statisticku analizu 234


KAZALO Xi

11. Razumijevanje potreba kupaea 240

11.1 Kvaliteta i konkureneijska prednost 24011.2 Prepoznajte kupce 24011.3 Podrucje ljudskih potreba 24211.4 Izvorl informacija o kvaliteti na trzistu 24311.5 Istrazivanje trzista o kvaliteti 24411.6 Potrebe u vezi sa svojstvima proizvoda 24511.7 Potrebe u vezi s manjkavostima proizvoda 24811.8 Posebni izvori informacija o istrazivanju trzista 250


12. Projektiranje za kvalitetu 253

12.1 Prilike za pob o Ij s avanj e pri proj ektiranj u proizvoda 25312.2 IConcepcija ranog upozorenja i.osiguravanje projekta 25412.3 Projektiranje za osnovne funkcionalne zahljeve 25512.4 Proj ekt i ranj e za vremensk i u smj ereno i spu nj ava nj e

ftmkcije (pouzdanost) 26012.5 Raspolozivost 27112.6 Projektiranje za sigurnost 27212.7 Projektiranje za proizvodnju 27512.8 Trosak i ispunjavanje funkcije proizvoda 27612.9 ICriticka analiza projekta 27712.10 Paralelni inzenjering 27912.11 Poboljsanje ucinkovitosti razvoja proizvoda 27912.12 Razvoj lacuna lnog programa 281


13. Projektiranje za kvalitetu-—statistician pomagala 28713.1 Mjerenje kvalitete u projektu 28713.2 Obrasci propusta kod slozeuih proizvoda 28813.3 Eksponencijalna formula za pouzdanost 29113.4 Veza izmedu pouzdanosti dijela i sustava 29413.5 Predvidanje pouzdanosti tijekom projektiranja 29513.6 Predvidanje pouzdanosti temeljeno na eksponencijalnoj

razdiobi 29713.7 Predvidanje pouzdanosti temeljeno na Weibullovoj razdiobi 29713.8 Pouzdanost kao funkcija primijenjenog naprezanja i jakosti 29813.9 Raspolozivost 29913.10 Postavljanje granica specifikacije 30013.11 Analiziranje procesnih podataka radi postavljanja

granica za sastavne dijelove 30113.12 Granice specifikacije za medudjelujuce dimenzije 303

Xii KAZALO


14. Odnosi s dobavljacem 31314.1 Odnosi s dobavljacem — radikalne promjene 31314.2 Opseg aktivnosti za kvalitetu dobavljaca 31414.3 Specifikacija zahtjeva kvalitete za dobavljaca 31514.4 Izbor dobavljaca 31614.5 Procjenjivanje sposobnosti dobavljaca 31714.6 Poslovanje ugovorom 32014.7 Ovjeravanje dobavljaca 327


15. Odnosi s dobavljacem — StatistiCka pomagala 33115.1 Mjerenje kvalitete u odnosima s dobavljacem 33115.2 Definicija brojcane vrijednostt kvalitete i zahtjeva

pouzdanosti za isporuke 33215.3 Kvantiflciranje nadzora dobavljaca 33415.4 Upotreba histograma za analizu podataka o dobavljacu 33515.5 Lot-plotplan 33615.6 Pareto analiza dobavljaca 33615.7 Rangiranje kvalitete dobavljaca 337


16. Proizvodnja 34316.1 Vaznost planiranja proizvodnje za kvalitetu 34316.2 Pocetno planiranje za kvalitetu 34316.3 Koncepcija mogucnosti kontrole; Samokontrola 34816.4 Definiranje odgovornosti za kvalitetu u pogonu 36016.5 Samokontrola 36316.6 Automatizirana proizvodnja 36616.7 Sveukupni kriticki pregled planiranja proizvodnje 36916.8 Nezavisne provjere kvalitete procesa 37016.9 ICvaliteta i kultura proizvodnog pogona 373


KAZALO XU1

17. Statisticka kontrola procesa 377

17.1 Definicija i vaznost statisticke kontrole procesa (SPC) 37717.2 Mjerenje kvalitete u proizvodnji 37817.3 Statisticke kontrolne karte — Opcenito 37917.4 Prednosti statisticke kontrole 38017.5 Koraci pri uvodenju kontrolne karte 38117.6 Kontrolna karta za mjerljive karakteristike 38417.7 Prethodna kontrola 39117.8 Sposobnost procesa 39317.9 Procjenjivanje svojstvene ili potencijalne sposobnosti

pomocu analize kontrolne karte 39917.10 Mjerenje ispunjavanja funkcije procesa 40117.11 Analiza sposobnosti procesa uz upotrebu dokumenta

vjerojatnosli 40317.12 Pretpostavke koje podupiru stndiju o sposobnosti procesa 40417.13 Kontrolne karte za atributivne karakteristike 40517.14 Specijalne kontrolne karte 40817.15 Statisticka kontrola procesa i poboljsanje kvalitete 41117.16 Teznja za smanjenjem varijabilnosti procesa 41317.17 Funkcija gubitka 416


18. Kontrola, ispitivanje i mjerenje 426

18.1 Nazivlje kontrole 42618.2 Sukladnost sa specifikacijom i prikladnost za upotrebu 42718.3 Raspolaganje nesukladnim proizvodima 43018.4 Planiranje kontrole 43218.5 Klasifikacija prema vaznosti 43718.6 Automatizirana kontrola 43918.7 Koliko je kontrola potrebna? 44018.8 Tocnost kontrole 44118.9 Pogreske mjerenja 442


19. Kontrola i ispitivanje — Planovi uzorkovanja 456

19.1 Koncepcija plana prijama 45619.2 Ekonomidnost kontrole 45719.3 Rizici uzorkovanja: Operativne krivulje 46019.4 Analiza nekih iskustvenih planova uzorkovanja 46319.5 Kako izabrati primjerene planove prijama 46419.6 Indeksi kvalitete za planove prijama 465

Xiv KAZALO

19.7 Vrste planova uzorkovanja 46719.8 Jednostruko uzorkovanje, dvostruko uzorkovanje i

visestruko uzorkovanje 46819.9 Znacajke dobrog plana prijama 46919.10 ANSI / ASQC Z1.4 47019.11 Dodge-Romigove tablice uzorkovanja 47519.12 Planovi prijama za mjerljive karakleristike 47819.13 Postupci uzorkovanja temeljeni na pretliodnlm

podacima o kvaliteti 48119.14 Odabiranje brojcanih vrijednosti indeksa kvalitete 48219.15 Kako odabrati prikladne postupke za uzorkovanje 483


20. Marketing, ispunjavanje funkcije u praksi i servisza knpca 49020.1 Opseg poglavlja 49020.2 Rupee vo shvacanje kvalitete 49020.3 Predodzba kvalitete u funkciji marketinga 49320.4 Jamstvo kvalitete 49320.5 Ispu nj avanj e fii nkc ij e u praksi 49520.6 Sigumost i odgovornost za proizvod 50420.7 Neposredni kontakt s kupcem u usluznim djelatriostima 50620.8 Obrada i rjesavanje prituzbi kupaca 50720.9 Dobivanje povratne veze o ispunjavanju ftinkcije u praksi 51020.10 Kad kupac iznevjeri 512


21. Marketing, ispunjavanje funkcije u praksi i servis zakupca-—Statisticka pomagala 51621.1 Mjerenje kvalitete u market in gu, ispunjavanju funkcije u

praksi i servis za kupca 51621.2 Znacenje prituzbi u praksi 51621.3 Procjenjivanje stvarnih gubitaka zarade zbogproblema

na proizvodu 51821.4 Analiziranje podataka iz prakse 520


22. Administrativiie i potporne operacije 53122.1 Definicija i opseg 53122.2 Planiranje kvalitete 532

KAZALO XV

22.3 Kontrola kvalitete 53522.4 Poboljsanje kvalitete 53822.5 Upravljanje kvalitetom poslovnog procesa 541

Sazetak 546Zadaci 546Literature 547Dodatna literatura 547

23. Informacijski sustavi kvalitete 54823.1 Opseg informacijskog sustava kvalitete 54823.2 Odnos informacijskog sustava kvalitete i

sustava upravljanja informacijama 54923.3 Planiranje informacijskog sustava kvalitete temeljena

na racunalima 55023.4 Izbor softvera “s police” 55123.5 Stvaranje novog softvera 55223.6 Stvaranje racunalnog softverskog programa 55323.7 Kontroliranje kvalitete softvera za racimalo 55523.8 Izvjestaji o kvaliteti 558

Sazetak 562Zadaci 563Literature 563Dodatna literatura 564

24. Osiguravanje kvalitete 56524.1 Definictje osiguravanja kvalitete 56524.2 Predodzba osiguravanja kvalitete 56524.3 Nezavisna provjera kvalitete — IConcepcija 56724.4 Predmet nezavisne provjere 56824.5 Struktura programa nezavisne provjere 56924.6 Planiranje i provodenje djelatnosti nezavisne provjere 57024.7 Ljudski odnosi tijekom nezavisne provjere 57424.8 Izvjestavanje o nezavisnoj provjeri 57624.9 Bitni sastavni dijelovi programa nezavisneprovjere kvalitete 57724.10 Nadzor kvalitete (Quality surveys) 57824.11 Nezavisna provjera proizvoda 58224.12 Uzorkovanje za nezavisnu provjeru proizvoda 58424.13 Podnosenje izvjestaja o rezultatima nezavisne

provjere proizvoda 585Sazetak 586Zadaci 587Literatura 587Dodatna literature 588

Dodatak I. Primjeri ispitnih pitanja i odgovora 589

Dodatak II. Tablice 605

Pojmovno i imensko kazalo 621

PREDGOVOR

Ova je knjiga je udzbenik o postizanju zadovoljstva kupca. Ne samo o zadovoljavanju specifikacija, ne samo o statistickoj kontroli procesa, vec prirucnik o—-da primijcnimo jednu staromodnu rijec— kvalileli.

Zadovoljavanje potreba drustva za kvalitetom zahtijeva aktivnu ulogu svili glavnih aktivnosti jedne organizacije. Istrazivanje trzista mora otkriti potrebe korisnika glede kvalitete; razvoj proizvoda mora stvarati projekte koji odgovaraju tim potrebama; planiranje proizvodnje i operacija mora pronaci procese sposobne za izvrscnje projekata proizvoda; proizvodnja i operacije moraju reguliiati te procese da bi se postigle zeljene kvalitete; nabava mora nabaviti odgovarajuce materijale; kontrola i ispitivanje moraju dokazati primjcrcnost proizvoda kroz simuliranu primjcnu; marketing mora prodati proizvod za odgovarajucu piimjenu, a usiuga za kupca mora pazljivo pratiti upotrebu, popravljati propuste, te izvjestavati o pojedinim opazanjima radi poboijsanja. Takoder, administrativne i pratcce aktivnosti moraju zadovoljiti potrebe svojih, unutarnjih i vanjskili kupaca.

Podaktivnosti kvalitete koje su prisutne u svakoj od ovih glavnih aktivnosti zajednicki cine glavnu aktivnost koja je postala poznata kao “funkcija kvaliteteu. Ona se moze defmirati kao taj skup aktivnosti, bez obzira gdje se provodi i kioz koju tvrtku postize zadovoljstvo kupca. Glavne crte ove tunkcije

xvii

xviii PREDGOVOR

statisticke koncepcije kroz sve glavne funkcije jedne organizacije. Neke ce od njih izgledati kao jaki lijek; a one to ijesu.

Od objavljivanja drugog izdanja 1980. g. ocevici smo eksplozije novih koncepcija. Ovo trece izdanje objasnjava koncepcije kao sto su stratesko upravljanje kvalitetom, konkurentsko izravnanje, razvijanje funkcije kvalitete, samostalne upravljacke skupi- lie, osposobljavanje zaposlenih, kontrolne karte zona, box i whisker biljeske, i vise —— mnogo vise. Takoder, priznajemo i raspravljamo o velikim koracima koji su ucinjeni u primjeni koncepcije u usluznim industrijama.

S materijalom na jednom opseznom predmetu, kao sto je kvaliteta proizvoda, teme se mogu predstaviti u nekoliko slijedova. Slijed odabran za ovu knjigu polazi sa stajalista da je prakticar cesto suocen s hitnim poslom rjesavanja problema kvalitete postojecih proizvoda. Jednako je vazan posao uspjesno planiranje za kvalitetu buducili proizvoda. Ovaj drugi posao mora ponekad cekati dok se ne rijcse hitniji problemi. Nave- dene prednosti usmjeravaju redoslijedom tema u ovoj knjizi.

Kratko, Poglavlje 1 sadrzi vazne definicije i koncepcije, ukljucujuci razlike izmedu proizvodnih i usiuznih industrija; Poglavlje 2 predstavlja jedan cetverofazni proces procjene koji pomaze nekoj organizaciji odrediti gdje sc nalazi po pitanju kvalitete danas; Poglavlja 3-5 objasnjavaju strukturu u obliku triju procesa kvalitete; u Poglavljima 6-8 govorimo o strategyi, organiziranju i kulturi. Preostali dio knjige predstavlja elemente sirokog procesa koji obuhvaca skup aktivnosti kioz koje postizemo zadovoljstvo kupca. Za mnoge od till aktivnosti proizvodna faza je sprjecavanje problema kvalitete.

Kioz cijclu knjigu ukljucena su poglavlja o statistickim koncepcijama, prema potrebi, radi dopune upravljacldh koncepcija. Medutim, jedina matematicka podloga uzeta za ovu knjigu je srednjoskolska algebra i nema nastojanja trazenja vise znanja iz statisticke metodologije. Postoje mnoge izvanredne knjige koje obraduju statisticka gledista mnogo dublje.

Citatelji bi mozda pozeljeli promijeniti redoslijed poglavlja kako bi zadovoljili svoje posebne potrebe.

Sva poglavlja iikljucuju zadatke koji su tako postavljeni da prije odrazavaju “stvarni“ svijet “izvana" nego ograniceniji svijet ucionice. Takvi problemi zahtijevaju od studenata da se suoce sa stvarnoscu s kojom se suceljavaju direktori, projektanti, ljudi koji se bave trzistem, kontrolori, korisnici i svi ostali koji su uldjuceni u funkciju kvalitete. Studenti moraju graditi pretpostavke, procjenjivati ekonomicnost, donositi zalclju- cke iz nepotpunih

PREDGOVOR Xix

Takoder upozoravamo na vezu izmedu knjige Planiranje i anaiiza kvalitete (Quality Planning and Analysis) i Juranova Prirucnika za kontrolu fowlitete (Quality Control Handbook), cetvrto izdauje (J. M. Juran, glavni urednik, te Frank M. Gryna pomocni urednik, McGraw-Hill Book Company, New York, 1988.). Prirucnik je referentni udzbenik koji je dozivio nekoliko izdanja na engleskom jeziku, ali i preveden na druge jezike, te je postao standardni medunarodni referent ni udzbenik za taj predmet. Tije- kom pripremanja knjige Pianiranje i analiza kvalitete (Quality Planning and Analysis) cesto se pozivamo na prirucnik (kao i na druge izvore) ali zbog ogranRenosti prostora ne prikazujemo ill detaljno.

Mnoge su nam organizacije ljubazno dopustile da pretiskamo materijal iz njihovih publikacija. Posebno isticemo pomoc Americlcog instituta za kontrolu kvalitete, (American Society for Quality Control), Juranova instituta (the Juran Institute, Inc.) te nakladnicke kuce McGraw-Hill, Inc. Zahvalni smo pokojnom Sir Ronaldu A. Fisheru, F. R. S:, dr. Franku Yatesu, F. R. S. te nakladnickoj kuci Longman Group Ltd., London za dozvolu pretiska Tabelice III. iz njihove knjige Statisticke tablice za bioloska, poljo- privredna i medic in ska istrazivanja (Statistical Tables for Biological, Agricultural and Medical Research) (Cetvrto izdanje, 1974.). Takoder cijenimo suradnju s Ford Motor Company koja nam je omogucila koristenje nekih materijala iz njihove knjige Moduli metoda pouzdanosti (Reliability Methods Modules).

Leonard A. Seder zasluzuje da ga posebno spomenemo za sudjelovanje na slucaju problema o troskovima kvalitete. Takoder, mnogi su njegovi doprinosi metodologiji kvalitete primijenjeni u ovoj knjizi.

ZAHVALE

Mnogi ljudi zasluzuju da im se zahvalimo. Posebno se zeiim zahvaliti recenzentima ru- kopisa. Cijenim njihove napore sto su posao koji su rado obavljali zavrsili u kratkom vremenu— i pomogli mi svojim korisnim primjedbama. To su: Sant Arora, Sveuciiiste Minnesota; Albert B. Bishop, Drzavno sveuciiiste u Ohio; R. J. Buhman, SveuCiliste u Nebraski; Kenneth E. Case, Drzavno sveuciiiste u Oklahoma; James P, Gilbert, Sveuciiiste u Georgiji; Lynwood A. Johnson, Tehnoloski institut Georgija, Thomas A. Little, Sveu£ili3te San Jose; Cecil R. Peterson, Institut za inzenjering i upravljanje GMI; C. B. Rogers, M. J. Steinberg i Gary Wasserman, Drzavno sveuciiiste Wayne.

Dekan Ronald L. Vaughn posvetio mi je vrijeme i pomoc koja je dovela ovo izdanje do zavrsetka.

Takoder, mnoge Ijude sam nazivao radi savjeta. Moj sin Derek S. Gryna, pomogao mi je na mnogim temama. Moji kolege sa Sveucilista Bradley, Juran instituta, te Sve- ucifista Tampa, kao i mnogi prakticari na podrucju kvalitete nesebicno su mi pomogli. Da navedem nekolicinu od mnogih; Roger Berger, Kenneth Case, Gordon Couturier, Douglas Ekings, Joseph Emanuel, A1 Endres, Robert Hoogstoel, K. S. Krishnamoorthi, Bennie Pandorf, John Ramberg, James Riley, Jr., Lennart Sandholm, Judith Schalick, Mary Jane Schenck i Roy Stringfellow.

Gdje bi bili autori bez pomoci onih koji sjede uz pisaci stroj ili osobno racunalo? Taj su teret podnijeie moja supruga Dee i Brenda Woodard uz pomoc Laure Molina.

U stvaranju jedne knjige najveci je teret na ramenima obitelji.

xxi

POGLAVLJE

1TEMELJNIPOJMOVI

I.l KVALITETA — POGLED U POVIJEST

Poslusajte predsjednika tvrtke koja izraduje specijalne odljevke: “Nas skart i prerada kostaju nas ove godine peterostruki iznos nase zarade. Radi till troskova moral i smo povecati nase prodajne cijene zbog cega smo izgubili trziste. Kvaliteta nije vise tehnicko pitanje; ono je poslovno pitanje"

Ima li ova tvrtka ugled granicne kvalitete na trzistu? Ne. Kupci je ubrajaju u one s najboijom mogucom kvaiitetom. Stari pristup kontroli bio je manjkav, sto je nametnulo potrebu novog pristupa.

Nasi su preci znaii, kao sto i mi znamo da je kvaliteta vazna. Metodologija, specifikacije i kontrole poznate su mnogo stoljeca prije krscanstva.

Tada je doslo dvadeseto stoijece. Hod se ubrzao dugotrajnim nizom “novihu aktivnosti i ideja pod zbunjiijucim nazivima: kontrola kvalitete, planiranje kvalitete, stalno poboljsanje kvalitete, sprjecavanje nedoslataka, statisticka kontrola procesa, inzenjering pouzdanosti, analiza troskova kvalitete, nuia nedostataka, ukupna kontrola kvalitete, ovjera dobavljaca,

1

2 PLANIRANJE 1 ANALIZA KVALITETE

Nakon Dnigog svjetskog rata razvila su se dva glavna smjera koji su imali jaki utjecaj 11a kvalitctu.

Prvi je bio japanska revolucija u kvaliteti. Prije Drugog svjetskog rata u cijelom se svijetu smatralo da su mnogi japanski proizvodi lose kvalitete. Radi bolje prodaje svojili proizvoda na medunarodnim trzistima, Japanci su poduzeli lieke revoiucionarne korake kako bi poboljsali kvalitetu:

1. Visi su dircktori osobno preuzeli duznost vodenja revolucije.2. Sve razine i funkcije prosle su poducavanje u disciplinama kvalitete.3. Revolucionarnim tempom na neprekidnoj osnovi poduzcti su projekti za poboljsavanjc kvalitete.

Japanski uspjeh postao je gotovo legenda.Drugi glavni smjer bio je naglasavanjc kvalitete u javnom

misljenju, Nekoliko se smjerova priblizilo u rasvjetljavanju tog naglasavanja: dokazi zakonske odgovornosti za proizvod, skrb za okolis, neke velike katastrofe i bliske kata stroke, pritisak potrosackih organizacija, te svjesnost o uiozi kvalitete u trgovanju, oruzju i drugim oblas- tima medtuiarodne konkurencije.

Ova dva glavna smjera u kombiuaciji s drugima, rezultirali su

1.2 KVALITETA — PROM JEN JIVIUVJETI POSLOVANJA

Naznaceni smjerovi rezultirali su kvalitetom koja je postal a glavni priori tet za vecinu organizacija. Ta se cinjenica razvijala kioz odredeni broj promjenjivih uvjeta poslovanja. To su:

1. Konkurencija. U proslosti je visa kvaliteta znacila potrebu da se plati visa cijena. Danas kupci mogu dobiti visoku kvalitetu uz istodobno niske cijene. Tako, nije dovoljno imati “imidz dobre kvalitete". Ako su unutamji troskovi postizanja tog imi- dza (sortiranje kontrolom, prerada, skart) visoki, tvrtke ce izgubiti prodaju radi visili cijena koje su potrebne za pokrivanje tih troskova lose kvalitete.2. Kupac koji se mijenja, Neke tvrtke sada prvi put ulaze 11a industrijska ili potro- sacka trzista. Na primjer, proizvodae malih poljoprivrednih traktora za individualne farmerc, sada radi blokove motora za jednog velikog proizvodaca motornili vozila. Kupac motornog vozila ne samo da odreduje priori tel koji se zasniva 11a kolicini, vec je zahtjevniji sto se lice “sustava kvalitete".3. Proizvochya koja se mijenja. Na primjcr, proizvodae racunala prcsao je s prvobitno kolicinski male i skupc proizvodnje na

TEMELJNIPOJMOVI 3

4. Slozenost proizvoda. Posto su suslavi postal! slozeniji, zalitjevi pouzdanosti sastavnili dijelova za dobavljaca poslali su slozeni.5. Visa raziua oceldvanja kupaca. Visa ocekivanja, koja proizlaze iz konkurentnosti, imaju miioge oblike. Primjer za to je manje variranje oko ciljne vrijednosti po nekoj znacajki jednog proizvoda, cak da cijeli proizvod zadovoljava granice specifikacije. Drugi oblik viseg ocekivanja je dokazana kvaliteta servisa prije i nakon prodaje.

Uvjeti poslovanja prosiih godina omogucili su oslanjanje 11a jednostavnije pristupe kvaliteli, npr. od kontrole proizvoda do kontrole kvalitete i ugradnje internih troskova lose kvalitete u prodajnu cijenu. Posteno prema prijasnjem vodstvu, takvi su pristupi vrijedili za mnoge tvitke u prethodnim uvjetima. Ali, hoce

1.3 DEFINIRANJE KVALITETE

U rjecniku postoji mnogo definicija “kvalitete1*. Kiatka definicija koja je prihvacena giasi: Kvaliteta je zadovoljstvo kupaca. “Prikladnost za upotrebu“ dnigo je alternativno kratko definiranje.

lako tako kratka definicija ima svoje tumacenje, ono se mora dalje razviti kako bi se dobila osnova za djelovanje.

Objasnjcnje definicije pocinje tumacenjem rijeci “kupac“. Kupac je svatko onaj 11a koga utjece proizvod iii proces.

1. Vanjski kupci obuhvacaju ne samo konacne korisnike, vec i posredne proizvodace, kao i trgovce. Dnigi kupci nisu kupovatelji, ali imaju neke veze s proizvodom, npr. drzavna zakonodavna lijela.2. Unutarnji kupci obuhvacaju ne samo druge odjele poduzeca koji su opslabljeni dijelovima za neki sklop, vec i ostale 11a koje se to odnosi, npr. Odjel nabave koji prima inzenjering spccifikaciju za jednu kupovinu.

“Proizvod” je izlaz iz bilo kojeg procesa. Mogu sc identificirati tri kategorije:

1. Robe: npr. automobili, rasklopne ploce, reaktivne kemikalije.2. Softver: npr. neki racunalni program, izvjestaj, uputa.3. Us/uge: npr. bankarstvo, osiguranje, transport. Usluga takoder obuhvaca podupi- rude aktivnosti unutar tvrtke, npr. pogodnosti za zaposlene, odrzavanje postrojenja, tajnicka

Proizvodne djelatnosti Usluzne djelatnosti

Svojstva proizvoda

Ispunjavanje funkcije TocnostPouzdanost Pravodobnost

Trajnost PotpunostLakoca upotrebe Prijateljski odnos i uljudnostUpotrebljivost Predvidanje kttpiSevih potrebaEstetika Znanje posluzitelja

Raspolozivost opcija i mogucnost prosirenja EstetikaUgled Ugled

Oslobodenost od nepotpunosti

Proizvod bez nedostataka i pogresaka kod isporuke, tijekom upotrebe i tijekom posluzivanja

Usluga bez pogresaka tijekom prvog i buducih usluznih transakcija

Prodaja, izdavanje racuna, te drugi poslovni postupci bez pogresaka

Prodaja, izdavanje ra&ma, te drugi poslovni postupci bez pogresaka

TEMELJNf POJMOVI 5

cije. Oslobodenost od nepotpunosti odnosi se na kvali/etu uskladeriosti, Povecanje kvalitete uskladenosti obicno reznitira nizim iroskovima. Takoder, visa usklade- nost znaci manje prituzbi pa zbog toga i vece zadovoljstvo kupca.

Kako su svojstva proizvoda i oslobodenost od nepotpunosti u uzajamnom odnosu i kako vode k vecim zaradama prikazano je na Slici 1.1.

Da ukratko kazemo, kvaliteta znaci zadovoljstvo vanjskog i unutamjeg kupca. Svojstva proizvoda i oslobodenost od nepotpunosti glavne su odrednice zadovoljstva. Npr. neki vanjski kupac automobila zeli odredeno ispunjavanje funkcije svojstva zajedno sa zapisnikom o nekim nedostacima i kvarovima. Proizvodni odjel kao interni kupac odjela za projektiranje

1.4 FUNKCIJA KVALITETE

Dostignuce kvalitete zahtijeva ispunjenje fiuikcije mnogo prepoznatljivih aktivnosti ili zadataka kvalitete. Ociti primjer su studija o potrebama kupaca za kvalitetom, kiiti- ckim pregledom projekta, ispitivanja proizvoda i analize prituzbi s terena. U malom poduzecu ove poslove (ponekad nazvanim elementima rada) moze izvrsiti nekoliko osoba. Medutim, kako poduzece raste, specificni poslovi mogu postati toliko vremenski zahtjevni da se moraju stvarati novi specijalizirani odjeli za njihovo obavljanje. Korpo- racije su stvorile odjele kao sto su projektiranje proizvoda, proizvodnja, kontrola i ispitivanje, itd. lcoji su bitni za

SLIKA i.I

Kvaliteta, uilio na trziStima i povrat ulaganjima (ROI = Return of Investment) (povrat investicija), (lz Jurat}

6 PLANIRANJE I ANALIZA KVALITETE

SLiKA 1.2Spirala napredovanja u kvaiiteti

Osim glavne “linije“ aktivnosli u spiral! trebamo mnoge administrativne i pratece aktivnosti kao sto su financije, ljudski izvori, skladistenje i obrada podataka.

Jasno je iz spirale da se moraju izvrsifi mnoge aktivnosti i poslovi da bi se postigla prikladnost za upotrebu. Neke se od tih aktivnosti vise izvode unntar proizvodnih ili usluznih tvrtki. Ostale se obavljaju bilo gdje, npr. od dobavljaca, trgovaca, regulacijskc aktivnosti, itd. Zgodno je imati jedan kratak naziv za ovaj sknp aktivnosti, i u tn svrhu koristi se izraz “flmkcija kvalitete". Funkcija kvalitete je cijeli sknp aktivnosti kroz lcoje postizemo prikladnost za upotrebu, bez obzira gdje se te aktivnosti izvrsavaju.

Neki praktidari gledaju na spiralu ili fVinkciju kvalitete kao na sustav, tj. mrezu aktivnosti ili podsustave. Neki od tih podsustava odgovaraju segmentima spirale. Drugi, premda nisu prikazani na spiral!, svejedno su prisutni i aktivni, npr. obrada podataka, normizacija. Ovi podsustavi kad su dobro projektirani i koordinirani, postaju jedan uni- ficirani sustav koji provodi namjeravane ciljevc kvalitete.

Tradicionalni obujam aktivnosti kvalitete trpi radikalne i uzbudujuce promjene od povijesnog naglaska na kvaiiteti Fizickih proizvoda u proizvodnim industrijama (‘‘malo Q“), do onoga sto sada izbija 11a povrsinu kao primjena koncepcije kvalitete 11a svc proizvode, sve funkcionalne aktivnosti, te sve industrije (“veliko

Predmet Sadizaj malog Q Sadrzaj velikog QProizvodi Proizvedena roba Svi proizvodi, robe i usluge, bilo za

prodaju ili neProces Procesi koji se neposredno Svi procesi; potpora proizvodnji;

dovode u vezu s proizvodnjom robe

poslovanje itd.

Indus trije Proizvodnja Sve industrije; proizvodnja; usluge, uprava, itd. bilo za profit ili ne

Kupac/ KorisnikProizvodaif Dobavljac

Ftinkcija financiranja (financijski podaci)Primite osnovne podatke iz razlicitih izvoraPrimite povratne veze iz objavijenih izvjestaja

Ustanovite sustav za obradu podalaka Preradite procesne podatke u kratke sazetke Analizirajte podatke, pripremite izvjestaje

Objavite izvjestaje

Prenesite do unutarnjih i vanjskih kupaca

Funkcija razvijanja proizvoda

Primite informacije o pot rebam a kupca Primite podatke o ispunjenju funkcije

Ki'eirajte koncepcije za nove proizvode Razvijte projekt proizvoda

Planirajte i provodite ispitivanja prototipa

Osigurajte specifikacije za proizvodne odjele Osigurajte specifikacije i druge zahtjeve za odjel nabave u praksi

Tablica 1.3 daje nekoliko primjera aktivnosti u svakoj od triju uioga za jednu fimkciju financiranja i fnnkciju razvoja proizvoda, Slika 1.3 prikazuje kako organizacija AT&T Paradyne, identificira akcije koje treba poduzeti u svakoj od ovili triju uioga kako bi se pratilo stalno poboljsanje.

1.5 UPRAVLJANJE KVALITETOM

Upravljanje je kvalitetom proces koji prepoznaje i upravlja aktivnoslima potrebnim da se dostignu ciljevi kvalitete jedne organizacije. Koristan je nacin osvjelljavanja osnov- nib elemenata upravljanja kvalitetom povlacenje paralela s jednom dobro utemeljenom funkcijom, to jest fmancijama (Juran, 1986.).TABLICA 1.3Primjeri trosti uke uloge kupac / korisnik, proizvodac i dobavljac

00

MOJ ULAZ

JA ^

SAM ^

ODGOVORAN

ZA KYALITETU

MOJ 1DOBAVLJAC

2AHTJEV1 IPOVRATNE

DOBARKUPAC

JA 6U:

1. DOGOVORm I DOKUMEN- TfRATI 2. VRATITI ULAZF. S NEDOSTAOMA SVOME DOEAVUACU BftZO I

DOBAR VLASNIK ILI K0R1SNIK PROCESA

JA CU:

1. NAUGHT I PRIMUENTH POMAGALA KVALITETE - PODUCAVATI DRUGE2. STALNO

POBOUSAVATI SVOJ PROCES -

3. DOKUMENTTRATI I SVOJ PROCES. RAZINU NEDOSTATAKA I PROJEKTE STALNOC POBOLJSANJA

MOJ IZLAZ

KAO

DOBARDOBAVUAC

JA £U:

1. SHVATrTt ZAHTJEVE KUPCATE DOGOVORITI DOKUMENTB ■==§§ 1SPORUKE2. SMAN.TITI NEDOSTATKE I VARIRANJA U IZLAZU

3. MJERITI KVALITETU IZLAZA IZ PERSPECTIVE KUPCA

ZAHTJEVI IPOVRATNE VEZE

ZIVIMO STALNO POBOLJSAVAJUCI NA§E VRUEDNOSTI I

SLIKA 1.3AT&T Paradyne: Proccs stalnog poboljsavanja (Od vodccc skupinc za stalno poboljsavanjc tvrtkc AT&T Paradyne)

Proces Neld elementi

Planiranje financija

IControla financija

PoboIjSanje financija

Predvidanje u

proracunu Mjerenje

izdataka Smanjenje

troska

TABLICA 1.5Svcobuhvatni procesi za upravljanje kvalitetomPlaniranje kvalitete

Kontrola kvalitete

PoboljSanje kvalitete

Postavite ciljeve kvalitete

Odaberite subjekte

Dokazite potrebu

Utvrdile kupce Odaberite jedinice

Utvrdite projekteOtkiijte potrebe

kupcaPostavite ciljeve

Organizirajte projektne skupineRazvijte

svojstva Izaberite senzor

Ustanovite uzrokeRazvijte

svojstva procesa

Mjerite stvarno ispunjenje

Osigurajte popravke, dokazite da su ti Ustanovite

kontrolu procesa, prenesite u operacije

Tumacite

razliku

Poduzmite

Pozabavite se opiranjem promjeniKontrolirajte da

10 PLANIRANJE 1 ANAL1ZA KVALITETE

SLIKA 1.4Juratiov dijagram Trilogije (odJurati, I9S6.)

Za trilogiju procesa kvalitete, koja treba biti uspjesan okvir za postizanje ciljeva kvalitete, vazno je da proces pociva 11a temelju nadahnjiijuceg upravljanja, okolisu i praksama kojc snazno podrzavaju kvalitetu. Bez lakve “kutture” kvalitete trilogija pro-cesa kvalitete ne moze biti potpuno uspjesna. Ovi dementi imaju utjecaja na ljude 11a svim razinama. Sljedeca ce poglavlja dati

1.6 KVALITETA, TROSKOVII PLANOVI

Ima li nagiasak na kvaliteti pozitivan ili liegativan ntjecaj na troskove i planove? Tri parametra moraju biti medusobno kompatibilni; u stvarnosti, oni mogu biti podupirucc iii oprecne si!e.

Nagiasak na kvaliteti moze biti potpomognut prepoznavanjem i uklanjanjem uzroka pogresaka i prerada, pa otuda smanjenje troskova i stavljanje na raspolaganjc vise jcdinica proizvoda radi zadovoljenja programa isporuke. Lose usmjerena kvaliteta, s druge strane, moze prouzrociti troskove i stvoriti probleme u pianovima radi projektiranja nepotrebnih svojstva proizvoda, navodenjcm nereainih tolerancija te sveobuhvatnom kontrolom.

Prenaglasenost u troskovima i planovima isporuke moze imati poguban ntjecaj na kvalitetu kad se propusti osigurati dovoljno vremena i resursa za postizanje dobre kvalitete, te odinkama o isporuci proizvoda granicne kvalitete radi zadovoljavanja plana is-poruke, ili izbjegavanja troskova doradc.

U jednom problemu na kraju poglavlja, citatelj ce izracunati koristi koje proizlaze iz programa poboljsavanja kvalitete u

TABLICA 1.6 Doprinosi raznih disciplina

Discipline Primjeri doprinosa

Financiranje Mjerenje Iroskova lose kvaliteteIndustrijski inzenjering Projektiranje integriranih sustava, mjerenje,

ljesavanje prohlema, anahza radaIslrazivanje trziSta Konkurencijsko ustrajanje na kvaliteti,

razumijevanje zelja kupaea

Upravljanje operaeijama Upravljanje integriranim sustavima

Islrazivanje operaeija Analizhanje projekta proizvoda, alternative za optimizaeiju

Organizacijsko ponasanje Razumijevanje kulture kvalitete, postizanje djelatnih skupina

Organizacijska djelalnosl Zadovoljavanje potreba unutarnjih, i vanjskill kupaea

Stratesko planiranje Kvaliteta kao sredstvo za postizanje jedinstvene konkurentne prednosti

Inzenjering sustava Prevodenje potreba kupaea u svojstva proizvoda i svojstva procesa

Inzenjering vrijednosli Analiza bitnih funkeija polrebnih kupeima


TABLICA 1.7Dva pogleda na kvalitetu

Unutarnji pogled Vanjski pogled

Usporedite proizvod sa specifikacijom

Nabavite proizvod koji je prihvacen pri kontroliSprijecite nedostatke na postrojenju i u praksiUsredotocite se na proizvodnju Koristite

imularaja mjerila kvalitete

Promatrajle kvalitetu kao tehnicko pUanje Naslojanja koja koordinira direktor za kvalitetu * *

Usporedite proizvod s konkurencijskim i to najboljim

Osigurajte zadovoljstvo tijekom trajanja proizvoda Zadovoljite potrebe kupca u robi i uslugama

Obuhvatile sve funkcijeKoristite mjere kvalitete koje se zasnivajuna kupcuPromatrajte kvalitetu kao poslovni uspjehNastojanja koja usmjerava visi menedzmenl

Juran, Institute, Inc, (1990).

suvremeni vanjski pogled koji mnoge drnge organizacije smatraju imperativom za prezivljavanje. Imajte razumijevanja za neka ocita i neka osjetljiva gledista unesena u ovu tablicu

Suvremeni naglasak na zadovoljstvo kupca, siroka primjena koncepcije kvalitete i sudjclovanje svih uposlenih daii su povoda za novi naziv — Ukupno upravljanje kvalitetom [Total Quality Management (TQM)]. TQM je sustav aktivnosti usmjerenih na stjccanje zadovoljnih kupaca, osposobljenih zaposlenika, vecih ukupnih prihoda i nizih troskova.Taj ce se sustav objasnjavati kroz cijelu ovu knjigu.

SAZETAK

Kvaliteta je zadovoljstvo kupca.Kvaliteta ima dvije komponente: svojstva proizvoda i oslobodenost od nepotpunosti.Svojstva proizvoda utjecu na prihod od prodaje.Oslobodenost od nepotpunost utjece na troskove.Postizanje kvalitete zahtijeva aktivnosti u svim funkcijama jedne organizacije.

Tradicionalne aktivnosti u kvaliteti koncenlriralc su se na proizvodnju (“malo Q”); moderne aktivnosti kvalitete okruzuju sve aktivnosti (“veliko Q”).Svi poslovi imaju tri uloge: kupac, proizvodac, dobavljac.Mozemo prepoznati tri procesa kvalitete: planiranje kvalitete, kontrolu kvalitete i poboljsavanje kvalitete. Svaki proces ima odredeni popis koraka.Povremeni i trajni problemi kvalitete zahtijevaju razlicite pristupe.

TEMELJNIPOJMOV1 13

• Kvaliteta, troskovi i pianovi mogu biti mcdusobno kompatibilni.• Upravljanje kvalitetom namece poznavanje mnogih drugih

disciplina.• Od bitnog su znacenja kako unutarnji tako i vanjski pogiedi na

kvalitelu.• Ukupno je upravljanje kvalitetom sustav aktivnosti usmjerenili

11a zadovoljne kupce, osposobljene zaposlenike, veci ukupni prihod i nize troskove.

ZADACINapomena; Uz ovu knjigu postoji Print cnik za instruktore s dodatnim mate rij a lima za obucavanje.

1.1. Radi zadovoljstva kupca racunalni program ne smije samo biti bez pogresaka ili “ virusa“, vec mora takoder imati potrebna svojstva proizvoda. Navedite nekoliko vaztiih svojstva nekog progratnskog paketa za obradu podataka.

1.2. ICvaliteta je definirana kao zadovoljstvo kupca (ili “prikladnost za upotrebu“). Kvaliteta se takoder moze defmirati kao “sukladuost sa specifikacijom“. Teoretski, stvaranje odgo- varajucili specifikacija, a onda proizvodnje proizvoda koji odgovara tim specifikacijama, treba dovesti do zadovoljstva kupca. Ali, zivot nije tako jednostavan. Razmotrite ove cetiri situacije za proizvod:

• Sukladnosl sa specifikacijama; konkurentno je po prikladnosti

• Sukladuost sa specifikacijama; nije konkurentno po prikladnosti

• Nije sukladno sa specifikacijama; konkurentno je po prikladnosti

• Nije sukladno sa specifikacijama; nije konkurentno po prikladnosti.

Koje dvije od ove cetiri situacije teoretski nisu vjerojatne, ali u praksi se pojavljuju (i iza- zivaju mnoge zbrke i briga)? Mozete li naves ti neke primjere?

1.3. Odaberite jedan funkcionalni odjel u proizvodnoj ili usluznoj organizaciji, kao sto je odjel za razvoj proizvoda.(<7) Za odabrani odjel navedite dva unutamja kupca. Na primjer, odjel proizvodnje je vje-

rojatno unutarnji kupac odjela za razvoj.(b) Za svakog unutarnjeg kupca, opisite u jednoj recenici vjerojatni zahtjev tog kupca koji mora

zadovoljiti odjel dobavljaca.(c) Predlozite mjerenje, koje bi se moglo koristiti za kvantificiranje, koliko se dobro udo-

voljava zahtjevu.1.4. Na svakih 100 jedinica proizvoda od redeni proces daje od 85 sukladnih jedinica, 5 koje se

moraju baciti u skart i 10 onili koje treba preraditi, Svaka odbacena jedinica uzrokuje gubitak od 50$; svaka preradena jedinica zahtijeva 0.5 sati dodatnog rada za preradu. Pred- videno vrijeme za proizvodnju prvobitnih 100 jedinica je 20 sati.(a) Izracunajte troskove skarta, vremena prerade, te proizvodnost na sat. Proizvodnost treba

izracunati u obliku sukladnih jedinica na sat od pivobitnog inputa.(b) Nedavno je uspjesno uveden program za poboljsanje kvalitete. Na svakih 100 izradenih

jedinica, proces sada daje 95 sukladnih jedinica, 1 koja se odbacuje u skart 1 4 koje treba preraditi. Ponovite proracune iz to eke (u). Koje su kvantitativne koristi od napora utozenih u kvalitetu u odnosu na troskove, planove isporuke i proizvodnost?

14 HLAN1RANJE I ANAL1ZA KVAUTETE

LITERATURA

Juran, J. M. (1986). “The Qualily Trilogy,1"Quality Progres^ kolovoz, sir. 19-24Juran Institute, Inc. (1990). “Management of Quality - Manufacturing’’, course notes, Wilton, Connecti -

cut.

DODATNA LITERATURA

Povijest za kvalitetu: Juran's Quality Control Handbook, eetvrto izdanje (QCH4), McGraw-Hill Book Company, New York, 1988, sir. 35G.1-35G.7.

Juran J. M. “China’s Ancient History of Managing for Quality", Quality Progress, sqianj 1990., str. 31-35

Defmicija kvalite; QCH4, str. 2.2-2.4.Prikladnost za upotrebu; QCM4, str. 2.8-2.11,Pristupi raznih struCnjaka; Lowe, Theodore A, i Joseph M. Mazzeo. “Lessons Learned from the Mas

lets - Experiences in Applying the Principles of Doming, Juran, and Crosby”, ASQC Quality Congress Transactions, Milwaukee, 1988, str. 397-402.

fCvaliteta i druge discipline: Golomski, William A. “Social Science Aspects of Quality Proceedings of Conference on Quality in (he Year 2000, Rochester Institute of Technology, 10. lipnja, 1992., Roches-ter, N.Y.

POGLAVLJE

2PROCJENJIVANJE

KYALITETE U CUELOJ TVRTKI

2.1 ZASTO PROCJENJIVANJE?

Posljednjih desetljeca, u pokretu za kvalitetu javljaju se mnogobrojne nove tehnike s obecanjem bliskih cuda. Bilo je uspjeha, no bilo je i propusta. Formalno procjenjivanje kvalitete osignrava polaznu locku za razumijevauje (1) dimenzije zadatka kvalitete i (2) podnicja koja zahtijevaju pozornost. “S obje noge na tlu“, pa se tek tada moze razviti strategija.

“Procjenjivanje kvalitete" bit cc izraz koji se koristi za opisivanjc kriticnog prcgleda stanja kvalitete u cijeloj tvrtki. Procjenjivanje kvalitete obuhvaca cetiri elementa:

1. Troskovi lose kvalitete2. Polozaj na trzistn3. Kultnra kvalitete u organizaciji4. Funkcioniranje sustava kvalitete u tvrtki

Drugi elementi mogu se dodati ovisno o okolnostima, Obicno sc jamci godisnje ili po- lugodisnje procjenjivanje.

15


2.2 TROSKOVI LOSE KVALITETESve organizacije koriste koncepciju pracenja troskova, potrcbnih za izvrsavanje razlici- till funkcija kao razvoja proizvoda, marketings, osoblja, proizvodnje itd. Do 1950-ili godina ova koncepcija nije bila prosirena na fiinkciju kvalitete, osim za odjelne aktivnosti kontrole i ispitivanja. Bilo je naravno, mnogo drugih troskova vezanih uz kvalitetu, all oni su bill razasuti medu raznim racunima, posebno pod “opcim troskovima”.

Tijekom 1950-ili godina pojavila se koncepcija “troskova kvalitete**. Razni ljudi pripisivali su razlicita znacenja tom izrazu. Neki su izjednacavali troSkove kvalitete s troskovimapostizanja kvalitete; neki su izjednacavali izraz s dodatnim troskovima pro-

2.3 KATEGORIJE TROSKOVA KVALITETEMnoga poduzeca sazimaju te troSkove u cetiri siroke kategorije. Te kategorije i primjeri tipicnih potkategorija raspravljat ce se u daljnjein tekstu. (Vrelo koje obulivaca detalje ovili cetiriju kategorija je Americko drustvo za upravljanje kvalitetom (ASQC), 1986. Jedno, pak, vrelo koje primjenjuje iste kategorije na usluznu djelatnost, bankarstvo je Aubrey iZimbier, 1982.).

Troskovi unutarnjih manjkavostiTo su troskovi vezani uz nedostatlce (pogreske, nesukladnost, itd.) koji su pronadeni prije otpreme proizvoda kupeu. To su troskovi kojih ne bi bilo da nisu postojali nedostaci u proizvodu prije otpreme. Primjeri potkategorija su:

Skart: rad, materijal i (obicno) opci troskovi na robi s nekim nedostatkom koji se ne moze ekonomicno popraviti. Nazivi su brojni — skart, ostecevine, proizvodi s nedostatkom, itd.

Dorado: troskovi popravka na proizvodima s nedostatkom da bi se uskladili sa specifikacijom.

Anaiiza propus ta: troskovi analiziranja nesukladnog proizvoda radi utvrdivanja uzroka.

Skart i dorade robe na zalihi: troskovi skarta i dorade radi nesukladnog proizvoda primljenog od dobavljaca.

Sortiranje stopostotnom kontrolom: troskovi pronalazenja jedinica s nedostatkom u isporukama proizvoda koji sadrze neprihvatljivo visoke razine proizvoda s nedostatkom.

Ponovijena kontrola i ponovljeno ispitivanje: troskovi ponovljene kontrole i pono- vljenog ispitivanja proizvoda koji su prosli doradu ili druge revizije.

PROCJEN.FJVANJE KVALITETE U CIJELOJ TVRTKI 17

Gubici u procesu koji se mogu izbjeci: troskovi gubitaka koji se javljaju cak i kod sukiadnih proizvoda — na primjer, prepunjavanje spremnika (koji idu kupcima), radi pretjerane varijabilnostiti u opremi za punjenje i mjerenje.

Snizenje cijene: razlika izmedu normalne prodajne cijene i umanjene cijene zbog razloga kvaiitete.

Troskovi vanjsldh propustaTo su troskovi vezani uz nedostatke koji su ustanovljeni nakon sto je proizvod ispo- rucen kupcu. Ovih troskova takoder ne bi bilo da nije bilo proizvoda s nedostacima. Primjer su:

Troskovijamstva: troskovi ukljuccni u zamjenu ili popravke na proizvodima koji su jos u zajamcenom roku.

Nagodbepremaprituzbama: troskovi istrazivanja i nagodbe prema opravdanim prituzbama koji se mogu pripisati nedostatku na proizvodu ili ugradnji.

Vracem materijal: troskovi vezani uz prijam i zamjenu proizvoda s nedostatkom primljenog s terena.

Odstete: troskovi poviastica danili kupcima kad je proizvod izvan norme a, koji je kupac prihvatio onakav kakav jest, ili zbog sukladnosti proizvoda koji ne zadovoljava specifikacije prikladnosti za upotrebu.

Troskovi ocjenjivanja

To su troskovi koji se javljaju u odredivanju stupnja sukladnosti sa zahtjevima kvaiitete. Primjeri su:

Ulazna kontrola i ispitivanje: troskovi odredivanja kvaiitete kupljenih proizvoda, bilo kontrolom kod prijama, kontrolom na vrelu ili nadziranjem

Kontrola i ispitivanje u procesu: troskovi vrednovanja sukladnosti prema zahtjevima u procesu

Zavrsna kontrola i ispitivanje: troskovi vrednovanja sukladnosti u odnosu 11a zalitjeve za prikvatljivost proizvoda

Pregledi h>alitete proizvoda: troskovi provodenja pregleda kvaiitete na proizvodima u procesu ili gotovim proizvodima

Odrzavanje tocnosti opreme za ispitivanje: troskovi odrzavanja mjernih instnimenata i opreme u stanju umjerenosti (kaiibriranosti)

Kontrola i ispitivanje materijala i itsluga: troskovi materijala i rada u kontroli i ispitivanju dobavljaca (npr. film za rengensko snimanje) i usluga (npr. elektricna energija) gdje su oni znacajni

Vrednovanje zalihe: troskovi ispitivanja proizvoda u skladistima na terenu ili na zalihama radi vrednovanja propadanja (degradacije)


Kod prikupljanja troskova ocjenjivanja odlucujuca jc vrsta ucinjenog posla, a lie naziv odjela (posao mogu obaviti kemicari u laboratoriju, razvrstaci u proizvodnji, ispitivaci u kontroli ill neka vanjska tvrtka iznajmljena u svrhu ispitivanja).

Troskovi preventiveTo su troskovi koji se namecn zbog odrzanja troskova propusta i ocjenjivanja na mini- mumu. Primjeri su:

Phmivcmje kwilitete: siroki niz aktivnosti koje skupno cine sveukupni plan kvalitete, te brojne posebne planovc; takoder pripremu postupaka koji su potrebni za prijenos till planova svima zainteresiranima

Preispitivanje novogproizvocla: troskovi inzenjeringa za pouzdanost i dmgih aktivnosti vezanih za kvalitetu povezano s lansiranjem novili projekata

Kontwla procesa: troskovi konlrole i ispitivanja u procesu radi odredivanja statusa procesa (sto je bolje od prihvacanja proizvoda)

Nezctvisne provjere fowliiete: troskovi vrednovanja izvrsenja aktivnosti u sveukupnom planu kvalitete

Vrednovcwje h>alile(e dobavljaca: troskovi vrednovanja aktivnosti za kvalitetu dobavljaca prije izbora dobavljaca, pregledavanje aktivnosti tijekom trajanja ugovora, te provodenje zajednickih nastojanja s dobavljacima

Poducavanje: troskovi pripremanja i provodenja programa poducavanja za kvalitetu (kao sto jc to slucaj kod troskova ocjenjivanja, neke od ovih poslova moze obaviti osoblje koje nije na platnom popisu odjela za kvalitetu; presudni je kriterij opet tip posla, a ne naziv odjela koji obavlja posao).

Primjer studije za jednog proizvodaca guma prikazan je u Tablici 2.1. Iz primjera proizlaze neki zakljucci koji su tipicni za ove studije:• Ukupni iznos od skoro 900.000$ godisnje je velik.• Vecina (79,1%) od ukupnog iznosa koncentrirana je u

troskovima za otklanjanje propusta, posebno u “otpadnom ostatku" i nagodbe s potrosacem

e Troskovi propusta cine oko peterostruki iznos trovskova ocjenjivanja

• Mali iznos (4,3%) potrosen jc na preventivu• Postoje neke posljedice lose kvalitete koje se ne mogu

odgovarajuce kvantificirati, npr. “nenaklonost kupca“ i “ kupcevo prilagodavanjepolitike“. Medutim, ovi se faktori

Troskovi propusta u kvaliteti—gubici Zaliha s nedostacima 3,276$ 0.37%Popravci na proizvodu 73,229 8,31

Skupljeni skart 2,288 0.26Skart—ostaci 187,428 21.26

Nagodba s potrosatSem 408,200 46.31Proizvodi sa snizenom cijenom 22,838 2.59

Nenaklonost kupca Nije izracunatoKupCevo prilagodavanje politike Nije izraCunato

Ukupno 697,259$ 79.10%

Troskovi ocjenjivanja Ulazna kontrola 32,655$ 2.68fControla 1 32,582 3.70Kontrola 2 25,200 2.86Kontrola na lieu mjesla 65,910 7.37

Ukupno 147,347$ 16.6%

TroSkovi preventiveKvaliteta lokalnog postrojenja Inzenjerstvo kontrole 7.S48 0.89Kvaliteta na razini korporaeije Inzenjerstvo kontrole 30,000 3.40

Ukupno 37,848$ 4.29%Sveukupno 882,454$ 100.00%

stotnom kontrolom klasificirani pod unutamje propuste jer su uvjetovani nedostatnim procesima, Neki prakticari koriste izraz “troskovi kvalitele” za cetiri stroke kategorije.

Poslo su identificirane dctaljne kategorije troskova lose kvalitele, postoje neke koje ce biti prijeporne. Mnoge od till prijepornih pocivaju 11a tvrdnji, da to nisu troskovi povezani s kvalitelom, vec s troskovima koji su dio normalnili operativnih troskova i zbog toga njill lie treba ukljucivati. Primjer za to je ukljucivanje opcih troskova povrli neposrednog rada i materijala skarta i dorade (vidjet QCH4, str. 4.9-4.12, radi tocne obrade). Korisna smjernica je postaviti pitanje: “ Pretpostavite da su svi nedostaci lies- tali. Hoce li troskovi koji su u pitanju takoder

2.4 SVRHE VREDNOVANJATvrtke procjenjuju troskove kvalitete iz nekoliko razloga:

20 PLAN1RANJE I ANALIZA KVALITETE

1. Kvantificiranje velicine problems kvaiitete izrazcnog jezikom novca poboljsava komuniciranje izmedu srednjih voditelja i visih voditelja. U nekim tvilkama potreba poboljsanja komuniciranja po pitanjima vezanim uzkvalitetii bila je toliko izrazena da je postala glavnom svrhom pristupanja izradi jedne studije o troskovima lose kvaiitete. Neki voditelji kazu:”Nepotrebno je trositi vrijeme 11a prevodenje nedosta- faka u dolare. Uvidamo da je kvaliteta vazna i vec znamo koji su glavni problemi“. Tipicno, kad se radi studija, ti su voditelji iznenadeni zbog dva razloga. Prvo, troskovi su se kvaiitete pokazali mnogo visim nego sto su oni mislili—u mnogim industrijama vise od 20 posto prodaje. Drugo, dok raspodjela troskova kvaiitete potvrduje neka poznala problemska podrucja, ona takoder otkriva druga problemska podrucja koja prije nisu bila poznata.

2. Mogu se prcpoznati velike prilike za smanjeuje troskova. Troskovi lose kvaiitete ne postoje kao homogena masa. Zapravo, oni su ukupnost speciftcnih segmenata od kojih se svaki moze slijediti do nekog specificnog uzroka. Ovi su segment! nejedna- ki po velicini i relativno je malo segmenata odgovorno za veci dio troskova. Naj- vaznije je kod vrednovanja troskova lose kvaiitete prepoznavanje till nekoliko vitalnih segmenata koji ce biti prikazani u Poglavlju 3 pod naslovom “Pareto nacelo“.

3. Mogu se prepoznati prilike za smanjenje nezadovoljstva kupca i opasnosti vezane uz prodaju proizvoda. Neki su Iroskovi lose

2.5 USPOREDIVANJE SVEUKUPNOG IZNOSA S POSLOVNIM MJERAMA

Tumacenje ukupnog iznosa olaksano je usporedbom ukupnih troskova k\?alitete s dmgim brojkama s kojima su voditelji dobro upoznati. Odnosi koji imaju najveci utjecaj na visi menedzment su:• Troskovi kvaiitete kao postotak prodaje• Troskovi kvaiitete u usporcdbi s profitom• Troskovi kvaiitete po jednoj emitiranoj obicnoj dionici• Troskovi kvaiitete kao postotak prodane robe• Troskovi kvaiitete kao postotak ukupnih troskova proizvodnje• Utjecaj troskova kvaiitete na prag rentabilnosti

Posto je novae univerzalni jezik viseg menedzmenta, postoje dodatni nacini da se znacenje till troskova prenese do till voditelja.

PROCJENJIVANJE KVALITETE U CIJELOJ TVRTKI 21

U tvrtki se govore dva univerzalna jezika. Na “dnu" to je jezik stvari i dogadaja: ce- tvorni metri podnog prostora, planovi u tonama po tjednu, kolicina koja se odbacuje od X postotaka. Na “vrhu“ govori se jezikom novca: prodaja, zarada, pristojbe, ulaganje. Srednji voditelji i tehnicki strucnjaci moraju zbog toga biti “dvojezicni“.

U jednoj tvrtki koja je bilo prezauzeta udovoljavanjem pi an ova isporuke, troskovi su kvalitete bili prevedeni u ekvivalent dodatne proizvodnje. Posto se to slagalo s glavnim tekucim ciljevima voditelja, njihova je pozornost bila potaknuta. U drugoj tvrtki ukupni troskovi kvalitete od 76 milijima dolara godisnje za tvrtku je bilo prilcazano kao ekvivalent troskova kontrole postrojenja jedne tvrtke koja zaposljava 2900 ljndi, sto zauzima prostor od 1,1 milijun cetvornih stopa, i koja treba 6 milijuna dolara rdaza u proces. Ove tri brojke jedna za dmgom znacile su ekvivalent jednog od velikih postrojenja njihove tvrtke koja je radila 100% posla s nedostacima svaki dan u godini. Usprkos tome, ova je tvrtka vodeca u kvaliteti u toj industriji.

Jedan proizvodac racunala preveo je godisnje troskove lose kvalitete u ove izraze:

• 25 posto proizvodne efektive• 25 posto ljudi• 40 posto prostora

2.6 ANALIZA TROSKOVA KVALITETEIz medusobnih odnosa izmedu podzbrojeva troskova kvalitete u glavnim kategorijama, mogu se izvesti dodatne korisne usporedbe. U mnogim su tvrtkama troskovi ocjenjivanja bili predvideni proracunom i bili su predmet dulje rasprave. Medutim, tipicna ce studija o troskovima kvalitete pokazati da prije premalo naglaseni troskovi propusta prelaze nekoliko puta troskove ocjenjivanja. To iznenaduje vecinu voditelja i prisiljava ih da ponovno razmotre njihovu vaznost.

Na slican nacin, kad voditelji otkriju, da su troskovi preventive veoma niski u odnosu na ukupne troskove, njihovo je instiktivno reagiranje da pazljivije razmotre mogucnosti povecanja preventivnih nastojanja. Odnos izmedu troskova unutarnjih pro-pusta i troskova vanjskih propusta isto su tako znacajni. Oni prvi opcenito pokazuju potrebu za programing koji ukljucuju planiranje proizvoda i proizvodnje, dok dmgi obicno pokazuju potrebu za program!ma sto obuhvacaju projektiranje proizvoda i uslugu na terenu.

Jedan primjer, koji koristi podatke za osam mjeseci, prikazanjeu Tablici 2.2. Ovdje su za svaki proizvod troskovi

Proizvod A

Proizvod B Proizvod C

Prevent iva, S 5,698 1,569 1,908

Ocjenjivanje, S 37,676 10,384 9,206Unutarnji propusti, $ 119,107 60,876 63,523

Vanjski propusti, $ 133,168 12,625 15,755

Sveukupno,$ 295,649 85,454 90,392

Isporuke, $8,165,000

1,750,000 840,000

Oinjer— troskovi kvalitete po isporukama, % 3.62 4.88 10.76

Broj strojeva 71 14 14Ukupni troskovi kvalitete po stroju $ 4,165 6,104 6,456

• Da bi se posliglo bilo kakvo znacajno smanjcnje troskova, najprije se nioraju napasti troskovi propusta. To ce imati veci utjecaj od smanjenje troskova kontrole (ocjenjivanja).

• Povecanje troskova preventive moglo bi donijeti korist u obliku nizili troskova propusta.

• Najveca prilika za smanjcnje troskova je kod proizvoda A. Obratite pozornost na to da “troskovi kvalitete po isporukama”i“ ukupni troskovi kvalitete po stroju“ rezultiraju isticanjem proizvoda C. To je zbog raznovrsnosti proizvoda.

• Proizvod A stvara interno skart i doradu, ali ima takoder i vanjskill problema na tcrenu. Kod proizvoda B i Cproblem! se usredotocuju vise na umitamji skart i doradu.

Skriveni troskovi kvalitete

Ima takoder jos troskova koji mogu pomoci u razumijcvanju troskova lose kvalitete. Ti

skriveni troskovi obuhvacaju:

1. Potencijalni gubitak prodaje. Jedan od nadina mjerenja till skrivenih troskova je da se ocijeni postotak potpisanih nanidzaba koje se otkazuju i da se taj postotak pretvo- ri u dolare prodaje. Otkazivanja premda moguca zbog mnogih drug ill razloga,ukljucujuci i kvalitetu, odraz su nezadovoljavajuceg ispunjavanja funkcije. Pogledajte takoder Odjeljak 21.3 radi drugacijeg pristupa.

2. Troskovi preprojektiranja zbog kvalitete.3. Troskovi promjene procesa proizvodnje zbog nemogucnosti

PROCJENJiVANJE KVALITETE U CIJELOJ TVRTKI 23

5. Troskovi koji su ugradeni u nonnejer iskiistvo pokazuje daje odredena razina nedo stataka neizbjezna i da toierancije treba ukljuciti u nonne. U takvim slucajevima zvono za uzbunu zvoni tek kada se premasi normirana vrijednost. Medutim, cak i kad se radi unutar tih normi, takvi troskovi moraju biti dio troskova lose kvalitete. Oni predstavijaju prilike za poboljsanje.

6. Dodatni troskovi izradivanja zbog ne dost a taka. Oni ukljucuju dodatne troskove za prostor, troskove na zalihe i prckovremeni rad.

7. Skart o kojemu nije podneseno izvjesce.To bi moglo znacili skart o kojemu nikada nije podneseno izvjesce zbog bojazni od represalija, ili skart koji je imesen u glavnu laijigu racima bez oznacavanja kao skart.

8. Dodatni proccsni troskovi za prihvatljiv proizvod. Na primjer, jedan proces za punjenje paketa suhim sapunom zadovoljava zahtjeve tezine sadrzaja navedene na naljepnici. Medutim, procesni je cilj postavljen iznad tezine na naljepnici zbog podnosenja odgovornosti zbog varijabilnosti u proccsu punjenja. Ako je ta varijabilnost velika, cilj se mora postaviti dovoljno visoko iznad minimuma, kako bi se varijabilnost izravnala. Smanjenje varijabilnosti moglo bi znaciti da se cilj moze

SLIKA 2.1Skriveni troSkovi lo5c kvalitete.

24 PLANIRANJE I ANALIZA KVAUTETE

Otkrivmvje optimumaKad se kratki pregledi troskova kvalitete prvi put podnose voditeijima, jedno je od uobicajenili pitanja “koji su pravi troskovi? Voditeiji traze jednu normu (“reper") prema kojoj ce usporediti svoje stvame troskove, lako da mogu prosuditi postoji li potreba za djelovanjem.

Na zalost malo je vjcrodostojnih podataka. Tvrtke skoro nikad ne objavljuju takve podatke. Pokusaji da se provede istrazivanje o tim troskovima naisli su na nelcoliko prepreka (pogledajte u “Quality Cost Survey1*, 1980.; Gilmore, 1983.). (“Pregled o troskovima kvalitete“,1980.; Gilmore, 1983.). Prvenstveno, podaci su o troskovima kvalitete povjerljivl Takoder, neke tvrtke ukljucuju neizbjezni skart u proizvodnji kao dio troskova lose kvalitete, dok dmge tvrtke to ne cine; neke tvrtke dodaju opce troskove neposrednim troskovima rada i materijala na skart i doradu, dok dmge to ne cine. Si- roka podrucja u objavljenim primjerima ozbiljan su podsjetnik na rizike kod usporedivanja troskova kvalitete u jednoj tvrtki s takozvanim industrijskim prosjecima. Iz toga se mogu izvuci tri zakljucka: Ukupni su troskovi vcci za kompleksne industrije, troskovi propusta cine najveci postotak u ukupnim, a troskovi preventive cine mali postotak u ukupnim troskovima.

Posto smo naveli ova upozorenja mozemo navesti neke brojke.

2.7 EKONOMSKI MODELI KVALITETE SUKLADNOSTI

Studija raspodjcie troskova kvalitete preko glavnih kategorija moze se dalje objasniti koristeci modele prikazane na Siici 2.2 a i b.

Svaki model prikazuje tri kiivulje:

1. Troskovi propusta. Oni su jednaki nuli kad je proizvod 100 posto dobar, a rastu beskonacno kad je proizvod sa 100 posto nedostataka. (Vodite lacuna o tome da or- dinata predstavlja trosak po dobroj jedinici proizvoda. Kod 100 posto nedostataka, broj je dobrih jedinica nula, pa je otuda trosak po dobroj jedinici beskonacan.)2. Troskovi ocjeujivanja ipreventive. Ovi su troskovi nula kod proizvoda sa 100 posto nedostataka i rastu kako se priblizavaju savrsenstvu. Mcdutim, veliema se porasta razlikuje kod dva modela.3. Zhir hivulja 1 i 2. Ova je treca krivulja oznacena kao “ukupna“ i predstavlja ukupan trosak kvalitete po dobroj jedinici proizvoda.

PROCJENJIVANJE KVALITETE U CIJELOJ TVRTK1 25

SLIKA 2.2Model zaoptimaSne iroSkove kvalilete: («) Tradicionalni procesi, (b) Procesi koji mislaju, (IzPrii ticnikaza kontrolu kvalitete QCJI4, sir, 4.19),

malo preventive. Stovise, vecinu oejenjivanja obavljaju nesavrsena ljudska bica koja nisu sposobna odrzati pozornost 100 posto vremena, liisn u stanju trositi energiju misica 100 posto vremena, itd. Ta ljudska nesavrsenost djelatno ogranicava napore za postizanje savrsenstva pri konacnim troskovima. Tako model prikazuje da krivulja “troskovi oejenjivanja i preventive*' raste do beskonacnosti kako se priblizava savrsenstvu. Kao posljedica toga, kiivulja u ulaipni trosak “ takoder raste do beskonacnosti.

Model na Slici 2,2b predstavlja uvjete kako su se oni razvijali u kasnijim godinama dvadeselog stoljeca. Prioriteti napreveneiji postali su veci. Nova tehnologija smanjila jc broj svojstvenih propusta materijala i proizvoda. Robotika i drug! oblici automatizacije smanjili su ijudsku pogresku tijekom proizvodnje. Automatizirana kontrola i ispitivanje smanjili su Ijudsku pogresku oejenjivanja. (Automatizirani procesi ne gube pozornost, i ne umaraju se, itd.) Ukupno gledajuci, ova su unapredenja dovela do moguenosti postizanja savrsenstva u konacnom trosku.

Dok je savrsenstvo cilj na duge staze, iz toga ne slijedi da je savrsenstvo najeko- nomicniji cilj na kratke staze ill za svaku situaeiju. Na Slici 2.2a kiivulja ukupnih troskova dostize minimum na razini gdje nema savrsenstva. Slika 2.3 detaljnije prikazuje ovu krivulju ukupnog troska.

Slika 2.3 dijeli krivulju ukupnog troska prikazanog na Slici 2.2a u tri podrueja. Podrucje u kojemu se nalazi tvrtka obicno se moze prepoznati po omjerima troskova kvalitete u glavnim kategorijama, kako slijedi:

26 PLANIRANJE I ANALIZA KVAL1TETE

PodmCje projekata za poboljSavanje TroSkovi prop us (a > 70% Preventiva < 10% TroSkovi studije izjednaJenja

Neutralno podniCje

TroSkovi propusla ~ 50%

Preventiva ~ 10%Ako se ne mogu prormb profitabilni projekti, stavite naglasak na kontrolu

Podruijje visokili iroSkova ocjenjivanja TroSkovi propusta < 40% Ocjenjivanje > 50% TroSkovi studije po pronadenom nedostatku: provjera vrijednosti norma; smanjenje kontrole, poke Saji provjere odluke

100% dobro —►

100% s nedostatkomKvalitetasuklad

SLIKA 2.3Optimally segment modela IroSkova kvalitete

takvim slucajevima postoje prilike za smanjenje ukupnih troskova poboijsanjem lcv'al- itetc sukladnosti. Pristup je u prepoznavanju posebnih projekata za poboljsanje, i njihovoj teznji k poboljsanju kvalitete sukladnosti, cime se smanjuju troskovi lose kvalitete, posebno troskovi propusta.

PODRUCJE VISOKIH TROSKOVA OCJENJIVANJA. To je desni dio Slike 2.3. Ona je obicno obiljezena cinjenicom da troskovi ocjenjivanja prelaze troskove propusta. U takvim slucajevima postoje takoder mogucnosti smanjenja troskova. To se moze uciniti na sljedece nacine:

0 Usporedbom troska za pronalazenje nedostataka s ucinjenom stetom, ako nisu pro- nadene. Na primjer, jedna je tvrtka dugo koristila znacajku X kod detaljne kontrole kvalitete. Detaljna kontrola je poeela u vrijeme lead je nedostatak X bio veoma ras- prostranjen. Tijekom godina, proces je poboljsan do locke, kad je nedostatak X sada bio rijetka pojava — samo 15 nedostataka na milijun dijelova. Medutim, detaljna se kontrola nastavila sve dalje i dalje. Studija je pokazala, da je tvrtku kostalo 2,8$ da pronade svaki od nedostataka, premda je prodajna cijena proizvoda bila oko 5 centi.

8 Preispitivanje normi kvalitete da se vidi jesu li one stvarne u odnosu na prikladnost za upotrebu.


• Vidjeti je li moguce izbjeci podvostrucavanjc kontrole kroz pregied odluka.

NEUTRALNO PODRUCJE. To je centraIno podrucje Slike 2.3. U tom podrucju troskovi propusta obicno so polovica troskova kvalitete, dok su troskovi preventive oko 10 % troskova kvalitete. U neutralnom podrucju optimum je postignut pomocu projekata za poboljsanje kvalitete koji su isplativi i koje treba nadzirati. Stalno poboljsanje je uvijek pozeljno, ali projekti se nadmecu s dmgim projektima koji su isplativi, projektima koji jos nisu 11a optimalnoj razini.

Treba naglasiti nekoliko koncepcija u odnosu na Slike 2.2 i 2.3.

• Modeli su pojmovni i ocrtavaju vaznost optimaine vrijednosti kvalitete sukladnosti za mnoge industrije. U praksi nema raspolozivih pod a taka za izradu takvili krivulja.

• Poboljsanje kvalitete sukladnih rezultira u smanjenju tikupnih troskova preko veceg dijela vodoravnog spcktra. To je suprotno vjerovanju da “visa" kvaliteta proizlazi iz visili troskova.

0 Smanjenje u troskovima moze se postici kretanjem k optimumu bilo iz podmcja projekata za poboljsanje ili iz podmcja visokih troskova za ocjcnu.

8 Tvrlke koje se jos nisu sveobulivatno uhvatile u kostac s poboljsanjem kvalitete, vjerojatno ce pronaci svoje procese uglavnom u podrucju poboljsanja. Za takve tvrtke, glavne

Dodatne okolnosti koje se raspravijaju u daljnjem tekstu, takoder imaju utjecaja na bilancu troskova.

2.8 BILANCA TROSKOVA KOJA SE RAZLIKUJE U DANIM OKOLNOSTIMA

Modeli prikazani na Slikama 2.2a i 2.3 vrijede za siroku raznolikost industrija. Medu-

tim, postoje iznimke:

1. Industrije koje proizvode robu s krilicnim utjecajem na ljudsku sigurnost: Primjeri obuhvacaju proizvodnju nuklearne energije ili proizvodnju farmaceutskih proizvoda. Takve su industrije izlozene drustvenim pritiscima da se postigne savrsena kvaliteta uza skoro bilo koje troskove.

2. Visokoautomatizirane industrije: Ovdje je cesto moguce postizanje male razine nedostataka dobrim planiranjem

28 PLAN IRAN JB I ANAL1ZA KVALITETE

procesi sposobni zadovoljiti specifikaciju. Nadalje, automatizirana kontroia cesto se cini ekonomski korisnom za provodenjc 100 poslotne kontrole kako bi se pronasli svi nedostaci.

3. Tvrtlce koje prodaju bogatim klijcntima: Ti kupci cesto zele platiti visoke cijene za savrsenu kvalitetu kako bi izbjegle dak i mali rizik nedostataka.

4. Tvrtke koje se trude da oplimiziraju troskove kupaca: Modeli opisani u Slici 2.2 a i b prikazuju koncepciju optimuma sa stajalista proizvodaca. Kad se troskovi kupaca nastali radi propusta na proizvodu dodaju takvim modclima, optimalna se tocka pomice prcma savrsenstvu. Isti se rezuttat javlja ako se prihod izgubljene prodaje za proizvodaca ukljuci u troskove propusta.

Ovi nam uvjeti osiguravaju dodatne poticaje da dalje tezimo stalnom poboljsanju kvalitete. Razlog je za to sto dodatna vrijednost prodaje savrsenog proizvoda vise nego izravnava dodatne troskove postizanja 100 postolne suldadnosti.To je vec

2.9 POLOZAJ NA TRZTSTU

Proracun troskova lose kvalitete bitan je dio procjene. Ali to nije dovoljno. Mi takoder trebamo shvatiti kvalitetu tvrtke na trzistu u odnosu na konkurentnosti. Ova ce se komponenta procjene pokazati vaznom u povecanju prihoda od prodaje. Slicno procjeni troskova lose kvalitete, studija o trzistu (1) daje snimak polozaja u odnosu na konkurentnost i (2) idcntificiranje prilika i opasnosti.

Pristup se mora temeljiti na studiji istrazivanja trzista. Takve studije treba planirati ne samo za bilo koji odjei, vec cijelu skupinu, ukljucujuci clanove iz marketinga, odjela razvoja proizvoda, odjela kvalitete, proizvodnjc, te drugib podrucja ako je to potrebno. Ta se skupina prethodno treba dogovoriti o tome na koja pitanja treba odgovoriti studi- join na terenu. Tipovi pitanja koje treba razmotriti su: (1) Koja je relativna vaznost promjena kvaliteta proizvoda — kako to vidi korisnik ? (2) Za svaku od kljucnih kvaiiteta kako sc nas proizvod usporeduje s proizvodom konkurenta — kako to vide korisnici ?

Poglavlje 11., “Razumijevanje potreba kupaca“ ukljucuje neka dodatna pitanja.

SvojstvoRelativna vaznost % Ocjena

Mjere n a ocjena Ocjena

Mjerenaocjena Ocjena

Mjerenaocjena

Sigurnost 28 6 168 5 140 4.5 126Ispunjavanje funkcije

20 6 120 7 140 6.5 130

Kvaliteta 20 6 120 7 140 4 80Usluga na terenu 12 4 48 8 96 5 60Lakoca upolrebe 8 4 32 6 48 5 40Slika o tvrtki 8 8 64 4 32 4 32Usluga postrojenja 4 7.5 30 7.5 30 5 20

Ukupno 582 626 488

30 PLANJRANJE J ANALIZA KVALITETE

TABLICA 2.4 Slucaj teske oprerne

Usporctlivanje s konkurencijoni, %Svojstvo Izvrsno Konkurentno LoseAnaliza potreba kupaea Izrada zahtjeva kvatitete i naiudzbenice za nabavu Izrada specifikacija i tehnicke dokumentaeijeKvalileta opierneKvaliteta i raspolozivost rezervnih dijelovaICvaiiteta usluge za popravak na terenu

Izvor: Privatno priop£enje

Mnoge organizacije u usluznim djelatnostima imaju veliko iskustvo u istrazivanju trzista. Na primjer, jedna banka periodicno provodi istrazivanje trzista kao dio suslava kvalilete. To istrazivanje ispituje 20 svojstva (aiributa ) bankovnih usluga pitajuci potrosace o reiativnoj vaznosti svojstva i stupnju potrosaceva zadovoljstva. Tablica 2.5 prikazujc oblik sazetih rezultata.

Izvedimo iz ovih primjera opce zakljudke. Prije svega, svi oni

TABLICA 2.5 Istrazivanje trzista u banci

Vazan i Vazan iVeoma VeliiSina skroman po odlifan po

Zadovoljstvo s, . . zadovoljan,% uzorka zadovoljstvu,% zadovoljstvu,%

t. Pozdravom uz osmjeh

8. Obradom transakcija bez pogreske

14. Citljivim i razumljivim bankovnim izvjestajima

20. Brzim reagiranjem napitanja i probleme

PROCJENJEVANJE KVALITETE U CUELOJ TVRTKI 3.1

prepoznale posebna svojstva koja vode k zadovoljstvu kupaca, kvantificirale su njihove relativne vaznosti i odredile ocjemi za svaku od till osobina.

Potpuna slika polozaja tvrtke na trzistu obuhvaca vise od studije s nekoliko svojstava (Multiattribute study), NCR (Willets, 1989.) daje primjer opseznog pristupa. For- malno se ispitivanje vodi na cetiri razine kupaca:

1. One koji odobravaju nabavu, npr. visi voditelj2. One koji utjecu na odluku, npr. tehnicki voditelj3. One koji potpisuju nalog za nabavu, npr. kupac4. One koji su korisnici, npr. upravitelj skladisla koji koristi NCR racunalo.

Talcoder, ostale se informacije skupljaju stalno na 11 nacina, ukljucujuci analizu trendova pro daje, analizu prituzbi te skupine orijentiranih kupaca.

Mnoge od gore prikazanih koncepcija za vanjske kupce mogu se prilagoditi i primijeniti 11a unutamje kupce. Stevens (1987)

2,10 KULTURA TVRTKE O KVAL1TETI

Zaposleni u jednoj organizaciji imaju misljenja, vjerovanja, tradiciju i praksu sto se kvalitete ticc. Zvat cemo to kulturom tvrtke. Postignucc shvacanja o toj kulturi treba biti dio procjene kvalitete tvrtke.

Formalni pristupi procjenjivanja kulture kvalitete jos se razvijaju, no dva se mogu prepoznati, tj. usmjerene rasprave sa skupinama radnika i koristenje pisanib upitnika. Bilo koji od ovili pristupa procjene kulture kvalitete moze se uciniti odvojeno ili kao dio sireg pregleda stajalista po mnogim pitanjima.

Primjer iz industrije proizvoda za zastitu zdravlja prikazuje pristup koristenja rasprave sa skupinom (Hulse, 1983). Za raspravu stanja poslova kvalitete u tvrlki organiziran je “okrugli stol“ sa 15 pojedinaca. Bili su ukljuceni jedan nadzorni kontrolor, nekoliko voditelja inzenjera, jedan voditelj postrojenja, direktor proizvodnje, pomo- cnik direktora za proizvodnju, direktor za marketing, direktor osiguranja kvalitete, te nekoliko drugih clanova ukljucenih u aktivnost osiguranja kvalitete. Sastanak je trajao tri dana u seoskoj osami.

Koristen je citav niz tematskih grafikona, kako bi se ponudili neki sadrzaji i smjer. Grafikoni su radeni tako da potaknu osobno

32 PLANIRANJE I ANALfZA KVALITETE

1. Stavovc, opazanja i aktivnosti unutar tvrtke. Jedan od primjera bio je stav prema kvaliteti proizvoda kako je viden na hi razine — visi menedzment, 1 inijski menc- dzmet i proizvodni radnici. Dmgi primjer istrazivao je misiju kvalitete u tvrtki: Ima ii tvrtka misiju? Ako jc tako koja je to misija? Da li zap os ten i shvacaju misiju kvalitete?

2. Opazanja stavova korisnika o kvaliteti proizvoda. Primjeri vaznih problema o lco- jima se raspravljalo bili su gubici trzista i prituzbe kupaca kao pokazatelji stavova korisnika.

3. Razumijevanje pomagala kvalitete. Primjeri vaznih problema o kojima se raspravljalo bilo je razumijevanje i stupanj primjene koncepcije vodenja procesa, inzcnjer- ska statisticka pomagala, te praksa uzorkovanja proizvoda.

U zavrsnom dijclu konferencije oformljene su tri neovisne radne skupine radi postizanja ujednacenog misljenja i shvacanja. Skupinama je dan jedan izvjestaj u vezi nedostataka u tvrtkama u obliku praksi lcoje vode k zaostajanju konkurentnosti u kvaliteti. Skupne rasprave (koje su trajale oko tri sata) bile su usmjerene na potvrdivanje ili pori- canje tocnosti izvjestaja. Cijeli je oknigli stol tada raspravljao o izvjestajima skupina, Koristeni pristup stvorio je pozitivnu i kriticnu analizu poslova kvalitete ”vrlo vjerojatno do razine konstmktivne analize koja jos doista nije postojala u nasoj organizaciji".

Trazeci od zaposlenili da odgovore na upitnik omogucuje drugi pristup kulturi kvalitete tvrtke. Primjer takvog upitnika iz jedne proizvodne tvrtke (Ryan i Wang, 1984.) sadrzavao je 14 pitanja. Tri od ovih pitanja i neki iznenadujuci odgovori su bili:

“Mislite ii da razumijete sto je dobra kvaliteta? Molimo, napisete sto mislite kakav treba biti stav voditelja prema kvaliteti“. Odgovori su sazeti u jednu rijec: Neprijateljski.

“Je li vam ikad receno da nastavite posao s nedostatkom radi planova proizvodnje? “ Oko 52 posto ispitanika je reklo: Da.

“ Naznacite tri podrucja za koja mislite da stvaraju najvise

• Do koje ste mjere upoznati s vaznoscu k\7alitete u tvrtki?• Do koje se mjere slazete s tvrdnjom “Postupci moga voditelja i njcgov stav uvjera- vaju

me da je kvaliteta vazna”?• Do koje mjere razumijete mjerenja kvalitete koja se koriste u vasem odjelu?0 Uzimajuci sve u obzir, kako rangirate vas odjel u osiguranju usluga i proizvoda vi- sokc

kvalitete?• Do koje mjere mislite da vase dostignucc normi kvalitete utjece na vasu ocjenu is-

punjavanja fimkcije?


# Jeste li radili u kragovima kvalitete, projektu za poboljsanje kvalitete ili u skupini za poboljsanje kvalitete u poslednjih dvanaest mjeseci?

Neke organizacije radije upotrebljavaju sveobulivatne preglede, nego kratki popis pitanja. Jedna organizacija koristi 56 pitanja za istrazivanje osam podrucja: sveukupna kvaliteta proizvoda, sukladnost prema zahtjevima, oprema, kvaliteta dobavljaca, obveze poslovodstva, ispunjavanje fimkcije radne skupine, sudjelovauje zaposlenih, te poducavanje. U drugoj organizaciji postavljena su 82 pitanja za procjenu 18 faktora koji zajednicki cine kulturu kvalitete.

Razumijevanje ladtnre kvalitete tvrtke vazno jc za procjenu.

2.11 PROCJENJIVANJE STVARNIH AKTIVNOSTI ZA KVALITETU

Cetvrti je element procjene vrednovanje stvarnili aktivnosti koje se odnose na kvalitetu u organizaciji. Takvo vrednovanje moglo bi obulivatiti siroko podmcje kako opsega (globalno do nekoliko aktivnosti) tako i istrazivanja (lctimicno do detaljno). Nasa se rasprava usredotocuje na istrazivauje u cijelom poduzecu i ide dovoljno duboko da zadovolji potrebe sveobulivatne procjene kvalitete. Poglavlje 24 ce se baviti detaljnije procjenom stvarnih aktivnosti za kvalitetu.

Pocinjemo s pitanjima procjene, ishod cega je upravljanjanje kvalitetom usmjereno na cijelu tvrtku. Pitanja u toj kategoriji ukljucuju:

• Jesu li ustanovljeni ciljevi kvalitete?• Jesu li ciljevi kvalitete povezani s ciljevima poslovanja?• Jesu li politika i planovi takvi da ce, ako se oni slijede, bid konkurentni na trzistu?0 Vodi li pristup kvaliteti linijski menedzment ili osoblje?0 Obuhvaca li ono sve proeese (veliko Q)?• Je li organizacijsko ustrojstvo u stanju prepoznati i slijediti

prilike za povccanje prihoda od prodaje i smanjenje troskova lose kvalitete?

• Postoji li djelatan sustav koji pravodobno upozorava na

• Koje se mjere koriste za donosenje suda o kvaliteti proizvoda?

34 PLANIRANJH I ANAUZA KVAUTETE

• Kako se te mjere reflcktiraju na ispunjavanje fimkcije tvrtke?• Jesu li procijenjcna novcana sredstva potrosena za pronalazenje i ispravak problema koji se odnose na kvaliletu?• Do kojeg je opsega osoblje razumjelo odgovornosti sto se odnose na kvaiitetu?0 Do kojeg je opsega osoblje poduceno u disciplinama kvalitete?• Do kojeg je opsega kvantificirana sposobnost ldjucnih procesa?• Da li sustavi podataka zadovoljavaju potrebe osoblja?

Pitanja koja su jedinstvena za speciflcna funkcionalna podrucja raspravljena su u Prirucniku za kontrolu kvalitete (QCH 4, str. 9.18-9.20).

Detaljnija procjena u cijcloj tvrtki primjenjuje utvrdeni kriterij. Primjer za to je kriterij koji se konsti u vezi s Malcolm Baldrige National Quality Award (Nacionalna nagrada za kvaiitetu Malcolm Baldrige). Ova se nagrada dodjcljuje godisnje u SAD. Svake godine mogu se izabrati najvise dvije organizacije, po jedna iz svake od tri kategorije (proizvodnja, usluga i mali poslovi). Iscrpno procjenjivanje temelji se na podnc- senim pisanim materijalima uz posjet ispitivanim organizacijama na terenu. Kategorije ispitivanja i dodijeljeni bodovi navedeni su u Tablici 2.6 .

Obratite pozornost na jako naglasavanje rezultata kvalitete i zadovoljstvo kupaca. Nagrada Baldrige priznaje organizacije koje su postigle najvisu razimi kvalitete.

Jedan vladin ured preispitao je 20 tvrtki, kandidata za nagradu Baldrige u 1988. i 1989. g., koje su imale najveci broj bodova (U. S. General Accounting Office, 1991.). Ured je donio tri zakljucka:

izvjestaj je izvanredno stivo za citanje.Medunarodni napor da se prepoznaju kljucni elemenati

sustava kvalitete za izradene proizvode rezultirao je nizom normi o kvaliteti.

Te norme razvila je Mcdunarodna organizacija za norme (Intemational Standards Organization) ISO i poznate su kao scrija ISO 9000 norme za kvaiitetu. Tablica 2.7 navodi dokumente koji su ukljuceni. [U SAD norme izdaje Americki nacionalni institut za norme (ANSI) (American National Standards Institute) i Americko

Kategorija / ispitne stavke Maksimalni bi oj bodova

VodstvoVise izvrsno vodstvo Upravljanje kvalitetom Java a odgovornost

90

Informiranje i analize Opseg i upravljanje kvalitetom, te podaci i informacije o ispunjavanju funkcije Konkurentske usporedbe i izravnanja Analiza i koristenje podataka na razini tvrlke

80

Stratesko planiranje kvalitele Proces strateskog planiranja kvalitete i ispunjavanja funkcije tvrtke Kvaiiteta i planovi ispunjavanja funkcije

60

Razvoj i upravljanje ljudskitn izvorima Upravljanje ljudskim izvorima Ukljucenje zaposlenih Obrazovanje i poducavanje zaposlenih Ispunjavanje funkcije zaposlenih i priznanja Zadovoljstvo i moral zaposlenih

150

Upravljanje kvalitetom procesa Projektiranje i uvodenje kvalitetnih proizvoda i usluga Upravljanje procesom — stvaranje proizvoda i usluga, te procesi otpremeUpravljanje procesom — poslovni procesi i podupiruce usluge Kvaiiteta dobavljaca Procjenjivanje kvalitete

140

Kvaiiteta i proizvodni rezultati Rezultati kvalitete proizvoda i usluga Proizvodni rezultati tvrtke Rezultati poslovnog procesa i pratecih usluga Rezultati kvalitete dobavljada

ISO

Usredotocenja na kupce i zadovoljstvo Upravljanje odnosom prema kupcima Obveza prema kupcima Odredivanje zadovoljstva kupaca Rezultati zadovoljstva kupaca Usporedba zadovoljstva kupaca Buduci zahtjevi i ocekivanja kupaca

300

Ukupno bodova 1000

Izvor, Smjernice za primjenu— Nacionalna nag rad a za kvalitetu Malcolm Baldrige, 1992.

ISO ANSI / ASOC Opseg9000 Q90-1987. Izbor dokumenata

9001 Q91-1987.Projektiranje, razvoj, proizvodnja, ugradnja i servis

9002 Q92-1987. Proizvodnja i ugradnja

9003 Q93-19S7. Zavrsna kontrola i ispitivanje

9004 Q94-1987. Upravljanje kvalitetom i dementi sustava

te norme koriste za ovjeravanje organizacije da zadovofjava minimum kriterija za sustav kvaiitete kako je to defmirano normama. Vrednovanje takvog formal nog ovjeravanja obavlja neka neovisna organizacija. Kupci proizvoda mogu zahtijevati da potencijalni dobavljaci budu ovjereni prema odgovarajucem ISO kriteriju kao preduvjet za prihvacanje ugovora. Organizacija ce ustanoviti da je vazno dostici ovjem ISO 9000 kako bi se zadovoljiia i domaca, i medunarodna konkurcncija.

Daljnja razrada o aktivnostima za procjenu imutar sustava za kvalitetu moze se naci u 24. poglavlju, “Osiguranje kvaiitete“, a

SAZETAK

• Sve organizacije periodicno trebaju procjenu kvaiitete u cijeloj organizaciji.• Procjena kvaiitete sadrzava cetiri elementa:

Troskove lose kvaiitete Polozaj na trzistu Kultura kvaiitete Funkcioniranje sustava kvaiitete •

• Nacionalna nagrada za kvalitetu Malcolm Baldrige osigurava kriterije za prepoznavanje organizacija koje su dostigle najvise razine kvaiitete. To je nagrada koja priznaje vrhunsko dostignuce.

• Norme ISO 9000 osiguravaju minimum kriterija za sustav kvaiitete. Ti dokumenti pruzaju nelai sigurnost potencijalnim kupcima da organizacija koja je ovjerena zadovoljava normu i ima zadovoljavajuci sustav kvaiitete.

PROCJENJIVANJE KVALITETE U CiJELOJ TVRTKI 37

ZADACI

2.1. Tvrtka “The Federated Screw Company" proizvodi siroku lepezu raznih vijaka radenih po narudzbi za neke indust rijske tvrtke. Projekte obicno isporucuju kupci. 260 ijudi s placama koje ukupno iznose oko 8 milijuna dolara zaposleno je u proizvodnji. Operacije su relativno jednostavne, ali su prilagodene za masovnu proizvodnju. Zica u kolutovima dovodi se velikom brzinom do stroja za obradu glave gdje se formiraju obrisi vijka. Sekundarne su operacije ostrenje vrhova i stvaranje utora na glavi vijka. Operacije narezi- vanja zavrsavaju konflguraciju vijka. Zavrsne su faze tophnska obrada, galvanizacija, a ponekad zarenje i obavlja ill vanjski poduzetnik koji je lociran negdje u blizini.

Molimo vas da priredite sazetak troskova kvalitete za tu tvrtku i navedete sljedece napomene:

• Odjel za kontrolu kvalitete prvenstveno je odjel za zavrsnu kontrolu (osam kontrolora), koji ujedno kontrolira ulazne zice. Provodi se dodatna kontrola u prostoriji za obradu glava provjerom prvih i zadnjh komada svakog prolaza. Odjel za kontrolu kvalitete takoder provodi provjeru postavljanja svih prstena, zapornika, te drugih mjernih instrumenata koie koriste oni sami i proizvodno osoblje. Placa iednog kontrolora je oko 24.000$ godisnje.

• Odgovornost za kvaliteta tijekom proizvodnje imaju skupine operatera za postavljanje koji su odredeni za bateriju od oko cetiri stroja. Teskoje ocijeniti koliko se njihova vremena trosi na provjeru postavljanja ili provjeru rada stroja, jer to niste pokusali uciniti do sada. Proizvodnja ima dva kontrolora za sortiranje. Svaki od njih sto sortiraju isporuke koje je odbacila zavrsna kontrola, zaraduje 18.000$.

• Odjel za inzenjering priprema ponude, projektira alate, planira usmjeravanje poslova i ustanovljava zahtjeve kvalitete radeci prema nacrtima kupaca. Oni takoder rade na otklanjanju kvarova uz cijenu od 20.000$ godisnje. Daljnjih 16.000$ trosi se na prethodno ispitivanje nacrta kupaca radi odredenja kriticnili dimenzija, pokusavajuci da takve stavke promijeni kupac, te inteipretiranje zahtjeva za kvalitetu kupca u specifikacije da bi ill niogli koristiti savezni kontrolori i proizvodno osoblje.

• Oskudne su evidencije o skartu, doradi i povratu od kupaca, ali mogli ste skupiti odredenu kolicinu informacija iz izvjestaja i procjena.

Skart iz zavrsne kontrole iznosi 438.000 i povrat od kupaca 667.000 komada u po- sljednja dva mjeseca.

Povrati od kupaca koji zahtijevaju doradu iznose u prosjeku milijun komada mjesecno.Vjeruje se da skart koji je nastao tijekom proizvodnje, iznosi oko polovicu ukupnog podnog

skarta za staro zeljezo (ostatak se ne odnosi na kvalitetu) od 30.000 lb mjesecno.Zavrsna kontrola odbacuje prosjecno 400,000 komada za doradu mjesecno. To su stavke koje

se mogu ravno vaijati ili prevaljati. *

* Grit be brojke troskova dobivene su od racunovoda koji kazu da se stavke skarta mogu brojcano izraziti sa 12.00$ na tisucu komada, podni skart na 800$ na tisucu funta, do- rad a ili povrat od kupaca na 4,00$ na tisucu komada, a ravno valjanje ili prevaljanje na

38 PLANIRANJE J ANALJZA KVALITETE

i.20$ na tisucu komada. Pretpostavlja se da sve ove brojke ukljucuju tvornicke opce troskove.Izradite skupne godisnje troskove kvalitete. (Ovaj je

primjer preraden iz originate koji je pripremio L. A. Seder.)2.2 Pregledajte objasnjenje studije istrazivanja trzista opisauog u

Tablici 2.4. Koje bi dodatno pitanje bilo korisno postaviti tijekom studije?

2.3 Informacija o prisutnoj kulturi kvalitete u jednoj organizaciji vazan je ulaz procjene. Post avljanje upita zaposlenima o njihovu misljenju glede kulture kvalitete krije neke rizike. Navedite dva takva rizika.

2.4 U jednom izvjestaju, koristenom da se nauci nesto o kulturi kvalitete u nekoj organizaciji, zaposlenicima su postavljena pitanjakoja se odnose na tri razine — visi menedzment, njihov neposredni voditelj i ljudi u njiliovoj radnoj skupini. Za svaku od ovili razina postavite dva pitanja u kojima bi se prepoznale percepcije zaposlenih o kulturi kvalitete.

LITERATURA

ASQC (1986). Principles of Quality Costs, American Society for Quality Control, Milwaukee.Aubrey,C. A. III. i D. A. Zimbler (1982). “ A Banking Quality Cost Model: Its Uses and Results, "ASQC

Quality Congress Transactions, Milwaukee, sir. 195-201.Gilmore, Harold L. (1983), “Consumer Product Quality Control Costs Revisited", Quality Progress, tra-

vanj, str. 28-32.Hulse, James W. (1983), “ The Technique of Conducting a State of Quality Affairs Roundtable Confe-

rence to Ascertain the Enployees’ Perception of Quality fJuran Report Number Two ", Juran Institute, Inc., Wilton, Connecticut, str. 132-135.

“Quality Cost Survey" (1980). Quality, srpanj, str. 16-17.Ryan, H. N. i H. Y. S: Wong ( 1984 ). “Breaking Down the Barrier", Quality, travanj, str. 40-41Stevens, Erie R. (1987). “ Implementing an Internal Customer Satisfaction Improvement Process", Juran

Report Number Eight, Juran Institute, Inc., Wilton, Connecticut, str. 140-145.U. S: General Accounting Office (1991). “Management Practices: U. S. Companies Improve

Performance Through Quality Efforts", P. O: Box 6015, Gaithersburg, MD 20877.Willets, Gary G. (1989), “internal and External Measures of Customer Satisfaction", Customer Satisfac-

tion Measurement Conference Notes, American Society for Quality Control and American Marketing Association, Atlanta.

DODATNA LITERATURA

Troskovi kvalitete: QCH4, Odjeljak 4.Schneiderman, Arthur M. (1986). “Optimum Quality Costs and Zero Defects: Are They Contradic-tory Concepts”? Quality Progress, studeni, str. 28-31. Juran, J. M. (1987). “Letter to Editors", Quality Progress, travanj, str. 7, 9.

Reeve, James M. (1991). “Variation and the Cost of Quality”, Quality Engineering, sv, 4, br. 1, str. 41—55.


Poiozaj na trzislu: QCH4, str. 12.-12,20.Tvrtkina kultlira kvalitete: QCH4, sir. 10.17-0.21.Procjenjivanje stvarnih aktivnosti kvalitete: QCH4, str. 9,18-9.20.ISO 9000-9004 Quality Standards (ANSI/ASQC Q90-Q94), ASQC, Milwaukee.Application Guidelines—Malcolm Baldrige National Quality Award, National Institute of Standards and

Technology, Gaithersburg, MD 20899,

POGLAVLJE

3POBOLJSAVANJE KVALITETE I SMANJENJE TROSKOVA

2.10 POVREMENII TRAJNI PROBLEMI KVALITETE

Od tri logicna procesa kvalitete (vidjcti Poglavlje 1.5 “Upravljanje kvalitetom“), proces poboljsanja kvalitete igra dominantnu ulogu u smanjenju troskova.

TroSkovi koji su u vezi s losom kvalitetom javljaju se kako zbog povremenih tako i zbog trajnih problema kvalitete (vidjeti Sliku 3.1). Povremeni problem je iznenadna, nepovoljna promjena statusa quo, koja zahtijeva popravljanje za vracanje natrag na status quo (npr. zamjena potrosenog kemijskog reagensa). Trajni problem je dugolrajno nepovoljna situacija koja zahtijeva popravljanje, kroz promjenu statusa qua (npr. revizija nei ealne specifikacije).

“Stalno poboijsanje“ (Japanci to zo\m Kaizen) poprimilo je siroko znacenje, tj. trajni napori da se djeluje na povremene i trajne probieme kako bi se izvrsilo opiemcnjivanje procesa. Kod trajnih problema to znaci postizanje sve boljih i boljih razina 40

Gubitak zbog nedostataka

POBOLJSAVANJE KVALITETE t SMANJENJE TROSKOVA 41

SLIKA 3, fPovremeni i trajni problem! kvalitete

Razlika je izmcdu povremenih i trajnih problema kvalitete vazna zbog dva razloga:

1. Pristup rjesavanju povremenih problema razlikuje se od pristupa rjesavanja trajnih problema. Povremeni se problemi vezu na proces vodenja definiran i razvijen u Po~ glavlju 5. Trajni problemi koriste proces poboljsanja koji se raspra\dja u ovom Poglavlju.2. Povremeni su problemi dramaticni (npr. Ijuti kupac koja reagira 11a otpremu losih dijelova) i mora im se posvetiti velika pozornost. Trajni problemi nisu dramaticni, posto se javljaju tijekom duljeg vremena (npr. 2 posto skarta je tipicno za posljednjih pet godina), cesto ih je tesko rijesiti i prihvacaju se kao neizbjezni. Opasnosl lezi u tome da gasenje pozara 11a povremenim problemima, mogu preuzeti stahii prioritet nad naporima da se postignu vece ustede koje su moguce, tj. 11a trajnim problemima.

2.11 PRISTUP PROJEKT PO PROJEKTNajdjelatniji pristup poboljsanjn je “projekt po projekt". Ovdje je projekt trajni problem vezan uz kvalitetu koji je odabran za rjesavanje.


Redos lijed koraka navedenih u Tablici 1.5 osigurava (1) postavljanje pristupa projektu i (2) izvrsavanje pojedinih projekata. Postavljanje pristupa obuhvaca tri glavna koraka:

• Dokazivanje potrebe• Ustanovljavanje projekata• Organiziranje projektnih skupina

Provodenje svakog projekta ukljiicuje:

• Provjeni potrebe i misije projekta• Dijagnosticiranje uzroka• Omogucavanje popravljanja i dokazivanje njegove djelatnosti• Bavljenje opiranjn promjeni0 Uvodenje kontrolc kako bi se zadrzalo steceno

Rezultati poboljsanja posebnih projekata ograniceni su samo nasom mastom. Trebali bismo ispitati sve obicaje i pretpostavke o radnim aktivnostima i svakako teziti za ve- cimpoboljsanjima. Neki ljndi to zovu “reprojcktiranje rada“ (vidjeti Hammer, 1990.).

Da bismo omogucili izglede za pojedine projekte, prvo predstavljamo jedan sazeti primjcr. Nakon toga slijedi rasprava o

2.12 PRIMJER JEDNOG PROJEKTAProblem (Betker, 1983.) se odnosi na proces lemljenja u GTE Korporaciji u proizvodnji tiskanih plocica (PCB). Tipicna tiskana plocica ima 1700 lemljenih spojeva. Svaka nepotpunost lemljenog spoja moze prouzrofiiti probleme u ispitivanju ili probleme u ispunjavanju ftmkcije i pouzdanosti za kupca. Pratit cemo korake slijeda poboljsanja kod pojedinacnog projekta.

Potvrdite potrebu i misiju projektaVise od 15 posto promatranja prelazilo je kontrolne granice i velilci broj lemljenih spojeva zahtijevao je “dodatno lemljenje”. Misija projektne skupine bila je smanjiti broj lemljenih spojeva s nedostatkom.

Dijagnosticirajte uzrokeOformljena je skupina ljndi koji nisu samo iz jednog odjela, nego iz liekoliko odjela cije se funkcije ispreplicu kako bi usmjerili projekt i izradili dijagnozu. Slika 3.2 (“Pareto dijagranT1) slikovito

Stroj Lem

Fhiks (te£enje)

Specifikacija

Komponente

PWC

Predgrijavanje

Regulator

Odrz avail je

-Ispuli

Slitina Zagade

nje

, Neujednafeiii val\ Aktivnost

Visina vala

Dinamika vala

KoliCina

PogreSno kontrolirana temp\Brzina transportedKut

SpecifiEna te2inaTemncratura \Vrijeme kontakta\ Niska-visoka

dvrs tod a2itkost \ Zagadenje lema \Skladistenjc

TumaEeniey

Dovodenje nedistog zrak^s

na ulazu

Te/.ina / Tip maske za lem.Valianost / Zagadeni vodovi/ Oriientaciia/ Iskrivljeiio

Geometriia / Metalurgija / QtplinjavanjeUredenost prostoia/ Praznina u plh /Geometriia nodloge/Temperatura_____Duliina / Jednostruki u / SkladiSteuie / Vrijeme

Mogudnost leniljenja/ odiiosu na /Pokrivanje~SkladiStnie/Melalurriig 5 *"1^/ P^na

SLIKA 3.3Ishikawin uzrok-posljediea dijagram. {Betkei; 1983.)

44 PLAN I RAN JE I ANALIZA KVALITETO

SLIKA 3.404nos temperalura/vrijeme kad sc primjenjuje povrSinski ili duhinski lem {Bether, I9S3.)

uzrocno-posljedicni dijagram koji sazima spoznaje grupirane u tri kategorije, cime se omogucuje izradivanje prop is a pro vj ere sto su ill konst ili liadzornici i konlrolori za vrednovanje spoznaje. Nakon skupljanja dodatnih podataka i analiza ntvrdilo se da je niska temperatura lema bila uzrokom nedostataka. Slika 3.4 prikazuje dio analize.

Omogucite popi avljanje i dokazite njegovu djelatnostPodaci i daljnja analiza otkiili su da se za ideaine uvjete lemljenja temperatura lema mora podici, a brzina transportera na stroju za valno lemljenje smanjiti. Bili su to popravci za ukianjanje uzroka. Pokus je voden uz primjenu visih temperatura. To je pri- donijelo uklanjanju nedostataka u lemu, bez ikakvih nepovoljnih posljedica.

Pozabavite se s opiranjern promjeniOd pocetka projektajedan od inzenjera u proizvodnji koji se nalazio u skupini, tvrdio je da je uzrok izvan moguenosti kontrole stroja. Gore objasnjena dijagnoza uvjerila ga je u nesto drugo. Ali,

POBOLJSAVANJE KVAL1TETEI SMANJENJE TROSKOVA 45

prije na drugoj opremi, izrazavano je tako cesto, da vise nije dolazilo u pitanje. Dokaz o popravljanju nadvladao je to opiranje.

Uvedite kontrolu kako biste zadrzali postignuto

Razina nedostatka bila je smanjena za 62 posto, a tocke izvan kontrole na statistician kontrolnim kartama bile su uklonjene. Da bi se jamcilo da se poboljsana razina odrzava, proces se poceo piatiti. Ne samo da se poboljsana razina odrzavala, nego je uklanjanje glavnog uzroka (niske temperature) otkrilo druge uzroke. Ispunjavanje je funkcije toliko poboijsano da se moze izostaviti operacija rucnog popravljanja lema.

Ovaj primjer omogucuje pregled cjelovite prijelomne sekveneije u proizvodnji. Po- glavlje 22 prikazuje prijelomnu

3.4 DOKAZITE POTREBU

Ovaj se korak sastoji od uvjeravanja odgovarajuce razine menedzmenta kako je pitanje kvalitete dovoljno znacajno, da zahtijeva novi pristup. Takvo opravdanje poeinje s naporima za poboljsanjem u cijeloj tvrtki, all to vazi i za pojedinacne projekte.

Kako trajni problem! cesto zahtijevaju znatno vrijeme i resurse za istrazivanje to se potreba mora opravdati. Da su rjesenja jednostavna problem! ne bi bili stalni,

Kako bi se dobilo odobrenje menedzmenta za novi pristup kvaliteti:

1. Skupite informacije koje odgovaraju cinjenicama da bi prikazali problem kvalitete. Iskustvo pokazuje da su studije o troskovima lose kvalitete i konkurentskom polozaju na trzistu uvjerljive metode (vidjeti Poglavlje 2)

2. Prikazite moguce koristi koje proizilaze iz programs za unapredenje i upotrijebite to da opravdate resurse trazene za program. To moze poprimiti oblik postotnog povratka na investiciju, vremena potrebnog da se investicija vrati kroz

Nekoliko jezika menedzmenta

Za postavljanje dokaza o potrebi, mogli bi bid potrebni razliciti ujezici“ za razlicite razine menedzmenta. Vi si menedzment najbolje govori jezikom novca; za nize razine djelatni su drugi jezici. U Tablici 3.1 prikazani su primjeri navodenja u novcu i diaigim jezicima.

46 PLANIRANJB [ ANAL1ZA KVALITETE

TABL1CA 3.1 Jezici menetlzmenta

Novae (godisnji troskovi lose kvalitete)24% prihoda od prodaje

15% troskova proizvodnje

13 centi po dionici iz Cislog prihoda

7,5 milijuna $ godisnje za skart i doradu u usporedbi sa zaradom od 1,5 milijuna $ godisnje

176 milijuna $ godisnje

40% operativnih troskova jednog odjelaDnigi jeziciEkvivalent jednom postrojenju u tvilki koji radi 100 % posla s nedostatkom cijele godine 32%

inzenjering izvora potrosenih na pronalazenje i ispravak slabosti projekta 25%) kapaciteta

proizvodnje odredenog za ispravak problem a kvalitete 13%i ponistenih narudzbi za prodaju70%) zaliha kojima su pripisana svojstva razine lose kvalitete 25%> proizvodnog osoblja odredenog za ispravak problema kvalitete

Primjeua Bcllwethcrova projektaMnogo je djelatniji nacin za postizanjc tocke izjednacavanja \i svijesti menedzmenta povezivanje studije o troskovima lose kvalitete s primjerom uspjesnog projekta za mia- predenje kvalitete unutar tvrtke. To je prikazano u pristupu koji je poduzela tvrtka za elektroniku ABC. Procijeiijeni troskovi lose kvalitete bili su 200 milijuna $ godisnje, a opccpoznati problem kvalitete bio je skart kod bitne elcktronicke komponente koji je iznosio do oko 9 milijuna $ godisnje. Glavni tip nedostataka bio je nedostatak A7, a on je kostao oko 3 milijuna $ godisnje (“dokaz potrebe“ za uklanjanje nedostatka X).

Tvrtka je prihvatila projekt za smanjenje pojave nedostatka X. Projekt je bio izvan- rcdan uspjeli. Troskovi nedostatka Xsmanjili su se sa 3 milijuna $ na 1 milijun $ — poboljsanje godisnje dobiti od 2 milijuna $. Bila je potrebna investieija od oko 250.000$.

Slijedilo je uzbudijivo dodatno usmjerenje i suprotnosl. Procijenjeno je da bi pro- sirenjc unapredenja na svili 200 milijuna $ troskova lose kvalitete moglo prepoloviti ukupni iznos, stvarajuei na taj nacin poboljsanje dobiti od 100 milijuna $ godisnje.

Projekt nedostatak Xdokazao je direktorima tvrtke ABC, da unapredenjem kvalitete mogu ostvariti veliki povrat investieija.Taj projekt unutar latce uvjerljiviji je za direk- tore

POBOLJSAVANJE KVALITETE I SMANJENJC TROSKOVA 47

racunovodstvenoj funkciji donijelo je stopu pogreske od 2,5 poslo. To je prelvoreno u oko 5000 pogresaka u zatvaranju konta (kodova) dnevno lijekom razdoblja zakljucivanja. Te pogreske u zatvaranju konta (kodova) rezultirane su velikim troskovima propusta, velikim brojem prekovremenih sati, te smanjenim povjerenjcm (ugledom). Takvo saznanje dalo je poticaj izradi studijc imapredenja, sto je za posljedicu imalo smanjenje pogresaka u zatvaranju konta od 80%, ukidanje vecine prekovremenog rada i veliko poboljsanje ugleda (Fortune, 1985.).

3.S USTANOVLJAVANJE PROJEKATA

Tocka izjcdnaeavanja se postize projekt po projekt. Ustanovljavanje projekta sastoji se od predlaganja, podvrgavanja ostrom ispitivanju i izboru projekata.

Predlaganje projekta

Prijedlozi proizlaze iz nckoliko vrela:6 Analize podataka o troskovima lose kvalitete, polozaj kvalitcte

na trzistu, ib drugi oblici proejenjivanja (vidjeti Poglavlje 2).• Analize drugili saznanja iz prakse, npr. ulazni podaci od prodaje,

usluga (sends) za kupca i drugog osoblja.0 Procesa postavljanja ciljeva, npr. godisnji pjoracun, upravljanje po ciljevima.• Svih razina upravljanja i radne snage.• Razvoji proizasli iz utjecaja kvalitete proizvoda na drustvo, npr.

drzavni propisi, last broja tuzbi radi odgovornosti za proizvod,

Pareto nacelo je pomagalo za analizu podataka pri pokretanje

prijedloga za projekt.

Pareto nacelo

Primijcnjeno na troskove lose kvalitete, Pareto nacelo navodi da je nekoliko cimbenika troskova odgovorno za masu troskova.Ovih nckoliko bitnih cimbenika treba prepoznati kako bi se izvori za poboljsanje kvalitete mogli koncentrirati u tim podruejima.

U tvornici papira proucavanje troskova koji se odnose na kvalitetu, otkiilo je ulaipni iznos od 9,07 milijuna $ (Tablica 3.2a). Kategorija nazvana “upropasten“ (zargon u tvornici papira za papir koji je s toiiko nedostataka da se mora vratiti u jedinicu za mljevenje radi prerade) iznosi 5,56 milijuna, ili 61 posto troskova

Pareto analiza po obracnnima — gubici kvalitete u tvoniici papira

Ukupiii gubitak zbog kvalitete,%Godisnji gubitak zbog

Obraibmska kategorija kvalitete it tisucama S* Kategorija Kumulativ

“UpropaSteni papir” 5560 61 61Reklamacija kupca 1220 14 75PojedinaCna isporuka 780 9 84Visoki iroSkovi materijala 670 7 91Vrijeme izvan pogona 370 4 95Prekomjerna kontrola 280 3 98Visoki troskovi ispitivanja 190 2 100Ukupno 9070

Vrsta proizvodaGodiSnji gubitak zbog

“upropaStenog” papira” u tisikama $*

Gubitak zbog “upropaStenog” ” papira%

Gubitak zbog upropa§tenog “

papira, kumulativ, %

A 1320 24 24B 960 17 4!

C 720 13 54D 680 12 66E 470 8 74

F 330(4480) 6 80

47 ostalih vrsta 1080 20 100Ukupno 53 vrste 5560 100* Prilagodeno za procijenjemi inflaeiju od vremena prvobitne : studijeTABLICA 3.2 cMatrica troskova kvalitete*

VidljiviSvi os tali

Obrezivanj

e nedostaci f Supljine Podcrofina

Poroznost

uzroci UkupnoVrste tisutfe

$tisuce $ tisuce $ tisuce

$tisu6e $

tisutfe $

tisuce $

A 270 94 nema J 162 430 364 1320B 120 33 nema t 612 58 137 960

C 95 78 380 31 74 62 720D 82 103 nema i 90 297 108 680

E 54 108 nema :j; 246 nema % 62 470F 51 49 39 16 33 142 330

Ukupno

672 465 419 1157 892 875 4480

*Prilagodeno za procijenjemi inilaciju od vremena prvobitne studije TABLICA X2bPareto analiza po proizvodima — gubici zbog “upropastenog“ papira u tvoniici papira

* Prilagodeno za proeijenjenu inflaeiju od vremena prvobitne studije f Prljava injcsta, rape, naboranost ttd,

ProjektUstede tisuce $

Vjerojatnost tisuce $ Troskovi Vrijeme

PPIgodine

A too 0.7 10.0 2.0 3.5B 50 0.7 2.0 1.0 17.5C 30 0.8 1.6 0.25 60.0D 10 0.9 0.5 0.50 36.0

E 1.5 0.6 1.0 0.10 9.0

SO PLANIRANJE I ANALIZA KVAUTETE

kriticko pregledavanje predlozenih ili stvaranje organizacijskog ustroja za kriticko pregledavanje i konacno odobravanje.

Izbor prvih projekata

“Pnd projckt treba biti pobjednik”. Uspjesan projekt je oblik dokazivanja za clanove projeklne skupine da proces poboljsanja stvarno vodi ka korisuim rezultatima. Idealno:

* Projekt sc treba baviti trajnim problemom — onim kojim se ocekuje rjesenje za dugo vrijeme.

* Projekt bi trebao biti ostvariv, tj. da ima mogucnosti dovodenja do uspjesnog zavrsetka u roku od oko sest mjcseci.

* Projekt treba biti znacajan. Krajnji rezuHati trcbaju biti dovoljno korisni da bi zashizili pozornost i priznanje.

* Rezultati trebaju biti mjcrljivi u novcu kao i u telinoloskim zahtjevima.0 Projekt Ireba sluziti kao poducavajuce iskustvo za proces rjesavanja problema.

Navoctenje problema i misije

Navodenje problema prepoznaje vidljive nepotpunosti u planiranju rezultata, npr. “Tijekom prosle godine 7% racima koji su poslani knpcima sadrzavaio je pogreske“. Navodenje problema nikada lie treba sadrzavati uzrok iii rjesenje ili ukor.

Navodenje misije zasniva se na navodenju problema, koji omogucuju usmjerenje projektnoj skupini. Ako je moguce, treba odrediti cilj, ili dmgo mjerilo za dovrsavanje projekta te ciljni

3.6 ORGANIZIRAJTE PROJEKTNE SKUPINE

Projektna skupina obicno se sastoji od oko sest do osam osoba iz visih odjela koje su odredene za rjesavanje odabranog problema. Njihov je posao dovesti projekt do uspjesnog zavrsetka kako je to postavljcno pri navodenju misije projekta.

Skupina se sastaje povremeno, a clanovi dodatno posvecuju dio svoga vremena uz obavljanje redovnih fimkcijskih odgovornosti. Kad je projekt zavrsen skupina se raspusta.

Projelctni skupina se sastoji od voditelja, tajnika i os tali h clanova. (Strucni savjetnici za podincja kao sto su knjigovodstvo, racunalni program, metalurgija itd., pozivaju se na sastanke kad je to potrebno).

VODITELJ PROJEKTNE SKUPINE. Voditelj projekt lie slaipine usmjerava skupinu njezinoj odgovornosti provodenja projekta.Uspjesno upravljanje zahtijeva poznavanje projektnog

POROLJSAVANJE KVAL1TETEI SMANJENJE TROSKOVA 51

podrucja kako bi radili kao skupina. Cesto je korisno da je voditelj skupina iz organizacijske jedinice koja je najvise pogodena problemom.

TAJNIK PROJEKTA. Svaka skupina treba imati tajnika projekta za rukovanje dokumenlacijom: program rada, zapisnici sa sastanaka, izvjestaji itd. Tajnik mora biti clan skupine.

CLANOVIPROJEKTNE SKUPINE. Clanstvo u skupini zahtijeva sve vjestine i znanja potrcbna za projckt. Za Irajnc probleme, skupine su obicno unakrsno fnnkciona- Ine i sastoje se od srednjeg menedzmenta, strucnjaka i Ijudi iz radnog osoblja. Izne- nadujuce, neki su projekti relativno laki i mogu se obraditi uz minimalne vjestine i znanja. (Takvi projekti cesto su rezultat prethodnog nedostatka u pristupu projektu). Drugi su pak projekti kompleksni i zahtijevaju veeu ostroumnost cianova skupine, mozda cak ukijucivanje struenih savjetnika iz same tvrtke.

Dopuna formalnom clanstvu u skupini provodi se obicno s tzv. l<olaksavateljemu. Mnoge su tvrtke prihvatile koncepciju koristenja olaksavateljem, kako bi pomogle projektnim skupinama u provodenju njihova prvog projekta. Olaksavatelj, premda nije clan skupine, moze igrati vaznu ulogu. Uloga olaksavatelja se sastoji od bilo koje ill svih sljedecih Rinkcija:

* Tumacenje pristupa poboljsanju kvalitete tvrtke i razlika u odnosu 11a prethodne napore u poboljsanju kvalitete.

8 Omogucavanje pomoci u stvaranju skupine.* Pomoc u poducavanju projektnih skupina.* Pomoc voditelju projektne skupine u rjesavanju problema

meduljudskih odnosa izmedu cianova skupine.8 Pomaganje skupini da izbjegne los izbor projekta.8 Podnosenje izvjestaja menedzmentu o napredovanju projekta.8 Ponovno ozivljavanje napustenog projekta.

PROJEKTNE SKUPINE: UNUTARODJELNII MEDUODJELNI. Neki vitaini trajni problemi obicno zadim u nekoliko odjela i zahtijevaju unakrsno funkcionalne “projektne skupine“. Drugi su trajni problemi usredotoceni unutar jednog odjela. Neke od tih problema mogu rijesiti pojedinci, ali ipak mnogi (raze odjelne skupine nazvane “krugovi kvalitete" ili “skupine koje obuhvacaju zaposlene", o kojima cemo raspravljati u Poglavlju 7.

Dok su obje vrste skupina bitne, postoje vazne razlike izmedu njih (vidjeti Tablicu 3.4).

Napori za poboljsanje u cijeloj tvrtki ukljucuju mnoge skupine (i

Obiljezje Krugovi kvalitete Projektne skupine

Opseg projekta Unutar jednog odjela ViseodjelniVelidina projekta Jedan od mnogili korisnih Jedan od nekoliko vitalnih

Clatiovi su iz Jednog odjela Vise odjelaTemelj clanstva Dobrovoljno NalogomSastav clanstva Radno osoblje Vecinom srednji

menedzment i strucnjaciKontinuitet Ki'Ugovi ostaju netaknuti

projekt po projektSkupina se “ad hoc", raspusta nakon sto je projekt zavrsen

za kvalitetu »a razini tvrtke ima tu odgovomost kao sto ce to biti raspravljano u Poglav- iju 7.

3.7 ISKUSTVA S PRISTUPOM PROJEKT PO PROJEKT

Iskustva su kako u proizvodnimini tako i u usluznim djelatnostima dovela do ohrabru- jucih zakljucaka:

* Postignnta su velika smanjenja troskova i poboljsanja kvalitete za kupce. Za svaki ulozeni dolaru aktivnosti poboljsanja, vrati se izmedu 5 i 10 dolara.

• Ulaganje, koje je potrebno za poboljsanje, bilo je umjereno, a ne intenzivno po kapitalu. Najveci je dio ulaganja u vrijeme ljudi koji lade na dijagnozi projekta

* Vecina projekata moze se okoncati u roku od sest mjeseci, ako je opseg u navodenju misije pazljivo definiran.

• Kljucni trajni problemi koji se odnose na kvalitetu obicno zadiru u nekoliko odjela i zbog toga zahtijevaju projektne skupine koje su unakrsno fiinkcionalne.

Rastuci broj tvrtki podnijelo je izvjestaj o okoncanju vise od tisucu projekata tijekom razdoblja od oko 4 godine. Evolucijsku

3.8 REDOSLIJED DJELOVANJA ZA POJEDINACNI PROJEKT

Pojedinacni se projekti odaberu, navede se problem i misija i organizira se projektna skupina za svaki projekt. Da bi rijesila problem, skupina treba slijediti redoslijed koraka. Ako se slijedi redoslijed, ostvarit ce se dobri rezultati.

POBOLJSAVANJE KVALITETE I SMANJENJE TROSKOVA 53

3.9 VERIFICIRAJTE POTREBUI MISIJU PROJEKTA

Vjerojatno je projekt odabranjer je “vazan“. Korisno je, medutim, potvrditi ditnenziju problema u brojkama. To sluzi u dvije svrhe: (1) jamstvo da je vrijeme koje skupina treba potrositi opravdano, i (2) pomoc u svladavanju opiranja prihvacanju i provodenju popravljanja. Za verifikaciju potrebe za pojedinacnim projektom korisno je upotrijebiti istn vrstn informacije raspravfjamt pod naslovom “Dokazite potrebu”. Takoderje bitno da se opseg projekta potvrdi uakon sto se skupina sastala jednom ili dva put, kako bi se uvjerilo da se zadaca povjerena skupini moze zavrsiti, recirno za oko sest mjeseci. Inace, projekt se treba podijeliti u nekoliko posebnih projekata. Vjerojatno je propust ako se projekt rastegne kao teretna kompozicija.

3.10 D1JAGNOZA UZROKA

Dijagnoza je proces proucavanja simptoma, problema i odredivanje njihovih uzroka. Pocetak je dijagnoze skupljanje podataka o simptomima; kraj je dogovor o uzrocima.

Mnogi voditelji gaje duboko usadeno vjerovanje da je vecina nedostataka prouzro- cena tijekom proizvodnje, a posebno se one pripisuju pogreskama radnika; tj. da nedostatke mogu uglavnom kontrolirati (nadzirati) radnici. Cinjenice to rijetko dokazuju, ab uvjerenje ostaje. Kako bi se nosilo s takvim duboko usadenim vjerovanjem, pomaze pvovesti proucavanja koja bi nedostatke razdvojila u siroke kategorije odgovornosti. Ta proucavanja ukljucuju:

1. Proucavanje o podrijetlu nedostataka u projektu, proizvodnji itd. Takva studija o odredivanju razdiobe uzroka po fiinkcionalnim podrucjima, cesto ima neke iznenadujuce

2. Proucavanja koja ce odredivati moze li nedostatke primarno kontrolirati menedzment ili radnici (rijec “menedzment“ ovdje obuhvaca ne samo ljude na poloza- jima glavne nadzornike, vec i ostale koji imaju utjecaj na kvalitetu, npr. projektni inzenjeri, procesni inzenjeri, kupci itd.). Opcenito, nedostatke u vise od 80 posto slucajeva moze kontrolirati menedzment, a manje od 20 posto mogu radnici. Neki autori koristc izraz “moze kontrolirati sustav“ umjesto “moze kontrolirati menedzment”.Tako sveobuhvatna proucavanja omogucuju vaznu smjernicu

za poboljsanje.

54 PLANIRANJE t ANAL1ZA KVALITOTE

Nedostatak bilo koje neispunjenje zahtjeva namjera vane upotrebe, npr. predimen- ziranost, niskoprosjecno vrijeme izmcdu manjlcavosti, nccitak racun. Nedostatak moze proci i pod drugim nazivima, npr. pogreska, neslaganje, nesukiadnost.

Simptom je vidljiv fenomcn koji proizlazi iz ncdostatka i koji ga prali. Ponekad, aii ne uvijek, ista se rijec koristi i kao op is nedostatka i kao op is simptoma, npr. “otvoreni strujni krug“. Mnogo ce cesce nedostatak imati nekoliko simptoma: “ncdovoljna tor- zijau moze zuaciti simptome vibracija, pregrijavanjc, pogrcsno kinkcioniranje, itd.

Spoznaja je nedokazana tvrdnja kao razlog za postojanje nedostatka i simptoma. Obicno se unaprijed iznosi nekoliko spoznaja za objasnjenje prisutnog promatranog fenomena.

Uzrokje dokazani razlog za postojanje nedostatka. Cesto postoje visestruki uzroci u kojem slucajn oni slijede Pareto nacelo, tj. nekoliko vilalnih uzroka dominirat ce nad svim ostalim.

Popravak je promjena koja uspjesno moze ukloniti ili neutralizirati uzrok nedostataka.

Dva su puta potrebna za poboljsanje kvalitete: dijagnostieki put od simptoma do uzroka, i popravni put od uzroka do popravljanja. Ovo je razlikovanje kriticno. Da to ilustriramo, tri su se nadzornika suocila s problemom nazubljenog ruba na vijcima prilikom konacnog skiapanja kuhinjskih peci. U njihovoj zurbi da djeluju, oni su propustili dijagnostieki put i zakljucili da su potrebni bolji vijei (popravljanje). Na srecu posredovao je jedan dijagnosticar. OJI je upozorio na cinjenicu da su tri posebnc linije za sklapanje dostavljale proizvod na jedno kontrolno mjesto i predlozio je da sepodaci razdvojc po linijama za sklapanje. Podaci su otkrili da su se nazubijeni rubovi pojavili samo na liniji 3. Daljnja dijagnoza, zasnovana na podacima, dovela je do suglasnosti da je stvarni uzrok bio jedan nedovoljno poducavan sastavljac. Nakon toga iako je slijedilo popravljanje.

Dijagnostieki put se sastoji od:

1. Proucavanja okolnili simptoma nedostataka kako bi sluzili kao temelj za

postavljanje spoznaje o uzrocima2. Postavljanje spoznaja o uzrocima till simptoma3. Skupljanje podataka i analiza podataka zbog ispitivanja spoznaje, a time odredi-

vanje uzroka

Raspolaze se s mnogo tehnika za analizu kao pomoc u ova tri

POBOLJSAVANJE KVALITEiE I SMANJENJE TROSlCOVA 55

1. Rijeci koristene u pisanoj dokumentaciji ili usmenim komentarima za opisivanje

problem a

2. “Kriticna rasclanjivanja11 koja se provode iiijerenjcm i

ispitivanjcm liedostataka. Opis simptoma

Razuniijevanje simptoma cesto je sprijeceno jer neka ldjucna rijec ili izraz imaju visestruko znacenje.

U jednom primjcru, Pareto analiza kontrolnih podataka u tvomici za proizvodnju zice pokazala je visok postotak liedostataka zbog “zagadenja“. Pokusani su razni popravci kako bi se sprijeciio zagadcnje. Svi su bili ncuspjesni. U ocaju, ispitivaci su rekli kontrolorima da iiauce vise o zagadenju. Kontrolori su objasnili da jc 11a kontrolnom formularu bilo 12 kategorija liedostataka. Kad se promatrani nedostatak ne bi uklapao niti u jednu od till kategorija, oni bi o nedostatku izvijcstili kao “zagadenju1'. Nepre- cizuo izrazavanje takoder se javlja zbog koristenja opceg nazivlja. Na primjer, jedan problem s racunalnim programom opisan je u izvjestaju o neslaganju kao “pogreska u programiranju**. Takav je opis beskoristan, jer postoje mnogi tipovi pogresaka u pro- giamiranju, npr. nedefiniranc varijabic,

Kvantificiranje simptoma

Ucestalost i intezitet simptoma od velikog su znacenja u upozoravanju na smjerove analiza. Pareto nacelo, kad se primjenjuje na izvjestaje o prethodnom izvrsavanju funkcije, moze pomoci da se kvaiitificira vrsta simptoma. Slika 3.5 prikazuje Pareto dijagram za nepotpunosti u rukovanju informacijom rasporcdenom po vrstama u korpora- eiji Honeywell. Idenlificirano je sedam kategorija simptoma, npr. “spremnik ncdovolj- no osiguran11 i “necuvani materijal". Pareto nacelo primjenjuje se na nekoliko razina dijagnoze: pronalazenje

Fonnuliranje spoznaja

Proces se sastoji od tri koraka: stvaranje spoznaja, svrstavanje spoznaja i izbor spoznaja koje ce sc ispitivati.

Sl’VARANJE SPOZNAJA. Najbolji izvori spoznaja su linijski voditelji, telmolozi, linijski nadzornik i radno osoblje. Sustavni je liacin stvaranja spoznaja telmika “mozgovna oluja“ (lieograniceno nudenje ideja pri rjcsavanju zadataka ). Osobc koje su po-


SLTKA 3.5Parelo amtliza povreda sign most i (Parvey, 1990.)

tencijalui suradnici, okupljaju se radi stvaranja spoznaja. Police se kreativno razmi- sljanje postavljanjem pilanja svakoj osobi, po redu, da predlozi spoznaju. Nije dopus tena nikakva kritika ili rasprava i sve se ideje biijeze. Krajni je rezultat popis spoznaja koje se nakon sto je sjednica “mozgovna oluja“ zavrsena, kriticki pregledavaju.

Korisna je dopuna telmici “mozgovna oluja“ “ploca ideja”. Svaka se predlozena spoznaja biljezi na jednoj registarskoj kartici (index card). Kartice se postavijaju na plocu kako bi oblikovale vizualni prikaz spoznaja. “Ploca ideja“ omogucuje vizualni sustav za organiziranje spoznaja i pianiranje naknadnog vrednovanja tih spoznaja.

PRIKAZIVANJE SPOZNAJA, Normalno, popis spoznaja treba biti sirok, 20 ili vise. Kako popis raste u opsegu, bitno je ucinili uredno rasporedivanje. Takav prikaz pomaze nam u razumijevanju medusobnc povezanosti spoznaja i za pianiranje ispitivanja spo-znaja.Tablica 3.5 prikazujc tablicni pregled spoznaja koje pridonose niskom prihodu procesa proizvodnje praskaslih kemikalija. Spoznaje se sastoje od glavnih varijabli i sporednih podvarijabli, Druga je visokodjelatna metoda, graficko prikazivanje nazvana Ishikawin uzrocno-posljedicni dijagram (ili riblja kosl). Slika 3.6 prikazuje takav jedan dijagram koji predstavlja istu informaciju prikazanu u Tablici 3.5. QCH4, sir. 22.39-22.40 sto raspravlja o drugim metodama prikazivanja spoznaja.

POBOLJSAVANJE KVAL1TETE I SMANJENJE TRO&KOVA

TABLICA 3.5Metoilicno prikazivauje spoznaja

SirovinaManjak tezineMetoda praznjenjaKatalizalorTipoviKolicinaKvalitetaReakcijaOtapanje i koncentracijaTemp era tura ot opineOtopina i brzina punjenjapHMjesaS, o./min.VrijemeKrislalizacijaTempera turaVrijemeKoncentracijaMati£ni kristalTezinaVelicina

Sadrzaj viageBrzina punjenja vlaznog praska Susilo o./min.Temperatura

Tlak struje Protok struje

Preleski paketi Tip vage ToCnost vage Odrzavanje vage Metoda vaganja OperaterOtpremaCestovnaPokrovProsipanjeSpremnik

SLIKA 3.fiIshikavvin uzroiSno-posljeditni dijagram


Sada pristiipamo ispitivanju spoznaja — prvo onima koje moze voditi menedzment, a onda onima koje mogu voditi radnici.

Ispitivanje spoznaja o problemima koje moze voditi menedzment

Za ispitivanje spoznaja stvorene su mnoge dijagnoslicke metode. Neke su od njih prika- zanc u daljnjem tekstu; drugima obiiuje literature.

RASCLANJIVANJE PROTZVODA I PROCESA NA OPERACIJE. Neld se proizvodi proizvode “nizom“ pojedinacnih procesa, tj. serijom uzastopnih operacija. Na krajn scrijc operacija utvrdeno je da je proizvod s nedostatkom, all se nc zna koja je operacija prouzrocila sletu. U nekim od tih slucajeva mogucejeprecizirati proces, tj. izvrsiti mjerenja u medufazama procesa kako bi se ofkrilo u kojoj se fazi nedostatak javlja. Takvo otkrice moze drastiSno smanjiti kasnije nap ore u ispitivanju spoznaja.

DIJAGRAM TOKA. Rasclanjivanju procesa na operacije pomaze izrada dijagrama toka (noviji je izraz “procesna karta“) koji prikazuje razlicite korake u procesu. Engle i Ball (1986.) objasnjavaju ulogu dijagrama toka u smanjenju vrcmena potrebnog za obradu posebnih namdzbi kupca. Tako imamo proces — kruznih koraka za obradu posebnih narudzaba kupaca — i trebamo smanjiti vrijeme procesnog kniga. Skupina za poboljsanje kvalitetc otkriia je kako nitko nije bio u mogucnosti opisati proces posebne narudzbe. Da bismo shvatili proces koji je pokusala poboljsati, skupina je izradila diagram toka. Primjeri nekoliko vrsta dijagrama za razumijevanje procesa dani su u Odje- ljku 16.2 ‘‘Pocetno planiranje kvalitete

ANALIZA SPOSOBNOSTI PROCESA. Jedna od najsire susretanih spoznaja je “Proces lie moze drzati tolerancije“. Da bi se ova spoznaja ispitala, iz procesa se moraju uzeti i anaiizirati mjerenja za odredivanje svojstvenog iznosa varijabilnosti procesa. Ta se varijabilnost usporeduje s granicama specifikacije. Ti su korisnici predslavljeni u proucavanju “sposobnost procesa“ (vidjeti Odjeljak 17.8 “Sposobnost procesa“).

ANALIZA OD TOKA DO TOKA Da bi se zadovoljili zalitjevi opsega proizvodnjc, cesto je potrebno vise proizvodnih izvora (“tokova“). Tolcovi poprimaju oblik raznih strojeva, operatera, smjena, dobavljaca, itd. Iako tokovi mogu izgledati istovjetni, re-

POBOi JSAVANJE KVALITEiE 1 SMANJENJE TROSKOVA 59

SL1KA 3.7Razdioba (eiine staklenih kiiglica: («) zbroj (Selirijtt glava, (b) razdioba tezina na svakoj oil Cetiriju glava (iz QCH4, str.22.42)

ijeni posebno za svaku glavu (toka) otkrili su da nista nije bilo neispravno na glavama 2, 3 i 4 — osim sto se trebalo izvrsiti ponovno cenlriranje njiliova polozaja (Slika 3.1b). Medutim, nesto neispravno bilo je s glavom 1. Konadno se popravljanje sastojalo u odgovarajucem odrzavanju stroja, a lie u preprojekliranju stroja, kako je to prvotno bilo razmatrano na osnovi Slike 3.1a.

ANALIZA OD VREMENA DO VREMENA. Analiza od vremena do vremena uk- Ijucuje: (1) jednostavne graficke biljeskepodataka na vremenskoj skali; (2) analizu vremena izmedu nenormalnosti ili problema; (3) analizu brzine promjene, ili “klizanje" znacajki; (4) primjenu tehnika laimuiativnih podataka u odnosu na vrijeme. Nize su dani primjeri.

U jednom primjeru, nedostaci uljnih liladnjaka na terenu pripisani su proizvodnji. Cijeli niz popravljanja (preskacuci put od simptoma do uzroka) rezultirao je nikakvim poboljsanjem. Jedan inzenjer odlucio je gralicki zabiljeziti ucestafost propusta po mjesecima u god ini i to je dovclo do vaznog otkrica. Od 70 propusta lijekom devet-mje- sccnog razdoblja, 44 se javljalo tijekom sijecnja, veljace i ozujka. Ove su cinjenicc pro- mijenilc potragu za drugim uzrocima kao sto su zimski klimatski uvjeti. Sljedece je ispitivanje otkrilo da je uzrok prije u projcktu nego u proizvodnji.

U analizi varijacija od vremena do vremena, duljina vremena izmedu nenormalnosti moze biti glavni kljuc do uzroka. U tekstilnoj operaeiji grebenanja postojao je ciklicki last i pad u


P3 Postotak trosenja hodajucegsloja aulogume, gocJina 2,

.55,243S 16*8a.0 __i__i J _____T-i ..)'o’ 0 20 40fit)

80100l-l® Postolak

trosenja

Postotak trosenja hodajuceg sloja aulogume

SLIKA 3.8Usporedba histograma kunmlativnih grafi Skill prikaza (iz QC.H4, sir. 22.44.)

Unutar mnogih tokova postoji “ldizanje" ocl vremena do vremena, npr. procesna otopina postupno postaje razblazenija, aiati se postupno (rose, radnici postaju zamor- niji. Takva “kiizanja“ mogu se cesto kvandficirati kako bi se odredila djelatna velicina.

Kumuiativne graficke biljeske podalaka pomazu u otkrivanju razlika koje su skriveil e kad su podaci u nekumulativnom obliku. Slika 3.8 usporeduje ldstograme (nekumulativne) i kumuiativne graficke biljeske za podatke iz dvije posebne godine. Razlika u prilagodavanju za 1. godinu u odnosu na 2. godinu ocita je iz kumuiativne graficke biljeske, ali je skrivena u histogramu.

Kontrolne su karte vazna dijagnosticka pomagala. Podaci se kronoloski i graficki biljeze, i grafikon tada pokazuje varijabilnost od uzorka do uzorka zbog vjerojatnih ili prenosivih uzroka varijaeije. Otkrice prenosivih uzroka varijaeije moze biti spona za otkrivanje uzroka nekog problema. Poglavlje 17, “Statisticka kontrola procesa“ objasnjava tu koncepciju.

ANALIZA VARIJACIJE KOMAD — DIO. Nelci proizvodi pokazuju nekoliko vrsta variranja, npr. od komada do komada, unutar komada i od vremena do vremena. Vise- varijaeijski grafikon spretno je pomagalo za analiziranje takve varijaeije. U lorn grafi- konu okomita erta slikovito prikazuje podrueje varijaeije unutar pojedinacnog komada proizvoda. Slika 3.9 slikovito prikazuje tri

POBOLJSAVANJE KVAUTETEI SMANJENJE TRO$KOVA 61

SUKA 3.9ViSevarijacijski graftkon

cini varijaciju od komada do komada. U desnom primjeru problem je prevelika varijacija od vremena - do - vremena.

ANALIZA KONCENTRACIJE NEDOSTATKA. Dntkciji je oblik varijacijc od komada do komada proucavanje koncentracije nedostatka primjenivo za atributivne ti- pove nedostataka. Svrka je otkriti jesu li nedostaci locirani fizicki na istom mjeslu. Ovn tehniku dugo primjenjuje osoblje u trgovinama kad utvrduje da su svi komadt ncpot- puni i to na tocno isll nacin. Medutim, kad se nedostaci pojavljuju na mahove, ili postaju ociti tek u kasnijim odjelima, kod analize vise ne pomaze sjecanje trgovackog osoblja. Na primjcr, analizirao se problem rupicastih odljevaka talco da su odljevci podijel- jeni u 12 podrucja i broj se rupa prebrojavao u svakom podrucju na mnogim jedinicama proizvoda. Postala je ocita koncentracija u zljebovima (kroz koje tece metal), kao sto je bilo i povrsina bez rupa (Slika 3.10).

TRAZENJE POVEZANOSTT. Ponekad se dijagnoza moze ubrzati, analiziranjem podataka povezujuci simptome problems s teorijom uzrokovanja, mjestom u proccsu, sredstvima, radnicima ili projektom. Moguci medusobni odnosi mogu se ispitati uz koristenje raznih statisticldh pomagala kao sto su korelacija i matrice.

Korelacija. U ovom pristupu graficki se biljeze podaci koji povezuju pojavljivanje simptoma problema s vrijednostima potencijalne uzrocne varijable.

U jednom slucaju simplom je bio kidanje prede na tkalackim

Vrsta Nedostatak %Lijevano

(oznaiJeno s X) Vrsta Nedostatak %Lijevan (oznaccno

s x)

A 52.3 X M 19.2 X

B 36.7 X N 18.0 XC 30.8 X O 17.3D 29.9 X P 16.9 X

E 25.3 X Q 15.8F 23.3 X R 15.3G 23.1 X S 14.9H 22.5 T 14.7I 21.8 X U 14.2

J 21.7 X V 13.5K 20.7 X w 12.3L 20.3

POBOLJSAVANJE KVALITETE1 SMANJENJE TROSKOVA 63

me tala u kalup. Tab lie a 3,6 daje tablicni prikaz postotaka komada s nedostatkom (di- namicka neuravnotezenost), a takoder pokazuje da li je iijevanje u kalupu dio operaeije. Rezultat je bio dramatican. Najgorih sedam tipova cijevi bilo je lijevano, najboijih sedam bili su nelijevani. Ovo je djelomicno potvrdilo da je Iijevanje u kalupe bio domi- liantni uzrok. Kasnija analiza otkrila je manjkavn specifikaciju na jednoj vaznoj koaksi- jainoj dimenziji.

U ovom je poglavlju takoder prikazana tehnika matrice za analiziranje probiema u ugovorima osiguranja.

I SPIT! VAN JE SPOZNAJA PRIKUPLJANJEM NOVIH PODATAKA. U liekim slucajevima otkrivanje uzroka zahtijeva pazljivo ispitivanje dodatnih koraka u procesu. Ovo “izrezivanje novili prozora” moze imati nekoliko oblika:

1. Mjerenje meduetapa jedinstvene operaeije. Jedan primjer se odnosi na nedostalke poznate kao “supljine11 u zavarenim spojevima posuda pod pritiskom. PoCetna je dijagnoza ustanovila sest izvora varijaeije: op era ter, vrijeme kad se radi (od vremena - do — vremena), od zavara-do-zavara, od sloja-do~sloja, unutar slojeva, te unutar jednog “prolaza”. Raspolozivi prethodni podaci omogucili su analiziranje prva dva izvora kao moguce izvore Supljikavosti. Ostala se Iri nisu mogla analizirati jer se kriticno rengensko ispitivanje obavljalo tek kad je spoj potpuno zavrsen. Odgovor je bio ’’izrezivanje novog prozora1' cineci rengenska ispitivanja nakon svakog od nekoliko nizova prolaza potrebnih da se izvrsi spajanje. Podaci su ustanovili daje glavna varijabla bila varijaeija unutar prolaza, te da se problem koncentrirao na pocetku prolaza,

Primjer iz procesa ljudsih resursa odnosi sc na vrijeme potrebno za unajmlji- vanje novili inzenjera. Mjerenja provodena u sest koraka procesa unajmljivanja stvorila su temelj za dijagnozu o suvisnom vremenu utrosenom za unajmljivanjc inzenjera,

2. Mjerenja nakon operaeija koje se ne mogu konirolirati. Ovdje dijagnoza ukljucuje skupljanje dodatnih informaeija u pojedinim koracima procesa. Marquez (1985.) opisujc dijagnozu prekomjernog vremena za zaustavljanje radi uklanjanja vruce mase za Iijevanje iz stroja za Iijevanje. Proces zaustavljanja podijelen je u 11 koraka, a mjerenja su obavljana radi utvrdivanja vremena potrebnog za svaki korak. Dva od 11 koraka odgovorno je za 62 posto vremena zaustavljanja. Ovaj Pareto ucinak bio je vazan u daljnjoj dijagnozi.

64 PLANIRANJE I ANA LIZA KVALITETE

vrednuje podatke za svaku plocu i odlucuje o optimalnim uvjetima lijevanja mase. Tele tada, a nc prije, pritisak stvara proizvod.4. Pvoucavcmje metoda o radnicima. U nekim situaeijama postoje cvrste razlike u razinama nedostataka koje stvaraju razliciti radnici. Iz mjeseca u mjesec, neki radnici proizvode vise “dobre“ robe od drugih. U takvim situaeijama mora postojali uzrok za takvu cvrstu razliku u promatranom ispunjavanju funkeije. Dijagnoza problema koji se odnosi na ljudsko ispunjavanje funkeija, raspravlja se kasnije u ovom odjeljku

ISPITIVANJE SPOZNAJA PUTEM POKUSA. Pokazali su se potrebni pokusi u laboratoriju ili izvan njega za odredivanje i analizu dominantnih uzroka problema kvalitete.U Tablici 3.7 sazete su cetiri vrste dijagnosiickih pokusa.

Pokusi za vrednovanje jedne ili nekoliko sumnjivih varijabli (“faktora“) ponekad se zovu "jednokratni pokusi,). Svrha je da se ispita spoziiaja je li sumujiva varijabla giavni uzrok problema. U istrazivackom pokusu dominantne varijable nisu poznate, ali mora ih se pratiti formalnim pokusom.Taj se pokus zove nezauzdan pokus.

Dobro organiziran istrazivacki pokus ima visoku vjerojatnosi ustanovljavanja dominantnih uzroka varijabilnosti. Medutim, postoji rizik preopterecenja pokusnog plana s mnogo detalja. Provjera prekomjernog produljenja pokusa moze zahtijevati da anali- ticar priredi pisani plan za kriticki pregled. Pisani plan mora utvrditi:

1. Znacajke materijala, procesa, okolisa i proizvoda koje treba promatrati.2. Kontrola till znacajki tijekom pokusa; znacajka moze biti:Vrednovanje sumnjivih dominantnih varijabli

Istrazivacki pokusi za odredivanje dominantnih varijabliPokusi u proizvodnji (evolucijske operaeije)

Simuliranje

Vrednujte promjene u vrijednostima varijable i dijelenjem isporuka it nekoliko dijelova i obradom svakog dijela s nekom razlicitom vrijednosti, npr, temperaturom

Statisticki planirajte pokus u kojemu se broj znacajki pazljivo varira da se dobiju podaci za kvantificiranje svake dominantne varijable i medusobno djelovanje izmedu varijabli.

IzvrSite male promjene u odabranim varijablama nekog procesa i vrednujte djelovanje kako bi se pronasla optimalna kombinaeija varijabli.

Koristite rathinalo za proucavanje varijabilnosti nekoliko ovisnih varijabli koje medusobno djeluju da bi dale konacan rezultal.

POBOLJ&AVANJE KVALITETE I SMANJENJE TRO&KOVA 65

(<7) dopusteno varirana kako hoce i mjereuje onakve kakva jest

(b) drzana na staiidardnoj vrijednosti(c) slobodno odredena nasumce(d) slobodno varirana u nekoliko klasa i postupaka.

3. Treba koristiti srednju vrijednost mjerenja (ako je drugacije od normirane prakse)

Ako se pokaze da bi plan mogao bifi preopterecen, onda je prihvatljiv “kratkotrajni pokus“ malog opsega. Kriticki pregled “kratkotrajnog pokusa" moze onda pomoci u odluci o konacnom planu.

Pokusi u proizvorinji. Cesto se smatra da je izvodcnje pokusa aktivnost koja se moze provesti samo u laboratorijskim uvjetima. Da sc iz proizvodnih procesa dobije maksimalno ispunjavanje ftmkcije, da kako, utjecaj kljucnih procesnih varijabli na prihod procesa ili svojstva proizvoda mora se demonstrirati u radionickim uvjetima. Izvodenje laboratorijskih pokusa za procjenjivanje tih varijabli ne donosi uvijek zakljucke koji su u potpunosti primjenjivi na radionicke uvjete. Kad je to opravdano, moze se za procjenu procesnih varijabli podici “pilot postrojenje“. Medutim, konacno odredivanje da li je procesna varijabla djelatna cesto se mora uciniti tijekom redovne proizvodnje nefor- malnim promatranjem rezultata i obavljanjem promjena, ako se one smatraju potrebnim. Na taj sc nacin, ncformalno izvodenje pokusa zaista izvodi u toku proizvodnje.

Da bi sistematizirao neformalno obavljanje pokusa i da bi omogucio metodicki pristup za poboljsanje procesa, G.E.P. Box je razvio tclmiku poznatu kao “evolucijske operacije“ (EVOP) koje se temelje na koncepciji da svaka izradena serija ima informaciju koja pridonosi djelovanju procesnih varijabli 11a znacajke kvalitete. Iako se takve varijable mogu analizirati pomocu eksperimentalnog plana, evolucijske operacije (EVOP) uvode male promjene u te varijable prema planiranom modelu promjena. Te promjene su dovoljno male da bi se izbjegle nesukladnosti, ali dovoljno velike da postupno ustanove (1) koje su varijable vazne i (2) optimalne procesne vrijednosti za te varijable. Iako je taj pristup sporiji od formalnog eksperitnentalnog plana, postignuti su rezultati u okolisu proizvodnje bez dodatnih troskova jednog posebnog pokusa.

Koraci su sljedeci:

66 PLANIRANJE I ANAL1ZA KVALITETB

SLIKA 3.ElCvoiucijske operacije (EVOP). Brojcvi su prema reclosEijcdu cikhisa. “0“ je relerentni ciklus.

3. Nakon drugog ponavlianja plana (ciklus 2) i svakog sliedeceg ciklusa izracunavaju sc posljedice (vidjeti QCH4, str. 26.31).4. Kad je jedno ili nekoliko djelovanja znacajno, mijenjaju se sredisnje tocke varijabli, a mozda i njihova podrucja.5. Nakon osam ciklusa, ako se nijedna varijabla nije pokazala djelatnom, mijenjaju se podrucja, ili se izabiru nove varijable.6. Nastavlja se pomicati srednju tocku plana evolucijskih operacija (EVOP) i prila- godavaju se podrucja prema potrebi.7. Kad je postignut maksimum ili je odnos dobiti prespor, izbacite postojece varijable iz plana i pokrenite novi plan s razlicitim varijablama.

EVOP je visokostrukturirani oblik provodenja pokusa u proizvodnji. Ott i Schilling (1990.) uvode promjene u planu koji se provodi u praksi i tehnikama analize za rjesavanje problema kvalitete proizvodnje.

Siinuliranje ])okusa. S podrubja istrazivanja operacija dolazi telmika nazvana simuliranje, koja moze bid korisna u analiziranju problema kvalitete. Simuliranjc nudi metodu za proucavanje djelovanja brojnih varijabli na konacnu znacajku kvalitete — ali sve to radeno je na papiru, bez provodenja pokusa! Proucavanja simuliranjem zahtijeva sljedece ulaze:

1. Definiciju izlazne (ill) varijable (i).2. Definiciju ulazne (ill) varijable (i).3. Opis cjelokupnog sustava koji se odnosi na ulazne i izlazne varijable.

Vrsta pogreske

Pisatelj polica

UkupnoA B c D E F

1 0 0 1 0 2 1 4

2 1 0 0 0 1 0 2

3 0 © 1 0 2 0 ©4 0 0 0 0 i 0 15 2 1 3 1 4 2 ©6 0 0 0 0 3 0 3

2829

Ukupno 6 © 8 3 © 7 80


rada, dok su ostalih pet radnika imali malo ill oikakvih leskoca s pogreskama vrste 3. U osnovi nema liiceg pogresnog kod radnika ,5, osim pogreske vrste 3. Slijedi da radiiik B, i nitko osim njega, pogresno tumaci neke upute, sto rezultira tim mnostvom od 16 pogresaka vrste 3.

Pogreska vrste 5 je drage vrste. Trinaest pogresaka, svi su radnici ucinili vise ili manje ujednaceno. To liavodi na neke razlikc u pristupu izmedu svili radnika s jedne strane i kontrolora s druge. Takva razlika obicno je voditeljsko-nadzornog podrijetla, all istinitost se moze brzo utvrditi razgovorima s tim zaposlenicima.

Takoder, mozete primijetiti stupac brojeva povezanih s radiiikom E. Ima 36 pogresaka ukupno, sto je najvise u tablici. Radnik Eje ucmio skoro polovicu pogresaka od cijele skupine, isti ill je radnik ucinio gotovo u svim kategorijama pogresaka. Zasto je radnik E cinio tako mnogo pogresaka? Moglo bi to biti iz bilo kojeg od niza razloga, npr. liedovoljno poducavanje, nedostatak kapaciteta da se izradi takav zahtjevan posao, itd. Potrebno je daljnje proucavanje, ali moglo bi biti lakse poceti izravno od simptoma prema popravku -— liaci manje zahtjevan posao za tog radnika.

Na taj nacin, ova tablica prikazuje prisutnost mnogostnikih vrsta pogresaka radnika. Popravak nije isto tako jednostavan kao Analizom otkrivena vrsta Vjerojatna pod vrsta pogreSkepogreske radnika uzrokovana vrstom Vjerojatno rjesenje

Kod odredenih nedostataka nitko nije sklon pogreskama; vrsta nedostatka je slufiajnaKod izvjesnih nedostataka neki su radnici dosljedno skloni pogreskama, dok su drugi dosljedno “dobri “

Neki su radnici dosljedno skloni pogreskama kroz siroko podrucje nedostataka.

Kod izvjesnih nedostataka svi su radnici skloni pogreskama.

Pogreske su uCinjene nehoticno.

Pogreske su zbog nedostatka tehnike (sposobnost, know-how, itd.). Nedostatak tehnika moze imal oblik skrivenog neznanja Tehnika se moze sastojati od poznate spretnosti ili skrivenog znanja,Postoji nekoliko potencijalnih uzroka:Svjestan propust zbog suidadnosti s normama Prirodena nesposobnost za izvrsenje te zadace Nedostatak poducavanja Pogreske koje moze voditi menedzment.

Proces otporan na pogreske.

Otkrivanje i sirenje umijeca. Olkilvanje i uklanjanje skrivenog neznanja

Rjesenje slijedi uzrok: Povecanje motivaeije Premjestaj radnika Dopuna poducavanja

Zadovoljavanje kiiterija za samokontrolu

POBOLJSAVANJE KVAL1TETEI SMANJENJE TROSKOVA 69

kroz dijagnozii vazno je u ustanovljavanju uzroka. Znacajna vecina pogresaka radnika spada ujednu od triju kategorija: nehoticna, tehnicka i svjesna. Tablica 3.9 prikazuje medusobnu povezanost izmcdu vrste pogreske, moguce podvrste i vjerojatnih poprav- Ijanja. Ove se tri kategorije istrazuju u daljnjem tekstu.

NEHOTICNE POGRESKE. Nehoticne pogreske su one koje radnici ne mogu izbjeci zbog ljudske nesposobnosti da zadrze pozornost. Iskustva su stoljecima dokazala da su Ijudska bica jednostavno nesposobna zadrzati stalnu pozornost.

Uobicajeni primjeri ukljucuju izostavljanje dijela iz jednog sklopa, ili prilagodavanje procesa koji je pogresno postavljen. Takoder javljaju se neuobicajeni primjeri. Neke tvrtke robne burze drze poseban racun za pokrivanje troskova povezanih s pogreskama ucinjenim u trgovanju dionicama, npr. kupovina pogresnih dionica zbog slicnosti u nazivu tvrtke (akrouim) koja se koristc za identificiranje till tvrtki. Na sportskom terenu, nogometua (ragbi) se utakmica moze izgubili jer je u kljucnom trenulku pri kraju igre igrac pogresno cuo da se igra “dva” (”gieen“) umjesto “ja” (“three”). On pro- masuje svoj obrambeni zadatak i protivnicka ekipa postize zgoditak.

Da bi mogli postaviti dijagnozu nelioticnih pogresaka pomoci ce nam razumijevanje njihovih razlikovnih obiljezja. To su:

* Nenamjcrna. Radnik ne zeli raditi pogreske.* Nesvjesna. U vrijeme kada cini pogresku, radnik nije svjestan da je cini.* Nepredvidiva. Nema nista sustavnog u tome kad ce se

pogreska uciniti, koja vrsta pogreske ce se uciniti, ili koji ce radnik uciniti pogresku. Kao posljedica te nepredvidivosti, vrsta pogreske pokazuje slucajnost. Niz pochtaka koji pokazuju shtcajmt wstu pogresaka radnika, navode na nehoticne pogreske. Slucajnost podataka moze se primijeniti na vrste pogresaka , na osobe koje cine pogreske, te na vremena kad su pogreske ucinjene

Popravljanje nelioticnih pogresaka obuhvaca dva pri stupa:

1. Smanjenje opsega ovisnosti o ljudskoj pozornosti. Pomagala koja se ovdje koriste sva su takve vrste da sprijcce nastajanje pogreske: projekti sigurni od manjkavosti, vrednovanje procesa, odbrojavanja, suvisne verifikaeije, precice, medublokade, signali za uzbunu, automatizaei ja, roboti. Veliko smanjenje pogresaka moze proizaci iz koristenja bar koda koji pomaze u prepoznavanju stavki.

2. Olaksavanja za ljude da se zadrzi pozornost. Primjeri

70 PLANIRAN.IE I ANALIZA KVALITETE

• Nenamjerna. Radnik lie zeli ciniti pogreske.• Poselma. Telmicke pogreske su jedinstvene za odredene vrste

nedostataka — one vrste za koje je bitna tehnika koja nedostaje.

• Dosljedna, Radnici kojima dosljedno nedostaje bitna tehnika dine vise pogresaka od radnika koji posjeduju tehniku. Ta je dosljednost odmah uodljiva iz podataka o pogreskama radnika.

• Neizbjezna. Losiji se radnici liisu u stanju usporediti s

Otkrice postojanja tchnickih pogresaka koristi se kod dijagnostickih pomagala za pogreske radnika, kako je to ovdje prikazano u sklapanju lovadke puske.

Slucaj sklapanja puske. Puske su sastavljala 22 vjesta zanatska radnika, od kojih je svaki sastavio cijelu pusku od komadica i dijelova. Nakon ispitivanja sigurnosti oko 10 posto pusaka nije se moglo otvoriti da bi se izbacila potrosena patrona — pogreska poznata kao “cvrsto otvaranje nakon puenja". Zbog takvili nedostataka bilo je potrebno rastaviti pusku, a onda ponovno sastaviti, a to je zahtijevato 2 sata po pusci s nedostatkom, sto je znacajan gubitak.

Nakon agonijc besplodnih rasprava postalo je jasno da je

1. Postojalo je siroko variranje izmec7u odjela u odnosu nedostataka, od mjeseca do mjeseca, koje se kretalo od niskih 1,8 posto ii sijecnju, pa do visokih 22,6 posto u veljaci. Posto je izgledalo da su svi radnici uvrijedeni, ovo odstupanje mora da je imalo svoj uzrok izvan odjela. (Naknadna analiza je to potvrdila.)

2. Omjer pet najboljih ispunjavanja fiuikcije prema pet najgorih pokazao je izvanredmi dosljednost. U svakom od 6 mjeseci, pet najgorih ispunjavanja funkeije dodaje se odnosu pogreske koja je u najmanju ruku deset puta toliko velika kao zbroj od pet najboljih ispunjavanja funkeije. Mora da postoji razlog za talco dosljednu razliku, i on se moze pronaci proucavanjem metoda

S pr e tn o s t. Prou c a vanj e me tod a rada poka za 1 o j e d a su b o Ij i i zvrs i t e lj i ko r i s t i 1 i tu rp ij u da skrate jednu od dimenzija na jednom kompleksnom sastavnom dijelu; slabiji izvrsitelji liisu skratili taj sastavni dio. To turpijanje je cinilo “spretnost“ — malu razliku u metodi koja je odgovorna za veliku razliku u rezultatima. (Dok dijagnoza nije ucinjena, bolji sastavljaci nisu uvidjeli da je turpijanje uveliko smanjilo pojavu nedostataka).

Rang radnika na sastavljanju Stud. Pros.

Sijec. Velj.

Oznj,

Trav. Ukupno

1 4 I 0 0 0 0 5

2 i 2 0 5 1 0 9

3 3 1 0 3 0 3 104 1 1 0 2 2 4 105 0 1 0 10 2 1 14

6 2 1 0 2 2 15 22

17 18 8 3 37 9 23 98

18 16 17 0 22 36 11 1019 27 13 4 62 4 14 124

20 6 5 2 61 22 29 125

21 39 10 2 45 20 14 130

22 26 17 4 75 31 35 188

Ukupno 234 146 34 496 239 241 139

0% nedostataka 10

6.6 1.8 22.6

10.9

11.0

10.5

5 najboljih 9 6 0 20 5 8 485 najgorih 11

462 12 265 113 103 669

Omjer 13 10CO 13 23 13 14

pusaka spretnost se sastojala u turpijanju sastavnog dijela. U nelcim slucajevima, inedu- tim, razlika u ispunjavanju ftmkcije radnika je zbog nesvjesne stele koju su slabiji izvrsitelji cinili na proizvodu.

Postoji korisno pravilo za predvidanje je li razlika u ispunjavanju funkcije radnika zbog korisne spretnosti ili negativne spretnosti. Koji su u manjini? Ako su bolji izvrsitelji u manjini, razlika je vjerojatno radi korisne spretnosti. Ako su slabiji izvrsitelji u manjini, razlika je u ispunjavanju fimkeije vjerojatno radi negativne spretnosti.

Sazetak tehnickih pogresaka. Tijek dogadaja da se ustanove, analiziraju i isprave tehnicke pogreske je:

1. Za vrste nedostataka koje se proucavaju stvorite i skupite podatke koji mogu otlaiti sve znacajne razlike od radnika do

72 PLAN IRAN .IB [ ANALIZA KVALITETE

3. Ustanovite dosljedno najboljc i dosljedno najgore izvrsiteljc.4. Proucite metode rada koje koriste najbolji i najgori izvrsitelji da

biste ustanovili njihove razlike u tehnici.5. Proucite daije te razlike kako biste otkiili korisnu spretnost koja

daje bolje rezultate, ili negativnu spretnost koja ostecuje proizvod.

6. Dovedite svakoga 11a razinu najboljeg kroz odgovarajuce popravno djelovanje, kao sto su:(a) Poducavanja slabih izvrsitelja u koristenju spretnosti ili

izbjegavanju ostecenja.(b) Promjena tehnologije tako da je u proces ngradena

spretnost.(c) Ucinite proces otpornim na pogreske na nacin koji zahtijeva koristenje spretnosti, ili koji zabranjuje tehnikn koja ostecnje proizvod.

SVJESNE POGRESKE. Dijagnoza da se pogreske ustanove kao svjesne, potpomognuta je razumijevanjem njihovih obiljezja. To su:

• Svjesna. U vrijeme kad cini pogresku radnik je nje svjestan,• Namjerna. Pogreska je rezultat holimicne namjere radnika.• Ustrajna. Radnik koji cini pogresku obicno je namjerava daije ciniti.

Dokaz svjesnih pogresaka prema vani isto tako je jedinstven. Dok nehoticnc pogreske pokazuju slucajnost, svjesne pogreske

Svjesne pogreske koje pokrece menedzment. Mnoge “svjesne” pogreske pokrecc menedzment. Najobicniji primjeri proizlaze iz mnogobrojnili normi koje svi direktori moraju zadovoljiti — troskovi, isponike i proizvodnost, kao i kvaliteta. Radi promjena na trzistu, voditelji nastavljaju mijenjati svoje prioritetc; na primjer, na trzistu ce jednog prodavaca planovi isporuke prevladali nad nekim normama za kvalilelu. Pritisci na di- rektore tada se prenose na radnu snagu i mogu rezultirati svjesnim

Svjesne pogreSke koje pokrecu radnici. Neke su svjesne pogreske od radnika. Radnici mogu imati realne ili zamisljene prigovore protiv sefa ili tvrtke. Oni se osvecuju tako da ne udovoljavaju normama. Nekolicina postaju bunlovnici protiv cijelog drus- tvenog sustava i koriste sabotaze da pokazu svoju ljutnju. Neki od obuhvacenih primjera tako su ocito protudrustveni da nitko, pa ni radnici s kojima rade, niti sindikat, nece braniti takvo

POBOLJSAVANJE KVALITETE I SMANJENJE TROSKOVA 73

Nelce svjesne pogrske izgledaju kao da ih pokrecu radnici, ali one vuku podrijetlo iz nedovoljnog komuniciranja s menedzmentom. Na primjer, tri serije proizvoda nisu u skladu s kvalitetom znacajke X. U svakom slucaju, kontrolor zadrzava seriju, odbor za reviziju materijala zakljucuje da je serija prikladna za upotrebu i dopustaju isporuku. Medutim, ni proizvodnom radniku, nili inspektoru nije receno zasto. Ne znajuci raziog, ti radnici mogu zakljliciti da je znacajka X nevazna. To stvara mogucnost za neovla- steno djelovanje.

Popravci svjesnih p ogres aka, Opcenito, popravci koji su ovdje navedeni naglasavajn sigurne promjene u ponasanju bez ulaganja posebnih napora da se osigura promjena u drzanju. Pristup je usmjeren prije na osobe nego na “sustav“—voditeljske ili tehnoio- ske aspekte posla, Moguca popravljanja su sljedeca:

• Objasnjavanje utjecaja pogreske na unutarnje i vanjske kupce.• Uslanovljavanje pojedinacne odgovornosti.• Omogucavanje ravnoteze izmedu proizvodnosti i kvalitete• Provodenje periodicnih pregleda.• Omogucavanje podsjelnika za radnike o odredcnim nedostacima.° Poboljsanje sporazumijevanja izmedu menedzmenta i radnika o pitanjima kvalitete.• Razvijanje konkurentnosti i poticajnosti.0 Otpornost operacije na pogreske.0 Preraspodjela posla.

3.11 OMOGUCITE POPRAVLJANJE IDOKAZITE NJEGOVU DJELATNOST

Slijedeci dijagnozu za otkrivanjeuzroka, sljedeci koraku procesu tocke izjednacenja je odabiranjc popravljanja.

Izbor alternativa

Dijagnosticki put moze dovesti do sirokc raznolikosti dominantnih uzroka simptoma: propusti u projektiranju, neprimjerenost u procesu, itd. Popravljanje odgovara nalazima dijagnoze. Bitni je kriterij optimiziranje troskova tvrtke i troskova kupca.

ICod kvantificiranja troskova tvrtke treba izracunati utjecaj troskova za svaku alter- nativu na temelju cijele tvrtke. U te

74 PLANIRANJE ! ANALIZA KVAUTETE

kvalitetu, koristenje materijala, koristenje opreme, potrosnja energije itd. Za iziadu ove procjene, prije bilo kojcg dmgog odjela najprikladnija je projektna skupina.

Slicno tome, treba vrednovati utjecaj na troskove i dobrobit kupca za svaku alterna- tivu popravljanja. Od posebnog znacenjaje popravljanje koje rezultira savrsenstvom, tj. uzrokuje

Rijetki ali kriticni ncdostaci

Neki se nedostaci ili pogreske javljaju uz malu ucestalost, ali imaju ozbiljnu posljedicu kad se pojave. Ovi “rijetki ali kriticni” ncdostaci zahtijevajii posebne pristnpe koji uk- Ijucuju povecanje projektnih granica (npr. projektiranjc za vise razine napora od oceki- vanili), povecanu strogost uvjeta za ispitivanje, znatno nizu varijabilnost nego sto to dopustaju specifikacije, automatiziranu 100 postotnu kontrolu, te obilnu 100 postotnu kontrolu, Radi

Dokazivanje djelatnosti popravljanja

Prije nego se popravljanje konacno prihvati, ono se mora pokazati djclatnim. Obuli-

vacene su dvijc etape:

1. Preliminarno vrednovanje popravljanja pod nvjetima koji simuliraju stvarnost. Takvo vrednovanje moze upotrebljavati “papirnato” predvidanje pouzdanosti, kratkotrajni pokus u pilot-postrojenju, ili ispitivanje prototipnog pogona. Ali ta prelimi- narna vrednovanja imaju pretpostavke koje nikada nisu potpuno zadovoljene, npr. prelpostavlja se da ce prototipni pogon raditi pod tipicnim proizvodnim uvjetima, a stvarno se radi u radionici za modele.

2. Konacno vrednovanje u stvarnim uvjetima. Nema zamjene za ispitivanje popravljanja u tvornickim uvjetima. Ako je popravljanje promjena projekta na jednom sastavnom dijelu, konacno vrednovanje mora biti ispitivanje preprojektiranog sastavnog dijela koji radi u sklopu cijelog sustava pod tvornickim uvjetima; ako je popravljanje promjena u postupku izradivanja, novi se postupak mora iskusati pod tipicnim (ne Konacno, nakon sto se popravljanje pokazalo djelatnim, osfaje

izdavanje priopcenja. Popravljanje na jednom projektu moze se primijeniti na slicnom problemu bilo gdje u nekoj orga ni zacij i. Zbog toga j e korisno informirat i o popravljanju: (1) druge koj i mogu biti suoceni sa slicnim problemima, i (2) onima koji su odgovorni za planiranje buducih proizvoda i procesa. U jednom pristupu, popravljanje se unosi u bazu podataka koja se lako

POBOLJSAVANJE K VALITETE1 SMANJENJE TRO&KOVA 75

3.12 ISPITAJTE PROBLEM OPIRANJA PROMJENT

Razne prigovore popravljanju mogu izreci razlicile strane, npr. taktikom odlaganja ili ako voditelji, radua snaga ili sindikat iztavno odbiju popravljanje. ’’Opiranje promjeni“ uobicajeni je naziv. Promjena se sasloji od dva dijela: (1) tehnoloske promjene i (2) drustvene posijedice tehnoloske promjene.

Ljudi cesto izricu prigovore telmoloskoj promjeui, premda je sivarni razlog za nji- liove prigovore drustvena posljedica. Tako, oni koji prcdlazu promjenu mogu biti zave- deni spomenutim prigovorima. Na primjer, jedan je industrijski inzenjer predlozio promjenu metode rada koja je obulivacala preseljenje iz skladista gotovih dijelova jednog specificnog stroja u centralno skladiste. Inzenjer je bio zbunjen olporom radnika na novu metodu. Izgledalo je da metoda koristi svima, ali je radnik prigovarao da to “nece iciu. Nadzornik je ispravno uocio pravi razlog za opiranjc — proizvodnost radnika bila je izvanredna i mnogi bi ljudi zastali kod njegova stroja da se dive i da mu podtjele kompliment. Tko bi odustao od tog zadovoljstva? Da nave demo drugi primjer. Neki se projektni inzenjeri opiru upotrebi projektiranja potpomognutog racunalom (CAD), izjavljujuci da tehnologija nije tako djelatna kao analiza projckta koju obavlja ljudsko bice. Stvarni razlog, za neke starije projektante, moze biti bojazan od teskoca adaptira- nja 11a CAD. Da bismo postigli promjenu, moramo:

e Biti svjesni da se bavimo modelom ljuskili navika, vjerovanjima i

Pravila za uvodenje promjene

Medu tim pravilima vazno je:6 Omogucite sudjelovcmje, Ovo je jedinstveno, najvaznije pravilo za

uvodenje promjene. Uciniti to djelotvorno znaci da oni koji ce vjerojatno biti pogodeni promjenom, trebaju biti clanovi projektne slaipine radi sudjelovanja u dijagnozi i popravljanju. Nesudjelovanje dovodi do ljutnje koja moze prerasti u veliki otpor.

• Ustanovite potrebu za promjenom. Bolje je to uciniti na ijacin koji je vazan za ljude koji su obuhvaceni, nego na temelju logicnosti promjene.

• Omogucite dovoljno vremena. Koliko dugo treba clanovima jedne


promjene i da se prilagode zagovornicima promjene. Omogucavanje dovoljno vremena poprima razlicite oblike:(a) Pocinjanje s malim. Provo denje malog pokusa prije nego se ide “svim si lama” smanjuje rizike za zagovornike i clanove kulturnc razinc.(b) Izhjegavanje iznenadenja. Najveca je korist od kuiturnog modela njegova predvidivost. Iznenadenje je sok za tu predvidivost i remeti mir.(c) Izbor prove godine. Postoje pogodne i nepogodne godine, cak desctljeca, za promjenu.

• Cuvcmje prijedloga odpreopterecenosti. Izbjegavajte prelrpavanje ponuda nebii- nim pitanjima koja nisu usko povezana s postizanjem rezultata. Postoji rizik da ce rasprava skrcnuti s glavnog predmeta i prijeci na nebilna pitanja.

• Rads priznatim vodstvom kidturne razine. KiiUuru se najbolje prepoznaje po njezinu clanstvn. Ono ima svoje vlastito vodstvo i ono je cesto neformaIno. Uvjera- vanje je vodstva znacajan korak n prihvacaiiju promjene.

• DostojansNeno postupanje s Ijudima. Klasican su primjer za to radnici koji rade 11a sklapaiiju releja u “Hawthorne experiments'*. Njiliova je proizvodnost rasla pod dobrim kao i losim osvjetijcnjem, jer sc s njima u laboratoriju postnpalo s postovanjem.

• Promjena polozaja. Postavite pitanje: Kakav bi ja polozaj zauzeo da sam clan kul- turne razine? Cak je korisno uziviti se u ulogu radi poticanja raznmijevanja poloza ja druge osobe.

• Neposvedno bavijenje opiranjem. Postoji mnogo nacina za neposredno bavljenje opiranjem 11a promjenu:

(a) Ispitivanje jcdnog programa uvjeravanja.(b) Ponuda quid pro quo - necega za nesto.(c) Promjena prijedloga zbog zadovoljavanja specificnili

prigovora.(d) Mijenjanje druStvene klime 11a nacine koji ce uciniti Bavljenje opiranjem na promjenu uvijek ce biti umjetnost.

Postoje, medutim, neld pristupi koji omogucuju metodican nacin (1) razumijevanje utjecaja promjene, i (2) rjesavanje razlika medu ukljucenim partnerima. Jedan je od pristupa razumijevanju utjecaja prepoznavanje sila koje zadrzavaju i si la koje tjeraju na promjene (“analiza podrueja sila“). Drugi pristup rjesavanju razlike usredotocuje se na to da strankc jasno iznose svoja stajalista kako bi se ustanovila tocna podrueja nesporazuma

POBOLJSAVANJE KVALITETE E SMANJENJE TROSKOVA 77

3.13 UVEDITE KONTROLU DA BISTE ZADRZALI STECENO

Zadnji je korak u prijelomnoj sekvenciji zadrzavanje stecenog tako da ce se koristi od

tocke izjednacenja neprestano nastavljati. Bitna su tri koraka:1. Omogucavanje takvog process za radnu snagu koji ce biti

sposoban da zadrzi steceno u radnim uvjetima. Ponekad to ukljucuje minimalnu promjenu; dmgi put procesna promjena moze biti slozena.Do granice koja je ekonomicna, procesne se promjene trebaju projeklirati tako da bndu nepowatne. Na primjer, promjena s rucnog ulaganja dijetova za tiskane plocice na automatsko ulaganje pomocu programskih vrpci ilustrira jeduo nepovratno popravljanje. Kod valovitog lcmljenja popravljanje koje zahtijeva razlicitu sped- ficnu tezinu za talinu moze biti nepovratno radi zagadenja, Hi dmgi faktori mogu uzrokovati specificnu tezinu taiine koja je prije biia neprihvatljiva.

2. Uvodenje radnih postupaka i poducavanja radne snage da koriste nove postupke i udovolje normama. U provodenju tog poducavanja od pomoci je koristenje informacija prikupljenih tijekom dijagnoze, kako bi se pomoglo u objasnjavanju razloga za promjenu.

3. Omogucavanje sustavnog nacina za zadrzavanje stecenog — proces kontrole. ICon- trola tijekom operacija obavlja se pomocu povratne veze — mjerenjem stvarnog ispunjavanja funkcije, usporedivanjem s normom ispunjavanja flmkcije i djelovanjem na razliku. Razrada koncepcije kontrole objasnjava se u Poglavlju 5. “Kontrola kvalitete”; Poglavlju 17., “Statisticka kontrola procesa“ objasnjava skup telmika statisticke kontrole process koje su korisne u otkrivanju uvjeta sto su izvan uvjeta kontrole. Poglavlje 16 opisuje preglede procesa kao nacine verificiranja prisutnosti zah- tjevnih procesnih uvjeta i drugih koraka za popravljanje.

SAZETAK

• Proces za poboljsavanje kvalitete ljesava trajne probleme kvalitete.

• Pristup projekt po projekt koristi niz koraka za rjesavanjc trajnili problema kva 1 itete.

• “Dokazivanje potrebe“ pomazc u uvjeravanju menedzmenta da pitanje kvalitete zahtijeva novi pristup.

• “Identificiranje projekala“ sastoji se od predlaganja, izdvajanja i odabira projekata.

• “Organiziranje projektnih skupina<l podrazumijeva stvaranje

Vrste p ogres ke UcestalostTroSak {S, DM)

A 960 20,000

B 870 28,460

C 420 375,000

D 210 42,000

E 180 124,300

F 180 9,000

G 60 77,800

H 60 12,125

I 30 9,000J 30 9,125

Uzrok Ucestalost

Promjene cilindra 21Ljudska pogreska 16Sustav vruce taline 65

Suslav pokretafia 25

Neispravan rad mcdublokadc 19Ostalo 23

169

Moze se primijetiti da prva dva slupca predstavljaju Pareto analizu koja se temelji na uceslalosti pojavljivanja. lzradite dnigu Pareto tablicu koja se temelji na trosku. Komen- tirajte rangiranje pogresaka upotrebljavajuci ucestalost u odno.su na rangiranje temeljeno na trosku.

3.2. Neplanirana su zaustavljanja reaktora trajan problem. Nakon mnogo rasprava jednoglas- nost nazvana “mudrost” utvrdila je “promjene cilindra” i “Ijudsku pogresku“ kao primarne uzroke. Uveden je dijagnosticki pristup na temelju cinjenica. Evo podalaka o uzrocima prethodnih zaustavljanja:

(a) Pretvorite gornje podatke u Pareto tablicu koja ima tri stupca: uzrok, ucestalost i postotak ukupne ucestalosti.

Radnik Broj nedostataka Radnik Bioj nedostataka

A 46 If 9B 22 1 130

C 64 .1 10

D 5 K 125E 65 L 39

F 79 M 26G m N 94

Proueavanje troska kvalitete navodi da je trosak tih nedostataka prevelik, Ima nmogo rasprava o vrsti programa za poboljsanje kvalitete. Analiza navodi da je oprema za proizvodnju zadovoljavajuca, specifikacije su jasne, a radnicima se daju periodicke obavijesti o njihovim dostignucima u postizanju kvalitete. Sto vi predlazete kao sljedeci korak?

3.3. Inzenjer zaposlen u jednoj istrazivackoj organizaciji dva je puta predlagao da se odjel ov~ lasti za upravljanje istraznim projektom. Projekt obuhvaca preprojektiranje jednog sastavnog dijela da bi se smanjila ucestalost propusta. Inzenjer je pretjerano tocno deilnirao istrazni pristup, a veriflcirao ga je kao valjanog jedan vanjski strucnjak. Meuedzment nije odobrio projekt zbog toga sto su se “drugi projekti cinili vaznijima”. ICoje sljedece djelovanje treba inzenjer razmotriti?


3.4. Tvrtka koja izraduje male kucanske aparate imala je veliku kolicinu skarta i doiade tijekom nekoliko godina. Ukupni troskovi skart i doiade bili su nedavno procijenjeni na go- disnjoj osnovi. Brojka je sokirala visi menedzment. Rasp rave koje je vodila upravljacka skupina rezultirale su dokazima. Konacno je visi menedzment predlozio da svi odjeli smanje troskove skarta i dorade za 20 posto u sljedecoj godini. Komentirajte ovaj prijedlog.

3.5. Jedna mala tvrtka za proizvodnju celika ima trajan problem sa skartom i doradom u radionici za proizvodnju zice. Obuhvaceni troskovi su dosegli razinu gdje su postali glavnl cimbenik u zaradama odjela, Sve razine osoblja u radionici za proizvodnju zice svjesne su problema i postoji dogovor o nekoliko vitalnih proizvodnih linija koje su odgovorne za vecinu problema, Medutim, nije postignuto smanjenje troskova za skart i doradu. Sto vi predlazete kao sljedeci korak?

3.6. Lijecnici obavljaju preglede od simptoma do uzroka, te od uzroka do poboljsanja zdrav- stvenih problema Ijudi, Usporedite to s poslom dijagnosticiranja problema kvalitete fizi- ckili proizvoda, Ako je moguce, razgovarajte s jednim lijecnikom da cujete dijagnosticki pristup koji se koristi u medicini.

3.7. Iz vaseg iskustva, sjetite se trajnog problema povezanog s kvalitetom po kojemu je organizacija djelovala. Iznesite prigovor na pristup postupanja spoznaja problemom upotrebom ili neupotrebom koraka prijelomne sekvencije (redoslijeda aktivnosti za proboj na visu razinu kvalitete).

3.8. Odaberite jedan trajan problem vezan uz kvalitetu u vasoj organizaciji.

(a ) Napisite kratak izvjestaj o problemu,

(b ) Napisite misiju skupini za poboljsanje kvalitete.

(d) Koji se podaci mogu prikupiti pruzajuci dokaz o potrebi rjesavanja problema?

{d) Koji bi odjeli trebali biti zastupljeni u skupini?

(e) Navedite jedan ili nekoliko simptoma problema.

(/) Navedite najmanje tri spoznaje o uzroku (cima).( g ) Odaberite jednu spoznaju. Koji su podaci ili druga informacija potrebni za ispitivanje

spoznaje?(/?) Pretpostavite da podaci pokazuju kako je vasa odabrana spoznaja pravi uzrok. Navedite

popravljanje kako biste uklonili uzrok.(0 S kojim cete se oblicima otpora na predlozeno popravljanje vjerojatno sukobiti i kako cete se

nositi s tim opiranjem promjeni?(J) Koje se metode trebaju uvesti da bi se zadrzalo steceno?

LITERATURA

Bergstrom, Sigvard (1985). “Quality by Problem-Solving Groups”, Proceedings EOQC Conference, sv.2, sir. 327-333 itd.

Berry, Thomas H. (1988). “Inlroducing Total Quality Management in a Financial Services Organization”, Impro 88, juran Institute, Inc. Wilton, Connectucut, str. 8C13-8C22.

Betker, Harry A. (1983). “Quality Improvement Program: Reducing Solder Defects on Printed Circuit Board Assemblies”, ./wm* Report Number Two, Juran Institute, Inc., Wilton,

POBOLJS A VANJE KVALITHTE I SMANJENJE TROSKOVA 81

Engle, David i David Ball (1986). “Improving Customer Service for Special Orders”, Juran Report Number Six, Juran Institute, Inc., Wilton, Connecticut, str. 106-110.

Fortune (1985), “The Renaissance of American Quality”, 14. listopada

Greenidge, R, iM, C. (1953). “The Case of Reliability versus Defective Components, et af.”, Electronic Applications Reliability!Review, hr. I, str. 12.

Hammer, Michael (1990). “Reengineering Work: Don’t Automate, Obliterate", Harvard Business Review, srpanj/kolovaz, str, 104-112.

Hartman, Bob (1983). “Implementing Quality Improvement”, Juran Report Number Two, str. 124-131.

Imai, Masaaki (1986). Kaizen, Random House Business Division, New York, sir. 50.

Marquez, Manuel (1985). “Quality Improvement at Challenger Caribbean Corporation”, Juran Report Number Four, str. 52-56.

Ott, E. R, i. G. Schilling (1990). Process Quality! Control, 2, izd., McGraw-Hill, Inc., New York

Parvey, Dale E. (1990). The The Juran Improvement Methodology Applied to Information Security Systems”, lmpro 90, Juran Institute Inc,, Wilton, Connecticut, sir. 4B-ldo 4B-17.

DODATNA LITERATURA

Poboljsanje kvalitete, opcenito; QCH4, Odjeljak 22, i primjena u Odjeljcima 28-33.

Tofika izjednacenja i kontrole: Juran, J. M. (1964). Managerial Breakthrough, McGraw-Hill, Inc,, New York.

Nadler, Gerald i Shozo Hibino (1990). “Breakthrough Thinking”, Prima Publishing and Communications, Rocklin, California.

Analiza podataka i ostale dijagnosticke tehnike:Tukey, John W. (1977). Exploratoiy Data Analysis, Addison-Wesley

Publishing Company; Inc., Reading, Mass,Mizuno, Shigeru (1988). Management for Quality Improvement, Productivity

Press, Cambridge, Mass.

POGLAVLJE

4PLANIRANJE KVALITETE I PRIHOD OD PRODAJE

4.1 DOPRINOS KVALITETE PRIHODU OD PRODAJE

Pri defmiranju kvalitele za robu i usluge ustanovljene su dvije komponcnte: obiijezja proizvoda i oslobodenost od nepotpunosti (Slika 1.1.). Iako su obje ove komponenle bitne za ostvarivanje prodaje, opcenilo je komponenta obiijezja proizvoda dominan- tnija. Ovo poglavlje raspravlja kako kvabteta uljece na prihod od prodaje, a onda omogucuje opci pregled pristupa omogucavanja potrcbnih obiijezja proizvoda da bi ciljevi prodaje bili zadovoljeni. Daljnju razradu daje Poglavlje 11. “Shvacanje potreba kupaca*’ i Poglavlje 12.” Projektiranje za kvalitetir.

Za organizacije koje stvaraju profit utjecaj se kvalitetc na prihod od prodaje pojavljuje na nekoliko nacina:

• Povecanje udjela na trzistu• Osiguranjc premij skill cijena• Postizanje ekonomike razmjera kioz povecanje proizvodnje• Postizanje jedinstvenih konkurentnih prednosti koje ucvrscuju 82

Relativna kvaliteta izrazena u percentilima

Relativni ucljel na trziStu

Ispotl 25% 25-59% 60% i vRe

Ispod 33% 7 14 2133-66% 13 20 2767% i vise 20 29 38

Izvor: Buzzell t Gale (1987).

Relativna kvaliteta Reativna cijena

Najniza tooPrikladna 102

Prosjedna 104Bolja 106Najbolja 108

Izvor. Gnle i Kiavans (1985.)

PLANIRANJE KVALITETEI PRIHOD OD PRODAJE 85

TABLICA 4.3Kljucue koukurentne sposobnosti

Dosljedna kvalitela Pouzdana dostavaProizvodi visokog stupnja ispunjavanja funkcije Brze dostave Ponuda niskih cijenaUvodenje novih proizvoda / brza promjetia dizajnaPonuda sirokog niza proizvodaOglaSavanje / djelotvomo promicanjeSiroka disti'ibucijaBrza promjena opsegaUsluga nakon prodaje

Izvor: Miller i Roth (1988.)

kvalitete se snazno provlacila kroz svaku grupaciju industrije. Takoder mozete primijetiti da u Tablici 4.3 ne samo jedna vec nekoliko od 11 osobina preclstavljaju kvalitetu u sirem smisiu (veliko Q u Poglavlju 1.).

Konkurentno izravnavanjeIzravnavanje je referentna tocka kojom se prosuduje ili mjeri ispunjavanje fimkcije. Sto se kvalitete tide, moguca izravnavanja idu od tradicionalnog do neobicnog:8 Specifikacija 8 Zeije kupaca 8 Konkurencija 8 Najbolje u nasoj industriji 8 Najbolje u bilo kojoj industriji

Za opstanak na trzistu tradicionalno izravnavanje (specifikacije proizvoda) mora se dopuniti mjerenjem kvalitete u odnosu na konkurentnost; za vodece u kvaliteti izravnavanje mora biti “najbolji”. Xerox, na primjer, definira konkurentno izravnanje kao “neprekidan proces mjerenja nasih proizvoda, usluga i prakse u odnosu na nase naj- ostrije konkurente, ili one tvrtke koje su poznate kao vodece”. Tako bi izravnanje za neki fotokopirni proizvod bio najbolji konkurent u industriji fotokopirnih uredaja; izravnavanje za Xeroxov sustav otpreme narudzbi iz skladista moglo bi biti ispunjavanje fimkcije tvrtke u bilo kojoj industriji, npr. tvrtka koja kupcima prodaje proizvode preko postanske narudzbenice, Pocetni koraci u izravnanju su:

Model 1979. 1980. 1981.

1982

Visoka eijena A C C CSrednja eijena B B C CNiska eijena C C C C

Poseban model B B B C

Napomena: A, B i C oznaCtijii dobavljafc

Misljenjc kupaca 0 kvaiitcti

Tko ce prcporui?iti dobav!ja(?a,% (GTE)

Veoma voljnn za pouovnu kupnju, % (AT&T)

Izvrsno 96 92Dobro 76 63Zadovoljava 35 18Lose 3 0

Potpimozadovoljcna

zalba,%Reagiiaitje

prihvatljivo, %Nezadovoljena zalba,

%

Financijska iisluga 73 45 17Pokretna usluga 71 54 22

Zalba Zalbazadovoljavajuce

11 ez a dovolj a va j 11 c erijcsena, % rijcsena, %

VelikoTrajno 80 40

Dobro

prvenstveni razlog za lo biia losa kvalitcta. Ta izgubljena prodaja radi lose kvaiitete iznosila je 1,3 milijarde dolara u prihodu od prodaje (i 2000 poslova).

Ovi su primjeri prikazani lie samo radi naglasavanja vaznosti kvaiitete, ncgo i radi isticanja kako se djelatnost rubne kvaiitete moze procijcnili n odnosu 11a gubitak prihoda od prodaje. Takvo mjerenje moze pomoci da se stratcgija poslovanja usredotoci na

2.4 RAZINA ZADOVOLJSTVA ICAKO BI SE ZADRZALI POSTOJECI KUPCI

Ponekad prihvatljive razine zadovoljstva kupaca s proizvodom ipak rczultiraju znacajnim gubitkom liovili prodaja. Tablica 4.5 predstavlja dva primjera iz usluzne djelat-

TABLICA 4.6Odanost marki proizvoda

/zvw:Turp (19S6.)


nosti. Moze se primijetiti da cak kad je misljenje kupaca o kvaliteti "dobro”, cetvrtina ili vise postojecih kupaca mozda se nece vratiti.

Druga dimenzija ovog fenomena je razina zadovoijstva kupaca s postupanjem s njihovim zalbama. Tablica 4.6 prikazuje postotak kupaca koji namjeravaju ponovno kupiti proizvod ili usiugu na temelju razine zadovoijstva rjesavanjem njihovih zalbi. Zalbe koje su rijesene s manje od potpunog zadovoijstva rezultirat ce znacajnim gubicima prodaje. Moze se primijetiti da se, cak uz potpuno zadovoljstvo, neki kupci nece vratiti. Vise o tom pitanju u Poglavlju 20.

2.5 PLANIRANJE KVALITETE PROIZVODA RADI STVARANJA PRIHODA OD PRODAJE

Polazna je tocka planiranja kvalitete za pojedine proizvode definicija kvalitete prikazana u Poglavlju 1. Komponente definicije — svojstva proizvoda i oslobodenost od nepotpunosti — mogu se prosiriti u glavna podrucja koja se moraju ljesavati za postizanje zadovoijstva kupca. Tablica 1.1 navodi neke glavne potkategorije dviju komponenata. Mozete primijetiti da ove potkategorije idu daleko izvan specifikacije jednog proizvoda.

U projektiranju odredenog proizvoda ili usluge, moraju se detaljno ustanoviti, planirati i izvrsiti znacajke koje podupiru potkategorije. Na primjer, Ford je ustanovio 429 znacajki za model automobila Taurus; GTEje identificirao 31 znacajku za usluge tele- komunikaeija. Jasno, ulazni podaci od kupca moraju se uzeti u obzir prilikom definiranja odredenih znacajki. Ti ulazni podaci poprimaju oblik ne samo ustanovljavanja znacajki, vec takoder razjasnjavaju vaznost svake i konacno omogucuju status na pos- tojecem trzistu u odnosu na konkurentnost. (To je napomenuto u Odjeljku 2.9 “Polozaj na trzistu”. Kasnije u Poglavlju 11, “Razumijevanje potreba kupaca”).

Ovaj naglasak na razumijevanju potreba kupaca kao preduvjetu za zadovoljavanje ciljeva prodaje upozorava na stvarnost da su skladista puna proizvodima koji udovoljavaju specifikacijama i koji imaju konkurentne cijene, ali ne udovoljavaju potrebama kupaca, kao ni konkurentnom proizvodu. Primjeri iz cijelog spektra industrija pruzaju razloge zasto je prodaja izgubljena za konkurentnost (Tablica 4.7). Mozete primijetiti da neki od navedenih primjera ukljucuju povecano zadovoljstvo za konacnog korisnika (na primjer, vozac automobila); drugi primjeri ukljucuju povecano zadovoljstvo za

Proizvod Skrivena potreba kupca koju je zadovoljila konkurencija

Brusena tkauinaNizi imutarnji troskovi dijelova za poliranje radi bolje trajnosli tkanine

Automobil Manje snage potrebne za zatvaranje vrata, bolji zvuk kad se vrata zatvaraju

Stroj za pranje suda Osjecaj dulje Irajnosti radi masivnijih dijelova koji upotpunjuju stroj

Racunalni program Razumljiv priruCnik za vlasnikaVlakna Manji broj kidanja u obradi viakana

Ventili autogume Veca proizvodnost kad proizvodafi auloguma koristi ventile it jednoj operaciji vitlkanizacije

Fotografski film

Manje prilagodavanje procesa kod obrade fihna radi mze varijabilnostiTrgovacka roba Dostava narudzbi u roku od 24 sata, a ne 48 sati, sto je normirani

zahtjev

Molba za hipoteku Odluka u kracem vremenu nego sto jena kucu potrebno konkurenciji

spektra, dok dmge tvrtke teze za nekoliko vista kupaca. U svrliu planiranja kvaiiteteus- tanovit cemo tri vrste kupaca:

1. One koji nagiasavaju pocetnu kupovnu cijenu kao jednaku ili vazniju od kvalitete.2. One koji vrednuju allernativne proizvode po pocelnoj cijeni i kvaliteti istodobno.3. One koji slavljaju naglasak na dobivanje “najboljeg”.

Tablica 4.8 povezuje te tri kategorije pretvarajuci ih u zeije za svojstva proizvoda i osiobodenost od nepotpunosti.

■ Sve tri kategorije trebaju biti zadovoljene na trzistu. Posebno kod roba stroke potrosnje, neki kupci mijenjaju kategorije tijekom vijeka trajanja, na primjer, neki mladi parovi s malom djecom u pocetku kupuju “sto jeftinijc”, a kasnije “sto kvalitetnije”.

2.7 TROSKOVI VIJEKA TRAJANJA

Za jednostavne potrosacke proizvode kao sto su hr ana ili prijevoz, laipovna cijena je ujedno i trosak koristenja proizvoda.

NaglasakObiljezja proizvoda Oslobodenost od nepotpunosti

PoCetna stedljivost

Zelja da se ide ispred nekih svojstava Voli “uradi sam” svojstava, a kasnije povedava izbore Tolerirat ce relativno kratak vijek trajanja proizvoda

Tolerirat ce neke nedostatke proizvoda prilikom dostave i tijekom upotrebe Tolerirat de neke nedostatke uslnzivanje prije i nakon kupovine

VrijednostZefi se nagoditi izmedu kvalitete i cijene Svojstva moraju biti opravdana prednostima i cijenom

Odredbe janistva mogu biti vazne

Zabrinuti zbog troSkova rada i troskova popravaka

“Najbolje” Zeli mnogo svojstva pogodnosti Naglasak na luksuzu, estetici i “unidzu” markeZeli visoku razinu ispunjavanja funkeije od proizvoda i sveukupnog osoblja

Veoma smeta kad se pojave nepotpunosti i nepogodnosti povezane s timZahtijeva potpuno i pravodobno reagiranje na sve probieme


TABLICA 4.8Nnglasci kupcn na kntegorije koje se otluose na kvnlitctu

Trosak vijeka trajanja moze se defmirati kao ukupan trosak koji snosi korisnik lead kupuje, upotrebljava i odrzava proizvod tijekom njegova vijeka trajanja. Proucavanja svih elemenata troska moze dovesti do preprojektiranja proizvoda, sto moze rezultirati znacajno nizim troskovima vijeka trajanja, mozda u visini troskova malog povecanja pocetne cijene. To predstavlja povoljnu priliku za marketing da omoguci proizvod koji ce rezultirati ustedama za potencijalne kupce tijekom vijeka trajanja proizvoda. Ti su kupci prisiljeni donositi odluke o kupovini us pored ivanjem troskova tijekom vijeka trajanja za konkurentne proizvode. Ali, pocetna kupovna cijena moze biti visa i ljudi iz

ProizvodSobni uredaj za klimatizaeijuStroj za pranje suefaZamrzivaC£lektri£ni StednjakPUnski stednjakHladnjakTV (crno-bijeli)TV (u boji)Perilica rublja

Omjer, troSak vijeka trajanjau odnosu na pocetnu cijenu

3.32.54.84.41.93.52.51.93.6

11 proizvodaca jezgre plasta 12 indukeijskih peci

Popravei 16,000$ 70,000$

Djelalni gubitak 25,000 90,000Izgubljeni prihod $,000 50,000

Visak kapaciteta 2,500 8,000Preventivno odrzavanje 8,000 20,000Ukupno 59,500$ 238,000$

Pocetno ulaganje 70,000$ 700,000$

marketinga smatraju da je mnogo teze prodati proizvod potencijainim kupcima ciji je prvi priorilel poeetna cijena. Tablica 4.9 prikazujc omjer troskova vijcka trajanja prcma prvobitnoj cijeni za razne potrosacke proizvode.

Dodatna predodzba, trosak propusta za korisnika, izracunava trosak za propuste tijekom vijeka trajanja proizvoda koje je imao korisnik, Tablica 4.10 prikazuje jedan primjer godisnjih troskova vczanih uz propuste (Gryna, 1977.)

Koiicepctja troskova tijekom vijeka trajanja proizvoda u osnovi nema prigovora sto se logicnosti tice, aii je ona postigla mali napredak u provedbi. Prevladavaju dva razloga za sporo usvajanje. Prvo, tesko je proeijeniti buduce troskove rada i odrzavanja. Veca je prepreka, medulim, kuUurni otpor voditelja nabavc, ljudi iz marketinga i projektanata proizvoda. Iskustva, ponasanja i praksa till ljudi dugo su izgradivani oko kon- ccpcije pocetne kupovne cijene sto je od primarne vaznosti (pogledajte QCII4, str. 3.2-3.27 radi daljnje razrade).

2.8 POSTIZANJE SUPERIORNOSTI KVALITETE Z A NEKI PROIZVOD

Razlike u kvabteti mogu se pretvoriti ili u vccc udjele na Irzisln ili vecu cijeiiu. Korist za proizvodaca ovisi o prirodi razlike i o tome tko je korisnik. Korisno je kategorizirati razlike kao pomoc u razvijanju superiornosli kvalitete za nove ili modificirane proi-zvode. Neke kafegorije razlika u kvaliteti su:

1. Razlike koje su ociie za korisnika. Proizvodi ili usluge koje posjeduju

92 PLANIRANJE I ANAL1ZA KVALITETE

2. Razlike koje se mogu preivoriti u ustede korisuika. Nelci proizvodi izgledaju slicno, ali se razlikuju u radu, odrzavanju, ili drugim troskovima. Ustede goriva kod automobila primjer su razlike koja je postala konkurentska stavka. IConcepcija troskova vijeka trajanja (vidjeti gore) formalanje nacin pruzanja dokaza korisniku o superiornosti kvalitete na jeziku troska.

3. Razlike koje su male all se mogu dokazati. Ponekad mala, ali dokazljiva superior- nos t moze biti snazna pomoc u prodaji. Proizvodac prolutarnih lezaja dokazao je da su lezaji bili precizniji od konkurentovih. Konkurentski lezaji bili su potpuno prikladni za upotrebu, pa tako nije bila primjenjiva razlika u cijeni. Ali, cinjenica je vece preciznosti nag la sen a i rezultirala je vecim udjeiom na trzistu. U slucaju cokolade prelivene kristalnim Secerom “superiornost” je bila u tome da na rukama polrosaca nisu ostajale mrlje cokolade — mala kvaliteta , ali upravo ona koja se moze demonstrirati na tclcviziji.

4. Razlike koje seprihvacaju iz povjerenja. Ponekad kupac ne moze Iako dokazati razliku u kvaliteti, ali jedna demonstracija proizvodaca moze uvjcritt kupca da prihvati razliku kao stvarnu. Proizvodac elektricnih aparala za brijanje unajmio je neovisni laboratory za provodenje ispitivanja. Potrosaci su se

Postizanje superiornosti kvalitete zabtijeva razumijevanjc biti potreba kupaca i onda pretvaranje till potreba u spccifikaciju i rezultirajuci lizicki proizvod ili uslugu. Obuh- vaceni se elemcnti raspravljaju u poglavfjima koja slijede. Ovdje, medutim, potrebno je naglasiti da trazenje razlika u kvaliteti moze biti sredstvo za postizanje jedinstvene konkurentne piednosti na trzistu. Osnovno je za takvo nastojanje promatranje kupeevc upotrebe proizvoda, a onda trazenje jedinstvenih svojstva proizvoda ili znacajki koje mogu povecati zadovoljstvo kupca. Taj pristup da se “prikvacimo za proizvod” mora, naravno, biti stalan, jer nili konkureneija nc miruje. Tablica 4.7 navodi primjere skrivc- nih

4,10 SMJERNICA ZA PLANIRANJE PROIZVODA RADI MOGUCNOSTI PRODAJE

Smjernice za planiranje kvalitete (vidjeti Tablicu 1.5) prcdstavljaju okosnicu za planiranje noyih proizvoda ili revizije proizvoda. Juran (1988.) daje opsimu raspravu o koracima planiranja.

Smjernica je u nekoliko detalja prikazana na Slici 4.2. Rasprava ce se o koracima razviti u kasnijim poglavljima. Medutim, korisno je sada predstaviti jedan pregled u obliku primjera koji ilustrira nmoge korake u smjernicama, Nas se

PLANIKANJI2 KVALITETE i PRJHOD OD PRODAJE 93

Aktivnosti Rezultati

Postavite ciljeve kvalitete

Ustanovite one koje su utjecale na kupce

Otkrijte potrebe knpca

Razvijte svojstva proizvoda

Razvijte svojstva procesa

Ustanovite konlrolu procesa, prenesite na operacije

Popis ciljeva kvalitete

Popis kupaca

Popis potreba kupaca

Projekti proizvoda

Projekli procesa

Proces spreman za proizvodnju

SLIKA 4.2Smjcrnice planiranja kvalitete {OdJurcma, 1990.)

niranju koje je ucinjeno za model aulomobila Tan ms tvrtke Ford Motor Company (Ver- aldi, 1985.)

Pocetkom 1980-ill godina Ford je zapoceo planiranje novog automobila srednje klase na prednji pogon. Poslovno je okruzje obuhvatilo i neke zloslutne elemente kao 8 to su: jaka inozemna konkurencija, smanjeno sudjelovanje na trzistu, te predvidanje velikog povecanja cijena goriva. Ford je zakljucio da je bio veoma bitan novi pristup projektiranju modela. Temelj za novi prislrip bio je “zadovoljstvo knpca” sa svrhom da Taurus bude najbolji auto u svojoj klasi.Ta usredotocenost na “najbolje u ldasi” izrodila je neke neuobicajene pristupe planiranju. Jedan od raskida s tradicijom bilo je organiziranje planiranja za Taums. Povijesno glcdajuci, novi su automobili projektirani uz primjenu tradicionalne organizacijske struklure (Slika 4.3e/). Uz tak\m stmkturu, glavne su aktivnosti izvrsene odredenim sfijedom> npr. Planiranje je proucilo zelje kupaca i onda je rezultate podnijelo projektiranju; Projektiranje je izvrsilo svojc zadatke i predalo rezultate inzenjeringu; Inzenjering je izradio detaljnc speciflkacije, a rezultati su onda predani Proizvodnji. Na zalost, sljedeci pristup rezultirao je mininiumom veza izmedu odjela tijekom napredovanja planiranja — svaki odjel prebacuje svoj posao “preko zida”u sljedeci odjel. Ovaj nedostatakpovczanosti cesto


(o)Skupina za projekl Taurus

SLIKA 4.3(.a) Trad i ci o a a 1 n a o :gan i za c ij a. (b) Organizacija za Taurus, (Oil Jumna, 1900.)

Pozvat cemo se sada na korak u Slici 4.2, da bismo objasnili kako je program Taums napredovao. Kao problem za domacu zadacu, zamolit cemo citatelja da priredi sljedecc prikaze.1. Postavite ciljeve kvalitete. Cilj kvalitete za Taurus bio je “najbolji u klasi”.2. Ustcmovite one na koje se provodi utjecaj — kupce. Nelci su laipci bili ocili,

drugi nisu. Nekoliko primjera:Sluzbe u tvrtkiProdajaPravnaProizvodnja dijelova

KupacPotrosacMini stars tvo promcta SADPogon za sklapanje

(Vodite brigu o tome da su kupci kako unutarnji tako i vanjski.)

PLANIRANJfi KVAL1TETE I PRIHOD OD PRODAJE 95

3. Othijie potrebe kupcct

Poireba

Djelatni grijacVisoko posfavljeno kocnicko svjetlo

KupacPotrosacMinistarstvo prometa Pogon za sklapanjeOve su potrebe detaljizirane provodenjem sirokog istrazivanja trzista i dobivanjem ulaznih pod at aka od tehnickih strucnjaka. Dobivene ulazne podatke raspravijale su sve sluzbe koje su sudjelovale u zajednickom planiranju. Sada su se potrebe trebate prevesti s jezika kupca na “jezik Taurusa”. Na primjer:Poireba TumacenjeDjelatan grijac Vrijeme potrebno da se postigne zeljena 4. Razvijfe svojstva proizvoda. Ovaj je korak konstilo istrazivanje trzista da bi daio odjeiu za razvoj proizvoda smjernice za 429 svojstava proizvoda koja su bila vazna u postizanju visoke prodajnosti proizvoda. Te smjernice su onda postale osnova za projektiranje odredenih projekata. Dva primjera tih svojstva bila su snaga koja je potrebna da se podigne poklopac motora i raziua buke vjetra. Za svaki od ovih svojstva odreden je nacin mjerenja, pribavijeni su konkurentski podaci i postavijeni brojcani ciljevi. Na primjer, snaga potrebna za dizanje poklopca motora mjerena je u funtama pomocu opruzne vage. Konkurentski su podaci pokazaii da je najbolji konkurent imao projekt koji je zahtijcvao 9 fimti snage. Za Tamils je bio postavljen cilj od 8 fluiti; konacni projekt je premasio cilj zahtijevajuci samo 7 fimti. Taurus je postigao najbolje u svojoj klasi za 80% svojstava proizvoda. Odredena dmga svojstva proizvoda takoder su ugradena, premda ona nisu neposredno utjecala na prodajnost proizvoda, npr. visoko postavljanje (montaza) kocnickih svjetala, sto je svojstvo koje je zabtijevalo Ministarstvo prometa.5. Razvijie svojst\>aprocesa, Istodobni pristup aktivnostima omogucio je Pogonu za sastavijanje pogodnu prigodu da ustanovi sped bene proizvodne zadatke koje treba razrijesiti za vrijeme projektiranja i planiranja proizvoda. Pogon za sklapanje je naveo 1400 razloga koji su se kretali od zelje da se ima jedan automatski sklop, pa sve do toga da se uvede godisnji zastoj u radu pogona za sklapanje radi odmora. Dio

Nekoliko koraka u planiranju kvalitete ukljucuju tumacenje i razvijanje potreba kupaca u svojstva proizvoda, svojstva procesa i svojstva kontrole procesa. Taj se proces

96 PLANIRANJE I ANAUZA KVALITETE

zove Razvijanja fimkcije kvalitete (Quality Function Deployment = QFD). Proces razvijanja raspravlja se u Poglavljima 11. i 12.

SAZETAK

• Poslovi koji imaju vcci udio na trzistu i bolju kvalitetu zaraduju mnogo veci dohodak od njihovihkonkurenata. Kvaliteta i udio na trzistu imaju svako za sebejakutjecaj na profitabilnost,

• Konkurentsko izravnavanje je neprekidan proces mjerenja proizvoda, usiuga i prakse prema najzilavijim konkurentima ili vodecim tvrtkama.

* Kvaliteta moze biti odlucujuci cimbenik u izgubljenoj prodaji, a ponckad sc njezin utjecaj moze kvantificirati.

* Prituzbe kupaca koje se rjesavaju s manje od potpunog zadovoljstva kupaca rczultirat cc znacajnim gubicima prodajc.

• Planiranje kvalitete proizvoda mora se temcljiti na udovoljavanju potreba kupaca, a ne samo na udovoljavanju spccifikacije proizvoda.

* Dctaljnije istrazivanje trzista moze ustanoviti potrebe kupaca koje se iznenadno pojavljuju.

* Planiranje kvalitete mora prepoznati cijeli spektar kupaca s razlicitim potrebama.

• ICod nckih proizvoda trebamo planirati zbog savrscnstva; kod drugih pak moramo planirati zbog vrijednosti.

■ Troskove vijeka trajanja deFiniramo kao ukupne troskove korisnika za kupovinu, koristenje i odrzavanje proizvoda tijekom njegova vijeka trajanja.

• Superiorna kvaliteta moze se pretvoriti u vecc sudjelovanje na trzistu ili premijsku cijenu.

* Planiranje kvalitete za novi proizvod ili re vizi ju proizvoda slijedi ove korake: ustanovite ciijcve kvalitete, prepoznajte sve kupce, otkrijte potrebe kupca, razvijte svojstva proizvoda, razvijte svojstva proccsa, ustanovite kontrolu proces a i prenesite

ZADACI

4.1 U objasnjavanju slucaja Taurus dani su primjeri za prikazivanje svakog koraka u planiranju smjernica, npr. za “ustanovljavanje kupaca” navedena su tri kupca.Za svaku od tviju koraka u planiranju smjernice navedite dva primjera kao dodatak onima koji su dani u slucaju. Primjeri se mogu odnositi na biio koji proizvod ili uslugu.

4.2 Za potrosaca ili za industrijski fizicki proizvod izvrsite usporedbu kvalitete tri marke proizvoda pri niskoj, srednjoj i visokoj razini cijene. Usporedba treba navesti razlike u svojstvima proizvoda i oslobodenosti od nepotpunosti.

4.3 Za potrosaca ili industrijsku uslugu izvrsite usporedbu kao sto je opisano u problemu 2.

PLANJRANJE K VALITETE 1 PRfHOD OD PRODA JE 97

LITERATURA

Bultmann, Charles (1989). “How do Define Customer Needs and Expectations: An Overview”, Customer Satisfaction Measurement Conference Notes, American Marketing Association and ASQC, 26., 28,veljace, The written paper was “New Ways of Understating Customers’Servicc Needs” by Tom F. Gillett,

Buzzcll, Robert D. i Bradley T, Gale (1987). The PI MS Principles: Linking Strategy to Performance. The Free Press, Macmillan, New York, reprinted with permission.

Gale, Bradley T. i Richard Klavans (1985). “Formulating A Quality Improvement Strategy”, Journal of Business Strategy, Winter, sir. 21-32, Warren, Gorham, and Lamont, used with permission.

Gryna, Frank M, (1977). “Quality Costs: User vs Manufacturer”, Quality*Progress, fipanj, str, 10-15,

Juran, J. M. (1988) “Juran on Planning for quality" The Free Press, New York.Juran, J. Mel al. (1990), “Planning for Quality” Course Notes,

2.izd., Juran Institute, Inc., Wilton, Connecticut.Miller, Jeffrey G, i Alcda V. Roth (1988). “Manufacturing

Strategies", Operations Management Review, Fall 1987 and Winter 1988, sir. 8-20,

Scanlan, Philip M, (1989). “Integrating Quality and Customer Satisfaction Measurement”, Customer Satisfaction Measurement Conference Notes, American Management Association and ASQC, veljatSa, str. 26-28.

TARP (1986), “Consumer Complaint Handling in America: An Update Study”, part II, str. 46-47, Tehni- cal Assistance

DODATNA LITERATURA

Kvaliteta i prihod; QCH4, Odjeljak 3ICvaliteta i profitabilnost; Buzzell i Gale (1987), Poglavlje 6.

POGLAVLJE

5KONTROLAKVALITETE

4.2 DEFINICUA KONTROLEKako se u ovoj knjizi upotrebljava, rijec “kontrola” se odnosi na proces koji se primjc- njuje radi zadovoljavanja norma. Ona se sastoji od promatranja stvarnog ispunjavanja funkcije, usporedbc ispunjavanja te funkcije s nckom liormom, a onda djelovanje ako se promatrano ispunjavanjc funkcije znacajno raziikiije od norme.

Proces kontrole je nalik povratnoj vezi (Slika 5.1). Kontrola obuhvaca opci slijed koraka kako slijcdi:

1. Izbor predmeta kontrole: tj. izabiranje onoga sto namjeravamo regulirati.2. Izbor jedinice mjere.3. Postavijanje cilja za predmet kontrole.4. Stvaranje senzora koji moze mjeriti predmet kontrole pomocu mjernih jedinica.5. Mjerenje sWarnog ispunjavanja funkcije6. Tumacenje razlike izmedu stvarnog ispunjavanja funkcije i cilja.7. Djelovanje (ako je potrebno) po razlici.98

KONTROLA KVALITETE 99

SLIKA 5.1Povratna veza

Upozoravamo citatcija na razlicita znacenja koja su dana rijeci “kontrola” u cijelom svijelu. U mnogim europskim zemljama kontrola se koristi u uzem smislu kontroie. Neki se japanski autori pozivaju na kontrolu kvalitetc s povratnom vezoni (on-line) i bez povratne veze (off-line). Ovi se izrazi odnose na izvrsene aktivnosti tijekom proizvodnje, odnosno prije proizvodnje (pogledajtc Taguchi, 1978.),

Kontrola, jedan od Iri logicna procesa kvalitele , uvelike je usmjerena na zadovoljavanje ciljcva i spijecavanje suprotne promjene, tj. na zadrzavanje stanja onako kakvo jest (status quo). To je u suprolnosti s “poboljsanjem” koje se usmjcrava na sWaranje promjena, tj. na promjenu stanja kakvo jest. Proces kontroie oznacuje povremene probleme kvalitetc; procesi poboljsanja oznacuju trajne probleme.

Sredisnja je aktivnost u procesu kontroie kvalitetc postupak mjercnja kvalitetc: “Sto se mjeri, to se radi”. Mjerenje je osnovno kod sva tri procesa kvalitete: kod kontroie kvalitete mjerenje osigurava povratnu vezu i odmah upozorava na probleme; kod planiranja kvalitete mjerenje kvantificira potrebe kupaca, te

4.3 SAMOKONTROLA

Idealno, planiranje kvalitetc svakog zadatka je da svaki zaposlenik ima mogucnost samokontrole. Kad se posao organizira na nacin koji omogucuje osobi da potpuno ovla- dava postizanjem planiranih rezultata, za tu se osobu kaze da je u stanju samokontrole i zbog toga se moze smatrati odgovornom za rezultate. Samokontrola je opcenita koncepcija koja se moze primijeniti na glavnog direktora koji je odgovoran za upravljanje tvrtkom uz dobit, upravitelja postrojenja za zadovoljavanje raznih ciljeva postavljenih pred postrojenje, telinicara koji vodi kemijski

Klasicna kontrola Samokontrola

Nonna ili cilj Spoznaja o tome sto se od ljudiocekuje da rade

Mjerenje Spoznaja o ispunjavanju fimkcije

Djelovanje prema razlici Nacini reguliranja procesaGlavni naglasak tijekom izvrsenja Glavni naglasak prije izvrsenja

KONTROLA KVAUTETE 101

PI mi i raj

SLIKA 5.2Demingov knig (iz QC.H4, sir. 35. II)

(Slika 5.1) proccsa konlrole. Kondo smatra da se ispunjavanje ftmkcije pojedinog radnika tijckom koraka “ izvrsi” takoder sastoji od jednog kruga planiraj, izvrsi, provjeri, djeluj ( Slika 5.2b). Opseg do kojega je zadatak radnika primjereno planiran, odrazava stupanj radnikove samokontrole. Kiug planiraj, izvrsi, provjeri, djeluj, cesto nazivan “Demingov king“, opisao je u Gitlow i dnigi (1989.). (U tom se krugu izraz “prouci” pooekad koristi umjesto “provjeri”.)

Znajtc da druga koncepcija, “vlastita kontrola”, ilije isto sto i samokontrola. Vlastita kontrola se odnosi na ispitivanje proizvoda; samokontrola se odnosi 11a proces koji prati izvrsenje

4.4 PREDMET KONTROLE ZA KVALITETU

Mnogobrojni su predmeti kontrole radi kvalitetc. Na tehnoloskoj razini, svaki dio proizvoda — saslavni dijelovi, jedinice, podsustavi i sustavi -— ima znacajke kvalitete. Procesni uvjeti (npr. vremensko razdoblje, temperatura i procesna oprema takoder imaju znacajke kvalitete. Takoder, ulazni materijali i usluge imaju znacajke kvalitete. Jos vise p red met a kontrole kvalitete rutin ecu vanjske sile; klijenti, zakonski propisi i tijela za normizaeiju.

Osim tehnoloskih predmeta kontrole kvalitete postoje i upravljacki predmeti kontrole kvalitete . To su uglavnom ciljevi ispuujavanja ftinkcije za organizacijske jedinice i voditelje vczane uz to. Upravljacki se ciljevi protezu na nctehnoloska pitanja kao sto su odnosi s kupcima, fmancijski trendovi (npr. napredovanje u

Proizvotlac etektronike Banka

Kvalileta dokumenuta Poslovanje

Kvaliteta racunalnoga programa Bankovno poslovanje na maloICvaliteta sklopova Komercijalno bankovno poslovanjeKvaliteta procesa Ki'editna kartica i ATM karticaKvaliteta sustava Financije i ulaganje Ljudski resursi

Informacijske usluge Adminislracija

KONTROLA KVALITI2TE 103

1.4 JEDINICE MJERE

Radi kvantificiranja potrcbno je stvorili sustav mjerenja koji se sastoji od:

• Jedinice mjere\ odredena velicina nekog svojstva kvalitete koja omogucuje vrednovanje log svojstva u brojkama,

• Senzor: meloda Hi instrument koji moze provesti vrednovanje i izrazili nalaze u brojkama pomocu jedinice mjere.

Jedinice mjere za ispunjavanje funkeije proizvoda i procesa obicno se izrazavaju pomocu tchnoloskih izraza; na primjer, iskoristenjc goriva mjeri se pomocu prijedene razdaljine po volumenu goriva; pravodobnost se usluge izrazava u minutama (salima, danima, itd.) potrebnim da sc usluga pruzi.

Jedinice mjere za nepotpunosti proizvoda obicno imaju oblik raziomka:

Broj pojavaPrilika za pojavu

Brojnik se moze izrazili kao nedostaci na milijun, broj propusta u praksi, ili troskak odgovornosli u garaneijskom roku, Nazivnik se moze izrazili kao: broj proizvedenih jedinica, dolarski iznos prodaje, broj jcdinica u usiuzi ili duljina vremena u usluzi.

Teze je kreirati jedinice mjere za svojstva proizvoda. Broj i raznolikost lib svojstava moze bill velik. Ponekad je izmisljanje nove jedinice mjere zanimljiv lehnicki izazov. U jednom primjeru, proizvodac novorazvijenog polistirenskog proizvoda Irebao je smis- liti jedinieu mjere i senzor za vrednovanje jednog vaznog svojslva proizvoda. Nakon toga je bilo moguce mjerili lo svojstvo proizvoda, kao i konkurencijskog proizvoda, prije pustanja proizvoda u proizvodnju. U diugom je slucaju postupak branja graska u polju zahtijevao razvijanjc jedinice mjere za osjetljivost i pronalazak “mjeraca osjetlji- vosli”. Stvorena je brojeana skala i izvrsena su mjerenja na polju kako bi se utvrdilo kada je grasak bio spreman za branje,

Tablica 5.3 prikazuje primjere jedinica mjere za jednu proizvodnu organizaeiju i je~ dnu usluznu organizaeiju. Treba imati na uniu da je za mnogc usluzne djelatnosli vrijeme koje je polrebno za pruzanje usluge vanjskom kupcu, odkicujuca jedinica mjere.

Cesto postoji odredeni broj vaznili svojstava proizvoda. Da bismo razvili sveobuhvatnu jedinieu mjere, Irebamo uslanovili vazna svojstva proizvoda i onda odredili rela- livnu vaznost svakog svojslva. U uzastopnim mjerenjima svako svojstvo prim a

ProizvodaiS elektronike Banka

Kvaliteta dokumenta Poslovanje

Nedostaci na tisucu formatiziranih Broj kasno dostavljenih izvadakaizlaznih straniea Ukupan broj izractenih izvadaka

Kvaliteta racunalnog programa Bankovno poslovanje na malo

Ispravljanje nedostataka na tisucu

nerazjasnjenih izvora izvadaka

Broj ulaznili pogresaka blagajnickog pomocnika

Ukupan broj unosenja blagajnickog pomocnika

Kvatiteta sklopova Komercijalno bankovno poslovanje

Broj uklanjanja na terenu Placanja pogresno otpremljenog zajmaUkupna placanja zajma

Kvaliteta procesa Kreditne kart ice i ATM kartice

Funkcionalne dobiti

Broj pogresnih unosenja Ukupan broj transakcijaKvaliteta sustava Financije/investiranje

Ukupni ispadi

Broj ispravki u poslovanju Broj sklopljenih poslovaLjudski resursi

Nepopunjene rekvizici je u 30 dana Ukupan broj

rekvizicijaInforma tivne us luge

Informativni sustav za klijente (CIS) izvan funkcije

Ukupno vrijeme informalivnog sustava za klijenteAdininistracija

Broj nedovrsenih radnih ttslugau roku od 10 dana

Broj dovrsenih radnih usluga

1.5 POSTAVLJANJE CILJA ZA PREDMET KONTROLE

Svaki predmel kontrole mora imati cilj kvalitete, tj. trcba biti usmjeren k cilju kvalitetc. Tablica 5.4 prikazuje primjere predmeta kontrole i s tim povezanih ciljeva za mnogo predmeta kontrole koji se krecu od onili za proizvode, procese i odjele do

TABLICA 5.4 Subjekti kontrole i ciljevi

Subjekti kontrole Ciljevi

Pouzdanost proizvoda Minimalno 500 sati srednjeg vrenienaizmedu manjkavosti

Temp era (lira lema kod 500°Fprocesa valnog lemljenjaBroj pogresaka u odjelu Maksimalno 2 na 1000 dokumenata

Polozaj kvalitet Po kvaliteti jednak sna trzistu konkurentima A i B

zacije. Ovo se poglavlje usredotocuje na ciljeve koji sc nalaze na poslovnim razinama; Odjeljak 6.5, “Ciljevi kvalitcte" prikazuje ukupne ciljeve kvalitele u tvrtki.

Da bi sc postavili poslovni ciljevi kvalitele, moraju se zadovoljiti odredeni kriteriji. Ciljevi trebaju biti:* Pravno valjani: da imajn sluzbeni status• Mjerljivi: brojke pomazu jasnoci* Dosfizivi: uz umjeren napor• Nepristrcmi: za sve pojedince na istoj razini

Kod postavljanja ciljeva kvalitele na raspolaganju je nekoliko osnova —prelhodno ispunjavanje funkcije, inzenjerska proucavanja, te konkurcncijsko trziste. Sljedeca poglavlja u ovoj knjizi daju prikazc i metode, “Razvijanje“ ciljeva kvalitele tvrtlce na poslovne ciljeve prikazauo je u Odjeljku 6.5 pod naslovom"

1.6 SENZOR

Vecina je senzora projektirana da omoguci informacije pomocu jedinica mjere. Za po~ slovne predmete kontrole senzori su obicno tehnoloski instrument} ili ljudi koji sluze kao instrument! (npr., kontrolori, nezavisni kontrolori); za upravljacke predmete senzori su sustavi podataka.

Postoji stalan trend da se senzorima daju dodatne funkcije povratne veze: biljezenje podataka, obrada podataka, usporedivanje ispunjavanja ftmkcije s normama, te pokretanje popravnog djelovanja u procesu.

Usprkos brojnosti p red met a kontrole, relativno je potrebno malo ljudi da provo de proces kontrole. Zamislite piramidu predmeta za kontrolu; nekoliko vitainih kontrola provode nadzornici i voditelji; drugi segment provodi radna snaga; s

106 PLANIRANJE I ANAL1ZA KVAL1TETE

Bez sumnje senzori moraju biti ekonomicni i jednostavni za koristenje. Takoder, posto senzori daju podatke koji jedan za drugim mogu dovesti do kriticnih odluka o proizvodima i procesima, ona moraju biti locna i precizna. Znacenje, mjerenje, utjecaj na tocnost i preciznost raspravljaju se u Poglaviju 18.

1.7 MJERENJE STVARNOG ISPUNJAVANJA FUNKCIJE

U organiziranju kontrole lcorisno je ustanoviti ograniceni broj postaja za konlrolu radi mjerenja. Svakoj takvoj postaji kontrole daje se odgovornost za provodenje koraka po- yratne veze za odabrani pop is subjekata kontrole. Kriticki pregled brojnih postaja kontrole otkriva da su one obicno smjestene na jcdnoj od nekoliko glavnih dodirnih toeaka:

* Kod promjene sudske vlasti, npr, gdje sc proizvod salje izmedu tvrtki ili izmedu velikih odjcla

• Prije kretanja na nepovratni put, npr. odobrenje za kretanje prije proizvodnje* Nakon stvaranja kriticne kvalitete• Kod dominantnili procesnih varijabli, npr. “nekoliko vitalnih”8 Kod prirodnih “prozora” za kontrolu ekonomicnosti

Izboru postaja kontrole pomaze izrada dijagrama loka sto pokazuje napredovanje dogadaja kroz kojc jc proizvod proizveden.

Bitnoje mjeriti kvalitetu proizvoda koji ide vanjskom kupcu (“konaciii prihod“), a!i i kvalitetu na prethodnim toekama u procesu, ukljucujuei “prihod na pocetku”.

Na Slici 5.3 100 ulaznih jedinica ulazi u proccs. Nakon operacija A, B i Cprovodi se kontrola; 87 prihvatljivih jedinica nastavljaju do operacije Z), 8 jedinica se vraca u proces u prethodnim operacijama, a 5 se jedinica odbacuje. Prvi je prihod tako 87 posto. Nakon operacija D i E provodi se druga kontrola; 82 su prihvatijive jedinice (od 87) spremne za dostavu, 2 se vracaju u proces, a 3 se jedinice odbacuju. Pod pretpostavkom da su sve jedinice koje su vracene u proccs prihvatijive, konacni rezultat je 92 (82 + 8 + 2), ili 92 posto od pocetnog uiaza. Mozete primijeliti kako mjerenje prihoda na nekoliko mjesta naglasava nekoliko prilika za poboljsanje. Ova koncepcija vrijedi za proizvodnc i neproizvodne procese. Nemojte dopustiti da razlicito nazivlje (npr. kontrola u odnosu na provjeru) ucini

KONTROLA KVAUTETE 107

5 3Odbaceim,

sknrl,itd.

Odbacenn,Skarl,itd.87

Priliod na pocclku =-------- = O.S7100

KonaCni priliod „ 92 _ naktm poboljSimja joo

A, B, C, D, E: operacije ili zailuoi 1: Konlrolc, provjcrc, krilicki prcpledi

SUKA 5.3Priliodi na pocelku i konaCni priliod (A; 13; C; D; E; = opcracije ili zadaci; 1 = konirole, provjere, krilicki pregledi).

Za svaku jedinicu kontrole, polrebno je deilnirali posao icoji se treba uciniti: kojc predmele kontrole Ireba mjeriti, ciljevi i liorme koje treba udovoljiti, postupke, instru- menle koje treba koristiti, podatke koje treba biljcziti, te odluke koje treba donijeti, ukijucujnci krilerij i odgovornost za donosenje svake odluke.

“Zastavicasti dijagram” (Slika 5.4) jedan je novouvcdeni prikaz kako se mjercnje moze kombiuirati s predmetima kontrole radi pracenja poboljsanja. Taj dijagram pim- jenjuje podatke mjerenja u kombinaciji s Pareto koncepcijom i tizrocno-posljedicnim dijagramom (oba su prije prikazana u Poglavlju 3).

Sveukupni predmct kontrole (smanjenje vremena strojne obrade) podijeljen je u pel glavnih predmeta, npr. poboljsanje postupka strojne obrade. Svaki se glavni predmet onda dalje dijeli na sekundarne predmete, npr. poboljsanje operacije, Ciljevi su za svaki predmet prikazani crtkano na graftkonima, a onda se

1.8 TUMACENJE RAZLIICE IZMEDU STVARNOG ISPUNJAVANJA EUNKCIJE I CILJA

Ovaj korak kontrole procesa sastoji se od usporedivanja mjerenja s ciljem i odlucivanja o tome je li svaka razlika dovoljno znacajna da opravda djelovanje.


SLIKA 5.4

Prinijer “ zastaviSastog dijagrama” (Pmtzeto odKoiuki, l9S8.,str.35.F.M.)

Statisticko znacenje

Utvrdena razlika izmedu ispunjavanja fimkcije i cilja moze biti rezultat (1) stvarnc razlike zbog nekog uzroka, ili (2) ooite razlike koja proizlazi iz slucajne varijacije. Ta- koder, razlike se


SLIKA 5,5Kontrolnmodela raziike kroz vrijeme bitno je za donosenje ispravnih zakljucaka. Na Slici 5.5 mjerenja kod // i B, te trend kod C predstavljaju stvarna (“statist icki znacajna“) odstupanja od cilja; ostala se mjerenja izvode zbog slucajne varijacije. Slika 5.5 jc statisticka kontrolna karta — jedno od elegantnili statislickih pomagala koja se koriste za vrednovanje statistickog znacenja.

Kontrolna karta je graficka usporedba podataka o ispunjavanju funkcije procesa prema izracunatim “kontrolnim granicama “ povucenim kao granicne crtc u karti. Podaci o ispunjavanju funkcije procesa obicno se sastoje od grupa mjerenja (“racionalne podgrupe”) odabranili u uobicajenoj sekvenciji proizvodnje.

Primarna je upotreba kontrolne karte otkiivanje prenosivih uzroka varijacije u procesu. Izraz “prenosivi uzroci” ima posebno znacenje i bitno je razumijevanje tog znacenja radi razumijevanja koncepcije kontrolnih karti (vidjeti Tab lieu 5.5).

Procesne su varijacije dokazane sa dvije vrste uzroka: (1) slucajnog, tj. iskljucivo radi slucajnosti, i (2) prenosivog, tj. radi odredenih “posebnih” uzroka. Tdealno uzimajuci, samo bi slucajni (takoder nazvani “obicni,,) uzroci trebali biti prisutni u procesu. Za proccs koji radi bez prenosivih uzroka varijacije, kaze se da je “ u stanju statisticke kontrole “sto se obicno skracuje" pod kontrolom”.

Kontrolna se karta razlikuje u slucajnim i prenosivim uzrocima varijacije kroz izbor kontrolnih granica. One se izracunavaju iz zakona vjerojatnosti na taj nacin da se za vi- sokonevjerojatne slucajne varijacije pretpostavlja da nisu zbog slucajnih uzroka, vec zbog prenosivih uzroka. Kad stvarna varijaeija prijede


TABLICA 5.5Razlikovanje shicajnih i prenosivih uzroka varijacije

Slucajni (obiiini) uzroci Prenosivi (posebni) uzroci

Opis

Sastoje se od mnogo pojedinactiih uzroka

Svaki pojedini slucajni uzrok rezultira neznatnom kolifiinom varijacije (ali mnogo slutSajnih uzroka zajedno stvaraju ukupno znatnu varijaciju.)Primjeri su ljudske varijacije u postavljanju brojcanika instrumemita za konfrolu; blage varijacije strojeva; blage promjene u sirovinama

Sastoji se od jednog ili samo nekoliko pojedinactiih uzroka.Svaki prenosivi uzrok moze rezultirati velikim brojem varijacija

Primjeri su lose postupanje operatera, pogresno postavljanje, ili serija sirovine s nedostatkom

'nimai?enjc

Stucajna se varijacija ne moze ekonomicno ukloniti iz procesa

Promatranje unutar kontrolnih granica slucajnili varijacija znaci da se proces ne treba prilagodavatiUza samo slucajnu varijaciju proces je dovoljno stabilan za korislenje postupaka uzorkovanja za predvidanje kvalitete ukupnc proizvodnje ili za izradu studija za optimiziranje procesa.

Prenosna se varijacija moze ustanovili; ustanovhi; djelovanje radi uklanjanja uzroka obicno je ekonomski opravdanoPromatranje izvan kontrolnih granica znaci da proces treba istraziti i ispravitiUz prisutnost prenosive vari jacije proces nije dovoljno stabilan za koristenje postupka uzorkovanja za predvidanje.

Kontroina karla ne samo da vrednuje slalisticko znacen je, vec takoder upozoi ava na probleme koji bi mogli imali veliko ekonomsko znacenje.

Ekonomsko znacenjeCiiijenica da je raziika izmedu mjerenja i cilja statisticki znacajna, ne znaci da ce se poduzeti popravno djelovanje. U nekim su tvrtkama razlike, cesto u obliku nesukladnosti, toliko brojne da je polrebno ustanoviti prioritete za djelovanje na osnovi elconomskog znacenja i s lim povezanih paiametara. U siluaeijama gdje je nesukladnost velika, uobicajeno je dokumentirati slucajeve i stvoiiti mehanizam za donosenje

KONTROLA KVALtTIiTB 111

5.9 DJELOVANJE PREMA RAZLICI

U zavrsnom koraku povratne veze djeiuje se zbog vracanja procesa u stanje zadovoljavanja cilja. Djelovanje moze biti potrebno za tri razlicite vrste uvjeta:

1. Uklanjanje trajnih vrelci nepotpunosti. Povratna veza nije prikladan nacin bavlje- nja takvim trajnim problemima. Umjesto toga treba primijeniti proccs poboljsanja kvalitete kako je to opisano u Pogiavlju 3.2. Uklanjanje povremenih izvora nepotpunosti Povratna je petlja dobro projektirana za tu svrhu. U takvim povrcmenim slucajevima glavno je pitanje koje su promjcne uzrokovale pojavu povremene razlike. Otkrice tih promjena i djelovanje za ponovno uspostavijanjc kontrole, obicno se moze izvesti lokalnim nadzorom rada uz koristc- nje postupaka za ofkrivanjem smetnji. (Vidjeti sljedeci tekst.).

3. Neprekidno reguliranjeprocesa radl smanjenja varijacija . (Vidjeti daljnji tekst.)

Otkrivanje smetnji

Otkrivanje je smetnji (gasenje pozara) dijagnoza i popravno djelovanje koje se primjenjuje na povremene (ne trajne) smctnjc. Nedjelatno otlaivanje smetnji moze rezultirati propustom da se zadrzi steceno. Potrebua su ista dva “puta" (dijagnosticki i popravni), ali svalci je mnogo jednostavniji od trajnijih smetnji. Povremena smctnja je rezultat neke suprotne promjcne, pa je tako dijagnosticki put onaj koji otkriva kakva jc bila ta suprotna promjena. Popravni put uklanja olkrivenu suprotuu promjenu tako da vraca postojece stanje (status quo).

Konstruktiviii postupak za otkrivanje smetnji

Korporacija Monsanto (bez datuma) opisuje pristup korak po korak za pronalazenje uzroka odstupanja izmedu ocekivanog i stvamog ispunjavanja funkcije.Taj pristup prvo opisuje odstupanje i potrage za mogucim uzrocima, a onda odreduje stvarni uzrok. To se radi u sedam koraka:

1. Utwdiie odstupanje. Pitanja se postavljaju radi ustanovljavanja pojedinacne djc- latnosti i pojedinacnog predmcta ili grupe predmeta s tim u vezi. Koji je predmet (ili grupa predmeta s tim u vezi) obuhvacen? Koja je djelatnost? Da li itko zna uzrok tog odstupanja?

Obuhvaceno je

Nijeobuhvadeno

Jedinstvene znacajke stupe a "Obuhvaceno

je"

Promjene

Sto?Gdje?Kada?Kotiko?

SLIKA 5.6Analiza odstupanja (Iz QCH4, sir. 22.71)

4. Tragajte za promjenama. Koristt se matrica i postavlja se pitanje “Sto onda, ako se bilo sto promijenilo uokolo ili o toj jedinstveiioj znacajki?” Odgovori se upisuju u stupac “Promjene”

5. Otkrijte moguce uzroke. Za svaku promjenu postavlja se pitanje” Kako je ta promjena mogla prouzrociti odstupanje?”

6. Ispitajte moguce uzroke u odnosu na specifikaciju. Usporedite svaki moguci uzrok s informacijom u stupcima “Obuhvaceno je “i “Nije obuhvaceno” i vidite je li uzrok spojiv s informacijom.

7. Potvrdiie uzrok. Pokusajte ponoviti odstupanje koristeci najvjerojatniji uzrok, ili uklonite odstupanje ispravljanjem najvjerojatnijeg uzroka.

Radno se osoblje moze poducili kako koristiti ove vrste pristupa, kako bi sami otkrilismetnje. Razradu su tog pristupa predstavili Kepner i Tregoe

5,10 NEPREKIDNO REGULIRANJE PROCESA

Radno osoblje (tj. Ijudi koji vode proces) zele djelatan nacin neprekidnog reguliranja procesa, kako bi smanjili odstupanja od cilja. Da bi se osigurali djelatni mehanizmi reguliranja, pomoci ce sljedeca nacela:

♦ Svaki rezultat znacajke proizvoda (subjekt kontrole kvalitete) treba se povezati s jednom ili nekoliko procesnih varijabli.

• Trebaju se omoguciti sredstva za prikladno prilagodavanje procesnih varijabli.

* Mora postojati predvidljiv, jasan odnos izmedu velicine promjene u postavljanju procesne varijable i rezultirajuce velicine posljedice na znacajku proizvoda.

U praksi, na zalost, spoznaja o stvarnim odnosima izmedu


Elementi povratne veze, raspravljani u ovom poglavlju su univerzalni. Ne samo sto se koncepcije mogu primijeniti na proizvodne i usluzne djelatnosti, vec se one primjenjuju na izvrsne i operactjske aktivnosti unutar svih industrija.

SAZETAK

• Kontrola je proces koji se koristi zato da se zadovolje nonne.• Kontrola podrazumijeva univerzalni redoslijed koraka: izbor

subjekta Icontrole, izbor jedinice mjere, poslavljanje cilja, pronalazenje senzora, mjerenje ispunjavanja funkeije, tumacenje razlike izmedu stvarnog ispunjavanja funkeije i cilja te djelovanje prema razlici. Mjerenje je jednostavno vrelo djelovanja.

• Samokontrola obuhvaca Iri elemenfa: ljudi moraju znati sto se od njih ocekuje da rade; znanje o njihovu ispunjenju funkeije i sredstvima za reguliranje njihova ispunjavanja funkeije,

c Otkrivanje je smetnji dijagnosticko i popravno djelovanje koje se primjenjuje na povremene smetnje.

ZADACI

5.1 Odaberite specifican zadatak koji ste redovito obavljali za jednu organizaeiju. Za taj zadatak proeijenite stupa nj do kojeg su zadovoljena tri kriterija za samokontrolu.

5.2 Intelvjuirajte nekoga tko redovito obavlja odredeni zadatak za neku organizaeiju, Ob- jasnite toj osobi tri kriterija samokontrole i dokumentirajte stupanj do kojeg je kriterij zadovoljen prema niisljenju osobe koja obavlja zadatak.5.3 Stavite se u ulogu kupca bilo kojeg proizvoda-robe ili usluge, Ustanovite najmanje cetiri subjekta kontrole kvalitete u odnosu na kvalitetu koja je za vas kao kupca znacajna i koje bi dobavljac trebao mjeriti. Za svaki subjekt kontrole kvalitete predlozite jedinicu mjere.5.4 Postavite se u ulogu viseg menedzmenta u bilo kojoj

organizaeiji koja proizvodi robu ili pruza usluge. Ustanovite najmanje cetiri subjekta kontrole kvalitete vezana uz kvalitetu koja su znacajna za interno organizaeijsko ispunjavanje funkeije, a koje organizaeija treba mjeriti. Za svaki subjekt kontrole kvalitete predlozite jedinicu mjere.

5.5 Odaberite proces koji se sastoji od niza zadataka unutar jedne organizaeije. Ustanovite lokaeiju i podatke koji su prikupljeni o subjektima kontrole kvalitete vezanim uz kvalitetu tijekom cijelog procesa.

5.6 Intervjuirajte nekoga tko redovito obavlja proizvodni zadatak

114 PL AN! RAN JB I ANAL1ZA KVALITBTB

LITERATURA

Early, John F, (1989). “Strategies lor Measuring Service Quality”, ASOC Quality Congress Transactions, Milwaukee str. 2-9

Gitlow, Howard, Shelly Gitlow, Alan Oppcnheim i Rosa Oppenlieim (1989). Tools and Methods for the Improvement of Quality, Homewood, lllions, str. 18-24, 159-162.

Kepner, Charles H. i Benjamin B. Tregoe (1981). The New Rational Manager, Princeton Research Press, Princeton, N.J.

Kondo, Yoshio (1988). “Quality in Japan”, QCH4, Odjeljak 35F.Monsanto Company (undated). “Managerial Analytics Pocket Manual”, Monsanto Company, St. Louis,

Missouri.

Taguchi, G. (1978). “Off-Line and On-Line Quality Control Systems", International Conference on Quality Control, Japanese Union of Scientists and Engineers, Tokyo, str. B4-T do B5-5.

DODATNA LITERATURA

Izvjeslaj o kvaliteti m izvrsne funkeije: QCH4, str. 8.8-8.20.Kontrola procesa: Juran, J. M, (1964), Managerial Breakthrough, McGraw-Hill, Inc. New York, 1964.,

Poglavlja 12-20,Ciljcvi svrhe kvalitete: QCH4, str, 5.15-5.18Mjerenje; Juran, J, M. (1988). Juran on Planning for Quality, Poglavlja 5,6,Sink, D. Scott (1991). “The Role of Measurement in Achieving World Class Quality and Productivity

Management”, Industrial Engineering, lipanj, str. 23-29.

POGLAYLJE

6STRATESKO

UPRAVLJANJE KV ALITETOM

6.1 ELEMENTI STRATESKOG UPRAVLJANJA

Stratesko upravljanje kvalitetom (Strategic Quality Management = SQM) proces je ustanovljavanja dugorocnih ciljeva kvalitete i odredivanja pristupa za postizanje till ciljeva. Stratesko upravljanje kvalitetom (SQM) razvija, primjenjuje i vodi visi menedzment.

Ispitat cemo osnovne elemente strateskog plana i onda vidjeti kako se moze integri- rati parametar kvalitete. Sljedeci elementi omogucuju siroko priiivacen okvir:8 Definiiajte misiju nase organizacije 8 Analizirajte mogucnosti i prijetnje 8 Analizirajte nase prednosti i ncdostatke 8 Odredite i vrednujtc alternativne strategije 8 Odaberitc jednu sfrategiju 8 Razvijte ciljeve

115

116 PLANIRANJE i ANALIZA KVALITETE

* Prevedite planove u proracune• Pratite ispunjava funkcije

Obicno, plan obuhvaca petogodisnje razdoblje s jasnim uvjetima, s prvom godinom u nekoliko detalja.

Below i drugi (1987.), te Thompson i dmgi (1990.) objavili su radove koji su korisna literatura sto detaljno razraduju open koncepciju strateskog planiranja. Delaplane (1987.) raspravlja o ugradnji kvalitete u strateskoplaniranje u proizvodnoj organizaeiji.

Odredeni pristupi strateskom upravljanju kvalitete jos se uvijek razvijaju, ali nekoliko je elemenata ipak temeljno:

1. Usredolocenje na potrebe kupaca koje obuhvaca prednosti, slabosti, moguenosti i prijetnje —jezikom strateskog upravljanja “SWOT analizu”. Ako postoji znacajna razlika, onda se moraju odrediti specificni ciljevi i djelovanja — sto nazivamo “anaiizom jaza”. Ponekad usredotocenje na potrebe kupaca stvara strategyu kvalitete koja vodi k jedinstvenoj konkurentskoj prednosti.

2. Upravljanje viseg menedzmenta da bi se razvili ciljevi kvalitete i strategije.3. Prevodenje strategy a u godisnje poslovne planove.

6.2 POVEZIVANJE KVALITETE SA STRATESKIM UPRAVLJANJEM

Jedan od autora prilagodio je temeijne elemente strateskog planiranja radi obuhvacanja parametra kvalitete. U dolje navedenom modelu prikazat ce se koraci laoz slucaj iz General Electric (Utzig, 1980.). Na taj je nacin model zapravo uopcavanje slucaj a. Model se primjenjuje na odredeni proizvod, ili proizvodnu liniju, proizvod X:

Primjer, General Electric bio je proizvodac uz minimalne jedinicne troskove, ali je tvrtka gubila udio na trzistu.

Korak 1: Koj i su Tina nc ij ski ciljevi za pro iz vo d A?Kratkorocni finaneijski cilj bio je profit od najmanje 25 posto;

petogodisnji cilj na kumulativni neto prihod bio je 120 milijuna dolara.Korak 2\ Koji je nas sadasnji cilj kvalitete s obzirom na konkureneiju?

Cilj je bio isti kao za konkurente i i B.Korak 3: Koji su kljucni chnbenici kvalitete koji utjecu na odluku potencijalnih kupaca o kupovini?

Istrazivanje je trzista pokazalo da su cimbenici za proizvod X

Svojstva proizvoda

Prosje^novrednovanjeznacajnosti

Ocjcne ispunjavanja funkcije konkurenata

GE A B

Pouzdanrad 9.7 8.1 9.3 9.1Ucinkovito ispunjavanje funkcije 9.5 8.3 9.4 9.0

Trajnost/vijek trajanja 9.3 8.4 9.5 8,9Lakoca kontrole i odrzavanja 8.7 8.1 9.0 8.

6Lakoca povezivanja i ugradnje 8.8 8.3 9.2 8.SPosluzivanje proizvoda 8.8 8.9 9.4 9.2

Korak 4: Kako usporedujemo konkurenciju po svakom kljucnom cimbeniku?

Iznenadujuci reziiltal prikazan jeu Tablici 6.1. Moze se primijetiti da je GE (General Electric) ocijenjen najnize po svakom od sest cimbenika. Naravno, rezuitatima se nije vjerovalo sve dok nije tri puta obavljeno proucavanje. Mozete li zamisliti kakva je bila kritika toga proucavanja?Korak 5: Je li itko ima jedinstvenu konkurentsku prednost u kvaliteti?

Tablica 6.1 pokazuje da je konkurent A bio najbolji po svih 6 cimbenika.Korak 6: Koji su interni reznltati u kvaliteti?

Troskovi propusta bili su niski, a i zalbe su bile na niskoj razini. Na taj nacin tradicionalno proucavanje troska slabe kvalitete ne bi pokazalo ozbiljnost problema.Korak 7: Koji su alternativni ciljevi kvalitete s obzirom na konkurenciju?

Proucavanjem koristi i troskova ispitano je nekoliko alternativa. Odluceno je da se postojeci cilj (biti jednak po kvaliteti s konkurentima A i B) treba zadrzati.Korak 8: Za odabrani cilj, koji su ciljevi za odjele potrebni za postizanje promjena razine u kljiicnim cimbenicima?

Novi su ciljevi bili potrebni u odjelima projcktiranja, proizvodnje, posluzivanja i odjelu osiguranja kvalitete.Korak 9: Koji se planovi za odjele moraju razviti?

Ciljevi su pretvoreni u osobitosti kao sto su ojacanje magnetske konstnikcije kako bi se poboljsala pouzdanost, omogucavanje toplinske obrade lcoje su vise ujednacene, uvodenje posebnog programa poducavanja za tehnicare u posluzivanju, te provodenje dodatnog ispitivanja vijeka trajanja

118 PLANIRANJli i ANAL1ZA KVALITETE

U jednom, pak drugom prislupu, poslovna je skupina za proizvod procesne industrije odlucila ugraditi pitauja kvalitete u svoj redovni proces strateskog pianiranja. Kor- poracija je imala ustrojeni proces za stratcsko planiranje koji je poslovna jedinica treba la primijeniti na svoje proizvode.

U tom je procesu razvijen petogodisnji strateski plan s jasnim uvjetima, s prvom godinom specificiranom u nckoliko dctalja. Proces je godisnje ponavljan.

Clanovi poslovne skupine prvo su naucili neke suvremene predodzbe upravljanja kvalitetom. Sudjelovali su u prakticnom poducavanju kojim su odredene predodzbe bile predstavljene i odmah se raspravljalo kako odluciti o vrijednosti promalranog proizvoda. Primjeri till predodzbi ukljucivali su cimbenike kvalitete koji su utjecali na od- luIce kupovanja, dodatne troskove vezane uza slabu kvalitetu, istrazivanje trzista radi kvalitete, ciljeve kvalitete, procese kvalitete, ltd.

Postavljena su potencijalna pitauja i dodijcljena clanovima skupine radi daljnje obrade i podnosenja izvjestaja. Nakon rasprave, ustanovljena su cetiri pitauja koja su se odnosila 11a kvalitetu kao vrijedna za ukljucivanje u cjelovitu vjezbu strateskog pianiranja. Na primjer, jedno se pitanje odnosilo na to da u budueem planiranju proizvod a treba staviti veci naglasak 11a vrijednost (spajanje kvalitete i cijene) nego samo 11a kvali-tetu, Ovo je pitanje imalo vrlo znacajan utjecaj 11a pH hod od prodaje.

U tvrtki Carolina Power and Light, srcdnji su voditelji bili izvor ulaznih podataka u razvoju strategije (Allen i Bailes, 1988.). Odrzani su brojni sastanci radi ustanovljavanja kritionih predmeta koji su bila prepreka kvaliteti. Ustanovljeno je vise od 100 predmeta. Taj broj smanjen je na 22 predmeta, kao sto su npr. poostreno vodstvo, zapovijedanje i kontiola od strane viscg menedzmenta. Nakon toga, su odrzani sastanci radi razvijanja ciljeva za rjesavanje 22 predmeta. Rezultat je toga biio 297 ciljeva, npr. osjecaj jedinstvenosti svrhe, ocita obveza prema zajednickoj misiji i vjerovanjima, Konacno, ciljevi su grupirani u cetiri “makrostrategije”: komunikacije, promjena lail- ture i stila upravljanja, priznanje i nagradivanje, te obrazovanje i poducavanje. Za svaku od tih cetiriju strategija koristena je metoda “mozgovna oluja” (prikupljanje ideja) za ustanovljavanje predmeta djelovanja koji su omogucili okvir svake strategije i doveli do razvoja petogodisnjeg programa za kvalitetu.

Rastucim tempom, organizacije su shvatile da, premda je bitno vodstvo viscg menedzmenta, u razvoj strategije treba ukljuciti i gledista postavljanja kako od vrha prema dolje talco i

STRATESKO UPRAVLJANJE KVAL1TBTOM 119

kontrole. Dolje naznacena rasprava obit h vac a liekc elementc planiranja kako se oni primjcnjuju na kvalitctu; sljedeci dementi izupiavljackog ciklusa raspravljaju se u drugim poglavljima.

Primijenjeni na kvalitetu, dementi upiavljackog ciklusa obuhvacaju:

• Polilike kvaliletc 8 Ciljeve kvalitete 8 Razvijanje ciljeva 8 Planove za zadovoljavanje ciljeva 8 Organizacijsku struktimi 8 Izvore8 Povratnu informaciju o mjerenju 8 Kritienu analizu napredovanja8 Nagradivanje tcmeljcno na ispunjavauju fimkcije u odnosu na ciljeve 8 Poducavanje

Japanci koristc pristup nazvan “hoshin planiranje” koji se stvara u upravljackom ciklusu plana izvrsenja i pregleda (ili, planiraj, ucini, provjcri, djeluj). Kljucna gledista “hoshin” planiranja ukljucnju usredotocenje na proces planiranja, ciljeve tvrtke koji su poznati svim zaposlenicima, pojedinacnu poduzetnost, vlastiti pregled, te

6.4 POLITIKE KVALITETE

Politika je opsirna smjcrnica za djelovanjc. Ona je ocitovanje nacela. Politika se razlikuje od postupka koji detaljno objasnjava kako se dano djelovanje treba izvrsiti. Tako politika kvalitete moze objasniti da ce se troskovi kvalitete mjeriti. Odgovarajuci bi postupak opisao kako froskove treba mjeriti.

Predmetni sadrzaj politika kvalitete mora biti primjeren svakoj tvrtki. Medutim, lieki su sadrzaji femeljni i svaka tvrtka koja se priprema napisati politiku kvalitete, treba ih razmotriti. Te su tcmeljne teme sljedece:8 Koja razina kupaca cini trzistc tvrtke? (To se neposredno odnosi

na izbor kvalitete za projektiranje ili slupnjevanjc).8 Bori li sc tvrtka za vodstvo u kvaliteti, za konkurentnosti, ili za

primjerenost?8 Prodaje li tvrtka siandardne proizvode ili prodaje uslugu u kojoj

je proizvod jedan od sastavnili dijdova prodaje? (To uljecc na naglasavanje sukladnosti sa specifikacijom u odnosu na prikladnost za upotrebu).


• Tveba li naglasak biti na optimiziranju troskova uporabe ili proizvodnik troskova?• Trebaju li “mogucnosti” (pouzdanost, odrzavanje, iid.) biti kvantificirane?• Treba li se tvrtka za svoje kontrole osloniti 11a sustave ili ijude?• Treba li planiranje kvalitete raditi radno osoblje ili linijski ljudi?• Treba li dobavljaca ukljuciti u poslovnu skupinu?

• Treba li vrhimski menedzment aktivno sudjelovati u planiranju i osiguravanju kvalitete, ili to treba prenijeti na nekoga dmgog?

Rastom tvrtke do sirine koja je ukljucuje na visestmka trzista i proizvode, postaje jasno da niti jedan niz politika kvalitete ne moze odgovarati svim podrucjima djelovanja tvrtke. Taj se problem rjesava stvaranjem nekoliko razina politike kvalitete, npr. politika na razini tvrtke i politike na razini odjela. Politika 11a razini tvrtke primjenjuje se u cijeloj tvrtki. On a navodi pitanja koja trebaju biti sadrzana u politikama sto stvara svaki odjel. Takva pitanja mogu obuhvacati pripremu formalnog programa kvalitete, objavijivanje prirucnika o kvaliteti koji sadrzi odgovornosti, postupke, itd., te odredbu za pregled, da bi se odredio opseg do kojega su planovi primjereni i do kojega ih

TABLICA 6.2Moguci elementi ocitovanja vizije kvalitete

Detiniranje kvaliteteKvaliteta vezana tiz poslovne ciljeveOpseg borbe za kvalitetu—-veliko QCiljevi — dugorocni, kratkoroCniUsredotocenje na ktipce — vanjske i unutarnjeUkljucivanje svih zaposlenikaUtjecaj 11a sigurnost poslaProvottenje ocl strane linijske organizacijeVodenje od strane viseg menedzmenta

STRATESKO UPRAVLJANJE KVALITETOM 121

Primjer politika kvalitetePolitike lie smiju biti nejasne. One mogu biti dovofjno specificne da budu korisna vo- diija. Evo dva tipicna primjera:

Proizvodac racunala: Novi proizvod mora funkcionirati bolje od proizvoda koji zamjenjuje i bolje od konkurencijskog, i to se mora dogoditi u vrijeme prve redovne otpreme kupcu.

Drug} proizvodac racunala: Kod izbora dobavljaca oni koji donose odhiku odgovorni su za izbor najboljeg izvora, dak i kad to znaci da nisu odabrani lumtamji izvori. (To je zamijenilo prethodnu politiku koja je davala prednost kupovanjii od “sestrinskihodjela”)-

Sljedece politike kvalitete koje se odnose 11a korporaciju bile su priredene za raspravu u tvrtki koja proizvodi proizvode za zdravlje.

1. Kako na razini korporacije, tako i na razinama postrojeuja, Odjel za kontrolu kvalitete bit ce neovisan od proizvodne funkcije.

2. Tvrtka ce pustiti novi proizvod na trziste jedino ako je njegova sveukupna kvaliteta nadmocna konkurencijskim.

3. Izvrsit ce se svi zadaci koji su potrebni za postizanje bolje kvalitete, ali ce se svaki zadatak vrednovati radi jamstva da ulaganje ima stvaran utjecaj na kvalitetu.

4. Odredene odgovornosti za kvalitetu na svim podrucjima tvrtlce, ukljucujuci vrhunski menedzment, bit ce pismeno defmirane.

5. Djelovanja za kvalitetu naglasit ce sprjecavanjeproblema oko kvalitete, sto je bolje od samog utvrdivanja i ispravljanja.

6. Kvaliteta i pouzdanost moraju se definirati i mjeriti kvantitativnim mjerama.7. Svi parametri i ispitivanja kvalitete moraju odrazavati potrebe

kupca, uvjete koristenja i propisane zahtjeve.8. Ukupni troskovi tvrtke u vezi s poslizanjem ciljeva kvalitete

moraju se mjeriti periodicno.9. Dobavljacima se mora pmziti tehnicka pomoc radi poboljsanja

njihovih programa za kontrolu kvalitete.10. Svaka ustanovljena odgovornost za zadatak na kvaliteti za

lieki fimkcijski odjel imat ce napisani postupak koji opisuje kako ce se posao obaviti.

11. Tvrtka mora predloziti institucijama za propisivanje, ili dingim organizacijama sve dodatke ili promjene u industrijskoj praksi koje ce jamciti minimalno prilivatljivu kvalitetu proizvoda.

12. Svake se godine moraju ustanoviti ciljevi kvalitete za djelatnosti u korporaciji, odjelu i postrojenju, a ciljevi proizvoda i ciljevi po zadacima moraju se ukljuciti u program


Ove su politike pripremijene za omogucavanje smjernica za (1) planiranje sveukupnog programa kvalitete, i (2) ustanovljavanje djelovanja koje treba poduzeti u situacijama za koje je osoblje trazilo smjernicu.

Politike takoder mogu biti potrebne unutar jednog ftmkcijskog odjela. Na primjer, politike za primjemi unutar odjela za kvalitctu mogie bi ukljuciti ocitovanja kao sto su:

1. Tznos kontrole ulaznili dijclova i materijala tenieljit ce se 11a kriticnosti i levantitativ- noj analizi povijesti dobavljaca.

2. Vrednovanje novih proizvoda radi pustanja u proizvodnju ukljucit ce analizu podataka radi uskladivanja sa zahtjevima za ispunjavanje funkeije i ukljucit ce takoder vrednovanje sveukupne prikladnosti za upotrebu, iikljucujuci pouzdanost, lakocu odrzavanja, te lakocu u primjeni korisnika.

3. Vrednovanje novih proizvoda radi sukladnosli sa zahtjevima za ispunjavanje ftinkcije izvrsit ce se do ustanovljenih brojeanih granica ispunjavanja funkeije.

4. Dobavljaci moraju dobiti pismeno ocitovanje o svim zahtjevima kvalitete prije pot- pisivanja ugovora.

5. Sveobuhvatno ispitivanje nije troskovno djelatna metoda uklanjanja propusta i koristit ce se samo na prvim jedinicama novog tipa proizvoda (ili velikoj modifikaciji postojeceg proizvoda) kako bi se dobile brze spoznaje o problemima.

Moze se primijetiti da ovi primjeri poiitika ocituju (1) nacelo koje treba slijediti, ili (2) sto treba uciniti, ali ne i kako treba uciniti. “Kako” je opisano u postupku. Cesto je bolje imati politiku umjesto postupka kako bi se omogucila potrebna fleksibilnost za razlicitc situaeije.

Moze se pojaviti osjetljivo pitanje politike kao rezultat projekata za poboijsanje lcoji smanjuju vracanje u proces ili • Jamcite da niti jedan zaposlcnik nece izgubiti zaposlenje kao rezultat borbe za

kvalitetu. Mali je broj tvrtki izdalo takvo ocitovanje politike.* Oslonite se na one koji napustaju posao ili one koji odlaze u mirovinu kao izvor novog

posla za one ciji je posao ukinut. Ponovno poducite one koji mijenjaju posao kako bi se kvalificirali za iiove poslove.

c Premjestite pogodene zaposlenike u dmga podmeja gdje postoje slobodna radna mjesta. To moze iikijucili i stvaranje radnih mjesta za dodatni posao na poboljsanju kvalitete.

• Ponudite prijevremeno lunirovljenje.* Ako sve to ne uspije, ponudite konaenu pomoc za pronalazenje poslova u drugim

tvrtkama.

STRATESKO UPRAVLJANJE KVAL1TETOM 123

Planiranje lakve siluacije unaprijed ccsto moze dovesti do stvaralackih rjesenja. Jedno od najkriticnijih i najtezih pitanja politike na razini tvrtke je potreba za ranom i temelj i tom suradnjom izmedu fimkcija marketings, razvoja proizvoda i proizvodnjc (“rusenje zidova”). Detaljan opis jednog slucaja u kojemu je vrijeme razvoja smanjeno od 3 godinc na 1 godinu dao je Kleinfield (1990.).

6.5 CILJEVIKVALITETE

Cilj (ili svrlie) je ocitovanje zeljenog rezuitata koji se treba doslici unutar odredenog vremcna —usmjerenost na dostizanje ciljne vrijednosli. Ti ciljevi onda cine temelj de- la Ij nog planiranja djelovanja. Takticki su ciljevi kratkorocni (recimo, 1 godina); strateski ciljevi su dugorocni (recimo, 5 godina). Koncepcija upravljanja pomocu cilja veoma je rasprostranjena. U okvim tc koncepcije voditclji sudjeluju u ustanovljavanju ciljeva, koji se onda sazimaju u pismeni oblik i poslaju temelj planiranja radi rezuitata.

Ciljevi se mogu stvarati za tocku izjednacenja ili kontrole. Postoje mnogi razlozi radi kojili tvrtke stvaraju ciljeve za tocku izjednacenja:

1. Zele postici ili zadrzati vodstvo u kvaliieti.2. Ustanovili su mogucnosti za poboljsanje prihoda kroz nadmocnu prikladnosl za upotrebu.3. Gube udio na trzistu kroz pomanjkanje konkurentnosti.4. Imaju previse neprilika na terenu — propusta, zalbi, povrata — i zele ill smanjiti, kao i smanjiti vanjske troskove koji proizlaze izzajamcenih pristojbi, izdataka za istrazivanje, popusta na proizvod, itd.5. Pronasli su neke projekte koji nude mogucnost za smanjenje unutamjih troskova, npr. poboljsanje iskoristenja procesa, ili smanjenje skarta, dorade, kontrole ili ispitivanja.6. Imaju li los image kod kupaca, dobavijaca, javnosti, ili drugili skupina.

Ciljevi za probijanje na visu razinu (tocku izjednacenja) nisu ograniceni na “C^ore- vine”, ili na stvari koje se mogu brojiti, npr. priliod, trosak. Ciljevi za probijanje na visu razinu (tocku izjednacenja) mogu ukljuciti projekte kao sto su program poducavanja pouzdanosti za projektante, plan za rangiranje dobavljaca, primcnik za istrazivanje zalbi, reorganizacija osoblja koje se bavi kontrolom kvalitete, ili priprema novili izvjcstaja o kvaliteti za izvrsne voditelje.


4. Tvitka ce imati_ovjerenili inzenjera za kvaiitetii.5. Troskovi ce se kvalitete odredili za najmanje jedan proizvod.6. Za najmanje jedan proizvod, razvit ce se i primijeniti

odredena tehnika za analizu podataka o kvaliteti u procesu7. Za najmanje ce se jedan proizvod ustanoviti svrhc brojcane

pouzdanosti i svrlie odrzavanja.8. Prije pocctka planiranja proizvodnje postrojenja ce provesti

postupak koji jamci da su sve skupne specifikacije proizvoda kriticki analiziranc.

9. Prije dovrsenja ugovora o kupovini, provest ce sc postupak koji jamci da su sve specifikacije za dobavljaca dogovorene uz pristanak dobavljaca.

10. Mora se izraditi prirucnik postupaka vezano uz kvalitetu,11. Predsjednik ili polpredsjednik ce posjetiti najmanje puta kupce radi kritickog

pregleda kvalitete proizvoda.Drugi primjcri sveukupnih ciljeva kvalitete su:

• Stvorite model automobila Taurus/Sable na razini kvalitete koja jc “najbolja u klasi”.• Smanjite vrijeme potrebno za ljesavanje zalbi kupaca za 50 posto.• Povecajte postotak rezultata istrazivanja koji ce biti

ugradcni u proizvode za posto.

Obratite pozornost na to da ovi navodi ukljucuju kvantifikaciju ili pomocu jedne znacajke proizvoda, ili jednog datuma (kraj kalendarske godine). Oni pokrivaju kako znacajke proizvoda tako i zadatke u cjelokupnom programu kvalitete u tvrtki. Ciljevi kvalitete takoder se mogu kreirati za pojedine odjele.• Voditelji vjeruju da je poboljsanje neekonomicno: tj. da se trosak nastojanja probijanja

na visu razinu (tocke izjednacenja) nece vratiti.• Postojece je ispunjavanje flinkcije konkurentno. Mnogi voditelji smatraju “trziste”

cvrstom normom, jer ono u sebi sadrzi napore za probijanje na visu razinu (tocku izjednacenja) s konkurencijom.

• Postoji nekoliko znakova uzbune — npr. nekoliko zalbi ili internih prepirki — koje sugeriraju potrebu za probijanjem na visu razinu (tocku izjednacenja).

• Postoji potreba za probijanjem na visu razinu (tocku izjednacenja), ali nije vrijeme da se ono poduzmejer (a) nije bilo dogovora o spccificnim projektima koji ce se uzeti u obradu, ili (b) klima za probijanje na visu razinu (tocku izjednacenja) kvalitete nije povoljna (npr. previse drugih programa koji su u tijeku; neki kljucni voditelj nije uvjcren; probijanje na visu razinu (tocka izjednacenja zahtijevalo bi rizicno telmolosko istrazivanje).

STRATESKO UPRAVIJANJE KVALiTBTOM 125

Uobicajeniji ciljevi kontrole ukljucuju: pridrzavanje specifikacije matcrijala, procesa i proizvoda; odrzavanje propusta na terenu, zalbi, povrata i drugik vanjskih mjera ispunjavanja ftuikcije na postojecim razinama; odrzavanje troskova kontrole, ispitivanja, skarta, dorade ili dnigih internih troskova na postojecim razinama; odrzavanje stecenog sto je postignuto najnovijim projektima probijanja na visu razinu (tocke izjednacenja).

Forinuliranje ciljeva kvalitete

Ciljevi kvalitete mogu se ustanoviti iz razlicitih uiaznih podataka, kao sto su:

* Pareto analiza (vidjeti Poglavlje 3) ponovljivili vanjskih znakova uzbune (propusti u primjeni, zalbe, povrati, itd.).

* Pareto analiza ponovljivili unutamjih znakova nzbune (skart, dorada, razvrstavanje, 100 postotno ispitivanje, itd.).

* Prijedlozi koji daju kljucno upuceni — voditelji, nadzornici, strucnjaci, strukovni sindikalni nadgledniei.

* Prijedlozi iz poticajnih zamisli.8 Proucavanje potreba i troskova korisnika na tcrenu.* Podaci o ispunjavanju ftuikcije proizvoda u odnosu na

konkurentovu (od korisnika i iz laboratorijskih ispitivanja).* Primjedbe kljucnih ljudi izvan tvrtke (kupci, pro d a vac i, novinari, kiiticari).* Nalazi i primjedbe drzavnih organa, neovisnili laboratorija, reformatora.

Analiza till uiaznih podataka zahtijeva, kao i u formuliranju politika, mehanizam koji voditeljima omogucuje sudjelovanje u postavljanju ciljeva bez opterecenja osoblja za izvodenje detalja. Inzenjerima za kvalitetu i dmgim stnicnjacima povjeren je zadatak analiziranja raspolozivih uiaznih podataka i stvaranja svih bitnih uiaznih podataka koji nedostaju. Te analize pokazuju potencijalne projekte koji se onda predlazu. Prijedloge kilticki analiziraju voditelji na progresivno visim organizacijskim razinama. Na svakoj razini postoji sazimanje i spajanje u jedno sve dok se ne dostigne skupna razina (razina tvrtke). Prethodni je proces slican onome koji se koristio u pripremanju godisnjeg fi- nancijskog proracuna.

Proces koji se koristio u kemijskom postrojenju Union Carbide za postavljanje godisnjih ciljeva prikazan je na Siici 6.1. Moze se primijetiti da taj priship obuhvaca viziju, strategyu (dugorocini) i takticke planove (kratkorocne).

Za defmiranje ciljeva kvalitete moze se koristiti nekoliko


Utvrdivanjc rezu Haiti

Pojedinadno pobuljsanje PuloknziV )

Razvojtaklidkiliphmov

Gdje suit) mi

Proccs poslavljanj

aStalno

razvijanjeznanja

Kako stizemot tamu?

St rate skismjer

Davtmje predunsli nekolieini

Model

savrsKako zmtmo kiida demo

Gdje smo sada u

odnosu mi ono

SLIKAC.lProces postavljanja godiSnjih ciljeva (Peny 19S9.).

Koukurentsko poravnavanje

Konkurentna analiza je jedna od razlikovnih svojslava modernog strateskog upravljanja kvalitetom. Neke su organizaeije izgradile svoj SQM (stratesko upravljanje kvalilele) prislup oko takvih koiiknrenlnili analiza— one tada sveuknpni pristup nazi- vajn “konkurentsko poravnavanje”.

Poravnavanje je jednostavno referentna locka koja se koristi kao norma usporedbe za stvarno ispunjavanje fnnkeije. Tablica 6.3 navodi tipicna poravnavanja. Na zaiost, pridrzavanje specifikaeije moze biti liedovoljno da bi se potaknula prodaja. Takoder, obratite pozornost da neka od ostalih poravnavanja,

STRATI:SKO UPRAVLJANJE KVALITETOM 127

TABLICA 6.3 Tockc poravnanja

Speciflkacija zelje kupca IConkurencijaNajbolje u nasoj djelalnosti Najbolje u bilo kojoj djelalnosti

raju u prodaji, na primjcr, uredsku opreinn za umnozavanje. Ali, refcrentna organizacija moze bili “najbolja u nasoj djelalnosti”, ili “najbolja u bilo kojoj djelalnosti”. Na primjer, Xerox Corporationje korislio IBM i Kodak (direktne konknrente po nekini proizvodima) kao organizacije za tockn poravnavanja da vrednuje mnoge Xeroxove poslove. Za djelovanje poslova skladistenja i razdiobe (raspacavanja) proizvoda, Xerox je odabrao organizaciju L.L. Bean Company kao tocku poravnavanja, le distributera odjeee i dnigili polrosackih proizvoda za katalog prodaje. Poravnavanje sluzi nc samo kao norma usporedbe, nego i kao sredstvo za vlastito vrednovanje i kasnija poboljsanja. Koncepcija potrage za “najboljim” izvodaccm u bilo kojoj djelalnosti vrijedan jc doprinos u prislupu odredivanja poravnavanja.

Konkurentno odrcdivanje poravnavanja obuhvaca sljedece korake:

1. Utvrd i vanj e z n acaj k i z a p oravnava nj a.2. Utvrdivanje organizacija koje ce posluzili za poravnavanje.3. Prikupljanje podalaka.4. U l vi'd i vanj e n aj b o Ij eg u kl a s i.5. Analiza statnsa tvrtke u odnosu na najboljeg u klasi.6. Postavljanje ciljeva i njihova ugradnja u ukupno poslovno planiranjc.

7. Razvijanje stralegija i planova djelovanja, ukljncujiici i bitne prekretnicc u pro- jektn.

8. Pracenje napredovanja u odnosu na ciljeve u projcktu (milestones).

Proces poravnavanja primijenjen u Alcoa i AT&T opisao je Bemowski (199.1). Camp (1989.) daje opsirnu raspravn o odredivanju tocke poravnavanja.

Razvijanje ciljeva


* Nabava potrebnih izvora.Takvo razvijanje obuhvaca komuniciranje prema gore i prema

dolje po hijerar- hijskoj Ijestvici. Skupni ciljevi kvalitete (ciljevi kvalitete tvrtke) mogu se predloziti na vrbu. Nize razine tada ustanovljavaju poslovc koji ce, ako su ucinjeni, zajednicki zadovoljiti ciljeve. Nize razine takoder podnose racun: da bi se izvrsili

SLIKA 6.2Proces razvijanja politike (Bnmetti, 1986.).

STRATESKO UPRAVLJANJE KVALITETOM 129

sljedece izvore. Pregovori koji slijede nakon toga dostizu optimum koji uravnotezuje vrijednost zadovoljavanja ciljeva u odnosu na troskovc da bi se tako ucinilo. Slika 6.2 sazima taj pristup kako je proveden u praksi u Florida Power and Light. Moze se primijetiti da se projekti kvalitete ugraduju it godisnji plan poslovanja.

U drugom primjeru, Banc One zahtijevala je od podruznih banaka razvijanje godisnjeg plana za kvalitetu koji razvija skupnu strategiju it ciljeve kvalitete sto pokrivaju pet predmctnih podrucja:* Vodstvo* Koristenje ljudskih izvora 0 Informiranje i analiza• Osiguranje kvalitete za proizvode i usluge• Zadovoljstvo kupca

Radi razjasnjenja, pod “vodstvom” se poslavljaju posebni ciljevi za broj Odbora kvalitete, broj voditelja i sluzbenika koji prisustvuju poducavanju o kvaliteti, vrijeme koje ce CEO (Izvrsno upravljanje), CQO (Chief Quality Office) (Izvrsno upravljanje kvalitetom) i voditelji odjela posvetiti kvaliteti, Ijudi koji tromjesecno prisustvuju sastancima o kvaliteti, te ukupni neposredni troskovi poslova oko kvalitete. Aubrey (1989.) opisuje ulogu tog pristupa u Banc One.

Citatelj trcba takoder ponovno kriticki analizirati pristup koji se koristio u pocetku planiranja automobila Taurus (vidjeti Poglavlje 4). Polazeci od cilja da on budc “svjet- ske klase”, cilj je razvijen u 429 odrcdenih projektnih ciljeva. Rezultat je bio jedan od najuspjesnijih predstavljanja novog automobila u automobilskoj povijesti Amerikc.

6.6 IZVORI ZA AKTIVNOST1 KVALITETE

Moderan pristup kvaliteti zahtijeva ulaganje vremena i izvora u cijeloj organizaciji — za mnoge ljude cijena je oko 10 posto njiliova vremena. Dugorodno gledano, ovo uia- ganje donosi ustede vremena koje je onda na raspolaganju za djelatnosti kvalitete, ili druge djelatnosti; kratkorocno gledano, investiranje izvora moze predstavijati problem.

Visi menedzment ima kljucnu ulogu u pribavljanju izvora za djelatnosti kvalitete. Jedna od alternativa je da se dodaju izvori, ali u visokokonkurentnim vremenima to ne moze biti izvedivo. Cesto se vrijeme i izvori mogu pronaci samo promjenom

Vrliunski Voditelji

sreil n ji Rad u al1 re timet meneilznie

ntkvalitete

stnifnjnci

Specijalisti

Pomngaci

snagn

Svjesnost o kvalileli X X X X XTemeljue koncepcije X X X X X X

Stratesko upravljanje kvalitetom X XOsobue uloge Tri

process

X X X X X X

kvalitete X X X X XMetode ljesavanja problema X X X X XTemeljna statistika X X X X X X

Napredna statistika

ICvaliteta u

X X

fan keij skim podruejima X X XMotiviranje za kvalitetu X X X X

STRATESKO UPRAVUANJE KVALITETOM 131

■ Nesudjelovanje (inijski/i voclitelja u projektiranju poducavanja. Bez tog sudjcio- vanja, poducavanje je prije usmjereno 11a tehniku ncgo sto je usmjereno na probleme i rezuitate.

• Osianjanje na metodupredavanja u poducavanju. Posebno u industrijskom svijc- tu, poducavanje mora biti visoko medusobno povezano, sto znaci, ono mora omoguciti sudiouiku u poducavanju da primijeni koncepcijc tijekom procesa poducavanja.

* Lose komuniciranje tijekom poducavcmja. Tehnologija kvalitete, posebno statist!- cka metodologija, moze biti zbunjujuca za neke ljudc. Rezultati su bolji ako se primijeni jednostavan jezik i graficke telmike.

Programi za poducavanje su promaseni ako lie rezultiraju promjenom ponasanja.

6.7 PROVOBENJE POTPUNE KVALITETE

Pretvaranje eiemenata upravljackog ciklusa za kvalitetu u stvarnost moze se rjesavafi u pet stupnjcva: odiuka, priprema, pocetak, piosirenje i ugradnja.

Odluka

U stupnju od/nke suocavamo se s pitanjem “Trebamo li razlicit pristup kvaliteti?” Cesto puta pokrctacke snage, kao sto su pritisci konkurcncije, nezadovoljstvo kupca i previso- ki troskovi lose kvalitete, dovode do zakljucka da postojeci sustav kvalitete treba mijenjati. Ovaj stupanj lakoder istrazuje neke alternativne pristupe: statisticka kontrola procesa, krugove kvalitete, poravnavanja, dodatna kontrola — i tako popis ide sve dalje i dalje.

Priprema

U stupnju pripreme poducavaju se visi voditelji i odabrani srednji voditelji koji onda primjenjuju poducavanje za razvijanje pocetnib ciljeva, planova i odredbi. Elementi ovog stupnja prikazani su na Slici 6.3.

Pocetak

Stupanj pocetka ukljucuje vise poducavanja, pilot-projekte za kvalitetu, te rcviziju i piosirenje raznih upravljackih sustava da bi se proveo i podrzao novi pristup kvaliteti (vidjeti Sliku 6.4). Najznacajniji su pilot-projekti — smjernica za te projektc

Odluka Priprema Pocetak

Stvaranje

odbora za

kvaliteta

Imenovaoje

izvrsne vlasti

i osoblja

za

Razvoj prvobitnog

° ObjaSnjenja potrebe

* Siroke vizijeo vrijednostima/ politici kvalitete

* Ciljevi kvalitete

® Dugorocni plan

* Provedbeni plan

SUKA 63Priprcmni stupanj {Juran Institute. Inc.. 1991.)

w1N>

Prosirenje UgradnjaPLANIRANJ12 1 ANALIZA K

OdlukaPripremaPocetak Prosixenje Ugradnja

Poduka clanova pilot-skupine za kvaJitetu, voditelja, pomagaca

Vodenjepilot-projekataza kvalitetu

Razvijanje lekcija naucenih iz pilot-

Razvoj revizija sustava upravljanja, npr. nagrade, priznanja.

Razvijanje posebnih procesa za upravljanje kvalitetom,npi. izbor projekta, stvaranje

Vrcdnovanje postojec'eg stanja • Troskovi lose kvalitete e> Polozaj na ttzistu 0 Unutamja

Priopdenje:0 0 uspjeSnim projektima 0 0 naubenim lekcijama0 0 azuiiranom

provedbeno

SLIKA 6.4Pocctni stupanj Quran Institute, Inc., 1991.)

u>

STRATESKO UPRAVLJANJE KVALI


SMKA6.5Pilot-slupanj {Jitran Institute, Inc., 1991.).

Prosirenje

U stupnju prosirenja novi se pristup siri na drugc organizacijske jedinice formiranjem skiipina, mjemili sustava, pojedinacne poduzetnosti u kvaliteti, te dodatnom podukom.

Ugradnja

Ugradnja je posljednji stiipanj, kada kvalileta postajc nacin zivola. Strateski su ciljevi dovrseni i razvijeni prema razlicitim razinama; ljudi su poduceni za sudjelovanjeu skupinama i provodenje pojedinacnili uloga kvalitetc; kljucni su procesi poslovanja us- tauovijeni i analizirani; procjene, kriticki prcglcdi i pregledi su 11a svom mjcstii. Kratko receno, kvaliteta vise nije “program”, ona je sada dio posiovnoga planiranja,

Koliko ce sve to trajati? Opipljivi, mjerijivi rezullati pocet ce se javljati nakon godinu dana, ali vrhunac kvalitele koja stvarno

STRATCSKO UPRAVLJANJE KVALITETOM 135

SLIKA fi.fiVremensko trajaiije

6.8 ZAPREKE POSTIZANJU USPJESNOG STRATESKOG UPRAVLJANJA KVALITETOM (SQM)

Ima mnogo razloga za propus t, ali se sedam od 11 j ill naglasavaju kao znacajni:

1. Bez vodst\>a viseg menedzmenla. Bez vodstva stratesko upravljanje kvalitetom vjerojatno je osudeno. Neki u visem menedzmentu mogu biti “predani”, ali bez dokaza o toj predanosti imaju sletan lUjecaj na preostali dio organizacije. Poglavlje 7, “Organiziranje za kvalitetu”, raspravlja o ulozi vodslva viseg menedzmenla.

2. Bez infrastrukture za kvalitetu. Uz ostale glavne djelatnosli, menedzment je uspjesno delegirao odgovomost, ali tek nakon razvijanja mehanizama koji ukljucuju jasnc ciljevc, planove, organizacijske mehanizme za provodenje planova, proracuna, te odredbe za priznanje i nagrade. Suprotno tome, slo se lice kvalitcte ovi su isli elementi obicno ncodredeni, ili nedostaju.

3. Pvopusti ucinjeni pri shvaccmju skepticizma oka "novog programa iwaliteie Mnogi su ljudi vidjeli prethodue programe o kvaliteti kako neprimjetno tonu u zabo- rav. Na zalosl, skcpticizam nije arlikuliran. Posljedica toga je da menedzment propusta


kvalitete) vezano uz oslanjanje na tehniku motiviranja kako bi se svakoga potaknulo da bolje radi.

5. Propusf da se “krene s malim ” i da se uci odpilot-djebvanja. Ponckad, u zelji da se brzo postignu vidljivi rezultati, izostavlja sc mali pilot-stupanj; umjesto toga, provodi se opsezno poducavanje uz ocekivanje da snage mogu istodobno napredo- vati na svim podrucjima. To ne ide. Jedna mnogo bolja alternativa koristi mali broj pilot-projekata s tim da je opseg svakog projekta pazljivo defmiran, tako da je zavrsetak vjerojatno u roku od sest mjeseci. Mozda je najuobicajenija pogreska u projektima kvalitete propust ograniciti njihov opseg na jedan probavljiv zalogaj. Ljudi se brzo umaraju od projekata koji izgleda da traju vjecnost,

6. Oslanjanje na posebne tehnike kao primarne nacine posfizanja ciljeva kvalitete. Primjeri su takvih tehnika statisticka kontrola procesa, troskovi kvalitete, kmgovi kvalitete, razvijanjc funkcije kvalitete, itd. Sve su one vrijedne i cesto potrebne, ali su to tehnike koje rjesavaju samo posebne dijelove problema.

7. Podcjenjivanje potrebnog vremena i zahtijevanih izvora. Potrebno je oko 10 pos- to vremena viseg i srednjeg menedzmenta, te struenjaka da bi se postiglo probijanje na visu razinu (tocka izjednacenja) kvalitete. Obicno se to vrijeme mora pronaci bez dodatnog osoblja. Tako se moraju mijenjati prednosti, tj. ostale djelatnosti moraju se odgoditi ili izostaviti.

Organizacijama koje se tek upustaju u znacajne nove napore koji se odnose na kva-

litetu, prepoiucuje se da prouce savjete dmgili organizaeija, a posebno da prouci nji-

liovc razloge propusta.Endres (1990.) daje primjerc lekeija naucenih iz uspjeha i propusta tijekom tri

stupnja provodenja poboljsanja kvalitete.

SAZETAK

• Stratesko upravljanje kvalitetom (SQM = Strategic Quality Management) proces je ustanovljavanja dugorocnih ciljeva kvalitete i definiranje pristupa zadovoljavanja till ciljeva.

• Visi mencdzment razvija i provodi stratesko upravljanje kvalitete (SQM).

• Pristupi strateskom upravljanju kvalitete imaju neke zajednicke elemente: usredotocenje na potrebe kupaca, vodstvo viseg menedzmenta, ugradnja strategije kvalitete u poslovne

STRATESKO UPRAVLJANJE KVAUTETOM 137

* Provodenje strategije kvalitete obuhvaca pet stupnja: odluka, priprcma, pocetak, prosirenje, ugradnja.

ZADACI

6.1. Odaberite jedan program za poboljsanje koji ste primijetili u nekoj organizaciji. Program za poboljsanje moze se usredotociti na kvalitetu, sigurnost, izostajanje s posla, troskove, ili druga pitanja. S obzirom na provodenje programa, koje su bile njegove prednosti? ICoje su bile slabosti u provodenju? Koje bi bile vase preporuke za provedbu jednog programa za poboljsanje u buducnosti?

6.2. Predlozite popis od pet politika kvalitete za jednu posebnu organizaciju; na primjer, vasu tvrtku, veletrgovinu.

6.3. Predlozite popis od pet ciljeva kvalitete za odredenu organizaciju, na primjer, vasu tvrtku, veletrgovinu.

6.4. Mnoge organizadje imaju jedno opce ocitovanje nazvano “politika kvalitete”. Cesto je to nejasno i ocituje da ce organizacija isporuciti kupcu “visoku kvabtetu”. Pribavite jedan primjer lakvog ocitovanja i objasnite kako se ono moze uciniti odredenijim.

6.5. Pogledajte popis 13 politika kvalitete pod “Primjer politike kvalitete” u Odjeljku 6.4. Dajte komentar na opseg do kojega svaka od politika odgovara jednoj odredenoj organizaciji.

6.6. U poglavlju se spominjala jedna banka koja zahtijeva od podruznih banaka razvijanje godisnjeg plana kvalitete sto razvija skupnu strategiju u ciljeve kvalitete za pet predmetnih podrucja. Jedno je od podrucja “koristenje ljudskih izvora”. Predlozite cetiri cilja za potporu ovom podrucju.

UTERATURA

Allen, Roger L. i C. V, Bailes (1988). “Managing the Startup of a Corporate Quality Improvement Ef -fort-Translating Corporate Strategies into Field Operations”. Impm Conference Proceedings, Juran Institute, Inc., Wilton, Connecticut, str. 6A-I3 do 6A-18.

Aubrey, Charles A, II (1989). “Continuous Improvement to Meet Customer Needs”, ASQC Quality Con-gress Transactions, Milwaukee, str. 600-606.

Below, Patrick J., George L, Morrissey i Betty L. Acomb (1987). The Executive Guide to Strategic Plan-ning, Jossey-Bass, San Francisco,

Bemowski, Karen (1991). “The Benchmarking Bandwagon”, Quality Progress, sijecanj, str. 19-24,Brunetli, Wayne (1986). “Policy Deployment—A Corporate Roadmap”, Juran Report Number Eigh, Ju-

ran Institute, Inc., Wilton, Connecticut, str. 20-29,Camp, Robert C, (1989). Benchmarking: The Search for Industry s Best Practies That Lead to Superior

Performance, ASQC Quality Press, Milwaukee.

138 PLAN1RANJE I ANALIZA KVAUTETE

Delaplane, Gray W, (1987). “Integrating Quality Into Strategic Planning”, Imp to Conference Proceed-ings,, Juran Institute, Inc., Wilton, Connecticut, sir. 4B-21 do 4B-29.

Endres, A1 C, (I990)”Managing the Three Phases of Quality Improvement”, ASQC Quality Congress Transactions, MiIwaukee, str, 139-145.

Jarvis, John E. F. (1988). "Making It Happen—-Vision, Leadership and Strategy for the Vital Few”, Impro Conference Proceedings, Juran Institute, Inc,, Wilton, Connecticut, sir, 2-21 do 2-29.

King, Robert E, (1989). “Hoshin Planning, the Foundation of Total Quality Management”, ASQC Quality Congress Transactions, Milwaukee, str. 476-480,

Kleinfield, N. R, (1990). “How Strykeforce Beat the Clock”, The New York Times, 25. ozujka, sir. 3-1, 3-6.

Perry, Ann C. (1989). “From Teams to Total Quality”, Impro Conference Proceedings, Juran Institute, Inc., Wilton, Connecticut, str, 3A-7-3A-16.

Thompson, Arthur A, i A. J. Strickland (1990). Strategic Management, 5 izd,, Richard D. Irwin, Home- wood, Illinois.

Ulzig, Lawrence (1980). “Quality Reputation—A Precious Asset”, ASQC Technical Conference Trans-actions, Milwaukee, sir, 145-154.

DODATNA LTTERATURA

Saraph, Jayant, P, George Benson i Roger C, Schroeder (1989). “An Instrument for Measuring the Critical Factors of Quality' Management”, Decision Sciences Journal, sv 30. br, 4, str. 810-829.

POGLAVLJE

7ORGANIZIRANJE

ZAKVALITETU

7.1 RAZVOJ ORGANIZIRANJA ZA KVALITETU

Mnoge organizacije, posebno u proizvodnoj aktivnosti, usredotodile su djelovanja vezana uz kvalitetu u “Odjel kvalitete”. Desetljecima su se nazivi i opseg djelovanja mije- 11 j a I i — kontrola, statisticka kontrola kvalitete, kontrola kvalitete, inzenjering pouzdanosti, potpuna kontrola kvalitete, osiguranje kvalitete, potpuno upravljanje kvalitetom.

Tijekom 1980-ih godina u Sjedinjenim Drzavama javljaju se cetiri glavna smjera u organiziranju za kvalitetu:

1. Zadaci upravljanja kvalitetom bili su odijeljeni (ili preneseni) funkcionalnim Uni- jskim odjelima umjesto odjclima za kvalitetu. Na primjer, studije o sposobnosti procesa bile su prenesenc iz odjela za kvalitetu u odjel procesnog inzenjeringa.

2. Opseg upravljanja kvalitetom je prosiren samo s operacija (malo Q) na sve djelatnosti (veliko Q) i s vanjskill kupaca na

139

140 PLANIRANJE I ANALIZA KVALfTETE

3. Dosio je do velikog povecanja upotrebe skupina za kvalitetu (vidjeti dolje).4, Ovlastenje za donosenje odluka preneseno je na nize razine

(vidjeti Odjeijak 7.9 “Samoupravne skupine").Ovi trendovi doveli su do novih pristupa organiziranja i

koordiniranja aktivnosti kvaiitete.

7.2 KOORDINIRANJE AKTIVNOSTI KVALITETE

Pristup, koji se koristi za koordiniranje aktivnosti kvaiitete u cijeloj organizaciji ima dva glavna oblika:1. Koordiniranje radi kontrole postigli su uobicajeni linijski i stozerni

odjeli, prvenstveno primjenom formalnih postupaka i upotrebom povratne veze kojc poprimaju stanja kao sto su neovisna provjera izvrsenja u odnosu na planove, uzorkovanje radi vrednovanja kvaiitete procesa i proizvoda, kontrolnekarte, izvjestaji o kvaliteti, itd.

2. Koordiniranje radi stvaranja promjene postignuto je prvenstveno upotrebom projektnih skupina za kvalitetu i drugih organizacijskili oblika za stvaranje promjene.Koordiniranje radi kontrole cesto je centar djelovanja odjeia za

kvalitetu; ponekad je takvo djelovanje toliko zaokupljujucc da Odjel za kvalitetu nije u mogucnosti uciniti velilci napredak u koordiniranju radi promjene. Kao rezultat toga, razvila su se “paralelna organiziranja" za stvaranje promjene.

Paralelno organiziranje za stvaranje promjene

Sve su organizacije angazirane u stvaranju korisne promjene, kao i u spijecavanju ste- tne promjene (“kontrole"). Velik dio posla u stvaranju promjene sastoji se u obradi malih, istovrsnih promjena. Primjer za to je stalno uvodenje novih proizvoda u liniju proizvoda koji se razlikuju novim bojama, velicinama, oblicima ili necim drugim. Koordiniranje za tu razinu promjena cesto moze biti upravljano pazljivo pripremljenim postupcima. Ovom vrsti djelovanja mogu se baviti “odrzavanje za organiziranje" (siuzbe za odrzavanje organiziranosti).

Za nerutinske, neuobicajene programe za promjene obicno je potrebno stvaranje novih organizacijskili oblika. Ovi novi oblici zovu se “paralelno organiziranje”. Ovdje rijec “paralelno” znaci da ti organizacijski oblici postoje uz i istodobno s redovitom “linijskom” organizacijom.

ORGANIZIRANJEZA KVAL1TETU 141

Primjeri paralelnog organizirauja za postizanje promjene u kvaliteti savjeti su za kvalitetu (vidjeti u daljnjem tekstu), projekt ne skupine za poboljsanje kvalitete (vidjeti Odjeljak 3.6 “Organiziranje projektnih skupina), krugovi kvalitete (vidjeti u daljnjem tekstu), te skupine za proces poslovanja (vidjeti Odjeljak 22.5 “Upravljanje kvalitetom poslovnog procesa “)• Paralelno organiziranje moze biti trajno ili ad hoc (skupina za proces poslovanja u odnosu na skupinu za poboljsanje kvalitete) i mogu se fonnirati po nalogu ili 11a temelju dragovoljnosti (savjet za kvalitetu u odnosu na king kvalitete). Dronkers (1987.) raspravlja o tradicionalnim i paralelnim organiziranjima za kvalitetu. Po£etni oblik paralelnog organiziranja za pouzdanost proizvoda opisao je Gryna (I960.).

7.3 SUTRA — TVRTKA BEZ ZIDOVA

Vecina se organizacija organizira oko fiinkcionalnili odjela koji imaju dobro definiranu hijerarhiju upravljanja. U poslovnim uvjetima u proslosti ta je koncepcija dobro funk- cionirala; u danasnjim uvjetima poslovanja ta koncepcija ne funkcionira dobro.

Organiziranje po funkcionalnim odjelima ima odredene prednosti —jasno odredene odgovornosti, uspjesnosl djelovanja unutar jedne funkcije, itd. Ali, taj organizacijski oblik takoder podize “zidove” izmedu odjela. Ti zidovi, ponekad vidljivi, ponekad ne- vidljivi, cesto cine prepreke u ozbiljnom komuniciranju. Rezultatom toga moze biti djelotvorno poslovanje unutar svakog odjela, ali rezultat dostavljen vanjskim (i unutarnjim) kupcima manje je od optimalnog.

Uobicajen su i ponovljen scenarij sljedece prijelomne sekvencije: Prvo, odjel za marketing utvrduje potrebe kupaca i prenosi ih odjelu za razvoj proizvoda; taj odjel onda projektira proizvod i predaje projekt proizvodnji, itd. Problem je u tome sto razvoj “preko zida prcbacuje projekt proizvodnji”. Dublji je smisao u tome sto svaki odjel radi svoj posao s malo ili nimalo obzira na utjecaj svog rada na odjele koji slijedc iza njega u procesu. lskustvo pokazuje da te odjelne prepreke rezultiraju (1) povecanim unutarnjim troskovima, i (2) duljim vremenom potrebnim za dovrsenje ukupnog posla. Mjcra je till troskova i vremena broj promjena koje se mogu izbjeci u projektu radi neprimjerenog ispunjavanja funkcije i teskoca proizvodnje, usluzivanja, popravljanja, ili rada proizvoda. Takve se promjene toleriraju kao dio industrijske sfrukture, ali pritisak konkurencije

142 PLANIRAN.IE I ANALIZA KVALITETE

2. Ljudi ce u stozcm fizicki bili smjcsteni zajedno. Oni ce elektronicki biti povezani s onima koji su izvan stozera.

3. U stozeru ce tradicionalna podjela rada po funkcijama bili zamijenjena odjelom znanja, tj. kategorijama kao sto su utvrdivanje ciljeva, ustanovljavanje potreba kupaca, itd. Tradicionalua liijeraihija menedzmenta bit ce zamijenjena ljudima u stozeru koji imaju infonnaciju potrebnu za rjesavanje tih kategorija.

Tijekom projektiranja i proizvodnje automobila Taurus, organizacija se promijenila iz tradicionalneu stozerni oblik

7.4 ULOGA VISEG MENEDZMENTA

Od svili sastavnih dijeiova koji su bitni za uspjesno postizanje nadmocnosti kvalitete, jedan je iznad svih: aktivno vodstvo viseg menedzmenta. Predanost za kvalitetu se pretpostavlja, ali to nije dovoljno.

Ustanovljene su odredene uioge:0 Utemeljite i postavite clanove odbora za kvalitetu (vidjeti dolje).• Utemeljite poll tike kvalitete (vidjeti Poglavlje 6).• Utemeljite i razvijte ciljcvc kvalitete u sirinu (vidjeti Poglavlje 6). c Pobrinite se za izvore.• Pobrinite se za poducavanje koje je usmjereno na problcmc

(vidjeti Poglavlje 6).• Budite clanom skupina za poboljsavanje kvalitete viseg

menedzmenta koji naznacuju trajne probleme takvc prirode koji su u podiiicju viseg menedzmenta (vidjeti Poglavlje 8).

• Potidite poboljsanjc (vidjeti Poglavlje 8).• Pobrinite se za nagrade i priznanja (vidjeti Poglavlje 8).

Ukiatko, visi menedzment razvija strategiju kvalitete i jamci njezinu primjenu lcroz osobno upravljanje.

Izraziti je primjcr za to djelovanje koje je poduzeo voditelj jednog proizvodnog odjela. On osobno predsjedava godisnjem sastauku na kojemu se predlazu i raspravljaju projekti za poboljsanje. Na kraju se sastanka donosi konacan popis odobrenih projekafa za sljedecu godinu i za svaki se projekt odreduju odgovornosti i izvori.

Na zalost, za to aktivno vodstvo treba se platiti odredena cijena. Ta cijena je vrijemc — obicno oko 10 posto vremena viseg menedzmenta,

Waite (1989.) ustanovljuje tri “prirodna stupnja” u naporima za postizanje kvalitete i opisuje ulogu viseg menedzmenta u

ORGANIZIRANJE ZA KVALITETU 143

Savjet za kvalitetu

Savjet za kvalitetu je skupina visih voditelja koja razvija strategiju kvalitete i usmjerava i podupire njezinu provedbu. Savjeti mogu biti utemeljeni na nekoliko razina -— na razini korporacije, odjcla i postrojenja. Na svakoj razini clanstvo se sastoji od visih voditelja— linijskog i stozernog osoblja. Osoba koja predsjedava je voditelj koji nosi ukupnu odgovornost i sve ovlasti za tu razinu, npr. predsjednik za savjet korporacije, a od- jelni voditelji i upraviteiji postrojenja za svoje razine. Jedau je clan savjeta za kvalitetu direktor za kvalitetu cija se uloga u tvrtki raspravlja u daljnjem tekstu.

Svaki savjet treba prirediti ocitovanje misije koja ukljucuje sljedece odgovornosti:

♦ Formulivanje politike kvalitete.• Procjenjivanje glavnih dimenzija problema kvalitete.

* Ustanovljene infrastrukture, ukljucujuci savjet za kvalitetu, projektni sustav, dodjelu uloga i odgovornosti, itd.

* Planiranje poducavanja za sve razine.* Ustanovljenje potpore za skupine.• Omogucavanje koordiniranja.• Uvodenje novih mjerila za kiiticki pregled napredovanja.• Revizija pristupa ocjeni vrijednosti.• Projektiranje plana za priznanjc.* Utemeljenje plana za publiciranje djelatnosti vezanih uz kvalitetu.

Visi voditelji cesto pitaju: Nije li savjet za kvalitetu istovjetan po clanstvu sa skupi- narna vrliunskog menedzmenta? Obicno je odgovor: da. Ako je tako, zasto ne dodati dnevnom redu povrementh sastanaka viseg menedzmenta pitanja kvalitete, umjesto da postoji jedan poseban savjet za kvalitetu? Konacno (kad je kvaliteta post ala “nacin zivota”), ova se dva mogu kombinirati, ali ne napocetku. Ozbiljnost i slozenost predmeta kvalitete zahtijeva usredotocenje koje se najbolje postize

v

7.5 ULOGA SREDNJEG MENEDZMENTA

Ljudi koji izvrsavaju strategiju kvalitete koju je razvio visi menedzmcnt srednji su vo-ditelji, nadzornici, strucnjaci i radna snaga.

144 PLANIRANJE ! ANALIZA KVALITETE

Uloge srednjih voditelja, nadzornika i strucnjaka obuhvacaju:

* Predlaganje problema kvalitete za rjesavanje.* Usluzivanje u svojstvu voditelja raznih vrsta skupina za kvaiitetu.* Usluzivanje u svojstvu clanova u skupinama za kvaiitetu.

* Usluzivanje na poslovnim zadacima kako bi se pomoglo savjctu za kvaiitetu u razvijanju elemenata strategije kvalitete.* Upravljanje aktivnostima kvalitete unutar njihova vlastitog podnicja iskazivanjem vlastite predanosti i ohrabrivanjem njihovih zaposlenika.* Prepoznavanje kupaca i dobavljaca i sastajanje s njima u cilju otkrivanja i rjcsavanja njihovih potreba.

Sve se vise od srednjih voditelja trazi da sluze kao voditelji skupina u smislu trajnog dijela njihova posla. Za mnoge od njill ta uloga voditelja skupine zahtijeva posebna vo- diteljska znanja. Za voditelje odjela koji upravijaju ljudinia u tom odjelu, uobicajen je tradicionaini hijerarhijski pristup. Voditelj poli-funkcionalne skupine za poboljsanje kvalitete suocava se s mnogo izazova, npr. voditelj obicno nema hijerarhijski autoritet nad bilo kime u skupini, posto oni dolaze iz drugih odjela i clanovi skupine rade samo dio radnog vremena, a prednosti su im u njihovim odjelima iz kojih dolaze. Uspjeh voditelja skupine ovisi o tehnickoj osposobijenosti, sposobnosti da ljude okupi kako bi zajedno radiii kao skupina, te osobni osjecaj odgovornosti za rjesavanje povjerenog mu problema. Sve to zahtijeva veliku sposobnost talenta i zelju za preuzimanjem odgovornosti. Za neke srednje voditelje trazena promjena u voditeljskom stiiu prevelik je teret; za dmge ta uloga predstavlja priliku. Dietch i dr. (1989.) ustanovili su i proucili 15 znacajki voditelja skupina u Southern California

7.6 ULOGA RADNE SNAGE

Pod nazivom “radna snaga” mislimo na sve zaposlenike, osim onih u menedzmentu, te profesionalne strucnjake.

Sjetite se kako vecinu problema moze kontrolirati menedzment ili sustav. To znaci, da menedzment mora (1) upravljati koracima koji su potrebni za utvrdivanje i uklanjanje uzroka problema kvalitete (vidjeti Poglavlje 3), i (2) omoguciti sustav koji stav- Ija radnike u stanje samokontrole (vidite Odjeljak 5.2 “Samokontrola”). Od bitne su vaznosti kako ulazni podaci,

0RGANIZIRAN1E ZA K VAL1TETU 145

• Predlaganje problema kvalitete za rjesavanje.• Rad u svojstvu clanova razlicitih vista skupina za kvalitetu.

• Ustanovljavanje elemenata njihovih vlastitih poslova koji ne zadovoljavaju tri kriterija samostalnog upravljanja.

• Prikladno pokazivanje znanja sto se tice potreba njihovih kupaca.

IConacno, pocinjemo uklapanje u podrucje potencijala radne snage upotrebljavajuci njezino iskustvo, poducenost i znanje. Jedan upraviteij postrojenja kaze: “Nitko ne poznaje radno mjesto i promjer od dvadeset stopa oko njega bolje od radnika”. Ciljevi se kvalitete ne mogu postici ako ne koristimo ruke i glave radne snage. Neke od uloga radne snage u sknpinama raspravljaju se

7.7 ULOGA SKUPINA

Na “organizaciju buducnosti” utjecat ce medusobno djelovanje dvaju sustava koji su prisutni u svim organizacijama: tehnicki sustav (oprema, postupci, itd.) i dmstveni sustav (ljudi, uloge, itd.); otuda naziv “sociotehnicki sustav” (STS).

Mnoga istrazivanja o sociotehnickim sustavima usredotodila su se na projektiranje novih nacina organiziranja rada, posebno na razini radne snage. Skupine koncepcije igraju vaznu ulogu u tim novim pristupima. Neke organizacije sada izvjestavaju da unutar dane godine 40 posto njihovih ljudi sudjeluje u sknpinama; neke organizacije imaju za cilj da to bude 80 posto. Sazetak najuobRajenijih vrsta skupina dan je u Tablici 7.1. Skupine za projektiranje kvalitete raspravljaju se u Odjeljku 3.6, “Organizirajte projektne skupine"; skupine za upravijanje kvalitetom poslovanja opisani su u Poglavlju 22; Krugovi kvalitete i samoupravne skupine raspravljaju se u Odjeljcima 7.8 i 7.9.

Aubrey i D. Gryna (1991.) opisuju iskustva vise od tisudu skupina za kvalitetu tijekom 4 godine u 75 podniznica (filijala) banke Banc One. Taj trud je dao znacajne rezultate: 18 milijuna dolara ustede na troskovima i povecanju prihoda; 10 do 15 posto poboljsanje u stupnju zadovoljstva kupaca; te 5/10 posto smanjenja u troskovima, nedostacima i izgubljenim kupcima. U

Kao sljedece, ispitujemo dvije vrste skupina radne snage: krugove kvalitete i samoupravne skupine.

Skupina za projekt! nmje Knig kvalitete

Skupina za kvalitetu procesa poslovanja

Samoupravnnskupina

Svrha Rjesava poli- funkcionalne problenie

Rjesava problenie unular jednog odjela

Planira, kontrolira i poboljsava kva-litetu kljucnog polifunkci- onalnog proeesa

Planira, izvrsava i kontrolira posao radi postizanja odredene proizvodnosli

Clanstvo fCombinacija voditelja, strudnjaka i radne snage iz nekoliko odjela

Uglavnom radna vSnaga iz jednog odjela

Uglavnom voditelji i strucnjaci iz nekoliko odjela

Uglavnom radna snaga iz jednog radnog podrucja

Temelj i broj

Nalogom; 4-8 Dragovoljno; 6-12

Nalogom; 4-6 Nalogom; svi clanovi6 la nova Clanova cl an ova 61 an ova u radnom podruciu

(6-18)Trajanje Skupina se ra-

spada posto je projekt zavrsen

Skupina ostaje nedirnula, projekt za projeklom

Trajno Trajno

Drug! nazivi

Skupina za poboljsanje kvalitete

Skupina za ukljucenje zaposlenih

Skupina za uprav- Ijanje procesom poslovanja; procesna skupina

Samonadzornaskupina;polusamoupravnaskupina

TABLICA 7.2Opazanja u vezi organiziranja skupina za kvalitetu u jednoj banci

Svojstva Rezultati istrazivanja

Velidina skupina Prosjecno 7 (Sianova, s ra spoil om od 2-11Izbor projekta 75% menedzmenta, 15% od savjeta za kvalitetu, 10% od

pojedine skupine.Prosjecne ustede u odnosu Projekti koje je odabrao menedzment ili savjet za kvalitetuna izbor projekta postigli su gotovo dvostruku ustedu u odnosu na onu koju je

odabrala skupina.Trajanje projekta ProsjeCno 3 mjeseca; 24 radnik-sata po clanu skupine

(iskljucujuci vrijeme provedeno izvan sastanaka skupine).Faktori za povecanje Idealna velicina skupina od 4-5 zaposlenika;uspjeha skupine 75% na funkcionalno/stozernoj razini; 25% oslobodenih

zaposlenika; (Slanovi koje je odabrao menedzment; projekt koji je odabrao menedzment ili savjet za kvalitetu; trajanje projekta 3-4 mjeseca s tjednim 90-minulnim sastancima skupine.

ORGANIZfRANJE ZA KVAUTETU 147

7.8 KRUGOVIKVALITETE

Jedan je od organizacijskih mehanizama sudjelovanja radnika u kvaliteti, krug kvalitete. (Radnici takoder mogu sudjelovati u drugim vrstama, vidite Tablicu 7.1). Kiug kvalitete je skupina radnika 11a razini radne snage, obifcno unutar jcdnog odjela, koji dragovoijno pristaju da se Ijedno sastaju (u radno vrijeme) kako bi rjesavali probleme kvalitete sto se javljaju u njihovu odjelu. Clanovi kruga kvalitete odabiru probleme i prolaze poducavanje u tehnikama rjesavanja problema.

Tamo, gdje se uvodenje kruga kvalitete pazljivo planira i gdje okolina pmza pot- pom, oni su veoma uspjesni. Koristi od njill spadaju u dvije kategorije: mjerljive ustede i poboljsanje u stavovima i ponasanju ljudi.

Krugovi kvalitete slijede dvije vrste problema: one koji se odnose na osobnu dobrobit radnika i one koji se odnose na dobrobit tvrtke. Problemi radnika su problemi njihove okoline, npr. smanjenje kolicine “nekvalitetne inane” u automatima, uklanjanje pro- pulia u radnom podmcju, projektiranje posebnih radnih stolova koji su primjereni radnicima. Ovi problemi ’’fmstrirajuceg" tipa vazni su za radnu snagu i zato se cesto oda- bim kao prvi problemi za rjesavanje. Mnogi se od lih problema mogu rijesiti u kratko vrijeme uz malo ili nimalo ulaganja. Ali, menedzment mora biti pripravan platiti neku cijenu dopustajuci radnicima provodenje odredenog vremena 11a takvim frustrirajucim problemima. Kasnije, kad krugovi kvalitete pocinju rjesavati probleme tvrtke, nagiasak je na proizvodu i procesu. Koristi su od toga poboljsana kvaliteta kako za unutarnje, tako i za vanjske kupce, te ustede novca. Ustede po lim vrstama projekata kruga kvalitete tipicno se krecu u podrucju od 5.000 do 25.000 dolara godisnje uz omjer koristi u odnosu na troskove od najmanje cetiri prema jedan.

Mozda je najveca korist od kruga kvalitete njihov utjecaj na stavove i ponasanje radnika. Odusevljene reakcije radnika, ponekad prozete emocijama, temelje se 11a njihovu osobnom ukljucivanju u rjesavanje problema. Korisni udinci spadaju u tri kategorije (Gryna, 1981.):

1. Utjecaj kruga kvalitete na znaCajke pojcdinaca

Krugovi kvalitete omogucujupojeciincu dapoboljsa osobne sposobnosti. Mnogi su clanovi kruga kvalitete govorili o koristima koje su postigli od skupnog sudjelovanja i ucenja 0 posebnim pomagalima za rjesavanje problema. Jedan od radnika imao je osjecaj da je

148 PLANIRANJE I ANAUZA KVALtTETE

koja je postala drustvenija kroz sudjelovanje it krugovima kvalitete. Krugovi pomazu radnicima u razvijanju potencijala kako bi u buducnosti postali nadzornici.2. Utjecaji kruga kvalitete na odnose pojedinaca s drugima.

Krugovi k\>alite(epovecavaju sklonosi nadzornikaprema radnicima. “Kao rezultat kruga, nalazim da vi§e razgovaram s radnicima 11a liniji”.

Krugovi kvalitete povecavaju razumijevanje radnika za teskoce s kojima se suocavaju nadzornici. Kao rezultat odabira problema, rjesavanja i provodenja u zivot, clanovi kruga po prvi put postaju svjesni mnogih odgovornosti i opterecenja nadzornika.

Krugovi kvalitete povecavaju razumijevanje menedzmenta za radnike. “Neka su izlaganja kruga bolja od iziaganja mojih stozernih ljudi”.3. Utjecaji kruga kvalitete na radnike i njihov stav prema tvrtki.

Krugovi kvalitete mijenjaju negativan stav nekih radnika. U nekoj tvrtki radnik je utvrdio, “Uvijek sam bio sklon svadi jer nisam mislio da tvrtka brine o radniku. Kao rezultat nekih projekata kruga i moj je stav mnogo bolji”.

Krugovi Jcvalifetesmanjuju sukobe kojiproizlaze iz radne okoline. Uklanjanje till fmstracija ne samo sto uklanja izvore sukoba, vec ukljucivanje radnika u proces njihova uklanjanja ucvrscuje ill u misljenju kako se isto tako mogu suociti i s drugim frustracijama.

Krugovi k\>alitete pomazu radnicima u boijem shvacanju razloga zbog kojih se mnogi problemi ne mogu brzo rjesavafi. Na prim jet; odredene promjene procesa u postrojenju Henry, Illinois, grupe BF Goodrich Chemical zahtijevale su odobrenje tehnicke fttnkcije od Chemical grupe. Radnici u postrojenju mogli su razumjeti potrebu za tim, a kasnije su shvatili da je taj proces odobrenja zahtijevao vremena jer su se trebale razmotriti i mnoge dmge procesne promjene.

Krugovi kvalitete omogucuju radnicima bolje sbvacanje vaznosti kvaliteteproiz- voda. U Keystone Consolidated Industries zapocet je krug kvalitete u tvornici zice. Na jednom od prvih sastanaka, krugu su predoceni rezultati studije koja je iskazivala dolarski godisnji gubitak zbog lose kvalitete. Na sljedecim sastanku jedan je radnik dragovoljno prikazao neke proradune koje je udinio, a koji su pokazivali da je dolar- ska vrijednost skarta sto je on osobno proizvodio bila veca od njegove place.

Uza sve potencijalne koristi kruga kvalitete, procjena je njihova uspjeha bila mjego- vita. Baker (1988.) daje neke znadajne preporuke menedzmentu u smislu podrzavanja i odobrenja kruga kvalitete. Te su preporuke sljedece:

ORGANIZJRANJEZA KVALITETU 149

3. Omogucite dovoljno poduke za prosirenje znanja radnika kako bi mogli preuzeti slozenije projekte.

4. Postavljanje sustava za krugove koji ce se prosiriti u poli-funkcionalne skupine kad se odredi da je to logicni korak. Knigovi mogu postati “zamorni” kad osjete kako su izvrsili skoro sve sto mogu sami od sebe i kada shvate potrebu za radom sa svojim unutamjim dobavljacima i unutamjim kupcima.

5. Poducavanje srednjih voditeija pomagalima i tehnikama kruga kako bi mogli svojim podredenima postaviti “prava pitanja”, a ne da budu “osobe po strani”. Ta su pomagala korisna i za vlastite procese voditeija.

6. Rjesavanje opiranja srednjeg menedzmenta kad se ono ustanovi. Tipicno, menedzment je zabrinut za gubitak autoriteta i kontrole.

7. Mjerenje ucinkovitosti usredotocenjem na kvalitetu procesa — npr. poducavanje, proces raspravljanja u skupini, odnosi medu

Svaka organizacija mora omoguciti sudjelovanje radne snage u rjesavanju problema kvalitete. Jedan od pristupa je upotreba kruga kvalitete. Revolucionarniji pristup uvodi samoupravne skupine.

7.9 SAMOUPRAWE SKUPINE

Samoupravnu skupinu definiramo kao skupinu ljudi koja trajno radi zajedno i koja planira, izvrsava i kontrolira svoj rad kako bi post ig la od redeni rezultat. Ta definicija odiucno se sukobljava s tradicionainim Tay loro vim sustavom projektiranja rada. Os- novno je u Taylorovu sustavu podjela sveukupnog posla u uske, specijalizirane podsku- pine poslova koje nadzornici dodjeljuju pojedincima. Taj nadzornik onda koordinira i kontrolira izvrsenje i rukuje opcim nadzorom radnika.

* U jedtiom postrojenju elektronike, skupina za sklapanje nikuje svim sadrzajima namdzbe kupaca: on prima narudzbu, priprema sastavne dijelove, sklapa i lemi tiskane plocice, ispituje plocice, otprema piocice, prati razinu zaliha i obavlja sve papirnate poslove.

• U jednoj osiguravajucoj kompaniji (the Aid Association for Lutherans) posao je u pocetku bio organiziran u tri podrucja —— zivotno osiguranje, zdravstveno osiguranje i pratece usluge kao sto je oglasavanje. Prema novom organizacijskom projektu skupine od 20 do 30 zaposlenika izvrsavaju svih 167 poslova koji su ranije bili

Svojstva Tradicionalna orgaiiizacija Sanioupravna skupina

Opseg rada Svaki pojedinac odgovorati je za uski opseg rada

Skupina je odgovorna za siroki opseg rada

Kategorije posla za osoblje

Mnogo itskih kategorija Nekoliko sirokih kategorija

Organiziranje, planiranje i dodjela rada

Ugiavnom od nadzornika ill stozera Ugiavnom od skupine

Mjerenje i poduzimanje popravnog djelovanja

Ugiavnom od nadzornika ili stozera Ugiavnom od skupine

Onioguceno poduca- Poducavanje za zadatak odreden intenzivno poducavanjevanje pojedtncu za nekoliko zadataka kao i

poducavanje za umijece djelovanja medu osobljem

Prilika za promjenu posla

Mala Velika radi intenzivnog poducavanja

Sustav nagradivanja Prema poslu, pojedinacnom ispunjavanjtt funkeije i starosti u sluzbi

Prema ispunjavanju funkeije skupine i opsegu poje- dincevih stecenih znanjaPosUtjianje s Ugiavnom od nadzornog Mnoga pitanja s kojima

pitanjima osoblja osoblja Hi stozera postupa skupina

Podjela poslovnih Ogranideno na informacije koje nisu Otvorena podjela svihinformacija povjerljive informacija

ORGANIZIRANJB ZA KVALITE'I'U 151

TABLICA 7.4

Samoupravnc sluipine

Prednosti NcdostaciPoboljsanje metoda rada Od pomoci je kod pritlobivanja prislaSaFleksibilnosl osoblja Poboljsanje u kvaliteti Proizvodnosl se moze poboljsati Smanjena potpora osoblju pri vodstvuSmanjen nadzor

Troskovi za place rastu

TroSkovi za poducavanje rastu

Osobtje kojemu je potrebno poducavanje Mogu se pojaviti nezadovoljena ocekivanja Opiranje srednjeg menedzmenta Opiranje skupina osoblja

Poboljsano donoSenje odiuke

Sukob izmedu onih koji sudjeluju i onih koji ne sudjelujuIzgubljeno vrijeme na sastancima skupine

hvor. Prilagodeno oil Lawlera (1986,).

Jasno, provodenje tako zaoimljivog} ali radikalnog pristupa bit ce kao hodanje kroz minsko polje. Neki kljucni koraci su sijedeci:1. Predauost viseg menedzmenta za poduzimanjem pristupa i

prihvacanje nekih nepoznatih rizika.2. Opsezno usmjeravanje i sudjelovanje viseg menedzmenta,

srednjeg menedzmenta, strucnjaka, radne snage i sindikalnih sluzbenika.

3. Analiza toka proizvodnog rada, radi ustanovljavanja logicnih segmcnata za skupine.

4. Ustanovljavanje potrebnih znanja, raziue znanja, te zahtjeva za ovjeravanjem.

5. Formiranje skupina i poducavanje skupina i pojedinaca.6. Razvijanje proizvodnih ciljeva za skupine i pribavljanje trajnog

povrata informacija potrebnih skupinama. Takva povratna veza mora imati sadrzaj i pravodobnost koja je potrebna za kontrolu procesa.

7. Promjene u sustavu izravnavanja odrazit ce se kao dodatna znanja koja se traze od pojedinaca.

8. Djeiovanje za razvijanje povjerenja izmedu menedzmenta i radne snage, npr. davanje financijskih i dntgih osjetljivih obavijesti o ispunjavanju funkcije tvrtke.

9. Provedbeni plan koji traje oko tri godine i pocinje polagano, s nckoliko pilot- skupina.

Jedino i najvaznije, a ujedno je i najteze pitanje kako usmjcriti


organizaciji, obuhvacalo 25 zaposlenika—neposrednih radnika, 16 pojedinacnih opisa posla, tri nadzornika, te voditeija proizvodnje. To se promijenilo u tri radue skupine (i sedam razina znanja za pojedince) koji su neposredno izvjestavali voditeija proizvodnje, bez nadzornika.

Tako ce neki srednji voditelji imati novi posao koji moze biti rad u nekoj samou- pravnoj sknpini, ali sada mozda kao clan, pomagac ili telinicki savjetnik, umjesto vlada- juci nadzomik. Takva promjena uloge utjece na moc, obavijestenost, placu, i status, te ce tako biti ugrozavajuca. Organizacija je duzna jasno razloziti voditeljima nove uloge i omoguciti poducavanje, razumijevanje i strpljenjc za postizanje uspjeha.

Samoupravne radne skupine nisu uvijek uspjesne. Za neke voditelje, nadzornike i radnike zahtjevi koncepcije su visi nego sto

7.10 ULOGA DIREKTORA ZA KVALITETU

Direktor kvalitete buducnosti vjerojatno ce imati dvije primarne uloge —- upravljanje odjelom za kvalitetu i pomaganje visem menedzmentu u strateskom upravljanju kvalitetom (Gryna, 1991.).

Odjel za kvalitetu buducnostiKoja ce biti buduca uloga odjela za kvalitetu? Glavna podrudja djelovanja navedena su u Tablici 7.5, Tablica navodi neka tradicionalna podrucja djelovanja odjela za kvalitetu, ali i neka vazna udaljavanja od opceprihvacenih pravila.

TABLICA 7.5Funkcije odjela za kvalitetu buducnostiPlaniranje kvalitete u cijeloj tvrtki

Pisanje izvje§taja o kvaliteti za izvrsno vodstvo

Neovisna provjera izlazne kvalitete

Neovisna provjera prinijene kvalitete

Koordiniranje i pomoc kod projekata za poboljsanje

Poducavanje za kvalitetu

Savjetovanje za kvalitetu

Razvijanje novih metodologija kvalitete

Prenosenje djelovanja na linijske odjele

ORGANIZIRANJE ZA KVALITETU 153

Mozete primijetiti, na primjer, “prenosenje djelovanja na linijske odjele”. Po- sljednjih desetljeca postalo je veoma ocito da je kudikamo najbolji nadin provodenja metodologija kvalitete kroz linijske orgauizacije umjesto kroz stozerni odjel kvalitete. (Nije li sramota sto nam je toliko trebalo za shvacanje te cinjenice?) U malobrojnim organizacijama to je naglasavano vec nekoliko godina i neke su bile izrazito uspjesne u prenosenju mnogih podrucja aktivnosti kontrole kvalitete 11a linijskn organizaciju.

Radi postizanja uspjeha u takvom prenosenju, bitno je jasno i potpuno razumijevanje podrucja djelovanja linijskih odjela za koje se smatraju odgovornim. Nadalje, linijski odjeli moraju biti poduceni izvrsavanju till novostecenih odgovornosti.

Primjeri takvog prenosenja ukljiicujii: prenosenje odgovornosti za strazarske (oda- biruce) vrste kontrolne aktivnosti iz odjela za kvalitelu na samu radnu snagu, prijenos pouzdanosti rad a inzenjeringa iz odjela za kvalitetu 11 odjel za projektni inzenjering, te prijenos aktivnosti za kvalitetu dobavljaca iz odjela za kvalitetu u nabavni odjel.

Pomoc visem menedzmentu u strateskom upravljanju kvalitetora (SQM)

Direktor za kvalitetu ima izvanrednu priliku u pruzanju pomoci visem menedzmentu u planiranju i izvrsavanju mnogih djelovanja strateskog upravljanja kvalitetom. Ta su podrucja djelovanja

TABLICA 7.6Pornod visem menedzmentu u strateskom upravljanju kvalitetom (SQM)

Procjenjivanje kvalitete

Formuliranje ciljeva

Fonnuliranje politika

Razvijanje slrategija za odabir i provedbu novih uputa za tri proeesa kvalitete

Odredivanje organizacijskill odgovornosti

Provodenje nagrada i priznanja u praksi

Kriticka analiza napretka

Odredivanje osobnih uloga vi§eg menedzmenta

Objedinjavanje

Objedinjavanje kvalitete prilikom ciklusa planiranja posebne strategije

TABLICA 1,1Suprotnost uloga

Fhiiincije (claims) Kvaliteta (u buduenosti)

Sef financijske sluzbe Direktor kvalitete

Ostali “finaueijski voditelji” Ostali “voditelji kvalitete”Linijski vodilelji Linijski voditelji

toje i drugi fmancijski voditelji koji usmjeravaju i upravljaju detaljnim financijskim procesima, kao sto su plativi racuni kratkorocne obveze, kratkorocna potrazivanja, upravljanje novcanim poslovima, akvizicije i budzetiranje. Te su uloge takoder od vitalnog znacenja u tvrtki, ali raziikuju se od sire uloge sefa financijske sluzbe. Konacno, naravno, linijski voditelji u cijeloj tvrtki imaju odredena djelovanja koja moraju obavljati kako bi pomogli u zadovoljavanju financijskill ciljeva tvrtke.

Direktor buduenosti za kvalitetu mogao bi djelovati kao desna ruka viseg menedzmenta za kvalitetu 11a isti nacin kao sto sef rinancijske sluzbe djeluje kao desna ruka viseg menedzmenta za fmancijska pitanja, (Ne zaboravite da postoje i druga bitna podrueja djelovanja kvalitele kao sto su kontrola, neovisna pro vj era, mjerenje kvalitete, itd., koje moraju usmjeravati i voditi dnigi voditelji kvalitete).

Neka upe£atljiva iskustva, akumulirana unu tar financij skill krugova, primjenjuju se takoder i na funkeiju kvalitete. Godinama prije nije bilo takve funkeije kao sto je sef financijske sluzbe. Detaljnim financijskim poslovima rukovodio je jedan Hi nekoliko vo~ ditelja. Kakoje vrijeme prolazilo, postala je ocita potreba za jednom osobom sa sirim financijskim gledistem. U nekim je tvrtkama osoba koja je tada bila “voditeljn una- prijedena u sefa financijske sluzbe. U drugim se, pak, tvrtkama mislilo da voditelj nema sirinu vizije i opsega u opseznom finaneijskom planiranju za pomoc visem menedzmentu, cak i da je voditelj bio izvrstan u lukovanju nekim detaljnim financijskim procesima. Na taj nacin nisu svi voditelji postali sefovi financijske sluzbe.

Slicno se pitanje pojavljuje vezano uza Siroko podrueje djelovanja koje je potrebno za direktora kvalitete buduenosti. Je li sadasnji direktor kvalitete pripremljen, ili zeli li ta osoba postati pripravna, za sini poslovnu ulogu s obzirom 11a kvalitetu? Oni direktori za kvalitetu koji zele preuzeti tu siru ulogu u buduenosti, trebaju u£iti iz lekeija financijskih voditelja.

Tablica 7.8 pokazuje neke elemente potrebne za uspjeh

ORGANIZIRANJB ZA KVALITETU 155

TABLTCA 7.8Elementi za uspjch direktora za kvalitetu

Nagtasak na poslovnosti, a tie na tehnologiji

Usredotoeenosl na polrebe kupca, a ne samo na sukladnost sa specifikacijama Usluzni odnos prema

visem menedzmentu i linijskim odjelima Naglasak na eiljcvima kvalitete tvrtke, ne na ciljevima odjeia

za kvalitetu Uloga kao katalizatora/pomagaca Biti predlagatelj za izvore za druge odjele.

kvalitetii u tvrtki. Radi pomne razrade buduce uloge odjcla za kvalitetu, vidite Gryna

(1991.).

SAZETAK

• Koordiniraujc djelalnosti kvalitete u cijeloj organizaciji zahtijeva dva nastojanja: koordiniranje radi kontrole i koordiniranje radi stvaranja promjene.

• Koordiniranje radi kontrole cesto je zariste odjeia za kvalitetu; koordiniranje radi ostvarenja promjene cesto ukljucujc “paralelna organiziranja”, kao sto je savjet za kvalitetu i projektne skupine za kvalitetu.

• Novi oblici organiziranja teze uklanjanju barijera, ill “zidova” izmedu funkcionalnih odjeia.

• Radi postizanja odlicnosti kvalitete visi menedzment mora voditi borbu za kvalitetu. Uloge u vodstvu mogu sc ustanoviti.

• Savjet za kvalitetu je skupina vis ill voditelja koji razvijaju strategiju kvalitete, te usmjeravaju i podupiru njezinu provedbu.

• Srcdnji menedzment izvrsava strategiju kvalitete kroz niz uloga.• Ulazi od radne snage su bitni.• Skupine za kvalitetu stvaraju promjenu. Postoje cetiri vazne

vrste skupina: skupine za projektiranje kvalitete, krugovi kvalitete, skupine za kvalitetu procesa poslovanja, te samoupravne skupine.

• Provodenjc strategije kvalitete mora ici prije kroz linijsku organizaciju nego kroz stozer odjeia za kvalitetu.

• Dircktor kvalitete buducnosti imat ce dvije funkcije: upravljanje odjelom za kvalitetu i pruzanje pomoci visem menedzmentu u

156 PLANIRANJE I ANALJ2A KVAL1TETE

ZADAC1

7.1. Provedite istrazivadku studiju i podnesite izvjestaj o tome kako je svaka od sljedicih iusti- tucija bila organizirana za kvalitetu:(a) Firentinska Arte Della Lana (pozlata drveta) u

dvanaestom, trinaestom i cetrnaestom stoljecu,(b) Venecijanski graditelji brodova u cetrnaestom stoljecu.(c) Izgradnja katedrale u srednjovjekovnoj Europi.{d) Industrija umjetnicki vezenih zidnih tapiserija u sesnaestom i sedamnaestom stoljecu.

7.2. ProuiSite plan organiziranja za kvalitetu svake od sljedecih institucija i podnesite izvjestaj o vasim zakljuccima:(a) bolnica(b) sveueiliste(c) lanac robnih kuca(d) lanac motela(e) restoran(/) proizvodna tvrtka

7.3. Za svaku organizaciju izradite popis podrucja djelovanja dodijeljenih odjelu za kvalitetu. Usporedite vas popis s Tablicom 7.5 i objasnite koji bi razlozi mogli biti za razliku izmedu dvaju popisa.

7.4. Za svaku organizaciju proudite metode koje su se koristile u postizanju (<:/) koordiniranja radi kontrole, i{b) koordiniranja radi promjene. Podnesite izvjestaj o vasem nalazu.

7.5. Kaiticki analizirajte tri elementa samokontrole u Poglavlju 5. Objasnite kako svaki od tih elemenata moze biti od pomoci u postavljanju samoupravne skupine.

7.6. Cesto postavljeno pitanje glasi: “Tko je odgovoran za kvalitetu?” U obliku kako je izreceno, pitanje je previse neodredeno. Mora se prefonnulirati u izraze djelovanja i od-

LITERATURA

Aubrey, Charles A. II i Derek S. Gryna (1991). “Revolution Through Effective Improvement Projects,” ASQC Quality Congress Transactions, Milwaukee, str, 8-13

Baker, Edward M. (1988.), “Managing Human Performance” in Juran’s Quality Control Handbook, Fourth Edition, McGraw-Hill. Inc., New York, str. 10.47, 10.48.

Business Week (1988,). “Work Teams Can Rev Up Paper-Pushers, Too.” 28. studenoga, str. 64-72.Dietch, Robert, Steve Tashjian i Howard Green (1989.). "Leadership Characteristics and Culture

Change; An Exploratory Research Study", Impro Conference Proceedings, Juran Institute, inc., Wilton, Connecticut, sir. 3C-21 do 3C-29

ORGAN1ZIRANJE ZA K VAUTETU 157

Dronkers, John J, (1987.). “Organizing for Quality: A Structural Perspective”, ASQC Quality Congress Transactions, Milwaukee, sir.746-754

Gryna, Frank M. (I960,). “Total Quality Control Through Reliability.” ASQC Convention Transactions str, 295-301.

Gryna, Frank M. (1981.). Quality Circles, Amacom, New York.Gryna, Frank M. (1991.). ‘The Quality Director of the 1990’s, Parts 1 i 2”, Quality Progress, travanj, sir.

37-40, svibanj, str. 51-54Ranter, Rosabeth Moss (1983.). The Change Masters, Simon i Schuster, New York, Poglavlje 7.Kiimann, Ralph H. (1989). “Tomorrow’s Company Won’t Have Waills ”, The New York Times, 18. lipnjaLawler, Edward E. Ill (1986). Participative Strategies for Improving Organizational Performance, Poglavlje 7.

Jossey-Bass, San Francisco, California.Leonard, James F. (1987). “Institutionalizing the Team Process,” Intpro Conference Proceedings, Juran

Institute, Inc, Wilion, Connecticut, str. 5B-17 do 5B-21,Waite, Charles L., Jr. (1989.). “Timing Is Everything”, Quality Progress, travanj, str, 22-23.

DODATNA LITERATURA

Organiziranje za kvalitetu: QCH4, Odjefjak 7.Self-managing, teams, Orsburn Jack D., Linda Moran. Ed Mussel white i John H. Zenger (1990,). Self-

Directed Work Teams, Business One Irwin, Homewood, III.

POGLAVLJE

8RAZVIJANJEKULTUREKVALITETE

8.1 TEHNOLOGIJA IKULTURA

Da bismo postali nadmocni u kvaliteti, moramo slijedki dva smjera djelovanja:

1, Razvijajte tehnologije kako biste stvorili proizvode i procese koji zadovoljavaju potrebe kiipca. Te se tehnologije prikazuju kroz cijelu ovu knjigu.

2. Stimulirajte “kulturu” u cijeloj organizaciji koja trajno shvaca kvalitetu kao glavni cilj. Ne bi li bilo sjajno lcada bismo mogli ustanoviti tehnike za stvaranje kulture kvalitete? Kultura nije tehnokiatsko pitanje. Postoje, medutim, pristupi koji orao- gucuju put prema kulturi kvalitete. Takvi se pristupi istrazuju u ovom poglavlju.

Definirat cemo kulturu kvalitete kao model ljudskih navika, vjerovanja i ponasanja u pogledu kvalitete. Telmologija dopire do glave; kultura dopire do srca.

Sjetite se kako probleme kvalitete u vecini sluSajeva moze 1S8

RAZV1JANJE KULTURE KVAUTETE 159

8.2 TEORIJA MOTIVACIJE

Profesionalci su 11a tom podrudju znanstvenici koji se have ponasanjem. (Voditelji su samo amateri s iskustvom). Proucavanja znanstvenika o ponasanju omogucuju korisne teorije koje nam pomazu shvatiti kako ljudsko ponasanje reagira na razlicite poticaje.

Hijerarhija Ijudsldh potreba

Prema toj teoriji (Maslow, 1987.), ljudske potrebe ulaze u pet temeljnih kategorija u predvidivom redu prednosti. Tablica 8.1 prikazuje tu “hijerarhiju ijudskih potreba” zajedno s popratnim oblicima motivacije za kvalitetu.

Nezadovoljstvo i zadovoljstvo poslom

Prema toj teoriji (Herzberg i dr. 1959.) zadovoljstvo poslom i nezadovoljstvo poslom nisu u suprotnosti. Nezadovoljstvo poslom nije rezultat posebnih nesnosijivosti— placa je niska, radni uvjeti su losi, sefje neugodan. Moguce je ukloniti te nesnosijivosti — podizanjem placa, promjenom radnih uvjeta, promjenom sefa. Promijenjeni uvjeti tada se prihvadaju kao normalni, ali ne motiviraju ponasanje.

TABLICA 8.1Hijerarhija Ijudskih potreba i oblici motivacije za kvalitetu

Maslowljev popis Ijudskih potreba Uobitfajeni oblici motivacije za kvalitetu

Fizioloskepotrebe: tj. potreba za hranom, krov nad glavom, osnovno prezivijavanje. U induslrijskoj ekonomiji, ovo se tumaci kao minimum zarade za zadovoljavanje os no vn ih zivotnih potreba Potrebe sigumost 'r. tj. kad je jednom dos- tignuta razina osnovnog prezivljavanja, potreba da se ostane zaposlen na toj razini. Potrebepripadanja i ljubavi: tj. potreba pripadanja nekoj skupini, te biti prihvacen. Potrebepostovanja: tj. potreba za samopostovanjem i postovanjem od drugih

Potrebe za samoostvarivanjettr. tj. poticaj za kieativnoscu, za samoizrazajnoscu

Prilika za povecanje zarade nagradivanjem dobrog rada.

Posao osigman: npr. kvalitela znaCi prodaju, prodaja znaCi posao.

Privlacenje zaposlenika kao dlana skupine— on ili ona ne smije razoSarati skupinu, Privlacenje na uzdizanje rada, na postizanje dobrog rezultata. Priznanje kroz nagrade, publicitet itd.Prilika za predlaganje kreativnih ideja, za sudjelovanje u kieativnom planiranju.


ilustriramo: na kraju dana radnik je iz lancanog nacina proizvodnje sretan sto napusta taj monotoni posao i ide kuci necemu privlacnijem. U istoj tvrtki istrazivac mozda liece otici u tocno odredeno vrijeme zavrsetka posla—■ istrazni projekt moze biti privlacniji od hobija izvan radnog vremena.

Teorija X i teorija Y

Dvije teorije dovode nas do raspravljanja jesu li radnici izgubili svoj ponos na poslu. Je li promjena u radniku ili u radu? Ovaj izbor izmedu dviju mogucnosti naziva se — teorija A", odnosno teorija Y(McGregor, 1985.).

Prema teoriji X suvremeni je radnik postao lijen, nespreman na suradnju, itd. Vo- ditelji moraju suzbijati taj pad u motivaciji radnika strucnom primjenom poticaja i kazni.

Prema teoriji ^ nema promjene n ljudskoj naravi. Ono sto se promijenilo, jest nacin na koji se organizira rad. Rjesenje je u stvaranju novili radnili uvjeta koji dopustaju dokazivanje normalnih ljudskih nagona.

Voditelji nisu jednoglasni u priklanjanju jednoj ili drugoj od ovih dviju teorija. Obidno se nadu voditelji — cak i unutar iste tvrtke^—koji podupiru teorijuX, i oni koji podupim teoriju Y. Ovo podupiranje nije puko filozofsko—ono se odrazava u radnim uvjetima koji prevladavaju u raznim odjelima.

Kako teorija A^tako i teorija 7ima svoje pristase. Medutim, izgieda da nema zaklju- cnog dokaza kako bilo koja moze prijeci u dmgu u ekonomskim uvjetima, tj. produktivnosti, troskovima, itd. Postoji neki dokaz koji sugerira kako pristup teoriji Ypridonosi boljim ljudskim odnosima. Neka su proucavanja pokazaia kako odredeni radnici smatraju ponovijiv, rutinski rad manje napornim od rada sireg opsega sa zahtjevima za od- lucivanjem i kreativnoscu.

Rasprava o kulturi odmali dovodi do istrazivanja koja su djelovanja potrebna za promjenu. Kilmann (1989.) pokazuje da postoji pet smjerova potrebnih za promjenu: kultura, umijece upravljanja, izgradivanje skupina, ustrojstvo strategije, te sustav nagradivanja. Peters i Waterman (1982.) vjeruju da je za promjenu bitno sedam faktora: vrijednosni udio u poduzecu, strategy a, sustavi, osoblje, stil, ustrojstvo i znanja (nazvano model ‘VS”).

Razlike u kulturi kvalitete mogu imati konadna tumacenja, kako negativna, tako i pozitivna. Evo dva primjera:* Negativna kultura kvalitete (scenarij “sahij skart”). U jednom postrojenju za

proizvodnju boja kultura cini pritisak na nadzornike da izbjegnu izvjestavati za svaku seriju boje koja ne udovoljava

RAZVIJANJE KULTURE KVAL1TETE 161

seminara cuo je neprekidan, jasau zvuk zvoncica. Razlogom su bile male staklene prizme u dva velika viseca svijecnjaka koje su se sudarale radl strujanja zraka iz uredaja za klimatizaciju, On je to napomenuo upravi ho tela. Odmah se djelovalo, sas- tavljene su dvije skupine; ljestve su postavljene i svaka druga prizma je uklonjena (ukupno 100).Kultura se moze mijenjati. Trebamo omoguciti svijest o kvaliteti,

dokaz o vodstvu viseg menedzmenta, samostalno razvijanje i opunomocenost, sudjelovanje, te priznanja i nagrade. Te se smjemice moraju ugraditi u metodologije i ustrojstvo za kvalitetu

SLIKA 8.1Tclmotogija i kultura


8.3 STVORITE I ODRZAVAJTE SVIJEST O KVALITETI

Pocetna tocka za jamstvo djelovanja po pitanju kvalitete jest stvaranje i sirenje informacije o stvarnom stanju kvalitete, Cesto ta informacija pruza snazan dokaz o ozbiljnom problemu kvalitete, pruza “dokaz o potrebi” i priprema put za predstavijanjc programa djelovanja. Dva su vazna pitanja u predstavljanju tog dokaza, jezik koji se koristi i sadrzaj informacijc.

Da bismo stvorili svijest u jednoj organizaciji, trebamo predstaviti informaciju na razlicitim “jezicima” za razlicite slojeve djelalnika. Piramida na Slici 8.2 slikovito prikazuje te slojeve, kao i odgovarajuce jezike. U vrhu je visi menedzment, obicno glavni direktor i skupina vrhunskog menedzmenta; pri dnu su nadzornici prve linije i radna snaga; izmedu su srednji voditelji i strucnjaci.

Ti dijelovi organizacije koriste razlicite jezike u svakodnevnom poslovanju pa stvaranje svijesti o potrebi za kvalitetom mora to odraziti. Srednji voditelji ne smiju razumjeti samo svoje lokalne dijalekte; oni takoder moraju tecno govoriti jezike drugih razina (viseg i nizeg menedzmenta, te radne snage). Tako srednji voditelji moraju biti “dvo- jezieni”.

Na razini viseg menedzmenta stvaranje svjesnosti o kvaliteti najbolje se postize jezikom novea. Vazno je isticanje opasnosti za prihod od prodaje ili prilike za smanjenje troskova. Kad se kvaliteta moze povezati s bilo kojim od ovih faktora, ucinjen je bitan korak u poticanju djelovanja viseg menedzmenta. Pozivamo cifatelja da pregleda Po- glavlje 2, “Procjenjivanjc kvalitete u

Nizi menedzment i onikoji nisu nadzornici: jezik

proizvoda SLIKA 8.2UohiCaieni jeztet it tvrlki

RAZViJANJE (CULTURE KVALITETE 163

Svako oci tri procjenjivanja mogu se izvrsiti za cijelu organizaciju ili za pojcdina podrucja kao sto jc razvoj proizvoda ili proizvodnja. Imajle na umu takoder da prikaz stvarnoga stanja tvrtke treba biti popracen objasnjenjemprednosti koje se mogu ocekivati od novog pristupa kvaliteti. Pose bn o su korisna prikazivanja till prednosti (pogledajte u Odjeljku tocku 3.4 “Primjena Bellwetherova projekta”). Tablica 3.1 prikazuje jedinice mjere kako za novae, tako i za druge jezike da hi se naglasila vaznost gubitka radi lose kvalitete.

Na razini srednjcg menedzmenla i nizih razina mozemo ponekad utjecaj kvalitete neposredno prevesti u jezilc sigurnosti za posao. Kad se to moze uciniti na temelju podatalca, rezultat moze biti zapanjujuci. Proizvodac jednog potrosackog proizvoda mogao je skupiti podatke o postojecim kupcima koji su zamijenili proizvod proizveden u loj tvrtki. Oko 430.000 till kupaca zamijenilo jc proizvod kupovinom konkurentnog proizvoda u godinu dana i na taj su nacin postali izgubljeni kupci. Oko jedne trecine till izgubljenih kupaca utvrdilo je da je glavni razlog kupovine druge marke bila “losa kvalitcta” (cctiri puta vaznije od cijene i drugih faktora). Gubitak prihoda od prodaje radi lose kvalitete bio jc izradunat na iznos od 1.3 milijardi dolara. Taj prihod od prodaje omogucio bi oko 2.000 radnih mjesta — onoliko, koliko je zaposljavalo jedno od postrojenja tvrtke.

Odrzavajte svijesti o kvaliteti

Poiiika o kvaliteti mora se podrzavati neprestanim jaCanjem. Tedan je oblik jacanja mjerenje kvalitete.

Kroz cijelu knjigu bit ce predlagano mjerenje kvalitete za djelovanja glavnih podmeja funkeija, tj. razvoj proizvoda, nabava, proizvodnja, marketing i usluga kupcu, te administrativne i pratece aktivnosti. Ta mjerenja postaju “vazni znaci” koji ljudima omogucuju ne samo podatke o ispunjavanju njihovih zadataka nego i odrzavanje trajne svijesti o kvaliteti. Molimo citatelja da pregleda rasprave o mjerenjima i o samokontroli u Poglaviju 5, “Kontrola kvalitete”. Osim trajnili povratnih informaeija zaposienima, neke tvrtke koriste “prostori]u s grafikonima” kako bi prikazale ldjucna mjerenja kvalitete kao snazan nacin prikazivanja ejelokupne price o kvaliteti.

Jedinice mjere moraju biti pazljivo ustanovljene radi poticanja pozitivne prednosti kvalitete. Primjer koji cini upravo suprolno lose je ustanovljena mjera produktivnosti. Mjere produktivnosti obicno su omjer proizvoda iz proizvodnje u odnosu na ulazni izvor. Neke tvrtke izracunavaju produktivnost koristeci sveukupnu

164 PLANIRANJE I ANAUZA KVAL1TETE

slucajeva koje mogu voditi radnici. Kada problem ugiavnom moze voditi menedzment (tipican slucaj), mora mu biti jasno da je ono odgovorno za poduzimanje djelovanja. Inace, objavljivanje podataka daje naslutiti da je niska razina kvalitete propust radnika. Takvo ce naslucivanje izazvati burne zamjerke i oslabiti pozitivnu kulturu o kvaliteti (i 6ak ce dovesti do toga da ljudi skrivaju proizvod s nedostatkom).U slucajevima gdje probleme vecim dijelom mogu voditi radnici, objavljivanje ili razglasavanje podataka mora se pratiti pokazivanjem radnicima tocno koje korake moraju oni osobno poduzeti za poboljsanje kvalitete njihove proizvodnje.

Odrzavanje svijesii o kvaliteti moze potaknuti brojne ideje i mogucnosti. To ukljucuje dnevne vijesti o kvaliteti, pitanja o kvaliteti nalaze se na svakom dnevnom redu sastanaka, priopcenja o kvaliteti kljucnih izvrsnih tijela, sastanaka o kvaliteti u tvrtki, te “poticatelji interesa” (npr. pisma od kupaca).

Ljudska dosjetljivost pruza mnogobrojne mogucnosti. Ali, ideje za odrzavanje kvalitete u sredistu nlkada ne mogu biti zamjena za stvarno djelovanje menedzmenta. Neke ocekuju od domisljatih

8,4 PRIBAVITE DOKAZ O VODSTVU UPRAVE

Predanost je menedzmenta potrebna, ali nije dovoljna. Kako bi se potaknulo djelovanje unutar tvrtke, jedan najvazniji element je vodstvo kvalitete od strane menedzmenta — uz dokaz koji to potvrduje.

Vodeca uloga viseg menedzmenta u strateSkom upravljanju kvalitetom raspravlja se u Odjeljku 7.4 “Uloga viseg menedzmenta”. Ustanovljeno je 8 kljucnih zadataka:1. Utemeljite i budite clanom Odbora za kvalitetu.2. Utemeljite politike kvalitete.3. Utemeljite i razvijte ciljeve kvalitete.4. Pribavite izvore.5. Omogucite podudavanje usmjereno na probleme.

6. Usluzujte skupine viseg menedzmenta za poboljsanje kvalitete koji rjesavaju trajne probleme izpodnicja viSeg menedzmenta.

7. Poticite poboljsanje.8. Omogucite nagradu i priznanje.

Te ce aktivnosti zalitijevati oko 10 posto vremena viseg menedzmenta — visoka cijena koju trebaju platiti ljudi koji imaju mnogo drugih zahtjeva, sto se njihova vremena tice. (Utemeljenje

RAZVIJANJE KULTURE KVALITETE 165

u njihovo ulaganje vremena). Kad visi menedzmeut trosi vrijeme na ta djelovanja, to pruza dokaz o vodstvu poticuci dnige da daju svoj udio.

Neke skupine viseg menedzmenta radije su bite videne u procesu kvalitete kon- troiom poduke o kvaliteti. U tim slucajevima voditelji na razlicitim razinama osobno vode za svoje podredene poducavanja za zaposlene. Na srecu, prikazane koncepcije isticu voditelja/instiuktora u svakodnevnoj praksi.

Daljnji su oblik dokaza skupine za poboljsanje kvalitete vi&eg menedzmenta. Svaka skupina, koji se sastoji samo od fclanova viseg menedzmenta, rjesava problem koji zahtijeva paznju na njihovoj razini. Primjeri ukljucuju djelotvornost procesa razvoja proizvoda, kvalitetu donosenja odluke u izboru novih voditelja proizvodnje, te administrativna gledista visokih troskova jamstva.

Ocito visi menedzmeut koji je primio takvo poducavanje i koje onda vodi takve projekte predstavlja primjer koji ostale razine trebaju slijediti.

Povremeno visi menedzmeut ima priliku djelovati u smislu pokazivanja svoje predanosti kvaliteti. Evo nekoliko primjera:

• Proizvodac vanjskili guma za automobile prodavao je, uz popust, gume koje su imale neki nedostatak. (ti nedostaci nisu utjecale na sigurnost). Prihod od prodaje te “dnige klase” imao je zna£ajan utjecaj na ukupni prihod od prodaje. Donesena je odluka politike o prestanku prodaje guma s nedostatkom. Politika, koja je dio sireg naglaska tvrtke 11a kvaliteti, uputila je energicnu poruku svim zaposlenima da je kvaliteta vrhunski prioritet.

• Proizvodac malog elektronskog proizvoda uvijek je naglasavao kvalitetu, ali nalazio je da je potrebno doraditi oko 8 posto proizvodnje. Jedan potencijalni kupac dao je prigovor na koncepciju dorade tvrdeci kako bi dorada mogla smanjiti sveukupnu kvalitetu. (Taj kupac nije bio zadovoljan sto bi se proizvod ponovno ispitivao nakon dorade). Proizvodac je objavio da se nece dopustiti mkakva dorada i da ce se svaki nesukladni proizvod odbaciti. U tom slucaju, energiena poruka koja je proglasena politikom, pomogla je da se otkriju mnogi skriveni uzroci nedostataka koji su se prije tolerirali i ispravljali doradom.

• Neki upravitelj postrojenja zelio je pokazati svoje povjerenje u prosudbu radnika pri poduzimanju djelovanja koja bi poboljsala kvalitetu. Izdao je nalog kojim ovlascuje svakoga u postrojenju da potrosi do 100 dolara, bez odobrcnja, u biio koju svrhu za koju je vjerovao da ce poboljsati kvalitetu.


On je prekinuo izvjestaje o proizvodnosti (premda je jos uvijek s vise razine imao ciljeve proizvodnosti) i rekao svojim ljudima da kvaliteta ima vrhunskn prednost. Objasnio je kako ce poboljsanje u kvaliteti, pridonositi zadovoljavanju ciijeva proizvodnosti kroz smanjenje utrosenog vremena, za djelovanje radi ponovne dorade zbog lose kvalitete.

Takva dramaticna djelovanja, premda su njetka, poticajna su za dugo vrijeme.

Jasna je posljedica tih pozitivnih djelovanja situacija u kojoj menedzment donosi odluku sto prividno izgleda kao da kvaliteta ima main prednost. Klasican slucaj je ispomka proizvoda koji ne zadovoljava speciftkacije. U mnogo slucajeva takav je proizvod temeljito kriticki pregledan (eesto s kupcem) kako bi se vrednovala posljedica na kupca i donesena je logicna odluka za isporuku. Na zalost, razlozi za odluku rijctko se objasnjavaju radnoj snazi, pa na taj nafiin oni zakijucuju da je ucinjen kompromis u kvaliteti. Ovaj i drugi slucajevi u proizvodnji mogu dovesti nadzornike prve linije i radnu snagu do zakljucka kako menedzment ne smatra kvalitetu toliko vaznom kao druge norme. U takvim slucajevima priopcenje razloga je bitno radi odrzavanja jakog naglaska na kvaliteti.

Pribavljanje dokaza o nacinu upravljanja moze imati za posljedicu promjenc u nafiinu na koji menedzment komunicira sa zaposlenima, tj. u “stilu upravljanja”. Pre- duvjet je takvoj promjcni razumijevanje postojeceg stila. Jedan od odjela u Rockwell Corporation dosao je do zakljucka da je to kijucni element u pridobivanju potpore za kvalitetu od zaposlenih. Kako bi se odredio stil upravljanja predsjednika ucinjen je siri pregled njegovih neposrednih izvjestaja i ljudi koji su izvjestavali prema danom izvjestaju (Warren, 1989.). Menedzmenta je prikazao sest stilova upravljanja: prisilni (primarni), autoritativni, ocinski, demokratsld, tempo-namelnuti i poucni. Slika 8.3 sazima rezultate. Prevladavajuci je bio stil koji namccc tempo. (Voditelj tipa “uradi sam”, koji mnoge poslove radi osobno, ocekuje od podredenih da prate njegov ili njezin primjer i motivira postavljanjem visokili normi i dopusta podredenima da rade po svome). lako je stil koji namccc tempo imao prednosti, zakljuceno je kako on nije pogodan za promjenu organizacije ili za pridobivanje potpore zaposlenih. (Oni koji namecu tempo deslo sami prcuzimaju posao, imaju teskoca s prenosenjem na dmge, netolerantni su prema propustima, itd.). Daljnja je analiza otkrila da je bolji stil, onaj gdje menedzment daje jednu viziju, postavlja jasne norme i ciljeve, pokazuje pojedincima sto se od njili oce-kuje, prepusta zaposlenima da rade posao i daje povratne veze


SLIKA 8.3Sastav prelposfavljanog menedznienla (IVarren, 19S9.)

Rad ozna lostRazina razdrazljivostiFleksibilnostPostupanje kod sprjecavanja napredovanjaNeovisnost/meduovisnost

Potreba za potporom Prepoznavanje modela Odgovarajuci

Uspjesni voditelji skupina pokazaii su visoku toleranciju pri postupauju kod sprjecavanja napredovanja, unutarnju sposobnosl kontroic (oni vjemju da imaju velik uijecaj nad onim sto im se dogada), vece toleriranje dvosmislenosti, fleksibilnost i radoznalost za pitanja n koja su uldjuceni. Ispitivanjc je takoder

8,5 POBRINITE SE ZA SAMORAZVIJANJE I OPUNOMOCENOST

Na poticaj ljudi da poduzmu pozitivne korake u odnosu na kvalitetu uveliko utjece pri - roda posla koji obavljaju ti ljudi. Naznacit cemo sadrzaj posla, ovlastenje, osobnu obvezu, te odabir i poducavanje.

Podnicja djelovanja u bilo kojoj organizaciji mogu se promatrati kao niz medusobno ovisnih funkcija koje proizvode robu (npr. dijelove) ili pruzaju usluge (npr. informaeije).

168 PLANIRANJE I ANALIZA KVALITETB

Bez obzira na nag posao u organizaciji, svi mi igramo tri uloge: dobavljaca, proizvodaca i kupca (vidjeti Odjeljak 1.4 “Funkcija kvaliteie”). Te uloge izvrsavaju pojedinci na svakom stupnju procesa. Svaki stupanj je dobavljac za sijedece stupnjeve koji slijede, a takoder i kupac prethodnih stupnjeva. Sastavni dijelovi koji su potrebni za ispimjavanje funkcije kvaiitete, prikazani su na Siici 8.4 za pojedinacno suceljavanje dobavljac-kupac. Projekt pojedinacnih poslova iSesto se temelji na specijalizaciji flmkcije, sto je kljucna koncepcija Taylorova sustava.

Taylorov sustav

Sada cemo uroniti duboko u povijest.Frederick W. Tayior bio je strojarski inzenjer koji je radio kao

strojarski radnik, po- slovoda i voditelj poslrojenja. Iz svog iskustva je zakljucio da nadzornicima i radnicima njegova vremena (svrsetak devetnaestog i pocetak dvadesetog stoljeca) nedostaje obrazovanje koje je potrebno za donosenje razli£itik bitnih odluka, npr. koje radne metode treba koristiti, od dega se sastoji radni dan, itd.

Povratna veza zudovoljstva kupca

SLIKA 8.4Dijelovi susluva preradivanja potrebni za ispunjavarije funkcije kvalitete {h OCH4, sir. 10.24)


Taylorov sustav postigao je spektakularno povecanje proizvodnosti. Nastali publicitet potaknuo je daljnju primjenu njegovih ideja. Rezuitat je bio siroko prihvacanje koncepcije odvajanja ptaniranja od izvrsenja. Kroz to se prihvacanje Taylorov sustav (kasnije nazvan “naucno upravljanje”) pofieo siroko koristiti i duboko se ukorijenio u Sjedinjenim Drzavama, a manje u industrijskim zemljama Zapada.

U meduvremenu je Taylorova glavna premisa—nedostatak obrazovanja radnika — postala zastarjela znacajnim povecanjem razina obrazovanja. Kao posljedica, giavne su nedovoljno koristene prednosti u Sjedinjenim Drzavama obrazovanje, iskustvo i krea- tivnost radne snage. Druge kulture, posebno Japanci, pronasle su nacine da iskoriste te prednosti i ostvarili su znacajne rezultate.

Taylorov sustav je kako filozofija menedzmenta, tako i pristup k motivaciji radnika (kroz poticaje posla koji se placa po zavrsetku). Filozofija je odvajanja planiranja od izvrsenja odoljela, ali motivacija kroz posao koji se placa nakon zavrsetka dugo je bila u padu.

Taylorov sustav, koji se primjenjuje i u proizvodnim i usluznim djelatnostima, rezultira krutim definiranjem i specijalizacijom rada za pojedince, posebno na razini radne snage. Koristi su poravnate s nekim negativnim osobinama:

• Radnici ne razumiju kako njihov posao sudjeluje u misiji organizacije. Takoder, oni cesto ne poznaju svoje unutamje dobavljace, svoje unutarnje kupce i potrebe s tim u vezi.

• Rad je sam po sebi cesto monoton i beznacajan i nedostaje mu smisao usavrsavanja.

* Cesto su nedovoljne ili nedostaju povratne informacije radnicima koje oni trebaju za prilagodavanje procesa.

Samokontrola i projektiranje posla

Sjetite se koncepcije samokontrole (vidjeti Odjeljak 5.2 “Samokontrola"). Ljudima se mora omoguciti znanje o tome sto trebaju raditi, povratnu vezu o ispunjavanju njihovc fimkcije, te nacin reguliranja njihova posla u slucaju propusta u zadovoljavanju ciljeva. Nedostatak jednog ili vise od till triju elementa znaci da su problemi kvalitete u mogucnosti kontrole od strane menedzmenta. (Opcenito, najmanje 80 posto problema kvalitete moze voditi menedzment). Stavljanje radnika u polozaj samokontrole preduvjet je za koristenje nacina ponasanja u pristupima motivacije zaposlenih.


Znacajke posla

Hackman i Oldham (1980,) opistiju pet znacajld poslova koji omogucuju znacajnije i zadovoljavajuce (“obogacenc”) poslove za radnike. Te znacajke i djelovanja koja su potrcbna za obogacivanje poslova prikazana su u Tablici 8.2. Pristupi k preprojekfiranju poslova ukljucuju nekoliko oblika prosirenja posla. U vodoravnom prosirenju posla opseg posla je povecan omogucavanjem radniku da radi raznovrsnije zadatke. Najvisi stupanj vodoravnog prosirenja posla za svakog radnika jest proizvodnja cjelovitc proizvodne jedinice, U uspravnom prosirenju posao sc prosirio prenosen jem odgovornosli na radnike za poslove koje su prcthodno radili drugi, uspravno visi u organizaciji (npr. nadzornik).

Hackman i Oldham preporucaju pozornost kod preprojektiranja posla. Oni isticu kako vecina ljudi — ali ne svi — zele zahtjevniji posao. Prilike su bcskrajnc, ali moramo izbjegavati postavljanje zaposlenih na poslove za koje nisu sposobni da ill shvate ili ini se na drugi nacin prilagode.

Samoupravne skupine

Posebanoblik prosirenja posla je onaj koji seprimjenjujena skupinu radnika, tj. samoupravnu skupinu. Naglasavaju se dva

Znacajka Definicija Djelovauje

Raznolikosl znanja

Ustanovljavanje zadatka

Znacajnost zadatka

Stupanj do kojega posao ima dovoljnu raznolikost za podrucja djelovanja koja zahtijevaju raznovrsnost znanja i nadarenost zaposlenihSirina do koje rad zahtijeva obavljanje posla od pocetka do kraja i reztdtira zavrsenom, vidljivom jedinicom proizvoda Sirina do koje posao utjece na vanjske i unutarnje kupce

Aulonomnost Razina samokontrolezaposlenih u planiranju i obavljanju posla

Povratna veza Stupanj do kojeg je zaposlenimapribavljena ueposredna spoznaja o rezultatima

Spojite sekvencijalne zadatke kako biste stvorili vece radne module (vodoravno povecanje)

Rasporedile rad u skupine po znacajnosti, npr. od kupca od proizvoda

Omogucite nacine neposrednog komuniciranja i osobni kontakt s kupciniaOmogucite vecu samokontrolu zaposlenih za donosenje odiuka (okomito povecanje)Stvorite sustave povratnih veza kako biste omogucili zaposlenima informacije neposredno iz obavljanja posla.

hxor, Prilagmlcno od Hackmana i Oldhama (19S0),

RAZVIJANJE KULTURE KVALITETE

znanja, sto dopusta rotiranje zadataka, i (2) skupini je dana formalna ovlast za izvrsenje odredenih poslova na planiranju i nadziranju zadataka (vidjeti Odjeljak 7.9 “Samou- pravne skupine”).

Opunomocenost

Opunomocenost je proces delegiranja ovlasti donosenja odluke na nize razine unutar organizacije. Posebno je dramaticna opunomocenost radne snage. Ali, opunomocenost ide daleko izvan delegiranja ovlastenja i omogucavanja dodatnih poducavanja. To znaci ohrabrivanje ljudi za preuzimanje inicijative i prosirenje njihovih vidika; to takoder znaci davanje potpore ako se udine propusti.

Posto je zaposlenima dana veca opunomocenost u radu, osjecaj vlasnislva i odgovornosti postaje znacajniji. Takoder, cin opunomocenosti zaposlenih pribavlja dokaz o povjerenju menedzmenta. Daljnji dokaz koji to potvrduje je kad menedzment dijeli povjerljive poslovne informacije sa zaposlenima. U mnogim organizacijama takvi koraci jasno pokazuju promjenu u kulturi.

Konccpcija opunomocenosti odnosi se i na pojedince i na skupine radnika. Samou- pravne skupine (vidjeti Odjeljak 7.9 “Samoupravne skupine”) daju ilustraciju opunomocenosti za skupine radnika.

S opunomocenoscu dolazi potreba ponovnog definiranja osnovnih uloga viseg menedzmenta, srednjeg menedzmenta i radne snage. Model koji se razmatra u jednoj band izgleda ovako;

Visi menedzment treba djelovati kao oblikovatelji i usmjerivaci. Kao oblikovatelj treba stvarati, prenositi i podrzavati misiju organizacije. Kao usmjerivac, treba poma- gati kad je upitano, ali isto tako izbjegavati ulazenje u svakodnevne probleme srednjeg menedzmenta.

Srednji menedzment lie treba se truditi samo oko svog podmcja odgovornosti, vec raditi kao skupina radi objedinjavanja svih

Osobna predanost

Dio strateskog upravljanja kvalitetom jest ustanovljavanje ciljeva kvalitete tvrtke i njihovo razvijanje u podciljeve i djelovanje u cijeloj organizaciji (vidjeti Odjeljak 6.5 “Razvijanje ciljeva”). Jasni su ciljevi kvalitete za pojedince vazan poticaj za pobudiva- nje nadmocnosti u kvaliteti, Odiorne (1987.) daje uvjerljivu raspravu o vaznosti postavljanja cilja za pojedince.

172 PLAN! RAN .IE [ ANALIZA KVALITETE

Odabir i poducavanjeOdabir i poducavanje osoblja ima jasan i vazan utjecaj na razvoj ljudi. Dobro su poznata mnoga nacela, ali nisu uvijek provedena u praksu s dovoljnim intenzitetom. Ali, to se mijenja u Sjedinjenim Drzavama. Na primjer, neke organizacije sada primjenjuju godisnje ulaganje u poducavanje od oko 2 posto prihoda od prodaje.

Japanci su investirali veoma mnogo u izbor i obucavanje. Razgovori i ispitivanje prije zaposljavanja jamce kompatibilnost kandidata s posiom. Rotacijske odredenosti pomazu u razvijanju siroke osnove tehnickih znanja, cime se ubrzava suradnja kroz odjele. Na menedzmentskoj razini, rotacijska odredenost pomaze u razvijanju zanimanja pojedinca za tvrtku kao cjelinu.

Ponekad rezultati odabira i poducavanja mogu imati

“Ono sto nas ubija jest to sto prosjecni radnilc ne zna kako da radi, pa tako i ne zeli. Nas en- tuzijazam je nestao. Ali, moj izravni doprinos bio je upmvo potpora otkianjanju toga kod Cestitih radnika”. (Clines, 1990.).

8,6 OMOGUCITE SUDJELOVANJE KAO SREDSTVA POTICAJNOG DJELOVANJA

Primamljivo je vjerovati da, kako bismo pobudili djehvanja na kvaliteti, movamo za~ paced $ mijenjanjem ljudskih stavova. Promjena stavova onda treba davesti do promjene u ponasanju. Zapravo, istina je suprotna. Ako ptvo promijenimo ponasanje ljudi, ono ce ondapromijeniti njihove stavove,

Prastaro nacclo koje pomaze u promjeni ponasanja jest koncepcija sudjelovanja. Osobnim sudjeiovanjem u podrucjima djelovanja za kvalitetu, ljudi usvajaju novo znanje, vide koristi od disciplina kvalitete, i postizu osjedaj ispunjenja rjesavanjem problema. To sudjelovanje vodi trajnim promjenama u ponasanju.

Kroz cijelu ovu knjigu opisani su razliciti oblici sudjelovanja. Tablica 8.3 sazima te oblike za razine od viseg menedzmenta do nadzornika pi've linije i radne snage.

Sudjelovanje na svim razinama je presudno u poticanju djelovanja po pitanju kvalitete. Na razini radne snage, medutim, sudjelovanje moze imati utjecaj e koji gran ice s dramaticnim. U provedbi istrazivanja o krugovima kvalitete primijeceni su neki neza- boravni dogadaji (vidjeti Odjeljak 7.8 “Krugovi kvalitete”).

Sudjelovanje treba ukljuciti i sluzbenike radnickih sindikata. Kouku rent ski ekonomski izazovi s kojima je suocena vecina organizacija, zahtijevaju da menedzment i sindikati pronadu

Savjet za kva file tu Clanstvo u savjetu X

Skupine zapoboljSavanjekvalitete

Radi kao voditelj ili Clan polifimkcionalne skupine za poboIjSavanje

X X X X

Krugovi kvalitete

Radi kao voditelj ili elan kruga unutar jednog odjela

X X X

Skupine za kvaiitetu

Vlasnik procesa

KritiCki pregled projekta

Radi za kvaiitetu u skupini koju je imenovao savjet za kvaiitetu Pomade kao vlasnik poslovnog procesa Sudjeluje na sastancima za kritieki pregled projekta

X

X

X

X

X

X

X

X

Kriti£ki pregied procesa

Sudjeluje na sastancima kri- tiekog pregleda procesa

X X X

Omogudavanjeplaniranja

Uslanovljavanje prepreka samokontroli

X X X

Postavljanje ciijeva kvalitete

Pribavljanje ulaza ili postavljanje ciijeva

X X X X

Planiranje vlastitog posla

Rukovanje svim glediStinia planiranja

X X X X

Posjeti kupcu Odrzavanje rasprava o kvaliteti s kupcima

X X X X

PosjetidobavljaSu

Odrzavanje rasprava o kvaliteti s dobavljaCima

X X X X

Sastanci s menedzmentom

Izlaganje o podruCjiina djelovanja za kvaiitetu

X X X X

Posjet drugim tvrtkama

UCenje u podrufijima djelovanja za kvaiitetu

X X X X

Rotiranje posla Rad u odjelu za kvaiitetu ili drugim odjelima

X X X X

Sastanci Organiziranje izlaganja ili prcdsjedavanje sastancima

X X X

RAZVJJANJE KULTURE KVALITETE 173

TABLICA 8.3 Oblici

sucljelovanja

R a z i n a

ViSi Srednji Prva linijamenedz- menedz- nadzornici/

Oblikmeat merit Strutfnjaci ratlnici

8.7 OMOGUCITE PRIZNANJAINAGRADE

“Priznanje” definiramo kao javnu potvrdu iznimnog ispimjavanja funkcije specificnih podrucja djelovanja. “Nagrade” su korisnosti (kao sto je povecanje place, nagrade i napredovanja) koje se daju za opcenito iznimno ispunjavanje funkcije prema ciljevima.


Takvi izrazi postovanja, koji se rasprayljaju u daljnjem tekstu, igraju bitnu ulogu u poticanju ljudi na kvalitetu. Posebnoje znacajan taj pozitivni osjecaj koji ljudi nose u sebi kad (1) je njihov posao projektiran tako sto je usredotocen na samorazvijanje, i (2) kad im je dana prilika sudjelovanja u planiranju i donosenju odluka. To zaposlenima pokazuje kako se vjeraje njihovu znanju, njihovu prosudivanju i njihovu integritetu. Pre- docite si njihov osjecaj kad se neovisna kontrola promijeni u samokontrolu.

Priznanje kroz javnu potvrdu iznimnog djelovanja moze se omoguciti na nekoliko razina —- pojedinci, skupine i poslovne jedinice. U planiranju priznanja evo nekoliko pitanja koja se moraju rijesiti:

• Koji ce tip djelovanja primiti formaIno priznanje, npr. normalno sudjelovanje u djelovanju kao sto su krugovi kvalitete, iznimni napoi\ ili ociti rezultati?

• Hoce li se priznanja davati pojedincima, skupinama ili jednima i drugima?• Hoce li odabir onih koji trebaju primiti priznanje biti na

konkurentskoj ili nekonkurentskoj osnovi?• Kakav ce oblik priznanje imati, npr. svecan, usmena pohvala ili dmgo?• Tko ce odluciti o obliku priznanja, npr. skupina direktora? Hoce

li drugi imati utjecaja?• Tko ce izabrati kandidate, npr. komisija menedzmenla, po

polozaju ravni kandidati ili netko drugi?• Kako ce se cesto priznanja davati? Mnogi voditelji preejenjuju kako

cesto daju priznanja zaposlenima.

Kako se ta pitanja odnose i na druga podrueja djelovanja (npr. sigurnost), iskustvo je korisno u planiranju priznanja.

Oblici priznanja

Oblici priznanja protezu se u podmeju od jednostavne izrecene poruke za dobro obavljen posao (koja se cesto previdi u jurnjavi svakodnevnih djelovanja) do skromnih ili nagrade za “uspomenu”. Nagrade za uspomenu mogu biti materijalne (npr. stedni ulog, slobodno vrijeme ili rucak), ili nematerijalne (npr. pismena pohvala, upucivanje djelatnika na neki seminar ili kongres, dopustanje zaposleniku da bude sef jedan dan).

Nagrada mora biti originalna i mora se uklapati u lokalnu kultnm. Na zalost, voditelji su ponekad prostodusni u tome sto se najbolje uklapa u kulturu. Na primjer, svakom Naim skupine za

RAZVJJAN.IE KULTURE KVALITETE 175

porazgovara sa svakim?” Pri odludivanju o oblicima priznanja voditelji bi trebali pitati uvazene zaposlenike za prijedloge. Ne samo sto ce ujihove ideje bolje odgovarati kill- turi, nego samim pitanjem za prijedloge odaje priznanje njihovoj prosudbi.

Ponekad, programi su priznanja korisniji od novcanih nagrada. Jedna je organizacija kriticki analizirala rezultate svoga sustava predlaganja. Oko 800 se prijedloga primalo svake godine; oko 25 posto bilo je prihvaceno i primilo novcane nagrade. Ali, vecina je ljudi bilo nezadovoljna — dobitnici su govorili da je odlucivanje trajalo predugo i da je novdana nagrada premala; drugi su smalrali da su se njihovi prijedlozi trebali prihvatiti. U novom su programu novcane nagrade izostavljene i zamijenjene jednini

Oblici nagrada

Nagrade za podrudja djelovanja vezana uz kvalitetu sve vise postaju dio godisnjeg vrednovanja ispunjavanja funkcije srednjih voditelja, strudnjaka i nadzornika prve linije, Jedna je tvrtka ugradila poboljsanje djelovanja za ispunjavanje funkcije u dio go-disnjeg ocjenjivanja voditelja.

Najvisa ocjena za “projekte poboljsanja” zahtijeva od voditelja da projekte koji su postigli znacajne rezullate, kao i osoblje ukljuceno iz drugih organizacijskill jedinica tvrtke, prikazu vodstvu.

Koncepcija ocjenjivanja ispunjavanja funkcije opcenito je podvrgnuta pomnom pre- gledu. Baird i dr. (1988.) analiziraju neke od njezinih slabosti i daju prepomke za ocjenjivanje ispunjavanja flmkcije djelovanja za kvalitetu. Kljucna je prepomka razvijanje zaposlenika (vidjeti Odjeljak 8.5).

Najslabije podruCje motivacije kvalitete za voditelje jest ono o poboljsanju kvalitete — za “tocku izjednacavanja” do visih razina ispunjavanja funkcije. Ta se slabost uglavnom javlja jer problem kontrole za zadovoljavanje ovogodisnjih ciljeva, ima mnogo vi§u prednost.

Kontrola postavlja svoje vlastite prednosti. Kad zazvoni zvono za uzbunu, oni traze tu i tamo popravno djelovanje. O alarmima treba voditi raduna, ili postojeci ciljevi nece biti zadovoljeni.Voditelj zeli zadovoljiti te postojece ciljeve — ispunjavanje funkcije voditelja prosuduje se uglavnom mjerenjem rezultata u odnosu na te ciljeve. Vatrogasci dobivaju najbolje nagrade — oni su heroji. Mogu dak postojati neki podmetaci pozara.

Nasuprot tome, poboljsanje kvalitete nije potrebno za zadovoljavanje ovogodisnjih ciljeva — potrebno je postici vodsfvo u nekoj sljedecoj godini, ili u najmanju ruku ostati konkurentan.

*PojedinaCno ispunjavanjc funkcije l

(pridonosenje) (

TCiljevi troska l (50%)

5iCiljevi

kvalitete(50%)

7~Ciljevi troska , t (50%)

5TCiljevi kvalitete V V V

50% 25% 25%Ukupna naknada Ukupna naknada Ukupna naknada

SUKA 8.SNaknade za poticanje (Iz Bowena, I9SS),

RAZVIJANJE KULTURE KVALI'I'ETE 177

SAZETAK

• Kako bismo postali nadmocni u kvaliteti, trebamo: (1) razviti tehnoiogije za stvaranje proizvoda i procesa koji zadovoljavaju kupceve potrebe, i (2) poticati kulturu koja stalno gleda na kvalitetu kao primarni cilj.

• Kultma kvaiitete hnozei se mijenjati. Trebamo omoguciti:Svijest o kvalitetiDokaz da visi menedzment vodiSamorazvijanje i opunomocivanjeSudjelovanjeFriznanje i nagrade

• Ovi se elements moraju ugraditi u metodologije i ustrojstvo za kvalitetu.

• Za promjenu kulture potrebne su godine, a ne mjeseci; promjena kvaiitete zahtijeva povjerenje, a lie tehnike.

ZADACI

8.1. Uzmitejedan od pojedinacnih sportova, kao na primjer golf ili neku igru s reketom. Primi- jenite tri nacela samokontrole na takav sport i odlucite jesu li pojedinci u stanju samokontrole. Kako se vas zakljubak dovodi u vezu s projektom za poslove u jednoj organizaciji?

8.2. Priredite dva popisa za analizu snaga koje imaju utjecaj na stvaranje skupina za poboljsanje kvaiitete. Jedan popis treba sadrzavati ogranicavajuce snage koje su prepreka za stvaranje skupina (npr. nedostatak vremena); drugi popis treba prikazati pokretacke snage koje mogu pomoci (npr. potpora viseg menedzmenta). (Taj je pristup dio “analiza snaga na bojistit” ili “analiza prepreka i potpora

8.3. Pogledajte okolo po vasoj opcini kako biste ustanovili neka zbivanja ili kampanje kao sto su sigurnost u prometu, osnivanje zaklade, politick! izbor, akcija odrzavanja bistoce grada, itd.Za svaku katnpanju izvrsite analizu i podnesite izvjestaj o:(zr) Koristenim metodama za osiguranje pozornosti.(b) Koristenim metodama za osiguranje interesa i izjednacavanje s programom.(c) Koristenim metodama za osiguranje djelovanja.

8.4. Za svaku organizactju koja vain je poznata, proubite opceprihvacene programe motivacije za kvalitetu koje traju, Podnesite izvjesce o (o) sastavnim dijelovima programa, i (b) o djelotvornosti organizacije u provodenju raznih gledista programa.

8.5 Razvijte tri pokazatelja kvaiitete za ispunjavanje funkcije jednog kupca u nabavnom odjelu: jedan pokazatelj

178 PL AN I RAN JE 1 ANAL1ZA KVAL1TETE

LITERATURABaird, Lloyd S., Richard W. Bealty i Craig F. Schneier (1988), "What Performance Management Can

Do for TOI," Quality Progress, ozujak, sir. 28-32.Baker, Edward M. (1988). "Managing Human Performance," in Juran's Quality Control Handbook, Fourth

Edition, McGraw-Hill, Inc,, New York, sir. 10.23-10.25.Bowen, Michael D. (1988). "Quality Improvement Through Inconlive Compensation. "Impro Conference

Proceedings, Juran Institute Inc., Wilton, Connecticut, str. 3A-21, SA-24.Clines, Francis X. (1990). "Moscow McDonald's Opens: Milkshakes and Human Kindness", The New

York Times, I. veljaiSeDietch, Robert, Steve Tashjian i Howard Gneen (1989). "Leadership Characteristics and Culture

Change: An Exploratory Research Study", hnpro Conference Proceedings, Juran Insulate, Inc., Wilfon, Connecticut, str, 3C-21, SC-29.

Hackman, J. R. i G. R, Oldham (1980). Work Redesign. Addison-Wes ley, Reading, Massachusetts.Herzberg, Frederick, Bernard Mausman i B. Synderman (1959). The Motivation to Work, 2. izd,, John

Wiley i Sons, New York.ICilmann, Ralph H. (1989). Managing Beyond the Quick Fix, Jossey-Bass, San Francisco,Majerus, R. E. (1984). "Workers Have a Right to Share profits," Harvard Business Review, sv.

62, br.5, str. 42-50,Maslow, A. H, (1987). Motivation and Personality, 3. izd., Harper & Row, New York,McGregor, Douglas (1985). The Human Side of Enterprise, McGraw-Hill, Inc.. New York.Odiorne, George S. (1987). The Human Side of Management, Lexington Sooks, Lexington, Massachusetts,

Poglavlje 5.Onnias, Arturo (1986). "The Quality Blue Book", Juran Report Number Six, Juran Institute. Inc., Wilton,

Connecticut, str, 127-131.Peters. T. J. i R. A. Waterman, Jr, (1982). In Search of Excellence, Harper and Row, New York.Ross, R. L. i W. C. Hauck (1984). "Gainsharing in the United States," Industrial Management, sv.26,

ozujak-travanj, str, 9-14.Taylor, Frederick Winslow (1911). Scientific Management, Harper and Row, New York, str. 131Tektrornix, inc. (1985). "People Involvement: A Continuum," Tektronix, Inc., Beaverton, Oregon, All

rights reserved. Reproduced with permission.Warren, Jim (1989). "We Have Found the Enemy, It Is Us," Annual Quality Congress Transactions, American

Society for Quality Control. Milwaukee, sir,.65-73

DODATNA LITERATURAPostizanje promjenaRybowiak, Joseph A, (1987). "The Role of Orgamizational and Cultural Change in Bringing about

Quality Improvement", Impro Conference Proceedings, Juran Insuttite. Inc., Wilton. Connecticut, sir. 5B- 11-5B-I6.

Kultura korporaeije, Corporate culture: Miller, Lawrence M. (1984). American Spirit, William Morrow and Company,New York,

Vodstvo i postavljanje ciljeva, Leadership and goal setting: Stayer, Ralph (1990). "How I Learned to Let My Workers Lead", Harvard Business Review, studeni-prosinac, str .66-69, 72-75, 80-83,

Upravljanje ispunjavanjem funkeije ljudi, Managing human performance: QCH4, Odjeljak 10. Herzboerg, Frederick (1987). "One More Tim-How Do You Motivate Employees"Harvard Business Review, rujan-lislopad str. 109-120

POGLAVLJE

9TEMELJNI

POJMOYIVJEROJATNOSTI

9.1 STATISTICKA POMAGALA U KVALITETI

Stafistika je skupljanje, organ iziranje, analiziranje, tumadenje i prikazivanje podataka. Bitno pomagalo u modernom pristupu kvaiiteti je mnozina znanja o statistidkim metodama. Bez toga, donosenje zakljudaka o podacima postaje u najboljem sludaju pitanje srede, a u nekirn slucajevima katastrofa. Skrecemo pozornost studentu kako je statistika samo jedno od mnogihpomagalo potrebnih u rjesavanju problems kvaiitete.

9.2 KONCEPCIJA VARIJACIJE

Koncepcija varijacije tvrdi kako dva pojedinadna predmeta nikada nece biti savrseno istovjetna. Varijacija je zbilja prirode i zbilja industrijskog zivota. Na primjer, dak se i istovjetni blizanci blago razlikuju po visini i tezini prilikom rodenja.

Dimenzije kontaktnog prozora (contact window) jednog velikog, integriranog cipa variraju od cipa do dipa; limenke juhe od rajcice blago se razlikuju od limenke do limenke; vrijeme koje je potrebno za odredivanje sjedala na pultu za prijavu neke zradne linije razlikuje se od putnika do putnika. Zanemarivanje

179

3.373.34

3.38

3.32

3.33

3.28

3.34

3.31

3.33 3.34

3.29 3.36

3.30

3.31

3.33

3.34

3.34

3.36

3.39

3.343.35 3.3

63.30

3.32

3.33

3.35

3.35

3.34

3.32

3.383.32 3.3

73.34

3.38

3.36

3.37

3.36

3.31

3.33

3.303.35 3.3

33.38

3.37

3.44

3.32

3.36

3.32

3.29

3.353.38 3.3

93.34

3.32

3.30

3.39

3.36

3.40

3.32

3.333.29 3.4

13.27

3.36

3.41

3.37

3.36

3.37

3.33

3.363.31 3.3

33.35

3.34

3.35

3.34

3.31

3.36

3.37

3.353.40 3.3

53.37

3.35

3.32

3.36

3.38

3.35

3.31

3.343.35 3.3

63.39

3.31

3,31

3.30

3..35

3.33

3.35

3.31

Otpor,a TabliiJni prikaz Frekvencija

Kumulativnafrekvencija

3.453.44 1 1 13.433.423.41 II 2 33.40 II 2 53,39 llll 4 93.38 11 6 153.37 intin 8 233.36 Hill 13 363.35 JiHIIIII 14 503.34 llll 12 623.33 jin jin 10 723.32 mu 9 813.3! inn 9 903.30 JUT 5 953.29 in 3 983.28 i 1 993.27 i 1 1003.26

3.415-3.445I

3.385-3.415 83.355-3.385 273.325-3.555 363.295-3.325 23

3.265-3.295 5Ukupno 100

Ukupno

taj rezultat do nekog odgovarajuceg broja (preporucljivo je daje to najblizi neparni broj s istim brojem znaCajnih znamenki kao sto je i stvarni podatak).

1. Konstruirajte razrede unogenjem granica:(a) Svaka granica razreda treba biti za jednu znacajnu brojkn

veca nego sto je stvarni podatak i treba zavrSiti sa 5.(b) Interval razreda treba biti stalan kroz cijelu razdiobu

TABLICA 9,3Tablica frekvencija vrijednosti otpora

Otpor, Q Frekvencija

Broj opa£anja Preporutfljivi broj razreda20-50 6

51-100 7101-200 8

201-500 9501-1000 10

ViSe od (000 11-20

4, Unesite svako opazanje u odgovarajuci razred, a onda navedite ukupnu frekvenciju //’/ za svaku stanicu.Ovaj postupak treba prilagoditi, ovisno o potrebi kako bi se

dobio jasan sazetak podataka i otkrio temeljni model varijacije.

9.3 GRAFICICO SAZIMANJE POD AT AKA:HISTOGRAM

Histogram je okomiti stupiCasti grafikon razdiobe frekvencija. Slika 9.1 prikazuje histogram za podatke elektricnog otpora. Mozete primijetiti da isto kao sto je to kod

SLIKA 9.1Histogram za podatke otpora

t.

346 6. 402 11. 3682.

338 7. 635 12. 3763.

323 8. 281 13. 3114,

438 9. 431 14. 3795,

398 10. 390 15, 216Stablo

List

2 16, 81

3 11, 23, 38, 46, 68, 76, 79, 90, 98

4 02, 31, 38

5 -

6 35

razdiobe frekvencije, histogram isiiCe cental- i iznos varijacije u uzorku podataka. Jed- nostavnost konstruiranja i tumacenja histograma cini ga djetotvornim pomagalom u elementarnoj anaiizi podataka.

Graficke su metode bitne za djelotvomu analizu podataka i jasno prikazivanje podataka. Mnoge ce se od till metoda koristiti kroz cijelu ovu knjigu. Ima ill nekoliko na raspolaganju, Iskusni su prakticari fascinirani grafickim pomagalima, i to s pravom. Zi- vost slike u usporedbi s hladnom logikom brojeva ima prakticne koristi, npr. prepoznavanje jedva uocljivih odnosa i prezentiranje rezultata u jasnom obliku. Iskustvo n a laze da je prvi korak u anaiizi podataka: Izradite graficka biljeskapodataka.

Novija varijacija histograma je graficka biljeska stablo-list (the Stem-and-Lea!) (prema prof. Sosic-Serdar S-L dijagram). Heyes (1985.) prezentira podatke o cvrsloci zice na kidanje u gramima za dobavljaSa A (vidjeti Tablicu 9.5). Odgovarajuca stablo- list graficka biljeska prikazana je na Slici 9.2. Obratite pozornost kako

9.4 BOX“I-WHISKER GRAFICKA BILJESKA

Jednostavan, spretan i djelotvoran nacin sazimanja podataka je box-and-whisker (pravokutnik i brkovi) graficka biljeska (obicno nazivana box graficka biljeska) (prema

SLIKA 9.2Graftfika biijeSka steui-aml-leaf (stablo-list) (Od Heyesa. 19S5.)

I. 216 6. 346 11. 3982.

281 7. 368 12. 4023.

311 8. 376 13. 4314.

323 9. 379 14. 4385,

338 10. 390 15. 635

prof. Sosic-Serdar B-P dijagrami). Box graficka biljeSka je grafidki sazetak podataka od pet brojeva. U osnovnom (ili “kosturu”) pravokutniku (boxu) graficke biljeske pet vrijednosti sir: medijan, najveca vrijednost, najmanja vrijednost, prvi kvartil i treci kvartil. Kvartili su vrijednosti ispod kojih lezi l */4 i 3/4 opazanja.

Koristeci podatke o jakosti zice na kidanje, podaci su prvo poredani po redu velicine rangiranja (vidjeti Tablicu 9.6). Medijan je sredisnja vrijednost (osma po velicini, ili 376). Konacne vrijednosti su 216 i 635. Kvartili su 323 i 402 posto te vrijednosti dijele podatke u cetvrtine. Slika 9.3 prikazuje rezultirajucu box graficku biljesku. Pravokut- nik, ograniden sa dva kvartila i medijanom unutar pravokutnika, sazima sredisnji dio podataka. Ci te koje se protezu do konaCnih vrijednosti su “brkovi” (*'‘whiskers”) (linija prema prof. Sosic-Serdar). Duzi whisker “brk” na desnoj strani naznacuje da podaci obuhvacaju vrijednosti koje su mnogo ve6e od vrijednosti s druge strane. Takoder, mjesto vrijednosti medijana pokazuje da su vrijednosti iznad medijana, kao gmpa, blize vrijednosti medijana nego vrijednosti ispod

9.5 KVANTITATIVNE METODE SAZIMANJA PODATAKA: BROJCANIINDEICSI

Podaci se takoder mogu sazeti izra6unavanjem (1) mjere centralne tendencije kako bi se naznacilo gdje je usredotocena vecina podataka, i (2) mjere rasipanja (disperzije prema

i---------------1__________i___________i__________i___________i___________i__________i0 100 200 300 400 500 600 700SLIKA 9.3

Box grafiCka biljeika (OctHeyesa, I9S5.)

TEMEUNI POJMOVI VJEROJATNOST1 185

prof. Sosic-Serdar) kako bi se naznaNo iznos rasprsivanja (scatter) podataka. Cesto ove dvije mjere omogucuju odgovarajuce sazimanje,

Klju£na je mjera centralne tendencije aritmeticka sredim, ili prosjek. Definicija prosjeka jc

ngdjeje X = srednja vrijednost

uzorka X = pojedinacna opazanja ft

= broj opazanja Z = sazetak (suma)

Dixiga mjera centralne tendencije je medijan — sredisnja vrijednost, kad su podaci poredani po velicini. Medijan je koristan za umanjenje posljedica ekstremnih vrijednosti ili za podatke koji se mogu rangirati, ali koji nisu lako mjerljivi, kao sto je boja ili vizualne pojave.

Obi&io se izracunavaju dvije mjere rasipanja. Kad je kolidina podataka mala (deset ili manje opazanja), upotrebljava se raspon. Raspon je razlika izmedu najvece vrijednosti i najmanje vrijednosti podataka. Posto se raspon temelji na samo dvije vrijednosti, nije bas od koristi kad je broj opazanja velik.

Opcenito, stcmdardm odstnpanje je najkorisnija mjera rasipanja. Kao i kod arit- meti5ke sredine, definicija standardnog odstnpanja je jednadzba:gdjeje s = standardno odstnpanje uzorka. Kvadrat standardnog odstupanja, zove se varijanca.

Obicno su prisutne teskoce oko razumijevanja “znacenja” standardnog odstupanja. Jedina definicija je jednadzba. Nema skrivenog znacenja za standardno odstupanje, i ono se najbolje shvaca kao indeks koji pokazuje iznos varijacije u jednom nizu podataka. Kasnije primjene standardnog odstupanja u predvidanju pornoci ceu razjasnja- vanju njezina znacenja.

Podaci u obliku razdiobe frekvencija mogu se koristiti za izracunavanje prosjeka i standardnog odstupanja kracim putem. (vidjeti QCH4, str. 23.17, 23.18).

Problem koji se ponekad javlja u sazimanju podataka je u tome sto su jedna ili nekoliko konacnih vrijednosti daleko od ostalih podataka. Na raspolaganju stoji jednostavno (ali ne i nuzno ispravno) rjesenje. Izostavite takve vrijednosti. Misli se kako pogreska mjerenja ili neki dmgi nepoznati faktor cini vrijednosti “nereprezentativnim”. Na zalost, moze biti razumno uklanjanje jednog problema koji smeta pri analizi podataka.

186 PLANiRANJE I ANAL1ZA KVAUTETE

9.6 RAZDIOBE VJEROJATNOSTI: OPCENITO

Izmedu uzorka i populacije postoji razlika. Uzorakje ogranicen broj pojedinadnih predmeta uzetih iz veceg vrela. Populacija je veliko vrelo pojedinacnih predmeta iz kojih se uzima uzorak. Mjerenja se izvode na pojedinacnim predmetima. Mnogo je problema rijeseno uzimanjemrezultata mjerenja uzorka i izvodenje predvidanja opopulaciji koja sadrzi uzorak na temelju tih rezultata. Obicno se pretpostavlja da je uzorak uzet prerna nacelu slucajnosti; tj. svaki moguci uzorak od n pojedinacnih predmeta ima podjednaku priliku za odabir (ili, pojedinacni se predmeti odabiru sustavno iz

Razdioba Oblik Funkcija vjerojatnosti Tumadenje primjene

Normalna (X-M)'

>■ =1 2oJ

aVup = Srednja vrijednost a = Stand ai d no

Primjenjivo kad postoji koncentracija opazanja oko prosjeka i kad je podjednako vjerojatno da de se opazanja pojaviti Eksponencijalna

1 -- v

- — e t*

Primjenjuje se kad je vjerojatnije da de se vi5e opazanja javiti

Weibutlova ^ = ap(X-yfVa(X*T)1>

_ Parametar razmjera (iii skalami parametar)

P - Parametar

Primjenjuje se u opisivanju Siroke raznolikostl varijacijskih modela, ukijudujudi

Poissonova*P = 0.11 p = 0.3t «

p = 0.5

y =(np)'e

r\n = Broj pokusa r = Broj pojava p=

Isto kao binomna, ali osobito promjenjiva kad postoji mnogo prilika za pojavu, ali dogadaja male

Binomna*p = 0.1 y = n!P<i

rt(n-r)l

n = Broj pokusar = Broj pojavap =

Primjenjuje se u definiranju vjerojatnosti za pojavu run pokusa jednog dogadaja koji ima

SL1KA 9,4Sazetak uobidajenih razdioba vjerojatnosti (Zvjezdiee pokazuju da su to diskontimiirane razdiobe, ali krivtil je su prikazane kao kontinuiraue radi lakode usporedbe s kontimiiranom razdiobom).

TEMELJN! POJMOVI VJEROJATNOSTI 187

Fimkcija razdiobe vjerojatnosti matemalicka je jednadzba koja povezuje vrijednosti znacajki s njihovom vjerojatnoscu pojave u popuiaciji. Sabiranje till vjerojatnosti naziva se razdibom yjerojatnosti. Neke razdoibe i njihove funkcije sazete su u Slici 9.4. Postoje dva tipa razdioba:

1. Kontinuirane (za “varijabiine” podatke). Kad znacajka koja se mjeri moze dobiti bilo koju vrijednost (ovisno o finoci mjernog procesa), njezina se razdioba vjerojatnosti naziva kontinuirana razdioba vjerojatnosti. Na primjer, razdioba vjerojatnosti za podatak otpora u Tablici 9.4 primjer je kontinuirane razdiobe vjerojatnosti, posto otpor moze imati bilo koju vrijednost, ogranicenu samo finocom mjernog instrumenta. Iskustvo je pokazato kako vecina kontinuiranih znacajki slijedi jednu od ne- kotiko uobicajenih razdioba vjerojatnosti, tj. normalnu razdiobu, eksponencijalnu razdiobu i Weibullovu razdiobu. Te razdiobe pronalaze vjerojatnosti koje su povezane s pojavama sFarnih vrijednosti znacajke. Druge kontinuirane distribucije (npr. t, F i chi h>adrat) vazne su u analizi podataka, ali nisu od pomoci u neposrednom predvidanju vjerojatnosti pojave stvarnih vrijednosti.

2. Diskontinuircme (za “atributivne” podatke). Kad znacajka koja se mjeri moze preuzeti samo odredene specificne vrijednosti (npr. cijele brojeve 0, 1,2, 3, itd.), njezina vjerojatnost razdiobe zove se diskontinuirana razdioba vjerojatnosti. Na primjer, ra-zdioba za broj robe s nedostatkom r u uzorku od pet pojedinacnih predmeta diskontinuirana je razdioba vjerojatnosti, jer r moze biti samo 0,1,2,3,4 ili 5. Uobicajene diskontinuirane razdiobe su Poissonova i binomna razdioba (vidjeti Sliku 9.4).

9.7 NORMALNA RAZDIOBA VJEROJATNOSTI

Mnoge inzenjerske znacajke mogu se aproksimirati funkeijom normahie razdiobe:

y =

188 PLANIRANJE I ANALJZA KVAL1TETE

gdjeje e =2,718 n = 3,14p = srednja vrijednost populacije a = standardno odstupanje populacije

Problemi se rjesavaju pomocu tablice, ali upamtite razdioba zahtijeva sarno prosjek i standardno odstupanje populacije1. Krivulja za normalnu razdiobu vjerojatnosti dovodi se u odnos s razdiobom frekvencije i njezinim histogramom. Kako uzorak postaje sve veci i veci, a sirina svakog razreda postaje sve manja i manja, histogram se priblizava blagoj krivulji. Da su bila mjerenja cijelepopulacije i da je ona normaino raspodijeljena, rezultat bi bio kako je prikazan na Siici 9.4. Tako o6//khistograma za podatke uzoraka omogucuje pokazivanje razdiobe vjerojatnosti za populaciju. Ako histogram nalikuje2 obliku “zvona” kao sto je prikazano na Siici 9.4., to je temelj za pretpostavku da populacija slijedi normalnu razdiobu vjerojatnosti.

Predvidanja pri koristenju normalne razdiobe vjerojatnostiPredvidanja zahtijevaju tek dvije procjene i jednu tablicu. Procjene su:

Procjena = p = X Procjena 0 = sIzracunavanje AN s uzorka izvodi se pomocu prije raspravljanih metoda.

Na primjer, iz prethodnog iskustva, proizvodac zakljucuje da vrijeme pregorijevanja odredene zarulje slijedi normalnu razdiobu. Ispitivan je uzorak od 50 zarulja i ustanovljeno je prosjecno trajanje od 60 dana sa standardnim odstupanjem od 20 dana. Koliko sc zarulja od cijele populacije moze ocekivati da ce jos svijetliti nakon vijeka trajanja od 100 dana?

Problem je u pronalazenju podrucja ispod krivulje vise od 100 dana (vidjeti Sliku 9.5). Podnicje ispod krivulje razdiobe izmedu dviju utvrdenih granica predstavlja vjerojatnost pojave. Prema tome, povrsina je vise od 100 dana vjerojatnost da ce zarulja

1 Ako nije tli ugaClje navcdeno, grfika tie se slova koristiti za vrijednosti populacije, a rtmska slova za vrijednosti uzorka.

2 Nije potrebno da histogram uzorka izgleda kao da dolazi iz normalne populacije. Pretpostavka se normalnosti primjenjuje samo na populaciju. Mala odstupanja od normalne razdiobe ocekuju se u uzorcima uzetim po nacelu slucajnosti.

TEMIZLJNI PO.IMOVI VJEROJATNOSTI 189

Razdiobe vijeka trajanja 2arttlje

U ovom problemu Z — (100 - 60) H- 20 = + 2.0. Tablica A u Dodatkii pokazuje vjerojatnost od 0,9773 za Z = 2. Tab lice statist icke razdiobe u ovom izdanju daju vjerojatnosti koje pokrivaju rasp on od - co do i ukljucujuci vrijednost X obuhvaccnu jednadzbom (tj. kumulativne vjerojatnosti). Tako je 0,9773 vjerojatnost da ce trajanje zarulje biti 100 dana iii manje. Normalna krivuija je simctricna oko prosjeka, a ukupna povrsina je 1.0000. Vjerojatnost trajanja zarulje vise od 100 dana tada je 1.0000 - 0,9773, ili 0,0227, ili 2,27 posto zaralja u populaciji jos ce svijetliti nalcon 100 dana.

Na slican nacin, ako je jedna znacajka uormalno raspodijeljena i ako su dobiveni proracuni prosjeka i standardnog odstupanja popnlacije, ta metoda moze procijeniti ukupni postotak proizvodnje koja ce sc nalaziti unutar inzenjerskih granica specifikacije.

Slika 9.6 prikazuje reprezentativnu povrSinu pod normalnom krivuljom razdiobe. Tako ce 68,26 posto popnlacije pasti izmedu

9.8 ANALIZA NORMALNE KRIVULJE I HISTOGRAMA

Kako mnogi postupci u proizvodnji daju rezultate koji logicno slijede normalnu razdiobu, to je korisno kombinirati koncepciju histograma i koncepciju normalne kiivulje da bi se dobilo prakticno radno pomagalo poznato kao cmaliza histograma.


SLIKA 9.6PovrSimi normalne krivufje (proizlazi iz Dodatka, Tabiica A).

Iz procesa se odabere jedan siucajni uzorak i izvode se mjercnja za odabrane znacajke kvalitete. Izraduje se histogram i unesu se granice iz specifikacije. Znanje o proizvodnom procesu tada se povezuje s uvidima koje omogucuje histogram kako bi se izvukli zakljucci o sposobnosti procesa da zadovolji specifikacije.

Slika 9.7 prikazuje 16 tipicnih histograma. Studentima se savjetuje da protumace svaku od tih slika postavljajuci dva pitanja:

1. Je li proces sposoban zadovoljiti granice specifikacije?2. ICoje je djelovanje na proces prikladno, ako postoji potreba?

Na ova pitanja moze se odgovoriti analiziranjem:1. Cen (riranja luka h istogramo. O d reduj e ci lj pro c es a.2. Sir me histograma. Odreduje varijabllnost oko cilja.3. Oblika histograma. Kada se odekuje normalna krivuija Hi krivrilja

zvonolikog oblika, onda je bilo koje znacajno odstupanje ili drugo odstnpanje proiizroceno uvjetima proizvodnje (ili drugim) sto moze biti duboko ukorijenjeni problem kvalitete. Na primjer, histogrami sa dva ili vise vriiova mogn otkriti kako

TEMEUNI P0JM0V1 VJEROJATNOSTI 191

Najmanja Najveca

granica granica

Najmauja Najveca

SL1KA 9.7Modelj razdiobe u odmwti na tolerancije (Prilagocfeno ochtnnsfronga i Clarkea,!946.).

192 PLANIRANJIi 1 ANALJZA KVAUTETE

Histogrami pokazuju kako varijabilni podaci omogucuju mnogo vise infbrmacija od atributivnih po da taka. Na primjer Slika 9.7 b>d,g i i upozoravaju na potency a lne smetnje pa premda su sve jedinice u uzorkn imutar granica specifikacije. Kod mjerenja atributa sve bi jedinice jednostavno bile klasificirane kao prihvatljive i izvjestaj bi o kou troli ustanovio “50 kontrolnih pregleda, 0 nedostataka”—pa prema tome problems nema, Jedan je kupac imao dramaticno iskustvo koje se temeljilo na isporuci koju je dao histogram uzorka siican onom na Slici 9.7 /. Iako je uzorak pokazivao da isporuka zadovoljava zahtjeve kvalitete, laipac je shvatio kako je dobavljac imao mnogo skartne robe koju je prebrao prije isporuke. Grubi je proracun pokazao kako je u ukupnoj proizvodnji rnoralo biti oko 25 posto nedostataka. Histogram je omogucio kupcu takvo zak- Ijucivanje bez daje ikctda bio u tvornici dobavljoca. Mozete primijetiti kako “ o procesu govori proizvod” Kako bi kupac vjerojatno platio za taj skrt (u prodajnoj cijeni), zclio je popraviti situaciju, Stupilo se u kontakt s dobavljacem i ponuden je savjet u smislu poboljsanja.

Kao opce pravilo, najmanje je 50 mjerenja potrebno za histogram kako bi se otkrio temeljni model varijacije. Histogrami, temeljcni na premalo mjerenja, mogu dovesti do netocnih zaktjucaka, posto oblik histograma moze biti nepotpun bez da to promalrac uvidi. Upamtite kako je ovdje vodena rasprava temeljena na pretpostavci normalne razdiobe.

Histogrami imaju ogranicenja. Posto se uzorci uzimaju prije prema nacelu slucajnosti nego prema redu proizvodnje, procesni trendovi “od vremena do vremena” tijekom proizvodnje nisu otkriveni. Otuda, naoko centralna tendencija jednog histograma moze biti prividna—-proces je mozda znatno ldizao. Na siican nacin, histogram ne otkriva je li dobavljacev proces radio najbolje, tj. je li bio u stanju statisticke kontrole (vidjeti Poglavlje 17 “Statisticka kontrola procesa”).

9.9 EKSPONENClJALNA RAZDIOBA VJEROJATNOSTI

Funkcija eksponencijalne vjerojatnosti je

Slika 9.4 prikazuje oblik krivulje eksponencijalne razdiobe. Mozete primijetiti kako normalne i eksponencijalne razdiobe imaju jasno razlicite oblike. Istrazivanje povrsina u tablicama pokazujc kako se 50 posto normalno raspodijeljene populacije javlja iznad srednje vrijednosti, a 50 posto ispod. U eksponencijalnoj populaciji 36.8 posto je iznad

TEMELJN1 POJMOVI VJEROJATNOSTI

srednje vrijednosti i 63.2 posto ispod srednje vrijednosti. To opovrgava intuitivnu mi- sao da je srednja vrijednost uvijek povezana sa 50 posto vjerojatnosti. Eksponencijatna opisuje model opterecenja za neke konstmkcijske dijelove posto su manja opterecenja brojnija od vecih opterecenja. Eksponencijalna je takoder korisna u opisivanju razdiobe vremena kvarova kompleksne opreme. Mozete primijetiti da krivulja ima obiik ski- jaskog skoka.

Predvidanje pomocu razdiobe eksponencijalne vjerojatnosti

Predvidanja temeljena na populaciji eksponencijalno raspodijeljenoj zahtijevaju samo procjenu srednje vrijednosti populacije. Na primjer, mjeri se vrijeme izmedu uzastopnih kvarova jednog slozenog komada opreme koju treba popraviti, a utvrdeno je da nastali histogram slici krivulji eksponencijalne vjerojatnosti. Za izvrsena mjerenja srednje vrijeme izmedu Jwarovct (obicno nazivamo MTBF = srednje vrijeme izmedu kvarova) je 100 sati. Koja je vjerojatnost da ce vrijeme izmedu dva uzastopna kvara na toj opremi biti najmanje 20 sati?

Problem je u nalazenju povrsine ispod ki ivulje vise od 20 sati (Slika 9.8). Tablica B u Dodatku daje povrsinu ispod krivulje za svaku posebnu vrijednost X koja se onda zamjenjuje u omjem X/\K . U ovom problemu

SLTKA 9.8Razdioba vremena izmedu kvarova


gucnost da ce oprema raditi bez kvara tijekom 20 ili vise sati. Slifini bi proracuni dali vjerojatnost od 0,9048 za 10 ili vise sati.

9.10WEIBULLOVA RAZDIOBA VJEROJATNOSTI

Weibullova razdioba je obitelj razdioba koja ima opcu funkciju

gdje je a = para me tar razmjera (ska la mi parameter)[3 = parametar obiikay = parametar poiozaja

Kriviilja funkcije (Slika 9.4) uveliko varira ovisno o brojcanim vrijednostima para-metara. Najvazniji je parametar obiika koji odrazava model (oblik) kiivulje. Upamtite,kad je p =1,0, Weibullova se funkcija pretvara u eksponencijalnu, a kad je p oko 3,5 (a= 1, y =0), Weibull se vcoma priblizava normalnoj razdiobi. U praksi p varira od okodo 5. Parametar razmjera (skalarni) a dovodi se u vezu sa siljatoscu kiivulje; tj. kako semijenja, krivulja postaje plosnatija ili usiljenija. Parametar poiozaja y je najmanja mo-^uca vrijednost od X, Cesto se smatra da je on 0, cime se pojednostavljuje jednadzba.Cesto je nepotrebno odrediti vrijednosti till parametara, posto se predvidanja izvodeneposredno iz Weibullova papira vjerojatnosti, ali King (1981.) daje postupke zagraficko pronalazenje a, p, i y. Dodatak, Tablica J daje pritnjerak Weibullova papira. Stim primjerkom papira p se moze proeijeniti povlacenjem erte paralelno erti koja najbo-lje odgovara i ki'oz tocku zaokruzenu na okomitom razmjeru kod 40.0. Onda presjek siukomdajeprocjenu p. Radi primjera vidjeti Odjeljak 21.4, Analiza podataka izprakse.

Weibull pokriva mnoge oblike razdiobe. To ga cini popularnim u praksi, posto sma-

40.12246.638

Broj kvarova (/) Srednji rang

I 0.1252 0.250

3 0.3754 0.500 ,5 0.625

6 0.7507 0.S75

1 Postoje diugi polozaji biljeSke (plotting) (vidjeti, npr., QCH4, str. 23.35)


SLIKA 9.9Razdioba trajanja iimora

Ekstrapolacija se moze odvijati u dmgom smjeru. Mozete primijetiti da ispitivanja vijeka trajanja ne traze da se sva ispitivanja zavrse prije nego pocne biljezenje. Posto se svaka jedinica kvari, vrijeme se kvarova moze zabiljeziti prema srednjem rangu. Ako se cini da prve todke slijede ravnu crtu, to dovodi u kusnju da se crta zabiljeziprije nego su dovrsena sva ispitivanja. Crta se onda moze ckstrapolirati preko stvarnih podataka ispitivanja i mogu se izvrsiti predvidanja vijeka trajanja bez akumuliranja velike koHeine vremena za ispitivanje. Pristup se primjenjuje za remo predvidanje u garantnom razdoblju “nekoliko vitainih” sastavnih dijelova jednog slozenog proizvoda koji 6e izazivati najvise smetnji. Ekstrapolacija, medutim, skriva opasnosti. Ona zahtijeva razborito spajanje statisticke teorije, inzenjerskog iskustva i prosudivanja.

Za izradu punovaljane Weibullove graficke biljeske potrebno je najmanje sedam tofiaka. Sve ispod toga broja dovodi u sumnju

TEMELJNI POJMOVI VJEROJATNOSTI

su od izvanredne vrijednosti (na isti nacin kao nepravilni histogrami) u pokazivanju kakoje nekoliko populacija pomijesano zajedno.

Papir grafikona vjerojatnosti moze se koristiti za normalne, eksponencijalne, Weibullove i druge razdiobe4 vjerojatnosti. Iako matematicke funkcije i tablice daju istu informaciju, papir grafikona otkriva odnose izmedu vjerojatnosti i vrijednosti X koje nisu odmah ocitc iz proraiSuna. Na primjer, smanjenje postotka robe s nedostatkom u jednoj populaciji kao funkcije sve sirih i sirili

9.11POISSONOVA RAZDIOBA VJEROJATNOSTI

Ako je vjerojatnost pojave/jjednog dogadaja staina po svakom od n neovisnih pokusa dogadanja, vjerojatnost od pojave r u n pokusa je jcdnaka

(»p) r e- np r

gdjeje // = broj pokusap - vjerojatnost pojave r = broj pojava.

Predvidanje pomocn Poissonove razdiobe

Poisson je koristan u izracunavanju vjerojatnosti vezanih uz postupke uzorkovanja. Do- datak C neposredno daje kumulativ Poissonovib vjerojatnosti, tj. vjerojatnost za r ili manje pojava u n pokusima jednog dogadaja koji ima vjerojatnost p. Na primjer, pretpostavimo daje prodavac, cijaje kvaliteta prije biia 2% robe s nedostatkom, podnio isporuku od 300 jedinica proizvoda. Iz isporuke je izabran po nacelu slucajnosti uzorak od 40 jedinica. Tablica C u Dodatku daje vjerojatnost od r ili manje robe s nedostatkom u uzorku od n jedinica. Unosenje u tablicu vrijednosti np koja je jednaka 40 (0,02), ili 0,8, za razlifiite vrijednosti r rezultira u Tablici 9.8. Pojedinacne vjerojatnosti mogu se pronaci oduzimanjem kumulativnih vjerojatnosti. Na taj je nafiin vjerojatnost od tocno 2 komada robe s nedostatkom 0,953 —^0,809 ili 0,144. Naravno, vjerojatnosti bi se u Tablici 9.8 takoder mogle pronaci supstitucijom u formulu sest puta (r = 0,1,2,3,4,5).

4 Jedan izvor je Technical and Engineering Aids lor Management, Box 25, Tamworth, NH 038S6,


TABLICA 9.8

Tablica Poissonove vjerojatnosti

r Vjerojatnost za r ili manja u iizorku

0 0.4490.8090.9530.9

2345

Poisson nije samo aproksimacija (priblizavanje). On se moze koristiti kao tocna razdioba u slucajevima gdje jedan dogadaj ima mnogo prilika za pojavljivanje, ali gdje je vjerojatnost pojave bilo kakve prilikc krajnje nevjerojatna.

9.13 BINOMNA RAZDIOBA VJEROJATNOSTI

Ako uvjeti Poissonove razdiobe nisu zadovoljeni, moze se primijeniti binomna razdioba. Ako je vjerojatnost pojave dogadaja p stalna po svakom od n neovisnih pokusa dogadaja, tada je vjerojatnost za pojavu r u n pokusima jednaka:

gdje je q = i -p

U praksi se pretpostavka pojave staine vjcrojatnosti smatra razumnom kad je velicina popidacije najmanje deseterostmka velifiina uzorka5. (Upamtite da binomna razdioba ima manje uvjeta nego Poissonova).

Na raspolaganju stoje Tablice za binomnu razdioba (QCH4,

5 Prema tom uvjetu promjena je vjerojatnosti od jcduog pokusa do sljedeieg zancmariva. Ako se torn uvjelu ne udovolji, treba se koristiti hipergeometrijska razdioba (QCH4 str. 23.28).

TEMELJNI POJMOVI VJEROJATNOSTI

TABLICA 9.9Tablica binomnih vjerojatnosti

P(to£no r proizvoda s nedostatkom u 6) = [61/ r!(6~-r)!](0.05)'(0.95)6~'0

123456

0. 73510. 23210. 03060.0021

Predvidanja tiz koristenje binomne razdiobe vjerojatnosti

Prodavacje primio isporuku od 100 jedinica proizvoda cija je prethodna kvaliteta bila oko 5 posto proizvoda s nedostatkom. Iz isporuke je odabran slucajan uzorak od 6 jedinica. Vjerojatnosti raznih rezultata uzoraka done su u Tablici 9.9.

Pri koristenju formule upamtite da je 0! = 1.

9.14 TEMELJNI TEOREMI VJEROJATNOSTI

Vjerojatnost se izrazava kao broj koji lezi izmedu 1,0 (sigurnost da ce se jedan dogadaj pojaviti) i 0,0 (nemogucnost za pojavu).

Konvencionalna definicija vjerojatnosti je ona koja se temelji na tumacenju ucestalosti: Ako se jedan dogadaj A moze pojaviti u s slucajeva od ukupno n mogucih i jednako vjerojatnih slucajeva, vjerojatnost da ce se dogadaj pojaviti je:

broj uspjesnih dogadaja P(A )=—= ukupni broj mogucih dogadaja

Priinjer9.1 Tsporuka se sastoji od 100 dijelova. Odablre se jedinicni dio nacelom slucajnosti i tako svaki od 100 dijelova imaju podjednaku priliku da bade odabrani. Pret- postavite kako isporuka sadrzi ukupno 8 dijelova s nedostatkom. Tada je vjerojatnost izvlacenja jednog dijela koji je s nedostatkom 8/100, ili 0,08.Sljedece teoremi su korisni u rjesavanju problema.Teorcm 9.1 Ako jeP(//) vjerojatnost da ce se dogadaj A pojaviti, ondaje vjerojatnost da se A neee pojaviti \-P(A).

Teorcm 9.2 Ako su A i B dva dogadaja, onda je vjerojatnost


Poseban slucaj ovog teorema javlja se kad se A i B ne mogu istodobno pojaviti (tj. A i B su uzajamno iskljucivi). Onda je vjerojatnost da ce se pojaviti kako A tako B

P{A[ii B) = P(A) + P(B)Primjer 9.2 Vjerojatnost od r nedostataka u uzorku od 6 jedinica iz ispontke sa 5 posto liedostataka ustanovljena je prije pomocu binomne razdiobe. Vjerojatnost od 0 nedostatka bila je 0,7351; vjerojatnost 1 nedostatka bilaje 0,2321. Vjerojatnost od 0 ili 1 nedostatka onda je 0,7351+0,2321 ili 0,9672.Teorem 9.3 Ako su A i B dva dogadaja, tada je vjerojatnost da se dogadaj A i B pojave zajedno

P(A i B)= P(A) x P(B | A)

Poseban siudaj ovog teorema javlja se kad su dva dogadaja neovisna, tj. kad pojava jednog dogadaja liema utjecaja na vjerojatnost drugog dogadaja. Ako su A i B neovisni, onda je vjerojatnost pojave kako A tako i B

P(A i B)=P(A) x P(B)

Primjer 9.3 Jed an slozeni sustav sastoji se od dva velika podsustava koji rade neovisno. Vjerojatnost uspjesnog ispunjavanja funkcije prvog podsustava je 0,95; odgovarajuca vjerojatnost za drugi podsustav je 0,90. Oba podsustava nioraju raditi uspjesno radi postizanja ukupne uspjesnosti sustava. Vjerojatnost uspjesnog rad a cjelokupnog sustava je prema tome 0,95 x 0,90 = 0,855,Gornji su teoremi izrazeni pomocu dva dogadaja, ali se mogu

SAZETAK

• Statisticke metode su bitne u suvremenom pristupu kvaliteti.8 Varijacija je zbilja prirode i zbilja industrijskog zivota.• U sazimanju podatalca korisna tablicna i graftcka pomagala

ukljucuju razdiobu frekvencija, histogram, box graficku biljesku i papir vjerojatnosti.

• U sazimanju podataka korisni brojcani iudeksi ukljucuju prosjek, medijan, raspon i standardnu devijaciju.

• Uzorak je ogranicen broj stavki uzetih iz veceg izvora zvanog populacija.• Funkcija razdiobe vjerojatnosti dovodi u odnos vrijednosti

znacajki s njihovom vjerojatnoscu pojave u populaciji.• Vazne su kontinuirane razdiobe vjerojatnosti normaIna,

eksponencijalna i Weibullova; vazne diskontinuirane razdiobe

4 4 4 6 457

38

48

52

305

245

38

37

59

TEMEUNI POJMOVI VJEROJATNOSTI 201

• Tri teorema vjerojatnosti temelj su u analiziranju vjerojatnosti posebnih dogadaja.

ZADACI

Napomena: Mnogi od statistickih problema u knjizi namjerno su navedeni na jeziku industrije. Isto tako posebno potrebne statistidke tehnikc cesto nece biti specificirane. Nadamo sc da ce student steci iskustvo u prevodenju industnjskih problema u statisticko formuliraiije, a onda izabrati odgovarajucu statisticku tehniku.

4.13.54.94.95.34.

5.06.35.65.15.45.

2.05.53.84.64.47.

2.61.64.46.32.93.77.

4.56.17.18.37.56.7

5.15.94.66.35.75.

5.79.37.45.85.36.

2.54.23.51.03.02.8

(a) Sazmite podatke u tablicni oblik.(/;) Sazmite podatke u graficki oblik.

9.2, Izracunajtejednu mjeru centralne tendencye i dvije mjere varijacije za podatke dane u Za- datku9.1. Izracunajtesljedeca trinizagranica: A'+ls, A^±2s,X ±3s. Zasvakinizizracunajte postotak vrijednosti podataka koji su unutar granica. Usporedite ove postotke s teo- retskim postocima temeljenim na nonnalnoj razdiobi.

9.3, Istrazite histograme na Slici 9.7. Dajte tumacenje za svaki histogram («) po sposobnosti procesa u udovoljavanju granicama specifikacije, i (b) koje je djelovanje na proces pri-

Priredite box graficke biljeske za te podatke.

Projekt 1. Projekt II. Projekt HI.

Materijal Srednjougljieni legirani Celik

Srednjougljieni nclegiiani Ceiik

Niskotigljidni posebno legirani delik

Postupak Potpuno strojno obraden prije toplinske obrade, onda zagrijavan u pedi, u ulju kaljen i temperiran (popuSten)

Potpuno strojno obraden prije toplinske obrade, onda zagrijan indukeijskim ska- niranjem, u vodi kaljen i temperiran (popuSten)

Potpuno strojno obraden prije toplinske obrade, onda zagrijan u pedi, u vodi kaljen i temperiran (popuSten)

Projekt I. Projekt II. Projekt III.Cijcna opreme

Vee kupljena 125.000$ 500$

Cijena gotove osovine

57$ 53$ 55$

I. II. III.

180 210 900240 360 1400

100

575 150050 330 340

220

130 850no 575 600

Broj jediniceVrijemc kvarn, sati

1 12002 19003 28004 35005 4500

ispitivanja na trajanje umora provedena su na sestosovina iz svakog projekta uza sljedece rezultate (izrazeno u jedinicama tisuca ciklusa do kvarova):

(<'/) Preuredite podatke uzlaznim redom i izradite Weibullovu graficku biljesku za svaki projekt.

(.b) Za svaki projekt procijenite broj ciklusa kod kojeg ce se 10 posto populacije kvariti (To se zove Bio zivotno trajanje), Ucinite isto za 50 posto populacije.

(a) Izracunajte prosjecno trajanje za svaki projekt na temelju rezultata ispitivanja. Onda procijenite postotak populacije koja ce se kvariti unutar toga prosjeka trajanja. Upamtite da to nije 50 posto.

(b) Dajte svoje misljenje o zamjeni postojeceg projekta I. s projektima II. ili 111.

.10. Ispitivanja trajanja na uzorku od 5 jedinica vodena su radi

Pretpostavite da je trajanje komponente garantirano na minulih 1000 sati. Proizvodac mora otkloniti sve kvarove unutar tog vremena uz cijenu od 200 dolara po svakoj komponenti. Iako je broj ispitnih podataka mali, menedzment zeli procjenu o cijeni zamjena. Pribavite

204 PLANIRANJE l ANALfZA KVALITETE

LITERATURA

Armstrong, G. R. i P. C, Clarke (1946), “Frequency Distribution vs, Acceptance Table”, Industrial Quality Control, sv. 3, br, 2, str. 22-27.

Heyes, Gerald B. (1985). “The Box Plot”, Qua!iy Progress, prosinac, str. 12—17 King, J. R, (1981). Probability Charts for Decision Making, rev. cd. TEAM, Tam worth, New Hampshire. Tukey, John W. (1977). Exploratory Data Analysis, Addison-Wesley Publishing Company, Reading, MassachusettsWadsworth, Harrison M., Kenneth S. Stephens i A, Blanton

Godfrey (1986). Modern Methods for Quality Control and Improvement, John Wiley

DODATNA LITERATURA

Graft eke metode; Tuftc, Edward R, (1983). The Visual Display of Quantitative Information, Graphics, press, Cheshire, Connecticut

Izrada grafickih biljcSki na papiru vjerojatnosti;Nelson , Wayne (1979). Volume I: How to Analyze Data with Simple Plots, ASQC Quality Press, Milwaukee, Wisconsin,

Uloga statisticara: Snee, Ronald D. (1991). “Can Statisticians Meet (he Challenge of Total quality”, Quality Progress, sijefianj, str.

POGLAVLJE

10STATISTICKA

POMAGALA ZA ANALIZIRANJE

PODATAKA

10.1 PODRUCJE ANALIZE PODATAKA

Evo nekoliko vrsta problema koji mogu imati koristi od statisticke analize:

1. Odredivanje korisnosti ogranidenog broja rezultata ispitivanja u procjenjivanju prave vrijednosti znacajke proizvoda.2. Odredivanje broja ispitivanja potrcbnih za pribavljanje odgovarajucih po da taka radi vrednovanja.3. Usporedivanje podataka ispitivanja izmedu dvajn alternativnih projekata, ili usporedivanje podataka ispitivanja iz jednog projekta s vrijednostima specifikacijc.4. Planiranje poknsa radi odredivanja znacajnih varijabli koje utjecu na znacajku ispunjavanja funkcije.

5. Odredivanje kvantitativnog odnosa izmedu dviju ili vise varijabli.

Ovo poglavlje prikazuje statisticke metode za postupanje s tim problemima.

10.2 STATISTICKO ZAKLJUCIVANJE

Izvlacenje zakljucaka iz malog broja podataka opcenito je 205

206 PLANIRANJE I ANALIZA KVAL1TETR

dataka ispitivanja, Na svaki od njih dajte potvrdni ili nijccni odgovor na osnovi vase intuit ivnc anaiize problema. (Napisite svoje odgovorc na komadu papira sada, a onda provjerite ispravne odgovore na kraju ovog poglavlja). Neki od problema su rijeSeni u poglavlju.

Primjeri inzenjerskih problema koji se mogu rijesiti primjenom koncepcije statistickog zakljucivanja

1. Prcsa za oblikovanje lijevanjem u kalup proizvodi izolatore s prosjecnotn jakosti na udar od 5,15 ft-lb [6,9834 Newton metara (N-m)]. Grupa od 12 izolatora iz nove isporuke pokazujc prosjek od 4,952 ft-lb (6,7149 N-m). Je li to dovoljan dokaz za zakljucak da je nova isporuka nize prosjecne jakosti?2. Prijasnji podaci pokazuju da je prosjecna tvrdoca dijelova od mjedi 49,95, Prikazan je novi projekt za koji sc tvrdilo da ima vecu tvrdocu. Uzorak od 61 dijela iz novog projekta pokazuje prosjek od 54,62. Ima li novi projekt stvarno razlicitu tvrdocu?3. Dva su tipa svjecica ispitivana na trosenje. Uzorak od 10 po projektu I. pokazao je prosjek trosenja od 0,0049 in (0,0124 cm). Uzorak od 8 svjecica po projektu 2. pokazao je prosjecno trosenje od 0,0064 in (0,0163 cm). Je li to dovoljno podataka kako bi se zakljucilo da je projekt 1. bolji od projekta 2.?4. Samo 11,7 posto od 60 lopatica, proizvedenih od nove legurc na ispitivanju u plin- skoj turbini na rotoru turbine, bilo je s nedostatkom, gdje je u scrip slicnih ispitivanja u proslosli 20 posto pokazalo propust. Jesu li nove lopaticc bolje?5. Od 1050otpornika, kojeje isporucio jedanproizvodac, 3,71 posto je bilo snedostat- kom. Od 1690 slicnih otpornika od dmgog proizvodaca, 1,95 posto je bilo s nedostatkom. Moze li netko razumno tvrditi kako je proizvod iz jednog postrojenja podreden onome drugom?

Vjerojatno ste imali pogresnih odgovora. Statisticke metode koje se upotrebljavaju za ispravno analiziranje tih problema zowi se statisticko zakljucivanje. Pocet cemo s koncepcijom varijaeije uzorkovanja i razdiobama uzorkovanja.

10.3 VAR1JACIJA UZORKOVANJA I RAZDIOBE UZORICOVANJA

Pretpostavite da bateriju treba vrednovati radi jamstva da ce zahtjevi vijeka trajanja biti zadovoljcni. Pozcljna je srednja vrijednost vijeka trajanja 30 sati, Prethodni podaci pokazivali su

STATISTICKA POMAGALA ZA ANAUZIRANJE PODATAKA 207

SL1KA 10.1Raztliobe pojed main ill mjerenja i srednje vnjediiosti uzorka.

Ako se ispituje vijek trajanje uzorka od cctiri baterije, mogu se ustanovili sljedeca trajanja: 34,28 te 24, sto daje srednju vrijednost od 31,0. Medulim, to je slucajni uzorak izabran od mnogo baterija koje su izradene po istom postupku. Pretpostavimo, da se uzeo drugi uzorak od cetiri baterije. Taj ce se drugi uzorak vjerojatno razlikovati od prvog uzorka. Mo2da bi rczultati bili 40,32, 18 i 29, sto daje srednju vrijednost od 29,8. Kad bi se postupak uzimanja mnogo uzoraka (s po cetiri baterije u svakom uzorku) ponavljao opet i opet, u vecini uzoraka dobili bi se razliciti rezultati. To jc znacajno jer su svi uzorci uzimani iz istog procesa. Taj ishod razlicitih rczultata uzoraka objasnjava koncepciju varijacije uzorkovanja.

Vracajudi se na problem vrednovanja baterije, dilema i dalje ostaje. U stvarnom vrednovanju moze se uzeti samo jedan uzorak od 4 baterije (radi ogranicenja vremena i troska). Ipak, pokus s uzimanjem mnogo uzoraka pokazujc da se uzorci razlikuju. Pi- tanje je: koliko je pouzdan taj uzorak od cetiriju baterija koji ce bid temelj odlukc? Na konadnu odluku moze utjecati sreca kojom je uzorak odabran. Kljudna je todka da postojanje varijacije uzorkovanja znaci kako se ne moze osloniti na to sto ce svaki


Problem je onda, definirati kako srednje vrijednosti uzoraka variraju. Da se uzorkovanje nastavilo i da se za svaki uzorak od cetiri baterije izracunala srednja vrijednost, te srednje su se vrijednosti mogle kompilirati u histogram. Slika 10.1 prikazuje rezultirajucu krivulju vjerojatnosti polozenu na krivulju za populaciju. Uska krivulja predstavlja razdiobu srednje vrijednosti vijeka trajanja uzorka (gdje svaki prosjek ukljucuje cetiri pojedinacne baterije). To se zove razdiobci srednjih vrijednosti uzorkovcmja. Krivulja je za srednje vrijednosti uza od krivulje za pojedinacne jer su se konacne pojedinacne vrijednosti odbacile u

gdje je cr* = standardno odstupanje srednje vrijednosti uzoraka (ponekad nazvana standardnom pogreskom srednje vrijednosti) a = standardna odstupanja pojedinacnih predmeta n ~ broj pojedinacnih predmeta u svakom uzorku.

Znadajan je odnos, jer ako se moze procijeniti standardna odstupanja pojedinacnih predmeta, onda se standardna odstupanja srednje vrijednosti uzoraka moze izracunati iz prethodnog odnosa umjesto provodenja pokusa da bi se stvorili prosjeci uzorka. Prob- lemi vrednovanja baterije mogu se sada zorno prikazati graftdki (Slika 10.2).

Ta je koncepcija razdiobe uzorkovanja temelj za dva glavna podmcja statistickog zakijucivanja, tj. procjene i ispitivanja

O'

3CTX granica varijacije uzrakovanja nko je (.i = 30.0

SLIKA 10.2Razdioba sredtijih vrijednosti uzorka

g = 30.0

STATISTlCfCA POMACALA ZA ANAL1Z1RANJE PODATAKA 209

10,4 ST ATISTICKO PROCJENJIVANJE:GRANICE POVJERENJA

Procjenjivanje je proces analiziranja rezultata nzorka radi predvidanja odgovarajuce vrijednosti parametra popuiacije. Na primjer, uzorak od prije spomenute cetiri baterije imao je srednju vrijednost trajanja od 31,0 sat. Ako je to reprezentativni uzorak iz procesa, koja se procjena moze izvrsiti o stvarnom vijeku trajanja cijele popuiacije baterija?

Izjava o procjenjivanju iraa dva dijela:1. Spam a tocka procjem (Point estimate) jest pojedinacna vrijednost koja se upotrebljava za procjenu parametra popuiacije. Na primjer, 31,0 sat sporna je tocka procjene prosjecnog trajanja popuiacije.2. Intervalpovjerenjaje opseg vrijednosti koji ukljucuje (uz predodredenu vjerojatnost zvanu razina povjerenja) pravu vrijednost parametra popuiacije. Gran ice povjerenja su gornje i donje granice intervala povjerenja. Razina povjerenja je vjerojatnost da jc tvrdnja o vrijednosti parametra popuiacije ispravna1.Granice povjerenja ne treba mijesati s drugim granicama, npr.

kontrolnim granicama, granicama statisticke tolerancije (vidjeti Poglavlje 13,”Projektiranje za kvalitetu Statisticka pomagala", radi

Primjer 10.1 Srednja vrijednost normnlne popuiacije. Dvadesetpet primjeraka mjedi imaju srednju vrijednost tvrdoce 54,62 i procijenjeno standardno odstupanje 5,34. Odredite 95 posto granice povjerenja za srednju vrijednost.

Rjescn je, Upamtite, kad je standardno odstupanje nepoznato i procijenjeno je iz uzorka, mom se upotrijebiti t razdioba (Tablica D u Dodatku). Vrijednost i za 95 posto povjerenja pronalazi se ulazenjem u tablicu kod 0,975 i stupnjeva slobode2 25-1, ili 24, i ocitavanjem t vrijednosti od 2.064.

_ sGranice povjerenja

= 54.62+ (2064)5.34V25

= 5242/56.82

'■ U praksi se obieno uzima 90, 95 ili 99 posto razine povjeretija.2 Matematifika je derivacija stupnjeva slobode izvan razmatranja ove knjige, ali moze se prikazati temcljna konccpcija. Siupnjevi slobode (DF = Degrees of freedom) parametar je kojt se ukljucuje kad se npr. upotrebljava standardno odstupanje uzorka za procjenjivanje stvarnog standardnog odstupanja jednog proizvoda (universe). Stupnjevi slobode jednaki su broju mjerenja u uzorku umanjeni za jedan broj ogranicenja proci jenjcnib iz podataka radi izraCunavanja standardnog odstupanja. U ovom primjeru bilo je potrebno proeijenili samo jcdnu konstanlu (srednju vrijednost popuiacije) radi izracunavanja standardnog odstupanja. Zbog toga je DF (stupnjevi slobode) = 25 - 1 = 24.


TABLICA 10.1Sazetnk formula za granice pouzdanosti

Parametri

Srednja vrijednost nomialne populacije (standardno odstupanje poznato)

Srednja vrijednost normalne populacije (Standardno odstupanje nepoznato)

Standardna odstupanja nomialne populacije

Frakcija populacije s nedoslatkom

Razlika izmectu srednjih vrijednosti dvaju nornialnih populacija (standardna odstupanja a) i a2 poznate)

Razlika izmedu srednjih vrijednosti dvaju nornialnih populacija (a* = a2 ali nepoznata)

Srednje vrijeme izmedu propusta temeljeno na eksponencijalnoj populaciji vremena izmedu propusta

Forinulc

X±Z a / 2 4ugdje je X = prosjek uzorka

Z = koeficijent nomialne razdiobe cr = standardna odstupanja populacije n = velicina uzorka

X±la/2 [~gdjeje t = koeficijent razdiobe (s n - J )stupnjeva slobode)s = procijenjena oGornja graniea povjerenja = s

Donja graniea povjerenja = .? —^----■V X \-aJ2

gdje je.v5 = koeficijent razdiobe Hi kvadrala s n ~ 1 slupnjeva slobode 1- a = razina pouzdanosti

Vidjeti Tablicu F u Dodatku

i 2T2)± Z f t / 2

X 2 )± t u / 2 »\+ >h

Y.(X-X x y + Z(X-X 2 ?

n +n - 2

Gornja graniea povjerenja = —X<:iJ2

InnDonja graniea povjerenje = — z ------X1 -a/2gdje je r = broj pojava u uzorku (tj. broj propusta) m - srednja vrijednost vremena uzorka izmedu propusta stupnjevi slobode (DF)=2 r

STATISTICKA POMAGALA ZA ANALIZfRANJE PODATAKA 211

Postoji 95 posto povjerenja da je prava srednja vrijednost tvrdocc mjedi izmedu 52,42 i 56,82.

Primjer 10.2 Srednja vrijednost jediie eksponencijalnc populacije. Radarsld sustav koji se moze popraviti radio je 1200 sati, za koje se vrijeme javilo osam propusta. Koje su granice povjerenja od 90 posto pri srednjoj vrijednosli vremena izmedu propusta za taj sustav?Rjesenie;

1200Procijenjeni m~- = 150 sati izmedu propusta

8Gornja granica povjerenje = 2 (1200)/7,962 - 301,4 Donja granica

Vrijednosti 7,962 i 26,296 dobivene su iz tablice Hi kvadrata (Tablica E u Dodatku). Postoji 90 posto povjerenja da se prava srednja vrijednost vremena izmedu propusta nalazi izmedu 91,3 i 301,4 sati.Nastala je zbrka oko primjene nazivlja “razina povjerenja” u

odnosu na indeks pouzdanosti kao sto je prosjecno vrijeme izmedu propusta. Upotrebljavajuci jcdan dnigi primjer, pretpostavite da brojcani dio zahtjeva povjerenja glasi:

“Prosjecno vrijeme izmedu propusta (MTBF = mean time between failures) bit ce najmanje 100 sati kod razine povjerenja od 90 posto”. To znaci da:

1. Najmanje prosjecno vrijeme izmedu propusta (MTBT) mora bit* 100 sati.

2. Na proizvodu ce se provesti stvarna ispitivanja kako bi se sa 90 posto povjerenja do- kazalo da je prosjecno vrijeme izmedu propusta (MTBT) od 100 sati zadovoljeno.

3. Podaci ce se ispitivanja analizirati izracunavanjem promatranog prosjccnog vremena izmedu propusta (MTBT) i donje jednostrane granice pouzdanosti od 90 posto na prosjecnom vremenu izmedu propusta. Tocno prosjecno vrijeme izmedu propusta (MTBT) lezi iznad te granice sa 90 posto povjerenja.

4. Donja jednostrana granica povjerenja mora bit! > 100 sati.

Izraz “razina povjerenja” sa statistickog gledista ima velilci utjecaj na program ispitivanja. Promatrano prosjecno vrijeme izmedu propusta (MTBF) mora bid vece od 100 ako donja granica povjerenja treba biti >100. Granica povjerenja znaci da se treba provesti dovoljno ispitivanja sa statistickom valjanoscu, kako bi

212 PLANIRANJE I ANAL1ZA K.VAL1TETE

10.5 VAZNOST GRANICA POVJERENJA PRIPLANIRANJU PROGRAMA ZA ISPITIVANJE

Dodatna ce ispitivanja povecati tocnost procjena. Tocnost se ovdje odnosi na nagodbu izmedu procijenjene i prave vrijednosti parametra populacije. Povecanje tocnosti ne mijenja se linearuo s brojem ispitivanja — udvostrucenje broja ispitivanja obicno ne podvostrucuje preciznost. Proucite grafikon (Slika 10.3) intervals povjerenja za srednju vrijednost prema velicini uzorka (uzeto je standard no odstupanjc od 50,0): kad je velicina uzorka mala, povecanje ima veliki utjecaj na sirinu intervals povjerenja; nakon oko 30 jedinica, povecanje ima mnogo manji utjecaj. Ukljucivanje parametra troska ovdje je od vitalnog znacenja. Trosak dodatnih ispitivanja mora se ovdje vrednovati prema vrijednosti dodatne tocnosti.

Nadalje, ako je uzorak izabran slucajno i ako je velicina uzorka manja od 10 posto velicine populacije, tocnost prvenstveno ovisi prije od apsolutne velicine uzorka nego od velicine uzorka

SLIKA 10.3Sirina intervala povjerenja u otinosn na broj ispitivanja

STATISTICKA POMAGALA ZA ANAUZIRANJE PODATAKA 213

10.6 ODREDIVANJE ZAHTIJEVANE VELICINE UZORKA RADI POSTIZANJA SPECIFICIRANE TOCNOSTI PROCJENE

Granice povjerenja mogu pomoci u odredivanju velicine programa ispitivanja radi procjene znacajke nekog proizvoda unutar specificirane tocnosti. Pozeljno je procijeniti pravu srednju vrijednost baterije koja je navedeua prije, gdje je a = 10. Ako procjena treba biti biio koja vrijednost prave srednje vrijednosti, tada procjena mora biti unutar2.0 sata, Pozeljna je razina povjerenja od 95 posto nakon

(196)(I0)20 = j- n =96

Uzorak od 96 baterija pribavit ce prosjek koji je unutar 2.0 sata prave srednje vrijednosti (sa 95 posto povjerenja). Obratite pozornostna vrstu informacije kojaje potrebna za procjenjivanje srednje vrijednosti normalne populacije: (1) zeijena sirina intervala povjerenja (zeijena tocnost u procjeni), (2) zeijena razina povjerenja i (3) varijabilnost znacajki koje su podvrgnute istrazivanju, Broj potrebnih ispitivanja ne moze se odrediti sve dok inzenjer ne dostavi te stavkc informacija. Prijasnje informacije mogu takoder imati veliku ulogu u projektiranju programa ispitivanja (vidjeti Odjeljak 10.11).

10.7 ISPITIVANJE

HIPOTEZE Temeljne koncepcije

Hipoteza, kako se ovdje upotrebljava, jest tvrdnja izrecena o populaciji. Obicno se tvrdnja odnosi na brojcanu vrijednost nekog parametra populacije. Na primjer, hipoteza moze tvrditi da je srednja vrijednost vijeka trajanja populacije baterija 30,0 sati, napi- sano kao H: p o = 30,0. Ova tvrdnja moze, ali ne mora biti ispravna. Ispitivanje hipoteze’jQ ispitivanje valjanosti tvrdnje i provodi se analizom podataka o uzorku.

Postoje dva razloga zbog kojih se rezultati uzorka moraju pazljivo vrednovati. Prvo, postoje mnogi drugi uzorci koji samo slucajem mogu biti izvuceni iz populacije. Drugo, brojcani rezultati u uzorku koji je stvarno izabran, mogu lako biti kompatibilni s nekoliko razlicitih hipoteza. S ovim se pitanjima postupa uz poznavanje dviju tipova pogresaka uzorkovanja.

DVA TIPA P OGRES AKA PRIUZORKOVANJU. U vrednovanju

Pretpostavite da je odluka analizi:

Pretpostavite da je IT

Prava PogreSna

Prihvaeanje H

Ispravna odluka

Kriva odlukaP - 1 - a P=P

Odbacivanje H

ICriva odluka

Ispravna odlukaP = a P =1 — P

S P = 1.0 ZP= 1.0

2, Prihvatiti liipotezu kad je ona pogresna. To se zove pogreska tipa //. i vjerojalnost je odredena s p.

Ove se pogreske odreduju pomocu brojeva vjerojatnosti i mogu se kontrolirati do zeljenih vrijednosti. Moguci rezulfati u ispitivanju jednc hipoteze sazcti su u Tablici 10.2.

Pogreska tipa I. graficki je prikazana na Slici 10.4 za liipotezu H0: p r=30,0. Interval na vodoravnoj osi izmcdu okomitih crta predstavljapodnicjeprihvacanja za ispitivanje hipoteze. Ako rezultat uzorka (npr. srednja vrijednost) pada irnutar podmcja prih-vacanja, hipoteza se prihvaca. Inace se ona odbacujc. Izrazi “prihvacena” i “odbacena” zahtijevaju pazljivo tiunacenje. Znacenja su objasnjena u jcdnoni od sljcdecih odjeljaka ovog

SDK A KWPodruCje prihvacanja za H : p = 30,0

STATISTlt'KA POMAGALA ZA ANAL1ZIRANJE PODATAKA 2 15

Obratite pozornost na postojanje malog dijela krivulje koji pada izvan podrucja prilivacanja. Ova povrsina (a) predstavlja maksinialnu vjerojatnost dobivanja rezultata uzorka izvan podrucja prilivacanja, cak i da je hipoteza tocna.

Pretpostavite da je odluceno kako pogrcska lipa I. lie sniije prijcci 5 posto. To je vjerojatnost odbacivanja hipoteze kad je, uistinu, prava srednja vrijcdnosl vijeka trajanja 30.0. Podrucje prilivacanja moze se dobiti lociranjcm vrijednosti srcdnje vrijednosti vijeka (rajauja za koje postoji sanio 5 posto mogucnosti da budu nadvisene kad je pravo trajanjc 30.0. Takoder, pretpostavite da je uzeto n uzoraka iz cctiri nijerenja i da je a = 1 0 ,0 .

Upamtite da krivulja predstavlja popuiaciju srednjih vrijednosti uzoraka, jer ce se odlnka donijeti na temelju srednje vrijednosti uzorka. Srednje vrijednosti uzoraka variraju manje od pojedinacnih nijerenja prema odnosu o v =a / 4n (vidjeti Odjeljak 10.3 “Varijacija uzorkovanja i razdiobe uzorkovanja”).

Takoder, razdioba srednjih vrijednosti uzoraka priblizno je normal na, cak ako razdioba pojcdiiiacnih nijerenja (koja ulaze u

Tab lie a A u Dodatku pokazuje da je povrsina od 2.5 posto u svakom don j cm dijelu na granici koja je 1,96 standardnih odslupanja od 30.0. Onda, pod pretpostavkom da je o = 30,0,95 posto srednjih vrijednosti uzoraka past ce unutar 1.96oY od 30.0, 1 0

Gomja granica = 30.0 + L96—7= = 39.8V4it)

Donja granica = 30.0 ~ J.96-y^ = 20.2

Podrucje prilivacanja je time defmirano kao 20.2 do 39.8. Ako je srednja vri jednost slucajnog uzorka od cetiri baterije unutar tog podrucja prilivacanja, hipoteza se prill- vaca. Ako srednja vrijednost pada izvan podrucja prilivacanja, hipoteza sc odbaeujc. Ovo pravilo odlucivanja daje pogresku tipa I. od 0.05.

216 PLAN1RANJE I ANALIZA KVA LITE! E

Pogreska tipa II., ili (3 pogreska, te vjerojatnost prihvacanja hipoteze kad je ona pogresna, prikazana je na Slici 10.5 kao osjencana povrsina.

Medutim, moguce je dobiti rezultat uzorka unutar podnicja prihvacanja cak i da je populacija imala pravu srednju vrijednost koja nije jednaka srednjoj vrijednosti navedenoj u hipotezi. Brojcana vrijednost p ovisi o pravoj srednjoj vrijednosti populacije (a takoder i o n, a, te a). Razlicitc vjerojatnosti prikazane su operativnom krivuljom (OC).

Problem sada predstavlja konstmkcija operativne krivulje (OC) kako bi se definirala veliCina pogreska tipa II. (p). Posto je (p) vjerojatnost prihvacanja izvorne hipoteze (pa =30.0) kad je ona pogresna, vjerojatnost da ce srednja vrijednost uzorka pasti izmedu 20,2 i 39,8 rnora se naci kad je prava srednja vrijednost populacije nesto dingo nego 30,0. To se cini pronalazenjem povrsine ispod normalne kiivulje za sve moguce vrijednosti prave srednje vrijednosti populacije.

Rezultati iz operativne krivulje (OC krivulje) prikazani su na Slici 10.6. Operativna kiivulja je graficka biljeska vjerojatnosti prihvacanja izvorne hipoteze kao funkcije prave vrijednosti parametra populacije (i danih vrijednosti a i a). Obratite pozornost na to da je za srednju vrijednost koja je jednaka hipotezi (30,0), vjerojatnost prihvacanja 1- a . Ta se krivulja ne smije brkati s krivuljom normalne razdiobe mjerenja. U nekim slucajevima oblik je slican, ali znacenja operativne krivulje (OC krivulje) i krivulje razdiobe potpuno su razlicita.

Upotreba operativne krivulje u

SLIKA 10.6Operativna krivulja

STATISTtCKA POMAGALA ZA ANALTZIRANJE PODATAKA 217

Operativne krivulje za ispitivanja koja imaju jednostruka podrucja prihvacanja nio- gu se razvijati tako da slijede pristup koji sc upolrebljava za dvostruka podrucja.

Iako je a pogreska ista, p pogreska se mijenja ovisno o tome da ii se upolrebljava jcdnostruko ili dvostruko ispitivanje.

U nekim problemima korisno je zuanje radi pokazivanja da ako prava srednja vrijed- uost populacije nije jednaka hipoteticnoj vrijednosti, onda je ona na jednoj strani hipo- teticne vrijednosti. Na primjer, novi ce materijal s pretpostavljivo vecom srednjom vrijednosti jakosti imati srednju vrijednost jednaku kao iii vecti nego sto ima postojeci ma- (erijal. Takva ce informacija pomoci u odabiru jednostrukog ili dvostrukog ispitivanja kako bi se p pogreska smanjila koliko je god to moguce. Sljedece se smjernice temelje na analizi operativne krivuljc (OC):

Upoirebijavajte jednostruko ispitivanje s cijelovitim rizikom na desnom dijelu ako (1) se sumnja da je (ako p0 nije stvaran) prava srednja vrijednost >p,> iii (2) su vrijednosti srednje vrijednosti populacije <p0

prillvatljive, a mi zelimo pronaci samo srednju vrijednost populacije >p0.

Upoirebijavajte jednostruko ispitivanje s cijelovitim rizikom na lijevom dijelu ako (1) se sumnja da je (ako <pf> nije stvaran) prava srednja vrijednost >pft ili su (2) vrijednosti srednje vrijednosti populacije prihvatljive, a mi zelimo pronaci samo srednju vrijednost populacije <pfl.

Upotrebljavajte dvostruko ispitivanje ako (1) nema prethodnog saznanja o lokaciji stvarnc srednje vrijednosti populacije ili (2) ako zelimo pronaci pravu srednju vrijednost populacije manju od ili vecu od pB kako je navedeno u izvornoj hipotezi"3 * 5.

Izbor ce se jednostrukog ili dvostrukog ispitivanja prikazati nekim primjerima u jednoj od sljedeciliodjeljka. Svako ispitivanje hipoteze ima OC krivulju. Duncan (1986) je dobar izbor literature za OC krivulje. (Neke reference govore o “snazi (power)” krivulja, ali snaga (power) je jednostavno 1 minus vjerojatnost prihvacanja, ili 1— p.).

S tom podlogom rasprava se sada nastavlja do dijela o ispitivanju hipoteze.

10.8 ISPITIVANJE HIPOTEZE KAD JE VELICINA UZORKA UNAPRIJED ODREDENA

Idcalno gledano, zeljene vrijednosti za pogreske t ip a I. i tip a II.

3 Kott dvostrukog ispitivanja hipotezaponekad navodi kao ishodiSna hipoteza H„: 30,0 prana altemativnoj

hipotezi Ht : p„ 30,0 Kod jednostrukog se ispitivanja, H„ ;p(> = 30,0 upotrehljava prema alternaiiviHi; (.ty < 30,0 ako se a postavi na lijevi dio, ili se Hi; g/ > 30,0 koristi ako se postavi na desni dio.

218 PLANIRANJE I ANAEJZA KVALITETE

3. Odaberite statisticki ispit za ispitivanje hipoteze.4. Odredite podrufije prilivacanja za ispitivanje, tj. podrucje

vrijednosti statistickog ispita sto rezultira odlukom radi prilivacanja hipoteze.

5. Pribavite uzorak za promalranjc, provedite izracunavanjc statistickog ispita i usporedite vrijednost s podrucjem prilivacanja kako biste donijeli odluku o prill- vacanju ili odbijanju hipoteze.

6. Izvucite inzenjcrski zakljucak.

TABLICA 10.3Sazetak formula o ispitivanjima hipoteza

Hipotcza Ispitnn stntistika i razdioba

H : p = p n (srednja vrijednost normalne populacije jednaka je specificiranoj vrijednosti p„;a je poznata)

H ; p = p,> (srednja vrijednost normalne populacije jednaka je specificiranoj vrijednosti pa je procijenjena pomocu s

H : g] = p 2 (srednja vrijednost populacije 1 jednaka je sredini populacije 2; pretpostavite da je cr, = o > i da su obje populacije normalne)

// : CT = CTf , (standardno odstupanje normalne populacije jednako je specificiranoj vrijednosti a (,)

H : a i = < J 2 (standardno odstupanje populacije 1 jednako je standardnom odstupanju populacije 2; pretpostavite da su obje populacije jednake)

H ; p = p n (frakeija s nedostacima populacije jednaka je specificiranoj vrijednosti p n \ pretpostavite da je n p 0 > 5 )

H \ p \ = p 2 (frakeija s nedostacima u populaciji 1 jednaka je frakeiji s nedostacima u populaciji 2 , pretpostavite da su /;i p \ i /;2 p 2 svaka>5 )

Z _A-MO GI *J7}

NormaIna razdioba

A “Mo/ — I—

si V nt razdioba s n - Istupnjeva slobode (DF)

I //(j + 1 / t t 2 A/[0It ~ t)s,2 +

(n2- l).v22]/(/i, +n,~2) i razdioba s

DF = i i j + //? - 2

V2 (»-'>«'A ~ 2

CT0Hi -kvadrat razdioba sa D F = n - 1

F razdioba s D j ) = Hj =1 i D F > = H2 - 1 DF=sUipnjevi slobode

z _*IPciO-Po)tn

Normalna razdioba

2- ^ >! \ -^2 / f l 2 yj-AliAl

p)(\/ n{+l / n2) H| + >hNormalna razdioba

Uzorak Jakost

1 5,022 4,873 4,954 4,885 5,016 4,937 4,918 5,099 4,96

10 4,8911 5,0612 4,85

X =4,95

Je li nova isporuka izkojejeuzeto 12 uzoraka razlicitaposrednjoj vrijednosti jakosti odpre- thodnog ispunjavanja funkcije procesa?

Rjesenje: H{): p = 5,15 ft-lb (6,98 N-m). (Srednja vrijednost populacije iz koje je uzorak uzel isti je kao prosjek iz prethodnog procesa).Statistic ispit —

a/4nPodruf je prihva<Saiija. Uz pretpostavku da nema prethodnih informacija, te da je vazno ustanoviti odstupanje sa svake strane prosjeka hipoteze, moze se primijeniti dvostruko ispitivanje (Slika 10.7). Iz Tablice A u Dodatku, podrudje prihvacanja je Z izmedu -1,96 i +1,96. Anaiiza potlntaka uzorka

4.95-5.15Z=--------=-275

0.25/V12

Zaklju&ik. Posto je Z izvan podrucja prihvacanja, hipoteza se odbacuje. Zbog toga, ima dovoljno dokaza kako bi se zakljudilo da je srednja vrijednost jakosti na udar novog postupka znatno razlicita od srednje vrijednosti prethodnog procesa. Odgovor na prvo pitanje u Odje- ljku 10.2 je da.

Proizvod 1

Proizvod 2

Broj ispitivanih svjedica 10 8Prosjecno trosenje na 100 h (X ) , in

0.0049 0.0064Varijabilnost ( s ) , in 0.0005 0.00

04

Moze li se reci da se proizvod 1 trosi manje od proizvoda 2?

Rjesenje. H: p t =

p2 Statisfiifld ispit

f *.-*iV 1 + V[(H|" 1)J,2+C«2- 1 )sa

2]/(«|+«2—2)

sa stupnjevima slobode= n \ + «2 - 2PodruCje prihvatfanja. Bavimo se samo mogucnoscu da se ptoizvod 1 trosi manje od proizvoda 2, zbog toga se upotrebljava jednostruko ispitivanje (Slika 10.8) s ukupntm rizikom u lijevom dtjelu. Iz Tablice D u Dodatku podrucje

STATISTICKA POMAGALA ZA ANALIZIRANJE PODATAKA 221

SLIKA 10.8Razdioba / s a na lijevom dijelit

Analiza podataka uzorka

0.0049-0.0064

Vl/IO+l/8A/[(10-l)(0.0005)2"+(8-l)(0.0004)2]/(10+S-2)6.9

Zakljucak, Posto je (izvan podrucja prihvacanja, hipoteza se odbacuje. Zbog toga, ima dovoljno dokaza kako bi se zakljucilo da se proizvod 1 trosi manje od proizvoda 2. Odgovor na trece pitanje u Odjeljku 10.2 je, da.

1. Ispitivanje za standardno odstnpanje populacije,cr.Priinjer 10.5. Za jakosti izolatora navedene u tablici prvog primjera standardnog odstupanja uzorka jest 0,036 0-lb (0,049 N-m). Prethodna varijabilnost, biljezena tijekom jednog razdoblja, ustanovijena je kao standardno odstnpanje od 0,25 ft-lb (0,34 N-m). Pokazuje li mala vrljednost od 0,036 da je nova isporuka ujednacenija (tj. standardno odstnpanje je Rjesenje. H : CT0 = 0,25 ft-lb (0,34 N-m)Statistiiiki ispit

X ~ 2

sa stupnjevima slobode = n - 1PodruCje prihvacanja. Vjerujemo da je standardno odstupanje manje; zbog toga cemo upotrebljavati jednostruko ispitivanje (Slika 10.9) s cjelokupnim rizikom na lijevom dijelu. Iz Tabiice E u Dodatku podrucje prihvacanja je X2 > 4,57 Analiza podataka uzorka

A'2

(12-1)(0.078)2

(0.25)2

= 1.08

Zakljucak. Posto je X2 izvan podrucja prihvacanja, hipoteza se odbacuje. Ima do voljno dokaza za zakljucak da je nova isporuka ujednacenija.

Pri startu (1) Nakon 1 godine (2)

Broj primjeraka (n) 9 7Prosjedna jakosl (X ), psi 41,350 40,920

Varijabilnost (s), psi 934 659

Rjesenje. //:at = a2.Statistitfki ispit

4F=“Y S DF { = «,-!, D F 2 =»2 -t ■¥2

PodruiSje prihvadanja. Bavimo se poboljsanjem u varijaciji; zbog toga cemo koristiti jednostruko ispitivanje (Slika 10.10) cjeiokupnim rizikom u desnom dijelu.

Iz Tablice G u Dodatku podrucje prihvacanja j e F < 4,15.

Analiza podataka uzorka(934 )2

(659)22.01

Zakljucak. Posto je F unutar podrudja prihvacanja, hipoteza se prihvaca. Nema dovoljno dokaza za zakljucak da su dijelovi konzistentniji u jakosti nakon starenja.

U ovom ispitivanju i drugim ispitivanjima koja usporeduju dva uzorka vazno je da uzorci budu neovisni kako bi jamcili punovaljane zakljucke.


SL1KA 10.10RazdiobaFsa na desnom dijelu

10.9 IZVLACENJE ZAKLJUCAKA IZ ISPITANIH HIPOTEZA

Vrijednost till ispitivanja hipoteza proizlazi iz postizanja korisiiih zakljucaka. Znacenje “odbaci hipotezu” ili “prihvati hipotezu” prikazano je n Tablici 10.4 uz neke analogije za objasnjenje rijetkosti znacenja.

Kad se neka liipoteza odbaci, prakticki zakljucak je: “vrijednost specificiranog parametra u liipotezi je pogresna”. Zakljucak se donosi s cvrstim uvjerenjem, grubo go- voreci, na razini povjerenja od (1 - a) posto. Kljucno pitanje je onda: Zapravo, sto je dobra procjena vrijednosti para metra za populaciju? Prema tom pitanju moze se pomoci izracunavanjem granica povjerenja za parametar. To je obradeno u Odjeljku 10.4.

Ako je hipoteza odbaiiena Ako je hipoteza prihva£ena

Dostatnost dokaza u Dovoljno za zakljucivanje dauzorku koji se promalra je hipoteza pogresna

Raziika izmedu rezultata uzorka (npr. X ) i vaijanosti hipoteze (npr., pH)

Analogija krivnje ili nevi- nosti u jednoj sudnici

Analogija prosjeka udaranja u bejzbolu

Nije vjerojalno da se raziika javila radi slucajnosti varijaeija (uzorkovanja)Krivica je ulvrdena bez prihvatljive sumnjeAko je igrad imao 300 pogodaka od 1000 udaraca, to je dovoljno za zakljucak da je njegov ukupan prosjek pogodaka oko 0,300

Nije dovoljno za zakljucivanje da je hipoteza pogresna; hipoteza je logifina, ali nije dokazana kao pravaRaziika se lako mogla pojaviti radi slucajnosti varijaeija uozrkovanje)

Neutvrdena krivica bez prihvatljive sumnjeAko je igrad imao 3 pogotka u 10 pokusaja, to nije dovoljno da se zakljuci kako ic ukupan prosjek oko 0,300


Kad se hipoteza prihvati, brojcana vrijednost parametra navedenog u liipotezi nije dokazana, all nije niti opovrgnuta. Nije ispravno reci da je hipoteza dokazana kao ispravna kod (1- a) posto razine povjerenja. Mnoge druge hipoteze mogu se prihvatiti za opazanja u danom uzorku, pa ipak, samo jedna hipoteza moze biti ispravna. Prihvacanje ne znadi velikn vjerojatnost potvrde da je neka posebna hipoteza ispravna. (Ako su svi drugi faktori jednaki, sto je manji uzorak, vjerojatnije je da ce se hipoteza prihvatiti. Manje dokaza sigurno ne znaci potvrdu).

Uz prihvacanje hipoteze postavlja se kljucno pitanje: Koji se zakljucak, ako postoji, moze izvuci o vrijednosti parametra u liipotezi? Predlazu se dva pristupa:

1, Komtrmrajte i hiticki ancilizirajte operativnu krhnrfju za ispitivanje hipoteze. To odreduje vjerojatnost da bi se i druge mognce vrijednosti parametra popidacije mogle prihvatiti ispitivanjem. Poznavanje till mogucnosti za vrijednosti koje su relativno biizu ishodisnoj hipotezi mozepomoci u izvlacenju daljnjih zakljucaka o prill- vacanju ishodisne hipoteze. Na primjer, Slika 10.6 prikazuje operativnu krivulju za hipotezu koja je specificirala da je srednja vrijednost populacije 30,0. Upamtite kako je vjerojatnost prihvacanja hipoteze onda kad je srednja vrijednost populacije30,0, 0,95 (iii 1- a). Ali, upamtite takoder ako je p stvamo 35,0, onda je vjerojatnost prihvacanja p = 30,0 jos uvijek visoka (oko 0,83). Akoje p stvarno 42,0, vjerojatnost prihvacanja p = 30,0 je tek oko 0,33.

2. Izracimajte grantee povjerenja na rezultat itzorka. Ove granice povjerenja ustanovljavaju interval unutarkojega lezi pravi parametarpopulacije. Akoje taj interval mali, odluka o prihvacanju ispitivanja hipoteze znaci da je prava vrijednost

Mora se uvijek paziti kod donosenja inzenjerskih zakljucaka iz statistickih zakljucaka, posebno kada je hipoteza prihvacena.

Ispit hipoteze ispituje postoji li statistieiki znaCajna razlika izmedu rezultata uzorka i vrijednosti parametra populacije navedene u hipotezi. Odluka o odbijanju hipoteze znaci da postoji statisticki znacajna razlika. Medutim, to lie znaci da razlika ima prakticno znacenje. Veliki uzorci, premda opcenito nisu na raspolaganju, mogu ustanoviti male razlike koje moguce nemaju praktidnu vaznost. Naprotiv, “prihvacanje hipoteze” znaci da nije nadena statisticki znacajna razlika, ali je to mozda radi male

STATISTlCKA POMAGALA ZA ANAL1ZIRANJE PODATAKA 225

10.10 ODREDIVANJE VELICINE UZORKA POTREBNOG ZA ISPITIVANJE HIPOTEZA

Prethodni su odjeljci pretpostavljali da je veliCina uzorka utvrdena nestatistickim razlozima i da je pogreska tipa I. bila samo predodredena za ispitivanje. Idealni je postupak predodredivanje pogresaka zeljenih tipova 1. i II. i izradunavanje potrebne velicine uzorka za pokrivanje obaju tipova pogresaka.

Potrebna velicina uzorka ovisit ce o (1) zeljenim rizicima uzorkovanja (a i p), (2) velicini najmanje prave razlike koju treba pronaci, i (3) varijaciji zna£ajke koja ce se mjeriti. Velicina uzorka moze se odrediti primjenom operativne krivulje za ispitivanje (vidjeti QCH4, str. 23.78).

/! = (Za/2 + M“

Pretpostavite da je bilo vazno otkriti Cinjenicu kako je srednja vrijednost vijeka trajanja vec spomenute baterije 35,0 sati. Posebno, zelimo biti 80 posto sigurni u otkrivanje ove promjene (p =0,2). Takoder, ako je prava srednja vrijednost bila 30,0 sati (kako je navedeno u hipotezi), zelimo imati samo 5 posto rizika odbacivanja hipoteze (a =0,05). Onda

n- (1.96 + 0.84)1035-30

Potrebna je velidina uzorka 32.

10.11 PLANIRANJE POKUSA

Pokusi mogu imati siroku raznolikost ciljeva, a najbolja strategija ovisi o cilju. U nekim je pokusima cilj pronalazenje najvaznijih varijabli koje utjecu na kvalitetu znacajke. Plan za provodenje takvih pokusa zove se plcmiranje pokusct. Prvo cemo obuhvatiti primjer koji nudi nekoliko alternativnih planova i ustanoviti temeljno nazivlje i koncepcije.

Pretpostavite da treba izvrsiti usporedbu triju deterdzenata kako bi se utvrdile njihove sposobnosti pranja odjede u automatskom stroju za pranje rublja. Ocitanja ubje- line” koja su dobivena posebnim postupkom mjerenja zovu se ovisne Hi odgovome (response) varijable. Varijabla koja se ispituje (deterdzent)p faktor, a svaka varijacija faktora zove se razina; tj. postoje tri razine. Faktor moze biti kvalitativan (razni de- terdzenti) ili kvantitativan (temperatura vode). Konacno, neki pokusi imaju model s cvrstim djelovanjem, tj. istrazivane razine predstavljaju sve razine koje su od vaznosti za istrazivaca (npr. tri inarke perilica). Ostali pokusi

(a) A B C (b) I. n

.III- - - A B C

— - - A B C— - - A B C

I. II,

III. (a) i. II.

II

c B B B A CA C B C C A

A A C A B B

(e)I.

II. m 0) 1 11, III.

A ABC AB1 C A B

2 B C A 1------— — —

^

3 A B c 2-------3-------

SLIKA 10.11Neki planovi


nosti u uzastopnoj analizi podataka i zakljucaka. Prvo, moze se pro vest i ispitivanje hipoteze radi usporedbe deterdzenata i moze se provesti posebno ispitivanje radi usporedbe periiica, pa se svih devet opazanja koristi u oba ispitivanja hipoteze. Drugo, zakljucci vezani uz deterdzente odnose se na tri perilice i suprotno, omogucavajuci tako zakljucivanje u Sirem podrudju uvjeta.

Sada pretpostavite da se drugi faktor kao sto je temperatnra vode, takoder trebao prouciti. To bi se moglo uciniti pomocu takozvanog plana pokusa Latmski kvadrat (Latin square design) prikazanog na Slici lO.lle. Vodite lacuna o tome kako ovaj projekt trazi da se svaki deterdzent upotrebijava samo jedanput u svakj perilici i samo jedanput uza svaku tempera turn. Tako se mogu vrednovati tri faktora (pomocu tri odvojena ispitivanja hipoteze) sa samo devet opazanja. Medutim, postoji opasnost. Ovaj projekt ne pretpostavlja nikakav “medusobni iitjecaj” izmedu faktora. Nepostojanje medusobnog utjecaja izmedu deterdzent a i peri bee znaci da utjecaj prijelaza s deter- dzenta^ nai? na Cne ovisi o tome koja se periiica koristi, a slicno je i za ostale kombi- naeije faktora. Koncepcija medusobnog utjecaja prikazana je na Slici 10.12.

Konacno, glavni faktor i i moguci medusobni utjecaj i mogu se is trazi ti pomocu fak- torskog plana pokusa 11a Slici 10.11/ “Faktorski” znaci da senajmanjejedno ispitivanje provodi u svakoj

Nema medusobjiog utjecaja Postoji medusobni utjecaj

SLIKA 10.12Medusob

228 PLANIRANJE I ANAIJZA KVALITETE

10.11 NEKA POMAGALA ZA POUZDANE POKUSE

Planirano grupiranje ili skupljanje

Osim faktora odabranih za proucavanje postoje i druge varijable “iz pozadine” koje mogu utjecati na rezultat pokusa. Tamo gdje je izvodac pokusa svjestan till varijabli, cesto je moguce planiranje pokusa, tako;

1. Da moguce posijedice zbog varijabli iz pozadine ne utjecu stetno na dobivene infor-

macije o faktorima od pivobitnog interesa.2. Da se mogu dobiti neke informacije o djelovanju varijabli iz pozadine.

Cini se da siroka upotreba planiranja pokusa proizlazi radi ujednacenosti unutar biokova, radi smanjenja djelovanja nezeljenih varijabli i naglasavanja djelovanja varijabli koje se proucavaju. Planovi koji upotrebljavaju tu ujednacenost unutar biokova zovu se blokplanovi, a proces se zove planirano grupiranje. Od koristi je jedan poseban plan koji jamci da se razne posijedice mogu neposredno vrednovati bez ikakvih smetnji nezeljenih varijabli. Planovi, koji imaju to svojstvo zovu se “ortogonalni” (pra- vokutni)” planovi.

SLUCAJNIIZBOR Dodjeljivanje uzoraka na obradu na jedan cisto slucajan nacin u planiranju pokusa zove se slucajni izbor Takvo dodjeljivanje povecava vjerojatnost da ce se nekontrolirane varijable uravnoteziti. Ono takoder poboljsava punovaljanost procjene pokusne pogreske i omogucuje primjenu statistickih ispita znacajnosti i konstruiranje intervala povjerenja.

Postoje mnogi poznati primjeri pokusa u kojima je propust da se slucajni izbor u jednom odlucujucem stupnju doveo do potpuno varavih rezultata. Medutim, korisne posijedice slucajnog izbora postizu se kasnije, ne u jednom odvojenom pokusu. O slucajnom se izvoru moze razmisljati kao osiguranju i, kao osiguranje, ponekad moze biti previse skupo. Ako se misli kako nije vjerojatno da varijabla ima neke posijedice, i ako je tesko uciniti slucajni izbor s obzirom na varijablu, mozemo se odluciti da to ne cinimo.

PONAVLJANJE (REPLIKA), Replika je ponavljanje opazanja ili mjerenja. Ona se cini radi povecanja preciznosti i pribavljanja granica (means) mjerne preciznosti. (Kod nekih vrsta pokusa

STATISTICKA POMAGALA ZA ANAUZIRANJE PODATAK A 229

U planiranju pokusa javljaju se neka kljucna pitanja kako slijedi:

1. Koliko se velika razlika u uvjetima koji se usporeduju smatra znacajnom s inzenjerskog stajalista? (Koliko veliku razliku zelimo da pokus ustanovi?)

2. Koliko se varijacija osjetilo u znacajkama kvalitete koje se istrazuju?3. Koji rizik zelimo preuzeti da pokus neispravno zakljuci kako

postoji signifikantna razlika, kad je ispravan zakljucak taj da ne postoji signifikantna razlika? (To je pogreska tipa I.).

4. Koji rizik zelimo preuzeti da pokus propusti otkriti razliku koja stvarno postoji? (To je pogreska tipa II.).

5. Imamo li ikakvog znanja o mogucim medusobnim utjecajima faktora? Zelimo li ispitati te medusobne utjecaje?

S mnogim se problemima kod pokusa moze postupati pornocu

10.12 SUPROTNOST KLASICNIH I MODERNIH POKUSNIH METODA

Izrazita je suprotnost izmedu klasicne metode provodenja pokusa (variranje jednog faktora u isto vrijeme drzeci sve ostalo konstantnim) i modernog pristupa. Tablica 10.5 usporedujc ta dva pristupa u jednom pokusu u kojemu postoje dva faktora (ili varijable) cije posljedice na znacajke treba ispitati. (Pokus s vise od dva faktora pruza isti zakljucak).

Ova rasprava ogranicena je na projektiranje ili planiranje pokusa. Nakon sto se skupe podaci, pocinje faza analize. Za jednostavne pokuse neka temeljna ispitivanja hipoteza i granice povjerenja (koje su prije raspravljane) predstavljaju pomagala za analize. Za slozenije pokuse rabimo dodatna pomagala kao sto je analiticka analiza varijance (vidjeti QCIi4, Odjeljak 26), te

10.13 REGRESIJSKA ANALIZA

Problemi kvalitete ponekad zahtijevaju proucavanje odnosa izmedu dviju ili vise varijabli. To se zove regresijskct cmaliza. Upotreba regresijske analize ukljucuje prognozi- ranje i predvidanje, odredivanje vaznih varijabli koje utjecu na neke rezultate, te postavljanje optimalnih radnih uvjeta.

230 PLAN] RAN JO I ANALIZA KVALITETO

TABLICA 10.5Usporedivanje klasicnih i modernih pokusnih metoda

Kriteriji Klasicni Moderni

Temeljni postupak

Uvjeti provodenja procesa

Pokusna p ogre ska

Tcmelj vrednovanja

Moguca pogreska radi sekvencijalnog mjerenja

Djelovanje pri variranju oba faktora istodobno (“medusobni utjecaj”)

Valjanost rezultala

Broj mjerenja

Drzi sve konstantnim osim faktora koji se istrazuje,Taj faktor varira i prati djelovanje na znacajku od interesa Da bi istrazio drugi faktor provodi poseban pokus na isli nacin.

Vodi se raduna da materijal, radnici i stroj ostanu konstanlni tijekom cijelog trajanja pokusa.

Prepoznatljiva, ali nije ustanovljena u kvanlitalivnim granicama

Djelovanje zbog toga sto je faktor vrednovan samo s nejasnim saznanjem o velicini pokusne pogreske.

Cesto se pretposlavlja da nema posljedice od sekvencije.

Nije dovoIjno planiran u pokusu. Cesto se pretposlavlja da bi djelo-vanje varirajuceg faktora 1 (kad se faktor 2 odrzava konstantnim na nekoj vrijednosli) bilo isto za bilo koju vrijednost faktora 2.

Zavaravajuci i pogresan ako postoji medusobni utjecaj, a nije shvacen.

Za dani iznos korisnih i punova- Ijanih informacija potrebno je vise mjerenja nego u modernom pristupu mjerenja.

Pfanira pokus radi vrednovanja oba faktora u jednom glavnom pokusu. Ukljucuje u plan mjerenja kako bi istodobno vrednovali djelovanje variranja oba faktora.

Shvaca teskocu odrzavanja uvjeta prihvatljivo konstantnim tijekom cijelog pokusa. Umjesto toga pokus se dijeli u nekoliko grupa, ifi blokova mjerenja, Unutar svakog bloka uvjeti moraju biti prilivatljivo konstantnim (osim za namjerne varijacije radi istrazivanja faktora),

Ustanovljena u kvantitativnim granicama.

Djelovanje faktora vrednuje se usporedivanjem varijacije zbog tog faktora s kvantitativnom mjerom pokusne pogreske.

Od toga se brani slucajnim izborom,

Pokus se mo^e planirati tako da se ukljudi istrazivanje radi medusobnog utjecaj a izmedu faktora.

Cak i kad postoji medusobni utjecaj moze se izvrsiti punovaljano vrednovanje glavnih faktora.

Za korisnu i punovaljanu informaciju potrebno je manje

STATISTlCKA POMAGALA ZA ANAL1ZIRANJE PODATAKA 231

TABLICA 10.5(Nastavak)

Kriteriji KlasilSni Modcnii

Ustanovljavanje problema Svrha pokusa cesto nije defmi-rana kao potrebna.

Primjena zakljucaka Ponekad sporni kao primjenjivisamo na nadzirane uvjete podkojima se pokus provodio.

Radi planiranja pokusa potrebno ustanoviti svrhu u detalje (Koiiko veliko djeiovanje zelimo odrediti, koji se brojeani rizici mogu preuzeti, itd.).

U pokus se moze planirati mnogo uvjeta i time su zakljucci primjenjivi na sire podmeje stvarnih uvjeta.

Koraci u regiesijskom proucavanju su:

1. Jasno ustanovljavanje svrhe proucavanja. Tu mora biti ukljudena definieija ovisne ili odgovorne varijable, te neovisne varijable za koju se misli da je u odnosu s ovis- nom varijablom.

2. S kup lj a nj e v rij e dnost i pa rova p odata ka.3. Izrada dijagrama rasipanja (scatter dijagrams) (graficke

biljeske jedne varijable u odnosu na drugu).4. Izracunavanje regresijske jednadzbe.5. Proucavanje jednadzbe da bi se vidjelo koiiko se dobro

uklapaju podaci.6. Pribavljanje mjera preciznosti jednadzbe.

Ovi ce se koraci objasniti uz primjer.Pretpostavite kako se misli da se trajanje jednog pomagala

mijenja brzinom rezanja pomagala i da sc zeli predvidjeti trajanje na temclju brzine rezanja. Tako je trajanje ovisna varijabla (l7), a brzina rezanja neovisna varijabla (A7). Podaci se prikupljaju za cetiri razlicite brzine rezanja (Tabliea 10.6).

Graftcko biljezenje podataka zove se dijagrctm rasipanja (Slika 10.13). Prije izvodenja bilo kakvih daljnjih analiza uvijek treba prirediti graficku biljesku. Grafikon samposebi moze dati dovoljno informaeija o odnosu izmedu varijabli kako bi se mogli izvuci zakljucci o trenutacnom problemu, osim toga grafikon je takoder koristan u pokazivanju mogucih oblika jednadzbe za proejenjivanje. Slika 10.3 pokazuje da trajanje varira s brzinom rezanja (tj. trajanje se smanjuje povecanjem brzine) i varira na

X y X y X y X y90 41 10

0 22 105 21

110

15

90 43 100

35 105 13

110

11

90 35 100

29 105 18

no 690 32 10

0IS 105 2

0no to

Cesto je vrijedno odrediti jednadzbu regresije. Za linearne odnose moze se uciniti priblizno crtanjem ravne crte odoka, a onda graficki procjenjivati odsjecak Y i nagib. Model linearne regresije je

y = p 0+ p i x + e

gdje su p f l i p / nepoznati odsjecak populacije i nagib, a G je granica slucajne pogreske koja je mogla nastati radi pogresaka mjerenja i/ili utjecaja drugih neovisnih varijabli. Ovaj je model procijenjen iz podataka o nzorku pomocu formuie

F=Z>0 +/?| X

gdje je Y predvidena vrijednost od Fza zadanu vrijednost X, a bo i b\ procjene uzorka odPflip/

Te se procjene obicno mogu naci metodom najmanjih kvadrata, koja je lako nazvana jer umanjuje devijacije zbroj

b )_SAT M Y m - (ZX m SF,„ ) IN

X(X,„-X) 2 JA'J-fSA',,)2 IN

b 0 =Y~b i X

Brzina rezanja, A' (ft/sec.)SLIKA 10.13Trajan je pomagala Tu odnosu na brzimi rezanja A

STATISTICS A POMAGALA ZA ANAL1Z1RANJE PODATAKA

Zbrojevi su u podracju od m = 1 do m =Nt gdje je vVukupan broj nizova vrijednosti odA'i Y.

Pomocu racunalnog programa za anaiizu regresije iako se dobivaju detaljni proracuni. Za taj podatak:

-1I9L25** 875 =-1-3614

b0 = 23.06-(-1. 3614 )(10L 25)= 160,9018

i iz toga slijedi dajejednadzba predvidanja:

7 = 160.90-1.3614A

Nakon procjenjivanja koeficijenata jednadzbe predvidanja, jednadzbu treba iscrtati preko podataka kako bi se izvrsila provjera radi veiikih pogresaka u izracunavanju. Grubo receno, polovica tocaka podataka treba bitijznad crte, a polovica ispod nje. Takoder, jednadzba treba proci tocno ki’oz tocke X, Y.

Postoji jedan broj kriterija za prosudbu prikladnosti jednadzbe predvidanja. Zajed- nicka je mjera prikladnosti jednadzbe predvidanja R2, omjer varijacije objasnjene jednadzbom predvidanja R\ naziva se koeflcijentam detenmnacije {coefficient of determi-nation). Yo je omjer varijacije radi regresije prema ukupnoj

*2 =bi Z(A m -X) jY m -Y)

s(i;,-F)2

(-L3614)(-l 19L25)

1958.94

= 0.828

Tako za taj primjer jednadzba predvidanja objasnjava 82.8 posto varijacije trajanja pomagala. Koeficijent determinacije i s v e ostale mjere preciznosti regresijskog odnosa mo raj u se vrlo pazljivo tumaciti. To nije podnicje za amatera.

Ova kratka obrada regresije samo je uvod u slozeni predmet. Daljnje teme ukljucuju intervale pouzdanosti i druge mjere preciznosti, mnogostruku regresiju, te nelinearnu regresiju.

10.14 BROJCANE I ANALITICIOC STUDIJE

Doming (1982) navodi vaznu razliku izmedu dviju vrsta statistidkih studija — brojcane i analiticke. U brojcanoj studiji mjerimo uzorak i onda procjenjujemo znacajke populacije. Na primjer, uzimamo slucajan uzorak od 20 jedinica iz isporuke od 100 jedinica. Mjerimo 20 jedinica i onda obavljamo predvidanja o populaciji od 100 jedinica. Sve to podrazumijeva jednu ustanovljenu, postojecu populaciju. Tipicno je u brojcanoj studiji


U analitickoj studiji mjerimo periodidne uzorke iz proeesa koji kontinuirno izraduje proizvod, tj. promjenjivu populaciju. Pretpostavite da zelimo predvidjeti rezultate za sljedecu seriju proizvoda iz proeesa. Takvo predvidanje zahtijeva dvije pretpostavke: (1) proces se stabilizirao tako da sn ustanovljeni uvjeti koji ce se ponoviti ubuduce, i (2) poznate su sve ugradene procesne promjene s vremenom, kao sto su trendovi ili ciklicki ucinci. Za predvidanje buducih procesnih rezultata bilno je da podaci o redoslijedu proizvodnje budu dokumentirani i koristeni za analizu stabilnosti proeesa i ugradenih vremenskih djelovanja. Tehnike, kao sto sn statisticke kontrolne karte (vidjeti Poglavlje 17 “Statisticka konlrola proeesa”) od pomoci su u takvoj

10.15 RACUNALNI PROGRAM ZA STATISTICKU ANALIZU

Pojavom racunalnog programa, prakticar sada moze koristiti mnoge statisticke telmike koje prije nisu razmatrane zbog teskoce u razumijevanju telmike, ili obavljanju izracunavanja. Sada postupci definiraju ulaz u racunalo, a onda se prezentiraju konacni rezultati. Takva moguenost pristupa nosi u sebi opasnost. Prakticar mora razumjeti pretpostavke koje stoje iza metoda i sto konacni rezultati znace, ili ne znace. U zurbi za dobivanjem odgovora i izbjegavanjem neugodnog detalja, postoji opasnost pogresne primjene telmike, ili pogresnog shvacanja rezultata. Ozbiljnost posljedica zahtijeva potrebu razumijevanja.

QCH4, Poglavlje 27 prezentira popis stat i stick ih program skill paketa. ASQC godisnje objavljuje u casopisu Qualify Progress jedan “Popis programa za osiguranje kvalitete i kontrolu kvalitete” (Directory of Software for Quality assurance and Quality control).

Casopis Journal of Quality Technology redovito objavljuje programe za racunala o posebnim statistickim metodama.

Odgovori na pitanja postavliena na pocetku poglavlja:1. Da 2. Da 3. Da 4. Ne 5. Da

SAZETAK

* Procjenjivanje je proces analiziranja rezultata uzorka radi predvidanja odgovarajuce vrijednosti parametra populacije.

c Sporna je tocka proejene pojedinacna vrijednost koja se upotrebljava za proejenu parametra populacije. Interval povjerenja je opseg vrijednosti koji ukljucuje (uz predodredenu vjerojatnost zvanu razina povjerenja) pravu vrijednost parametra populacije.

4000

3900

4500

4200

4400

430048

004800

4300

Izvijestite o prosjecnom tlaku “propustanja” tog bitvdla.10.1. U ispitivanju 500 elektronifikih cijevi ustanovilo se da je 427

prilivatljivo. Podnesite izvjestaj u vezi pravog omjera koji ce biti prihvatljiv.

10.2. U tvrtki za pakiranje mesa od 600 komada junetine 420 je bilo klase A. Podnesite izvjesce o pravom onijeru junetine


10.6.Specifikacija zahtijeva da prosjecna jakost na kidanje odredenog materijala bude najmanje 180 psi. Prethodni podaci pokazuju da je standardno odstupanje pojedinacnih mjerenja 5 psi. Koliko je ispitivatija potrebno za 99 postotnu sigurnost pregieda isporuke materijala koji ima prosjecnu jakost od 170 psi.

10.7.Treba prove sti ispitivanja radi procjenjivanja prosjecnog trajanja nekog proizvoda. Na temelju prethodnih podataka o sli&iim proizvodima pretpostavlja se da je standardno odstnpanje pojedinih jednica oko 20 posto prosjecnog trajanja.(a) Koliko se jedinica mora ispitati za 90 postotno jamstvo da

ce procjena uzorka biti unutar 5 posto pravog prosjeka?(,b) Pretpostavite da su sredstva bila dovoljna za provodenje

samo 25 ispitivanja. Koliko bismo bill sigumi u dobivanje procjene unutar 5 posto?

Odgovor: (a) 44. (b) 78,8 posto.10.8.Proizvodac igala ima novu metodu nadziranja velicine

promjera. Iz ninogih mjerenja postojeceg postupka prosje&ii promjer je 0,076 cm uza standardno odstupanje od 0,010 cm. Uzorak od 25 igala iz novog postupka pokazuje da je prosjek 0,071 cm. Ako se zeli manji promjer, treba li usvojiti novu metodu? (Pretpostavite da je standardno odstupanje nove metode is to kao i kod postojece metode).

10.9.U industriji je odjeee jakost tkanine na kidanje vrlo vazna. Jedna teska pamucna tkanina mora imati prosjecnu jakost na kidanje od najmanje 200 psi. Iz jedne posebne isporuke te tkanine dobiveno je pet mjerenja jakosti na kidanje (u psi) kako slijedi;206194203196192

Zadovoljava li ova isporuka zahtjeve prosjecne cvrstoce na kidanje od 200 psi? Odgovor: t = - 0,67.

10.10.U tvornici lijekova varijacija u tezini, od serije do serije, jednog antibiotika, vrlo je vazna. Kod naseg postojeceg procesa standardno odstupanje je 0,11 g. Odjel za istrazivanje razvio je novi proces za koji oni vjeruju da ce proizvoditi manje varijacija. S novim procesom dobivena su sljedeca mjerenja tezine (u gramima):

7,477,497,64

Tezine premaza (u tezini/jedinica povrsina x 100)

223 234215 229

220 223

238 235230 227

Recept 1Recept 2

3067 3200

2730 27772840 2623

2913 20442789 2834

Ako je standardno odstupanje u proslosti bilo 9,3, je li predlozena metoda bolja? Tie- baju li oni prijeci na tu metodu?

Odgovor: X2 =5,43,10.12. Proizvodac gumenih protzvoda pokusava odlueiti koji

“recept” upotrijebiti zajedan posebni sastav gume. Pozeljna je visoka cvrstoca vlakna. Recept 1 je jeftiniji za mijesanje, ali proizvodac nije siguran je li cvrstoca otprilike ista kao ona kod recepta 2. Izradeno je pet serija gume po

Koji biste vi recept predlozili za upotrebu?10.13. Probni rad na pet modela stroja u pokusu pokazao je da su

oni radili redom 20, 18, 22, 17 i 18 minuta sa 1 galonom odredene vrste goriva. Predlozena specifikacija navodi da stroj mora raditi srednjom vrijednoscu od najmanje 22 minute.(a) Sto mozemo zaldjuciti o sposobnosti stroja da zadovolji

speciftkaciju?(:b) Koja je vjerojatnost da je srednja vrijednost uzorka

mogla doci iz postupka cija je stvarna srednja vrijednost jednaka srednjoj vrijednosti specifikacije?

(c) Koliko bi nisko srednja vrijednost radnili minuta (iz populacije stroja) trebala biti da bi imaia 50 posto sanse kako hi se zakljucilo da stroj ne zadovoljava specifikaciju? Odgovor: 3,4, (b) Priblizno 0,03. (c) 20,1.

10.14. Neki proizvodac izjavljuje da je prosjecna duljina u jednoj velikoj isporuci dijelova 2,680 in. Brojuost prethodnih podataka navodi da je standardno odstupanje pojedinacnih duljina 0,002 in. Uzorak od 25 dijelova pokazuje prosjek od 2,678 in. Proizvodac kaze da je rezultat jos u

Pe6 1 Pec 2 Pe6 3550° 1 0 1575°

0 1 1600°

I 1 0Vrijeme, s Broj nedostatakn

2 164 135 87 810 411 613 517 317 520 3

Brojevi u tablici predstavljaju broj mjerenja koja treba izvrstti u pokusu. Koja su dva razloga zbog kojih se medusobno djelovanje u ovom pokusu ne moze odgovarajuce vrednovati?

10,16. Odjel lijevanja u jednom postrojenju za izradu gramofonskih ploca izradivao je suvise pi oca s nedostatkom. Postoje mnoga misljenja o razlozima. Jedno misijenje govori da vrijeme lijevanja po ploci ima uzrocno-posljedicni odnos s brojem proizvedenih nedostataka na 100 ploca. Ucinjeno

Iscrtajte graficku biljesku podataka i graficki procijenite odsjecak Y i nagib.

Odgovor: Procjene najmanjih kvadrata su odsjecak Yod 13,54 i

LITERATURA

Deming, W, Edwards (1982). Out of the Crisis, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, Mas-sachusetts, str. 132.

Duncan, Acheson gentlemen, (1986), Quality Control and Industrial Statistics, 5 izd., Richard D: Irwin, Homewood, Illinois.

Ryan, T. P. (1989). Statistical Methods for Quality Improvement, John Wiley and Sons, New York.


DODATNA LITERATURA

Statisticke metode; ASQC “How To” booklets (series of 13).QCH4, Odjeljak 23-26.Siddhartha, R. Dalai, Edward B. Fowlkes i Bruce Hoadley (1989), "Risk Analysis of the Space Shuttle:

Pre-Challenger Prediction of Future”, Journal of the American Statistical Association, prosinac, str. 945-957.

Wadsworth, Harrison M., Jr. (1990), Handbook of Statistical Methods for Engineers and Scientists, McGraw-Hill, Inc., New York,

POGLAVLJE

11RAZUMIJEV AN JEPOTREBAKUPACA

11.1 KVALITETAIKONKURENCIJSKA PREDNOST

U konkurentnom svijetu sve organizacije nastoje imati nedostiznu konkurencijsku prednost. Takva prednost moze se postici cijenom, sposobnoscu, zadovoljenjem potreba kupaca u kratkom roku, te kvalitetom. Ovo poglavlje pocinje prikazivanje kako kvaliteta, svojstva proizvoda i oslobodenost od nedostataka, moze dovesti do nedostizne konkurencijske prednosti. Prepoznavanjem kupaca, analiziranjem njihovili potreba, te razumijevanjem naseg stanja kvalitete u odnosu na konkurencijsko, mozemo ustanoviti nove ciljeve kvalitete proizvoda koji ce dovesti do konkurencijske

1.2 PREPOZNAJTE KUPCEKupca oznacavamo kao nekoga na koga utjece proizvod ili proces. Razlikujemo tri kategorije kupaca:

240

RAZUMIJEVANJE POTREBA KUPACA 241

1. Vcinjske kupce, postojece ipotencijalm, Mnostvo till kiipaca dovodi do raznolikih utjecaja, ovisno o tome je li kupac ekonomski snazan ili lie, i o njcgovoj tehnoloskoj profmjenosti. Kod usluznili organizacija, popis vanjskih kupaca moze se veoma prosiriti ovisno o podrucju rada. Na primjer, kupci Unutamje sluzbe prihoda (Internal Revenue Service) ukljucuju ne samo porezne obveznike, vec i Ministarstvo financija, Predsjednikov ured, Kongres, rafiunovode, pravnike, itd. Svaki kupac ima potrebe koje prvo treba odrediti, a onda rjesavati u planiranju proizvoda.

2. Unutarnji kupac. Oni ukljucuju sve funkcije 11a koje utjece proizvod kako na menedzmentskoj razini tako i 11a razini radne snage. Unutarnji dobavljaci cesto smatraju svoje unutamje kupce “zarobljenim kupcima”. Nije tako. Unutarnji kupci mogu imati alternativni izvor, tj, oni mogu kiipiti proizvod od vanjskog dobavljaca. Na primjer, jedan Odjel inzenjeringa pribavlja istrazne usluge od Odjela za istrazivanje iz tvrtke. Odjel inzenjeringa je unutarnji kupac koji moze odluciti o koristenju vanjskog savjetnika za pruzanjeusluga. Jedno postrojenje za sklapanje kupuje dijelove od sestrinskog postrojenja unutar tvrtke. Taj Odjel za sklapanje (Assembly Department) mora se smatrati unutarnjim kupcem koji, radi zadovoljavanja vlastitili ci- Ijeva, moze odluciti da istupi izvan obitelji tvrtke radi

U prepoznavanju kupaca neki su ociti, neki nisu. Dijagram toka je vazno pomagalo za prepoznavanje svih onili kojill se tice (tj. kupaca). Slika 11.1 prikazuje dijagram toka za postupak prijama, obrade i otpreme uposebnili kupcevih narudzbi” kod Bectona, Dickinson, proizvodaca proizvoda za zdravlje (Engle and Ball, 1986.). Nijedan pojedinac ili odjel nije bio u mogucnosti opisati cjelokupni proces; jedna polifluikcijska skupina za poboljsanje kvalitete izradila je dijagram. Mozete primijetiti da dijagram ukljucuje vanjske kupce (tj. potrosaca), unutamje kupce (npr. “odjel kontrole zaliha proizvodnje”) i dobavljace (npr. “prijevoznik”).

Cesto, kod vanjskih kupaca “posebna vrsla kupaca" podrazumijeva “kupca,^ Tako u prodaji proizvoda i usluga jednoj bolnici, dobavljac mora shvatiti potrebe voditelja nabave bolnice, voditelja osiguravanja kvalitete, celnika bohiickih odjela, lijecnika, ses- tara i (sto nije od 111a log znacenja) pacijenta. Jedan proizvodac prone a va detiri razine kupaca: oni koje odobravaju kupovinu, oni koje utjecu 11a odluku, oni koji potpisuju nalog za nabavu i oni koji su korisnici.

U praksi moramo priznati da su neke kupci vazniji od dmgili.


SLIKA ll.fSustav posebne namdztie (prije popravnog djelovanja)

vProi/.vod se isporueuje polrosacu u roku od 6 (jedana do 3 mjeseca od njegova zahtjcva

11.3 PODRUCJE LJUDSKIH POTREBA

U plamranju skupljanja informacija o potrebama kupaca morarno ici mimo ocitih potreba do onih suptilnijih koje predstavljaju prilike za inovativne projekte novih proizvoda.

Prvo, nsredotocimo se na razliku izmedu izjavljenih potreba i slvarnih potreba. Je- dan potrosac navodi potrebu za “susilom rublja”, ali stvarna potreba je “uklanjanje vla- ge”; potrosac zeli “kosilicu za travu”, ali stvarna potreba je “odrzavanje visine trave”. U oba slucaja izrazavanje potreba pomocu jednog temeljnog glagola i imenice moze iz- mudriti ideje o novim

RAZUMUEVANJE POTREBA KUPACA 243

Neke su potrebe skrivene ili dak nepoznate kiipcu u trenutku kupovanja. Takve potrebe cesto dovode do kupca koji upotrebljava proizvod na drugi nacin od onoga kako je to namijenio dobavljac — telefonski broj namijcnjen za hitne slueajeve upotrebljava se za uobicajena pitanja, susilo za kosu koje se upotrebljava u zimsko vrijeme za otapanje leda u bravi, traktor koji se upotrebljava u neuobicajenim uvjetima tla. Projektanti takve primjene smatraju pogresnom upotrebom proizvoda, ali bilo bi bolje da ih smatraju kao nove primjene njihovih proizvoda.

Neke od till primjena su pogresna upotreba, ali takve se potrebe moraju razumjeti i u nekim slucajevima razmotriti altemativne koncepcije projekta. Zatim, postoje dnige potrebe koje idu daleko preko onih koje nose samo korist. Neke potrebe mogu biti percept ivne (npr. klasidan primjer kod kupaca u robnoj kuci Stew Leonard, koji vjeruju kako samo neumotana riba moze biti svjeza); neke potrebe mogu biti kulturalne prirode (npr. proces kao sto je projektiranje potpomognuto racunalom koji nastoji smanjiti potrebu za ljudskom strucnoscu, i zbog toga mu se inzenjeri za projektiranje odupiru).

Hospital Corporation of America nalazi korisnim utvrditi nekoliko razina kupdevih ocekivanja, koncepcija koju je predlozio Seraku Kano. Tako, na razini I. kupac smatra da ce temeljne potrebe biti zadovoljene; na razini II. kupac ce biti zadovo{jan\ na razini III. kupac ce biti odmevljen uslugom. Na primjer, pretpostavite da paeijent mora primiti 33 tretmana zracenjem. Vrijeme cekanja terapije jedan je atribut te usluge ambulantnog lijecenja, Na razini

11,4 IZVORIINFORMACIJA O KVALITETI NA TRZISTU

Vecina znakova uzbune su lose mjerc kvalitete — bolje receno, to su mjere izrazenog nezadovoljstva proizvodom. Niska razina znakova uzbune lie znaci neophodnu visoku razinu kvalitete. Posebno kod jeftinib proizvoda, broj zalbi je slab indikator kupdeva zadovoljstva. Ako kupci nisu zadovoljni, oni jednostavno prelaze 11a dmgu vrslu proizvoda bezpodnosenja zalbe. Niti nezadovoljstva proizvodom ne znaci da je kupac zadovoljan proizvodom, jer ova dva izraza nisu suprotna. Proizvod moze biti bez propusta, a ipak se dobro ne prodaje jer je konkurentov dizajn nadmocniji, ima nizu cijenu, itd.

Drugi izvor informaeija o kvaliteti na trzistu beskrajan je niz objavljenih podataka koji se odnose na kvalitetu. Neki od tih

244 PLANIRANJE 1 ANALIZA KVAL1TETE

rezervnik dijelova (dijelova u pricuvi), izvjestaje prodajnog osoblja, ocjene kupaca i potrosaca u dnevnim novinama, drzavne izvjestaje, itd.

Ova dva velika izvora informacija o kvaliteti s trzista, premda su potrebna, nisu dovoljna. Veliki dio informacija nedostaje, a one se mogu pribaviti samo kroz posebnu studiju istrazivanja

11.5 ISTRAZIVANJE TRZISTA O KVALITETI

U sirem srnislu istrazivanje trzista je djclatnost proucavanja onih gledista kvalitete koja utjecu ili na koja utjecu snage na trzistu. U tom srnislu, podrucja djelovanja kao sio su analiza zalbi s terena, ili proucavanje drzavnih publikacija o istrazivanju oblik su is-trazivanja trzista, U uzem srnislu, istrazivanje trzista obuhvaca otkrivanje nepoznatih i kreativnih podataka gdje nista prije nije postojalo. Ovi novostvoreni podaci proizlaze iz takvih pristupa kao sto su razvijanje novih nacina radi simuliranja prikladnosti za potrebu, proucavanje konkurencijskih proizvoda i, posebno, provodenje ispitivanja i osiguranje povratnih informacija, ukljucujuci kupce, korisnike i potrosace. U rasprayi koja slijedi,

Svrhe istrazivanja trzista u kvalitetiOpsezne svrhe su uglavnom radi:

* Otkrivanja aiarmantnih situacija za koje su postojeci znakovi uzbune necujni.* Otkrivanja prilika koje nisu otkrivene postojecim izvorima informiranja.* Podvrgavanja ispitivanju postojecih nepodrzanili i cak nacelnih vjerovanja.

* Koja je relativna vaznost kvalitete proizvoda videno ocima korisnika? Odgovori dobiveni istrazivanjem trzista tipicno su razliciti od prijasnjih vjerovanja proizvodaca. Ponekad je razlika dramaticna.

* Za vise vaznijih odiika kvalitete, kako se nas proizvod usporeduje s konkurencijskim proizvodima, kako to vide korisnici?

* Kakva je posljedica till konkurirajucih odiika kvalitete (ukljucujuci nasu vlastitu) na troskove korisnika, dobrobit i druga gledista prikladnosti za upotrebu?

* Koji su problemi korisnika 11a koje se oni ne zale, a koje bismo mi usprkos tome mogli popraviti?

0 Koje ideje imaju korisnici, a koje bismo mi mogli koristiti za njihovo dobro?

Svojstvo Relativna vaznost, %

Kvaliteta ispomcenih proizvoda 98Zadovoijavanje planova isporuke 95Pouzdanost u primjeni 95Cijena 72Pruzanje tehnieke pomoci 66Postupanje s veiikim narudzbama 64Profinjenosl (sofisticiranost) proizvoda 62Zadovoljenje promjenjivih potreba kupca 51Kiatak rok isporuke 48Sposobnost usluzne sluzbe na terenu 45Ljubaznost menedzmenta dobavljaca 44

Specijalizacija u proizvodnji disketnih jedinica 34


kako bi stvorili model koji bi se mogao mjeriti s konkurcncijskim. Medulim, vrhunski je menedzment takoder odobrilo studiju istrazivanja trzista na terenu da bi se otkrilo reagiranje potrosaca na novi proizvod u razvoju.

Planeri studije o istrazivanju ustanovili su sedam glavnih znacajki kvalitete sustava za brijanje. Nakon toga, (preko jednc posrednicke tvrlke za istrazivanje) dali su svakom od sedam stotina potrosaca sva tri osnovna sustava za brijanje koji su onda postojali na trzistu. Ti su korisnici zamoljeni da koriste svaki sustav za brijanje mjesec dana i onda izvijeste:

* O rangiranju sedam kvaiiteta po redu vaznosti za korisnika.* O rangiranju ispunjavanja funkcije svakog od triju sustava za

svaku od sedam odlika kvalitete.

Tablica 11.2 prikazuje plan studije o istrazivanju trzista. Podaci, proizasli iz toga pokazali su kako to vide korisnici:1. Lakoca mijenjanja britvica najmanje je vazna odlika kvalitete.2. Konkurentov novi mehanizam za izmjenu britvice bio je

manjkav u ispunjavanju funkcije kako je vidi korisnik nad konkurencijskim oblicima izmjenc britvice.

Ti su nalazi zanijekali uvjeravanja voditelja marketinga tvrtke i dosli su kao ugodno iznenadenje. Oni su omogucili tvrtki da prekinu sa skupim razvojem novog proizvoda koji je vec bio uznapredovao.

3. U jednoj od najkiiticnijih odlika kvalitete (sigurnost proizvoda) brijaci sustav tvrtke bio je podreden u odnosu na oba sustava konkurencije. Bilo je to neugodno iznenadenje i stimuliralo je tvrtku da poduzme korake kako bi se uklonila ta slabost. Upamtite kako se (apodrerfenost nije mogla otkriti izprituzbi s ferenct, posto niti jedan normalan korisnik lie bi provodio takvu komparativnu studiju po njegovoj ili njezinoj inicijativi. Bila je to “uzbunjujuca situacija za koju su nasi postojeci znakovi uzbunjivanja gluhi”.

Odlike kvalitete Gilette Gem Schick Vaznost

1. Uklanja bradu2.Sigurnost3.Lakoca ciscenja4.Lakoca izmjene zileta5. ...6. ...

7. ...

RAZUMUEVANJG POTREBA KUPACA 247

Istrazivanje trzista za unutarnjeg kupca

Osoblje Odjela centralnog inzenjeringa velikog proizvodaca motomih vozila primije- nilo je koucepciju trzisnog istrazivanja na unutarnjc kupce (Stevens, 1987.). Ankelni upitnik, koji je rfostavljeii unutarnjim kupcima, prvo je trazio obavijesti o ucestalosti kontakta sa svakim od sedam podrufija upravljanja. Tspitanici su zatim zamoljeni da iznesu stupanj svog zadovoljstva sa osam svojstava usluge: usluge koje udovoljavaju zahtjevima, dodatno zahtijevanje, pomoc koja je na raspolaganju, sposobnost osoblja, suradnja, potreban ulaz, obavijest o problemu, te pomoc u Irazenju kontakata. Takoder se zahtijevalo rangiranje uknpnog zadovoljstva. Konacno, ih se zamolilo za detalje kod svakog niskog rangiranja za osam svojstava, kao i za prijedloge o tome kako bi inzenjering mogao poboljsaU svoju uslugu radi pomoci u postizanju kupccvili ciljeva kvalitete.

U uopcavanju till primjera, mozetc primijetiti da je sve temeljeno 11a proucavanju kupaca koji su bili iskusni u koristenju proizvoda o kojemu je rijec. Gdje god je to moguce, proucavanja su odredila broj relativne vaznosti svojstava i relativnu proejenu u odnosu no konkureneiju za svaki od till svojstava. Te studije mogu omoguciti tockc konkureiicijskog poravnanja za buduenost.

Otkrivanje trzisnih prilika

Istrazivanje trzista na terenu omogucuje pristup cinjenicama koje se ne mogu otkriti u laboratoriju. Uvjeti primjene mogu ukljuciti okolis, opterecenja, razinu poducenosti korisnika, krivu primjenu, itd., od kojih se svaki moze razlikovati od uvjcta koji vladaju u laboratoriju. Laboratory svakako omogucuje relalivno brzo, jeftino simuliranje koje je od velike pomoci za donosenje mnogili odluka. Medutim, ta simulacija nc moze potpuno otkriti potrebe prikladnosti za upotrebu pod stvarnim uvjetima primjene.

Proucavanja 11a ferenu, ne samo da mogu omoguciii pristup uvjetima upotrebe u stvarnosti; 011a takoder mogu omoguciti pristup samim korisnicima. Kroz pristup korisniku postaje moguce razumjeti one probleme korisnika koji nisu predmet slabe kvalitete, ali za koje proizvodad ipak moze omoguciti rjesenje. Na primjer, vecina korisnika vise voli izbjeci neugodne, dugotrajne kuene poslove. Nasi preradivaci su hrane uspjesno prenijeli mnoge takve kuene poslove iz do mace kuhinje u tvornicu (npr. topiva kava, prethodno skuhana hrana) i uzgred su uveliko povecali svoju prodaju.

Proucavanja o djelovanju korisnika moze biti od pomoci pri rasclanjivanju procesa upotrebe. To se radi doku men lira njem

Koralt PrilikePrijamna kontrola Omogucite podatke tako da se

ulazna kontrola moze izostavitiSkladistenje materijala Projektirajte proizvod i pakiranje

radi lakoce ustanovljavanja i ritkovanjaObrada Izvrsite prethodnu obradu materijala (npr. gotov beton);projektirajte proizvod kako biste povecali proizvodnost kad se ona koristi u kupcevoj proizvodnoj Skladistenje gotovih

proizvoda,Projektirajte proizvod i pakiranje radi lakoceu skladistima i na

terenuustanovljavanja i rukovanja

Ugradnja, uravnanje i provjera

Koristite moduiarne koncepcije i druge nacine kako biste ubrzaii postavljanja prije od strane kupca nego proizvodacaPreventivno

odrzavanjeUgradite preventivno odrzavanje u proizvod (npr. samostalno podmaziijuci lezaji)Korektivno odrzavanje Projektirajte proizvod tako da on omoguci korisnikovu samodijagnozu.

gram toka pokazao na kasniji problem neudobnosti za pacijenta. Radi daljne rasp rave vidjeti Odjeljak 12.3 “Projektiranje za temeljne funkcionaliie zahtjeve”.

Prilike za poboljsanje obulivacaju cijelo podrucje upotrebljavauja od pocetnog prijama do kupceva koristcnja. Pocetne faze i primjeri ideja za poboljsanje prikladnosti za upotrebu dane su u Tablici 11.3. (Takoder pogledajte Tablicu 4.6 radi primjera skrivenih kupcevih potreba koje su predstavljaic prilike za poboljsanje). Te se prilike onda moraju pretvoriti u posebne ciljeve za kvalitetu proizvoda koji pak pomazu u

11.6 POTREBE U VEZI S MANJKAVOSTIMA PROIZVODA

U definiciji kvalitete mora se takoder ukljucili razumijevanje kupcevih potreba za rna- njkavostima. Jasno, tijekom planiranja naglasak mora biti na prevenciji manjkavosii (nedostaci, propusti, pogreske, itd.).

S obzirom na prevenciju manjkavosti, sljedeca poglavlja prikazuju koncepcije i pomagala koja su potrebna u razlicitim funkcionalnim podrucjima. Vazan ulaz u takav napor za sprjecavanje su podaci o zalbama s terena. Vecina organizacija ima su stave za skupljanje i analiziranje informacija o zalbama laipaca. (Radi raspravc o tim sustavima vidjeti Odjeljak 20.8 “Obradivanje i ljesavanje zalbi kupaca). Pareto analiza o propus-

Rangiranje temeljeno na raznim nijerama

Nacin propusta

Ucestalost

Garantnitro§k

Djelovanje na troSkove korisnika

G 1 4 3A 2 1 6D 3 2 1F 4 5 4N 5 7 8L 6 3 2P 7 6 5R 8 8 7

ducim razvojima proizvoda. Ova vrsta analize ima siroku upotrebu. Tablica 11.4 prikazuje Pareto analizu zalbi iz primjene sapnica za gorivo upotrebljavajuci nekoliko razlicitih pokazatelja. Konvencionalna bi Pareto analiza rangirala razlidite vrste zalbi prema ucestalosti pojave; aii rangiranje se mijenja kad se te zalbe vrednuju na ekonomskoj osnovi. Zapamtite da postoji nekoliko mogucih ekonomskih pokazatelja, kao sto su gara- ntni troskovi i uljecaj 11a troskove korisnika. Prednosti za buduci razvoj proizvoda mogu biti potpuno razliciti, ovisno 0 mjeri, koristenoj u Pareto anaiizi. Na slican nacin, podaci o nedostacima koji su pronadeni interim, moraju se analizirati na odgovarajucoj osnovi u namjeri davanja prednosti naporima za prevenciju, od kojih se mnogi moraju odrediti tijekom razvoja.

Radi sprjecavanja ponovnog pojavljivanja posebnili zalbi 11 buducnosti, proizvodi trebaju proci pazljivu analizu rijeci i fraza koje se koriste za opisivanje zalbi:

Primjerll.2 Godisnje anketiranje kupaca automobila, provedeno postom, otkrilo je znacajan broj zalbi 11a “zatvaranje vrata”; unutar tvrtke taj se izraz odnosio 11a “rub” i “poravnatost Rub je prostor izmedu prednjih vrata i zastitnog lima ill prednjih i zadnjih vrata. Ponekad rub nije bio tijednacen, npr. siri prostor u gornjem dijelu u usporedivanju s uzim prostorom u donjem dijelu vrata. Poravnatost se odnosi na glatkocu prianjanja vrata uz karo- seriju automobila, nakon sto su vrata zatvorena. Poduzeti su koraci (uza znacajne troskove) tijekom obrade i sastavljanja kako bi se ispravili problemi s rubom i poravnatoscu. Ali, an- kete provedene nakon toga opet su


talnog, neodredenog zvuka” (to im je govorilo da vmta nisu zatvorena). Istrazivanje trzista je pokazalo ispravno razumijevanje prituzbe koja je nakon toga zahtijevala promjene u projektu proizvoda i postupku izradivanja. Prije je tvrtka reagirala na problem, ali je rjesavala pogresni problem.

11.7 POSEBNIIZVORIINFORMACIJA O ISTRAZIVANJU TRZISTA

Uz odmah raspolozive i objavljene informacije i preglede o istrazivanju trzista, rabe se posebni izvori podataka i informacija. To ukljucuje upotrebu proizvoda tvrtke od strane namjestenika, kupovinu podataka, pracenje proizvoda, usluzne centre koje drzi tvrtka, te staluo mjerenje. U jednom primjeru, nacionalni lanac za pizzu daje nekolicini tisuca kupaca 60 dolara godisnje. Zauzvrat, kupci kupiiju i trose jednu pizzu mjesecno i priba- vfjaju povratnu obavijest i detaljni izvjestaj. U drugom su slucaju, korisnici racunala zamoljeni da postave instrumente u svojim racunalima kao sredstvo za skupljanje podataka o broju pogresaka. U zadnjem primjeru, Xerox upotrebljava niz neprckidnih mjercnja (“konkurentsko poravnavanje”) koja postaju temelj za kvalitetu,

SAZETAK

• Kupac je svatko onaj 11a koga utjece proizvod ili proces.* Kupci spadaju u tri kategorije vanjski, imutarnji i dobavljaci.• Potrebe kupca mogu biti jasne ili prikrivene; one mogu biti

racionalne i manje racionalne. Ali, sc te potrebe moraju otkriti i mora se odgovoriti na njih.

c Niska razina kupceva nezadovoljstva (npr. zalbe) ne znaci nuzno da su kupci zadovoljni.

* Istrazivanje trzista radi kvalitete analizira ona gledista kvalitete na koja utjecu snage na trzistu.

* Zadovoljstvo kupca treba mjeriti u odnosu na konkurenciju i treba rjesavati svojstva proizvoda, i manjkavosti.

• Istrazivanje trzista moze pomoci u otkiivanju prilika koje mogu dovesti do postizanja jedinstvene konlairentne prednosti.

ZADACI

11.1. Za poseban rezultat vaseg odjela u jednoj organizaciji skicirajte jednostavan dijagram toka puta proizvoda kroz cijelu organ izaciju. Tad a izradite pop is unutarnjih i vanj skill kupaca.

11.2. Utvrdite vase vlastite kupce i dobavljace za jedan

RAZUMIJEVANJE POTREBA KUPACA 251

11.3. Za bilo koji potrosadki proizvod priredite plan istrazivanja trzista usmjeren na:(a) Utvrdivanje odlika kvalitete glavnog proizvoda.(b) Rangiranje till odlika kvalitete prema njihovoj vaznosti za korisnika.(c) Otkrivanje relativnog ispunjavanja fimkcije

konkurencijskill tvrtki s obzirom na odlike kvalitete glavnog proizvoda.

11.4. Za bilo koji industrijski proizvod priredite plan istrazivanja trzista usmjeren na pribavljanju podataka sficnih onima navedenim u zadatku 11.3.

11.5. Proseeite kroz samoposlugu s prehrambenim proizvodima i utvrdite neke proizvode za koje postoji znatan prijenos rada iz do mace kuhinje u tvornice za prerad u lira lie. Takoder, utvrdite neke daljnje potencijalne moguenosti za takav prijenos. Podnesite izvjestaj o svojim nalazima, s posebnim naglaskom na obuhvaceni problem kvalitete.

11.6. Sudjelujte u pripremi jedne ponudbene cijene za vojni optieki sustavu koji se upotrebljava za pronalazenje udaljenosti (range finding). Vojna speeifikacija trazi da se podsustavi mogu medusobno izmjenjivati (tako da se u slucaju ostecenja manjkavi podsustav moze izdvojiti i zamijeniti pricuvnim). Vi znate iz iskustva da je to mudra odredba, Medutim, smeta vam daljnji zahtjev da optieki eleinenli (lece, prizme, itd.) imutar svakog podsustava takoder trebaju biti medusobno izmjenjivi. Koliko vam je poznato, to je nerazborit zahtjev, jer vojska nikada nije imala opremu za ispitivanje koja je potrebna za ponovno sldapanje optickih elemenata na terenu. Koliko vam je poznato, vo~ jsci takoder nedostaju sredstva za ispitivanje moguce medusobne izmjenjivosti.

Postoji postupak koji se moze upotrijebiti za predlaganje pronijene u takvim nereal- nim specifikacijama, ah vi ste

LITERATURA

Engle, David i David Ball (1986). “Improving Customer Service for Special for Special Orders”, Juran Report Number Six, str. 106-110,

Gryna, Frank M. (1983). “Marketing Research and Product Quality”, ASQC Quality Congress Transac-tions, Milwaukee, str. 385-392.

Pipp, Frank J. (1983). “Management Commitment to Quality: Xerox Corporation”, Quality Progress, kolovoza, str, 12-17.

Stevens, Eric R, (1987). “Implementing an Internal—Customer Satisfaction Improvement Process”, Ju-ran Report Number Eigh, str, 140-145.

252 PLANIRANJEI ANALIZA KVALITETE

DODATNA LITERATURA

Istrazivanje trzista radi kvalitetc: QCH4, Odjeljak 12,Plsek, Paul E, (1987). “Defining Quality at the Marketing/Development Interface”, Quality Progress,

June, sir. 28~-36.

Istrazivanje trziSta: Marketing research: Barabba, Vincent, P. (1990). “The Market Research Encyclopedia”, Harvard Business Review, svibanj-lipanj, sir. 105-116,

POGLAYLJE

12PROJEKTIRANJE

ZAKVALITETU

11.2 PRILIKE ZA POBOLJSAVANJE PRI PROJEKTIRANJU PROIZVODA

U ovom koraku spirale kvalitete, potrebe se korisnika pretvaraju se u brojne zahtjeve za projektiranje proizvoda za proizvodnju (ilt fimkciju operacija u usluznoj organizaciji). To se djelovanje zove razvoj proizvoda, istrazivanje i razvoj, inzenjcring Ui projeldi- ranje proizvoda.

Postoji jasan dokaz da se mnogi problemi na koje su naisli unutamji i vanjski kupci, mogu siijediti do projektiranja proizvoda.

Primjer 12.t U jednoj klasicnoj studiji od 850 propusta na terenu, na relativno jednostav- noj elektronskoj opremi, 43 posto propusta bilo je radi nepotpunosti inzenjering projekta.

Primjer 12.2 U nekoj kemijskoj tvrtki pocetnili 50 posto isporucenih proizvoda bilo je izvan specifikacije. Na srecu, proizvod je bio prikladan za upotrebu. Kriticna je analiza za-

253

254 PLANJRANJE 1 ANALtZA KVALITETE

Primjer 12.3 Studija o proizvodima za zdravstvo otkrila je daje 34 posto opoziva proizvoda bilo prouzroceno kvarom projekta proizvoda ili racunalnog program;!.Primjer 12.4 Proizvodac term inala, modema i drugih proizvoda za racunala, auatizirao je razloge za promjene projekta. Mjesna ‘'mudrosf ’ je govorila da (1) je oko 10 poslo promjena bilo radi p ogres aka u projektu, i (2) p re os tale su se promjene odnosile na smanjenje troskova projekata, zahtjeva proizvodnje i promjene zahtjeva kupaca. Detaljna

Kod strojarskih i elektronickih proizvoda najmanjc srcdnje slozenosti, pogreske za vrijcmc razvoja proizvoda, iizrokuju oko 40 posto problema s prikladnosti za upotrebu. Oko 50 posto problema je zbog razvoja, tamo gdje je odjcl razvoja proizvoda odgovoran za razvoj proizvodnog postupka, kao sto je to kod kemikalija.

11.3 KONCEPCIJA RANOG UPOZORENJA I OSIGURAVANJE PROJEKTA

Proces razvoja modernih proizvoda ukljucuje evoluciju kroz razlicite faze razvoja (vidjeti Tablicu 12.1 radi primjcra faza).

Ucestalost i ozbiljnost problema prouzrocenih projektom stimulirala je tvrtke da razviju vise i bolje oblike ranog

TABLICA 12.1Oblici ranog upozorenja na probleme novog proizvoda

Faze naprcdovanja novog Oblici ranog upozorenja na problemeproizvoda novog proizvoda

ProuCavauje koncepeije i izvedivosti Projekl prototipa

Izrada prototipa Pretproizvodnja

Puna proizvoduja, marketing iuporabaSve faze

Kriticka analiza koncepeijeKriticka analiza projekta, predvidanje pouzdanosti i odrzavanja, analiza naeina, posljedica i kriticnosti manjkavosti, analize sigurnosti, inzenjering vrijednosti Ispitivanje prototipa, ispilivanje okolisa, prenaprezanje Serije iz pilot-proizvodnje, vrednovanje dopustenih odstupanja (tolerancije) in-house ispitivanje (npr. kuhinja, cesta), panel rasprave o potrosacevoj uporabi,ograniceno marketinsko podrueje

PROJEKTIRANJE ZA KVALITETU 255

janju posebnih pomagaJa usmjerenih na kvalitetu, a koja su op is an a u ovom pogfavlju, kako bi se pomoglo u vrednovanju projekata i kako bi se poboljsao sam postupak projcktiranja. Zajedno, la rana upozorenja i pomagala usnijerena na kvalitetu pruzaju do- dalno osiguravanje da novi projekti nccc stvarati prekomjerne teskoce dok napreduju po spirali. S mnogima od till oblika ranog upozorenja upravljaju strucnjaci za pouzdanost, odrzavanje i druga podrucja. Vremenski proracun njihovih ulaza je kri- tican. Rani vremenski proracun mozc omoguciti konstruktivnu pomoc; kasni vremenski proracun uzrokuje opiranje na upozorenja i cesto stvara ozracje krivice. Troskovi promjene u projektu mogu biti ogromni, npr. promjena u projektu tijekom pilot-proizvodnje jednog velikog elektronickog proizvoda mogu stajati vise od milijun dolara.

Sljedece, ispitat cemo neke tchnikc koje pomazu u osiguranju ejelokupne djelatnosti projekta. Te tchnikc osiguravanja projekta odnose se na funkcionalno ispunjavanjc funkeije, pouzdanost, odrzavanje, sigurnost, moguenost pvoizvodnjc i druga obiljezja.

11.4 PROJEKTIRANJE ZA OSNOVNE FUNKCIONALNE ZAHTJEVE

Razvoj proizvoda prctvara ocekivanja fimkcionalnih zahtjeva kupaca u posebnc znacajke inzenjeiinga i kvalilele. Za tradicionalne proizvode ovaj proces nije komplici- ran i mogu ga postici iskusni inzenjeri projektanti bezupotrebe ikakve posebne tehnike. Za moderne proizvode korisno je dokumentirati i analizirati logiku projekta. To znaci pocefak sa zeljcnim svojstvima proizvoda, a onda utvrdivanje potrebnih znacajki za sirovine, dijelove, sklopove i korake postupka. Takav prislup vodi se pod laznim nazivima, kao sto su sustavi inzenjeringa, funkcionalna analiza tehnickog sustava, stnik- turirana analiza proizvoda/postupaka i razvijanje fxinkcije kvalitete.

Rnzvijanje funkeije kvaliteteJedna od telmika za dokumentiranje ukupne log ike projekta je razvijanje funkeije kvalitete (QFD = Quality Function Deployment). Razvijanje funkeije kvalitete (QFD) je tehnika koja se sastoji od serije povezanih mafrica sto pretvaraju kupceve potrebe u zna- cajkc proizvoda i postupka (vidjeti Sliku 12.1). Ponekad matrica sadrzi u sebi dodatnu informaeiju ili upotpunjuje informaeiju u jednom neuobicajcnom i korisnom obliku. Na primjer, Slika 12.2 je matrica kupcevih potreba (“kupcevih zahtjeva”) i obiljezja proizvoda (“tehnicki zahtjevi”) za papir kojim


Svojstva kontrole proce

Svojstvaprocesa

;^5

Svojstva £=::

Potrebe $ -kupaca £

SLIKA 12.1Opie planiranje pomocu spreadsheets (vrsta raCunalnog programa) (Jurati i dr. 1990.).

ciija kvalitete pocetna analiza za automobil Taurus (vidjeti Odjeljak 4.10 “Smjernice za planiranje proizvoda radi mogucnosti prodajc”). U tom se primjeru ukupni cilj “najbolji u klasi” razviou 429 parametara projekla. Akao (1990) daje mnogo primjera raznih matrica i grafikona koji su korisni u razvijanju funkcije kvalitete.

Parametarski projekt i robustni projekt (projekt neosjetljiv na utjecaje parametra)Najosnovnije obiljezje proizvoda je ispunjavanje funkcije, tj. konacni rezultat (izlaz) gustoce boje na televizoru, promjer okretanja automobila. Inzenjeri upotrebljavaju inzenjerska nacela kombinirajuci ulaze materijala, dijelova, sastavnih dijelova, sklopova, tekucina, itd. da bi se stvorio takav konacni rezultat (izlaz). Za svaki od ovih ulaza inzenjer utvrduje para met re i specificira brojcane vrijednosti radi postizanja zeljenog konacnog rezultata (izlaza) gotovog proizvoda. Za svaki parametar specifikacije postavljaju ciljnu (ili brojcanu) vrijednost i podrucje tolerantnosti oko ciija. Postupak se zove projektiranje parametra i tolerancije.

U odabiru tih ciljnih vrijednosti korisno je postaviti vrijednosti tako da na ispunjavanje funkcije proizvoda na terenu ne utjece varijabilnost u izradi ill uvjeti na terenu. Tada se za projekt kaze daje “robustm” (tj. neosjetljiv na utjecaje parametara). Projekti neosjetljivi na utjecaj parametara omogucuju optimalno

PROJEKTiRANJEZA KVALITETU 257

SLIKAI2.2Ku£a kvalitete. (Iz Eniesla i Younga, 1990.)

2S8 PLANIRANJE I ANALIZA KVAIJTETE

funkcije, tesko je znati (1) koji faktori stvarno utjecu na ispunjavanje funkcije i (2) koje nominalne vrijednosti postaviti za svaki faktor. Takocter, neki faktori utjecu na srednju vrijednost izlaznog parametra, dok drugi utjecu na variranje oko srednje viijcdnosti. Jedna je od svrha ispitivanja razvoja istrazivanje till pitanja. Snazna pomoc u planiranju ispitivanja razvoja jest statisticko planiranje polcusa (vidjeti Odjeljak 10.11 “Planiranje pokusa”).

Primjena planiranja pokusa na projektiranje proizvoda i procesa

Taguchi (1978) je razvio metodu za odredivanje optimatnih viijcdnosti proizvodnih i procesnih parametara koji ce umanjiti varijaciju, dok ce se srednja vrijednost odrzavati na ciljnoj vi ijcdnosti. Naglasak postavljanja ciljnih vrijednosti na paramctarskom projektu na nacin da umanji varijaciju, vazan je doprinos ove tehnike.

Phadke i dr. (1983) opisuje primjenu toga pristupa na intcgrirane kntgove u Bel! sustavu. Primjer se odnosi na dimenzije kontalctnih prozora jednog velikog integriranog cipa. Prozori koji nisu otvoreni ili su premali, rezultiraju gubitkom kontakta s uredajima, dokkrajnje veliki prozori vode k umanjenim svojstvinia urcdaja. Koraci u obiiko- vanju prozora i kiiticni faktori za svaki korak prikazani su u Tablici 12.2.

Odabranc su razine svakog od devet kriticnih faktora. Sest faktora imaju tri razine svaki; tri od faktora imaju samo dvije razine svaki. Puni faktorski pokus za istrazivanje svih mogucih

;)

TABLICA 12.2Koraci proizvodnje i kriticni faktori u oblikovanju prozora

Koraci proizvodnje

Kriticni faktori

Nanosenje foto-stoja PeiSenje Ekspozicija Razvijanje Jetkanje plazmom

Viskozitet foto-sloja (B) i brzina vilnje (C)Temper at ura pecenja (D) i vrijeme peCenja (E )

Ditnenzija maske {A) , otvor (F ) i vrijeme ekspozieije (G)Vrijeme razvijanja (H)

Stari uvjeti

Optimatni uvjeti

Standardna odstupanja 0.29 0.14Vidljivi nedostaei (prozorpo cipu) 0.12

0.04

Oznaka Naziv faktora Stnwlardnc

razineOptimalne razine

A Dimenzija maske, pm

2.0 2.5B Viskozitet 204 204C Brzina vrtnje,

o/min.3000 4000

D Temp era tura pecenja,°C

105 105E Vrijeme pecenja,

min.30 30

F Otvor (blends) 2 2G Ekspozieija, PEP

postavljanjeNormalno Normalno

I i Vrijeme razvijanja, s

45 60/ Vrijeme jelkanja

plazmom, min.13.2 13.2

Nakon pazljivog promatranja till poboljsanja, procesni inzenjeri su odbacili jedan broj provjera u proccsu cime su smanjiii ukupno vrijeme koje su trosili waferi u fotoli- tografiji za faktor dva.

TABLICA 12.3Optimalne razine faktora

260 PLANlRANJE I ANALIZA KVAL1TETE

Taguchijeva je metodologija razrijesila neka sporna pitanja. Radi locnog i prakticnog racuna “trijumfa i tragedija” (pobjeda i poraza) metodologije, vidjeti Pignatiello i Rambergo (1992). Takoder pogledajte Journal of Quality Technology, stiideni 1985.; veci dio log broja posvecenje istrazivanju Taguchi pristupa.

11.5 PROJEKTIRANJE ZA VREMENSKI USMJERENO ISPUN JAVAN JE EUNKCIJE (POUZDANOST)

Projektni inzcnjeri shvacaju da proizvod treba imali dugi vijek trajanja s malo propusta. Kako proizvodi postaju slozeniji, propusti se povecavaju tijekom vremena rada. Tradi- cioualua nastojanja projekta, premda potrebna, cesto nisu dovoljna za postizanje kako zahljeva za ispunjavanje funkcije lako i malog broja propusta tijekom vremena. Stru- cnjaci su stvorili skup pomagala nazvan inzenjering pouzdanosti radi sprjecavanja propusta.

Pouzdanost je sposobnost proizvoda da zadovolji trazenu fiinkciju pod odredenim uvjetima u odredenom vremenskom roku (ISO 8402-1986). (Jednostaviiije receno, pouzdanost je slucajnost (sansa) da ce proizvod raditi u Irazenom vremenskom razdoblju). Ako se ta definicija rasclani, postaju ocita cetiri znacenja:

1. Kvantillkaeija pouzdanosti pomocu vjerojatnosti.2. Tvrdnja koja odreduje uspjesno ispunjavanje funkcije proizvoda.3. T vr d nj a koj a odreduje oko lis u koj em opre ma mora rad it i.

4. Tvrdnja o potrebnom vremenu rada izmedu propusta. (Inace je vjerojatnost beznacajna brojka za vremenski usmjerene proizvode).

Da bi se postiglo visoku pouzdanost potrcbno je odrediti zadatke koji se zahtijevaju. To odredivanje zadafka zove se program pouzdanosti. Prvi programi za razvijanje pouzdanosti naglasavali su fazu projektiranja ciklusa trajanja proizvoda. Medutim, uskoro je postalo ocito da se fazom proizvodnje i fazom upotrebe na terenu lie moze postupati odvojeno. To je rezultiralo programima pouzdanosti koji su obuhvatili cijeli ciklus trajanja proizvoda, tj. “od kolijevke do groba”.

Program pouzdanosti tipicno ukljucuje sljedeca podrucja djelovanja: postavljanje sveukupnili ciljeva pouzdanosti, raspodjelu ciljeva pouzdanosti, analizu naprezanja, identificiranje kriticnih dijelova, analizu nacina i posljedica manjkavosti, predvidanje pouzdanosti, kriticku analizu projekta, izbor

PROJEKTIRANJEZA KVAL1TETU 261

pouzdanost parametrom projekta, upravo kao sto je tezina i jakost na kidanje. Tako se pouzdanost moze podvrgnuti specifikaciji i verifikaciji. Kvantificiranje takoder pomaze prociscavanju odredenih tradicioualnih za da taka projektiranja kao sto su anaiiza naprezanja i izbor dijelova.

Prije rasprave o zadacima pouzdanosti, opravdana je primjedba o primjeni rada na pouzdanosti.

• Ovi zadaci, jasno, nisu garantirani za jednostavne proizvode. Medutim, mnogi proizvodi koji su izvorno bill jednostavni, sada postaju slozeniji. Kad je to slucaj, trebaju se ispitati razni zadaci pouzdanosti kako bi se vidjeio koji se, ako postoje, mogu opravdati.

• Teimike su pouzdanosti izvorno razvijene za elektronicke i svemirske proizvode, ail sada je postignut uspjeh njihova prilagodavanja na strojarske proizvode.

• Ove se teimike odnose ne samo na proizvode koje neka tvrtka salje na trziste, vec takoder na kapitalnu opremu koju tvrtka

Postavljanje sveukupnih ciljeva pouzdanostiPrvobitni razvoj kvantifikacije pouzdanosti sastojao se od vjerojatnosti i Irajanja misije zajedno s definicijom ispunjavanja funkcije i uvjeta upotrebe. To se pokazalo zbunju- jucim za nuioge ljude, pa je tako indeks (ili pokazatelj) skracen (upotrebom matema- tickog odnosa) 11a prosjecno vrijeme izmedu propusta. Mnogi ljudi vjeruju da je to jedini indeks pouzdanosti. To nije tako; na vecinu proizvoda ne primjenjuje se samo jedan indeks. Sazetak zajednickih indeks a (cesto zvanili oblici mjerila pouzdanosti) pred- stavijen je u Tablici 12.4.

Posto se steklo iskustvo u kvantificiranju pouzdanosti, mnoge tvrtke su shvatile da je najbolje stvoriti indeks koji jedinstvcno zadovoijava potrebe onili koji ce upotrebljavati indeks. U korisnike indeks a ukljucuje se ne samo imutarnje tehnicko osoblje, vec i osoblje iz marketinga i korisnike proizvoda. Primjeri indeksa pouzdanosti i ciljeva jcsu:

• Za telefonski sustav, Vrijeme izvan pogona svakog uklopnog centra trebalo bi biti najvise 24 sata tijekom 40 godina.

* Za pvoizvodnju strojeva. Sedamdeset posto proizvedenih strojeva trebalo bi proci lcroz garantno razdoblje bez ijedne zalbe. Stroj ne bi trebao imati vise od jednog nedostatka.

Upamtite, da oba ova primjera kvantificiraju pouzdanost.Postavljanje sveukupnih ciljeva zahtijeva jedno suceljavanje

umova o (1) pouzdanosti kao broju, (2) uvjetima okoline na koju

Oblici nijei ila Znacenjc

Piosjecno vrijeme izmedu propusta Prosjecno vrijeme izmedu uzastopnih propusta jednog(MTBF) popravljivog proizvodaBroj propusta Broj propusta po jediniei vremenaProsjecno vrijeme za propust (MTTF) Prosjecno vrijeme za propust jednog nepopravljivog

proizvoda ili srednje vrijeme za prvi propust jednog popravljivog proizvoda

Prosjecni vijek trajanja Prosjecna vrijednost trajanja (“vijek trajanja”moze se dovesti u odnos s velikim remontom, vremenom istrosenosti, itd.)

Prosjecno vrijeme za prvi propust Prosjecno vrijeme do prvog propusta jednog(MTFF) popravljivog proizvoda

Prosjecno vrijeme izmedu odrzavanja Prosjecno vrijeme izmedu specillcirane vrste(MTBM) djelovanja odrzavanjaDugovjecnost Vrijeme istrosenosti za proizvodRaspolozivost Vrijeme rad a izrazeno kao jrostotak vremena rad a i

vremena popravka

Djelatnost sustava Slupanj do kojega proizvod dostize zalitjeve korisnikaVjerojatnost uspjelia Isto sto i pouzdanost (ali cesto upotrebljavano za

jednokratne ili nevremenski usmjerene proizvode)b10 vijek trajanja Vijek trajanja tijekom kojega bi 10% populacije bilo man

jkavobjo vijek trajanja Medijan vijeka trajanja ili trajanje za vrijeme kojega bi

50% populacije bilo manjkavoPopravci/100 Broj popravaka na 100 radnih sati

jcktanata da precizno odredc i uvjete okolisa i uspjesno ispimjavanje fiinkcije proiz-

voda, prisiljava projcktanta na dublje razumijevanje projekta.

Raspodjela pouzdanosti, predvidanje i analizaProces levant ificiranj a pouzdanosti obuhvaca tri faze:1. Raspodjela (iliproracnnavanje): proccs svrstavanja svrha pouzdanosti

izmeclu raznili eiemenata koji zajednicki cine proizvod vise razinc.

2. Predvidanje: upotreba prethodnih podataka o ispunjavanju funkcije i teorija vjerojatnosti radi izmcunavanja ocekivanog broja propusta za razne krugove, konfigura- cijc, itd.

3. Analiza: utvrdivanje jakili i slabih dijelova projekta koji sluzi kao temclj za poboijsanja, ustupke u korist prodaje i slicna djelovanja.

PROJBKTIRANJL' ZA KVALITBTU 263

Ove su faze prikazane u Tablici 12.5, koja pokazuje ciljeve pouzdanosti kompanije Boeing.

U gornjem dijelu tablice raspodijeljen je uknpan zahtjev pouzdanosti od 95 posto za 1,45 sati u sest podsuslava jednog raketnog oruzja. Drugi dio tablice raspodjeljuje proracun za eksplozivni podsustav u tri jedinice unutar podsuslava. Raspodjela za Rising circuitry (shcma elektronskog namjestanja upaljaca) je 0.998 ili u obiiku prosjecnog vremcna izmedu propusta 725 sati. U posijednjem dijelu tablice analiziran je predlozeni projekt za sliemu elektronickog namjestanja (circuitry) i izvrseno je predvidanje pouzdanosti upotrebljavajuci metodu dodavajuceg broja propusta. Posto predvidanje navodi prosjecno vrijeme izmedu propusta (MTBF) 1398 sati u usporedbi s proracunom od 725 sati, predlozeni je projekt prihvatljiv. Tchnika predvidanja ne samo da daje kvantitativno vrednovanje projekta, ili izmjenu projekta, vec moze takoder identificirati podrueja projekta koja imaju najveci poteneijal za poboljsanje pouzdanosti. Tako ce “nekoliko vitalniif’ biti ocigledno obracajuci irozornost na sastavne dijelove s najvecim brojem propusta. U ovom su primjeru tranzistori, diode i tantalski kondenzatori odgovorni za oko 70 posto ukupne nepouzdanosti,

Pristup dodavajuceg broja propusta radi predvidanja sustava pouzdanosti analogno je kontroli tezine konstrukeije zrakopiova gdje se obavlja stalno biljczenje tezine kako se razni dijelovi dodaju projektu.

Predvidanje pouzdanosti je neprekidan postupak koji pocinje papirnatim predvhla- njima (paper predictions) na temelju anaiize projekta, dodavajuci prethodne informacije o broju propusta. Vrednovanje zavrsava mjerenjem pouzdanosti na osnovi podataka dobiveilih od kupaea koji su upotrebljavail proizvod. Tablica 12.6 daje popis nckih znacajld raznih faza.

Dok je vidljivi rezultat postupka predvidanja kvantificiranje brojeva pouzdanosti, proves predvidanja obicno je isto toliko vazan kao i proizasli brojevi. To jc tako, jer se predvidanje ne moze izvrsiti bez dobivanja delaljnih informaeija o misijama proizvoda, okolisu, povijesti laiticnih sastavnih dijelova (komponenata), itd. Ostvarenje te informaeije cesto projektanRi daje saznanja koja mu prijc nisu bila na raspolaganju. Cak, da je projektant u nemoguenosti osigurati potrebne informaeije, ipak, ta nemoguenost odreduje podrueja nepoznavanja u kojima je projektant prisiljen radili.

Predvidanja pouzdanosti i anaiize pouzdanosti djelatnije sc izvode upolrebom racunalnog programa koji ne samo da daje delaljna izracunavanja, vec omogucuje odredivanje i proejenu

Podsustav

RaSiSlanjivanje sustava

Tipoperacije

Broj propnPouzdanost Nepouzdanost sta na sat

i- Svrha pouzdanosti*

Okosnica Ietjelice(Air frame) Stalan 0.997 0.003 0.0021 483Raketni motor Jednokrat

an0.995 0.005 1/200

operacijeTransmiler Stalan 0.982 0.018 0.0126 80.5 hPrijemnik Stalan 0.988 0.012 0.0084 121 h

Upravljacki sustav Stalan 0.933 0.007 0.0049 207 h

Eksplozivni sustav Jednokratan

0.995 0.005 1/200 operacijeSustav 0.95 0.05

RaSidaiijivanje podsustava eksploziva

Jedinica Nacin Svrharad a Pouzdauost Nepouzdano

stpouzdanosti

Elektronsko namjeslanje paljenja Stalno 0.998 0.002 725 hMehanizam sigurnost i zaslite jednokratan 0.999 0.001 1/1000

operacijeBojeva glava Jednokratna 0.998 0.002 2/1000 operacije

Podsustav eksploziva 0.995 0.005Klasificiranje sastavnog dijela elektronskog paljenja

Upotrijebljenbroj,it

Broj propusta po dijelu, X

(%/1000sati)Ukupan broj propusta, n X (%/1000 sati)

Tranzistori 93 ’ 0.30 27.90

Diode 87 0.15 13.05Tankoslojni otpornici 112 0.04 4.48

Namotajni otpornici 29 0.20 5.80

Pap i mi kondenzatori 63 0.04 2.52Tantalski kondenzatori 17 0.50 8.50Transformatori 13 0.20 2.60Induktori 11 0.14 1.54

Lemljeni spojevi i zice 512 0.01 5.12

71.51| j

MTBF=----------------= ■----=----------—=1398 A

broj propusta Z nk 0.0007151

Rasillanjivanje jedinicc

Izvor: Uzelo od F.M. Gryna, Jr., Beaton (1959., str. 65)


TABLICA 12.6Faze prcdvidanja mjerenja pouzdanosti

1. Potfetak 2. Tijckom 3. Priprojektiranja detaljnog zavrsnoin

4. Iz ispitivanja 5. Iz kupCeve sustava uporabesustava

p to j e k t i r a n j a p roj e kt i r a n j a

Temelj Predvidanjctemeljeno na

pribliznom broju propusia na tiije- lovima iz prctho- dne uporabe proizvoda; malo snz- nanjao razinama naprezanja, obilatosti, itd.

Predvidanje te- Predvidanje temc- Mjerenje temeljeno meljeno na koli- Ijeno na vrstama i na rezultatima ispi- Cinama i vrstama koiicinama, broja tivanja cijeloga dijelova, obi la- propus ta na di jelo- sustava; odgova- tosti razina vima za oCekivane rajuci indeksi pou- naprezanja, itd, razinc naprezanja, zdanosti izracuna-

Isto kao i faza 4, osim Sto sit izraCu- navanja kupCeve uporabe.

obiiatostf, vanj- vaju se iz broja skom okoliSu, po- propusta i vremena sebnim iskustvima rada.Odrzavanja, po seb-nim uCincima slozenosti sustava, cikiu- snim udincima, itd.

Prve Vrednujte izvo-uporabe divost zadovolja-

vanja predlozenog brojfanog zahtjeva Pomognite u uvodenju svrha potizda- nosti za projckt.

Vrednujte sveu- Vrednujte sveuku- Vrednujte sveuku- kupnu pouzda- pnu pouzdanost. pnu pouzdanost.nost, Detinirajte Definirajte proble- Definirajte prob- probieinska mska podrufija. lemska podmdja.podruCja.

Mjerite postignutc rezultate. Deiini- rajte problemska podruCja. Doba- vite podatke za buduce projekte.

Naponmur. Ispitivanja.sustava u toCkama 4 i/ili 5 mogu otkriti prohleme koji rezuiliraju revizijom “konainog” projekta. Takve se promjene mogu vrednovati ponavljanjctn faza 3,4 i 5.

dijelova, popise odobrenih dijelova, odredivanje kriticnih sastavnih dijelova, te upotrebu umanjcnog opterecenja. Radi daljnje detaljne razrade pogledajte QCH4, str. 13.27-13.28.

Popis kriticnih sastavnih dijelova. Sastavni se dio smatra “kriticnim” ako se mogu primijeniti bilo koji od sljedecih uvjeta:

* Ima veliku populaciju u opremi.• Ima jedan jedini izvor dobave.• Mora funkcionirati prema posebnim, suzenim granicama.

* Nije se dokazao prema liormi pouzdanosti, tj. ne postoje podaci o ispitivanju ili su podaci iz upotrebe nedovoljni.

Odmah treba prirediti popis kriticnih sastavnih dijelova projekta. Uobicajena je praksa formaliziranje till popisa koji pokazuju, za svaki kriticni sastavni dio, prirodu kriticnih obiljezja, plan za kvantificiranje pouzdanosti, plan za poboljsanje pouzdanosti, itd. Popis postaje temeljni dokumcnt planiranja za (1) programe ispitivanja radi kvalificiranja dijelova, (2) kontrolu projekta radi primjene studija i tehnika i (3) kontrolu projekta radi primjene obilatosti dijelova, krugova ili podsustava.

266 PLANfRANJE I ANAL1ZA K.VAL1TETE

Praksa mnanjcnog opteredenja (derating practice), Umanjeno opterecenje je odre- denosl liekog proizvoda da radi pri razini naprezanja koje je manje od njegove nazivne snage, npr. kondenzator, ciji je nazivni napon 300 V, upotrebljava se za rad pri 200-V. Za mnoge sastavne dijeiove na raspolaganju su podaci koji pokazuju broj propusta (failure rate) kao funkciju razina naprezanja. Oprezni ce projektant koristiii te podatke za postizanje pouzdanosti upolrebljavajuci dijeiove pri malim omjerima snage i pri ni- skim temperaturama okoline,

Neke su tvrtke ustanovile unutamju politiku sto se tice umanjcnog opterecenja. Umanjenje opterecenja takoder je oblik kvantificiranja faktora sigurnosti, radi toga pomaze samo po sebi u postavljanju smjernica s obzirom na granice koje treba upotrijebiti. Umanjenje opterecenja moze se smatrati metodom znanstvenijeg odredivanja faktora sigurnosti sto inzenjeri dugo koriste na empirijskoj osnovi. Na primjer, ako je izracunato opterecenje za neku konstrukciju 20 tona, inzenjeri mogu projektirati konstrukciju da izdrzi 100 tona kao zastitu protiv nepredvidljivih opterecenja, pogresne upotrebe, skrivenih manjih pogresaka na konstrukciji, ostccenja, itd.

Analize nacina, posljedica i kriticnosti propustaDvije telmike pruzaju metodican nacin istrazivanja nekog projekta radi mogucih nacina na koji se propusti mogu pojaviti. U cmalizi nacina, posljedica i kriticnosti propusta (failure mode, effect, and criticality analysis, tj. (FA'IECA) , proizvod se ispituje na razini sustava i/ili na nizim razinama za sve nacine na koje se propust moze pojaviti. Za svaki potencijalni propust izvodi se procjenjivanje o njegovoj posljedici na cjelokupni sustav, kao i njegovoj ozbiljnosti, Takoder se obavlja kriticka anaiiza djelovanja lcoja ce se poduzeti (ili

• Sigurnost. Povreda je najozbiljnija od svih posljedica propusta. Radi toga, sigur- noscu se bave specijalni programi.

• Posljedica za vremensld zastoj, Mora li sustav stajati dok se ne provedu popravci ili se popravci moraju izvoditi izvan radnog vremena?

• Pristup. Koji sc metalni dijelovi moraju ukloniti da bi se doslo do pokvarenog dijcla?• PI an if w ye popt -avka. Koj eje predvideno vrijeme popravka? Koji su posebni alati

potrebni za popravak?• Preporuke. Koje promjene treba uciniti u projektima ili specifikacijama? Koj a se

ispitivanja trcbaju dodati? Koje upute treba ukljuciti u prirucnike za kontrolu, rad ili odrzavanje?

Proizvod HRC-1

Datum 14. siiecnja 1991

Izradio SM.Bro

Mogud

Uzrokpro

Posljedic

Mogucnos

Puz

Istrose

Nije por

Glava za

PoboljSa

Zyt

Prekomje

Isto

Poboljsaj

Oso

Preko

Loi>a ko

Glava za

Promijenit

Mje

Prljava vod

Isto

Poboljsaj

Prekomje

Isto

Poboljsaj

Vije

Preko

Visok dak

Glava za

U uputam

Fult

Prljava vod

Isto

Poboljsaj

Puz

Preko

Losa ko

Glava za

Promijenit

Mje

Prljava vod

Isto

Poboljsaj

Prekomje

Isto

Poboljsaj

SLIKA 12.3Aualiza nacina, posljcdica i kriticnosti propusta

PROJEKTIRANJE ZA KV


U Slici 12.3 primijenjen je postupak rangiranja da bi se naznacile prcdnosti za nacine propusta radi daljnjeg proucavanja. Rangiranje je dvostruko: (1) vjerojatuost pojave nacina propusta i (2) ozbiljnost posljedice. Za svako od njili upotrebljava se Ijes- tvica od 1 do 5. Ako se zeli, moze se izracunati broj rizika prednosti kao umnozak rangova. Prednost se ouda daje istrazivanju nacina propusta s velikim brojem rizika prednosti.

U tom je primjeru analiza otkrila daje 30 posto ocekivanih propusta bilo u podmcju pruznika i osovine lezaja i da bi preprojektiranje lako biio opravdano.

Za vecinu proizvoda nije ekonomicno provoditi analizu nacina, posljedica i kriticnosti propusta za svaki sastavni dio. Umjesto toga, upotrebljava se prosudba inzenjera kako bi se izdvojile stavke koje su kritidne za rad proizvoda. Kako se analiza nacina, posljedica i kriticnosti propusta nastavija za odabrane stavke, projektant ce otkriti da nema brzih odgovora na neke od nacina propusta i daje potrebna daijnja analiza.

Vrednovanje projekata ispitivanjemlako su predvidanja pouzdanosti, kriticka analiza projekta, analiza nacina, posljedica i kriticnosti propusta (FMECA), te ostale tehnike vrijedne kao sredstvo za rano upozorenje, one lie mogu biti zamjena za konacno dokazivanje, tj. upotrebu proizvoda od strane kupca. Medutim, iskustvo iz primjene dolazi prekasno i mora mu prethoditi zamjena raznim oblicima ispitivanja proizvoda radi simuliranja upotrebe u primjeni.

Dugo prije otkrivanja tehnologije pouzdanosti, obavljalo se nekoliko vrsta ispitivanja (ispunjavanja funkcije, olcolisa, naprezanja, vijeka trajanja) radi vrednovanja projekta. Pojava pouzdanosti, odrzavanja i drugili parametara rezultirala je dodatnim vrstama ispitivanja.

Sazetak vrsta ispitivanja za vrednovanje projekta dan je u Tablici 12.7. Cesto je moguce planirati program ispitivanja tako da jedna vrsta ispitivanja moze sluziti za vise nego jednu svrhu, npr. vrednovanje ispunjavanja funkcije i sposobnosti okolisa.

Sva ispitivanja omogucuju odredeni stupanj osiguravanja projekta. Ona takoder ukyucuju rizik kontrole u pogresnom smjeni. Osnovni izvori rizika su:

Zamisljena upotreha u odnosu na sNarmt upotrebu. Projektant tipieno nastoji postici prikladnost za namjeravanu upotrebu. Medutim, stvarna se upotreba moze razlikovati od koncepcije projektanta radi varijacija u okolisu i drugili uvjeta upotrebe. Takoder, neki ce korisnici pogresno primjenjivati ili rabiti proizvod.

Izrada modela u odnosu naproizvodnju koja slijedi, Modele obicno grade

Tip ispitivanja Svrlia

Ispunjavanje funkcije Odredivanje sposobnosti proizvoda da zadovolji zahtjeve osnovnog ispunjavanja funkcije

Okolni utjecaj Vrednovanje sposobnosti proizvoda da izdrzi definirane razine okoliSa; odredivanje intervala okobsa koji su nastali radom proizvoda; verificirajte specificirane razine okolisa

Naprezanje Odredivanje razina naprezanja koje proizvod moze izdrzati radi odredivanja granice sigurnosli bitnih u projektu; odredivanja nacina propusta povezanih s vremenom

Pouzdanost Odredivanje pouzdanosti proizvoda i usporedivanje sa zahtjevima; pracenje zbog trendova

Odrzavanje Odredivanje vremena koje je potrebno da se popravci izvrse i usporede sa zahtjevima

Vijek trajanje Odredivanje vremena istrosenosti za neki proizvod i nafiin propusta povezan s vremenom

Pilot (probni) rad Odredivanje jesu li procesi proizvodnje i sklapanja sposobni za zadovoljavanje projektnih zahtjeva; odredite hoce li se pouzdanost smanjiti

Varijabilnost zbog malog broja. Broj izradenih modela obicno je mali. (Cesto pos~ toji samo jedan). Ipak, ispitivanja 11a tom malom broju upotrebljavaju se za prosudivanje prikladnosti projekta za izradu mnogih proizvodnih jcdinica, ponekad u tisucama ili cak milijunima.

Vrednovcmje vezuitata ispitivanja. Pritisci zbog pustanja projekta u proizvodnju mogu rezultirati planovima ispitivanja i vrednovanjima koja objektivno lie vrednuju sukladnost sa zahtjevima ispunjavanja funkcije, lie dirajuci u dovrsenje prikladnosti za upotrebu. Jedna je organizacija stndirala proces kvaliflciranja novog projekta tako sto je jedna neovisna skupina za kiiticki pregled analizirala rezultate “ kvalifikacijskog is-pitivanja” uzorka na projektima koji su odobreni za daijnji postupak. Donijela je dva sljedeca zakljucka:* Pritisci radi odobravanja projekata za daijnji postupak

prouzrocili su odobrenjc projekta sto je kasnije stvorilo probleme u primjeni. Situacija se slijedila do (1) nedovoljnog pocetnog ispitivanja ili (2) nedostatka vcrificiranja izmjena u projektu izvrsenih radi popravljanja propus la koji su se pojavili u prvom ispitivanju.

* Viseje od 50posto odobrcnih rezultata ispitivanja odbaceno, jerpostupak ispitivanja nije bio u mogucnosti vrednovati


Metode za poboljsanje pouzdanosti tijekom projektiranja

Opci pristup poboljsanju kvalitete (vidjeti Poglavlje 3) siroko je primjenjiv za poboljsanje pouzdanost ako se odnosi na ekonomsku analizu i upravljacka pomagala. Raztike so u tehnoloskim pomagalima upotrebljavanim za dijagnozu i popravljanje. Projekti se mogu identificirati kroz predvidanje pouzdanosti, ki iticku analizu projekta, analizu nacina, posljedica i kriticnosti propusta ili nekom dmgom tehnikom vrednovanja pouzdanosti.

Djelovanja za poboljsanje pouzdanosti tijekom faza projektiranja najuspjesnije po- duzima projektant. Projektant najbolje razumije inzenjerska nacela koja se ukljucuju u projckt. Inzenjer pouzdanosti moze pomoci odrcdivanjem podrucja koja trcbaju poboljsanje i sudjelovanje u razvijanju alternativa. Sljedeca djelovanja pokazuju neke pristupe u poboljsanju projekta:

1. Krifield analizirajie potrebe kovisnika kako biste vidjeli je li funkeija nepouzdanih dijelova stvarno potrebna korisniku. Ako ne, te dijelove izostavite iz projekta. Alter- nativno, vidjeti je li indeks pouzdanosti (obliei mjerila) ispravno odrazava stvarne potrebe korisnika. Na primjer, raspolozivost (vidjeti nize) je ponekad od veceg znacenja nego pouzdanost. Ako je tako, jedan dobar program odrzavanja mogao bi poboljsati raspolozivost i time olaksati problem pouzdanosti.2. Razmotrite ustupak za ustupak pouzdanosti za drugi parametar, npr. funkcionalno ispunjavanje funkeije, tezinu. Ovdje se ponovno, moze \istanoviti da stvarne potrebe kupea mogu biti bolje usluzene takvim ustupkom.3. Upotrijebite obilatost kako biste omogucili vise nego jedno sredstvo za izvodenje zadatka na takav nacin da sva sredstva moraju zatajiti prije nego sustav zataji. To se raspravlja u Odjeljku 13.4 “Veza izmedu pouzdanosti dijela i sustava”.4. Kriiicki ana I izi raj ie izbor s vih dijelova koji su relativno novi i nedokazani. Upotrijebite normirane dijelove cija je pouzdanost dokazana stvarnom upotrebom na terenu. (Medutim, budite sigurni da su uvjeti prijasnje upotrebe primjenjivi na novi proizvod).5. Upotrijebite umanjujuce opierecenje kako biste se uvjerili da su naprezanja primijenjena na dijelove manja od naprezanja koje dijelovi normalno mogu izdrzati.

6. Upotrijebite metode projektiranja neosjetljive na utjecaje parametara (“robust”) kako biste omogucili da se proizvod nosi s neocekivanim uvjetima okolisa.


9,Odredi(e ispitivanja izdvajanjem kako biste ustanovili “pocetni propust“ radi odbacivanja dijelova izvan normc. Ispitivanja imaju raznolike obfike, npr. ispitivanje na poknsnom uredaju (bench tests), ispitivanje izgaranja (“burn-in”), ispitivanja ubr- zanog vijeka trajanja.

IQ.Provedife istrazivcmje i razvoj radi postizanja poboljsanja u temeljnoj pouzdanosti onih sastavnili dijelova koji najvise sudjeluju u ncpouzdanosti. Dole takva poboljsanja cine nepotrebnim naknadne ustupke radi ustupaka, oni mogu zahtijevati pregled stanja i zbog toga uci u investieije nepredvidene velicine.

lako nijedna od navedenih mjera ne omogucuje savrseno 1 jesenjc, opseg izbora je sirok. U nekim slucajevima projektant moze doci do rjesenja tako rekuc “jednom ru- kom”. Cesce ce biti potrebna suradnja s drugim strucnjacima iz tvrtkc. U drugim ce, pak, slucajevima kupac i/ili menedzment tvrtke niorafi biti priiagodivi radi ukljucivanja u sira razmatranja.

12.5 RASPOLOZIVOSTTo je jedan od glavnih parametara prikladnosti za upotrebu. Raspolozivost je sposobnost proizvoda, kad se upotrebljava pod danim uvjetima, da radi zadovoljavajuce lead je to potrebno. Ukupno vrijeme u radu (takodcr nazvano “uptime”) zbroj je v remen a provedena u aktivnoj upotrebi i stanju pricuve. Ukupno vrijeme izvan rada (takoder nazvano “downtime”) zbroj je vremena provedena u aktivnom popravku i cekanju na rezerv- ne dijelove, dokumentaeiju, ild. Kvantificiranje kako raspolozivosti, tako i neraspo- lozivosti dramatizira sirinu problema i podrueja za potencijalna poboljsanja, Formule za la'antinciranje raspolozivosti predstavljene su u Odjeljku 13,9 “Raspolozivost”.

Udio vremena u kojemu je proizvod raspoloziv za upotrebu ovisi o (1) oslobodenosti od propusta, tj. pouzdanosti i (2) lakoci kojom se funkeioniranje moze ponovno uspostaviti nakon propusta. Ovaj posljednji faktor dovodi nas do pitanja odrzavanja.

Projektiranje za odrzavanjePomagala za osiguranje odrzavanja slijede isti temeljni model kao i ona za osiguranjc pouzdanosti, tj. postoje pomagala za poblize oznacavanje, predvidanje, analiziranje i mjerenje odrzavanja. Pomagala sc primjenjuju i na prevenlivno odrzavanje (kako bi se smanjio broj propusta) i na korektivno odrzavanje (kako bi sc neki proizvod vratio u radno stanje). Neka od temeljnih pomagala raspravljaju se nize. Kvantitativna su pomagala pomno razradena

272 PLANIRANJE [ ANALIZA KVAL1TETE

postotak vremena izvan pogona radi propusta na hardver sldopu, postotak vremena izvan pogona radi pogreske u softveru (racunalnom programu), srednje vrijeme izmedu djelovanja prevenlivnog odrzavanja, itd.

Praleci pristup koji se primjenjuje kod pouzdanosti, citj odrzavanja za proizvod moze biti podjednako podijeljen na sastavne dijelove proizvoda. Takoder, odrzavanje se moze predvidjeti na osnovi analize projekta. Radi razradc vidjeti QCII4, str. 13.44-13.47

Pristupi su poboljsanju odrzavanja nekoga projekta opci i posebni. Opci pristupi obuhvacaju:

• Pouzdanost nasuprot odrzavanju. Na primjer, dan je zahtjev za raspolozivost, treba li reakcija biti poboljsanje u pouzdanosti ili u odrzavanja?

• Modularna nasuprot nemodularnoj izradi. Modularni projekt zahtijeva dodatne projektne nap ore, ali skracuje vrijeme potrebno za dijagnozu i popravijanje na terenu. Kvar se samo treba lokalizirati do razine modula nakon cega se modul s nedostatkom jednostavno odvoji i zamijeni. Ta se koncepcija brzo siri na potrosacke proizvode kao sto su teievizijski prijamnici.

• Popmvak nasiipvot odbacivanju. Kod nek ill proizvoda ili modula trosak popravka na terenu prelazi trosak izradc nove jedinice u tvornici. U takvim je slucajevima projekt za odbaeivanje ekonomicno poboljsanje u odrzavanju.

• Ugradena nasuprot vanjskoj opremi za ispitivanje. Ugradena obiljezja za ispitivanje skracuju vrijeme za postavljanje dijagnoze, ali obicno uz dodatno ulaganje.

• Os oh a nasuprot stroju. Na primjer, treba li funkcija rad/odrzavanje biti visoko opremljena poscbnom instnimentacijom i opremom za popravke, ili se to treba pre- pustiti kvalificiranim tehnicarima s opremom opce namjene?

Posebni se pristupi temelje na detaljnim propisima provjere

12.6 PROJEKTIRANJE ZA SIGURNOSTPomagala za analiziranje sigurnosti ukljucuju kvantifikaciju opasnosti, odredivanje znacajki i komponenata orijentiranih na sigurnost, analizu stabla kvarova, propust sigurne koncepcije (fail-safe concepts), ispitivanje u procesu i na terenu, te objavljivanje ocjena proizvoda.

KVANTIFICIRANJE SIGURNOSTI. Opcenito, kvantificiranje sigurnosti vezano je uz vrijeme. Broj industrijskih povreda je kvantificiran na osnovi izgubljenog vremena za nezgode (accidents) na milijun radnili sati izlozenosti. (Upamtite da to izrazava uces-

PROJEKTIRANJE ZA KVAL1TETU 273

talost pojave, ali ne navodi ozbiljnost nezgode). Broj povreda u motornim vozilima temelji se na povredama na 100 milijuna milja. Skolske povrede se temelje na povredama na 100.000 ucenik/dana.

Projektanti proizvoda teze prema kvantificiranju sigurnosti na dva nacina:

1. Ucestalost opcisnosii. Opasnosl je svaka kombinacija dijelova, sastavnih dijelova, uvjeta, ili promjena niza okolnosti koji predstavljaju potencijainu povredu. Ucestalost opasnosti preuzima oblik ucestalosti pojave nekog nesigurnog dogadaja i/ili povreda u jedinici vremena, npr. na milijun sati izlozenosti. MIL-STD-882A (1984) ustanovio je kategorijc razina vjerojatnosti za opasnosti koje se laecu u podrueju od “cestog” do “nevjerojatnog” Takve vjerojatnosti ponekad se zovu “rizik”.

2, Ozbiljnost opasnosti. MIL-STD-882A prepoznaje cetiri razine ozbiljnosti:

* Kategorija I. — katastrofalna: moze prouzrociti smrt ili gubitak sustava.

0 Kategorija II. — kriticna: moze prouzrociti ozbiljnu povredu, ozbiljna profesionalna oboljenja ili veliko ostecenje sustava.

# Kategorija III. — granicna\ moze prouzrociti manje povrede, manja profesionalna oboljenja ili manja ostecenje sustava.

• Kategorija IV. zanemariva'. nece rezultirati povredom, profesionalnim oboljenjem ili promjenom sustava.

ANALIZA OPASNOSTI. Analiza opasnosti slicna je analizi nacina, posljedica i kriticnosti propusta, ali slucaj propusta ovdje je onaj koji uzrobije povredu. Mogu se prirc- diti Iri oblika analize opasnosti: koncepcija projekta, postupci rada i propusti hardvera (sklopova).

ANALIZA STABLA KVAROVA, Ovaj “naglavacke” postavljeni pristup polazi od pretpostavke da se dogodila nesreca. On onda razmatra moguce neposredne razloge koji su mogli dovesti do te nesrece. Sljedcce, trazi podrijetlo tih uzroka. Na kraju, trazi nacine za izbjegavanje podrijetla i uzroka. Grananje podrijetla i uzroka je ono slo toj tehnici daje naziv analiza “stabla kvarova". Pristup je suprotan analizi nacina, posljedice i kriticnosti propusta, koji pocinje s podrijetlom i uzrocima i trazi bilo kakve rezultirajuce lose posljedice.

Hammer (1980) predstavlja analizu stabla kvarova za jedan medusobno povezani sigurnosni bug (Slika 12.4).

Na osnovi isbistva s terena s posebnim proizvodima cesto se razvijaju detaljni popisi provjere koji projektantu daju informaeije


SL1KA 12.4Anatiza stabla kvarova jednog medtisobno povezanog siguronosiioga knrga. (lz Hammer, 1980.)

12.7 PROJEKTIRANJE ZA PROIZVODNJU

PROJEKTIRANJE ZA KVAL1TETU 275

Odluke donesene tijekom projektiranja imaju prevladavajuci utjecaj na troskove proizvoda, sposobnost da se zadovolje specifikacije, te vrijcme potrebno da se proizvod da na trziste. Takoder, jednom kad su le odluke donesene, trosak promjene u projektu moze biti ogroman, npr. promjena projekta tijekom pilot-proizvodnje jednog velikog elektronickog proizvoda moze kostati vise od miiijun dolara.

Vazne su odluke izbor tolerancija za znacajke proizvoda koje treba nadzirati (control) tijekom proizvodnje. “Granice tolerancije” navode dopustene granice varijabilnosti iznad i ispod nominalnc vrijednosti koje je postavio projeklant.

• Prikiadnost za upotrcbu, pa otuda i na prodajnost proizvoda.8 Troskove izradc (pomocna sredstva, alati, proizvod nost) i lcvalitetu (oprcma,

kontrola, skart, dorada, kriticki pregled materijala, itd.).

Poglavlje 13. objasnjava neke kvantitafivne lehnike za postavljanje tolerancija.

Tehnika nazvana projektiranje za proizvodnju usredotocuje se na pojcdnoslavljcnje projekta kako bi ga ucinio proizvodnijem, Naglasak je na smanjenju ukupnog broja dijelova, broja razlicitih dijelova i ukupnog broja operacija izrade. Ova vrsta analizc nije nova—pomagala nazvana “analiza vrijednosti” bila su korisna u postizanju pojed- nostavljenja projekta (vidjeti Odjeljak 12.8). Medutim, ono sto je novo je program za racunalo prikladan za analizu projekta i ustanovljavanje prilika za pojednostavljenje sklopnih proizvoda. Takav program secira sklop korak po korak, postavlja pitanja u vezi dijelova i podsklopova i daje sazetak broja dijelova, vremena sklapanja, te teoretski najmanji broj dijelova ili podsklopova. Upotreba takvog programa omogucuje projektantima da naucenacela lakoce proizvodnje koja je analogna analizama pouzdanosti, odrzavanja i sigurnosti. U jednom primjeru predlozeni projekt nove elektronske regis- tarske blagajne bio je analiziran pomocu racunalnog programa za projektiranje proiz-vodnje (DFM). Kao rezultat, broj je dijelova bio smanjen za 65 posto. Covjek moze bez koristenja vijaka sastaviti registar kasu za manjc od dvije minute — vezanili oeiju. Taj pojednostavljeni

100200 500 500

18 18 15 60.847

0.917 0.971 0.98851,000

49,000 50,000

52,0008,470

9,170 9,710 9,8806,02 5.34 5.15 5.26

276 PLAMRANJE I ANALIZA KVAL1TETE

12,8 TROSAKIISPUNJAVANJE FUNKCIJE PROIZVODA

Projektiranje za pouzdanost, odrzavanje, sigurnost i druge parametre mora se diniti u svrhu istodobnog smanjenja troska, Forma hie tehnike za postizanje optimalne ravnoteze izmedu ispunjavanja ftmkcije i troska ukljucuje kako kvantitativni tako i kvalita- tivni pristup.

Kvantitativni pristup koristi omjer koji se odnosi na ispunjavanje fnnkcije i trosak. Takav omjer govori “sto dobivamo za svaki potroseni dolar”. Omjer je posebno koristan kod usporedbe pristup a alternativnim projektima radi izvrsenja zeljene ftmkcije.

Usporedba ispiativosti (ili djelatnosti) cetiriju alternativnih projekata prikazana je u Tabiici 12.8. Zapamtite da je projekt 3 optimalni projekt, sve da i projekl 4 ima vecu raspoiozivost.

Drugi pristup usporedbi nekoliko razlicitih projekata prema odredenom broju svojstva prikazanje u Tabiici 12.9. Projekt se stroja za uklanjanje otpatka hrane usporedujc s projektima dvaju konkurentskih modela za deset svojstva koja opisuju prikladnost za upotrebu. Za svaku kombinaciju svojstva i projekta izracunava se omjer ispiativosti. Na primjer, za projekt G i znacajke vremena mljevenja, omjer je 6/2.14 ili 2.8. Vrijednost 6 je umnozak faktora vaganja 3 za vrijeme mljevenja i rezultata 2 po vremenu mljevenja za projekt G. Vrijednost je od 2,14 dolara procijenjeni trosak postizanja vremena mljevenja projekta G koristeci koncepciju G projekta a proizvodnji. Ukupan zbroj omjera za svaku tvrtku omogucuje vrstu indeksa ispiativosti.TABLICA 12.8Uspoietlivanje ispiativosti alternativnih projekata

Projekt

Srednje vrijeme izmedu propusta (MTBF) Srednje vrijeme izvan pogona (MDT) Raspolozivost*Trosak vijeka trajanja (t)Broj djelalnih soil t Trosak/djelatan vsat ($)

12

3

4

*Raspolo2ivost = ■—---------MTBF + MDT

+ Broj djelalnih sati = 10.000 sati vijeka trajanja x raspolozivost

Vrijeme mljevenja 9/1.73 =

5.2 9/0.87 - -10.3

6/2.14 = 2.8Finoca mlina 4/9.18

=0.4 4/7.82 - =

0.54/11.88 = 0.

3Ucestalost zagusivanja 9/2.25 -

4.0 9/1.98 - - 4.6

9/2.46 = 3.7Buka 4/0.40

=10.0 4/0.45 - -

8.94/0.52 = 7.

7Sposobnost vlastitog ciscenja

4/0.62 -

6.5 2/0.49 = = 4.1

4/0.58 = 6.9Elektridna sigurnost 16/0.5

8 =27.6 16/0.52 = z

30.816/0.43 = 3

7.Zastita od komadica 6/0.29 =

20.7 6/0.30 = z 20.0

2/0.37 = 5.4

Lakoca usluzivanja 6/0.70 =

8.6 4/0.52 = = 7.7

6/0.98 = 6.1

Vijek trajanje sjeckaiice 9/0.96 =

9.4 9/0.83 = = 10.8

9/1.32 = 6.8Lakoca postavljanja 9/0.54

=16.7 9/0.33 - =

27.39/0.70 = 1

1.Ukupno 76/17.25 =

4.4 72/14.11 - = 5.1

69/21.44 =

3.2

, keziiital projektaNapomcna: Vriicdnosi = .................................................. ......troSak postizanja

odredivanjem (1) ciija troska za proizvod i (2) zeljene funkcije. Onda se razvijaju i vrednuju altcrnativne projektne predodzbe. VidjeCi QCH4, str. 13.63-13.66 radi daljnje rasprave.

Tijekom ciklusa razvoja, proizvod prolazi nekoliko kritickih analiza. Jedan je oblik poslovna kriticka analiza u kojoj su sazeti rezultati do dana postignuca razvoja i donosi se odluka da li nastaviti dalje ili ne. Dmgi tip kritickog pregteda je tehnicke prirode i obifino se zove kriticka analiza projekta.

12,9 KRITICKA ANALIZA PROJEKTA

Kriticka analiza projekta je formalno, dokumentirano, opsezno i sustavno ispitivanje projekta radi vrednovanja projektnih zahtjeva i sposobnosti projekta da zadovolji te zahtjeve i da ustanovi probleme i predlozi ljesenja (ISO 8402-1986).

Kiiticka analiza projekta nije novost. Medutim, u proslosti izraz se odnosio na neformalno vrednovanje projekta. Moderni proizvodi cesto zahtijevaju forma iniji program. Formalna kiiticka analiza projekta priznaje da mnogi individualni projektanti nemaju specijalistickog znanja o pouzdanosti, odrzavanju, sigurnosti, proizvodnji i drugim parametrima vaznim za postizanje optimalnog projekta. Kiiticka analiza projekta ima za cilj omogucavanje takvog znanja.

278 PL AN IR ANTE I ANALIZA KVALITETE

t. Kriticke sc analizeprojekta obavljaju prema punomocju bib zbog zahljeva kupca ili ocitovanja po lit ike viseg mencdzmenta.

2. Kriticke analize projekta vodi skupina koja se sastoji uglavnom od strucnjaka neposredno vezanih uz razvoj projekta. Ti strucnjaci moraju biti veoma islatsni i vrlo objcktivni, Kod nelcili su ljudi prisutna objedinjenja kompetencija, iskustvo i objektivnost, ali oni su onda veoma trazeni. Uspjeli biti eke analize projekta uveliko ovisi o stupnju do kojega menedzment podrzava program zahtijevajuci da se najboiji strucnjaci bave kritickom analizom projekta. Program ce se izroditi u povrsnu aktivnost ako se (l) neiskusni ljudi odreduju za kriticke analize projekta, ili (2) ako onima u skupini za kriticku analizu projekta nijc ostavljeno dovoljno vrcmena da prouce informacije o proizvodu prije sastanaka za biticku analizu projekta.

3. Kriticke su analize projekta formalne. One se planiraju i programiraju kao svaka druga pravovaljana aktivnost. Sastanci se odrzavaju prema pripremijenim dnevnim redovima i dokumcntacija se dostavlja unaprijed. Tzraduju se zapisnici sa sastanaka koji se raspodjeljuju. Takoder su formaliziranc i dodatne upute za djelovanja.

4. Kriticke analize projekta obuhvacaju sve parametre koji se odnose na kvaiitetu, i druge takoder. Parametri mogu ukljuciti pouzdanost, odrzavanje, sigurnost, proizvodnju, tezinu, pakiranje, izgled, cijenu, itd.

5. Koliko god jc moguce biticke se analize projekta obavljaju na temelju odredenih kriterija koji mogu ukljuciti zahtjeve bipca, interne ciljeve, te iskustvo s prethodnim proizvodima.

6. Kriticke analize projekta provode se u nckoliko faza napredovanja projekta, kao sto su predodzba projekta, prototip projekta i ispitivanje, fe konacni projckl. Kriticke se analize izvode na nekoliko razina hijerarhije proizvoda kao sto

Opcenita je prepreka kritickoj analizi projekta opiranje projektnog odjela. Uobica- jena jc praksa toga odjela drzanje monopola na odluke o projektima, tj. te su odluke povijesno bile imune na izazov, osim kad se naislo na stvaran problem proizvoda. Uz takvu podlogu ne iznenaduje da su se projektanti opirali primjeni kriticke analize projekata koji su prigovarali njihovim projektima. Projektanti su tvrdili da su takvi izazovi temeljeni prije na teoriji i analizi (u kojoj oni sebe smatraju vrhunskim strucnjacima) nego na tradicionainoj osnovi umanjkavog hardvera (sklopova)”. Taj se otpor dalje po- gorsavao u tvrtkama koje dopustaju inzcnjerima za pouzdanost da predlazu konbuenP ske projekte. Projektanti su se opirali ideji da imaju

PROJEKTIRANJEZA KVAUTETU 279

12.10 PARALELNI INZENJERING

Paralelni inzenjering, takoder zvan istodobni (simullani) inzenjering, proces je projek- liranja nekog proizvoda uz koristenje svih ulaza (inpula) i vrcdnovanja istochfmo i u pocetku za vrijcme projektiranja kako bi sc osiguralo da su zadovoljene potrebe unutarnjih i vanjskili kupaca. Ciij je skracenje vremena od predodzbe proizvoda do trzista, sprjecavanje problema kvalitele i pouzdanosli, tc smanjenjc troska. Primjer predstavlja pristup koji se korislio kod automobila Taimis (vidjeti Odjeljak 4.10 “Plan za planiranjc proizvoda radi mogucnosti prodaje").

Djelovanja za vrijeme razvoja proizvoda, Iradicionalno se postupalo sekvencijalno, a ne paralelno. Tako, Marketinski ili Odjel islrazivanja uslanovijava ideju o proizvodu: zatim, Projeklni inzenjering stvara projelcl i gradi nckoliko protolipnih jedinica; Odjel li a have onda trazi ponudbeue cijenc od dobavljaca; liakon toga Odjel izradivanja proizvodi jedinicc, itd. U svakoj fazi, rezultat jednog odjela “baca se preko zida” sljedecem odjelu, tj. iz funkcija na koje utjece projekt ima malo ulaza (inpula) tijekom projektiranja (Slika 12.5).

Daljnja suprotnost Iradicionalnog i paralcinog inzenjeringa prikazana je u Tablici12.10. Paralelni inzenjering nije niz tehnika; on je predodzba koja omogueuje svima na koje utjece projekt da (1) imaju rani pristup infonnaeijama o projektu i (2) imaju niocnost utjecaja na konacni projekt kako bi prepoznali i sprijecili buduce probleme. Svi projeklni parametri koji se raspravljaju u ovom poglavlju — tcmeljni fimkcionalni zahtjevi, pouzdanost, odrzavanje, sigurnost,

12.11 POBOLJSANJE UCINKOVITOSTI RAZVOJA PROIZVODA

Razvoj proizvoda je proces koji se moze ispitati trilogijom proccsa kvalitcte, tj. planiranje (vidjeti Poglavljc 4), kontroliranjc (vidjeti Poglavlje 5) i poboljsanje (vidjeti Po- glavlje 3). Gust (1985) opisuje prijelomnu sekveneiju za poboljsanje u Films Division, Mobil Chemical.

Povijesna krificka analiza prijasnjih promjena u projektu proizvoda moze biti korisna po^etna tocka za poboljsanje.

• Jedanaest promjena je radeno radi korekeije ispunjavanja funkeije, pouzdanosti ili slabosti u sigurnosti; osam promjena je izvrseno radi korekeije administrativnih ili dokumentacijskib pogresaka; pet je promjena bilo potrebno radi ubrzavanja proizvodnje proizvoda.

1 l 1 l 1

Marketinskoistrazivanje

Projektniinzenjering

Proizvodnja.nabava,kontrola

Prodaja,

servis

SLIKA 12.5Zidovi funkcionalnih odjcla nasuprot skupnom radu

Usluzivanje

Marketinsko

istrazivanjeProizvodnja

Projektni \ inzenjering

Prodaja^ Nabava

Kontrola

280 PLANIRANJE i ANALIZ

PROJEKTIRANJEZA KVALITETU 281

TABLICA 12.10Projektni inzenjering—-suprotnost tradicionalnog i paralelnog

Tratlidonalni ParalelniOrganizacija

Uskladivanje inputa iz drugih funkcija i dobavljaca

Inzenjering je odvojen od proizvodnje i dnigih funkcija; naglasak je na svrharaa funkcija

Vecinom nakon slo je inze-njering zavrsio projekt

Polifunkcionaina skupina s nagla- senom svrhom skupine

Istodobno sa slvaraujem znacajki ispunjavanja funkcije projekta

UiSestalost i uskladivanje proinjena projekta

Veliki broj proinjena, od kojih se mnoge javljaju nakon ispitivanja ili tijekom proizvodnje

Manji broj proinjena od kojih se vecina javlja na pocetku, prije nego je projekt zavrsen

inforniacijski sustavi

Fizicko lociranje funkcija

Prijenos znanja izmedu funkcija i izmjene u projektu predmet su kasnjenja radi sustava kontrole dokumentacije

ObiCno na zasebnim lokacijama

Sustavi racunala su tako uskla- deni da sve funkcije imaju momen- talni pristup projektnim promjenama i drugim informaeijama

Cesto su locirane u jednom podrucju

• Od problema vezanih uz ove promjene projekta, 23 ill je pr\'o utvrdeno tijekom proizvodnje, a jcdan je utvrden tijekom ispitivanja na terenu.

• U sva 24 slucaja o promjeni izvijestilo se samo prvobitnog projektanta.

Dva su zakljucka proizasla iz proucavanja: Proces razvoja proizvoda pronalazio je probleme prekasno i povratna veza o problemima ilije podijeljena sa svim projektantima.

Predodzba samokontrole daje okvir za analiziranje rada projektanata. Univerzalna u primjeni, predodzba smatra da postoje tri kriterija (vidjeti Odjeljak 5.2 “Samokon- trola”) koja se mora zadovoljiti prije nego se neka osoba pozove na odgovornost za kontrolu kvalitete nad njegovim ili njezinim podrucjima djelovanja.

ICaze se, da je projektant u stanju samokontrole samo ako su sva tri kriterija potpuno zadovoljena. Slabost u bilo kojem od triju kriterija zahtijeva da se proces razvoja proizvoda analizira i ispravi umjesto da se trazi poboljsanje osobno od projektanta. Zadatak u domacoj zadaci 12.14 trazi od eitalelja da utvrdi pitanja za svaki od kiiterija za samokontrolu.

12.12 RAZVOJ RACUNALNOG PROGRAMA

Ukupnn nastojanja, % Kazvojna nastojanja, %

Definiranjc zahtjeva 3 9

Preliminami projekt 3 9Detaijni projekt 5 15

Koctiomfe 7 21Ispitivanje i postavljanjc 15 46

Odizavanje 67

Izvor, QCH4, str, 4.7.

PROJEKTIRANJEZA KVALITETU 283

SAZETAK

• Kod slozenih proizvoda pogreske tijekom razvijanja proizvoda uzrokuju oko 50 posto problema vezanili uz prikladnost za upotrebu.

• Razvijanje proizvoda je proces koji se sastoji od odredenih faza koje u sebi mogu sadrzavati oblike ranog upozorenja na teskoce oko novog proizvoda.

• Razvijanje fimkcije kvalitete je lehnika koja se sastoji od povezujucih matrica koje pretvaraju potrebe kupca u znacajke proizvoda i procesa.

• Projekti neosjetljivi na utjecaj parametara (robustni) omogucuju optimalno ispunjavanje fimkcije istodobno s promjenomuvjeta u proizvodnji i uvjela na terenu.

• Taguchijeve metode odreduju optimalne vrijednosti proizvodnih i procesnih parametara koje umanjuju varijacije dole se srednja vrijednost odrzava na cilju.

• Pouzdanost je sposobnost nekog predmeta da zadovolji zahtjeve fimkcije pod odredenim uvjetima u odredenom vremcmi.

• Kvantifikacija pouzdanosti obuhvaca tri faze: raspodjelu, predvidanje i analizu. Kvantifikacija odrzavanja slijedi slican pristup.

e Analiza nacina, posljedica i kriticnosti propusta, te analiza stabla kvarova korisna su kvalitativna pomagala za osiguravanje projekta.

• Tehnike nazvane projektiranje za proizvodnju teze pojednostavljenjn projekta proizvoda radi olaksavanja proizvodnje.

• Telmike analiza vrijednosti i “projekt prema trosku” (design-to-cost) analiziraju projekte radi postizanja optimalne ravnoleze izmedu ispunjavanja fimkcije i troska.

0 Kriticka analiza projekta sustavno je ispitivanje projektnih zahtjeva i sposobnosti projekta da zadovolji zahtjeve.

• Paralelni inzenjering je proces projektiranja proizvoda koji

ZADACI

12.1, Izvrsite analizu nacina, posljedice i kriticnosti propusta zajedan od sljedecili proizvoda: (c/)

proizvod prihvatljiv za instruktora,

(ft) bijeskalicu,

(c) przilicu kiulia (toaster)

(cf) usisivac za prasinu

284 PLANIRANJE I ANAUZA KVAL1TETE

12.2. Izvrsite analizu stabla kvarova za jedan od proizvoda navedenih u problemu 12.1.12.3. Posj elite neku lokalnu tvornicu i odredite jesu li izdani bilo kakvi forma Ini ili ne forma Ini

ciljevi pouzdanosti i odrzavanja za funkciju projektiranja radi smjernica u projektiranju novili proizvoda.

12.4. Nabavite shematski dijagram o proizvodu za koji takoder mozete nabaviti popis sastavnih dijelova koji se najcesce kvare. Pokazite dijagram skupini studenata inzenjerstva koji su najpovezaniji s proizvodom (npr. strojarski proizvod trebao bi se pokazati studentima strojarstva). Jesu ii studenti mmostahw napisali svoja misljenja o sastavnim dijelovima koji se najvjerojatnije kvare, rangirajuci prva tri na vrhu.(a) Sazmite rezultate i komentirajte slaganje ili neslaganje medu student ima.(b) Komentirajte misljenja studenata u odnosu na stvarnu povijest proizvoda.

12.5. Predvidanje pouzdanosti moze izvrsiti projektant proizvoda ili neki inzenjer iz odjela za pouzdanost koji bi mogao biti dio funkcije projektiranja. Prednost je projektanta koji predvida u tome sto ce njegovo ili njezino poznavanje projekta vjerojatno omoguciti brzi i temeljitiji posao.(a) Koja je druga prednost od toga da projektant predvida?

(b) Ima li kakvih nedostataka u tome da projektant predvida?

12.6. Priredite formaino izlaganje radi postizanja prihvacanja jednog od sljedecih:

(r?) kvantifikacije ciljeva pouzdanosti, raspodjele i predvidanja,

(b) kriticke analize fonnainih projekata,

(c) analize nacina, posljedice i kriticnosti propusta,

(d) programa kriticnih sastavnili dijelova.Odrzat cete izlaganje za jednog covjeka ili nekoliko ljudi koje ce instruktor pozvati u ucionicu. Ti ljudi mogu biti iz industrije ili mogu biti drtigi studenti ili nastavnicko osoblje fakulteta. (Instruktor ce objaviti vrijeme i druga ogranicenja sto se tice vaseg izlaganja).

12.7. Prikazite ispitivanja pouzdanosti za jedan od sljedecih proizvoda:

(a) proizvod koji je prihvatljiv za instruktora,

(b) susilica za rublje koja se koristi u kucanstvu,

(c) motor za brisac vjetrobrana ( stakla na automobilu),

(d) eiektricni mikser za hranu,(ie) automobiiska svjecica. Ispitivanje mora obuhvatiti gledista ispunjavanja funkcije, okolisa i

vremena.12.8. Razgovarajte s nekim iskusnim projektantima i saznajte znacenje povratne veze s terena za njili

u njihovu projektantskom radu.12.9. Vi ste voditelj projekta za hladnjake. Vecinu dana trosite na administrativne poslove. Ne- mate

vremena da udete u detalje novih ili modificiranih projekata. Medutim, vi morale odobrili (potpisivanjem) sve nove projekte ili izmjene. Zapravo, vas se potpis sastoji od kratke kiiticke analize projekta, ali se u biti oslanjate na strucnost vasih pojedinih projektanata. Ne zelite uvesti fonnalni program pouzdanosti za projektante ili osnovati skupinu za pouzdanost u tom trenu. Sto mozete uciniti kako biste osigurali da je projekt koji vam je podnesen, odgovarajuce pregledao projektant s obzirom na pouzdanost? Nije moguce povecati ispitivanje, i svako djelovanje koje poduzmete mora ukljuciti minimum dodatnih troskova.

PROJEKTIRANJEZA KVAUTETU 285

12.10. Radite za neku javnu djelatnost i vas odjel zaposljava vanjske ugovaratelje koji projektiraju i grade raznu opremu i gradevinske instalacije. Vi ste upravo zavrsili seminar o analizi vrijednosti na fakultetu i pitate se bi li vasa tvrtka trebala raztnotriti uvodenje takve funkcije za vrednovanje projekata ugovaratelja. Netko je u vasoj upravljackoj skupini cuo da analiza vrijednosti moze smanjiti troskove, ali “uza smanjenje ispunjavanja funkcije iii pouzdanosti projekta”. Dajte svoje tumacenje.

12.11. U poglavlju se raspravija o jednom broju predodzaba (npr. predvidanje pouzdanosti, kriticka analiza projekta, itd.). Odaberite nekoliko predodzaba i prikazite potencijalnu primjemi predodzbe na stvarni problem jednog posebnog proizvoda. Prikaz treba utvrditi:(a) naziv predodzbe (ib)

kratak prikaz problema

(c) primjenu predodzbe na problem

(d) potencijalne prednosti

(e) prepreke stvarnom izvrsenju, i

(/) pristup koji treba upotrijebiti u nadvladavanju svake prepreke.

Prikaz svake predodzbe treba biti sadrzan na priblizno jednoj stranici.12.12. U Odjeljku “Vrednovanje projekata ispitivanjem” navedena su cetiri rizika, Za svaki rizik

preporucite jedno ili nekoliko preventivnih djelovanja,12.13. Pri projektiranju sustava kamere SX-70 Polaroid Corporation je prvo odredio zalbe kupaca na

prethodne modele. Te su se zalbe odnosile na: teskoce lcoje su kupci imali pri odredivanju ispravnog zarista; kupci su zaboravili promijeniti baterije; kupci nisu vo- ljeli mijenjati lece; kupci nisu bile sigurni kada koristiti bljeskaiicu. Za svaku od ovili prituzbi predlozite jedno projektno obiljezje radi sprjecavanja prituzbi.

12.14. Kriticki analizirajte predodzbu samokontrole u Poglavlju 5. Primijenite predodzbu na projektni inzenjering postavljajuci tri pitanja za svako od tri kriterija samokontrole.

LITKRATURA

Akao, Yoji (1990.). Quality Function Deployment, Productivity Press, Cambridge, Massachusetts.Beaton, G.N. (1959.) "Putting the R&D Realibility Dollar to Work", Proceedings of the Fifth National

Symposium on Reliability and Quality Control, Institute of Eletrical and Electronics Engineers, New York, sir. 65

Ernst i Young Quality Improvement Consulting Group (1990.). Total Quality, Dow jones-lrwin, Home- wood, Illinois, str. 121.

Fortune, Patrick J. (1988.) QCH4, Odjeljak 14.Gryna, Derek S. (1988.). "Data Processing — A Software Quality Challenge", ASQC Quality Congress

Transactions, Milwaukee, str. 423-428Gust, Larry (1985,). "Non-manufacturing Quality Improvement",. Juran Report Number Four, Juran Insti-

tute, Inc., Wilton, Connecticut, str. 112-120Hammer, Willie (1980.). Product Safety Management and Engineering, Prentice-Hall, Englewood Cliffs,

New Jersey.


juran, J, M,, et al. (1990.) "Planning for Quality", course notes, 2 izd., Juran Institute, Inc., Wilton, Connecticut.

MIL-STD-S8sA (1984.). "System Safely Program Requirements", Department of Defense, Washington, D.C.

Newsweek (1989.). "The Best Engineered Part Is No Part at All", 8. svibnja, str. 150O'Boyle, Thomas F. (1990,). "Chilling Tale", Wall Street Journal, 7. svibnja, sir. 1,5Phadke, M. S., R. R, Kackar, D. V. Speeny i M. J. Grieco (1983.). "Off-Line Quality Control in

Integrated Circuit Fabrication Using Experimental Design", The Bell System Technical Journal, sv. 62, hr. 5, str. 1273-1309

Pignatiello, Joseph J. i John S. Ramberg (1992.), "Top Ten Triumphs and Tragedies ofGeniehi Taguchi", Quality Engineering, sv. 4, br. 2, str. 211-225.

Sehtilmeyer, C. Gordon i James I. McManus (1987.). Handbook of Software.Quality Assurance, Van Nos-trand Reinhold, New York.

Taguchi, G. (1978,). "Off-Line and On-line Quality Control Systems", International Conference on Quality Control, Japanese Union of Scientists and Engineers, Tokyo, str, B4-I through B4-5.

Vesey, Joseph T. (1991.). "The New Competitors: They Think in Terms of’Speed to Market". Executive, svibanj, str, 23-33

DODATNA LITERATURA

Veza kupae-dobavljac u projektu: Fouse, F. Edward i John A, Matesich (1987.). "Department Quality Analysis; A Case Study"; Quality Progress, lipanj, str. 91-92

Osiguranje projektu: Raheja, Dev G. (1991.), Assurance Technologies, McGraw-Hill, Inc., New YorkIreson, W. Grant i Clyde F. Coombsni Jr. (1988.) Handbook of Reliability Engineering and Management,

McGraw-Hill, Inc., New YorkPovijest problema projektiranja: Mundel, August B. (1991.). Ethics in Quality, ASQC Quality Press, Mil-

waukee, Poglavlje 6.Uputstva za novi proizvod: Zurn, James T. (1988.). "New Product Introduction and Quality Program

Management", Quality Engineering, sv. 1., str, 29-43Razvoj proizvoda: QCH4, Odjeljak 13,

POGLAVLJE

13 PROJEKTIRANJE ZA

KVALITETU - STATISTICKA

POMAGALA

13.1 MJERENJE KVALITETE U PROJEKTU

Menedzment mora uldjuciti odredbe radi mjerenja djelovanja vezana uz kvalitetu u projektu isto kao i kod djelovanja ostaiih fiuikcija. Postoji jedan popularan saljiv uzvilc “Sto se mjcri, to se cini”.

Kad razvijamo mjerenje kvalitete za bilo koje djelovanje trebamo provesti nekoliko djelovanja:

1. Pribaviti uiaz od knpaca (vanjskih i unutamjih) radi saznanja kako oni vrednuju kvalitetu proizvoda plasiranog im izlaza.

2. Projektirati mjerenja ne samo u svrhu vrednovanja ispunjavanja funkcije, vec i radi pribavljanja povratnih veza u korisnom obliku za one koji izvrsavaju djelovanje i tako im pomoci u samokontroli.

3. Projektirati mjerenja radi pribavljanja pocetnih indikatora, istodobnih (paralelnih) indikatora, te indikatora kasnjenja (zakljucni rezultati). Tako se broj promjena u pro- jektn moze mjeriti kod kriticke analize projekta, ispitivanja razvoja, i nako

287

Predmet Jedinica mjere

Sveukupni proces projektiranja Trosak siabe kvalitete.Broj mjeseci od prvog pilot-proizvoda do sigume proizvodnje

Promjene pri projektiranju Broj promjena pri projektiranju (1) pri kritickoj analizi projekta, (2) pri ispitivanju razvoja, (3) nakon pustanja projekta u redovnu proizvodnju.Broj promjena pri projektiranju (1) radi zadovoljavanja zahtjeva, (2) radi poboljsavanja ispunjavanja funkcije, (3) radi olaksavanja proizvodnje,Broj promjena pri projektiranju koje trazi kupac.Broj odustajanja od specifikacija.Broj pogreSaka u nacrtima koje su pronasli provjeritelji prilikom prve provjere.

Pouzdanost, odrzavanje Omjer predvidene pouzdanosti prema stvamoj pouzdanosti, Omjer stvarne pouzdanosti prema zahtjevanoj pouzdanosti. tndeks odrzavanja u usporedbi s prethodnim projektom.

RaCunalni program Broj pogrcSaka softvera na tisucu linija koda(iii softver) (KLOC)—~{ili softver) prva interna kritifika analiza Broj

pogresaka softvera po KLOC — konacna interna kriticka analizaBroj pogresaka softvera po KLOC —koje je otkrio kupac.ProsjeCna ocjena koju su dali kupci na svekupnu kvalitetu raCimalnog programa (softvera).

Lakoca proizvodnje Omjer broja dijelova prema najmanjem teoretskom broju. Ukupno vrijeme za sklapanje.Ukupan broj operacija.

Tablica 13.1 prikazuje jedinice mjere za razua predmetna podnicja projektiranja proizvoda.

Nastavljamo s upoznavanjem nekih statistickih pomagala koja su korisna pri projektiranju.

13.2 OBRASCI PROPUSTA KOD SLOZENIH PROIZVODA

Metodologija za kvantificiranje pouzdanosti najprije je bila razvijena za slozene proizvode. Pretpostavite da je jedan komad opreme podvrgnut ispitivanju koje se provodilo sve dok se ne pokvari, a vrijeme kvara se biljezi. Oprema se popravi i opet je podvrgnuta ispitivanju i biljezi se vrijeme sljedeceg kvara. Postupak se ponavlja radi skupljanja podataka prikazanih u Tablici

1.0 7,2 28.1 60.2 100.8 125.81.2 7.9 28.2 63.7 102.6 126.61.3 8.3 29.0 64.6 103.2 127.72.0 8.7 29.9 65.3 104.0 128.42.4 9.2 30.6 66.2 104,3 129.22.9 9.8 32,4 70.1 105.0 129,53,0 10.2 33.0 71.0 105.8 129.93.1 10.4 35.3 75.1 106.53.3 11.9 36.1 75.6 110.73.5' 13.8 40.1 78.4 112.63.8 14.4 42,8 79.2 113.54.3 15.6 43.7 84.1 114.8

4.6 16.2 44.5 86.0 115,14.7 17.0 50,4 87.9 117.4

4.8 17.5 51.2 88.4 118.35.2 19.2 52.0 89.9 119.75,4 53.3 90.8 120.65.9 54.2 91.1 121.06.4 55.6 91.5 122.96.8 56.4 92.5 123.36.9 58.3 97.9 124.5

ucestalost kvara nacrta u odnosu na vrijeme, rezultat (Slika 13.1) cesto slijedi oblik kvara poznat pod liazivom kadoiika hivulja (bathtub curve). Ocita su tri razdoblja koja se razlikuju u frekvenciji kvara, te u vrsti uzroka kvara:1. Razdoblje “propusta u najranijoj fazi”. To je razdoblje karakterizirano

velikom ucestalosti kvarova koji se otkrivaju u pocetnoj upotrebi (pogledajte donju polovicu Tablice 13.1). Obicno su ti kvarovi rezultat grubili pogresaka u projektu ili proizvodnji, pogresne upotrebe ili ki*ive primjene. Obicno, kad se jednom isprave, ti se kvarovi ne pojavljuju ponovno, npr. uaftna busotina koja nije izbusena. Ponekad je moguce “debug” (pronaci i ukloniti konslrukcijske pogreske) proizvoda upotrebljavajuci simulirano ispitivanje ili prenaprezanje (u elektronici je to poznato pod nazivom burn-in (do izgaranja)), SJabe se jedinice jos uvijek kvare, ali kvar se prije javlja u uredaju za ispitivanje (test rig) nego u servisiranju.

290 PLANIRAN.lt; 1 ANAUZA KVALITETE

SLIKA 13.1Uiestaiost kvara u (ulnosu na vrijeme

(control) postupaka rada i odrzavanja. Medutim, smanjenje ucestalosti kvara zahtijcva temeljno preprojektiranje.

3. Razdobije isfrosenosti. To su kvarovi radi starosti: npr. metal postaje lomljiv ili se izolacija isusuje. Smanjenje ucestalosti kvara zahtijcva pveventivnu zamjenu till umirucih sastavnih dijelova prije nego oni izazovu katastrofalni kvar.Gornji dio Slike 13.1 prikazuje odgovarajucu Weibullovu

graficku biljesku kad jc 0=2,6 primijenjeno za izvorne podatkc (vidjeti Odjeljak 9.11 “Razdioba Weibullove vjerojatnosti”). Vrijednosti parametra oblika [3 bio je 0,5, 1,0, odnosno 6,0. Parametar oblika koji je manji od 1,0 pokazujc opadajucu ucestalost kvara, vrijednost od 1,0 na stalnu ucestalost kvarova, a

PROJGKTIR ANJE ZA KVAL1TETU — STATlSTlCtCA POM AG ALA 291

Razdioba vremena izmedu kvarovaUz male ucestalosti kvara tijekom razdoblja propusta u najranijoj fazi, korisnike za- nima vrijeme trajanja u kojemu ce proizvod radili bez kvara. Za popravljivc proizvode to znaci da je vrijeme izmedu kvarova (TBF) kriticna znacajka. Varijacija u vremenu izmedu kvarova moze se statisticki prouciti. Odgovarajuca znacajka za nepopravljive proizvode obicno se zovc vrijeme do kvara.

Kad je ucestalost kvara stalna, razdioba se vremena izmedu kvarova eksponencijalno distribuira. Razmotrite 42 vremena kvara u dijelu razdoblja stalne ucestalosti kvara u Tablici 13.2. Vrijeme izmedu kvarova za uzastopne kvarove moze se registri- rati, a 41 rezultirajuce vrijeme izmedu kvarova (TBF) moze se rasporediti u tri razdiobe frekvencija, kako je prikazano na Slid 13.2a. Razdioba je grubo eksponencijalnog oblika, pokazujuci da kad je ucestalost kvara stalna, razdioba je vremena izmedu

13.3 EKSPONENCIJALNA FORMULA ZA POUZDANOST

Razdioba vremena izmedu kvarova pokazuje mogucnost rada bez kvara za odredeno vremensko razdoblje. Mogucnost za postizanje rada bez kvara u odredenom razdoblju vremena ili dulje, moze se prikazati promjenom razdiobe vremena izmedu kvarova (TBF) u razdiobu koja pokazuje broj intervala jednakih ili vecih od duljine spccificira- liog vremena (Slika 13.26). Ako se frekvencije izraze kao relativne frekvencije, one postaju procjene vjerojatnosti prezivljavanja. Kad je ucestalost kvara stalna, vjerojatnost prezivljavanja (ili pouzdanosti) je

Px = A"fl - e~°'

gdje je PS=R = vjerojatnost rada bez kvara u vremenskom razdoblju koje je jednako ili vece od /

e = 2,718t = specificirano vrijeme za rad bez kvara

p = prosjecno vrijeme izmedu kvarova (srednja vrijednost razdiobe TBF-a)

X - ucestalost kvara (reciprocna vrijednost od p).Mozete primijetiti, da je ova formula jednostavno eksponencijalna razdioba vjerojatnosti izrazena u obliku pouzdanosti.

Primjer 13,1 Perilica tteba 30 min. za pranje jednog punjenja rublja, Prosjecno vrijeme izmedu kvarova stroja je 100 sad. Pretpostavljajuci stalnu ucestalost kvara, kolika je mogucnost stroja da zavrsi jedan ciktus bez kvara?

R=e’l]l=e'm'{'^ 0.995

Kumulativna frekvencija, broj intervala jednak 111

Frekvendja, broj razdoblja bez kvara koji imaju

veci od naznacenog vremena izmedu kvaro


Vrijeme izmedli kvarova (TBF)

(«)

Vrijeme izmedu kvarova (TBF)(b)

SLIKA 13.2a) Histogram vremena izmedu kvarova b) Kumuiativni histogram vremena izmedu kvarova

Srednje vrijeme izmedu kvarova (MTBF) R

5 0.8210 0.90

20 0.95t oo 0.99

Peterostniko povecanje srednjeg vremena izmedu kvarova (MTBF) sa 20 na 100 sati potrebno je za povecanje pouzdanosti za 4-postotna poena u usporedbi s pod- vostrucavanjem srednjeg vremena izmedu kvarova (MTBF) od 5 na 10 sati kako bi se dobilo 8-postotno povecanje poena pouzdanosti.Srednje vrijeme izmedu kvarova korisna je mjera pouzdanosti,

ali ono nije ispravno za sve primjene, Odjeljak 12.4 “Projektiranje

294 PLANIRANJE I ANALIZA KVALJTETE

13.4 VEZAIZMEBU POUZBANOSTI BIJELA I SUSTAVA

Cesto se prctpostavlja da je pouzdanost sustava (tj. vjerojatnost prezivljavanja Ps) umnozak pojedinacnili pouzdanosti n dijelova imular sustava:

Na primjer, ako neki komunikacijski sustav ima cetiri podsustava s pouzdanostima 0,970, 0,989, 0,995 i 0,996, pouzdanost sustava je 0,951. Formula pretpostavlja da (1) kvar bilo kojeg dijela izaziva kvar sustava i (2) pouzdanosti dijeiova su neovisne jedna od drugih, tj. pouzdanost jednog dijela lie ovisi o funkcioniranju dnigog dijela.

Te pretpostavke nisu uvijek prave, ali u praksi formula sluzi u dvije svrhe. Prvo, ona pokazuje posljedicu povecane slozenosti opreme na sveukupnu pouzdanost. Kako se broj sastavnih dijelova u sustavu povecava, pouzdanost sustava se dramaticno smanjuje (vidjeti Sliku 13.3). Dingo, formula je Cesto prildadna aproksimacija, koju se moze poboljsati, kao informaciju o medusobnim povezanostima dijelova koji stoje na raspolaganju.

Ponekad se projekti planiraju obi la to (redundancy), tako da kvar jednog dijela nece uzrokovati kvar sustava. Obilatost je stara tehnika projektiranja koja je izmisljena mnogo prije pojave telmike predvidanja pouzdanosti. Medutim, projektant sada moze

SLIKA 13.3Veza pouzdanosti dijela i sustava

PRQJEKT1R ANJE ZA KVALITETU — STATISTICKA POMAGALA 295

Obilatost je postojanje vise od jednog elementa za izvrsenje dane zadace gdje svi element! moraju bits u kvani prije nego nastane ukupni kvar u sustavu. U paralelnoj obilatosti (jedna od nekoliko vrsta obilalosti) dva ili vise elemenata rade u isto vrijeme kako bi izvrsili zadacu, a svaki pojedinacni element je sposoban sam obavljati posao u skicaju kvara drugih elemenata, Kad se koristi paralelna obilatost, sveukupna pouzdanost se izracunava kako slijedi:

P\ - 1- ( ! - / > ) "

gdjeje Ps = pouzdanost sustavaP\ = pouzdanost pojedinih elemenata u obilatosti n — broj istovjetnih obilatih (redundant) elemenata

Primjer 13.2 Pretpostavite da jedna jedinica ima pouzdanost 99,0 posto za specifleirano vrijeme misije, Ako se dvije identicne jedinice koriste u paralelnoj obilatosti, koja ce se sveukupna pouzdanost dobiti?

R = 1 - (1 - 0,99) (1 - 0,99) = 0,9999 ili 99,99 posto

Kad se moze pretpostaviti da (1) kvar bilo kojeg dijela izaziva kvar sustava, (2) da su dijelovi neovisni, i (3) da svaki dio slijedi eksponencijalnu distribuciju, onda je

Ps - e M e 1 e 1 ~ e Jl H

Nadalje, ako je (isti za svaki dio,

Na taj nacin, kada je ucestalost kvara stalna (i radi toga se moze

13.5 PREDVIBANJE POUZDANOSTI TIJEKOM PROJEKTIRANJA

U Odjeljku 12.4 upoznali smo metodu predvidanja pouzdanosti koja je jos uvijek u pocetnom stupnju razvoja. U ovom ce se poglavlju raspravljat nekoliko metoda. Ireson i Coombs (1988) daju jednu sveobuhvatnu raspravu o predvidanju pouzdanosti. Sljedcci koraci cine metodu predvidanja pouzdanosti:

1. Odvedite proizvod i njegovo fimkcijsko izvrsenje. Sustav, podsustavi i jedinice moraju se toctio odrediti u obliku njihovih fimkcijskih konftguracija i granica. Ta- kvom preciznom odredivanju pomaze izrada funkcijskog blok-dijagrama koj i pokazuje podsustave i proizvode 11a nizoj razini, njihovu medusobnu povezanost i slice- ljavanje s dnigim sustavima. Uz funkcijslci blok dijagram i dobro defmirano navodenje funkcijskili

296 PLANIRANJE I ANALJZA KVALITETE

2. Priredite blok-dijagram pouzdanosti. Za sustave u kojima ima obilatosti ili nekih drugih specijalnih medusobnih veza izmedu dijelova, blok-dijagram pouzdanosti pokazao se korisnim. Taj je dijagram slican funkcijskom blok-dijagramu, alt blok- dijagram pouzdanosti tocno pokazuje sto mora funkcionirati za uspjesan rad sustava. Dijagram pokazuje obilatosti (redundancies) i nacine alternativnog rada. Blok- dijagram pouzdanosti temelj je za razvijanje modela vjerojatnosti za pouzdanosl. O’Connor (1991) daje daljnju raspravu.

3. Razvijte model vjerojatnosti radi predvidanja pouzdanosti. To jednostavno moze biti dodatak ucestalosti kvara ili slozeni model koji je odgovoran za obilatosti i druge uvjete.

4. Skupite informacije koje se odnose napouzdanost dijelova. To ukijucuje informaciju kao sto je funkcioniranje dijelova, nazivne znacajke dijelova (parts ratings), naprezanja, unutarnji i vanjski okolis, le vrijeme rada. Mnogi izvori informacija za ucestalost kvara navode ucestalosti kvara kao funkciju radnih parametara. Na primjer, MIL-HDBK-217 (1986) daje ucestalosti kvara za odredene keramicke konden- zatore kao funkciju (1) ocekivane radne temperature i (2) omjera radnog napona u odnosu na nazivni nap on. Takvi podaci pokazuju ucinak (effect) umanjenja opterecenja (vidjeti Odjeljak 12.4 “Praksa umanjenog opterecenja”) na smanjenje ucestalosti kvara.

5. Selektirajte podatke o pouzdanosti dijelova. Trazeni podaci o dijelovima sastoje se od informacija o katastrofalnim kvarovima i varijacijama tolerancije u odnosu na vrijeme u poznatim radnim uvjetima i uvjetima okoline. Pribavljanje till podataka glavni je problem za projelctanta posto ne postoji nikakva banka podataka o pouzdanosti koja se moze usporediti s prirucnicima kao sto su oni za fizicka svojstva materijala. Umjesto toga, projektant mora stvarati banku podataka osiguravajuci podatke pouzdanosti iz raznih izvora:• Proucavanj a o ispunjavanj u fiinkc ij e u primj eni provodene

pod uvj et ima kontrole (controlled).* Ispitivanja specificiranog vijeka trajanja.• Podaci od izradivaca dijelova ili industrijskih udruzenja.• Kvalificiranja kupcevih dijelova i kontrolnih ispitivanja.* Drzavne publikacije kao sto je MIL-HDBK-217 (1986), koje

sadrze veoma mnogo podataka o ucestalosti kvara zajedno s postupcima za analiziranje naprezanja bitnili za njihovu upotrebu.

* Banke podataka drzavnog ureda kao sto je Drzavni program

Dijelovi Broj dijelova

UCcstalost kvara na 106

sati

Ukupna uCestalost

kvaraSpojeni otpornici, 108 0.0048 0.5184ucvrsceniTranzistori 23 3,00 69.00Diode 50 1.00 50.00Kondenzatori — papirnati

13 0.11 1.43Kondenzator s glavom od tinjea

1 0.054 0.054

121.0024

298 PLAN1RANJE I ANAL1ZA KVAIJTBTB

Predvidanja pouzdanosti koja upotrebljavaju eksponcncijalnu razdiobu ili Weibullovu razdiobu temelje sc na pouzdanosti kao funkciji vremena. Sljedece, razmo- trit cemo pouzdanost kao funkciju naprezanja i jakosti.

13.6 POUZDANOST KAO FUNICCIJA PRIMIJENJENOG NAPREZANJA I JAKOSTI

Kvarovi nisu uvijek funkcija vremena. U nekim ce slucajevima dio funkoionirati neograniceno ako je njegova jakost vcca od site koja se na njega primjenjuje. Izrazi “naprezanje” i “jakost” ovdje se koriste u sirokom smislu svojstvene sposobnosli, odnosno uvjeta primijenjenili na dio.

Na primjcr, radna temperatura je kriticni parametar, a najveca occkivana temperatura je 145°F (63°C), Takoder, sposobnost je oznacena razdiobom jakosti koja ima srednju vrijednost od 172° F/78°C i standardno odstupanje od 13°F(7C) (vidjeti Siiku 13.4). 172-14513 -2.08

Granica sigurnosti kaze da je prosjecna jakost 2,08 standardnih odstupanja iznad maksimalno oceldvane temperature od 145°F (63°C). Tablica A u Dodatku moze se upotrijebiti za izracunavanje pouzdanosti od 0,981 (podrucje vise od 145°F [63°C]).

Ovo izracunavanje pokazuje, osim prosjecne vrijednosti, vaznost varijacije tijekom projektiranja. Projektanti su uvijek prepoznavali postojanje varijacije upotrebom faktora sigurnosti u projektiranju. Medutim, faktor sigurnosti cesto se odreduje kao omjer prosjecne jakosti prema najgorem ocekivanom naprezanju.

Obratite pozornost na to da na Slid 13.5 svi projckti imaju isti faktor sigurnosti. Takoder mozete primijetili da pouzdanost

SLIKA 13.4Razdiobu jakosti

PROJEKTIRANJE ZA KVALITETU — STATISTiCtCA POMAGALA 299

najvede jakost

opterecenje

SIJKA 13,SVarijacija i f'aktor sigurnosl.

tako i u naprezanju. Takva se varijacija djelomicno odrazava u granici sigurnosti defini- ranoj kaoprosjeiSna jakost —najvece naprezanjestandard no odstupanje jakosliTo priznaje varijaciju u jakost i, ali je konzervativno jer ne priznaje varijaciju u naprezanju.

13.9 RASPOLOZIVOST

Raspolozivost (availability) je definirana kao vjerojatnost da ce proizvod, ako se koristi pod danim uvjetima, zadovoljavajuce raditi kad je polrebno. Raspolozivost uzima u obzir vrijeme rada proizvoda i vrijeme koje je potrebno za popravke. Iskljuceno je vrijeme stajanja, kad proizvod nije potreban.

Raspolozivost se izracunava kao omjer vremena rada prema vremenu rada i doda- juci vrijeme izvan pogona. Medutim, vrijeme izvan pogona moze se promatrati na dva nacina:1. Ukupno vrijem e izvan pogona. O vdj e j e u k lj ucen o t raj a nj e p

opra \Ta (d ij agnoza i vrijeme popravka), trajanje preventivnog odrzavanja, te trajanje logistike (utroseno vrijeme na cekanje osoblja, rezervniii dijelova, itd.) Kad se koristi ukupno vrijeme izvan pogona, nastali se omjer zove radna raspolozivost (operational availability) ( A o ) -

2. Aktivno trajanje popravka. Nastali se omjer zove stvarna (intrinsic availability) raspolozivost (zt,). Pod odredenim uvjetima raspolozivost se moze izracunati kao

MTBF . _ MTBF/ °~MTBF + MDT * MTBF + MTTR

Gdje je MTBF — srednje vrijeme izmedu kvarova MDT = srednje vrijeme izvan pogona MTTR = srednje vrijeme za popravak Ovo je poznato kao

Oprema Srediije vrijenic izmedu kvarova

Si'ednje vrijenic za popravak (MTTR), h

Raspolozivost (%)

Razvrstac vreca

90 1.620 98.2Razvrstac paketa

160 0.8867 99.4Transporter, usisni

17,900 1.920 100.0Skretnica, putujuca

3,516 3.070 99.9

Garrick t Mulvihill (1974) prcdstavljaju podatke o odredenim podsustavima meha- niziranog postanskog sustava s rasutim teretom (vidjeti Tablicu 13.4). Ako se mogu izvrsiti procjene pouzdanosti i odrzavanja tijekom procesa projektiranja, raspolozivost se moze vrednovati prije nego se projekl pusti u proizvodnju.

Formula stabilnog stanja za raspolozivost ima vrlinu jednostavnosti. Medutim, formula ima nekoliko pretpostavki koje nisu uvijek zadovoljene u stvaruom svijetu. Prel- postavke su:* Proizvod radi u razdoblju slalne ucestalosti kvara tijekom

cjelokupnog vijeka trajanja. Na taj je nacin razdioba vremena kvarova eksponencijalna.

* Razdioba je vremena izvan pogona ili vremena popravaka eksponencijalna.* Nastojanje da se lociraju kvarovi u sustavu lie mijenjaju

ucestalost kvara cijelog sustava.* Ne javlja se porast pouzdanosti. (Takav bi se porast mogao

uciniti poboljsavajuci projekl ili kroz pronalazenjc i ispravljanje losili dijelova).

* Preventivno odrzavanje ptanirano je izvan vremenskog okvira ukljudenog u izracunavanje raspolozivosti.Preciznijc formule za izracunavanje raspolozivosti ovise o

uvjetima rada i statistickim pretpostavkama. O tim formulama raspravljaju Ireson i Coombs (1988).

13.10 POSTAVLJANJE GRANICA SPECIFIKACIJE

Glavni je korak u razvijanju proizvoda pretvaranjc obiljezja proizvoda u dimenzijske, kemijske, clektricne i druge znacajke proizvoda. Tako ce sustav za grijanje u automobilu imati mnoge znacajke na grijacu, zracnim vodovima, sklopu puhaljke, rashladnom sustavu stroja, itd.

Za svaku znacajku projektant mora navesti (1) zeljeni prosjek

PR0JEKTIRANJEZAKVAL1TETU — STATISTlCKA POMAOALA 301

U Odjeljku 13.11 prikazane su metode za postavljanje granica specifikacija upotrebljavajuci podatke iz procesa.

13.11 ANALIZIRANJE PROCESNIH PODATAKA RADIPOSTAVLJANJA GRANICA ZA SASTAVNE DIJELOVE

Opcenito, projektantima nece biti pribavljene informacije o sposobnosti procesa. Nji- hov problem bit ce dobivanje uzorka podataka iz procesa, izracunavanje granica koje proces moze zadovoljiti i usporedivanje istih s granicama koje su mislili navesti. (Ako oni nemaju nikakve granice u mislima, granice sposobnosti izracunate iz procesnih podataka omogucuju im niz granica koje su realne s gledista proizvodnosti. One se onda moraju vrednovati prema funkcionalnim potrebama proizvoda).

Statisticki gledano, problem je predvidjeti granice varijacije pojedinih stavaka u ukupnoj populaciji temeljene na uzorku podataka. Na primjer, pretpostavite da je znacajka nekog proizvoda normalno raspodijeljena s prosjekom populacije od 5.000 in (12,7 cm) i standnardnim odstupanjem populacije od 0,001 in (0,00254 cm). Granice se onda mogu izracunati ukljucujuci za svaki dani postotak populacije. Slika 13.6 prikazuje lokaciju 99 posto granica. Tab lie a A u Dodatku navodi da ce

SLIKA 13.6Razdioba sa 99 poslo granica

302 PLAN1RANJE I ANAL1ZA KVALITETE

Devedesetdevet posto pojedinadnili komada u populaciji imat ce vrijednosti izmedu 4,997 i 5,003.

U praksi, prosjek i standardno odstupanje populacije nisit poznati, ali se moraju procijeniti iz uzorka proizvoda iz procesa. Kao prva aproksimacija, granice tolerancije su ponekad postavljaju na

X ± 3s

Ovdje su prosjek X i standardno odstupanje “,v” od uzorka koristeni neposredno za procjenu vrijednosti populacije. Ako se dogodi da su pravi prosjek i standardno odstupanje populacije jednaki onima u uzorku i ako su znaCajke normalno raspodijeljene, onda ce se 99,73 posto komada u populaciji naci unutar gore izradunatih granica. Granice se cesto zovu prlrodne granice tolerancije (granice koje priznaju stvarnu vavi- jaciju procesa i radi toga su realne). Ova aproksimacija ignorira mogucu pogresku u prosjeku i u standardnom odstupanju posto su procijcnjene iz uzorka.

Razvijena je metodologija za postavljanje granica tolerancije najedan mnogo precizniji nacin. Na primjer, na raspolaganju su formule i tablice za odredivanje granica tolerancije koje su temeljene na normalno raspodijeljenoj populaciji. Tablica H u Do-

X ± Ks

Faklor Aje funkcija zeljene razine povjerenja, postotka populacije koji treba ukljuciti unutar granica tolerancije i broja vrijednosti podataka u uzorku.

Na primjer, prctpostavitc da je uzorak od 10 otpornika iz procesa dao prosjecnu vrijednost i standardno odstupanje od 5,040 i 0,0160, Granice tolerancije trebaju uk- ljuditi 99 posto populacije, a navodi su tolerancije da treba imati razinu povjerenja od 95 posto. Pozivajuci se na Tablicu Hu Dodatku,

5.4 ±4.433 (0.016)=^

95 posto smo uvjereni da ce najmanje 99 posto otpornika u populaciji imati otpor izmedu 4,970 i 5,1 lO . Granice tolerancije izradunate na taj nacin cesto se zovu statisticke granice tolerancije. Ovaj je pristup rigorozniji od prirodnih granica tolerancije ±3.9, ali dva postotka u ocitovanju predstavljaju misterij za one koji nemaju statisticku podlogu.

Za proizvode u nekim industrijama (npr. elektronika) broj jedinica izvan granica specifikacija naveden je pomocu dijelova na milijun (PPM). Na taj ce se nacin, ako su granice postavljene na +3 standardne devijacije, 2700 dijelova na milijun (PPM) (100% —

Broj od stand a r tin og odstnpanja Dijelovi na milijun (PPM)

± 3a 2700± 4a 6.8±5a 0.6

Za mnoge primjene (na primjer, osobno racunalo s mnogo logicnih pristupa) takva razina potpuno je neprihvatljiva. Tablica 13.5 prikaznje PPM za nekoliko standardnih odstnpanja. Te razine PPM prelpostavljaju da je prosjek procesa stalan pri nazivnim specifikacijama. Odstupanje ce od nazivne vrijednosti rezultirati vecom vrijednosti PPM. Radi dopustanja umjerenih promjena u prosjeku procesa, neki proizvodaci slijede smjemicu za postavljanje granica specifikacija na ±60. Vidjeti Odjeljak 17.8 “Kon- cepcija scst sigma za sposobnost procesa”.

Projeklanti cesto moraju postaviti granice toierancije sa samo nekoliko mjerenja iz procesa (ili vjerojatnije iz razvojnih ispitivanja vodenih u laboratorijskim uvjelima). U razvoju formulacije jedne boje, dobivene su sljedece vrijednosti sjaja; 76,5; 75,2; 77,5; 78,9; 76,1; 78,3 i 77,7. Skupina kemicara upitana je gdje bi oni postavili minimalnu granicu specifikacija. Njihov je odgovor bio 75,0 — sto je razumljiv odgovor za one bez statisiiekog znanja. Slika 13.7 prikazuje graficku biljesku podataka na papini (dokumentu) normalne vjerojatnosti. Ako je crla ekstrapolirana do 75,0, graficka biljeska predvida da ce oko 11 posto populacije pasti ispod 75,0 — cak i da svi podaci uzorka prelaze 75,0. Naravno, preferira se veci uzorak i mogu se izvoditi daljnje stalls- ticke analize, ali graficka biljeska pruza jednostavno pomagalo za vrednovanje maiog uzorka podataka,

Sve metode postavljanja granica toierancije, koje se temelje na procesnim podacima, pretpostavljaju da uzorak podataka prcdstavlja proces koji je dovoljno stabilan da bi bio predvidiv. U praksi se pretpostavka cesto prihvaca bez ikakvog formalnog vrednovanja. Ako je na raspolaganju dovoljno podataka, pretpostavka se moze provjeriti kontrolnom kartom (control chart).

Granice statisticke toierancije ponekad se mijesaju s drugim granicama koje sc koriste u inzenjerstvu i statisitici. Tablica 13.6 sazima razlike izmedu pet vrsta granica (vidjeti takoder QCH4, str. 23.51-23.60).

Naziv granice ZnaiJenjeToferancija Postavljena od funkcije inzcnjcringa projekta radi odredivanja

najmanjih i najvecih vrijednosti koje su dopuSlene za proizvod da bi dobro radio,

Statistifika tolerancija Izracunata iz procesnih podataka radi odredivanja iznosa varijacije koji pokazuje proces; te 6Q granice sadrzavati specificirani onijer ukupne populacije.

Predvidanje IzraCunato iz procesnih podataka radi odredivanja granica koje ce sadrzavati sve od k buducih proniatranja.

Povjerenje lzracunato iz podataka radi odredivanja intervala unutar kojega lezi parametar populacije.

Kontrola lzracunato iz procesnih podataka radi odredivanja granica sluCajnih (randomiziranih) varijacija oko neke sredisnje vrijednosti.

Najvisc Najmanje

1.001 0.999

0.5005 0.49952.002 1.99S3.5045 3.4965

Pristup zbrajaiija tolerancija sastavnih dijelova matematicki je ispravan, ali cesto suvise konzervativan. Pretpostavite kako se ocekuje da oko 1 posto sastavnih dijelova A bude ispod donje granice tolerancije za sastavni dio A i pretpostavite isto za sastavne dijelove B i C. Ako je jedan sastavni diozt odabran prema nacelu slucajnosti, postoji, u prosjeku, I na 100 slucajnosti da ce on biti na donjoj strani, a slicno je i za sastavne dijelove B i C. Kljuc je u ovome: Ako se sklopovi rade prema nacelu slucajnosti i ako se sastavni dijelovi izraduju neovisno, onda jc mogucnost da ce sklop istodobno imati sva tri sastavna dijela ispod donje granice tolerancije sljedeca:

J_____1____1 _ 1100 100X100 1,000,000

Postoji samo oko jedna mogucnost na milijun da ce sva tri sastavna dijela biti suvise mala, sto rezultira malim sklopom. Na taj je na6in, postavljanje tolerancija sastavnih dijelova i sklopa, temeljeno na formuli jednostavnog zbrajanja konzei vativno u tome, sto manjka prepoznati krajnje nisku vjerojatnost jednog sklopa koji sadrzi sve male (ili sve velike) sastavne dijelove.

^rjziiltjt A,,, ', A It ^ ^ ■ ’

Sastavni dio Alternativa 1 Alternativa 2

A ±0.002 ±0.001B ±0.002 ±0,001C ±0.002 ±0.003

U alternative 1 tolerancija se za sastavni dio A udvostrucila, tolerancija se za sastavni dio B ucetverostrucila, a tolerancija je za sastavni dio C ostala ista kao i prvobitna tolerancija sastavnog dijela koja se temeljila na jednostavnom pristupu zbrajanja. Ako se odabere alternativa 2, mogu se postici slicna znacajna povecanja u tolerancijama sastavnog dijela. Ova formula onda moze rezultirati vecom tolerancijom sastavnog dijela hez ikakve promjene u procesima izrade i bez ikakve promjene u toleranciji sklopa.

Kod tog pristupa ukljiicen je rizik. Moguce je da dc sklop dati rezultat koji ce se naci izvan toierancije sklopa. Medutim, mogucnost se te pojave moze izracunati izrazava- njem tolerancija sastavnih dijelova kao standardna odstupanja, izracunavanjem standard nog odstupanja rezultata i pronalazenjem podrucja ispod normalne laivulje izvan granica toierancije sklopa. Na primjer, ako je svaka od tolerancija

ili

PROJEKTI RAN JE ZA KVALITETU — STATISTlfiKA POMAGAEA 307

Formula za tolerancije nije ogranicena na vanjske dimenzije sklopova. Opcenito uzevsi, lijeva strana jednadzbe sadrzi ovisne varijable ili fizicki rezultat, dok desna slra- ua jednadzbe sadrzi neovisne varijable jizickih uzroka. Ako se rezultat stavi nalijevo, a uzroci nadesno, formula uvijek ima plus predznak ispod kvadratnog korijena — cak i onda ako je rezultat neka unutamja dimenzija (kao sto je zazor izmedu osovine i of vora). Uzroci su varijacije zbrojivi gdje god se dogodi da fizicki rezultat pada.

Formula je primijenjena na razne strojne i elektronske proizvode. Predodzba se moze primijeniti 11a nekoliko medudjelujucih varijabli u uekoj inzenjerskoj vezi. Pri- roda veze ne mora biti zbrojiva (primjer sklopa) ili oduzimajuca (primjer osovine i of vora). Formula tolerancije moze se prilagoditi za predvidanje varijacije rezultata koji su umnozak i/ili kvocijent nekoliko varijabli,

Pretpostavke formule

Formula se temelji na nekoliko pretpostavki:

0 Dimenzije su sastavnih dijelova neovisne i sastavni se dijelovi sklapaju prema nacelu slucajnosti, Ova se pretpostavka obicno susrece u praksi.

6 Svaka se dimenzija sastavnog dijela treba nonnalno raspodijeliti. Neka su odstupanja od te pretpostavke dopustena.

9 Stvarni prosjek za svaki sastavni dio jednakje nazivnoj vrijednosti navedenoj u specifikaciji. Za primjer prvobitnog sklopa, stvarni prosjeci za sastavne dijelove/1,5 i C moraju biti 1,000, 0,500, odnosno 2,000. Inace, nazivna vrijednost od 3,500 nece se postici za sklop, a granice tolerancije postavljene 11a oko 3,500 nece biti realne. Tako je vazno za medudjelujuce dimenzije kontrolirati prosjecnu vrijednost. To znaci da su potrebne tehnike za kontrolu procesa koje koriste mjerenje varijabli.

Budite oprezni ako je bilo koja od pretpostavki narusena. Razlozna odstupanja od pretpostavki jos uvijek mogu dopustiti da

Tlcmla=i.5^rf^J^T7.

Konacno, analiza je simulalcije varijacije tehnika koja koristi simulaciju pomocu racunala radi analiziranja tolerancija. Ova se tehnika moze baviti znacajkama proizvoda koje imaju ili normalne ili nenormaine razdiobe, Radi daljnje rasprave pogledajte Rovvzeea i flolmesa (1986).


SAZETAK

• Za projektni postupak moraju se odrediti mjerenja kvalitete kako za samokontrolu tako i za vrednovanje djelotvomosti projekta.

• Tipicno slozeni proizvodi prolaze tri razdoblja tijekom vijeka trajanja proizvoda: razdoblje propusta (kvara) u najranijoj fazi, razdoblje stalne ucestalosti kvara, te razdoblje istrosenosti.

0 Kad je ucestalost kvara stalna, razdioba je vremena izmedu kvarova eksponencijalna. To je temelj eksponencijalne fornnde za pouzdanost.

• Ako kvar na bilo kojemu dijelu izazove kvar sustava i ako su pouzdanosti dijelova neovisne, onda je pouzdanost sustava umnozak pouzdanosti dijelova.

• Obilatost je postojanje vise od jednog elementa za izvrsenje da nog zadatka.

• Za vremenski usmjerene proizvode, pouzdanost se moze predvidjeti tijekom projektiranja upotrebljavajuci eksponencijalnu ili Weibullovu razdiobu.

• Za proizvode koji nisu vremenski usmjereni moze se predvidjeti pouzdanost kao funkciju naprezanja i jakosti.

• Raspolozivost je vjerojatnost da ce proizvod, kad se upotrebljava pod danim uvjetima, raditi zadovoljavajuce kad se to trazi.

• Granice specifikacije moraju se temeljiti 11a funkcionalnim potrebama proizvoda i varijabilnosti procesa proizvodnja. Statisticka analiza kvantificira varijabilitet procesa za projektanta.

ZADACI

13.1. Radarski uredaj ima prosjecno vrijeme izmedu kvarova od 240 sati temeljeno na eksponencijalnoj razdiobi. Pretpostavite da odredena misija zahtijeva rad bez kvara uredaja tijekom 24 sata, Koja je mogucnost da ce uredaj izvrsiti misiju bez kvara?

Odgovor. 0,9113.2. Dio nosaca opreme za raketu ima specificirano prosjecno

vrijeme izmedu kvarova od 100 sati. Koja je pouzdanost za vrijeme misije od 1 sat, 10 sati, 50 sati, 100 sati, 200 sati, 300 sati? Odgovore prikazite grafi6ki iscrtavanjem vremena misije u odnosu na pouzdanost. Pretpostavite eksponencijalnu razdiobu.

13.3. Prosjecno trajanje podsklopa A je 2000 sati. Podaci navode da je ova znacajka vijeka trajanja eksponencijalno raspodijeljena.

Sastavni dio KoliOna Utfestalost kvara na sat

Silikonski tranzistor

40 74.0 x 10'6

Tankoslojni otpornik

100 3,0 x IO'6

Papirni kondenzator

50 10.0 x I O'6

Podsustav Potrebno radno vrijeme tijekom

misije, hVrsta l azdiobe

kvara Informacije o pouzdnnosti

A 8 Eksponencijalna

50% podsustava trajat ce najmanje 14 sati

B 3 Normalna ProsjeCno je trajanje 6 sati sa standardnim odstupanjem od 1,5 sati

C 4 Weibullova s p= 1,0

ProsjeiSno je Irajanje 40 sati

Sastavni dijeloviKvnrovi /106 sati

Broj sastavnili dijelova

Crpka 23.4 1Sklopka za brzo iskapfanje

2.4 3Protupovralni ventil 6.1 2ZaU'orni ventil 7,9 1Cjevovodi i armatura 3.13 7

Procijenite srednje vrijeme izmedu kvarova. (Pretpostavite eksponencijalnu razdiobu. Svi su sastavni dijelovi kriticni za uspjesnost podsustava,)

Odgovor; 267 sati13.6, Sustav se sastoji od podsustava A, B i C. Sustav se prvotno

lcoristi na odredenoj mislji koja traje 8 sati, Sakupijene su

Pretpostavljajuci neovisnost podsustava, izracunajte pouzdanost misije.

13.7. Hidraulicni podsustav sastoji se od dva podsustava postavljena paralelno od kojih svaki ima sljedece sastavne

Za uspjesnost podsustava potrebni su svi sastavni dijelovi unutar svakog podsustava, Dva paralelna podsustava rade istodobno i svaki moze izvrsiti misiju. Koja je pouzdanost misije ako je vrijeme misije 300 sati? (Pretpostavite

Postotak kvara Poclsiistav

na 1000 mi

Wcibullova (1 vrijednost

A 0.1 2.0B 0.2 1.8C 0.5 1.0

Ako se pretpostavlja da su te procjene primjenjive na slicne podsustave koji ce se upotrijebiti u novom sustavu, predvidjeti pouzdanost (u obliku postotaka uspjesnih) na kraju 3000 mi, 5000 mi, 8000 mi i 10.000 mi.

13.8. Pozeljno je da elektrana bude u radnom stanju 95 posto vremena. Prosjecno vrijeme koje je potrebno za popravak kvara je oko 24 sata. Koje prosje£no vrijeme mom biti izmedu kvarova da elektrana udovolji 95 postotnoj svrsi?

Odgovor. 456 sati13.9. Proces proizvodnje tece neprekidno 24 sata dnevno i sedam

dana tjedno (osim planiranih zastoja). Prethodni podaei navode 50 postotnu vjerojatnost da je vrijeme izmedu uzastopnih kvarova 100 sati ili vise. ProsjeiSno vrijeme popravka za kvarove je 6 sati. Vremena su kvarova i vremena popravaka eksponencijaluo raspodijeljena. Izracunajte raspolozivost procesa.

13.10. U sljedecoj su tablici sazeti podaei o sastavnim dijelovima u jednom hidraulickom sustavu:

Sastavni dio Kvalitcta U^estatost kvara na sat

Sigurnosni ventil 1 200 x 10 ^Protupovratni ventil 1 150 x 10'6

ProCistatS 1 100 x 10’6

Cilindar 1 50 x 10‘6

Pretpostavite da svi sastavni dijelovi moraju raditi za uspjeh sustava i da se sustav stalno upotrebljava tijekom 8760 sati u godini bez zastoja osim u slucaju kvarova. Vrijeme po-pravka varira s tipom kvara, ali 50 posto popravaka zahttjeva 3 sata ili vise. Sljedeca procjena prosjecnog troska se odnosi na;

Trosak materijala/kvar = 100.00 dolara Trosak rada na popravku/sat = 5.00 dolara

Pretpostavite da su vrijeme kvara i vrijeme popravka eksponencijaluo raspodijeljeni. Izracunajte prosjeCni trosak popravaka kvarova godisnje.

Odgovor. 532 dolara.13.11. Provodena su mjerenja dimenzije provrta na radnom kolutu

centrifugalne sisaljke. Uzo- rak od 20 iz pilot-proizvodnje

Otponiik

Sretinja vrijednost, Q

Staiularctna oilstup

1 125 32 200 43 600 12

(A) Koji bi postotak knigova zadovoljio speeifikaciju o ukupnom otporu od 930 ± 30 ?(/)) Propitajle se kod lokalnog prodavaca da li je razlozno

pretpostaviti da se otpor otpornika nonnalno raspodjeljuje.

13.14. Proizvodac rotacijskih sisalica za travu primio je brojne zalbe koje su se odnosile na snagu potrebnu za guranje proizvoda. Studije su uskoro utvrdile da je uzrokom bio mati zazor izmedu tuljca kotaSa i osovine. Projektanti su se odlucili da dovoljno povecaju zazor radi lakog okretanja kotaca (ili radi dobrog podmazivanja), ali jos uvijek “dovoljno tijesno” kako bi se sprijecilo klimanje. Radi velikih zaliha kotaca i osovina odludeno je da se iezista kotaca pros ire na veci unutarnji promjer (I.D.), a da se zadrze osovine prijasnjih dimenzija. Predlozene su sljedece specifikacije:

Promjer osovine = 0,800 ± 0,002 in Novi zazor = 0,008 ± 0,003 in Lezaj (unutarnji promjer) = 0,808 ± 0,001 in

Ljudi iz proizvodnje su izjavili da oni ne bi mogli ekonomicno odrzati toleraneiju na unu- tarnjem promjeru iezista. Kako biste komentirali tu izjavu?

Odgovor: Mogla bi se dopustiti tolerancija unutarnjeg promjera od ±0,0022.13.15. Sklop se sastoji od dva dijela (A i B) koji pristaju skupa “od

kraja do kiaja” fonnirajuci sveukupuu duljinu C. Pozeljno je da sveukupna duljina C zadovolji speeifikaciju od3. ± 0,005 cm. Nazivna specifikacija na A je 2,000, a na B je 1,000, Postupak izrade za B ima nmogo vise varijabilnosti nego za postupak A. Izvjesno, tolerancija za dio B treba biti dva pitta tolika kao za dio/k Sklopovi se trebaju raditi


LITERATURA

Bender, Art (1975). “Statistical Toierancing as it Relates to Oualtiy Control and the Designer", Automo-tive Division Newsletter of ASQC, travanj, str. 12.

Garrick, John B. i Robert J. Muivihill (1974,). “Reliability and Maintainbility of Mechanized Bulk Mail Systems". Proceedings of Annual Reliability and Maintainability Symposium, Institute of Electronics and Engineers New York.

Ireson. W. Grant i Clyde F. Cocmbs Jr. (1988.). Handbook of Reliability Engineering and Managementt

McGraw-Hill Book Company New York, Poglavlje 15.MIL-HDBK-217 (1986.). “Reliability Prediction for Electronic Systems41, Department of Defense,

Washington, D.C.O'Connor, Patrick, D. T. (1991.). Practical Reliability Engineering, 3. izd., John Wiley and Sons, New

York, Poglavlje 5.Rowzee Mary R. i Richard K. Holmes (1986.). “Optimizing Component and Assembly Toierancing".

ASQC Quality Congress Transaction, str. 178-196.

DODATNA LITERATURA

ICvantifikacija pouzdanost, odrzavahja i raspolozivost: QCH4, str. 13.19-13.27, 13.43-13.48, 23,81-23.90Raheja DevG. (1991.), Assurance Technologies, McGraw-Hill Book Company, New York, Pogiavija 3,4. '

Granice statisticke tolerancije: QCH4, 23.51-23.60.

POGLAVLJE

14

ODNOSI S

DOBAVLJACEM

14.1 ODNOSI S DOBAVLJACEM—RADIKALNE PROMJENE

Ovaj korak na spiral! kvalitete bavi se nabavom roba ili ustuga od dobavljaca ili prodavaca.

U mnogim tvrlkama, liabave snose odgovornost za 60 posto dolara od prodaje, pa je to izvor vecine problema u kvaliteti (Burot, 1989.)* LoSa kvaliteta robe dobavljaca uzrokuje posebne troskove za kupca, na primjer kod jednog proizvodaca kucanskih uredaja, 75 posto svih zahtjva vezanih uz jamstvo moglo se pripisati nabavljenim komponentama za te uredaje.

Suvremeno naglasavanje sinanjenja inventara, omogucuje daljnje koncentriranje na kvalitetu. U okvim koncepta inventara “upravo na vrijeme”(*‘j list-in-time”), robe se primaju od dobavljaca samo u kolicini i u vrijeme kad je potrebna za proizvodnju. Kupac lie stvara zalihe inventara. Ako je dio nabavljenih proizvoda s nedostacima, proizvodnja se u pogonu kupca prekida, zbog nedostatka potrebnog inventara. Kod uobicajene nabave, probleini u kvaliteti kod dobavljaca mogu se prikiiti viskom inventara; dok koncepcija “upravo na vrijeme” zahtijeva da nabavljeni proizvod zadovoljava zalitjeve kvalitete.

313

Odjeli koji sudjelujii

AktivnostRazvojproizvoda Nabava Kvaliteta

Zahtjevi koji definiraju proizvod i zahtjevi program a kvalitete XX XVrednovanje alteniativnih dobavljaca X X XX

Odabir dobavljaCaVodenje zajedaickog planiranja kvalitete

X

XX

XXSuradnja s dobavljacem tijekom izvrsavanja ugovora X X XXDobivanje potvrde o uskladenosti sa zahtjevima X XXOvjeravanje kvalificiranih dobavljaca X X XX

Vodenje programa za poboljsanje kvalitete prema zahtjeva

X X XXKreiranje i koristenje rangiranja kvalitete dobavljaca XX X

Napomena: xx, glavna odgovornost; x, indireklna ocigovomost.

ODNOSI s DOBAVLJACBM 315

vornosti kako su dodijeljene u jednoj tvrtki. Te su aktivnosti opisane u ovom poglavlju i Poglavlju 15. Daljnja je detaljna razrada dana u QCH4 Odjeljak 15.

Matrica odgovornosti, prikazana u Tablici 14.1, prikazuje Odjel za kvalitetu koji ima giavnu odgovornost za mnoge aktivnosti kvalitetc dobavljaca. Unutar alternativne politike, Odjel nabave ima giavnu odgovornost za kvalitetu, dok drugi (na primjer Raz- voj proizvoda i kvalitete) imaju indirektnu odgovornost. Takav pomak u odgovornosti stavlja u jaCe zariste kvalitetu, postavljanjem prednosti na planove isporuke, cijenu i kvalitetu. Da bi se zadovoljila ta odgovornost, vecina bi Odjeia za nabavu trebala dopu- liiti svoje tehnicke sposobnosti. Neke su organizacije zadovoljile tu potrebu prcmje- stanjem telmickih

14.2 SPECIFIKACIJA ZAIITJEVA KVALITETE ZA DOBAVLJACA

1. Kupac mora potpuno upoznati dobavljaca o tome koja ce biti upotreba proizvoda. Priopcavanje zahtjeva o upotrebi moze biti tesko cak i za jednostavan proizvod.

2. Kupac mora dobiti informaciju da bude siguran kako je dobavljac sposoban pi i» baviti proizvod koji zadovoljava sve

Slozenost mnogih suvremenih proizvoda otezava priopcavanje potrebe za upolrebom dobavljacu u jednoj specifikaciji. Ne samo da su uvjeti koristenja slozenog proizvoda u praksi ponekad slabo poznati, nego i unutarnji okolis koji okruzuje odredenu komponentu moze biti nepoznat, dolcle god se cijeli proizvod ne projektira i ispita. Na primjer, navodenjc zahtjeva za tocnu temperaturu i vibraciju za dobavljaca koji ispo- mcuje elektricnu komponentu ne moze se ostvariti dok sc ne razvije citav sustav. Takvi slucajevi zahtijevaju, najmanje, stalnu suradnju izmedu dobavljaca i kupca. U posebnim slucajevima, moze biti potrebno odrediti poseban razvoj i ugovore o proizvodu da bi se otkrilo kako dovrsiti zahtjeve.

Okolnosti mogu zahtijevati dvije vrste specifikacija:

1. Specifikacije koje definiraju zahtjeve za proizvod.2. Specifikacije koje definiraju koje se aktivnosti u vezi s

kvalitetom ocekuju od dobavljaca, tj. dobavljacev sustav kvalitete.Druga vrsta specifikacije je iskorak iz tradicionaine prakse

316 PLANIKANJE I ANAL1ZA KVALITETE

iskustvo voditi cijeii program potreban da se dode do zadovoljavajuceg proizvoda. Za neke proizvode, drzavni propisi zahtijevaju da kupac nametne odredene proizvodne zahtjeve (na primjer sanitarne uvjete za proizvoduju farmaceutskih proizvoda) i da ill trazi od dobavljaca. Za druge proizvode kao sto je slozeni melianicki ili elektronicki podsustav, sveukupni zahtjevi sustava mogu zahtijevati od dobavljaca zadovoljenje brojcane pouzdanosti ili zahtjeva za odrzavanje, le provodenje odredene djelatnosti radi sigurnosti da ce takvi zahtjevi biti zadovoljeni (vidjeti Poglavlje 12). Za neke druge proizvode, od dobavljaca se zahtijeva korislenje tehnike stalisticke kontrole procesa za odabrane znacajke proizvoda ili za parametra procesa. Dokumenti kao sto su serije ISO 9000, koji defmiraju elemente

Primjer 14,1 Od nekoiiko je dobavljaca zatrazeno da podnesu ponude za bateriju potre- bmi za svemirski program. Dan im je brojcani cilj za pouzdanost i od njih je trazeno da u svojoj ponudi obulivate opis djelatnosti za pouzdanost koje ce biti provedene ostvarivanju cilja. Vecina je zainteresiranih dobavljaca obuhvatilo program pouzdanosti koji se sastoji od odgovarajueilraktivnosti pouzdanosti za bateriju. Meduthn, jedan dobavljac ocito nije imao iskustva u formalnoj metodologiji pouzdanosti i podnio je iznenadujucti ponudu. Taj je dobavljac doslovnu ucinio kopijn programa pouzdanosti prethodno tiskanu za sustav projektila (rijec “projektir bila je zamijenjena rijecju “baterija”). To je dovelo do kasnije potvrdene sunmje, da dobavljac vrlo malo zna o programima pouzdanosti.

Za slozene proizvode za koje sc trazi od dobavljaca da projektira i izradi proizvod, moze se od dobavljaca traziti da u ponudi obuhvati preliminarno predvidanje pouzdanosti, analizu nacina, posljedica i kriticnosti propusta, plan ispitivanja pouzdanosti, ili druge analize pouzdanosti (vidjeti Poglavlje 12). Dobavljacev odgovor ne pruza samo neko osiguranje u koncepciji projektiranja, nego takoder pokazuje da dobavljac ima iskustvo u pouzdanosti vodenja programa i da je obuhvatio fondove i vremenski plan u ponudi.

14.3 IZBOR DOBAVLJACA

Izbor dobavljaca pocinje odlukom da ii izradi ti ili kupiti. Ta odluka zahtijeva analizu cimbenika kao sto su znanja i potrebni uredaji, kapacitet pogona, sposobnost zadovo- Ijavanja rokova isporuke, ocekivani troskovi “izrade” ili “kupovine” i dmga pitanja. Prilikom donosenja odluke o kupovini treba odluciti o broju dobavljaca za svaku stavku.

ODNOSI s DOBAVLJACEM 317

Vise dobavljaca u odnosu na jednoga

Vise izvora za opskrbu ima prednosti: konkurencija rezultira boljom kvalitetom, manjim troskovima, boljom uslugom i minimalnim prekidom opskrbe radi strajka ill drugih nezgoda.

Jedan izvor isporuke ima takoder prednosti: opseg ugovora dan jednom dobavljacu bit ce veci od onili koji se daju vecem broju dobavljaca i dobavljac ce obratiti vecu pozornost na ugovor. S jednim ce dobavlja6em komuniciranje biti jednostavnije i bit 6c vise vremena na raspolaganju za usku suradnju s dobavljacem. Najdramaticniji su primjeri jednog dobavljaca viseodjelne tvrtke u kojima su neki odjeli dobavljaci za druge odjele.

Pojavljujc se jasan trend: organizacije znatno smanjuju broj visestrakih dobavljaca. Od oko 1980. g. postala su uobicajena smanjenja od 50-70 posto baze dobavljaca. To jos tie znaci da treba ici na jednog dobavlja6a kod svih nabava; to znaci jedan dobavljac za nekc nabave i manje dobavljaca za druge nabave. Poslovanje s manjim broj cm dobavljaca pomaze ostvarenju korisnog partnerstva dajuci vrijeme i potrebno znanje da se olaksa dublja suradnja. Oblici suradnje opisani su kasnije u ovom pogiavlju.

14.4 PROCJENJIVANJE SPOSOBNOSTI DOBAVLJACA

Vrednovanje sposobnosti kvalitete dobavljaca obuhvaca jednu ili obje od sljedecih djelatnosti:1. Kvalificiranje dobavljaceva projekta vrednovanjem uzoraka proizvoda.2. Kvalificiranje dobavijaceve sposobnosti da zadovolji zahtjeve

kvalitete na proizvodnim scrijama.

Kvalificiranje dobavljaceva projekta

U nekim se slucajevima trazi od dobavljaca da kreira novi projekt radi zadovoljavanja flmkcija koje zeli kupac. U tim slucajevima, dobavljad izraduje uzorke na osnovi predlozenog projekta. (Takvi se uzorci cesto izraduju u radionici za modeie jer proizvodni proces za novi projekt jos nije stvoren). Uzorke ispituje (“kvalifikacijsko ispitivanje”) kako kupac tako i dobavljac koji tad a pod nos i rezultate kupcu. Nije neobicno da rezultati kvalifikacijskog ispitivanja budu odbaceni. Poznata su dva razloga: (1) Rezultati ispitivanja pokazuju da projekt ne daje zeljene fiinkcije proizvodu ili (2) postupak ispitivanja nije primjeren vrednovanju ispunjavanja fnnkcije proizvoda. Takva odbacivanja (i rezultirajuca kasnjenja u ispomci) mogu se


Rezultati kvalifikacijskog ispitivanja pokazuju je li dobavljac stvorio projekt koji zadovoijava zahtjcve ispunjavanja funkcije; takvi rezultati ispitivanja ne pokazuju da li je dobavljac sposoban proizvesti proizvod pod proizvodnim uvjetima.

Kvalificiranje dobavljaceva procesa proizvodnjeVrednovanje dobavljaceve sposobnosti proizvodnje moze se provesti na tri nacina: pomocu prijasnjih podataka na sliCnim proizvodima, analize sposobnosti procesa ili vrednovanja sustava kvalitete dobavljaca nadzorom kvalitete,

Najbolji nacin koristi podatke koji pokazuju dobavljaceve prijasnje ispunjavanje funkcije na istim ili slicnim proizvodima. Takvi se podaci mogu dobiti u lokalnoj trgo- vackoj organ izaeiji, drugim odjelima iste korporaeije, drzavnim bankama podataka ili industrijskim bankama podataka. Vidjeti QCH4, stranica 15.13 za detaljno objasnjenje.

Ako se koristi analiza sposobnosti procesa, podaci sc o kljucnim znacajkama proizvoda prikupijaju iz procesa i vrednuju pomocu statisti5kib pokazatelja za sposobnost procesa (vidjeti Poglavlje 17). Sve se ovo provodi prije nego je dobavljac ovlasten da nastavi s punom proizvodnjom. Tipicno, analiza je sposobnosti procesa dobavljaca pridruzena za bitne znacajke proizvoda, proizvode koji ovise o sigurnosnim propisima i 1 i za p ro i zvo de koj i za lit ij evaj u ud o vo 1 j a va nj e d rza v nim p ropi s i ma.

Treci pristup, nadzor kvalitete, objasnjen je u daljnjem tekstu.

Nadzor kvalitete dobavljacaNadzor kvalitete dobavljaca vrednovanje je dobavljaceve sposobnosti za udovoljavanje zahtjevima kvalitete na proizvodnim serijama. Rezultati se nadzora upotrcbljavaju u procesu odabira dobavljaca ili ako je dobavljac vec odabran, detaljniji pregled upozorava laipca na mjesta gdje dobavljac

* Je li vasa tvrtka dobila zahljeve za lcvalitetu proizvoda i pristala da im moze u potpunosti udovoljiti?

0 Jesu li dokumentirani rezultati vase posljednje kontrole?* Slazete li se da kupcu unaprijed dostavitc obavijest o bilo kojoj promjeni u projektu

vaseg proizvoda?* Kakvu zastifnu odjecu nose vasi zaposlenici radi smanjenja onecisccnja proizvoda?* Opisitc sustav za prociscavanje zraka u vasim prosforima za proizvodnju.

FormaIniji detaljniji pregled kvalitete sastoji se od posjeta dobavljace\m postrojenju koji obavlja skupina promatraca iz odjela kao sto su Kvaliteta, Inzenjering, Proizvodnja


i Nabava. Takav posjet moze bid dio sircg detaljnijeg pregleda dobavljaca koji obuhvaca fmancijsko, menedzmentsko i tehnolosko podrucje. Ovisno o proizvodu, mogu se odabrati aktivnosti koje su obuhvacene u dijelu nadzora kvalitete iz sljedeceg popisa:

• Uprava: filozofija, politike kvalitete, struktura organizacije, indoktriniranost, ob-vezivanje na kvalitetu.• Projekt: organizacija, sustavi u upotrebi, opseg spccifikacija, orijentacija 11a mo-derne tehnike, pozornost posvecena pouzdanosti, kontrola promjene inzenjcringa, laboratoriji za razvoj.• Proizvodnja: fizicki objekti, odrzavanje, specijalni procesi, sposobnost procesa, kapacitet proizvodnje, opseg planiranja, prepoznavanje (oznacavanje) serije i slijedenje.• Nabavcr. specifikacije, odnosi s dobavljacem, postupci.• Kvalifeia: struktura organ izacije, raspolozivost kontrole kvalitete i inzenjera za pouzdanost, planiranjc kvalitete (materijali, proces proizvodnje, gotova roba, palci- ranje, skladistenje, otprema, polrosnja, servis u primjeni), prcgled pridrzavanja plana.• Konfrola i is pit may e: laboratoriji, posebna ispitivanja, ins t rumen! i, kontrola mjcrenja.8 Koordiniranje /a>a/itete: organizacija koordiniranja, analiza narudzbi, kontrola po- dugovaratelja, analiza troska kvalitete, petlja popravnog djelovanja, raspolaganje s neuskladenim proizvodom.8 Poclaci o sustaviv. objekti, postnpci, djelatna upotreba izvjestaja.8 Osoblje: indoktriniranost, motiviranost za poducavanje.8 Rezultati Icvaliiete: postignuta ispunjavanja funkcije, vlastita upotreba proizvoda, ugledni kupci, ugledni podugovaratelji.

Ispitivanje prakse kvalitete dobavljaca ponekad otkriva realnu sliku. Tablica 14.2 prikazuje rezultate za dobavljace proizvoda siroke potrosnjc Sears Canada, Inc. (Gordon 1990.) i dobavljaca elektronickih proizvoda GTE Service Corporation (Johnson 1989.).

Obavljajuci nadzor, skupina izvjestava o svojim nalazima. Oni se sastoje od: (1) nckih objektivnih nalaza kao sto su objekti koje posjeduje ili koji nedostaju dobavljacu, (2) subjcktivne prosudbe o ucinkovitosti dobavljacevih operacija, (3) daljnje prosudbe opsega pomoci koja je potrebna dobavljacu, (4) vrlo subjektivnog prcdvidanja, hoce li dobavljac dostaviti dobar proizvod ako je to utvrdeno ugovorom.

Dobavljaci tvi tke Sears Canada, Inc, Dobavljaci tvrtke GTE Service Corporation

Pisani postnpci za kvalitetu 20%Pracenje propusta pomoeu raCunala 50%

Kontroia nesukladnosti 25% Upotreba stapicastog sifriranja 26%

Postnpci za popravno djelovanje 29% SPC procesa (SPC = statisticka kontroia procesa)

71%

TroSkovi ustanovljene nesukladnosti 29% SPC proizvoda 9%

Kontiola poddobavljaca 42% SPC projekta 8%

Obvezivanje na kvalitetu od strane/ PPM Programi sastavnih dijelova 43%izvrsnog menedzmenta/predsjednika 46% PPM program lemljenja 83%

Nadzori kvalitete dobavljaca imaju vrline i ogranicenja. S pozitivne strane, takvi nadzori mogu otkriti vazne slabosti kao sto su nedostatak opreme za ispitivanje iti nepostojanje bitnih programa za poducavanje. Nadalje, uadzor otvara linije sporazumijevanja i moze stimulirati djelovanje za kvalitetu viseg menedzmenta dobavljaca. S negativne strane, nadzori koji isticu dobavljacevu organizaciju, postupke i dokumentaciju imali su samo ograniden uspjeh u predvidanju buduceg ispunjavanja funkcije dobavljaca za proizvod.

U nekim djelatnostima, dobavljaci su optereceni nadzorima kvalitete od nekoliko razliditih kupaca. Ti ponovijeni nadzori (zvani “visestruko procjenjivanje”) zahtijevaju trosenje vreniena za dobavljace. U drugom pristupu, kreira se specifikacija norme za elemente sustava kvalitete (npr. serije ISO 9000), a procjenitelji se poducavaju za vrednovanje sposobnosti dobavljaca upotrebljavajuci specifikaciju. Serije ISO 9000 obuhvacaju odvojene specifikacije za procjenjivanje (1) kompletnog programa od projekta do servisiranja, (2) proizvodnje i ugradnje i (3) zavrsne kontrole i ispitivanja. Popis dobavljaca koji su prosli procjenu objavljen je, a ostalini se kupcima savjetuje da koriste te

14.5 POSLOVANJE UGOVOROM

Tvrtlca The Bell Communications Research detaljnije je pregledala 30 velikih tvrtki da bi prikupila informacije o njihovim pristupima kvaliteti dobavljaca (Pence i Saacke 1988.). Pojavile su se tri kategorije medusobnog djelovanja s dobavljacima:

ODNOSf s DOBAVUACEM 321

• Konfrola. Ona se usredotocoje na razlicite oblike kontrole proizvoda.

• Prevencija. Ovdje je pretpostavka da kvalitetu mora ugraditi dobavljac uz pomoc kupca. To jejos uvijek veza izmedu kupca i dobavljaca na udaljenosti.• Partnerstvo. Dobavljacima se midi fmancijska sigurnost dugorocne veze u zamjenu za dobavljacevo obvezivanje na kvalitetu koje obuhvaca snaznu vezu skupnog rada s knpcem.

Partnerslvo — koje ne obuhvaca samo kvalitetu nego i druge poslovne rezultate — to je trend buducnosti. Djelatnosti skupnog rada veoma variraju, na primjer poducavanje dobavljaceva osoblja u tehnikama kvalitete, obuhvacajuci dobavljace 11a sastancima za kriticki pregled projekta, da bi se dobile ideje o tome kako se dobavljacevi dijelovi rnogu najboije upotrijebiti, dijeleci povjerljive prodajne pianove s dobavljacem kako bi se pomoglo dobavljacu u planiranju proizvodnje. Takvo partnerstvo ceslo vodi do osnivanja Savjeta za kvalitetu dobavljaca, koji pomaze u pribavljanju novih nacina za obostranu korist i kupca i dobavljaca. Razlicite pogodne priiike za skupni rad objasnjene su u daljnjem tekstu. Ali, takav timski rad ovisi o iskrenoj otvorcnoj suradnji izmedu kupaca i dobavljaca.

Takva se suradnja najboije postize postavljanjem viselinijske komunikacije: projektanti se moraju neposredno sporazumijevati s projektantima, stnicnjaci za kvalitetu sa strucnjacima za kvalitetu, itd. Ovakvi su visestruki kanali drastican iskorak od samo jednog kanala sto se uveliko koristtlo za nabavu uobicajenili proizvoda. Kod nacina s jednim kanalom, strucnjak u kupcevoj organizaciji mora raditi preko posrednika za nabavu, koji opet razgovara s posrcdnikom za prodaju u organizaciji dobavljaca da bi dobio informaciju. Naravno, koncepcija visestrukih kanala cini se osjetljivom, ali ne bi li bilo korisno utvrditi ostvaruju li visestiuki kanali bolje rezultate u kvaliteti? Carter i Miller (1989) su upravo to ucinili.

Primjer 14,2 Oni su u jednoj inovatorskoj istrazivackoj studiji usporedili razine kvalitete za dvije strukture komunikacije: vSerijsku (jedati kanal) i paralelnu (nekoliko kanala). Kod proizvodaca mehanickili brtvi, jedan je odjel pogona slijedio serijsku koncepciju veze, dok je drugi odjel koristio paralelnu vezu. Tijekom razdoblja od 19 mjeseci, odjel koji je koristio paralelnu vezu poboljsao je prosjeeni postotak odbacenih dijelova sa 30,3 posto na 15,0 posto, sto je statisticki znacajna razlika; odjel koji je koristio serijsku vezu nije imao takvog poboljsanja —- zapravo postotak odbacenih dijelova malo je porastao.

Takoder, govorimo 0 tome kako se partnerstvo moze postici


Radije kupovna vrijednost nego sukladnost sa specifikacijom. Tehnika koja sc upo- (rebljava analiza je vrijednosti onoga sto se kupuje i nastojanje da se utjece na poboljsanje. Organizirani je pristup poznat kao analiza vrijednosti (vidjeti Odjeljak 12.8 “Trosak i ispunjavanje ftmkcije proizvoda”). Analiza vrijednosti primijenjena 11a veze kvalitele dobavljaca, zahtijeva dodatne troskove radi: (1) prekomjerne specifikacije za upotrebu u odnosu na onu u kojoj ce proizvod biti upotrijebljen, npr. narucuje se poseban proizvod, a to bi mogao biti standardan proizvod, (2) naglasavanja pocetne cijene radije nego troskova upotrebe tijekoin vijeka trajanja proizvoda i (3) naglasavanja sukladnosti sa specifikacijom, a lie prikladnosti za upotrebu. Dobavljaci sc poticu da daju preporuke za projektiranje ili dnige zahtjeve koji ce poboljsati ili odrzavati kvalitetu uz manji trosak.

Opdmiziranje troskova kvalitete. Nabavnoj cijeni kupac mora dodati cijeli niz troskova koji se odnose 11a kvalitetu: ulaznu kontrolu, kriticki pregled materijala, zastoje proizvodnje, vrijeme lead pogon stoji, dodatne zalihe, itd. Medutim, dobavljac ima takoder

Primjer 14.3 Proizvodac teske opreme kupio je 11.000 odljevaka na godinu od nekoliko dobavljaca. Odluceno je da se iziacunaju ukupni troskovi kupljenih odljevaka kao sto su po^etna nabavna cijena plus troskovi ulazne kontrole plus troskovi neispravnih odbacenih odljevaka otkrivenih kasnije kod montaze. Jedinicna nabavna cijena prema ugovoru dana najnizem ponudacu bila je 19 dolara. Troskovi kontrole i odbacivanja iznosili su dodatnih2,11 dolara. Variranje medu ponudenim cijenama bilo je 2 dolara. Izovoga slijedi da najniza ponudena cijena ne daje uvijek najnizi ukupni trosak.

Zajednicko tehnolosko planiranjeNajuobicajeniji elemenli takvog planiranja obuhvacaju:

1. Sporazum o znacenju zahtjeva za ispunjavanje funkeije u spccifikacijama.2. Kvantificiranje kvalitete, pouzdanosti i zahtjeva odrzavanja.

Primjer 14.4 Dobavlja^u je dan ugovor za nabavti sustava za kondicioniranje zraka koji treba imati prosjecno vrijeme izmedu kvarova najmanje 2000 sati. Kao dio zajednickog planiranja, od dobavljaca se zahtijevalo da podnese detaljan program pouzdanosti na pocetku u fazi projektiranja. Podnesen je program koji je obuhvatio odredbu da se isti zahtjev od 2000 sati rada trazi od svakog dobavljaca dijelova za taj sustav. To je otki ilo potpuni nedostatak razumijevanja visestrukog pravila (multiplication rule) od strane dobavljaca (vidjeti Odjeljk 13.4 “Veza izmedu pouzdanosti dijela i sustava”).

3. Defmiciju zadataka pouzdanosti i odrzavanja koje treba voditi dobavljac.

ODNOS1 s DOBAVLJACEM 323

4. Pripremu plana kontrole process za proces proizvodnje. Od dobavljaca se moze zahtijevati da podnese plan koji sazima odredene djelatnosti sto ce se provoditi za vrijeme izrade proizvoda. Obicno, plan mora obuhvacati telmike statisticke kontrole procesa da se sprijefie nedostaci tako da se problem! odmah otkriju.

5. Definiciju posebnih zadataka koji se traze od dobavljaca. On! mogu obuhvacati djelatnosti radi sigurnosti da je udovoljena dobra proizvodna praksa, da su pri- pretnljene specijalne analize za kriticne dijelove itd.

6. Klasifikaciju nedostataka prema vaznosti kako bi se pomoglo dobavljacu da shvati gdje treba koncentrirati napore.

7. Postavljanje osjetljivih normi za one odlike kvalitete koje Primjer 14,5 Savezna je vlada bila suocena s problemom definiranja granica boje na vo- jnickoj uniformi, Na kraju je odluceno da se pripreme fizicki uzorci najsvjetlijili i najtamni- jih prilvvatljivih boja. Takve su norme poslane s odredbom da ce se norme periodicki zam- jenjivati jer boja vremenom biijedi.

8. Normizaciju mctoda i uvjeta za ispitivanje izmedu dobavljaca i kupca da bi se osi- gurala njihova kompatibilnost.

Primjer 14.6 Proizvodac sagova staino se zalio na dobavljaca prede radi tezine prede. Na kraju, dobavljac je posjetio kupca da bi verificirao metode za ispitivanje. Mehanike njihovih metoda za ispitivanje bile su slicne. Nakou toga je unajmljen nepristrani laboratorij i on je verificirao ispitivanja na postrojenju sagova. Na kraju je misterij rijesen. Dobavljac je preo (i mjerio) predu u potpuno suhim uvjetima, dok je proizvodac sagova mjerio u uobicjenim uvjetima. Tijekom tog razdoblja potroseno je 62.000 dolara vise za predu nego da je bila kupljena uz uobicajenu tezinu.

9. Uvodenje planova uzorkovanja i drugih krilerija koji se odnose na kontrolu i djelatnost ispitivanja. S gledista dobavljaca, plan bi trebao prikvatiti serije koje imaju uobicajen prosjek procesa. Za kupca, kriticni faktor je velicina osteccnja uzrokovana jednim nedostatkom koji prolazi kroz izdvajanje uzorkovanjem. Uravnotezavanje troska razvrstavanjem u odnosu 11a uzorkovanje moze biti korisni utazni podatak kod projektiranja plana uzorkovanja (vidjeti Poglavlje 19). Osim kriterija uzorkovanja, pogreska mjerenja takoder moze biti problem (vidjeti Odjeljak 18,9 “Pogreske mjerenja”).

10. Uvodenje razina kvalitete. U proslosti su dobavljacima cesto bile dane “prillvat 1- jivc razine kvalitete” (AQL). AQL vrijednost je bila samojedna tocka 11a krivulji “radnih znacajki” koja je opisivala rizike vezane uz planove prijama. Tipicna AQL


objasni ti dobavljacu preko ugovora, da se od svih podnesenih proizvoda ocekuje udovoljavanje specifikacijama i da svalci proizvod koji je nesukladan moze bifi vracen radi zamjene. U mnogim induslrijama jedinica mjere sada je broj nedostataka na milijun (DPM).

11. Uvodenje sustava oznacavanje serije i slijedenja. Ta je koncepcija uvijek bila prisutna u izvjesnoj mjeri, npr. brojevi serije celika, brojevi serija farmaceutskih proizvoda. U posljednje vrijeme, osim pojacane pozomosti na pouzdanost proizvoda, ovaj je postupak hitnije potreban da se pojednostavi lociranje teskoca, smanji ko- iicina reklamiranih proizvoda i utvrdi odgovornosi, Ti sustavi slijedenja, premda zahtijevajn dodatni napor da se ocuva red proizvodnje i oznacivanja proizvoda, omogucuju vecu preciznost uzorkovanja.

12. Uvodenje sustava pravodobne reakcije na signale za uzbunu koji su nastali zbog nedostataka. Prema mnogim ugovorima, kupac i dobavljac udruzeni preko zajednickog vremena trajanja za dovrsenje konacnog proizvoda. Obicno, poseban

Takva ostroumnost zajednickog tehnoloskog planiranja nema slicnosti sa starim pristupom slanja dobavljacu lcopije s ulvrdenim projektom i planom.

Suradnja tijekom izvrsenja ugovora

Ova se suradnja uobicajeno koncentrira na sljedeca podrucja djelovanja:

Vrednovanje pocetnih uzoraka proizvoda. U mnogim okolnostima vazno je da dobavljac podnese rezultate ispitivanja malog pocetnog uzorka proizvedenog iz proizvodne radionice (tooling) i uzorka iz prve proizvodne isporuke prije nego se izvrsi otprema u cijelosti. Kasnije se vrednovanje moze provesti tako da predstavnik kupca posjeti postrojenje dobavljaca i pazljivo promatra kontrolu uzorka uzetog prema nacelu slucajnosti, odabranog iz prve proizvodne serije. Moze se takoder izvrsi ti kriticki pregled sposobnosti procesa ili vrste podataka o kontroli procesa iz te serije.

Informacija o projektu i promjenama. Promjene projekta mogu nastali na inicijativu ili kupca ili dobavljaca. Bez obzira cija je inicijativa, potrebno je dobavljaca tretirati kao vlastiti odjel kad se mijenjaju razvojni postupci za proizvodni projekt. Ta je potreba posebno izrazena kod suvremenih proizvoda, kod kojih promjene projekta mogu utjecati na proizvode, procese, onida,


Nadziranje kvalitete dobavljaca. Nadziranje kvalitele stalno je pracenje i verifikacija status a postupaka, me to da, uvjeta, procesa, proizvoda, usluga i aualiza zap is a u odnosu na utvrdene reference radi osiguravanja udovoljavanja specificiranim zahtjevima za kvalitetom (ISO 8402-1986). Kupcevo nadziranje moze imati nekoliko oblika: kontrola proizvoda, sastanci s dobavljacima radi kritickog pregleda statusa kvalitete, nezavisna provjera elemenata programa kvalitete dobavljaca, pracenja stvarne proizvodnje dobavljaca, kritickog pregleda statistickih podataka kontrole procesa, svjedodenja specificnili operacija ili ispitivanja. Glavni ili kriticki ugovori zahtijevaju prisutnost 11a terenu ili ponovljene posjete,

Vrednovanje dostavljenog proizvoda. Vrednovanje proizvoda dobavljaca moze se provesti pomocu jedne od metoda navedenih u Tablici 14.3.

Proslih desetljeca ulazna je kontrola cesto zahtijevala puno

TABLICA 14.3Metode vrednovanja proizvoda dobavljaca

Metoda Pristup Primjena

100% kontrola

Kontrola uzorkovanjem

Kontrola prepoznavanjem

Bez kontrole

Upotreba podataka doba- vljaCa (dobavljac ovjeren)

Svakom se dijelu u isporuei vrednuju sve ili neke znaCajke u specifikaciji

Uzorak .se svake isporuke vrednuje prema prethodno defmiranom planu uzorkovanja i donosi se odluka da li se ispornka prihvaca ili odbacuje

KaitiCni dijelovi kod kojih je trosak ko-ntrole opravdan troskom rizika od manjkavosti; takoder se koristi da se uslanovi razina kvalitete novih dobavljacaVazni dijelovi kod kojih je dobavljac utvrdio adekvatne zapisnike o kvaliteti pomocu prethodno podnesene povijesli isporuka

Proizvod se ispituje radi Dijelovi manje vaznosti kod kojih je sigurnosti da je dobavljac utvrdena pouzdanost dobavljaceva poslao ispravan proizvod, ne laboratorija osim razine kvalitete obavlja se kontrola znacajki proizvoda Isporuka se salje izravno u Za nabavu normiranih materijala skladiste ili proizvodni odjel ili robe koja se ne koristi u proizvoda,

npr. opskrbljivanje ureda

Podaci se dobavljaceve Dijelovi za koje je dobavljac uveo kontrole koriste umjesto strogo vodenje zapisnika o kvaliteti ulazne kontrole


Izbor metode za vrednovanje ovisi o raznim faktorima:

0 Prethodna povijest kvalitele o dijelu i dobavijacu.• Krilicnost dijela na ukupno ispunjavanje funkcije sustava.8 ICriticnost kasnijih operacija izrade.* Jamstvo ili povijest upotrebe.8 Informacija o sposobnosti procesa dobavljaca.

8 Priroda procesa proizvodnje. Na primjer, operacija liskanja ovisi primarno o odgovarajucem slaganju. Informacija o prvili nekoliko komada i posljednjili nekoliko komada tijekom proizvodnje obicno je dovoljna da se izvuku zakljucci o cjelokupnom tijeku.8 Homogenost proizvoda. Na primjer, tekiici su proizvodi homogeni i zbog toga liisn potrebni veliki uzorci.

0 Raspolozivost potrebnog znanja i opremc za kontrolu.

Djelovanjc po pitanjn nesukladnog proizvoda. Za vrijeme ispunjavanja fxinkcije ugovora pojavit ce se primjeri nesukladnog. Oni mogu biti na samom proizvoda ili u procesnim zahtjevima ili zahtjevima postupaka. Prvenstveno se napor mora uloziti u slucajeve gdje je proizvod neprikladan za upotrebu.

Komuniciranje s dobavljaeem ti vezi nesukladnosti mora obuhvacati precizan opis simptoma ncdostataka. Najbolji je opis u oblilai uzoraka, ali ako to nije moguce, dobavljac treba imati mogucnost posjetiti mjesto teskoce. Bezbroj je pitanja koja se na to odnose: Sto uciniti s proizvodima s ncdostatkom? Tko ce ih sortirati ili popraviti? Tko ce platiti troskovc? Koji su bili uzroci? Sto treba poduzeti da se sprijeci ponovno pojavljivanje? Ta su pitanja izvan podrucja otkrivanja nedostataka; ona zahtijevaju raspravu izmedu odjela unutar svake tvrtke i daljnje rasprave izmedu kupca i dobavljaca.

Poboljsanjc kvalitete dobavljaca. Opceniti pristup radi postupanja s trajnim problemima dobavljaca zahtijeva pristup korak po korak do poboljsanja objasnjenog u Po- glavlju 3. “Poboljsanje kvalitete i smanjenje troska”. To obuhvaca prve korake u uspostavljanju udokaza potrebe” za dobavljaca da djeluje i primjenu Pareto analize da se otkrije “nekoliko vitalnih,) problema. Odjeljak i 5.6 “Pareto analiza dobavljaca n objasnjava oblik takvih analiza problema dobavljaca .

Suradnja cesto zahtijeva, da se dobavijacu pruzi tehnicka poinoc. Miller i Kegaris (1986) su opisali kako moze biti potrebno dijeliti vlasnicku informaciju na temelju “potrebe da se zna”. To

ODNOSI S DOBAVLJACEM 327

Primjer 14.7 Za proizvodaca kucanskih uredaja 75 posto jamstvenih troskova bilo je radi dijelova dobavljaca. Predsjednik i lijegovi namjestenici osobno su se s as tali sa skupinom suprotne strane sa svakim od 10 kljucnih dobavljaca. Jamstveni su podaci predstavljeni radi ustanovljavanja “dokazpotrebe”. Postavljenje cilj 50 posto smanjenje u jamstvenim troskovima tijekom razdoblja od 5 godina. Od svakog je dobavljaca zatrazeno da razvije program poboljsanja kvalitete. ICupac je organizirao 8-satui sastanak za poducavanje predsjedtiika i clanova osoblja kljucnih dobavljaca. Odrzani su dodatni sastanci. Postavljen je sustav nagrada dobavljaca i nabavna je praksa promijenjena tako da je posao prenesen najboljim dobavljacima. Rezullat je bio: smanjenje poziva za servisiranjem od 41 na 13 poziva na 100 proizvoda i usteda od 16 dolara po jedinici u jamstvenim troskovima.

14,7 OVJERAVANJE (CERTIFIC1RANJE) DOBAVLJACA

“Ovjeveni” (certificirani) dobavljac je onaj za koga se ustanovi nakon opsirnog ispitivanja, da opskrbljuje malerijalom lakve kvalitete da nije potrebno provesti mtinsko ispitivanje svake primljene isporukc (Bossert, 1988.). Takav sc dobavljac nsporeduje s “odobrenim” dobavijacem koji zadovoljava miuimalne zahtjeve i s “preferiranim” koji proizvodi bolju kvalitetu od minimalne. Ovjereni su dobavljaci idealni, ali su na zalosl u manjini.

ASQC Americko drustvo za kontrolu kvalitete preporucanje

TABLICA 14.4Kritcnji za ovjeravanje dobavljaca

Kriteriji

Bez odbacivanja isporuke vezano uz proizvod najmanje IgodinuBez odbacivanja koja nisu vezana uz proizvod najmanje 6 mjeseci Bez negativnih incidenata vezano uz proizvodnju najmanje 6 mjeseci Svjeze pozitivno vrednovanje sustava kvalitete na terenuPoljnino usuglaSen preirm specifikaciji

Potpuno dokumentiran proces isustav kvalitetePravodobno kopije podatakakontrole i ispitivanjaProces koji je stabilan i pod kontrolom

Prhnjcii

Alteniativa se odnosi na opseg, npr. Bez odbacivanja u 20 uzastopnih isporuka Oznacivanje na sprenmiku iti pravodobnost dokumenta o analiziLakoca kojom sc proizvod dobavljaca moze upotrijebiti u procesu ili proizvodu kupca Nadzor dobavljaca prema utvrdenim kriterijimaBez dvosmislenih izraza kao “karakteri- stican miris” ili “bez oneciscenja ”Sustav mora obuhvacali planove za slalno poboljsanjePravodobna raspolozivost podataka

Proucavanja statisticke kontrole i sposobnosti procesa

Izvor. Frilfigoiteno od Maassa i drug ill (1990).


Ovjeravanje dobavljaca daje model za niske DPM razine koje su potrebne za proiz-vodnju “upravo-na vrijeme”, drasticno smanjuje troskove kontrole kupca i odredujedobavijace za partnerstvo. Ovjereni dobavljaci dobivaju prednost u konkurentskomnudenju i takoder postizu industrijsko priznanje zbog svog

ovjerenog statusa.

SAZETAK

* Radikalne promjene u odnosu izmedu kupaca i dobavljaca pojavile su se u obliku partnerstva s dobavljacem.

# Specifikacije kvalitele cesto odrcduju zahtjeve kako za proizvod tako i za sustav kvalitete.

• Organizacije znatno smanjuju broj dobavljaca.• Vrednovanje sposobnosti kvalitete dobavljaca ukljucuje

kvalificiranje projekta dobavljaca i procesa proizvodnje.* Partnerstvo s dobavljacem zahtijeva zajednicko ekonomsko

planiranje, zajednicko tehnolosko planiranje i suradnju za vrijcmc izvrsenja ugovora.

• Ovjeren (certificiraii) dobaVljvac je onaj za kojega se ustanovi,

ZADACI

14.1. Posjetite posrednika za nabavu neke lokalne ustanove kako biste se upoznali sa sveu- kupnim pristupom odabiru dobavljaca i ulozi ispunjavanja funkcije kvalitete dobavljaca u tom procesu odabiranja. Napisite izvjestaj o svojim nalazima.

14.2. Posjetite primjere lokalnih dobavljaca (tiskar, trgovac, radionica za popravak itd.) da biste se upoznali s uiogom ispunjavanja funkcije kvalitete u njihovu odnosu s kupcima, Napisite izvjestaj o svojim nalazima.

14.3. Posjetite lokalnu tvrtku i izradite tab lieu slienu Tab lie i 14.2.14.4. Skicirajte mogucu primjenu nekoliko koncepcija u ovom poglavlju. Postupite prema uputama

danim u Zadatku 12.11.14.5. Vladina je ageneija ugovorila s tvrlkom da projektira i izgradi satelitski sustav. Nekoliko

mjeseci nakon sto je ugovor potpisan otkriveno je da sustav nece biti otporan na izvjesne vrste radarskih smetnji. Ageneija je dokazivala da je ona opisala zeljeno ispunjavanje fimkeije za satelite. Tvrtka je proturjecila (u pogledu radarskih smetnji), Da je ta potreba ustanovljena na pocetku projekta bilo bi relativno jednostavno uciniti odgovarajuci projekt. Sateliti su u uznapredovalom stupnju projekthanja i konstrukeije te bi potrebne promjene kostale 100 milijuna dolara. I dalje je doslo do zbrke. Tvrtka je odabrala dobavljaca za izradu satehta koji nije imao prethodnog iskustva s takvim proizvodima, a neki su tvrdili kako bi dobavljac trebao biti svjestan problema radarskih smetnji. IComen- tirajte djelovanja lcoja moraju poduzeti tri takve organizacije da bi sprijecile takvu situaciju u buducem projektu (Business Week, 1978.).


14.6. Za vrijeme Dmgog svjetskog rata, mnogi su proizvodaei proizveli proizvode koji su za njih bili potpuno novi. Na primjer, od Ford Motor Company se trazilo da proizvede dye- love trupa za zrakoplove B-24. Da bi to izradto Ford je morao usko suradivati s Consolidated Company, koja je bila odgovorna za proizvodnju eijelog zrakoplova. Na taj je nadin Ford bio dobavljac za Consolidated. Medu tim tvrtkama bilo je mnogo teskoca. Lindbergh (1970,, str. 644-676) opisuje pozadinu toga.

Ukratko, ako su ljudi tvrtke Consolidated nosiii cip na jednom ramenu, Fordovi su ljudi dolazili s cipom na oba ramena. Umjesto da zauzmu stav kako trebaju doci u San Diego da doznaju kako izgraditi Consolidated bombardere od tvrtke koja je razvila takve bombardere, oni su zauzeli stav da su jedini pripremni da pokazu tvrtku Consolidated kako izgraditi Consolidated bombardere bolje i u masovnoj proizvodnji. Neizbjezan rezultat toga bio je duboko ukorijenjeni antagonizam koji jos uvijek postoji.

Prvi Fordov proizvod bio je: “lie samo tako los nego znatno gori nego sto su ljudi iz zra- koplovstva rekli da bi mogao biti — nedostatak zakovica.,. lose obiikovana oplata... pu- canje koje je vec podelo... itd.” Medu tim, taj je proizvod prosao i Fordovu kontrolu i Voj- nog kontrolora smjestenog kod Forda. Lindbergh je zakljucio:

Ono sto se dogodilodovoljnoje jasno: pod pritiskom i ohrabreni zeljom da dobiju proizvodnju na putu kod Willow Runa i nista manje nego zbog nedostatka iskustva, oboje i Vojna i Fordova kontrola, propustili su materijal koji je trebalo odbaciti (i koji su odbacili iskusni i nepristrani inspektori u Tulsi).

Opisite odredena djelovanja koja bi preporucili da se ispravi trenutadni problem i sprijeci ponovno pojavljivanje u buducnosti.

LITERATURA

Bosserl, Janies L., ur. (1988). Procurement Quality Control, 4 izd., ASQC Customer —Supplier Technical Committee, ASQC Quality Press, Milwaukee.

Burl, David N. (1989). “Managing Product Quality Through Strategic Purchasing”, Sloan Management Review, proljece, str, 39-48.

Business Week (1978). “A $100 Million Satellite Error”, 7 kolovoza, str. 52.

Carter, Joseph R. i Jeffrey G. Miller (1989). “The Impact of Alternative Vendor/Buyer Communication Structures on the Quality of Purchased Materials” , Decision Sciences, Fall, str. 759-776.

Gordon, Niall (1990). “Supplier Quality Partnership Program”, ASQC Quality Congress Transactions, str. 39-49.

Johnson, Stanley G. (1989), “Continuous Vendor Improvement — A Proven Approach”, ASQC Annual Quality Congress Transactions, Milwaukee, sir. 10-13.

Lindbergh, Charles A. (1970), The Wartime Journals of Charles A. Lindbergh , Harcourl Brace Jovano- vich, New York.

Maass, Richard A,, John O. Brown, and James L. Bosserl (1990). Supplier certification —A Continuous Improvement Strategy1’, ASQC Quality Press, Milwaukee, Wisconsin.

Miller, G.D. i Ronald J. ICegaris (19S6). “An Alcoa — Kodak Joint Team” Juran Report Number Six, Ju- ran Institute, Inc., Wilton, Connecticut, str. 29-34.


Pence, John L. i P. Saacke (1988). A Survey of Companies That Demand Supply Quality”, ASQC Qualify Congress Transactions, Milwaukee, str, 715-722.

DODATNA LITERATURA

Nabava i kvaliteta: QCH4, Odjeljak 15.Johnson, Ross H, i Richard T. Weber (1985). Buying Quality , Watts Publications, New York.Pyzdek, Thomas i Roger W. Berger (1992). Quality Engineering Handbook, Marcel Dekker, ASQC Quality

Press, New York, Chapter 7, “Supplier Quality Assurance”.

POGLAVLJE

15ODNOSI S

DOBAVLJACEM - STATISTICKA

POMAGALA

15.1 MJERENJE KVALITETE U ODNOSIMAS DOBAVLJACEM

Upravljanje aktivnostima vezanim uz kvalitetxi u odnosima s dobavljacem mora obuhvacati propise za mjerenje.

Sjetile se triju smjernica za razvoj mjerenja kvalitete za funkcijsku djelatnost (vid - jeti Pogiavlje 13.1 “Mjerenje kvalitete u projeklu”): pribavite ulazne podatke od knpaca; projektirajte mjerenja kako za vrednovanje ispunjavanja fnnkcije tako /' za povratne veze za samokontrolu; pribavite rane indikatore, istodobne indikatore i indikatore kasnjenja ispunjavanja flinkcije.

Tablica 15.1 prikazuje jedinice mjere za razlicita podrucja odnosa s dobavljacem.

Naslavljamo s ispitivanjem nekih statistickih pomagala koja mogu biti korisna u odnosima s dobavljacem. 331

Predmct Jed in ice nijereKvaliteta podnesenih isporuka Postotak odbaCenih isporuka.

TroSak slabe kvalitete.Postotak prihvacenih isporuka na temelju odobrenja za odstupanje. Broj odbacenih isporuka svrstnnih u “upotrijehi kakav je”.Posebna metricka mjerenja dobavljacaProgram odnosa s dobavljacem Postotak ovjerenih dobavljaca.Postotak dobavljafia svrstanih kao prihvatljivi kao rczultat nadzora dobavljaca.Postotak kvalifikacijskih postupaka za ispitivanje odobrenih kod prvog podnosenja,Postotak kvalifikacijskih rezultata ispitivanja odobrenih kod prvog podnosenja.Postotak pocelnih uzoraka proizvoda odobrenih kod prvog podnosenja.Postotak prvih proizvodnih otprema odobrenih kod prvog podnosenja.Postotak dobavljacevili podnesenih podataka.Prosjecno vrijeme za razrjeSenje problema.

Poslovni odnosi ProsjeCni broj dobavljaca po proizvodu.Postoci nabava kao pojedinaCan izvor.Postotak nabava od najnizeg ponudaca Prosjecno vrijeme za osigttranje ponuda.Prosjecno vrijeme za osiguranjc odgovora na tehniCka istrazivanja.Prikladnost inventara Postotak izvan zalilia (nedovoljnih zatiha)

Servisiranje dobavljaca Prosjecan broj dana za placanje faktura dobavljaca. Broj racuna plativih nakon Xdana.

15.2 DEFIN1CIJA BROJCANE VRIJEDNOSTI KVALITETE I ZAHTJEVA POUZDANOSTI ZA ISPORUKE

Osim zahtjeva za kvalitetu ipouzdauost koji su nametnuti na pojedinejedinice ili proizvode, obicno postoji potreba za dodatnim brojcanim mjerilima za prosudivanje usk“ ladenosti isporuke proizvoda.

Ta su mjerila obicno potrebna kod postupaka planova prijama (vidjeti Pogiavlje 19) koji omogucuju da se prihvati ili odbaci citava isporuka proizvoda na temelju rezidtata kontrole i ispitivanja uzorka uzctog iz isporuke po nacelu slucajnosti. Primjena postupaka za uzorkovanje olaksana je ako su zahtjevi za kvalitetu isporuke definiraiii u brojcanim izrazima. Primjeri brojcanih mjerila prikazani su u Tablici 15.2.

Odabir brojcanih vrijednosti za ta mjerila ovisi o nckoliko

Imlckskvalitete Zna^enje

TipiCne vrijednosti, % Opda pogreSna tumacenja

Dijelovi na milijun (PPM)

Broj nedostataka na milijun proizvoda

20-1000

Prihvatljiva razina kvalitete (AQL)*

Postotak proizvoda s nedostacinia koji imaju visoku vjerojatnost (recimo 0,90) da budu prihvaceni planom prijama

0,01-10,0 Sve isporuke su najmanje toliko dobre kao AQL; sve odbacene isporuke su losije od AQL

Postotak dopustenih odstupanja proizvoda s nedostatkom isporuci (LTPD)

Postotak proizvoda s nedostacinia koji imaju nisku vjerojatnost (recimo 0,10) da budu prihvaceni planom prijama

0,5-10,0 Sve isporuke bolje od LTPD bit ce prihvacene; sve isporuke losije od LTPD bit ce odbaCene

Prosjefina izlazna granica kvalitete (AOQL)

Losiji prosjethii postotak proizvoda s nedostacinia u mnogo isporuka nakon obavljene kontrole uzorkovanjem i odbacenih isporuka koje su podvrgnttle 100% kontroli

0,1-10,0 od

AOQL

Sve su prihvacene isporuke najmanje toliko dobre kao AOQL; sve su odbacene isporuke losije

* Neke Tabfice za uzorfcovame i drugi izvori detmiraju AQL kao maksimalm postotak proizvoda s nedostacinia koji se smafra zadovoljavajuGm kao prosjek procesa.

cepcija. Na zalost mnogi dobavljaci ne razumiju statislicke koncepcije i neispravno interpret iraju zahtjeve razine kvalitete a takoder i rezultate kontrole uzorkovanja (vidjeti Tablicu 15.2). Takoder ta mjerila mogu biti izvor nesporazuma kod rasprava o odgovornosti za proizvod. Dobavljaci moraju shvatiti da se ocekuje da svi podneseni proizvodi zadovoljavajii specifikacije.

Za slozene i/ili vremenski orijentirane proizvode, brojcani se zahtjevi za pouzdanost mogu definirati u nabavnim dokumentima dobavljaca. Ponekad su takvi zahtjevi izrazeni u obliku prosjecnog vremena izmedu kvarova. Brojcani zahtjevi pouzdanosti mogu pomoci objasnjavanju sto kupac podrazumijeva pod “visokom pouzdanoscu”.

Primjer 15.1, Proizvodac kondenzatora zahtijevao je ponudu za jedinicu proizvodne opreme koja bi mogla obavljati nekoliko proizvodnih operacija. Pouzdanost opreme bila je vazna radi odrzavanja proizvodnih planova, tako da je brojcani zahtjev za “prosjecuo vnjeme izmedu smetnji” (MTBJ) bio odreden za buduce ponudace. (Prethodno, pouzdanost nije tretirana kvantitativno). Oprema je proizvodaca uvijek obecavala visoku pouzdanost, ali su rezultati bili razocSaravajuci. Nakon nekoliko krugova razgovora s ponudacima zaklju- cenoje da je zeljena razina pouzdanosti bila nerealna ako je stroj trebao obavljati nekoliko operacija. Proizvodac je kondenzatora na kraju

Ulnznakontrola Proizvodnja

ZavrSnakontr

Aktivnost R WR x W R W R x W R W R x W

Mencdzment kvalitete 8 3 24 8 3 24 8 3 24Planiianje kvalitete 8 4 32 8 4 32 1

04 40

Oprema za kontrolu 10

3 30 10

3 30 10

3 30Mjercnje 0 3 0 1

03 30 0 3 0

Kontrola crteza 0 3 0 10

2 20 10

2 20Popravno djelovaiye 1

03 30 8 3 24 8 3 24

Rukovanje s odbaCenim

10

2 20 8 2 16 10

3 30proizvodimaSkladislenje i otprema 1

01 10 1

01 10 1

01 10

Okolis 8 1 8 8 1 8 8 1 8iskustvo osoblja 1

02 20 1

03 30 1

02 20

Ukupno po podrufiju 174 224 206

Napometm: R, rang, W, tezina TumaCenjc iznosa po podnitju:

Potpuuo odobrcn: Svaki od trijn iznosa po podniCju iznosi 250.

ODNOSf S DOBAVUACEM— STATISTfCfCA POMAGALA 335

Sheme bodovanja mogu se uciniti jednostavnijc ili slozenije (vidjeti Bossert, 1988). Johnson (1987) opisuje kako se racunalni program LOTUS 1-2-3 upotrebljavao za registriranje i vrednovanje odgovora dobavljaca na detaijniji pregled sustava kvalitete dobavljaca. Svaki dobavljac dobiva slozen zbroj bodova u usporedbi s knpcevom normom bodova za dobavljace i

15.3 UPOTREBA HISTOGRAMA ZA ANALIZU PODATAKA O DOBAVLJACU

Histogram je korisno pomagaio za upoznavanje procesa dobavljaca i usporedivanje nekoliko proizvcdenih proizvoda dobavljaca prema istoj specifikaciji (vidjeti Odjeljak9.9 “Analiza normalne krivulje i lhstograma”). Odabere se nzorak iz isporuke po nacelu slucajanosti i provedu mjerenja na odabranim znacajkama kvalitete. Podaci se prikazuju u obliku lhstograma ucestalosti. Analiza se sastoji u usporedbi lhstograma s granicama iz specifikacije.

Primjena lhstograma za vrednovanje prokaljivosti posebne vrste celika cetvorice dobavljaca prikazana je na Slici 15.1. Zahtjev je bio maksimalno 43 Rockwella (HRC) mjerenih pomocii Jonliny ispitivailja J8. Histograml su pripremljeni takoder za sadrzaj ugljika, manga na, nikla i kroma. Analiza je otkrila:

DobavljaiS br. 74 n = 772"

n

22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44

Dobavljat br. 46 n = 79

22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44

oo DobavljaC br. 27 n = 144

n

22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44

SLIKA 15.1Histogram! prokaljivosti Cciika


sadrzaja nikla i zbog toga pojavu liekoliko isporuka celika s pretjerano visokim vrijednostima u Rockwellima.• Dobavljac 27 imao je liekoliko ispomka iznad maksimuma premda je proces imao centralnu vrijednost oko 28. Histogrami za mangan, nikal i krom pokazaii su nekoliko vrijednosti iznad i bez obzira na glavni histogram.0 Dobavljac 74 pokazao je mnogo manje varijabilnosti od drugih. Analiza je drugili histograma za tog dobavljaca pokazala da je oko pola originalnih isporuka celika izdvojeno i upotrijebljeno za dmge svrhe.Obratite pozornost kako se takve analize mogu provesti bez

posjecivanja postrojenja dobavljaca, tj. “proizvod govori o procesu”. Histogrami imaju ogranicenja (vidjeti Po- glavlje 9.), ali su efikasno pomagalo za ulaznu kontrolu.

15.4 LOT-PLOTPLAN

Lot-plot plan je plan prijama koji koristi histograme za donosenje odluke o prihvacanju ili odbacivanju ispomke.

Uzima se uzorak od minimalno 50 jedinica po nacelu slucajnosti i izmjeri se instru- mentorn za mjerenje dovoljno preciznim da jos dalje podijeli varijabilnost proizvoda na oko 10 podjela. Podaci se zapisuju na posebnom formularu da bi se oblikovao histogram i izracunali X i a. Onda, pod pretpostavkom normalne razdiobe i uz graficku upotrebu, “lot-plot karte”, postotak proizvoda s nedostacima i dmga obiljezja ispomke mogu se lako izraihmati. Tada se moze donijeti odluka da li prihvatiti ili odbaciti isporuku.

Pojednostavljeni mehanizmi predvidanja postotka proizvoda s nedostacima izradom lot-plot plana ne bi trebali zasjeniti dragocjenu informaciju za poboljsanje kvalitete koja se dobiva pornocu samog histograma. Analiza graficke biljeske (vidjeti Poglavlje9. ) cesto pomaze za odredivanje potrebnog popravnog djelovanja. Zbog toga se, graft£ka biljeska treba razmotriti s dobavljacem. Usporedbe lot-plot plana, na primjer graficke biljeske liekoliko dobavljaca koji isporucuju isti dio, graficke biljeske jednog dobavljaca koji isporucuje serije periodicki, graficke biljeske jednog dobavljaca prije i nakon sto se materijal i ostali projekt mijenja, itd., takoder su pokazatelji.

Plot plan je prvobitno razvio Dorian Shainin. Grant i Leavenworth (1988) daju detaljnije objasnjenje.

15.5 PARETO ANALIZA DOBAVLJACA

Programi poboljsanja dobavljaca mogu propasti jer nije “nekoliko vitalnih” problema odredeno i napadnuto. Umjesto toga, programi

ODNOS1 S DOBAVLJACEM — STATJST1CKA POMAGALA 337

2. Analiza gubitaka po gritpi proizvoda. Ona pokazuje nekoliko vitainih grupa proizvoda prisutnih u malim ali brojnim nabavkatna opcepoznatih grupa proizvoda, na primjer kopci, boja.

3. Analiza gubitaka prema procesu, tj. klasificiranje nedostataka ili odbacenih isporuka u obliku procesa na koje se one odnose, na primjer, galvaniziranje, lijevanje, uamatanje kablova, itd.

4. Anaiiza dobavljaca preko citavog spektra nabava. Ona pomaze otkrivanje slabosti kod upravljackog pristupa dobavljaca u usporedbi s tehnoloskim koje je cesce povezano s proizvodima iprocesima. Ujednoj je Ivrlki bilo 222 dobavljaca na alctiv- nom popisu. Od njili je 38 (ili 17 posto) bilo odgovorno za 53 posto odbacenih ispomka i 45 posto losih dijelova.

5. Analiza po troskovima za dijelove. U jednoj je tvrtki 37 posto nabavljenog broja dijelova bilo odgovorno za samo 5 posto od ukupnog dolarskog iznosa nabavke, ali za nmogo veci postotak ukupnog troska ulaznc kontrole. Zakljucak je bio da se ti “mnogi korisni” dijelovi trebaju nabaviti od najboljih dobavljaca pa prernda po najvisim cijenama. Takva alteruativa koja bi se oduosi la na ulaznu kontrolu bila bi dak skuplja.

6. Analiza po nctcinu propusta. Ova se tehnika koristi za otkrivanje glavnih nedostataka u sustavu upravljanja. Na primjer, pretpostavimo da istrazivanja otkrivaju visestnike primjere rada koji vode do izdavanja neispravne specifikacije. U takvim se slucajevima treba ponovno ispitati upotrijebljeni sustav za reviziju specifikacije. Ako analiza vrijednosti otkrije vise primjera prespecificiranja, projektui se poslupci za odabir komponenti trebaju ponovno ispitati. Ove analize nacina propusta mogu pokazati kako kupac pridonosi vlastitim problemima.

Primjei' 15.2 Proizvodac industrijskih prekidaca i regulatora imao je znacajan problem kvalitete s nabavljenim tiskanim plocicama (Bowers, 1978). Istrazene su 1092 isporuke primljene tijekom 11 mjeseci od pet dobavljaca koji isporudju ploeice. Ukupno je 45,1 posto isporuka odbadeno, i to je variralo prema dobavljacu od 39,0 posto do 68,8 posto. Trosak obrade odbacenih isporuka iznosio je 19.680 dolara. Pareto analiza rezultata kod prijamne kontrole prikazana je u Tablici 15.4.Od 27 provjerenili zahtjeva, 7 je bilo odgovorno za 70,4 posto nedostataka. Za mnoge je zahtjeve (na primjer, velicina rupe i dimenzije plocice), velik postotak nedostataka na kiaju prihvacen kao

1S.7 RANGIRANJE KVALITETE DOBAVLJACA

Rangiranje kvalitete dobavljaca daje kvantitativni sazetak kvalitete dobavljaca tijekom vremena. Ova je vrsta rangiranja korisna za odlucivanje kako razvrstati nabave po dobavljacima. Rangiranje opskrbljuje i kupca i dobavljaca zajednickom

Zahtjev Brojnedostataka

Postotaknedostataka

Uknpnipostotak

Broj prili- vadenili

Postotakprihvatfenib

VeliCina rupe 165 19.0 19.0 150 90.9Dimenzije plofiice 110 12.7 31.7 96 87.3

Uvjetne pogreske 79 9.1 40.8 23 29.1Hladna debljina 69 8.0 48.8 31 44.9Vizualna provjera sloja

66 7.6 56.4 31 50.8

Vizualna provjera na hladno 61 7.0 63.4 27 44.3Debljina nosive plocice 61 7.0 70.4 10 16.4Dvadeset ostalih pogresaka 257 29.6 100.0 158 61.4

868 526 60.6

fzvor Bowers (1978).

formacijom koja postaje kljucni ulazni podatak za prepoznavanje i pracenje napora za poboljsanje i razvrstavanje buducih liabava po dobavljadima.

Tesko je uciniti jedno brojcano bodovanje kvalitete jer ima nekoliko jedinica mjere kao sto su:

• Kvaliteta nekoliko isporuka izrazena kao odbacene isporuke u odnosu na isporuke na kojima je izvrsena kontrola.

• Kvaliteta nekoliko dijelova izrazena kao poslotak nesukladnih.

• Kvaliteta odredenih znacajki izrazena u mnogobrojnini prirodnim jedinicama, na primjer, omski otpor, postotak aktivne komponente, prosjecno vrijeme izmedu kvarova, ltd.

° Ekonomske posljedice lose kvalitete, izrazene u dolarima.

Buduci da te jedinice mjere variraju po vaznosti izmedu razlicitih tvrtki, objavljene se sheme za rangiranje znatno razlikuju po vaznosti.

MJERE U UPOTREBI: Planovi rangiranja kvalitete dobavljaca temelje se na jednoj Hi nekoliko sljedecih mjera:

Postotak nesukladnogproizvoda, To je omjer kolicine primljenih stavki s nedostacima prema ukupnom broju primljenih predmeta. Na temelju isporuka-za-isporukom, formula je broj odbadenih isporuka podijeljen brojem primljenih isporuka; na osnovi poje-

Element za rangiranje Maksiinum bodova

Ulazna konlrolaVizualna mehanicka PPM 10Vizualno/mehanicki —- postotak odbacenih isporuka

5Ispitivanje PPM 10Ispitivanje-odbacivanja ispoiuke 5

Povjerenje od broda do skladista —

ICvarovi it proizvodnjiRadionicke zalbe 20Ocjena kvalitete 10

Reagiranje prodavaCa

Reagiranje na probleme 10Reagiranje na anaiizu propusla 20Zalbe kupaca u tvrtki AT & T 10

Ukupno 100

izvor. Nocera i drugi (1989).

dinih komada, formula je broj pojedinih odbacenih komada podijeljen brojem primljenili pojedinih komada.

Sveukupm iwaliteta proizvoda. Ovaj plan ukratko iznosi ispunjavanje funkcije dobavljaca kod ulazne kontrole i u kasnijim fazama primjene proizvoda. Bodovi se dodjeljuju za svaku fazu s tim da se najveci broj bodova daje tamo gdje se problemi ne susrecu. Tablica 15.5 pokazuje primjer iz tvrtke AT & T. Moze seprimijetiti da su faze ulazna kontrola, proizvodnja, reagiranje prodavaca na probleme i zalbe kupaca u tvrtki AT & T. Svaki element rangiranja ima dalje detaljni kriterij koji se koristt za dodjelu bodova za element, na primjer, ako je 3 posto isporuka odbaceno zbog “vizualnili/mehanickih” razloga u razdoblju rangiranja, tada se 1 bod odbija od maksimuma 5 za taj element. Moze se primijetiti da sveukupno rangiranje vrednuje dobavljacevo reagiranje na pro-bleme, dok detaljni kriteriji obuhvacaju kako pravodobnost tako i primjerenost reagiranja.

Ekonomska anahza. Ova vrsta plana usporeduje dobavljace prema ukupnom dolar- skom trosku za odredene nabavke. Ukupni dolarski trosak o bulvvac a navedenu cijenu plus troskove kvalitete vezane za sprjecavanje, otkrivanje i ispravljanje nedostataka.

iSiozeni plan. Ispunjavanje funkcije dobavljaca nije ograniceno na kvalitetu. Ono obuhvaca dostavu prema planu, cijenu i druge kategorije ispunjavanja funkcije. Te vise- struke potrebe pokazuju

Sveuknpno povezano rangirauje 92.46Rangirauje polpuiie kvalitete 99.05Rangirauje ukupne dostave 95.58Rangiranje ukupnog troska 79.22Rangiranje ukupnog reagiranja 83,30

Ukupno priml jene isporuke 18Ukupno primljeni dijelovi 398.351Ukupno odbaceni dijelovi 3.804

hvor: Wind (1991)

tezinu od 40 posto za kvalitetu, 30 posto za dostavn, 20 posto za trosak, 10 posto za nereagiranje na probleme.

Neke organizacije upotrebljavaju periodicko rangiranje dobavljaca da bi odredile utjecaj udjela buducih kupovina danih svakom dobavljacu. Sustav rangiranja i djclovanje na udio na trzistu potpuno je objasnjen svim dobavljacima. Pristup uspjesno koriste proizvodaci motornih vozila i elektricnih uredaja da bi istaknuli vaznost kvalitete svojim dobavljacima.

SAZETAK

• Mjerenja za odnose s dobavljacem trebaju se temeljiti na ulaznoj informaciji od knpca, trebaju omoguciti i vrednovanje i povratnu vezu i obuhvatiti rane, istodobne i indikatore kasnjenja ispunjavanja fnnkcije.

• Zahtjevi za kvalitetu i pouzdanost trebaju biti izrazeni u kvantitativnim izrazima.

• Dobavljacima mora biti jasno da se od svih podnesenih proizvoda ocekuje da zadovoljavaju specifikacijama,

0 Rezultati nadzora dobavljaca mogu biti izrazeni u kvantitativnim izrazima.

8 Analize podataka o dobavljacu pomocu liistograma mogu otkriti mnogo informacija o procesu dobavljada.

8 Pareto analiza podataka o dobavljacu pomaze da se utvrde prednosti za napore oko poboljsanja.

8 Rangirauje kvalitete dobavljaca daje kvantitativni sazetak kvalitete dobavljaca tijekom vremena.

ZADACI

15.1. Upotrijebite slozeni plan rangiranja dobavljaca (Odjeljak 15.7) za usporedivanje triju dobavljaca za jedan od

1.

_r

0DN0S1 s DOBAVLJACEM— STATISTICKA POMAGALA 341

Donja granica

dopiistenih

Gomja granica

dopusSteni

SLIKA 15.2Primjer histogranui.

15.2. Mozete ii razmisiiti o situacij i drukcijoj od 100%-ne kontrole za provjeravanje koja bi rezultirala u histogramu prikazanom na Slici 15.2?

15.3. Mozete li opisati sto je uzrokovalo neobicne oblike u histogramima na Slici 15.3?

15.4. Od vas se frazi da predlozite odredeni postupak rangiranja kvalitete za upotrebu u jednoj od sljedecih vista organizacija: (a) tvrtke prihvatljive za instruktora; (b) velike gradske uprave; (c) proizvodaca plasticnih igracki; (d) banke; (e) proizvodada viskija. Istrazite literaturu za odredene postupke i odaberite (ili kreirajte) postupak za organizaciju.

15.5. Posjetite lokalnu organizaciju i doznajte kako odreduju kvalitetu nabavljenih predmeta, Defmirajte odredene postupke koji se koriste i kako se upotrebljava prikupljena

Donjagranica

dopuS

Gornjagranica

dopus

(«)

Donjagranica

dopiistenih

Gornjagranica

dopiis

SLIKA 15.3Primjer i hislogrania.

342 PLAN1RANJE I ANAL1ZA KVALITETE

LITERATURA

Bossert, James L., cd. (1988). Procurement Quality Control, 4. izd., ASQC Customer-Supplier Technical Committee, Quality Press, Milwaukee.

Bowers, Virgil L. (1978). “Procurement Quality Assurance of PC Boards”, ASQC Technical Conference Transactions', sir. 69-72.

Grant, Eugene L. i Richard S. Leavenworth (1988). Statistical Quality Control, 6. izd,, McGraw-Hill Book Company, New York, str. 540-545.

Johnson, Stanley G, (1987). “Theory Y Vendor Evaluation Using Lotus 1-2-3 ”, ASQC Quality Congress Transactions, str. 702-709.

Nocera C.D., M.K. Foliano i R.E. Blalock (1989). “Vendor Rating and Certification” , Impro Conference Proceedings, Juran Institute, Inc., Wilton, Connecticut, str. 9A-29 to 9A-38.

Schilling, Edward G, (1988). QCH4, str. 25.16-25.18, “Acceptance Sampling” ,Wind, James F. (1991). “Revolutionize Supplier rating by Computerization”, ASQC Quality Congress

'Transactions, str. 556-564.

DODATNA LITERATURA

Mjerenje dobavIjaSa: QCH4, str, 15.40-15.42 opcenito i str. 30.18-30.21 za mjerenje dobavlja&t ii mo- ntaznim industrijama.

POGLAVLJE

16PROIZVODNJA

15.6 VAZNOST PLANIRANJA PROIZVODNJE ZA KVALITETU

Aktivnosti za objcdinjavanje kvalitete u planiranju proizvodnje imaju dvije svrhe: da sprijece nedoslatke i smanje varijabibwst u procesima. Takvi ciljevi zahtijevaju infen- ztvno pianiranje koje je sire od prethodnih vrsta planiranja samo za kontrolu. AktivnosU planiranja navedene u Tablici 16.1 takoder pokazuju uobicajen konacni rezultat izvodenja takvih aktivnosti.

Naglasavanje sprjecavanja bitno je zbog povecane siozenosti proizvoda i procesa, nedostatka velikih zaliha sirovina da bi se zamijenili proizvodi s nedostatkom u proizvodnim snstavima “upravo na vrijeme” (“just-in-time”) (JIT) i utjecaja izradivanja pot- pomogmita lafiunaloni (CAM).

Koncepcije i tehnike za sprjecavanjc nedostataka i smanjivanje varijabilnosti opisane su u ovom poglavlju i Poglavlju 17.

15.7 POCKTNO PLANI3TANJE ZA KVALITETUOno pocinje tijekom kritickog pregleda projekta proizvoda. Odjeljak 12.9 “Kriticki pregled projekta ” naglasava vrednovanje

343

Planiranje u nai5elu izvedeno Kona^ni rezultati planiranjaProizvodni inzenjering Projekt koji je moguce

proizvesti; revidirana specifikacija proizvoda

Proizvodni inzenjering Ekonomican, izvediv proces; procesna specifikacija

Proizvodni inzenjering i inzenjering kvalitete

Sposobni strojevi i alati

Proizvodni inzenjering Sposobna instrumentacija

Proizvodni inzenjering Poslovne liste

Inzenjering kvalitete iStanice za kontrolu opremljene

proizvodnje za pribavljanje povratne veze

Nadziranje proizvodnje Odgovornosti

Nadziranje proizvodnje Kvalificirani proizvodni radnici

Proizvodni inzenjering Dokaz primjerenosti

Konlrola materijala Kontrola materijala

Inzenjering pogonaKontrolirani uvjeti proizvodnje

Inzenjering kvalitete Donosenje odluke na odgovarajucim razinama

njavanje funkcije u prctksL Kriticki pregled projekta mora takoder obuhvacati vred- novanjeproizvodljivosti da bi se obuhvatile sljedece stvari:c Jasnoca svih zahtjeva• Relativna vaznost znacajki proizvoda (vidjeti dalje)8 Djelovanje dopustenih odstupanja na ekonomiku proizvodnje (vidjeti dalje)• Raspoiozivost procesa za udovaljavanje dopustenim odstupanjima

• Poboljsanje dopustenih odstupanja radi vece jasnoce i 1 i posredovanja• Sposobnost da se udovolji posebnim zahtjevima za povrsinsku obradu, armature i

dmge znacajke

PROIZVODNM 345

• Odredivanje posebnih zahtjeva za rukovanje, transport i skladistenje za vrijeme proizvodnje

• Raspolozivost procesa za mjerenje radi vrednovanja zahtjeva• Laka pristupacnost za mjerenje• Zahtijevana posebna strucnost osoblja za proizvodnju

Ovaj kriticki pregled projektaproizvoda mora se dopuniti kritickim pregledom projekta procesa koji je dalje objasnjen. Ovi su kriticki pregledi pomagali za sprjecavanje teskoca tijekom pro izvodnje.

Kriticki pregled projekta procesaProjekt se procesa moze kriticki pregledati rasclanjivanjem sveukupnog procesa u obliku dijagrama toka, Koristi se nekoiiko vrsta dijagrama. Jedna vrsta pokazuje tokove kojima se krecc materijai u svom napredovanju prema gotovom proizvodu. Primjer za proces premazivanja u James River Graphics Company prikazan je 11a Slici 16.1. Pla- neri koriste takav dijagram da bi podijelili tok u logicke odjele zvane radne stanice. Za svaku radnu stanicu oni pripremaju formalni doknment koji navodi takve predmete kao sto su operacije koje treba izvesti, slijed operacija, uredaje i instrumente koje treba upotrijebiti i procesne uvjete koje treba odrzavati, Taj formalni dokument postaje plan koji trebaju provcsti nadzornici proizvodnje i radna snaga. On sluzi kao temelj za aktivnosti kontrole koje obavljaju kontrolori. Takoder postaje norma prema kojoj se provode neovisne provjere procesa.

MEDUSOBNI ODNOS PROCESNIH VARIJABLII PROIZVODNIH REZULTATAPresudan aspekt planiranja tijekom proizvodnje jest otkrivanje, pornocu prikupljanja podataka i analiza, veza izmedu obiljezja procesa ili varijabli i obiljezja proizvoda ill rezultata. Takvo znanje omogucuje planem da kreira obiljezja kontrole procesa, ukljucujuci granice i regulirajuce mehanizme varijabli, u svrhu odrzavanja procesa u stabil- liom stanju i postizanja odredenih proizvodnih rezultata. Na Slici 16.1, svaka je procesna varijabla prikazana u pravokutniku kojemu je dodijeljen krug koji predstavlja operaciju; proizvodni su rezultati navedeni u pravokutnicima izmedu operacija, u tocki gdje se sukladnost moze verificirati. Neke znacajke (na primjer, tezina premaza) ujedno su i procesne varijablc i proizvodni rezultati. Odredivanje optimalnih regulacija i dopustenih odstupanja za procesne varijable cesto zahtijeva prilaipljanje mnogo podataka i analiza. Eibl i drugi (1992) raspravljali su o fakvom planiranju i analizi za

OmjeriDisperzija

Redoslijed dodavanja

Brzina konopca Temperatura susila Brzina protoka zraka Tezina

SLIKA 16.1Dijagram toka analizc proizvoda i proccsa (odSiffa,

Uvijeni ^ 0

svitakUvijenisvit

1. 2

2, 1 2 2

Relativna vlaznost sobe Napetost svijanja Skladistenje svitka

Uvijeni 1 svitak

to

Tezina premaza GlatkocaElektricna svojstva Hlapljive tvari Zaostalo otapalo Vlaga Gustoca Uvijeni svitak Ravnoteza skladistenja svitka

Ciljevi projekta1. Gustoca premaza2. Savijanje

346

PLAN!RANJE I ANA

PROIZVODNJA 347

porast skarta (a zbog toga i u troskovima), jer se dovoljno lie zna o procesnim varijab- iama da bi ill se brzo prilagodilo novim zahtjcvima.

Da bi se potpuno razumjela veza izmedu proeesnih varijabii i proizvodnih rezultata, cesto trebamo primijeniti koncepciju statislickog planiranja pokusa (vidjeti Odjeijak 10.11, “Planiranje pokusa”). Vidjeti takoder objasnjenje u vezi Taguchijeva pristupa [Odjeijak 12.3, “ Parametarski projekt i robustni projckt (projekt

Sprjecavanjc pogreske u procesu

Vazanje element mjera opreza koncepcija projektiranja takvog procesa koji bi bio bez pogreske prcko “sprjecavanja pogreske” (“Error Proofing" sto u osnovi znaci preventiva pogreske) (Japanci to zovu pokayoke ili hakayoke).

Siroko je rabljen oblik sprjecavanja pogreske projektiranjc (ili preprojektiranje) strojeva i alata (“hardware”), tako da nije vjcrojatna ljudska pogreska ili cak da nije moguca. Na primjer, sastavni dijelovi i a Mi mogu biti projekt irani s udubljenjima i za- rezima da se postigne efekt kljucanice i kijuca, sto cini nemogucim da se neispravno montiraju. Alati mogu biti projektirani tako da osjete prisutnost i ispravnost prethodnih operaeija automatski ili da zaustave proces ako osjete da je prestala opskrba materijala. Na primjer, u tekstilnoj industryi prekid konca oslobada uredaj zakocen opmgom koji zaustavlja stroj. Zastitni sustavi, na primjer, otkrivanje pozara, mogu se projektirati tako da budu “sigurni da ne zataje” i da dadu zvuene uzbune kao i sve ostale jasne signale.

Drugi glavni oblik sprjecavanja pogreske jest obilatost sto zahtijeva da se istodobno dogodi veliki broj nevjerojatnili dogadaja prije nego nedostatak moze nastati ili nestati. Vazne procesne situaeije obicno zahtijevaju visestniko odobravanje. Na primjer, vaganje sastojaka za seriju farmaceutskih proizvoda mora obaviti dvoje neovisno registri- ranih farmaceuta. Slicni proizvodi mogu biti oznaceni viseznacnim siframa za identi- ffkaciju (brojevima, bojama, oblicima, itd.). Automatizirano 100 posto ispitivanje moze biti dodano na regulacije u procesu. Tako je dramaticno “odbrojavanje” tijekom faza prije iansiranja svemirskog vozila takoder oblik obilatosti.

Treci pristup pomaze ljudima da smanje vlastitu pogrjesivost, Neld od nacina da se to postigne obuhvacaju povecanje normalne snage ljudskih misica i osjetila kioz pro- gramirano oznacavanje stalnosti, opticko povecanje, gledanje preko zatvorenog kruga televizije, simultani signali da sc umnogostruce osjetila, itd. Na primjer, ampule lijekova mogu se uroniti u kiyiku s bojom i

Nacelo Zadatak Primjer

Uklanjanje

Uklanjanje mogucnosti pogre§ke

Preprojektiranje procesa ili proizvoda tako da zadatak nije vise potrebanZamjen

aZamjena pouzdanijeg procesa za radnika

Upotreba robota (npr. kod zavarivanja ili bojenja)

Olaksavanje

Olaksavanje posla da bi se obavio

Ozna^avanje dijelova bojomOtkrivanje

Otkrivanje pogreske prije daljnje prerade

Razvoj racunalnog programa koji upozorava radnika kad je pogresna vrsta podataka unesena u tipkovnicu (npr. alfa u odnosu na brojcane)Ublaza

vanjeSmanjivanje utjecaja pogreske

KoriStenje osiguraca za preopterecene mreze

110m na linijama za monlazu. Ta su nacela uklanjanje, zamjena, olaksavanje, otkrivanje i ublazavanje (vidjeti Tablicu 16.2).

Vidjeti QCH4 str. 16.35-16.37. o daljnjim primjerima sprjecavanja pogreske.

Mi cemo sad a primijeniti koncepciju samokontrole kao okvir za planiranje za kvalitetu tijekom proizvodnje.

16.3 KONCEPCIJA MOGUCNOSTI KONTROLE; SAMOKONTROLA

IConcepcija samokonlrole uvedena je u Odjeljak 5.2 “Samokontrola” Idealan je cilj za planiranje proizvodnje postavljanje ljudi u stanje samokontrole. Da bi to cinili, ljude moramo opskrbiti:

1. Spoznajama o tome sto se od njih ocekuje.2. Spoznajama o tome sto zapravo rade.3. Procesom koji je sposoban udovoljiti specifikacijama i koji se

moze reguiirati kako bi udovoljio specifikacijama.Tri temeljna kriterija za samokontrolu dine mogucim odvajanje

nedostataka u kategorije “mogucnosti kontrole” od kojill su najvaznije:1. Rcidnik ima mogucnost kontrole (Worker-controllable). Nedostatak ili

nesukladnost moze radnik kontrolirati ako je udovoljeno svakom od triju kriterija samokontrole.

2. Menedzment ima mogucnost kontrole (Management-controllable). Nedostatak ili nesukladnost moze kontrolirati menedzment

PROIZVODNJA 349

Samo menedzment moze pribaviti sredstva za udovoljavanje kriterijima za samokontrolu. Zbog toga svaki propust da se udovolji tim kriterijima propust je menedzmenta, a rezultirajuci nedostaci su zbog toga izvan kontrole radnika. Ova teorija nije 100 posto ispravna.

Radnici su uglavnom obavezni upozoriti menedzment na nedostatke u sustavu kontrole, ali ponekad oni to ne cine. (Ponekad to oni cine, a menedzment je taj koje ne djeluje). Medutim, teorija je mnogo vise ispravna nego neispravna.

Moze li nedostatke ili nesukladnosti u pogonu uglavnom kontrolirati menedzment ili radnici ima najvecu vaznost. Da bi se one smanjile, od menedzmenta zahtijeva program, u kojemu glavna pomoc mora doci od upravitelja, nadzomika i tehnickih strucnjaka. Da bi se smanjile, od strane radnika zahtijeva drugaciju vrstn programa u kojemu vise doprinosa dolazi od radnika. Velika razlika izmedu till dviju vrsta programa pokazuje da upravitelji moraju kvantificirati svoje znanje o stanju mogucnosti kontrole prije nego se ukljuce u glavne programe.

Primjer istrazivanja mogucnosti kontrole dan je u Tablici 16.3. Skupina za dijagnosticiranje sastavljena je kako bi istrazila izvjestaje o skartu i doradi u sest odjela strojarske radionice tijekom 17 radnih dana. Inzenjer za kvalitetu koji je bio odreden za prikupljanje podataka zakljucio je o uzroku nedostatka na

Kategorija %

Menedzment ima mogucnost kontroleNeprimjerena obuka 15Neprimjeren stroj 8Neprimjereno odrzavanje stroja 8Drugi procesni problemi 8Neprimjereno rukovanje materijalom 7Neprimjereno odrzavanje alata, naprava, kalibara (TGF) 6 Neprimjeren a3at, naprava, kalibara (TGF)5Neprikladan materijal 3Operacija se provodi izvan sekvencija 3Razno 5

Ukupno 68Radnik ima mogucnost kontrole

Propust da se provjerava rad 11Neispravan rad stroja 11Ostalo (npr, pogresno smjesten komad) 10

Ukupno 32 *

*TGF - kratica dolazi od engleskili rijeCi tool, fixture i gage

350 PLANIRANJE i ANALIZA K.VAL1TBTE

stracnjake (kojeje trazio menedzment u vezi prednosti projckta) kako bi odredili uzrok, Svrha je istrazivanja bila ljesavanje nesporazuma oko slaganja u vczi uzroka trajno velikog skarta i dorade. To je donijelo rjesenjc.

Istrazivanje je bilo odlucujuce za postizanje dogovora za koncentriranje na program poboljsanja. Za manje od godinu dana bilo je ustedeno vise od 2 milijuna dolara, a vazan je napredak postigmit u smanjcnju proizvodnih zaostataka.

Mogucnost kontrole moze se takoder vrednovati postavljanjem odredenih pitanja za svaki od triju laiterija samokontrole. (Tipicna pitanja koja se mogu postaviti dalje su prikazana). Iako takav pristiip ne daje kvantitativno vrednovanjc mogucnosti kontrole nedostataka od strane menedzmenta i radnika, pokazuje moze li nedostatke kontrolirati prvenstveno menedzment ili radnici.

Prema iskustvn aulora, nedostaci koje moze kontrolirati menedzment iznose 80%. Ta brojka ne varira mnogo od industrije do industrije, ali znatno varira izmedu procesa. Ostali su istrazivaci u Japanu, Svedskoj, Nizozemskoj, Ceskoj i Slovackoj dosli do slicnih zakljucaka.

Dok raspoloziva kvantitativna istrazivanja jasno pokazuju da nedostatke uglavnom moze kontrolirati menedzment mnogi voditelji u industriji to ne znaju ili nisu sposobni prihvatiti te podatke. Njiliova su dugogodisnja uvjerenja da je vecina nedostataka rezultat nebrige, nezainteresiranosti i cak sabotaze radnika. Takvi se voditelji daju lako nago ■ vorili da se upletu u sheme za motivaciju radnika koje, kod uobicajenog stanja stvari, usmjeravaju na manje vazne probleme i zbog toga su osudeni da u najboljem slucaju postignu neznatne rezultate. Nije upitno moze li probleme kvalitete // industryi kontrolirati menedzment, Potrebno je naci odgovor u odredenom pogonu. Na to se lie moze odgovoriti autoritativno samo misljenjem, nego to zahtijeva solidne cinjenice, do kojih se najbolje moze doci istrazivanjem mogucnosti kontrole stvarnih nedostataka, kako je prikazano u Tablici 16.3.

Sada cemo objasniti tri glavna kriterija za samokontrolu.

Kriterij I: Saznanje usto se od njih ocekuje”To se saznanje opcenito sastoji od sljedeceg:

1. Norma proizvoda, koja moze biti pisana specifikacija, uzorak proizvoda, ili dru- gacija definicija konacnog rezultata koji treba postici.2. Norma procesa, koja moze biti pisana procesna specifikacija, pisanc procesne upute, usmenc upute ili

PR01ZV0DNJA 351

rane norine. Ali, osim potrebe za jasmm specifikacijama proizvoda, takoder su potrebne dosljedne i pouzdane specifikacije. U nekim organizacijama nadzoniici proizvodnje imaju tajnu “emu knjigu”, koja sadrzi “stvarne” granice specifikacije koje koriste kontrolori za prihvacanje proizvoda. Sljedeci je problem prenosenje promjena u specifikacije, posebno kad postoji stahii niz promjena.

MORA SE PRIBAVITI INFORMACIJA O VAZNOSTI. Sve specifikacije sadrze mnogostruke znacajke i one nisu jednako vaznc. Proizvodno se osoblje mora voditi i poducavali kako bi zadovoljilo sve granice specifikacije. Ali im takoder treba dati informaciju o relativnoj vaznosti svake znacajke u svrhu da ih se usredotoci na prednosti. Odjeljak 18.5 “Klasificiranje prema vaznosti*’, objasnjava metodc definiranja reiativne vaznosti.

MORAJU SE OBJASNITI RAZLOZI. Objasnjenje svrha kojima se sluzi kako proizvod tako i speciflkacija pomaze radnicima da razumiju zasto se mora zadovoljiti i nominalna vrijednost specifikacije i granice.

MORAJU SE PRIBAVITI PROCESNE SPECIFIKACIJE. Metode rada i proccsni uvjeti (npr. temperatura, prhisak, vremenski ciklusi) moraju bill nedvoznacno jasni.

LTV, proizvodac cclika, koristi visoko strukturirani sustav odrcdivanja kljucnih procesnili varijabli, definira normc procesne kontrole, priopcava informacije radnoj snazi, prati ispiuijavanja fnnkcije i postavlja dijagnozu kad nastanu problemi. Procesna je speciflkacija zbirka normiziranih postnpaka kontrole procesa (Slika 16.2). Postupak je izraden za kontrolu svake od kljucnih procesnih varijabli (varijable koje se moraju voditi radi udovoljavanja granicama specifikacije za proizvod). PosLipak odgovara na sljedeca pitanja:• Sto su procesne norme?8 Zasto je potrebna kontrola?8 Tko je odgovoran za kontrolu?8 Sto i kako mjeriti?8 Kada mjeriti?8 Kako prikazati nitinske podatke?8 Tko je odgovoran za izvjestavanje podataka?8 Kako obavljati nezavisnu provjeru?8 Tko je odgovoran za nezavisnu provjeru?8 Sto uciniti s proizvodom koji lie udovoljava?8 Tko je izradio norniu?

KontroHrano podrudje ToCka ia kontrolu Element konlrola SfoJ

Tandem Hill Vollonje Otoplre zo voljooje 2.2.

ZadatakkonlrolaOdgovoran *a kontrolu

Fiadnl postupak

vidjeti prlloienl list

Odlaganja prolzvoda ko|1 na odgovaraOdredl rasotoje zo posebno vrednovanje povrilre. Obavljestltl (setolurikog nadzornlka,

Poatupak krftltkog p regie daJednos de u sstjenl nodzornik:

- Provjerltl izvjeitoj rukovoteljo otoplnosi- Vlzuolro provjerltl tenperatoru otoplne

IRC koordlnatorOdobrlo:

jyrtyiL Qji /.Odjelrfm^dgledr^Upravitolj Upravilolj konlrola kvaliteW av n 1lelf $oego ri 2/


ULi delik

po3-)i>•Indltjw Hatter

OBJED1NJENA KONTROLA PROCESA Rormlranl poslupak ' Konlrofe process 3/83

OdrSovonJe znttfojkl otoplre zo voljonje ro lspravnln razinorco

RukovatelJProcesna nonrta- Koncentrocllo uija roro bit! 2,51 - 3,51- Tenperaturo otopine nora bitl 110F - 120F- SAP vrijednost rora bltl lznad 120- £eljezne strugotine itnproju bitl isanje od 600 ppo

Razlog za kontrolu- Do se orlbovi ispravno podrvozlvonJe lzrsedu rodnlb roio 1 vrpci radl sisonjenja liobanjo rota

t kontrole temperature vrpce, To opirole kontroll Jednpllfnostl vrpce i sprjefava ogrebotlne zbog trenjo.

MJerenjoAlat/oprema - Ko rri i ronl kem.pribor za lspltlvaoje uzostalost- dvo pdta / sffljena Mjetf ■ rukovatelj otoplno^i

Rutfnsko

prikazfyanje podalaka

Konlrolna kart a

, X s Poalfnl Tip ■

Crta -nji-0'.QtelJ otoolnon

Popravno djelovanjo- Koncentracljo se ctoplne pri.blliovo grpnlcgmo - dodaj ulje zo .voljonje ill vodu- temp. se otoplre priblllava gronlccna - prtlagodt regulocljti temperature- SAP ofltanje Je tzpedu 100 1 120, cd uljo ofilst 1 spretsnlk zo ulje 1 dodaj novo tilje.

SAP ofltooje lspod 100, cdsafi ponovi Ispitivanje 1 zovl nadzornlka,/Jko ponovno Ispitivanje pokoie isrod 100 zaustovi pogon 1 rresroj 1 ra drug! spremnlk zo otopinu,

- zeijezne strugotine se priblllavoju granld, od uljo oflstlspremnlk kroz 2 sato 1 dodoj 100 golona uljo, portovro lspitoj nakon 30 sinuto drugl put, ponovi rostupok ako Je Jo5 uvljek blizu Hi iznad grooice.

SLIKA 16.2Normirani postupak konlrolc process (iz LTV £clik)

prilog indeksnili kartica dijagramu (Fukuda, 1981). Svaka kartica navodi dodatne procesne upute temeijene na najnovijem iskustvu.

MORA SE UCINITIPOPIS PROVJERE. Prethodno objasnjenje obuhvaca prvi kriterij samokontrole. Ljudi moraju imati liacina da

PROIZVODNJA 353

se vrednovalo slaganje s tim kriterijem, moze se uciniti popis provjere za pitanja koja ukljucuju sljedece:

1. Ima li pisanih specifikacija za proizvod, specifikacija za proces i radnih uputa? Ako su napisane na vise od jednog mjesta, da ii se sve slazu? Jesu li citke? Jesu li prikladno dostupne radniku?

2. Definira li specifikacija relativmi vaznost razlicitih znacajki kvalitete? Da li se pre- porucljiva dopustena odstupanja za proces razliknju od ovlastenili dopustenih odstupanja za proizvod? Je li jasno kakvn vezu sa specifikacijama proizvoda imaju kontrolne karte ili druge tehnike kontrole ako ih treba koristiti?

3. Jesu li liorme za vizualne liedostatke prikazane u radnom prostoru?

4. Jesu li su pisane specifikacije dane radniku iste kao i kriteriji koje koriste inspektori? Da li se odstupanja od specifikacije cesto dopustaju?

5. Zna li radnik kako se proizvod upotrebljava?6. Je li radnik primjereno poduCavan kako bi razumio

specifikaciju i poduzeo potrebne korake da udovolji specifikaciji? Je li radnik vrednovan ispitivanjem ili na drugi nacin da se vidi je li on ili ona kvalificiran?

7. Zna li radnik kakvo je djelovanje na buduce operacije i ispunjavanje funkcije proizvoda ako nije udovoljeno

Kriterij 2: Spoznaja “o tome sto rade”

Za samokontrolu, ljudi moraju imati nacina da spoznaju je li njihovo ispunjavanje funkcije sukladno normi. Ta se sukldnost primjenjuje na:0 Proizvod u obliku specifikacija o znacajkama proizvoda.0 Proces u obliku specifikacija o procesnim varijablama.

Ta se spoznaja dobiva iz tri primarna izvora: mjerenja svojstvena procesu, mjerenja koja obavljaju radnici u proizvodnji i mjerenja koja obavljaju kontrolori.

KRITERIJ ZA DOBRU POVRATNU VEZU RADNICIMA. Potrebe proizvodnih radii ika (za razliku od nadzornika ili tehnickih strucnjaka) zahtijevaju da se povratni podaci mogu citati jednim pogledom, da se bave s nekoliko vaznih nedostataka, da se bave samo s nedostacima koje mogu voditi radnici, da pribavljaju hitnu informaciju o simp- tomu i uzroku i da pruzaju dovoljno


• Biti citka jeclnim pogledom. Dogadanja u podrucju tvornice vrlo su brza. Radnici moraju biti sposobni kriticki pregledati povratnu vezu dok su u pokretu. Kad radnik treba informaciju o ispunjavanju funkcije proccsa prekovremeno, grafikoni mogu pribaviti odlicni oblik povratnih veza, s tim da su projektirani u skladu s dodijelje- liom odgovornoscu radnika (Tabiica 16.4). Korisno je korisliti vizualne prikaze kako bi se islaknuli problem i koji se ponavljaju. Problem op is an kao “prekid ad vanjskog zlijeba straga instaliran”, prikazan na zidnoj karti s velikim liskanim siovima, inia mnogo veci ucinak od isle ponikc zametnute kao nevazna napomena u radnikovu fasciklu.

• Baviti se sanw s nekoliko vaznih nedostatak. Zatrpavanje radnika s podacitna o svim nedostacima rezultirat ce odvracanjcm pozornosti od “nekoliko vitalnih”.

• Baviti se samo nedostacima koje tnoze voditi radnik. Svako drugacije ponasanje temelj je rasprave koja ce biti nekorisna.

• Pribaviti brzu informaciju o simptomima i uzrocima. Pravodobno je tcmeljni ispit dobre povratne veze; slo je sustav blize signaliziranju u “pravo vrijeme” (“real- time”), to bolje.

• Pribaviti dovoljno informacija za vodenjepopravnog djelovanja. Signal treba biti takav da olaksava odluku o popravnoni djelovanju.

POVRATNA VEZA KOJA SE ODNOSI NA DJELOVANJE RADNIKA. Radnik treba znati koju vrstu promjena u procesu treba uciniti radi odgovora na odstupanja proiz-voda. Izvori takvog ziianja su:0 Procesne specifikacije (vidjeti Sliku 16.2 pod “Popravno djeioyanje”),• “Prekini i probaj”, odnosno prakticno iskustvo radnika,

TABLICA 16.4Odgovornost radnika u odnosu na kartu projekta

Odgovornost radnika je daIzradi pojedine jedinice proizvoda koje udovoijavaju specifikaciji proizvoda Odrzava procesne uvjele prema zahtjevima procesne specifikacijeOdrzava prosjeke i raspone prema odredenim statistRkim granicama za kontroluOdrzava postolak nesukladnog ispod neke propisane razine

Knrta freba biti projektirana tako da pokazeMjerenja pojedinih jedinica proizvoda u usporedbi s granicama iz specifikaci je za proizvodMjerenja procesnih nvjeta usporedena s granicama iz specifikacije za procesProsjeke i raspone u usporedbi sa statistickim granicama za kontroluSlvarni postotak nesukladnog u usporedbi s ogranRavajucom razinom

PROIZVODNJA 355

Nekad je moguce podatke povratue veze prevesti u oblik koji radnicima olaksava donosenje odluke o tome koje djelovanje trebaju poduzcti u procesu.

Na primjer, bakreui je poklopac imao sest kiiticnili dimenzija. Bitoje lako mjeriti dimenzije i otkriti vrstn odstupauja proizvoda. Medutim, biio je tcsko prevesti podatke o proizvodu u promjene u procesu. Da se pojednostavi to prevodenje, koristen je pozicija-dimenzija (P“D) dijagram. Sest je mjerenja bilo najprije “korigirano" (tj. sifri- rano) odbijanjem liajtanjeg od svili ostalih. Ti su korigirani podaci onda ucrtani u P-D dijagram kako je

SL1KA 16.3Mcloda crlanja P-D dijagrania

356 PLAN1RANJE i ANALIZA KVAL1TETE

POVRATNA VEZA ZA NADZORNIKE. Osim potrebe za povratnom vezom u radionicama, postoji potreba da se nadzomici opskrbe kratkim sazecima. Oni imaju nekoliko oblika.

Sazeta matrica. Opci oblik matrice su radnici u odnosu na nedostatke; tj. vertikalni stupci su ispunjeni imenima radnika, a horizontalni redovi imenima vrsta nedostataka. Matrica jasno pokazuje koje vrste nedostataka dominiraju, koji radnici imaju najvise nedostataka i kakva je medusobna veza. Druge matrice obuiivacaju broj stroja u odnosu na vrstu nedostatka, vrstu nedostatka u odnosu na katendarski tjedan itd. Kad je sazetak objavljen, obicaj je da matrica cirkulira kako bi se istaknulo nekoliko vitalnih situacija koje zahtijevaju posebnu pozomost.

Razrada matrice je da se razdvoji stanica dijagonalno i na taj se nacitt omoguci upisi- vanje dvaju brojeva, npr. broj nepotpunih i broj proizvedenih.

Pareto analiza. Neke tvrtke vise vole smanjiti detalj i pribaviti informaciju o ukupnim nedostacima za svaki dan i dodati popis triju glavnih (ili slicno) nedostataka i koliki je bio broj svakog od njih. U nekim industrijama prostorija s kartama “chart room” prikazuje ispunjavanje funkcije u odnosu na ciljeve po proizvodu i po odjelu.

Izvjestavanje i analiza podataka pomocu racunala. Velicina proizvodnje i slozenost znadajni su faktori za odredivanje uloge racunala. Poglavlje 23 “Informacijski sustavi kvalitete” objasnjava ulogu rafiunala kod analize i izvjestavanja podataka tijekom pro-izvodnje i ostalih faza zivotnog ciklusa proizvoda.

Autoinatizirana informacija o kvaliteti. Neke situacije opravdavaju mehanizaciju kako zapisivanja tako i analize podataka. Izravna povratna veza moze dak obuhvatiti tipkanje sazetaka kod daktilografa smjestenih u uredima ukljucenih nadzornika. Fisher (1983) opisuje sustav za upotrebu mini racunala za kontrolu neto tezine kod operacije punjenja hrane u Gerber Company (Slika 16.4). Stanica za kvalitetu ima katodnu cijev (CRT) i vagu; ured nadzornika ima CRT i stroj za kopiranje; modem prikljucci zdmzuju centralu s racunalnim sustavom svakog pogona.

Cim se dobiju podaci o tezini i unesu u stanicu za vaganje, racunalo oblikuje podatke u uzorke (5 tezina u svakom uzorku) i kad se dobije konacna neto tezina u svakom uzorku, CRT odmah prikazuje kontrolnu kartu prosjeka i raspona. Pritiskom na drug! gumb dobije se kao izlaz histogram. Svi su dijagrami i kontrolne

PROIZVODNJA 357

SLIKA 16.4RaCunalni sustav za vodenje iielo te^ine u tvrtki Gerber {od Fish era, 1983).

Unos podataka u racunalne terminate u proizvodnji sadaje opceprihvaceno, Sada su na raspolaganju mnoge vrste softvera za analizn, obradu i prikazivanje informacije o kvaliteti prikupljene u proizvodnji. Vidjeti Odjeljak 23.4, “Izbor softvera s police”.

Izraz “ informaticka oprema za kvalitetu” (QIE) oznacava fizicki aparat koji obavlja mjerenja proizvoda i procesa, rezimira informaciju i vraca informaciju natrag radi donosenja odluke. Ponekad takva oprema ima vlastiti ciklus razvoja proizvoda da bi

Popis provjere. Popis provjere za vrednovanje drugog kiiterija samokontrole oboh- vaca takva pitanja kao sto su:

1. Jesu li radniku nabavljeni instrumenti za mjerenje? Omogiicujii li mu oni brojcana mjerenja prije nego sto pojednostavljuju odvajanje dobrih od losih? Jesu li dovoljno precizni? Provjerava li se redovno njihova tocnost?

2. Je ii radniku receno koliko cesto treba uzeti uzorak posla koji radi? Ima li za to dovoljno vremena?

3. Je li radniku receno kako vrednovati mjerenja radi odlucivanja kada proces treba prilagoditi, a kada ga treba ostaviti na miru?

4. Postoji li postupak za provjeru kako bi osigurali da se radnik pridrzava uputa za uzimanje uzorka rada i prilagodavanja procesa?

5. Dobiva li radnik rezultate kontrole i da li te rezultate kriticki pregledava nadzornik s radnikom?


Kriterij 3: Sposobnost za regulaciju.

To je treci kriterij za samokontrolu. Reguliranje procesa ovisi o brojnim faktorima koje moze voditi menedzment, obuhvacajuci:

Proces mora bid sposoban zadovoljid dopustena odstupcmja, Taj faktor ima najvecu vaznost. U nekim je organizacijama, pouzdanost specifikacija ozbiljan problem. Obi- cno se, proces proizvodnje kreira nakon puslanja proizvodnog projekla u proizvodnju; ucini se nekoliko probnih proizvodnji; i puna proizvodnja krene. U slucajevima gdje nastami problem! s kvalitetom tijekom pime proizvodnje, ispitivanje ponekad otkrije da proces nije sposoban dosljedno zadovoljavati projcktne specifikacije. Tada nastaju skupi zastoji proizvodnje dok se problem ne rijesi niijenjanjcm procesa ili mijenjanjem specifikacije. Sposobnost procesa za proizvodnju treba sc verificirati tijekom ciklusa razvoja proizvoda, prije nego se projeki proizvoda pusti u punit proizvodnju. Vidjeti Odjcijak 17.8 “Sposobnost Procesa'’ radi detaljnijeg objasnjenja.

Primjer 16,1 U procesa za proizvodnju polietilenskog filma od radnika je zahtijevano da zadovolje brojne parametare proizvoda. Oprema je imala razlicite uredaje za regulaciju, od kojih je svaki mogao varirati ispunjavanje fimkcije u odnosu na jedan ili vise parametara. Medutim, radnici nisu mogli “ukucati” prethodno odreden popis regulacija koje bi zadovoljile sve parametre. Umjesto toga bilo je potrebno “prakticno iskustvo” da bi se zadovoljili svi parametri istodobno. Tijekom razdoblja rada “prema prakticnom iskustvu” stroj je proizvodio nesukladan proizvod u tolikoj kolicini da je to smetalo kod zadovoljavanja norma za proizvodnost i isporuku. Radnici nisu mogli predvidjeti kako ce se dugo nastaviti proces prema “prakticnom iskustvu" prije nego se postigne potpuna sukladnost. Zbog toga je postalo uobicajeno prekinuti s “prakticnim iskustvom” nakon prihvatljivog vremenskog razdoblja i pustiti da se proces odvija bilo da je sukladan ili nije.

Radnik mora bid poducavcm kako korisdd regidacijske mehanizme i posiupke. To poducavanje treba obuhvacati citav spektar djelovanja — pod kojim uvjctima poceti djelovati, koju vrstu i opseg promjena uciniti, kako upotrijebiti uredaje za regulaciju i zasto se sve to treba uciniti.

Primjer 16,2 Od tri kvalificirana radnika u procesu proizvodnje Inane, samoje jedan vodio proces svakog tjedna i postao strucan. Dniga su dva radnika koristena samo kad je prvi radnik bio na odmoru ili bolestan i na taj nacin nisu nikad postali strueni. Kontinuiratio poducavanje rezervnog osoblja smatrano je neekonomicnim, a sporazumi su s radnickim sindikatom to zabranjivali osim u gore navedenim situaeijama. Taj problem moze kontrolirati menedzment, tj, potrebno jedodatno poducavanje ili promjena u sporazumu sa sindikatom.

PROIZVODNJA 359

Prilagodavanje radniku tie hi snijelo bid osobno neugodno, npr. ne bi snijelo zahiije- vati pretjeran fizicki napor,

Primjer 16.3 U pogomt izrade staklenih boca, jedan mehanizam za prilagodavanje bio je smjesten u blizini peci. Tijekom Ijetnili mjeseci, to je podmcje bilo toliko vruce da su ga radnici sto je vise moguce izbjegavali, Kadse regulacija sastoji odpromjenjivog ljudskog rada, pitanje se sposobnosd procesa pojavljuje u novom obliku: Je li je radnik sposobau regulirati? To je vazno pitanje objasnjeno u Odjeljku 3.10 “Tehnicke pogreske”, koji obuhvaca neke primjere otkrivanja radnikove “spretnosti”.

Proces mora bid dovoljno odrzavan kako bi zadrzio svoju svojsperm sposobnost. Bez primjercnog odrzavanja, remonta opreme i zahtijevanih cestih prilagoctavanja, cesio doiazi do porasta nedoslatka i varijabih\osti oko nominalne vrijednosti. Jasnije, takvo odrzavanje mora bid i preventivno i korektivno. Vaznost odrzavanja stvorila je koncepciju polpunog proizvodnog odrzavanja (TPM). U okvim tog pristupa, formirane su skupine da se odrede, analiziraju i rijese problemi odrzavanja u svrlui povecanja sivarnog vremena rada procesne opreme. Te se skupine sastoje od radnika iz proizvod- will linija, osoblja odrzavanja, procesnih inzenjera i ostalih prema pofrebi. Problemi su suzeni u izboru radi poticanja statnog tijeka malih poboljsanja. Primjeri poboljsanja obuhvacaju smanjenje broja izgubljenih aiata i pojednostavljeiije regulacija u procesu.

SUSTAVI ZA ICONTROLU IKONCEPCIJA DOMINACIJE. Odredeni • Regulacija domimmtmi. Takvi procesi imaju visoku reproducibilnost i stabilnosl

tijekom cijele serije koju treba proizvesti. Zbog toga sustav kontrole nagiasava verifikaciju regulacije prije nego proizvodnja krene. Primjeri su takviii procesa busenje, etiketiranje, toplinsko brtvljenjc, tiskanjc i tiskarski rad.

• Vrijeme domincmUio. Takav je proces podiozan progrestvnoj promjeni s vrcme- nom (premorenost omda, potroseni reagens, pregrijanost stroja). S tim ce povezan sustav kontrole oblikovati plan provjera procesa s povratnom vezom kako bi se omogucilo radniku da ucini naknadne promjene, Proizvodnja vijaka, punjenje od redenog volumena, grebenanje drveta i proizvodnja papira primjeri su procesa gdje je vrijeme dominantno.

• Komponenia dominanina. Ovdje je kvalitcta ulaznog materijala i komponenti naj- utjecajnija. Sustav je kontrole veoma usmjeren prema odnosima s dobavljacem skupa s ulaznom kontrolom i sortiranjem slabijih isporuka. Kod mnogih montaznih operacija i procesa proizvodnje Inane prema receptu dominanina je komponenta.

• Radnik dominanian. U takvim procesima kvaliteta uglavnom ovisi o vjestini i spretnosti koju posjeduje radnik u proizvodnji. Sustav kontrole nagiasava takva obiijezja, kao sto su tecajevi za poducavanje i ovjeravanje radnika, sprjecavanje pogreske i rangiranje radnika i kvalitete. Radnici su dominantni u procesima kao sto su varenje, bojenje i popunjavanje namdzbi.


* Informacija dominantna. To su obicno procesi u kojima informacija o poslu podlijeze cestoj promjeni. Zbog toga sustav kontrole stavlja naglasak na tofriost i azur- nost informacije dane radniku (i svima ostalima). Primjeri obuhvacaju izdavanje narudzbe i “putnike” koji se koriste u proizvodnim radionicama.

Razlicite se vrste dominacije takoder raziikuju prema pomagalima koja se koriste zakontrolu procesa. Tablica 16.5 navodi oblike procesne dominacije zajedno s uobica-jenim pomagalima koja se koriste u kontroli procesa.

LISTA PROVJERE. Lista provjere za vrednovanje treceg kriterija samokontroleobuhvaca pitanja, kao sto su:

1. Je li bila mjerena kvaliteta sposobnosti procesa da bi se obuhvatila inherentna (svojstvena) varijabilnost i varijabilnost zbog vremena? Provjerava li se sposobnost periodicki?

2. Je li radniku receno lcako cesto treba ponovno prilagoditi proces ili kako vrednovati mjerenja da se moze odluciti kada se proces treba ponovno prilagoditi?

3. Postoji li regulacija u procesu koju moze izvrsiti radnik da bi uklonio nedostatke? Pod kojim uvjetima radnik treba prilagoditi proces? Kada treba radnik zaustaviti stroj i traziti pomoc? Ciju pomoc?

4. Jesu li priopcena radniku djelovanja koja uzrokuju nedostatke i potrebno preventivno djelovanje, po mogucnosti u pisanom

16.4 DEF1NIRANJE ODGOVORNOSTI ZA KVALITETU U POGONU

U mnogim je organizacijama odgovornost za kvalitetu proizvoda na podrucju proizvodnje vrlo nejasna. To postaje ocito iz (1) djelovanja ili nedostatka djelovanja koja poduzimaju osobe razlicitih flinkcija, i (2) nedostatka siaganja izmedu funkcija (pa cak i unutar funkcije) u vezi stvarnih odgovornosti za kvalitetu.

Kad situacija postane dovoljno ozbiljna, privlaci pozornost jer se postavlja pitanje: (tTko je odgovoran za kvalitetu”? Razgovor je o tom pitanju uglavnom uzaludan i gubljenje vremena jer obuhvaca suvise velik opseg. SIRno je s pitanjima “Tko je odgovoran za trosak?” ili “Tko je odgovoran za sigurnost?” Takva se opsirna pitanja svode na slufiajnu raspravu o mnogim

Regulcij a-dominantmaVrij eme-dommantno

Komponenta-dominantna

Radnik-dominantan

Informacija-dominantna

Kontrola procesnih Periodicka kontrola Rangiranje dobavljaca Kontrola prihvacanja Racunalno proizvedenauvjeta X karta Ulazna kontrola jp-karta infoimacija

Kontrola prvog komada Medijan karta Prethodna kontrola c-karta “Aktivno" provjeravanjePlan isporuke X i R karte operacije Bodovanje operatera dokumentacije

Prethodna kontrola Prethodna kontrola Ponovno uvjeravanje Stapicaste sifre (bar kod) iSuzavanje granica Suzavanje granica -

kartaKontrola prihvacanja radnika elektronicki unos

Vizualna kontrola atributa

Provjera procesnih varijabli Automatsko registriranje Pregledi procesa

Vrednovanje modela Pregledi procesa Pregledi procesa

362 PLANIRANJE I ANAL1ZA KVALITETR

Nacin konst ruktivnog razgovora o odgovornosti treba bit! odreden. To se moze provesti tako da se definiraju odluke i djelovanja koje kolektivno odreduju kvalitetu u podrucju tvornice, a onda razmatranjem pitanja odgovornosti odvojeno za svaku odlnku i djelovanjc.

Voditelji mogu sasvim lako izraditi usuglasen model donosenja odluke pomocu matrice odgovornosti. Odgovorni se nadzornici sastaju i razgovaraju o problemu. Najprije se na tom sasfanku crta prazna matrica na ploci, a onda se clanovi dogovaraju o kojim ce odlukama i djelovanjima razgovarati. Oni se navode u lijevom stupcu i postaju naslovi za redove matrice. Nakon toga se clanovi dogovaraju o tome tko moze donijeti te odluke u podrucju tvornice. Ti potencijalni donositelji odluka postaju naslovi za stupce matrice.

Nakon toga se matrica kopira i kopija se daje svakom sudionika da naznaci tko treba donijeti koju odluku i koje djelovanjc treba poduzeti. Te se ispunjene kopije (cesto ispunjene anonimno) prikupljaju i sve se biljeske prenose na plocu kako bi se prikazalo cjelovito misljenje nadzornika.

Rezime omogucuje da nadzornici odrede svoja kolektivna slaganja i opseg svojih razlika, odnosno neslaganja o kojima se moze raspravljati dok se ne postigne sporazum. Taj se sporazum moze svesti 11a pisani postupak, formalno odobren i objavljen.

Primjer rezultata takvog pristupa dan je u Tablici 16.6. Prikupljeni su ulazni podaci o pet odluka — detiri vcc spomenute i dodatna odluka o razvrstavanju proizvoda. Mis- ljenja o stvarnoj odgovornosti stigla su iz cetiri pogona (A, B, C i D) unutar tvrtke. Jasan je zakljucak takvog istrazivanja da nedostajc slaganje o tome tko je odgovoran za odluke. Neslaganje je postojalo unutar svakog pogona u vezi svake ocl pet odluka. Bitno je bilo objasnjenje.

Upravitelji cesto pitaju “Postoji li pravi nacin za organiziranje?’ ,

Odgovor jc, ne. Model se odgovornosti mora projektirati da odgovara lokalnim uvjetima. U jednom odjelu moze biti prikladno dodijeliti poslove postavljanja i operaeije istoj osobi; u drugom odjelu postavljanje najbolje obavlja posebna osoba za postavljanje. U jednom odjelu proces moze biti tako stabilan da ce pocetno potavljanje izdrzati tijekom cijele izrade serije; u drugom odjelu postavljanje zahtijeva provjeravanje i ponovno prilagodavanje tijekom izrade serije. Kod radne snage ima razlika

Pogo

R N K I R N K 1Postavljanje prilivacanja

Priltvacanje proizvod»je

A 1 4 2 0 5 1 2 0B 4 2 7 0 7 4 3 0C 0 0 1 7 2 1 5 0D 3 0 5 0 2 i 7 2

Sukladnost

Pi iktadnos

potrehu

A 1 5 2 0 1 3 4 0B 3 5 7 0 2 6 6 1C 0 I 6 1 0 2 4 2D 3 1 5 2 2 1 1

00

Razvrstavanje

A 0 4 3 0B 4 2 6 0C 0 1 4 0D 0 0 5 4

Napomtaur. R, ladtiik; N, nadzomik; K, kontrolor; I, inzetijtr

16.5 SAMOKONTROLAU mnogim organizacijama, odluke treba ii se proces odvijati Hi zcmstaviti donosi odjel za proizvodnju. Odluke da li jeproizvodsuklctdcm sa specifikacijama Hi nije donosi odjel za kontrolu. Ponekad je moguce da radnici u proizvodnji obavljaju obje funkcije.

U praksi su, mnogi vodilelji krivi sto se ne usuduju povjerili radnicima odluku o sukladnosti proizvoda. Vjemju da ce neki ili mnogi radnici rijesiti njihov dio proizvodnih problems prihvacanjem loseg proizvoda. To se iivjereiije temelji na dugogodisnjoj tradiciji potvrdenoj iskustvom i prepirkama stmcnjaka za kontrolu i kvalitetu. Sve je to dalo znatnu iiuikciju konlroli u mnogim tvrtkama.

Pitanje je da li radnici u proizvodnji trebaju donositi odluke o sukladnosti proizvoda koji proizvode. Ucinjeno je to tako da je u nekim tvrtkama razvijena koncepcija samokontrole. U okviru te koncepcije sve odluke o kontroli i sukladnosti procesa i proizvoda

364 PLAN1RANJ1* i ANALIZA KVAL1TETE

slucajnosti, radi osiguranja dajejos punovaljan postupak donosenja odlukekoji koriste radnici da li prihvatiti ili odbaciti proizvod. Nezavisna provjera verificira postupak donosenja odluke. Moze se primijctiti da u okvim ciste koncepcije nezavisne pro vj ere, kontrolori nisu prebaccni u odjel proizvodnjc da obavljaju posao kontrole. Osim, onih koji su potrebni za provodenje nezavisne provjere, kontrolni su poiozaji ukinuti.

Samokontrola ima nesumnjive prednosti pred Iradicionalnim ovlastenjem kontrole u zasebnom odjelu:

• Nastoji se da se radnici u proizvodnji osjecaju odgovorniji za kvalitetu svoga posla.

• Povratna je veza o ispunjavanju flmkcije trenutacna, zbog toga olaksava prilagodavanje procesa. Tradicionalna kontrola ima takoder psiholoski nedostalak jer “osoba koja ne sudjelujc” izvjestava radnika o nedostacima.

• Mogu se smanjiti troskovi za zaseban Odjel za kontrolu.• Povecanje posla koje naslaje zbog dodavanja kontrole

proizvodnoj aktivnosti pomaze radniku da se smanji monotonija i dosada koje su svojstvene mnogim poslovima.

Primjcr 16.4 Kod operaeije namatanja tekstilne prede tradicionalna metoda kontrole cesto uzrokuje da dovrseni cuujevi stoje u odjelu kontrole nekoliko dana i zbog toga kasni povratna veza u proizvodnju. U okvim samokontrle radnici dobivaju odmah povratnu vezu i mogu popraviti strojeve i postavljanje poboljsati brze. Ukupno, program smanjuje nesuktad- nost sa 8 posto na 3 posto. Nezavisne provjere kontrole proizvoda koje su radnici svrstali kao “dobre” pokazale su da su stvarno svi bili ispravno svrstani. U toj su kompaniji radnici mogli takoder svrstati proizvod kao “sumnjiv”. U jednoj su analizi, radnicke kontrole svrstale 3 posto proizvoda kao sumnjive nakon cega je neovisnl kontrolor kriticki pregledao sumnjiv proizvod i svrstao 2 posto kao prihvatljiv, a 1 posto nesukladan.

Primjcr 16,5 Proizvodac farmaceutskih proizvoda koristio je razlicita ispitivanja i kontrole prije nego je kapsule proizvoda pustio u prodaju, Te su provjere obuhvacale kemijska ispitivanja, provjere tezine i vizualne kontrole kapsula. 100 posto vizualnu kontrolu je prema tradieiji vodio Odjel za kontrolu. Nedostaci su rangirani od "kriticnih” (npr. prazna kapsula) do “neznatnih” (npr. manjkav otisak). Ovakva je kontrola zahtijevala vrijeme i cesto je uzrokovaia zastoje u tijeku proizvodnje. Strojni su operateri uveli pokus samokontrole. Oni su provo d ili vizualnu kontrolu na uzorku od 500 kapsula. A koje uzorak bio prihvatljiv, operater je otpremio puni kontejner u skladiste; ako pak uzorak nije bio prihvatljiv, puni je kontejner poslan u Odjel kontrole na 100 posto kontrolu. Za vrijeme pokus a i uzorei i puni kontejneri otpremani su u Odjel kontrole na 100 posto kontrolu i ponovnu kontrolu uzorka registriranog odvojeno. Pokusom se doslo do dva zakljucka (1) kontrola uzorka sto su obavili operated dala je rezultate sto su bili u skladu s kontrolom uzorka koju su proveli

PROIZVODNJA 365

kontrolori, i (2) uzorak od 500 dao je rezultate koji su bili u skladu s rezultatima 100% kontrole.

Pokus je uvjerio obje strane da prijedu na kontrolu itzorka pomocu operatera. Prema novom sustavu dobar je proizvod pusten u skladiste brze, a marginaini je proizvod dobiojako kon- centriranu 100 postotnu kontrolu. Osim toga, razina nedostatka sesinanjila. Poboljsana razina kvalitete pripisana je jacem osjecaju odgovornosti kod operatera (oni su sami odlucivali da ii je proizvod spreman za prodaju), i trenutacnoj povratnoj vezi koju su operated primili od samokontrole, Ali bilo je i druge koristi—osoblje kontrole bilo je smanjeno za 50 ljudi koji su bili premjesteni na druge vrste posla, ukljucujuei djelovanja na pokusu i analizi razlicitib vrsta nedostataka.

Sekvencija uvodcnja somokontroleAlco se radnicima da da odlucuju o sukladnosti proizvoda, potrebno je odlucili treba li odgovornost dati svim radnicima ili samo oniina koji pokazuju sposobnost da do nose dobre odluke. Potonji pristup se vise preferira i treba postupiti kako slijedi:

1. Poducite radnike kako da donose odluke o sukladnosti proizvoda.

2. Uspostavite sustav identifikacije proizvoda i propisite cuvanje radi sigurnosti da se odluke o proizvodu mogu lako vratiti natrag radniku koji ih je donio.

3. Uvedile pokusno razdoblje tijekom kojega radnici donose odluke o sukladnosti dok istodobno doitose odluke i konlrolori. Razlog je tog dupiiciranja otloivanje, pomocu podataka, koji radnici dosljcdno donose dobre odluke o sukladnosti proizvoda.

4. Izdajte “dozvolc” (za donosenje odluka o sukladnosti proizvoda) samo onim radnicima koji dokazuju svoju kompetentnost. (To je slicno kvalitlciranju za izvjcsne proizvodne vjestine kao sto je zavarivanjc).

5. Za radnike koji su dobiii dozvoiu uvedite nezavisne provjcrc odluka (vidjeti dalje). Za radnike koji sc nisu kvalificirali zadrzite redovilu kontrolu,

6. Na osnovi rezultata nezavisne provjere zadrzite ili oduzmitc dozvole.

7. Periodicno provedite nove pokuse sa svrliom kvalifikacije radnika koji nemaju dozvole.

Alco nezavisna provjcra otkrijc da su radnici donijeli


cnost davanja ovlastenja povoljna. Osim toga, rczuitirajucc raziikovanje sluzi kao poti-

caj radnicima bez dozvole da se kvalificiraju.

Kriterij za saniokontrolu

Prije nego se moze prihvatiti samokontrola treba zadovoljiti neke bitne kriterije:

c Kvaliteta mora imati prioritet broj jedan unutar organizacije. Ako to nije jasno, radnika se moze gnjaviti pritiscima plana i troskova, te da klasira proizvode kao prihvatljive, a trebalo bi ill odbaciti.

• Potrebno je medusobno povjerenje. Voditelji moraju imati dovoljno povjerenja u radnu snagu da bi im voljno povjerili odgovornost odlucivanja je li proizvod sukladan sa specifikacijom. Obratno, radnici moraju imati dovoljno povjerenja u menedzment da bi bili voljni prihvatiti tu odgovornost.

• Kriterij za samostalno upravljanje treba biti zadovoljen. Propust da se uklone uzroci nedostataka kojima moze upravljati menedzment, pokazuje da menedzment lie gleda na kvaiitetu kao glavni prioritet i to moze pogresno usmjeriti radnike tijekom kontrolc. Radnici moraju biti poduceni kako bi razumjeli specifikacije i proveli kontrolu.

8 Specifikacije moraju biti nesumnjivo jasne. Radnici trebaju razumjeti koja ce biti upotrcba njihovihproizvoda (unutarnja i vanjska) u cilju shvacanja vaznosli odluke o sukladnosti.

8 Proces mora biti takve prirode da dopusta jasnu odgovornost za donosenje odluke. Jednostavan je slucaj primjene radnik koji pokrece jedan stroj buduci je ovdje odgovornost jasna kako za izradu proizvoda tako i za donosenje odluke o sukladnosti pro-

16.6 AUTOMATIZIRANA PROIZVODNJA

Poliod prema automatizaciji stalno se nastavlja. Nekoliko naziva postalo je vazno:

8 Racimalom objeclinjenaproizvodnja (Computer-integrated manufacturing-CIM). To je postupak primjene racunala u planiranom obliku od projektiranja preko proizvodnje i otpreme proizvoda.

8 Racimalom potpomognutaproizvodnja (Computer-aided manufacturing-CAM).To je postupak u kojemu se koristi racunalo za planiranje i

PROIZVODNJA 367

0 Racimalom poipomognuto pmjektiranje (Computer-aided design-CAD). To je postupak pomocu kojega lacuna lo pomaze u kreiranju ili modifikaciji projekta.

Ove tri koncepcije proizvode ogromne poraste u tvornickoj proizvodnosli. Ali automat izacija s pravilnim planiranjem, moze takoder koristiti kvaliteti proizvoda na nekoliko drugih nacina:

e Automatizacija moze ukloniti nesto monotonije ili umarajucih radnih zadataka koji uzrokuju ljudske pogreske. Na primjer, kad se operacija rucnog Savnog zavarivanja prenese na robota, udio se skarta smanjuje sa 15 posto na nulu (Kegg, 1985.).

• Varijacija se u procesu moze smanjiti pomocu automatskog pracenja i kontinuiranog prilagodavanja procesnih vaiijabli.

° Vazan izvor procesnih teSkoca, Ij. broj se prilagodavanja stroja moze smanjiti.# Strojevi lie mogu samo automatski mjeriti proizvod nego mogu

zapisivati, zbrajati i prikazati podatke za operatere na proizvodnoj liniji i administrativno osoblje. Povratna veza radniku moze biti trenutacna, pa na taj nacin omogucuje rano upozorenje na prijetece teskoce.

* S CAD inzenjer za kvalitetu moze pribaviti ulazne informacije rano u fazi projektiranja. Kad se projekt stavi u racunalo, inzenjer za kvalitetu moze krilicki preglcdati taj projekt nekoliko pula i na taj nacin biti u toku promjena projekta.

Kljucne funkeije racunalom objedinjene proizvodnje

Objedinjavanje racunala od projektiranja do otpreme obuhvaca mrezu funkeija i pridruzenih racunalnih sustava. Willis i Sullivan (1984., str. 32) su to opisali u obliku osam kljucnih funkeija: (1) projektiranje i izrada naerta (CAM/CAD), (2) planiranje i kontrola proizvodnje, (3) automatizacija proccsa, (4) kontrola procesa, (5) rukovanje i skladistenje materijala, (6) planiranje i kontrola odrzavanja, (7) upravljanje raspodje- lom, (8) finaneije i obracun. Sustav kao sto je CTM pociva na temelju baza podataka obuhvacajuci i podatke o proizvodnji i podatke o proizvodu.

Grupna tehnologijaGrupna je tehnologija proces ispitivanja svih predmeta koje proizvodi tvrtka kako hi se odredili oni s dovoljnom slicnoscu da se moze upotrijebiti zajednicki plan projekta ili proizvodnje. Cilj je

368 PLAN1RANJ1* I ANA LIZA KVALITETE

sukladnosti, koristenjem primijcnjcnih planova projckata i proizvodnje. Gunn (1982., sir. 121) izvjestava da u mnogim tvrtkama “samo 20 posto od dijelova za koje se u pocetku mislilo da Irebaju novi projekt zapravo ga treba; od preostalih novih dijelova, se 40 posto moglo izgraditi pomocu poslojeceg projekta, a drugih 40 posto se moglo kreirati priiagodavanjem postojeceg projekta.”

Svald se dio sifnra u skladu s raznolikoscu znacajki, kao sto su oblik, materijal, dopusteno odstupanje, zavrsna obrada i zahtjevane proizvodne operacije. Nakon sifriranja, dijelovi se sa

Oblik 4brojkeDimenzije 4brojkeDopustena odstupanja2 brojkeMaterijal 2brojkeStroj 2brojkeProces 2brojkeKontrola 2brojke

Planer procesa moze za novi dio ponovno naci popis starih dijelova koji imaju neke iste znacajke, Planiranje za novi dio moze onda jednostavno specificirati proces za stari dio sa svim primijecenim razlikama.

Smjestaj proizvodnih strojeva moze takoder imati koristi od koncepcijc grupne tehnologije. Strojevi se gmpiraju prema dijelovima koje proizvode i mogu se svrstati u celije strojeva, od kojih svaka proizvodi jednu ili nekoliko grupa dijelova (odavde “celu- larna (stanicna) proizvodnja”).

Flelcsibilni sustav proizvodnje

Fleksibilni sustav proizvodnje (FMS) je grupa nekoliko racunalom upravljanih alatnih strojeva spojenih pomocu sustava za rukovanje materijalima i glavnim racunalom kako bi sc potpuno obradila grupa dijelova. FMS se moze programirati da odgovara promje- njivim proizvodnim zahtjevima i da se moze ponovno programirati kako bi se prilagodio promjenama projekta ili

1. Tcmeljni elementi su stroj i opera ter. Prilagodavanje u procesu kontinuirano obavlja operater.2. Elektronicka inteligcncija je dodana u obliku racunalnog upravljanja. To ukljucuje programiranje (“brojeano upravljanje”) alatnih strojeva. Komplicirane se serijc pro-izvodnje mogu ponavljati pritiskom samo jednog gumba.

PROIZVODNM 369

3. Dodani su automatski uredaji za izmjenu alata i dodavanje i otpremu dijclova.4. Stroju su dodani scnzorni (osjetiini) uredaji koji omogucuju da

se prilagodavanje obavlja automatski. Operacije potrebne za seriju onda se mogu odvijati kontinuirano bez ijudske intervencije.

5. Radna je postaja povezana s dnigim dijelovima pogona koji opskrbtjuju dijelove za rad, a late, i druge materijale i inidrmacije. Operater postaje voditelj racunalom upra- vljanog sustava.

6. Na kraju se objedinjavanjem svih funkcija, od projektiranja i planiranja proizvodnje, do kontrole zaliha, planiranja i kontrole u radionici postize da svi sustavi komunici- raju jedan s drugim automatski.

Primjerice, pojedini su strojevi roboti ili drugacije vrste brojcano upravljanih alatnih strojeva, od kojih se svaki pokrece pomocu mikroracunala. Nekoliko tih brojcano upravljanih strojeva povezano je pomocu miniracunala, a onda je nekoliko tih mini-racunala spojeno u glavno racunalo.

Planiranje kvalitete za automatiziranc procese zahtijeva neke posebne mjere opreza. One su navedene i objasnjenc u QCH4 sir. 16.56.

16.7 SVEUKUPNI KRITICKI PREGLED PLANIRANJA PROIZVODNJE

Izlazemo se velikom riziku prelazeci iz predlozenog ptocesnog proizvodnog plana u redovnu proizvodnju. Gubici u vremenu i posebni troskovi koji nastaju zbog propusta u kvaliteti zahtijevaju kriticki prcglcd predlozenog procesa, ukljucujuci softver upotrijebljen u procesu. Takav se kriticki pregled najucinkovitije provodi pomocu prethodnih probnili proizvodnji.

Tdealno, serije proizvoda trebaprogurati kroz sveukupni sustav s nadenim i korigira- nim propustima prije nego zapocne puna proizvodnja. U praksi, tvrtke obicno cine neke kompromise s tim idealnim pristupom. “Pretproizvodnja”, moze biti samo prvi pokusaj redovne proizvodnje, ali s posebnom odredbom za povralnu vezu bez odgadanja i za ispravljanje pogresaka koje su nadene. Alternativno, pretproizvodnja moze biti ogranicena na ona svojstva projekta proizvoda i procesa koji su toliko novi da prethodno iskustvo ne moze pouzdano pribaviti temelj za izbjegavanje rizika. Dok neke tvrtke ostaju kod strogog pravila

370 PLANIRANJE I ANA LIZA KVAL1TETE

8 Opsegu do kojega proizvod obuhvaca nova ili neispitana svojstva kvalitele8 Opsegu do kojeg projekt proizvodnog procesa obuhvaca nove ili

neiskusane strojeve, alate, ltd.,8 IColicini ili vrijednosti proizvoda koji ce bili izvan u primjeni prije

nego je konacno jasan opseg procesa, proizvoda i teskoca tijekom upotrebe.

Te probne proizvodnje ponckad obuhvacaju “ispitivanja punovaljanosti proizvodnje” radi jamcenja da kompletan proces moze zadovoljifi namjere projekt a, Vidjeti QCH4 str. 16.43, radi primjera.

Probne pretproizvodnje i proizvodnje omogucuju konacno vrednovanje— pomocu proizvodnje stvarnog proizvoda. Dnige tehnike daju cak ranije upozorenje prije nego je uopce proizvod izraden. Na primjer, anaiiza nacina, posljedica i kriticnosti propusta korisna je u anaiizi predlozenog projektaproizvoda (vidjeti Odjcljak 12.4 “ Pregled nacina posljedica i kriticnosti

16.8 NEZAVISNE PROVJERE KVALITETE PROCESA

Nezavisna provjera (eng. audit) lwalitete neovisno je vrednovanje razlicitih gledista ispunjavanja hmkcije kvalitete u svrhu pribavljanja informacija onima koji trebaju osiguranje s obzirom na to ispunjavanje frmkcije. Potpuno objasnjenje nezavisne provjere kvalitete dano je u Pogiavlju 24 “Osiguravanje kvalitete”.

Primjena je na proizvodnju bila prosirena i obuhvaca i nezavisnu provjeru aktivnosti (nezavisnu provjeru sustava) i nezavisnu provjeru proizvoda (provjeru proizvoda).

Nezavisna provjera sustava Icvalitete ukljucuje sva djeiovanja koja mogu utjecati na kvalitetu konacnog proizvoda. Ta nezavisna provjera (za razliku od opseznog nadzora) obicno se provodi na odredenoj djelatnosti, kao sto je sustav za mjerenje mjerne opreme. Nezavisnu provjeru obavljaju jedna ili nekoliko osoba, a sastoji se od promatranja djeiovanja na lieu mjesta. Slaganje s postojecim postnpeima cesto se naglasava, ali nezavisne provjere cesto lie otkrivaju situaeije neadekvatnih ili nepostojecih postil- paka.

Primjer 16.6 Dedhia (1985) opisuje sustav nezavisne provjere za proizvodaca elektronike. Nezavisna provjera se sastoji od 14 podsuslava, od kojili svaki hna popis provjere nezavisne provjere (vidjeti Tablicu 16.7). Rutinske nezavisne provjere izvodi osoblje za nezavisnu provjeru kvalitete na planiranoj osnovi, Za odabrana podrueja djeiovanja, godisnje nezavisne provjere obavlja skupina iz proizvodnje, inzenjeringa kvalitete, inzenjeringa ispi-

PROIZVODNJA 371

tivanja, nabave i drugih disciplina. Sustav obuhvaca nezavisnu provjeru brojcanog rangiranja temeljenog na kfasificiranju svakog neslaganja biio vaznijeg ili manje vaznog. Rangi- ranje ispod 90 poslo odmah zahtijeva reagiranje s popravnim djelovanjem.

Primjer 16.7 Vece zrakoplovne linije koriste nezavisne provjere za vrednovanje posluzivanja kupaca na Id podrucja:

• Dolazak i odlazak iz zracne lake 6

Unufarnji i vanjski dio zrakopiova 8

Oprema zracne hike

Cetrdeset i sedam odredenih djelatnosti periodicki se nezavisno provjerava, onda se obavljaju mjerenja ispunjavanja funkcije i usporeduju s brojcanim ciljevima. Moze se navesti nekoliko primjera till ciljeva:

8 Najmanje 95 posto obavljenih javnili kontakata treba biti ukupno pozitivno. (Izraz “pozitivan” definiran je u obliku djelovanja koja se ocekuju od sluzbenika kad posluzuju kujice).

8 Kod putnih karata, najmanje 80 posto svih putnika ne smije iekati u redu dutje od 5 minuta,8 Najmanje 85 posto dekorativnih tkanina imutar zrakopiova treba izgledom biti prihvatljivo.8 Najmanje 80 posto premaza na zrakoplovu treba imati prihvatljivu adlieziju.8 Kod osiguranja zracne luke, najmanje 90 posto svih putnika treba biti obradeno u roku 3 minute.8 Najmanje 95 posto sluzbenika treba imati ugodan osobni izgled i moraju biti dotjerani.

(Defniirane su odredene opce smjemice kako na putnikovo opazanje tljeluje sluzbenikov izgled).

8 Detaljni su izvjestaji na raspolaganju sveukupnom osoblju i kratki se sazetak mjesecno daje na uvid na nekoliko razina menedzmenta.

Nezavisna provjera pmizvocfa ukijucuje ponovmi kontrolu proizvoda radi verificiranja primjerenosti odluka o prihvacanju i odbacivanju koje donosi osoblje kontrole i ispitivauja. Teoietski, takve nezavisne provjere ne bi (rebale biti potrebne. U praksi one eesto mogu biti opravdane zbog zalbi s terena. Takve se nezavisne provjere mogu pro- vodili u svakoj postaji za kontrolu proizvoda ili nakon zavrsnog kompletiranja i pakiranja. Ponekad se nezavisna provjera zahtijeva prije nego proizvod ide u sljedecn operaciju. Detaljna objasnjenja vidjeti u Odjeljku 24.11 “Nezavisna provjera proizvoda”.

37

TABLICA 16.7Srajernice za popis provjere nezavisne provjere

Vrsta nezavisne provjere1. Oprema/ispitivac/kontrola alata Mjerenje/planPracenje aktivnostiStatus ovjerenostiStatus odrzavanjaPotpunost podataka/verifikacijaProvjera normiRaspolozivost alataPostupak za startanje/zaustav 1 janjeUzajamna verifikacija2. Operater Kvalifikacijski status Sukladnost s postupkom Verifikacija izlaza (kvaliteta)/sposobnost operatera Verifikacija zapisa Verifikacija doradePromatranje radi sukladnosti s postupcimaRukovanje proizvodomSpretnost

3. Dokumentacija* LINE dokumenti

(raspolozivostditljivost, pristu p acn os t,sadrzaj dokumentazazina)MPIPCN

* SSaganje s dokumentima• Dokumenti o kvaliteti

Upute za

Vrsta nezavisne provjere _________4. Dijelovi/sklop

Sukladnost sa specifikacijom EC razinaRukovanje/pakiranje/skladistenje/otprema Raspolozivost podataka Skart/M.E.HOLD/MRB dijelovi (nesukladni dijelovi)Slijedenje Proizvod za proces DovriSeni proizvod Kontrola nesukladnog proizvoda na raspolaganje

5. Status kontrolu process Upute/djelovanje za kontrolu procesa Status kontrolnih karataProvjera popravnog djelovanja Verificiranje podataka proizvodnje

6. OkolinaCistoca radne povrsine Verifikacija pomocu broja cestica Registriranje vlaznosti Registriranje temperature Opce gospodarenje (sigumost itd.)

7. Mjerenje/pregledi normi Evidencija

Vrsta nezavisne provjere __________9. Sustav racunalnog

programa (softver) Kontrola racunalnog programa (softver) Potpunost podataka/verifikacija

10. Q.A. samo provjera Verifikacija podataka kontrole GospodarenjePodudavanje kontrolora/kvalifikacija

11. Postaja za kontrolu proizvodnje

*Kontrola dovrSenog proizvoda SkladiStenj e/rukovanje Status ulazne kontroleEC razina

*Kontrola sirovina SkladiStenje/rukovanje Status ulazne kontrole EC razina

12. Dorada- Postupci- Kvaliteta proizvoda

Izvor:Preradeno od Dedhia (19S5).

PROIZVODNM 373

16.9 KVALITETA IICULTURA PROIZVODNOG POGONA

Zadovoljavanje kriterija samokontrole polrebno je, ali nije dovoijno. Cak ako su sva tri kriterija pocetno zadovoljcna, dva problema ostaju:

1. Mogu se pojaviti pogreske kod radnika. Uzroci nckih od till pogresaka mogu se is- praviti (vidjeti Odjeljak 3.10 “Ispitivanje spoznaja problema koje mogu kontrolirati radnici”).

2. Uvjeti se promijene i dolazi do narusavanja kriterija samokontrole, npr. kvarenja opreme zbog smanjenog preventivnog odrzavanja.

Proizvodni menedzment i radna snaga moraju imati snaznu i pozitivnu etiku kvalitete da bi ispravili te probleme. Neke tvrtke imaju snaznu, ali negativnu etiku kvalitete. Primjeri su brojni: skriveni nesukladni proizvod (npr. zakopavanje boje u zemlju), sple- tke prema kontrolom (npr. odrzavanje proizvodnje proizvoda s nedostatkom i cekanje dok kontrolor nc otkrije situaciju). Takva se negativna djelovanja cesto poduzimaju radi postizanja drugili svrha kao sto su proizvodne kvote.

Promjena negativnc kullure kvalitete zalitijeva dva koraka: (1) prikupljanje in forma cij a radi utvrdivanja sadasnje kulture

SAZETAK

• Aktivnosti radi objedinjavanja kvalitete u planiranju proizvodnje imaju dvije svrhe: da sprijece nedostatke i smanje varijabilnost.

• Kreiranjem dijagrama toka, mozemo raselaniti proces proizvodnje i plan za kvalitetu na svakoj radnoj postaji.

• Kako bismo sprijecili nedostatke i smanjili varijabilnost, moramo otkriti veze izmedu procesnih varijabli i proizvodnih rezultata.

• Proces sprjecavanja pogreske vazan je element prevencije.• Da bi ljudi bili u stanju samokontrole, moraju znati sto se od

njih ocekuje da rade, sto zapravo rade te znati koji je proces sposoban zadovoljiti specifikacije i koji se moze regulirati.

• Propust da se zadovolji svaki od tih triju kriterija znaci da problem kvalitete moze voditi menedzment. Oko 80 posto problema kvalitete moze se kontrolirati.

• Odgovornosti za kvalitetu na podrucju proizvodnje najbolje se ustanove u obliku odredenih odluka i djelovanja.

• Prema koncepciji samokontrole, odluke o sitkladnosti donosi radnik iz proizvodnje s neovisnom provjerom Odjela za


• Racunalom objedinjena proizvodnja postupak je primjene racunala u pianiranoni obliku, od projektiranja preko proizvodnje i otpreme; racunalom potpomognuta proizvodnja postupak je u kojcmu se racunalo koristi za planiranje i kontrolu rada odredene opreme; racunalom potpomognuto projektiranje postupak je pomocu kojega racunalo pomaze u kreiranju ili modifikaciji projekta.

• Prema koncepciji grupne tehnologije sve se stavke ispituju radi odredivanja one s dovoljnom slicnoscu lcako bi se mogao upotrijebiti zajednRki plan za projektiranje ill proizvodnju.

• Kod fleksibilnog se proizvodnog sustava, gnipa od nekoliko racunalno upravljanih alatnih strojeva povezuje pomocu sustava za rukovanje materijalima i glavnim radunalom da bi se potpuno obradila gnipa dijelova.

• Nezavisna provjera sustava kvalitete neovisno je vrcdnovanje

ZADACI

16.1. Posjetite lokalnu proizvodacku tvrtku i odredite koji odjeli imaju glavne i indirektne odgovornosti za izvodenje planiranih podrudja djelovanja navedenih u Tablici 16.1.

16.2, Opisite kako biste proved istrazivanje mogucnosti kontrole za odredenu proizvodnu operaciju s kojom ste dobro upoznati.

16.3, Vas je pogon upravo proveo proucavanje mogucnosti kontrole analizirajuci uzroke ve- Hkog uzorka manjkavih dijelova. Rezultati su pokazati da su 45 posto uzroka mogli Icon- trolirati radnici, a da je 55 posto uzroka niogao kontrolirati menedzment. Jedan je program (dijagnoza odredenih uzroka, odredivanje popravaka, itd,) planiran za probleme koje moze voditi menedzment. Za probleme sto ill moze voditi radnik planiran je program za motivaeiju radnika koji proizvode slabe proizvode. Trazi se od vas da komenti- rate taj pristup.

16.4, Prostudirajte sustav za ispunjavanje fimkcije povratne veze koja je na raspolaganju svakoj od sljedecih kategorija ljudi i opisite vase zakljucke o primjerenosti te povratne veze za kontrolu kvalitete ispunjavanja funkcije.(r/) motorist u gradskom prometu

(b) student u skob

(c) blagajnica u supemiarketu (veletrgovini)16.5. Za bilo koji proces do kojeg mozete doci, odredite glavni oblik “dominacije” koji utjece na

postizanje kvalitete.16.6. Kod odredene operacije koja obuhvaca proizvodnju velikog broja odvojenih (dislaetnih)

dijelova od neprekinutih duzina materijala, sustav za kontrolu kvalitete na podrucju proizvodnje je sljedeci:

Operater obavlja pocetno prilagodavanje svitka za svaku novu duzinu materijala ispitujuci komade uzorka i nastavlja podsekveneijalno obavljati takva ispitivanja i prilagodavanja dok stioj radi.

PROIZVODNJA 375

* Kontrolor koji obilazi (koji izvjestava sefa kontrolora) lakoder periodicki ispituje komade uzorka direktno iz stroja i, ako oil iii ona misli da je potrebno, trazi od operatera da obavi prilagodavanje.

0 Obicno ope rater udovoljava takvim zahtjevima, ali ponekad protestira. Ako on ill ona to uporno trazi, moze se pozvati nadzornika koji moze odluciti da stroj radi bez zahtijevanog priiagodavanja.

9 Ako se to dogodi kontrolor koji obilazi moze se obratiti sefu kontrolora (preko svoje ili svoga nadzoraika) koji onda moze narediti da se stroj zaustavi. Takvoj se naredbi udovoljava.

9 Svi komadi iz stroja u serijama po 1000 idu odjelnom kontrolora koji ih uzorkuje u skladu s propisanim plauom. On ili ona propusta neke serije u sljedecu operaciju na osnovi dobrog uzorka i svrstava serije koje nisu uspjele prema planu uzorkovanja ako imaju odredene vrste nedostataka (tj. one koje se lako otkrivaju i uklanjanju). Ostale se odbacene serije (koje sadrze nedostatke sto se ne otkrivaju tako lako) salju u sljedecu operaciju, oblljezene da se pokaze priroda nedostataka koje treba ukloniti.

9 Sljedeea je operacija zavrsna kontrola, kod koje Jinalni kontrolor (kontrolor za zavrsene kontrole) ponovno ispituje sve serije 100 posto (prihvacene, svrstane i odbacene serije). Od njega se ocekuje da ukloni sve vrste nedostataka, ukljucujuci neke koje se mogu pripisati operacijama sto su se bile prije one koju smo razmatrali.

Koristeci sljedeci obrazac, unesite potrebne oznake provjere kako biste oznacili tkoima ovlastenje za donosenje naznacenih odluka.

Kontrolor Odjelui Finalni Set’ Operater Nadzornik koji obilazi kontolor kontrolor kontrolora

Izvedite postavljanje Prilivacanje poslavljanja Kontrola proccsa PrilwaOanjc proccsa Prilagodava

Da li su odgovornosti jasno raspodijeljene? Objasnite svoj odgovor.

16.7. Sljedeci primjer ilustrira osnovno planiranje za postizanje proizvodnog rezultata:9 Proizvodni rezultat: tvrdoca materijala 9 Procesna varijabla : temperatura

u peci9 Mehanizatn za reguliranje procesne variable: ulaz energije u pec da se povisi tern per atura.

Za operaciju proizvodnje koju dobro poznajele odaberite proizvodni rezultat i ustanovite jednu ili vise procesnih varijabli i jedan ili vise mehanizama za regulaciju.


LITERATURA

Dedhia, Navin S. (1985). “Process Audit System Effectiveness”, Annual Conference Proceedings, Euro-pean Organization for Quality Control, Berne Switzerland, str. 159-173.

Eibl, Siegfried, Ulrike Kess i Fridrich Pukelsheim (1992). “Achieving a Target Value fora Manufacturing Process”, Journal of Quality Technology*, sijecanj, str. 22-26.

Fisher, James R, (1983). “Computer Assisted Net Weight Control”, Quality Progress, fipanj, str. 22-25.Fukuda, Ryuji (1981). “Introduction to the CEDAC”, Quality> Progress, lislopad, str. 14-19.Gunn, Thomas G. (1982). “The Mechanization of Design and Manufacturing”, Scientific American,

rujan, str. 121,Kegg, Richard L. (1984). “Quality and Productivity in Manufacturing Systems”, Second Bi-Annual Ma-

chine Tool Technical Conference, National Machine Tool Builders Association, Gaithersburg, Mary-land, str, 9-71 do 9-86.

ICegg, Richard L. (1985). “Quality and Productivity in Manufacturing Systems”, Annals of the CHIP (International Association for Production Research), Paris, sv. 34, br. 2, str. 531-534.

Nakajo, Takeshi and Hitoshi, Kume (1985). “The Principles of Foolproofing and Their Application in Manufacturing", Reports of Statistical Application Research, Union of Japanese Scientists and Engi-neers, Tokyo, sv. 32, br. 2, hpanj, str. 10-29.

Phillipp, Thomas J. (1982). “Quality System Concepts in the CAD/CAM Era”, ASQC Quality Congress Transactions, Milwaukee, str. 569-573.

Siff, Walter C. (1984). “The Strategic Plan of Control-A Tool for Participative Management”, ASQC Quality Congress Transactions, Milwaukee, str. 384-390,

U.S. Air Force (1959). “Course Notes for Management of Quality Control”, Washington, D.C.Willis, Roger G. i Kevin H. Sullivan (1984). “CIMS in Perspective: Costs, Benefits, Timing, Payback,

Periods and Outlined”, Industrial Engineering, vcljaCa, sv. 16, br.2, sir. 23-26,

DODATNA LITERATURA

Planiranje proizvodnje radi kvalitete: QCH4 Odjeljak 16.Swift, Jill A. i Timothy J. Flynn (1989), “Methodology for Developing a Quality Plan Within a

Manufacturing Company”, "Metodologija za razvijanje plana kvalitete unutar proizvodne tvrtke”, Quality Engineering, sv.I, br. 4, str. 467-486; Marcel. Dckker, New York,

Kvaliteta proizvodnje; QCH4, Odjeljak 17.Oprema za informaeiju o kvaliteli: Feigenbaum, A.V. (1991). Total Quality Control, "Potpuno

upravljanje kvalitelom”, 3, izd., McGraw-Hill Book Company, New York, poglavlje 12.Strucni suslavi: Affiseo, John F. i Mahesh Chandra (1991), “Quality Engineering and Expert System”,

“inzenjering kvalitete i struCni sustavi”, Quality Engineering, sv, 3, br. 4, str. 433-453, Marcel Dekker, New York.

POGLAYLJE

17STATISTICKA

KONTROLAPROCESA

17.1 DEFINICIJAIVAZNOST STATISTICKE KONTROLE PROCESA (SPC)

Statisticku kontrolu procesa (SPC) definiramo kao primjenu statisdckih metoda za mjerenje i analizu varijacija u bilo kojem procesu. Proces je jedinslvena kombinacija strojeva, alata, metoda, materijala i ljudi koji ostvaruju rezuitate u obliku roba, umotvorc- vina (softver) ili usluga. Neka citatelj bude svjestan da “SPC” ima takoder i druge de- finicijc, cak i takve koje obuhvacaju malu ili nikakvu statisticku analizu!

Metode prikupljanja, sazimanja i analiziranja podataka objasnjenc su u Poglavlju 9 “Temeljni pojmovi vjerojatnosti” i u Poglavlju 10 “Stafisticka pomagala za analiziranje podataka”. U ovoni cemo poglavlju prouciti znacenje varijacije, upotrebu kontrolnih karata kod analiziranja i smanjivanja varijacije na minimum, kvantificiranje sposobnosti procesa, i vezu till koncepcija na druge tehnike za poboljsanje procesa.

377


ne smiju postati same po sebi dovoljne. Objektivni voditelji operacija ispravno zahtijevaju da svaka potencijalna primjena pokaze ocile izglede za postizanje znacajnih prednosti.

17.2 MJERENJE KVALITETE U PROIZVODNJT

Upravljanje kljucnini radnim procesima mora obuhvacali propis za mjerenje. Kod razvijanja jedinica mjere, citatelj treba kriticki anaiizirati temeijna mjerenja kvalitete objasnjena u Odjeljku 5.3 “Predmet kontroie radi kvalitete”.

Tablica 17.1 prikazuje primjere za djeiovanja u proizvodnji. Moze sc primijeliti da su irmogi od objekata kontroie oblici izlaznog rezultata rada. Kod kriticke analize postojecih jedinica

TABLICA 17.1

Primjeri mjerenja kvalitete u

proizvodnji Predmet Jedinica

mjereKvaliteta izlaznog rezultata Postotak izlaznog rezultata koji udovoljavaproizvodnje specifikacijama kod kontroie (“prvi dobiveni proizvod”).

Postotak izlaznog rezultata koji udovoljava specifikacijama kod prijelazne i zavrsne kontroie.Kolidina skarta (kolidina, troSak, postotak, itd.).

Kolicina dorade (kolicina, troskovi, postotak, itd.),

Postotak izlaznog rezultata otpremljenog s odobienjem za odstupanje prema specifikacijama.Broj nedostataka nadenih kod pregleda proizvoda (nakon kontroie).Troskovi osiguranja zbog nedostataka u proizvodnji. Sveukupna mjera kvalitete proizvoda (nedostaci u dijelovima na milijun, izmjereni nedostaci po jedinici, varijabilnost za kriticne znacajke, itd.).Kolidina degradiranog izlaznog rezultata rada.

Kvaliteta ulaza it proizvodnji Postotak kritienih operacija s ovjerenim radnieima.

Kolicina vremena kad proizvodna oprema nije u radu. Postotak ulaza proizvoda koji udovoljavajti specifikacijama. Postotak instrumenata koji udovoljavaju pfanovima mjerenja.Postotak specifikacija koje zahtijevaju promjene nakon otpustanja.

STATiSTltKA KONTROLA PROCESA 379

Proizvodnost se obicno definira kao kolicina izlaznog rezullata koja sc odnosi na ulazne resurse. Iznenaduje da neke organizacije sialno pogresno racunaju samo jedmi mjeru za iziaziii rezultat, tj. ukiipni (pi ihvatljiv / neprihvatljiv). Jasnije, ispravna mjera izlaza je izlazni rezultat koji moze upotrijebiti kupac (tj. prihvatljiv izlazni rezultat).

Jedinicc u Tablici 17.1 postaju primjeri za analizu podataka koja koristi statistickc lelmike kao slo su kontrolnc karte opisane kasnije u ovom poglavlju. Ali, postoji temelj- niji pojam—odabiranje jedinicc nijcre i periodicko prikupljanjc i izvjestavanje o

17.3 STATISTICKE ICONTROLNE KARTE — OPCENtTO

Statisticke kontrolnc karte graficko je usporcdivanje podataka ispunjavanja funkcije proccsa s izracimatim “statistickim kontrolnim granicama,,

) nacrtanim kao granicne crte na karti. Podaci o ispuiijavanju fiuikcijc procesa obicno se sastoje od grupa mjerenja (racionalne podgrupe) koje do laze iz redovnog odvijanja proizvodnje dok se cuva redoslijed podataka .

Glavna je svrha kontrolnili karti utvrdivanje posebnih (iii suslavnih) (special or assignable) uzroka varijaeije u procesn—-analizirajuci podatke iz proslosti i bndnenosti, Poznavanje znaceiija “posebnih nzroka” bitno je za razumijevanje koncepcije kontrolne karte (vidjeti Tablicu 5.5).

Procesne se varijaeije mogu slijediti prema dvjema vrstama uzroka: (1) obi^ni (ili slucajni ili vjerojatni), koji su svojstveni procesn, i (2) posebni (ili sustavni), koji uzrokuju pretjeranu varijaeiju. Idealno, samo bi obicni uzroci trebati biti prisutni u procesn jer oni predstavljaju stabilan predvidiv proces koji vodi do minimaine varijaeije. Za proces koji se odvija bez posebnih uzroka varijaeije kaze se da je “u stanju statisticke kontrole”. Kontrolna karta za takve procese ima sve toeke s podacima unutar statis- ticlcih kontrolnili granica. Svrha kontrolne karte nije postizanje stanja statisticke kontrole kao svrhe same po sebi, nego smanjivanje varijaeije.

Kontrolna karta cini razliku izmedu obicnih i posebnih uzroka varijaeije preko svo- jeg izbora kontrolnili granica (Slika 17.1). One se izracunavaju pomocu zakona vjerojatnosti na takav nacin da se za veoma nevjcrojatne uzroke varijaeije pretpostavlja da nisu nastali zbog slucajnih uzroka, nego da su nastale zbog posebnih uzroka. Kad vari- jaeijapre/azi statisticke kontrolne

380 PLANiRANJE I ANALIZA K.VALITETE

Broj podgiupe (prirnjer)

SLIKA 17.[Uopiena X -konlrotna karta za prosjeke

17.4 PREDNOSTI STATISTICKE KONTROLE

Stanje statisticke konlrole postoji kad su u procesu samo obicni uzroci varijacije. Taj

uvjet daje nekoliko vaznih prednosti: *

* Proces ima stabilnost, sto omogucuje predvidanjc njegova funkcioniranja, barem u bliskoj buducnosti.

* Proces je osobit u obliku danog niza uvjeta koji su potrebni za predvidanja. Korisna je usporedba s bejzbolom. Ako kazemo da igrac ima sposobnost udaranja slapom oko .250 to znaci da ce on u prosjeku od cetiri pokusaja jednom udariti loptu. Naravno, pretpostavlja se daje igrac u normalnom zdravstvenom stanju, tj. da nema sustavnih ili posebnih uzroka koji bi umanjili sposobnost udaranja. Predvidanja bilo koje vrste moraju se povezati s pretpostavljenim nizom uvjeta. Za procese proizvodnje i poslovanja, ti su uvjeti prikazani pomocu stanja statisticke konlrole. Ide- alno, prije donosenja zakljucaka iz bilo koje gnipe podataka, treba provesti anaiizu da se vidi da li podaci dolaze iz procesa u stanju statisticke kontrole.

* Proces u stanju statisticke kontrole odvija se s manje varijabilnosti nego proces koji ima posebne uzroke. Manja varijabilnost postaje vazno pomagalo konkurencije (vidjeti Odjeljak 4.6 “Planiranje kvalitete proizvoda radi stvaranja prihoda od prodaje”).

STATISTICKA KONTROLA PROCESA

• Proces koji ima posebne uzroke nestabilanje, a pretjerana varijacija moze prikriti utjecaj promjena koje su uvedene radi poboijsanja. Takoder uklanjanje nekih posebnih uzroka i naknadno ponovno crtanje koutrolne karte moze otkriti dodatne posebne uzroke koji su prije hili prikriveni.

• Spoznaja da je proces pod statistickom kontrolom korisna je radnicima koji vode proces. Kaze se da kad podaci padaju unutar statistickih kontrolnih granica, ne treba obavljati prilagodavanje. Izvodenje (ill prilagodavanja povecat ce varijabilnost, necc je smallj iti. Obrnuto, koutrolne karte pomazu da se izbjegne podprilagodavanje, jer ce locke izvan kontrole signalizirati prisutnost posebnih uzroka.

• Spoznaja da je proces u stanju statisticke kontrole, daje uputu onima koji nastoje izvesti dugorocno smanjenje procesne varijabilnosti. U namjeri smanjivanja varijabilnosli prcesa, sustav se procesa mora analizirati i mijenjati, a ne da menedzmenf ocekuje od radnika koji vode proces da sanii smanjuju varijabilnost.

• Analiza za statisticku kontrolu, koja obuhvaca graficko biljezenje podataka u redoslijedu proizvodnje lako ce otkriti trendove po vremenu koji su bili prikriveni s ostalim sazimanjima podataka kao sto su histogrami,

® Stabilan proces (vcritlciran pomocu statisticke kontrole) koji takoder udovoljava specifikacijama proizvoda, daje dokaz da proces ima uvjete koji, ako se odrzavaju, dat ce prihvatljiv proizvod. Takav je dokaz potrebanprije nego se proces prenese

17.S KORACI PRI UVODENJU KONTROLNE KARTE

Uvodenje koutrolne karte zahtijeva sljedece korake:

1. Odabiranje znacajke koju treba graficki prikazatic Davanje velike prednosti znacajkama koje se momentalno

pojavljuju s velikim udjelom nedostataka. Pareto analiza moze ustanoviti prednosti.

• Odredivanje procesnili varijabli i uvjeta koji pridonose zavrsnim znacajkama proizvoda, lako da se definiraju potencijalne znacajke koje treba unijeti od sirovih materijala, preko faze izrade do zavrsnili znacajki. Na primjer, pH, koncentracija soli i temperatura otopine za galvanizaciju procesne su varijable koje pridonose glatkoci galvanizacije.

* Odabiranje metoda za mjerenje koje ce pribaviti potrebnu vrstu podataka za dijagnozu problema. Atributivni podaci (npr. postotak manjkavili) pribavljaju sazetu informaciju, ali


e Odredivauje najprve to eke u proizvodiiom procesu u kojoj sc moze izvrsiti ispitivanje i dobiti informaeija o prenosivim uziocima, tako da karta moze posluziti kao aktivan uredaj koji dovoljno rano upozorava 11a sprjecavaiije liedostataka.

2. Odabiranje vrsta kontrolne karte. Tablica 17.2 usporeduje tri temeljne kontrolne karte.

3. Odlucivanje o sredisnjoj erti koju treba upotiijebiti i osnovi za racunanje grauica. Sredisnja erta moze biti prosjek proslili podataka ili to moze biti zeljeni prosjek (tj.

TABLICA 17.2Usporedba nekih kontrolnih karat a

Grafiifke biljcSkc __statistiifkih Prosjek A' i Postotak nesukla- Brojmjerenja raspon R dnosti (p ) nesukladnosti (e)Vrsta zahtijevanih podataka

Glavno podrudje primjene

ZnaCajne prednosti

Znacajni nedoslaoi

Velidina uzorka

Podaci varijable (mjerene vnjednosti znafiajke)Kontrola pojedinih znacajki u procesu

Oinogucuje maksimalno koristenje in- fomiacije koja se moze dobili iz podataka Daje detaljnu in formaeiju o prosjeku i varijaeiji procesa za kontrolu pojedinih dimenzijaNerazumljivo dok se ne provede poducavanje; moze uzrokovali zabunu u razlikova- nju granica kontrole i granica tolerancije Ne moze se koristiti sa IDE/NE IDE vrstom podataka Obidno 4 ili 5

Atributivni podaci (broj manjkavih jedinica proizvoda) Kontrola ukupnog mljela manjkavih u procesuZahtijevani se podaci cesto mogu dobiti iz kontrolnih izvjestaja

Lako je razumljivo za sveukupno osoblje

Daje sveukupnu sliku kvalilete Ne daje detaljnu informaeiju za kontrolu pojedinih znacajki Ne raspoznaje razlicite stupnjeve manjkavosti u jedinicama proizvoda

Upolrijebite dane rezultate kontrole ili uzorke od 25,50 ili 100

Atributivni podaci (broj liedostataka po jedinici proizvodaKontrla ukupnog broj a liedostataka po jedinici Neke prednosti kao /j“karte,ali takoder daje mjeru man jka vos ti

Ne daje detaljnu informaeiju za kontrolu pojedinih znacajki

Bilo koja prikladna jedinica proizvoda kao §to je 100 in za zicu ili jedan TV prijamnik

Karta zaSredi^njaerta

Donjagranica

Gornjagranica

Prosjeci X V X + A2R

Rasponi R R D,R DAR

Postotak nesukladnih p P. [PO P+1 ,

Broj nesukladntih c c c - 3 4c c + 3

Stanje Korak Me to da

Pripremno Utvrdivanje svrhe istrazivanja Odnosi se na sustav kvaliteteOdredivanje stanja kontrole Atributivna karta

Odredivanje kiitickih varijabli Dijagram riblja kostOdredivanje kandidata za kontrola Pareto

Odabiranje prikladne vrste karata Ovisi o podacima i svrsi

Odlacivanje kako uzorkovati Racionalne podgrupeOdlufiivanje o velidini podgrupe i ucestalosti

Zeljena osjetljivost

Zapo6injanje Osiguranje suradnje Timski pristup

Poducavanje korisnika Log djelovanjaAnaliza rezultata Trazenje sablona (modeia)

Operativno Procjenjivanje djelotvornosti Periodicki provjeravati upotrebu i primjerenost

Odrzavanje interesa Mijenjati kartu, tikljucivati korisnike

Modificiranje karte Odrzavali uceslalost i prirodu karte valjanu s rezultatima

Izvan faze Uklanjanje karte nakon lei na provjeru na lieu mjesta,obavljene svrhe periodifiku kontrolu uzorka, sveukupne p,

c karte.

Izvor: Schilling (1990).

Osnovna je svrha proizvoduog process izrada proizvoda koji je prikladan za upolrebu — lie izrada proizvoda koji jednostavno udovoljava statislickim kontrolnim granicama. Kad su karte jednom posluzile svojoj svrsi, mnoge treba maknuli i nastojanja prenijeti na druge znacajke koje trebaju poboljsanjc. Schilling (1990) prikazuje vijek trajanje primjene kontrolne karte (Tablica 17.4). Dana primjena moze upotrijebiti nekoliko vrsta kontrolnih karata. Mozete primijetiti, da je u stanju “izvan faze” postignuta

17.6 ICONTROLNA KARTA ZA MJERLJIVE KARAKTERISTIKE

Za mjerljive karakteristike, kontrolne karte za prosjeke uzorlca i rasponc uzorka piuzaju moenu telmiku za analiziranje procesnili podataka. _

Mali se uzorak (npr. pet jedinica) periodicki uzima iz procesa, a prosjek (X) i rasponi (R) izracunaju se za svaki uzorak. Treba se

A 2 lh D4 <h

2 1.880 0 3.2681,12

3 1.023 0 2.574 1.694 0.729 0 2.282 2.055 0.577 0 2.114 2.32

6 0.483 0 2.004 2.537 0.419 0.0

761.924 2.

708 0.373 0.1

361.864 2.

849 0.337 0.184

1.816 2.97

10 0.308 0.223

1.777 3.07

Uzorak 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10X 11.2 9.

78.5 12.0 8.2 9,5 8.

89.3 10.

58.2

R 8.0 7.0 8.0 6.0 4.0 6.0 5.

05.0 9.0 8.0

X karta X karta14.0-1 Q

- ----- -UCL ,,© ^ 12,0- )

-----m-------------w~ 0 -x *0.0- ----• # Q 8.0- & ©cVCUn

© 12 3 4 5 6 7

89 10

4.0-J 1 2 3 4

5 6 7 8 9 10

Velicine u 0.001" po 0.250


Za slroj br. N - 5

Uzorak br. Uzorak br.

R kart a R karta12 -

8-4H0

UCL 12H

84

UCL 0J

R

12 3 4 5 6 7 8 9 10 Uzorak br.

X karta za stroj N — 5

- UCL- R- UCL

1 2 3 4 5 6 7 8 9

10 Uzorak br.

X karta za slroj N - 7 SL1KA 17.2X i R karte potvrduju pretpostavljene razlike kotl strojeva

Za stroj N-5, gornje i donje kontrolne gran ice (UCL i

LCL) izracimaju sc Prosjeci:

UCL = X+ A2R =

9.59+0.483(6.0) = 12.48

LCL = X + A 2 R = 9.59 -

S TATI STICK A KONTROLA PROCGSA 387

Rasponi:UCL = D 4 R = 2.004(6.0) = ] 2.02

LCL = Zy7 = 0(6,0) =0

Posto sve tocke leze unutar kontrolnih granica, zakljuccno je da u procesu neina prc- nosivih uzroka varijacije.

Kontrolne granice za kartu prosjeka predstavljaju tri standardna odstiipanja prosjeka uzorka (ne pojeduiaciiih vrijednosli). Buduci da se granice iz spccifikacije obicno primjenjujn na pojed'macm vrijednosli, kontrolne se granice m mogu usporedivati s granicama iz specifikacije, zato jer prosjeci svojslveno variraju manje nego pojedinacna mjerenja koja ulaze u prosjeke (vidjeli Sliku 10.1). Zbog toga granice iz specifikacije ne trcba stavljati na kontrolnu kartu za prosjeke. Graficki se zabiljeze prosjeci uzorka, a ne pojedinacne vrijednosli jer prosjeci su mnogo osjetljiviji za otkrivanje promjena u procesu nego su to pojedinacne vrijednosli.

Dmgi jc primjer prikazan na Slici 17.2 za stroj N-7. Taj stroj ima varijaciju unutar uzorka prikazanu pomocu karte raspona i varijaciju izniedu uzorka kao sto je prikazano pomoeu karte za prosjeke uzorka. A'karta pokazuje da je prisutan neki faklor kao sto je habanje alata sto uzrokuje vece vrijednosti znacajki kako vrijeme prolazi (mozetc primijetiti vaznost odrzavanja

Tfnnacenje karte

Slavite karte za Xi R (ili ,y) jednu iznad druge tako da su prosjck i raspon za bilo koju podgrupu na istoj okomitoj crti. Pogledajte pokazuju li jcdna ili obje nedostatak kontrole za tu podgrupu.

X-evi izvan kontrolnih granica dolcaz su sveopce promjene koja uljece na sve komade nakon |irvc podgrupe izvan granica. Odrzavani dnevnik tijekom prikupljanja podataka, funkcioniranje procesa i radnicko iskustvo treba prouciti da se otkrije varijabla koja bi mogia uzrokovati podgrupe izvan kontrole. Obicno su uzroci promjene u materijalu, osoblju, prilagodenosti stroj a, istrosenosti alata, temperaturi ili vibraciji.

Zf ovi izvan kontrolnih granica dokaz su da se jednolicnost procesa promijenila. Obicno su uzroci promjena u osoblju, povecana varijabilnost materijala ili pretjerana is- trosenost proeesnih strojeva. U jednom slucaju iznenadni porast R-a upozorava na pred- stojecu nezgodu na stroju.

UCL

X9 UCLA / A» 9 / ft B

Xc * / ^ X

CC o \ CB \ B U *

LCL LCL A___________________________UCL

AB Q -

A c 4 " %

LCL

AUC

A a~

M IVc Y

A C B ^ f>>B

LC A___________________________UCL

AB

X A Flc K/B

LCL A

* Test 2, Devet toe aka u redu uTest 1. Jedna tocka ispod zone A n;zu ^ JJJ iSp0Cj

Test 3. Sest tocaka u nizu jcdnoliEnorastutfi ili se smanjujuci

Test 5. Dvije od triju tocaka u podrueju A ili

Test 4. Cetmaest toiSaka u nizu

iduci naizmjenicno gore

Test 6. Cetiri od pet tofaka u

nizu u podrueju B ili

Test 7. Petnacst toi?aka u nizu u podrufiju C

Test 8, Osam tocaka u nizu na obje strane srediSnje erte

SLIKA 17.3ObjaSnjenja ispitivanja posebnili uzroka koja se primjenjuju na A'kontrolne karle (odNelsona, 1984.).

Potrazite neobicne primjere i neslucajnosti. Nelson (1984., 1985.) daje osam ispitivanje za pronalazenje takvih primjera na kontrolnim kartama koristeci 3 kontrolne granice (Slika 17.3). Svako od prikazanih podrueja je siroko la (Mozete primijetiti da test 2 na Slid 17.3 zahtijeva devet tocaka u nizu; drugi autori predlazu sedam ili osam tocaka u nizu; vidjeti Nelson, 1985. radi

ST ATI STICK A KONTROLA PROCESA 389

SL1KA 17.4Tezine premaznog Him a {Flynn i Bolcar, 19S4.)

Flynn i Bolcar (1984) objasnjavaju, zanimljivo i konstmktivno, tehnicka istrazivanja koja prate primjene kontrolnili karata n Coors Brewing Company zajedno s vjezbama lcoje se mogu iz svake nauciti:

Primjer 17.1 Tezine su premaza bile izvor problenia na crtama za premazivanje pivskih limenki. Podaei kontrolnili karata pokazivali su vrlo veliku varijaciju na svim premazi- vacima, zahtijevajuci stalno prilagodavanje procesa (Slika 17.4).Izveden je kontrolni pokus na jednom premazivacu. Tehnicki je strucnjak smatrao da su rasp oni “pod kontrolom” suvise visoki. Provjera nekih prethodnih podataka to je potvrdila. Neki se sustavni uzrok ipak u meduvremenu promijenio mnjetno povecavajuci raspon. To je bilo pripisano promjenama pritiska u liniji zbog preopterecenja pumpe. Kad je aktivirana druga pumpa, raspon se poboljsao. Sad a je ciklus bio s as vim ocit. Bio je dug tri uzorka. Tako se nasao postupak za koristenje limenki za ispitivanje. Limenke su za ispitivanje odvagnute i ponovno upotrijebljene tri puta prije nego su zamijenjene svjezim, nepremazanim limen- kama. Postupak je promijenjen tako da su svjeze limenke upotrijebljene za svaki uzorak. “Potrebna” su se prilagodavanja smanjila 80%, a tezine .su filma postale jednolicnije. Tada je bilo moguce smanjiti broj

390 PLANIRANJE I ANALIZA KVALI'I ETE

Upoznavanje kontrolnih karata

Stnicnjacima za kvahtetu, kontrolne kartc sluzc kao osjetljivo sredstvo za otkrivanje promjena u procesu; radnom osoblju karle predstavijaju glavnu promjenu od tradicionalnog “zakona pogona”, Ij. granica iz specifikacije. Kod uvodenja kontrolnih karata bitno je sprijeciti zbrku koja nastaje oko uloge kontrolnih granica u odnosu na granice iz specifikacije. Radnici rcagiraju na nesnkladan proizvod zato jer su granice iz specifikacije bile zakon pogona; oni lie reagiraju na kontrolne granice na isti nacin, jer se valjanost kontrolnih granica nije mogla potpuno ustanoviti i razjasnili. Na primjer, sto treba radnik uciniti, ako je kontrolna karta cesto izvan kontrole, ali proizvod je dobro imutar granica specifikacije? Vidjeti QCH4, str. 17.11 radi objasnjenja. Vidjeti takoder Odjeljak 17.15.

Karta za pojedinacne vrijednosti

Alternativa X i R karti je karta za pojedinacne X vrijednosti. Ta se karta cesto naziva RUN karta, i graficki je prikaz pojedinacnih promatranja u odnosu na vrijeme. U najjednostavnijem slucaju, specifikacijskc se granice dodaju karti; u drugim se slucajevima dodaju 3 granice pojedinacnih vrijednosti. Karta za pojedinacne vrijednosti nije toliko osjetljiva kao X karta. Vidjeti QCH4, str. 24.18-24.20 radi daljnjeg objasnjenja. Vidjeti takoder Ryan (1989., Poglavlje 6).

Primjer 17.2 Edgeman i A they (1990) prikazujti inovacijske (uove) karte koje povezuju kontrolna karta za pojedinacne vrijednosti sa stablo-lisl grafickim biljezenjem podataka (Slika

Sredisnja debtjina

List Slnblo

+3 sigma +2 sigma + 1 sigmasrednja vrijednosl — 1 sigma -2 sigma —

5 10 15 20 25

Uioj leca

SLIKA 17.5SrediSnja debljina kontaklnih leca (Edgeman i Athey, 1990)

o o\ r. in o ci w—i —i o ra —i —iC F \ C O C ^ C T \ C T \ O O C ^ ( ' ' -

STATISTltKA KONTROLA PROCESA 391

karti. Na taj nacin, ta “brojka-tocka” graficko biljezeuje povezuje informaciju o varijaciji tijekom vremena (kontrolna katta) s kralkim pregicdom distribueijskog niodela (histogram).

17.7 PRETIIODNA KONTROLA

Prethodna kontrola je statisticka telmika za otkrivanje procesnih uvjeta i promjena koje mogu uzrokovati liedostaci (prije nego promjeue koje sit statisticki znacajne). Prelho- dna se kontrola kon cent lira na kontrolu sukladnosti sa specifikacijama, prije nego na statist icku kontrolu. Prethodna kontrola pokrece proces usredotoccn izmcdu granica specifikacije i otkriva pomake koji bi mogli rezultirati pojavom nekili dijelova izvan nazivne granice.

Prethodna kontrola ne zahtijeva graficko prikazivanje niti izracunavanje vcc trazi samo tri mjerenja da bi se dobila infonnacija za kontrolu. Ta tchnika konsti krivulju norma hie razdiobe kod odredivanja znacajnih promjena ili od cilja ili od raspona proizvodnog procesa koje bi mogle uzrokovati povecanu proizvodnju manjkavog rada.

Nacelo prethodne kontrole prikazano je s pretposlavkom najlosijeg uvjeta koji sc moze prihvatiti iz procesa sposobnog za kvalitetnu proizvodnju, tj. kad je prirodna tolerancija jednaka onoj koju dopiista nazivna i kad je proces preciziio centriran, a svaka bi promjena mogla uzrokovati neki manjkav rad.

Ako ucrtamo dvije crte prethodne kontrole (PC), svalcu za jednu cetvrtinu razmaka od svake nazivne granice tolerancije

PC P-C

1A1 "(1/2 314

(b)

SUKA 17.6(a) Prelpostnvke koje potlupiru prethodnn kontrolu, b) SmjeSUij crtapretiiodnifi konltoln

392 PLAN I RAN JE I ANALIZA KVALITETE

J_ _L . , _LVjerojatnost je da ce dva mjerenja u nizu pasli izvan PC cite je

K puta M ili 196. To znaci da bismo samo jednom u otprilike svakih 200 mjerenja trebali ocekivati da do- bijemo dva u nizn u danoj vanjskoj Iraci. Kada se dva u nizu dogode, tada je mnogo veca vjerojatnost (j—) da se proces promijenio (pomaknuo). Radi toga je preporucljivo ponovno centriranje procesa. Takoderje nevjerojatno dobiti mjerenje ispod jedne dane PC cite, a sljedece izvan dnige PC cite. U tom slucaju, znak je da se proces ilijc promijenio (pomaknuo), nego da je neki faktor imesen koji je prosirio model do tc vehcine, da su manjkavi komadi neizbjezni. Trenutacno se uklanjanje uzroka smetnji mora izvrsiti prije nego proces moze sigurno krenuti dalje.

Podmcje unutar PC ci te je “zeleno podmcje”; izmedu PC ci te i granica iz specifikacije je “zuto podmcje”; izvan granica specifikacije je “crveno podmcje”.

Da bi se proces kvalificirao za prethodnu kontrolu:1. Provedite uzastopna pojedinacna mjerenja znacajki dok pet uzastopnih mjerenja ne padne unutar zelenog podrucja.

2. Ako se dogodi jedno zuto, ponovite mjerenje.3. Ako se dogode dva uzastopna zuta, prilagodite proces.

4. Svaki put kad se obavlja prilagodavanje ili se dogode dmge promjene procesa, ponovno kvalificirajte proces.

Kad je proces kvalificiran, primjenjuju se sljedeca pravila prethodne kontrole za od- vijanje procesa:

1. Upotrijebite uzorak od dva uzastopna mjerenja A i B. Ako je A zelen, ostavite da se proces odvija dalje. Ako je A zut, izvrsite dmgo mjerenje, B.

2. Ako su oba A i B zuta zaustavite proces i istrazite uzrok.Ako se dogodi crveno za vrijeme kvalifikacije ili odvijanja

procesa, zaustavite proces i istrazite uzrok.Vecina procesa zahtijeva periodicno prilagodavanja radi

ostajanja unutar specifikacija, Sest/1,5 parova mjerenja izmedu prilagodavanje smatra se dovoljnim da se prakticki pribavi proizvod koji nije izvan specifikacije. Prema tome, ako proces pravilno zahtijeva prilagodavanje nakon svaka priblizno dva sata, tada A, B par mjerenja treba izvrsiti svakih 20 minuta.

Prethodna je kontrola primjer koncepcije poznate kao zafvaranje a uske grantee. Sira koncepcija omogucuje postupke za uzorkovanje (velicinu uzorka, polozaj uskih granica i dopusteni broj jedinica izvan uskih granica) da se udovolji prethodno defmira- nim rizicima prihvacanja loseg proizvoda. Zatvaranje u uske granice opisali su Ott i Schilling (1990., Poglavlje 7).

STATISTICKA KONTROLA PROCESA 393

17.8 SPOSOBNOST PROCESA

Kod planiranja aspekata kvalitete proizvodnje, nista nije vaznije od osiguravanja unaprijed da ce procesi biti u stanju pridrzavati se tolerancija. Posljednjih desetljeca pojavila se koncepcija sposobnosti procesa koja omogucuje kvantificirano predvidanje primjerenosti procesa. Ta je sposobnost kvantitativnog predvidanja do vela do siroko rasprostranjenog prihvacanja koncepcije kao glavnog elementa planiranja kvalitete. Sposobnost procesa je mjerena, svojstvena varijacija proizvoda, nastala o procesu.

Temeljne definicije

Svaka kljucna rijec u toj definiciji mora sama po sebi biti jasno defmirana, posto koncepcija sposobnosti ima ogroman opseg primjene i zato jer su neznanstveni nazivi nepriinjereni za komunikaciju 11 industrijskom drustvu.

• Proces: Proces se odnosi na jedinstvenu kombinaciju strojeva, a lata, metoda, materijala i ijudi povezanih u proizvodnji. Cesto je moguce odvojili i kvantificirati djelovanje varijabli koje ulaze u tu kombinaciju. To odvajanje moze sluziti za objasnjenje.• Sposobnost: Ta se rijec upotrebljava u smislu sposobnosti, koja se temelji )ia ispi-tanom ispunjavanju funkcije radi postizanja mjerljivh rezultata.• Mjerena sposobnost:Odnosi se na cinjenicu da se sposobnost procesa kvantificiraiz podataka koji su opet rezultati mjerenja rada izvrsenog u procesu.• Svojsh>ena sposobnost: Ona se odnosi 11a jednolicnost proizvoda koja rezultira izprocesa koji je u stanju statisticke kontrole, tj. u odsutnosti povremenog (od vremena do vremena) “kolebanja” ili drugih sustavnih uzroka varijacije. Sinonim za to je “trcnutacna obnovljivost”.• Proizvod. Mjerenje se obavlja 11a proizvodu, zato jer je proizvod krajnji rezultat varijacije.

Upotrcba informacije 0 sposobnosti procesa

Informacija 0 sposobnosti procesa sluzi u nekoliko svrha:

1. Predvidanje opsega varijabilnosti koje ce procesi pokazati.

394 PL AN! RAN JR i ANALJZA KVALITETE

kaljenja zubaca zupcanika. Kvantificiianje pojedinih sposobnosti process ceslo is- lice naein za ljesenje.

4. Pribavljanje kvantificiranog temelja za uvodenjc piana periodicnih procesnih kontrolnih provjcra i ponovnih prilagodavanja.

5. Razvrstavanje strojeva u klase poslova za koje su uajprikladniji.6. Ispitivanje teorija nzroka ncdostataka tijekom programa za poboljsanjc kvalilete.7. Sluzi kao temelj za specificiranje zahtjcva ispunjavanja funkcije

kvalitetc za na- bavljene strojeve.

Normirana formula

Najsire pribvacena formula za sposobnosl procesa jc:

Sposobnost procesa = ± 3 (uknpno od 6a)

gdjc jc a = standsrdno odshipanje procesa u stanju stalisticke kontrole, Ij. bcz slaetanja i bez neocekivanih promjena.

Ako je proces usredolocen kod nazivne vrijednosti specifikacijc i slijedi normalnu razdiobu vjerojatnosti, 99,73 posto proizvodnje ce pasti \unitar±3a nazivne vrijednosti specifikacije.

Nelci industrijski procesi limkcioniraju pod statistickom kontrolom. Za takve procese izracunata sposobnost procesa od 6a moze se izravno usporediti s tolerancijama specifikacije i mogu se izvrsiti prosudbe o priinjerenosti. Medutim, vecina industrijskill procesa pokazuje i skretanje i neocekivane promjene. Takva odstupanja od idealnog zivotna su cinjenica i prakticar se mora njima baviti.

Ipak, velika je vrijednost u normizaeiji fornuile za sposobnosl procesa koja se temelji na stanju stalisticke kontrole. U takvom stanju, varijaeije proizvoda rezultat su brojnih malih varijabli (prijc nego djeiovanje samo jedne velike varijable) i zbog toga, imaju znacaj slucajne varijaeije. Najkorisnije je za plancre da imaju takve granicc u kvantificiranom obiiku.

Veza prema toleranciji proizvoda

Glavni je razlog za kvantificiianje sposobnosli procesa moguenost izracunavanja sposobnosti procesa da sc pridrzava tolcrancija proizvoda. Za procese koji su u stanju statisticke kontrole,

STAT1ST1CKA KONTROLA PROCESA

Planeri nastoje odabrati procese sa sposobnoscu process 6a znatno unutar sirine tolerancije. Mjera te veze je omjer sposobnosti:

Cp = Omjer sposobnostiRaspon specifikacije _ USL - LSLSposobnost processGdje je USL = gornja granica specifikacije

LSL = donja granica specifikacije Mozete primijetiti da je upotrijebljen 6S kao procjena od 6a

c;,

Ukupaniznosizvan

KarakteristiSno djelovanje koje

LSL USL

SL1KA 17.76etiri primjera varijabilnosti procesa

<1.0 >5.0%

0.3%

,33 64 ppm

63 ppm

Otezana kontrola proces

Otezanakontroia

Smanjenakontrola,odabrananpotrebakontrolnihkarat a

Provjera

Indeks sposobnosti procesa (Cp)

Ukupni proizvod izvan obje strane granica specifikacije*

0.5 13.36%0.67 4.55%

1.00 0.3%1.33 64 PPM

1.63 1 PPM

2.00 0

*Pretpostavljajuii da je proces centriran u sredini izmedu granica specifikacije.

STATISTIC KA KONTROLA PROCESA 397

SLIKA 17.8Koncepeijii Jest sigma za sposobnost procesa

Indeks vsposobnosti C\)k

Sposobnost procesa, mjerena pomocu Cp odnosi se 11a varijaciju u procesu oko pros-jecne vrijednosti. To jc prikazano na Slici 17.9. Dva procesa imaju jednake sposobnosti(C;,) jer je 6 isto za svaku razdiobu kako je to prikazano pomocu sirina krivuljarazdiobe. Proces usmjeren kod p? proizvodi manjkave proizvode jer je cilj izvan src-dista, ne zbog svojstvene varijacije oko cilja (tj. sposobnosti).

Prema tome, indeks Cp mjeri potencijahm sposobnost, prelpostavljajuci da je pro-sjek procesa jednak srednjoj tocki granica specifikacije i da se proces odvija pod statis-ticikom kontrolom; posto prosjek nije cesto u srednjoj tocki, korisno je imati indeks spo-

USL = 20 .V = 16 LSL = 8

5 = 2

omjer normizirane sposobnosti se procjenjuje ovako:

Cpk = minX- LSL3,

U primjeru od Kanea (1986):

6a 12


Donja granica specifikacije Gomja granica specifikacije

SIJKA 17.9Proces s jednakom sposobno£<5u procesa afi s razliiitim ciijem

sto podrazumijeva da ako bi proces bio usredotocen izmedu granica specifikacije (kod 14) onda bi samo mali udio (oko 0,27%) proizvoda bio manjkav.

Medutim, kad izracunamo Cpk> dobivamoCpk = min 16-8 20-16

6 ’ 60.67

sto lias upozorava da je srednja vrijednost procesa trenutacno blize USL (gornjoj granici specifikacije). (Mozete primijetiti da kad bi proces bio usredotocen kod 14, da bi vrijednost Cpk bila 1,0). Prihvatljiv ce proces zahtijevati smanjenje standardnog odstupanja i/ili usredotocenje srednje vrijednosti.

Moze se primijetiti, da ako je prosjek jednalc srednjoj tocki raspona speci


Sto je veca vrijednost Cpk to ce biti manja kolicina proizvoda koji je izvan granica specifikacije, Kod ovjeravanja dobavlja£a neke organizacije koriste Cpk kao jedan element kriterija za ovjeravanje. Kod takvih primjena, vrijednost Cpk koja se trazi od dobavljaca moze biti funkcija vrste robe koja se kupuje.

Indeks se sposobnosti takoder moze izracunati oko ciljne vrijednosti bolje nego oko stvanog prosjeka. Taj se indeks zove Cpm

ili Taguchi indeks, usredotocuje se na smanjenje varijacije od ciljne vrijednosti, a nc 11a smatijenje varijabilnosti da bi se zadovoljile specifikacije. Vidjeti Boyles (1991) i Kane (1986) radi objasnjenja formula i znacenja. Dvije su vrste istrazivanja sposobnosti p races a i to:

1. Istrazivanje potencijalaprocesa. Tim se istrazivanjem dobiva procjena o tome sto proces moze u&miii pod odredenimuvjetima, tj. varijabilnost tijekom kratkog podvrgavanja definiranim uvjetima za proces u stanju statistidke kontrole. Indeks Cp procjenjuje sposobnost procesa.

17.9 PROCJENJIVANJE SVOJSTVENE ILI POTENCIJALNE SPOSOBNOSTI POMOCU ANALIZE KONTROLNE KARTE

Kod istrazivanja potencijala procesa podaci se prikupljaju iz procesa koji se odvija bez promjena u serijama materijala, radnika, alata ili promjena u postavljenim regulacijama procesa. To kratkorocno vrednovanje koristi uzastopnu proizvodnju tijekom jednog vremenskog razdoblja. Takvoj analizi treba prethoditi analiza kontrolne karte u lcojoj su svi prenosivi uzroci otlaiveni i uklonjeni iz procesa.

Buduci da se granice specifikacije obicno primjenjuju na pojedinacne vrijednosti, kontrolne granice za prosjeke uzorka ne mogu se 11 scoredivati s granicama specifikacije. Da bi se izvrsila usporedba treba prvo prevesti R u standard no odstupanje z a po-jedinacne vrijednosti, izracunati ±3o granice i usporediti ih s granicama specifikacije. To je nize objasnjeno.

Ako je proces pod statistickom konlrolom, on radi s minimalno mogucim iznosom varijacije (varijacija zbog siucajnih uzroka).

400 PLAN1RANJE 1 ANALIZA KVALITETE

Tablica I. u Dodatku i Tablica 17.5 daju vrijednosti za cfe. Poznavajuci standardno odstupanje, granice sc sposobnosti procesa mogu postaviti 11a +3s i Jo upolrijebiti kao procjenu od 3a.

Za podatke na Slid 17.3 (stroj N-5):

iIli

6.0 2.534

= 237

±3s = +3(2.37) = 7.116. ? = 14.22 (ili 0.0142 u originalnim jedinicama)

Specifikacija je bila Premia tome, USL = 0.263 LSL = 0.253Onda je,

r ~ USL ~ LSL - 0263 ~ °‘ 253 _ n 7? p 6s

0.0142

Cak i ako je proces bio savrseno usredotocen na 0.258 (a nije bio) ilije sposoban.

Pretpostavka statisticke kontrole i njezin utjecaj na sposobnost procesa

Sva statisticka predvidanja pretpostavljaju stabilnu populaciju. U statistickom je smislu, stabihia populacija ona koja se moze ponoviti, to jest, populacija koja jeu stanju statisticke kontrole. Statistical* opravdano inzistira da to bude slucaj prije nego se mogu uciniti predvidanja. Inzenjer iz proizvodnje takoder inzistira da procesni uvjeti (procesni tokovi, brzine, ltd.) budu potpuno definirani.

U praksi ce, pocetna analiza kontrolrie karte cesto pokazati da je proces izvan statisticke kontrole. (Moze udovoljavati ili lie udovoljava specifikacijama proizvoda). Medutim, istrazivanje moze pokazati da se uzroci ne mogu ekonomicno ukloniti iz pro-cesa. Teoretski, predvidanje sposobnosti procesa ne treba diniti dok je proces pod statistickom kontrolom. Medutim, u praksi, potrebna je neka vrsta usporedbe sposobnosti s tolerancijama proizvoda. Opasnost odgadanja usporedbe lezi u tome da u takvom slucaju prenosivi uzroci nikad ne budu uklonjeni iz procesa. Neodlucnost koja iz toga proizlazi produljit ce svadu izmedu odjela o tome “da li je tolerancija suvise tijesna” ili je “proizvodnja suvise nemama”.

Dobar nacin za po6etak je graficko biljezenje mjerenja u odnosu na granice specifikacije. To moze pokazati da proces moze udovoljiti specifikacijama proizvoda cak i ako su privsutni


Ako je proces izvan kontrole, a uzroci se ne mogu ekonomicno ukloniti, stand aid no odstupanje i sposobnost procesa mogu se unatoc tome izracunati (s obuhvacenim tockama koje su izvan kontrole). Te ce granice biti prekomjerno povecane, jer proces nece najbolje flmkcionirati. Dodatno, nestabilnost procesa znaci da je predvidanje priblizno.

Vazno je razlikovati proces koji je u stanju statisticke kontrole od procesa koji udovoljava specifikacijama. Stanje statisticke kontrole ne znaci obvezno da je proizvod iz procesa sukladan sa specifikacijama. Statisticke kontrolne granice na prosjecima uzorka ne mogu se izravno usporediti s granicama specifikacije zato jer se kontrolne granice odnose na pojedinacne jedinice. Za neke procese koji nisu pod kontrolom, specifikacijama je udovoljeno i djelovanje nije potrebno; dnigi su procesi pod kontrolom, ali

17.10 MJERENJE ISPUNJAVANJA FUNKCIJE PROCESA

Proucavanje ispunjavanja funkcije (preformance) procesa prikuplja podatke iz procesa koji funkcionira pod propisanim uvjetima, ali obuhvaca normalne promjene u serijama materijala, radnika, a lata i regulacija u procesu. To istrazivanje, koje obuhvaca sire podrucje od istrazivanja potencijala procesa, takoder zahlijeva da bude proces pod statistickom kontrolom.

Indeks sposobnosti za istrazivanje ispunjavanja funkcije Cpk = min

X - LSL^SL -X3S h

Prim jer 17.3 Razmotrimo primjer kasetne pumpe koja se koristi za dobavu intravenoznili otopina (Baxter Travenol Laboratories, 1986.). Kljucna je znacajka kvalitete volumen otopine koji je dobavljen u prethodno ustanovljenom vremenu.

USL = 103.5, LSL = 94.5Kontrolna je karta pracena 1 mjesec i nisu primijecene tocke izvan kontrole. Iz podataka kontrolne karte:

X = 98,2 s - 0,98

Slika 17.10 prikazuje procesne podatke i granice specifikacijeIndeks sposobnosti je;

Cpk - min^, = 1.26

98.2-94.5 103.5- 98.23(0.98) ’

Za mnoge primjene ta vrijednost C^ je prihvatljiva.


SLIKA 17.10Dobavtjeni volumen otopine (Baxter Travenol Laboratories, 1986.).

Objasnjenje Cpk

Kod upotrebe Cpk da bismo vrednovali proces, moramo shvatiti da je Cpk skracenica dvaju parametara — prosjecnog i standardnog odstupanja. Takva skracenica moze ne- hotice prikriti vazan detalj o tim parametrima, npr. Slika 17.11 prikazuje da Ui izuzetno razliftita procesa mogu imati isti Cpk (u ovom slucaju Cpk =1).

Povecanje vrijednosti Cpk moze zahtijevati promjenu u prosjekn procesa, procesnom standardnom odstnpanju ili oboje. Za neke proces e, moze biti lakse povecati vrijednost Cpk mijenjanjem prosjecne vrijednosti (mozda, pomocu jednostavnog prilagodavanja procesnog cilja), nego smanjivanjem standardnog odstupanja (istrazivanjem mnogih uzroka varijabilnosti).

LSL USL

SLIKA 17.11Tri procesa s Cr.k~ 1

STATISTICKA KONTROLA PROCHSA 403

17.11 ANALIZA SPOSOBNOSTI PROCESA UZ UPOTREBU DOKUMENTA VJEROJATNOSTI

Upotreba dokumenta vjerojatnosti uvedena je u Poglavlju 9. Dokument vjerojatnosti moze se takoder upotrijebiti radi odredivanja sposobnosti procesa — bez ikakvog izracunavanja standardnog odstupanja.

Na primjer, uzorak od 100 mjerenja na indikatoru za ukupno ocitavanje (T1R) bio je grupiran u razdiobu frekvencija od deset razreda. Frekvencije su onda bile grafi5ki za- biljezene na normalnom dokumentu vjerojatnosti (Slika 17.12). Mjerenja su graficki zabiljezena i promatrana s tim da se pazilo da slijede ravnu crtu (pokazujuci da je populacija normalno

SLIKA 17.12Anafiza sposobnosti na dokumentu vjefojatnosti (Pritagodeno odAmderm i dntgi/i, 1986.)


mulativni postotak iznad vrijednosti TIR i takoder broj standardnih odstupanja od srednje vrijednosti. Gornje i donje vodoravne cite mreze predstavljaju +3G. Kad se ucrtana crta produzi tako da presijeca cite mreze za ±3a, ocitaju se vrijednosti 0,001 i 0,059, pokazujuci da ce 99,73 posto populacije pasti izmedu 0,001 i 0,059. Sposobnost od 3 onda se izracnna tako da 0,059-0,001 daje 0,058. Buducije specifikacijskiraspon 0,060, vrijednost C^je 0,060/0,058 = 1,03. Kao prije, mi pretpostavljamo daje proces pod statistiCkom kontrolom.

Postotak nesukladnog proizvoda moze se predvidjeti, ako se produzi ucrtana crta kako bi presijecala granice specifikacije (prikazane kao okomite crte). Uglavnom, nula posto ce pasti ispod donje granice specifikacije ili iznad gornje granice specifikacije.

Srednja se vrijednost takoder moze brzo procijeniti iz crteza. Udimo na okomitoj osi kod crte 50 posto. Ta crta presijeca dijagonalu kod 0,030 na vodoravnoj skali. Postupak pomocu dokumenta vjerojatnosti ima nekoliko prednosti. Izraz “standardno od stupa- nje” (jos uvijek tajna za vecinu ljudi, cak i ako im se prije toga objasni) moze se izbjeci. Graficko biljezenje daje priblizan test normalnosti. Kad su podaci ograniceni, crtezna

17.12 PRETPOSTAVKE KOJE PODUPIRU STUDIJU O SPOSOBNOSTI PROCESA

Objasnjenje indeksa sposobnosti kao sto su Cp i Cpk temelji se na nekoliko pretpostavki:

1. Procesje u stanju statisticke kontrole (vidjeti Odjeljak 17.9 “Pretpostavka statisticke kontrole i njezin utjecaj na sposobnost procesa”).2. Dovoljno je podataka prikupljeno tijekom studije o sposobnosti da bi se umanjila pogreska uzorkovanja za indekse sposobnosti. Lewis (1991) daje tab lice sa 95 posto nizim granicama povjerenja za vrijednosti Cp i Cpk. Ako manje od oko 100 vrijednosti upotpunjuje podatke, tad a treba izradunati nize granice povjerenja.3. Podaci su prikupljeni tijekom dovoljno dugog vremenskog razdoblja da bi se osiguralo da procesni uvjeti tijekom istrazivanja predstavljaju sadasnje i buduce uvjete.4. Para me tar analiziran u istrazivanju slijedi norma lnu razdiobu vjerojatnosti. U su- protnom su postoci proizvoda

4 8 12 16 20 24 28

0.13,12. 1 1

.10

.09

.08

.07

.06

.05

.04

.03

.02

.01

0

©

0 —

II c

n

Lp = 0-

10 =

0.073

Lp =

0,04

2

4

“ © 0 ® © ( ©

©e ©

©

p

LC

STATISTICKA KO

NT

RO

LA

PR

OC

i-

SA

405

17.13 KONTROLNE KARTE ZA ATRIBUTIVNE KARAKTERISTIKE

Kontrolne karte za X, R i Xzahtijevaju obavljanje stvarnili brojcanih mjerenja, npr. sirina crte iz fotosjetljivog procesa. Kontrolne karte za atributivne karakteristike zahtijevaju vsamo brojenje opazanja na znacajki, npr. broj nesukladnih stavki u uzorku,

Primjeri kontrolnih karti za atributivne karakteristike

p-karte nesukladnih omjera (p) bit ce prikazane za podatkc o magnetima koji se korisle kod elektricnih releja. Za svakih od 19 Ijedana, zapisan je broj magneta podvrgnut kontroli i broj nesukladnih magneta. Ukupni broj ispitanih magneta bio je 14,091. Ukupni broj nadenih nesukladnih bio je 1030. Prosjecna

prosjecni omjer nesukladnih je bio

- 14,091n =

= 741.6P

=

103014,091

= 0.073

Kontrolne su granice na karti bile postavlje

p+3 ap =p + 3

P(i -P)

= 0.073 + 3

= 0.073 +0.0287 = 0.102 i

0.073(1-0.073)

741.60.044

Moze se primijetiti da su kontrolne granice temeljene na prosjecnoj veliCini uzorka.Kontrolna karta koja je na taj nacin nastala prikazana je na Slici 17.13. Uocite da je posljcdnji uzorak ispod donje kontrolne

SL1KA 17.13/j-karte za slalne magnete

Kontrolne su granice na karti bile postavlje

406 PLANIRANJB I ANALIZA KVALITETE

sukladnosti. Iako to znaci da postoji neki preuosivi uzrok koji moze djelovati na kvalitetu, takve stvari mogu biti zbog (1) kontrolorova prihvacanja nekih nesukladnih jedinica koje su imale pogreSku ili (2) velicina uzorka koja je sasvim razlicita od prosjeka upotrijebljenog za izracunavanje granica. Mozete primijetiti da su tri tocke izvan kon- trohiih granica premda supodaci biii obuhvaceni kod izracunavanja kontrolnih granica, Zapanjiijuce i snazno obiljezje kontrolnih granica jest njihova sposobnost da otkriju prisutnost (bar nekih) specijalnih uzroka premda su kontrolne granice pod utjecajem tih uzroka.

Leonard (1986) izvjestava o primjeni /?-karte na zaposljavanje novih namjestenika u tvrtku Rogers Corporation. Slika 17.14 pokazuje graficki prikaz postotka slobodnih radnili mjesta

SLIKA 17.14p-kart a popunjenih postova kao postotak slobodnih poslova po tromjeseCju (1. sije<3nja 1980.-2. travnja 1984.) (Leonard, 1986.)

_ „ — — - ------ — — —

- - _

- uc

i:LC = 16.5

■ 6 ©f t

= 8.0

0 O

© Q ©

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 2628

Broj pmnjeraka

SLIKA 17.15okartaza rupe na papiru od Cavlk'a


Ci te kontrolne karte za velicinu uzorka n su:Sredisnja crta - 77

Gornja kontrolna granica = 77 +3^ 77 In Donja kontrolna granica = 77 — 3^ 77 / n

gdje je 77 ukupni broj nesukladnosti u svim uzorcima podijeljen ukupnim brojem jedinica n svim uzorcima, tj. nesukladnosti po jedinici u ukupnoj zbirci rezultata ispitivanja. Za uzorke nejednake velicine kontrolne su granice izracunate za svaku velicinu posebno, koristeci udruzenu vrijednost od 77.

Kontrolne karte za p, c ili u cesto se graficki prikazuju bez statistickih kontrolnih granica. ICad se takve karte primijene na proces, mogu nastati dramaticna i brza poboljsanja kvalitete. Moze biti nekolikorazloga za takvo poboljsanje. Prvo, takva karta

17.14 SPECIJALNE KONTROLNE KARTE

Prethodni su odlomci prikazivali temeljne vrste kontrolnih karafa za atributivne i za mjerljive karakteristike — one koje su potrebne za vecinu namjena, Ponekad se koriste drugacije vrste karata za specijalne potrebe. Takve specijalne kontrolne karte imaju pronalazacke aspekte, a nekoliko ce vrsta biti spomenuto u daljnjem tekstu kako bi se citatelja potaknulo na daljnje istrazivanje.

Podrucna kontrolna karta kronoloski je graficki prikaz kumulativne sume odstupanja normalno raspodijeljenih opazanja oko ciljne vrijednosti (Jaelin 1989.). Podije- ljene u sest podmcja koja

+3

sigma

+2

sigma

-ft

sigma

Citj

-I SLIKA 17.16Temeljne podruine kontrolne karte {Od Jaclnm, 1989.).


Ta karta objedinjuje cetiri statislicka ispitivanja za nestabilnost:

• Jedna to oka izvan 3 c granice• Dvije od tri uzastopne tocke u 2a/3a podrucjima• Cetiri od pet uzastopnik tocki u la/2a podrucjima• Osatn uzastopnih tocki u la podrucju ili izvan

(Mozete primijetiti slicnost s ispitivanjima 1,2,5 i 6 na Slici 17.3). Prema tome, odluka o tome kada djelovati ne ovisi samo o tome da imamo tocku izvan granica ±3a nego takoder o interpretaciji neobicnih uzoraka unutar ±3a granica.

Da bismo graficki prikazali, mi prevodimo originalne rezultate ispitivanja u bodove od 1,2,4 ili 8, ovisno o podmcju unutar kojega ulazi rezultat (vidjeti lijevu stranu Slike 17.16). Slika 17.17 prikazuje postupak za uzorak od sedam rezultata ispitivanja iz procesa (u Consolidated Papers, Inc.) s ciljem od 50,0 i standardnim odstupanjem od 1,0. Prvi rezultat od 50,2 zabiljezen je u podrucju izmedu cilja (50,0) i + la granice (51,0). Rezultat je prikazan kao kmzic s bodom 1 temeljeno na standardnom podmcju bodov- nog sustava. Dmgi je rezultat (51,8) prikazan u + la do + 2a podmcju kao kruzic s ku- mulativnim bodom od 3, tj. sumom prethodnog boda od 1 i novog boda od 2. Postupak se nastavija dok rezultat ne prijede na suprotnu stranu cilja; tad a proces prikupljanja bodova zavrsava, a novi pocinje, tj. za

Procesnipodaci

50.251.849.3

48.650.049.947.7

SLIKA 17.17Prikazivanje postupka za podriRm! koatrolnu kartu (odJaehna 1989.).


primijetiti jednostavnost crtanja samo kruzica, s bodovima, u podrucju— time se izbjc- gava crtanje tocnih vrijednosti podataka.

Primjena podrucne kontrolne karte narocito je ucinkovita u kemijsldm i procesnim industrijama, Fang i Case (t 990) daju daijnja objasnjenja za podrucnu kontrotnu kartu i daju prijedloge za prosirenje njezine djeiatnosti.

Kumulativna kontrolna karta (cumulative sum) kronoloski je graficki prikaz kurnu- lativne sume odstupanja statistickog uzorka (npr. X, R, broj nesukladnosti) od referentne vrijednosti (npr. nominal ne iii ciljne specifikacije). Prema definiciji CUM SUM karta se usredotocuje na ciljnn vrijednost prije nego na stvarni prosjek procesnih podataka. Kontrolne granice nisu niti paralelne niti nepromjenjive; granice su slikovito prikazane u maski V- oblika (Slika 17.18) koja je konstruirana na temelju procesnih podataka i stavlja se na kartu i pomice kad se unosi nova tocka. Svaka ucrtana tocka sadrzi informaciju o svim promatranjima (tj. kumulafivnu sumu). CUMSUM karte su osobito korisne za otkrivanje malih pomaka u prosjeku process (recimo 0,5a do 2,0a). Pro- racuni za konstruiranje karte prikazani na Slid 17.18 dani su u QCH4, str. 24.26-24.29.

Druga specijalna karta je karta pomicnogprosjekct. To je kronoloski graficki prikaz pomicnog prosjeka, koji se izracuna tako da se prosjecna vrijednost azurira ispustanjem najstarijeg pojedinacnog mjerenja i dodavanjem najnovijeg pojedinacnog mjerenja. Na taj se nacin izracuna novi prosjek za svako pojedinacno mjcrenje, Sijedece je usavrsa- vanje karta eksponencijaino ponderircmog pomicnog prosjekct (EWMA)(exponentially weighted moving average). U EWMA karti promatranja su ponderirana tako da je najveca tezina dana

Stavile 0 tocku na maskipijsljednjcg unesenog pnclalka(primjer pokazujc masku utocki 17)

3 5 7 9 11 13 15 17 1920

SLIKA 17.18Kontrolne karte kiinnilativne smne, (From QCH4, str. 24.29)


17.15 STATISTICKA KONTROLA PROCESA I POBOLJSANJE KVALITETE

U Poglavlju I, “Temeljni pojmovi”, pravimo razliku izmedu koutrolc i poboljsanja. Kontrola procesa otkriva i djeluje na povremene probleme kvalitete; proces poboljsanja otkriva i djeluje na trajne probleme kvalitete.

Kod kontrole procesa, statisticke kontrolne karte otkrivaju postojanje specijalnih uzroka varijacije koji uzrokuju povremene probleme. Karte to pokazuju u obliku uzorka podataka koji pada izvan statistiokih kontrolnih granica, tj. proces je “izvan sta-tisticke kontrole”. Obratno, kad karta pokazuje da je proces “pod statistickom kontrolom”, proces je u stanju stabilnosti s varijacijom zbog skupa obicnih uzroka svo- jstvenili procesii. Statisticka kontrola znaci stabilnost ali stabilnost ne znaci uvijek da je kupac zadovoljan rezultatom. Na zalost, proces pod statistickom kontrolom moze imati ozbiljne probleme kvalitete. Posto je proces stabilan, problemi ce se nastaviti (postali trajni) premda je ucinjena temeljna promjena u sustavu obicnih uzroka, Takva promjena, koja obicno stetno djeluje 11a prosjek ili varijaciju, posao je poboljsanja. “Ukian- janje posebnog uzroka varijacije, da bi proces pomakli prema statistickoj kontroli koliko god moze biti vazno, nije poboljsanje procesa” (Dcining, 1986., str. 338). Poboljsaiije procesa je usmjereno na nekoliko razlicitih problema:

1. Prosjek procesa je pogresno usmjeretr Tablica 17.7 pokazuje moguce popravno djelovanje.

2. Svojsfverm vcuijabilnost procesa je suvise velika: Tablica 17.7 daje neke od mno- gill pristupa koji su 11a raspolaganju za smanjenje vaiijabilnosti.

3. Jnstrumentacija je neprimjeremr. Vidjeti Odjeljak 18.9, “Pogreske mjerenja”.

4. Postoji kolebanje procesa: Ovdje je potrebno kvanliiicirati iznos kolebanja u danom vremenskom razdoblju i pribaviti sredstva za ponovno prilagodavanje procesa da se ponisti to kolebanje.

5. Postoje ciklicke promjene u procesii: Potrebno je utvrditi uzrok toga te ga uklonitiili smanjiti djelovanje na proces.

6. Proces je nepravilarr. U procesu se mogu dogadati iznenadne promjene. Posto istrazivanja sposobnosti kvantificiraju velicinu till promjena i pomazu otkrivanje razloga za njih, moze

412 PLANIRANJE 1 ANALIZA K.VAL1TETE

TABLICA 17.7Fristupi za poboljsavanje procesa

Mijenjanje prosjckaPrilagoditi regtilacije na procesnoj opremi.

Promijeniti odabrane parametre projekta proizvoda tako da projekt bude neosjetljiviji na proizvodne uvjeleOdrediti procesne varijable koje stete proizvodnim rezultalima, odrediti optimalne vrijednosti za varijabie i prilagoditi proces prema tim vrijednostima.Uvesti automatizirano ttpravljanje procesom za neprekidno mjerenje, analizu i prilagodavanje procesnih varijabli koje Stetno djeluju na prosjek.

Smanjivanje varijabilnostiIspitati radne metode i faktore opreme. Ovo obuhvaea odredivanje procesnih varijabli koje stete proizvodnim rezultatima.Promijeniti odabrane parametre projekta proizvoda tako da projekt bude neosjetljiviji na proizvodne uvjele.Odrediti i smanjiti uzroke varijabilnosti zbog ljudskih faktora. Koncepcija sustava u odnosu na ulaz koji mogu kontrolirati radnici i koncepcija samokontrole korisne su smjernice.Smanjiti varijabihiost ulaza u proces preko programa poboljsanja s vanjskim i unutamjim dobavljadima.

Uvesti automatizirana upravljanja procesom za neprekidno mjerenje, analizu i prilagoda-vanje procesnih varijabli koje stetno djeluju na varijabihiost.

Statisticko projektiranjepokusa bitno je analitidko sredstvo za poboljsanje koje ide dalelco izvan istrazivanja problema tocaka izvan konlrole na statistickoj kontrolnoj karti. To sredstvo, kad je kombinirano sa znanjem onih koji planiraju i vode procese, zamjenjuje intuitivno donosenje odluke na znanstvenoj osnovi.

TABLICA 17.8Djclovanje koje treba poduzeti

Proizvod udovoljava specitlkacijama

Procesna varijacija relativno mala Procesna varijacija relativno velikaprema specifikacijania* prema specitlkacijama*

Proces je podkontrolom

Proces nije podkontrolom

Razmotrite vrijednost na trzistu Nastavile sa strogom kontrolomstrozih specifikacija. Smanjite prosjeka procesa,kontrolu.Proces je nepravilan i nepredvidiv i moze biti usmjeren prema teSkocama. Istrazite uzroke nedostatka kontrole.

* Prema praktiCnom iskustvu procesna varijacija (poiiekad nazvana prirodna toleranciia = 6a) manjaod jednc trecinc raspona specifikacijeje mala; veca od dvije tredine jc velika.


“Planiranje pokusa” i Odjeijak 12.3 “Parametarsko projektiranje iprojektiranjeneo- sjetljivo na utjecaje parametara”.

Sada, kako se sve to odnosi na potrebe kupca?Naravno, kod upotrebe statist!eke kontrole procesa i

poduzimanja naknadnog djelovanja bilo koje vrste, u zaristu mora biti zadovoljavanje potreba knpaca. Jedna defmicija koja je daleko od savisene — dana je pomocu granica specifikacije. Granice se na statistickim kontrolnim kartama razliknju od granica specifikacije. U nekim situaci- jaina, proces nije pod statistickom kontrolom ali ne mora zahtijevati djelovanje, posto je specifikacijama proizvoda lako udovoljeno; u dnigini sitnaeijama proces je pod statistickom kontrolom, ali specifikacijama proizvoda nije udovoljeno.

Ako proizvod ne udovoljava specifikacijama, onda je potrebna neka vrsta djelovanja — promjena vrijednosti prosjeka, smanjivanje varijabilnosti, izvodenje oba djelovanja, mijenjanje specifikacija, svrstavanje proizvoda, itd. Ako proizvod udovoljava specifikacijama, alternative su razlicite —ne poduzimanje djelovanja, upotreba manje preciznog procesa iii smanjivanje daljnje varijabilnosti (vidjeti dalje razlogc zasto). Ta- blica 17.8 prikazuje najuobicajenije promjene koje se susrecu i daje prijedloge u vezi vrste djelovanja koje treba poduzeti.

17.16 TEZNJA ZA SM AN JEN JEM VARIJABILNOSTI PROCESA

Pretpostavimo da rezultati znacajke proizvoda udovoljavaju

TABLICA 17.8 (nastavak)

Djelovanje koje treba poduzeti

Proizvod udovoljava specifikacijama

Proces je pod kontrolom

Proces nije pod kontrolom

Procesna varijaeija relativno mala Procesna varijaeija relativno velika p re in a specifikacijama* prema specifikacijama*

Proces je “pogresno usmjeren” Proces moze biti pogresnoprema pogresnom prosjeku. usmjeren i takoder suvise rasprsen.Opcenito lako korigirati trajno, Ispravite pogresan smjer. Razmotrite

ekonomicnost preciznijeg procesa u odnosu na sire specifikacije u

414 PLAN IRAN JE I ANALIZA KVALITETE

imamo od daljnjeg smanjivanja varijabilnosti nekih znacajki u odnosu na koristi od dm- gacijeg djelovanja za poboljsanjem.

Smanjenje varijabilnosti pokrece mnogo cudesnili prednosti:

* Smanjivanje varijabiinosti znacajke komponente moze biti samo nacin kompenzi- ranja visoke varijabiinosti drugih komponenti i na taj nacin ndovoljavanje zahtjevima ispunjavanja fbnkcije sklopa ili sustava. To moze takoder zahtijevati strogu kontroiu prosjecnih vrijednosti svake komponente, sto je bio slucaj kod projektiranja i proizvodnje podmorskog kabela.

• Smanjivanje varijabiinosti moze uzrokovati poboljsanje ispunjavanja funkcije proizvoda koju primjecuje kupac. Sullivan (1984) opisuje slucaj dva Sony pogona koji su proizvodili isti TV prijamnik (Slika 17.19). Pogon u San Diegu nije imao proizvod izvan specifikacija, ali je razdioba bila prakticki pravokutna, s velikim postotkom proizvoda blizu granica specifikacije. Nasuprol tome, pogon je u Japanu imao dio proizvoda izvan granica specifikacije, ali je distribucija bila normalna i koncentrirana oko ciljne vrijednosti. Iskustvo izprakseje otkrilo da je proizvod blizu granica specifikacije izazivao zalbe kupaca. Taj i dnigi razlozi doveli su do veceg gubitka po jedinici u San Diegu, premda je taj pogon bio superiorniji u udovo- Ijavanju specifikaciji. Veci unutarnji gubitak zbog zalbi ce vjerojatno dovesti ubuduce do smanjenje prodaje.

# Kod nekih se znacajki kao sto su tezina, smanjenje

SLIKA 17.19JednoliCnost i kvaliteta proizvodnje 'I'V prijamnika proizvedenih n .lapamt i Stedinjentm AmeriCkim Driavama {Sullivan, 1984.).

STATfSTlCKA KONTROLA PROCESA 415

SLIKA 17.2(1Snianjenje prosjeka prepunjavanja pomodu snianjenja slandardnog

♦ Smanjenje varijabilnosti umanjuje potrebu za koutrolom. U izuzetnom slucaju, ako nije bilo varijabilnosti, kontrola samo jedne jediuice proizvoda ispricat ce cijetu pricu.

* Smanjeuje varijabilnosti moze postici premijskn cijenu za proizvod. Nekim elek- tronskim komponentama cijena je tradicionalno odredivana kao funkcija velicine varijabilnosti.

0 Smanjenje varijabilnosti moze biti faktor za natjecanje kod odredivanja udjela na trzistu. Sve vise, ndovoljavanje granicama specifikacije nije vise dovoljno. Industry ski knpci osobito, shvacaju da velika varijabilnost kupljenog materijala i komponenata cesto zahtijeva da se izvode cesla (i skupa) prilagodavanja prema njiliovim vlastitim procesima da bi poravnali varijabilnost kupljenih proizvoda. Rezuitat je taj da ti laipci usporeduju dobavljace na osnovi varijabilnosti vaznih

Primjer 17.4 Trzisni voditelj proizvodaca potrosnih kemikalija opisuje dva scenarija — star! i novi — izmedu kupca i prodavaca:

Stari scenarij:

TCupac: "Kvaliteta vaseg proizvoda nije dobra"

Prodavac: "Smanjit cn cijenu"

Kupac: "Dobro, to je ono sto sam htio cuti".


Novi scenarij:Kupac: "Kvaliteta vaseg proizvoda nije dobra'1

Prodavac; "Smanjit cu cijenu"Kupac: "Cijena je prihvatljiva; Rekao sam da vasa kvaliteta nije dobra".

Prodavac: "Da li je bio neki od proizvoda izvan specifikacije?"

Kupac: "Ne".Prodavac: "Ne razumijem".Kupac: "Pogledajte ove podatke" (Slika 17.21)Kupac: "Nije dovoljno da se udovolji specifikacijama. Vas konkurent udovoljava istoj specifikaciji s manje varijabilnosli".

S odusevljenjem za smanjivanje varijabilnosti, tvrtka Hughes izdala je popis od 219 “strucnjaka za smanjivanje varijabilnosti” koji pruzaju savjet unutar cijele organizacijc.

17.17 FUNKC1JA GUBITKA

Iznos se varijabilnosti moze povezati s ekonomskim gubitkom preko fimkcije gubitkci. Prema toj koncepciji, svako odstupanje od ciljne

Varijacija i konkurencija

L=4^=016aa52

Onda je

Za San Diego:

L—0.16 ==1.33

Za Japan:(io V

D=0.16^—J=0.44

418 FLAN IRAN JE I ANAUZA KVAL1TETE

Sail Diego je imao veci gubitak po jedinici, premda je to postrojenje proizvodilo veci postotak proizvoda umilar granica specifikacije.

Koncepcija funkcije gubitka pobuduje zanimanje (vidjeti Byrne i Taguchi, 1986., i adi objasnjenja). Obuhvacene su odredene pretpostavke, na primjer, fmilccija je kvad- raticna, a troskovi i dnigi podaci su na raspolaganju. Takoder, stvar neosjetljivosti kupca na “mala” odstupanja od oil ja moze znaciti da je funkcija gubitka kompliciranija — a odredivanje to eke neosjetljivosti moze biti tesko. Ako se sve to stavi u perspektivu, onda je koncepcija funkcije gubitka snazan izazov ustaljenom misljenju da je krajnji cilj zadovoijiti granice specifikacije. Prema tome, moze se naci slucaj koji svjedoci da smanjena varijabilnost (izvan udovoljavanja granicama specifikacije) moze dovesti do smanjenih troskova i povecanih prihoda od prodaje. Ali ima li situacija u kojima proizvod udovoljava granicama specifikacije, a napori se u nastojanju daljnjeg smanjenja varijabilnosti tie isplate? Da bismo to slikovito prikazali (primjer koji je pribavio A. Blanton Godfrey), razmotrimo provlacenje zice kroz boje. Varijabilnost u dimenziji zice moze se smanjiti cescim mijenjanjem boje. Ali takve ce promjene povecati troskove za boje i dovesti do prekida u proizvodnji. Industrijski procesi sadrze mnoge slicne primjere. Zapravo, potrebno je smanjiti ukupne troskove, lie samo smanjiti trosak odstupanja od cilja.

Ukratko, ako zelimo daljnje smanjenje varijabilnosti znacajke proizvoda koja udovoljava specifikacijama, treba prednosti koje bi mogle tako nastati usporediti s prednostima koje bi se mogle dobiti iz dmgili izvora za poboljsanje kvalitele. U najjednostavnijem slucaju, ne bi to trcbala biti komponenta koja funkcionira na zadovoljavajuci nacin, dok ima drugih komponenti s velikom uccstalosti manjkavosti (kvara) ili, cak osnovnije i kad postoje potrebe kupca koje zahtijevaju promjenu svojstva proizvoda, Na potencijalna djelovanja za smanjenje varijabilnosti treba gledati kao 11a prijedloge poboljsanja projekta, koji se moraju suociti s ispitivanjem prednosti nasuprot dnigim prijedlozima za poboljsanje.

Mozete primijetiti da se ovo poglavlje usredotocuje na varijabilnost znacajki proizvoda i njihov odnos prema granicama specifikacije. Potpuniji je rezultat poboljsanja sposobnost poslojecili svojstava proizvoda da zadovolje potrebe kupca (vidjeti Poglavlje 11 “Razumijevanje potrcba kupaca”).

SAZETAK

STATISTICS A CONTROLA PROCESA 419

• Kontrolna karta razlikuje obicne uzroke i posebne uzroke varijacije.

# Stauje statisticke kontrole ima vazne prednosti za svaki proces.• Ima mnogo vrsta kontrolnih karata za mjerljive i atributivne

karakteristike,* Karta prethodne kontrole statisticka je tehnika za otkrivanje

procesnihuvjeta i promjena koje mogu uzrokovati nedostatke.

* Sposobnost jc procesa izmjerena, svojstvena obnovljivost proizvoda proizvedenog u procesu.

0 Omjeri sposobnosti pomazu kvantificiranje sposobnosti procesa.

ZADACI

17.1. Veliki proizvodac satova izraduje neke od svojih vlastitih dijelova, a druge dijelove kupuje od dobavljaca. Dobavljac daje na avid isporuke dijelova koji udovoljavaju sped- fikacijama urara. Na taj nacin dobavljac zeli odrzati stalnu provjeru nad svojom proizvodnjom dijelova za satove. Jedan je zupcanik predstavljao posebni problem.Provjera 25 uzoraka po pel komada dala je sljedece podalke o kljucnoj dimenziji:

X = 0,3175 cm R = 0,00508 cm

Koji kriterij treba usposlaviti da se odredi kadje proces izvan kontrole? Kako taj kriterij treba usporediti sa specifikacijom? Koje su alternative ako kriterij nije u skladu sa speciflkacijom?

17.2. Proizvodac krede koja ne stvara prasinu bavio se gustocom proizvoda. Prethodna je analiza pokazala da kreda ima zahtijevane znacajke samo ako je gustoca izmedu 4,4g/cm2 i 5,04 g/cm2. Ako uzorak od 100 komada daje prosjek od 4,8 i standardno odstnpanje od 0,2 da li je proces usmjeren prema ispravnoj gustoci? Ako nije, koji bi cilj trebao imati? Je li proces sposoban udovoljiti zahtjevima za gustocu? Izracunajte Cp i Cpk.

17.3. Glava automobilskog motora mora se tako obraditi da i povrsina koja nalijeze na blok motor a i povrsina koja nalijeze na poklopce vent i la budu ravne. Te povrsine takoder moraju biti razmaknute 4,875 ± 0,001 inca. Pod pretpostavkom daje povrsina glave prema poklopacu ventila ispravno obradena, usporedite sposobnosti dvaju procesa za provodenje obrade strane prema bloku motora. Provlakac prilagoden za taj posao dao je prosjecnu debljinu od 4,877 inca s prosjecnim rasponom od 0,0005 inca za 25 uzoraka

Vrijeme Lijevi krnk

Desni krak Komcntari

8:00 331 33 331 329 3

33288:30 332 3

3329 327 3

33299:00 330 3

2329 330 3

23279:30 332 3

3331 331 3

332810:00 333 3

3333 326 3

332610:30 332 3

3332 329 3

333111:00 333 3

3331 330 3

232711:30 332 3

3333 327 3

232912:00 331 3

3334 337 3

2327

prilagodavanje12:30 335 3

3336 326 3

23251:00 333 3

3332 329 3

33301:30 336 3

3330 331 3

23292:00 332 3

3329 332 3

33292:30 336 3

3330 329 3

23273:00 329 3

3338 333 3

33313:30 341 3

3330 329 3

3332

prilagodavanje

Prosjcci RasponiGornja kontrolna granica UCL - 626 UCL =

37.5Prosjecna vrijednost

X = 614 R = 16.5Donja kontrolna granica

LCL - 602 LCL-0Prokomentirajte prijedtog za promjenu specifikacije.17.5. Tvrtka proizvodi skupu kemikaliju. Neto tezina pakiranja ima

minimalnu vrijednost prema speciflkaciji 25,0 lb. Podaci iz analize kontrolne karte pokazuju (temeljeno na 20 uzoraka po pet svaki):

X = 26,0 R = 1,4Sve su tocke i na karti prosjeka i na karti raspona pod kontrolom.(«) Izvudte zakljudke o sposobnosti procesa da udovolji speciflkaciji.(.b) Koje bi djelovanje, ako je uopce potrebno, vi predlozili za

proces? Ako je neko djelovanje predlozeno, ima li to djelovanje kakvih nedostataka?

Sve tocke na X i R kartama ulaze unutar kontrolnih granica. Zahtjevi specifikacije su 610 + 15. Akoje sirina normalno raspodijeljena i razdioba centrirana kod X, koji postotak proizvoda vi ocekujete da 6e pasti izvan granica specifikacije?

Broj uzorkn X R Broj uzorka X R

t 15.1 9.1 14 9.8 17.52 12.3 9.9 15 8.8 10.5

3 7.4 9.7 16 8.1 4.4

4 8.7 6.7 17 6.3 4.15 8.8 7.1 18 10.

55.7

6 11.7 9.1 19 9.7 6.4

1 10.2 12.1 20 11.7

4.6

8 11.5 10.8 21 13.2

7.2

9 11.2 13.5 22 12.5

8.3

to 10.2 6.9 23 7.5 6.4tl 9.6 5.0 24 8.8 6.9

12 7.6 8,2 25 8.0 6.413 7.6 5.4

Graficki prikazite podatke na karti prosjeka i na karti raspona s kontrolnim granicama. Komentirajte.

Odgovor. 15,8 i 3,97; 18,4 i 017.7. Specifikacija za neku dimenziju je 3,000 ± 0,004 inca. Veliki

uzorak iz procesa pokazuje prosjek od 2,998 inca i standard no odstupanje od 0,002 inca. Pretpostavimo da su regulacije postavljene tako da pomaknu prosjek procesa na nominalnu specifikaciju od 3,00. Svaki dio izvan granica specifikacije daje gubitak od 5 dolara. U isporuci od 1000 dijelova, koliko bi se novcane ustede postiglo pomicanjem prosjeka kad se usporedi s odrzavanjem na 2,998?

Odgovor: 573$17.11. Sljedeci podaci predstavijaju broj nedostataka nadenih na

svakoj kutiji sivaceg stroja koja je bila podvrgnuta kontroli:Nacrtajte kontrolnu kartu s kontrolnim granicama,

Brojuzorka

Brojnedostataka

Brojuzorka

Brojnedostataka

1 8 14 62 10 15 43 7 16 74 7 17 55 8 18 86 6 19 67 9 20 48 8 21 59 4 22 7

10 7 23 4It 9 24 512 6 25 5

Brojuzorka

Manjkav %

Brojuzorka Manjkav %

1 4 14 42 3 15 4

3 5 16 54 6 17 35 7 18 06 5 19 37 4 20 28 2 21 19 5 22 3

10 6 23 411 4 24 212 3 25 213 3

13

17.12 Uzorak od 100 elektricnih prikljucaka podvrgnut je kontroli tijekom svake smjene. Tri znacajke na svakom prikljucku podvrgnute su kontroli, aii je svaki prikljucak jednostavno klasifictrail kao manjkav iii prihvatljiv. Rezultati su bili

(«) Nacrtajte kontrolnu kartu s kontrolnim granicama. Prokomentirajte kartu,

{b) Da su rezultati kontrole bili zabiljezeni dovoljno detaljno, koja bi se vrsta drugacije karte takoder mogla nacrtati?

Odgovor: (a) 9,2 posto, 0.17.13. Kontrolimne su karte prosjeka i karte raspona temeijene na

uzorku od pet sa sljedecim rezultatima:

Prosjeci Rasponi

Gornja kontrolna granica 78.0 8.0Prosjecna vrijednost 75.8 3.8Donja kontrolna granica 73.6 0

Bala

tkanin

Brojnesavrsenosti

Balatkanine

Brojnesavrsenosti

1 14 14 222 5 15 13 10 16 64 19 17 145 0 18 86 6 19 67 2 20 98 9 21 79 8 22 1

10 7 23 5n 3 24 12

12 12 25 413 l Ukupno 191

Prosjeci Rasponi

Gornja kontrolna granica 12.9 13.4Prosjecna vrijednost 9.4 5.9

Donja kontrolna granica 5.9 0

Koliko bi se veiik porast sveukupnog prosjeka procesa trebao dogoditi da bismo imali 30% vjerojatnost da ce prosjek uzorka prijeci gomju kontrolnu granicu?

Odgovor: 1,8317.14. Kao dio programa za poboljsanje kvalitete, proizvodac je tekstila odlucio upotrijebiti kontrolnu

kartu za pracenje broja nesavrsenosti u balama tkanine. Podaci iz posljednjih 25 kontrola zabiljezeni su u sljedecoj tablici. Iz tih izracunajte kontrolne granice za odgovarajucu vrstu kontrolnih karata. Nacrtajte kartn.

Odgovor. Granice su 15,93 i 017.15. Prikupljeni su podaci u kontrolnoj karti za tocku omeksavanja (u stupnjevima) u procesu

polimerizacije. Na osnovi 25 uzoraka po cetiri svaki, izracunate su sljedece kontrolne granice:

Pretpostavimo da je prosjek populacije pomaknut na 12,4. Koliko bi veiik uzorak bio potreban da bismo imali 25% vjerojatnost da ce kontrolna karta za prosjeke signalizirati da je izvan kontrole?

Datum Broj podvrgnutih kontroli Broj manjkavih

M.rnjna 54 8I5,mjna 162 24I6.rujna 213 3

LITERATURA

Amsden, R. T.,H.F. Butleri D. M. Amsden (1986). SPC Simplified: Practiced Steps to Quality, UNIPUB, White Plains, New York,

Baxter Travenol Laboratories (1986). Statistical Process Control Guideline, Deerfield, Illionis, str. 17Boyles, Russell A. (1991). "The Taguchi Capability Index," Journal of Quality Technology, sijeCanj, str,

17-26,Bymc, Diane M. i Shin Taguchi (1986). "The Taguchi Approach to Parameter Design". ASQC Quality

Congi ess Transactions, M i twa ukee, s t r, 168-177.Doming, W. E. (1986). Out of the Crisis, Massachusetts Institute of Technology, Center for Advanced

Engineering Study, Cambridge, Massachusetts.Edgeman, Rick L. i Susan B. Athey (1990,). "Digidot Plots for Process Surveillance", Quality Progress,

svibanj, str. 66-68.Fang, Jengung i Kenneth E. Case (1990), "Improving (he Zone Control Chart", ASQC Quality Congress

Transactions, Milwaukee, str. 494-500.Flynn, Michael F. i John A. Bolcar, (1984). "The Road to Hell", ASOC Quality Congress Transactions,

Milwaukee, str. 192— 196.Gunter, Berton H. (1989.). "The Use and Abuse of C^. Part 2," Quality Progress, ozujak, str. 101-109,Jaehn, Alfred H. (1939). "Zone Control Charts Find New Applications", ASQC Quality Congress Trans-

actions, Milwaukee, str, 890-895.Kane, Victor E. (1986). "Process Capability Indices", Journal of Quality Technology, sv. 18, br. 1, str, 41-

52.Leonard, James F. (1986). "Quality Improvement in Recruiting and Employment", Javan Report Number

Six, Winter, Juran Institut, lnc„ Wilton, Connecticut, str. 111-118.Lewis, Sidney S. (1991). "Process Capability Estimates From Small Samples," Quality Engineering, sv. 3,

br. 3, sir. 381-394.Mackertech, N. A. (1990). "Precontrol vs. Control Charting; A Critical Comparison," Quality Engineer-

ing, sv. 2, br. 3, str, 253-260.Nelson, Lloyd S. (1984). "The Shewhart Control Chart-Tests for Special Causes", Journal of Quality

Technology, sv. 16, br, 4, listopad, sir. 237-239.Nelson, Lloyd S, (1985). "Interpreting Shewhart Charts", Journal of Quality Technology, sv. 17., br. 2, str.

114-116


Ott, Ellis R. i Edward G. Schilling (1990), Process Quality Control, McGraw-Hill, Inc. New York.Ryan, Thomas R (1989). Statistical Methods for Quality Improvement, John Wiley and Sons, New York. Schiling, E. G. (1990). "Elements of Process Control", Quality Engineering, sv. 2, br, 2, str. 132. Reprinted by courtesy of Marcel Dekker, Inc,Shainin, Dorian i Peter D, Shainin (1988). "Section 24, Statistical Process Control", in Juran's Quality

Control Handbook, 4 izd., McGraw-Hill Book Company, New York,Shainin, D. (1990). "Comments on ’Precontrol versus Control Charting: A Critical Comparison', by

Neil A. Mackertech", Quality Engineering, sv. 2, br. 3, str. 261-268.Sullivan L. P. (1984). "Reducing Variability: A New Approach to Quality", Quality Progress, srpanj, str.

15-21Wadsworth, H. M,, K. S. Stephens i A. B. Godfrey (1986). Modern Methods for Quality Control and Im-

provement, John Wiley and Sons, New York

DODATNA LITERATURA

Statisticka kontrola procesa, opcenito: QCH4, Odjeljak 24Krishnamoorthi K, S. (1990), "On Assignable Causes That Can't Be Eliminated—An Example, from a Foundry", Quality Engineering, sv, 3 br. 1, str. 41-47

Vijek trajanja statisti£ke kontrole procesa: Schilling, E. G. (1990). "Elements of Process Control", Quality Engineering, sv. 2, br. 2, str, 121-136.Roth, G. (1989). "The Statistical Process Control Life Cycle", Quality Engineering, sv. 1. br. 2, str. 117-126.

Var i jac i ja : / / (yprogres, prosinac 1990,, iikljucujuci devet razlitfilih papira.Sposobnost procesa; Pyzdek, T, (1992), "Process Capability Analysis Using Personal Computers",

Quality Engineering, sv. 4, br. 3, str. 419-440

POGLAVLJE

18KONTROLA, ISPITIVANJE I MJERENJE

18.1 NAZIVLJE KONTROLE

Kontrola i ispitivanje obicno obuhvacaju mjerenje izlaznili rezultata i usporedivauje s specificiranim zahtjevima da se odredi sukladnost. Kontrola se izvodi zbog velikog broja svrha, npr. radi razlikovanja dobrog od loseg proizvoda, kod odredivanja da li se proces mijenja, mjerenja sposobnosti procesa, rangiranja kvalitete proizvoda, osiguravanja informacije za projekt proizvoda, rangiranja kontrolorove tocnosti i odredi vanj a preciznosti instmmenata za mjerenje. Svaka od till svrha ima svoj poseban utjecaj na znacaj kontrole i na nacin njezina izvodenja.

Razlikovanje “kontrole” od "ispitivanja” postalo je nejasno. Kontrola se obicno izvodi pod statickim uvjetima na komadima kao sto su sastavni dijelovi i nioze varirati od jednostavnog vizualnog ispitivanja do serije slozenili mjerenja. Naglasak jc kod kontrole odredivanju sukladnosti s normom. Ispitivanje, se s druge strane, obavlja ill pod statickim ili pod dinamicnim uvjetima i obicno se izvodi na slozenijim komadima kao sto su montazni 426

KONTROLA, ESPITIVANJE I MJERENJE

Nekc industrije imaju svoje vlastite izraze za kontrolu iii ispitivanje, npr. “iskusavanje” u rudarstvu i farmaceutskim industrijama.

Tako se izrazi “kontroia “ i “ispitivanje” obicno odnose na proizvodnc industrije, koncepcije se mogu takoder primijeniti na dmge industrije. U usluznim se djelatnostima koriste drugaciji izrazi, npr. krilicka anaiiza, provjeravanje, sukladnost, istrazivanje. Izvrseno vrednovanje ispravnosti piacanja poreza 11a dohodak, cistoce hotelske sobe iii tocnosti zavrsnog salda na btagajni banke, zapravo su sve obiici kontrole — m- jerenja, usporedivanja s uormom i donosenja odlukc.

18.2 SUKLADNOST SA SPECIEIKACIJOM I PRIKLADNOST ZA UPOTREBU

Od svih svrha kontrole, najstarija i najsire koristena je prihvacanje proizvoda, tj. odredivanje je li proizvod u skladu s liormom i treba li zbog toga prilivatiti proizvod. “Proiz- vod” moze znaciti posebnu jedinicu, zbirku posebiiilijedinica (“isporuku”), proizvod u rinfuzi (cisterna s kemikalijama) iii slozeni sustav. QCH4, Tablica 18.6 navodi kriterije za prosudivanje sukladnosti proizvoda u jedinicama i isporukama.

“Proizvod” moze takoder znaciti uslugu, kao sto je posredovanje u banci, ispitivanje agencije o poreznim propisima, iii ispunjavanja ftmkcije osoblja prije, tijekom i nakon leta zrakoplova. U svim se tim primjerima, kontroia znacajki moze odrediti, mogu se postaviti nonne i izvrsiti prosudivanje sukladnosti.

Prihvacanje proizvoda obuhvaca raspolaganje proizvodom 11a osnovi njegove kvalitete. To raspolaganje obuhvaca nekoliko vaznih odluka:

1. Sukladnost: Prosudivanje je 1 i proizvod u sk 1 adu sa spccifikacijom.2. Prikladnost za upotrelnr. Odlucivanje je li lieusukladan proizvod

prildadan za upotrebu.3. Kom uni kacij a: Odlucivanje 0 tome sto priopciti upucenim, a sto

neupucenim osobama.

Odluka 0 sukladnosti

Osim u malim tvrtkama, broj je odluka koje se donose svake godine o sukladnosti ogroman. Nemoguce je da nadzorna tijela budu ukljucena u detalje u toliko mnogo odluka. Zbog toga je posao tako organiziran da kontrolori iii proizvodni radnici mogu

428 PLANIRANJE J ANAL)ZA KVALITETE

treba proslijediti do njegova sljedeceg odredista (daljnja prerada, skladiste, kupac ). Strogo uzevsi, tu odluku da se “otpremi” ne donose kontrolori, vec menedzment. S liekim iznimkama proizvod koji je u skladu sa specifikacijom takoder je prikladan za upotrebu. Zbog toga prop is i u tvrtki (koje su uveli voditelji) dopustaju u okvim redovne prakse da sukladni proizvodi budu

Odluka o prikladnosti za upotrebu

U slucaju nesukladnih proizvoda pojavljuje se novo pitanje; Je li taj nesukladni proizvod prikladan ili neprikladan za upotrebu? U nekim slucajevima, odgovor je jasan — nesukladnost je tako velika da je jasno da je proizvod neprikladan. Zbog toga se odbacuje u skart ili ako se ekonomski isplati, dovodi se u stanje sukladnosti. Medutim, u mnogim slucajevima odgovor u vezi prikladnosti za upotrebu nije jasan. U takvim slucajevima, ako je dovoljan interes, obavlja se istrazivanje radi odredivanja prikladnosti za upotrebu. Takvo istrazivanje obuhvaca osiguranje ulaznih podataka, kao sto su:

• Tko ce bid korisnik? Tehnoloski kultiviran korisnik moze biti sposoban izaci na kraj s nesukladnoscu; potrosac ne moze. Obliznji korisnik moze lako doci do usluge; udaljeni ili strani korisnik moze imati teskoca kod toga.

• Kako ce se upotrebljavati taj proizvodi Za mnoge materijale i standardne proizvode, specifikacije su dovoljno opsirne, tako da obuhvacaju razlicite moguce upotrebe, a nije poznata u vrijeme proizvodnje kakva ce biti stvarna upotreba proizvoda. Na primjer, Celicna se ploca moze izrezati da bi posluziia za dekorativne svrhe ili za konstrukcijske dijelove; televizijski prijamnik moze biti postavljen na ugodno podrucje ili na najace podrucje; kemijski intermedijanti se mogu upotrijebiti za brojne proizvode.

• Postoje U rizici za ljudsku sigurnost Hi je ugrozena strukturna cjeiovitostl Tamo gdje su takvi rizici znadajni, sve ostalo je samo teorija.

• Kalwa je bitHost? Kod nekih primjena, kupac ne moze cekati jer je proizvod koji je u pitanju kiitican za sfavljanje nekog veceg sustava u rad. Zbog toga, moze zahtijevati dostavu sada, a popravke u primjeni.

• KaJcve su ekonomiice Mike i korisnika? Kod nekih nesukladnosti, popravak je toliko neekonomican da se proizvod mora upotrijebiti takav kakav jest premda po snizenoj cijeni. U nekim industrijama, npr. tekstilnim, struktura cijene formulira ovu

Ulazne informacije Uobicajeni izvoriTko ce biti korisnik? TrzisteKako ce se laj proizvod upotrebljavali?

Trziste; kupacPostoje li rizici za ljudsku sigurnost ili je ugrozena strukturna cjelovitost?

Istrazivanje proizvoda i projekt

Kakva je hilnost? Trziste; kupacKakve su ekonomike kompanije i korisuika?

Svi odjeli; kupacKakve su mjere prikladnosti korisuika za upotrebu?

Istrazivanje trzista; trziste;kupac

Ovi i dmgi ulazni podaci mogu biti potrebni 11a nekoliko razina prikladnosti za upo- irebu, tj. utjecaji na ekonomike kasnijih preradivaca, zahtjevi trgovaca u pogledu trzisnog ispunjavanja funkcije proizvoda, kvalitete koje odreduju prikladnost za konacnog korisuika, i kvalitete koje utjefiu 11a odrzavanje u primjeni.

Posao prikupljanja takvih podataka cesto se dodjeluje organizacijskim strucnjacima, npr. inzenjer za kvalitetu koji “kruzi okolo” koutaktira s razlicitim odjelima koji su sposobni pribaviti primjerenu informaciju. Moze biti potrebno kontaktirati s kupcem i cak provesti stvamo iskusavanje. Tipicni popis izvora informacije prikazan je u Tablici18.1.

Kad se jeduom sve informacije prikupe i analiziraju moze se donijeti odluka o prikladnosti za upotrebu. Ako je iznos novca za odredenu namjenu maii, ta ce odluka biti povjerena organizacijskom struftnjaku, voditelju kvalitete ili nekom komitetu koji kontinuirano donosi odluke kao sto je Odbor za kriticki pregled materijala. Ako je iznos novca za odredenu namjenu velik} odluku ce obicno donijeti skupina visili voditelja. Radi objasnjenja vidjeti QCH4, str. 18.3-18.35.

Donosenje odluke o prikladnosti za upotrebu cesto je dramaticna mjesavina glaso - va — kolebajucih i kiiticnili, drugih opet koji se svijaju pod pritiscima rokova isporuke, cak ako to znaci nabacivanje pravih biscra gluposti.

Priopcavanje odluke

Odluke o sukladnosti i sposobnosti za upotrebu izvor su bitnih informacija, premda se ncke od njill lie priopcavaju ispravno.

Podaci o nesukladnim proizvodima obicno se prenose u

430 PLANIRANJE I ANALI2A KVALITETE

/. Priopcavcmje “neupucemm osobama” (obicno kupci) lcoji imaju pravo i potrebu da budu upoznali. Preceslo proizvodne tvrtke zanemaruju ili izbjegavaju informiranje svojih kiipaca kad otpremaju nesukladne proizvode. Takvo izbjegavanje moze biti rezultat loseg iskustva, tj. neki ce kupci iskoristili lakve nesukladnosti da dobiju popust na cijeni, usprkos cinjenici da upotreba proizvoda nece povecati njihove vlastite troskove. Zancmarivanje je uobicajeniji propusl, cak kad je u pitanju sto priopciti. Ovdje je glavni faktor projekt obrazaca koji se upotrebljava za upisivanjc odluka. S rijetkim izminkama, ti obrasci lie sadrze odredbe lcoje prisiljavaju one sto daju preporuke i donose odiuke, o (a) tome Ireba li informirati neupucene osobe i (b) sto im treba priopciti.

2. Priopcavcmje upucemm osobama. Kad je nesukladna roba otpremljena kao prikladna za upotrebu, nijepoznato zasto to nijc uvijekpriopceno kontrolorima, a posebno proizvodnim radnicima. Poznato je da na taj nacin nastali vakuum u spoznaji rada neke lose praksc. Kad je ista vrsta nesukladnosti otpremljena nekoliko pula, kontrolor moze zakljuciti (bez da zna zasto) da je gubljenje vremena izvjestavati o la- kvim nesukladnoslima na prvom mjestu. Ipak, u nekom sljedecem slucaju ne moraju biti prisutni posebni razlozi na temelju kojill

18.3 RASPOLAGANJE NESUKLADNIM PROIZVODOM

Kad kontrolor jednom nade da je ispoaika proizvoda nesukladna, on ili ona priprema izvjestaj o tome. Kopije se tog izvjestaja salju raziicitim nadleznim odjeiima. To stavlja planirani slijed dogadanja u pokret. Isporuka se oznacava sa “stoj” i cesto se saljc u poseban prostor za odlaganje da se smanji rizik od mijesanja s drugim proizvodima. Proizvod se stavlja u karantenu. Pianeri razmatraju mogucnosti manjkova i potreba za popunjavanjem. Ispitivac je odreden za prikupljanje vrsta informacija koje su

Odluka da se ne otprenia

Istrazivanje moze zakljuciti da isporuku takvu kalcva je ne treba otpremati. U tom slucaju se proucavaju ekonomicnosti da se nade najbolji nacin raspolaganja: razvrstavanje, popravljanje, degradiranje, stavljanje u skart, itd. Mogu se uciniti dodatni napori u racu- novodstvu tvrtke da se troskovi klasitlciraju po izvoru nastanka, ovo je osobito potrebno u slucajevima gdje su za njiliov nastanak odgovorni dobavljaci. Postoji takodcr odredeni

KOMTROLA, ISP1TIVANJE 1 MJERENJE 431

Odluka da se otprema

Odluka se moze oslvarili na jedan od sljedecih nacina:

• Odobrenje za odstupanje projektanta. Takvo odobrenje je promjena u specifikaciji isporuke koja je u pitanju, sto zbog toga isporuku stavija u stanje sukladnos(i.• Oclobrenje za odstupanje kupca Hi Odjela za trziste u interesu kupca.Takvo odobrenje prema ucinku zamjenjuje specifikaciju. (Odobrenje za odstupanje moze se “kupiti” izmjenom u garanciji iii snizenjem cijene),• Odobrenje za odstupanje Odjela pod njegovim ovlastenjem da bi se donijele odluke o prikladnosti za upotrebu predmeta koji nisu kriticni. ICriterij za “nekritican” moze se temeljiti 11a prethodnoj klasifikaciji znacajki prema vaznosti, na niskoj cijeni obuiivacenog proizvoda iii jos na dnigim osnovama. Za kategorije kojc imaju neznatnu vaznost, ovlastenje mogu cak izdati inzenjeri za kvalitetu iii nadzornici kontrole. Medulim, za giavne i laiticnenedostatke, uobicajenoje da ovlastenje izdaje telmicki voditelj, voditelj za kvalitetu iii neka skupina voditelja.• Odobrenje za odstupanje sluzbenog Odbora za kriticki preg/ed maierijala. Tu su koncepciju odbora u pocetku uveli vojni kupci proizvoda za obranu da bi pospjesili donosenje odluka o nesukladnim isporukama. Clanovi su odbora vojni predstavnik zajedno s nadlezanim projcktantom i strucnjakom za kvalitetu. Zahtijeva se jedno- glasna odluka za otpremu nesukladnog proizvoda. Postupci odbora pribavljaju sluzbenu dokumentaciju cinjenica i zakljucaka, i na taj nacin stvaraju izvor podataka vclike potencijalne vrijednosti.• Odobrenje za odstupanje visih voditelja. Taj je dio postupka ogranicen na slucajeve koji su po prirodi laiticni i obuhvacaju rizike za sigurnost ljudi, mogucnost prodaje proizvoda iii rizik od gubitka velike sume novaca. U takvim slucajevima, rizici su suvisc veliki da se za donosenje odluke ovlasti samo jedan odjel. Zbog toga to preuzima upravljacka skupina. Medutim, odobrcnja za odstupanje neprimijetno postaju dio kullure. Korisno je neprekidno pratiti kolicinu proizvoda koja se ot-prema sa specifikacijama odobrenja za odstupanje, na primjer, postotak ispoiuka koje se otpremaju svaki mjesec s odobrenjem za odstupanje.

Popravno djelovanje

Osim potrebc za raspolaganje nesukladnom isporukom, potrebno je sprijeciti ponovnopojavljivanje. Dvijc su vrste takvog procesa za sprjccavanje,


krivanje kvarova moze zahtijevati pomoc kadrovskog strucnjaka. U svakom sliicajn, lie radi se o promjenama osnovnog znacaja jer je proizvodno planiranje vec uteme- Ijilo pri mj eren pro ces.

2. Druge nesukladnosti “ponavljajuce”. One se staino pojavljuju sto je vidijivo iz stalnog zahtijevanja da se njima bavi Odbor za krilicki pregled materijala ili druga takva a gene ij a. Takvo ponovno pojavljivanje pokazuje trajno stanje koje se mora utvrditi i popraviti ako treba problem rijesiti. Lokalni ce nadzor rijetko naci uzrok till trajnili nesukladnosti, uglavnom zato sto je odgovornost za dijagnozu nejasna. U nedostatku suglasnosti u vezi uzroka, problem se nastavlja usred zustrih rasprava o tome koga ili sto okriviti — nerealisticki projekt, nesposoban proces, slabu motivaciju itd, Nije potrebno

18.4 PLANIRANJE KONTROLE

Planiranje kontrole je djelatnost (1) odredivanja “postaja” na kojima bi se trebala odvijati kontrola, i (2) opremanje till postaja sredstvima da se zna sto uciniti zajedno s mo- gucnostima da se to ucini. Za jednostavne, nitinske znacajke kvalitete, planiranje cesto obavlja kontrolor. Za slozene proizvode izradene u velikim viseodjelnim tvrtkama, planiranje obicno obavljaju strucnjaci kao sto su inzenjeri za kvalitetu.

SmjeStaj postaja za kontrolu

Osnovno pomagalo kod odabiranja smjestaja postaja za kontrolu

* Kod primitka robe od dobavljaca, obicno nazvanu “ulazna kontrola” ili “kontrola dobavljaca”.

* Pracenje regulacija proizvodnog procesa da se pribavi dodatno osiguranje protiv proizvodnje manjkave serije. U neldm slucajevima to “odobrcnje regulacije” postaje takoder odobrenje za seriju.

• Tijekom odvijanja kiiticnih ili skupih operacija, obicno nazvano “procesna kontrola”.• Prije predaje robe iz jednog odjela za preradu u drugi obicno nazvano “odobrenje is-

poruke” ili “kontrola naplatne kuciceB Prije otpreme gotovili proizvoda u skladiste ili kupcima, obicno nazvanu “kontrola

gotove robe”.* Prije lieopozive skupe operacije, kao sto je na primjer izlijevanje taline celika.• Na uobicajenim mjestima, “still probama” u procesu.

KONTROLA, 1SPJT1VANJE i MJERENJE 433

Nije neophodno da postaja za kontrolu bude nepromjenjivo mjesto na kojemu posao doiazi kontroioru. U nekim slucajevima kontrolor radi tako da istrazuje veliko podrucje i provodi kontrolu 11a brojnim mjestima. Nije potrebno postaju za kontrolu smjestiti u ill blizu proizvodnog podru5ja. Neka se kontrola moze provesti na mjestu otpreme, u pogonu dobavljaca ili u prostorijama

Odabiranje i tumacenje zna£ajki kvalitete

Planer priprema popis znacajki kvalitete koje treba provjeriti i na kojim postajama za kontrolu. Za neke od tih znacajki, planer moze smatrati da je potrebno pribaviti informaciju koja nadopunjuje specifikacije proizvoda sto ih priprema usporedno nekoliko ljudi, od kojih je svaki uglavnom svjestan potreba prikladnosti za upotrebu. Nasuprot tome, te specifikacije moraju upotrijebiti mnogobrojni kontrolori i operated, od kojih vecina nije toga svjesna. Planer pomaze na brojne nacine da se premosti ta praznina:

* Tako da omoguci okolinu za kontrolu i ispitivanje koje nalikuje uvjetima u upotrebi. To je nacelo u sirokoj upotrebi, na primjer, kod ispitivanja elektricnih aparata. Takoder je prosireno na takve primjene kao sto je vrsta osvjetljenja koja se koristi za provodenje kontrole tekstila.

* Pribavljanjem dodatne informacije koja je izvan specifikacija sto su ih pripremili projektanti proizvoda i procesni inzenjeri. Neka se od tih informacija moze naci u objavljenim normama — tvrtke, industrije i drzave. Dmga se informacija posebno pri-prema da udovolji specificnim potrebama proizvoda koji se razmatra. Na primjer, u tvornici opticke robe, opci izraz “estetski nedostaci” koristen je da opise nekoliko uvjeta koji se jako razlikuju po svom djelovanju na prikladnost za upotrebu. Ogrebot- ina na povrsini iece u zarisnoj ravnini mikioskopa ucinila je lecu neprikladnom za upotrebu. Ogrebotina 11a paru velikih leca dalekozora, premda nije fimkcijski ozbiljna, bila je vidljiva korisniku i zbog toga je bila neprihvatljiva. Dvije dmge

* O mogucuj uc i klas i fikac ij u prema va znost i (v i dj et i S eke ij u 18.5.).

434 PLANIRANJE [ ANAL1ZA KVALITETO

Det

aljn

o p

lan

iran

je k

ontr

ole

Za s

vaku

znad

ajk

u k

valit

ete

pla

ner

odre

duje

deta

ljan

posa

o

koji

tre

ba

ob

avit

i. T

o o

dre

div

anje

obuh

vaca

takv

e p

ied

m

ete

kao s

to s

u:

0 V

rsta

isp

itiv

anja

koje

tre

ba

obavit

i. T

o m

oze

zahti

jevati

deta

ljan

opis

oko

line

za

is

pi-

ti

vanje

,

opre

me

za

is

pit

ivan

je, post

upka

za

is

pit

ivanje

i s

ti

m u

vezi

to

lera

nci

je z

a t

ocn

ost

.

8 Bro

j je

din

ica k

oje

tre

ba isp

itati

(velic

ina u

zork

a).

0 Meto

du o

dabir

anja

uzo

raka

koje

tre

ba isp

itiv

ati

.8

Vrs

tn m

jere

nja

koje

tre

ba

pro

vest

i (s

vojs

tva,

mje

rljiv

e

kara

kteri

stik

e i d

rugo).

8 K

rite

rije

za

sn

kladnost

za

je

din

ice, ob

icn

o odre

dene

gra

nic

e t

ole

ranci

je z

a p

roiz

vod.

Osi

m t

og

deta

ljnog

pla

nir

anja

za

zn

aca

jke

i j

edin

ice,

post

oji t

ako

der

deta

ljno

pla

nir

anje

koje

se

moze

pri

mije

nit

i za

pro

izvod,

pro

ces

i su

stav p

od

ata

ka:

8 K

rite

riji s

ukl

adnost

i za

isp

oru

ke,

koji s

e o

bic

no

sast

oje

od

dopu

sten

og

bro

ja n

esu

k- ladnili

jedin

ica u

uzo

rku,

8 K

ako

fizi

cki

rasp

ola

gati

pro

izvodom

—-s

ukl

ad

ne

isp

oru

ke,

nesu

kladne isp

oru

ke i is-

pit

ane jedin

ice.

* K

rite

riji z

a d

onose

nje

odlu

ka o

pro

ccsu

tre

ba

li

se o

dvija

ti

ili z

aust

avit

i?8 Podaci

koje

tre

ba z

apis

ati

, fo

rmuia

ri k

oje

tre

ba u

potr

ijeb

iti,

izvje

staji

koje

tre

ba p

ri-

pre

mit

i.To

je

p

lan

iranje

obic

no

obuhvace

no

u

sl

uzb

enom

doku

mentu

ko

ji m

o ra

j u

odob

riti

pla

ner

i

nadzo

rnik

ko

ntr

ole

. K

ao n

a p

rim

jer,

lab

ora

tory

Baxte

r Tra

venol, v

idje

ti

Osjetilne znacajkeOsjetilne znacajke su one za koje nam nedostaju mjerni instrumenti i za koje se moraju koristiti ljudska osjetila kao mjerni instrumenti. Osjetilne odiike kvalitete mogu obuhvacati tehnoloske znacajke (na primjer, adhezija zastitnog filma), estetske znacajke (na primjer, miris parfema), ukus (npr. hrane), ili znacajke ljudskih usluga (npr. spektar ho- telskih usluga).

Vazna je kategorija osjetilnih znacajki vizualna znacajka kvalitete. Obicno, pisane specifikaeije nisu jasne zbog njihovc nesposobnosti kvantificiranja znacajke. Koristi se nekoiiko 1. Pribavljanje fotografija za definiranje granica prihvatljivosti proizvoda.

Broj dijela: XXXX

Proces Znacajke ]

C 1

[ndeks

Cpu1

Indeks

Ime dijela: YYYY VelicinaUcestalost2 uzorka2 Metoda analize

Obuhvaceni su uvjeti izvan

kontroleUlaznakontrola

Stockdebljina

1.6

1.0 Svaka posiljak Kriticki pregled kontrolne karte uza svaku isporuku

Zakljucati isporuku— kontaktirati dobav- Proc

esnaDebljina 1.

91.1 Svakih 1000

dijelova2 koma

Mikrometar/A i s-karta

Korigirati proceskont Sirina 1. 1.4 Svakih 10.000 5 Mikrometar/ Korigirati

Duzina 1.6

1.2 Svaka 4 sata 75 koma

Kruzni mjerac/p-karta

Korigirati procesPodr

ucjeDebljina 2.

01.8 Svakog sata 30

komaSpecijalni mjerac/p-karta

Korigirati procesmon

tazeSirina 2.

21.9 Kontrola

karata svaki sat

100%

Automatski uredaj/if-karta

Popraviti moze odgovomi Izlaz

naJDovrseni sklop

2.S

1.9 Svakog sata 20 koma

Automatski uredaj/X i ^-karta Korigirati proceskont

rolaDovrseni sklop

NA 1500DPM

Svaka isporuka

50 komada

Potpuna vizualna kontrola plus mjerac i postaja za ispitivanje/c-

Odbaciti isporuku i sortirati zbog

h Qbjasnjenja i formule sadrzani su u smjemicama za statisticku kontrolu procesa (SPC).2‘ Ucestalosti i velicina uzorka odredeni su iz istrazivanja ispunjavanja funkcije stabilnosti svakog procesa. One se periodicki kriticki pregledavaju i azuriraju prema zahtjevu.3- Nakon 6 mjeseci proizvodnog iskustva, zapisnici kontrole i kontrole procesa bit ce kriticki pregledani kako bi se odredilo da li se moze smanjiti izlazna kontrola.4- Ako se nadu neki nesukladni proizvodi u procesnim uzorcima, tada ce biti provedena stopostoma kontrola svih proizvoda proizvedenib prije posljednjeg u kontrolnoj tocki

SLIKA 18.1Plan kontrole (7~ Baxter Travenol Laboratories, 1986).

436 PLAN I RAN JE I ANALIZA KVALITETE

P rinij e r 18.1 Tvrtka koja proizvodi brzu hranu ima la j e problema s definira nj em normi za kvaiitetu za dobavljace peciva za hamburgere. Rjesenje su bile fotografije koje s« pokazi- vale idealne i maksimalne i minimalne prihvatljive granice za “zlatnosmedu” boju, simetriju peciva i raspored zrnaca sezama.

Primjer 18.2 Vladina je agencija trebala defmirati najsvjetliju i najtamniju nijansu “kaki” materijala za dobavljade uniformi. Pripremljeni su obojeni uzorci tkanine za granicne ni- janse i predani kontrolorima. Zamislile dodatne zahtjeve radi periodicne zamjene uzoraka jer je izbljedivanje neminovno!3. Odredivanje uvjeta za kontroln umjesto nastojanja da se izricito definiraju granice prihvatljivosti.

Primjer 18.3 Riley (1979.) opisuje poseban postupak kontrole estetskih (izgled) nedostataka elektronickih radunala. Djelomicni crtezi prikazuju relativnu vaznost razlicitih povrsina na racunalima, koristeci sustav brojeva za kalegorije i slova za klase. Tri kategorije prikazuju povrsinu koja je bila podvrgnuta kontroli:I. Plasticni prozorcic (jedino kriticna podrucja)

II. Vanjska povrsinaIII. Unutamja povrsina

Tri klase prikazuju ucestalost kojom ce korisnik gledati povrsinu:A Obicno vidi korisnik B Rijetko kad vidi korisnikC Nikad ne vidi korisnik (samo tijekom odrzavanja racunala).

Na primjer, dio u obliku metalne ploce koji ce biti rijetko viden nosi klasu Omotac II.B.

Uvjeti su kontrole navedeni pomocu udaljenosti odakle se gleda, vremena gledanja i uvjeta osvjetljenja. Udaljenost i vrijeme odredeni su za svaku kombinaciju povrsine koja se podvrgava kontroli i ucestalosti kojom gleda korisnik. Zahtijeva se da uvjeti osvjetljenja budu lzmedu 75 i 150 kandela po stopi iz indirektnog izvora.

KONTROLA, ISPITIVANJEI MJERENJE 437

18,5 KLASIFIKACIJA PREMA VAZNOSTI

Znacajke kvalitete nesumnjivo su nejednake po svom uljecaju 11a prikladnost za upotrebu. Relativno ih je malo “vaznih”, tj. od kriticke vaznosti; mnoge su neznatno vazne. Jasno, sto je znacajka vaznija treba joj posvetiti vecu pozornost osobito stvarima kao sto su; opseg planiranja kvalitete, preciznost procesa, obradivanje i instrument; velicina uzoraka, strogost kriterija za sukladnosfi, itd. Medutim, takvo razlikovanje zahtijeva da relativna vaznost znacajki bude poznata razliditim osobama koje donose odluke: procesni inzcnjeri, planeri kvalitete, nadzornici kontrole. Zbog toga mnoge tvrtke koriste formalne sustave klasifikacije prema vaznosti. Klasifikacija koja tako nastaje ne koristi se samo kod planiranja kvalitete i kontrole, nego takoder kod pisanja specifikacije, odnosa s dobavljacem, pregleda proizvoda, izvjestaja o kvaliteti izvrsne uprave, itd. Ta visestruka namjena klasifikacije prema vaznosti zahtijeva da sustav pripremi meduodjelni komitet koji onda:

1. Odlucuje koliko klasa ili slojeva vaznosti treba kreirati (obicno

Znacajke i nedostaci

Postoje zapravo dva popisa koje je potrebno klasificirati. Jedan je popis znacajki kvalitete koji je izveden iz specifikacija. Drug! je popis “nedostataka”, tj. simptoma nesukladnosti tijekom proizvodnje i kvara u praksi tijekom upotrebe. Ima mnogo zajednickog izmedu till dvaju popisa, ali ima takoder i razlika. (Na primjer, popis nedostataka nadenih na staklenim bocama ima malo slicnosti s popisom znacajki). Osim toga, dva se popisa ne ponasaju slicno. Projektna znacajka “dijametar” na primjer, uzrokuje porast dvaju nedostataka — prevelik i premali. Iznos za koji je dijametar prevelik moze biti odluciijuci za klasifikaciju prema vaznosti.

Normalno, moguce je napraviti jedan sustav klasifikacije koja

Delinicije za klase

Ve cilia zbirki definicija pokazuje utjecaj pionirskog rad a Bell Sustav a u 1920-im godinama. Istrazivanje brojnih takvih sustava otkriva skiiveni model koji je korisna smjernica svakom komitetu suocenom s primjenom koncepcije na vlastitu tvrtku. Tablica 18.2 pokazuje prirodu tog skrivenog modela kako se primjenjuje 11a tvrtku u preliram- benoj industriji.

Utjccaj na Utjecaj na sukla-sigurnosti Utjecaj na Odnosi Gubici za dnost drzavnim

Nedostatak potroSaiJa iiporabu potrosaca tvrtku propisima

KritiCanSigurno <Je uz- Vratit £e proiz- Povrijedit <Je po- Izgubit (Je kupee Ne(Je biti sukladanrokovati oso- vod potpuno troSacevc osjellji- zbog £ega ce nnsta- s propisima zabnu ozljedu neprikladan za vosti zbog mirisa, ti gubici \c6\ od vri- (JistoiJigolrovnost,i[i oboljenje iiporabu izglcda, itd, jednosti proizvoda identifikaeiju

Vazan A Vrlo vjeroja- Moze vratiti Vjerojatno 6e bitt Moze do<Ji do gubi- Ne<Je biti sukladantno da ne<Je proizvod nepri- primije<Jeni od tka kupaca i zbog s propisima zauzrokovati kladan za upo- potroSatJa i

vjero-toga mogu nastati tezinu, voltimen

osobmi trcbu i moze jatno de smanjiti gubici veci od vri- ili kontrolu serijeozljedu iti uzrokovati da moginJnosl pro- jednosti proizvoda;

oboljenje ga korisnik daje proizvoda bitno (Je smanjitiodbaei proizvodne rezutlate

Va2an B NeOe uzroko- Uzroko vat 6c Moze ga primije- Nije vjerojatno da Neznatna sukla-kovati ozljedu

da se proizvod till neki potroSac i

ce doci do gubitka dnost s propisimaill oboljenje moze teze upo- moze biti nepri- kupaca; moze zah- za tezinu, volumen

trijebiti, npr. liCan ako se tijevati zamjenu ili kontrolu serije,vadenje iz am- primijeti proizvoda; moze npr. potpunostbala2e, ili 6c za-

uzrokovati gubitak dokumentacije

htijevati impro- jednak vrijednostivizaciju od korisnika; Stetit (Je iz gledu, urednosti

-

proizvoda

Neznatan Nece uzro- Nece Steti Nije vjerojatno Nije vjerojatno da Potpuno je ukovati ozlje- upolrebljivosti da <Je ga

primije-(Je uzrokovati skladu s propisima

du ifi proizvoda, mo- titi potroSaCi i gubitak

oboljenje ze Stctiti izgle- malo je vazandu, urednosti ako se primijeti

KlasifikacijaTo je dug i mucan, ali bitan zadatak. Medutim, preko proizvoda pridonosi nagla^avanjn pogresnih shvacanja i zbrkama medu odjelima i zbog toga otvaia nacin da se pojasne nejasnoce i nesporazumi. Onda, kad se primijeni konacna klasifikacija prema vaznosti u nekoliko razlicitih svrha, podvrgava se novim izazovima koji omogucuju jos daljnje pojasnjenje nejasnoca.Problem koji se desto pojavljuje jest protivljenje projektanta da budu ukljuceni u klasifikaciju znacajki prema vaznosti. Oni mogu

KONTROLA, ISP1TIVANJE I MJERENJL 439

znacajke kriticne, strogost tolerancije je indeks vaznosti itd. Ipak, stvarni razlozi mogu biti da su nesvjesni koristi, osjecaj da druge stvari u odjelu imaju vecu prednost, itd. U talcvim se slucajevima moze isplatiti prikazivanje koristi od klasifikacije tako da se izradi primjer u malom mjerilu. U jednoj je tvrtki program klasificiranja znacajki smanjio broj vclicina koje je trebalo provjeravati od 682 na 279, djelatnost toga bilo je smanjenje vremena kontrolc od 215

18.6 AUTOMATIZIRANA KONTROLA

Automatizirana kontrola i ispitivanjc u sirokoj su upotrebi da bi se smanjili troskovi kontrole, smanjila ucestalosl pogresaka, ublazili manjak osoblja, skratilo vrijeme kontrole, izbjegla monotonija kontrolora i pribavile jos druge prednosti. Automatizacija je uspjesno primijenjcna na melianicke mjerace, elektronicko ispitivanje (za velike volu- mene sastojaka kao i za sustav cirkulacije), nerazarajuca ispitivanja mnogih vrsta, kemijske analize, razlikovanje boja, vizualnu kontrolu (npr. objedinjenih krugova visokog stupnja), itd. Osim toga, automatizirano je ispitivanje u sirokoj upotrebi kao dio planiranih programa odrzavanja za opremu u primjeni.

Primjeri u neproizvodnim djelatnostima krecu se od provjere ispravnosti pisanja po rno cu programa za obradu teksta do provjere bankovnih transakcija radi pogresaka.

Tvrtka koja namjerava upotrebljavati automat iziranu kontrolu prvo odreduje on ill nekoliko ispitivanja koja dominiraju u proracunima kontrole i koristenju osoblja. Izra- cuna se rentabilnost automatizacije i izvrse probe na nekim slicnim primjerima radi sig- urnog povratka investicije. Kad se stekne iskustvo koncepcija se prosiruje dalje i dalje.

S naglaskom na razine nedostatka u rasponu dijelova-na-milijun, mnoge industrije sve vise prillvacaju na stroju automat iziranu stopostotnu kontrolu i ispitivanje. Orkin (1988) je sastavio opsirnu tablicu koja sadrzi sedam kategorija potencijalnih primjena automatizirane kontrole koje se protezu od mjerenja dimenzija do ispitivanja bez razaranja.

Kriticni zahtjev za svu automatiziranu opremu za ispitivanje jest preciznost mjerenja, tj. ponovljena mjerenja na istoj jedinici proizvoda trebaju dati “iste” rezultate ispitivanja unutar nekog prihvatljivog raspona varijaeije. Ta je ponovljivost svojstvena projektu opreme i moze se kvantificirati pomocu metoda opisanih u Odjeljku 16.6 “Automatizirana proizvodnja”. Osim toga, bitno je da bude osiguran nacin kako bi se oprema odrzavala “tocnom”, tj. umjerenom (kalibriranom) s obzirom na norme za jedinice na koje

440 PLAN1RANJE I ANAUZA KVALITETE

losti ispitivanja, raspolaganja jedinicama koje su ispitane, da da signale za uzbunu koji se odnose na nevjerojatne rezultate, itd.

18.7 KOLIKO JE ICONTROLA POTREBNA?

Da bi se odlucilo o prihvatljivosti isporuke iznos kontrole moze varirati od neprovodenja kontrole do stopostotne kontrole uzorka. Odluka nglavnom ovisi o velicini prethodnog znanja kojim se raspolaze u vezi kvalitete, homogenosti isporuke i dopustenom stnpnju rizika.

Prethodno znanje koje je korisno kod odlucivanja o velicini kontrole obuhvaca:

• Prethodnu povijest kvalitete o stavci proizvoda i dobavljacu (nnutarnjem iii vanjskom).

• Presndnu vaznost komada za sveukupno ispnnjavanje funkcije sustava.• Presudnu vaznost za kasnije operacije proizvodnje ili usluga.• Jamstvo ili povijest upotrebe.• Informaciju o sposobnosti procesa. Proces koji je pod

statistickom kontrolom s do= brom jednolicnoscu oko ciljne vrijednosti zahtijevat ce minimalnu kontrolu.

• Informaciju o sposobnosti mjerenja, npr. raspolozivost tocnili i preciznih instrumenata.

• Prirodu proizvodnog procesa. Na primjer, neke operacije prvenstveno ovise o tome koliko su primjereno prilagodene.

• Kontrolu prvih i zadnjih nekoliko komada u proizvodnom ciklusu. To je obicno dovoljno,

• Homogenost proizvoda. Na primjer, tekuci proizvod je homogen pa nisu potrebni veliki uzorci.

• Podatke o procesnim varijablama i procesnim uvjetima, npr. koji se dobivaju pomocu grafikona koji se automatski registriraju.

• Stupanj slaganja sa tri elementa samokontrole za osoblje koje vodi proces (vidjeti Odjeljak 5.2 “Samokontrola “).

Natjecanje radi smanjivanja troskova uzrokovalo je pritiske na smanjanje iznosa kontrole. Koncepcija kontrole od samog proizvodaca (samokontrola) pojacala je usmjerenje na

KONTROLA, ISPITIVANJE I MJERENJE 441

Primjer 18.4 Tvrtka Datapoint Corporation proizvodi uredske i racunalne proizvode (Adams 1987.), Dio operacije koju je obavljalo osoblje za kvalitetu, bila je stopostotna kontrola vizualnih znaCajki na proizvodnoj liniji. Planirana je ostra promjena — proizvodno je osoblje trebalo provesti vizualnu kontrolu; osoblje za kvalitetu trebaio je provesti kontrolu i obaviti posao dijagnosticiranja uzroka nesukladnosti. Ali, za to su bile potrebne brojne faze: proces poducavanja za kvalitetu menedzmenta na prvoj liniji, nadzornika i osobija na proizvodnoj liniji, posebno poducavanje prema normama za radnu vjestinu kako bi se pomoglo ljudima da prepoznaju nesukladnosti; 18-mjesecno provodenje plana da se dode do novog pristupa; upotreba podataka iz ispitivanja funkcijskog prihvacanja za izvjestaje o procesnim rezultatima; analiza procesnih podataka; i sustav pregleda procesa da se kriticki pregleda dokumentacija, alati, materijali i ljudi.

Rezultati su bili dramatical. Osoblje koje se sastojalo od 35 kontrolora na proizvodnoj liniji smanjeno je na pet kontrola procesa, dok su skart i proizvod koje je trebalo preraditi smanjeni od 15 posto na 2 posto.

18.8 TOCNOST KONTROLE

Tocnost kontrole ovisi o (1) potpunosti planirauja kontrole (vidjeti gore); (2) o sustavnoj pogresci i preciznosti instrumenata (vidjeti poslije u ovom poglavlju); i (3) o razini ljudske pogreske.

Velika ucestalost pogresaka osobito prevladava kod zadataka kontrole koji su vrlo monotoni, 11a primjer, kontrola posuda s hranom radi stranih cestica, selekcija prtljage na izlazu za sigurnost u zracnoj luci. Cak i uz manje monotonije, tocnost kontrole moze biti daleko od zadovoljavajuce. Neke inzenjerske organizacije imaju “provjeritelje nacrta” koji obavlja kontrolu nacrta jesu li sukladni normama za nacrte. U jednom pokusu nekoliko grupa dokumenata koji su imali prosjecno 16 pogresaka predano je provjeravateljima. Kod prve provjere, naden je prosjek od samo 8 pogresaka; bile su potrebne dodatne provjere da se nadu preostale pogreske. Na taj je nacin bila potrebna tristopostotna kontrola da se nadu sve pogreske.

Ljudske pogreske nastaju zbog visestrukih razloga, od kojih su cetiri najvaznija: pogresno tumacenje, tehnicke pogreske, nehoticne pogreske i svjesne pogreske.

Pogresno tumacenjePogreske zbog pogresnog tumacenja mogu se odnositi na sam proizvod, metodu kontrole ili oboje. Znacajke kvalitete proizvoda koje se ne mogu kvantificirati posebno su neugodne. Osjetilne znacajke kao sto su ogrebotine zahtijevaju jasnu definiciju granica

442 PLAN1RANJE I ANALIZA KVAUTETE

Priroda drugih triju pogresaka (tehnicke, nehoticne i svjesne) slicna je istirn kategorijama za ostale raduike (vidjeti Odjeljak 3.10 pod “Ispitivanje spoznaja o probiemima koje mogu voditi radnici”). U vezi posebnog objasnjenja o pogreskama kontrole, vidjeti QCH4, str. 18.84-18.94.

Mjerenje tocnosti kontroloraNeke tvrtke redovito provode vrednovanje tocnosti kontrolora, ili kao dio ukupnog vrednovanja ispunjavanja fimkcije kontrole ili kao bitni dio stimulativnog plana placanja kontrolora. Na isti nacin, planovi obuhvacaju i kontrolora za provjeru koji periodicno kriticki pregledava slucajne uzorke rada na kojemu su prethodno kontrolu provodiii razliciti kontrolori. Nalazi se provjere kontrole tada rezimiraju, ponderiraju i prevedu u neki indeks ispunjavanja fimkcije kontrolora. U QCH4, str. 18.94-18.97, objasnjavaju taj postupak.

Harris i Chaney (1969) obavljaii su rana istrazivanja o tocnosti kontrolora. Neka su njihova otkrica bila: da se tocnost kontrole smanjuje smanjenjem ucestalosti nedostataka; tocnost kontrole raste ponavljanjem kontrole (do ukupno sest puta); tocnost se

18.9 POGRESKE MJERENJA

Cak kad se ispravno koristi, mjerni instrument ne moze dati pravo ocilanje znacajke. Razlika izmedu prave vrijednosti i izmjerene vrijednosti moze bill zbog sljedecih problema:

• Preciznost. Preciznost je instrumenla iznos do kojega instrument ponavlja svoje rezultate kad obavlja ponovljena mjerenja na istoj jedinici proizvoda. Rasipanje till mjerenja moze se oznaciti kao aE, oznacavajuci standardno odstupanje pogreske mjerenja. (Rasipanje se obicno dogada (zbog slucajne pogreske). Sto je niza vrijednost od 0E to je instrument precizniji (vidjeti Sliku 18.2).

• Sustavnapogreska, Sustavna je pogreska instrumenta iznos do kojega se prosjek velike serije ponovljenih mjerenja izvrsenih pomocu instrumenta na samo jednoj jedinici proizvoda razlikuje od prave vrijednosti. Ta je razlika obicno zbog sustavne pogreske u procesu mjerenja. U lakvom se slucaju kaze da je instrument “izvan mjerenja”.

Ima mnogo zbrke u vezi nazivlja sto se vidi u katalogu za

K.ONTROLA, ISPITIVANJE1 MJERENJE 443

Prcoiziin, all sa Mistavnom pogreskom

Bez sustavnc pogicskc, ati precizaii

SUKA 18.2Razlika izmedu sustnvne pogreSkc i prcciznosti.

Americko drustvo za ispitivanje i materijale (ASTM) dugo je proucavalo rezultate preciznosli i sustavnc pogreske opcenito i za primjene 11a posebne materijale. Slijedit cemo njihove najnovije defmicije kljucnih izraza i njiliovc preporuke za izrazavanje preciznosti i sustavnc pogreske.

ASTM (1986) koristi sljedece defmicije:

• Tocnosf je opci pojam tocnosti koja se odnosi na bliskost slaganja izmedu prosjeka jednog ili vise rezultata ispitivanja i prilivacene referent lie vrijednosti. Tocnost ovisi o neprcciznosti i suslavnoj pogresci o metodi za ispitivanje.

0 Preciznost je opci pojam koji se odnosi na bliskost slaganja izmedu rezultata ispitivanja dobivcnih prema propisanim uvjetima iz vrednovanog postupka mjerenja.

* Susfavnapogreska je opci pojam koji se odnosi na dosijednu ili sustavnu razbku izmedu grupe rezultata ispitivanja iz procesa i

ProizvodaC

Instrument A B C

Mikrometar za vanjska mjerenja 0-1 inca (0-2,54 cm)

Tocnost 0,0001 in£a (0,000254 cm)

Tocnost se odrzava kod 0,00005 inca (0,000127 cm)

Nema podataka

Komparator ToCnost do 0,001 inca (0,00254 cm) na 6 inca (15,24 cm)

Osigurava tocnost unutar 0,001 inca (0,00254 cm)

Nema podataka

Elektronidki Ponovljive tocnosti Ponavlja do unutar Ukupna pogreska jekomparator do 0,000004 inca

(0,0000101 cm)0,000002 inca (0,00000508 cm)

manja od 1,5% o5i- tanja pune skale

Obratite pozornost da tocnost ovisi kako o preciznosti tako i o sustavnoj pogresci metode za ispitivanje. Takoder ASTM preporucuje da se prikazu odvojeno podaci za preciznost i sustavnu pogresku umjesto da se povezuje informacija o preciznosti i sustavnoj pogresci u samo jednu brojcanu

Analiticko odredivanje sustavne pogreske i preciznostiSustavna se pogreska mjerenja moze kvantificirati odredivanjem razlike izmedu prave vrijednosti znacajke i prosjecne vrijednosti nekoliko mjerenja izvrsenih na znacajci, Na pitanje “koliko mnogo mjerenja” moze se odgovoriti pomocu pojma granice povjerenja (vidjeli Odjetjak 10.6). Na primjer, pretpostavimo da je procijenjen kao 2,0 i da se zeli procijeniti sustavna pogreska uiiutar 0,5 jedinice s razinom povjerenja od 95%, Tada treba provesti 62 ponovljena mjerenja na istoj jedinici proizvoda i izracunati iz toga prosjek. Razlika izmedu prave vrijednosti i prosjeka tih ponovljenib mjerenja jest mjera za sustavnu pogresku.

Da bi se odredila preciznost procesa za mjerenje, mi izracunavamo promjenu mjerenja koja nastaje ako seponavljana mjerenja obavijaju na jednoj jedinici proizvoda. Preciznost se izracunava kao visekratnik standardnog odstupanja tih ponovljenih mjerenja oko njihova viastitog prosjeka.

Za sustavnu pogresku i za preciznost, broj izvrsenih mjerenja treba biti dovoljno velik da se vrednuje stabiinost procesa mjerenja. Ideal no, to se provo di koristenjem kontrolne karte prosjeka i raspona s minimalno 100 ukupnih mjerenja podijeijenih u male podgrupe (vidjeti Odjeljak 17.6). Medutim, cesto je

(CONTROLA, ISPIT1VANJE I MJERENJE 445

Primjer 18.5 Odabianje nasumce mikrometar iz pola tuceta koji su bili na raspolaganju za upotrebu. Bila su na raspolaganju dva operatera od kojih je jedan odabran bacanjera novcica. Operater je ucinio 20 mjerenja na standardu koji je bio celidna kooka od 1,000 inca (2,540 cm) i dobio sljedece rezultate:

Prosjek = 1,00403 inca (2,55024 cm)

Standardno odstupanje = 0,00024 inca (0,00061 cm)

Sve promatrane vrijednosti padaju unutar ±3 standardna odstupanja prosjeka. Procjena sustavne pogreske je 1,00000 ~ 1,00403 ili -0,00403 inca (0,01024 cm). Preciznost samo jednog-operatera-po mikrometru-po danu je ±0,0005 inca (0,0013 cm) (dva standardna odstupanja) kako je defmirano u ASTM preporucenoj praksi E 177 (ASTM, 1977).

ASTM metode za izrazavanje sustavne pogreske i preciznosti

ASTM preporuca nekoliko metoda za izrazavanje preciznosti. To su:

1. Standardno odstupanje, s, nasumce odabrane grupe pojedinacnih rezultata ispitivanja izvrsenih u laboratoriju.2. Dvije granice standardnog odstupanja, 2s, nasumce odabrane grupe pojedinacnih rezultata mjerenja izvrSenih u laboratoriju. Moze se ocekivati da sc oko 95 posto po- jedtnacnih rezultata ispitivanja razlikuje po apsolutnoj vrijednosti od njihove prosjecne vrijednosti za manje od 1,96s (oko 2,0s).3. Razlika dviju granica standardnog odstupanja (koju ASTM naziva chs). Temeljni podaci ovdje dolaze od para rezultata ispitivanja izvrSenih u razlicitim laboratorijima. Moze se ocekivati da se 95 posto parova rezultata ispitivanja iz laboratorija razlikuje po apsolutnoj vrijednosti za manje od l,960V2v, ili 2,8s. 42 odrazava dva mjerenja u svakom parti).

ASTM preporucuje da se “razlika dviju granica standardnog odstupanja” upotrijebiza mjerenje ponovljivosti unutar laboratorija i za mjerenje obnovljivost ili reproduci-bilnosti izmedu laboratorija.Takoder, ASTM preporucuje nekoliko metoda za izrazavanje sustavne pogreske. Tosu:


Svakom izrazavanju sustavnc pogreske i preciznosti moraju prethodili tri uvjeta:

1. Defmicija met ode za ispiiivanje. Ona obuhvaca delaljni postupak (korak po korak), opremu koju treba upotrijebiti, pripremu uzorka za ispitivanje, uvjete ispitivanja, ild.

2. Defmicija sustava uzroka varijabihwsfi, kao sto su materijal, analiticari, aparati, laboratory i, dani, itd. A STM preporucuje da sc upolrijebe modifikatori rijeci “prcci- znost” da sc razjasni svrha mjere preciznosti. Primjeri su takvih modifikatora samo jedan op era ter, samo jedan anal it tear, samo jedan labora torij-opera ter—mater i- jat-dan i nekoliko laboratorija.

3. Postojanje statisticke kontrole postupka mjerenja. Postupak mjerenja mora biti stabilan kako bi bile punovaljane tvrdnje o sustavnoj pogresci i preciznosti. Ta se stabilnost moze verificirati

Utjecaj pogreSke mjerenja na odluke 0 prihvacanju

Pogreska mjerenja moze uzrokovati neispravne odluke o (l) individualnim jedinicama proizvoda i (2) ispomkama koje su obulivacene pianovima uzorkovanja.

U jednom primjeru mjerenja tocke omeksavanja materijala, slandardno je odstupanje preciznosti ispitivanja 2° dajuci dva standardna odstupanja od ±4°. Granice su iz specifikacije za materijal ±3°. Zamislite neispravne odluke koje se donose pod takvim uvjetima.

Dvije se vrste pogresaka mogu dogoditi kod klasifikacije proizvoda: (1) nesukladna se jedinica moze prilivatiti (rizik potrosaca), i (2) sukladna se jedinica moze odbaciti (rizik proizvodaca). U klasicnom dokumentu, Eagl (1954) je prikazao djelovanje preciznosti na svaku od tih pogresaka.

Vjerojatnost prihvacanja nesuldadne jedinice kao fimkeije pogreske mjerenja (nazvane pogreska ispitivanja, GTE prema Eagleu) prikazana je na Slici 18.3. Na apscisi je prikazana pogreska mjerenja kao standardno odstupanje podijeljena s plus ili minus vrijednoscu raspona specifikacije (koja se uzima da je jednaka dvjema standardnim odstupanjima proizvoda).

Na primjer, ako je pogreska mjerenja jedna polovica raspona tolerancije, vjerojatnost je oko 1,65 posto da ce se nesukladna jedinica smatrati sukladnom (zbog pogreske mjerenja) i zbog toga ce biti prihvaccna.

(CONTROLA, ISPIT1VANJE I MJERENJE 447

SLIKA 18.3Vjcrojalnosl prilivaianja nesukladne jedinice (Eagle, 1954.)

Specilikacija se ispilivanja moze prilagoditi s obziromna specifikaciju ispunjavanja funkcije (vidjeti Siike 18.3 i 18.4). Pomicanje specifikacije ispitivanja unutar specifikacije ispunjavanja funkcije smanjuje vjerojatnost prihvacanja nesukladnog proizvoda, ali povccava vjerojatnost odbacivanja sukladnog proizvoda. Obratno se dogada ako se specifikacija ispitivanja pomakne izvan specifikacije ispunjavanja funkcije. Oba se rizika mogu smanjiti povecanjem preciznosti ispitivanja, tj. smanjivanjem vrijednosti oE (vidjeti dalje pod “Smanjivanje i nadziranje pogresaka mjerenja”).

Hoag i drugi (1975) istrazivali su utjecaj pogresaka kontrolora na vrstu 1(a) i vrstu IT (p) rizika planova uzorkovanja. Za samo jedan plan uzorkovanja i vjerojatnost 80 posto da ce kontrolor otkriti nedostatak, stvarna je vrijednost od p dva do tri puta od one specificirane, a stvarna je vrijednost od a oko jedna cetvrtina do jedne polovice specificirane.


45

40

35

30

25

20

15

10

5

0

$

SUKA 18.4Odbaic»esuk!acliiejediniceJ%. (Eagle, 1954.)

krivulje. Case i Bennett (1976) su istrazivali utjecaj pogreske mjerenja na sveukupne troskove vezane uz varijable planova uzorkovanja.

Suich (1990) je analizirao utjecaj pogresaka kontrole kad se obavlja kontrola broja nesukladnosti po predmetu (stavki).

Sva su ta istrazivanja dosla do zakljucka da pogreska mjerenja moze biti ozbiljan problem.

Uzrocnici (komponente) varijacije

Kod donosenja odluka o pogresci mjerenja, isplati se istraziti uzroke varijacije promatranih vrijednosti. Odnos je:

O0pa?.anje mwkA ^CT uzrok B uzrekA'

Formula pretpostavlja da uzroci djeluju neovisno.

K.ONTROLA, ISPITIVANJEI MJERENJE 449

Korisno je naci brojcane vrijednosti uzrocnika promatrane varijacije, jer znanje moze sugerirati gdje treba koncentrirati napore da se smanji varijacija na proizvodu. Odvajanje promatrane varijacije u varijaciju proizvoda zajedno s dmgim uzrocima varijacije moze pokazati znacajne faktore drugacije od proizvodnog procesa. Prema tome, ako se nade da je pogreska mjerenja veliki postotak od ukupne varijacije, to se otkrice mora analizirati prije nego se nastavi s programom poboljsanja kvalitete. Nalazenje uzrocnika (komponenti) (npr. instrument, operater) te pogreske moze pomoci da se smanji pogreska mjerenja, sto moze jedno za dmgim potpuno ukloniti problem.

Opazanja na instrumentu koji se koristi za mjerenje serije

Ako je GE manji od jedne desetine a0, utjecaj ce na o> biti manji od jedan posto. Po- znato prakticno pravilo zahtijeva da instrument bude u stanju podijeliti toleranciju na oko deset dijelova. Posto je djelovanje manje od jedan posto, cini se da je prakticno pravilo neekonomicno za vecinu primjena.

Tsai (1988) prikazuje metodu procjenjivanja komponenti

Smanjivanje i nadziranje pogresaka mjerenja

Treba poduzeti mjere da se smanje i nadziru pogreske kako sustavne tako i preciznosti. Sa sustavnim se pogreskama, moze ponekad postupati tako da se primjenjuje brojcana korekcija na mjerene podatke. Kad instrument ima sustavnu pogresku od -0,001, tada u prosjeku pokazuje za 0,001 prenisko. Podaci se mogu prilagoditi dodavanjem 0,001 svakoj vrijednosti podatka. Naravno, bolje je prilagoditi instrument kao dio programa mjerenja.

Prema programu mjerenja, mjerenja izvrsena pomocu instrumenta usporeduju se s referentnom normom poznate

gdje je: G0 = a opazenih podatakaGP = a proizvodaGE — G metode za mjerenje

rjesavanje GP daje

450 PLANIRANJE I ANA LIZA KVALITETB

Program mjerenja moze poslati slozen. To je zbog:

1. Velikog broja instnimenata za mjerenje.2. Potrebe da se periodicno mjeri veliki broj instnunenata.3. Potreba mnogih referentnih liormi.4. Povecane telmoloske slozenosti novih instnimenata,5. Razlicitosti vrsta instnimenata, npr. melianicki, elektronicki,

kemijski itd.Potencijalno se ogroman posao na programu mjerenja moze

smanjiti upotrcbom in- tervaia mjerenja koji se temelji na iznosu stvarnc upotrcbc instnimenta bolje nego da se jednostavno temelji na odredenom kalendarskom vremenu od zadnjeg mjerenja. Scott (1976) je izvijestio da je u prvoj godini rada uz upotrebn te konccpcijc, 10.000 mjeraca manje trebalo mjerili u usporedbi na prethodni sustav, koji je koristio interval kalendar- skog vremena.

Program mjerenja treba obuhvacati propise za period icne provjere. Oni slijede opci pristup za provjere kvalitete (vidjeti Odjeljak 22.5 "Upravljanje kvalitetom poslovnog procesa”).

Preciznost mjerenja moze se poboljsati preko:

• Otkvivanja uzroka varijacije ipopravljanje tih uzroka. Koristan je korak razluciti promatranu vrijednost u komponente varijacije (vidjeti Odjeljak 16.7 “Sveukupni kiiticki pregled planiranja proizvodnjc”). To moze dovesti do otkrivanja neprimjerene poducenosti, pokvarljivih reagensa, manjka dovoljnih detalja u postnpcima i dnigili takvili problema. Taj osnovni pristup takoder upozorava na dmge uzroke za koje je popravljanje nepoznato ili neekonomicno, tj. temeljno preprojektiranje pos- tuplca za ispitivanje. U takvim je slucajevima drugaciji pristup:

• Visestruka mjerenja i sfaiisticka metodologija za kontrolu pogreske mjerenja. a

Formula pokazuje da prepolovljavanje pogreske mjerenja zahtijeva ucetverostmci- vanje (ne udvostniCivanje) broja mjerenja.

Kako broj ispitivanja sve vise raste, znacajno smanjenje pogreske mjerenja moze se postici samo izvodenjem jos vecim broja dodatnih ispitivanja. To potice pitanje koje se odnosi na troskove dodatnih ispitivanja u odnosu na vrijednosti neznatnog poboljsanja pogreske mjerenja. Treba takoder razmotriti

KONTROLA, ISPITIVANJE I MJERENJIi 451

SAZETAK

0 Prihvacanje proizvoda obuhvaca tri odiuke: o sukladnosti, prikiadnosti za upotrebu i priopcavanju odiuke (komunikacija).

* Kod odlucivanja je li nesukladni proizvod prikladan za upotrebu ili nije, ulazni po~ daci moraju biti osigurani iz nckoliko izvora.

* Odluka o priopcavanju obuhvaca neupucenc osobc (kupci) i upucene osobe.

* Planiranje kontrole obuhvaca lociranjepostaja za kontrolu i dctaljno opisivanjeuputa i potrebnih uredaja.

* Klasifikacija je znacajki popis znacajki kvalitete izvedenih iz specifikacija; klasifikacija je nedostataka popis simptoma nesukladuosti lijekom proizvodnje i upoirebe u praksi.

0 Velicina potrebue kontrole ovisi uglavnom o velicini prethodnog znanja o kvaliteti proizvoda, homogenosti isporuke i dopustcnom riziku.

* Ljudske pogreske kod kontrole nastaju zbog pogresnog tumacenja, tehnickih pogresaka, nehoticnih pogrcsaka i svjesnih pogresaka.

* Pogreske mjerenja sastojc sc od dva dijela: preciznosti i sustavne pogreske. Oba se ta dijela mogu kvantificirati.

ZADACI

18.1. Raspravile kontrolu novih stanova s odgovarajucim grad skim odjelom. Odredite svrhu njihove kontrole, upotrijebljenu specitlkaciju i kakoje kontrola provedena. Prokomenti- rajte tu kontrolu s gledista kupovatelja stana.

18.2. U jednoj velikoj tvrtki koja je proizvodila trajne poti osacke proizvode, nacelo rada selice kontrolora bilo je da raspolaganje s nesukladnim isporukama komponenti mora biti iz- viseno sanio na tri nacina: (1) bacanjem u skart, (2) popravljanjem da bi se dovelo do sukladnosti, ili (3) osiguranjem dozvole za odstupanje od odjela za projektiranje. Ona nije dopustala probu da se vidi jesu li komponente upotrebljive usprkos nesukladuosti. Kao razlog za to ona je navela da ako bi dopustila takve probe, proizvodno bi osoblje ulozilo svoje nap ore na probe, a ne prvenstveno na proizvodnju ispravnih komponenti. Sto mislite o toj filozofiji?

18.3. Odredene ploce izrezane utiskivanjem u presi za stancanje imaju rape za koje postoje uske tolerancije za promjer i za razmak izmedu rupa. U raspravi koliko koinada mjeriti tt vezi

452 PLANIRANJE I ANALIZA KVALITETG

18.4. Veliki proizvodac mikroradunala nepopravljivo je skup zbog potrebne montaze i ispitivanja racunala da se otkriju i uklone nedostaci prije nego se racunala ugrade kupcima u njihove racunalne centre. Nakon te montaze, ispitivanja i popravljanja, racunala se de- montiraju, otpremaju u kupceve objekte, ponovno montiraju i provjeravaju. Kako biste vi postupili da smanjite troskove prethodne montaze (sastavljanja) i ispitivanja?

18.5. Vi ste voditelj kvalitete i zaduzeni ste na seminaru obraditi zajednicke probleme s drugim voditeljima kvalitete. Razvila se ziva rasprava o nekim problemima povezanim s pritiskom koji se primjenjuje na voditelje kvalitetu. Ti se pritisci odnose na otpremu nesukladnih, neprikiadnih ili cak nesigurnih proizvoda. Osim toga, pritisci se odnose na stvari kao sto je potpisivanje ovjernice o ispitivanja ili drugog dokumenta koji potpisuje voditelj kvalitete sto ga stavlja u polozaj sluzbeno poznatog da je odobrio nesto ceniu se zaista protivio.

Ovdje je nekoliko kategorija problema koje je skupina ustanovila:• Proizvedena je ispomka proizvoda koja nije bila u skladu sa

specifikacijom. Svi voditelj i u tvrtki (ukljucujuci voditelja kvalitete) bill su uvjereni da je nesukladni proizvod prikladan za upotrebu. Nisu se slozili da li kupcu reci o nesukladnosti. Voditelj prodaje bio je protiv informiranja kupca zbog toga sto neki kupci mogu upotrijebiti takvu informaciju da bi dobili olaksicu (koncesiju) na cijenu od proizvodaca.

• Isporuka proizvoda sadrzi mali postotak jedinica koje su jasno neprikladne za upotrebu. Raspravljalo se o tome da li odvojiti isporuku da bi se uklonile manjkavosti jedinice ili otpremiti isporuku takvu kakva jest i platiti sve reklamacije kako se pojave. Voditelj proizvodnje (koji je htio otpremiti proizvod bez odvajanja) tvrdio je da je problem cisto ekonomski i da su razmatranja o kvaliteti sekundarna.

• Proizveden je veliki elektromehanicki sustav pod ugovorom koji obuhvaca klauzulu o penalima za kasnjenje dostave. Sustav je vec zadovoljio zahtjeve ispitivanja i spakiran je za otpremu. Tada je otkriveno da upotrijebljena oprema za ispitivanje jednog od podsustava nije bila izmjerena u vrijeme provodenja ispitivanja. Prema prihvacenoj praksi u industriji, takvo otkrice povlaci sumnju o kvaliteti podsustava, a time i o kvaliteti sustava. Na zalost, podsustav nije lako pristupacan. On je duboko unutar sustava i izazvao bi veliko kasnjenje i veliki trosak da ga se vadi i ispita, a onda opet sve zajedno vrati natrag. Proizvod no je osoblje zauzelo stav da je podsustav u redu, usprkos stanju opreme za ispitivanje. Oni su primijetili da je u redu

Broj mjerenja ModeM Model B

I 0,6557 0.65592 0.6556 0.6559

3 0.6556 0.65594 0.6555 0.65595 0.6556 0.6559

6 0.6557 0.6559

7 0.6556 0.65598 0.6558 0.65599 0.6557 0.6559

10 0.6557 0.6559

11 0.6556 0,655912 0.6557 0.656013 0.6557 0.6560

Pretpostavite da je todan promjer 0,65600. Izracunajte opseg sustavne pogreske i preciznosti za svaki mikrometar. Koja se ogranicenja trebaju staviti na primjenjivost brojeva koje ste vi odredili?

Odgovor: A: Sustavna p ogre ska =-0,00035, preciznost = lo od 0,000075; B: Sus- tavna pogreska = -0,000085, preciznost = lo od 0,000036.

18.7. Mjerenje veliki uzorak proizvoda. Srednja je vrijednost biia 2,506 inca, a standardno odstnpanje 0,002 inca. Posebno istrazivanje pogreske mjerenja dalo je sljedece rezuitate: Sustavna pogreska = +0,001 incPreciznost: 0,0005 intSa (jedno standardno odstupanje). Proizvod ima samo minimalnu granicu tolerancije. Kakva bi trebala biti ta granica da se iizme u obzir sustavna pogreska i preciznost, a odbaci samo pet posto proizvoda?

Odgovor: 2.50218.8. Uzorak mjerenja pokazuje srednju vrijednost i standardno

odstupanje od 2,000 inca odnosno 0,004 inca. Ti su


LITERATURA

Adams, Ray (1987). "Moving from Inspection to Audit," Quality> Progrses, sijecanj, sir. 30-31.A STM (1977), ASTM Standards on Precision and Accuracy for Various Applications, American Society for

Testing and Materials, Philadelphia, str. 132-133.

ASTM (1986). ASTAM Standards on Precision and Accuracy for Various Applications, American Society for Testing and Materials, Philadelphia, sir. 222-293,

Baxter Travenol Laboratories (1986). "Statistical Process Control Guideline", Baxter Travenol Laboratories, Deerfield, ilinois, str. 23.

Case, Kenneth E. i G. Kemble Bennetti (1976), "Measurement Error; The Economic Effect on Sampling Plan Design", ASQC Annual Technical Conference Transactions, Milwaukee, str. 207-212,

Case, Kenneth E., G. Kemble Bennett i J, W. Schmidt (1975). "The Effect of inspection Error on Average Outgoing Quality", Journal of Quality Technology, sv. 7, br. 1, str. 1-12

Eagle, A. R. (1954). "A Method for Handling Errors in Testing and Measuring", Industrial Quality Control, ozujak, str. 10-14.

Harris, D. H, i F. B, Chancy (1969). Human Factors in Quality Assurance, John Wiley and Sons, New York, str. 77-85

Hoag, Laverne L., Bobbie L. Foote i Clark Mount-Campbell (1975). "The Effect of Inspector Accuracy on Type I and Type II Errors of Common Sampling Techniques", Journal of Quality Technology>, sv. 7, br. 4, str. 157-164.

Orkin, Frederic I. (1988). In OCH4, Table 27.8.Riley, Frederic D. (1979). "Visual Inspection—Time and Distance Method". ASQC Annual Technical

Conference Transactions, Milwaukee, sir. 483.

Scott, J. E, (1976). "Days Used Gage Program Drastically Reduces Wasted Calibration Time", Quality, velja£a,str, 22-24.

Suich, Ron (1990). "The Effects of Inspection Errors on Acceptance Sampling for Nonconformities", Journal of Quality Technology, sv. 22, br,4, str. 314-318,

Tsai, F. (1988). "Variable Gauge Repeatability and Reproducibility Study Using the Analysis of Variance Method", Quality Engineering, sv, 1, br. 1., sir, 107-115.

DODATNA LITERATURA

Kontrola i ispilivanje, opccnito: QCH4, Odjeljak 18.Proizvodnost pri kontroli i ispitivanju: Wenskc, Wayne J. i T. Godfrey Mackenzie (1988).

"Quality Improvement in an Analytical Laboratory; A Case Study of Reducing Response Time", hnpro Conference Proceedings, Jurat! Institute Inc., Wilton, Connecticut, str. 5D-15 do 5D-24.

Parctova koncepcija i pogrei>kc ispitivanja; Raymond, Peter Mallon i George Woodrow, (1990). "Managing for Total Quality in a Large Laboratory", Archives of Pathology and Laboratory Medicine, studeni, str, 1145-1148

KONTROLA, ISPIT1VANJE I MJERENJE 455

Koncepeija mjerenja u industriji automobila: Automotive Industry Action Group AIAG (1990). "Measurement System Analysis Reference Manual", AIAG, South field, Michigan.

Pogreske mjerenja u scrijskoj industriji: Basnet, Chuda i Kenneth E. Case (1992). "The Effect of Measure-ment Error on Accept/Reject Probabilitis for Homogeneous Products", Quality Engineering, sv. 4, br. 3,, str, 383-397.

POGLAVLJE

19KONTROLA I

ISPITIVANJE - PLANOVI

UZORKOVANJA

18.5 KONCEPCIJA PLANA PR1JAMA

Plan prijama je proces vrednovanja jednog dijela proizvoda u isporuci (ili seriji) sa svrhom prihvacanja ili odbacivanja cijele isporuke.

Glavna je prednost uzorkovanja stednja. Usprkos nekim dodatnim troskovima za projektiranje i izvrsavanje pianova uzorkovanja, manji troskovi kontrole samo jednog dijela ispomke uzrokuju sveukupno smanjenje troska.

* Manje osoblja za kontrolu manje je slozeno, i manje kosta njime upravljali.* Manje se ostecuje proizvod, Ij. mkovanje proizvodom koje proizlazi iz kontrole samo

je po sebi izvor nedostataka.* Ispomka se ljesava u kiacem (kalendarskom) vremenu, lako da su planiranje i dostava

poboljsani.

456

KONTROLA IISPITIVANJE— PLANOVI UZORKOVANJA 457

* Problem su monotonije i pogreska kontrolora uzrokovani 100 postotnom kontrolom smanjeni.0 Odbacivanje (prije nego odvajanje) nesukladnih isporuka tezi naglasavanju nedostataka kvalitete i pozurivanju organizacije da se potraze preventivne mjere.* Pravilan projekl plana uzorkovanja obicno zahtijeva istrazivanje stvarne razine kvalitete koju zahtijeva korisnik. Znanje lcoje iz toga proizlazi koristan je ulazni podatak za sveukupno planiranje kvalitete.

Nedostaci su rizici uzorkovanja, veci administrativni troskovi i manje informacija o proizvodu nego sto daje 100 postotna kontrola.

Plan se prijama upotrebljava: (1) kad je trosak kontrole visok u odnosu na trosak zbog steta koja nastaje propustanjem proizvoda s nedostacima, (2) posto je 100 postotna kontrola monotona pa uzrokuje pogreske kod kontrole, ili (3) je kontrola razara- juca. Plan prijama je najucinkovitiji kad mu prethodi program prevencije koji postize prihvatljivu razinu sukladnosti kvalitete.

Potrebno je naglasiti sto plan prijama ne omogucuje. On ne daje ciste procjenc kvalitete isponjke. (On odreduje, s odredenim rizicima odluku o prihvacanju iii odbacivanju svake ispomke.) Takoder, plan prijama ne omogucuje prosudbe je li odbacen proizvod prikladan za upotrebu ili nije. (On omogucuje odluku o isporuci s obzirom na defrni- ranu specifikaciju kvalitete).

Zadnjih godina, naglasak na statistickoj kontroii procesa doveo je neke praklicare do zakljucka da plan prijama nije vise punovaljana koncepcija. Njihovo je uvjerenje, navedeno ovdje u pojednostavljenim izrazima, da su samo dvije razine kontrole opravdane — neprovodenje kontrole ili 100 postotna kontrola. U ovom tekstu, naseje glediste da je pojam prevencije (koji koristi statistiSku kontrolu procesa i druge statisticke i upra- vijacke telmike) temelj za udovoljavanje zahtjevima proizvoda. Postupci plana prijama su, medutim, vazni u programu kontrole prijama. U okvim ovakvog pristupa, opisanog na kraju ovog poglavlja, postupci uzorkovanja kontinuirano se prilagoduju razvoju procesa i rezultatima kvalitete. To konacno vodi do postupnog ukidanja plana prijama u korist ovjeravanja dobavljaca i kontrole procesa.

U vezi zanimljivog stiva u prilog i protiv uzorkovanja vidjeti Quality Engineering (1990) i Milligan (1991).

Ovo poglavlje prikazuje primjere odredenih planova prijama.

18.6 EKONOMICNOST KONTROLE

458 PLAN I RAN JE I ANAUZA KVAL1TETE

2. Mali uzorci. To moze biti primjereno u slucajcvima kad je proces svojstveno jed- nolican i kad se moze odrzati redoslijed proizvodnje. Na primjer, kod nekih opcra- cija tiskarske prese, tiskarske boje, imaju visoki stupanj stabilnosti. Kao rezultat toga postupnim tiskanjem komada pomocu takvih boja dobiva se visoki stupanj jed- nolicnosti za odredeue dimenzijskc znacajke. Kod takvih znacajki, ako su prvi i zadnji komadi ispravni, preostali komadi su takoder ispravni, cak i u isporuci velicine od mnogo tisuea komada. Prema svom uopccnom obiiku, primjer prese jeje- dan od procesa visokog stupnja sposobnosti povezanog sa “slojevitim” uzorkovanjem — uzorkovanjem 11a temelju poznavanja redoslijeda proizvodnje.

Mali se uzorci mogu takoder upotrijebiti kad je proizvod homogen zbog svoje zitkosti (piinovi, tekucine) ili zbog prethodnog mijesanja. Tu homogen os t lie treba pie- tpostaviti — moze se verificirati uzorkovanjem, Cak kruti materijali mogu biti homogeni zbogprijasnje zitkosti. Kad se jednomutvrdi homogenost, potrebno je uzorkovanje minimalno.

3. Veliki uzorci. U nedostatku prethodnog znanja podaci o kvaliteti isponike moraju* se iskljucivo izvesti iz uzorkovanja, sto znaci slucajno uzorkovanje, a otuda relativno veliki uzorci. Stvarne velicine uzorka ovise 0 dvije giavne varijable: (a) postotku nedostataka koji se mogu tolerirati i (b) rizicima koji se mogu prihvatiti. Kad se jednom tim varijablama dodijeie vrijednosti, velicina sc uzorka moze odredili znanstveno u skladu sa zakonima vjerojatnosti (vidjeti Odjeljak 10.10). Medutim, izbor serazina liedostatka i rizika uglavnom temelji 11a empirijskimprosudivanjima.

Uzorkovanje nasumce jasno je potrebno u slucajcvima gdje nije dostupno prethodno znanje, npr. kupovine od odredenih dobavljaca. Medutim, preostaje mnogo, mnogo slucajeva gdje se koristi uzorkovanje nasumce unatoc raspolozivosti ulaznih podataka kao sto su sposobnost procesa, redoslijed proizvodnje, homogenost itd. Giavna je zapreka nedostatak literature koja pokazuje kako projektirati phuiove uzorkovanja na nacine koji koriste te ulazne podatke. U nedostatku takve literature, planeri kvalitete suoceni su s laeiranjem vlastitih projekata. To znaci dodatni posao pored liedostatka sigurnosti sto sc dobiva od upotrebe poznatih, mjerodavno objavljenih maferijala.

Vi dj et i Q CH4 (priru cnik za kva I i tctu) s tr. 2 5.18-25.21 rad i 0 bj a snj en j a form i 1 a uj a isponike za kontrolu i izbora uzoraka.

4. 100postotna konirola. Ona se upotrebljava kad rezultati uzorkovanja

Alternativa Ukupni troSak

Neprovodenje kontrole NpA

Uzorkovanje nl + (N - n)pAPa + (N - n)(l - Pn)IStopostotna kontrola Nf


detaljnu ekonomsku usporedbu neprovodenja kontrole uzorkovanjem i 100 postotne kontrole.

Uzorkovanje je obicno najbolje kad je proizvod spoj ispomka visoke kvalitete i isporuka niske kvalitete ili kad proizvodacev proces nije u stanju statisticke kontrole.

Visoki troskovi, vezani uz manjkavosti sastavnih dijelova u slozenoj elektronickoj opremi, spojeni s razvojem opreme za automatsko ispitivanje sastavnih dijelova, uzrokovali sn ekonomsko prosudivanje stopostotne kontrole za neke elektronicke sastavne dijelove. Trosak pronalazenja i korigiranja proizvodnje s nedostacima moze se pove- davati za faktor deset za svakn glavnu fazu za kojn se proizvod pomice iz proizvodnje

9.3 RIZICIUZORKOVANJA: OPERATIVNAICRIVULJA

Niti uzorkovanje niti stopostotna kontrola ne moze jamciti da ce svaki komad s nedostatkom u isporuci biti naden. Uzorkovanje ukljucuje rizik da uzorak nece primjereno odrazavati uvjete u isporuci; stopostotna kontrola ima rizik da ce zbog monotonije i drugih faktora kontrolori propustiti neke proizvode s nedostatkom (vidjeti Odjeljak 18.8). Oba ta rizika mogu se kvantificirati:

Rizici uzorkovanja su dvojaki:

1. Dobre isporuke mogu biti odbadene (proizvodacev rizik). Taj rizik odgovara a riziku.

2. Lose isporuke mogu biti prihvacene (potrosacev rizik). Taj rizik

odgovara p riziku. a i P rizici objasnjeni su u Odjeljku 10.7.Operativna krivulja (OC) za plan uzorkovanja kvantificira te rizike.

OC krivulja za atributivni plan je krivulja postotka proizvoda s nedostatkom u isporuci, u odnosu na vjerojatnosti da ce plan uzorkovanja prihvatiti isporuku. Buduci da je p nepoznat, vjerojatnost se mora navesti za sve moguce vrijednosti od p. Pretpostavlja se da se proizvodi beslconacan broj ispomka. Slika 19.1 pokazuje “idealnu” OC krivulju gdje se zele prihvatiti sve isporuke sa 1,5 posto proizvoda s nedostatkom ili manje, a odbaciti sve isporuke koje imaju razinu kvalitete vecu od 1,5 posto proizvoda s nedostacima. Sve isporuke koje imaju manje od 1,5 posto proizvoda s nedostacima, imaju vjerojatnost prihvacanja od 1,0 (sigurnost); sve isporuke s vise od 1,5 posto proizvoda s nedostacima imaju vjerojatnost prihvacanja nula. U stvarnosti, medutim, ne postoji plan uzorkovanja koji moze savrseno razlikovati; uvijek preostaje neki rizik da ce “dobra”

KONTROLA I ISPITIVANjE —PLANOVI UZORKOVANJA 461

1.0

Pa

0 ---------------------------------0 i .5%

pSLIKA 19.1Idealna OC krivuljanadeno pet ili manje proizvoda s nedostacima isporuka se prihvaca. Ako je nadeno sest ili vise proizvoda s nedostacima isporuka se odbacuje.

Uzorak od 125 mogao bi, prema zakonu vjerojatnosti sadrzati nula, jedan, dva, tri, cak do 125 proizvoda s nedostacima. To je ta varijacija uzovkovcmja koja uzrokuje da neke dobre isporuke budu odbacene, a neke lose prihvacene. OC krivulja za n = 125 i c — 5 krivulja je A, Slika 19.2. (Druge ce krivulje biti kasnije objasnjene). Isporuka sa 1,5 posto proizvoda s nedostacima ima oko 98 posto vjerojatnosti da bude prihvacena. Mnogo losija ispomka, recimo sa sest posto proizvoda s nedostacima ima vjerojatnost 23 posto da bude prihvacena. Ako se rizici izraze u kvantitativnom obliku, moze se izvrsiti prosudivanje primjercnosti plana uzorkovanja.

OC krivulja za odredeni plan navodi samo vjerojatnost da ce • Ne predvida kvalitetu isporuka podnesenih na kontrolu. Na primjer, (Slika 19.2) po-

gresno je reci, da postoji 36 posto vjerojatnost da je kvaliteta isporuke 5 posto proiz-voda s nedostatkom.

• Ne navodi “razinu povjerenja” u vezi s odredenim postotkom proizvoda s nedostacima.

• Ne predvida krajnje postignutu kvalitetu nakon sto se zavrse sve kontrole.

462 PLANiRANJE I ANALIZA KVAUTETE

SL1KA 19.2Operativne krivttlje (OC

Te i druge “price” o OC kriviilji zahtijevaju pazljivo objasnjenje pojma za one koji ga koriste. (AQL je objasnjena u Odjeljkn 19.6).

Konstruiranje operativne krivuljeOC krivulja se moze razviti odredivanjem vjerojatnost i prihvacanja liekoliko vrijednosli ulazne kvalitetep. Vjerojatnost prihvacanja je vjerojatnost da je broj proizvoda s nedostacima u uzorkn jednak ili manji od broj a prihvacanja za plan uzorkovanja. Pos~ toje III razdiobe koje se inogu upotrijebiti da se nade vjerojatnost prihvacanja: hipergeometrijska, binomna i Poissonova razdioba. Kad moze udovoljiti njihovim pretpostavkama Poissonova laivnlja je najprihvatljivija zbog lakog racunanja.

Grant i Leavenworth (1988., str. 199-209) opisuju upotrebu hipergeometrijskih i bi- nomnili razdioba.

Poissonova razdioba daje dobru aproksimaciju za uzorkovanje za prihvacanje kad je velicina uzorka najmanje 16, velicina

KONTROLAIISPITIVANJE PLANOVI UZORKOVANJA 463

manji od 0, i. Poissonova funkcija razdiobe kako se primjenjuje na uzorkovanje za prill-vacanje je:

(

tocnor proizvodn s liedostacima

u uzorku od n J 1‘

Jednadzba se moze rijesiti uz upotrebu racunara Hi uz upotrebu Tablice C u Do- datku. Ta tablica daje vjerojatnost od r ili manje proizvoda s liedostacima u uzorku od n iz isporuke lcoja ima omjer proizvoda s liedostacima odp. Da bismo objasnili Tablicu C, razmotrimo prije navedeni plan uzorkovanja, tj. vV = 125 i c = 5. Da bismo nasli vjerojatnost prilivadanja isporuke koja ima £etiri posto proizvoda s liedostacima, izracunajte np, tj. 125 = (0,04) = 5,00. Onda Tablica C daje vjerojatnost za pet ili manje proizvoda s liedostacima, tj. 0,616. Slika 19.2 (krivulja zl) toprikazuje kao

19.4 ANALIZA NEKIH ISKUSTVENIH PLANOVA UZORKOVANJA

Cesto jc nadeno da su planovi uzorkovanja na temeijuprakticnog iskusNa neprimjereni kad se vrednuju pomocu OC krivulje. “Pravilo desetpostotnog uzorkovanja" je primjer. Za svaku velicinu ispomke, odabire se uzorak jednak deset posto ispomke. Ako u isporuci nisu nadeni proizvodi s nedostacima, ispomka se priiivaca. Ako se u ispomci nadu proizvodi s liedostacima isporuka se odbacuje. Obicno se pretpostavlja da ako uzorak uvijek ima stalan posto talc (deset posto) isporuke onda ce rizici biti stalni. Pravilo deset posto ne daje jednake rizike. To je prikazano pomocu Zadatka 19.15,

Drugi plan na osnovi prakticnog iskustva ekstreman je i moze se prepomciti za ispitivanje metodom s razaranjem, Plan je ovakav; ispitajte jednu jedinicu i ako je prihvatljiva proslijedite cijelu ispomku. Ako je s liedostacima, ispitajte dmgu jedinicu. Ako je druga jedinica prilivatljiva, proslijedite ispomku. Ako je dniga jedinica takoder s nedostacima odbacite ispomku. Slika 19.3 pokazuje operativnu krivulju. Ispitivanje metodom s razaranjem zahtijeva male uzorke, ali OC krivulja pokazuje da su rizici uzo-rkovanja tako visoki za taj plan da postoji si aba zaslita od prihvacanja lose kvalitete. Na primjer, ako su ispitivane ispomke imale 70 posto nedostataka, vjerojatnost prihvacanja takvih isporuka jc 50 posto.

Prikazujemo neprimjercnost till planova na osnovi prakticnog iskustva da bismo naglasili kako intuitivni pristup moze biti toliko veoma pogresan da ozbiljno ugrozava vrednovanje proizvoda. Izvodenjem OC krivulje rizici uzorkovanja postaju poznati. Cak kad


Kvalitefa ulaznih isporuka, % proizvoda s nedostacinia

SLIKA 19.3OC krivulja za plan uzorkovanja na osnovi prakti&iog iskustva

19,5 KAKO IZABRATI PRIMJERENE PLANOVE PRIJAMA

Na rizike uzorkovanja utjece veiicina isporuke, velicina uzorka i broj prihvacanja (vidjeti Sliku 19.4). Na Slici 19.4a, promijenjenaje velicina isporuke, ali se veiicina uzorka i broj prihvacanja odrzavaju stalnim. Moze se primijetiti da velicina isporuke ima malo djelovanje na vjerojatnost prihvacanja. Ako su dimenzije isporuke umjereno velike (najmanje 10 puta velicine uzorka) i ako je uzorak odabran prema nacelu sluCajnosti, velicina ispoaike ima samo malo djelovanje na vjerojatnost prihvacanja. U napasti srno zaklju^iti da se moze veliihna isporuke zanemariti kod izvodenja plana uzorkovanja. Medutim, obicno je pozeljno da vece dimenzije isporuke imaju bolju krivulju radne karakterisrike u cilju da se smanji rizik pogreske za skupe iznose proizvoda. Sto je veci iznos u pitanju to treba biti preciznija OC krivulja. Zbog toga vecina tablica za uzorkovanje prikazuje velicinu ispomke kao parametar. (Kad raste velicina isporuke, apso- lutna velicina

KONTROLA IISPIT1VANJE — PLANOVI UZORfCOVANJA 465

Kvaliteta ulaznih ispoiuka, % proizvoda s

nedostacima

(«)

P

(O

SLIKA 19.4Djelovanje promjene veliCine isporuke na OC krivtiljii. (b) Djelovanje pove6mja veliCine uzorka i brqja prihvacanja na OC krivulju.

Djelovanje dragih parametara prikazano je na Slid 19.46.

1. Kad je broj prihvacanja nula, OC krivulja je konkavna (udubljena) prema gore.

2. Kad je povecan broj prihvacanja, vjerojatnost je prihvacanja za niske vrijednosti od p povecana.

3. Povecanje velicine uzorka i broja prihvacanja zajedno daje najblizi pristup do idealne OC kiivulje.

Za proizvode koji su vezani nza sigurnost potrebni su nam planovi s brojem prihvacanja nula (Schilling, 1978.). To je vazno jerpodrazumijeva odgovornost za proizvod i zakonske propise.' Djelovanje velidne uzorka onda se moze prikazati pomocu OC

19.6 INDEKSIKVALITETE ZA PLANOVE PRIJAMA

Mnogi objavljeni planovi mogu se svrstati pomocu jednog od nekoliko indeksa kvalitete:

/. PrihvatJjiva razina fo’a/ifete (AQL). Jedinice razine kvalitete mogu se odabrati da bi udovoljile individualnim potrebama proizvoda. Radi toga ANSI/ASQC Z1.4 (1981) definira AQL kao “maksimalan posototak nesukladnih (ili maksimalan broj nesukladnosti na sto jedinica), koji se, u svrhu kontrole

466 PLANiRANJE I ANALI2A KVALITETE

Uati zadovoljavajuci kao prosjek procesa”. Ako jedinica proizvoda ima brojne razlicite nedostatke koji variraju prema vaznosti, onda se kvaliteta koja zasluzuje osudu rnoze pripisati svakoj vrsti i kvaliteti proizvoda mjerenih pomocu kvalitete koja zasluzuje osudu. Posto je AQLprihvatijiva razina, vjerojatnost prihvacanja za AQL isporukc treba biti visoka (vidjeti Sliku 19.5).

2. Grcmicna razina Iwaliieta (.LQL). To je defintcija nezadovotjavajuce kvalitete. Po- liekad se koriste razliciti nazivi za oznacavanja LQL; na primjer, u Dodge- Romigovim planovima koristi se izraz “postotak tolerancije proizvoda s nedostatkom u isponici (LTPD)”. Posto je LQL neprihvatljiva razina, vjerojatnost prillvacanja za LQL isponiku treba biti niska (vidjeti Sliku 19.5). U nekim je tablicama ta vjerojatnost poznata kao rizik potrosaca i oznacena je kao Pc i normizirana je na 0,1. Rizik potrosaca nije vjerojatnost da ce potrosac stvarno primiti proizvod s LQL. Po- trosac nece zapravo primiti jednu isponiku u deset kod LQL udjcla proizvoda s nedostatkom. Ono sto potrosac stvarno dobiva ovisi o stvarnoj kvaliteti u isporukama

SLIKA 1D.SIndeksi k\';ditete za planove uzorkovanja

KONTROLA I fSPITIVANJO —PLANOVI UZORKOVANJA 467

Treba naglasiti i unutamjim i vanjskim dobavljacima da se ocekuje da svi proizvodi podvrgnuli kontroli udovoljavaju specifikacijama. Prihvatijiva razina kvalitete lie znaci da je podnosenje odredene kolicine nesukladnog proizvoda odobreno. AQL jednostavno priznaje da ce u okviru uzorkovanja, neki nesukladni proizvod proci kroz shemu uzorkovanja.4. Granicna prosjecna iz/azna k\>aliteta (AOQL). Postoji priblizna veza

izmedu omjera proizvoda s nedostacima u materijalu prije kontrole (ulazna kvaiitetap) i omjera proizvoda s nedostacima koji preostaje nakon kontrole (izlazna kvaiiteta AOQ): AOQ = pPa. Kad je ulazna kvaiiteta savrsena, izlazna kvaiiteta takoder mora biti savrsena. Medutim, kad je ulazna kvaiiteta losa, izlazna ce kvaiiteta takoder biti savrsena (pretpostavljajuci da nema pogresaka kod kontrole), zato jer ce plan uzorkovanja uzrokovati da sve isporuke budu odbacene i detaljno podvrgnute kontroli. Na taj nacin, kod oba ekstrema — ulazne kvalitete odlicne Hi slabe— izlazna kvaiiteta ce teziti da bude dobra. Izmedu till ekstrema je to£ka kod koje ce postotak proizvoda s nedostacima u izlaznom materijalu dostici maksimum. Ta tocka je prosjecna izlazna granica kvalitete (AOQL). U vezi izracunavanja uzorka, vidjeti QCH4, str. 25.14.Ti se indeksi prvenstveno primjenjuju kad se proizvodnja odvija

u kontinuiranim serijama isporuka. Za odvojene se isporuke preporucuje koncepcija LQL. Indekse su izvorno razvili

19.7 VRSTE PLANOVA UZORKOVANJA

Planovi uzorkovanja su dvojaki:

L Plcmovi za atributhme karakterisiike. Uzima se uzorak po naceiu slucajnosti iz isponike i svaka se jedinica klasificira kao prihvatijiva ili s nedostatkom. Broj se nedostataka onda usporeduje s dopustenim brojem navedenim u planu i donosi se odluka da H prihvatiti ili odbaciti isporuku. Ovo ce poglavlje objasniti planove za atributivne karakterisiike temeljene na AQL, LQL i AOQL.

2. Planovi za mjerljive karakterisiike. Uzima se uzorak i obavlja mjerenje odredene znacajke kvalitete 11a svakoj jedinicL Ta se mjerenja onda sazmu u jednostavnu statist iku (npr. prosjek uzorka), a p 0111a trail a se vrijednost usporeduje s dopustenom vrijednoscu deflniranom u planu. Tada se donosi odluka da li prihvatiti ili odbaciti isporuku. Ovo ce poglavlje opisivati AQL plan za mjerljive karakteristike.

ICljucna su prednost plana uzorkovanja za mjerljive


kriteriju prihvacanja varijabli (npr. moraju se dobiti broj cane vrijednosti i izracunati prosjek i standardno odstupanje za svaku znacajku). U odgovarajucem atributivnom planu, zahtjevana velicina uzorka moze biti veca, ali nekoliko znacajki moze se tretirati kao grupa i vrednovati prema jednom skupu kilterija za prihvacanje.

19.8 JEDNOSTRUKO UZORKOVANJE, D VOSTRUKO UZORICOVANJE I VISESTRUKO UZORKOVANJE

Mnoge objavljene tablice za uzorkovanje omogucuju izbor izmedu jednostmkog, dvostrukog i visesirukog uzorkovanja. Kod planova jednostrukog nzorkovanja, siucajan se nzorak od n stavki izviide iz isporuke. Ako je broj proizvoda s nedostacima manji ili

Ne prelazi

Provedite kontrolu provog

TAko broj nedostataka

Prelazi c,, ali Prelazi c-.

SLIKA 19.6SliemaEski prikaz dvostmkog uzorkovanja

KONTROLA I ISPITIVANJE —PLANOVI UZORKOVANJA 469

rak, a odluka se o tome da li prihvatiti ili odbaciti isporuku pronalazi na temelju tog manjeg prvog uzorka ako je broj proizvoda s nedostacima ili sasvim veliki ili sasvim mali. Dnigi se uzorak uzima ako rezultati prvog nisu odlucujuci. Buduci da je potrebno izvuci i podvrgnuti kontroli drugi uzorak, samo u granicnim slucajevima, prosjecni broj komada podvrgnutih kontroli, po isporuci je opcenito manji kod dvostrukog uzorkovanja. Kod planova visestrukog uzorkovanja uzima se jedan ili dva ili nekoliko jos manjih uzoraka, obicno kontinuirano prema potrebi dok se ne donese odluka o prill- vacanju ili odbacivanju, Zbog toga planovi dvostrukog i visestrukog uzorkovanja mogu znaciti manje kontrole, ali ih je kompliciranije provoditi.

Opcenito, moguce je izvesti sheme jednostmkog, dvostrukog ili visestmkog uzorkovanja s, u biti, identicnim OC krivuljama (vidjeti primcnik za kvalitetu QCH4, str. 25.23 iTablicu 25.6).

19.9 ZNACAJKE DOBROG PLANA PRIJAMA

Plan prijama treba imati ove znacajke:0 Indeks (AQL, AOQL, itd.) koji se upotrebljava za definiranje

“kvalitete” trebao bi odrazavati potrebe potrosaca i proizvodaca, a ne da prvcnstveno bude odabran radi statistickih potreba.

* Rizici uzorkovanja treba li bi biti poznati u kvantitativnim oblicima (OC krivulja). Proizvodac bi trebao imati primjerenu zastitu od odbacivanja dobrih isporuka; potrosac treba biti zasticen od prihvacanja slabih isporuka.

* Plan bi trebao smanjiti ukupni trosak kontrole svih proizvoda. To zahtijeva oprezno vrednovanje razloga za i protiv planova atributivne i planova za mjerljive karakteristike, kao i jednostaikog, dvostaikog i visestrukog uzorkovanja. On bi trebao takoder odrazavati prednosti proizvoda, osobito s gledista prikladnosti za upotrebu.

* Plan bi trebao koristiti i druge spoznaje, kao sto je sposobnost procesa, podatke o dobavljacu i dmge informacije.

0 Plan bi trebao imati ugradenu fleksibilnost kako bi odrazio

Vidjeti QCH4, Odjeljak 25, radi objasnjenja till znacajki. Srecom, 11a raspolaganju su objavljene tablice koje udovoljavaju mnogima od tih znacajki. Nastavit cemo s objasnjenjem triju objavljenih planova. Vidjet ce se da neki objavljeni planovi koriste izraz “nesukladnost” dok dmgi koriste izraz “proizvod s nedostacima”. Mi cemo slijediti jezik svakog plana.


19.10 ANSI/ASQC Z1.4

ANSI/ASQC ZL4 je sustav atributivnog uzorkovanja. Njegovje indeks kvalitete prihvatljiva razina kvalitete (AQL). AQL je maksimalni postotak nesukladnih (ili maksimalni broj nesukladnosti na 100 jedinica) koji se u svrhu kontrole uzorkovanjem, moze smatrati zadovoljavajucim kao prosjek procesa. (Norma koristi izraz “nesukladna jedinica” prije nego “manjkava jedinica”). Vjerojatnost prihvacanja materijala AQL kvalitete uvijek je velika, ali nije todno jednaka za sve planove. Za kvalitetu ispomke koja je upravo jednaka AQL “postotak isporuka za koje se ocekuje da ce biti prihvacene” krece se od 89 do 99. Izbor se moze uciniti od 26 vrijednosti AQL koje su na raspolaganju, a koje se kiecu od 0,010 do 1,000,0 (AQL vrijednosti od 10,0 iii manje mogu se protu- maciti kao postotak nesukladnih ill nesukladnosti na 100 jedinica; vrijednosti iznad 10,0 tumace se kao nesukladnosti na 100 jedinica).

Tablice odreduju relativni iznos kontrole koju treba upotrijebiti kao “razinu kontrole” I., II. ili III.; razina II. se smatra normalnom. Koncepcija razine kontrole dopusta korisniku izravnati trosak kontrole prema velicini zahtjevane zastitc. Tri razine obuhvacaju kontrolu u iznosima koji su grubo u odnosu 0,4:1,0:1,6 (Cetiri dodatne razine kontrole predvidene su za situacije koje zahtijevaju “kontrolu malog uzorka”).

Plan je odabran iz tablica lcako slijedi:

1. Moraju biti poznate sljedece informacije:

* Prihvatljiva razina kvalitete (AQL)# Velicina ispomke• Vrsta uzorkovanja (jednostmko, dvostmko ili visestruko)* Razina kontrole (obicno razina II.)

2. Ako znamo velicinu isporuke i razinu kontrole, slova-sifre mogu se dobiti iz Tablice

19.2.3. Ako znamo siovo-sifm, AQL i vrstu uzorkovanja, plan uzorkovanja se ocita iz

Tablice 19.3 (Tablica 19.3 je za jednostmko uzorkovanje; norma takoder predvida

tablice za dvostruko i visestruko uzorkovanje).

Na primjer, pretpostavimo da je nabavna agencija ugovorila 1,5 posto AQL. Pret- postavimo takoder da su dijelovi kupljeni u ispomkama od 1500 komada. Iz tablice koja sadrzi slova-sifre za velicinu uzorka (Tablica 19.2) nadeno je da se zahtijevaju pla-

Velicina isporuke ili serije

Specijalne

razine kontrole

Uobitfajene razine

kontroleS-

S-

S- S-4 I

. II. III.2-8 A A A A A A B

9-15 A A A A A B C16-25 A A B B B C D26-50 A B B C C D E51-90 B B C C C E F91-150 B B C D D F G

151-280 B C D E E H J2S1-500 B C D E E G II

501-1200 C C E F G J K1201-3200 C D E G H K L

3201 - 10,00 C D F G J L M10,001-35,000 C D F H K M N

35,001-150,000 D E G J L N P150,001- D E G J M P Q500,001 i vise D E H K N Q R

Norma daje jednostruke, dvostmke i viSe stroke planove za svako slovo-sifru (tj. kategoriju velicine isporuke). Planovi za slovo-sifru K prikazani su u Tab lie i 19.4. Odavde se mogu naci tri plana pod stupcem AQL 1,5. Na primjer, plan d vostro kog uzorkovanja trazi za prvi uzorak 80 jedinica. Ako se nade dva iii manje nesukladnih, isporuka se prill vac a. Ako se nade pel ili vise nesukladnih isporuka se odbacuje. Ako se nade tri ili cetiri nesukladna u uzorku od 80, tada se uzima dmgi uzorak od 80 dajuci ukupnu velicinu uzorka 160. Ako je ukupni broj nesukladnih u oba uzorka sesl ili manje, isporuka se prihvaca: sedam ili vise nesukladnih zna6i odbacivanje ispomke.

Postupci za prelazenje prema potrebi u ANSI/ASQC Z1.4

ANST/ASQC Z1.4 obuhvaca propis za poostravanje kontrole ako se kvaiiteta pogo- rsava. Ako su odbacene dvije od pet uzastopnih isporuka kod izvorne kontrole, namece se poostren plan kontrole.

Velicina uzorka je vecinom ista kao obicno, ah je smanjen broj prihvacanja. (Pooslreni planovi zahtijevaju vece uzorke ako je vjerojatnost prihvacanja za AQL is- pomlai manja od 0,75). Za primjer prije naveden, poostreni se plan moze ocitati iz Tablice 19.4 kao velicina uzorka od 125 i broj prihvacanja tri.

A 2B 3C 5

D 8E 13F 20

G 32H 50J 80

K 125L 200M 315

N 500P 800Q 1250

R 2000

0 1

t

0 1A

0 1A

0 10 1t

0 1 4

| 1 2

12 2 3 2 3 3 1 2 2 3 3 4 5 6

1 2

2 33 4 5 6

0 1

41 22 3

3 44 6

0 1A

1 22 33 4

0 1

1 2

0 1A

0 1A

* 1 212 2 32 3 3 4

2 3 3 4 5 63 4 5 6 7 85 6 7 8 1011

5 6 7 8 10 If 14 1578 10 11 14 15 21 22

78 10 11 14 15 21 22 *

78 10 11 14 15 21 22 f

Napomena: -l, Upotriiebite prvo plan uzcrkovmija ispod strjelice. Ako je veliEina uzorka jednaka i!i prclazi ispornku velitine senje, izvrSite stoposiotnu konlrolu,T, Upotrjjebile prvo plan uzorkovanja iznad strjelice.Ac, broj pribvaEanja Re, broj odbacivanja

mogne kod odlucivanja je li dovoljno dobar dobavljac da bi se preslo na smanjenu kontrolu. Plan, medutim, omogucuje izbor prijelaza na smanjenu konlrolu bez upotrebe tablice s nizim granicama. Kod smanjeuog uzorkovanja, velicina uzorka je obicno 40 posto od normalne velicine uzorka.

Ta se pravila prelazenja primjenjuju kad je proizvodnja stabilna. Plan omogucuje druga pravila koja se odnose na upotrebu

Drugi propisi ANSI/ASQC Z1.4

Norma osigurava OC krivulje za vecinu pojedinacnih planova zajedno s vrijednostima “granicne kvalitete” za vjerojatnost prihvacanja od deset posto i pet posto. Obuhvacene su takoder krivulje prosjecne velicine uzorka za dvostruko i visestruko uzorkovanje. Druge po redu spomenute krivulje pokazuju

15 2540

65 100

150

250

400

650Ac

ReAc Re

Ac Re

Ac Re Ac Re Ac Re

Ac Re

Ac Re

Ac Re

4 i 2 2 33 4

5 6

7 8 10 11 14 15

21 22

1 2 2 3 3 4 5 6

7 8

10 11 14 15 21 22 30 312 3 3 4 5 6 7

810 11

14 15 21 22 30 31 44 45

4> o 10 1 4 V

\0

k .1 f s4 i

2 2 3 3 45 6

7 8

10 11

14 15 21 22

30 31

1 2 2 3 3 4 5 6 7 8

10 11

14 15

21 22

30 31 44 452 3 3 4 5 6 7 8 10 11 14

1521 22

A A A

1000Ac Re

1 2

44 454 S

2 3 3 4 5 63 4 5 6 7 85 6 7 8 1011

7 8 1 0 1 1

10 11 14 1514 15 21 22

21 22

14 1521 22

A

7 8 10 11 14 15

21 22

4\

10 11 14 1521 22

14 15

21 21

30 3144 45

/s

funkciju kvalitete promatranog proizvoda. Iako su OC krivulje otprilike iste za jednostruko, dvostruko i visestruko uzorkovanje, krivulje prosjecne velidine uzorka znatno se razlikuju zbogprirodenih razlika izmedu triju vrsta uzorkovanja. Norma takoder navodi AOQL koja ce rezultirati ako se u svim odbacenim isporukama budu izdvajale nesukladne jedinice.

U ANSI/ASQC ZL4, shema uzorkovanja je definirana kao “kombinacija planova uzorkovanja s pravilima prijelaza i propisa za moguci prekid kontrole”. Za sheme uzorkovanja u svezi s pojedinacnim planovima, norma daje OC krivulje i informacije o AOQL, granicnu kvalitetu i prosjecne velicine uzorka — sve za jednostruko uzorkovanje.

Izvorni ANSI/ASQC Z1.4 bio je izravna kopija vojne norme MIL-STD-105 “Pos- tupci uzorkovanja i tabiice za kontrolu pomocu atributa”. Tijekom godina obje su norme revidirane ali su zadrzale svoju bitnu slicnost. ANSI/ASQC Z 1.4 objavio je reviziju 1981.;

Vrstaplanauzrokovanja

Zbimavelicinauzorka

Manjeodoao

0.10 0.15 X . . . . 1.0 15 . X

4.0 X < 10

Viseod10

Zbimavelicinauzorka

Ac Re Ac Re : Ac Re Ac Re Ac R

eAc Re Ac R

eAc

Re

Ac Re Ac R

eAc

Re Ac Re

Jcdnostruko 125 V 1 0 3 4 5 6 S 9 1

011

12 13 IS 1

921

22 A 125

SO V * Upotrijebite Upotrijebite 1 4 2 5 3 7 5 9 6 10 914

11

16 A SO

Dvostruko slovo slovo

160 J M 4 5 6 7 11 12

12

13

15 16 23 2

426

27 160

32 V * # 3 # 4 0 4 0 5 0 6 1 $ 2 9 A 3264 0 3 1 5 2 7 3 S 3 9 6 1

27 1

464

96 1 4 2 6 4 9 6 10

7 12 11 17

13

19

96Visestruko 12S 2 5 3 7 6 1

1S 1

310

15 16 22

19

25

128160 3 6 5 S 9 1

211

15

14

17 22 25

25

29

160192 4 6 7 9 12 1

414

17

18

20 27 29

31

33

192224 6 7 9 10 14 1

518

19

21 22 32 3

337

38

224

Manje0.1 X 0A5

15 25 4.0 X

65

10 X ViSe

od od0.15 10

Razine prihvatljive kvalitete (pooStrcna kontrola)

Napomcne: A, Upotrijebite prvo prethodno slovo-sifru za velicinu uzorka za koju su na raspolaganju brojevi prihvadanja i odbacivanja V,

Upotrijebite prvo sljedece slovo-sifru za velicinu uzorka za koju su na raspolaganju brojevi prihvacanja i odbacivanja Ac. broj prihvadanja Re,

broj odbacivanja

*. Upotrijebite plan jednostrukog uzorkovanja gore (ili kao altemativu upotrijebite slovo N)

#, Pribvadanje nije dopusteno kod te velicine uzorka

KONTROLA [ ISPITIVANJG — PLANOVI UZORKOVANM

19.11 DODGE-ROMIGOVE TABLICE UZORKOVANJA

Dodge i Romig (1959) daju cetiri gnipe atributivnih pianova naglasavajuci ili kvalitetu isporuke-po-isporuku (LTPD) ili dugotrajnu (LONG RUN) kvalitetu (AOQL):

Ti se planovi razlikuju od onih u ANS1/ASQC Z1.4 u tome sto pretpostavljaju da su sve odbacene ispomke podvrgnute stopostotnoj konfroli, a one s nedostacima zamijenjene prihvatljivim komadima. Planovi s takvim obiljezjem nazvani su “isprav/jacki planovi kontrole”. Tablice omogucuju zastitu od slabc kvalitete ili na temelju ispomka- po-ispomka ili na prosjecnoj dugotrajnoj kvaliteti. LTPD planovi jamce da ce ispomka koja ima slabu kvalitetu imati main vjerojatnost prihvacanja, tj. vjerojatnost je prihvacanja (ili rizik potrosaca) 0,1 za ispomku s LTPD kvalitetom. LTPD vrijednosti se krecu od 0,5 do 10,0 posto proizvoda s nedostacima. AOQL planovi jamce da nakon svih uzorkovanja i stopostotne kontrole odbacenih isponika, pimjecna kvaliteta kod mnogih ispomka ncce prijeci AOQL. Vrijednosti AOQL se krecu od 0,1 do 10,0 posto. Svald LTPD plan navodi odgovarajucu AOQL, a svaki AOQL plan navodi LTPD.

Tablica 19.5 prikazuje Dodge-Romigovu tablicu za jednostmko uzorkovanje na os~ novi tolerancije ispomke. Svi planovi navcdeni u ovoj tablici imaju isti rizik (0,10) prihvacanja promatranih ispomka kojc sadrze toe no pet posto artikala s nedostacima. Na primjer, ako je procijenjeni prosjecni postotak proizvoda s nedostacima iz procesa izmedu 2,01 i 2,50 posto, posljcdnji stupac na desnoj strani daje planove koji ce omoguciti min ima lnu kontrolu po isporuci. Medutim, vjerojatnost da ce ispomka kvalitete p, biti odbacena ista je za sve stupce, tako da ce pocetna neispravna procjena prosjeka procesa imati malog utjecaja osim na neko povecanje ukupnog broja kontrola podvrgnutih komada po isporuci. Odabiranje plana prema tome zahtijeva samo dvije vrste infonnacija: velicinu ispomke koju treba uzorkovati i prevladavajucu prosjecnu kvalitetu dobavljaca za proizvod koji je u pitanju. Prosjek procesa odreduje se iz proslih izvjestaja, preinacavanjem pomocu svih dodatnik spoznaja korisnih za pretkazivanje ocekivane razine kvalitete.

Tablica 19.6 prikazuje tipicnu tablicu AOQL planova koja koristi dvostmko uzorkovanje. Nasuprot tablicama tolerancije ispomke, ta tablica daje planove koji se znatno razlikuju s obzirom na

Postotak tolerancije proizvoda s nedostacimau isporuci (LTPD)

Granicna prosjecna iz/aznakvaliteta (AOQL):

jednostmko uzorkovanje dvostmko uzorkovanje j ed n os t ru ko u zo

VeliSina ispontke it c % // c % // c %

1-30 Sv 0 0

Svi 0 0 Svi 0 0

31-50 30 0 0.49 30 0 0.49 30 0 0.oo1I/O

37 0 0.63 37 0 0.63 37 0 0.101-200 40 0 0.74 40 0 0.74 40 0 0.

201-300 43 0 0.74 43 0 0.74 95 2 0.

301-400 44 0 0.74 44 0 0.74 145 4 1.401-500 45 0 0.75 75 1 0.95 150 4 1.

501-600 45 0 0.76 75 1 0.98 175 5 1.

601-S00 45

0 0.77 75 1 1.0 200 6 1.801-1000 45 0 0.78 75 1 1.0 225 7 1.

1001-2000 45 0 0.80 75 1 1.0 280 9 1.

2001-3000 75

1 1.1 105

2 1.3 370 13 2.3001-4000 7

51 1.1 10

52 1.3 420 15 2

.4001-5000 7

5 1 1.1 105 2 1.3 440 16 2

.5001-7000 75

1 1.1 105

2 1.3 490 18 2.7001-10,000 75 1 1.1 10

52 1.3 535 20 2

.10,001-20,000 75 1 1.1 13

53 1.4 610 23 2

.20,001-50,000 75 I 1.1 135

3 1.4 700 27 2.50,001-100,000 75 i U 16

04 1.6 770 30 2

.

Napomem: n, velkina uzorka; c, broj prilivaianja,AOQL, granifina prosjeCna izlazna kvaliteta.“Svi”, znaCi da svaki komad u is

AOQL planovi prikladni su samo kad su sve odbacene isporuke podvrgnute slopos- totnoj kontroli. Usporedivanje savrsene kvalitete ispomka podvrgnutih stopostotnoj kontroli sa slabom kvalitetom nezadovoljavajucih ispornka povremeno priiivacenih (radi lieizbjeznog l izika p otros aca) odredujc prosjeenu izlaznu kvalitetn i cini granicu mogucom. Kod AOQL sliema otvoreno je pitanje kuda se odbacene ispontke vracaju vanjskom dobavljacu, jer nema jamstva da ce biti podvrgnute stopostotnoj kontroli i

VeliCina isporuke

Hi Cl Hi

fti+fii

Cl

%. . . . .n, c. Hi Hi+fti

C'l %

1 -25 Svi 0

— — — — Svi 026 - 50 22 0 ■

—— — 7.7 22 0 — — ■

—7.

51 - 100 33 0 17

50 1 6.9 33 0101 -200 43 0 2

265 1 5.8 43 0 22 65 1 5

.201 -300 47 0 2

S 75 1 5.5 47 0 28 75 1 5.301 -400 49 0 3

1so 1 5.4 55 0 60 115 2 4

.401 -500 50 0 30

80 1 5.4 55 0 65 120 2 4.

501 -600 50 0 30 80 1 5.4 60 0 65 125 2 4

.601 - 800 50 0 3

585 1 5.3 60 0 70 130 2 4

.801- 1000 55 0 30

85 1 5.2 60 0 75 135 2 4.

1001 -2000 55 0 35 90 1 5.1 75 0 12

0 195 3 3.

2001-3000 65 0 80

145 2 4.2 75 0 125

200 3 3.3001 -4000 70 0 8

0150 2 4.1 80 0 17

5255 4 3

.4001 -5000 70 0 8

0150 2 4.1 80 0 18

0 260 4 3.

5001 -7000 70 0 80

150 2 4.1 80 0 180

260 4 3.7001 - 10,000 70 0 8

0150 2 4.1 85 0 18

0265 4 3

.10,001-20,000 70 0 8

0 150 2 4.1 90 0 230 320 5 3

.20,001 -50,000 75 0 8

0155 2 4.0 95 0 30

0395 6 2

.50,00- 100,000 75 0 80

155 2 4.0 170 1 380

550 8 2.

Napomew. Poktis 1: veltiSina prvog tizorkti; a, broj prihvacanja za prvi itzorak.Poktis 2: veliiina dnigog uzorka; c>, broj prilivatanja za prvi i tlmgi uzorak ztijediio.Pi, postotak tolerancije proizvoda s nedostacima u isponici s nzikom potroSaCa l\ od 0, i 0. “Svi”, znaii da svaki komad u isponici treba podvrgniiti kontroii Izvor: Dodge i Roinig (1959).

Uzorkovanje je neekonoinicno ako prosjecna promatrona kvalitcta liije znatno bolja od specificirane AOQL. Zbog tog razloga Dodge-Romig AOQL tablice ne dnju piano ve za prosjeke procesa koji prelaze AOQL. Slicno, planovi tolerancije isporuke nisu dani za prosjeke procesa vece od jedne polovice specificirane tolerancije ispomke. Za- pravo, slopostotna kontrola cesto jc jcftiiiija od uzorkovanja ako je 40 posto iii vise promatranih ispomka odbaceno, jer su ukinuti troskovi administraeije plana

478 PLANUIANJE 1 ANAL1ZA KVAL1TETE

Minimalna kontrola po isporuci

Svi Dodge-Romigovi planovi konstruirani su tako da smanje prosjecnu ukupnu kontrolu (ATI) po isporuci za proizvod da nog prosjeka procesa. To je vazno obiljezje Dodge-Romigovih planova i zasluzujc daijnje objasnjenje.

Pretpostavimo da je kupac utvrdio kriterije prihvacanja kako slijedi:

Tolerancija isporuke kao udio proizvoda s nedostatkom pt = 0,05 Rizik kupca Pc= 0, l

Velika vecina planova uzorkovanja udovoljava lim kriterijima, tj. ima mnogo kombinacija velicine uzorka i broja prihvacanja koje ce imali OC krivnlju koja prolazi kroz lu tocku.

Uknpni broj artikala podvrgmitih kontroli sastoji se od dvije komponente: (1) uzorka koji se podvrgava kontroli za svaku ispomku, i (2) preostalih dijelova koji se moraju podvrgnuti kontroli u onim isponikama koje nisu prosle kontrolu uzorkovanjem.

Za male brojcve prihvacanja, ukupni je broj podvrgmitih kontroli visok, jer se mnoge ispomke moraju detaljno opisati. Za velike brojeve prihvacanja, ukupni je broj ponovno visok, ovaj put radi velikih uzoraka. Minimalna se suma javlja u tocki izmedu till ekstrema. Svi Dodge-Romigovi planovi smanjuju prosjecnu

19,12 PLANOVI PRTJAMA ZA MJERLJIVE KARAKTERISTIKE

Kod atributivnih planova uzorkovanja, svaka stavka koja je podvrgnuta kontroli se klasificira ili kao suldadna ili kao nesukladna. Ukupni broj nesukldenih komada u uzorku se onda usporeduje s brojem prihvacanja i donosi se odluka o ispomci. Kod planova uzorkovanja prema nijer/jivim karakteristikama, provodi sc mjerenje i zapisuje za svaku stavku u uzorku. Iz till mjerenja se izracuna indeks, usporeduje s “dopustenom” vrijednoscu i donosi se odluka o ispomci. Veiicina uzorka i dopustena vrijednost, funkcija su zeljenih rizika uzorkovanja. Ovo poglavljc objasnjava jedan objavljeni plan (Odjeljak 15.5 objasnjava drugi plan prema mjerljivim karakteristikama poznat kao situacijski plan isporuke).

Kao primjer plana prema mjerljivim karakteristikama je ANSI/ASQC Z1.9 (1980). Veiicina i nazivlje su slicni onima od ANSI/ASQC Z1.4; na primjer, obuhvaceni su koncepcija AQL, slova-sifre, razine kontrole, smanjena i poostrena kontrola i OC krivulje. Vojna verzija od Zi.9 je MIL-STD-414.

ANSI/ASQC Z1.9 pretpostavlja normalnu razdiobu i da su na raspolaganju podaci o varijabilnosti iii da ce biti dobiveni iz

Velicina isporuke I. II. III. IV. V.

3-8 B B B B c9-15 B B B B D

16-25 B B B C E26-40 B B B D F41-65 B B C E G66-110 B B D F H

111-180 B C E G 1181-300 B D F H J

301-500 C E G 1 K501-800 D F H J L801-1300 E G I K L

1301-3200 F H J L M

3201-8000 G I L M N8001-22,000 H J M N O

22,001-110,000 I K N O P110,001-550,000 I 1C O P Q

550,001 i vise I K P Q Q

Napomem: Slova-Sifre zn vetiCimt nzorkit Jane u lahlioi mogn se primijeniti kad treba upolrijebiti naznaCene razine kontrole.

SJovo-sifra za veliciuu uzorka

Velii?inauzork

0.04k

L00 ... k

1.50k

2.50k

4.00k

15.00 . . k

B 3 i l 1.12 0.958 0.341

C 4 1.45

1.34 1.17 1.01 0.393D 5 1.

531.40 1.24 1.07 0.4

55E 7 1.

621.50 1,33 1.15 0.5

36F 10 T 1.72

1.58 1.41 1.23 0.611

G 15 2.64 1.79

1.65 1.47 1.30 0.664H 20 2.69 1.

821.69 1.51 1.33 0.6

95I 25 2.72 1.85

1.72 1.53 1.35 0.712

J 30 2.73 1.86

1.73 1.55 1.36 0.723IC 35 2.77 1.

891.76 1.57 1.39 0.7

45L 40 2.77 1.89

1.76 1,58 1.39 0.746M 50 2.83 1.

931.80 1.61 1.42 0,7

74N 75 2.90 1.98

1.84 1.65 1.46 0.804O 100 2.92 2.

001.86 1.67 1.48 0.8

19P 150 2.96 2.03

1.89 1.70 1.51 0.841Q 200 2.97 2.

041.89 1.70 1.51 0.8

450,065 1.

502.50 4.00 6.50

Pnhvatljive razine kvalitete (poostrena kontrola)

Napontene'. Sve vrijcdnosti AQL su u postocima proizvtula s iicdostacimaL ii|Kitrijctiito prvi plan uzorkovanja ispod strjelice, tj., velkimi lizorka kao i k vrijednosl. K.ad je velifiina uzorka jeduaka ill prelazi veliiiimi isporuke, svaka se stavka u isporuci nuira podvrgnuli kotitroli.

KONTROLA IISPITIVANJE — PLANOVI UZORKOVANJA

Sada pretpostavite da su mjerenja bila 197°F (91,7°C), 188°F (86,7°C), 184°F (84,4°C), 205°F (96,1°C)2201°F (93,9°C). To daje X od 195°F (90,6°C) i 5 od 8,81°F (-12,9°C). Onda je (U~X)/s = (209 - 195)/8,S1 = 1,59. Posto je 1,59 veciod 1,53 isporuka se prihvaca. OC krivulja za plan obuhvacenaje u normi.

Citatelj se upucuje na samu normu u pogledu drugili postupaka i tablica.

QCH4 Tablica 25.16 obuhvaca devet vrsta planova uzorkovanja prema mjerljivim karakteristikama ukljucujuci MIL-STD-414.

19.13 POSTUPCI UZORKOVANJA TEMELJENI NA PRETHODNIM PODACIMA O KVALITETI

Planovi objasnjeni 11 ovom poglavlju ne stvaraju pretpostavku o razdiohipostotkapro- izvoda s nedostacima isporuka obuhvacenili planom. To podrazumijeva da sve mogucc vrijednosti postotka proizvoda s nedostacima imaju jednaku vjerojatnost pojavljivanja. U praksi, to nije istinito. Posto planovi omogucuju zastitu od postotka proizvoda s nedostacima za koje nije vjerojatno da 6e se pojaviti, rezultat su toga cesto pretjerane velicine uzorka.

Tablice su razvijene tako da ukijucuju podatke 0 kvaliteti prethodnih isporuka u tablice za uzorkovanje. Mi izracunavamo odredene parametre iz proslih isporuka i definiramo parametre uzorkovanja kao sto su AOQL, AQL i LQL. Tablice onda daju velicinu uzorka i kiiterije prihvacanja za planove jednostrukog uzorkovanja. Oni se nazivaju empirijski Bayesicmovi planovi uzorkovanja.

Faze rad a su:1. Prikupljanje podatalca o kvaliteti na prethodnim isporukama

velicine N i velidini uzorka n. Izracunavanje udjela proizvoda s nedostacima, p u svakom uzorku.

2. Izracunavanje prosjecnog udjela proizvoda s nedostacima, p, ukupne varijance i varijance uzorkovanja.

3. Definiranje vrijednosti za parametre kao sto su AOQL, AQL i LQL. Tablice ukljucuju rizik proizvodaca od pet posto kod AQL i rizik potrosaca od deset posto kod LQL.

4. Ocitavanje plana iz tablica.

Calvin (1984., 1990.) daje postupke i tablice za odredivanje planova uzorkovanja. Usporedivanje Bayesianovih velicina samo jednog uzorka s velicinama samo jednog uzorka u MIL-STD-105E pokazuje da Bayesianov pristup obicno zahtijeva mnogo manju velicinu uzorka, osobito kad je varijacija postotka proizvoda s nedostacima u isporuci mala.

Kod Bayesianova pristupa izvodenje plana uzorkovanja

482 PLAN!RAN.!R I ANAL1ZA KVALITETE

Neki ljudi vjeruju da se takve vjerojatnosti mogu utvrditi na osnovi subjektivnih misljenja o razinama kvalitcte. Drugi vjemju da se vjerojatnosti moraju temeljiti na stvarnim podacima. Prema misljenju autora ove kiijige, te se vjerojatnosti moraju tern elj it i na sadasnjim podacima. Medutim, u mnogo shicajeva, takvi su podaci na raspo- iaganju, premda ne uvijek u prikladnom obliku. Izazov je upotrijebiti sve reievantne pretliodne podatke razvijajuci nacine kako prevesti podatke u vjerojatnosti dogadanja. Ako se to ne ucini kvantitativno, ucinit ce to iz nemara prakficari koji moraju intuitivno stalno upotrebljavati svoje pretliodne spoznaje dolazeci u kompromisne oblike djelovanja kad su velicine uzorka

19.14 ODABIRANJE BROJCANIIi VRIJEDNOSTIINDEKSA KVALITETE

Problem je odabiranja vrijednosti indeksa kvalilete (npr. AQL, AOQL ili postotak tolerancije proizvoda s nedostacima u isporuci) izravnavanje troska pronalazenja i korigiranja proizvoda s nedostacima prema nepopravljivom gubitlai ako proizvod s nedostacima promakane kroz postupak kontrole.

Enell (1954) je u klasicnom materijalu, predlozio da se prag rentabiliteta (vidjeti Odjcljak 19.2) upotrijebi kod odabira AQL. Prag rentabiliteta za kontrolu defmira se kao trosak za kontrolu jednog komada podijeljenog sa stetom ucinjenom zbog jednog proizvoda s nedostacima. Za navedeni je primjer prag rentabiliteta bio pet posto proizvoda s nedostacima,

Posto je razina kvalitete pet posto proizvoda s nedostacima, prag rentabiliteta izmedu svrstavanja i uzorkovanja, odgovarajuci plan uzorkovanja treba pribaviti da isporuka ima 50 posto vjerojatnosti da bude svrstana ili uzorkovana; tj. vjerojatnost prihvacanja za plan treba biti 0,50 uz razinu kvalitete od pet posto proizvoda s nedostacima. OC krivuljc u grupi tablica za uzorkovanje kao sto su ANSI/ASQC Z1.4 mogu se sada ispitati da se odredi AQL. Na primjer, pretpostavimo da je uredaj podvrgnut kontroli u isporukama od 3.000 komada. OC krivulje za taj slucaj (slovo-sifra K) prikazane su u ANSI/ASQC Z1.4 i na Slici 19.2. Najblizi plan koji ima Pu od 0,50 za razinu pet posto je plan za AQL od 1,5 posto. Zbog toga, to je plan koji treba prilivatiti.

Neki pianovi obuhvacaju klasifikaciju nedostataka da bi pomogli odredivanje brojcane vrijednosti AQL. Ncdostaci se pivo klasificiraju kao kriticni, glavni ili neznatni u skladu s definieijama danim u normi. Razliciti AQL-ovi mogu biti projektirani za grupe nedostataka koje su zajednicki razmatrane ili za pojedinacnenedostatke. Kriticni nedostaci mogu imati nula posto

KONTROLA I ISPITIVANJE — PLANOVI UZORKOVANJA

voda na kasnije faze proizvodnje, djelovanje nesukladnog proizvoda na prikladnost za upotrebu, hitnost zahtjeva dostave i trosak postizanja odreclene razine kvalitete. Potpuno objasnjenje ovog teskog pitanja dao je Schilling (1982., str. 571-586).

19.15 KAKO ODABRATI PRIKLADNE POSTUPKE ZA UZORKOVANJE

Postnpci za uzorkovanje mogu sluziti za nekoliko razlicitih svrha. Kako ih je nabrojio Schilling (QCH4, str. 25.93-25.94) oni obuhvacaju:8 Osiguranje razina kvalitete kod utvrdenih rizika 8 O drz ava nj e kva f i tete na AQL ra zi n i i 1 i b o Ij e 8 Osiguranje AOQL8 Smanjenje kontrole nakon dobrog ranijeg iskustva (povijesli)8 Provjera kontrole8 Jamstvo za udovoljavanje vazecim normama 8 Pouzdanost uzorkovanja 8 Provjera tocnosti kontrole

Za svaku od svrha Schilling preporticujc odredene planove uzorkovanja za atributivne ili mjerljive karakteristike. Izbor plana ovisi o svrsi, povijesti kvalitete i opsegu znanja o procesu. Poslusajte jednostavno navedenu mudrost jednog od prvih pionira (Dodge, 1950., str.8).

Proizvod s povijescu dosljedno dobre kvalitete zahtijeva manju kontrolu od onog bez povijesti ili s povijescu nejednake kvalitete. U slcladu s tim, dobra je praksa obuhvatiti u postupcima kontrole propise za smanjenje ili povecanje opsega kontrole, ovisno o znacaju i kolicini dokaza na raspolaganju koji se odnose na razinu kvalitete i stupanj prikazanog nadzora.

Koraci obuhvaceni kod izbora i primjene postupka na uzorkovanje prikazani su na Slici 19.7. Naglasak je na potrebnim povratnim vezama za ispravnu primjenu, prilagodavanje i razvoj uzorkovanja na nacin koji potide stalno poboljsanje i smanjenje troskova kontrole. To sc moze postici prelazenjem od sustava plana prijama na prijamnu kontrolu.

Prelazenje od plana prijama na prijamnu kontrolu

Plan prijama je postupak vrednovanja jednog dijela proizvoda u isporuci u svrhu prihvacanja ili odbacivanja cijele isporuke bilo da je sukladna ili nesukladna sa specifikacijom kvalitete. Prijamna je kontrola “sfalna strategija odabiranja, primjene i prilagodavanja postupaka uzorkovanja za prihvacanje na promjenjivu okolinu za kontrolu”

484 PLAN1RANJE I ANALIZA KVAL1TETE

SLIKA 19.7SJijed provjere za provodeaje postupka uzorkovanja (odSchillinga, 1982.) Pretiskano IjubazooSitt Marccla Dekkera, Inc,

(Schilling, 1982, sir. 564). To vrednovanje primjene plana uzorkovanja prikazano je u ciklusu trajanja prijamne kontrole (Tablica 19.9). Ciklus je primijenjen na vijek trajanja potreban da bi proizvod postigao: (1) poboljsanje kvalilete (upotrebljavajuci kontrolu procesa i koncepciju sposobnosii procesa), i (2) smanjenje ili odbacivanje kontrole (upotrebljavajuci plan prijama).

Stanje Korak Metoda

Pripremno Odaberite plan koji odgovara

Analiza sustava kvalitete da bisvrsi se definirala tocna potreba za postupak

Odredite sposobnost Vrednovanje ispunjavanja fimkeijeproizvodaca procesa pomocu kontrolnih karataOdredite potrebe potrosaca Istrazivanje sposobnosti procesa pomocu

kontrolnih karataPosfavite razine kvalitete i rizike

Ekonomska analiza i pregovaranje

Odredite planove Standardni postupci ako je moguceZapofiinjanje Poducile kontrolora UkljuCivanje plana, poslupka, izvjestaja i

djelovanje

Ispravno primijenite plan Osiguranje skicajnog uzorkovanja

Analizirajte rezultate Odrzavanje izvjestaja i kontrolnih karataOperalivno Odredite zaSlitu Periodicko provjeravanje povijesti kvalitete i

OC krivuljaPrilagodite plan Kad je moguce promijeniti ostrinu da bi se

odrazila povijesl kvalitete i trosakSmanjitc vclicinu uzorka Preinaciti za upotrebu odgovarajuceako je osigurano planove uzorkovanja koristeci prednost po-

uzdanosti dobavlja£a sa zbirnim rezultatimaPostupno Prestanite s kontrolom gdje Upolreba rangiranja slabeukidanje je moguce kvalitete ili provjera postupaka kontrole kad

je kvaliteta stalno dobra Pohranjivanje kontrolnih karata

Ukidanje Provjerite sanio na lieu Potpuno ukidanje kontrole kad je osigu-mjesta rana s opsirnom povoljnom povijescu

kvalitete

Izvor. Schilling (1982.,sir. 566). Pretiskano IjubaznoScu Marceta Dekkera, Inc.

SAZETAK

• P la n pr ij a ma j e pr o c es vre duo van] a jednog dijela proizvoda u tsporuci u s vr hu pr i h- vacanja ili odbacivanja cijele isporuke

• Imamo cetiri alternative za vrednovanjc isporuke: neprovodenje kontrole, mali uzorci, veliki uzorci ili stopostotna koutrola.

8 Rizici uzorkovanja su dvojaki: dobre isporuke mogu biti odbacene, a lose isporuke mogu biti prihvacene. Operativna krivulja (OC) kvantificira te rizike.

8 Objavljeni pianovi uzorkovanja svrstavaju kvaliletn pomocu prihvatljive razine kvalitete (AQL), granifine razine kvalitete (LQL), neutralne razine kvalitete (IQL) ili granicne prosjecne

Uzorak VeliiJina uzorka Broj prihvacanja Broj otlbacivanja

1 3 0 3

2 3 2 3

Upotrebljavajuci za vjerojatnost samo pravila zbrajanja i mnozenja, izracunajte vjerojatnost prihvacanja isporuke koja je deset posto nianjkava.

Odgovor. 0,98419.1. Izradite operativne krivulje za jednostruki plan uzorkovanja s

brojem prihvacanja nula. Upotrijebite uzorak velicine dva, pet, deset i 20.

19.2. Tablica 19.5 daje LTPD plan za velicinu isporuke 800 i prosjek procesa 0,50 posto. Plan zahtijeva uzorak velicine 75 i broj prihvacanja jedan. Izradite operativnu krivulju izracunavajuci najmanje tri tocke. Takoder izracunajte prosjecnu izlaznu kvalitetu za svaku razinu kvalitete.

19.3. Proizvodvac zeli uzorkovati kupljeni sastavni dio koji se koristi u njegovu skloptt. Oni zele odbaciti isporuke koje hnaju pet posto proizvoda s nedostacima. Sastavni se dijeiovi dobivaju u isporukama po 1000 sto u prosjeku iznosi 2,2 posto proizvoda s nedostacima. Oni znaju otprije da

KONTROLA [ ISPITIVANJE — PLANO'VI UZORKOVANJA

19.4. Pozeljan je plan dvostnikog uzorkovanja koji ce jamciti dugotrajnu prosjecnu kvalitetu od jedan posto proizvoda s nedostacima ili bolje. Sve ce odbacene ispomke biti podvrgnute stopostotnoj kontroli. Ocekuje se da ce velieina ispomke varirati izmedu 1200 i 1800. Prethodni podaci pokazuju da je dobavljac imao u prosjeku oko 0,3 posto proizvoda s nedostacima.(a) Defmirajte plan uzorkovanja.(b) Koliki ce postotak proizvoda s nedostacima u ispomci

imati desetpostotnu vjerojatnost da bude prihvacen pomocu tog plana?

(e) Kolika je vjerojatnost da ce isporuka sa cetiri posto proizvoda s nedostacima biti odbacena kod prvog uzorka u postupku dvostnikog uzorkovanja?Odgovor: b) 3,8 posto, e) 0,36

19.5. Vi ste voditelj kvalitete u tvrtki koja prima velike kolicine materijala od dobavljaca u isporukama od 1000. Trosak kontroie isporuka je 0,76$/jedinici, Trosak koji je nepopra- vljiv ako se los materijal ugradi u vas proizvod je 15,20$/jedinici. Plan uzorkovanja od 75 s brojem prihvacanja jednakim dva podnio vam je jedan od vasih inzenjera. U proslosti, ispomke koje vam je isporucivao dobavljac imale su u prosjeku 3,4 posto proizvoda s nedostacima.(a) Je li plan uzorkovanja ekonomski opravdan?(b) Izradite operativnu krivulju.(c) Ako zelite prihvatiti samo ispomke sa cetiri posto

proizvoda s nedostacima ili bolje, sto mislite o planu uzorkovanja koji je podnio inzenjer?

(d) Pretpostavite da su odbacene ispomke podvrgnute stopostotnoj kontroli. Ako dobavljac isporuci mnogo isporuka sa cetiri posto manjkavosti, kakva ce biti prosjecna izlazna kvaliteta till isporuka?

19.6. Uzmite u razmatranje normu MIL-STD-105D koja ima sljedece uvjete:* Isporuku velifiine = 10.000* Razinu kontroie II.* Prihvatljivu razinu kvalitete = cetiri posto(r/) Nadite plan jednostrukog uzorkovanja za normalnu

kontrolu.(b) Pretpostavite da je isporuka uzorkovana i prihvacena.

Netko se ocitovao “To znaci da isporuka ima cetiri posto Hi manje proizvoda s nedostacima”. Komentirajte to ocitovanje. (Pretpostavite da je uzorak odabran po nacelu slucajnosti i da nije ucinjena pogreska kod kontroie).

(c) Izracunajte vjerojatnost prihvacanja ispomke sa cetiri posto proizvoda s nedostacima kod uormalne kontroie.

Odgovor: (c) 0,98

488 PLAN1RANJE 1 ANAUZA KVAL1TETE

19.8. ICupac liabavlja otpornike za vladu u okviru norme MIL-STD-105D, Odredena je razina H. za kontrolu s AQL od 1,0 posto. Velicina isporuke varira od 900 do 1200,(«) Koji ce se plan jednostrukog uzorkovanja upotrijebiti?(b) Izracunajte kvalitetu (pomocu postotka proizvoda s

nedostacima) koja ima jednaku vjerojatnost da bade prihvacena ili odbacena.

(c) Kolika je vjerojatnost da ce isporuka sa jedan posto proizvoda s nedostacima biti prill vhacena?

Odgovor: (b) 3,4 posto; (c) 0,9519.9. Odnosi se na Zadatak 19.10. ICoju ce velicinu uzorka

zahtijevati MIL-STD-414? (Pret- postavite da je razina kontrole IV., da je kontrola normalna, varijabilnost mjerena pomocu standardnog odstupanja, da je samo jedna granica u specifikaciji i da je obrazac 1).

Odgovor; 7519.10. Odnosi se na Zadatak 19.12. Koju ce velicinu uzorka

zahtijevati MIL-STD-414? (Pret- postavite da je razina kontrole IV. i da se moze primijeniti Tablica 19,8).

Odgovor. 3519.11. Plan uzorkovanja temeljen na prakticnom iskustvu navodi da

za svaku velicinu isporuke, velicina uzorka treba iznositi deset posto isporuke, a broj prihvacanja treba biti nula. Vjeruje se da ce ovakav postupak odrzati konstantnim

LITERATURA

ANSI/ASOC Z1.9 (1980). "Sampling Procedures and Tables for Inspection by Variables for Percent Non- conforming," American Society for Quality Control, Milwaukee,

ANSI/ASQC Z1,4 (1981). "Sampling Procedures and Tables for Inspection by Attributes", American Society for Quhty Control, Milwaukee.

Calvin, Thomas W. (1984). How and When to Perform Bayesian Acceptance Sampling, American Society for Quality Control, Milwaukee.

Calvin, Thomas W. (1990). "Bayesian Analysis", in Harrison M. Wadsworth, ed., Handbook of Statistical Methods for Engineers and Scientists, McGraw-Hill, Inc, New York, str. 10,15-10,18.

Cross, Robert (1984). "Parts per Million AOQL Sampling Plans", Quality Progress, studeni, str. 28-30.Dodge, H. F, (1950). "Inspectien for Quality Assurance", Industrial Quality Control, sv. 7, br. I, str. 8.Dodge, H. F. i H. G. Romig (1959). Sampling Inspection Tables, 2. izd., John Wiley and Sons, Inc., New

York.Hnell, J. W. (1954), "What Sampling Plan Shall I Choose?" Industrial Quality Control, sv., 10, br. 6, str.

96-100.Grant, Eugene L, i Richard S, Leavenworth (1988). Statistical Quality Control, 6. izd., McGraw-Hill

Book Company, New York,Milligan, Glenn W. (1991), "Is Sampling Really Dead?" Quality Progress, travanj, str. 77—81Mundel, August B. (1990). "MIL-STD-105E Sampling Procedures and Tables for Inspection by Attrib-

utes", Quality Engineering, sv. 2, br. 3, str.353-356

KONTROLA f ISP1T1VANJE — PLANOVI UZORKOVANJA

Quality (1978). "Wescom inc.—A study in Telecommunications Quality", kolovoz, sir. 230.Quality Engineering (1990). "Letters to the Editor", sv. 3, br., 2, str, vii-xii.Schilling, Edward G. (1978). "A Lot Sensitive Sampling Plan for Compliance Testing and Acceptance

inspection". Journal of Quality Technology, sv. 10, br. 2, str. 47-51,Schilling, E. G, (1982). Acceptance Sampling in Quality Control, Marcel Dekker, New York and Basel. Schiling, E. G. i J. H. Sheesley (1978). "The Performance ofMlL-STD-105D under the Switching Rules, Dio 1: Evaluation; Dio II: Tables", Journal of Quality Technology>, sv. 10, br. 2, str, 76-83; sv. 10, br. 3, str. 104-124.

DODATNA LITERATURA

Plan prijama—opcenito: QCH4, Odjefjak 25.Schiling, E. G. (1982). Acceptance Sampling in Quality Control, Marcel Dekker, New York and Basel

Plan prijama za i protiv: Papadakis, Emmanuel P, (1985). "The Deming Inspection Criterion for Choosing Zero or 100% Inspection", Journal of Quality Technology, sv. 17, br. 3. str. 121-127

POGLAVLJE

MARKETING, ISPUNJAVANJE FUNKCIJE U PRAKSII SERVIS ZA KUPCA

20.1 OPSEG POGLAVLJA

Ovo poglavlje objasnjava aktivnosti koje sc odnose 11a kvalitetii kad sc proizvod stavi na raspolaganje poteucijaluim kupcima. U objasnjenju su obuhvacene aktivnosti veza- 11c nz kvalitetii na trzistu, raspodjeli, ugradnji, upotrebi, sigumosti proizvoda, usluzivanju kupca, rjesavanju zalbi i povratnim vezama iz prakse. Pocet cemo objasnjenjem kako kupci shvacaju kvalitetu.

20.2 KUPCEVO SHVACANJE KVALITETE

Vrijedno je ispitati faktore koji utjecu na knpcevo shvacanje kvalitete. Steccne sposobnosti opazanja jasno mogu pomoci za uspjesno trgovanje proizvodom. Istrazivanje koje su proveli Takeuchi i Quelch (1983) pokazaio je da se slivacanje moze podijeliti u tri faze —prije kupovanja, u trenutku kupovanja i nalcon kupovanja (vidjeti Tablicu 20.1). Moze se primijetiti kako 490

Neograniceno janistvo/naknada65 3.86 26

Kontrola kvalitete i osiguranje proizvoda

89 4.00 60Dostava na vrijeme 87 3.88 59Popravak i zamjena nakon prodaje 69 3.90 28Otprema posebnih zahtjeva kupea 91 3.90 40Specijalno poducavanje za usluzno osoblje 82 3.60 36

MARKETING, ISPUNJAVANJE FUNKCIJE U PRAKSII SEViS ZA KUPCA 491

TABLICA 20.1Faklori koji utjecu 11a kupcevo shvacanje kvalitete*

Prije kupovanja U trenutku kupovanja Nakoii kupovanja

Marka tvrtke, ime i imidz

Prethodno iskusSvo

Misljenja prijatelja

Ugled trgovineObjavljeni rezultati ispitivanjaOglasavana cijena za ispunjavanje ftmkcije

Specifikacije ispimjavanja funkcije

Objasnjenja prodavaca

Odiedbe

Polilike usluzivanja i popravaka Potporni programi

Na’vedena cijena za ispunja-vanje funkcije

Lakoca ugradnje i upotrebaObavljanje popravaka, reklamacije, jamstvaRaspolozivost rezervnih dijelova

Ucinkovhost usluzivanja

PouzdanostUsporedno ispunjavanje funkcije

*Ntje poredano po vaZnosli. hvor: Takeuchi i Quelch (19S3., sir. 142),

Drugo je istrazivanjc (American Management Association, 1987.) ispitivalo tvrtke kakva su bila njihova islaistva u vezi sest taktika kod usluzivanja kupaca. Tvrtke su bile ispitivane: (1) upotrebljavaju li taktiku, (2) kakvu bi ocjenu (od najnize jcdan do najvise pet) daii vlastitom ispunjavanju ftmkcije, i (3) koje tri taktike smatraju “najucinkoviti- jima” Rezultati ispitivanja prikazani su u Tablici 20.2.

Poznavanje tih faktora dovelo je neke organizacije da se usredotoce na “programe kvalitete poticane kupcem”. Tablica

TABLICA 20.2Kako tvrtke shvacaju taktike usluzivanja kupea

Taktika kojn tvrtkeTaktika kojn navode kao

Taktika koriste tvrtke, % Ocjenjivanje "najiiSinkovitiju", %

hvor: American Management Association (1987).

492 PLAN1RANJE 1 AN A LIZA KVALITETE

TABLICA 20.3Programi kvalitete poticani od kupcaTvrtka Itoja naruifuje i dostavlja odjecu poStoni ProizvodaC opi emc

Provodenje redovitih uadzora o zadovoljstvu kupca i probnih skupnih intervjua, da bi se pratila opazanja kupaca i otiih koji to nisu, u vezi kvalitete vlastitih proizvoda i usluga i njihovih konkurenafa. Pracenje na svojem raCunaiu svih zahtjeva i 2albi kupaca i dnevno abmianje dokumenataJamCenje da su vlastiti proizvodi 100% zadovo- Ijavajudi i davanje pune naknadc u gotovom, ako sc zahtijeva, po svakom povratku,Zahtijevanje od kupaca da ispune kratki, ihf'rirani upitnik i objasne svoje razloge za vracanjc robe

Provodenje dvaju nndzora o zadovoljstvu kupca nakon svakc kupovine, prva nakon 300 sati upotrebc proizvoda, a dmga nakon 500 sati upotrebe Odrzavanje centralno-vodenog popisa problema koji se odnose na proizvod kako ih utvfduju kupci diljem svijeta Anatiziranje izvjestaja o jamstvu i usluzivanju koje podnose trgovci kao dio program a za poboljsanje proizvoda Zahtijevanje od trgovaca da provedu preglcd kvalitete cim je proizvod primljcn i razvrstaju nedostatke ili kao posljedicu pogreSaka

TABLICA 20.4.Marketing i aktivnosti vczane za kvalitetuAktivnosti marketinga Aktivnosti vczane za kvalitetu

Pracenje “pokusnog trzista” da se utvrde slabosti proizvodai slabosti u planu trziSla,JamCenje da su proizvodi u skladu s navedeuim na etiketi.Jamdenje da su podaci na etiketi (o£ni i potpuni.Pokazivanje svojslava proizvoda koja ee uvjeriti kupce dakupe proizvod.Vcrificiranje (ocnosti navoda kvalitete koji su obuhvaccni kodoglaSavanjn.Prikazivanje podataka vezanih za kvalitetu proizvodada se pomognc kupcu vrednovaii allernativne proizvode,Davanje informacija trgovcima koje su vczane za kvalitetuda bi ih koristili prodavaCi,Davanje tehnifikog savjela trgovcima za skiadiStenje proizvoda,rukovanjc i prikazivanje kod prodaje.

Priprcma prodajnog ugovora Defmiranje zahtjeva za

Lansiranje novih

proizvoda

Etiketiranje

OglaSavanje

Pomnganje kupci m a prt

MARKETING, 1SPUNJAVANJE FUNK CUE U PRAKS11 SERVIS ZA KUPCA 493

20.3 PREDODZBA KVALITETE U FUNKCIJI MARKETINGA

Kao i sve funkcije u organizaciji, djeiatnosti unutar fuiikcije marketings mogu imati koristi od primjene koncepcija kvalitete. Tab lie a 20.4 polcazuje neke djeiatnosti marketinga i s njima povezane djeiatnosti za kvalitctu. Daljnja je razrada dana u QCH4, Odje- Ijak 19. Golomski (1986) je objasnio nelca pomagala za planiranje kvalitete korisna u djeiatnosti marketings.

Funkcija market in ga ima moguenosti za odredivanje i djelovanje na tiajne probleme unutar trzista (vidjeti Poglavlje 2 “Procjenjivanje kvalitete u cijeloj tvrtki”). Nickell (1985) opisuje neke pionirske napore u IBM. IColicina otprcmljenog proizvoda koja je bila opozvana prijc ugradnje dramatical! je primjer. Iznenadujuce je bilo, da je 13 posto potpisanili i otpremljenih

20.4 JAMSTVO KVALITETE

Jamstvo je oblik osiguranja da je proizvod prikladan za upotrebu ill ako to nije, da ce korisnik primiti neku vrstn naknade. U tom smislu, jamstvo predstavlja sustav za smanjcnje korisnikovih troskova slabc kvalitete.

Prema vecini pravosuda, prodavac, samim cinom prodajc daje dva jamstva koja se pocirazwmjevqju:

1. Opce jamstvo za moguenost prodajc, tj, sposobnost za uobicajenu upotrebu takvih proizvoda.2. Dodatno speeijaino jamst\ro za prildadnost za odredenu upotrebu u koju ce biti sta- vljen proizvod. To sc jamstvo podrazumijeva samo ako prodavac zna kakva je ta odredena upotreba.

Osim jamstva (koja sc podrazumijevaju prema zakonu) ima dodatnili jamstava koje daje prodavac ili su dobivena ugovaranjem izmedu stranki. Za potrosacke proizvode, vecina je takvih jamstava ucinjena jednostrano od prodavaca preko usmenih predstav- Ijanja proizvoda, pokazivanja uzoraka, opisa u katalozima, tvrdnji iskazanih kod rek- lamiranja, itd. Osim toga, ima odredenih jamstvenih izjava objavljenih u dokumentima koji su sami naslovljeni s rijeeju ujamstvo”. Jamstva su ponekad speeijaino ugovorena kao sto su i drugs gledista prodajnog ugovora, u slucaju obavljene prodaje industrijskim tvrtkama.

Prema tradieiji, jamstva su s obzirom na kvalitctu, bila ogranicena na zamjenu ili popravak proizvoda tijekom trajanja jamstva. Povecanjem broja dugotrajnih proizvoda, doslo je do prosirenja jamstva u parametiima, kao sto su pouzdanost, vrijeme

494 P LAN IRAN JE I ANALIZA KVALITETE

U slucaju jamstva potrosacima, teskoce u svezi s dugotrajnim proizvodima dovode do nesporazuma oko njihova znacenja, posebno oko toga gdje je odgovomost za djeiovanje. To je doveio do napretka nacionalnog zakonodavstva koje zahtijeva da jamstva budu jasna i koje naglasava neke kriterije za jasnocu.

Jamstva su potrosacu za proizvod iii “puna” ili “ogranificna”. Izraz “puno jamstvo” odnosi se na prava potrosaca, ne na dio fizickog proizvoda koji je obuhvacen jamstvom, to jest ono ne 1. Da ce proizvodac besplatno popraviti ili zamijeniti sve

proizvode s nedostatkom.2. Jamstvo nije vremenski ograniceno.3. Jamstvo lie iskljucuje, niti ogranicava placanje za ucinjene stete

(vidjeti dalje).4. Ako je proizvodac nesposoban izvrsiti primjereni popravak

potrosac moze odabrati izmedu naknade i zamjene.5. Proizvodac ne moze nametati potrosacu ncopravdane obvezc.

Na primjer, jamstvo ne moze zahtijevati od potrosaSa da otprcmi glasovir u tvornicu (jedan je proizvodac naveo takav uvjet).

Puno jamstvo takoder predvida da ne samo prvobitni, nego i svi iduci vlasnici proizvoda tijekom trajanja jamstva imaju pravo na reklalmacije.

Ograniceno jamstvo je jamstvo koja ne udovoljava zahtjevima za puno jamstvo. Obicno, ograniceno jamstvo moze isldjucivati troskove rada, zahtijevati od kupca placanje transportnik troskova i moze biti ograniceno na prvobitnog kupca proizvoda. U praksi, vecina su jamstava za potrosacke proizvode ogranicena jamstva i moraju se tako oznaciti.

Trajanje i obuhvat jamstava jako variraju kako za industrijske proizvode tako i za potrosnu robu. Na primjer, za jedan industrijski potrosacki proizvod jamstvo moze traziti samo udovotjavanje specifikacijama u vrijeme formalnog “prihvacanja”; drugi industrijski proizvod moze imati jamstvo za vremensko razdoblje i cak prcdvidati placanje za rezuitirajuce troskove stete ako proizvod zataji (ne ispuni ocekivanja). Za potrosacki proizvodjamstvo obuhvaca normalno ispunjavanje ftinkcije tijekom ogranice- nog razdoblja (obicno oko desel posto vijeka trajanja upotrebe) u nekoliko slucajeva (npr. pisace pero) jamstvo vijeka trajanja predvideno je za odredene uvjete.

Buduci da jamstveno razdoblje obuhvaca samo dio vijeka trajanja proizvoda, korisnici se moraju boriti sa svim potrebama za usluzivanje koje se pojave tijekom preo- stalog vijeka trajanja proizvoda.

MARKETING, 1SPUNJAVANJE FUNKC1JE U PRAKSII SCRVJS ZA KUPCA 495

20.5 ISPUNJAVANJE FUNKCIJE U PRAKSI

Krajnje prill vacanje proizvoda moze sc smatrati kao zavrsna faza proizvodnje. Nakon toga, a prije upotrebe proizvoda kod kupca, dogadaju se brojne aktivnosti: pakiranje, otprema, primanje i skladistenje. Konacno, ima i faza tijekom upotrebe: ugradnja, provjera, rad i odrzavanje.

Kako slozenost proizvoda raste, opseg se probiema u praksi povecava, Faktori u praksi uzrokuju 20-30 posto probiema koji se odnose na prikladnosi za upolrebu proizvoda dugog vijeka trajanja, umjerene do velikc slozcnosti.

Oni koji obavljaju planiranje kvalilete za usluzne djelatnosti mogu mnogo liauciti iz iskustva formuliranja plauiranja kvalitete kod projektiranja i proizvodnje. Oni koji provode usluzne djelatnosti sto utjecu na kvalitetu cesto vjeruju da su njihove djelatnosti dovoljne da osiguraju kvalitetu usluge, U slucajevima gdje jc usluga zapravo manjkava, cesto je potrebno revidirati plan za usiuzivanje jer se to odnosi na teme koje su dalje objasnjene. Takvo planiranje mora pokazivati — izricito — sto ucinili drugacije. Uopca- vanje nije prihvatljivo.

Pakiranje, transportiranje i skladistenje

Glavni jc skladisni odjel utvrdio da je vise zalbi kupaca uzrokovano skladisnim djclal- nostima kod pakiranja, skladistenja i dostavljanja proizvoda nego je izvornom proizvodnjom.

Najkriticniji je aspekt kvalitete pakiranja, transportiranja i skladistenja projektiranjc i nabava valjanog materijala za pakiranje. Pakiranje zahtijeva sekvencijalne djelatnosti slicne on ima koje se koriste za postizanje prikladnosti za upotrebu za sam proizvod. Te djelatnosti obulivacaju projektiranjc pakiranja i nabavu, izradu i ispitivanje materijala za pakiranje,

Projektiranje paldranja

Idealan je pristup istodobno projektiranje pakiranja i proizvoda. Ponekad neznatna promjena u projektu proizvoda moze ojaeati proizvod i time ukloniti potrebu za povecanje materijala za pakiranje.

Taj istodobni pristup zahtijeva da projektiranje pakiranja po5ne tijekom faze projektiranja proizvoda bolje nego nakon sto pocne proizvodnja. Ako inzenjer za pakiranje ima malo ili uopce nema informaeija o proizvodu, to moze uzrokovati premalu ili pre- vcliku zastitu proizvoda. Projektiranje pakiranja zahtijeva laboratorijsko ispitivanje (npr. ispitivanja na udarac, vibraeije, pritisak i padanje)

496 PLANtRANJE I ANALIZA KVALITETE

nama mogu doseci do 60 posto. Kriticki pregled sustava moze ustanoviti mogucnosti za poboljsanje cjelokupnog nikovanja pomocu metoda kao sto su:

* Preinacavanjem ambalaze dobavijaca. Neke su elektronicke komponente pakirane u ambalazi sa zastiiom koja dopusta ispitivanje bez skidanja ambalaze.

* Uvodenje unificiranja i dm gib oblika pakiranja u oblilcu kontejnera kod pocetnih operacija ili cak na lokaciji dobavijaca. Na primjer, iudustrija je lijekova razvila uni- ficirano pakiranje doza u kojima su naziv i podaci o dozi (i cak njezina vlaslita okolina) projektiranjem uneseni u jedinicno pakiranje i nose ga do pacijenta.

Koncepeija sustava obuhvaca priiagodavanje proizvoda i pakiranja jedno drugom. Fiedler (1978) je opisao kako je tvrtka koja je analizirala medusobno djelovanje izmedu svojili kailona (proizvoda) i kutija (paketa) odredila udruzeni maksimalni olpor pri- tisku. Analiza je dovela do projekta koji je omogucio ustedu materijala od 50.000$ godisnje povecanjem otpora na pritisak sustava proizvod/pakiranje.

Nabava, proizvodnja i ispitivanje materijala za pakiranje

Telmike za proizvodnju i ispitivanje proizvoda koje su opisane u dmgim dijelovima ove knjige mogu se jednako primijeniti na materijale za pakiranje. U mnogim se slucajevima, materijali za pakiranje dobivaju od dobavijaca i zbog toga se mogu primijeniti elementi programa kvalitete dobavijaca.

Transport

Rukovanje i transport unose mnoge opasnosti za proizvod. Neke se od njih mogu potpuno predvidjeti: klimatske temperaturne promjene, vlaznost, vibraeije i udarac (lijekom automatiziranog nikovanja). Dmgi su rezultat neznanja, nemara, propusta i cak sabotaze. Zbog nekih od till rizika, proizvod je u vecoj opasnosti zbog nikovanja i transporta nego zbog upolrebe.

Fiedler (1978) prepomcuje program od sedam koraka za zastitu proizvoda tijekom transporta:

1. Definiranje ciljeva pakiranja.

MARKETING, ISPUNJAVANJE FUNKCUE U PRAKSII SERVIS ZA KUPCA 497

3. Odredivanje sposobnosti proizvoda da izdrzi rizike transporta. Mogu se obavljali is- pilivanjakoja simuliraju udarac, vibraciju i druga osfecenja tijekom transporta. Stre- sovi se mjere pomocu ciklusa na sckundu, “g razina” usporavanja, oblika udara i pomocu j os drug ih kvantificiranih mjera. Tako d obi vena iskustva nasla su svoju svrhu u specifikacijama za pakiranje i utovar u vozila.

4. Tumacenje rezultata ispitivanja radi usporedivanja otpornosti proizvoda na siiimii- ranu okolinu s predvidenom razinom opasnosti iz okoline.

5. Odlucivanje o tijeku djelovanja. To znaci odlucivanje treba li materijal za pakiranje odabrati ili poduzeti neki drugi tijeka djelovanja (npr. preinaka proizvoda ili promjena metode distribucije).

6. Odabiranje ambalaze.

Nedavna je inovacija upotreba malih senzora fizicki smjeslenih u transporlne kon- tejnere. Ti senzori biljeze— tijekom stvarnog transporta materijaia —-podatke o udar- cima, vibraciji, temperaturi, vlaznosti, ubrzanju, visini pada kontejnera, ild. Na taj se nacin saznaje sto se dogada s proizvodom tijekom transporta. Informacije se poliranjuju u mikroprocesoru temeljene na digitaini sustav podataka unutar senzora i kasnije prenose u racunala radi obrade i analize (Hicks, 1991). Tako dobiveno iskustvo naslo je

Skladistenje

Ogromne kolicine sirovih materijala, sastavnih dijelova i dovrsenih proizvoda konstan- tno su uskladistenc ocekujuci daljnju preradu, prodaju ili upotrebu. Da bi se smanjilo kvarenjc i propadanje mogu se poduzeti razlicitc aktivnosti: utvrdivanje vijeka trajanja uskladistenog proizvoda tcmeljeno ha podacima iz laboratory a i prakse, utvrdivanje normi radi postavljanja granica na vrijeme uskladistenja, vidljivo oznacavanje datuma tako da se lako odredi starost proizvoda na skladistu, kreiranje ambalaze i kontroliranje okoline da se smanji ocekivano i neocekivano propadanje.

Zajedniclci je nedostatak till programa propust u jasnom oznacavanju proizvoda “datumom”. Katkad je taj propust uzrokovan losom tehnikom, npr. zeljezo na otvorenom skladistu zahrda jer se boja koja stiti od lirde ne mijenja godisnje. Medutim, neki je propust u jasnom oznacavanju datuma rczultat odluka marketinga, npr. datum se stavlja 11a straznju stranu proizvoda ili sitno (iskano na prednju stranu jer reklama ima prednost; postoji strah od oznacavanja datumom 11a nacin koji omogucuje potrosacu da on ili ona zna kupuje li proizvod kojemu je istekao


Neki proizvodi kao sto su lijekovi proizvode se u serijama koje se mogu propustiti samo nakon sto se zavrse ispitivanja uzorka. Dok su serije jos na skladistu, potrebni su posebni postupci o zalihama da se osigura da nije neispitan proizvod nchotice poslan potrosacu.

Ugradnja i upotreba

Prtje nego se upakiran proizvod stavi u upotrebu, podiijczc dodatnoj obradi tijekom ra~ spodjele, monlaze, ugradnje, provjere itd. Te su operacije islo toliko dio napredovanja proizvoda kao sto su i projektlranje i proizvodnja i one zahtijcvaju odgovarajucu kontrolu.

POSTUPANJE TIJEKOM RASPODJELE Postupak raspodjele obuhvaca takvc poslove kao sto je istovarivanje, ponovno prilagodavanje, dodavanje reagensa, dotjerivanjc premaza, prepakiranje, itd. Planiranje ovili poslova trebalo bi biti dio sveukupnog planiranja proizvoda. Rezultati bi togpianiranja trebaii onda biti obuhvaceni u specifikacijama koje trebaju upotrebljavati organizacije za raspodjelu. Udovoljavanje tim spccifikacijama trebalo bi onda nezavisno provjeriti.

U nekim je slucajevima, otkriveno da postupak raspodjele ne moze biti povjeren onima koji izvode te poslovejer npr. postoje internacionalni problemi jezika ili kulture ili trgovci na malo

INSTALIRANJE NA GRADILISTU (TERENU) KOJE IZVODE STRUCNJACI. Toje slaganje sklopa koje se provodi na lokaciji korisnika da se proizvod stavi u stanje spremnosti za rad i instaliranje “na mjesto” na gradilistu. Kod nekih proizvoda install- ranje zahtijeva usluge strucnjaka; kod drugih korisnici sami obavljaju instaliranje.

• Posebna sredstva za smjestaj proizvoda (plus njcgovu potpornu opremu), ukljucujuci sredstva za kontrole okoline.

• Posebne alate i instrumente, Sve to precesto nije potpuno uskladeno s odgovarajucim uredajima u tvornici jer mnogi odjeii za trziste i usluzivanje zaostaju za tvor- nicama u upotrebi obveznog planiranja kvalitete i stnicnjaka za kvalitetu.

• Uputeza instaliranje i provjeravanje proizvoda. Pisane upute za slozene proizvode oduvijek su predmet propusta i zabuna zbog njihove krajnje slozenosti. Jcdan od propusta kod prvobitnog svemirskog projektila bio je pripisan propustu u provjeri postupaka nekih prilagodavanja na projektilu koja nisu specificirana i zbog toga nisu izvedena. Lansiranje je bilo potpuni promasaj. Takvi problemi, medutim nisu ograniceni samo na slozene proizvode.

MARKETING, ISPUNJAVANJE FUNKCIJE U PRAKSII SERV1S ZA KUPCA 499

INSTALIRANJE KOJE OBAVLJA KORISNIK, Cesto proizvod instaliia korisnik ili polrosac ili namjestenik klijenta. Cak ako postoje, jasne, dobro objasnjene upute, veliki ill je broj korisnika prividno nesposoban slijediti. (Proizvodac kuhinjskih pipa daje audio vizuaino objasnjenje kako ill treba instalirati).

Richardson (1981) objasnjava neke predmete obuhvacene kod projektiranja za kupca u vezi instaliranja (postavljanja) racunala i tenninala:

0 Postavljanje mora bili dovoljno jednostavno da ga mogu obaviti ljudi bez iskustva i bez upotrebe ikakvih alata.0 Upute moraju biti takve da ne postoji mogucnost pogresaka. Fotografije i detaljni crtezi bolji su nego opisi rijecima. Projcktiranje i proizvodnja proizvoda trebali bi biti takvi da sprijcce rasklimavanja tijekom otpreme.

* Trebalo bi omoguciti obrazovanje kupca i direktne telefonske linije.

* Prijevode pisanih uputa 11a strane jezike treba verilicirati uz jamstvo da su prijevodi jasni.* Svaki korak uputa treba obuhvacati samo jedan zadatak i mogucnost pozitivne povratne veze (npr. signalno svjctlo koje se paii) nakon uspjesno obavljenog zadatka.e Kad je na raspolaganju proizvod s nekoliko mogucnosti, pisanje uputa postaje slozenije jer se morn odnositi na razlicite moguce kombinacije znacajki. Jedno od rjesenja moze biti modularizacija uputa.

UpotrebaNeki se problcmi u praksi mogu pripisati neispravnoj upotrebi proizvoda. LaSala i Siegel (1983) opisuju nekoliko istrazivanja koja su izvrsena da bi sc kvantificirao opseg i djelovanje ljudske pogreske na pouzdanost i odrzavanje proizvoda. U jednoni je istrazivanju oko 50 posto propusta u glavnim sustavima bilo zbog ljudskih pogresaka. Pogreske su bile svrstane u 5 vrsta: proceduralne, zbog netodne dijagnoze, pogresnog tumacenja kod prenosenja, neprimjerene zastite okoline i nedovoljne pozornosti ili opreza.

Buduci da proizvodi postaju sve slozeniji, problem ljudske pogreske tijekom rada opreme postaje sve vazniji za rjesavanje. Proizvodaci su ucinili mnogo u pripremi radnih uputa ili drugih uputa za ispravnu upotrebu i odrzavanje. Te su radne upute

500 ANALIZA KVAUTETE

Dok se kod instaliranja i upotrebe koju obavljaju strucnjaci tezi za sto vecom strucnoscu dotle je upotreba proizvoda kod potrosaca obiljezena s mnogo neznanja na nekoliko nacina:

• Propust da se da dovoijno vremena za poducavanje i praktican rad na novim i slozennn proizvodima, Nedavni napretci u opremi za obradu teksta sluze kao pri ruler, Zacudujuce sposobnosti takve opreme mogu se ostvariti samo kad je osoblje temeljito poduceno i kad im je dano dovoijno vremena za vjezbanje. Sposobnosti su opreme toliko velike da bacaju u sjenu vaznost vremena ucenja i vjezbanja.• Propust da se koriste raspolozive informacije. Na primjer, rotirajuca cetka kod vakuum usisivaca nailazi na zapreku i prestaje rotirati. Uputa za vlasnika jasno govori sto treba uciniti: ukloniti zapreku i ponovo pomaknuti crveni gumb. Korisnik to ne zna, jer je iiputa za vlasnika izgubljena ili je jednostavnije servisirati aparat.• Upotreba pod uvjetima o kojima se nikada nije razmisljalo. Na primjer, vlasnik nalazi smrznutu bravu na automobilu u danu kad je lemperalura ispod nistice. Pre- nos ivo susilo za kosu upotrijebljeno je u pokusaju odmrzavanja brave. Medutim, odmrzavanje pomocu susila nije uspjelo jerono nije projektirano za rad na temperaturama ispod nistice.• Priu ijena naprezanja o kojima se nikada n ije / rizn i isijalo. N a pr i mj er vlasnik kuce stoji na perilici za rubije dok bijeli strop iznad glave.• Propust da se ohavi odrzavanje. Potrosaci su poznati po svom nemaru kod pridrzavanja propisanih planova za podmazivanje, ciscenje, zamjenu istrosenih dijelova itd.

Od najvece je vaznosti potreba da proizvodac pronade sto se stvarno dogada s proizvodom u upotrebi. Kad to znanje postane dostupno — preko opazanja u praksi, analize zalbi itd. —^proizvodac ima siroki spektar mogucnosti za poboljsanje

Teskoea kod vadenja komponente 71postoTeskoca kod smjestanja komponente 14postoProduljena kontrola 6postoTeskoca kod zahvacanja komponente 5postoPrilagodavanje/podmazivanje 4posto

Analizom se doslo do zakljucka da se vecina problema mogla ukloniti i sprijeciti tijekom projektiranja proizvoda.

MARKETING, ESPUNJAVANJE FUNKCIJE U PRAKSII SERVES ZA KUPCA 501

Vazno je medusobno djclovanje izmedu radnika i proizvoda. Obuhvaceni faktori mogu biti anatomske dimcnzije radnika, smjestaj tastera i prekidaca na proizvodima; fizicka opterecenja kojima proizvod djeluje na radnika; monotonija ili druga psiholoska djelovanja rada proizvoda; utjecaj iz okoline na koju djeluje proizvod, kao sto je buka i vibracija; i konstrukcija radnog mjesta kao sto je osvjetljenje i prostor.

Zajednicki se takvi predmeti nazivaju “eigonomija” i Ireba ill

Odrzavanje

Jedan od elemenala prikladnosti za upolrebu jc raspolozivost. To je funkcija pouzdanosti i sposobnosti za odrzavanje (vidjeti Odjeljak 13.9 “Raspolozivost”). Primjeren program za odrzavanje u praksi zahtijcva da problemi u vezi proizvoda budu utvrdeni tocno i pravodobno. Rod nekih potrosackih proizvoda ima vise zalbi kupaca 11a servisiranje nego na kvalitetu originalno dostavljenog proizvoda. Te zalbe obuhvacaju pogresne popravke i duga cekanja na povratak proizvoda, sto uzrokuje nisku ra-spolozivost proizvoda za kupca.

Kod jednostavnih proizvoda, pogresno funkcioniranje proizvoda moze se cesto is- praviti jednostavnom izmjcnom elementa s nedostatkom. Kako proizvodi postaju slozeniji, proces pronalazenja i ispravljanja pogresnog funkcioniranja postaje tezi. Uo- bicajeni su koraci prikazani na Slici 20.1. Ti koraci cesto zahtijevaju vise izvora nego se u poeetku ocekuje. Poduceno osoblje, tehnicki podaci i oprema za ispitivanje moraju biti planirani dosta unaprijcd da bi bili potpuno spremni kad se proizvod nacle u primjeni. Osim toga, rezervni se dijelovi moraju

OSIGURAVANJE PRIMJERENOSTI USLUGA ODRZAVANJA. Odrzavanje samo po sebi moze biti uzrok propusta u primjeni. Horn i Hall (1983) objasnjavaju tehnike za procjenjivanje u lcojem opsegu odrzavanje pridonosi propustima u primjeni kao i tehnike za utvrdivanje propusta uzrokovanih odrzavanjem i njiliovih uzroka, Kod nekih zrakoplovnih djelatnosti (Air Force), propusti uzrokovani odrzavanjem variraju od dva do 48 posto od ukupnih propusta, ovisno o vrsti opreme.

Kontrola kvalitete popravaka neugodna je za servisni cental1. Najvise je malih radionica i tradieija je bila da je samokontrolu obavljao mehanicar, a samo je povremeno kriticki pregledao voditelj servisa. Neke su organizaeije uvele norme za ispunjavanje

502 PLAN!RANJE I ANAL1ZA KVALITETE

SLIKA 20.1Koraci u ispravljauju pogreSuog fitnkcioniranja

drucja koja su bitna za potpuno zadovoljenjc usluga (npr. kvaliteta, uredaji, osoblje itd.). Za svako od till 22 podrucja, odredeni “vrednovatelji” pomazn odredivanju je li trgovac u skladu s normama. Parametar kvalitete ima 15 vrednovatclja, npr. “postupci za kontrolu su na raspolaganju”. Chevrolet daje tehnicku pomoc da bi olaksao trgovcima dobivanje certifikata. Certificiranje obuhvaca i kriticki pregled trgovcevih postupaka i objekata i bitnu povratnu vezu od kupca o ispunjavanju funkcije

MARKETING, 1SPUNJAVANJE FUNKCIJE U PRAKSI 1 SLRVIS ZA KUPCA

Poboljsanje servisaDobar servis je pomicni cilj zbog stalnih promjena na trzislu. Odupiranje koukurenciji zalitijeva stalno poboljsanje servisa. Buduci da se poboljsanje odvija projekt po projekt, potrebno jeusuglasiti odredena potrcbna poboljsanja a onda organizirati izvodenje tako nastalih projekata poboljsanja.

Primjer pristupa do takvog poboljsanja moze se vidjeti kod autora Lele i Karmarkar (1983). Oni upotrebljavaju naziv “potpome strategije” u smislu uominiranja projekta za poboljsanje servisa. Prema njihovoj definiciji naziv “strategija” znaci zbir djelovanja koja se upotrebljavaju da se zadovolje potrebe kupca za servisom. Strategija moze varirati od jednog trzisnog segmenta do drugog i moze se mijenjati s uvjetima na trziStu. Tvrtka mora o da brat i strategiju, vrednovati svoj vlastiti polozaj i relativni polozaj konkurenta, te odrediti kad potrebe kupca ill konkurentski pritisci zahtijevaju promjenu strategije. Na primjer, Tablica 20.5. pokazuje deset alternativnih strategija za industrijski traktor. Te su alternativne strategije ustanovljene nakon sto su istrazivanja pokazala da su kupci brinuli zbog vremena zastoja zbog kvara na proizvodu kao i zbog ukupnog vremena zastoja. Tzvedena je simulacija na racunalu da bi se udvostrucilo djelovanje upotrebljavajuci strategije (ili kombinacije strategija) u

TABLICA 20.5

Alterantivne strategije za

traktor Oznaka strategije

StrategijaA Poboljsanje brzine popimjavanja dijelova od 91% do 95%.B Povecanje prosjeCnog vremena izmedu kvarova od 350 na 450 sati.C Razvijanje i instaliranje sposobnosti dijagnosticiranja na temelju

mikroprocesora u svaki traktor,D Pribavljanje brzeg servisiranja dijelova pomocu vozila s dijelovima.E Preprojekliranje traktora da se omoguci brza zamjena modula (standardnih

dijelova koji se lako zamjenjuju) eteklricnih i hidraulickih komponenti.

F Pribavljanje posudenih traktora korisniciina Izvor. Lele i Karmarkar(1983,, sir, 130).


od kojih svaki zahtijeva razlicitu strategiju: od 50 do 30 sati stajanja, od 30 do 20 sati i od 20 do 10 sati. Menedzment je odlucio poboljsati pouzdanost postojecegprojckta, uvesti mogucnost davanja opr erne na posudbu (strategy a F) ako to konkn rents lei pritisci zahtijevaju, promjenu projekta da se omoguci napredna modularizacija (ugradnja standard nih elemenata) kljucnih komponenti i prijelaz na kombinaeiju modularne zamjene i posudbi (strategije H i I).

Simulacija jc omoguciia zakljucke koji normalno lie bi bili na raspolaganju dole se ne bi nakon nekoliko mjeseci skupilo dovoljno iskustva,

20.6 SIGURNOST I ODGOVORNOST ZA PROIZVOD

Odgovornost je proizvodaca da se pobrinu za siguran proizvod jasna. “Odgovornost za proizvod” odnosi se na zakonsku obvezu proizvodaca ili prodavaca da dadu naknadu zbog povrede ili stete koju je uzrokovao proizvod.

Porast broja pravnih postupaka, kao i velicinc odstela ostecenima bio je dramatican. Odstete koje premasuju milijun dolara nisu vise rijetke. Razlozi su jasni: vise je proizvedenih proizvoda u ruleama a mat era, stvarajuci vece moguenosti za stetu; neke su se tradicionalne zaleonske obrane proizvodaca istrosile, olaksavajuci ostecenom da uspjesno tnzi proizvodaca; pokiet je potrosaca u vecini slucajeva ohrabrio djelovanje potrosaca; publieitet koji se dajc velikim odstetama potaknuo je vise pravnih postupaka.

Temcljna obrana od odgovornosti za proizvod jest preveneija tako da se uklone uzroci povrede ili stete. Sve fiinkcije tvrtke pridonose toj djelatnosti preveneije kako jc prileazano u Tablici 20.6.

Vecina je pravnih postupaka za odgovornost za proizvod^— “gradanski pravni postupci>’^—usmjerena na proizvodacke tvrtke zbog njiiiove sposobnosti da plate, a ne na pojedince kao sto su strucnjaci za projektiranje.

Ali u slucaju “krivicne odgovornosti za proizvod”, drzava je tuzitelj. Posljednjih de- setljcca, javni su tuzitelji progonili

* Prijavijivanje kod osiguravajuceg drustva bez oklijevanja.* Posao istrazivanja dodijelili samo osposobljenim stiiicnjacima.* Osiguravanje i zadrzavanje jedinice proizvoda za koju sc tvrdi da je uzrokovala stetu.

Visi menedzment Projekt proizvoda Kontrola proizvodnje Marketing Oglasavanje Usluzivanje kupca

Kreiranje politike za sigumost proizvodaPoduzimanje napora za sigurnost na razini tvrtkcUsmjeravanje na kreiranje post up aka za slijcdcnjc i pozivanje na proizvodUvodenje plocc s bodovima (scoreboard) za sigurnost

Uzimanje sigumosti proizvoda kao obveznog para- mctra za projektiranjeUsvajanje praksi za pro-jektiranje kojc su sigumc od manjkavostiUpotreba tchnika za vrednovanje projekta radi sigumostiOrganiziranje obvezne kri- tibke kontrole projekta radi sigumosti

Isticanje ispravijanja pogreskcPribavljanje dokumentacije i slijedenjaUtvrdivanje znabajki operaeija i ispitivanja koja su kritiCna za sigurnost Omogueavanje poduke za stavke vezane za sigurnost Osiguravanje ispravnog raspolaganja s nesukladnim proizvodima

Stavljanje naljepnica na proizvode s upozorenjima0 opasnostima i protuotrovima Opskrbljivanje distributcra1prodavaba informaeijama o sigumostiPoduka prodavaba o pitanjima sigumosti iz ugovoraPoduka korisnika o pitanju sigumosti

Imati kritibki preglcdano oglasavanje radi tehnibkih i zakonskih stajalistaNaglaSavanje sigumosti preko podubavanja

Omogueavanje usluge koja smanjuje vjerojatnost reklamacijcPribavljanje povratne veze o tome kako se proizvod stvarno upotrebljavaGarantiranjc da popravak proizvoda ostavlja proizvod u sigumom stanju

Uskladivanje sa svim normama za sigurnostAnaliziranje i omogucavanje povratnih veza projektantima o podacima u vezi stete

O

506 PLAN1RANJE I ANALIZA KVAL1TETE

* Temeljito anaiiziranje proizvoda i okoline oko nastale stete radi odredivanja preciznog nacina propusta.

* Izvodenje iaboratorijskih ispitivanja u pogledu reproduciranja istog nacina propusta. (Ako je potrebno, treba osigurati verihkaciju neovisnih laboratorija).

0 Upotrijebiti suvremenc telmike za analizu: kamere velike brzine, skanirajuci, elek- tronski mikroskop itd.Vidjeti QCH4, str. 34.19-34.22, radi objasnjenja.

20.7 NEPOSREDNIKONTAKT S KUPCEM U USLUZNIM DJELATNOST1MA

Tcmeljno je djclovanje u usluznim djelatnostima susret kod usluge, to jest ostvareni kontakt s kupcem kad se udovoljava kupcevim potrcbama. Tipicni su primjeri za to bankovni blagajnik koji ruiosi uloge i izdaje novae, pratitelj icta koji se brine za servis u zrakoplovu, hotelski cinovnik kad upisuje gosta. U svim slucajevima, kvaliteta posredovanja obuhvaca tehnicku primjerenost rezultata i drustvene osposobljenosti osobe koja posreduje u “neposrednom kontaktu”. Pojavljuju se tri faktora koja su vazna: oda~ bir namjestenika u neposrednom kontaktu, poduka tog namjestenika i “ovlastenost” namjestenika da djeluje kako bi zadovoljio potrebe kupca. (Citatelj treba usporediti te faktore sa tri elementa samokontrole, vidjeti Odjeljak 5.2 “Samokontrola”).

U posredovanjima koja imaju oblik “osoba s osobom” odabir namjestenika ima tre- nutacni, izravni i trajni ucinak na opazanje kod kupca. Neki ljudi posjeduju potrebne osobne karakteristike za neposredni kontakt; neki ljudi nemaju te znacajke niti ih ne postizu podukom. Da bismo ustanovili zahtjevane karakteristike za takav rad potreban je ispravan odabir zahtjeva (da li upitati iskusne namjestenike), koristimo visestnike razgovore, poducavamo voditelje kako razgovarati, odredujemo kandidate izmedu pri- sutnib namjestenika i trazimo preponike od prisutnih namjestenika. Federal Express, na primjer odabire ljude koristeci znanstveno pripremljene kratke biografije uspjesnili izvrsitelja.

Poducavcmje, naravno je bitno. Usluznc organizaeije s nadmocnijom kvalitetom posvecuju od jedan do pet posto namjestenikovih radnih sati za poduku. Sadrzaj poduke ovisi od zahtjeva posla, ali i cesto naglasava znanje o proizvodu, Osim toga, poduka obuhvaca takve djelatnosti, kao sto je snalazenje u situaeijama kad posredovanje lose krene, postupanje prema

MARKETING, ISPUNJAVANJE FUNKCIJE U PRAKSII SERVIS ZA KUPCA 507

Optmomocenost je uz poduku kljucni korak koji obuhvaca davanje novog stupnja ovlastenosti namjestenicima u izravnom koutaktu, Izraz obicno znaci bodrenje namjestenika da se bavc neobicnim situacijama koje normizirani postiipci lie obuhvacaju. U proslosti bi se namjestenik savjetovao s pretpostavijenim — dok bi kupac cekao i cekao. Ta koncepcija smanjuje upotrebu knjige propisa, a maksimalno povecava upotrebu znanja, inicijativc i prosudbe osobe » izravnom koutaktu koja prema potrebi djeluje da zadovolji potrebu kupca koji stoji kod ducanskog stola. Na primjer, prirucnik politike u Nordstromovoj robnoj kuci navodi “Upolrijebite svaki put vasu najbotju prosudbu”. Rizicno? Nelci bi Ijudi tako pomisiili, ali povoljne prilike za zadovoljavanje kupca i namjestenilcov stav prema "posjcdovanju” njegova ili njezina posla veoma su uvjer- Ijivi. Odjeljak 8.5 pod “Opimomodenost” daje daijnje objasnjenje.

Zemke i Scliaaf (1989) daju mnogo dodatnih primjera za odabir, poduku i osposobljavanje namjestenika u izravnom kontaktu.

Banc One u pot re bijava siri nadzor (anketu) kupca kako bi izmjerila kvalitetu rad a bankovnih biagajnika. Nadzorom se ispituju kupci u vezi odredenog ponasanja u kontaktu, kao sto je prijateijsko pozdravljanje, prepoznavanje od strane namjestenika, kon- fakt pogiedom, smijesak, upotrcba kupceva imena lijekom posredovanja, staina pozornost namjestenika, tocno provodenje

20.8 OBRADA I RJESAVANJE PRITUZBI KUPACA

U maiim tvrtkama koje sudjeluju u samo nekoliko zalbi iz prakse, nialo je potrebno za sustavan pristup analizi priluzbe. Medutim, kako broj zalbi raste, potreba za sustavnim pristupom raste. U nekim je tvrtkama, medutim, nedostatak organiziranog pristupa postao ozbiljna zapreka za zdrave odnose s kupcem.

Svaka zalba na kvalitetu postavlja razlicite probleme koji zahtijevaju razlicite programe djeiovanja:

0 Zadovoljavanje zalitelja. Taj je program usmjeren prema zalitelju i zbog toga je prakticki potreban u svakom slucaju zalbe. To zahtijeva brzo obnavljanje usluge, primjereno rjesavanje reklamacije i uspostavljanje dobrog glasa.* Sprjecavanje ponovnog pojavljivanja izoliranih zalbi. Uobicajena je praksa da se na izolirane zalbe upozore oni za

508 PLANIRANJE J ANALIZA KVALITETE

TABLICA 20.7Djelovanja koja sc poduzimaju da se odusevc kupci

Djelovanje Primjer

Pruzanje usluge mnogo vise izvan podrucja usluga tvrtkePruzanje usluge

Posebno priznanje kupcu za prelrpljenu neugodnost

Pruzanje

Pralitelj leta u zrakoplovu prati bolesnuputnicu i njezinu kcer do bolnice.Da bi uklonili zvefieci zvuk u slaklenomsvjeenjaku zbog struje kondicioniranog zraka, hotelski sunanijestenici uklonili svaki drugi komad stakla 30 minutaprije pocetka sastanka.Proizvodac automobila platio je kupcu 985$ za“izgubljeno vrijeme” kojemu je kupac bio izlozen zbogpovecanih i neispravno obavljenih popravaka.Kupac je prijavio da je u trgovini

• Odredivanje “nekoliko vitalnih” ozbiljnih zalbi koje zahtijevaju provodenje detal- jnijih istrazivanja da se otkriju temeljui uzroci i popravci tilt uzroka. Obicno su ovdje odlucujuca pitanja (1) da li je zalba izolirana ili vrlo rasprostranjena i (2) da it je zalba u vezi krilicnih predmeta (npr. sigumost, drzavni propisi).

* Detaljnu analizu radi otkrivanja temeljnih uztoka zalbe. To je djelovanje usmjereno na proizvod i normalno je polrebno u onili nekoliko vitalnih slucajeva koji su odgovorni za vecinu manjkavosU.

8 Daljnju analizu radi otkrivanja i primjene popravaka za temeljne uzrokc.

Nacin postupanja s nekoliko vitalnih problema prikazan je na Slici 20.2. Buduci da uzroci i popravci ccsto obuhvacaju mnogc odjele “skupina za popravno djelovanje” cesto je sastavljcna od predstavnika iz Projektiranja, Proizvodnje, Nabave, Kvalitete i Usluge u praksi. Skupina zajednicki analizira podatke kako bi odabrala nekoliko vitalnih problema, pro vela pocetno istrazivanje za pripremu temeljitog izvjestaja i dodijelila odgovornosti za odredivanje popravne mjere.

Skupina se redovito sastaje da kriticki pregleda sve novc zalbe i kriticki pregleda napredak tekucih problema. Dnevni red problema objavljuje predsjedatefj nekoliko dana prije sastanka. Zapisnici se sa sastanka, ukljucujuci dnevnik stanja problema, propisno vode, a djelovanja se koje treba poduzeti potkrjepljuju dokazima i razdjeljuju svim za- interesiranim. Taj dnevnik sazima svaki problem prije komisije. On takoder pokazuje planirani pocctak i zavrsetak djelovanja, dodjeljuje odgovornosti i nabraja poduzeto djelovanje. Takoder pokazuje mcnedzmentu projektiranja glavne probleme i stanje po-

MARKETING, ISPUNJAVANJE FUNKCiJE U PRAKSII SERVIS ZA KUPCA 509

SIJKA 20.2Susiav popravnog djelovanja

pravnih nap ora, Dodatni se napor onda moze usmjeriti na podrucja za koja se sinatra da su problematicna.

Postnpak rjesavanja zalbi knpaca pokazao se kao vazno pomagaio natjecanja kod ostvarenja prodaje, Sada su na raspolaganju podaci koji pokazuju kako se razina zadovoljstva kupca kod rjesavanja zalbi odnosi na gubitak prihoda (vidjeti Odjcljak 4.5 “Razina zadovoljstva kako bi se zadrzali postojcci kupci”).

Neke su organizacije odlicne kod rjesavanja zalbi, Druge su organizacije slabe cak u vecini temeljnih eiemenata. Tablica 20.8 prikazuje neke rezullate anketiranja 267 tvrlki koje su pitane provode li odredene djeiatnosli sto se odnose na zalbe. Mozete primijetiti da ninoge tvrtke ne broje, ne izvjestavaju ili ne prate redovito vrijeme reakcijc na zalbe.

TABLTCA 20.8.Prikupljanje i koristenje ko men tarn

i zalbi kupca

DjelatnostTvrtke

koriste, %Redovno odrzav<mo brojenje zalbi 72,6lzvjestaji su pripremljeni i kruze

66,3Praeeno vrijeme reakeije 64,8Vrednovana konkureneija

34,1Obuhvaeeno u straleskom planiranju

60,7Dio oejenjivanja ispuujavanja funkeije

42,0

hvor. American Management Association (1978).

sekveneije (vidjeti Poglavlje 3, opcenito) pocinjuci dokazivanjem potrebe i zavrsava- juci zadrzavanjem stecenog biii su put do uspjeha.

20.9 DOBIVANJE POVRATNE VEZE O ISPUNJAVANJUFUNKCIJE U PRAKS1

Prikupljanje, anabziranje i odgovaranje na zalbc kupca u vezi proizvoda bitno je radi smanjivanja nezadovoljstva kupca, Ali djelatnosti u vezi zalbi na proizvod nisu dovoljne za povecanje zadovoijstva kupca. Zadovoljstvo obuhvaca mnogo siri opseg faktora koji se odnose 11a potrebu za detaljnijim razumijevanjem kupcevih potreba (vidjeti Poglavlje 11, “Razumijcvanje potreba kupca”).

Kupceve se potrebe mogu djelotvornije rijesiti kad su na raspolaganju podaci iz prakse. Takvi su podaci stvorili koncepciju mjerenja utemeljenu 11a kupcu (bolje 11 ego utemeljenu na tvrtki) — oeito logienu ali koja riije realnost za mnoge tvrtke,

Primjcr sustava mjerenja utemeljena 11a kupcu dolazi od proizvodaca (Xerox) opreme za fotokopiranje (Ekings, 1986.). Mjesecni nadzor kupca obuhvaca cetiri kategorije: opremu, uslugu, prodaju i administracijsku pomoc. Nadzor ukljucuje 25 pitanja koja obuhvacaju opremu, pomoc u ustuzivanju, potporu u administraeiji i potporu u prodaji (vidjeti Tab lieu 20.9).Svaki se mjesec postom salje 40.000 anketnih obrazaca za nadzor, a prosjek odgovora iznosi 45 posto. Rczultati se upotrebljavaju za ljesavanje probiema kupca bez odlaganja, utvrdivanje probiema koji zahtijevaju popravno djelovanje prema vrsti i omo- guctiju kvantitativno mjcrcnje zadovoljstva laipca. Slicne se informaeije dobivaju od korisnika konkurentskih proizvoda, tc na taj nacin omogucuju podatke za konkurentsko

MARKETING, ISPUNJAVANJE FUNKCUE U PRAKSI I SERVES ZA KUPCA SI

TABLICA 20,9Pitanjn iz detaljnijeg pregleda o zadovoljstvn kupca

Op rein a Potpora usluge Potpora adniinistracije Potpora prodaje

Cesti kvar na opremi

Cesto ukljestenja papiiaNejednolicna

Losa

telefonska

using

Spora tisluga

doslave

Propust da se

popravi

Ceste pogreske u pri- jamu i naplati racunaTeskoca u ispravljanju pogresakaFakture tesko razumljive

Pogresno rukovanje visestmkim lakturamaProblemi s odgodama za kieditiranje

Prodaja ne udovoljava potrebamaPredstavnici ne odgovaraju na pozivePredstavnici su nespo- sobniPredstavnici nisu zanteresirani Teskoce kod naruci- vanja zaliha Dostave

Vecina povratnih veza o ispunjavanju fimkeije u praksi poljece od osoblja tvrtke, Povijesno glcdano, dobivauje primjereue povratne veze od osoblja bio jc oduvijek stalni problem za mnoge tvrtke. Poboljsanjc kvalitete i brzina povratne veze zahtijeva raznolikost djelovanja da sc proces ucini sto prikladnijim i djelotvornijim. To obuhvaca:* Pribavljanjc ispravno projektiranih popisa podataka za osoblje.* Davanje stimulacija da se potakne primjerena povratna veza.* Pribavljanjc rjecnika naziva za poboljsanjc komunikaeija i

mnemotelinickog silrira- nog broja da se pojednostavi unos podataka i analiza.

* Omogucavanje poduke na nacin kako i zasto.° Provodenje nezavisne provjere podataka iz povratne veze o procesu.* Koristenje suvremene telmologije za prikupljanje informaeija iz prakse.* Koristenje analize suvremenih metoda kako bi sc voditeljima

pribavili punovaljani sazeti podaci radi donosenja odluka.0 Smanjivanje broja stanica za prenosenje podataka,* Koristenje koncepcije uzorka.* Pribavljanje dnevnika rada 8


20.10 KAD KUPAC IZNEVJERI

Sto duije tvrtka zadrzi kupca to ce zarada biti veca. Na primjer, suvlasnik Irgovine Domino Pizza izracunao je da su redovni knpci bili vrijedni vise od 5.000$ tijckom de- setogodisnjeg trajanja povlastenog ugovora.

Nevjera (Napustanje) kupca dogada se kad kupac odabcre drugu marku robe. Kad se gube knpci, potencijaini profit odlazi s njima. Istrazivanje provedeno u usluznim djelatnostima pokazaio je da smanjenje stope nevjere moze imati dramatical! ucinak na po- jacanje zarade (Reichheld i Sasser, 1990.).

Razmotrimo stopu nevjere od 20 posto u tvrtki za kreditnc kartice, tj. 20 posto tckncih kupaca gubi se svake godine, iz cega proizlazi prosjccni petogodisnji zivotni raspon kupca. Ako se stopa nevjere smanji na deset posto prosjecni se zivotni raspon ud- vostrucuje na dcset godina, a vrijednost kupca za tvrtku kreditnih kartica skace sa 134$ na 300$. Ta je vrijednost neto sadasnja vrijednost tokova zarade u prosjecnom zivotu kupca. Ako stopa napustanja padne za sljedecih pet posto, vrijednost (zarada) raste od 300$ na 525$ ili 75 posto.

Slika 20.3 pokazujc za razlicitie usluzne djelatnosti, porast neto sadasnje vrijednosti profita (tijekom prosjecnog zivota kupca ako se stope napustanja smanje za pet postot- nih bodova od tekuce

100 n

vsu■£3

O■s?

80-

60-

40-

£ 20

85%

30%

75%

* IzraCunato usporedivanjem neto sadaSnjih vrijednosti tokova zarade u prosjecnom zivotu kupca uz tekuce stope s neto sadaSnjim vrijednostima tokova zarade u prosjecnom zivotu kupca uz 5% nize stope nevjere

50%

25%

45% 45%40%

35%

op/y // ft? ̂

// /*y * y

AT 4k A A? A Jr A? A AAA %

A* A

SLIKA 20.3Smanjenje nevjera za pet posto pojavaCa zarade za 25-85 posto (Od Reichlielda i Sassera, 1990).

MARKETING, ISPUNJAVANJE FUNKC1JE U PRAKSII SERVES ZA KIJPCA 513

SAZETAK

• Kupci oblikuju shvacanje kvalilete tijekom tri faze-prije kupovanja, u trenutku ku~ povanja i nakon kupovanja.

* Jamstvo je oblik osiguranja da je proizvod prikladan za upotrebu. Jamstva su kupcu za proizvod “puna” ili “ogranicena”.

* Koraci prije up o tie be proizvoda u praksi obuhvacaju pakiranje, otpiemu, primanje i skladistenje. Faktori u praksi uzrokuju 20-30 posto problema koji se odnose na prikladnost za upotrebu za slozenc proizvode.

* Odgovornost za proizvod odnosi sc 11a zakonsku obvezu proizvodaca ili prodavaca da da naknadu zbog povrede ili stcte koju je uzrokovao proizvod.

• Tri su faktora vazna za postizanje nadmocnog kontakta u izravnom odnosu s kupcem u usluznim djelatnostima: odabir, poducavanje i opunomocivanje namjestenika u izravnom dodiru.

• Postupak rjesavanja zalbi kupca postao je vazno pomagalo natjecanja kod ostvarenja prodaje.

8 Povratna veza o ispunjavanju funkcije u praksi mora koristiti sustav mjerenja ute~ meljen na kupcu.

ZADACI

20.1. Istvazile metode koje se koriste za reklamiranje kvalitete za svaku od sijedecih vista proizvoda ili usluga: pica, cigarete, automobili, kucanski aparati, putovanje zrakoplovom, kinomatograflja, elektronske komponente, npr. otpornici i mehanicke komponente, npr. lezajevi. Opisite koliko mnogo reklamiranje (a) istice odredene kvalitete; (/>) kvantificira opseg u kojemu proizvod posjeduje te kvalitete; (c) koliko se bavi pretjerivanjem, (d) godi raznim ljudskim osobinama, npr. lasting lakomosti.

20.2. Posjetite transportnu usluznu djelatnost koja obuhvaca utovar skladistenje, pakiranje it sanduke, istovar, transport id. Neki moguci primjeri su: otpremni terminal, parobrodsko pristaniste, zracni terminal za ukreavanje, trgovacko skladiste, prostor za otpiemu u tvornici, prostor za posiljke na posti i zeljeznicki ranzirni kolodvor. Proucite postupke koji su u upotrebi i njihovo moguce djelovanje na kvalitetu proizvoda koja podlijeze tim postupcima. Opisite vasa otlalca i zakljucke.


20.4, Proucite upule za rad i/ili odrzavanje. Opisile vasa otkrica i zakljucke.

20.5, Odaberite jednu od djelatnosti u praksi opisami u ovom poglavlju. Primijenite koncepciju samokontrole (vidjeti Odjeljak 5.2) radi vrednovanja je li djelatnost bila ispravno ptanirana u pogledu djelovanja na kvalitetu proizvoda. Za svaki od triju kriterija samokontrole, navedite odredena pitanja koja se mogu postaviti za vrednovanje planiranja.

20.6. Odaberite proizvod siroke potrosnje i izvrsite ergonomijsko istrazivanje kako biste vrednovali primjerenost projekta it pogledu ucinka rada proizvoda na radnika.

20.7, Pripremite plan istrazivanja tizista kako biste prikupiii podatke o misljenju vlasnika sto se odnose na popravke odredenog proizvoda koje je obavio prodavac iii proizvodae.

20.8. Za od redeni proizvod, navedite pogresne upotrebe i

LITERATURA

American Management Association (1987). "Close to the Customer", New York.Ekings, J. Douglas (1986). "A Nine Step Quality Improvement Program to Increase Customer Satisfac-

tion", Proceedings of the 30th Annual Conference, European Organization for Quality Control, Berne, Switzerland, sir. 399-408,

Fiedler, Robert M. (1978), "Portal to Portal Product Protection", Quality, svibanj, str. 12-14.Golomski, William A. (1986). "Quality Improvement of Marketing." Quality Progress, lipanj, str. 24-26.Gust, Lawrence J. (1985). "Non-Manufacturing Quality Improvement", Juran Report Number Four, Win-

ter, Juran Institute, Inc., Wilton, Connecticut, str. 112-120.Hicks, Jonathan P. (1991). "Sensors That Tell Just How Good the Packaging Is, New York Times, 15. Ru-

jna, str, F-7.Horn, Roy L. i Fred M. Hall (1983). "Maintenance-Centered Reliability". Proceedings, Annual Reliability

and Maintainability Symposium, IEEE, New York, sir. 197-204.LaSala, Kenneth P. i Arthur 1, Siege! (1983). "Improved R & M in Productivity by Designs for People",

Proceedings, Annual Reliability and Maintainability Symposium, IEEE, New York, str. 494-500.Lelc, Milind i Uday S. Kannarkar (1983). "Good Product Support Is Smart Market , Howard Business

Review, studeni-prosinac, sir. 124-132,Nickel 1, Warren L. (1985), "Quality Improvement in a Marketing Organization". Quality Progress, li-

panj,sir .46-51Reichheld, Frederick F, i W. Earl Sasser Jr. (1990). "Zero Defections; Quality Comes to Services," Har-

vard Business Review, mjan-Iislopad str. 105-111.Richardson, Hugh W. (3981). "Designing for Customer Setup". Quality, listopad, str. 62-65.Takeuchi, Hirotka i John A. Quelcli (1983). "Quality.' Is More Than Making a Good Product", Harvard

Business Review, srpanj-kolovoz, str. 139-145.Zcmke, Ron, with Dick Sciiaaf (1989). The Service Edge, New American Library, New York. sir. 50-69.

MARKETING, ISPUNJAVANJE FUNKCIJE U PRAKSII SERVfS ZA KUPCA 515

DODATNA LITERATURA

lCvaliteta u marketingu—opcenito: QCH4 Odjeijak 19McGrath, Allan J. (1990). "What Marketing Can Leant from Manufacturing", Across the Board, The

Conference Board, New York, travanj, str. 37—42 Kvaliteta pri servisiranju kupaca—opcenito; QCH4 Odjeijak 20lCvaliteta m potrosafia u usluznim djelatnostima: Berry, Thomas H. (1991). Man ailing the Total Quality

Transformation, McGraw-Hill, Book Company, New York.ZeithamI, Valarie A., A, Parasuraman i Leonard L. Berry (1990). Delivering Quality Seivice, The Free Press, New York.Zemke, Ron i Dick Schaaf (1989). The Service Edge, New American Library, New York.

Etika u kvaliteti: Mundel, August B. (1991), Ethics in Quality, Marcel Dekker, New York;ASQC Quality Press, Milwaukee.

POGLAYLJE

21MARKETING,

ISPUNJAVANJE

FUNKCIJE U PRAKSI I

SERVIS ZA KUPCA -

STATISTICKA

POMAGALA

21.1 MJERENJE KVALITETE U MARKETIN GU,ISPUNJAVANJE FUNKCIJE U PRAKSI I SERVIS ZA KUPCA

Upravljanje aktivnostima koje su u vezi s kvalitetom u marketingu, ispunjavanje fimkcije u primjeni i servisiranje za kupca moraju obulivacati propis za mjerenje.

Prisjetite se triju smjernica za razvoj mjerenja kvalitete za funkcijske djelatnosti (vidjeti Odjeljak 19.1 “Mjerenje kvalitete n projektu”): dobivanje nlaznih podataka od kupaca; projektiranje mjerenja kako za vrednovanjc ispunjavanja funkcije, tako i za povratne veze za samokontrolu; pribavljanje pocetnili indikatora, istodobnih indikatora i indikatora kasnjenja ispunjavanja funkcije.

Tablica 21.1 prikazuje predmete koji se kontroliraju u razlicitim podmcjima trzista, ispunjavanja fimkcije u praksi i servis za kupca.

Sada nastavljamo ispitivati neka statisticka pomagala koja su

21.2 ZNACENJE PRITUZBI U PRAKSI

Prituzbe iz pralcse siaba su mjera ispunjavanja fimkcije proizvoda. Neki se korisnici zale unaloc cinjenici da je proizvod prikladan za upotrebu; dmgi se ne zale usprkos ci-516

P re cl met Jedinica mjereMarketing

Postotak opozvanifa narudzbi Postotak ponudn koje su postali ugovori Pogreske kod obrade narudzbi Broj pogresno obradenih narudzbi

Prituzbe

Ukupni broj prituzbiBroj prituzbi na milijun dolara od prodaje Broj prituzbi na milijun jedinica proizvoda Vrijednost materijala na koji je ulozena zalba na 100 dolara od prodaje za takve proizvode

Povrali Vrijednost vracenog materijala na 100 dolara od prodaje

Potrazivanja Iznos namirenih potrazivanjaIznos potrazivanja na svakih milijun dolara od prodaje

Kvarovi Prosjecno vri jeme izmedu kvarova (MTBF)Prosjecno vrijeme upotrebe izmedu kvarova npr. eiklusi, milje Prosjecno vrijeme izmedu dvaju zahtjeva za popravak Broj kvarova na 1000 jedinica pod jamstvom.

Otpreme Kolicina otpremljenog proizvoda koja nije udovoljila specifikacijama

Odrzavauje Prosjecno vrijeme za popravljanje (MTTR) Prosjecno vrijeme zastojaBroj ponovljenih zahtjeva za servis za istu prituzbu

Trosak servisiranja Omjer izmedu sati odiiavanja i radnih sati Trosak popravljanja po jedinici pod jamstvom Trosak po zahtjeva za sends

njenici da proizvod nije prikladan za upotrcbu. Jedna jc istrazivacka studija procijenila kako za svaku prituzbu koju je primila tvrlka, postoji jos najmanje scst potrosaca s ozbiljnim prituzbama i 20-50 potrosaca s manje ozbiljnim prituzbama (TARP, 1984.). Kad su prituzbe podnesene, kako ce sc uspjesno poduzeti djclovanje ima odlucujuci u c inak na p onovlj enu pro d aju (v i dj el i da lj e).

Da li je prituzba podncsena ill nije ovisi o nekoliko faktora:• Ekonomska klima. Broj zaibi koje dolaze na trziste prodavatelja i

povecavaju se na trzistu kupaca, oak za isti proizvod.• Sfca n s f , imi icnost, (ehnoloska strucnosf itd. kovisn ika. Poj ed i nc i re a gi

raj u ra zl ic i - to na nedostatka ■—cisti proizvod izaziva prituzbc kod nekih kupaca ali ne kod drugili.

• Vaznost nedostatka kako je vidi korisnik, Na to ccsto utjece narav

518 PLANKIANJE I ANALIZA KVALITETE

huljica. Ujednoj tvrtki dolazi jedna prituzba na oko milijun paketa zitnih pahuijica u usporedbi na cetiri prituzbe na milijun paketa zitnih pahuijica ako u njima nedostaje premija.

* Jedinicna cijena proizvoda, Kad je jedinicna cijena proizvoda niska, ucestalost prituzbe moze znatno podcijeniti teskoce u primjeni; moze biti potrebno ucestalost prituzbe umjelno povecati od 20 na vise od 100 puta da se dode do stvarne ucesta- losli nedostatka kod proizvoda.

Zbog toga niska ucestalost prituzbe nije dokaz zadovoljstva kupca. Medutim, velika ucestalost prituzbe dokaz je nezadovoljstva i radi toga ucestalost treba mjeriti i pazljivo prat it i.

Radi detaljnije razrade znacajnosti prituzbe, vidjeti QCH4, sir. 20.16-20.19.

21.3 PROCJENJIVANJE STVARNIH GUBITKA ZARADE ZBOG PROBLEMA NA PROIZVODU

Razvijen je model koji procjenjuje godisnji gubitak zarade zbog problema koje dozivljavaju kupci i nacina kako takve probleme rjesava tvrtka. Upotrijebit cemo primjer koji je sazela tvrtka TARP (1988). Model koristi podatke tvrtke i podatke nadzora kupca (u zagradama su prikazane vrijednosti radi objasnjenja primjera):

1. Podaci koje pribavlja tvrtka;8 Prosjedno razdoblje vjernosti kupca (pet godina)8 Prosjecni broj kupovina koje je obavio kupac tijekom

razdoblja vjernosti (deset).8 Velicina kapitala kupca (500.000).8 Prosjecna zarada po kupnji (20 dolara).

2. Podaci dobiveni iz nadzora kupaca:8 Postotak kupaca koji dozivljavaju probleme (70).8 Postotak kupaca koji dozivljavaju probleme i zahtijevaju

pomoc (50).8 Postotak kupaca koji nemaju problema, ah koji ipak nece

ponovno kupiti proizvod/uslugu (12).8 Postotak kupaca koji imaju problema i ne zahtijevaju pomoc,

koji nece ponovno kupiti (45).8 Postotak kupaca koji su zadovoljni, djelomicno zadovoljni i

Odgovor podnositelja prituzbe

Gubitak prodaje zbog nacina kako tvrtka rjeSava

problemeGubitak prodaje zbog negativnih

usmenih primjedbi

Zadovoljan 35,000 700Djelomicno zadovoljan 153,130 9,188Nezadovoljan 306,250 36,750Ukupno 494,380 46,638 541,018Gubitak prodaje akose kupac ne zali 787,500 31,500 SI 9,000Gubitak prodaje zbogkupaca koji su imali problema 1,360,018


Ali ti racuni pokazuju samo 50 posto kupaca koji se zale. Za 50 posto kupaca koji se lie zale, broj izgubljenih se prodaja izracunava ovako: 350.000 (0,50) (0,45) (2) (10) (0,02) = 31.500 (vidjeti Tablicu 21.2).

Prema tome, 1,360.018 procijenjeni jc broj izgubljenih prodaja zbog problems koje su imaii kupci. Ali neke ce prodaje biti izgubljene i cak ako nije biio problema. U tom slucaju pretpostavite da ce 12 posto prodaje uci u tu kategoriju. Izgubljcne prodaje su: 350.000(10)(0,12) = 420.000 prodaja.

Prema tome, ukupni je broj izgubljenih prodaja tijekom razdoblja vjernosti koji se moze pripisati kupcevu problematicnom iskustvu 1.360.018-420.000 = 940.018.

Broj izgubljenili prodaja godisnje je 940.018/5 ill 188.004. Ako je zarada 20$ po jedinici, godisnji je gubitak zarade zbog problema kupca proeijenjen na 3.760.080$.

Radi ustanovljavanja problemaAnaliza podataka iz prakse moze imati nekoliko ciljeva, ukljucujuci prepoznavanjc problema, mjerenjc stvarnog ispunjavanja funkeije i predviclanje buduceg ispunjavaiija fimkeije. Neke od telmika za prepoznavanje problema su:

1. Mat rice neclostatka. Primjer je tog modela tablica u kojoj vodoravne erte navodc glavne vrste nedostatka, a okomiti stupci navode vrste proizvoda. Nadlezni voditelji i strucnjaci sposobni su prepoznati znaccnje u modelu koji se pojavljuje, lipr. liedostaci koji su ograniceni na odredenc vrste proizvoda ili koji stetno djeluju na sve vrste proizvoda.

2. Nahrajanjeprema redoslijeciu vaznosti. Ta tehnika obuhvaca svrstavanje i nabrajanje osnovnih podataka tako da rezuitirajuci popisi pokazuju stavke prema njihovu redoslijedu vaznosti. Obicno, nabrajanje se pojavljuje u takvim obiicima kao sto su:

* Ucestalost propusta prema vrsti nedostatka* Jedinicni trosak popravka prema vrsti proizvoda c Ukupni trosale popravka prema vrsti proizvoda* Ucestalost prituzbi po kupcu

Cesto ova nabrajanja obuhvacaju stupce za zbirne sume svih clemenata koji se proucavaju. Nacelna je svrha tih nabrajanja da se omoguci usmjerenje na “nekoliko vitalnih”.

3. Anaiiza troska. “Vanjski propusti’' standardna je kategorija “Troskova kvalitete” (vidjeti Poglavije 2 “Procjenjivanje

Predstavnici servisa

MARKETING, JSPUNJAVANJE FUNKCIJE IJ PRAKSII SERVIS ZA KUPCA......................................................................................................521

troska korisne za Odjel kvalitete prema svojoj ulozi, upotrebljavajuci iznose troska kvalitete kako bi se opravdaii programs poboljsanja kvalitete.

4. Upotreba rezervnih dijeiova. Na raspolaganju su dvije metode analize:

• Zapisnik o stvarnoj upotrebi proizvoda koji potjecc iz izvjestaja o servisiranju. Ti izvjestaji pokazuju stvamu potrosnju till dijeiova, ali samo ako su tocni i poipuni.

* Prodaja rezervnih dijeiova lancu za raspodjclu. Ona je takoder potencijalno nepouzdana, u vecoj mjeri, zbog upotrebe rezervnih dijeiova proizvedenih kod konkurenata i

Naravno, racunalni soflver moze biti od izvanredne ponioci kod tih analiza podataka.

Radi analize problemaOsnovnc analiticke tehnike spomenute u prethodnim poglavljima mogu se takoder primijeniti na podatke iz prakse. Dvije takve tehnike su Pareto analiza i jednostavni grafikon ucestalosti propusta tijekom vremena. Na primjer, zbog intenzivnog Ijudskog kontakta u usluznim djelatnostima, korisno je provesti Pareto analizu za ispitivanje razdiobe propusta kod usluzivanja po broju zaposlenika. Slika 21.1 koja prikazuje tak\ai analizu, omogucuje voditeljima odredivanje je li manjkavo usluzivanje uzrokovano formalnom pogreskom u procesn kao cjelini ili zbog rada samo

Postotak ukupnih0 [0 20 30 40 50

Nekolikovitahiih

Mnogi korisil i

SLIKA 21.1Pareto analiza pradenja propusta pri uslirzivanjii. (Iz QCH4, sfi: 33.19.)


SLIKA 21.2Anaiiza trend a pracenja propusta prt uskizivanja. (Iz QCH4, str. 33.19.)

Zbog ciklicke uaravi milogill usluznih djelatnosti, obavlja sc anaiiza trenda (po vremenu) kako bi se izolirala “najkiiiicnija vremena”, to jest, razdobije najvece sklonosti pogresci kod manjkavog provodenja usluge. Slika 21,2 prikazuje model za praeenje manjkavosti odredene usluge mjesec za mjesecom. Kad se mjerenja zapisuju dovoljno detaljno, anaiiza trenda moze takoder otkriti najkrilicnija vremena lose usluge u danu ili satu.• Na primjer, First Tennessee Bank proucavala je bankovne

blagajnike i redovc cekanja i nasla pravilne i predvidive modele bankovnog prometa. Oni su se mogli prilagoditi preuredivanjem struktiue zaposlenika. Dodano je nesto honorarnog rada, obustavljene su neke duznosti punog radnog vremena i omogucena je unakrsna poduka da se postigne elasticnije svladavanje najkriticnijeg vremena. Bez ikakvog otpustanja (iz sluzbe) kad nije bilo posla, ustcdcno je godisnje vise od 1 milijun $ a maksimalno je vrijeme cekanja bilo smanjeno za SO posto.

• U drugom su primjeru analizirani podaci o odrzavanju zrakopfovnog motora. Jedna je vazna tehnika bio grafikon vjerojatnosti kvara u odnosu na razdobije rada. Pretpostavljeno je da ce vjerojatnost kvara porasti s razdobljem rada. Taj jednostavni graflcki prikaz vjerojatnosti kvara u odnosu na vrijeme otkiio je tznenadenje za 89% predmeta, vjerojatnost nije porasla s razdobljem rada. To je na kraju dovelo do mijenjanja tradicionalnog pristupa u odrzavanju (zamjene predmeta nakon nakupljenili Xsati rada) do sasvim drukeijeg shvacanja odrzavanja.Vidjeti QCH4, str. 20.10-20.11 radi objasnjenja.

MARKETING, ISPUNJAVANJE FUNKCUE U PRAKSI1 SERVIS ZA KUPCA............. 523

Korisni su razliciti podaci ne samo kod rjesavanja zalbi i potrazivanja za proizvod koji ima svojstvo sporog kvarenja (bomboni, fotografski film itd.); oni mogu takoder pomoci kod predvidanja ucestalosti kvarenja razlicitih dizajna proizvoda.

Primjcr 21.1 Odredeni proizvodi zenske odjece bili su poderani tijekom upotrebe i neki su bili vraceni. Kad su proizvodi, proizvedeni tijekom jednog odredenog mjeseca, bili kodi- ratio oznaceui datumom, kumulativna su vracanja dosegla dva posto u roku dvije godine nakon datuma proizvodnje. Rezuitirajuca kumulativna krivuija prikazana je na Slici 21.3. Smatralo se da se till dva posto moze dopustiti, (Narazini jedinicne cijene proizvoda bilo je vjerojatno da se oko 20 posto proizvoda stvarno unistava prilikom upotrebe).

U meduvremenu, odjel za istrazivanje razvio je novi proizvod koji je otisao u punu proizvodnju 14 mjeseci nakon prije spomenutog “odredenog mjeseca”. Kumulativna vracanja za novi proizvod takoder su prikazana na Slici 21.3. Mozete primijetiti da upotrebom vodoravne vremenske skale osnovane na “mjesecima koji slijede proizvodnju”, dvije krivulje koje obje pocinju u ishodistu i zbog toga se mogu lako usporediti jedna s drugom. Pomocu takve analize, tvrtka je mogla biti informirana (ijekomprvih nekoliko mjeseci vijeka trajanja

ol 1..I...I i I i I i I i I t I. i. f i f t I i SLIIGV 21.3.0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 Usporcdtia kimuilativnih vracanja temeljerui naMjeseci koji slijede nakon proizvodnje broju mjeseci nakon

1 .1 "

0.400e

0©

„ © __ 0.300 9©

©*©

©— @ — •

Popr

avci $ ©©©

© • #•©

9©

— © — 9 0.100

©••

©•© • *

©9

•....i . ■ 1_____________i____1____,____

//

« 0

^ , e|_________,____1____,____1____L_

0 1000 2000 3000 4000 0 1000 2000 3000 4000

(a) Slurost toplinske pumpe (dani)(b) Starost toplinske pumpe (dani)

SLIKA 21.4(«) Funkcija prosjeCnog kumulativnog troSka (MCCF) i (b) Funkcija prosjeilnog kumulativnog popravka (MCRF) rasliladnih molora {odNelsona, !9S8,).

MARKETING, JSPUNJAVANJE FUNKCIJE U PRAKSII SERVIS ZA KUPCA,525

SLlKA2I.fiPrimjer karte rasta pouzdanosti. (OdDttama, 1964.)

Kad je model dokazao da se moze primijeniti na klasu proizvoda, rani se podaci iz prakse mogu graficki prikazati na log-log papiru i povuci linija upotrebljavajuci nagib lemeljen na prethodnim slicnim proizvodima. Ekstrapolacija linije onda omogucuje prcdvidanje buduceg ispunjavanja funkcije. To ima liekoliko upotreba, ukijucujuci pracenje stvarnog napretka it odnosu 11a udovoljavauje nekog zahtjcva. Krivulje rasta s bit no razlicitim nagib ima znace da se poboljsanje pouzdanosti odvija razlicitim brzi- nama (vidjeti O’Connora, 1991.).

Duaneov se model moze prilagoditi na mjere upotrebe koje nisu vrijeme. Na primjer, proizvodac strojeva za kopiranje koristi ga za predvidanje uccstalosti kvara za nove proizvode tako da graficki zabiljezi ucestalost kvara u odnosu na kumulativni broj izradenih kopija. Bentz i Hutchinson (1984) objasnjavaju last pouzdanosti, ukljucujuci primjenu Duaneova modela i primjer koji pokazuje kako ucestalost rasta moze varirati s vremenom rada.

U pot re bn popisa vjerojatnosti za predvidanje razine zalbeWeibullov popis vjerojatnosti (vidjeti Odjeljak 9,11 "Weibullova razdioba vjerojatnosti) moze se upotrijebiti za analizu ranih

Vrijeme u sei visu, mjeseci

Popravci na 100 jedinica (/f/100)

Knmulativno/i/100

I 0.49 0,492 0.32 0.S13 0.24 1.054 0.24 1.055 0.21 1.506 1.19 1.697 0.19 1.888 0,23 2.11

Izvar: Ford (1972).

Razmotrimo podatke o popravku elcktricnog podsustava navedcnog u Tablici 21.3. Kmiiulativiii popravci 11a 100 jedinica prikazani su kao kumulativna ucestalost kvara u postotku. Ti su podaci sazeti iz velikog broja zajamcenili izvjestaja i zbog toga se podaci mogu izravno graficki zabiljeziti bez upotrebe pristupa prosjecnog ranga koji je opisan u Poglavlju 9 “Osnovni pojmovi vjerojatnosti”.

Weibullov grafikon prikazan je na Slid 21.6. Uneseni su podaci za osam mjeseci i povucena je linija kroz tocke. Ta je linija produzena i predvida da je ucestalost popravka na kraju 12-mjesecnog zajamcenog razdoblja od 2,6 popravaka na 100 jedinica. Ek- strapolacija linije izvan graficki zabiljezenih tocaka punovaljana je pod pretpostavkom da se model kvara lie promijeni.

Mozete primijetiti da Weibullov pop is o bull vac a skalu za procjenjivaiije Weibullova nagiba ili paratnetra oblika (vidjcti Odjeljak 9.11). Nagib se moze naci crtanjem linije paralelne s linijom koja liajbolje odgovara i kroz tocku zaoknizenu na okomitoj osi. Na tom se mjestu o£ita nagib kao 0,7. On definira oblik razdiobe kvara i moze pomoci kod definicije problema. Tablica J u Dodatlai prikazuje neispunjeii primjerak Weibullova popisa.

Za nagibe <1, razdioba je eksponencijalna prema obliku (domeni), i opcenito znaci da su kvarovi rani kvarovi zbog proizvodnje ili montaznili nepotpunosti. Rad je nagib 1, Wei bull se pretvara u eksponencijalnu razdiobu (vidjeti Odjeljak 9.10 “Eksponencijalna razdioba vjerojatnosti”).

Za nagibe >1, razdioba je liagnuta i opcenito znaci da su kvarovi zbog istrosenosti ili premorenosti, posebno kod vecih

Kumulativni posto

MARKETING, ISPUNJAVANJE FUNKCUE U PRAKSI I SERV1S ZA KUPCA, 527

SLIKA2I .6Grafikon zajaniCenih pod at aka (od Fordo, 1972.).

528 PLAN I RAN JE 1 ANALIZA KVALITETE

“nekoliko vitalnih” zajamcenih problema koji zasluzuju glavnu pozornosl morai ce nctko donijeti. Iako ovdje predlozen pristup nije strog, to je glavui korak osim intuitiv- nog donosenja odluke.

Poseban slucaj analize obuhvaca situaciju kad su jedinice proizvoda u praksi sta- vljene u upotrcbu na razlicite datume. Neke su se jedinice pokvarile (zatajiie) u razlicita vremena, a ostatak je ostao u radu opet s razlicidm akumuliranim radnim vremenima. Ovakva se vista podataka moze obraditi s dokumentom grafickog biljezenja za opasnost za Weibullovu ili druge razdiobe. King (1981) opisuje niehanizme analize i primjenu na probleme sendsa i jams! va.

Nelson (1982) daje opsezne reference o grafickim i drugim

SAZETAK

• Mjerenja za marketing, ispunjavanje funkcije u primjeni i servisa za knpca trebalo bi biti temeljeno na ulaznimpodacima od kupaca, omogucujuci vrednovanje i povratnu vezu i iilcljucujuci pocetne hidikatore, istodobne indikatore i indikatore kasnjenja ispunjavanja ftinkcije.

0 Radi rasprostranjenosti prituzbi u primjeni cesto se podcjenjuju problemi u praksi jcr se mnogi korisnici ne zale (oni jednostavno idu drugdje da bi obavili sljedecu kupovinu).

• Gubitak zarade zbog problema proizvoda moze se procijeniti.• Jednostavni oblici analize podataka sluze za tri svrhe:

utvrdivanje problema, analizu problema i mjerenja i predvidanja.

• KrivuIje rasta pouzdanosti korisne su za predvidanje buduceg ispunjavanja funkcije.

• Grafidko biljczenje podataka na Weibullovu popisu vjerojatnosti moze omoguciti predvidanja o razini prituzbi.

ZADACI

21.1. Predlozite jedan ili nekoliko pokazatelja zalbe za jedan od sljedecih proizvoda: (a) provjeravanje i usluge stednog uloga u banci; (b) hladnjaci u kucanstvu; (c) putnicki autoniobili; (d) nusproizvodi od prerade zitarica koji se prvenstveno prodaju pivovarama i farmaeeutskim tvrtkama (za izradu ljekovitih kapsula); (e) potpunost proizvoda koje prodaje velika robna kuca; (f) mlazni motori za putnicke zrakoplove.

21.2, O dab erite prolzvod koji posjedujete vi ili vasa prijateljica, a koji je bio ispitan i op is an u jednom od potrosaclcih casopisa:(a) Prokomentirajte primjerenost izvrsenih ispitivanja radi vrednovanja konkurentske vrste robe.(,b) Usporedite misljenja korisnika s objavljenim vrednovanjem ti publiciranim katalozima.

Mjesec A B Mjesec A B

Sije&mj 0.4 0.2 Srpanj 0.5 0.2Veljaca 0.3 0.1 Kolovoz 0.2 0.1Ozujak 0.2 0.2 Rujan 0.3 0.2Travail) 0.4 0.5 Listopad 0.3 0.2Svibanj 0.3 0.3 Studeni 0.5 0.3Lipanj

0.20.4 Prosin ac 0.4 0.1

Konstruirajte dva graftkona pomocu uobicajenog papira za graficko prikazivanje. Jedan grafikon treba usporedivati dva postrojenja upotrebljavajuci nekumulativne podatke. Drugi grafikon treba koristiti kumulativne podatke. Prokomentirajte dvije metode grafickog prikazivanja.

21.7 Podaci o vracenim proizvodima tjedno su sazeti za svaki od triju proizvoda (A,B i C). Za svalci je povratak, zabiljezen primarni razlog: V za vizualne nedostatke, E za slabo elek- tricno ispunjavanje funkcije, M za lose mehanicko ispunjavanje funkcije. Na raspolaganju su podaci za tri tjedna. U prvom tjednu,bilo je vraceno 26 jedinica proizvoda A s ra- spodjelom razloga 5V, 8E i I3M. Osam jedinica proizvoda B bilo je vraceno sa 0V, 3E i 5M. Proizvod Cje imao 34 vracene jedinice sa 22V, 10E i 2M. U drugom tjednu proizvod A je imao 37 vracenih sa 6V, HE i 20M, Proizvod B je

LITERATURA

Bentz, Richard W. i Leonard T. Hutchinson (1984). "An Approach to Reliability Growth Without Dedi-cated Testing; A Case History and Some Results", Proceedings. Annual Reliability and Maintainability Symposium, IEEE, New York, str. 458-464.

Duane, J. T. (1964). "Learning Curve Approach to Reliability Monitoring", IEEE Transactions on Aero-space, sv. 2, br.2, str. 563-566.

530 PLANIRANJE IANAL1ZAKVALITETE

Ford (1972). Reliability Methods, Module No, XII, Ford Motor Company, sijecanj str. 11 — 13.King, James R. (1981), Probability Charts for Decision Making, rev. izd., © James R. King, Tam worth, New

Hampshire,

Nelson, Wayne (1982). Applied Life Data Analysis, John Wiley and Sons, New YorkNelson, Wayne (1988). "Graphic Analysis or System Repair Data", Journal of Quality Tehnology, sv. 20, br.

1, sijecanj, str. 24-35.

O'Connor, Patrick D, T. (1991). Practical Reliability Engineering, 3 izd., John Wiley and Sons, New YorkTARP (Technical Assistance Research Programs) (1984). Summarized in Juran Report, Number Three, Juran

Institute, Inc. Wilton, Connecticut, str. 16-17.

TARP (Technical Assistance Research Programs) (1988). "Quantifying Market Impact; The TARP Marker Damage Simulation Model", working paper, Tehnical Assistence Research Programs, Washington, D.C.

DODATNA LITERATURA

QCH4, str. 20,16-20.18, 20.24-20.27

POGLAVLJE

22ADMINISTRATIVE I

POTPORNE OPERACIJE

22.1 DEFINICIJAI OPSEGAdministrativne su operacije one koje organizacija treba rad i izvrsenja svoje misije. Primjeri obuhvacaju racunovodstvo i fmancije; kadrovsku sluzbu, poducavanje, sigurnost, obradu podataka, pogonsko inzenjerstvo, zakonske aktivnosti; uredske usluge i druge djelatnosti. Potporne operacije su one koje imaju neko djelovanje na sam proizvod, npr. otprema, primanje, skladistenje, promet, objavljivanje publikacija o proizvodu i popunjavanje narudzbi. Ad mini strati vne i potporne operacije utjecajne su u proizvodnim i usluznim djeiatnostima.

Prema tradiciji, sustavi su kvalitete usredotoceni na ona djelovanja koja imaju izra- vnu vezu s proizvodom ili uslugom koja se pruza vanjskim kupcima, tj. proizvodnim djetovanjima u proizvodnim djeiatnostima i djelovanjima vezanim za kupce u usluznim djeiatnostima. Najnovija su islcustva objasnila da se koncepcije kvalitete mogu jednako primijeniti na administrativne i potporne operacije, na sve koje imaju kupce — neke unutarnje, neke vanjske.

U ovom cemo poglavlju opisati primjene koncepcija kvalitete prikazane u prethodnim poglavljima, 11a administrativne i

531

Koncept Reference u ovoj knjizi

Defmicija kvalitete Poglavlje 1.Trostruka uloga Poglavlje 1.

ProcjenjivanjeTrosak lose kvalitete Poglavlje 2.

IstrazivaSka studija trzista Poglavlje 2,Studija kulture kvalitete Poglavlje 2.

Planiranje kvalitete Poglavlje 4.Kontrola kvalitete Poglavlje 5.Poboljsanje kvalitete Poglavlje 3.

prethodna poglavlja, a onda odredi primjene, npr. defmiranje kvalitete za djelatnosli vezane za pogodnosti namjestenika, objasnjavanje trostrukih uloga u fiinkciji otpreme, procjenjivanje ispunjavanja funkeije kvalitete u odjelu za obradu podataka, primjenji- vanje triju procesa kvalitete u odjelu za popiuijavanje narudzbi.

22.2 PLANIRANJE KVALITETE

Odjeljak 4.10 “Smjernice za planiranje proizvoda radi mogucnosti prodaje” predstavlja smjemicu za planiranje kvalitete. Koraci rada su: postavljanje ciljeva kvalitete, odredivanje kupaca, odredivanje potreba kupaca, razvijanje svojstva proizvoda, razvijanje obiljezja procesa, utemeljenje kontrole procesa i prevodenje n rad. Ista smjernica i s tim povezane tehnike mogu se primijeniti na planiranje ili revizije proizvoda ili procesa za administrativne i potporne operacije. (Mnoge su od tehnika korisne u sva tri postupka kvalitete, tj. planiranju, kontroli, poboljsanju).

Primjer 22.1 Galvin (1991) opisnje kako je skupina upotrijebila jeduostavan dijagram toka za ponovno planiranje postupka otkaza zaposlenika. ICIjucna su posredovanja u postupku obuhvacala raspolaganje neiskoristenim vremenom godisnjeg odrnora zaposlenika, raspolaganje mirovinskim doprinosima i izdavanje zadnje place. Primarni je cilj bio poboljsati pravodobnost procesa. Slika 22.1 pojednostavljeni je dijagram toka koji je skupina razvila. Na pocetkxi su granice istrazivanja postavljene oko odjela za kadrove i isplatu placa zaposlenicima, zato jer je menedzment vjerovao da su oni primarni uzroci varijaeije procesa. Skupina je razmatrajuci dijagram toka zakijucila da su uredi za klijente (gdje su radili zaposlenici koji daju otkaz) bill glavni dobavljaci i da su mjerenja i analiza bili potrebni da bi se jasno ustanovili izvori varijaeije procesa. Kao rezultat toga, granice projektne skupine prosirene su da bi

Ured za kiijente Kadrovski odjelOdjel za

isplatu

pla<5a

Vremenski tok procesa

Zaposlenikobavjestava

Nadzornik i zaposlenik ugovaraju stvarni datum Prima

obavijest i biljezi

Obavljanezavisnuprovjerugodisnjegodmora

Saljenezavisnuprovjeru

Dva (jedna prijezaposlenikovaposljednjegdana

Zaposlenikovposljednjidan

Tri tjedna nakonzaposlenikovaposljednjegdana

satjeobavijest o otkazu --------------------->Zaposlenik odlazi (napusta) BLS

Prima obavijest i biljeziIzdaje sluzbenu obavijest o otkazuPrimanezavisnu^provjeru

Salje papire u Ministarstvo rad a

SL1KA 22.1Postupak davanja otkazu zaposleniku (od Galvhtu, 1991.).

Dijagrami (oka i druga industrijska inzenjerska pomagala korisni su kod planiranja i ponovnog planiranja djeiovanja nniHar odjeia i za kompletne procese koji idu kroz odjele. Jedan dio IBM korporacije koristi “analizu djeiovanja odjeia” da bi ispitao djelovanje unutar odjeia. Obuhvacena su tri koraka:

1. Nabrajanje svib glavniii djelatnosti. Na primjer, odjel fmancija moze imali 12 djelatnosti kao sto je obrada isplatnili lista, placanje dobavljaca, itd.

2. Za svaku djelalnosl:* Nabrajanje ulaza: Kakvi su oni? Odakle dolaze?* Analiziranje posla: Zasto ga raditi? Kakva je njcgova

vrijednost? Pretpostavimo da nije ucinjen?* Nabrajanje izlaza: Kakvi su oni? Tko ih prima?

3. Za svaka djelatnost:* Sastanak s dobavljacem i dogovaranje u vezi zahtjeva.* Sastanak s kupcem i dogovaranje u vezi zahtjeva.* Definiranje mjerenja koje ce vrednovati izlaz u odnosu na

zahtjeve.

Dobavljaci i kupci za tvrtku mogu biti unutarnji ili vanjski.


Od osobite je vaznosti koncepcija “dodane vrijednosti”. Ta koncepcija postavlja pitanje o potrebi treba li zadatak uopce ciniti (“kakav ce biti ucinak ako taj zadatak tiije “cinjen”). Prekovremeni rad djelatnosti, da se zadovolji pretpostavljena potreba knpca ili naknada zbog neke procesne neprimjerenosti, moze se uvuci u procese i postati sta~ lna. Ponekad su ta dodatna djelovanja opravdana, privremeno ili stalno; ponekad su opravdana privremeno, ali ne trajno; ponekad nisu uopce opravdane (nema dodanc vrijednosti). Na primjer, odjel od 33 covjeka formiran je da bi provjerio vrijednost i tocnost korisnosti “duzinicko-vjerovnickili odnosa jednog odjela od daigili odjela. Isku- stvo je pokazalo da su broj pogresaka i iznos ukljucenog liovca opravdali aktivnosti provjere. Nije se djelovalo 11a uzroke

SLIKA 22.2Dio dijagrama (oka za prijam i ob radii mini dike (Jz Junmova Institute!, Inc., 19S9,).

ADMINISTRATIVE I POTPORNE OPERACIJE 535

Slika 22.2 prikazuje dijagram toka za dio prijama i obradc narudzbe. Mozete prhnijetili upotrebu nekili normiziranih simbola: Zaobljeni pravokutnik oznacava pocetak ili zavrsetak postupka; kvadrat ili pravokutnik korak u postupku, kvadrat s nepravil- nim donjim dijelom (dnom) dokument, romb odluku iii tocku grananja, kruzic nastavak dijagrama.

Druga korisna predodzba kod planiranja postupka jest samokontrola koja zahtijeva da postupak planiranja omoguci osoblju nacine da znaju sto se od njill odekuje, na£ine da znaju sto rade i nadine da mogu prilagoditi (regulirati) svoj posao.

Temeljna konccpcija opisana je u Poglaviju 5; primjena na razvijanje proizvoda i proizvodnju prikazana je u Pogiavljima 12 i

Primjer 22,2, U banci su postupci za obradu kredita usredotoceni na ftnmicijski kriterij, ali iskljucuju vremenske norme za donosenje odluke o upotrebi molbe za kredit (kriterij jedan); provode se mnoga mjerenja, ali povratna veza ide prvenstveno menedzmentu, a ne osoblju na liniji (kriterij dva); izvrsitelj koji odobrava kredit ne moze ni na jedan nacin korigirati postupak u kojemu je slroj za ocitavanje magnetskih zapisa nesposoban procitati cek zbog obrade ceka tijekom prethodnih koraka ])ostupka (kiiterij tri).

Jos jedan drugi korak kod planiranja kvalilete treba dokazati sposobnost procesa. Koncepcija sposobnosti procesa (vidjeti Odjeljak 17.8 “Sposobnost procesa”) prema tradieiji kvantificira velicinu promjenjivosti koju pokazuje znacajka kvalitete. Sposob- nost sc takodcr moze vrednovati u obliku ucestalosti pogreske procesa.

Primjer 22.3 Dmytrow (1985) opisuje istrazivanje mjerenja sposobnosti novog “postupka prikupljanja podataka”, koji koristi mikroracunala za pristup podacima i njihovo prikazivanje u Bureau of Labor Statistics (Ured za statistiku rada). Slika 22.3 prikazuje kontrolnu kartu za posao “unosa podataka na slovistu” racunala. Slika 22.3u je za prvo razdoblje ispitivanja. Svaka tocka predstavlja ucestalost pogreske jedne osobe. Mnoge su pogreske ucinili i operateri koji unose podatke na slovistu radunala, a i racunalni sustav. Karte za operatere koji unose podatke pokazale su da je sposobnost mnogo manja od standardnih 99,5 posto savrsenih. Slika 22.3b pokazuje rezultate nakon ucinjenih promjena u procesu, Prosjecna ucestalost pogreske bila je smanjena, ali proces jos nije bio u stanju statisticke kontrole. U zakljuccima istrazivanja bilo je sljedece: Pogreske su bile uzrokovane zbog nedostatka pisanih postupaka, neprimjerenih uputa i nedostatka povratne veze; medutim, neki bi zaposlenici mogli tocno unositi podatke na terminalu racunala intenzivno os am sati dnevno.

22.3 ICONTROLA KVALITETE

Kontrola kvalitete, jedan iz trilogije procesa kvalitete, objasnjen je u Poglaviju 5 “Kon- trola kvalitete”. Kontrola obuhvaca univerzalni slijed koraka: odabiranje predmeta kontrole, odabiranje jedinice mjere, postavljanje cilja za predmet kontrole, odabiranje senzora, mjerenje stvarnog ispunjavanja funkcije, objasnjavanje razlike izmedu sWar- nog i normiziranog i djelovanje za uklanjanje


Razdoblje 2 Razdoblje 3 Razdoblje 4

Gornja kontrolna SrednjavrijedDonja kontrolna

GornjakontrolnaSrednjavrijednostDonja

SLIKA 22.3(a) Karta pogreSnka pri iinosit podataka, prije promjena, (b) Karta pogreSaka pri unosn podataka, nakon promjena {Od Dmy- trowa, 1985,).

Mjerenje kvalitete temeij je kontrole kvalitete za bilo koju djelatnost. Prisjetite sc triju smjernica za razvoj mjercnja kvalitete za funkcijske djelatnosti (vidjeti Odjeljak13.1 “Mjerenje kvalitete u projektu”): dobivanje ulaza od kupaca; projektiranje mjerenja i za vrednovanje ispunjavanja flinkcije / za povratnu vezu za samokontrolu; pri- bavljajuci pocetne, istodobne i indikatore kasnjenja.

Tablica 22.2 prikazuje predmete kontrole i jedinice mjere za

ADMINISTRATIVNEI POTPORNE OPERACIJE 537

TABLICA 22.2

Mjercnje kvnlitete u aclmiinstrativnim i potpornim djelntuostima

Djelatnost/predmet kontroleJed inice mjere

Financije Placanje faktura Izdavanje faktura Pogreske u faktnrama Kratkorocna polvazivanja od kupaca Osoblje

Sazeci o kvaliteti kandidata

Rezuilat postnpka regrutiranja

Polrebno vrijeme

Kvalifikacija strucnih radnikaUsluzne djelatnosti za kopiranje Pouzdanost op re me Mogucnost odrzavanja opreme

Izlazna kvaliteta Ulazna kvaliteta

Novcana vrijednost faktura kasno placenihProsjecni broj dana za izdavanjePostotak faktura vracenih zbog pogresakaNovcana vrijednost otpisanih kralkorocnih potrazivanja

Postotak kratkih prijava kandidata koje su zavrsilerazgovorom s kandidatomBroj intervjuiranih kandidata prije nego je ponudadana i prihvacenaProsjeCan broj dana od zabtjeva za osobljedo poiSetnog datuma zaposljavanjaPostotak ovjerenih radnika u kriticnim djelatnostima

ProsjeCm broj kopija izmedu kvarovaProsjecni broj uredskili sati potrebnih zaispravljanje manjkavostiPostotak poslova kopiranja koji zahtijevaju ponavljanje

Postotak necitijivih ulaznih dokumenata

Statisticka kontrola procesaKontrolne karte (vidjeti Poglavlje 17, “Statisticka kontrola procesa”) mogu biti korisna pomagala za admiiiistrativne i potporne operacije.

Primjer 22.4 Baker i Artinian (1985) opisuju ulogu kontrolne karte kod analiziranja sustava za pregledavanje prijevoznickih lacuna i placanje vanjskom prijevozniku za Ford Motor Company. Kao jedan dio istrazivanja, podaei su prikupljeni u vremenu od primitka fakture prijevoznika, do izdavanja ceka prijevozniku. Karta prosjeka i raspona (X,R karta) (Slika 22,4) pokazala je da je sustav pod statistickom kontrolom, ali na razini koja je bila previsoka-—prosjek od oko 14 dana (kad bi se to povezaio s kasnjenjem poste i drugim faktorima, neki bi prijevoznici trebali cekati na placanje najmanje 35 dana).

Posto je proces bio pod statistickom kontrolom, pozornost je usmjerena na analiziranje samog sustava, Pomocu uzrocno-posljedicnog dijagrama utvrdeni su glavni razlozi za ne- placanje mjenica izdanih po osnovi prijevoznickih usluga. Daljnja je analiza dovela do promjena u koracima za nezavisnu provjeru racuna i placanja. Rezultati su bili dramaticni: Od- bijeni racuni su smanjeni od 34 posto na manje od jedan posto; vrijeme potrebno za obradu racuna smanjilo se od prosjecnih 15 dana na sest dana uz pratece smanjenje varijacije.


Pre^led vozanne i sustava placanja (broj zahtijevanili

S O N D J F MAM j J A S ON D J F M A M J J ’83 '84 '85

SLIKA 22.4Vrednovanje vremena (dana) pomotai konlrolne karte potrcbne da bi se otmulile fakture izmcdu podniijadva i pet {Od Bakera i Artiniana, I9S5.).

22.4 POBOLJSANJE KVALITETE

Sveopci pristup poboljsaiiju kvalitete prikazan je u Poglavlju 3 “Poboljsavanje kvalitete i smanjenje troskova”. Univerzalni stijed pojedinih koraka je: dokazivanje potrebe, utvrdivanje projekata, organiziranje projektnih skupina, dijagnosticiranje uzroka, omogucavanje popravaka i dokazivanje njihove djelotvornosti, postupanje s otporom na promjenu, uvodenje konlroie da bi se zadrzalo steceno. Taj se pristup moze potpuno primijeniti na administrativne i potpome operacije. Primjene obuhvacaju spektar projekata za poboljsanje: vrijeme izmjene bolesnika u bolnici, netocnost informacija o cijenama, pogreske u planovima odobravanja povlastica zaposlenicima, pogreske u programiranju radimala i koristenje uredskog prostora.

Primjer 22.5 Engle i Ball (1986) opisuju projekt poboljsanja kvalitete da bi se “smanjilo vrijeme isporuke za specijalne narudzbe od narudzbe knpca do dostave” medicinskill proizvoda u Becton Dickinson Company. (Posebna narudzbaje narudzba za proizvod koji nije uskladisten u skladistu, npr. standardna brtva oznacena oznakom iz kataloga kupca). Skupina je upotrijebila prijelomnu sekvenciju, podinjuci potvrdivanjem dokaza potrebe, Dokaz se sastojao od dva dijela: kritickog pregleda slucajnog uzorka 15 posebnih narudzbi koji je pokazao da su sve one otpremljene kasno, premda je prihod od prodaje specijalnili narudzbi bio visok.

Nakon togaje skupina pokrenula dijagnozu razmatrajuci pojedine korake rjesavanja specijalne narudzbe. Na opce iznenadenje, nitko nije bio u stanju opisati cjelokupan postupak. Vazan korak za

ADMtNISTRATIVNE I POTPORNE OPERACUE

koraka. Prikupljeni su razni podaci i rezimirani, npr. specijalne su narudzbe podijeljene na trzisne dijelove i rangiratie brojem narudzbi godisnje. Daljnja je analiza otkrila da je deset vrhunskih kupaca bilo odgovorno za 88 posto speeijalnih narudzbi otpremljenih u jednoj godini (Pareto koncepcija). To je dovelo do analize proizvoda koji se uisu proizvodili za skladistenje u obliku vrste, kolicine i svojstva, Sve su te nove spoznaje ukazivala na po- pravnu mjeru da bi se neke od “speeijalnih” narudzbi trebale proizvoditi za skladiste. Po- sebuo, su dodane 42 nove kataloske stavke koje su iznosiie 95% posla za specijalne ua- rudzbe. U starom sustavu kupci su morali cekatt prosjecno tri mjeseca na specijalnu na~ rudzbu; u novom je sustavu 85 posto speeijalnih narudzbi bilo obradeno tijekom dva dana. Druge prednosti novog sustava obuhvacale su noveane ustede u administrativnim troskovima i manje prekida u masovnim proizvodnjama da bi se ispunile malobrojne specijalne narudzbe.

Pomagala za dijagnosticiranjeDijagnoslicka pomagala koja se koriste u projektima usmjerenim na poboljsanje kvalitete proizvoda takoder se mogu primijeniti na administrativne i potporne operaeije.

Primjer 22.6 U drugomprimjeru histograma, podaci su bili graficki zabiljezeni radi analiziranja izmjena bolesnika u sobama u laboratoriju u Brigham and Womens Hospital (Laft'el i Plsek, 1989.). Vrijeme izmjene defmirano je kao vrijeme izmedu trenutaka kad se svi kate- leri i plahte skidaju s jednog paeijenta i vremena kad se lokalni anestetik ubrizgava sljedecem jiacijentu. Jednostavno prikupljeni podaci donijeli su neka iznenadenja: Prosjecno je vrijeme bilo 78 minuta (45 minuta je bila uobicajena proejena); Variranje se krelalo od 20 do 150 minuta. U jednom dijelu analize, podaci su bili razdvojeni po sobama, a histogrami vremena izmjene graficki su prikazani po sobama (vidjeti Sliku 22,5). Mozete primijetiti sto doznajemo kad se ukupni podaci razdvoje po sobama. Soba jedan imata je krace prosjecno vrijeme i mnogo manje varijaeije nego soba dva. Daljnja je analiza pokazalada kad je sestra pozvana radi sljedeceg paeijenta, prije nego je prethodni slucaj dovrsen, vrijeme je izmjene bilo relativno laatko. Nitko nije bio svjestan dok podaci nisu bili zabiljezeni i provedena analiza da je odabiranje trenutka (temptranje) poziva bilo kriticni odlucujuei faktor vremena izmjene.

Drugo je korisno pomagalo uzrocno-posljedicni dtjagram (vidjeti Odjeljak 3.10 “Dijagnoza uzroka”).

Primjer 22.7 Odjel za prijam narudzbi radio je 50 postotnu ucestolost pogresaka u odnosu na broj primljenih narudzbi (da, 50 posto). Projektna skupina konstruirala je uzrocno-posljedicni dijagram (Slika 22.6). Analiza je do vela do promjena koje su u kratkom vremenu ucestalost pogreske prepolovile.

Postotak vremena koje osoblje Irosi na razlicite vrsle radnih djelovanja moze sc pro- cijenifi pomocu tchnike uzorkovanja rada. U procesu sc provode slucajna promatranja, a djelovanja koje se odvijaju kod svakog promatranja zapisuju se u prethodno defmirane kategorije. Relativna uceslalost promatranja u svakoj kategoriji onda omogucujc statisticki vrijednu proejenu postolka vremena utrosenog u svakoj kategoriji. Vidjeti Salvendy (1992) radi objasnjenja poslupka.

Soba 1 Soba 2

□

_r

11

□

>Svi podad

Q

□

88 podataka Prosjek =

78 minuta

Raspoti = 20-150 minuta

SLIKA 22,5Vremena izmjcne u so bam a {Od Laffeht i Pheka, 1989).

Oprema pogona

Neprimjeren katalog

Infonnadje nisu na raspolaganju

Ncma kalaioga

, ManjkavostraCunala

Polilike

Neuskhulislene stavke spedjalnih rtaritdzbi

Opisiposiova

(odgovornosti)

Nedostatak minimalnih normi

(ocekivanja)

Predstavnidma prodaje nedostaje podueavanje

Suvise komplidrano ■

Volumen vremena djelovanja Prelposlavke ■

Nedostatak odgovornosti

‘ Los rukopis

Neobavljanje posla

Nepotpune intbrmadje predslavnika prodaje

Potnanjkanje -delalja unarudzbikupaea

Lossustavoznaeavanjaproizvodabrojem

Suvise Slovene

Varijaeijacijena/popust

'Nema na skladistu

Neslaganja; narudzba u odnosu na kvotu

Ljudi Postupei

1zdava

«Jen0 v e

narud1 b e

Sitka 22.6Uzrodio-posijedidii dijagram {od Nadera, 1989).

ADMINISTRATE VNE 1 POTPORNE OPERAC1JE 541

22,5 UPRAVLJANJE KVALITETOM POSLOVNOG PROCESA

Poslovni proces defniiramo kao svaki polifunkcijski proces kriticne vaznosti sto se odnosi 11a robu i predmete koji nisu roba i koji ce voditi stalna skupina. Tipicni primjeri obuhvacaju prijam narudzbi, piijam i naplatu lacuna; naplatu placa, naplatu kratko- rocnih potrazivanja i ugovaranje. Koncepcija se moze takoder upotrijebiti na sire djelatnosti kao sto jc razvoj proizvoda i softvera, usluzivanje kupca i odnose s dobavljacem. Karakteristicno je obiljezje sto upravijanje takvih kriticnih procesa obicno zahtijeva stalnu skupinu. Kao i svi procesi, poslovni proces obuhvaca organizaciju ljudi, materijai, energiju, opremu i postnpke oblikovane u radno djelovanje da bi se dobio odredeni reznltat.

lako se predodzbe kvalitetc dcsctljccima primjenjuju na administrativna podrucja, primjene su vise usredotocene na relativno uske zadatke (npr. odredena kancelarijska djelatnost), nego 11a cjelokupan proces sto se sastoji od glavnih djelatnosti od kojib svaka ima detaljne zadatke. Tijekom proucavanja till predmeta jedna od vaznih predodzbi lcoja se pojavila bilo je upravljnje kvalitetom polifunkcijskih procesa. IMB je dao znacajan doprinos razvoju predodzbi i metodologijama upravljanja kvalitetom po- sio vnog procesa.

Za predodzbu je osnovno razlikovanje funkcijskog i procesnog upravljanja (Slika 22.7). Vecina poduzeca svuda organizira funkcijske 1 ini je s naglaskom 11a svakoj funkciji (stupei na Slici 22.7) koje udovoljavaju svojim vlastitim svrhama. Prema tome,

Kupci• ■

Kupci•"

Kupci

" Odbor

Kljucmposlovni

SLIKA 22.7Funkcijski sustav u odnosu na suslav upravljanja procesa (iz Jura nova InslUuta, 1990.).

Eieinenti ciklusa Slupnjevi Koraci

Vlasnistvo l. Ustanovite odgovornosti u procesu upravljanja

2. Dctlnirajle proces i odredite zabtjeve kupaca

Menedzmenl Procjena 3. Delinirajte i ustanovite mjere

4. Procijcnitc sukladnosl sa zahtjcviina kupaca

Odabiranjemogucnosti 5. Isiraz.ite proces radi odredivanja moguCnosti

poboljsanja6. Rangirajte mogucnosti poboljsanja i postavite eiljeve

I .............. f Poboljsnnjc Poboljsanje 7. Poboljsajte kvalitetu procesa

SLIKA 22.SCi kliis upravljanja i poboljSanja u tvrtki AT&T. (Oil Shaw a idntgih, 19SS.)

Kontei Djelatnosti Pomagnlnt. Ustanovite odgovo-

nosti u proeesu menedzmenta

Krtticki pregledajtc kriterij za odabir vlasuikaUtvrdite nositelja i sudionike procesa Ustanovile/kriticki pregledajtc odgovo* nosli nositelja i sudionika procesa

Nazivna tehnika gmpiranja

2. Defmirojtc proces Defmirajte grantee procesa i glavne Blok dijagrami odredite zahtjeve grape, izlaze i kupce, ufaze i dobav- Nadzorkupca tj aCe i sporedne procese i tokove Provcdite analizu potreba

kupca Defmirajte zahtjeve kupca i prenesite vase vlastite zahtjeve dobavIjaCima

Popis provjere odnosakupac/dobavijaCIntervjuIstrazivanje u svrbu poravnavanja Dijagram ailniteta Stablo dijagram

3. Delinirajte i Odaberite djelotvorne mjere Prikupljanje idejaustanovite mjere Kt itiCki pregledajtc postojece mjere Uvedile nove mjere i

sustav izvjestavanja Uvedite sustav povralae veze o zadovoljstvu kupca

Naztvna telmika gmpiranjaNadzorIntervju

9. Procijeitiie Prikupite i kritifki preglcdajte podatke o Koutrohie kartcsuklndnost sa radu procesa Intervjuzahtjevima Utvrdite i uklonite uzroke nenormalne Detaljniji pregledkupca promjene

IJsporedile ispimjavanjc funkeije stabilnog procesa sa zahtjevima i odredite podrutja trajuih probtema

Pareto dijagram Uzroeno-posljediCni dijagram Prikupljanje ideja Nazivna tehnika gmpiranja Karta trenda

5. Istrazite procese Prikupite podatke o proeesnim problemima Intervjuradi odredivanja Utvrdite poteneijalna podrutSfa problema u Crtanje tlijagrama tokamogucnosti procesu radi pracenja Prikupljanje idejapoboljsanja Dokumentirajle poteneijalna podmCja problema

Prikupite podatke o problemima sporednih procesa Utvrdite pntcncijatne probleme sporednih procesa radi pracenja

Pareto dijagram Nazivna tehnika gmpiranja

rt. Rungirajtc mogu- Krtticki pregledajtc mogucnosti Pareto dijagramcnosfi poboljSanja i postavile ciljcve

poboljsanja SvJadajte ciljeve

Odaberite projekte za poboljsanje

Nazivna tehnika gmpiranja Ustanovite prednosti Karta trenda

7. PoboljSajle kvali- Razvijle plan djelovanja Pareto dijagramtetu procesa Utvrdite temcljne uzroke Ispitajte t provcdite ijeSenja

Nastavite do kraja Provedite petiodiekf kritiOki pregled procesa

Nazivna tehnika gmpiranja Prikupljanje ideja UzfoCno-posljedicni dijagram Uzrocno-posljedicni provedeni pregled Kontmlna karta Nadzor

tzvor. Shaw t drugi (1988).

Istrazivanje sedam koraka u tvrtki AT&T u Tablici 22,3 otkriva neke slicnosti i ncke raziike s koncepcijama objasnjeuim vcc prije u ovoj knjizi. Slicnosti obuhvacaju


naglasavanje koncepcije kiipca i upotrebu tehnika iz planiranja kvalitete, kontrole kvaiilete, poboljsanja kvalitete. Ali su pomocu koncepcije upravljanja procesom omogu- ceni sljedeci znacajni dodaci:1. Naglasenija je svenkupna djelatnost polifunkcijskogprocesa, nego

izlaz pojedinih ftinkcijskih odjela.2. Proccs se pregledava na cjclovit nacin, ne samo radi

ispravijanja nedostataka, pogresaka ili drugih problema, nego takoder radi utvrdivanja i zadovoljavanja potreba knpca.

3. U procesu se vrednnju detaljni zadaci radi sign mosti da je vrijednost dana svakom zadatku (vidjeti Odjeljak 22.2).

4. Odgovornost za pro ccs definirana je pomocu nositelja procesa i pro ce sue skupine (vidjeti dalje). Nositelj i skupina su stalni. Procesna skupina moze imenovati skupine za kvalitetu koje rade povremeno da bi razrijesilc odredene probleme u nkup- nom procesu.Opcenito, ti elementi mogu pomoci (1) za razbijanjc gomile

funkcijskih odjela i (2) za premjestanjc naglaska s odjelnih ciljeva na procesne ciljeve koji su izravno vezani na poslovne ciljeve.

Primjer 22.8 Primjer upravljanja procesom dan je pomocu procesa koji obuhvaca pripremu cijene i plana dostave kataloga (cjenika) za velike narudzbe kupaca sto prelaze kolicine u tablicama sa slandardnim popustima u cijenama (Jitran Institut, Inc., 1990). Postu- pak nazvan “upravljanje ugovaranjem” zahtijeva kriticki pregled narudzbi, pregled i pripremu konacnog kataloga (cjenika). Odabran je nositelj procesa i imenovana procesna skupina. Prethodno upotrijebljen proces, manualni, slikovito je jirikazan na Slici 22.9. Mozete primijetiti da je zabtjev kupca za kata log (cjenik) prill vac en u podrucnom uredu put ova o kroz razlicite kancelarije na raznim mjestima i zahtijevao 28 sekvencijalnih (uzastopnih) odobrenja prije nego je odluka dana podruznom uredu radi obavijesti kujica. Obicno kupei cekaju 14 tjedana za ponudu i samo 20 posto till kataloga (cjenika) rezultira u prodajnoj narudzbi tvrtke.

Pregledom procesa otkriveno je da je mnogo zakasnjenja bilo zbog nesukladnosti sa zahtjevima imutarnjeg kupca u vezi oblika i sadrzaja prijedloga za vanjskog kupca. U pono- vnom elektronickom procesu mnogi su razlozi za unutamja kasnjenja uklonjeni. Takoder su kreirani odvojeni postupci za rjesavanje “nekoliko vitalnih” i “mnogo korisnih” zahtjeva kupca s ovlastenjem koje je dodijeljeno regionalnim uredima kako bi se donijele konacne odluke u vezi “mnogo korisnili”. Na kraju, imenovana su dva odbora za kriticki pregled da se ukloni usko grlo 28 uzastopnih kritickih pregleda. Vremenski ciklus koji je

Podruznica 1

1Okrug

A V

UpravljanjeMarketing

—>

Proizvodnja Upravljanje Podruznica

ugovaranjem [ i razvoj 1 ugovaranjem 1

Sjediste

-(-►Kupac

Delegiran Odbori za

kriticki

SLIKA 22.9.Postupak ugovaranja (Iz Juran Instituta, Inc. 1990.).

ADMINISTRATIVE I POTPOR

546 PLANIRANJE I ANALIZA KVALITBTti

• Djelatnost (cesto mjerena razinom nedostataka)8 Djelotvomost (cesto mjerena porno cu 1 roska, ukljucujuci

trosak lose kvaiilele).8 Kontrola (procesna dokumentacija, mjercnjc, razjasnjenje

duznosti itd.)8 Prilagodijivost (sposobnost rjesavanja buducih ogranicenja i

manjkavosti)

McCabe (1986) objasnjava te elemente.Za kriticne polifrmkcijske procesc, odgovornost je osobito

teska jer nositelj nema linijsku odgovornost i ovlastenje za sva djelovanja od kojih se proces sastoji. Ali nositelj je odgovoran visem menedzmentu za sveukupno ispunjavanje lunkcije procesa. U praksi, nositelj se usredotocuje na uspostavljanje radnih odnosa prcko procesne skupine, uvodenjem koncepcija kvalitetc, rjesavanjem ili prosirenjem polifunkcijskih pitanja i kontrolom prema stalnom napretku. Tipican je nositelj iz visokog kruga menedzmenta i cesto je voditelj s najvise informacija o procesu ili

SAZETAK

* Administrativne i potporne opcracije imaju unutarnje i vanjske lcupce i zbog toga mogu imati koristi od primjene koncepcija kvalitetc.

0 Smjemica za planiranje kvalitete (i s tim povezane tehnikc kao sto su dijagrami toka) koristan je kod planiranja i izmjena procesa.

8 Smjemica za kontrolu kvalitete (ukljucujuci telmike kao sto je statisticka kontrola kvalitete) pomaze radi mjerenja i prilagodaVanje procesa.

8 Smjemica za poboljsavanje kvalitete (i telmike kao sto je dijagnoza) pribavl ja nacine za rjesavanje trajnih problema u administrativnim i potpornim postupcima.

8 Poslovni proces je svaki polifunkcijski proces kiiticne vaznosti koji se odnosi )ia robu ili predmete koji nisu roba. Obicno, upravljanje takvim procesima zahfijeva nositelja procesa i stalnu skupinu.

ZADACI

22.1. Odaberite jedan administrativni ili potpomi odjel u organizaciji kao sto je poslovna organizacija, lokahva vlada, fakultet ili dragovoljna organizacija. Provedite “analizu aktivnosti (djelatnosti) odjel a” opisanu u poglavlju. Ona o bull

ADMINISTRATIVE 1 POTPORNEOPERACIJE

22.2. Odaberitejedan administrativni ili potporni odjel u organizaciji koji vamje poznat. Za laj odjel utvrdile najmanje tri trajna problem a koji se odnose na kvalitelu. Za jedan od tih problema izradite kratki opis i izvjestaj o misiji za projektnu skupinu, Sluzite se smjernicama za te izvjestaje koje su dane u OdjeJjku 3,5 “Ustanovljavanje projekta”.

22.3. Pripremile dijagram toka zajednu aklivnost koja se primarno odvija uniitarjednog admi- nistrativnog ili potpornog odjela.

22.4. U jednoj organizaciji koju poznajete, ustanovile tri polufunkcijska poslovna procesa menedzmenta, koji jamce imenovanje nositelja procesa i procesne skupine.

22.5. Za jedan od triju procesa u Problemu 22.4 nacrtajte dijagram toka.

LITERATURA

Ackerman, R. B., R, J. Coleman, S., Leser i J, C, MacDorman (1988), Process Quality Management and Improvement Guidelines. Available through AT&T Customer Information Center, 1-800-432-6600, select Code 500-028.

Baker, Edward M. i Harry L. Artinian (1985), "The Deming Philosophy of Continuing Improvement in a Service Organization; The Case or Windsor Export Supply", Quality Progress, lipanj, str. 61-69.

Dmytrow, Eric D. (1985). "Process Capability in the Service Sector", Juran Report Number Five, Juran Institute. Inc., Wilton, Connecticut, str, 31-37

Engle, David i David Ball (1986), "Improving Customer Service for Special Orders”, Juran Report Num-ber Six, Juran Institute, Inc,, Wilton Connecticut, str. 106-110

Galvin John M. (1991). 'Structural Problem Solving for Administrative Processes: A Case Study", ASQC Quality Congress Transactions, Milwaukee, str. 692-697.

Harrington. H. J. (1991). Business Process Improvement, McGraw-Hill, Inc., New York,Juran Institute, Inc. (1989). "Quality Improvement Tools—Flow Diagrams", Wilton, Connecticut.Juran Institute Inc. (1990). "Management of Quality-—Manufacturing Course Notes", Wilton,

Connecticut.La (Tel, Glenn i Paul E. Plsek (1989). "Preliminary Results from a Quality Improvement Demonstration

Program at Brigham and Women’s Hospital", hnpro Conference Proceedings, Juran Institute, Inc.. Wilton. Connection, str. 8A-21 do 8A-27.

McCabe, William J, (1986). "Quality Methods Applied to the Business Process". ASQC Quality Congress Transactions, Milwaukee, str, 429-436.

Nader, Gary J. (1989). "Applying Quality Methods: Non-Manufacturing Areas", ASQC Quality Congress Transactions, Milwaukee, str. 14-21.

Pall, Gabriel A. (1987). Quality Process Management, Prcntice-Hall, Englewood Cliffs, New Jersey.Salvendy, Gavriel (1992). Handbook of Industrial Engineering, John Wiley and Sons, New York.Shaw, Gregory T., Elias Leger, John C. MacDorman (1988). "Process Quality at AT&T", hnpro Confer-

ence Proceedings, Juran Institute, Inc., Wilton, Connecticut, str. 4D-5 do 4D-9

DODATNA LITERATURA

Administrativne i potporne operaeije: QCH4, Odjeljak 21.

POGLAVLJE

23INFORMACIJSKISUSTAVIKYALITETE

23.1 OPSEG INFORMACIJSKOGSUSTAVA KYALITETE

Informacijski sustav kvaiitete (QIS) organizirana je metoda prikupljanja, pohranjiva- nja, analiziranja i izvjestavanja informacija o kvaliteti da se pomogne donositeljima odluka na svim razinama.

U proslosti se informacija o kvaliteti uglavnom bavila podacima kontrole unutar pogona. Medutim, proizvodi su sada slozeniji, programi za upravljanje kvaiitete sada obuhvacaju spektar funkcijskih odjela, i naglasak je sada dan na prikladnost za upotrebu vise nego na sukladnost sa specifikacijom. Ti promijenjeni uvjeti, povezani s pojavom lacuna la} uzrokovali su prosirenje gledista prema informaciji o kvaliteti. Usluzne djelatnosti biljeze slicne promjene na podnicju informacija.

To sire glediste zahtijeva ulazne podatke iz razlicitih funkcijskih podmcja. Takoder priznaje da se “informacija” ne sastoji samo od podataka vec takoder i od drugih spo~ znaja potrebnih za donosenje odluke. Ulazni podaci za informacijski sustav kvaiitete obulivacaju:• Informaciju o fa>alitefi istrazivanjem trzista. Primjeri za to su (a) misljenja

kupaca o proiz\'odu i pruzenoj usluzi i (b) rezultati iskustva kupaca koji predlazu mogucnosti za poboljsanje prikladnosti za upotrebu.

S48

INFORMACIJSKI SUSTAVI KVALITETE

• Informaciju o vrednovanju projekta za kvaliteiu. Primjeri su trajanje sastanaka radi kritickog pregleda projekta, predvidanja pouzdanosti, analiza oblika, posljedica i kriticnosti nedostataka.

• h\formaciju o kupljenim dijelovima i materijalima. Primjeri su podaci kontrole, podaci o ispitivanjima koje je proveo dobavljac, podaci o ispitivanjima lcoje je proveo neovisni laboratory za nabavljeni predmet, informacije o uadzoni koji je proveo dobavljac i podaci o rangiranju koje je proveo dobavljac.

• Pracesne podatke. Ti podaci obuhvacaju sustav sveukupne kontrole proizvodnje u pogonu od pocetka proizvodnje do zavrsne kontrole. Takoder su obuhvaceni podaci o kontroii procesa i podaci o sposobnosti procesa. Mnoge usluzne djelatnosti sada biljeze dnevno ili tjedno odgovarajuce podatke iz kljucnih procesa.

• Podatke zavrsne kontrole. Ti su podaci rutinski podaci kod zavrsne kontrole.• Podatke o isptmjavanju fimkcije u praksi. Primjeri su prosjecno vrijeme

izmedu kvarova (MTBF) i drugi podaci s poligona za ispitivanje u tvrtki i informacije o jamstvu i prituzbama dobivenim od kupca.

• Rezultate mjerenja Icvalitete. Oni obuhvacaju podatke iz funkcijskih djelatnosti, nczavisne provjere (audits) proizvoda, pregleda sustava i kontrolu podataka od menedzmenta kao sto je trosak lose kvalitete.Prema tome, opseg informacijskog sustava kvalitete moze

varirati od jednostavnog sustava koji obuhvaca podatke kontrole u procesu do opscznog sustava koji obuhvaca sve informacije o sveukupnoj djelotvornosti i proizvoda i kljucnih procesa.

Uloga racimala u informacijskim sustavima kvalitete izgleda da je bez granica. Ki'ecemo se prema organizaciji “bez papira” -—■ ili onoj koja ce biti malo “papirizi- rana”.

QCPI4, Odjeljak 27, obraduje tu ulogu. Da bismo naveli samo jedan primjer razmotrimo informacijski sustav sto koristi racunalo, koje zahvaca, biljezi i pronalazi podatke o ispunjavanju ftinkcije proizvoda. Podaci seunose koristenjem triju kategorija: ime dijela (npr. poluvodic), fenomen (npr. kratki spoj) i uzrok (npr. prejaka struja). Kljucne se rijeci koriste kod svalce kategorije. Naslovi, izvaci i kljucne rijeci izvornih dokumenata prikazuju sc na racunalu. Dokumenti se onda p oh ranjuju pomocu sustava mikrofilma. Zamislite koliko je korisno biti u mogucnosti iskoristiti takvu povijest tijekomprojekti- ranja proizvoda.

23.3 ODNOS INFORMACIJSKOG SUSTAVA KVALITETE I

550 PLANIRANJE I ANALfZA KVALITETE

TABLICA 23.1 Djelovanje MIS-a na QIS

Djelovanje Primjer

Baza podataka MIS-a pribavlja informacije o proizvodu koje mogu biti korisnc kao bazc za podatke o kvalitetiInformacije o kvalileti mogu se pohraniti u MIS a promjene se mogu unijeli izravno,Informacije se mogu izvuei prema potrebi. Modeli analize podataka mogu se ugraditi u MISNedavuo razvijcn hardvcr i metode za prikupljanje

Dolari od prodaje, dolari od izravnog rada, trosak proizvodnje, izravni sati rada

Informacije o troSkovima kvalitete, podaci o konlroli i ispitivanju

Pareto analize, statistiCke analize, analize (renda

Posebni uredaji za unos podataka, video prikaz, grafiCko prikazivanje pomocu rafiunala

• Ulaz i iziaz informaeija planira se sa sveukupnog gledista tvrtlce vise nego korislen- jem odvojenih odjelnili sastava ili rjesavanjem svakog zahljeva za informaeiju na bazi slucaj po slucaj.

• Informacije koje bi se obicno zadrzavale u pojedinim odjelima ujedinjuju se da bi tvorile ono sto se zove baza podataka.

° Ima nekoiiko razli5itih upotreba za iste ulazne podatke. (To opravdava ejelovit prislup bazi podataka).Kad organizaeija ima MIS, sustav ce djeiovati na informaeijski

sustav kvalitete. Djelovanje moze imati razlicite oblike kako je prikazano u Tablici 23.1. Takvo djelovanje zahtijeva od onih koji projektiraju informaeijski sustav kvalitete da tijesno su- raduju s onima koji su odgovomi za MIS.

23.3 PLANIRANJE INFORMACIJSKOG SUSTAVA KVALITETE TEMELJENA NA RACUNALIMA

Planiranje QIS-a temeljena 11a racunalu moze biti slozeno. Put pocinje analizom potreba kupca, kreiranjem projektne specifikacijc za sustav i pripremanjem prijedloga koji pokazuje troslcove i potrebno vrijeme. Kad menedzment odobri prijedlog, sustav se razvija, ispituje i primjenjuje. Na kraju se izraduju propisi za kriticki pregled ispunjavanja flmkcije sustava.

Sustav mora biti izraden tako da zadovoljava potrebe i unutarnjili i vanjskih kupaca organizaeije. Opcenito mogu se

1NF0RMACUSK.I SUSTAVI KVALITETE

guciti primanje i obradu informacija preko teiefonskog poziva, pisama i drugih posrednika.9 Omogucite fleksibilnost kod udovoljavanja potreba za novim podacima. Glavni je primjer toga maujkav obrazac za izvjestavanje koji sc mora periodicki revidirati, jer netko najcdnom otkrije kriticnu (neophodnu) potrebu za dodatnim predmetom informacije koji trcba zabiljeziti.* Omogucite prikupljanje podataka u Iri vremenske faze: (a) u stvarno vrijeme (kontinuirano), (b) nedavno (minute do sati) i (c) u proslosli (dulje vrijeme).a Omogucite prestanakprikupljanja podataka koji visenisukorisni kao i izvjestaja koji vise liisu potrebni. To zahtijeva periodicki pregled upotrebe (ili nedostatka upotrebe) podataka i izvjestaja.* Kreirajte izvjestaje koji su citki, pravodobni i imaju dovoljno korisnih detalja o tekucim problemima da bi se olaksala istrazivanja i popravno djelovanjc, a takodcr omogucila rana upozorenja na moguce probleme.* Pripremite sazete izvjestaje koji obuhvacaju duga vremenska razdoblja da biste istaknuli podnieja moguceg problema i pokazati napredak u poznatim problemima.0 Ne gubite iz vida trosak prikupljanja, obrade i izvjestavanja informaeije i usporedite taj trosak s vrijecinoscu informaeije.Obicno se QIS ostvamje preko softvera koji je zbirka racunalnih

programa, postupaka i pripadajuce dokumentaeije potrebne za rad informacijskog sustava, Racunalni softverski program moze se naci u postojecim racunainim paketima softvera ili se stvara novi softver.

23.4 IZBOR SOFTVERA «S POLICE”

“Primjenski softverski paketi” na raspolaganju su za mnogo razlicilih potreba. Svake godine, casopis Quality Progress izdaje popis softvera. U izdanju od ozujka 1992. navedeni su paketi za sljedccc kategorije: mjerenje, proucavanje sposobnosti, prikupljanje podataka, planiranje pokusa, ponovijivost i obnovljivost mjernih instrumenata, kontrolu, upravljanje, rjcsavanje problema, osiguravanje kvalitete za razvoj softvera, troskove kvalitete, pouzdanost, uzorkovanjc, simulaciju, statisticke metode, statistieku kontrolu procesa, osiguravanje kvalitete dobavljaca, Taguclii telmike, poduku i drugo. Casopis Journal of Quality Technology* koji izdaje Americko drustvo za kontrolu kvalitete, redovito objavljuje rubriku koja daje detaljne korake programiranja za statisticke tehnike. Takvi se programi mogu koristiti takvi kakvi jesu ili se mogu ugraditi kao dio veceg programa kreiranog da udovolji potrebama odredenog korisnika.

SS2 PLANIRANJE I ANALtZA KVALITETE

TABLICA 23.2Kora cl za stjecauje primjenskog paketa

1. Nabrojite detaljno sadasnje i buduce zahljeve primjene.2. Detaljnije pregledajte sve pakete koji su na raspolaganju za tu primjenu.3. Ispitajte dokumentaciju paketa i prirucnike za korisnika.4. Provjerite ima li paket dovoljno primjenskih parametara.5. Provjerite ima li paket primjerena pomagala za odrzavanje.6. Sastavite kratki popis prikladuih paketa.7. Isprobajte svaki paket sa zdruzenim podaeima, ako je moguce.8. Odredite moze li se paket povezati « zajednicke planove baze podataka.9. Provedite odredivanje tocke poravnanja (poknsi usporedbe) ako je ispunjavanje fimkcije kriticno.

10. Dopustite krajnjim korisnicima da ill primijene privremeno ako je suceljavanje krajnjeg korisnika kriticno.

11. Ugovorite i napisite odgovarajuci ugovor.

hvor. Pritagcuteno od Martina i McCfurea(l983).

Ako netko ima dovoljno srece da pronade zadovoljavajuci softverski paket, preostaje jos uvijek posao primjene tog paketa na lokalne uvjete ulaznih podataka i zahtjeve na izlazu. Aico nema “gotovog” softverskog paketa onda se mora sWarati novi softvcr.

23.5 STVARANJE NOVOG SOFTVERA

Isknstvo zivo pokaznje da je primarno pitanje u razvoju softvera liedostatak dovoljne komunikacije i razuniijevanja izmcdu korisnika i onog koji razvija softver. Drustvo za softverc priprema predmet s upravljackog i tehnickog gledista.

TABLICA 23.3Nedostaci primjenskih paketa __________________________________1. Paket se potpuno ne prilagodava promjenama zahtjeva.2. Odjel za obradu podataka mora modificirati paket kad se ugraduje, a naknadno odrzavanje postaje

skoro jednako skupo kao i vlaslili korisnicki programi.3. Skupo odrzavanje postaje kasnije neophodno kad se promijem hardver, radni sustav, terminali,

mreza ili se zahtjevi korisnika promijene.4. Paket je tesko odrzavati zbog lose dokimientaeije, nedostatka propisa za program koji je napisao

korisnik, lose strukture, nepostojanja izvornog programa, prevelike slozenosti, nizeg programskog jezika ili losog programiranja kvalitete.

5. Paket je tesko odrzavati jer je bio izracten od vlastitog programa, a ucinjene su modifieikaeije slabo dokumentirane i drugi ih tesko razumiju.

6. Paket ne odgovara primjeni i strategiji zajednicke baze podataka.Izvor. Prilagodcno ocf Martina i McCiiirea(1983).

INFORMACIJSKI SUSTAVI K.VALITETE

TABLICA 23.4 Faktori kvalitete softveraFaktor Definicija

Ispravnost

Pouzdanost

DjelotvornostNetaknutost(Integritet)UpolrebljivostMogucnostodrzavanjaMogucnostispitivanjaFleksibilnostPrenosivost

Viseslruka upolrebljivost Mogucnost zdnizenog rada

Iznos do kojega program udovoljava svojim specifikacijama i ispunjavaciljeve korisnikove misije.Iznos do kojega se moze ocekivati da ce program obavljati svoju predvidenufimkciju sa zahtijevanom preciznosti.Kolicina raiftmatih izvora i sifii koje zahtijeva program da bi obavio fimkciju.Stupanj do kojega se moze nadzirati pristup do softvera ili podatakaneoviastenim osobama.Potreban napor za uCenje, rad, pripremu ulaza i objasnjenje izlaza programa.Potreban napor za lociranje i fiksiranje pogreske u radnom programu.

Potreban napor za ispitivanje programa radi jamcenja da on obavlja svojupredvidenu fimkciju.Potreban napor za modificiranje radnog programa.Potreban napor za prijenos programa iz jednog hardverskog oblika i/iliokoline softverskog sustava u drtigi,Stupanj do kojega se program moze koristiti kod drugih primjena — ovisno opakiranju i opsegit fiinkcija koje programi obavljaju.Potreban napor za spajanje jednog sustava s drughn.

Razmotrimo ulogu menedzmenta kod razvoja softvera. Ovisno o opsegu i znacenju zeijenog softvera cesto je pozeljno oblikovati projektnu skupimi za razvoj softvera. Clanstvo obuhvaca korisnike, osobe koje razvijajii softvere i dmge 11a koje ce utjecati softver. Imenuje se voditelj projekta i oil obicno dolazi ili iz funkcije korisnika ili funkcije razvoja softvera. Prihvacen je pristup “projektnog menedzmenta” za planiranje i kontrolu faza razvoja softvera, Opce faze su: definiranje zahtjeva softvera, projektiranje softverskog sustava, primjena sustava i odrzavanje sustava.

Vidjeti QCH4, sir. 27.7-27.11, u vezi obrade koncepcije projektne skupine i ovih cetiriju opcili faza. Normalno, upravljanje projektom i sustav kontrole softvera koristi se za organiziranje, odreclivanje vremeuski kriticnih djelatnosti (“kritifini put”) i pracenje napretka projekta.

Telmicka uloga razvoja softvera, moze obuhvacati nmogo detalja iz prije nave dene cetiri opce faze. Tablica 23.5 daje tablicni prikaz osam koraka “s onim sto se moze dostaviti” u svakom koraku (Gryna, D. 1988).

554 PLAN lit ANJE i ANALIZA KVAUTETE

TABLICA 23.5Koraci vijeka trajanja sustava

Koraci fsporuciv/djelatnost ________Speeifikacija zahljeva sustavaPlan oporavka od probleim*Procjenjivanje rizika*Analiza zahtjeva izvora*Kriticki pregled analize zahtjeva.Specifikacije vanjskog projektaPrirucnik za korisnikaPrirudnik za odrzavanjePreiiminami plan ispitivanjaKriticki pregled vanjskog projektaSpecifikacije zahtjeva sustavaSpecifikacije unutamjeg projektaPlan pretvaranja/provodenjaPlan ispitivanja sustavaKriticki pregled unutamjeg projektaSpecifikacije zahtjeva sustavaKriticki pregled sitfePlan oporavka od nesreceProcjenjivanje rizika sigurnostiDetaljan kriticki pregled razvojaIzvjeslaj o ispitivanjuKriticki pregled ispitivanja sustavaRazvoj kartoleke softvera (SDF)Prirucnik za korisnikaPrirucnik za odrzavanjePlan provodenjaPrirucnik za odrzavanjeRaspored djefatnosdDokumentacija promjenaPrirucnik za odrzavanje

*Moze biti iskljuien iz specifikacije zahtjeva sustava.Izvor: Gryaa, D., (19S8).

Racunalno programiranje obuhvaca spektar siozenosti, ovisno o obradi koju trazi informaeija. Obicno su polrebni sljedeci koraci za kreiranje programa:1. Proucavanje sadasnjeg sustava tijeka informaeija i zeljeni izlazni podaci za huduenost,

Sadasnji se sustav treba temeljito kriticki pregledati prije nego se nastavi s razvoj em programa. Obicno je potrebna analiza dijagrama toka sustava i dijagrami toka podataka. U tom je koraku cijelo vrijeme bitna komunikaeija izmedu programera i korisnika informaeija.

1. Analiza zahtjeva

2. Vanjski projekt

3. Unutarnji projekt

4. Detaljan razvoj

5. Ispitivanje sustava

6. Upravljauje podacima

7. Proizvo d nj a/provo denj e

8. Odrzavanje

INFORMACIJSKl SUSTAV1 KVALITETE

Whitebeck (1989) objasnjava kako kreirali “opis temeljne linije” stvarnog sustava za funkciju kontroleprocesa. Analiza te temeljne linijedaje poboljsani proces koji onda postaje temelj za razvoj racunalnog programa.2. Razvijanjeplanaprogramiranja. Programer razvija pristup projektu koji

moze obuhvacati odlucivanje o sredstvu ulaza i izlaza (zajedno s korisnikom), odlucivanje o programskom jcziku koji treba upotrebljavati i odlucivanje da li upotrijebiti vec pripremljene (“konzervirane”) programe.

3. Priprema chialjnih operacija obracle. Programer priprema detaljne dijagrame toka opisujuci svc elemente ulaza, obrade, izlaza informacijc. Ti se dijagrami izvlace s posebnim simbolima za programiranje i oni postaju temelj za pisanje stvarnog programa. Korak obuhvaca propis za programiranje ulaznik podataka da bi se pripremili podaci za racunalo.

4. Pisanje programa. Program se sastoji od niza uputa pisanih na posebnom programskom jeziku i udovoljavanjc postavljcnim pravilima za taj jezik. Primjeri till jezika su “C”, ADA i COBOL (Common Business Oriented Language) (Zajednicki poslovno orijentirani jezik).

5. Krifield pregledprograma radi pogresaka. Ta “provjera na pisacem stolu” (koju obicno obavlja programer) i “provjera kodova” (koju obavljaju programer i suradnici) potrebna je zbog teskoca pisanja, cak umjereno velikog programa bez ucin- jenili pogresaka.

6. Ispifivanje programa na racunaht i provodenju ispravaka prema zahtjevu.7. Dokumentiranje programa, Dokumentacija se stvara preko razvojnih

faza i obuhvaca dijagrame toka, popis programskih koraka, izlazni format i posebne uputc (ako su potrebnc) za operatera na racunalu.

St Vrednovanje programa. Olio pocinje vrednovanjem primjerenosti izlaznih podataka za korisnika. Vrednovanje takoder obuhvaca stupanj dokumentaeije, koristenje pripremljenih programa i upotrebljavanje pune sposobnosti racunala.

9. Omogucavctnje pociucavanja. Novi je program tajna za mnoge korisnike te treba omoguciti poducavanje da se ohrabri njegova upotreba i primjena bude uspjesna.

23.7 KONTROLIRANJE KVALITETE SOFTVERA ZA RACUNALO

Kod mnogih primjena, prakticki je nemoguce kieirati program koji


1. Kriticki pregledprojekta. Izvodi se nekoliko kritickih pregleda. Svrha je vrednova ti (tf) zahtjeve za softvere, (b) pristup projektu softvera i (c) detaljni projekt. Oko 60 posto svih softverskih pogresaka uneseno je tijekom defmivanja zahtjeva i u fazama projektiranja. Dobbins (u Schulmeyeru i McManusu, 1987.) navodi desel vrsta softverskih nedostataka (Tablica 23.6). Dudley (u Iresonu i Coombsu, 1988.) daje klasifikaciju softverskih nedostataka prema vaznosti (Tablica 23.7). Ratio uklanjanje pogresaka u procesu razvoja ima najvecu prednost zato jer vrijeme i trosak njihova uklanjanja kasnije u procesu dramaticno raste. Umbaugh (1991., str.601) navodi da su povecanja deset puta u fazi projektiranja, 1000 puta u fazi prihvacanja i 3000 puta kod stvarne proizvodnje.Dobbins takoder navodi tri vrste kontroie kao tipicne:

• Kontrola projekta tut visoj razin /.O vdj e kont ro la j a m ci d a su za htj evi i spu nj ava - nja funkeije odredeni i prevedeni u zahtjeve za racunalni programski nachi rada.

• Kontrola projekta tia nizoj razitii. Ona jamci da su kljucni moduli programa projektirani za tocnost, pouzdanost i podmeje odstupanja kvara, fleksibilnost, mogucnost ispitivanja i moguenost odrzavanja.

• Kontrola sifre. Ta kontrola izvrsena nakon sastavljanja bez pogreske, veriftcira da je projekt ispravno preveden u odgovarajuci jezik i da je plan ispitivanja modula primjeren

Vrsta nedostatka DefinicijaProjektoiLogickiSintaksaNorme

Podaci

Suceljavanje

Povratni program/poruka Uvod/objasnjenje

Zahtjevi

Poboljsanje ispunjavanja funkeije

Opis funkeije ne udovoljava zalitjevima specitikacijeNedostaju podaci; pogreSne ili posebne informaeijeNe slaze se s gramatikom defmiranog dizajna/programskog jezikaNe udovoljavaju zahtjevima normi programa za racunalo; toobuhvaca vlastite norme, norme za projektiranje i vojne normena koje se poziva ugovorNedostaju, posebni su ili su pogresni definicija ili podacio upotrebiNeprimjerena definicija/format informaeije razmijenjene izmedudvaju modulaVrijednosti su poslanih poruka netofine ili nedostajuObjasnjenje koje prati projekt/programski jezik neispravno je,neprecizno ili nedostaje.Promjena u zahtjevima specifikacije koja je izravni i neposredanrazlog za potrebnu promjenu u dizajnu ili programuProgram se nece izvrsiti u raspolozivom vremenu/prostoru/CPU

hvor. Dobbins u Scluilmeyeru i McManusu (19S7), str. 147.

Vrsta DefinicijaKritifina

Uzrokuje gubitke podataka, prekid rada, zahtijevn ponovni slart, zahlijeva manualne interveneije, unistava spoj s mrezom, ugrozava operatera, ima mail kruzni rad

Ozbiljna Znacajno umanjenje ispunjavaiija funkeije, daje rezultate koji se ne siazu, zahtijeva mamtalno pracenje, prisiljava korisnika da upotdjebi razlicite pristupe, ima teski kruzni rad.

Prosjecna

Primjereni kruzni rad, softvere se automatski popravlja, moze se izbjeci, rezultati zahtijevaju objasnjenje, ispunjavanje je funkeije donekle usporeno, potrebno je posebno poducavanje, poruke se o pogresakama tesko objasnjavaju

Niska Estelska pogreska, pogresno tumaeenje poruke o pogresci, neispravno spojeno suceljavanje korisnika, neprikladan dijalog.

lzvor, Dudley it Iresomi i Coombsti (1988).

Za svaku od till razina bit ce pvovedena kontrola svake od deset vista nedostataka navedenih u Tablici 23.6. Rezidtati ce obicno biti prikazani brojem nedostataka 11a tisucu linija programa (Vidjeti Dobbinsa, 1987., radi detaljne obrade metoda i objasnjenja rezultata).

2. Kriticidpregleddokumentaeije, Naglasak je na planovima i postnpeima koji ce se upotrijebiti za ispitivanje racunalnih programa. Sada se mogn nabaviti programski paketi lcoji ispitnju novostvorcnc racunalne progranie. Ta dokumentaeija planova za ispitivanje jedan je dio ukupne dokumentaeije projekta.

3. Vrednovanje programsldh ispifivemja. Sasloji se od kritickog pregleda rezultata ispitivanja radi vied nova nj a programa. Dudley (u Iresonu i Coombsu, 1988.) svrstava ispitivanje programa u dvije vrste: staticko i dinamicko (Tablica 23.8). Staticko ispi-tivanje obuhvaca kiiticki pregled projekta, razlicite oblikc kontrole, itd.; dinamicko ispitivanje izraduje program na racunaiu upotrebljavajuci sadrzaj ispitivanja radi pronalazenja nedostataka i slabih tocaka.

4. Sastavpopravnog djelovanja. Slican je sustavu za fizicke proizvode. (Vidjeti Sek- ciju 20.8 “Obrada i rjesavanje prituzbi kupca). Obulivaca dokumentaeiju svih problema softvera i omogucuje pracenje radi osiguranja odluke.

5. Upravljanje konfiguraeijom. Zbirlca podnieja djelovanja za provodenjc

Korak Staticko ispitivanje

Istrazivanje Kontrola dokumenataSpecifikacija Kontrola dokumenata

Projektna specifikacija

Visestruka provjera radi ispitivanja dokumenata Kontrola projekla

Program

Visestruka provjera dokumenata Pomagala za analize projekta Kontrola programs

Ispitivanje sustava i korisnika

Analizatori stila Visestruka provjera radi kreiranja dokumenata

Otpustanje

Potporni Kao gore, pomocu djelatnosti

Dinamicko ispitivanje

Funkeijska ispitivanja Ispitivanja pouzdanosti

Ispitivanja ispunjavanja funkcija Ispitivanja konfiguracije Ispitivanja instalacija Ispitivanja pouzdanosti ispitivanja regresije Kao gore, pomocu djelatnosti

Izvar: Dudley it Iresonu i Coombsu (1988).

23.8 IZVJESTAJI O KVALITETI

Za one koji su zaposleni u upravljanju ili uredivanju velikih poduzeca, mnogo se infor- niacija o kvaliteti izvodi iz vises tnt kill izvora rad nib informacija: laboratory ska ispitivanja, tvornicka ispitivanja, podaci o ispunjavanju funkcije u praksi, ild. Te se informacije upotrebljavaju najprije za operativna nadziranja; npr. za dnevno upravljanje tvorni- com i kancelarijskim procesom i ispunjavanjem funkcije u praksi. Isle informacije lead sc sazmu i prevedu u prikladan oblik postaju glavni itlaz informaci ja za plocu instrumc- nata kvalitete — suslav informacija koji omogucava zaposlenim upraviteljima da se primjereno inform irajn u vezi ispunjavanja funkcije kvalitete i Irendova bez da sc pit no angaziraju u svakodnevnom radu. Tablica 23.9 pokazuje medusobnu vezu izmedu rack nih i izvrsnih upravljanja.

Opcracijski (radni) izvjestajiOperacijski izvjestaji za upravljanje projektirani su da bi pomogli izvodenje dnevnih operaeija s osobitim nagtaskom na postizanje poboljsanja. Tablica 23.10 slikovilo prikazuje sustav kontrolnog izvjestavanja za proizvodaca elektronike. Suslav prevodi skupne

Gledista

Primjena na o[)eracijsko upravljanje kvalitetom

Primjena na izvrSno upravljanje kvalitetom

Predmeli kontrole

Jedinice mjere

Senzorski uredaji Tko prikuplja senzorske informaeije? Kada je izvodeno mjerenje senzorskim uredajima? Nornie kojc su upotreb- ijene za usporedbu Tko djeluje na osnovi intbrmacijc?Poduzeto djelovanje

Fiziiki, kemijski, zahtjevi specitikacijePrirodne fizikalne, kemijske (omi, kilogrami, itd.)FiztCki i list mine nti, ljudska osjetila Operateri, inspektori, Cinovnici, autoniatizirano u inslrimientinia Tijekoni odvijanja operacija

Grantee specitikacije za materijafe, proces, proizvod Servoniehanizmi, nenadziratelji, nadzorniei na prvoj liniji Regulaeija proccsa, popravak, razvrslavanje

Sazeto isptmjavanje t'unkcije za proizvodne linije, odjele itd, Razlicitc: £esto u novcu

Sazcci pod ala ka Razliciti slatistiCki odjeli

Dani, tjedni ili mjeseci nakon tekudih operaci ja Povijcst, konkurenti, plan

Voditelji

Ponovno planiranje; poboljsnnjc kvalitete; motivaeija

TABLICA 23.10Sazcci izvjcstaja u kontrolnom informaeijskom sustavu

Naziv sazetka Opis PrimjerDjeiomiCnih operacija prihvaliti/ odbaciti

Sazimanje prihvatiti/odbaciti informaeiju za svako radno pndrucje

Nabrajanje djelo- midniii operacija Sazimanje kategorija kvara za svaku djelomiCnu operaeiju

Nabrajanje kvara

Sazimanje kategorija kvara za svako radno podruCje

Nabrajanje operatera Sazimanje kvarova pripisanib svakom operateru

Mjesecni kontrolni izvjestaj

TojegrafiCki i tablifini sazetak sveukupnog ispunjavanja funkeije; on takoder navodi gfavna podrueja problenia; odvojena sc straniea priprema za svako radno pndrutSje

U radnom podruCju 5924, operacija85 mi 40432 bito je upozoreno da su[oSi izvrsitelji i provcdenoje 46kcmlrota i 23 su jedinicc odbaCene.Za djelomiCnu operaeiju 40432-85 bilo je17 primjera da je nedostajao zavrsni leniili 31% ukupnth kvarova za operaeiju 85U radnoni podruiju 5924 bilo je52 primjera da je nedostajao zavrsnileni ili 28% ukupno; od till 52, 6 ihje pripisano operateru 37157.Operater 37157 opluzen je zbog24 kvara, od kojih je 6 bilo zbognedostatka zavrsnog lema.Za radno podrufije 5924; grafiCki je zabi-Ijezen postotak proizvoda s nedostaeimamjese£no; za prosinae glavni je problembio na dijelu operaeije 40432-85; 1693jedinicc su podvrgnutc kontroli;455kvarova je nadeno, od kojih je 361 bilozbog operatera; operater 37157 najvisejepridonio nedostaeima, osobito s manjka-jucim i neispravnim lemom i inslalaci-cijskim pogreskaina

Predmeti kontrole Jedhiice mjercTvorniCke manjkavosti kvalitete TroSak loge kvalitete relativno prema prodajiKvaliteta dovrSene robe Manjkavi dijelovi na mitijun; manje vrijednih po jediniei, manjc

vrijednih na 1000$ od prodaje; manje vrijednih na 1000 mogudih pogregaka

Ispunjavanje funkeije kvalitete u praksi

Postotak pravodobnili; sati odrzavanja na 1000 radnih sati

Nedostaci kvalitete u praksi TroSak relativan prema prodaji; IroSak na 1000 jedinica pod jamstvom

Kvaliteta dobavljafia Trosak siabe kvalitete kao postotak nabave10 vihunskih problema kvalitete Usmeno nabrajanjcZnaCajni slucajevi Usmeno nabrajanje

Izvor: QCH 4, str. 80Izvrsni izvjeStaji

U pocetku su izvrsni izvjestaji

o kvaliteti tezili da budu ograniceni na sazetke informa-

cija o tvornickoj kvaliteti sa sazecima zalbi iz prakse.Posljednjih godina preradivanja tih izvjestaja obuhvatila su

upotrebu noveanih mjera i odredivanje podrueja poboijsanja (Tablica 23.11). Otkako je porasla vaznost ispunjavanja funkeije poslovnih sustava, izvjestaji su obuhvalili te dodatne predmete za kontrolu (Tablica 23.12). Mnoga poglavlja ove TABLICA 23.12Utjecaj najnovijeg razvoja na izvrsne izvjestaje o kvaliteti

Predmet kontrole Jedinica nijereBrzina usluge Dani; postotak reagiranja uniitar trazenih ciljeva.Konkurcntnost u kvaliteti Ispunjavanje funkeije u odnosu na tri glavna konkurentaPromjene kojc se mogu izbjedi u tehniCkim ertezima, nabavnim

Postotak svih promjena.

narud^bama, itd. Kvaliteta dokumenta Postotak stranica s nedostaeimaKvaliteta softvera Pogreske na 1000 redaka kodova; trogak za ispravljanje

pogresakaPogreska fakturiranju Postotak u pogregei; trogak ispravljanjaPoboljganje kvalitete Projektni podaci; poduzeto, u toku, zavrSeno; rezultati projekta

skupno; status glavnih projekala individualno; postotak upravitelja odredenih za projekt

Upravljanje kvalitelom u cijeloj tvitki—napredak u odnosu na straleske

RazliCite

eiljeve kvalitete

Jzvor.QCH 4, sfr. 8,10,

INFORMACIJSfCI SUSTAVI KVALJTETE

“mjerenje kvaiitete”) p red mete kontrole za razlicita funkcijska podrucja. Nelci su od njih kandidati za ukljucenje u izvrsne izvjestaje.

Informacije koje su potrebne upraviteljima za izvrsno upravljanje veoma se razlikuju od tvrtke do tvrtke, ovisno o prirodi proizvoda, opsegu prema kojemu su problemi upravljanja rjesavani, ltd,

Primjer 23.1 U koiporaciju General Dynamics, osoba koja stiti tvrtku proveia je model zdruzenog poboljsanja kvaiitete. Jedan element pristupa zdruzeni je (battery) izvjestaj. Izvjestaji se bave brojnim parametl ima od kojth je 12 zdruzenih, to jest oni su zajednicki svim odjelima u korporaciji. Zdruzeni parametri su sljedeci:

• Tehnieke promjene koje se mogu izbjeci• Odstupanja/ odbaceni• Priliod dobiven od prvi put• Skart (sadrzaj sati rada)• Skart (sadrzaj materijalne vrijednosti)• Popravak i/ili dorada (sadrzaj sati rada)• Dostava iz proizvodnje 11a vrijeme0 Mogucnost prihvacanja kupljenog predmeta• Vrijeme reagiranja na izvjestaj o servisu 9 Postupci kritickog pregleda matcrijala9 Izbjegavanja kontrole 9 Prekovremeni rad

Radi objasnjenja, vidjeti Talley a (1986).U mnogirn su tvrtkama ti sazeti izvrsni izvjestaji dopunjeni

neovisnim izvjestajima nezavisne provjere (audita). Takve nezavisne provjere pomazu u pribavijanju osiguranja da sustav izvjestaj a ispravno pokazuje sto se stvarno dogada s obzirom na kvalitetu. Neke organizaeije koriste fazne indikatore ispunjavanja funkeije kvaiitete.

Primjer 23.2 Tvrtka Texas Instruments projektirala je svoj sustav izvjestavanja o kvaliteti oko tri vrste indikatora: vodecih indikatora, istodobnih indikatora i indikatora kasnjenja (Omiias, 1986).

Slika 23.1 slikovito prikazuje tu koncepciju. Vodeci indikatori obuhvacaju podatke o sirovinama ili dijelovima komada kupljenili od dobavljaca (npr. dijelovi na milijun manjkavog

Vodeci Istodobni Indikatoriindikatori indikatori kasnjenja

TrnSnk kvalitete (COQ)

StrovE

Odbacenitnnterijal za TI

SIJKA 23.1Sadrzuj Plavc knjige kvalilete {ad Oitnia.sa, !9S6.)

Nasuprot tome, neki su predmeti vodeci indikatori. Istrazivanje trzista u vezi kvalilete moze voditi razvoj proizvoda mjesecima. Kviticki pregled projekta vodeci je indikator ucestalosti kvarova. Nezavisna provjera proizvoda kasni nakon datuma proizvodnje, ali je vodeci indikator kvalitete kako ga prihvaca korisnik.

Dobro uravnotezen sustav izvrsnih izvjestaja koristi vodece indikatore (“rane upozora- vajuce signale”) tako kao i sazetke koji kasne nakon obavljenih radova.

“TI” izvjestaj (nazvan Plava knjiga kvalitete) izdaje se mjesecno i temelj je godisnje ocjene ispunjavanja funkcije svih voditelja u vezi njihova doprinosa kvaliteti.

Pomocu osobnih l acuna la koje koriste voditelji, sustavi su izvjestavanja cesto “umrczeni” u ta osobna lacuna la. Smith (1990) opisuje sustav “mreze kvalitete'' koja omogucuje voditeljima proizvodnje pri odabiranju i primanju informacija o kvaliteti u pravo vrijcme na svojim osobnim racunalima.

SAZETAK

* Informacijski sustav kvalitete (QIS) organizirana je metoda prikupljanja, pohranji- vanja, analiziranja i izvjestavanja informacija o kvaliteti kako bi se pomoglo osobama koje donose odiuke na svim razinama. Takav sustav treba biti tako projektiran da je u skladu sa sustavom upravljanja infomiacijama tvrtke (MIS).

* Mi trebamo planirati QIS kako bismo udovoljili potrcbama unutarnjih i vanjskih kupaca.

* Za mnogo razhcititi potreba na raspolaganju su primjenski softverski pakcti. Treba biti oprezan radi lelccija naucenih o

INF0RMACIJSK1 SUSTAV1 KVALITETE 563

• Kod kreiranja novog programs za racunala, primarno je pitanje nedostatak dovoljne komunikacije izmedu korisnika i osobc koja razvija softverski paket. Mi bismo trebali upotrcbljavati pristup kontrole projektom za planiianje i kontrolu nad razvojem sofitvcra.

• Kontroiiraiije kvalilete racimalnog softvera obuhvaca i otkrivanje i sprjecavanje pogresaka.

• Izvjestaji o kvaliteti usredotocuju se i na radne i 11a izvrsnc predmete. Korisni je okvir za te izvjestajc koncepcija ispunjavanja funkcije vodecih, istodobnih i indika- toia kasnjenja.

ZADACI

23.1. Za svaki od sljedecih predmeta, pribavite potrebne inl'ormacije i nacrtajte dijagram toka za prikupljanje pod a taka i analizu: (a ) rezultata zavrsne kontrole u pogonu; (b) roba vra- ceniii u pogoti; (c) prometnih ugovora; (d) prituzbe u robnoj kuci; (e) zalitjeve za osiguranjem za automobilsku nezgodu; (/) manjkavosti ispunjavanja funkcije atletske mom- cadi; (g) gubitak usluge za kucanstva. Izradite preporuke za promjene ili dopune.

23.2. Od bilo koje institucije, vrednujte upotrebljivost najmanje dvaju izvjestaja o kvaliteti proizvoda, razgovarajuci s onima koji primaju izvjestaj. Uspostavite skalu ucestalosti upotrebe i pribavite misijenja o upotrebi i nedostacima sadasnjeg izvjestaja.

23.3. Za racunalnt sustav u organizaeiji ustanovite znacajke pomocu ulaznih naprava, sred- stava vanjskog poluanjivanja i izlaznih naprava.

23.4. Za bilo koju instituciju, opisite najmanje jedno podrucje gdje bi se rucna obrada podataka mogla opravdano zamijeniti automatskom obradom pomocu racunala.

23.5. Razgovarajte s Ijudtma koji su zaposleui pisanjem racunalnih

LITERATURA

Berger, Roger W, (1986). "Recent Advances in Computer Software for Quality.11 ASQC Quality Congress- Transactions, Milwaukee, str, 269-273.

Espeillac, Georgette (1987). "Selecting SQC/SPC Software", Quality Progress, ozujak, str. 28-31.

Gryna. Derek S. (1988). "Data Processing—A Software Quality Challenge", ASQC Qualify Congress Transactions, Milwaukee, str. 423-428.

Ire son, W. Grant i Clyde F. Coombs (1988). Handbook of Reliability Engineering and Management, McGraw-Hill Book Company, New York, Poglavljc 16.

Martin, J. i C, McClure (1983). "Buying Software off the Rack",


McCall, J., P. Richards i G. Walters (1977). "Factors in Software Quality", Join! General Electric—U.S. Air Force Repor No RADC TR-77-369, sv.l, studeni, str . 3-5.

Onnias, Arturo (1986). "The Quality Blue Book" , Juran Report Number Six, Juran Institute, Inc., Wilton, Connecticut, str. 127-131

Schuimeyer. G. Gordon i James I. MeManus (1987), Handbook of Software Quality Assurance, Van Nostrand Re inhold. New York.

Smith, IC. (1990). "Networking for Quality", Quality Engineering, sv. 3, br. 1, str. 49-57.

Talley, D. J. (1986). "The Quest for Sustaining Quality Improvement", Juran Report Number Six, str.188-192,

Umbaugh. Robert E, ed, (1991). Handbook of IS Management, 3. izd, Auerbach Publishers, Boston, Po- glavlja XIV-1 do X1V-3,

Whitbeck, Craig W. (1989). "Designing Quality Information Systems", ASQC Quality Congress Transactions, Milwaukee, sir. 823-841.

DODATNA LITERATURA

ICvaliteta raGmalnih programa: QCH 4, Odjetjak 14 i str. 27.1-27.11

Dudley, Sally (1988). Software Reliability" in W, Grant ireson and Clyde F. Coombs,, eds., Handbook of Reliability Engineering and Management, McGraw-Hill Book Company, New York. str. 16.7-16.8.

Dobbins, James H. (1987). "Inspections as an Up Front Quality Technique", in G. Gordon Schuimeyer and James I, McManus, eds., Handbook of Software Quality Assurance, Van Nostrand Reinhold, New York, str. 137-177

Ireson, W. Grant i Clyde I7, Coombs (1988). Handbook of Readability Engineering and Management, McGraw-Hill Book Company, New York. Poglavlje 16.

Schuimeyer, G. Gordon i James I, McManus (1987). Handbook of Software Quality Assurance, Van Nostrand Reinhold, New York.

Izvjestaji o kvaliteti: QCH4: str, 4,28-4.29, 8.8-8.19, 20.30-20.32, 30.40-30.44, 33.51-33.58

Prikupljanje, pohranjivanje i nadopunjavanje podataka: Bersbach,

POGLAVLJE

24OSIGURAVANJE

KVALITETE

24.1 DEFINICIJE OSIGURAVANJA KVALITETE

U ovoj je kiijizi “osiguravanje kvalitete” djelovanje za pribavljanje potrebnog dokaza radi izgradivanja povjerenja izmedu svih zainteresiranih, da su djelatnosli vezane uz kvalitetu izvrsene uspjesno. ISO 8402-1986. definira osiguravanje kvalitete koje je vezano na proizvod ili uslugu. Sva ta planirana ill sustavna djelovanja potrebna su za pribavljanje primjerenog povjerenja da ce proizvod ili usluga zadovoljiti dane zahtjeve za kvalitetu. Upozorava se citatelj da su poznata i druga znacenja, npr. “Osiguravanje kvalitete” cesto je naziv oc/jela koji se bavi mnogim djelatnostima sto se odnosc na kvalitetu kao sto je planiranje kvalitete, kontrola kvalitete, poboljsanje kvalitete, nezavisne provjere kvalitete i pouzdanost.

24.2 PREDODZBA OSIGURAVANJA KVALITETEMnoge djelatnosti osiguravanja kvalitete omogucuju zastitu od problema kvalitete, rano i unaprijed upozoravajuci na feskoce. Osiguravanje dolazi od dokaza — skupa cinjenica. Kod

S6S

Odjel Djclatnost osiguravanjaMarketing

Vrednovanje proizvoda ispilivanjem frzista Kontrolira 11a upolrcba

proizvoda Pracenje proizvoda Obuhvaccna usluzna djclatnost Posebni

detaljniji pregledi Konkurentskn vrednovanjaRazvoj proizvoda Kriticki pregled projekta

Analiza pouzdanosti

Analiza moguenosli odrzavanja

Analiza sigurnosti

Analiza ljudskili faktora

Analiza proizvodnje, konlrolc i transporta

Inzenjerstvo vrijednosli

Analiza samokonlroleOdnosi s dobavljaccm

Sposobnosl dobavljaceva projekta Sposobnosti dobavljaceva procesa

Vrednovanje poeetnili uzoraka Vrednovanje prvih isporukaProizvodnja Kriticki pregled projekta Analiza sposobnosti procesa Poknsne

pretproizvodnje Provodcnja pretproizvodnje

Analiza nacina, posljedica i kritiCnosti propusta za proccsc Kritifiki

pregled planiranja proizvodnje (popis provjere) Vrednovanje

predtozenih pomagala za upravljanje procesom Analiza samokonlrole

Nezavisna provjera kvalitete proizvodnje

lControla i ispitivanje

Mcdulaboralorijsko ispitivanje Mjerenje tocnosti kontroloraUsluzivanje kupca Nezavisna provjera pakiranja, transporta i skladistenja, Vrednovanje

usluga odrzavanja

Izvor: QCH 4, str. 9.3.

lakoctcr kriticki pregledi piano va i nezavisne pro vj ere izvrsenja p la nova, Na raspolaganju je grupa lehnika osiguravanja za udovoljavanje mnogobrojnim razlicitostima potreba.

Osiguravanje kvalitete slicno je koncepciji fmancijskc provjere koja pribavlja osiguravanje Tmancijske ejelovitosti utvrdivanjem preko “neovisne” provjere, da je plan obracunavanja; (1) takav da ako ga se siijcdi ispravno ce pokazati fmancijsko stanje tvrtke i (2) zapravo cc biti prillvacen. Danas, neovisni rmancijski

OSIGURANJE KVALITETB 567

tors) (ovjereni certificirani drzavni racunovode) postaii su uljecajna snaga na podrucju financija.

Mnogi oblici osiguravanja prcthodno opisani u ovoj knjizi provo de se u nil tar funkcijskih odjela (Tablica 24.1). Ovo poglavije objasnjava tri oblika osiguravanja kvalitetc u cijeloj tvrtki: nczavisne provjere kvalitete, detaljnije nezavisnc provjere kvalitete i nezavisne provjere proizvoda.

24.3 NEZAVISNA PROVJERA KVALITETE - KONCEPCIJA

Nezavisna provjcra kvalitete neovisan je kriticki pregled koji se provodi radi usporedivanja nekog glcdista ispunjavanja funkcije kvalitete s liormom za to ispunjavanje funkcije. Izraz “neovisan” bitan je i upotrebljava se u smisiu da kriticki pregledalelj (nazvan “nezavisni provjeravatelj”) nijc osoba odgovorna za ispunjavanje funkcije koja se kriticki pregledava niti je izravan nadzornik te osobe. Neovisana provjcra omogucuje nc- pristranu sliku ispunjavanja funkcije.

Definicija ISO 8402-1986 navodi neka dodatna glcdista. Nezavisna provjera kvalitete sustavno je, neovisno ispitivanje i vrednovanje radi odredivanja jesu li djelatnosti kvalitete i rezultati u skladu s planiranim dogovorima, jesu li ti dogovori provedeni uspjesno i jesu li prikladni za postizanje cilja. (Nezavisna provjera proizvoda, objasnjena kasnije u ovom poglavlju kriticki je pregled fhickog proizvoda\ nezavisna provjera kvalitete kriticki je pregled djelatnosti),

Nezavisne provjere kvalitete korisle tvrtke radi vrednovanja svoje vlastite kvalitete ispunjavanja fiinkcije i ispunjavanja funkcije svojih dobavljaca, onih koji imaju licen- ciju, zastupnika i drugih, te pomocu rcgularnih agencija radi vrednovanja ispunjavanja tiinkcije organizacija kojima su duzni upravljati.

• Specificna je svrha nezavisne provjere kvalitete pribavljanje neovisnog osiguravanja:• Da su planovi za postizanje kvalitetc takvi da ako se slijede predvidena ce kvaiiteta stvarno bili postignuta

• Da su proizvodi prikladni za upotrebu i sigurni za korisnika.0 Da su uvazavanc norme i propisi koje su ustanovile drzavne ageneije industrijskih udruzenja i profesionalne zajednice.

8 Da postoji sukladnost sa specifikacijama.8 Da su poslupci priinjcrcni i da se prema njima radi.

8 Da sustav podataka osigurava tocuc i primjerene informaeije o kvaliteti svim zaint- eresiranim.

8 Da su ncdostaci ustanovljeni i popravno djelovanje poduzeto.8 Da su moguenosti za poboljsanje ustanovljene i odgovarajuce osoblje upozoreno.

568 PLAN1RANJE i ANALIZA KVALITETE

24.4 PREDMET NEZAVISNE PROVJERE

Kod jednostavnih proizvoda raspon nezavisne provjere takoder je jednostavan i upravljan je pomocu nezavisne provjere proizvoda (vidjeli dalje). Kod siozenih proizvoda, nezavisna je provjera mnogo siozenija. U veiikim tvrtkama, cak odredivanje predmeta nezavisne provjere zamrsen je problem. U takvim veiikim tvrtkama, programi nezavisne provjere koriste jedan ili nekoliko sljedecih pristnpa za razdiobu predmeta:

• O f ‘gcmizacijske jeditiice. U velikim tvrtkama, ima neko 1 iko slojeva organizacije, od kojih svaki ima dodijeljene odredene zadace: zajednicki ured, radni odjeli, po- goni itd. U takvim tvrtkama uobicajeno je npotrijebiti nekoliko skupina nezavisnih provjeravatelja kvalitete, od kojih svaki kriticki pregledava svoja odrcdena podrucja (predmetc) i izvjestava o rezultatima svoje vlaslite ‘‘klijenle**.• Proizvodne liuije. Ovdje nezavisne provjere vrednuju gledista kvalitete odredenih proizvodnih linija (npr. tiskane plocice, hidraulicke pumpe) od projekta do ispu- nj aj vanj a funkc ij e u praks i.• Sustavi h>alite(e. Ovdje su nezavisne provjere usmjerene na gledista kvalitete razlictih segmenata sveukupnog sustavnog pristupa kvaliteti, kao sto je projektiranje, proizvodnja, kvaliteta dobavljaca itd. Sustavno orijentirana nezavisna pro-vjera kriticki pregledava svaki takav sustav unutar cijelog raspona proizvoda.• Specificna podrucja djelovanja. Nezavisne provjere mogu biti takoder oblikovane za izabrane specificne postnpke koji imaju posebno znacenje za misiju kvalitete: raspolaganje s nesukladnim proizvodima, dokumentacija, mjerenje instai-

Opseg djelatnosti Primjeri nezavisno provjerenih odredenih zadataka

Tehnitika ciokumentaeija Ratine upute Slrojevi i aiati M jerenje mjerne opremeProizvocinja i kontrola

Proizvodni objekti Upute za kontroiu Dokumentaci

Upotreba najnovijeg iztianja specitikacija od strane operatera; vrijcmepotrebno za promjcne projekta da stignu do pogonaPostojanje i primjerenost pisanili radnih uputaUpotreba odredenih strojeva i alala; primjerenost preventivnog odrzavanjaPostojanje postupaka za mjerenje i stupanj do kojega je udovoijenointervalima za mjerenje.Primjerenost programa za ovjeravanje vaznih sposobnosti;primjerenost pod u fa vanj aRedovita tiislo^a i nadzor bitnih

OSIGURANJE KVALITETE 569

Nezavisne provjere sustava kvalitete kao i odredenili podrucja djelovanja inogu poprimiti oblik (1) nezavisne provjere planova ili (2) nezavisne provjere izvrsenja u odnosu na planove. Takoder, predmet moze obuhvatiti umitarnje djelatnosti ili vanjske djelatnosti kao sto su onekojeprovode dobavljaci (vidjeti Odjeljak 14.6 pod “Suradnja tijekom izvrsenja ugovora”).

Prepoznavanje mogucnostiIskusan, oprezan nezavisni provjeravatelj cesto je sposoban otkriti mogucnosti za poboljsanje tijekom njegova iii njezina istrazivanja odstupanja. Te mogucnosti mogu biti cak poznate radnom osoblju tako da ill nezavisni provjeravatelj satno ponovno otkriva. Medutim, to osoblje moze biti nesposobno za djelovanje zbog razlicitih teskoca: preza- poslenosti s dnevnim upravljanjem, nemogucnosti komuniciranja kroz redove liijerar- liije, nedostatka potpore za dijagnosticiranje itd.

Nezavisni provjeravatelj, zbog svog relativno neovisnog statusa, moze biti u stanju nadvladati te teskoce. On ili ona nisu prezaposleni svakodnevnim upravljanjem. Osim toga, izvjestaji nezavisnog provjeravatelj a idu u nekoliko slojeva hijerarhije a time imaju vecu vjerojatnost da nadu nekoga koji ima sluha i moc djelovanja prema mogu- cnostima. Na primjer, nezavisni provjeravatelj moze naci da izvjestaji o trosku kvalitete ozbiljno kasne zbog neizvrsenog posla u odjelu racunovodstva. Njezina ili njegova pre- ponika da se izvjestaji obraduju pomocu racunala moze naici na osobu koja moze djelovati, dok isti prijedlog predlozen od radnog osoblja mozda nikad nece stici do te razine.

24.5 STRUKTURA PROGRAMA NEZAVISNE PROVJERE

Nezavisne provjere pojedinacnih zadataka ili sustava zadataka obicno su strukturirani, npr. oni su oblikovani za izvodenje dogovorenih ciljeva i provode sc prema dogovorenim pravilima izvodenja. Postizanje sporazuma o tim pravilima i ciljevima zahtijeva suradnju izmedu tri bitne skupine koje sudjeluju:• Sefovi djelatnosti koje se trebaju podvrci nezavisnoj provjeri.

v t

• Sefovi odjela u kojima se provodi nezavisna provjera.• Visi menedzment, koji upravlja svima.

Unatoc takvim postignutim dogovorima, postoje rizici da program nezavisne provjere bude manjkav. Obicno su uzroci manjkavosti: (1) zaostrene veze izmedu nezavisnog provjeravatelj a i neposrednog voditelja nezavisne provjere ili (2) propust

Odjel koji se Linijsld Visi

nezavisno provjerava odjel mcnedzment

Raspravljanje o ciljevima koje treba postici nezavisnom provjerom i o opceni pristupu za provodenje nezavisne provjere

X X X

Nacrt politika, postupaka i drugih pravila kojih se treba pridrzavati

X X

Zavrsno odobrenje Planiranje nezavisne provjere

X X

X

Provodenje nezavisne provjere Verificiranje

cinjenicnih nalaza

X

XObjavljivanje izvjestaja s dinjenicama Xi preporukama Raspravljanje o izvjestajinia

X X XOdluke o djelovanju koje treba poduzeti Dodatna

djelovanja prema nezavisnoj provjeri X

X

Nezavisne provjere cesto provode nezavisni provjeravatelji koji rade puno radno vrijeme i imaju s hue no znanje o tchnickim i ljud skill odnosima. Za nezavisnu provjera takocler mogu biti djelotvome skupine viseg menedzmenta, srednjeg menedzmenta i struenjaka. Vidjeti QCH4, str. 8.20-8.24 i 9.27-9.28 radi

24.6 PLANIRANJE I PROVODENJE DJELATNOSTI

NEZAVISNE PROVJERE

ANSI/ASQC (1986) odreduje glavnc korake u provodenju djelatnosti nezavisne provjere kao sto su pokretanje, planiranje, provodenje, izvjestavanje i dovrsenje. Ci- latelju se sugerira da prouci dijagram toka na Slici 24.1 koji detaljno opisuje te korake. Osim koraka na Slici 24.1 ima ninogo vaznih pitanja politike:

LEGITIMNOST. Temeljno pravo za provodenje nezavisne provjere proizlazi na osnovi svjedodzbe (ili isprave) koju je odobrio visi menedzment, i prati ga sudjelovanje svih zaintcrcsiranih. Osim fog temeljnog prava, ima drugih pitanja legitimnosti: Koji ee biti predmet nezavisne provjere? Treba li pratiti nezavisnog provjeravatclja tijekom hire? Kome nezavisni provjeravatelj moze postavljati pitanja? itd. U vecini se slucajeva iz prakse nezavisnog provjeravanja, legitimnost postize tako da nezavisni provjeravatelj

OSIGURANJE KVAL1TETE 571

SLIKA 24.1Dtjagram toka za nezavismi provjem kvaiilete (Prifagocfeno iz ANSl/ASOC, 19S6., str. 9-13.)


SLIKA 24.1 (Nastavak)

PLAN I RAN A NEZAVISNA PROVJERA V ODNOSU NA NENAJAVLJENU. Vecina nezavisnih provjera obavlja se 11a temelju plana. “Nema iznenadenja, nema tajni’\ To omogucuje svim zainleresiranim da organiziraju radnu suagu, odrede osoblje, ltd. na redo- van nacin. To takoder smanjuje razdrazljivost koja je neizbjezna kad se objave nezavisne provjere. (Ima medutim, nekih situacija, npr. bankovnih nezavisnili pro vj era, gdje je potrebno sprijeciti “prikrivanje”, pa sc mogu zahtijevati izncnadne nezavisne provjere).


UPOTREBA REFERENTNIH NORMII POPIS PROVJERE. Koliko god je to mo-guce, od nezavisnog se provjeravatclja ocekuje da usporedi djelatnosti kakvejesu s nekom objektivnom normom kakve bi trebale biti. Tamo gdje su te norme dostupne manje je polrebno da nezavisni provjeravatelj donosi subjektivnu prosudbu i radi toga ima manje mogucnosti za velikc razlike u misljenju. Medutim, treba se pripremiti za ospo- ravanjc same norme. Rcferentne norme koje su normalno na raspolaganju obuhvacaju:• Pisane potitike tvrtke kakve se primjenjuju za kvalitetu.• Utvrdcne ciljevc u budzetima, programima, ugovorima itd.• Specifikacijc kvalitete kupca i tvrtke.• Odgovarajuce drzavne speciflkacije i prirucnike.

• Odgovarajuce norme kvalitete tvrtke, industrije i ostale norme kvalitete za proizvode, procese i racunalni softver.

• Objavljene prirucnike za provodenje nezavisne provjere kvalitete.• Upute za odjeie u vezi s kvalitetom.8 Opcu literaturu o nczavisnoj provjeri.

Jedna vrsla popisa provjere odrcduje podrucja predmeta koje treba provjeriti, osta- vljajuci nezavisnom provjcravatelju da pripremi dctaljan pop is provjere. Tipicni primjcri takvih podnicja jesu odrzavanje strojeva i alata ili kontrola naloga za promjcne inzenjeringa.

U nekim tvrtkama, popisi provjere veoma ulaze u detalje, zahtijevajuci od nezavisnog provjeravatclja da provjeri brojne stavkc operativnog ispunjavanja flinkeije (kao i zapisivanje cinjenice da su takve stavke bile provjerene). Na primjer, provjera nezavisnog provjeravatelj a, ispitivanja koje je izvrsio konfrolor zahtijevat ce prema popisu provjerc, provjeni rada kontrolora u vezi ispravnosti upotrijebljcnog broja izdanja speciflkacije, popisa provjerenih znacajki, vrste primijenjenih instrumenata, velicine uzorka, upisivanja (unosenja) podataka itd. U bolnici, popis provjere moze sadrzavati pitanja kao sto su: “Mogu li se primijeniti intravenozne otopine ako se prijc dostave drze u hiadnjaku?”, “Jesu li svi lijekovi, kemikalije i bioloski materijali jasno, tocno i prikladno oznaceni”, itd,

Odjeljak 16.8 <fNczavisne provjere kvalitete procesa” prikazuje dodatne primjere stavki iz proizvodnih i usluznih djelatnosti provjerenih tijekom nezavisne provjere kvalitete.VERIFIKACIJA CINJENICA. Od nezavisnog se provjcravatelja opccnito ocekuje da linijskim nadzorom laiticki pregleda cinjenice (vanjski simptomi) svih nedostataka otkriveilih tijekom nezavisne

574 PLANiliANJl: I ANALIZA KVALITliTEi

preporuke ce nczavisne provjere onda obuhvacati prijedloge da se obave takva istrazivanja.PREPORUKE IPOPRAVNE MJERE. Od nezavisnog se provjeravatelja stalno ocekuje da daje preporuke u pogledu smanjenja nedostataka i poboljsanja ispunjavanja funkcije. Nasuprot tome, liezavisnim je provjeravateljima opcenito receno da izbjegavaju ukijucivanje u oblikovanje popravnih mjera cineci ih djclotvornima. Medutim, ocl nezavisnog se provjeravatelja ocekuje da nadopunjuju preporuke radi osiguranja da je ncsto odredcno ucinjeno, tj. da se preporuka prilivali ili drukeije razmolri i odbaci, Pitanja su politike cesto ugradena u “Prirucnik za nezavisnu provjeru kvalitcte” koji takoder obuhvaca detalje o predmetu sto ih treba obulivatiti u nezavisnim provjerama, popisu provjere stavki koje treba provjeriti i pitanja koje treba postaviti, ldasinciranje prcma vaznosti primijeceiiih nedostataka, upotreba

24.7 LJUDSKI ODNOST TTJEKOM NEZAVISNE PROVJERE

Tcoretski, nezavisna je provjcra jcdna vrsta instrumenta ukljucenog u operacije da bi se pribavio neovisni izvor informacija. Kad je to fizicki instrument, npr. pokazivac brzinc propelera na brodskom mostu, onda nema problema zbog sukobljavanja osobnosti. Medutim, nezavisni provjeravatelji su ijudska bica i, u praksi, njihove veze s onima ciji se rad nezavisno provjcrava mogu postati jako zategnuti. Nedostaci izneseni na vidjelo u nezavisnoj provjeri mogu postati predmetom zlovoljc zbog kritike koja se kod toga podrazumijeva.

Prepomke kod nezavisne provjere mogu se uzcti za zlo kao napad odgovornosti. U obratnom smjcru, nezavisni provjeravatelji mogu smatrati, sporo reagiranje na zahtjeve za informaciju kao oblik skrte suradnje. Ti i drugi problemi u meduljudskim odnosima dovoljno su vazni da opravdaju opsirno objasnjenjc i poucavanjc kako osoblja za nezavisnu provjeru talco i operativnog osoblja s obzirom 11a:0 Razloge u pozad'mi nezavisne provjere. Ti se razlozi mogu dobro raspraviti

tijekom temeljnog sustavnog prikaza programa nezavisne provjere. Medutim, ta se rasprava odrzava medu upravitcljima. Takoder je potrebno objasniti nadzornieima i onima koji to nisu, pitanje “zasto” obavljati nezavisnu provjeru. (Nije dovoljno objasniti da visi mcnedzment trazi da se obavi nezavisna provjera). Ocito, svi su namjestenici takoder kupci, potrosaci i zainteresirani gradani, tako daje lako istaknuti koristi koje dobivaju od nezavisnih provjera provedenih u dmgim tvrtkama. Osim toga, moze se objasniti da upravitelji, kupci, regulatori itd., od te tvrtkc na isti nacin zahtijevaju


Izvjcstaji o nezavisnoj provjeri i preponike trcbaju biti usmjerene vise na problem nego 11a osobu.

* Ravnoteza it izvjestavcmju. Nezavisna provjera koja izvjestava samo o nedostacima moze biti cinjenicna sto se toga tice, Ipak ce joj se zamjeriti jer nista lie kaze o mnogo vecem broju elemenata ispunjavanja ftinkcijc koji su dobro izvedeni. Neke tvrtke zahtijevaju od nezavisnih. provjeravatelja da zapoenu svoje izvjestaje s “hvale vrijednim izjavama”. Dnigi izraduju sveopce sazetke ili proejene koje razmatraju, ne samo nedostatke, vec takoder povoljne prilike za nedostatke (vidjeti datje).

• Depersonijikacija izvjestaja. U mnogim se tvrtkama, nezavisnom provjeravatelju veoma povecava uljecaj zbog cinjenice da njezine iii njegove izvjestaje kriticki pregledava visi menedzment. Odjeli za provodenje nezavisne provjere moraju biti oprezni u izbjegavanju pogresne upotrebe tog utjecaja, Idcalno je depersonificirati izvjestaje i preponike. Rcalni tcmelj preporuka trebaju biti cinjenice, bolje nego misljenje nezavisnog provjeravatelja. Tamo gdje ima razloga za razliku u misljenju, nezavisni provjeravatelj ima pravo i duzan je dati svoje misljeiije kao ulazni podatak za proces donosenja odtukc. Medutim, svaku moguenost prekomjernog posredovanja treba izbjegavati, jer ona ima tendeneiju da smanji vjcrodostojnost nezavisnog provjeravatelja kao nepristranog promatraca (konacna odgovornost za rezultate ostaje na neposrednim voditeljima, ne na nezavisniin provjeravateljima).

° Sastcmak nakon nezavisne provjere. Vazan je dio izvrsne laze sastanak nakon nezavisne provjere koji se odrzava s voditeljem nezavisno provjeravanih djelatnosli. Na tom se sastanku prikazuju opazanja tijekom nezavisne provjere tako da voditelj moze planirati popravno djelovanje. Osim toga, voditelj moze pokazati nezavisnom provjeravatelju sve pogreske s obzirom na cinjenice koje su prikupljenc.

Vlastita provjera i neovisna provjera mogu se kombinirati kako bi se dobila “dvovr- sna”. Goldstein (1983) opisuje kako svaka od dviju provjera ima plan provjere, izvrsenje i izvjestaj. Prednosti toga obuhvacaju upotrebu ekspertize osobe odgovorne za funkeiju, osiguranje nepristranosti zbog neovisnog provjeravatelja i smanjenje nckih tcskoca u ljudskim odnosima.

Svrha je vlastite provjere i neovisne provjere izgradivanje atmosfere povjerenja temeljeno na prethodnom ugledu nezavisnog provjeravatelja, pristup koji se koristi tijekom nezavisne provjere i naglasavanje iivjercnja o korisnosti za djelatnosti koje se nezavisno provjeravaju. Cak, tako sitne stvari


24.8 IZVJESTAVANJE O NEZAVISNOJ PROVJERI

Rezultati liczavisne provjere trebaju biti dokumentirani u izvjestaju i rukopis treba pregledati (po mogucnosti na sastauku nakon nezavisne provjere) s menedzmentom djelatnosti koje su nezavisno pro vj era vane.

Izvjestaj mogu zajednicki objaviti nezavisni provjeravatclj i nezavisno provjeravani sektor (organizacija).

Izvjestaj treba obuhvacati sljedece stavke:

• Svrhu i podrucje nezavisne provjere.• Detalje plana nezavisne provjere, ukljucujuci osobije za nezavisne provjere, datume, djelatnosti koje su nezavisno provjcrcne (osobije s kojim se kontaktiralo, pregledani materijal, broj tzvrsenih opazanja itd.). Detalje treba staviti u dodatak.0 Norrne, popis provjere ili druge referentne dokumcnte koji su upotrijcbljeni tijekom nezavisne provjere.• Opazanja tijekom nezavisne provjere, ukljucujuci potporni dokazni materijal, zaki- jucke i preporuke.0 Preporuke za poboljsanje pronadenih prilika.• Preporuke za nadopunu popravnog djelovanja koje bi trebalo predloziti i provesti od obuhvacene uprave zajedno sa sljedecim nezavisnim provjerama ako su potrebne.• Distribucijski popis za izvjestaj o nezavisnoj provjeri.

Bucella (1988) opisuje, za Warner-Lambert farmaceutsku tvrtku, pristrip nezavisnoj provjeri koja se koristi za “Deset sustava kvalitete” (npr. informaeija o kvaliteti). Histogram daje sveukupnu sliku djelatnosti svakog sustava. Histogram takodcr pokazuje vrijeme reagiranja potrebno za popravno djelovanje koje je zahtijevao svald sustav.SAZIMANJE PODATAKA NEZAVISNE PROVJERE. Kod nezavisne provjere, nadeno je da vecina elemenata ispunjavanja ftmkcije primjereno, dok je kod nekili nadeno neslaganjc. Izvjestavanje till nalaza zalitijeva dvije razlicite razine komunikaeije:

1. Izvjestaji za svako neslaganje radi osiguravanja popravnog djelovanja. Ti se izvjestaj i izraduju bez odlaganja za odgovorno radno osobije, s kopijama za neke razine menedzmenta.2. Izvjestaj sveukupnog stanja predmeta koji se kiiticki prcgledava. Radi zadovoljenja till zahtjeva, izvjestaj bi trebao:* Vrednovati sveukupno ispunjavanje ftinkcije kvalitete na

nacine koj i omogucuju odgovore na glavna pitanja koja postavlja visi menedzment na primjer: Je li proizvod siguran? Je li udovoijavamo zakonskim zahtjevima? Je li

OSIGURANJG KVALITETE 577

• Omoguciti neku procjemi ucestalosti neprimjerenosti u odnosu na broj mogucih prilika za ncprimjerenosl (vidjeti dalje pod “Jedinice mjere”).

• Omoguciti nelai procjenu tendencye tog omjera (nadene neprimjerenosti pvema mogucim neprimjerenostima) i djelatnosti programa za kontrolu ucestalosti pojavljivanja neprimjerenosti.

KLASIFIKACIJA PREMA VAZNOSTI. Neki programi nezavisne provjere upotrebljavaju klasifikaciju prema vaznosti neprimjerenosti. To je sasvim uobicajeno u slucaju nezavisne provjere proizvoda, gdje se nadeni nedostaci klasificiraju prema nazivima kao sto su kriticni, glavni i neznatni, svaki pojedini s nekom “tezinom” u obliku kvalitete koja zasluzuje osudu. Ti su sustavi klasifikacije prema vaznosti visoko normizirani (vidjeti Odjeljak 18.5 “Klasifikaciranje prema vaznosti”).

Neki programi nezavisne provjere takoder primjenjuju klasifikaciju prema vaznosti za neslaganja nadena u planiranju, u postupcima, u donosetiju odluka, u zapisivanju podataka i tako dalje. Pristup je slican s onim koji se koristi za nezavisne provjere proizvoda. Uvedene su definicije za takve izraze, kao sto su “ozbiljan”, “znacajni” i “neznatni”; dodijeljene su vrijednosti za kvalitetu koja zasluzuje osudu; a ukupna je kvaliteta koja zasluzuje osudu proracunata (vidjeti npr. Thresha, 1984., str. 3-18).JEDINICE MJERE. Kod nezavisne provjere planova, postupaka, dokumentacije i tako dalje, pozeljno je usporediti nadene neprimjerenosti u odnosu na neke procjene mo- g lie ill prilika za neprimjerenosti. Neke tvrtke daju za to stvarni broj mogucih prilika kao sto je broj kriterija ili tocaka provjere koje zahtijevaju planovi i postupci. Drugi je oblik brojenje neprimjerenosti prema nezavisnoj provjeri s korekeijskim faktorom temeljenim na duljini vremena koje je utroseno za nezavisnu provjeai. Ocit je razlog za to §to je vise vremena utroseno za nezavisnu provjeru to je vise osnovice obuhvaceno pa je i vise neprimjerenosti nadeno.RAZDIOBA IZVJESTAJA O NEZAVISNOJ PROVJERI. Prema fradieiji, kopije se izvjestaja o nezavisnoj provjeri salju visem

24.9 BITNI SASTAVNIDIJELOVI PROGRAMA NEZAVISNE PROVJERE KVALITETE

Za uspjesan program pregleda kvalitete bitno je pet sastavnili dijelova:

578 PI,AN!RAN.IE [ ANALIZA KVALITETE

1. Nepokolcbljivo naglasavanje zakljucaka temeljenih na cinjenicama. Svi zakljueci kojima nedostaje cinjenicni temelj moraju se tako i oznaciti.

2. Shvacanje uloge nezavisnog provjeravatelja da nezavisne provjere ne sluze samo za pribavljanje osiguranja menedzmentu, nego takoder moraju pribaviti korisnu usiugu obuhvacenim voditeljima kod upravijanja njihovim odjeiima. Prema tome, izvjestaji o nezavisnoj provjeri moraju pribaviti dovoljno detalja o nedostacima kako bi se olaksala analiza i djelovanje obuhvacenih voditeija.

3. Shvacanje uloge nezavisnih provjeravatelja da odrcde moguce prilikc za poboljsanje. Takve moguce prilikc obulivacaju isticanje dobrili ideja koje se koristc u praksi, a liisu dio propisanih postupaka. Ponekad, nczavisna provjera moze pomoci u svladavanju nedostalaka na taj nacin da se sluzbenoj ljestvici (hijerarhiji) prenesu razlozi za nedostatke ciji se izvori nalaze u drugom odjelu. Na primjer, nezavisni provjera vatelj moze naci da izvjestaji o trosku kvalitete ozbiljno kasne zbog neobavljcnog posla u odjelu racunovodstva. Preporuka nezavisne provjere da se izvjestaji obraduju pomocu lacuna la moze naici na osobu koja moze djelovati, dok isti prijedlog sto ga je dalo radno osoblje nece nikad doci do te razinc.

4. Rjesavanje pitanja ljudskih odnosa o kojima se prije raspravljalo.

5. Mjerodavnost nezavisnog provjeravatelja. Osnovno obrazovanje i iskustvo nezavisnog provjeravatelja trcbalo bi biti dovoljno da im omoguci da odmah nance tehnoloske aspekte operacija koje trebaju nczavisno provjeriti. Nedoslatak tog temelja onemogucit ce im da zadobiju postovanje radnog osoblja. Osim toga, oni trebaju proci posebno poducavanje o aspektima ljudskih odnosa u vezi s nezavisnom provjerom. Americko drustvo za kontrolu kvalitete pripremilo je program za ovjeravanje (certifikaciju) provjerovatelja kvalitete.

Till pet bitnih dijelova za uspjesnu djelatnost nezavisne provjere kvalitete odgovorno je za dramatican doprinos djelatnosti nezavisne provjere unutar jedne tvrtke. Neposredni se voditelji dragovoijno odricu dijela svog vlastitog budzeta svake godine da bi pribaviti fondove za skupinu za pregled kvalitete.

24.10 NADZOR KVALITETE (QUALITY SURVEYS)

Nezavisne provjere, kako je prije opisano, bave se skoro iskljucivo sa suldadnoscu raznih vrsta: sukladnoscu planova s normama


* Osporavanjem s Odjelom za razvoj proizvoda, inzenjeringom za projcktiranje i dmgim monopolistickim odjelima o primjercnosti kvalitete, perfekcionizmu, trosku itd.

* Osporavanjem sa samim visokim menedzmentom s obzirom na politikc, ciljeve, pretpostavke i nacelna uvjerenja.

* Zaposlcnikovim shvacanjima kvalitete.Pribavljenje takvih elemenata osiguranja kvalitete koji

ncdostaju zahiijeva sire glediste od ustrojenog pregleda. Siri se kriticki pregled cesto naziva “ nadzor kvalitete (quality survey)”, “procjenjivanje kvalitete (quality assessment)” ili “nezavisne provjere u cijeloj tvrtki (companywide audits)”. U ovom odjeljku rijec “uezavisna provjera” podrazumijeva postojanje utvrdenog kritcrija prema kojemu se mogu provjeriti planovi i njihovo izvrsenje. Nasuprot tome, rijec “nadzor (survey)” podrazumijeva ukljucivanje predmeta koji nisu obuhvaceni dogovorenim kriterijima. (Prema smislu, nezavisna pro vjera otkriva neslaganja i alarmira signale; nadzor ide dalje i takoder otkriva moguce prilike i neocekivane prijetnjc).

Takvi se detaljniji pregledi mogu p roves ti na nekoliko nacina:1. Upotrcbom opce okosnice koja obuhvaca procjenjivanje kako

rezultata kvalitete tako i sustava kvalitete. Poglavlje 2, “Procjenjivanje kvalitete u cijeloj tvrtki” prikazuje takvu okosnicu koja se sastoji od cetiri komponente: (a) hosak lose kvalitete,(b) ugled na trzistu, (c) kultura kvalitete u tvrtki i (cl) procjenjivanje trenutacnih djelatnosti kvalitete.

2. Procjenjivanjem sustava kvalitete upotrebljavajuci objavljene kriterije koji naglasavaju rezultate kvalitete. Primjer je takvih kiiterija Malcolm Baldrige National Quality Award (vidjeti Odjeljak 2.11 “Procjenjivanje stvarnih aktivnosti za kvalitetu”).

3. Procjenjivanjem sustava kvalitete koristeci objavljene kriterije koji naglasavaju utvrdene elemente sustava kvalitete. Primjer je takvih kriterija norma ISO 9000. Tablica 24.4 rezimira te elemente kako su defmirani u Q91-Q93, dokumentima ASQC koji odgovaiaju nizu normi ISO 9001-9003 za proizvodne djelatnosti. Nji- hov opseg je sljedeci:

* Q91 (ISO 9001): projcktiranje i razvoj, proizvodnja, ugradnja i usluga.* Q92 (ISO 9002): proizvodnja i ugradnja* Q93 (ISO 9003): zavrsna kontrola i ispitivanjeKompletna se zbirka dokumenata moze dobiti od AmeriiSkog drustva za kontrolu kvalitete (American Society for Quality Control).

4 Odgovornost menedzmenta4.1 •

4.1 O

4.1 O

5 NaCela sustava kvalitete 4.2

• 4.1

• 4.2

O5.4 Nezavisne provjere sustava kvalitete (unutarnje) 4.

17• 4.

1o -

6 Ekonomika razmatranja troska vezanog uz kvalitetu - - _7 Kvaliteta u marketingu (pregled ugovora) 4.

3© 4.

3• -

8Kvalileta u spccillkaciji i projektiranju (kontroia projekta)

4.4

© “

9 Kvaliteta u dobavljanju (Nabavi) 4.6

• 4.5

© -

10 Kvalileta u proizvodnji (upravljanje procesom) 4.9

• 4.8

• -

11 Upravljanje proizvodnjom 4.9

• 4.8

• -

11.2 Kontroia materijala i slijedenje (Prepoznavaujc i slijedenje proizvoda)

4.8

• 4.7

• 4.4

o

11.7 Kontroia vcrificiranog slanja (Stanje kontroliranja i ispitivanja)

4.12

• 4.11

• 4.7

©

12 Verifikacija proizvoda (Kontroia i ispitivanja) 4,10

© 4.9

• 4.5

o13 Kontroia opreme za mjcrenje i ispitivanje , (Kontrolna

mjerna i ispitna oprema)

4.11

• 4.10

© 4.6

o

14 Nesukladnost (upravljanje nesuktadnim proizvodom) 4.13

• 4.1

• 4.8

©15 Popravno djelovanje 4.

14• 4.

1©

16 Rukovanje i tunkeije nakon proizvodnje (Rukovanjc, skladiStenje, pakiranje i isporuka)

4.15

• 4.14

• 4.9

©

16.2 Usluzivanje nakon prodaje 4.19

• - -17 Dokumcntacija kvalitete i zapisi (Upravljanje

dokumenlacijom)

4.5

• 4.4

• 4.3

©

17.3 Zapisi o kvaliteti 4.16

• 4.1

• 4.10

©

18 Osoblje (izobrazba) 4.18

• 4.1

o 4.11

o19 Sigurnost proizvoda i odgovornost za proizvod - - -

20 Upotreba statisliCkih metoda (StatistiCke tehnike) 4.20

• 4.1

• 4.12

©—■ Proizvod isporutien od kupea 4.

7• 4.

6© —

Napomem'. • putii zabtjevO, manje obvezan od ANSI/ASQC Q91O, manje obvezan od ANNSI/ASQC Q92 Izvor, Ameritko druStvo za koiitrolu kvalitete (1987),

element kqjeg nema

blizavaju onima koji su sadrzani u Nacionalnoj nagradi za kvalitetu (National Quality Award) ili normi ISO 9000.

5. Procjenjivanjem sustava kvalitete upotrebljavajuci kriterije razvijene uniitar tvrtke za upotrebu lcod vrednovanja svojih dobavljaca (vidjeti Odjeljak 14.5 “Procjenji- vanje sposobnosti dobavljaca"). To moze obuhvacati pregled trece stranke ili detaljniji pregled. Dvije stranke su obuhvacene kod nabave


TABLICA 24.5Elementi sustava kvalitetc navedeni u ISO-9004-2\ 1991 (Zs)

Znacajke usluga Nacela sustava kvalitete Kljucna gledista sustava kvalitete Odgovornost menedzmenta Izvori osoblja i materijala Struktura sustava kvalitete Suceljavanje s kupeima Operativni elementi sustava kvalitete Trzisni proces Proces projektiranja Proees usluzivanja Proces dostave usliige

Analiza ispunjavanja funkeije usluge i poboljsanjeIzvor: Objavljeno s dopuitenjem Internacionalne organizaeije za nonnizaeijit (ISO). Koniplelna se norma moze nabavili n Central Secretariat, Case Postal 56, 12H Geneva 20, Switzerland, ill njegovoj podruzniei n USA, ANSI.

U proslosti je kupac vrednovao kvalitetu od dobavljaca, Kupci sada sve vise upotrebljavaju konccpcijit “trece stranke” da bi vrednovali kvalitetu dobavljaca. Ticca stranka (osoba ili organizaeija) obavlja usliigu vrednovanja za kupca, ali je neovisna o kupcu i dobavljadu. To oslobada kupca da odrzava osoblje s potrebnom stRicnoscu. Treca stranka moze obaviti kontrolu proizvoda, vrednovali sustav kvalitete ili oboje.

6. Procjenjivanjem sustava kvalitete zbog odredene svrhe proejenjivanja.

Kod drukeije vrste nadzora, od struenog se savjetnika trazilo da definira odredene odgovornosti za zadatak u programu kvalitete za sve glavne odjele zdravstvene zastite tvrtke. Strucni je savjetnik koristio pet pitanja kad je intervjuirao voditelje odjela:

1. Koji zadaci u vasem odjelu stete kvaliteti?2. Treba li izvrsiti neke dodatne zadatke vezane uz kvalitetu u vasem odjelu?3. Treba li izvrsiti neke dodatne zadatke vezane uz kvalitetu negdjc drugdje u tvrtki?

Strucni savjetnik sazima nalaze 11a sljedeci nacin: (1) program kvalitete koji se sastoji od 178 zadataka izvrsenih u 26 funkeijskih podrueja, (2) odgovornost za 19 zadataka nije jasno defmirana i (3) za 27 zadataka vezanih uz kvalitetu, voditelji su izrazili zabrinutost za jasnocu zadatka.

582 PLANIRANJE I ANALiZA KVALITETE

Izvjestaj obuhvaca detaljna tumacenja cjelokupnog opsega programa kvalitete, kljucne zadatke koji zahtijevaju poboljsanje, organizaciju za kvalitetu i ulogu viseg mc- liedzmenta.

Ponekad te nadzore provode visi voditelji. Vidjeti QCII4, str. 8.20-8.24 radi objasnjenja.

Referentne norme koje daju kriterije za sustave kvalitete periodicld se revidiraju. “Rubrika za norme” u casopisu “Quality Engineering * daje prakticaru azurirane, trenutacno vazece norme i opisc novih normi.

24,11 NEZAVISNA PROVJERA PROIZVODA

Nezavisna provjera proizvoda neovisno je vrednovanje kvalitete proizvoda da se odredi prikladnost za upolrebu i sukladnost sa specifikacijorn. Nezavisna provjera proizvoda provodi se nakon zavrsenih kontrola. Svrhe nezavisnih provjera proizvoda obuhvacaju:1. Procjenjivanje razine kvalitete kakva je ispomccna kupcima.2. Vrednovanje djelotvornosti odluka konlrole kod odredivanja

sukladnosti sa speciilkacijama.3. Pribavljanje obavijesti korisnih za poboljsanje izlaznc razine

kvalitete proizvoda i poboljsanje djelotvornosti kontrolc.4. Pribavljanje do da t nog osiguranja izvan rutinskih djelatnosti kontrolc.

Ima vrlo mnogo nacina razmisljanja nakon kreiranja takvih nezavisnih provjera proizvoda. U mnogim sc slucajevima, odjeli za kontrolu i ispitivanje podredeui voditelju koji je takoder odgovoran za udovoljavanje drugim normama (planovi, troskovi itd). Osim toga, vrijedno je pregiedati ispunjavanje frmkcije sluzbc kontrolc kvalitete, koja obuhvaca planiranja, kontrolu i ispitivanja bas tako kao i izvodenje samih ispitivanja. Na kraju, sto je proizvod bitniji, vcca je potreba za nekim obiljem kao oblikom osiguravanja.STUPN.JEVT VREDNOVANJA. Idealno, nezavisna provjera proizvoda treba usporedivati stvarno ispunjavanje funkeije usluzivanja s korisnikovim potrebama za usluzivanjcm. To je idealno djelovanje tako tesko i skupo primijeniti da se vecina nezavisnih provjera proizvoda sastoji od pribliznog djelovanja (vidjeti Tablicu 24.6).

Kod mnogih jednostavnih, stabilnih proizvoda, priblizavanje rezultata ispitivanja u odnosu na specifikacije koristan je i ekonomican nacin provodenja nezavisne provjere proizvoda. Cak se kod proizvoda koji nisu tako jednostavni, vccina znacajki kvalitete koje moze ustanoviti korisnik takoder mogu potpuno ustanoviti, dokje jos proizvod u tvornici. Prema tome, znacajke proizvoda koje su bitne za upotrebu ispravno sc vrednuju u nekom odgovarajucem stupnju bilo u tvornici ili u nekoj

OSIGURANJI* KVALITETE 583

TABLICA 24.6Potencijnlni stupnjevi za nezavisne provjere proizvoda

Stupanj u kojeimi se provodi nezavisnaNakon kontroiorova prihvacanja

Nakon pakiranja nli prijcotpreme na teren

Nakon primitka kod korisnika

Ispunjavanje lunkeije servisiranja

Najckoaomicnije, aii ne pokaznje djelovanje pakiranja, otpreme, skkuliiUenja ill upotrebe Zalitijeva skidanje ambalaze i ponovno pakiranja, ali vrednuje djelovanje izvornog pakiranja TeSko primijeniti 11a takvim viSestrukim lokaetjama, ali pokaznje dj el at mi otpremu, skladiStenjeCak teze primijeniti, ali vrednuje dodatno djelatnorukovanjc trgovea i

PODRUCJE NEZAVISNE PROVJERE PROIZVODA. Podrucje nckih nezavisnih provjera proizvoda potpuno propusla ocjeuu pri mjerenju reakeije kupca,

Kao primjer toga, npravitelj pogona tvrtke koja proizvodi elektroniku primio je oejenu 98 posto pri nezavisnoj provjeri proizvoda iz pogona. Za takvu oejenu, pogon je dobio priznanje za kvalitetu. Kad jc bilo izmjereno srednje vrijeme izmedu kvarova tog istog proizvoda u primjeni, vrijednost je bila samo 200 sati. To je bio poznati razlog za zalbe kupaca, ali to nije bio predmet vrednovanja pri nezavisnoj provjeri.

U drugom slucaju, proizvodac voziia imao jc sustav uzimanja tjednog uzorka iz proizvodnje za nezavisnu provjeru proizvoda. Usporedivanje posebnih rezultata istrazivanja trzista s unutarnjom nezavisnom provjcrom proizvoda bilo je porazno. Samo 18 posto znacajki od onih koje su bile vazne knpeima i koje su reklamirali bilo je provjer- cno u nezavisnoj provjeri proizvoda.

Kod jednostavnih proizvoda, reprezentativni se uzorak gotove robe moze kupiti na otvorenom trzistu. Na tim sc uzorcima onda provjcrava prildadnost za upotrebu i sukladnost sa specifikacijom. U nekim se tvrtkama, takve nezavisne provjere provode godisnje kao dio opsirnog godisnjeg planiranja za proizvodnu linijii. Takve nezavisne provjerc mogu takoder obuhvatiti kriticki preglcd konkurentskog proizvoda.

Kod slozenih potrosackih proizvoda, npr. kucanskih aparata, moguce je osigurati podatke nezavisne provjere proizvoda u nekoliko stupnjeva napredovanja proizvoda prikazanih u Tab lie i 24.6. Najopsirnija nezavisna provjera proizvoda obavlja se odmah


vori pod a taka mogu graficki prikazati na nacin koji pokazuje tcndencije bas kao i razine.

Planovi nezavisne provjere moraju izricati ill dati smjernice o odabiranju detaljnib dimenzija proizvoda ili svojstava koje treba provjeriti. Trcba napraviti pripremu za dvije vrste nezavisne provjere—slucajnu i ciljanu. Slucajna se temelji na slucajnom odabiranju znacajki proizvoda u svrhu dobivanja nepristrane slikc stanja kvalitete. Ciljana nezavisna provjera, s druge strane konccntrira se na odredeno podracje proizvoda gdje iskustvo sugerira sto je potrebno prouciti. U mnogim tvrtkama, prirucnici za nezavisnu provjera opisuju obfik nezavisne provjere za nezavisnog provjeravatelja, skoro do posljednjeg detalja. Na primjer, prirucnik moze specificirati posebne kategorije dimenzija

24.12 UZORKOVANJE ZA NEZAVISNU PROVJERU PROIZVODA

Za proizvode koji se izraduju masovnom proizvodnjom, velicina uzorka za nezavisnu provjera proizvoda cesto se moze odrediti pomocu uobicajenih statistickih metoda. Tc metode odreduju velicinu uzorka koja je potrcbna za utvrdcne stttpnjevc rizika (vidjeti Odjeljak 10.4 “Stalislicko procjcnjivaiije: Graniec povjerenja”). Thresh (1984., Odje- Ijak 7) primjenjuje tc metode na nezavisne provjere kvalitete. VeHeine uzorka za nezavisnu provjera proizvoda, odredene pomocu till metoda kad se primjenjuju na masovnu proizvodnjujos uvijekpredstavljaju mali dio proizvoda koji treba uzorkovati. Nasuprot tome, kod proizvoda izradenih kao velike jedinice ili u malim kolicinama, uobicajene koncepcije statistickog uzorkovanja zabranjujuee su skupc. U takvim su slucajevima, velicine uzorka cesto proizvoljne i izgledaju male s glcdista razmatranja vjerojatnosti. Na primjer, proizvodac vozila upotrebljava uzorak za nezavisnu provjera proizvoda koji se sastoji od dva posto proizvodnje po smjeni s najmanje od pet vozila — koji god broj je vcci. Ialco broj uzorkovanih vozila moze biti mali, ukupni broj znacajki koje su uzorkovane moze biti velik. Kod till je vozila provjereno 380 stavki na svakom vozilu, a ispitivanje kod nezavisne provjere proizvoda obuhvatilo je cestovno ispitivanje u duzinu od 17 milja (27,2 km). U nekim slucajevima vrio homogene proizvodnje, jcdan uzorak uzet iz serijske proizvodnje moze biti primjeren za nezavisne provjere proizvoda. Thresh (1984) prcporacuje minimum od tri uzorka.

Hsiang i Gordon (1982) opisuju metodu odredivanja velicine

Kriti&m 1 100 100

Glfivni 5 25 125

Neznatni A 21 5 105Neznatni B 64 1 64

Ukupno 91 394

Iako 91 nadeni nedostatak predstavlja mnogo vrsta nedostataka i cetiri razreda vaznosti, ukupni je broj manje vrijednih 394, lead se podijele sa 1200 jedinica koje su prosle kontrolu, dobije se samo jedan broj, to jest 0,33 manje vrijednih po jedinici.Stvarni broj manje vrijednih po jedinici za tekuci mjcsec, cesto

se usporeduje u odnosu na prethodno razdoblje radi utvrdivanja tendeneije (Ponekad se usporeduje s lconkurentskim proizvodima da bi sc prosudila kvaliteta vlastite tvrtke u odnosu na trzisnu kvalitetu). Glavna je vrijednost mjere kao sto su manje vrijedni po jedinici da ona usporeduje nadena neslaganja s mogucim neslaganjima. Takav indeks zahtijeva od radnog osoblja da bude izuzetno pravedno.

Bodovna tablica koja sadrzi manje vrijedne po jedinici nijc nikako univerzalno prihvacena. Upravitelji u nekim industrijama traze gotov pristup do brojki o kiiticnim i glavnim nedostacima smatrajuci da su to stvarni problemi bez obzira kakve sn brojke manje vrijednih po jedinici.

Cesto je korisno sazeti rezultate nezavisne provjere proizvoda na drugim jezicima. Proizvodac potrosackih proizvoda klasiflcira nedostatke kod nezavisne provjere proizvoda kao vizuaine (F), elektricne (E) i ispunjavanje lunkcije (P), a onda predvida troskove servisiranja proizvoda u praksi. To se provodi prvo utvrdivanjem razreda za svaku vrstti nedostatka porno cu

Uazrcdlied os 1 nt k;) Vjetnj fi tn osf

Broj nedostolnkii of k liven ilt nezavisnom provjeroin

TmSsik po ziilifjevii za servisiranjem, S

Ofekivani froSkovi S

Ofekivanibroja

zalitjeva za servisiranjem

VI LOO 1 i 5.00 15.00 1.00V2 0.60 3 15.00 27.00 1.80El LOO 3 30.00 90.00 3.00

E2 0,60 4 30.00 72.00 2.40Pi LOO 1 25.00 25.00 1.00P2 0.60 2 25.00 30.00 1.20P3 0.20 2 ■ 25.00 10.00 0.40Ukupno 269.00 10.80

Osim sazetih nadenih ncdostataka (prema broju i relativnoj vaznosti), rezultati nezavisne provjerc mogu se oznaciti pomocu odgovornosti prema djelima (lo jest, projektni, nabavni, proizvodni).

Rezultati nezavisne provjere mogu se taicoder sazimati radi pokazivanja djelotvornosti prethodnih kontrolnih djelatnosti. Obicno se koristi jcdnoslavni omjer, kao sto je postotak ukupnili nedostalaka koji su otkriveni kod kontrole. Na primjer, ako je pre- tliodna kontrola otkrila ukupno 45 nedostalaka u uzorku od N komada, i ako je nezavisna provjera kontrole proizvoda otkrila pet dodatnih nedostataka, uspjesnost ce kontrole biti (45/50)(100), ili 90 posto.

Daljnje objasnjcnje o nezavisnoj provjeri proizvoda moze se naci u QCH4, str. 9.22-9.27, 17.26-17.29 i 30.45-30.47. Osim toga, sijecanjsko izdanje 1987., casopisa Qualify> Progress posveceno je nezavisnoj provjeri kvalitete i obuhvaca 12 dolaimenata. Serije od Iri dokumenta takoder opisujn kako je tvrtka AT&T Microelectronics promijenila tradicionalni pristup ponovnoj kontroli proizvoda (nezavisnoj provjeri proizvoda) u pristup koji koristi nezavisne provjere sustava i nezavisne provjerc procesa povezane sa smanjenim brojem nezavisnih provjera proizvoda. Tijekom jednog razdoblja, troskovi su kontrole bili smanjeni za 12 posto, a ustede su onda iskoristene za omogucavanje dodatnih djelatnosti prevencije, sto je dalo ustedu od 2$ u troskovima manjkavosti za svaki 1$ dodatnog troska za prevenciju.

Dolaunenli su od Stravinskasa (1989), Lanea (1989) i Williamsa

OSIGURANJE KVAL1TETE 587

• Nezavisna provjera kvalitete neovisan je kriticki pregled koji se provodi radi usporedivanja nekog gledista ispunjavanja flmkcije kvalitete s nor mom za to ispunjavanje funkcijc. Mi provodimo nezavisnc provjere kvalitete na djelatnostima koje imaju utjecaj na kvalitetn proizvoda.

• Pet je sastavnih dijclova bitno za uspjesne nezavisne provjere: naglasavanje cinjenica, shvacanje uioge liezavisnog provjeravalelja, odredivanje mogucih prilika za poboljsanje, ljesavanje pitanja ijudsldh odnosa i mjerodavnost liezavisnog provjeravalelja.

• Detaljniji pregledi kvalitete omogucuju opsirniji kriticki pregled djelatnosti kvalitete nego nezavisne provjere odredenih djelatnosti.

• Nezavisna provjera proizvoda neovisno je vrednovanje kvalitete proizvoda kako bi se odredila njegova prikladnost za npotrebu i sukladnost sa spccifikacijama.

ZADACI

24.1. Posjetite supermarket i promatrajte u kojoj se mjeri kupci koriste osjetiiima da bi bill sigurni u kvalitetu svjezih i pakiranih prelirambenih proizvoda koje kupuju. Napisite izvjestaj o svojim natazima.

24.2. Posjetite trgovacku tvrtku koja prodaje tehnoloske potrosacke proizvode, npr. audio i video opremu, promatrajte u kojoj se mjeri kupci koriste osjetiiima da bi bill sigurni u kvalitetu proizvoda i kupuju. Napisite izvjestaj o svojim nalazima.

24.3. Posjetite stambenu zgradu i raspravite s nadstojnikom razlicite nacine upozorenja za razli£ite potencijalne opasnosti, npr. provale, vatre. Napisite izvjestaj o svojim nalazima.

24.4. Nabrojite uredaje koji se koriste za upozorenje u stambenoj zgradi. Napisite izvjestaj o svojim nalazima,

24.5. Vi ste voditelj za kvalitetu. Na jednoj od proizvodnih linija vase tvrtke izvjestaj pokazuje da je utrosak struje porastao od uobicajene razine od 35,5 W na razinu od 35,9 W. Ta je razlika, bez sumnje, statisticki znacajna. Medutim, neposredni voditelj nije nista poduzeo radi istrazivanja razloga promjene na temelju kojega (1) se proizvod jos uvijek pridrzava granice specifikacije od maksimalno 36,4 W i (2) onje morao dati prednost nekim drugim proizvodima koji nisu sukladni sa specifikaeijom. Koje djetovanje poduzimate?

24.6. Posjetite obliznji objekt koji je dio ianca takvih objekata npr. trznicu, restoran, motel, benzinsku postaju, itd. Vrlo vjerojatno cete naci da je podvrgnuta periodickim nezavisnim provjerama kvalitete od nekih glavnih poslovnica. Pribavite kopiju popisa provjere nezavisnih provjeravatelja, proucite je i napisite izvjestaj o njezinu sadrzaju s obzirom na razlicite aspekte nezavisne provjere kvalitete objasnjene u ovom poglavlju.

24.7. Za bilo koju proizvodacku tvrtku u koju imate pristup pribavite kopiju nezavisne provjere kvalitete. Proucite je i napisite izvjestaj o njezinu sadrzaju s obzirom na razlicite aspekte nezavisne provjere kvalitete objasnjene u ovom poglavlju.

LITERATURAAmerican Society for Quality Control (1987). ANSI/ASOC Q90

588 PLANfRANJB I ANALIZA KVALITETE

ANS1/AS0C (1986). "Generic Guidelines for Auditing of Quality Systems". American Society for Quality Control, Milwaukee.

Bucella, Janit E. (1988), Auditing—A New View". ASQC Quality Congress Transactions, Milwaukee, sir. 98-302,

Burr, John T. (1987).-"Overcoming Resistance to Audits". Quality Progress, sijerSanj, str. 15-18.Frank, Norman C. i James V. Voigt (1988). "Technical Auditors—A

Positive Response for Auditing", ASQC Quality Congrers Transactions,-Milwaukee, str. 94-97.

Goldstein, Raymond (3983). "The Two-Tier Audit System", ASQC Quality Congress Transactions, Milwaukee, str. 14-16.

Hsiang,Thomas C. i John S. Gordon (1982). "New Statistical Methodologies in a QA Audit System", ASQC Quality Congress Transactions, Milwaukee, sir. 335-342.

Lane, Patricia A. (1989). "Continuous Improvement-AT&T QA Audits", ASQC Quality Congress Transactions, Milwaukee, str. 772-775.

Stravinskas, J. M. (1989). "Manufacturing System and Process Audits", ASQC Quality Congress Transactions, Milwaukee, str. 91-94.

Thresh, James L. (1984). Howto Conduct, Manage, and Benefit from Effective Quality Audits, MG1 Management Institute, Harrison, New York.

Williams, Catherine A. (1989). "Improving Your Quality Auditing Systems", ASQC Quality Congress Transactions, Milwaukee, str. 797-799.

DODATNA LITERATURA

Osiguravanje kvalilele—-opcenito: QCH4, Odjeljak 9 Nezavisna provjera kvalitete: QCH4, str. 9.4-9.14.

Mills, Charles A. (1989). The Quality Audit, McGraw-Hill Book Company, New York Detaijniji pregled kvalitete: Arthur, William E., Domenick A. DeRosa, Robert J, Majerczyk i Mary M. Radivoy (1989). "The Survey of Multi-Organizational Processes from Product Initiation to Product Delivery with Emphasis on Customer Satisfaction", Impro Conference Proceedings, Juran Institute, Inc., Wilton,

DODATAK

I.PRIMJERI

ISPITNIH

PITANJA I

ODGOVORA

PRIMJERI ISPITNIH PITANJA NA PRIJASNJIM ISPITIMA AMERICKOG DRUSTVA ZA UPRAVLJANJE KVALITETOM (ASQC) ZA OVJERAVANJE INZENJERA KVALITETE I POUZDANOSTI, OBJAVLJENI U CASOPISU QUALITY PROGRESS REFERENC: QUALITY PROGRESS,Veljatfa 1976., str, 23-31; kolovoz 1978., str. 17-26,, rujan 1980., str. 24-32; srpanj 1984., str. 35-47).

Poglavlje 1.1. Najvaznija mjera izlazne kvalitete koju trebaju voditelji jest

ispunjavanje funkcije proizvoda kako je vidi: (a) kupac, (b) zavrsni kontrolor, (c) proizvodnja, (d) marketing.

589

10.000$ piojektiranje opreme150.000 skart180.000 ponovna kontrola i ponovno ispitivanje45.000 gubifak ili raspolnganje viSkom zaliha

4.000 nadzori kvalitete pro da vac a40.000 popravak

Razmatrajuci samo troskove kvalitete prije prikazane, mozemo zakljuciti da: (a) troskove prevencije treba smanjiti; (b) unutarnji troskovi propusta mogu se smanjiti; (o) troskovi prevencije suvise su niski u odnosu na prikazane troskove kvalitete; (d) troskove ocjenjivanja treba povecati; (e) tiista se ne moze zakljuciti.

1. Postoci ukupnog troska kvalitete mogu se podijeliti na sljedeci nacin:

Prevencija 12%Ocjenjivanje28%Unutamje propuste 40% Vanjskc

Mozemo zakljuciti; (a) trebamo uloziti vise novaca za prevenciju; (b) izdaci su za propuste pretjerani; (c) iznos potrosen za ocjenjivanje izgleda ispravan; (d) nista.

DODATAK1. 591

Poglavljc 3.

1. Prema McGregorovoj teoriji X voditelj je prikazan kao onaj koji radi prema sljedecoj temeljnoj pretpostavci o svojim podcinjenima (odaberite najbolji odgovoij: (a) ispunjavanje ftmkcije moze se poboljsati pomocu tolerancije i povjerenja; (b) ljudi imaju temeljnu potrebu da proizvode; (c) drustveni polozaj je vazniji od novca; (d) samosvjest je najvisi stupanj ljudske potrebe; (e) ljudi su lijeni i mogu se motivirati nagradivanjem i kaznjavanjem.

2. Motivacija za kvalitetu u industriji treba se usmjeriti na: (a) upravitelje proizvodnje; (b) nabavljanje i inzenjering; (c) osoblje za osiguravanje kvalitete; (d) radnu snagu; (e) na sve navedeno.

3. Da bi namjesteniku kontrole kvalitete usadili zelju da ona ili on ulozi svoje najvece i opti malize sposobnosti, koje je od sljedecih priznanja za odrzavanje motivacije najuspjesnije? (a) priznanje davanjem novcane nagrade; (b) javno usmeno priznanje; (e) privatno usmeno priznanje; (d) javno priznanje plus nenovcana nagrada; (e) bez priznanja, placa je dovoljna motivacija.

4. Koja od sljedecih metoda koje se koriste za poboljsauje uspjesnosti namjestenika i unapredenje okolisa koji vodi kvaliteti i zaradi, najuspjesnija je dugorocno? (a) davanje stimulacija kao sto je premija, pobvala, udio od zarade itd.; (b) stroga disciplina da se smanje pogreske, ljencarenje i nesavjesnost; (e) kombinacija stimulacije i discipline da bi se omogueifo oboje, nagrada za odlieno i kazna za lose ispunjavanje ftmkcije; (d) izgradnja konstruktivnih stavova kioz razvoj realisticnih ciljeva kvalitete koji se odnose kako na uspjeh tvrtke tako i namjestenika; (e) sve sto je navedeno s tim da se naglasak stavi na motivaciju sa stimulacijom i koristenjem discipline krajnje oprezno.

5. Glasovito Hawthorneovo islrazivanje pokazalo je koji je od sljedecih klinickih dokaza u pogledu cimbenika vSto mogu povecati produktivnost radne grupe? (a) paznja i priznanje vazniji su od radnili uvjeta; (b) produktivnost se nije znacajno promijenila pod bilo kojim od uvjeta ispitivanja; (c) nesluzbeni su grupni pritisci postigli proizvodni cilj; (d) ljudi se s vecim sposobnostima dosaduju kod rutinskih poslova; (e) lokaeija je radnog mjesta bitna za vecu produktivnost.

Poglavlje 4.

Nista

Poglavlje 5.

1. Programom upravljanja kvalitetom smatra se: (a) zbirka postupaka i smjernica ii])ravlja- nja kvalitetom; (b) postupni pop is svih tocaka pro vj ere upravljanja kvalitetom; (c) sazetak politika upravljanja kvalitete tvrtke; (d) sustav djelatnosti za postizanje kvalitete proizvoda i usluga.

Poglavlje 6.

Nista


Poglavlje 7.

1. Program kvalitete ima najbolji temelj kacl ga uvodi: (a) ovjereni (certificirani) inzenjer za kvalitetu; (b) ugovorni zahtjevi; (c) izvrsni sef tvrtke; (d) upravitelji proizvodnje; (e) iskusni npravitelj kvalitete.

2. Potpuno razvijeni opis polozaja za inzenjera kvalitete mora sadrzavati objasnjenje: (a) odgovornost; (b) ovlastenja; (c) autoritet; (d) odgovori (a) i (c); (e) odgovori (a), (b) i (c).

3. Kad se daju upute onima koji obavljaju zadatak, proces komunikacije je zavrsen; (a) kad radnik ide na svoje radno mjesto izvrsiti zadatak; (b) kad osoba koja daje prestaue davati upute; (c) kad radnik primi do znanja te upute opisujuei kako ce ona ili on obaviti zadatak; (d) kad radnik ili radnica kaze da su upute razumjeli.

Poglavlje 8.

1. Koji je od ovih dovjecnih pristupa upravljanju doveo do prakse obogacenja posla? (a) Skinner; (b) Maslow; (c) Herzbergova “Teorija higijene”; (d) McGregor.

2. Opsirno istrazivanje rezultata motivacije za kvalitetu pokazalo je da: (a) nadzornikov stav prema svojim ljtidima nema dugorodno djelovanje; (b) motivacija je previse neodredena da bi se usporedivala s rezultatima; (c) motivacija je povecana kad namjestenici postavljaju svoje vlastite ciljeve; (d) motivacija je povecana kad uprava postavi izazovne ciljeve malo iznad dostignuca boljih namjestenika.

3. Odaberite motivator koji se ne odnosi na higijenu, kako ga je definirao Maslow: (a) povecanje place; (b) dulji godisnji odmor; (c) poboljsani zdravstveni plan; (d) premije od prodaje; (e) priznanje za izvodenje.

Poglavlje 9.

1. Suma kvadrata odstupanja grupe mjerenja od njihove srednje vrijednosti podijeljena brojem mjerenja jednaka je: (a) a; (b) a2' (c) nula; (d) X; (e) srednja vrijednost odstupanja.

2. Srednja vrijednost bilo posebne ili kontinuirane razdiobe moze se uvijek vizualizirati kao: (a) tocka gdje je 50 posto vrijednosti na lijevoj strani, a 50 posto na desnoj strani i (b) kao njezin cental' gravitacije; (c) tocka u kojoj se pojavljuje vecina vrijednosti kod razdiobe; (d) sve prije navedeno.

3. Duzine odredenih provrta normalno su raspodijeljene sa srednjom vrijednoscu X\ Koliko ce jedinica standardnog odstupanja simetridnih X' oko obuhvatiti 80 posto duzina? (a) ±1,04, (b) ±0,52, (c) ±1,28, (d) ±0,84.

4. Planom kontrole predvideno je uzeti nasumce uzorak duzine tri stope od 100 stopa du- gackog kabela i prihvatiti kabel ako se ne nadu ostecenja na duzini od tri stope. Kakva je vjerojatnost da ce kabel s prosjekom od jedne manje pogreske po stopi, planom biti od- baden? (a) 0,05; (b) 0,95; (c) 0,72; (d) 0,03; (e) 0,10.

5. Kad se koristi Poissonova razdioba kao priblizavanje binomne, sljedeci se uvjeti upotrebljavaju za najbolje priblizavanje: (a) veci uzorak i veci omjer nedostataka; (b) veci uzorak i manji omjer nedostataka; (c) manji uzorak, veci omjer nedostataka; (d) uzorak manji, manji omjer nedostataka.

Raketa 1 Raketa 2

61 oditanje 31 oCitaiije1346,89 mi2 2237,29 mi2

(<7) znacajna razlika jer F[aC < F(abt; (b) nema znacajne razlike jer je FraC < F,.,bi; (c) znacajna razlika jer je Frae > Ftabi; (d) nema znacajne razlike jer je FraC < F(abi.


1. Projekt iatinskog kvadrata spominje se radi njegove jednostavne analize medusobnogdjelovanja ucinaka. Takva tvrdnja je: (a) istinita u svakom slucaju; (b) ponekad istinita,ovisno o velicini kvadrata; (c) istinita samo za grcko-latinske kvadrate; (d) lazna usvakom slucSaju; (e) lazna osim za grcko-latinske kvadrate.

2. Izveden je pokus faktora da se odredi djelovanje faktora A i faktora B na jakost dijela, F(test) ispitivanje pokazuje znacajno medusobno djelovanje. To znaci da: (a) ili faktor A ilifaktor B ima znacajno djelovanje na jakost; (b) oba faktora A i B utjecu na jakost; (c) dje-lovanje promjenjivog faktora B moze se odrediti samo ako je poznata razina faktora A;(d) niti faktor A ni faktor B ne utjecu na jakost; (e) jakost ce se povecati ako se poveca fak-tor A dok se faktor B odrzava na niskoj razini.

3. Ako se X i Y razlikujunormalno ineovisno, varijanca X Tjeonda jednaka; (a)o J +cr >.;

4. Iz definicije pouzdanosti slijedi da u svakem programu pouzdanosti mora biti: (a) kvantifikacija pouzdanosti u smislu vjerojatnosti; (b) jasna izjava koja definira uspjesno ispunjavanje funkeije; (c) defmieija okoline u kojoj oprema mora raditi; (d) izjava o zahtjeva- nom vremenu rada izmedu kvarova; (e) sve prije navedeno.

5. Kad ljudi koji se bave pouzdanoscu kazu da razbijaju monopol projektanata oni time podrazumijevaju; (a) da oslobadaju projektanla od odgovornosti za projekt; (b) oni namjeravaju kriticld pregledati projekt zajedno s drugim strucnjaeima; (c) oni inzistiraju da daju konacno odobrenje projekta; (d) oni imaju namjeru staviti inzenjera za pouzdanost na visu razinu od inzenjera za projektiranje u organizaciji.

6. Posao pouzdanosti sastoji se od toga da se vidi kako su svi zadaci opcenito prikazani programom pouzdanosti: (a) izvrsio ih je inzenjer za pouzdanost; (b) izvrsio ih je odjel koji ima primarnu odgovornost; (c) definira ni, osiguravajuci da kontrola kvalitete obavlja svoj posao; (d) ucinjeni, obuhvacajuci one p os love koje prvenstveno odgovorni odjeli nisu sposobni obaviti.

7. Proces podjele ili financiranja konacnog cilja pouzdanosti izmedu podsustava je poznal kao: (a) proejenjivanje pouzdanosti; (b) predvidanje pouzdanosti; (c) raspodjela pouzdanosti; (d) sve prije navedeno.

8. Predvidanje pouzdanosti je (a) jednokratan proces procjenjivanja; (b) kontinuirani proces s predvidanjima na papiru; (c) proces koji treba gledati kao kraj, sam po sebi, u ispunjenju ugovora; (d) nijedno od navedenog.

9. Predvidanje pouzdanosti i mjerenje prvenstveno su korisni u (a) vrednovanju ost- varivosti; (b) postavljanju ciljeva pouzdanosti; (c) vrednovanju sveukupne pouzdanosti; (d) definiranju podrucja problema; (e) sve prije navedeno.

10. Preventivno odrzavanje definirano je kao: (a) izvrseno djelovanje kao rezultat lcvara; (b) popravak nekog predmeta do odredenih uvjeta; (c) provedena djelovanja na planiranim ili rutinskim temeljima da bi predmet zadrzali u odredenim uvjetima; (d) odrzavanje izvrseno za otkrivanje i prevenciju pocetnog kvara.

Poglavlje 11.Nista

Poglavlje 12.

DODATAK [. 595

1. Ispitivanje pouzdanosti dijelova provodi se radi dobivanja sljedecih vista informacija? (a) prikladnost primjene; (b) ekolosku sposobuost; (c) mjerenje zivotnih znacajki; (d) sve prije navedeno.

2. ICoja djelovanja obuhvaca anatiza vrste i posljedica manjkavosti? (a) odredivanje vjerojatnosti manjkavosti u odredenom vremenskom razdoblju; (b) ocekivani broj manjkavosti u danom intervalu vremena; (c) proucavanje fizike manjkavosti da bi se tocno odredilo kako je proizvod zatajio i koji su bili uzroci manjkavosti; (d) proucavanje vjerojatnosti uspjeha u danom vremenskom razdoblju; (e) nijedno od prije navedenog.

Poglavlje 13.1. Ako je prosjecno vrijeme izmedu kvarova 200 sati, kolika je vjerojatnost da proizvod izdrzi tib

200 sati? (a) 0,20; (b) 0,90; (c) 0,10; (d) 0,63; (e) 0,37.2. Ako se za sustav pouzdanosti zahtijeva 0,998, kolika se pouzdanost zahtijeva za dvije

komponente u seriji? (a) JRV = 0,99; (b) RL = 0,999; (e) Rc = 0,98; (d) Rc = 0,9999; (e) Rc = 0,998.3. Dano je prosjecno vrijeme izmedu kvarova 200 sati za svaku od dviju komponenata, koja je

vjerojatnost za manjkavost ako obje komponente rade u seriji tijekom jednog sata? (a) P = (k010; (b) P = 0,990; (c) P = 0,001; (d) P = 0,0025; (e) P = 0,000025.’

4. Pouzdanost uredaja koji se sastoji od razlicitih dijelova koji rade u seriji je: (a) suma vjerojatnosti nepouzdanosti; (b) produkt nepouzdanosti; (c) suma pouzdanosti; (d) produkt pouzdanosti; (e) suma kombmacija i permutacija.

5. Ravni dio KADA krivulje podrucje je slucajnih kvarova, radi toga jednadzba pouzdanosti, R ~ elk\ (a) ne primjenjuje se na to podrucje; (b) samo se primjenjuje na to podrucje; (c) primjenjuje se na podrucje istrosenosti kao i na ravno podrucje; (d) primjenjuje se na ci- tavo podrucje KADA krivulje.

6. Ako komponenta ima poznatu konstantu ucestalost kvara od 0,0037 kvarova na sat, pouzdanost ce dviju od till komponenata u seriji biti: (a) manja od 99 posto; (b) ovisno o ucestalosti istrosenosti podsustava s kojim se povezuje; (c) nedovoljna informacija za rjesavanje problema; (d) 99,63 posto.

7. Pretpostavljajuci eksponencijalnu razdiobu kvara, vjerojatnost prezivljavanja vremena rada koje je jednako dvostrukoj vrijednosti od MTBF (prosjecno vrijeme izmedu kvarova) jest: (a) praktidno nula; (b) oko 14 posto; (c) oko 36 posto; (d) nijedno od prije navedenog.

8. Ako se ne izvrsi popravak ili odrzavanje, vjerojatnost kvara na uredaju koji je napredovao do stanja istrosenosti ce (a) se smanjiti; (b) povecati; (c) nece se promijeniti.

9. Prakticna metoda za obracunavanje svili raspona podrucja odstupanja uredaja u jedinici je da se: (a) pridruzi zajedno postotak dopustenog odstupanja i upotrijebi kao raspon jedinice podrucja odstupanja; (b) podijeli najveci raspon dopustenog odstupanja sa sest da bi se dobilo prosjecno standardno odstupanje za jedinicu; (c) statisticki nade prosjek dopustenog odstupanja i upotrijebi kao jedinica dopustenih odstupanja; (d) nijedno od navedenog.

Poglavlje 14.

1, Dobro gospodarenje vazan je faktor kvalitete u pogonu dobavljaca jer; (a) unapreduje dobre radne uvjete; (b) smanjuje opasnosti od pozara; (c) unapreduje sigurnije operacije; (d) povoljno se odrazavao na uspjesnost i upravljanje tvrtkom; (e) sve prije navedeno.

596 PLAN I RAN.) E 1 ANALIZA KVALITETE

2. Detaljniji pregled prije priznavanja potencijalnog dobavljaca najbolje je op is an kaonezavisna provjera (a) udovoljavanje; (b) procjenjivanje; (c) kvantitativno; d) svenavedeno; (e) nijedno od loga.

3. Najpozeljnija metoda za vrednovanje dobavljaca je: (a) vrednovanje povijesti; (b) vrednovanje nadzora; (c) upitnik; (d) telefonski razgovor s voditeijem kvalitete; (e) sve prije navedeno.

4. Najvazniji korak kod ovjeravanja prodavacaje (a) nabaviti kopijeprodavaceva prirucnika; (b) upoznati prodavaca sa zahtjevima kvalitete; (c) analizirati prvu prodavacevu otpremu; (d) posjetiti prodavacevo postrojenje.

5. Tijekom nadzora prije priznanja kod potencijalnog kljucnog dobavljaca vi ste otkriii postojanje poslovnika o kontroli kvalitete. To znaci: (a) da je razvijen sustav kvalitete; (b) da se primjenjuje sustav kvalitete; (c) da je tvrtka svjesna kvalitete; (d) da tvrtka ima voditelja kvalitete; (e) sve navedeno.

6. Prodavae mora provesti ispitivanja na dijelovima radi odredivanja necega od sljedeceg?(a) funkcijskill sposobnosti pod odredenim uvjetima okoline; (b) materijala i procesa; (c) konfiguracije i velicine; (d) troska.

Poglavlje 15.

1. Koje se od sljedeceg nioze smatrati kao opravdanje za ponovnu od ugovaratelja izvrsenu kontrolu serije za koju je kontrolor dokazao da je nesukladna? (a) uvjerenje ugovaratelja da slucajni uzorci ne predstavljaju stvarnu sliku serije; (b) cinjenica da ugovaratelj nije proizvodio prije prema tim specifikacijama; (c) otkrica da mjerila koja su upotrijebljena za kontrolu nisu bila prilagodena; (d) nijedno od navedenog,

Poglavlje 16.

1. Posljednjih se mjeseci pojavilo nekoliko problema u vezi kvalitete zbog ocite promjene u projektnim specifikacijama

2, Kad inzenjer za kvalitetu zeli dijelove koji su uzeti iz linije koja je u radu radi provjere dopustenih odstupanja on ili ona treba: (a) zahtijevati od operatera i/ili nadzornika da ih uzme u njegovoj prisutnosti; (b) zahtijevati od operatera i/ili nadzornika da uzorkuje dijelove i da ill donese u ured inzenjera; (c) osobno uzeti uzorke bez da obavijesti ili operatera i/ili nadzornika; (d) izaci na liniju, zaustaviti je,

DODATAKI. 597

3. Inzenjer za kvalitetu treba se baviti Ijudskim faktorima novog komada vlastite opreme za proizvodnju kao i njezinim radnim ucincinia jer (a) moze ubrzati liniju do te mjere da je vizualna kontrola operatera nemoguca; (b) moze zahtijevati stalno praeenje regulacija od strane opertera, tako da se lie moze potpuno vidjeti proizvod; (c) moze udaljiti operatera koji je neko vrijeme posvetio koiitroli; (d) sve prije navedeno.

Poglavlje 17.1. Kad se upotrebljava zajedno za podatke o varijablama, koji je

od sljedecih parova kolicina najkorisniji kod kontrole kvalitete? (a) X, R; (b) A", p; (c) R, a; (d) p, p; (e) AQL, p\

2. Pripremljen je X i R karta za radjako da je upotrijebljeno 20 uzoraka s po pet komada u svakom uzorku, Nadeno je da je X bio 33,6, a R 6,2, Tijekom proizvodnje uzet je uzorak od pet i izmjereni su komadi 36, 43, 37, 34 i 38. U vrijeme kad je uzet taj uzorak: (a) kako prosjek tako i raspon su bili unutar kontrolnih graniea; (b) nili prosjek ni raspon nisu bili unutar kontrolnih graniea; (c) samo je prosjek bio izvan kontrolnih graniea; (d) samo je_ra- spon bio izvan kontrolnih graniea; (e) dane informaeije nisu dovoljne za konstruimnje X i R karata uz pomoc tablica koje su obicno na raspolaganju.

3. Kad je provodeno pocetno istrazivanje o ponovljivom industrijskom procesu u svrhu postavljanja Shewhartove kontrolne karte, trazene su sljedece znacajke procesa: (a) sposobnost procesa, (b) ispunjavanje funkeije procesa, (c) pouzdanost procesa, (d) sukladnost procesa, (e) dopustena odstupanja procesa.

4. p karta je vrsta kontrolne karte: (a) za graficko stapicastu biljesku (bar stock) duzina uzoraka ulazne kontrole, (b) za graficko biljezenje rezultata frakeije proizvoda s nedostatkom od uzoraka kontrole otpreme; (c) za graficko biljezenje nedostataka po jedinici od uzoraka kontrole u procesu; (d) odgovori (a), (b) i (c); (e) samo odgovori (a) i (c).

5. Osjetljivost p karte na promjene u kvaliteti je: (a) jednaka onoj od karte raspona; (b) jednaka onoj od karte za prosjeke; (c) jednaka onoj od c karte; (d) jednaka onoj od u karte; (e) nijednoj od navedenih.

6. p karta prikazuje statisticku kontrolu tijekom vremenskog razdoblja. Medutim, prosjecni je udio proizvoda s nedostacima prevelik da bi bio zadovoljavajuci. Poboljsanje se moze postici: (a) promjenom temeljnog projekta proizvoda; (b) uvodenjem stopostotne kontrole; (c) promjenom proizvodnog procesa tako da se izvrsi zamjena za nove alate i strojeve; (d) svi su navedeni odgovori tocni osim (b), (e) svi navedeni odgovori su tocni osim(c).

Broj odjela P'

Tjedan ‘ 1.

Tjedan ‘ 2.

Tjedan3.

Tjedan ‘ 4.

Tjedan ‘ 5.

Tjedan ‘ 6.

101 12 11 11 14 15 10 12102 17 20 17 21 21 20 13103 22 18 26 27 17 20 19

104 9 8 11 6 13 12 10105 16 13 19 20 12 15 17

106 15 18 19 16 11 13 16

svakog je tjedna u svakom odjelu kontrolirano 600 komada. Koji od prikazanih (piika- zanog) odjela pokazuju ili pokazuje da je izvan kontrole tijekom razdoblja? (a) odjel 101;(b) odjel 102; (c) odjei 103; (d) odjel 104; (e) odjel 105; (1) odjel 106.

10. Upravo ste se vratili s dvotjednog odmora i idete s vasim voditeljem kontrole kvalitete pregledati kontrolne karte koje su se vodile tijekom vase odsustnosti. Voditelj vas upozorava na cinjenicu da jedna od X k a rata pokazuje da je posljednjih 50 tocaka vrlo blizu sredisnje linije. Zapravo, sve one izgledaju da su unutar oko 1 od sredisnje linije. Kakvo objasnjenje cete vi dad: (a) Netko je pogrijesio kod pocetnog izracunavanja kontrolnih granica; (b) Standardnoseodstupanjeprocesa smanjilo za vrijeme kadje uzeto 50 posljednjih uzoraka, a nitko nije mislio da ponovno izracuna kontrolne gran ice; (c) To je strasna situacija. Primit cu se toga odmah i vidjed u cemu je problem. Nadam se da nismo proizvoditi previse skarta; (d) To je dobro. Sto su tocke blize sredisnjoj liniji, to je bolja nasa kontrola.

11. Promatrate proces i primjecujete da je karta za sredine biia pod kontrolom. Ako raspon na- glo i znacajno p ora ste, srednja vrijednost ce: (a) uvijek rasti; (b) ostati ista; (c) uvijek se smanjiti; (d) povremeno pokazivati da je izvan kontrole obje gran ice; (e) nijedno od navedenog.

12. U proizvodnji, proizvedeni dijelovi mjere 0,992 do 1,011. Specifikacija zahdjeva da dijelovi budu od 0,995 do 1,005. Koja od sljedecih tehnika nece biti osobito korisna za poboljsanje i upravljanje procesa? (a) PRE kontrolna karta; (b) M1L-STD-105 karle; (c) Vise- van jacijske karte;(d) A' i R karte, (e) analiza sposobnosd slroja.

DODA'i'AK I. 599

3. Kad se daju upute onima koji ce obaviti zadatak, proces komunikacije je zavrsen: (a) kad radnik ode 11a rad no mjesto izvrsiti zadatak; (b) kad je osoba koja daje upute z avis i la razgovor; (c) kad je radnik primio do znanja te upute upisujuci kako ce on ili ona izvrsiti zadatak; (d) kad radnik kaze daje on ili ona razumjela upute.

4. Primarni razlog da nesukladni materijal treba oznaciti i odvojiti jest: (a) takav da se uzrok nesukladnosti moze odrediti; (b) da se pribave statistibke informacije za program “nula nedostataka”(zero defects); (c) takav da se ne moze upotrijebiti u proizvodnji bez ispravnog ovlastenja; (d) da se dobiju uzorci lose izrade za upotrebu u programu poducavanja u tvrtki; (e) tako da se moze odrediti odgovornost i poduzeti disciplinsko djelovanje.

5. Jedna od glavnih opasnosti u postupku odbora za kriticki pregled materijala jest tendencijaodbora da naglasava samo ftmkciju raspolaganja a zanemaruje .funkciju: (a)statisticka analiza; (b) popravno djelovanje; (c) vrednovanje materijala; (d) kriticki pregled dopustenih odstupanja; (e) metode proizvodnje.

6. Telmika pomocu koje su razlicita svojstva proizvoda stupnjevaua i razliciti stupnjevi kontrole kvalitete primijenjeni zove se: (a) nula nedostaci; (b) inzenjering kvalitete; (c) klasifikacija znacajki; (d) stupnjevanje obiljezja; (e) besmislica — ne mozete to uciniti,

7. Jedna metoda za kontrolu (provjeru) troskova kontrole cak je bez budzeta pomocuusporedivanja kao odnosa prema proizvodnom vremenu stroja da bi proizveoproizvod: (a) trosak proizvoda; (b) zarada tvrtke; (c) sati kontrole; (d) skartni materijal.

8. U situaciji vizualne kontrole, jedan od najboljih nacina da se smanji pogorsanje razine kvalitete jest: (a) cesto ponavljano poducavanje kontrolora; (b) dodavanje raznolikosti zadatku; (c) imati program za ceste preglede ociju; (d) imati ceste odmore; (d) imati normu za usporedivanje s prednietom rada.

9. Promjenijiva mjerenja dimenztje trebaju obuhvatiti: (a) procjenu tocnosti postupka mjerenja; (b) kontrolirani postupak mjerenja; (c) uumericku vrijednost za parametar koji se mjeri; (d) procjenu preciznosti proces a mjerenja; (e) sve prije navedeno.

10. Ako se odredeno ne zalitijeva prema nacrtu (nacrtima) proizvoda ili specifikaeiji, ispitivanje bez razaranja (NDT) moze se zahtijevati tijekom proizvodnje i/ili tijekom prihvacanja prema misljenju inzenjera za kvalitetu odgovomog za


cnost; (d) radi provjere punovaljanost referentnih normi; (e) radi izvrsavanja svega prije navedenoga.

14. Temeljni zalitjev vecine specifikacija sustava za mjerenje kalibara: (a) sva kontroina oprema mora biti mjerena etalonima (master gage blocks); (b) kalibrj inoraju bill silrirani bojom radi prepoznavanja; (c) oprema mora biti etiketirana iii sifrirana da bi se vidio datum mjerenja, tko je obavio mjerenje i obvezan datum sljedeceg mjerenja; (d) kalibri moraju biti oznaceni brojem alata (tool number); (e) sve prije navedeno.

15. Koje su cetirl funkcije potrebne da bismo imali prillvatljiv sustav mjerenja koji obulivaca opremu za mjerenje i ispitivanje u pisanom postupku? (a) izvori mjerenja, intervali mjerenja, uvjeti okolisa i zalitijevana osjetljivost za upotrebu; (b) izvori mjerenja, intervali mjerenja, nadzor vlaznosti i koristenje objavljenih normi; (c) izvori mjerenja, intervali mjerenja, uvjeti okolisa pod kojima je oprema mjerena i kontrole za neprikladne opreme; (d) popis normi, izvjestaj o prepoznavanju, broj ovjernice i zapisnike o opozivu; (e) sve prije navedeno.

16. Oprema za obavijesti o kvaliteti: (a) upotrebljava je samo funkeija kontrole kvalitete; (b) sluzi samo u svrhu prillvacanja ili odbacivanja proizvoda;(c) obavlja mjerenja ili proizvoda ili procesa i vraca natrag rezultirajuce podatke radi donosenja odluke; (d) obuhvaca automatske elektronicke instrumente, all ne i kalibre ide/ne ide.

17. Intervale mjerenja treba prilagoditi; (a) kad nije prijavljeno da

Poglavlje 19,

1. U normi M1L-STD-I05L, kod koje se P (vjerojatnosti) na OC (operativna krivulja) uvijek odreduje AQL (prihvatljiva razina kvalitete): (a) 0,05; (b) 0,10; (c) 0,90; (d) 0,95; (e) nijedno od navedenog.

2. Sto je operativna krivulja (OC) strmija: (a) to je manja zastita za proizvodaea i potrosaca; (b) to je veca za.stita za proizvodaea i potrosaca; (c) to je niza prihvatljiva razina kvalitete (AQL); (d) to je manja velicina uzorka.

3. Za rad koji zahtijeva otpreme malili isjioruka odredene velicine, od vaseg prodavaca plan prijama koji se upotrebljava za ulaznu kontrolu treba imati svoju OC krivulju lcoja je razvijena upotrebljavajuci: (a) Poissonovu razdiobu; (b) hipergeometrijsku razdiobu; (c) binomnu razdiobu; (d) log normalnu razdiobu; (c) Gaussovu (normalnu) razdiobu.

4. Dvije koHeine koje iskljucivo odreduju jednostruke planove prijama za atributivne znacajke su: (a) AOQL i LTPD; (b) velicina uzorka i broj odbacivanja; (c) AQL i proizvodacev rizik; (d) LTPD i potrosacev rizik; (e) AQL i LTPD, (AQL prihvatljiva razina kvalitete, LTPD postotak dopustenili

DODATAKI. 601

bacenih serija; (d) zahtijeva vece uzorke od M1L-STD-I05D za jednako osigumvanje kvalitete; (e) zahtijeva da pretpostavimo potrosacev rizik od 0,05.

6. Prihvatljiva razina kvalitete (AQL) za dani plan prijama je 1,0 posto. To znaci: (a) da proizvodac preuzima mali rizik od odbacivanja proizvoda koji ima 1,0 posto proizvoda s nedostacima ili bolje; (b) sve prihvaceue isporuke imaju 1,0 posto proizvoda s nedostacima ili bolje; (c) granica prosjecne kvalitete plana je 1,0 posto; (d) razina prosjecne kvalitete plana je 1,0 posto; (e) sve isporuke imaju 1,0 posto proizvoda s nedostacima ili bolje.

7. Prije upotrebe bilo kojeg plana prijama, treba razmotriti sljedece: (a) moraju se navesti rizici potrosaca i proizvodaca; (b) mora se navesti metoda odabiranja uzoraka; (e) moraju se navesti znacajke koje ce se kontrolirati; (d) moraju se navesti uvjeti (materijal skupljen u ispomkama ili koji je podvignut kontroli pomocu kontinuiranog uzorkovanja); (e) sve prije navedeno.

8. Vjerojatnost prihvacanja proizvedenog materijala na prihvatljivoj razini kvalitete definirana je kao (a) O',; (b) p; (c) AQL, (d) 1 - a; (e) 1 - {3.

9. Nas je kupac odbacio veliku isporuku dijelova u kojoj je nadeno 20 posto proizvoda s nedostacima. ICoja je vjerojatnost da ce isporuka biti prihvacena od sljedeceg plana prijama, velicina uzorka = 10, prihvatite ako nema proizvoda s nedostacima; odbacite ako ima jedan ili nekoliko proizvoda s nedostacima? (a) 0,89; (b) 0,63; (c) 0,01; (d) 0,80; (e) 0,11.

10.Vas znacajniji proizvod lie moze se potpuno podvrci kontroli bez razaranja, Od vas se zahtijeva da planirate program kontrole, ukljucivsi neko ispitivanje proizvoda, na najdje- latniji nacin, sto se tice troska. Vi cete najvjerojatnije preporuciti da uzorci o da bran i za verifikaciju proizvoda budu temeljeni na: (a) MIL-STD-105D najnovije izdanje, planovi prijama za atributivne znacajke; (b) MTL-STD-414 najnovije izdanje, planovi prijama za mjerljive (promjenjive) znacajke; (c) ili odgovor 1 ili 2 zadovoljit ce vase kriterije; (d) ni odgovor 1 niti 2 nece zadovoljiti vas kriterij.

Poglavlje 20.1. Kod odgovornosti za proizvod, ispravan zakonski naziv za

izjave koje se odnose 11a pouzdanost proizvoda su: (a) obavijesti; (b) jamstva; (c) ugovori; (d) predstavljanja; (e) obveze.

2, Analiza podataka o svim povratima proizvoda vazna je zbog: Poglavlje 22.

Nista

' 602 PLANIRANJE I ANALIZA KVALITETE

Poglavlje 23.1. U danasnjem se svijetu dokumentacija s informacijama o

kvaliteti naziva: (a) zavrsna napomena; (b) hardver; (c) paket podataka; (d) softver; (e) jamstvo.

2. Zahtjevi kvalitete za povijesnom informaoijom na podrucju specifikacija, izvjestavanja o ispunjavanju funkcije, analize zalbi ili izvjestaji o radii, ulaze u neku od sljedecih kategorija primjene rad unala? (a) prikupljanje podataka; (b) analiza smanjenja podataka 1 izvjestavanje; (c) simultano (real-time) vrijeme upravljanja procesom; (d) statisticka analiza;(e) pronalazenje informacija.

3. Kod uvodenja sustava izvjestavanja o kvaliteti i sustava povratne veze, prvenstveno se mora razmotriti:(a) broj kontrolnih postaja; (b) odobrenje menedzmenta; (c) pravodobna povratna veza i popravno djelovanje; (d) povijesno cuvanje podataka; (e) upucivanje popisa kopija.

4. Svi se izvjestaji s informacijama o kvaliteti trebaju periodicki pregledati: (a) da se odredi njihova stain a pravomocnost; (b) da se ponovno ocijeni pop is upucivanja ili popis kopija;(c) da se odredi njihova tekuca djelatnost; (d) sve prije navedeno; (e) nijedno od navedenog.

5. Osnovni koraci u svakom sustavu za obradu podataka koji upotrebljava racunala, opcenito su poredani u nekom od sljedecih redoslijeda: (a) unos podataka, pohranjivanje i pron-alazenje informacija, obrada i izlaz podataka; (b) prikupljanje, analiza, linos i izlaz podataka; (c) vrednovanje, unos podataka, busenjem kartica obrada i izlaz; (d) zapisivanje, unos, izracunavanje i izlaz; (e) unos podataka busenjem kartica, programiranje u Fortranu i izlaz.

6. Kad se planira sustav za obradu podataka o kvaliteti ili za odrzavanje zapisa o kontroli i drugih zapisa o kvaliteti prvi korak treba biti: (a) slikovito prikazati sustav u obliku dijagrama toka; (b) zaposliti statistical^; (c) istraziti prikladnu opremu za obradu podataka; (d) odrediti trosak djelovanja sustava; (e) poceti programirati svoje ulazne podatke.

7. Menedzmentska skupina utvrduje prednosti da bi se obracunalo s ozbiljnim problemom kvalitete, Od vas se zahtijeva da uvedete sustav prikupijanja podataka kako biste usmjerili taj pokusaj. Koje od tih opcih pravila upravljanja vi upotrebljavate da biste potkrijepili vase preporuke s obzirom na kolicinu zalitijevanih podataka? (a) usporedujete povecani trosak dodatnih podataka s vrijednoscu dobivenih informacija i prestajete kad su oni jednaki; (b) vasa odluka odgovara pravilima koja su primjenjiva na odluke menedzmenta za druge faktore proizvodnje; (c) vasa se odluka temelji na vezi izmedu vrijednosti i troska;(d) sve prije navedeno.

8. Racunalna obrada informacija moze postali dostupna svakom

DODATAKI. 603

2. Kod mnogili programa, sto je opcenito najslabija veza u programu nezavisne provjere kvalitete? (a) nedoslatak primjerenih upitnika za nezavisnu provjcru; (b) rasp ore d nezavisne pro vj ere (ucestalost); (c) izvjestavanje o nezavisnoj provjeri; (d) izvrsenje popravnog djelovanja nakon provedene nezavisne pro vj ere.

3. Koju siavku (stavke) ireba menedzment obnhvatiti kad uvodi funkciju nezavisne pro vj ere kvalitete unutar svoje organ izacije? (a) ispravno smjestanje funkcije nezavisne pro vj ere umitar organizaeije kvalitete; (b) planirani pristup nezavisnoj provjeri, djelotvorno i pravodobno izvjestavanje o nezavisnoj provjeri i me to da za postizanje uspjesnog popravnog djelovanja; (c) odabir sposobnog osoblja za nezavisnu provjeru; (d) objektivnost menedzmenta prema koncepciji nezavisne provjere u programu kvalitete; (e) sve prije navedeno.

4. Osiguravanje ima isti odnos prema funkciji kvalitete kao prema funkciji raclino vodstva: (a) od stupa nje; (b) nezavisna pro vj era; (c) nadgledanje varijabli; (d) kontrola.

5. Svi izvjestaji s iniormacijama o kvaliteti trebaju se periodicki pregledati radi: (a) odredivanja njihove stalne pravomocnosti; (b) ponovnog ocjenjivanja popisa prema kojemu se salju izvjestaji ili njihove koplje; (e) odredivanja njihove tekuce djelotvornosti; (d) sve prije navedeno, (e) nijedno od prije navedenog.

6. Koju od sljedecih lehnika ne treba koristiti kod nezavisne provjere kvalitete? (a) odabiranje uzoraka samo iz dovrsenih serija; (b) ispitivanje uzoraka koji su sa stajalista kupca kritieni; (c) nezavisne provjere samo onili stavki koje su uzrokovale prituzbe kupca; (d) upotreba informaeija dobivenih kod nezavisne provjere za buduce planiranje projekta; (e) da ucestalost nezavisne provjere ovisi o zahtjevima ekonomienosti i kvalitete.

7. Koja od sljedecih priprema u sustavu kvalitete treba biti najmanje vazna kad se priprema upitnik nezavisne provjere za dolazece sirenje operacija nezavisne provjere sustava kvalitete: (a) kontrola crteza tiska; (b) sastavljanje odbora za kriticki j^regled materijala (MBR); (c) kontrola promjene inzenjeringa projektiranja; (d) kontrola posebnih procesa;(e) pripremanje za mjerenje opreme za ispitivanje.

8. Od vas zahtijeva visoka uprava da uvedete programere nezavisne provjere sustava kvalitete u svakoj podruznici ili pogonu vase tvrtke. Koju biste od sljedecih shema koristili pri izboru skupine za nezavisnu provjeru kako biste optimizirali

Poglavije 1

1(a)Poglav

lje 21(c)

2(d)7(c

)8(4)Poglav

ije 31(e)

2(e)Poglav

lje 4—

Poglavije 5

1(d)Poglav

lje 6—

Poglavlje 7

1(c)

2(e)Poglav

lje 81(c)

2(c)Poglav

lje 91(b)

2(b)7(d

)8(d)Poglav

lje 101(a)

2(a)7(c

)8(a)Poglav

lje 11—

Poglavlje 12

1(e)

2(b)7(c

)8(d)Poglav

lje 131(e)

2(b)7(b

)8(b)Poglav

lje 141(e)

2(b)Poglav

lje 151(c)Poglav

lje 161(c)

2(a)Poglav

lje 171(a)

2(c)7(d

)8(e)Poglav

lje 181(e)

2(d)7(c

)8(e)13(

b)14(Poglav

lje 1919(b)

2(b)7(e

)8(d)Poglav

lje 201(d)

2(d)Poglav

lje 211(b)

2 (aPoglav

ije 22—

Poglavlje 23

1(d)

2(e)7(a

)8(d)Poglav

lje 241(c)

2(d)7(b

)8(d)(b) 4(c) 5(e) 6(

(d) 4(e) 5(a)3(c)

4(b)

5(b)

6(9(d

)3(d

4(d)

5(b)

6(d3(b

)9(c

4(c)

5(b)

6(e)

604 PLAN! RAN.FE I ANALIZA KVALlTETIiODGOVORI NA PRIMJERE ISPITNIH PITANJA KOJI SU UPOTRIJEBLJENI NA PRIJASN JIM ISPITIMA AMERICKOG DRUSTVA ZA UPRAVLJANJE KVALITETOM (ASQC) ZA OVJERAVANJE INZENJERA KVALITETE I POUZDANOSTI, OBJAVLJENI U CASOPISU QUALITY PROGRESS.

3(c)3(e)

3(a)9(d

4(d)

5(b)

6(c)

3(a)

4(b)

5(a)

6(a)

3(d)3(a)

4(b)

5(e)

6(d)9(d

)10(b)

11 (d)

12(3(c

)4(c)

5(a)

6(b)9(e

)10(c)

11(b)

12(15(

c)16(c)

17(c)

18(3(b

)9(e

4(b)10(

5(b)

6(a)

3(c)

4(d)

5(a)

6 (

3(e)

4(b)

5(d)

6(

9(c)

19(c)

DODATAK

II.TABLICE

60S

z 0.09 0.08 0.07 0.06

-3.0 0.00100 0.00104 0.00107 0.00111

-2.9 0.0014 0.0014 0.0015 0.0015-2.8 0.0019 0.0020 0.0021 0.0021-2.7 0.0026 0.0027 0.0028 0.0029

-2.6 0.0036 0.0037 0.0038 0.0039-2.5 0.0048 0.0049 0.0051 0.0052

-2.4 0.0064 0.0066 0.0068 0.0069-2.3 0.0084 0.0087 0.0089 0.0091

-2.2 0.0110 0.0113 0.0116 0.0119

-2.1 0.0143 0.0146 0.0150 0.0154-2.0 0.01 S3 0.0188 0.0192 0.0197-1.9 0.0233 0.0239 0.0244 0.0250

-1.8 0.0294 0.0301 0.0307 0.0314

-1.7 0.0367 0.0375 0.0384 0.0392

-1.6 0.0455 0.0465 0.0475 0.0485

-1.5 0.0559 0.0571 0.0582 0.0594

-1.4 0.0681 0.0694 0.0708 0.0721-1.3 0.0S23 0.083S 0.0853 0.0869

-1.2 0.0985 0.1003 0.1020 0.1038

-1.1 0.1170 0.1190 0.1210 0.1230

0.05 0.04 0.03 0.02 0.01 0.000.00114

0.00118 0.00122

0.00126 0.00131

0.001350.001

60.0016 0.0017 0.0017 0.001S 0.0019

0.0022

0.0023 0.0023 0.0024 0.0025 0.00260.0030

0.0031 0.0032 0.0033 0.0034 0.00350.0040

0.0041 0.0043 0.0044 0.0045 0.00470.0054

0.0055 0.0057 0.0059 0.0060 0.00620.0071

0.0073 0.0075 0.0078 0.0080 0.00820.0094

0.0096 0.0099 0.0102 0.0104 0.01070.0122

0.0125 0.0129 0.0132 0.0136 0.01390.0158

0.0162 0.0166 0.0170 0.0174 0.01790.0202

0.0207 0.0212 0.0217 0.0222 0.02280.0256

0.0262 0.0268 0.0274 0.0281 0.02870.0322

0.0329 0.0336 0.0344 0.0351 0.03590.0401

0.0409 0.0418 0.0427 0.0436 0.04460.0495

0.0505 0.0516 0.0526 0.0537 0.05480.0606

0.0618 0.0630 0.0643 0.0655 0.06680.0735

0.0749 0.0764 0.0778 0.0793 0.08080.0885

0.0901 0.0918 0.0934 0.0951 0.09680.1057

0.1075 0.1093 0.1112 0.1131 0.11510.1251

0.1271 0.1292 0.1314 0.1335 0.1357

-1.0 0.1379 0.1401

0.1423 0.1446 0.1469 0.1492 0.1515 0.1539 0.1562 0.15S7-0.9 0.1611 0.163

50.1660 0.1685 0.1711 0.1736 0.1762 0.1788 0.1314 0.1841

-0.3 0.1367 0.1894

0.1922 0.1949 0.1977 0.2005 0.2033 0.2061 0.2090 0.2119-0.7 0.2143 0.217

70.2207 0.2236 0.2266 0.2297 0.2327 0.2358 0.2389 0.2420

-0.6 0.2451 0.2483

0.2514 0.2546 0.2578 0.2611 0.2643 0.2676 0.2709 0.2743-0.5 0.2776 0.231

00.2843 0.2377 0.2912 0.2946 0.2931 0.3015 0.3050 0.3085

-0.4 0.3121 0.3156

0.3192 0.3228 0.3264 0.3300 0.3336 0.3372 0.3409 0.3446-0.3 0.3433 0.352

00.3557 0.3594 0.3632 0.3669 0.3707 0.3745 0.3783 0.3821

-0.2 0.3859 0.3397

0.3936 0.3974 0.4013 0.4052 0.4090 0.4129 0.4 S 68

0.4207-0.1 0.4247 0.423

60.4325 0.4364 0.4404 0.4443 0.4433 0.4562 0.4562 0.4602

-0.0 0.4641 0.4681

0.4721 0.4761 0.4801 0.4840 0.4880 0.4920 0.4960 0.5000

Z 0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 O.OS 0.09

+0.0 0.50000.5040 0.5080 0.5120 0.5160 0.5199 0.5239 0.5279 0.5319 0.5359

+0.1 0.5398 0.5438

0.5478 0.5517 0.5557 0.5596 0.5636 0.5675 0.5714 0.5753

+0.2 0.5793 0.5332

0.5871 0.5910 0.5948 0.59S7

0.6026 0.6064 0.6103 0.6141+0.3 0.6179 0.621

70.6255 0.6293 0.6331 0.6368 0.6406 0.6443 0.6480 0.6517

+0.4 0.6554 0.6591

0.6628 0.6664 0.6700 0.6736 0.6772 0.6808 0.6844 0.6879+0.5 0.6915 0.695

00.6985 0.7019 0.7054 0.7088 0.7123 0.7157 0.7190 0.7224

+0.6 0.7257 0.7291

0.7324 0.7357 0.7389 0.7422 0.7454 0.7436 0.7517 0.7549

+0.7 0.7530 0.7611

0.7642 0.7673 0.7704 0.7734 0.7764 0.7794 0.7823 0.7S52+0.S 0.7881 0.791

00.7939 0.7967 0.7995 0.8023 0.S051 0.8079 0.S10

60.8133

+0.9 0.8159 0.S1S6

0.3212 0.823S

0.8264 0.8289 0.8315 0.8340 0.8365 0.8389+1.0 0.8413 0.843

80.3461 0.3485 0.8503 0.8531 0.8554 0.8577 0.S59

90.8621

+ 1.1 0.8643 0.8665

0.8636 0.S70S

0.8729 0.8749 0.8770 0.8790 0.S810

0.8830

+1.2 0.8849 0.S869

0.SS38 0.8907 0.8925 0.8944 0.8962 0.8980 0.8997 0.9015+ 1.3 0.9032 0.904

90.9066 0.9082 0.9099 0.9115 0.9131 0.9147 0.9162 0.9177

+ 1.4 0.9192 0.9207

0.9222 0.9236 0.9251 0.9265 0.9279 0.9292 0.9306 0.9319+ 1.5 0.9332 0.934

50.9357 0.9370 0.9382 0.9394 0.9406 0.9418 0.9429 0.9441

(nastavak)

2 0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09+1.6 0.9452 0.9463 0.9474 0.9484 0.9495 0.9505 0.9515 0.9525 0.9535 0.954

5+ 1.7 0.9554 0.9564 0.9573 0.9582 0.9591 0.9599 0.9608 0.9616 0.9625 0.9633+1.3 0.9641 0.9649 0.9656 0.9664 0.9671 0.9678 0.9686 0.9693 0.9699 0.9706

+1.9 0.9713 0.9719 0.9726 0.9732 0.9738 0.9744 0.9750 0.9756 0.9761 0.9767

+2.0 0.9773 0.9773 0.9783 0.978S

0.9793 0.9798 0.9803 0.9808 0.9812 0.9817

+2.1 0.9321 0.9826 0.9830 0.9834 0.983S 0.9842 0.9846 0.9850 0.9854 0.9857+2.2 0.9361 0.9S64 0.9868 0.9871 0.9875 0.9878 0.9881 0.9884 0.9887 0.9890+2.3 0.9S93 0.9396 0.989S 0.9901 0.9904 0.9906 0.9909 0.9911 0.9913 0.9916

+2.4 0.991$ 0.9920 0.9922 0.9925 0.9927 0.9929 0.9931 0.9932 0.9934 0.9936+2.5 0.9933 0.9940 0.9941 0.9943 0.9945 0.9946 0.9948 0.9949 0.9951 0.9952+2.6 0.9953 0.9955 0.9956 0.9957 0.9959 0.9960 0.9961 0.9962 0.9963 0.9964+2.7 0.9965 0.9966 0.9967 0.9968 0.9969 0.9970 0.9971 0.9972 0.9973 0.9974

+2.S 0.9974 0.9975 0.9976 0.9977 0.9977 0.9978 0.9979 0.9979 0.9980 0.9981

+2.9 0.9981 0.9932 0.9983 0.9933 0.9984 0.9984 0.9985 0.9985 0.9986 0.9986+3.0 0.99S65 0.99869 0.9987

40.99878

0.99882

0.99886

0.99889 0.99893 0.99 896

0.99900

2 0.00

+4.0 0.9999683+5.0 0.999999713

3+6.0 0.999999999

0

i mozemo nastaviti Izvor: Prilagodeno s dopustanjem Eugena L. Granta i Richarda S. Leavenwortha, Statistical Quality Control. 4. izd.

McGraw-Hill Book Company. New York, 1972., str. 642-643

X

M0.00 0.01 0.02 0.03 0,04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09

0.0 1.000 0.9900

0.9802

0.9704

0,9608

0.9512

0,9418

0.9324

0.9231

0,91390.1 0.90

480.8958

0.8860

0.8781

0.8694

0.8607

0.8521

0.8437

0.8353

0.82700.2 0.81

870.8106

0.8025

0,7945

0.7866

0,7788

0.7711

0.7634

0.7558

0.74830.3 0.74

080.7334

0.7261

0,7189

0.7118

0,7047

0.6977

0.6907

0.6839

0.67710.4 0,67

030.6837

0.6570

0,6505

0.6440

0.6376

0.6313

0.6250

0,6188

0.6126

0.50.6065

0.6005

0.5945

0.5886

0.5827

0.5769

0.5712

0.5655

0.5599

0.5543

0.6 0.5488

0,5434

0.5379

0.5326

0.5273

0.5220

0.5169

0.5117

0.5066

0.50160.8 0.54

880.5434

0.5379

0.5326

0.5273

0.5220

0.5169

0.5117

0.5066

0.50160.7 0.49

660.4916

0.4868

0.4819

0.4771

0.4724

0.4677

0.4630

0.4584

0.45380.8 0.44

930,4449

0.4404

0.4360

0.4317

0.4274

0.4232

0.4190

0.4148

0.41070.9 0.40

660.4025

0.3985

0.3946

0.3906

0.3867

0.3829

0.3791

0.3753

0.3716

X

p0,0 0.1 0.2 0.3 0.4 0,5 0.6 0.7 0.8 0.9

1.00.3679

0,3329

0.3012

0.2725

0.2466

0,2231

0.2019

0.1827

0.1653

0.1496

2.0 0,1353

0.1225

0.1108

0.1003

0.0907

0.0821

0.0743

0.0672

0.0608

0.05503.0 0.04

980.0450

0,0408

0.0369

0.0334

0.0302

0.0273

0.0247

0.0224

0,02024.0 0.01

830.0166

0,0150

0.0130

0.0123

0.0111 0.0101

0.0091

0.0082

0.00745.0 0.00

670.0061

0.0055

0.0050

0.0045

0.0041

0,0037

0.0033

0.0030

0.00276,0 0.00

250.0022

0.0020

0.0018

0.0017

0.0015

0.0014

0.0012

0,0011

0.0010

hvor: Prilagodio S,M, Selby, ed. CRC Standard Mathematical Tables, 17. izd. CRC Press, Cleveland, Ohio, 1969., str. 201-207.

1 2 3 4 5 6 7 81,000 99

91,000

998

1,000997

1,000995

1,000990

999

1,00098

2999

1,00097

4998

1,00096

3996

1,00095

1994

1,00093

8992

99

1,000925

989

99

1,000910

986

99

1,000894

982

99

1,000878

977

99

1,000861

972

99

999 1,00084

4966

99

999 1,00082

7959

99

999 1,00080

9953

99

999 1,00079

1945

98

998 1,00077

2937

9S

998 1,00075

4929

98

997 1,00073

6920

98

996 999

1,000699

900

97

995 999

1,000663

879

96

992 998 1,000627

857

95

989 99S

1,000592

833

94

986 997

999

1,000558

809

93

981 996

999

1,000525

783

92

976 994

999

1,000493

757

90

970 992

998

1,000463

731

89

964 990

997

999

1,000434

704

87

956 987

997

999

1,000406

677

85

947 983

995

999

1,000

\ 1np \ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

2.2 111 355

623 819

928

975

993

998

1,000

2.4 091 308

570 779 904

964

988

997

999

1,0002.6 074 26

7518 736 87

7951

983

995

999

1,0002.8 061 23

1469 692 84

8935

976

992

998

9993.0 050 19

9423 647 81

5916

966

988

996

999

3.2 041 171

380 603 781

895

955

983

994

9983.4 033 14

7340 558 74

4871

942

977

992

9973.6 027 12

6303 515 70

6844

927

969

988

9963.8 022 10

7269 473 66

8816

909

960

984

9944.0 018 092 238 433 62

9785

889

949

979

992

4.2 015 078

210 395 590

953

867

936

972

9894.4 012 066 185 359 55

1720

844

921

964

9854.6 010 056 163 326 51

3686

818

905

955

9804.S 008 048 143 294 47

6651

791

887

944

975

5.0 007 040 125 265 440

616

762

867

932

9685.2 006 034 109 238 40

6581

732

845

918

960

5.4 005 029 095 213 373

546

702

822

903

9515.6 004 024 082 191 34

2512

670

797

886

9415.S 003 021 072 170 31

3478

638

771

867

929

6.0 002 017 062 151 285

446

606

744

847

916

10 11 12 13 14 15

162.8 1,00

03.0 1,0003.2 1,0003.4 999 1,00

03.6 999 1,0003.8 998 999 1,0

004.0 997 999 1,000

4.2 996 999 1,000

4.4 994 998 999 1,0004.6 992 997 999 1,0004.8 990 996 999 1,0005.0 986 995 998 999 1,000

5,2 982 993 997 999 1,0005.4 977 990 996 999 1,0005.6 972 988 995 998 99

91,000

5.8 965 984 993 997 999

1,000

6.0 957 980 991 996 999

999

1,000

(nastavak)

\ r

0 1 2 3 4 5 6 7 8 96.2 00

2015

054

134

259

414

574

716

826 9026.4 00

2012 04

6119

235

384

542

687

803 8866.6 00

1010 04

0105

213

355

511

658

780 869

6.8 001

009 034

093

192

327

480

628

755 8507.0 00

1007 03

0082

173

301

450

599

729 830

7.2 001

006 025

072

156

276

420

569

703 8107.4 00

1005 02

2063

140

253

392

539

676 7887.6 00

1004 01

9055

125

231

365

510

648 7657.8 00

0004 01

6048

112

210

338

481

620 741

8.0 000

003 014

042

100

191

313

453

593 7178.5 00

0002 00

9030

074

150

256

386

523 6539.0 00

0001 00

6021

055

116

207

324

456 5879.5 00

0001 00

4015

040

089

165

269

392 522

10.0 000

000 003

010

029

067

130 220

333 45810 11 12 13 1

415

16 17 18 196.2 94

9975 98

9995

998

999

1,0006.4 93

9969 98

6994

997

999

1,0006.6 92

7963 98

2992

997

999

999

1,0006.8 91

5955 97

8990

996

998

999

1,0007.0 90

1947 97

3987

994

998

999

1,000

7.2 887

937 967

984

993

997

999

999

1,000

7.4 871

926 961

980

991

996

998

999

1,0007.6 85

4915 95

4976

9S9

995

998

999

1,0007.8 83

5902 94

5971

986

993

997

999

1,000

8.0 816

888 936

966

983

992

996

998

999 1,0008.5 76

3849 90

9949

973

986

993

997

999 999

9.0 706

803 876

926

959

978

989

995

998 9999.5 64

5752 83

6898

940

967

982

991

996 99810.0 58

3697 79

2864

917

951

973

986

993 997

20 21 228.5 1,0

009.0 1,0009.5 999

1,00010.0 99

8999 1,000

fzvor. Prilagodeno s dopuSlenjem Eugena L. Granta i Richard a S. Leavenwortha, Statistical Quality Control, 4. izd., McGraw-Hill Book Company, New York, 1972,

DF Uo 1.701.8(1 1,90 1.95 1,975 1.99 1,995

I 0.325

0.727 1.376

3.078

6.314 12.706 31.821

63.6572 0.28

90.617 1.06

11.886

2.920 4.303 6.965 9.9253 0.27

70.584 0.97

81.638

2.353 3.182 4.541 5.8414 0.271 0.569 0.94

11.533

2,132 2.776 3.747 4.6045 0.267 0.559 0.92

01.476

2.015 2.571 3.365 4,0326 0.26

5■ 0.553

0.906

1.440

1.943 2.447 3.143 3.7077 0.263 0.549 0.89

61.415

1.895 2.365 2.998 3.499S 0,262 0.546 0.88

91.397

1.860 2.306 2.896 3.3559 0.261 0.543 0.88

31.383

1.833 2.262 2.821 3.25010 0.260 0.542 0.87

91.372

1.812 2,228 2.764 3.169

11 0.260

0.540 0.876

1.363

1.796 2.201 2.718 3.10612 0,259 0.539 0.87

31.356

1.782 2.179 2.681 3.05513 0.25

90.538 0.87

01.350

1.771 2.160 2.650 3.01214 0.25

80,537 0.86

81.345

1.761 2,145 2.624 2.97715 0.25

80.536 0.86

61.341

1.753 2.131 2.602 2.94716 0.25

80.535 0.86

51.337

1.746 2.120 2,583 2.92117 0.25

70.534 0.86

31.333

1.740 2.110 2.567 2.89818 0.257 0.534 0.86

21.330

1.734 2.101 2.552 2.87819 0.257 0.533 0.86

11.328

1.729 2.093 2.539 2.86120 0.25

70.533 0.86

01.325

1.725 2.086 2.528 2.845

21 0.257 0.532 0.859

1.323

1.721 2.080 2.518 2.83122 0.256 0.532 0.85

81.321

1.717 2.074 2.508 2.81923 0.25

60.532 0.85

81.319

1.714 2.069 2.500 2.80724 0.256 0.531 0,85

71.318

1.711 2.064 2.492 2.79725 0.256 0.531 0.85

61.316

1.708 2.060 2.485 2.78726 0.256 0.531 0.85

61.315

1.706 2.056 2.479 2.77927 0.256 0.531 0.85

51.314

1.703 2.052 2.473 2.77128 0.25

60.530 0.85

51.313

1.701 2.048 2.467 2.76329 0.256 0.530 0.85

41.311

1.699 2.045 2.462 2.75630 0.256 0.530 0,85

41.310

1.697 2.042 2.457 2.75040 0.255 0.529 0.85

11.303

1.684 2.021 2,423 2.70460 0.25

40.527 0.84

81.296

1.671 2.000 2.390 2.660120 0.25

40.526 0.84

51.289

1.658 1.980 2.358 2.617CO 0.253 0.524 0.84

21.282

1.645 1.960 2.326 2,576

Izvor: Prilagodeno s dopuStanjern W.J.Dixona i F.J.Masseya, Jr,, Introduction to Statistical Analysis, 3. izd,, McGraw-Hill Book Company, New York, Copyright © 1969. Upisivanja izvorno iz Tablice III. od R.A.Fishera i F. Yatesa, Statistical Tables, Oliver&Boyd Ltd., London

DF X;.005 X2.01 X',025 X" 05 X2 10 X:.90 X2.9S X:. 975 X2.99 X2.995

1 0.000039 0.00016 0.0009S 0.0039 0.0158

2.71 3.84 5.02 6.63 7.8S2 0.010

00.0201 0.0506 0.1026 0.2107 4.61 5.99 7.38 9.21 10.6

03 0.0717

0.115 0.216 0.352 0.584 6.25 7.81 9.35 11.34 12.844 0.207 0.297 0.484 0.711 1.064 7.78 9.49 11.14 13.2S 14.S65 0.412 0.554 0.831 1.15 1.61 9.24 11.07 12.83 15.09 16.75

6 0.676 0.S72 1.24 1.64 2.20 10.64 12,59 14.45 16.81 1S.557 0.989 1.24 1.69 2.17 2.83 12.02 14.07 16.01 18.48 20.288 1.34 1.65 2.18 2.73 3.49 13.36 15.51 17.53 20.09 21.969 1.73 2.09 2.70 3.33 4.17 14.68 16.92 19.02 21.67 23.5910 2.16 2.56 3.25 3.94 4.S7 15.99 18.31 20.48 23.21 25.19

11 2.60 3.05 3.82 4.57 5.58 17.28 19.6S 21.92 24.73 26.7612 3.07 3.57 4.40 5.23 6.30 18.55 21.03 23.34 26.22 28.3013 3.57 4.11 5.01 5.89 7.04 19.81 22.36 24.74 27.69 29.8214 4.07 4.66 5.63 6.57 7.79 21.06 23.68 26.12 29.14 31.3215 4.60 5.23 6.26 7.26 8.55 22.31 25.00 27.49 30.58 32.80

16 5.14 5.81 6.91 7.96 9.31 23.54 26.30 2S.S5 32.00 34.27IS 6.26 7.01 8.23 9.39 10.S6 25.99 28.87 31.53 34.81 37.1620 7.43 S.26 9.59 10.85 12.44 28.41 31.41 34.17 37.57 40.0024 9.S9 10.86 12.40 13.85 15.66 33.20 36.42 39.36 42.98 45.5630 13,79 14.95 16.79 18.49 20.60 40.26 43.77 46.98 50.$9 53.67

40 20.71 22.16 24.43 26.51 29.05 51.81 55.76 59.34 63.69 66.7760 35.53 37.48 ■ 40.48 43.19 46.46 74.40 79.08 83.30 8S.3S 91.95120 S3.S5 S6.92 91.5S 95.70 100.62 140.23 146.57 152.21 58.95 163.64

Ir\-or: Prilagodcno 5 dopuitanjcm W.J.Dixona i F.J. Massey a. Jr.. Introduction to Statistical Analysis. 3. izd... McGraw-Hill Book Company. New York, copyright © 1969.

DODATAK II. 615

TABLICA FDvndesefpet postotni pojasevi povjerenja zn omjcr populncije

Primjer: U uzorkti od 10 stavki, 8 je bilo s nedostacima ( x / n = 8/10). 95% granite povjerenja na omjem populacije stavki s nedostacima moze se ocitati sa dviju krivulja (za n = 10) kao 0,43 i 0,98, ‘

Izvor: C. Eisculuu't, M. W. Hastay i W.A. Wallis, Selected Techniques of Statistical Analysis—OSRD, McGraw-Hill Book Company, New York, 1947,

V

111 1 2 3 4 5 6 7 8 9F.VS (U| , »2 )

1 161.4

199.5 215.

224.6

230.2 234,0 236.8 238.9 242 18.51 19

.019.

19.25 19,3

19.33

19.35

19.37

19.3 10.13 9.

559.2

9.12 9.01

8.94

8.89

8.85

8.84 7.71 6.

946.5

6.39 6.26

6.16

6.09

6.04

6.5 6.61 5.

795.4

5.19 5.05

4.95

4.88

4.82

4.76 5.99 5.

144.7

4.53 4.39

4.28

4.21

4.15

4.17 5.59 4.

744.3

4.12 3.97

3.87

3.79

3.73

3.68 5.32 -

1.4.0

3.84 3.69

3,58

3.50

3.44

3.39 5.12 4.

263.8

3.63 3.48

3.37

3.29

3.23

3.11

04.96 4.

103.7

3.48 3.33

3.22

3.14

3.07

3.01 4.84 3.

983.5

3,36 3,20

3.09

3.01

2,95

2.91 4.75 3.

893.4

3.26 3.11

3.00

2,91

2.85

2,81

34.67 3.

813.4

3.18 3.03

2.92

2.83

2.77

2.71

44.60 3,

743.3

3.11 2,96

2,85

2.76

2.70

2.61

54.54 3.

683.2

3.06 2.90

2.79

2.71

2.64

2.51

64.49 3.

633.2

3.01 2.85

2.74

2. 2.59

2.51

74.45 3.

593.2

2.96 2.81

2.70

2.61

2.55

2.41

84.41 3.

553.1

2.93 2.77

2. 2.58

2.51

2.41

94.38 3.

523.1

2.90 2.74

2.63

2.54

2.48

2.42

04.35 3.

493.1

2.87 2.71

2.60

2.51

2.45

2.32 4,32 3.

473.0

2.84 2 2.57

2.49

2.42

2.32 4.30 3.

443.0

2.82 2 2.55

2.46

2.40

2.32

34.28 3.

423.0

2,80 2.64

2.53

2.44

2.37

2.32

44.26 3.

403.0

2.78 2.62

2.51

2.42

2,36

2.32

54.24 3.

392,9

2.76 2.60

2.49

2.40

2.34

2.22

64.23 3,

372.9

2.74 2.59

2.47

2,39

2.32

2,22

74.21 3.

352,9

2.73 2.57

2.46

2.37

2.31

2.22

84.20 3.

342.9

2.71 2.56

2.45

2.36

2.29

2.22

94.18 3.

332.9

2.70 2,55

2.43

2.35

2.28

2.3

04.17 3.

322.9

2.69 2.53

2.42

2.33

2.27

2.4

04.08 3.

232.8

2.61 2.45

2.34

2.25

2.18

260

4.00 3.15

2.7

2.53 2.37

2.25

2.17

2. 2.01 3.92 3.

072 2.45 2.

292.17

2.09

2. 1.9C

O 3.84 3.00

2.6

2.37 2.

2.1

2.0

1.94

1.

A'opontem: m = sttipnjevi slobode za brojnik, n?= stupnjevi slobode za nazivnik.Izvor: Eriiagodeno s dopuStanjem E.S.Pearsona i H.O.Hartleya (ur.), Biometrika Tables for Statisticians, 2. izd., sv.l., Cam-bridge University Press, New York, 1958.

10 12 15 20 24 30 40 60 120 CO

F-95 (»l i >0)

241.9 243.9 245.9 248,0

249.1 250.1 251.1

252.2 253.3 254.319.40

19.41 19.43

19.45 19.4

19.46

19.47 19.48 19.49 19.50

8.79 8.74 8.70

8.66 8.64

8.62

8.59 8.57 8.55 8.535.96 5.91 5.8

65.80 5.

775.75

5.72 5.69 5.66 5.63

4.74 4.68 4.62 4.56 4.

534.50 4.46 4.43 4.40 4.3

64.06 4.00 3.9

43.87 3.

843.81

3.77 3.74 3.70 3.67

3,64 3.57 3.51

3.44 3.41

3.38

3.34 3.30 3.27 3.23

3.35 3.28 3.22

3.15 3.12

3.08

3.04 3.01 2.97 2.933.14 3.07 3.0

12.94 2.

902.86

2.83 2.79 2.75 2.71

2.98 2.91 2.85 2.77 2.

742.70 2,66 2.62 2.58 2.5

42.85 2.79 2,72

2.65 2.61

2.57

2.53 2.49 2.45 2.402.75 2.69 2.6

22.54 2.

512.47

2.43 2.38 2.34 2.302.67 2.60 2.5

32.46 2,

422.38

2.34 2.30 2.25 2.2!2.60 2.53 2,4

62.39 2.

352.31

2.27 2.22 2.18 2.13

2.54 2.48 2,40 2.33 2.

292.25 2.20 2.16 2.11 2.0

72.49 2.42 2.3

52.28 2.

242.19

2.15 2.11 2.06 2.01

2.45 2.38 2.31

2.23 2.19

2.15

2.10 2.06 2.01 1.962.41 2,34 2,2

12.19 2.

152.11

2.06 2.02 1.97 1.922.38 2.31 2.2

32.16 2,

112.07

2.03 1,98 1.93 1.88

2.35 2.28 2.20 2.12 2.

082.04 1.99 1.95 1.90 1,8

42.32 2.25 2.1

82.10 2.

052.01

1.96 1.92 1.87 1.81

2.30 2.23 2.15

2.07 2.03

1,98

1.94 1,89 1.84 1.78

2.27 2.20 2.13

2.05 2.0!

1.96

1.91 1.86 1.81 1,762.25 2.18 2.1

12.03 1.

981.94

1.89 1.84 1.79 1.73

2,24 2.16 2.09 2.01 1,

961.92 1.87 1,82 1.77 1.7

12.22 2.15 2.0

71.99 1.

951.90

1.85 1.80 1.75 1.69

2.20 2.13 2.06

1.97 1.93

1.88

1.84 1.79 1.73 1.67

2.19 2.12 2.04

1.96 1.91

1.87

1,82 1.77 1.71 1.65

2.18 2.10 2.03

1,94 1.90

1.85

1.81 1.75 1.70 1.64

2.16 2.09 2,01 1.93 1.

891.84 1.79 1.74 1.68 1.6

22.08 2.00 1.9

21.84 1.

791.74

1.69 1.64 1.58 1.5!

1.99 1.92 1.84

1.75 1.70

1.65

1.59 1.53 1.47 1.391.91 1.83 1.7

51.66 1.

611,55

1.50 1.43 1.35 1.251.83 1.75 1.6

71,57 1.

521.46

1.39 1.321.22 1.0

0

A'

0.75

0.90 0.95 0.99

0.999

0.75 0.90 0.95 0.99 0.999

0.75

0.90 0.95 0.99 0.999 0.75 0.90 0.95 0.99 0.999

24.49S

6.301 7.414

9.531

11.920

11.407

15.97S 1S.S00 24.367 30.227

22.S5S

32.019

37.674 48.430

60.573

114.363 160.193

188.491

242.300

303.054

3 2.503

3 53S 4.1S7

5 431

6.S44

4.132

5.S47

6,919

S.974

11.309

5.92

S.3S

9916

12.861

16.20

33.3

18.93

22.401

29.05

36 6164 2.0

352.S92 3.431

4 471

5.657

2.932

4.166

4 943

6.440

S.149

3.77

5.36

6.370

8.299

10.50

6.614 9.398

11.150

14 52

1S.3S35 1.S

252.599 3.0SS

4.033

5.117

2.4.54

3.494

4 352

5.423

6.S79

3.00

4.27

5.079

6.634

8.415

4.64

6.612

7.855 10.28

13.015

6 1.704

2.429 2.SS9

3.779

4 802

2.196

3.131

3.723

4.S70

6.1SS

2.60

3.71

4.414

5.775

7.337

3.74

5.337

6.345 8.301

10.548

7 1.624

2.3IS 2.757

3.611

4.593

2.034

2.902

3.452

4.521

5.750

2.36

3.36

4.007

5.248

6.676

3.23

4.613

5.488 7.IS7

9.142S 1.5

6$2.23S 2.663

3.491

4.444-

1.921

2.743

3.264

4.27S

5.446

2.19

3.13

3.732

4.891

6.226

2.90

4.147

4.336 6.4S8

8.2349 1.5

252.17S 2.593

3.400

4.330

1.S39

2.626

3.125

4.09S

5.220

2.07

2.96

3.532

4.631

5.899

2.67

3.822

4.550 5.968

7.600

10 1.492

2.131 2.537

3.32S

4.241

1.775

2.535

3.0IS

3.959

5.046

1.98

2. S3

3.379

4.433

5.649

2.50

3.582

4.265 5.594

7.129

u 1.465

2.093 2.493

3.271

4.169

1.724

2.463

2.933

3.S49

4.906

1.91

2.73

3.259

4.277

5.452

2.37

3.397

4.045 5.30S

6.76S12 1.4

432.062 2.456

3.223

4.110

1.6S3

2.404

2.S63

3 ,75S

4.792

1.S5

2.65

3.162

4.150

5.2S1

2.27

3.250

3.870 5.079

6.47713 1.4

252.036 2.424

3.1 S3

4.059

1.64S

2.355

2.S05

3.6S2

4.6S7

1.S1

2.5S

3.0S1

4.044

5.I5S

2.19

3.130

3.727 4.893

6.24014 1.4

092.013 2.39S

3.14S

4.016

1.619

2.314

2.756

3.61S

4.615

1.77

2.52

3.012

3.955

5.045

2.12

3.029

3.60S 4.737

6.043

15 1.395

1.994 2 375

3.IIS

3.979

1.584

2.27S

2.713

3.562

4 .545

1.73

2.4S

2.954

3.87$

4.949

2.06

2.945

3.507 4.605

5.87616 1.3

S31.977 2.355

3.092

3.946

1.572

2.246

2.676

3.514

4.444

1.70

2 43

2.803

3.812

4 S6

2.00

2.872

3.421 4.492

5.73217 1.3

721.962 2.337

3.069

3.917

1.552

2.219

2.643

3.471

1.67

2.40

2.85S

3.754

4.79$

1.96

2.S0S

3.345 4.393

5.607IS 1.3

631.94S 2.321

3.04S

3.S91

1.535

2.194

2.614

3.433

4.3S2

1.65

2.36

2.S19

3.702

4.725

1.92

2.753

3.279 4.307

5.49719 1.3

551.936 2.307

3.030

3.S67

1.520

2.172

2.5SS

3.39$

4.339

1.63

2.33

2.784

3.656

4 66

1.891 2.703

3.221 4.230

5.399

20 1.347

1.925 2.294

3.013

3 846

1.506

2.152

2.564

3.36S

4.300

1.61

2.31

2.752

3.615

4.614

1.S6

2.659

3.16S 4.161

5.312

21 1.340

1.815 2.2S2

2.99S

3.S27

1.493

2.135

2.543

3.340

4.264

1.59

2.28

2.723

3.577

4 56

1.S3

2.620

3.121 4.100

5.234

22 1.334

1.906 2.271

2.9S4

3 S09

1.4S2

2.118

2.524

3.315

4.232

1.58

2.26

2,697

3.543

4 52

1.808 2.584

3.078 4.044

5.16323 1.3

2S1.S9S 2.261

2.971

3.793

1.471

2.103

2.506

3.292

4.203

1.57

2.24

2.673

3.512

4.4S4

1.785 2.551

3.040 3.993

5.098

24 1.322

1.S91 2.252

2.950

3.77S

1.462

2.0S9

2. 4S0

3.270

4.176

1.55

2.22

2.651

3.483

4,44 /

1.764 2.522

3.004 3.947

5.03925 1.3

171.SS3 2.244

2.94S

3.764

1.453

2.077

2.474

3.251

4.151

1.54

2.20

2.631

3.457

4.41.}

1.74

2.494

2.972 3.904

4.985

26 1.313

1.S77 2.236

2.93S

3.751

1.444

2.065

2.460

3.232

4.127

1.53

2.1S

2.612

3.432

4.382

1.72

2.460

2.S4I 3.865

4.935

27 1.309

1.S71 2.229

2.929

3.740

1.437

2.054

2.447

3.215

4.106

1.52

2.17

2.595

3.409

4 35

1.711 2.446

2.914 3.S2S

4.SSS30 1.2

971.S55 2.210

2.904

3.70S

1.417

2.025

2.413

3.170

4.049

1.49

2.14

2.549

3.350

4.278

1.66

2.385

2.841 3.733

4.76835 1.2

S31.S34 2.1S5

2.S71

3.657

1.390

1.9SS

2.36S

3.112

3.974

1.46

2.09

2.490

3.272

4.17S

1.61

2.306

2.748 3. 61

4.61140 1.2

711.818 2.166

2.S46

3.635

1.370

1.959

2,334

3.066

3.917

1.43

2.05

2.445

3.213

4.104

1.571 2.247

2.677 3.518

4.493

100 1.218

1.742 2.075

2.727

3.4S4

1.275

1.S22

2.172

2.S54

3.646

1.31

1.S7

2.233

2.934

3.74S

1.3S

1.977

2.355 3.096

3.954500 1.1

771.6S3 2.006

2.636

3.36S

1.201

I 711

2 046

2.6S9

3.434

1.21

1.

2.070

2.721

3.475

1.243 1.777

2.117 2.783

3.5551.000

1.169

1.671 1.992

2.617

3.344

1.1S5

1.695

2.019

2.654

3.390

1.19

1.70

2.036

2.676

3.41S

1.214 1.736

2.068 2.7IS

3.472OO 1.1

501 645 1.960

2.576

3.291

1 150

1 645

1.960

2.576

3.291

1.15

1.

1.960

2.576

3.291

1.150 1.645

1.960 2.576

3.291

Jzxor: Od C. Eiscnharta, M.W.Hastay i W.A.Wallisa. Selected Techniques of Statistical Analysis. McGraw- Hill Book Company. New York. 1947. Horiitcno s dopuStenjem.

Brojopazanja u iizorku A2 lh D4

Faktor za _ procjcmi od R\ r/2 =/f / s

2 1,880 0 3.268 1.128

3 1,023 0 2.574 1.693

4 0.729 0 2.2S2 2.0595 0.577

02.114 2.326

6 0.483 0 2,004 2,534

7 0.419 0.076 1.924 2.704

8 0.373 0.136 1.864 2.847

9 0.337 0.184 1.816 2.970

100.308 0.223 1.777 3,078

11 0.285 0.256 1.744 3.173

12 0.266 0.284 1.717 3.258

13 0.249 0.308 1.692 3.336

14 0.235 0.329 1.671 3.40715 0.223 0.348 1,652 3.472

*Faktori stl objavljeni iz ASTM Manual on Quality Control of Materials (PriruCnika za konlrolu kvatitele materijala) iz 1950. uz dopuStenje American Society for Testing and Materials, (AmeriCkog drnStva za ispitivanje i materijale), Philadelphia. Svi sc faktori u Tabliei I. temelje na normalnoj razdiobi.+Objavljeno s dopuStenje ASTM Manual on Presentation of />(/«,/PriruCnika za prikazivanje podataka/, AmeriCko druStvo za ispitivanje i materijale, Philadelphia, 1945,

Kumulativni postotak manji od X

620 PLAN!RANJE I ANALIZA KVAUTETE

TABLICA J Weibullov zapis

Varijabla X

POJMOVNO IIMENSKO KAZALO

Ackerman, R. B., 546 Acomb, Betty L., 137 ADA programski jezika (programming language), 555Administrativne operacije (Administrative op-

erations):definieija (definition of), 531

primjeri (examples), 532-546 Akao, Yoji, 256Aktivno vrijeme popravljanja (Active repair time),

299Allen, Roger L., 118Americki nacionalni institut za norme (American

National Standards Institute) (ANSI), 36, 470, 570, 571

Americko drustvo za ispitivanje i materijale (American Society for Testing and Materials), 443, 444, 445,619

Americko drustvo za kontrolu kvalitete (American Society for Quality Control), 36, 551,570, 571, 578

Americko udruzenje za menedzment (American Management Association), 491, 510 Amstrong, G.R., 191 Analitidke sludije (Analytic studies), 233 Analiza koncentracije nedostataka (Defect- concentration analysis), 61 Analiza kumulativnih podataka (Cumulative data analysis), 523-525Analiza nacina, posljedica i krilicnosli propusta

(Failure mode, effect, and criticality analysis (FMECA)), 266-268

Analiza od toka do toka (Stream-to-stream analysis), 58-59

Analiza od vremena do vremena (Time-to-time analysis), 59-60

Analiza opasnosti (Hazard analysis), 273 Analiza stabla kvarova (Fault tree analysis), 273-274Analiza ustupaka u korist prodaje (Trade-off

analysis), 270Analiza vrijednosti (Value engineering), 276 ANSI Americki nacionalni institut za norme {see American National Standards Institute) ANSI/ASQCZ1.4, 470-475 ANSI/ASQCZE9, 478-481 AOQL granicna prosjecna izlazna kvaliteta (average outgoing quality limit), 467 AQL (vidjeti Prihvalljiva razina kvalitete {see Acceptable quality level)Arora, Sant, xxi Artinian, Harry L., 537, 538 AT&T Mikroelektronika (AT&T Microelectron-ics), 586AT&T Paradyne, 7, 8 At hey, Susan B., 390 Atributivni podaci (Attributes data), 187 Aubrey, Charles A„ III, 16, 129, 145 Automatizirana proizvodnja (Automated manufacturing), 367-369Automotive Industry Action Group (AIAG),

455

Bailes, C. V., 118 Bakayoke, 347Baker, Edward M., 148, 168, 172, 537, 538Baldrige Award, 34-35Ball, David, 58,241,538Banc One, 129, 145, 507Barabba, Vincent P., 252

621

622 POJMOVNO IIMHNSKO KAZALO

Basnet, Chuda, 455Baxter Travenol Laboratories, 402, 434, 435 Bayesijanovi planovi uzorkovanja (Bayesian sampling plans), 481-482 Beaton, G. N., 264 Beatty, Richard W., 178 Beeton, Dickinson kompanija (Becton, Dickinson Company), 241 Bellov sustav (Beil System), 258, 437 Bellova komunikacijsko istrazivaCka tvrtka (Bell Communications Research Company), 320Bellwetherov projekt (Bellwether project), 46-47Below, Patrick J., 116Bemowski, Karen, 127Bender, Art, 307Bennett, G. Kemble, 448Benson, P. George, 138Bentz, Richard W,, 525Berger, Roger W., xxi, 330, 552, 564Bergstrom, Sigvard, 62Berry, Leonard L., 515Berry, Thomas H., 49, 515Bersbach, Peter L., 564Betker, Harry A., 42Binomna razdioba vjerojatnosti (Binomial prob-ability distribution), 186, 198, 199 Bishop, Albert B., xxi Blalock, R. E., 342 Bolcar, John A., 388-389 Bossert, James L., 320, 327, 335 Bowen, Michael D,, 176 Bowers, Virgil L., 338 Box, G. E. P., 65Box-i-whisker biljeske (Box-and-whisker plots),

183Boyles, Russell A,, 399Brigham and Women’s Hospital, 539Brojcane studije (Enumerative studies), 233Brown, John 0„ 320, 327Brunetti, Wayne, 119, 128Bucella, Janit E., 576Bulunan, R. J., xxiBultmann, Charles, 87

Bureau of Labor Statistics, 535 Burr, John T,, 575 Burt, David N., 313 Bitzzell, Robert D., 84 Byrne, Diane M,, 418

c karta (c chart), 407Cfprogramski jezik) (C programming language),

555Calvin, Thomas W., 481 Camp, Robert C., 127 Carolina Power i Light Company(Carolina Power and Light Company), 118 Carter, Joseph R., 321 Case, Kenneth E., xxi, 410,447, 448,455 Caterpillar, Inc., 491Ciklus planiraj, ucini, provjeri i djeluj (Plan, do, check, act cycle), 100-101 Cilj, za predmel kontrole (Goal, for control subject), 104-105Ciljevi kvalitete, (vhljeti Ciljevi, kvalileta) (Ob-jectives for quality (see Goals, quality)) Ciljevi kvalitete (Quality goals): defmicija (definition ol), 123 formal iranje (sustavno utvrdivanje) (formula-tion of), 125-126

konkurentsko poravnanje (competitive bench-marking), 126-127 primjeri (examples of), 123-125 razvijanje (deployment ol), 127-129 Ciljevi pouzdanosti (Reliability goals), 261-262 Clarke, P. C., 191 Clines, Francis X., 172COBOL (programski jezik) (COBOL program-ming language), 555 Coleman. R. J., 547Co Ionia Penn osiguravajuca tvrtka (Colon i a Penn Insurance Company), 49 Coomhs, Clyde F., 286, 295, 300, 556-558 Couturier, Gordon, xxi Cross, Robert, 476

Celije (Cells), 180

Dedhia, Navin S., 371 Delaplane, Gary W., 116

POJMOVNO I IMENSKO KAZALO 623

Deming, W. Edwards, 233,411 Demingov ciklus (Deming’s cycle), 101 DF (sUipnjevi slobode (DF (degrees of freedom)), 209Dijagnosticki pul (Diagnostic journey), 54

formulacija teorija (formulation of theories), 55-58ispitivanje teorija (test of theories:) ono sto

mogu kontroiirali radnici (worker- controllable), 67-73 ono sto moze kontrolirati menedzment (management-controllable), 58-67 opis simptoma (description of symptoms), 55 Dietch, Robert, 144, 167 Dijagram rasipanja (Scatter diagram), 231 Dijagram riblja kost ( uzrocno-posljedieni dijagram) (Fishbone diagram (cattse-and-effect diagram)), 43-44, 56-57, 540 Dijagram toka (Flow diagram), 58, 128, 132, '133, 134, 242, 346, 502, 509, 533, 534, 545, 571Direktor za kvabtetu (Quality director, role of): odjet kvalitete u buducnosti (quality department of the future), 152-153 pomagauje visem menedzmentu (assisting upper management), 153-155 Diskretne razdiobe (Discrete distribution), 1S7 Dixon, W.J.,613, 614 Dmytrow, Eric D., 535, 538 Dobbins, James H., 556, 557, 564 Dodge, H. F., 475, 483Dodge-Romig tablice za uzorkovanje (sampling

tables):AOQL, 475-477najmanje razgledavanje po isporuci (minimum

inspection per lot), 478 postotak dopustenih odstupanja proizvoda s nedostatkom u isporuci (lot tolerance percent defective), 475-476 primjer (example), 475-477 Dokazite potrebu (Prove the need), 45-47 Dominiranje oblika (Dominance, forms of), 359-360Domino’s Pizza Company, 512 Dronkers, John J., 141 Duane, J. T., 524, 525 Dudley, Sally, 556, 557, 55S, 564 Duncan, Acheson J., 217

Dvostruko uzorkovanje (Double sampling), 468-469,475-477

Eagle, A. R., 446, 447, 448 Early, John F., 103 Ekonomidnost (Economics):

formula praga neutralnosti (break-even formula for), 457-460kvalitete sukladnosti (of quality of confor-mance), 24-28uzorkovanje prema sto pOstotnoj kontroli (of sampling versus 100% inspection),

Edgeman, Rick L., 390 Eibl, Siegfried, 345 Eisenharl, C., 615, 618 Ekings, J. Douglas, xxi, 510 Eksponencijalna razdioba (Exponential distribution):

definicija (definition of), 1S6, 192 formula za pouzdanost (formula for reliability), 291-293stvaranje predvidanja (making predictions), 193-194(ablica vrijednosti (table of values), 609

Emanuel, Joseph T., xxi Endres, A1 C., xxi, 136 Enell, John W., 482 Engle, David, 58, 241,538 Ergonomija (Ergonomics), 501 Ernst and Young, 255, 257 Espeillac, Georgette, 552 Etiketiranje, kvaliteta (Labeling, quality), 492 Evolucijske operaeije (Evolutionary operations (EVOP)), 65-66 EVOP, 65-66

F razdioba (F distribution):tab lie a vrijednosti (table of values), 616,617

primjena (use), 222-223 Faktor sigurnosti (Safety factor), 298 Faktor sigurnosti u projekliranju proizvoda (Factor of safety, in product design), 298 Faktorski plan (Factorial design), 227 Fang, Jengung, 410 Fayol, Henri, 1 IS Federal Express, 506 Fiedler, Robert M., 496, 497

624 POJMOVNOI IMFNSKO KAZALO

First Tennessee Bank, 522 Fisher, James R,, 357 Fisher, Sir Ronald A., xix Fieksibilan proizvodni sustav (Flexible manufacturing system), 368-369 Florida Power and Light Company, 129 Flynn, Michael F., 388-389 FMECA, 266-268 Foliano, M. K., 342 Foote, Bobbie L., 454 Ford Motor Company, 92, 526, 527 Formula pouzdanosti sustava (System realiabil- ity formula), 294-295 Formula praga za kontrolu uzorkovanjem (Break-even formula, for sampling inspection), 457-460 Fortune, Patrick J,, 2S2 Fouse, F. Edward, 286 Fowlkes, Edward B., 239 Frank, Norman C., 575 Fukuda, Ryuji, 352Funkcija gubitka (Loss function), 416-418 Funkcija kvalitete (Quality function), 5-7

Gale, Bradley T., 84 Galvin, John M., 532 Gambino, Raymond, 454 Garancija (vkfjeti Jamstvo) (Guarantee) (see Warranty)Garrick, John B., 300 General Dynamics Corporation, 560 General Electric Company, 116 General Motors Corporation, 502 GIDEP, 296 Gilbert, Janies P,, xxi Gitlow, Howard, 101 Gitlow, Shelly, 114GlediSta provodenja kvalitete u praksi (Field performance aspects of quality), 495-507 Godfrey, A. Blanton, 204, 418 Golomski, William A., 14, 493 Gordon, John J., 584 Gordon, Niall, 319Government Industry Data Exchange Program

(GIDEP), 296

Gradanske parnice (Civil lawsuits), 504 Granica povjerenja (Confidence limits), 209- 213,615Granica sigurnosli (Safety margin), 299 Granice celija (Cell boundaries), 181 Granice specifikacije (Specification limits): granice kontroie u odnosu na (control limits versus), 387

interakcijske dimenzije (interacting dimen-sions), 303-307posebne komponente, izradunavanje za (discrete

components, calculation for), 301-303 prirodne (realne) granice dopustenog odstupanja (natural tolerance 1 ini its), 302 Granice specifikacije, postavljanje (Specification limits, setting):

na interakcijskim dimenzijama (on interacting dimensions), 303-307 na zasebnim komponentama (on discrete components), 301-303 opcenito (general), 300-301 Granice, razlikovanje izmedu (Limits, distinction among), 304Granicna prosjecna izlazna kvalilela (AOQL) (Average outgoing quality limit AOQL), 467 Granicna razina kvalitete (LQL) (Limiting quality level), 466Grant, Eugene L., 336,462, 60S, 612 Green, Howard, 156, 178 Greenidge, R. M. C,, 53 Grieco, M. J., 286Grupna tehnologija (Group technology), 368 Gryna, Dee, xxiGryna, Derek S., xxi, 145, 282, 553, 554Gryna, Frank M., 91, 141, 147,251,264GTE California, 176GTE Service Corporation, 319Gunn, Thomas G., 368Gunter, Berton H., 404Gust, Larry, 279, 510

Hall, Fred M., 501 Hammer, Michael, 42 Hammer, Willie, 274 Harrington, H. J., 546 Hartley, H. O., 616 Hartman, Bob, 49

POJMOVNQ ! 1MENSKO KAZALO 625

Hastay, M. W., 615, 618 Hauck, W. C, 176 Herzberg, Frederick, 159 Heyes, Gerald B., 183, 184 Hi kvadral (X) razdiobe lablica vrijednosti (Chi-square (X) distribution table of values), 614Hicks, Jonathan P., 497Hipoteza, defmicija (Hypothesis, definition of),

213 (vidjeti takoder Ispitivanje hipoteze)(see also Tests of hypothesis) primjena (use),

211,221 Histogram (Histogram): defmicija (definition of), 182 histogram podataka dobavljafia (of supplier data), 335-336

odnos prema normalnoj krivulji (relation to normal curve), 189-192 primjeri (examples), 191 Hoadley, Bruce, 239 Hoag, Laverne L., 447 Holmes, Richard K., 307 Honeywell Corporation, 55 Hoogstoel, Robert E., xxi Horn, Roy L., 501Hoshinovo ptaniranje (Hoshin planning), 119 Hsiang, Thomas C., 584 Hughes Company, 416 Hulse, James W,, 31 Hutchinson, Leonard T., 525

IBM, 127,493, 533, 541 Imai, Masaaki, 79Indeks sposobnosti (Capability index), 397-402 Informacija o kvaliteti s trifista (Market quality information), 243-244, 250 Informacija o kvaliteti, aulomatizirana (Quality information, automated), 356-357 Informacijski sustav (vidjeti Informacijski sustav menedzmenta (MIS) (Information sys-tems) (see Management information system) Informacijski sustav kvalitete (QIS) (Quality in-formation system)Informacijski sustav kvalitete (Ouality information

system):defmicija (definition of), 548izbor softvera <ls police” (selection of off-the-shelf software), 551-552

izvjestaji o kvaliteti (reports on quality), 557-562planiranje (planning), 550-551 stvaranje novog softvera (creating new software), 552-555veza s informacijskim sustavom menedzmenta

(relationship to a management information system), 549-550 Interval celije (Cell interval), 180 Interval povjerenja (Confidence interval), 209- 213Inzenjering za kvaliletu (Quality Engineering), 457IQL (neutralna razina kvalitete), 466-467 Ireson, W. Grant, 286, 295, 300, 556-558 Ispitivanje hipoteze (Tests of hypothesis), 213- 225

donosenje zaklju£aka (drawing conclusions), 223-225kada je velicina uzorka odredena unaprijed (when sample size is fixed in advance), 217- 223odredivanje velicine uzorka (determining sample size), 225

Ishikawin dijagram (vidjeti Uzroimo-posljedicni dijagram) (Ishikawa diagram) (.see Cause- and-effect diagram)

ISO 8402, 565, 567 ISO 9000, 34, 36, 320,579-581 Ispitivanje izgaranja (Burn-in tests), 271 Ispitivanje pouzdanosti (Reliability testing), 268-269Ispitivanje za vrednovanje projekta (Testing to evaluate designs), 268-269 Ispitni testovi s jednostranim i dvostranim rizikom (One-tail and two-tail test), 216-217 Istrazivanja veza (Association searches), 61-63 Istrazni programi za tehnicku pomoc (Technical Assistant Research Programs)Izbor i kontrola (Parts selection and control), 263,

265-266Izgubljena prodaja, utjecaj kvalitete na (Lost sales, impact of quality on), 86-87, 518-520 Izvje§taji o kvaliteti (Reports on quality), 557- 562 ’Izvori kvalitete (Resources for quality), 129-130

Jaehn, Alfred I-L, 408James River Graphics Company, 345

626 POJMOVNO I IMENSKOKAZALO

Jamstvo kvalitete (Warranty of quality), 493- 495Japanska revolucija u kvaliteti (Japanese revolution

in quality), 2Jedinice nijere (Units of measure), 103-104 Jednostniko uzorkovanje (Single sampling), 468,472-473,475,476 Johnson, Lynwood A., xxi Johnson, Ross H., 330 Johnson, Stanley G., 319, 335 Journal of Quality Technology, 551 Juran Institute, Inc., 5, 12, 132, 133, 134, 17S, 454,534, 541,545,588 Juran, J. M., 9, 14, 38, 81,93, 114, 256

Kackar, R. R., 286 KADA krivulja (Bathtub curve), 288 Kalibriranje u uskim granieama (Narrow-limit gaging), 392 Kane, Victor E., 399 Kano, Seraku, 243 Kanter, Rosabeth Moss, 140 Karmarkar, Uday S., 503-504 Kart a izmjera (Run chart), 390 Kegaris, Ronald J., 326 Kegg, Richard L., 367, 369 Kepner, Charles H., 112 Kess, Ulrike, 376 Kilmann, Ralph H., 141, 160 King, J. R., 194,528 King, Robert E., 119Klasifikaciia nedostataka (Classification of defects);

za proizvodnju (for manufacture), 437-439 za softver (for software), 557 Klasifikacija prema vaznosti (Seriousness classification):

nedostataka (of defects), 437-439, 557 znacajki (of characteristics), 437 Klasifikacija znacajki (Classification of characteristics), 437-439 Klavans, Richard, 84 Kleinfield, N, R., 123 Kodak Company, 127Kompanija AT&T49 (AT&T Company), 49,

127, 339, 542, 543Kondo, Yoshio, 100, 108

Konku rent nos 1 u kvaliteti (Competition in qual-ity), 83-86

Konkurentsko izravnavanje (Competitive benchmarking), 85-86, 126-127

Kontinuirana razdioba (Continuous distribution), 187

Kontinuirano poboljsanje (Continuous improve-ment), 40

Kontinuirano reguliranje procesa (Continuous process regulation), 112-113

Konlrola (inspection): automatizirana (automated), 439-440 ekonomicnost (economics of), 457-460 i odluka o prenosenju informacija (and com-munication decision), 429-430 i odluka o prikladnosti za upotrebu (and fit ness-for-use decision), 428-429 i odluka o sukladnosti (and conformance decision), 427-428klasificiranje prema vaznosti (seriousnessclassification), 437-439koliko je potrebno (how much is necessary)?,440-441planiranje za (planning for), 432-439 pogreske mjerenja (errors of measurement), 442-450raspolaganje s nesukladnim proizvodom (dis-position of nonconforming product), 430-432 terminologija (terminology), 426-427 tocnost (accuracy), 441-442

Kontrola gotove robe (Finished goods inspection), 433

Kontrola: (Control) definicija (definition of), 98-99 operativna prema izvrSenoj (operational versus executive), 559kvalitete (vidjeti Konlrole kvalitete) (of quality) (see Quality control) statislicko, stanje (statistical, state of), 109, 379-381

Konlrola kvalitete (Quality control): definicija (definition of), 98-99 i povratna veza (and feedback loop), 99 i samokontrola (and self-control), 99-101 jedinice mjere (units of measure), 103-104 kontinuirano reguliranje procesa (continuous process regulation), 112-113 mjerenje ispunjavanja funkcije (measuring performance), 106-107

POJMOVNO I IMENSKO KAZALO

poduzimanje djelovanja (taking action), 111- 112postavljanje cilja (setting a goal), 104-105 predmet kontrole (control subject), 101-102 senzor (osjetilo) (sensor), 105-106 tumacenje razlika (interpreting differences), 107-110u administrativnim i pomocnim operacijama (in administrative and support operations), 535-538

Kontrola procesa (Process control): deftniranje odgovornosti za kvalitetu (defining quality responsibilities), 360, 362-363 sustavi kontrole i predodzbe domiuacije (control systems and concept of dominance), 359-361(’vkljeti lakoder StabsUcku kontrolu procesa )

(xee also Statistical process control) Kontrolna karla s eksponencijalno ponderiranim pokrelnim prosjekom (Exponentially weighted moving average control chart), 410 Kontrolna karta s pokretnim prosjekom (Moving average control chart), 410 Kontrolna karta raspona (Range control chart), 384-387Kontrolne karte: (Control charts) definicija

(definition of), 379 faktori za prosjek i raspon (factors for average and range), 619koraci pri postavljanju (steps in setting up), 381-384opcenito (general), 109, 379-380 primjeri

(examples of), 536 specijalne karte (special charts), 408-409 tumacenje (interpretation of), 387-389 uvodenje (introducing), 390-391 vijek trajanja (life cycle of), 384 za a tribute (for attributes), 382, 405-408 za variable (for variables), 382, 384-391 Kontrolne granice prema specifikacijama (Control limits, specifications versus), 387 Kontrolne karte omjera nesuktadnosti (Fraction nonconforming control charts), 405-407 Korelacija procesnih varijabli s rezultatima proizvoda, (Correlation of process variables with product results), 345-347 Krishnamoorthi, K. S., xxi, 425 Krivicna odgovornost (Criminal liability), 504 Krivulje rasta (Growth curves), 524-525

Krivulje snage (Power curves), 217 Krugovi kvalitete (Quality circles), 147-149 Kultura za kvalitetu, razvijanje (Culture for quality, developing), 158-178 prizmmje i nagrade (recognition and rewards), 173-176

slvaranje svijesti (create awareness), 162,164 sudjelovanje (participation), 172-173 vlastiti razvoj i ovlastenja (self-development and empowerment), 167-172 vodeca uloga menedzmenta (management leadership), 164-167 Kultura, kvaliteta (Culture, quality): definicija (definition of), 158 negativna kultura (negative culture), 160 odredivanje (assessment of), 31 -33 pozitivna kultura (positive culture), 161 u proizvodnji (on the production floor), 373 Kume, Hitoshi, 348Kumulativna kontrolna karla (Cumulative sum control chart), 410 Kupae (Customer): definicija (definition of), 3, 240 dobavljaci (suppliers), 241 spektar (spectrum of), 88-89 unutarnji (internal), 3 vanjski (external), 3, 240 Kupcevo poimanje o kvaliteti servisa (Customer service aspects of quality), 507-512 KupCevo shvacanje kvalitete (Customer perception of qualify), 490-492 Kritieki pregled projckla (Design review), 277- 279Kvaliteta (Quality), 460 Kvaliteta (Quality): definicija (definition of), 3-5 doprinos dntgih disciplina (contribution of other disciplines), 10-11 dvije komponente (two components), 4-5 i promjene poslovnih uvjeta (and changing business conditions), 2-3 i ROI (povrat tilaganja)(and ROl), 5 oglasavanje (advertising of), 492 optimalna razina (optimum level), 24-27 u odnosu na troSkove i plan (related to costs and schedule), 10

udio na trzistu (and market share), 5, 83-84

628 POJMOVNO I IMENSKO KAZALO

unutarnje perspektive u odnosu na vanjske (internal versus external perspective), 11-12 Kvaliteta upravljanja poslovnim procesom (Business process quality management), 541-546

L, L. Bean Company, 127,491La Safa, Kenneth P., 499, 500Laffel, Glenn, 539, 540Lands End Company, 507Lane, Patricia A., 586Lawler, Edward E., Hi, 150Leavenworth, Richard S., 336, 462, 608, 612Leger, E., 547Lele, Milind, 503Leonard, James F., 151,406Lewis, Sidney S., 404Lindbergh, Charles A., 329Little, Thomas A,, xxiLot plot plan prijama isporuke za isporukom

{vidjeti Plan prijama ) (Lot-by-lot acceptance sampling {see Acceptance sampling))

Lot plot plan, 336 Lowe, Theodore A., 14 LQL, 466 LTPD, 466, 475-476 LTV Corporation, 351

Maass, Richard A., 320, 327 MacDorman, J. C., 547 Mackenzie, T. Godfrey, 454 Mackertech, N. A., 392 Majerus, R. E., 176 Mallon, Peter, 454Manje vrijednih pojedinici (Demerits per unit),

585Marketing o kvafiteti (Marketing research in

quality):otkrivanje mogucnosti marketinga (discovering

marketing opportunities), 247-248 primjeri (examples), 29-31,245-250 svrhe (purposes) ,244-24 5 Mali Q i veliki Q (Little Q and big Q), 6-7 Marquez, Manuel, 63 Martin, j., 552 Massey, F. J., Jr., 613, 614 Matesich, John A., 286

Matrice nedostataka (Defect matrixes), 62-63,67

Mazzeo, Joseph M., 14 McCabe, William J., 546 McCall, J. 553 McClure, C., 552 McDonald’s restaurants, 172 McGrath, Allan J., 515 McGregor, Douglas, 160 McManus James L, 282, 556, 563 Median, 185Menedzmentski infonnacijski sustav (Management information system), 549-550 Miller, G. D., 326 Miller, Jeffrey G., 84, 321 Miller, Lawrence M., 178 Milligan, Glenn W., 457 MIL-STD 105E, 475 MIL-STD 414,478-481 Minimalna kontrola nakon isporuke kod plana prijama (Minimum inspection per lot, in acceptance sampling), 478 Mizuno, Shigeru, 81Mjerenja ispunjavanja funkcije {vidjeti Mjerenje

kvalitete) (Measuring performance {see Quality measurement))

Mjerenje inslrumenata (Calibration, of instru-ments), 442

Mjerenje kvalitete (Quality measurement): mjerenja na osnovi kupca (customer-based measurements), 117 predodzba (concept), 106-107 u administrativnim i pomocnim aktivnostima (in administrative and support activities), 536-537u marketingu, isputijavanje funkcije na terenu i servisiranje za kupca (in marketing, field performance, and customer service), 516-517 u odnosima s dobavljadima (in supplier relations), 331-332u proizvodnji (in manufacturing), 378-379 u

projektiranju (in design), 287-288 Mjerila visoke pouzdanosti (Reliability figures of merit), 262Mobil Chemical Company, 279, 510 Mogucnost kontroliranja: (Controllability) definicija (definition of), 348

POJMOVNOI IMENSKO KAZALO 629

mogucnost reguliranja (ability to regulate), 358-360primjer studije (example of study), 349-350 znanje “ocekuje se da radi” (knowledge of “supposed to do”), 350-353 znanje “radi” (knowledge of “is doing”) 353- 357 ‘(■vidjeti takecter Samokontrola) (see also Self-control)

Mogucnost odrzavanja, projektiranje za (Main-tainability, designing for), 271-272 Monsanto Corporation, 111 Moran, Linda, 157 Morrissey, George L,, 137 Motivacija, teorije (Motivation, theories of); hijerarhija ljudskih potreba (hierarchy of human needs), 159

nezadovoljstvo i zadovoljstvo poslom (job dissatisfaction and satisfaction), 159-160 teorija X i teorija Y (theory X and theory Y), 160

Motorola Corporation, 396 Mount-Campbell, Clark, 454 MRB, 429, 432 MTBF, 211,293 MTBJ, 333 MTTR, 271Multivari karta (visevarijabilna karta) (Multi- vari

chart), 60-61Multivariate kontrolna karta (kontrtolna karta s nekoliko varijabli) (Multivariate control chart), 410-411 Mulvihill, Robert 3., 300 Mundel, August B., 286, 475, 515 Musselwhile, Ed, 157

Nader, Gary J., 540 Nadler, Gerald, 81 Nadzor kvalitete (Survey, quality): dobavljac (supplier), 318-320 opcenito (general), 578-582 Nadzori kvalitete (Quality surveys): opcenito (general), 578-582 za dobavljaSe (or suppliers), 318-320 Nakajo, Takeshi, 348Nekoliko vitalnih problema (Vital few problems),

47

Napredovanje kvalitete (Quality Progress), 383, 551, 586, 589

Nasumce izabrani projekti (Randomized designs), 226-227

Nasumican izbor (Randomization), 228 Nedostatak, defmicija (Defect, definition of), 54 Nedostatak, kontrolna karta za broj (Defects, control chart for number of), 407 Nedostaci na milijun (Defects per million), 324 Neison, Lioyd S., 388 Nelson, Wayne, 204, 528 Nenamjerne pogreske (Inadvertent errors), 69 Nepromjenjive metode projekta (Robust design methods), 256, 258, 270 Neposredni kontakt s kupcem (Frontline customer contact), 506-507 Nesukladan proizvod, raspolaganje (Nonconforming product, disposition of), 430-432 Nesukladnost (Nonconformity), 469 Nezavisna provjera kvalitete (Audit, quality see Quality audit)Nezavisna provjera kvalitete (Quality audit): bitni

saslojci (essential ingredients), 577-578 defmicija (definition of), 567 izvjestavanje (reporting), 575-577 ljudski odnosi (human relations in), 574-575 nezavisne provjere sustava (systems audits), 568planiranje i izvrsenje (planning and perform-ing), 570-574predmet nezavisne provjere (subject matter), 568-569slrukturiranje nezavisne provjere (structuring the audit), 569-574u odnosu na nadzor kvalitete (versus quality surveys), 578-582

Nezavisna provjera kvalitete process (Process quality audits), 370-372 Nezavisne provjere proizvoda (Product audit): defmicija (definition of), 582 izvjestavanje o rezultatima (reporting the results of), 584-586

stupnjevi provodenja (stages of), 582-583 uzorkovanje za (sampling for), 584 Nickell, Warren L,, 493 Nocera, C. D., 339 Nordstrom’s, 507Normalna razdioba (Normal distribution):

630 POJMOVNO I 1MENSKO KAZALO

definicija (definilion of), 187 predvidanja (making predictions), 188-189 tablica vrijednosti (table of values), 606-608 tablica za dvostrane granice (table for two- sided limits), 618

Oblici glavnih znaeajki, pouzdanost (Figures of merit, reliability), 261-262 Oblikovanje (Blocking),228 Obogacivanje posla (Job enrichment), 170 O’Boyle, Thomas F., 269 Obznana vizije (Vision statement), 120 O’Connor, Patrick D. T„ 296, 525 Odabir zaposlenika i poducavanje (Employee selection and training), 172 Odbaciva razina kvalilete {vidjeti Granicna razina kvalitete) (Rejectable quality level (RQL)) {see Limiting quality level)Odbor za kvalitetu (Quality council), 143 Odbor za pregted materijala (MRB) (Material review board), 429, 432 Odgovornost za kvalitetu (Responsibilities for quality), 360, 362-363Odgovornost za proizvod (Product liability), 504-

506Odgovornost, proizvod (Liability, product), 504-

506Odnosi s dobavljacima (vidjeti Odnosi s

dobavljacima) (Vendor relations) {see Supplier relations)

Odnosi s dobavljadem (Supplier relations): izbor dobavljaca (selection of suppliers), 316-317ovjeravanje (certification), 327-328 podrudje aktivnosti (scope of activities), 314-315procjenjivanje dobavljaca (assessment of sup-pliers), 317-320radikalna poromjena (a revolution), 313-314 rangiranje dobavljaca (supplier rating), 337- 340upravljanje ugovorima (contract management), 320-327vrednovanje proizvoda (evaluating product), 324-327

Odjel za kvalitetu (Quality department), 152- 153Odredivi uzroci varijacije (Assignable eauses of

variation), 379

Odrzavanje u praksi (Field maintenance), 501 - 504

Odrzavanje, teren (Maintenance, field), 501-504 Onnias, Arturo, 176, 561,562 Operativna krivulja (plan prijama) (Operating characteristic curve):

za ispitivanje jedne hipoteze (in testing a hy-pothesis), 216-217za planove prijama (for acceptance sampling), 460-463

Opiranje promjeni (Resistance to change), 44, 75-77

Opoziv proizvoda (Recall of product), 504 Oppenheim, Alan, 114 Oppenheim, Rosa, 114 Opseg (Range), 185 Opunomocenost (Empowerment), 171 Organizacija kvalilete {vidjeti Organizaciju za kvalitetu) (Quality organization) {see Organization for quality)Organizacija za kvalitetu (Organization for

quality), 139-157koordiniranje aktivnosti kvalitete (coordination of quality activities), 140-141 krugovi kvalitete (quality circles), 147-149 samoupravne skupine (self-managing teams), 149-152uloga direktora za kvalitetu (role of (he quality director), 152-155uloga radne snage (role of the work force), 144-145uloga skupina (role ofteams), 145-152 uloga srednjeg menedzmenta (role of middle management), 143-144uloga viseg menedzmenta (role of upper man-agement), 142-143

Organizirajte projektne skupine (Organize project teams), 50-52 Orkin, Frederic I., 439 Orsburn, Jack D., 157Ortogonalni plan pokusa (Orthogonaj design of

experiments), 228Osiguranje, kvalitete {vidjeti Osiguranje kvalitete)

(Assurance, quality) {see Quality assurance)Osiguranje kvalitete (Quality assurance): definicije

(definitions of), 565 nezavisna provjera kvalitete (quality audit), 567-582

POJMOVNOI IMENSKO KAZALO 631

nezavisna provjera proizvoda (product audit), 582-586primjeri (examples of), 566 Osjetilne znacajke

(Sensory characteristics), 434,436Osjelilo (Sensor), 103, 105-106 Oslobodenost od nedostataka (Freedom from deficiencies), 4 Ott, Ellis R., 66, 389, 392 Otvaranje novih pogleda za dijagnosticiranje (Cutting new windows, for diagnosis), 63 Ovjeravanje dobavljaca (Supplier certification), 327-328Ovjereni inzenjer kvalitete i ovjereni inzenjer pouzdanosti, ispitua pitanja (Certified quality engineer and certified reliability engineer, ex-amination questions), 589-604 Oznadavanje proizvoda datumom (Dating of product), 522-523

Pali, Gabriel A., 546 Pandorf, Bennie, xxi Papadakis, Emmanuel P., 489Paralelne organizacije (Parallel organizations),

140-141Paralelni inzenjering (Concurrent engineering),

279-280Parametarski projekt (Parameter design), 256, 258Parastiraman, A., 515 p-karta (p chart), 405-407 Pareto:

koncepeija (concept), 47-49primjeri (examples), 42-43, 248-249, 336-338,'521

Parvey, Dale E., 56 Payne, B. J., 59P-D dijagram (P-D diagram), 355Pearson, E. S., 616Pence, John L., 320Peny, Ann C., 126Peters, T. j,, 160Peterson, Ceeii, xxiPetlja povratne veze (Feedback loop), 99 Phadke, M. S., 259 Phillipp, Thomas J., 368 Pignatiello, Joseph J., 260

PIMS, 83-84Pipp, Frank J., 250Pisek, Paul E., 252, 539, 540Plan prijama (Acceptance sampling):

AQL (prihvatfjiva razina kvalitete), 465-466 alfa i beta rizici (alfa i beta risks), 460 definicija (definition of), 456 granidna razina kvalitete (LQL), 466 izbor indeksa kvalitete (selection of quality index), 465-467,4S2-483 jednostruki, dvostruki i visestruki definirani oblici (single, double, and multiple forms de-fined), 468-469neutralna razina kvalitete (IQL), 466-467 pfanovi prema iskuslvenom pravilu (rule of thumb plans), 463-464 planovi za atributivne karakteristike (attributes plans), 470-478planovi za mjerljive karakteristike (variables plans), 478-481prednosti i nedostaci (advantages and disad-vantages), 456-457prijelaz na prijamnu kontrolu (moving to ac-ceptance control), 483-485 primjeri pfanova (examples of plans), 470- 481 'proizvodacev I'izik (producer’s risk), 460 rizik potrosada (consumer’s risk), 460 lemelji se na prethodnim podacima kvalitete (based on prior quality data), 481 -482 tipovi rizika (types of risks), 460-463 vrednovanje parametara (evaluation of parameters), 464-465znacajke dobrog plana (characteristics of a

good plan), 469 Planiranje (Planning):informacijski sustav o kvaliteli s racunalom (a computer-based quality information sys-tem),550-551za pouzdanost (for reliability), 260-271 za

proizvodnju (for manufacture) {vicljeti Planiranje proizvodnje za kvaliteluX^c Manufacturing planning for quality) Planiranje kvalitete (Quality planning):

doprinos prihodu od prodaje (contribution to sales income), 82-89kupci, spektar (customers, spectrum of), 8S- 89

632 POJMOVNO 1 IMENSKO KAZALO

plan mogucnosti prodaje (roadmap for sal-ability), 92-96postizanje superiornosti kvalilete (achieving a quality superiority), 91-92 primjer Taurus (Taurus example), 92-96 u administrativnim i pomocnim operacijama (in administrative and support operations), 532-535utjecaj kvalitete na izgubljenu prodaju (impact

of quality on lost sales), 86-88 ('vidjeti takoder Stratesko upravljanje kvalile- tom) (see also Strategic quality management) Planiranje proizvodnje za kvalitetu (Manufacturing planning for quality): pocetno planiranje (initial planning), 343-348 ukupni pregled (overall review of), 369-370 vaznost (importance of), 342-343 Planovi uzorkovanja (vidjeti Plan prijama) (Sampling plans (see Acceptance sampling) Planovi uzorkovanja za atributivne karakteristike (Attributes sampling plans), 467-478 Planovi uzorkovanja za mjerljive karakteristike (Variables sampling plans), 467, 478-481 Poboljsanje kvalitete (Quality improvement): dijagnoza uzroka (diagnosis of causes), 53-73 dokazite potrebu (prove the need), 45-47 omogucite popravak (provide the remedy), 73-77

organizirajte projektne skupine (organize project teams), 50-52povremeni problemi u odnosu na trajne (spo-radic versus chronic problems), 40-41 predodzba (concept of), 40-41 primjer jednog projektnog slijeda (example of a project sequence), 42-45 prist up projekt po projekt (project-by-project approach), 41-42, 52u administrativnim i pomocnim operacijama (in administrative and support operations), 538-539ustanovite projekle (identify projects), 47-50

zadrzite stefieno (hold the gains), 77 Poboljsanje pouzdanosti (Reliability improve^ ment), 270-271Poboljsanje u projektiranju proizvoda (Improve-ment in product design), 253-254 Poboljsanje usluge (Service improvement), 503-504Podaci izprakse, analiza (Field data, analysis of),

520-528

Podaci o varijablama (Variables data), 187 PodruCna konlrolna karla (Zone control chart), 40S-410PodruCje prihvacanja (Acceptance region), 214 Poducavanje za kvalitetu (Training for quality), 130-131Pogreska mjerenja (Measurement error): formula

za sastavljanje (formula for composition of), 448-449primjeri navodenja (u katalogu) (examples of statement), 444-445smanjivanje i konlroliranje (reducing and controlling), 449-450 lerminologija (terminology),442-444 utjecaj na prihvacanje (effect on acceptance), 446-448

Pogreska pristranosti mjerenja (Bias of meas-urement), 442-446

Pogreska mjerenja (vidjeti Mjerna pogreska) (Error of measurement) (see Measurement error)

Pogreska tipa I. (Type I error), 213 PogreSka tipa II. (Type II error), 214 Pogreske koje mogti konlrolirati radnici (Worker-controllable errors), 67-73 nehoticne pogreske (inadvertent errors), 69 svjesne pogreske (conscious errors), 72-73 tehnicke pogreske (technique errors), 69-72 Poissonova razdioba (Poisson distribution): definicija (definition of), 197 predvidanje (making predictions), 197-198 tablica vrijednosti (table of values), 610-612 u izradi operativne krivulje (in constructing operating characteristic curve), 462-463 Pojas povjerenja za omjer populacije (Confi-dence bells for population proportion), 615 Pokayoke, 347Pokazatelji, kvalitela (Indicators, quality), 561 Pokusni projekt, primjena na proizvod i projektiranje procesa (Experimental design, application to product and process design), 258-260 (vidjeti takoder Projektiranje pokusa)(xee also Design of experiments)Pokusi, do teorija ispitivanja (Experiments, to test theories), 64-67 Politika kvalitete (Policies, quality): definicija (definition of), 119 obznana vizije (vision statement), 120 predmet (subject matter), 119-120

HO.IMOVNOI IMENSKO KAZALO 633

primjeri (examples), 120-123 u odnosu na poslupak (versus procedure), 122 Politike kvalitete (Quality policies) (see Policies, quality)Pomocne operacije (Support operations): defmicija (definition of), 531 primjeri (examples), 532-540 Ponavljanje (Replication), 228 Popis kriticnih komponenata (Critical components list), 265Popravak, defmicija (Remedy definition of), 54 Populacija (Population), 186 Poredak ljudskih potreba (Hierarchy of human needs), 159Posebni uzroei (Special causes), 379 Postotak dopustenog odstupanja proizvoda s nedostatkom u isporuci (LTPD) (Lot tolerance percent defective), 466, 475-476 Postupci uzorkovanja, koriStenje ranijih podataka (Sampling procedures, use of prior data), 481-482Potpuno proizvodno odrzavanje (Total productive maintenance) (TPM), 359 Potpuno upravljanje kvalitete (Total quality management) (TQM), 12 Potrebe kupca (Customer needs), 240-252 u odnosu na nedostatke proizvoda (related to product deficiencies), 248-250 u odnosu na svojstva proizvoda (related to product features), 245-248 djelokrug ljudskih potreba (scope of human needs), 242-243PotrosaCev rizik (Consumer’s risk), 460 Pouzdanost (Reliability): analiza nacina, posljedica i kritiCnosti propusta (failure mode, effect, and criticality analysis), 266-268 defmicija (definition of), 260 dijelovi u odnosu na sustav (parts versus system), 294

eksponencijalna formula za (exponential for-mula for), 291-293kao funkcija naprezanja i jakosti (as function of stress and strength), 298-299 kriticki pregled projekta za (design review for), 277-279kvantificiranje (quantifying), 288-299 model za izraCunavanje (model for calculation of), 291-293

odabir dijelova i kontrole (parts selection and control), 263poboljsanje tijekom projektiranja (improvement during design), 270-271 popis kritiCnih komponenti (critical components list), 265-266postavljanje ciljeva (setting goals), 261-262 praksa umanjenog opterecenja (derating prac-tice), 266upotreba MTFB (use of MTBF), 291-293 vrednovanje ispitivanjem (evaluating by test-ing), 268-269

Pouzdanost, projektiranje (Reliability, designing for), 260-271'

Povijest kvalitete (History of quality), 1-2Povremeni problemi (Sporadic problems), 40- 41Praksa umanjenog opterecenja (Derating practice),

266Preeiznost mjerenja (Precision of measurement),

442-450Predmel kontrole za kvalitetu, (Control subject for

quality) 101-102Predodzba dominacije (Concept of dominance),

359-361Predodzba ranog upozorenja (Early warning

concept), 254-255Predodzba utjecaja troskova (Cost effectiveness

concept), 276-277Predvidanje pouzdanosti (Reliability prediction):

koraci (steps), 295-295temeljeno na eksponencionalnoj razdiobi(based on exponential distribution), 297temeljeno na naprezanju i jakosti (based onstress and strengh), 298-299temeljeno na Weibullovoj razdiobi (based onWeibull distribution), 297-298

Pregled kvalitete dobavljaca (Supplier quality survey, 318-319, 334-335

Preobimnost (Redundancy), 295Prepreka za postizanje uspjesnog (Obstacles to

achieving successful SQM), 135-136Preprojektiranje (ili rekonstruiranje ) (Reengi-

neering), 42Prethodna kontrola (PRE-Control), 391-392Prethodni podaci, primjena kod planova prijama

(Prior data, use in acceptance sampling), 4S1-482

634 POJMOVNO I IMENSKO KAZALO

Prevencija nedostataka (Prevention of defects), 12Pi'ihvatljiva razina kvalitele (AQL) (Acceptable

quality level);defmicija (definition of), 465-466 u kvaliteti dobavljacaa (in supplier quality), 333

Prijelomna sekvencija (Breakthrough sequence),52- 77omogucite popravak (provide a remedy), 73-74otpornost na promjenu (resistance to change), 75-77potvrdite potrebe i misiju projekla (verity the project need and mission), 53 ustanovite uzroke (diagnose the causes),53- 73zadrzite poslignuto (hold the gains), 77 (indjeti takoder Redoslijed poboljsanja) {see also Improvement sequence)

Prikladnosl za upotrebu (Fitness for use), 427- 429Prihod na pofetku i nakon poboljsanja (Yield, first-time and final), 106-107 Prihvacanje, utjecaj mjerenja (Acceptance, effect of measurement) pogreska na (error on), 446-448 Prihvatljiva razina kvalitele (AQL), (Acceptable quality level):

defmicija (definition of), 465-466 u kvaliteti dobavljaca (in supplier quality),333

Primjeri propusta (Failure patterns), 288-291 Primjeri vremenskih ciklusa (Cycle time examples), 241-242, 538-539, 539-540,544-545 Pristup projekt po projekt, iskustva (Project- by-project approach, experiences), 52 Problemi koje moze kontrolirati menedzmenl (Management-controllable problems), 58-67 Procjena kvalitele (Assessment of quality): defmicija (definition of), 15 Procjena s jednom vrijednosti (Point estimate), 209Procjena trenutadnih aktivnosti kvalitete, (As-sessment of current quality activities), 33-36 Programi kvalitete koje police kupac (Customer-driven quality programs), 491-492 Proizvod, defmicija (Product, definition of), 3 Projekt i kvaliteta pakiranja (Package design and quality), 495-496

Projekt za kvaliletu (Quality project): defmicija (definition ol), 41 pristup projekt po projekt (project-by-project approach), 41-42

Projekliranje procesa (Process design), 343-360, 367-372*

Projekliranje proizvoda (Product design): i osnovnih funkcionalnih zahtjeva (and basic functional requirements), 255-260 i paralelni inzenjering (and concurrent engineering), 279-280i pouzdanost (and reliability), 260-271 i proizvodljivosti (and manufacturability), 275-276i raspolozivosti (and availability), 271-272 i sigumost (and safety), 272-274 koncepcija ranog upozorenja (early warning concept), 254-255poboljsanje djelotvornosti (improving the ef-fectiveness), 279, 281 pregled projekta (design review), 277-278 prilike za poboljsavanje (opportunities for improvement), 253-254 razvoj softvera (programa) (software devel-opment), 2S1-282trosak; ispunjavanje ftmkeije proizvoda (cost and product performance), 276-277 vrednovanje pomocu ispitivanja (evaluation by testing), 268-269

Projektiranje troskova (Design to cost), 276 Projektiranje pokusa (Design of experiments): faklorski plan pokusa (factorial design), 227 klasicno u odnosu na moderno (classical versus modern), 229-230 model s Cvrstim djelovanjem (fixed effects model), 225

model s mijesanim djelovanjem (mixed- effects model), 226model slufiajnih djelovanja (random effects model), 226neobuzdan (oslobodeni ) (unbridled), 64 plan slu6ajnih blokova (randomized block design), 227potpuno slucajni projekt (completely random-ized design), 226 proizvodnja (production), 65-66 projekt “latinski kvadrat” (Latin square de-sign), 227puscSani hitac (rifle shot), 64

POJMOVNO I IMENSKO KAZALO 635

simuliranje (simulation), 66-67 Projektne skupine (Project teams): clauovi (members), 51-52 olaksavatelj (facilitator), 51 tajnik (secretary), 51

unu taro dj elm i meduodjelni (intradepart- mental and interdepartmental), 51-52 voditelj (leader), 50-51 Projektanti (Designers): kqji se opiru klasiftciranju znacajki (resistant to classification of characteristics) 438-439 Projektani za (Designing for):

mogucnost proizvodnje (manufacturability), 275sigurnost (safety), 272-274 temelj za funkcionalne zahtjeve (basic functional requirements), 255-260 vremenski orijenlirano provodenje futikcije (pouzdanost ) [time-oriented performance (reliability)], 260-271

Projektiranje pomocu racunala (CAD) (Computer-aided design), 367 Prosjecan polozaj (ili rang) (Mean ranks), 195 Prosjecno vrijeme izmedu kvarova (Mean- timc-bctwccn-failurcs (MTBF)), 211, 293 ProsjeGio vrijeme izmedu zastoja (Mean time between jams (MTBJ)), 333Prosjecno vrijeme za popravak (Mean time to repair (MTTR)), 271 Prosjek (Average), 185 Provjera pogreske (Error proofing), 347-348 Provjera pokusa Latinski kvadrat (Latin square design), 227Provodenje polpune kvalitete (Implementing total quality), 131-135 Pukelsheim, Friedrich, 376 Put kako se rjesava popravak (Remedial journey), 54, 73-74Pyzdek, Thomas, 330, 425, 564

Quelch, John A., 490-491

Racionalne podgrupe (razredi) (Rational sub-groups), 379, 383

Racunalni softver za statisticku analizu (Computer software, for statistical analysis), 234 Racunalom integrirana proizvodnja (CIM) (Computer-integrated manufactoririg), 367- 368

Racunalom podrzana proizvodnja (CAM), (Computer-aided manufacturing), 343, 367 Raheja, Dev G., 286 Ramberg, John S., xxi, 260 Raspolozivost (Availability): defmicija (definition oi), 271 odrzavanje u praksi (field maintenance), 501-504

projektiranje za mogucnost odrzavanja (de-signing for maintainability), 271-272 proracuui (calculations), 299-300 Razdioba polpunosti (Frequency distribution), 180-182Raazdioba pouzdanosti, predvidanje i analiza

(Reliability apportionment, prediction and analysis), 262-265

Razdioba vremena izmedu kvarova (Time between failures, distribution of), 291 Razdiobe srednjih vrijednosti uzorkovanja (Sampling distribution of means), 208 Razdiobe vremena izmedu kvarova (Distribution of lime between failures), 291 Razdoblje istrosenosti (Wear-out period), 290 Razdoblje nepromjenjive slope propusta (Constant-failure-rate period), 289 Razdoblje pocetnih kvarova (Infant mortality period), 289Razina kontrole (Inspection level), 470-471 Razina neutralne kvalitete (lQL)(Indifference quality level), 466-467 Razina povjerenja (Confidence level), 209 Razina signifikantnosli (Level of significance), 213Razvijanje ciljeva kvalitete (Deployment of

quality goals), 127-129Razvijanje funkcije kvalitete (Quality function

deployment), 255-257Razvi janje proizvoda, poboljsanje djelotvornosti (Product development, improving effectiveness of), 279, 281 Redoslijed poboljsanja (Improvement sequence),

42-45Reeve, James M., 3RRegresijska analiza (Regression analysis), 229-

233 ‘Reichheld, Frederick F., 512 Richard, P. 563

636 POJMOVNO I IMIiNSKO K.AZALO

Richardson, Hugh W.,499 Riley, Frederic D., 436 Riley, James F. Jr., xxiRizici lizorkovanja, definieija (Sampling risks,

definition), 460-463Rizik proizvodaca (Producer’s risk), 460Rockwell Corporation, 166Rogers C.B., xxiRogers Corporation, 406Roming, H. G., 475Ross, R.L., 176Roth, Aleda V., 84Rowzee, Mary R., 307Ryan, H.N., 32Ryan, T. P., 229,390Rybowiak, Joseph A., 178

Saacke, R, 320 Salventy, Gavrtei, 539 Samokontrola (Self-control): 99-101

i projektiranje posla (and job design), 169- 170predodzba (concept), 99-101 Samokontrola

(Self-inspection): kriteriji (criteria), 366 predodzba, (concept) 363-365 redoslijed za uvodenje (sequence for instituting), 365-366Samoupravne skupine (Self-managing teams), 149-152, 170,171 Sandholm, Lennart, xxi Saraph, Jayant, 138 Sasser, W. Earl, 521 Scanlan, Phillip M,, 87 Schaaf, Dick, 507 Schalick, Judith A., xxi Schenck, Mary Jane, xi Schilling, Edward G., 66, 332, 384, 389, 392, 465,483,484, 4S5 Schmidt, J. W., 454 Schneiderman, Artur M., 38 Schneier, Craig E:, 178 Schulmeyer, C. Gordon, 282, 556 Scott, J.E., 450 Sears Canada, Inc., 319

Sedam velicanstvenih pomagala (Magnificent seven tools), 54 Seder, Leonard A., xix Selwitchka, R., 78 Shainin, Dorian, 336, 392 Shainin, Peter, D., 392 Shaw, Gregory T., 542, 543 Sheesley.J. H.,489 Shozo, Hibino, 81 Siddhartha, R. Dalai, 239 Sigurnost (Safety):

aktivnosti radi (activities for), 504-506 i odgovornost za proizvod (and product liability), 504-506projektiranje za (designing for), 272-274 Siegel,

Arthur L, 499, 501 Siff, Walter C„ 346 Simptomi (Symptoms): definicija (definition of), 54 opis i kvantifikacija (description and quantification), 55Simulacija pokusa (Simulation experiments), 66-

67*Sink, D. Scott, 114Skladistenje gotovog proizvoda (Storage, of fin-ished product), 495-498 Skrivene kupceve potrebe (Hidden customer needs), 89Skriveni troskovi kvalitete (Hidden quality . costs), 22-23Skupna tehnologija (Group technology), 368 SI by, S. M., 609 'Slucajni uzroci (Random causes), 379 SluCajni uzroci variranja nasuprot odredivim (Chance causes of variation, assignable versus), 109-110Sljedivost proizvoda (Traceability of products),

*504Smith, 1C., 562 Snee, Ronald D., 204Socio-tehnicki suslav (Sociotechnical system (STS), 145 Softver (Software):

izbor paketa (selection of packages), 551-552 kontroliranje kvalitete (controlling the quality of), 555-557stvaranje (creating), 552-555 razvoj (development), 281-282

POJMOVNO1 fMENSKO KAZALO 637

Southern California Edison Company, 144, 166Speeny, D, V,, 286Spirala napredovanja u kvaliteti (Spiral of progress

in quality), 5-6Sposobnost (vidjeti Sposobnost process) (Capa-

bility) {see Process capability)Sposobnost process prema predodzbi Sest sigma

(Six-sigma concept of process capability), 396-397

Sposobnost proeesa (Process capability): defmicije (definitions), 393 druge pretpostavke (other assumptions), 404 formula (formula), 394 koristenje papira vjerojatnosti (using prob-ability paper), 403-404 predodzba sest-sigma (six-sigma concept), 396-397pretpostavka je statisticka kontrola (assumption of statistical control), 400-402 primjeri (examples), 394-396 proejenjivanje iz konlrolne karte (estimating from control chart), 399-402 u poboljsanju kvalitete (in quality improvement), 58upoficbc infoimncija (uses ofintoininfion), 393-394

Sposobnost stroja (vidjeti Sposobnost proeesa) (Machine capability) {see Process capability)

Sprjecavanjc pogreske (dokazivanje pogreske) [Foolproofing (error proofing)], 347-348

SQM {vidjeti Stratesko upravljanje kvalitetom) {see Strategic quality management))

“Stablo-list” dijagram (Stem-and-leaf plots),183

Stalni profile mi, za razliku od povremenih (Chronic problems, distinguished from spo-radic), 40-41

Standardno odstupanje (Standard deviation): definieija (definition o f ) , 185 faklori za proejenjivanje iz prosjednog raspona (factors for estimating from average range), 619od prosjeka u odnosu na pojedinacna (of av-erages versus individuals), 206-208 proeijenjeno iz raspona (estimated from range), 399-400

Statistidka kontrola proeesa (Statistical process control):definieija (definition of), 377

faze u postavljanju konlrolne karte (steps in setting up a control chart), 381-384 funkeija gubitka (loss function), 416-418 i poboljsanje kvalitete (and quality improvement), 411-413kontrolna karta za alributivne karakteristike (attributes control charts), 405-408 kontrolne karte za mjerljive karakteristike (control chart for variables data), 384-391 mjerenje ispunjavanja procesnih funkeija (measuring process performance), 401-402 opca predodzba (general concept), 379 posebne kontrolne karte (control charts special), 408-411prednosti (advantages ot), 380-381 prethodna kontrola (PRE-Control), 391-392 sposobnost proeesa (process capability), 393-405teznja za smanjenje procesne varijabilnosli (pursuit of decreased process variability), 413-416u administrativnim operaeijama (in adminis-

trative operations), 537-538 Statisticka znaeajnosl (Statistical significance), 108-109,213-225Statisticko proejenjivanje (Statistical estimation),

209-213Stalistidko zakljucivanje (Statistical inference),

205-206Stayer, Ralph, 178 Steinberg, M. 3., xxi Stephens, Kenneth S., 204 Stevens, Eric R., 31, 251 Stratesko upravljanje kvalitetom (SQM)(Strate- gic quality management): ciljevi kvalitete (quality goals), 123-129 elementi (elements of), 115-116 integralna (ojelovita) kvaliteta (integrating quality), 116-118 podufia vanje (training), 130-131 politike kvalitete (quality policies), 119-123 prepreka za postizanje (obstacles to achieving), 135-136

sredstva (resources), 129-130 uvodenje (implementing), 131-135 Stravinskas, J. M., 586 Strickland, A. J., 138 Stringfellow, Roy, xxi

638 POJMOVNO I hMENSKO KAZALO

STS, 145Stupnjevi slobode (DF) (Degrees of freedom), 209Suich, Ron, 448Sukladnost sa specifikacijom (Conformance to specification), 427-428 Sullivan, Kevin H., 367 Sullivan, L. P., 414Svijest o kvaliteti (Awareness of quality), 162- 164Svojstva proizvoda (Product features), 4 Sumiranje podataka (Summarizing data); brojcani indeksi (znakovi) (numerical indices), 184-185

histogram (histogram), 182-183 razdioba (raspodjela) frekvencija (frequency distribution), 180-182

Sustav popravnog djelovanja, (Corrective action system) 508-509

Syjesne pogreske (Conscious errors), 72-73 Svrhe pouzdanosti (Reliability objectives), 263-264SWOT analiza (SWOT analysis), 116

t razdioba (t distribution): labfica vrijednosti (table of values), 613 upotreba (use), 209, 220-221 t test, primjer (t test, example), 220 Tablice za uzorkovanje (Sampling tables): ANSI/ASQC Zi.4 (MIL-STD 105E),470-475 ANSI/ASQC Z1.9 (MIL-STD 414), 47S Dodge-Romingovi planovi (Dodge-Roming plans), 465-478sTaguchi, G„ 99, 260, 347, 399, 551 Taguchi, Shin, 418 Takeuchi, Hirotka, 490-491 Talley, D. J., 561 TARP, 87, 517, 518 Tashjian, Steve, 156, 178 Taylor, F. W., 168Taylorov sustav (Taylor system), 149, 168-169 TEAM, 197Tehnicke i inzenjerske pomoci za upravu

(TEAM) (Technical and Engineering Aids for Management (TEAM)), 197 Tehnicke pogreske (Technique errors), 69-72 Tektronix Corporation, 177

Teorija X i teorija Y primijenjene na motivaciju (Theory X and theory Y, applied to motivation),160-161

Teorija, definicija (Theory, definition of), 54 Texas Instruments, 176, 561 Teznja za smanjenjem promjenjivosti (Variability, pursuit of decreased), 413-416 Thompson, Arthur A., 116 Thresh, James L., 577, 584 Tocnost (Accuracy): defmicija od (definition of), 443 kontroliranja (of inspection),441 -442 mjerenja (of measurement), 442-450 procjene, zahtjevane velicine uzorka (of estimates, sample size required), 23 3 Tolgateova kontrola (Toflgate inspection), 432 TPM, 359 TQM, 12Tregoe, Benjamin B., 112 Trilogija (Trilogy): dijagram (diagram), 9

proces kvalitete (of quality processes), 7-10 Trostruka uloga (Triple role), 6, 7 Trosak (troskovi): (Cost(s))

kvafiteta (vidjeti Trosak kvalitete) (quality) (see Quality cost) ocjenjivanje (appraisal), 17-18 preventiva (prevention), 16 propusl (failure), 16-17 Trosak kvalitete (Quality cost: analiza (analysis of), 21-22 ciljevi vrednovanja (objectives of evaluation), 19-20

kategorije (categories of), 16-19 primjer jedne studije (example of a study), 18-19, 21-22 ski‘iveni (hidden), 22-23 trazenje optimuma (discovering the optimum), 24-28u odnosu na poslovne mjere (relating to busi-

ness measures), 20-21 Troskovi internih propusta (Internal failure costs), 16-17Troskovi lose kvalitete, (Cost of poor quality) 16-

28Troskovi ocjenjivanja (Appraisal costs), 17-18 TroSkovi prevencije (Prevention costs), 18

POJMOVNO 1 1MENSKO KAZALO 639

Troskovi propusta (Failure costs), 16-17 Troskovi vanjskih propusta (External failure costs), 17Troskovi zivotnog ciklusa (Life cycle costs), 89-91Trzisna gledista o kvaliteti (Marketing aspects of quality), 490-495 Tsai, P., 449 Tufte, Edward R., 204 Tukey, John \VM 81, 184 Tumacenje razlike izmedu provedbe (Interpreting difference between performance and goal), 107-110

it karta (u chart), 407-408 U pravo vrijeme (Just-in-time) (JIT), 343 Ucestalost propusta (Failure rate): deftnicija (definition of), 288 primjena kod predvidanja pouzdanosti (use in predicting reliability), 264 U. S. Air Force, 375 U. S. Department of Transportation, 94 U. S. General Accounting Office, 34 Udruzenje ameridkih kompanija za aluminij (Aluminum Company of America) (ALCOA), 127Udruzenje bolnica Amerike (Hospital Corporation

of America), 243Udruzenje pomoci za luterane (Aid Association for

Lutherans), 149Ugradnje, gotovog proizvoda (Installation, of finished product), 498-499 Uklanjanje kvarova (Troubleshooting), 111-112 Ulazna kontrola (Incoming inspection), 432 Umbaugh, Robeif E,, 556 Union Carbide Corporation, 125 Univerzalni procesi za kvalitetu (Universal processes for quality), 7-10 Upravljanje procesom (Process management), 541-546Usvajanje stafisticke kontrole (Statistical control assumption), 400-401 Utjecaj profita na trzisne strategy e (Profit Impact of Market Strategies (PIMS)), 83-84 Utvrdite projekte (Identify projects), 47-50 Ulvrdivanje problema i misije (Problem and mission statement), 50 Utzig, Lawrence, 116

Uzorak (Sample), 186 Uzorkovanje (Sampling):

u odnosu na odabiranje, ekonomicnost (versus sorting, economics of),475-460 prednosti (advantages of), 456-457 Uzorkovanje rada (Work sampling), 539 Uzrok, definicija (Cause, definition of), 54 Uzrocno posljediCni dijagram (Cause-and-effect diagram), 43-44, 56-57, 540

Varijacija (Variation): ekonomska znacajnost (economic significance), 110koncepcija (concept), 179-180odrediva (specijalna) (assignable) (special),109slucajno (nasumce) (random) (chance), 109 statisticka znacajnost (statistical significance), 108-110

Varijacija komad-dio (Piece-part variation), 60- 61Varijacija uzorkovanja (Sampling variation),

207 ‘Varijance (Variance), 185 Vaughn, Ronald L., xxi Veliifina uzorka (Sample size):

potrebna za testiranje hipoteze (required for testing a hypothesis), 213 potrebna za specificiranu tocnost (required for specified accuracy), 225 Veraldi, L. C., 92 Vesey, Joseph T., 279Visestruko uzorkovanje (Multiple sampling), 468-

469Vjernost proizvodu (Brand loyalty), 87 Vjerojalnost (Probability): diskretna (discrete), 197-199 dokument, primjer (paper, example), 525- 528, 620

kontinuirana (continuous), 187-197 osnovni teorem (basic theorem), 199-200 razdiobe (distributions), 186-199 temeljne predodzbe (basic concepts), 179-204 VjeSUna radnika (Knack of workers), 70-71 Vlasnik procesa (Process owner), 544, 546 Vodstvo menedzmenta (Leadership by management), 164-167 Voigt, James V., 575

640 POJMOVNO I iMBNSKO KAZALO

Z test, primjer (Z test, example), 219 Zadovoijni kupci (Delighted customers), 507- 508Zadovoljstvo kupca, razina kvalitete za zadrzavanje kupaca (Customer satisfaction, level to retain customers), 87-88 Zadrzati ste£eno (Hold the gains), 77 Zahtjevi za dobavljaca (Requirements for suppliers), 315, 332-334Zajednicki slucajevi (Common causes), 379 Zeithaml, Valarie A., 515 Zemke, Ron, 507Zenger, John H., 157 Zimbler, D. A., 16 Zurn, James X, 286

Zalbe (Complaints):analiza podataka (analysis of data), 520-528 postupanje sa zalbama, utjecaj na zadrzavanje kupaca (handling complaints, impact on cus-tomer retention), 87-88 dobivanje povratnih informacija (obtaining feedback), 510-512 jedinice mjere (units of measure), 517 obrada i rjesavanje (processing and resolution of), 507-510vaznost (significance of), 516-518 Zalbe

kupaca (Customer complaints), 507-510 ('vidjeti takoder Zalbe) (see also Complaints)

Waite, Charles L., Jr., 142 Wallis, W. A., 615, 618 Walters, G., 563 Warner-Lambert, 576 Warren, Jim, 166 Wasserman, Gary, xxi Waterman, R. A., 160 Weber, Richard T., 330Weibullov papir (papir vjerojatnosli) (Weibull

paper):prazan papir (blank paper), 620 primjene

(uses), 194-197, 526-528 Weibullova distribucija vjerojatnosti (Weibull probability distribution), 186, 194-197, 525 528Wenske, Wayne J., 454 Whitbeck, Craig W., 555 Willets, Gary G., 31 Williams, Catherine A,, 586 Willis, Roger, G., 367 Wind, James F., 340 Wong, II. Y. S., 32 Woodrow, George, 454

A'kontrolna karta (X control chart), 382, 384- 391

Xerox Corporation, 127, 250, 510

Wadsworth, Harrison M., Jr., 184, 239, 410, 488 Yates, Frank, xix

Planiranje i Analiza Kvalitete

Documents

Transcript of Planiranje i Analiza Kvalitete