- •1. Диаграмма сродства (дс).
- •2. Диаграмма взаимосвязей (дв)
- •Суть метода. Диаграмма связей - инструмент, позволяющий выявлять логические связи между основной идеей, проблемой и различными факторами влияния.
- •Правила построения диаграммы связей
- •3. Древовидная диаграмма (дд)
- •4. Классификация затрат на качество по Канэ.
- •5. Матричная диаграмма.
- •6. Стрелочная диаграмма.
- •8. Матрица приоритетов
- •7. Диаграмма планирования осуществления процесса (pdpc)
- •9. Система «Упорядочение», или «5s»
- •10. Бенчмаркинг
- •11. Диаграмма Ганта
- •12. Инжиниринг и реинжиринг, отличия, модели,преимущества
- •13. Методология «Шесть сигм»
7. Диаграмма планирования осуществления процесса (pdpc)
Назначение метода- Применяется при решении сложных проблем в различных областях науки и техники, при разработке бизнес-проектов и т. д.
Цель метода- Графическое представление последовательности действий и решений, необходимых для получения требуемого результата
Суть метода- Блок-схема процесса принятия решения (Process Decision Program Chart - PDPC) - это инструмент, который помогает запустить механизм непрерывного планирования.
Метод PDPC обеспечивает детальное планирование, отображая последовательность действий на пути от постановки задачи к ее решению.
План действий
1.Сформировать команду из специалистов, владеющих вопросами по обсуждаемой теме.
2.Определить проблему, которую надлежит решить.
3.Построить блок-схему, отобразив последовательность действий и решений, необходимых для получения требуемого результата.
Особенности метода
Метод PDPC предлагает возможные варианты решения поставленной задачи и пути их реализации, позволяя принимать решение непосредственно в момент появления проблемы.
Метод PDPC - инструмент для оценки сроков и целесообразности проведения работ по выполнению программы в соответствии со стрелочной диаграммой с возможной корректировкой как до начала, так и в процессе выполнения этих работ.
Метод PDPC, оценивая развитие событий и разнообразие возможных результатов, помогает определить, когда и какие процессы использовать, чтобы уменьшить риск практически в любом деле и получить требуемый результат.
При возникновении каких-либо проблем в процессе осуществления программы работ метод PDPC позволяет предвидеть возможные последствия и подготовить контрмеры, проводя корректировки, которые приведут к лучшим решениям.
Пример построения блок-схемы процесса принятия решения
Достоинства метода
Наглядность, простота освоения и применения.
Метод PDPC позволяет прослеживать весь процесс от определения целей до успешного завершения проекта.
Позволяет планировать и контролировать процесс обеспечения конкурентного преимущества в условиях повышенной конкуренции на рынке.
Недостатки метода
Процесс осуществления программы работ не всегда протекает в соответствии с намеченным планом.
При возникновении технических или каких-либо иных проблем решения часто не очевидны.
Ожидаемый результат - Подготовка проекта решения проблемы.
На рис.4.54 показан пример PDPC— часть диаграммы планирования осуществления процесса получения заказа фирмойпроизводителем у покупателя (компании Y).
8. Матрица приоритетов
Назначение метода- Применяется для анализа числовых данных матричных диаграмм, когда возникает необходимость представить их в более наглядном виде.
Цель метода- Выявление из большого количества числовых данных, полученных при построении матричных диаграмм (таблиц качества), наиболее важных для решения рассматриваемой проблемы.
Суть метода- Матрица приоритетов видоизменяет и располагает данные матричной диаграммы так, чтобы информация была удобна для наглядного представления и понимания.
Матрица приоритетов обеспечивает промежуточное планирование, способствует выявлению силы связи между переменными, которые были статистически определены, и помогает графически проиллюстрировать эти связи.
План действий
Перегруппировать информацию, представленную в матричной диаграмме, таким образом, чтобы подчеркнуть силу корреляционной связи между переменными.
На основании анализа полученной матрицы корреляции выявить приоритетные компоненты.
Построить матрицу для приоритетных компонентов данных и проанализировать вошедшие в нее данные.
Особенности метода- Метод матричного анализа, позволяющий в процессе обработки большого количества числовых данных выявлять приоритетные, эквивалентен статистическому методу, известному как анализ важнейших компонент (principal component analysis), который является одним из основных методов многокомпонентного анализа.
Матрица приоритетов позволяет:
- анализировать процессы производства, тесно связанные между собой;
- анализировать причины несоответствий, которые связаны с большим объемом данных;
- по результатам рыночных обследований выявлять требуемый уровень качества;
- постоянно определять характеристики, способные изменяться под влиянием каких-либо условий.
- выполнять комплексные оценки качества;
- анализировать нелинейные данные.
Результаты анализа статистических данных могут быть представлены графически в виде схемы предпочтений в зависимости от важнейших компонент данных, отложенных соответственно на осях абсцисс и ординат.
Пример оформления результатов анализа матричных данных, собранных для оценки действия различных болеутоляющих средств в зависимости от их "эффективности" и "мягкости" - двух важнейших компонент - показан на схеме.
Графическое представление результатов анализа матричных данных
На схеме видно, что обычный аспирин действует жестко и неэффективно. Наиболее эффективен экседрин, но он одновременно является одним из наиболее жестких средств. Тайленол наилучшим образом сочетает эффективность и мягкость.
Дополнительная информация:
- Единственный числовой метод анализа из семи инструментов управления качеством. Однако результаты анализа обычно представляют в виде диаграммы.
- Анализ матричных данных часто рассматривается как факультативный.
Достоинства метода-Наглядность.
Недостатки метода-Требует серьезных статистических знаний. Поэтому этот инструмент управления качеством значительно реже применяется на практике, чем другие инструменты, входящие в состав семи методов управления качеством.
Ожидаемый результат-Принятие решения на основании анализа матричных данных.
