Составление бюджета компании и циклы планирования

Предположим, что общая  доля несоответствия для данного  процесса составляет 0, 1, а доля несоответствия, равная 0, 25, в данном случае является неприемлемой. Допустим, вы хотите узнать об увеличении доли несоответствия с 0, 1 до 0, 25 с 50процентной вероятностью. Если средний показатель несоответствия по процессу увеличивается до 0, 25, это может означать, что одна половина выборки больше 0, 25, а вторая - меньше. (Предполагается, что брак распределяется симметрично относительно среднего показателя. Это является обычным предположением в статистическом методе управления.) В этом случае вы сможете обнаружить отклонения в среднем значении доли несоответствия процесса с 50-процентной вероятностью, т. е. 50% результатов наблюдений будут превышать значение 0, 25. Чтобы уравнять долю несоответствия, которую вы хотите обнаружить, следует установить значение параметра ВКП на уровне трех стандартных отклонений над ЦЛ. Диапазон изменений доли несоответствия для обнаружения с заданной вероятностью будет 0, 25 - 0, 1 = 0, 15, на основе чего можно составить следующее уравнение для определения размера выборки:

0, 25 - 0, 1 = 0, 15 = 3* КОРЕНЬ ((0, 1* (1-0, 1) /N))

где N - размер выборки. Преобразовав это уравнение, получаем.

N = (3/0, 15) 2*0, 1* (1-0, 1)

N = 36

В общем виде:

N= (s/d) 2*р* (1-р) 

где d - размер отклонения, который вы хотели бы обнаружить, р - доля несоответствия, а s- количество стандартных отклонений над и под ЦЛ для параметров НКП и ВКП. В нашем примере значения НКП и ВКП вычисляются на основе трех стандартных отклонений над и под ЦЛ, среднее значение доли несоответствия процесса равно 0, 1, а вероятность обнаружения изменения отклонения с 0, 1 до 0, 25 - 50%. При этих условиях размер каждой контрольной выборки должен состоять из 36 результатов наблюдений, а формула в рабочем листе Ехсеl примет вид:

= (3/0, 15) ^2*0, 1*0, 9

Принимая значение показателя вероятности обнаружения доли несоответствия 50%, вы в значительной степени упрощаете  уравнение, на основе которого вычисляется  необходимый размер контрольной выборки. Если же вы захотите изменить процент вероятности (например, принять 80%), то вам необходимо определить (либо предположить) модель распределения брака, сделать ссылку на теоретическое распределение и дополнить уравнение условием, обеспечивающим увеличение вероятности обнаружения доли несоответствия на 30% (т. е. 80%-50%). За дополнительной информацией по этому вопросу обращайтесь к специальной литературе по статистическим методам анализа.

Проведение приемочного  статистического контроля

Приемочный статистический контроль (acceptance sampling) обеспечивает снижение стоимости закупаемых материалов. Он также позволяет снижать издержки, которые вы несете при возврате покупателем приобретенного товара вследствие брака.

Конечно, вам не хочется  покупать материалы либо оборудование плохого качества и предлагать клиентам бракованные товары. Однако, как покупатели, так и для продавцы крупных партий продукции обычно считают приемлемым допущение определенной доли брака в партии товара.

Производство любого достаточно крупного количества товара (например, партии телевизоров) без учета определенного процента брака чрезвычайно дорого. Чтобы выпускать продукцию без брака, производителю пришлось бы обеспечить 100-процентное тестирование произведенной продукции, так как при любом другом подходе существует риск выявления в партии хотя бы одной бракованной единицы. Во-первых, подобное тестирование в крупносерийном производстве не представляется возможным. Во-вторых, даже нулевой результат тестирования не может гарантировать полного отсутствия брака, и, таким образом, производитель всегда будет нести невозвратимые издержки за продукцию с браком.

Известно, что основная цель производства заключается в  получении дохода. Для покрытия издержек, понесенных для достижения полного отсутствия брака в произведенной продукции, несомненно придется повысить отпускную цену. При этом вы, как покупатель, можете решить закупать товары где-нибудь в другом месте. Однако, если вы потребуете от нового продавца 100-процентной гарантии качества товара, то ему для удовлетворения ваших требований опять-таки придется поднять цены.

Если же вы, выступая в  роли покупателя продукции, соглашаетесь на наличие небольшого процента брака  в закупаемой вами партии, то вполне сможете договориться с поставщиком о снижении цены.

Правило, выведенное Адамом Смитом, как раз и заключается  в том, что компромиссное решение  достигается тогда, когда участники  производственной деятельности действуют  в своих собственных интересах.

Теперь рассмотрим данную ситуацию с точки зрения производителя. Предположим, что согласно контракту, заключенному вами (производителем) с клиентом, вам позволяется производить товары с неким процентом брака. В этом случае вы можете не тестировать партию целиком, а проводить лишь выборочное тестирование. При этом вы вправе ожидать, что расходы, затрачиваемые вами на тестирование, значительно сократятся. Кроме того, если вы будете выпускать продукцию с процентом брака, согласно требованиям клиента, то снизятся издержки, связанные с возвратом бракованного товара. Это позволит вам постепенно снизить отпускную цену на продукцию, что, в свою очередь, сохранит ваших клиентов и приведет к росту вашего дохода.

Однако, применяя методы статистического контроля, не забывайте, что в них присутствует элемент вероятности. Предположим, что в заключенном с клиентом контракте оговаривается о поставке вами партии товаров, содержащей не более 1% брака. При тестировании двадцати единиц продукции вы обнаруживаете всего один бракованный экземпляр. Насколько точно полученный результат может гарантировать, что общий процент брака всей партии товара составит не более 1%? Каковы должны быть размеры контрольной выборки? В какой момент следует остановить тестирование элементов выборки, если бракованное изделие уже выявлено в данной выборке?

Составление графика  кривой качества продукции 

Ход кривой качества продукции  демонстрирует, как на практике действует  договор, заключенный между покупателем  и продавцом. В качестве примера  может служить кривая, изображенная на рис. 33.

С помощью этой кривой можно определить вероятность того, какая партия товара может быть принята  покупателем (вертикальная ось) при  различных процентах брака (горизонтальная ось). Обратите внимание на то, что чем  меньше показатель фактического брака, тем больше вероятность того, что партия будет принята покупателем. Вид кривой качества продукции определяется следующими параметрами.

Допустимый уровень  качества (ДУК) (AQL-acceptable quality level) товаров  поставщика. ДУК представляет собой  максимальный процент брака, который покупатель готов принять в качестве среднего показателя процесса.

Допустимый процент  брака в партии товара (ДПБВПТ) (LTPD-lot tolerance perctnt defective) отражает минимальный  уровень качества, который покупатель готов принять в данной партии продукции.

Степень риска поставщика заключается в том, что покупатель может отказаться принять небракованную  партию товара вследствие ошибки, допущенной в ходе выборочного контроля. Степень  риска поставщика (рис. 33) представлена расстоянием между верхней горизонтальной линией и 100процентной отметкой.

Степень риска покупателя заключается в том, что в результате ошибки, допущенной в ходе выборочного  контроля, им будет принята некачественная партия товара. Данная степень риска  представлена на рис. 10. 9 в виде нижней горизонтальной линии.

Как покупатель, так и  продавец могут получить различную  информацию о товаре с помощью  следующего.

Кривая качества продукции.

Размер выборки, необходимый  для сдерживания риска продавца и покупателя на приемлемо низком уровне.

Максимальное количество брака в выборке, при котором  партия не может 

быть отвергнута (этот показатель обычно отмечается буквой С).

Фактический риск поставщика и фактический риск покупателя при  конкретном размере выборки и  конкретном показателе С.

На рис. 34 изображена кривая при показателе ДУК, равном 1%, ДПБВПТ - 3%, риске поставщика - 5% и риске покупателя - 10%. Верхняя горизонтальная линия отображает риск продавца: расстояние между этой линией и верхней точкой вертикальной оси показывает степень вероятности отказа покупателя от качественной партии товаров. Нижняя горизонтальная линия отображает риск покупателя: расстояние между этой горизонтальной линией и нижней точкой вертикальной оси показывает степень вероятности того, что покупателем может быть принята некачественная партия товаров.

В верхней части рис. 34 приведены сведения о необходимых  размерах контрольной выборки (N), и  о максимальном количестве брака  в выборке, при котором не может  быть отвергнута вся партия (С). Данная кривая качества продукции указывает на то, что необходимо произвести контрольную проверку 390 единиц продукции. Если в ходе тестирования данного количества экземпляров вы обнаружите, например, восемь бракованных единиц товара, то тестирование можно прекратить и сделать вывод, что вся партия товара содержит слишком много брака.

Степень кривизны кривой, изображенной на рис. 34, несколько больше степени кривизны кривой, показанной на рис. 33. Обычно, чем больше размер контрольной выборки, тем с большей  точностью можно определить, является ли приемлемой интересующая вас партия товара. Сравните рис. 34 с рис. 35, в котором размер выборки несколько больше и, соответственно, больше степень кривизны.

Увеличение коэффициента фактического брака в партии продукции  с 2% до 3% (рис. 34) сопровождается снижением вероятности приемки этой партии с 48% до 10%.

Увеличение коэффициента фактического брака с 2% до 3% (рис. 35) сопровождается снижением вероятности  приемки партии с 95% до 10%.

Поэтому, если вы изменили значение ДУК (например, с 0, 01 на 0, 02), это означает, что размер контрольной выборки также необходимо увеличить. Такие действия могут привести к значительным изменениям других параметров. Например, на рис. 34 и 35 размер выборки при этом увеличивается с 390 до 2079.

Значение ДПБВПТ также  оказывает влияние на размер необходимой  контрольной выборки. На рис. 36 изображена кривая качества продукции, построенная  на основе тех же исходных данных, что  и кривая на рис. 10. 10, с единственным исключением - вместо значения ДПБВПТ, равного 3%, использовано значение ДПБВПТ, равное 4%.

Изменения степени риска  продавца и покупателя оказывают  незначительное влияние на размер статистической выборки. Результат, полученный при  снижении риска продавца с 10% до 5% приведен на рис. 37, а результат аналогичного снижения риска покупателя - на рис. 38.

Обратите внимание, что  во всех рассмотренных ранее ситуациях, чтобы понизить степень риска, вам  следует улучшить результаты тестирования. Качество результатов тестирования можно повысить с помощью увеличения размера выборки. Это приведет к тому, что кривая станет более крутой, а кривизна является наглядным показателем того, насколько хорошо тестирование определит различия между партиями, соответствующими всем необходимым критериям, и партиями, не отвечающими им. Чем больше это разграничение, тем выше степень защищенности как покупателя, так и продавца.

Этими кривыми и итоговыми  данными удобно пользоваться в ходе переговоров между продавцом  и покупателем. В роли покупателя вы, возможно, захотите несколько увеличить показатель ДПБВПТ, чтобы сократить необходимый размер контрольной выборки. Это, в свою очередь, снизит издержки продавца на проведение тестирования, что в итоге приведет к снижению стоимости товара.

Выступая в роли продавца, вы можете принять более высокую степень риска, но при этом качественная партия товара может быть отвергнута вследствие допущения ошибки при проведении выборочного контроля. Приняв этот дополнительный риск, вы можете сократить издержки на тестирование и проведение выборочного контроля.

Использование функций  рабочего листа для контроля качества

Программа Ехсеl поможет  получить ответы на множество вопросов, возникающих в ходе проведения контроля качества продукции. Для решения  этих вопросов очень важно не ошибиться при выборе статистического инструментария. С помощью статистического метода управления вы сможете выбрать необходимый инструментарий для каждого конкретного случая.

Выборочный контроль элементов продукции конечной генеральной  совокупности

Раньше мы рассматривали статистический Метод управления и приемочный статистический контроль в аспекте теоретически бесконечных генеральных совокупностей. Другими словами, размер генеральной совокупности товаров, выбранных для составления х-, s- и р-диаграмм или кривых качества продукции, не был ограничен.

Когда же вы делаете выборку  из конечной генеральной совокупности, ситуация несколько меняется. С генеральной  совокупностью вы обычно имеете дело в том случае, когда тестированию подлежит только конкретная группа (например, изделия определенной партии продукции, торговый штат вашей компании или реакция клиентов на последнее понижение цены на производимый товар).

Если выборка делается из конечной генеральной совокупности, то она обычно производится без замещения. Другими словами, если вы хотите выбрать две единицы продукции, то выберите сначала одну, в затем - вторую, не возвращая при этом первую в общий фонд. Предположим, генеральная совокупность состоит из десяти единиц продукции. Вероятность выбора в ходе контрольной проверки любой единицы составляет 1/10, или 10%. Если после проверки экземпляр возвращается в общий фонд, вероятность его повторного выбора также составит 10%. Если проверенную единицу в общий фонд не возвращают, то вероятность произвольного выбора второго экземпляра составит уже 1/9или 11%.

Пример.

Предположим, покупатель заказал 200 кофейных чашек с росписью, существенно отличающейся от той, которую  вы обычно применяли. Эта партия товара будет отличаться от других, поэтому  данные 200 чашек составляют конечную генеральную совокупность. Согласно контракту допускается 5-процентный коэффициент брака в партии.