Badanie zdolności procesu – najważniejsze wskaźniki zdolności procesu!

Badanie zdolności procesu jest niezwykle ważne podczas oceny wydajności produkcji i zadowolenia klientów z wyrobów gotowych. Dzięki temu przedsiębiorca ma możliwość wprowadzać zmiany i ciągle doskonalić procesy oraz produkty. Z tego artykułu dowiesz się m.in. czym jest zdolność procesu, jakie są jego wskaźniki, jak obliczyć tę zdolność i wiele więcej, czytaj dalej!

Czym jest badanie zdolności procesu?

Zacznijmy od tego, czym tak właściwie jest zdolność procesu. Zdolność procesu określa stopień, w jakim dany proces spełnia wymagania klienta. Dzięki ocenie zdolności procesu widzimy, czy wyroby gotowe spełniają normy i specyfikacje określone przez klienta. 

Klient określa dokładne wytyczne do zamówionego produktu i wymaga, aby spełnić chociaż minimalny poziom zdolności procesu dla podanych przez niego parametrów oraz krytycznych właściwości wyrobu. Zapewnienie takich norm poprzez regularne badanie zdolności procesu jest bardzo ważne dla zapewnienia satysfakcji klienta i zgodne z zasadami Lean oraz Kaizen, czyli ciągłego doskonalenia. 

Aby jeszcze lepiej zrozumieć, czym jest zdolność procesu, omówmy go na prostym przykładzie. Klient zamawia frezy o długości 12 mm. Jednak nie jest możliwe wykonanie każdego frezu o idealnie takich wymiarach, dlatego klient określa tolerancję. Może to być np. 0,2 mm. Wtedy prawdziwe wymiary produkowanych frezów będą mieć od 11,8 mm (dolna granica) do 12,2 mm (górna granica). Dopuszczalny zakres tolerancji wynosi 0,4 mm. Obliczamy to odejmując od górnej granicy dolną, czyli 12,2 – 11,8 = 0,4 mm.

Rodzaje zmienności w procesie

Wyróżniamy dwa rodzaje zmienności: zmienność naturalna (common cause variation) i zmienność specjalna (special cause variation):

Zmienność naturalna (ang. common cause variation) jest integralną częścią każdego procesu produkcyjnego. Jest to zmienność, która występuje w sposób ciągły i przewidywalny, wynikająca z naturalnych fluktuacji w procesie. Źródła zmienności naturalnej są trudne do zidentyfikowania i kontrolowania, ponieważ są wynikiem wielu małych, niezależnych czynników wpływających na proces. Zmienność naturalna jest zazwyczaj stała i oczekiwana w danym procesie, np. minimalne różnice w temperaturze lub wilgotności powietrza, niewielkie wahania prędkości maszyn.

Zmienność naturalna jest na tyle przewidywalna, że proces, który jest w pełni kontrolowany i nie ulega zakłóceniom, może nadal wytwarzać wyroby zgodne z wymaganiami klienta. Proces z dominującą zmiennością naturalną jest stabilny, co oznacza, że jest przewidywalny w pewnym zakresie. Jednakże, jeżeli zmienność naturalna jest zbyt wysoka w stosunku do tolerancji procesu, może to negatywnie wpływać na jego zdolność, co skutkuje większą liczbą wadliwych produktów.

Zmienność specjalna (ang. special cause variation) jest wynikiem specyficznych, pojedynczych przyczyn, które mogą nagle i nieprzewidywalnie wpływać na proces. Może być wynikiem awarii sprzętu, błędów ludzkich, nieprawidłowych ustawień maszyn, problemów z jakością materiałów lub innych nieoczekiwanych czynników. W przeciwieństwie do zmienności naturalnej, zmienność specjalna jest nieoczekiwana i zwykle wymaga interwencji, aby zapobiec dalszemu pogorszeniu jakości procesu.

Zmienność specjalna wprowadza nieprzewidywalność do procesu. Gdy pojawia się zmienność specjalna, proces przestaje być stabilny, co prowadzi do zwiększonej liczby wadliwych produktów i większego odchylenia od oczekiwanej jakości. Zmienność specjalna obniża wskaźniki zdolności procesu, takie jak Cpk, co wskazuje, że proces nie działa zgodnie z przewidywaniami i wymaga interwencji.

Jakie są źródła zmienności naturalnej i specjalnej?

• Źródła zmienności naturalnej:
  • Sprzęt – małe, rutynowe wahania w wydajności maszyn, które wynikają z ich normalnego zużycia lub naturalnej zmienności w ich działaniu.
  • Materiały – niewielkie różnice w materiałach (np. różne partie surowców), które są akceptowane, ale wpływają na wynik procesu.
  • Warunki środowiskowe – zmiany temperatury, wilgotności czy ciśnienia, które wpływają na produkcję, ale w granicach dopuszczalnych norm.
  • Metody pracy – różnice w pracy operatorów, np. minimalne różnice w sposobie obsługi maszyn, nawet jeśli są zgodne z procedurami.
• Źródła zmienności specjalnej:
  • Awarie maszyn – nagłe problemy techniczne, takie jak uszkodzenie narzędzi, awaria systemu sterowania lub zużycie kluczowych części maszyny.
  • Problemy z materiałami – wadliwe partie surowców, które nie spełniają wymagań specyfikacji.
  • Błędy ludzkie – błędne ustawienia maszyn, pomyłki w kontroli jakości, niewłaściwe procedury pracy.
  • Zewnętrzne zmiany warunków – nieoczekiwane zmiany w dostawie energii, pogorszenie warunków środowiskowych (np. nagłe zmiany temperatury).

Przykłady zmienności z różnych branż:

• Branża motoryzacyjna: W produkcji komponentów motoryzacyjnych, np. tłoków silnikowych, zmienność naturalna może obejmować drobne różnice w średnicy tłoka, wynikające z normalnej pracy maszyn, natomiast zmienność specjalna może być wynikiem wadliwego materiału, który powoduje pęknięcia w tłokach.
• Branża spożywcza: W produkcji napojów zmienność naturalna może obejmować niewielkie różnice w temperaturze w trakcie pasteryzacji, co jest normalne i przewidywalne. Zmienność specjalna może wynikać z awarii maszyny mieszającej składniki, co powoduje nierównomierne rozłożenie składników w produkcie.
• Branża farmaceutyczna: W produkcji leków zmienność naturalna może wynikać z minimalnych różnic w warunkach produkcji, jak temperatura czy wilgotność, natomiast zmienność specjalna może wynikać z zanieczyszczenia materiału lub błędów w dozowaniu substancji czynnej.

Jak identyfikować i redukować zmienność specjalną? (narzędzia SPC, karty kontrolne):

• SPC (Statistical Process Control) – Metody SPC to zestaw narzędzi statystycznych stosowanych do monitorowania i kontroli procesów produkcyjnych. SPC pozwala na ciągłe śledzenie procesu w czasie rzeczywistym, co umożliwia szybkie wykrycie zmienności specjalnej, zanim wpłynie ona na wynik końcowy.
• Karty kontrolne Shewharta – Karty kontrolne są kluczowym narzędziem SPC. Pomagają one w identyfikowaniu zmienności specjalnej poprzez śledzenie wyników pomiarów w odniesieniu do ustalonych limitów kontrolnych (UCL – górny limit kontrolny, LCL – dolny limit kontrolny). Gdy punkt wykracza poza limity kontrolne, wskazuje to na wystąpienie zmienności specjalnej, co sygnalizuje potrzebę interwencji.
• Analiza przyczyn źródłowych (Root Cause Analysis, RCA) – RCA to technika wykorzystywana do identyfikacji źródeł zmienności specjalnej. Po wykryciu zmienności specjalnej za pomocą kart kontrolnych, analiza przyczyn źródłowych pozwala na określenie konkretnych przyczyn problemu i wdrożenie działań naprawczych.
• Poka-yoke – To narzędzie zapobiegawcze, które automatycznie eliminuje możliwość popełnienia błędu. Stosowane głównie w celu redukcji zmienności specjalnej wynikającej z błędów ludzkich.
• Ciągłe monitorowanie – Utrzymanie stałej kontroli nad procesem, stosowanie systemów wczesnego ostrzegania (systemy MES, ERP) i regularne przeglądy kart kontrolnych, aby zminimalizować ryzyko wystąpienia zmienności specjalnej.

Zrozumienie i kontrola zmienności są kluczowe dla zapewnienia wysokiej jakości procesów produkcyjnych. Zmienność naturalna jest nieodłączną częścią każdego procesu i powinna być akceptowana w pewnych granicach, natomiast zmienność specjalna wymaga natychmiastowej interwencji, aby uniknąć wadliwych produktów. Regularne stosowanie narzędzi SPC, kart kontrolnych i metod analizy przyczyn źródłowych pozwala na szybkie wykrywanie problemów i ich eliminację, co prowadzi do stabilnych, wydajnych i zdolnych procesów.

Kluczowe wskaźniki zdolności procesu

Poniżej wyjaśniamy najważniejsze i najczęściej wykorzystywane wskaźniki zdolności procesu:

Cp (Wskaźnik zdolności potencjalnej procesu):

Cp mierzy jak proces mieści się w granicach specyfikacji, bez uwzględnienia wyśrodkowania procesu.

Wzór:

, gdzie USL to górna granica specyfikacji, LSL to dolna granica specyfikacji, a σ to odchylenie standardowe procesu.

Cp określa, ile razy szerokość procesu mieści się w granicach specyfikacji. Wartość Cp powyżej 1 oznacza, że proces ma zdolność do produkcji w specyfikacji, ale nie uwzględnia przesunięcia rozkładu względem tolerancji.

Cpk (Wskaźnik zdolności rzeczywistej procesu):

Cpk uwzględnia zarówno szerokość procesu, jak i jego wycentrowanie względem specyfikacji. Jest bardziej precyzyjnym wskaźnikiem zdolności, gdyż informuje o tym, jak blisko środek procesu znajduje się względem granic specyfikacji.

Wzór:

, gdzie (x̄) to średnia procesu, a σ to odchylenie standardowe procesu.

Jeśli Cpk jest mniejszy od Cp, oznacza to, że proces jest przesunięty względem środka tolerancji, co zwiększa ryzyko produkcji wyrobów poza specyfikacją.

Pp (Wskaźnik wydajności potencjalnej procesu):

Pp, podobnie jak Cp, mierzy potencjalną zdolność procesu, ale w dłuższym okresie czasu. Jest stosowany do oceny procesów, w których zmienność może być większa ze względu na długoterminowe fluktuacje.

Wzór:

, gdzie σoverall jest całkowitym odchyleniem standardowym w dłuższym czasie, a nie jedynie w krótkiej próbie.

Pp jest używany, gdy chcemy ocenić wydajność procesu w kontekście długoterminowym, np. na przestrzeni wielu tygodni czy miesięcy produkcji.

Ppk (Wskaźnik wydajności rzeczywistej procesu):

Ppk, podobnie jak Cpk, mierzy wydajność procesu, ale bierze pod uwagę zmienność całkowitą, nie tylko wewnętrzną zmienność krótkoterminową.

Wzór:

Ppk jest bardziej dokładnym wskaźnikiem długoterminowej wydajności, ponieważ bierze pod uwagę całą zmienność procesu, w tym odchylenia wynikające z fluktuacji sezonowych czy zmian surowców.

Cm (Wskaźnik zdolności potencjalnej maszyny):

Cm to wskaźnik podobny do Cp, ale odnosi się wyłącznie do zdolności maszyny. Mierzy jak dobrze maszyna może produkować w granicach specyfikacji w krótkim okresie czasu przy idealnych warunkach (bez wpływu operatora lub zmiennych środowiskowych).

Stosuje się go w początkowej fazie uruchomienia maszyny lub po jej naprawie, aby ocenić zdolność maszyny do produkowania wyrobów zgodnych ze specyfikacją.

Cmk (Wskaźnik zdolności rzeczywistej maszyny):

Cmk to wskaźnik podobny do Cpk, ale odnosi się do wycentrowania wyników maszyny względem specyfikacji.

Mierzy, jak dobrze maszyna jest wycentrowana względem tolerancji, uwzględniając jej stabilność i zmienność w krótkim okresie.

Jakie informacje dostarcza każdy wskaźnik? W jakich sytuacjach ich używamy?

• Cp informuje o potencjalnej zdolności procesu do spełnienia wymagań specyfikacji, zakładając, że proces jest idealnie wycentrowany. Używany do szybkiej oceny zdolności procesu, bez uwzględniania przesunięcia.
• Cpk informuje o rzeczywistej zdolności procesu uwzględniając, czy proces jest wycentrowany względem specyfikacji. Jest używany do oceny, czy proces produkuje zgodnie z tolerancjami klienta oraz do monitorowania stabilności procesu.
• Pp mierzy zdolność procesu do produkcji zgodnie z wymaganiami w dłuższym okresie czasu, kiedy mogą wystąpić większe zmienności. Używany w sytuacjach, gdzie proces może ulegać fluktuacjom sezonowym lub kiedy monitorujemy procesy przez dłuższy czas.
• Ppk umożliwia ocenę rzeczywistej wydajności procesu w długim okresie. Używany, gdy chcemy ocenić, jak proces zachowuje się na przestrzeni miesięcy lub lat produkcji.
• Cm umożliwia ocenę zdolności maszyny do produkcji zgodnej ze specyfikacją przy idealnych warunkach. Używany podczas wdrażania nowych maszyn lub po naprawach.
• Cmk Mierzy jak dobrze maszyna jest wycentrowana względem tolerancji. Używany do monitorowania i poprawy wydajności maszyn w krótkim okresie.

A jakie są różnice między wskaźnikami zdolności procesu a wskaźnikami wydajności procesu? Poniżej to wyjaśniamy:

• Wskaźniki zdolności procesu (Cp, Cpk):
  • Zdolność procesu odnosi się do potencjalnej i rzeczywistej zdolności procesu do spełniania specyfikacji w krótkim okresie czasu. Odnosi się do zdolności procesu, gdy ten działa w kontrolowanych, stabilnych warunkach z minimalną zmiennością krótkoterminową.
• Wskaźniki wydajności procesu (Pp, Ppk):
  • Wydajność procesu mierzy, jak proces działa w dłuższym okresie, uwzględniając wszystkie rodzaje zmienności, które mogą występować w czasie (zmienność materiałów, warunków pracy, sezonowość). Z tego powodu wartości Pp i Ppk mogą być niższe od Cp i Cpk, ponieważ uwzględniają większą zmienność.

Jak obliczać zdolność procesu? – Ocena zdolności procesu

Jeśli nie wiesz jak obliczyć zdolność procesu, poniżej przedstawimy ten proces krok po kroku:

Krok 1: Zbieranie danych

• Aby obliczyć wskaźniki zdolności procesu, musisz najpierw zebrać próbkę wyników z procesu produkcyjnego. Przykładowo, jeśli mierzysz długość śrub, zbierasz pomiary długości z partii wyprodukowanych elementów.
• Liczba próbek: Zwykle, im większa liczba pomiarów, tym bardziej dokładne będą obliczenia. Zaleca się zbieranie co najmniej 30-50 próbek, aby uzyskać reprezentatywny obraz procesu.

Krok 2: Wyznaczenie kluczowych parametrów statystycznych

• Średnia procesu: Wyznacza wartość centralną zbioru danych

gdzie (x̄) to wartość każdego pomiaru, a in to liczba pomiarów.

• Odchylenie standardowe (σ): Wyznacza zmienność procesu, mierząc rozrzut danych wokół średniej.

• Granice specyfikacji: Granice specyfikacji są ustalane przez klienta lub wewnętrzne standardy produkcyjne. Obejmują:some text
  • USL (Upper Specification Limit) – górna granica specyfikacji.
  • LSL (Lower Specification Limit) – dolna granica specyfikacji.

Krok 3: Obliczanie wskaźników Cp, Cpk, Pp, Ppk

• Obliczanie Cp (wskaźnik potencjalnej zdolności procesu):

Cp mierzy, ile razy rozrzut procesu mieści się w granicach specyfikacji, ale nie uwzględnia, czy proces jest wycentrowany względem tych granic.

• Obliczanie Cpk (wskaźnik rzeczywistej zdolności procesu):

‍

Cpk mierzy, jak blisko proces znajduje się granic specyfikacji, uwzględniając wycentrowanie.

• Obliczanie Pp (wskaźnik potencjalnej wydajności procesu w dłuższym okresie):

‍

Pp używa globalnego odchylenia standardowego σoverall​, które bierze pod uwagę zmienność procesu na przestrzeni dłuższego okresu.

• Obliczanie Ppk (wskaźnik rzeczywistej wydajności procesu w dłuższym okresie):

Ppk bierze pod uwagę zarówno zmienność długoterminową, jak i wycentrowanie procesu w dłuższym okresie.

Średnia procesu (x̄) to podstawowa wartość opisująca tendencję centralną danych. W kontekście produkcji oznacza ona przeciętną wartość mierzonej cechy (np. długość śruby).

Odchylenie standardowe (σ) określa rozrzut wartości wokół średniej, co pokazuje zmienność procesu. Niskie odchylenie standardowe oznacza, że wyniki są bardziej spójne.

Granice specyfikacji (LSL, USL) określają minimalną (LSL) i maksymalną (USL) dopuszczalną wartość mierzonego parametru. To granice akceptacji, w których powinny znajdować się wszystkie wyroby.

Wizualizacja wyników na histogramach i kartach kontrolnych:

1. Histogram wyraźnie pokazuje rozkład danych procesu. Idealnie, większość wartości powinna być skupiona w pobliżu środka (średniej), a granice specyfikacji (LSL i USL) powinny obejmować całą zmienność.
2. Karty kontrolne (np. karta X-bar) służą do monitorowania stabilności procesu w czasie. Pokazują, czy proces jest statystycznie pod kontrolą, wyświetlając punkty pomiarowe w odniesieniu do granic kontrolnych (UCL – górna granica kontrolna, LCL – dolna granica kontrolna). Karta kontrolna powinna pokazywać punkty mieszczące się w granicach kontrolnych. Gdy któryś punkt wykracza poza te granice, oznacza to zmienność specjalną, wymagającą interwencji.

Proces obliczania zdolności procesu jest kluczowy dla oceny, czy proces jest w stanie spełniać wymagania specyfikacji. Wskaźniki Cp i Cpk pomagają zrozumieć zdolność procesu w krótkim okresie, natomiast Pp i Ppk pozwalają ocenić wydajność w dłuższym okresie z uwzględnieniem większej zmienności. Wizualizacja danych na histogramach i kartach kontrolnych ułatwia śledzenie stabilności i jakości procesu w czasie, co umożliwia podejmowanie działań korygujących, jeśli proces nie spełnia wymagań.

Wpływ przesunięcia procesu na zdolność

Przesunięcie procesu oznacza sytuację, w której średnia procesu nie znajduje się w idealnym środku między dolną a górną granicą specyfikacji (LSL – dolna granica specyfikacji, USL – górna granica specyfikacji). To przesunięcie może znacząco wpłynąć na zdolność procesu do wytwarzania produktów zgodnych z wymaganiami jakościowymi.

Proces, który jest przesunięty względem specyfikacji, może generować większą liczbę produktów niezgodnych, mimo że potencjalnie ma odpowiednią zmienność (np. Cp > 1). Procesy mogą być „szerokie” (mieszczące się w specyfikacjach), ale jeśli są przesunięte, jedna ze stron rozkładu może przekraczać tolerancje, co skutkuje produkcją wyrobów poza granicami specyfikacji.

Przesunięcie procesu zmniejsza jego zdolność, nawet jeśli wskaźnik Cp (potencjalna zdolność procesu) wskazuje, że proces powinien mieścić się w granicach tolerancji. Problemem nie jest zmienność procesu, lecz jego przesunięcie względem nominału. W takich przypadkach kluczowy staje się wskaźnik Cpk, który uwzględnia zarówno szerokość rozrzutu, jak i centrowanie procesu.

Stabilność statystyczna a zdolność procesu

Stabilność statystyczna procesu to stan, w którym proces funkcjonuje w sposób przewidywalny i pod kontrolą, czyli jego zmienność wynika wyłącznie z przyczyn naturalnych (zmienność naturalna, ang. common cause variation). Oznacza to, że proces działa w sposób stabilny i jego wyniki są zgodne z oczekiwaniami na podstawie historycznych danych.

Proces jest statystycznie stabilny, jeśli jego wyniki mieszczą się w ustalonych granicach kontrolnych, a zmienność nie wynika z nieprzewidzianych czynników (zmienność specjalna, ang. special cause variation).

Kryteria stabilności statystycznej:

• Brak zmienności specjalnej – Wszystkie wyniki procesu powinny mieścić się w wyznaczonych granicach kontrolnych (UCL – górna granica kontrolna, LCL – dolna granica kontrolna).
• Przewidywalność – Proces stabilny charakteryzuje się przewidywalnym rozkładem wyników i nie wykazuje wzorców, takich jak systematyczne wzrosty lub spadki (trend).
• Brak wzorców lub nielosowych układów punktów – Stabilny proces nie wykazuje widocznych wzorców na kartach kontrolnych, takich jak np. serie punktów powyżej lub poniżej linii średniej, co mogłoby sugerować zmienność specjalną.

Stabilność procesu jest kluczowa, ponieważ tylko stabilny proces pozwala na wiarygodną ocenę zdolności za pomocą wskaźników takich jak Cp, Cpk, Pp, Ppk. Proces niestabilny może dawać wyniki, które są mylące lub fałszywe, co prowadzi do błędnych decyzji dotyczących jakości i kontroli procesu.

Karty kontrolne Shewharta (ang. Shewhart control charts) to narzędzie statystyczne służące do monitorowania stabilności procesu w czasie. Karty kontrolne umożliwiają wykrycie zmienności specjalnej i pozwalają na wczesną identyfikację problemów, które mogą wpłynąć na stabilność procesu.

Karty kontrolne są graficzną reprezentacją wyników procesu w odniesieniu do linii centralnej (średnia procesu) oraz ustalonych granic kontrolnych (UCL i LCL). Granice kontrolne są obliczane na podstawie historycznych danych, przy czym obejmują one zwykle 3 odchylenia standardowe (3σ3) od średniej procesu.

Rodzaje kart kontrolnych:

• Karty X-bar i R najczęściej używane są do monitorowania średniej wartości i rozstępu wyników w próbkach pobieranych z procesu.
• Karty X-bar i S służą do monitorowania średniej wartości i odchylenia standardowego wyników, stosowane w bardziej zaawansowanych analizach statystycznych.
• Karty pojedynczych wartości używane są do monitorowania pojedynczych pomiarów procesów, w których pobieranie próbek grupowych jest trudne lub niepraktyczne.

Rola kart kontrolnych w monitorowaniu stabilności:

• Karty kontrolne umożliwiają natychmiastowe wykrycie, czy proces staje się niestabilny, poprzez identyfikację wyników wykraczających poza granice kontrolne lub wykrycie nielosowych wzorców (np. serie punktów powyżej lub poniżej średniej, trend w wynikach, cykliczne wzorce).
• Monitorowanie procesu za pomocą kart kontrolnych pozwala na szybkie podejmowanie działań korygujących w momencie wykrycia zmienności specjalnej, zanim proces wyprodukuje dużą liczbę wadliwych produktów.

Jak ocenić stabilność procesu przed przystąpieniem do oceny zdolności?

Przed oceną zdolności procesu (za pomocą wskaźników takich jak Cp, Cpk, Pp, Ppk) kluczowe jest upewnienie się, że proces jest stabilny. Tylko stabilny proces daje wiarygodne wyniki, które można następnie wykorzystać do oceny zdolności. Oto kroki, które należy podjąć, aby ocenić stabilność procesu:

1. Zbieranie danych – Przeprowadź ciągłe monitorowanie procesu, zbierając próbki wyników w ustalonych odstępach czasu. Dane te są niezbędne do stworzenia karty kontrolnej i oceny stabilności procesu.
2. Konstrukcja kart kontrolnych – Oblicz średnią procesu oraz odchylenie standardowe na podstawie zebranych danych historycznych. Na tej podstawie wyznacz linię centralną (średnia) oraz granice kontrolne (UCL, LCL) na kartach kontrolnych.
3. Monitorowanie procesu – Umieść wyniki pomiarów na karcie kontrolnej i obserwuj, czy mieszczą się one w granicach kontrolnych. Stabilność procesu oznacza, że wyniki będą losowo rozłożone wokół linii centralnej, bez wyraźnych wzorców i że żaden punkt nie wyjdzie poza granice kontrolne.
4. Analiza stabilności – Proces uznaje się za stabilny, jeśli:some text
   • Żaden punkt na karcie kontrolnej nie wykracza poza granice kontrolne.
   • Nie występują wzorce nielosowe, takie jak trend, cykl, ciągła seria punktów powyżej lub poniżej linii średniej.
   • Zmienność wyników wynika wyłącznie z przyczyn naturalnych.
5. Podejmowanie działań korygujących w razie potrzeby – Jeśli proces wykazuje oznaki niestabilności (np. punkty poza granicami kontrolnymi, wzorce cykliczne), należy przeprowadzić analizę przyczyn źródłowych (RCA) w celu zidentyfikowania zmienności specjalnej i podjęcia działań korygujących.

Tylko stabilny proces daje wiarygodne wskaźniki Cp, Cpk, Pp, Ppk, które mogą być podstawą do podejmowania decyzji o jego dalszym doskonaleniu.

Długoterminowa vs. krótkoterminowa zdolność procesu

Czym się różni krótkoterminowa zdolność procesu (Cp, Cpk) od długoterminowej (Pp, Ppk)?

Krótkoterminowa zdolność procesu (Cp, Cpk) mierzy zdolność do spełnienia wymagań specyfikacji w krótkim okresie czasu, zwykle podczas stabilnych warunków pracy, gdy proces jest „świeży” i wolny od długoterminowych zmian. Wskaźniki Cp i Cpk bazują na danych z małej próbki pobranej w krótkim czasie, zazwyczaj obejmującej kilka cykli produkcji i mierzą wyłącznie wewnętrzną zmienność procesu.

Cp mierzy, czy szerokość rozrzutu wyników procesu mieści się w granicach specyfikacji (potencjalna zdolność), natomiast Cpk uwzględnia także wycentrowanie procesu względem granic specyfikacji (rzeczywista zdolność).

Krótkoterminowe wyniki są zwykle korzystniejsze, ponieważ w tym okresie wpływ zmiennych zewnętrznych, takich jak zmienność materiałów czy zmiany w środowisku pracy, jest minimalny.

Długoterminowa zdolność procesu (Pp, Ppk) odnosi się do zdolności procesu do spełnienia wymagań specyfikacji w dłuższym okresie czasu, uwzględniając zmienność wynikającą z różnych czynników zewnętrznych, takich jak zmiany w dostarczanych surowcach, warunkach pracy, sezonowości, zużycia maszyn czy różnic między operatorami.

Pp i Ppk są odpowiednikami wskaźników Cp i Cpk, ale mierzą całkowitą zmienność procesu, a nie tylko krótkoterminowe odchylenia. Z tego powodu Pp i Ppk są zazwyczaj niższe niż Cp i Cpk, ponieważ długoterminowy okres uwzględnia więcej czynników wpływających na zmienność procesu.

Pp mierzy potencjalną zdolność procesu do utrzymania się w granicach specyfikacji w długim okresie, natomiast Ppk uwzględnia dodatkowo wycentrowanie procesu, podobnie jak Cpk.

Kiedy i dlaczego stosować jeden wskaźnik zamiast drugiego?

• Kiedy stosować Cp i Cpk (krótkoterminowe wskaźniki):
  • Ocena zdolności na wczesnych etapach procesu – Wskaźniki Cp i Cpk są najczęściej stosowane w fazie uruchamiania procesu lub podczas krótkoterminowych testów jakości. Używa się ich w sytuacjach, gdy ważne jest zrozumienie, jak dobrze proces funkcjonuje w idealnych warunkach, bez wpływu czynników zewnętrznych.
  • Weryfikacja początkowych ustawień – Po wdrożeniu nowego procesu lub nowej maszyny, Cp i Cpk pomagają ocenić, czy proces spełnia wymagania specyfikacji na krótką metę, kiedy wszelkie czynniki zewnętrzne są pod kontrolą.
  • Kontrola jakości w krótkich seriach produkcyjnych – Jeśli proces produkuje krótkie serie, zmienność zewnętrzna może mieć minimalny wpływ na zdolność, więc krótkoterminowe wskaźniki Cp i Cpk są wystarczające do oceny jakości.
• Kiedy stosować Pp i Ppk (długoterminowe wskaźniki):
  • Ocena zdolności w długim okresie – Wskaźniki Pp i Ppk są kluczowe w ocenie długoterminowej wydajności procesu. Są one stosowane, aby zrozumieć, jak proces radzi sobie w codziennej produkcji, gdy uwzględniane są zmienne zewnętrzne takie jak różnice w dostawach materiałów, zmiany w pracy operatorów, warunki atmosferyczne, zużycie maszyn itp.
  • Monitorowanie procesów ciągłych – Dla procesów produkcyjnych, które działają przez długi czas bez przerwy, jak np. produkcja masowa lub ciągła (np. w przemyśle chemicznym). Pp i Ppk są bardziej reprezentatywne dla zdolności procesu, ponieważ mierzą wydajność w długim horyzoncie czasowym.
  • Ocena stabilności w całym cyklu produkcji – Jeśli firma chce ocenić, czy proces spełnia wymagania w trakcie zmiennych warunków, Pp i Ppk lepiej odzwierciedlą długoterminową wydajność procesu.

Wpływ zmienności na jakość produktów

Zmienność w procesie produkcyjnym odnosi się do stopnia, w jakim wyniki (np. wymiary, masa, skład chemiczny) różnią się od siebie oraz od pożądanego rezultatu. Szerokość rozrzutu to zakres, w którym te wyniki się mieszczą. Im większa zmienność, tym większy rozrzut wyników. Szerokość rozrzutu jest kluczowym wskaźnikiem wpływającym na jakość produktu, ponieważ większa zmienność zwiększa ryzyko, że produkty będą odbiegać od specyfikacji lub tolerancji ustalonych przez klienta.

Rozrzut a jakość:

• Jeśli rozrzut wyników produkcyjnych jest szeroki, część produktów może wykraczać poza dolną lub górną granicę specyfikacji (LSL – Lower Specification Limit, USL – Upper Specification Limit), co prowadzi do powstawania produktów niezgodnych (ang. defects).
• Nawet jeśli produkty mieszczą się w granicach specyfikacji, większa zmienność może prowadzić do niejednorodnej jakości w obrębie partii, co wpływa na satysfakcję klientów i może prowadzić do problemów w późniejszych etapach produkcji lub użytkowania.
• W przypadku bardzo wąskich tolerancji, nawet niewielka zmienność może spowodować poważne problemy jakościowe, ponieważ granice tolerancji nie zostawiają wiele miejsca na odchylenia.

Jakość a zdolność procesu:

• Wysoka zmienność obniża wskaźniki zdolności procesu, takie jak Cp i Cpk, co oznacza, że proces staje się mniej zdolny do produkcji wyrobów zgodnych z wymaganiami jakościowymi. Procesy z niskim Cp lub Cpk oznaczają, że nawet przy centrowaniu procesu wyniki produkcyjne mogą przekraczać granice specyfikacji, co prowadzi do reklamacji, odpadów i przeróbek.
• Idealny proces ma niewielką zmienność i jest dobrze wycentrowany, co oznacza, że większość wyników znajduje się blisko średniej, a rozrzut jest wąski i w pełni mieści się w granicach specyfikacji.

Jak minimalizować zmienność, aby poprawić zdolność procesu?

1. Kontrola procesu (SPC – Statistical Process Control):
   • SPC jest narzędziem służącym do monitorowania i kontroli zmienności procesu w czasie rzeczywistym. Używanie kart kontrolnych (np. kart X-bar, R, S) pozwala na bieżące śledzenie wyników procesu i szybką interwencję w przypadku wykrycia odchyleń lub niestabilności.
   • Karty kontrolne pomagają wykryć zmienność specjalną i identyfikować, czy wyniki procesu mieszczą się w wyznaczonych granicach kontrolnych, zanim problem stanie się na tyle poważny, że proces wyprodukuje dużą liczbę wadliwych produktów.
2. Redukcja zmienności specjalnej:
   • Zmienność specjalna (ang. special cause variation) to odchylenia wynikające z nietypowych i sporadycznych problemów, takich jak awarie maszyn, błędy ludzkie czy wadliwe materiały. Eliminacja tych przyczyn zmienności wymaga zastosowania takich narzędzi jak:some text
     • Analiza przyczyn źródłowych (Root Cause Analysis): Pozwala zidentyfikować źródło problemu, aby skutecznie wyeliminować zmienność specjalną.
     • Poka-yoke: Narzędzia te minimalizują ryzyko wystąpienia błędów ludzkich i zmienności specjalnej, automatyzując procesy i wprowadzając blokady przed błędami.
     • FMEA (Failure Mode and Effects Analysis): To systematyczna metoda identyfikacji potencjalnych awarii w procesie oraz zapobiegania im, co pozwala zmniejszyć zmienność i zwiększyć stabilność procesu.
3. Optymalizacja ustawień maszyny i procesu:
   • Często zmienność procesu wynika z niedoskonałych ustawień maszyn produkcyjnych. Wprowadzenie dokładnych procedur kalibracyjnych i systematyczne monitorowanie parametrów pracy maszyn może znacząco zmniejszyć zmienność.
   • Regulacja procesu: Polega na dostosowaniu parametrów maszyn w celu osiągnięcia idealnego balansu między zmiennością a efektywnością produkcji. Wymaga to regularnych przeglądów i optymalizacji ustawień maszyn oraz precyzyjnego monitorowania wyników.
4. Standaryzacja pracy operatorów:
   • Zmienność często wynika z różnic w pracy operatorów, np. różne sposoby obsługi maszyn mogą powodować zmienność w wynikach procesu. Wprowadzenie standardowych procedur operacyjnych (SOP) pozwala na ujednolicenie pracy wszystkich operatorów, co minimalizuje zmienność wynikającą z czynników ludzkich.
   • Regularne szkolenia operatorów oraz wprowadzenie systemów monitorowania pracy pozwala na eliminację odchylenia wynikającego z ludzkich błędów.
5. Automatyzacja procesów:
   • Zwiększenie poziomu automatyzacji może znacząco zmniejszyć zmienność, zwłaszcza tę wynikającą z czynników ludzkich. Zautomatyzowane systemy produkcji są mniej podatne na błędy i mogą zapewnić większą spójność wyników produkcyjnych.
   • Wprowadzenie robotów przemysłowych lub zaawansowanych systemów kontroli procesów (np. systemy SCADA) pozwala na lepszą kontrolę parametrów i zmniejszenie wpływu zmiennych zewnętrznych.
6. Kontrola jakości surowców:
   • Zmienność w procesie często wynika z różnic w jakości surowców. Regularne testowanie surowców przed ich użyciem w procesie produkcyjnym oraz współpraca z dostawcami w celu poprawy spójności materiałów może znacząco zmniejszyć zmienność.
   • Supplier Quality Management (SQM): Wprowadzenie systemów zarządzania jakością dostawców pozwala na bardziej precyzyjną kontrolę jakości dostarczanych surowców i minimalizuje zmienność wynikającą z różnych partii materiałów.

Minimalizowanie zmienności poprzez narzędzia takie jak SPC, standaryzacja pracy, automatyzacja oraz kontrola jakości surowców pozwala na poprawę zdolności procesu i zapewnienie stabilnej, wysokiej jakości produkcji.

Zdolność procesu a koszty produkcji

Lepsza zdolność procesu oznacza, że proces produkcyjny jest bardziej przewidywalny, stabilny i mniej podatny na wytwarzanie wyrobów poza specyfikacją. Procesy o wyższych wskaźnikach Cp, Cpk, Pp i Ppk mają mniejszą zmienność i są bardziej wycentrowane względem wymagań jakościowych. To przekłada się na wiele korzyści, które bezpośrednio wpływają na redukcję kosztów produkcji:

• Mniejsza liczba wadliwych produktów – Proces o wysokiej zdolności wytwarza mniej wyrobów, które nie spełniają norm jakościowych, co oznacza mniejszą liczbę produktów, które muszą zostać odrzucone, poprawione lub ponownie wyprodukowane.
• Redukcja odpadów – Większa kontrola nad procesem zmniejsza ilość odpadów produkcyjnych, które powstają na skutek wytwarzania produktów niezgodnych z wymaganiami. Mniej odpadów oznacza mniejsze straty materiałów i surowców oraz mniejsze zużycie energii i innych zasobów.
• Niższe koszty kontroli jakości – Wydajniejsze procesy wymagają mniej zasobów do kontroli jakości (np. inspekcji, testowania), ponieważ mniej produktów jest wadliwych. Dzięki większej zdolności procesów można ograniczyć ilość kontroli jakości lub wprowadzić bardziej efektywne systemy kontroli, co prowadzi do oszczędności czasu i pieniędzy.
• Zwiększenie wydajności – Stabilne procesy produkcyjne wymagają mniej interwencji operatorów, przestojów i poprawek, co przekłada się na zwiększenie wydajności produkcji. Operatorzy mogą skupić się na optymalizacji procesów, a nie na naprawianiu błędów. Oznacza to, że linie produkcyjne działają z większą efektywnością i mniejszą liczbą przestojów.
• Zwiększona przewidywalność – Lepsza zdolność procesu oznacza, że firmy mogą dokładniej przewidzieć swoje potrzeby produkcyjne, eliminując nadprodukcję i optymalizując zapasy. Procesy o wysokiej zdolności pozwalają na wytwarzanie produktów na czas i według planu, co eliminuje konieczność gromadzenia nadmiernych zapasów lub wytwarzania dodatkowych partii produktów.

Jakie koszty można zminimalizować, dbając o zdolność procesu?

1. Koszty odpadów i przetwarzania – Produkty niezgodne z wymaganiami specyfikacji generują koszty związane z ich naprawą, utylizacją lub ponowną produkcją. Wzrost zdolności procesu zmniejsza ilość produktów wadliwych, co prowadzi do ograniczenia odpadów. Dbałość o proces pozwala zaoszczędzić surowce, energię, czas produkcji oraz zmniejsza liczbę dodatkowych procesów naprawczych.
2. Koszty reklamacji i napraw gwarancyjnych – Produkty o niskiej jakości często kończą się reklamacjami ze strony klientów, co może prowadzić do kosztownych napraw gwarancyjnych, wymiany produktów, a nawet kosztów związanych z utratą zaufania klientów. Zwiększenie zdolności procesu do produkcji wyrobów zgodnych z wymaganiami zmniejsza liczbę reklamacji i koszty związane z obsługą gwarancyjną.
3. Koszty związane z kontrolą jakości – Stabilne procesy o wysokiej zdolności wymagają mniej zasobów do ciągłej kontroli jakości, ponieważ liczba wadliwych produktów jest zminimalizowana. Procesy o niskiej zmienności mogą pozwolić na zmniejszenie częstotliwości lub intensywności testów kontrolnych, co obniża koszty związane z laboratoriami, testerami i inspektorami jakości.
4. Koszty nadmiernych zapasów i nadprodukcji – Procesy o niskiej zdolności często prowadzą do konieczności nadprodukcji, aby zrekompensować straty wynikające z produktów wadliwych. To zwiększa zapasy magazynowe, co generuje dodatkowe koszty przechowywania i transportu. Zwiększając zdolność procesu, firma może precyzyjniej planować produkcję i utrzymywać zapasy na optymalnym poziomie.
5. Koszty przestojów i poprawiania procesu – Niestabilne procesy prowadzą do częstszych interwencji, takich jak przestoje maszyn, korekty ustawień czy naprawy maszyn, co zmniejsza wydajność i generuje dodatkowe koszty związane z czasem przestoju. Lepsza zdolność procesu prowadzi do większej przewidywalności i stabilności, co minimalizuje potrzebę częstego ingerowania w proces.
6. Koszty związane z surowcami i energią – Procesy o dużej zmienności często wymagają więcej surowców i energii, aby utrzymać produkcję na odpowiednim poziomie jakości. Optymalizacja procesu zmniejsza ilość materiałów i energii zużywanych do produkcji, co obniża koszty operacyjne.

Dzięki stabilnym procesom firmy mogą zmniejszyć przestoje, lepiej przewidywać potrzeby produkcyjne i unikać nadprodukcji oraz nadmiernych zapasów, co ostatecznie prowadzi do wzrostu wydajności i poprawy rentowności.

Monitorowanie i ciągłe doskonalenie procesów

Monitorowanie zdolności procesu to kluczowy element zarządzania jakością i wydajnością. Istnieje wiele narzędzi i technologii, które pomagają w bieżącym śledzeniu parametrów procesów produkcyjnych i identyfikacji problemów związanych ze zmiennością, co umożliwia podejmowanie szybkich działań korygujących. Wśród nich można wymienić:

1. SPC (Statistical Process Control):
   • Statystyczna kontrola procesu (SPC) to zestaw narzędzi statystycznych stosowanych do monitorowania zdolności procesu. Najczęściej stosowanym narzędziem SPC są karty kontrolne, które umożliwiają śledzenie wyników procesu w czasie rzeczywistym.some text
     • Karty X-bar i R: Monitorują średnie wartości i rozstęp wyników w próbkach, identyfikując zmienność krótkoterminową.
     • Karty kontrolne Shewharta: Pozwalają na wykrycie odchyleń od stabilności procesu, takich jak zmienność specjalna.
     • Histogramy: Pokazują rozkład wyników produkcyjnych i wizualizują zmienność oraz ewentualne odchylenia od specyfikacji.
   • SPC umożliwia bieżącą kontrolę nad procesem oraz szybkie wykrywanie problemów związanych z jego stabilnością, co pozwala na natychmiastową reakcję w celu uniknięcia wadliwych produktów.
2. Systemy MES (Manufacturing Execution System):
   • MES to systemy informatyczne do zarządzania i monitorowania procesów produkcyjnych w czasie rzeczywistym. Pozwalają one na zbieranie danych z maszyn i urządzeń, co umożliwia śledzenie parametrów procesu, takich jak prędkość, temperatura, zużycie materiałów czy wydajność produkcji.
   • MES łączy w sobie funkcje planowania produkcji, monitorowania efektywności, zarządzania jakością oraz śledzenia danych historycznych, co daje pełny obraz stanu procesu i pozwala na optymalizację jego zdolności.
3. Systemy SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition):
   • SCADA to systemy do zdalnego monitorowania i kontrolowania procesów technologicznych. Umożliwiają zbieranie i analizę danych w czasie rzeczywistym, a także automatyczne sterowanie maszynami i urządzeniami.
   • SCADA dostarcza szczegółowych informacji o stanie procesów, takich jak temperatura, ciśnienie czy wydajność, co pomaga w identyfikacji problemów, takich jak nadmierna zmienność czy odchylenia od norm.
4. Systemy ERP (Enterprise Resource Planning):
   • ERP integruje wszystkie aspekty zarządzania przedsiębiorstwem, w tym zarządzanie produkcją, zapasami, finansami i jakością. Moduły ERP mogą zbierać dane na temat zdolności procesów, co pomaga w optymalizacji produkcji i lepszym zarządzaniu zasobami.
   • Zdolność do integracji danych produkcyjnych z innymi obszarami przedsiębiorstwa pozwala na podejmowanie bardziej świadomych decyzji dotyczących zarządzania jakością.
5. Kamery i systemy wizyjne:
   • Systemy wizyjne są stosowane do automatycznej kontroli jakości wizualnej produktów. Umożliwiają szybkie wykrywanie wad, takich jak rysy, defekty powierzchni, nieprawidłowe wymiary czy inne odstępstwa od specyfikacji.
   • Technologie te zapewniają precyzyjną i nieprzerwaną kontrolę jakości, co zwiększa zdolność procesu do utrzymania stałej jakości.
6. Internet of Things (IoT) i Big Data:
   • Wykorzystanie IoT w produkcji pozwala na zbieranie ogromnych ilości danych z różnych źródeł (maszyn, czujników, urządzeń) i ich analizę w czasie rzeczywistym. Dzięki Big Data, dane te mogą być analizowane w celu przewidywania problemów, optymalizacji parametrów procesu i poprawy jego zdolności.
   • Predictive maintenance (przewidywanie awarii maszyn na podstawie danych historycznych) to przykład zastosowania IoT i Big Data do monitorowania stanu maszyn i zapobiegania problemom, które mogą wpłynąć na stabilność procesu.

Rola metodologii Lean i Six Sigma w monitorowaniu i doskonaleniu procesów

Lean i Six Sigma to metodologie, które odgrywają kluczową rolę w monitorowaniu i ciągłym doskonaleniu procesów. Oba podejścia koncentrują się na optymalizacji procesów, redukcji zmienności i eliminacji marnotrawstwa, co prowadzi do poprawy zdolności procesu.

1. Lean Manufacturing:
   • Lean koncentruje się na eliminacji marnotrawstwa (ang. waste) w procesach produkcyjnych. Lean identyfikuje siedem głównych rodzajów marnotrawstwa (overproduction, waiting, transport, over-processing, inventory, motion, defects), które mogą obniżać efektywność procesu i wpływać na jego zdolność. Więcej o Lean Manufacturing znajdziesz w naszym drugim wpisie: Co to jest Lean Manufacturing? [Kompletny Przewodnik].
   • Techniki Lean:
     • 5S (Sort, Set in Order, Shine, Standardize, Sustain): Metoda organizacji miejsca pracy w celu eliminacji chaosu i marnotrawstwa, co prowadzi do poprawy efektywności procesów.
     • Kaizen: Proces ciągłego doskonalenia polegający na wdrażaniu niewielkich, ale regularnych usprawnień, które pomagają w optymalizacji zdolności procesu.
     • Value Stream Mapping (VSM): Analiza przepływu materiałów i informacji przez procesy produkcyjne, co pozwala na identyfikację obszarów o niskiej wydajności i wdrożenie usprawnień.
2. Six Sigma:
   • Six Sigma to metodologia oparta na danych i analizie statystycznej, której celem jest redukcja zmienności w procesach i poprawa zdolności procesu do wytwarzania wyrobów zgodnych z wymaganiami jakościowymi. Six Sigma dąży do osiągnięcia poziomu zdolności procesu na poziomie 3,4 wad na milion wyprodukowanych jednostek (ang. Defects per Million Opportunities, DPMO).
   • Techniki Six Sigma:
     • DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control): To pięcioetapowa metodologia Six Sigma służąca do optymalizacji procesów. Składa się z:some text
       • Define (Zdefiniowanie): Zdefiniowanie problemu i celów projektu doskonalenia.
       • Measure (Pomiar): Zbieranie danych dotyczących procesu i identyfikacja zmiennych wpływających na jego wydajność.
       • Analyze (Analiza): Analiza danych w celu określenia źródeł zmienności i problemów jakościowych.
       • Improve (Ulepszanie): Wdrożenie działań mających na celu poprawę procesu i zmniejszenie zmienności.
       • Control (Kontrola): Monitorowanie zmienności i zdolności procesu w celu utrzymania osiągniętych usprawnień.
     • Statistical Process Control (SPC): Six Sigma intensywnie korzysta z narzędzi SPC, takich jak karty kontrolne i analiza zdolności procesu, do monitorowania i kontrolowania stabilności procesów.

PDCA (Plan-Do-Check-Act) to cykliczny model doskonalenia procesów, znany również jako cykl Deminga, który jest podstawą zarządzania jakością i procesem ciągłego doskonalenia.

1. Plan (Zaplanuj):
   • Na tym etapie określane są cele doskonalenia procesu oraz zbierane są dane dotyczące problemów i przyczyn zmienności. Przeprowadza się analizę stanu obecnego procesu oraz identyfikuje obszary do poprawy.
   • Planowanie obejmuje określenie zasobów, harmonogramu działań oraz metod, które będą zastosowane do wdrożenia usprawnień.
2. Do (Wykonaj):
   • Na tym etapie wdraża się zaplanowane zmiany w procesie, zgodnie z harmonogramem i zasobami. Ważne jest, aby na tym etapie testować nowe rozwiązania na małej skali, zanim zostaną one wdrożone w całym procesie.
   • Wdrażanie może obejmować zmiany w ustawieniach maszyn, standardach operacyjnych, a także wdrożenie nowych technologii monitorujących proces.
3. Check (Sprawdź):
   • Po wdrożeniu zmian, ten etap obejmuje pomiar i analizę wyników. Sprawdzane jest, czy wprowadzone zmiany poprawiły zdolność procesu oraz czy zmniejszyły zmienność.
   • Na tym etapie wykorzystuje się narzędzia takie jak karty kontrolne, analiza statystyczna i porównanie wyników z wcześniejszymi danymi procesowymi.
4. Act (Działaj):
   • Jeśli wprowadzone zmiany przyniosły pozytywne rezultaty, są one w pełni wdrażane w całym procesie. W przypadku, gdy wyniki są niezadowalające, cykl PDCA zaczyna się od nowa, a proces jest analizowany pod kątem dalszych usprawnień.
   • Kluczowe jest utrwalenie osiągniętych wyników i standaryzacja procesu, aby wyniki były powtarzalne.

Dzięki tym narzędziom i technikom, organizacje mogą zwiększać swoją konkurencyjność, obniżać koszty i poprawiać jakość swoich produktów.

Podsumowanie 

Zdolność procesu ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia wysokiej jakości produktów, redukcji kosztów i zwiększenia efektywności produkcji. Poprawa zdolności procesu wymaga systematycznego monitorowania, eliminacji zmienności i ciągłego doskonalenia za pomocą narzędzi takich jak SPC, Lean i Six Sigma. Firmy, które skutecznie zarządzają zdolnością swoich procesów, są w stanie zwiększać swoją przewidywalność, ograniczać marnotrawstwo oraz podnosić jakość produktów, co prowadzi do długoterminowego sukcesu na konkurencyjnym rynku.

Jeśli chcesz zwiększyć swoją wiedzę na temat technik i narzędzi Lean oraz udoskonalić swoje procesy produkcyjne, wypełnij formularz kontaktowy dostępny na naszej stronie internetowej Instytutu Doskonalenia Produkcji i zrób pierwszy krok w kierunku zmian!

Zapraszamy także na naszego bloga, gdzie znajdziesz więcej artykuł o tematach okołoprodukcyjnych, jak np. Schemat blokowy procesu produkcji oraz Optymalizacja produkcji - Jak to zrobić i czego się spodziewać?.