خطاب إدواردز ديمنج في اليابان عام 1978.
"نظرة سريعة على بعض مبادئ الإدارة الجديدة"
فيما يلي نسخة من خطاب منسي ألقاه في طوكيو عام 1978 دبليو. إدواردز ديمينغ أمام اتحاد العلماء والمهندسين اليابانيين (JUSE). نظرًا لأن النسخة الأصلية كانت نسخة رديئة، فهناك أجزاء صغيرة من النص لا يمكن فك شفرتها. تم تقديم النص إلى معهد ديمنج (الولايات المتحدة الأمريكية) بواسطة مايك ماكلين. مصدر: www.qualitydigest.com
يتم استكمال ترجمة المقال بتعليقات وروابط للمواد الداعمة على موقعنا، مظللة بخط مائل في كتل منفصلة. ترجمة وتعليقات: المدير العلمي لمركز AQT سيرجي ب. غريغورييف
حرية الوصول إلى المقالات لا تقلل بأي حال من الأحوال من قيمة المواد الموجودة فيها.
إن القفزة المذهلة في جودة معظم المنتجات اليابانية، من الدرجة الثالثة إلى الجودة العالية والموثوقية، مع اقتصاديات الإنتاج المذهلة، بدأت بانفجار سريع في عام 1950 وتستمر حتى يومنا هذا. العالم كله يعرف عن الجودة اليابانية والطفرة المفاجئة التي بدأت في عام 1950، ولكن القليل منهم يفهمون كيف حدث ذلك.
صورة. في الخمسينيات من القرن الماضي، قام إيزابورو نيشيبوري، عضو JUSE، وشيغيتشي موريجوتشي من جامعة طوكيو بدعوة دبليو. إدواردز ديمينغ لإلقاء محاضرة حول أساليب الأعمال الإحصائية في جلسة نظمتها جمعية كيدانرين، الجمعية التنفيذية المرموقة في اليابان، تحت رئاسة إيشيرو إيشيكاوا ( أيضا الرئيس جوسي). مصدر: معهد ديمنج .
ويبدو من المفيد أن نجمع في مكان واحد المبادئ الإحصائية للإدارة التي جعلت ثورة الجودة ممكنة في اليابان، لأنه حتى في الوقت الحاضر فإن معظم هذه المبادئ ليست مفهومة أو تمارس بشكل عام في أمريكا.
وبطبيعة الحال، تغيرت الأهمية النسبية لبعض المبادئ الموصوفة هنا على مر السنين منذ عام 1950. وقد نشأت بعض المبادئ المذكورة هنا كنتائج طبيعية لمبادئ سابقة. ويمكن إضافة عواقب أخرى، إلى ما لا نهاية تقريبًا.
إن القفزة النوعية التي شهدتها اليابان لم تكن صدفة. لقد كان هذا النجاح أعقب جهدًا متضافرًا وحازمًا ومنهجيًا في جميع أنحاء الصناعة اليابانية، وعلى جميع مستويات الإنتاج، بما في ذلك، بالطبع، الإدارة، لإنجاح الأساليب الإحصائية. وقد أدت الزيارات المتكررة، وكذلك الدورات على مختلف المستويات للمديرين والمهندسين والحرفيين، التي نظمها اتحاد العلماء والمهندسين اليابانيين، إلى توجيه هذه الجهود وتعزيزها. ولعل مثل هذه الحركة المنسقة ممكنة فقط في اليابان.
من الواضح أن التعرف على مشكلات الجودة والتوحيد والاقتصاد وتقييم محاولات حلها يتطلب أساليب إحصائية وتفكيرًا إحصائيًا. تغطي الأساليب الإحصائية كل خطوة من خط الإنتاج، بدءًا من مواصفات واختبار المواد الواردة، وحتى اختبار المنتج قيد الاستخدام، وحتى أبحاث العملاء، وتصميم المنتج، وإعادة التصميم. ولهذا السبب كما قلت والتر أ. شيوهارت تعد مراقبة الجودة الإحصائية أوسع مصطلح ممكن لمشاكل التصنيع الهزيل.
المبدأ 1.
إن لفت انتباه عامل الإنتاج إلى منتج معيب صنعه أثناء وجوده في حالة من السيطرة الإحصائية على سبب هذا العيب أمر محبط ومكلف. 1 . هذا لن يساعده على الإطلاق، لأنه في الواقع معصوب العينين، يأخذ عينات من الخرز، الأبيض والأحمر، من صندوق من الخرز الأحمر والأبيض الممزوج بعناية. فهو لا يستطيع التحكم في التواجد العشوائي للخرزات الحمراء في عيناته ومنتجه؛ لا يستطيع التغلب على النظام. يعوقه حصة الخرزات الحمراء في النظام. الإدارة وحدها هي التي يمكنها تغيير نسبة الخرزات الحمراء في الصندوق.
انظر الوصف هـ- تجربة ديمنج بالخرز الأحمر .
في الواقع، إذا لفتت انتباهه إلى عنصر معيب بينما كان أدائه تحت المراقبة الإحصائية لسبب هذا الخلل، فسوف يحاول تغيير إجراءاته... [فقد النص]، على أمل التحسين عبثًا. ستكون نتيجة تعديله... [فقد النص] زيادة في الاختلافات في نتائجه - وهي نتيجة عكسية تلغي جهوده.
انظر الشرح في مقال دونالد ويلر الذي قمنا بترجمته. الطرق الصحيحة والخاطئة لاستخدام مجالات التسامح. هل يجب فرز المنتجات وفقًا لهوامش التسامح بين المنتجات المعيبة وغير المعيبة، أم يجب أن نحاول تخصيص العملية؟
إن الحجة القائلة بأن لعامل الإنتاج الحق في معرفة حالة شؤونه وأنه لن يعرف حتى يرى العناصر المعيبة التي ينتجها هي إحدى المفاهيم الخاطئة الإدارية الشائعة التي يتم تدريسها في كليات إدارة الأعمال اليوم. الخطأ الموضح هنا ينشأ من الفشل في فهم أفضل مبادئ الإدارة.
المبدأ 2.
إذا كان الموظف قد حقق حالة من الرقابة الإحصائية في عمله، ولكن أدائه من حيث الجودة أو الكمية غير مرض، فمن الأفضل نقله إلى وظيفة مختلفة تماما.
انظر الشرح في الحل المفتوح نظرة نقدية على استخدام مؤشرات الأداء الرئيسية في نظام تحفيز الموظفين. أو كيف تحرم الإدارة نفسها من أهم المعلومات لإدارة الشركة وتدمر العمل الجماعي .
المبدأ 3.
إن تدريب وإعادة تدريب العامل الذي لم يحقق حالة من التحكم الإحصائي في عمله سيظل فعالاً بالنسبة له.
المبدأ 4.
توفر الحدود العليا والدنيا لنطاق التسامح للمنتج وحده نقطة مرجعية مكلفة وغير مرضية لعامل الإنتاج. على سبيل المثال، حدود التسامح مع القطر الخارجي في نطاق 1.001 إلى 1.002 سم تخبر عامل الإنتاج أن قطرًا 1.0012 سم يقع ضمن نطاق التسامح، لكن هذا لا يساعده على إنتاج عيوب أقل وتحسين الإنتاجية، على عكس ما قد يحققه باستخدام جهد أقل باستخدام الأساليب الإحصائية. (صرح به الدكتور شوهارت منذ عدة سنوات).
انظر الشرح في مقال دونالد ويلر الذي قمنا بترجمته. الطرق الصحيحة والخاطئة لاستخدام مجالات التسامح. هل يجب فرز المنتجات وفقًا لهوامش التسامح بين المنتجات المعيبة وغير المعيبة، أم يجب أن نحاول تخصيص العملية؟
المبدأ 5.
لذلك، من أجل توفير المال، يجب أن يتطلب وصف وظيفته تحقيق مراقبة إحصائية لعمله مع توزيع العناصر الفردية داخل منطقة التسامح. وبموجب هذا النظام، ستلبي منتجاته نطاق التسامح دون التكلفة العالية للفحص التفصيلي. ويجوز نقل العمال الخاضعين للرقابة الإحصائية ولكن أدائهم غير مرضي إلى وظيفة أخرى.
المبدأ 6.
الجودة الجيدة لا تعني بالضرورة الجودة العالية. وهذا يعني بشكل أساسي التوحيد والموثوقية بتكلفة منخفضة وجودة تلبي متطلبات السوق.
المبدأ 7.
إن انحراف خاصية الجودة عن القيمة الاسمية يسبب خسائر، حتى لو حدثت الانحرافات ضمن نطاق التسامح. مع قدر أكبر من التوحيد، يمكن للشركة المصنعة تحقيق وفورات في عملية الإنتاج، مثل تقليل بعض الخطوات أو استخدام مواد خام أرخص، مع الاستمرار في تلبية المواصفات. وبالتالي فإن المزيد من التجانس يسمح بما يلي: أ) للمنتج ومستهلكه - كليهما - تحقيق وفورات أكبر؛ و ب) يوفر أساسًا أفضل لممارسة الأعمال معًا 2 .
الأمثلة كثيرة، ولكنها قد لا تكون معروفة جيدًا، على سبيل المثال، يعد توحيد المنتجات الزراعية مهمًا أيضًا للتجهيز الاقتصادي للأغذية ومشتقاتها الأخرى.
انظر الوصف وظائف فقدان الجودة تاجوتشي .
المبدأ 8.
في حالة الفوضى (سوء الإشراف، سوء الإدارة، عدم وجود رقابة إحصائية)، لا يستطيع عامل الإنتاج تطوير قدراته المحتملة وضمان تجانس المنتج وإنتاجيته.
توفر الأساليب الإحصائية مثل مخططات التحكم شيوارت إشارات تشير إلى وجود سبب محدد لعدم التجانس يتطلب اتخاذ إجراء تصحيحي.
المبدأ 9.
يُنصح بتقسيم أسباب ارتفاع تكاليف الإنتاج مع فقدان القدرة التنافسية للمؤسسات إلى فئتين:
أسباب جهازية (أسباب عامة أو بيئية) - 85%.
تظل هذه الإخفاقات في النظام حتى تقوم الإدارة بتصحيحها. عادة ما يكون من السهل قياس تأثيرها المشترك. يمكن تحديد بعض الأسباب الفردية بناءً على الحكم. ويمكن تحديد الباقي تجريبيا. البعض عن طريق فحص سجلات العمليات والمواد.
أسباب خاصة - 15%.
هذه الأسباب خاصة بعامل أو آلة معينة. يكتشف مخطط التحكم Shewhart إشارة لسبب خاص يمكن للعامل عادةً تحديده وتصحيحه.
تشير النسب المئوية المقدمة فقط إلى أن الأسباب الجهازية، من خلال تجربتي، تتفوق على الأسباب الخاصة. يعد تصميم المنتج واختبار الخدمة جزءًا من النظام وهما من مسؤولية الإدارة.
تستمد الأسباب الشائعة اسمها من حقيقة أنها مشتركة بين مجموعة كاملة من العمال: فهي تنتمي إلى النظام.
لن يحدث أي تحسن في النظام أو أي تخفيض في الأسباب الخاصة للفروق والمشاكل إذا لم تعالج الإدارة الأسباب المشتركة.
إن الخلط بين هذين النوعين من الأسباب يؤدي إلى الإحباط على كافة المستويات ويؤدي إلى قدر أكبر من التقلب وارتفاع التكاليف ـ وهو عكس المطلوب تماماً.
المبدأ 10.
ولحسن الحظ، يمكن القضاء على هذا الارتباك دون فشل تقريبًا. توفر الأساليب الإحصائية البسيطة مثل التوزيعات، ومخططات تدفق العمليات، ومخططات التحكم في Shewhart، والتي تم شرحها جميعًا في الكتب، إشارات تخبر المشغل بموعد اتخاذ الإجراء لتحسين توحيد عمله. ويخبرونه أيضًا متى يترك العملية بمفردها.
المبدأ 11.
تقلل هذه الطرق الإحصائية البسيطة من تكلفة خطأين شائعين:
1. الإفراط في التصحيح (الإفراط في التنظيم)، والبحث في كثير من الأحيان عن سبب محدد واتخاذ التدابير التي لا تؤدي إلا إلى زيادة التباين والانحراف عن الهدف.
2. التقاعس عن العمل (فعل القليل جدًا أو عدم القيام بأي شيء على الإطلاق) عندما تكون هناك علامات لأسباب خاصة.
من السهل تجنب أي من الأخطاء تمامًا. يمكنك تجنب الخطأ رقم 1 (من النوع الأول) من خلال عدم القيام بأي شيء لأسباب خاصة، وبالتالي تكرار الخطأ رقم 2 قدر الإمكان. والنتيجة هي الفوضى. أو يمكنك تجنب الخطأ رقم 2 (النوع 2) من خلال اتخاذ إجراء عند أدنى علامة على الانحراف لأعلى أو لأسفل. والنتيجة هي زيادة التقلبات وحتى المزيد من الفوضى.
الأساليب الإحصائية هي الطريقة الوحيدة الفعالة من حيث التكلفة لتحقيق الاستقرار وتقليل الخسائر الناجمة عن كلا الخطأين.
ما ليس في الكتب، غير واضح أو غير معروف بشكل عام لمهندسي مراقبة الجودة هو أن نفس مخططات التحكم التي ترسل إشارات إحصائية إلى عامل الإنتاج تزود الإدارة أيضًا بمقياس لمجموع المشكلات المتعلقة بالنظام نفسه (الأسباب الشائعة) 3 .
شرح الفقرة السابقة من المقال بقلم إدواردز ديمنج (سيرجي ب. غريغورييف)
عندما يظهر مخطط تحكم شيوهارت دليلاً على وجود أسباب خاصة للتباين وفقًا لـ معايير المنطقة الغربية الكهربائية يشير هذا إلى سلوك غير مستقر (غير متوقع) للعملية ويشير لعامل الإنتاج إلى أن الاختلافات التي لوحظت في النقاط "الحمراء" ترجع إلى أسباب خاصة يجب التخلص منها، وإذا لم يكن من الممكن التخلص منها مرة واحدة، فيجب السيطرة عليها - يمكن القيام بذلك في معظم الحالات على مستوى المتجر.
وفي الوقت نفسه، توضح حدود التحكم (الخطوط الحمراء العلوية والسفلية) للعملية غير المستقرة الحد الأدنى من إمكانات حالة العملية التي ستصل إليها بعد إزالة الأسباب الخاصة على مستوى المتجر. توضح حدود التحكم وموضع العملية (Central Line, CL) وجود حالة نتيجة لأسباب عامة (نظامية)، عندما تعتمد التحسينات الإضافية في الغالبية العظمى من الحالات على كيفية تصميم العملية، وهذا يقع ضمن اختصاص الشركة الإدارة العليا. ولكن لا ينبغي إجراء التغييرات النظامية إلا بعد إزالة الأسباب المحددة للتباين! وإلا فلن تتمكن من تقييم فعاليتها.
إذا أظهر مخطط تحكم شيوهارت سلوكًا مستقرًا (يمكن التنبؤ به) للعملية - فإن حدود التحكم ومتوسط العملية توضح أن العملية في أفضل حالة يمكنها تحقيقها في النظام الحالي للأسباب المشتركة. وإذا كانت هذه الحالة من العملية لا تلبي متطلباتها، فإن التغييرات النظامية فقط هي التي يمكنها تحسين الوضع، وهذا يخضع فقط للإدارة العليا للشركة، ولكن ليس لأرضية المتجر. ستسمح لك الحالة المستقرة للعملية بتتبع فعالية المحاولات المبذولة لتحسين النظام الذي تعمل فيه هذه العملية.
إن مطالبة موظفي المتجر بتحسين عملية مستقرة بشكل مستقل يعني خلق ظروف محبطة للعمال، حيث تولد الأكاذيب الصغيرة والكبيرة. وأي محاولات صادقة من قبل فريق العمل لتحسين مثل هذه العملية لا تؤدي إلا إلى زيادة تقلباتها مما يؤدي إلى تفاقم العملية ويسبب خيبة الأمل في قدرات الفرد.
المبدأ 12.
الخطوة الأولى لتحسين أي عملية تصنيع أو قياس هي تحقيق التحكم الإحصائي لخاصية المنتج الرئيسية، ثم أخرى، ثم أخرى. بمجرد تحقيق التحكم الإحصائي في الخصائص النوعية الرئيسية للعملية، تصبح العملية جاهزة للمرحلة التالية - التحسين، وهذه هي مسؤولية الإدارة.
إن محاولة تقدير تأثير الخطوات المتخذة للحد من الأسباب الشائعة ستكون محفوفة بالمخاطر ومضللة ما لم يتم إخضاع العمليات أولاً للرقابة الإحصائية.
تظل الأسباب الجهازية (العامة) قائمة على الرغم من تحقيق التحكم الإحصائي لأهم خصائص الجودة للمنتج (كما علم الدكتور [جوزيف م.] جوران منذ فترة طويلة). ومرة أخرى، تمثل الأسباب النظامية (العامة) تحديات للإدارة.
المبدأ 13.
إن المنظم (المنظمات) الميكانيكية التي تحافظ ببساطة على خصائص الجودة ضمن نطاق التسامح لا توفر تجانسًا أفضل للمنتج ولا فوائد اقتصادية منها. لا يحسن النظام. يمكن استخدام وحدات التحكم الميكانيكية بنجاح جنبًا إلى جنب مع أجهزة الكمبيوتر لإنشاء مخططات تحكم توفر إشارات للمشغل تشير إلى حدوث سبب محدد للانحراف وضرورة إجراء تعديلات على العملية.
المبدأ 14.
لا تقوم الإدارة بعملها ما لم يحتفظ المصنع بمخططات التحكم الخاصة بشركة Shewhart لإظهار نسبة المشكلات المعترف بها التي تعزى إلى النظام وبالتالي مسؤولية الإدارة.
إن تأكيد الإدارة المعتاد، في غياب الأساليب الإحصائية، بأننا "نفعل كل ما نعرفه لتحسين الجودة وخفض التكاليف"، رغم صحته، إلا أنه مجرد تمني دون فهم واستخدام أساليب الإدارة الإحصائية.
قد يكون بيان الإدارة النموذجي هو: "أنا أفهم ما يكفي عن مراقبة الجودة لإدارتها بفعالية من مكتبي كرئيس". الفهم السطحي لا يظهر إلا عند ظهور المشاكل 4 .
تفترض الإدارة الأمريكية عمومًا أن عمال الإنتاج مسؤولون عن جميع مشكلات الإنتاج والجودة. في غياب الأساليب الإحصائية، تنطلق الإدارة من النظرية القائلة بأنه إذا لم يرتكب العمال أخطاء، فلن تكون هناك مشاكل. هذه النظرية الأنيقة لا تعمل على تحسين تجانس المنتج أو تقليل الهدر. وهذا موقف مكلف. فهو يخفي مسؤوليات الإدارة وقدراتها ويضمن استمرار المشاكل.
إن سبب استدعاء السيارات للتصحيح، وهو أمر مألوف لدى الجميع، يحدث عندما يكون هناك خطأ واضح، ولا يتعلق بجودة التصنيع، بل بجودة التصميم، والنظام، وبالتالي خطأ الإدارة.
رفع معنويات عامل الإنتاج إذا رأى محاولة حقيقية من جانب الإدارة لتحسين النظام ومحاسبة عامل الإنتاج فقط على ما يكون عامل الإنتاج مسؤولاً عنه ويمكنه السيطرة عليه، وليس على أوجه القصور الموكلة إليه من قبله. النظام، لا يمكن المبالغة فيه.
المبدأ 15.
تتمتع العملية بقدرات موحدة ويمكن التنبؤ بها فقط إذا كانت في حالة من التحكم الإحصائي. في هذه الحالة، ستكون خصائص الجودة الأساسية للمنتج غدًا ضمن الحدود المتوقعة. ويمكن التنبؤ بحجم الإنتاج، وكذلك تكلفة الإنتاج.
رسم. خط الإنتاج، من التصميم والمواد الخام إلى المستهلك. توفر البيانات المستمدة من أبحاث العملاء ومتطلبات الخدمة الأساس لإعادة تصميم المنتج والتغييرات في متطلبات مدخلات الإنتاج.
المبدأ 16.
المستهلك هو أهم نقطة في خط الإنتاج. تعد أبحاث احتياجات المستهلك واختبار الخدمة من المهام الإحصائية.
المبدأ 17.
أداء المنتج هو نتيجة التفاعل بين ثلاثة مكونات: 1) المنتج نفسه؛ 2) المستخدم وكيفية استخدامه للمنتج، وكيفية تركيبه من قبل العميل، وكيفية العناية به، وشروط الاستخدام (مثال: سمح العميل للأوساخ بالدخول إلى المحمل)؛ 3) تعليمات التشغيل، تدريب العملاء، خدمات الإصلاح، تدريب المصلحين وتوافر قطع الغيار.
يمكن للشركة المصنعة للمعدات التي يتم الاحتفاظ بسجلات الخدمة الخاصة بها مراجعة السجلات باستمرار، وتعلم كيفية توزيع الأخطاء بين المكونات الثلاثة وكيفية تحسين أداء منتجها بشكل أكثر فعالية من حيث التكلفة.
عروض:
1. قم بإجراء توزيعات ترددية لتشخيص الأخطاء حسب نوع العميل، حسب موظفي الخدمة، حسب نوع المعدات. من شأن بعض التبديل العشوائي لموظفي الخدمة بين العملاء وأنواع المعدات أن يوفر الأساس لتحسين تدريب موظفي الخدمة.
2. وذلك بناء على طلب العميل حسب نوع المعدات. ستظهر النتائج أنواع العملاء وشروط الاستخدام التي من المرجح أن تكون راضية وأيها من المرجح أن تسبب عدم الرضا.
3. مراقبة ديناميكيات عدد الأعطال حسب نوع العطل ونوع المعدات.
المبدأ 18.
تختلف معايير اختبار المنتج للإعلان عن أنه يلبي أو لا يلبي متطلبات المواصفات (التفاوتات التقنية) تمامًا عن معايير تقييم أداء المنتج. 18 .
المبدأ 19.
يوضح تسليم المنتج في الوقت المحدد التسليم المبكر لبضعة أيام والتسليم المتأخر لبضعة أيام أخرى.
خطر لي هذا المبدأ ذات يوم في اليابان عندما وقفت على رصيف القطار لقطار قادم ولاحظت أنه بقي 10 ثوانٍ قبل موعد الوصول المقرر. أجبته: «بالطبع، يجب أن يكون مبكرًا نصف الوقت ومتأخرًا نصف الوقت إذا أردنا تحديد معدل وصوله على أنه في الوقت المحدد.»
شاهد شرح العملية في المقال:
1.
التعريف التشغيلي
.
المبدأ 20.
عند إنتاج وتسويق منتج ما، تواجه الإدارة نوعين من المشاكل (التحديات): 6 :
أ. ما يجب فعله بمنتج تم تصنيعه بالفعل. وهل يصلح إرساله إلى السوق أو إلى مشتري معين؟
ب. كيفية تحسين المنتج المستقبلي.
المشكلة "أ" تنشأ دائمًا بالنسبة للشركة المصنعة: ماذا تفعل بمنتج اليوم؟ العمل على المشكلة ب هو استثمار. كل درجة من النجاح في المهمة ب تجعل المهمة أ أسهل في المستقبل.
كان هناك وقت كانت فيه مراقبة الجودة تتكون من المشكلة (أ) مع استبعاد المشكلة (ب) تقريبًا. وكان من المفترض أن يؤدي فحص المنتج النهائي لتحديد الوحدات المعيبة إلى ضمان إرسال المنتجات الجيدة فقط إلى السوق أو إلى عميل معين.
من المعروف الآن أنه لا يمكن لأي قدر من اختبارات المنتج النهائية أن يضمن جودة المنتج. قد تتسلل بعض العناصر المعيبة وتتسبب في سوء النية بين المشترين. بالإضافة إلى ذلك، في نهاية السطر، هناك حاجة مستمرة للتنازل عن المتطلبات لتجنب إضاعة الوقت وتكاليف إعادة العمل أو الاستبدال. كلما زاد اعتمادنا على التفتيش، كلما زادت نسبة البضائع المعيبة التي ستصل إلى السوق.
إن فكرة أن الحل يكمن في التحكم والاختبار الإضافي قد أفسحت المجال في بعض الأماكن لفكرة أنه يجب القيام بشيء ما بشأن العملية لتقليل معدل العيوب الناتجة.
يجب أن تكون إجراءات القبول الإحصائي هي المهمة الفرعية ذات الأولوية الأولى في المهمة أ.
توفر الأساليب الإحصائية أيضًا نهجًا فعالاً من حيث التكلفة للمشكلة ب، وهي تحسين العملية.
المبدأ 21.
لا توفر تكلفة إنتاج وحدات متعددة واختبارها معلومات كافية للتنبؤ بتكاليف المنتج، حتى عند دمجها مع توقعات السوق. ومن الضروري أيضًا معرفة كيف سيقوم العميل بفحص الدُفعات للتأكد من مطابقتها للمتطلبات. هل يجب أن يكون كل جزء مطابقًا للمواصفات؟ (غير ممكن بالطبع إذا كان الاختبار مدمرًا). أم هل سيستخدم العميل خطة قبول لا تتطلب الامتثال بنسبة 100 بالمائة؟
المبدأ 22.
القياس، سواء كان بسيطًا أو معقدًا، هو عملية تصنيع 7 . يتميز المنتج بالأرقام التي تم الحصول عليها باستخدام نظام القياس. لا يوجد نظام قياس محدد إلا إذا كان خاضعاً للرقابة الإحصائية، بما في ذلك تبادل المراقبين. إن التحكم الإحصائي ليس مسألة رأي، بل هو مسألة الامتثال لبعض الاختبارات الإحصائية للصدفة.
من خلال خبرتي، فإن الأدوات غير الموثوقة والقياسات غير الموثوقة هي مصدر العديد من المشاكل والنزاعات في التصنيع. هل المنتج معيب أو القياسات غير صحيحة؟
يواجه كل مصنع تحديات يومية تتعلق بالاختلافات بين نتائج القياس الخاصة به وتلك التي يحصل عليها عميله؛ بين مقاييسه وكواشفه القياسية وبين مقاييسه وكواشفه القياسية.
يمكن لأي مصنع للأغذية أن يتذكر التجربة المروعة المتمثلة في وجود منتج، تم توزيعه بالفعل أو جاهز للتوزيع، معيبًا، على الأقل مؤقتًا، بسبب نتائج اختبار إيجابية كاذبة تم إرجاعها لاحقًا إلى التلوث في مختبره الخاص.
المبدأ 23.
لا يمكن تحديد العناية الواجبة في التصنيع من الناحية التشغيلية؛ ولذلك، فإن أي شرط للعناية الواجبة في الإنتاج لا يمكن أن يكون قابلاً للتنفيذ قانونًا. ومع ذلك، يمكن تعريف وقياس الرعاية في الإنتاج. يتم تقديم دليل الرعاية من خلال سجلات الاختبارات في شكل بيانات ذات معنى (والتي قد تأخذ شكل رسوم بيانية وحسابات إحصائية)، مكملة بسجلات الإجراءات التصحيحية والنتائج. تعد تعليمات استخدام المنتج والتحذيرات المتعلقة بسوء الاستخدام جزءًا من بروتوكول يشير إلى درجة من الحذر من جانب الشركة المصنعة.
شاهد شرح العملية في المقال:
1.
التعريف التشغيلي
.
المبدأ 24.
إن ممارسة منح ما يسمى بجائزة الجدارة لموظف إنتاج أو مجموعة من الموظفين للحصول على أفضل أداء (أعلى مبيعات، أقل عيوب، أعلى إنتاج) خلال فترة محاسبية قد تكون محبطة للغاية ما لم تكن الجائزة مبنية على قياس إحصائي مُرضٍ وهذا من شأنه أن يميز الأداء الجيد عن الحظ البسيط. إذا لم تكن الجائزة مبنية على مقياس إحصائي للأداء، فإن نظام الجائزة هو مجرد يانصيب. على حد علمي، لا حرج في اليانصيب إذا سمي يانصيب، لكن اليانصيب يمكن أن يسبب ضررًا كبيرًا إذا سمي جدارة. وستكون النتيجة انخفاض الإنتاجية وضعف الجودة وعدم الرضا الوظيفي. إن الخلط بين الحظ والجدارة أمر مكلف.
شاهد الشرح في المقالات على موقعنا:
1.
لا تخلط بين الحظ والنجاح
;
2.
المكافآت أو الإهلاكات لموظفي الشركة بناءً على نتائج الفترة المشمولة بالتقرير داخل النظام هي نفس مكافأة الفوز باليانصيب أو العقوبة على الخسارة
.
المبدأ 25.
لا يتم تطبيق الأساليب الإحصائية في الشركات أو المؤسسات الحكومية. الأساليب الإحصائية تأتي من المعرفة والخبرة. معرفة النظرية الإحصائية أمر أساسي. لا توجد وصفات مضمونة في كتب الطبخ عليك اتباعها.
روابط
1. تم وصف المبادئ من 1 إلى 17 بمزيد من التفصيل في مقالتي "حول بعض المساعدات الإحصائية للإنتاج الاقتصادي"، Interfaces, Vol. 5، العدد 4، أغسطس 1975: ص. 1-15؛ وأيضًا في "وجهة نظري حول مراقبة الجودة في اليابان"، تقارير أبحاث التطبيقات الإحصائية، المجلد. 22، العدد 2، يونيو 1975: ص. 73-80.
2. سميث، ريتشارد د. "إنقاذ الأطعمة الفائقة"، العلوم، المجلد. 16, 1976: ص. 13-18.
3. للحصول على أمثلة، انظر دبليو. إدواردز ديمينج، "حول بعض المساعدات الإحصائية للإنتاج الاقتصادي"، Interfaces، المجلد. 5 أغسطس 1975: الصفحات من 1 إلى 15.
4. جولومسكي، ويليام. "حجم القسم،" تقدم الجودة، أغسطس 1976، ص. 13.
5. تم التأكيد على هذا المبدأ باستمرار من قبل هارولد ف. دودج، بالطبع، في عام 1944.
6. صاغ هذا المبدأ جورج إدواردز من مختبرات بيل للهواتف في عام 1942. وقد ساهم في أخذ العينات المقبولة وأثناء خدمته الطويلة كرئيس للجنة E-11 التابعة للجمعية الأمريكية للاختبارات والمواد.
7. شوهارت، والتر أ. "الأسلوب الإحصائي من وجهة نظر مراقبة الجودة" , كلية الدراسات العليا، وزارة الزراعة، واشنطن، 1939؛ ص 110-119. (شوهارت، والتر أ. "الطريقة الإحصائية من وجهة نظر مراقبة الجودة"، كلية الدراسات العليا بوزارة الزراعة الأمريكية، واشنطن، 1939؛ الصفحات 110-119).
كو، هاري ه. ""القياس الدقيق والمعايرة"" , المكتب الوطني للمعايير، واشنطن، المجلد. 1، المنشور رقم 300، 1969. (كو، هاري إتش. "قياس الدقة والمعايرة"، المكتب الوطني للمعايير، واشنطن، المجلد الأول، المنشور رقم 300، 1969).
كاميرون، جوزيف م. "ضمان القياس" , المكتب الوطني للمعايير، واشنطن، نشرة رقم. NBSIR 77.1240, 1977. (جوزيف كاميرون م. "ضمان القياس"، المكتب الوطني للمعايير، واشنطن، النشرة رقم NBSIR 77.1240، 1977).