Kas yra pagrindinių priežasčių analizė? Gamybos ir procesų tobulinimo vadovas

Išvaizda gali būti apgaulinga. Ypač kai gedimas gali būti kelių veiksnių, veikiančių atskirai arba kartu, rezultatas. Būtent todėl pagrindinių priežasčių analizė (RCA) taiko subtilų ir kruopštų požiūrį, kad išsiaiškintų pačią įvykių esmę.

Pagrindinės priežasties analizė retai minima pareigybės aprašyme. Tačiau, tiesą sakant, kiekvienas vadovas reguliariai atlieka RCA, kad galėtų priimti pagrįstus sprendimus. Kiekvienam sandoriui reikalingi panašūs tyrimai. Atvejų analizės ir RCA metodikos yra tokios pat naudingos, kaip ir teorinės praktinio pritaikymo gairės. RCA daugiausia reiškia gerus stebėjimus, gerą statistikos pagrindų supratimą ir tvirtą gebėjimą laikytis to, ką jau žinai, nedarant prielaidų ir nepertraukiamų išvadų.

RCA dažnai yra nuobodūs, nes yra daugybė galimybių ir daugybė, regis, racionalių paaiškinimų, vedančių prie tos pačios problemos. Dauguma tikėtinų paaiškinimų yra arba nepatvirtinami, arba veda prie eksperimentų aklavietės dėl nepagrįsto požiūrio ar didelių išlaidų.

RCA dažnai primena projektą su išlaidų, laiko ir neteisingų sprendimų rizikos apribojimais. Paprastai tikimasi, kad RCA ištaisys pagrindinę priežastį, kurią galima nustatyti tik laikui bėgant. Kartais RCA yra susiję su baudų paskirstymu ir gali būti labai sudėtinga išpainioti, t. y. susieti priežastį ir pasekmę nesupainiojant vienos su kita.

Šiame straipsnyje norėčiau pasidalinti kai kuriais RCA niuansais, kurie pralaužia ledą su tinklaraščio skaitytojais. Remdamiesi atsiliepimais ir reakcija į šį straipsnį, galime pasidalyti tolesniu turiniu, kuriame išsamiai aptariamas tikslus RCA procesas – kūrybinis, iteracinis ir apibrėžtasis.

Kodėl pagrindinių priežasčių analizė (RCA) yra svarbi gamyboje

Norint išspręsti problemą, reikia rasti teisingą jos priežastį. Priešingu atveju, taisomosios pastangos yra beprasmės ir nenaudingos. Trikčių šalintojų nukreipimas teisinga linkme yra RCA.

Pagrindiniai RCA komponentai yra šie:

• Neatidėliotini nustatyti faktai ir laikini izoliavimo veiksmai – ICA vertinimas;
  
• Visi galimi ir faktiniai duomenys, prisidėję prie nesėkmės – visų veiksnių įvertinimas ir pagrindimas;
  
• Pagrindinės priežasties patikrinimas;
  
• Nuolatiniai taisomieji veiksmai ir
  
• Pastabos apie atliktus bandymus ir patvirtinimus, patikimumo lygį ir veiksnių, prisidėjusių prie gedimo, procentinę įtaką.

„Efficient Innovations“ dirbo su daugybe RCA mūsų gerbiamiems klientams, skirtomis plastikinėms liejimo formoms, liejimo procesams, mašinoms, pakavimo automatizavimui ir pildymo linijų mašinoms.

Dažniausios RCA klaidos: atsitiktinės koreliacijos šališkumo vengimas

Žmonės linkę mąstyti tam tikrais būdais, kurie gali lemti sistemingus nukrypimus nuo racionalaus sprendimų priėmimo. Dažniausias ir liūdniausiai pagarsėjęs iš visų šališkumų yra atsitiktinės koreliacijos šališkumas.

Kiekvieną statistinį duomenų elementą galima analizuoti siekiant nustatyti koreliaciją – jei tuose duomenyse randama regresija, žmonėms būdingas polinkis atsitiktinai koreliuoti veiksnius. Nors regresiją galima paaiškinti, ji nebūtinai turi priežastį. Tai yra pagrindinis veiksnys, kurį, mano manymu, reikia laikyti nepaprastai svarbiu taisant sistemos problemas arba darant statistinę išvadą.

Per pastaruosius metus mes, EIPL, atlikome daug RCA ir duomenimis pagrįstų analizių, kurių visos baigėsi dažnos klaidos – analizėje naudotų priklausomų ir nepriklausomų veiksnių atsitiktinės koreliacijos – ištaisymu, kai teisingai nustatyta regresija buvo klaidingai palaikyta priežastimi.

Atvejo pavyzdys: RCA liejimo ir pakavimo linijose

Pateiksiu pavyzdį iš liejimo pramonės. Kiekvieną kartą, kai surinkimo arba pakavimo linijoje sugenda komponentas, mes tikriname, ar nėra pašalinių reikšmių komponentų matavimo rezultatuose ir funkcinių bandymų rezultatuose.

Beje, didesni nuotėkiai pakavimo linijoje gali atsirasti kartu su padidėjusiomis apatinio dangčio nuėmimo jėgomis laboratorijoje. Nors šie du veiksniai atrodo visiškai susiję ir logiškai atitinka vienas kitą, jų negalima susieti priežastiniu ryšiu.

Kad regresija būtų priežasties ir pasekmės lygtis, jos turi būti pakankamai atskiros, kad jas būtų galima tirti atskirai, arba jos neturi pažeisti klaidingai neigiamų testų.

Pagrindiniai RCA atlikimo iššūkiai

• Trūkstama informacija ir duomenų apribojimai

Kadangi neįmanoma turėti visų duomenų ir jų ilgai saugoti / stebėti, dažnai gali trūkti pagrindinių RCA reikalingų duomenų arba juos sunku gauti. Arba jų gauti neįmanoma, atsižvelgiant į įvykių chronologiją.

Taigi, pagrindinis įgūdis yra gebėjimas nustatyti priežastinius ryšius remiantis turima informacija. Techninėje RCA statistinis požiūris dažnai nėra svarstomas arba nežinomas.

Yra tokių metodų kaip kelio analizė, hierarchinis giminingumo tyrimas ir išskirčių diskontavimas, o reikšmingumo vertės, į kurias reikia atsižvelgti prieš nustatant galimų prisidedančių veiksnių svorį.

• Įrodymų rinkimas ir žemėlapių sudarymo procesai

Duomenų ir įrodymų rinkimas įvykių sekai nustatyti.

Idėjų audra ir vertės žemėlapis RCA.

Tai gali būti labai sudėtinga užduotis, nes skirtingiems originalios įrangos gamintojams (OEM) ir komandoms gali tekti kartu ieškoti galimų informacijos rinkimo būdų. Svarbiausia norint sėkmingai atlikti šį etapą – parengti išsamias procesų žemėlapių diagramas „Excel“ lentelėse arba popieriuje, remiantis geriausiai procesą išmanančių žmonių įžvalgomis.

Kelių pagrindinių priežasčių ir perspektyvų supratimas

Pagrindinių priežasčių ir požiūrio sluoksnių įvairovė: tai labai įdomus aspektas, kalbant apie pagrindinių priežasčių analizę.

Gana tikėtina, kad prie tiriamos situacijos ar problemos atsiradimo prisideda skirtingi veiksniai. Tačiau kitas lygiagretus veiksnys yra tų veiksnių gausa, veikianti kartu. Ar jie visada veikia kartu?

Sakant, kad pasiekėme pagrindinę priežastį, taip gali būti iš to konkretaus skyriaus požiūrio taško.

Pavyzdžiui, atlikus „kodėl“ analizę supratau, kad tokios problemos kaip gamybos tolerancijos gali būti IM įrankio arba šerdies įdėklo tolerancijų rezultatas, be daugelio kitų veiksnių, tokių kaip krūvos tolerancijos, surinkimo metodai, gamybos kokybė ar priežiūros praktika.

Tiek klientui, tiek liejimo formų gamintojui tai gali būti „pagrindinė priežastis“.

Jei apie šią pagrindinę priežastį buvo pranešta įmonės techniniam vadovui, jis / ji gali išsamiau išnagrinėti, kodėl nebuvo laikomasi atskirų komponentų gamybos tolerancijų, ir nustatyti, kad naudoti elektrodai buvo susidėvėję, netinkamas lygiavimo metodas, nepakankamas frezavimo įrankio patikrų dažnis, neteisingas įrankio pasirinkimas arba kai kurių šių veiksnių derinys.

Žinodamas tą pačią pagrindinę priežastį, įmonės generalinis direktorius gali ištirti, kodėl metodas nebuvo tinkamas arba kodėl įrankis buvo pasirinktas neteisingai. Generalinis direktorius gali nustatyti, kad nebuvo pakankamai biudžeto pjaustytuvų priežiūrai, personalas buvo pervargęs, įrankis buvo nupirktas iš pigiausio pasiūlymo teikėjo ir taip toliau.

Taigi, labai svarbu, kas ir kokiu tikslu prašo RCA.

RCA metodologijos: nuo „kodėl?“ analizės iki statistinių metodų

RCA atvejų analizės ir metodikos yra tik tokios geros, kaip teorinės gairės praktiniam pritaikymui.

RCA daugiausia reiškia gerus stebėjimus, gerą statistikos pagrindų supratimą ir nepalenkiamą gebėjimą laikytis to, ką jau žinome, nedarant prielaidų ar skubotų išvadų.

Tokie metodai kaip „kodėl-kodėl“ analizė, kelio analizė, hierarchinis giminingumo tyrimas ir statistinio vertinimo metodai padeda nustatyti prisidedančių veiksnių svorį ir išvengti klaidingo regresijos interpretavimo kaip priežastinio ryšio.

Geriausia RCA efektyvaus atlikimo praktika

RCA yra panašus į projektą su išlaidų, laiko ir neteisingų sprendimų rizikos apribojimais.

RCA dažnai yra nuobodūs, nes yra daugybė galimybių ir daugybė, regis, racionalių paaiškinimų, vedančių prie tos pačios problemos. Dauguma tikėtinų paaiškinimų yra arba nepatvirtinami, arba veda prie eksperimentų aklavietės dėl nepagrįsto požiūrio ar didesnių išlaidų.

Paprastai tikimasi, kad RCA pašalins pagrindinę priežastį, kurią galima nustatyti tik laikui bėgant. Ji taip pat gali apimti tokius jautrius aspektus kaip baudų paskirstymas, todėl labai svarbu atidžiai susieti priežastį ir pasekmę be painiavos.

Išvada: RCA kaip taisomųjų veiksmų ir nuolatinio tobulinimo priemonė

Norint išspręsti problemą, reikia rasti teisingą jos priežastį. Priešingu atveju, taisomosios pastangos yra beprasmės ir nenaudingos. Trikčių šalintojų nukreipimas teisinga linkme yra RCA.

Kitame straipsnyje nagrinėsime kūrybinę teismo ekspertizės tyrimų pusę momentinių pranešimų pramonėje. Iki tol laukiame jūsų nuomonių ir komentarų.

Kviečiame susisiekti su mumis ir gauti daugiau informacijos apie tai, kaip mūsų komanda gali padėti jums atlikti išsamią esamų problemų priežasčių analizę. Jūsų klausimai mums yra svarbūs ir esame įsipareigoję suteikti reikiamas gaires, padėsiančias jums veiksmingai įveikti šiuos iššūkius.

DUK

1. Kas yra pagrindinių priežasčių analizė (RCA) liejimo procese?Pagrindinės priežasties analizė (RCA) liejimo procese yra struktūrizuotas tyrimo procesas, naudojamas pagrindinei defektų ar gedimų priežasčiai nustatyti. Užuot nagrinėjus paviršinius simptomus, RCA daugiausia dėmesio skiria pagrindinių veiksnių, lemiančių kokybės, našumo ar proceso problemas, atskleidimui.
2. Kodėl svarbu atlikti tyrimą ir diagnostinę analizę sprendžiant liejimo problemas?
   Kruopštus tyrimas užtikrina, kad taisomieji veiksmai būtų nukreipti į tikrąją problemos priežastį, o ne tik į jos simptomus. Be tinkamos diagnostikos pastangos gali būti nukreiptos neteisinga linkme, dėl to gali atsirasti pasikartojančių defektų, būti švaistomi ištekliai ir pailgėja gamybos prastovos.
3. Kokie yra pagrindiniai gamybos proceso pagrindinės priežasties tyrimo žingsniai?
   Svarbiausi žingsniai apima neatidėliotinų išvadų nustatymą, laikinųjų izoliavimo veiksmų įgyvendinimą, visų galimų veiksnių įvertinimą, pagrindinės priežasties patikrinimą atliekant bandymus, nuolatinių taisomųjų veiksmų apibrėžimą ir patvirtinimo rezultatų bei patikimumo lygių dokumentavimą.
4. Kaip diagnozuojant defektus atskirti koreliaciją nuo tikrosios priežasties?
   Koreliacija rodo, kad du veiksniai juda kartu, tačiau ji nepatvirtina priežastinio ryšio. Norint nustatyti tikrąją priežastį, kintamieji turi būti izoliuoti ir išbandyti atskirai, užtikrinant, kad ryšys išliktų nepažeidžiant statistinių ar loginių patvirtinimo kriterijų.
5. Kokios dažniausios klaidos pasitaiko atliekant RCA liejimo diagnostiką?
   Dažna klaida – manyti, kad koreliacija yra lygi priežastiniam ryšiui. Kitos klaidos apima prielaidų darymą neturint pakankamai duomenų, statistinio vertinimo ignoravimą, prisidėjusių veiksnių nepaisymą arba per ankstyvą tyrimo užbaigimą tinkamai nepatikrinus.
6. Kaip duomenų rinkimas ir procesų žemėlapių sudarymas padeda efektyviai diagnozuoti?
   Tikslus duomenų rinkimas ir detalus procesų žemėlapis padeda atkurti įvykių, vedusių prie nesėkmės, seką. Bendradarbiavimas idėjų generavimo srityje ir sistemingas dokumentavimas leidžia komandoms nustatyti galimus kelius ir objektyviai įvertinti veiksnius, prisidėjusius prie nesėkmės.
7. Su kokiais iššūkiais paprastai susiduriama diagnozuojant gedimus liejimo procesuose?
   Dažni iššūkiai yra trūkstami arba nepilni duomenys, sunkumai nustatant terminus, daug sąveikaujančių kintamųjų ir išlaidų ar laiko apribojimai. Dėl šių veiksnių tikrosios priežasties išskyrimas yra sudėtingas ir reikalauja drausmingų analitinių metodų.
8. Ar kelios pagrindinės priežastys gali lemti vieną liejimo įpurškimu problemą?
   Taip, defektą gali sukelti keli veiksniai, veikiantys vienu metu arba nuosekliai. Pagrindinės priežastys gali skirtis priklausomai nuo požiūrio – operatoriaus, įrankių gamintojo, kokybės inžinieriaus ar vadovybės – todėl svarbu aiškiai apibrėžti tyrimo apimtį.
9. Kaip efektyvus diagnostinis tyrimas gali pagerinti gamybos kokybę ir sumažinti problemų pasikartojimą?
   Nustatydama ir pašalindama tikrąją priežastį, RCA leidžia imtis tikslinių taisomųjų veiksmų. Tai sumažina defektų pasikartojimą, pagerina proceso stabilumą, pagerina produkto kokybę ir palaiko nuolatinį gamybos operacijų tobulinimą.