статистика для процессов

Марк Твен сказал, что существуют три вида лжи: ложь, наглая ложь и статистика. Однако, в 1954 году Джозеф Джуран “заразил” японцев статистическим методами контроля качества не только продукции, но и операций с процессами.

Рассмотрим статистику по количеству строк отбора за 23 рабочих дня на Распределительном Центре, который работает в режиме 7 дней в неделю (сменность 2/2). Рассчитаем степень неравномерности процессов отбора, упаковки и отгрузки, а также увидим появление эффекта хлыста.

увеличение коэффициента вариации показывает появление эффекта хлыста.
для наглядности критические значения по вариабельности ряда
графическое представление процессов

Вывод. Коэффициент вариации показывает насколько не эффективен процесс. Он протекает неравномерно и вызывает либо перегрузку, что вызывает образование очередей, снижение качества работы и усталость линейного персонала из-за переработок, либо возникают простои в работе и снижается выработка и производительность.

Поняв источник возникновения неравномерности на каждой операции: колебания в явочной численности, разное количество сотрудников в разных сменах, разное количество позиций в строках отбора и т.д., можно выполнить ряд мероприятий по её снижению и тем самым увеличить эффективность и производительность.

Таким образом, снизив неравномерность процессов, можно увеличить все показатели минимум на 30%.

Точно по такой же методике можно сделать изучение операций, которые выполняют линейные сотрудники. Необходимо выяснить откуда у них возникает неравномерность в выполнении. Как вариант создать производственные ячейки с одинаковой трудоемкостью операций (например, сбор с катушек, линеек, упаковка MSL позиций, отбор штучных позиций).

Об этом будет отдельный пост: статистика для операций.

Оставьте комментарий