Статистические методы анализа и управления качеством. Методы Тагути. Основные элементы философии качества Тагути

В 1960 г. японский ученый Тагути высказал мысль, что качество не может рассматриваться просто как мера соответствия требованиям про- ектной/конструкторской документации и недостаточно соблюдения качества в терминах границ допусков. Необходимо постоянно стремиться к уменьшению разброса даже внутри границ, установленных проектом.

Например, процессы в японских технологиях часто бывают отработаны до такой степени, что измеряемые характеристики качества занимают только половину, треть или даже одну пятую от интервала допуска.

Рассмотрим выгоды такого подхода. Во-первых, это улучшение репутации в глазах потребителя, что естественным образом создает тенденцию расширения спроса. Работа, проводимая таким образом, приводит к получению знаний, что позволяет улучшить другие процессы и операции.

Во-вторых, упрощение введения модификаций, улучшений, так как больше времени высвобождается для исследований и разработок и уменьшается количество времени, необходимого для запуска их результатов в дело, поскольку для этого гораздо более развиты технические возможности. В результате процессы протекают гладко. Даже если процесс выходит из статистически управляемого состояния и проблему нельзя решить быстро и просто, производство может осуществляться нормально, так как выход процесса, с большим запасом находящегося в границах допуска, не даст «выброса», близкого к границам допуска.

В-третъых, минимальными оказываются затраты на обслуживание продукта, полученного потребителем, т.е. минимизируются переделки, наладки и расходы по гарантийному обслуживанию.

Заметим, что допуски были не нужны во времена, предшествовавшие массовому производству, когда детали индивидуально обрабатывались так, чтобы они соответствовали друг другу. Но массовое производство исключило эту возможность. Почти единственным решением в данной ситуации было установление допуска от номинала, крайние значения которого задают границы нормы. Единицы продукции, параметры которых находятся внутри интервала, т.е. между границами допуска (в поле допуска), принимаются как приемлемые, а те, что не попадают в поле допуска, отбраковываются.

Рассмотрим некоторые проблемы, которые вызываются введением допусков, на достаточно простом примере производства валов и цилиндрических отверстий, к которым должны хорошо подходить эти валы - не слишком туго и не слишком свободно. Если их сочленение выполнено с более плотной посадкой, в процессе работы машины возникнет избыточное трение. Для его преодоления потребуется большая мощность или расход топлива. При этом возможно возникновение локального перегрева, который может привести к деформациям и плохой работе. Если посадка слишком свободная, то возможна утечка смазки, что может вызвать повреждения в других местах. Замена смазки может оказаться дорогостоящей процедурой как из-за стоимости самого смазывающего состава, так и из-за необходимости остановки машины для проведения техобслуживания. Слабая посадка может также привести к вибрациям, вызывающим шум, пульсирующие нагрузки, которые, весьма вероятно, приведут к уменьшению срока службы из-за отказов, вызванных напряжениями. В общем случае такие потери будут со временем увеличиваться, причем они будут возникать даже в том случае, если обе детали находятся внутри любым образом определенных границ допусков.

Очевидно, необходим качественно другой подход, который не требует искусственного определения годного и негодного, хорошего и плохого, дефектного и бездефектного, соответствующего и несоответствующего. Такой подход предполагает, что существует наилучшее (номинальное) значение и что любое отклонение от него вызывает потери или сложности, как в рассмотренных выше примерах.

Графически функция потерь Тагуги обычно представляется в форме, подобной показанной на рис. 5.6. Значение показателя качества откладывается на горизонтальной оси, а вертикальная ось показывает потери, или вред, или значимость, относящиеся к значениям показателей качества. Эти потери принимаются равными нулю, когда характеристика качества достигает номинального значения.

Рис.

Математически функция Тагути записывается в следующем виде:

где х - измеряемое значение показателя качества; х 0 - его номинальное значение; L(x ) - значение функции потерь Тагути в точке х; с - коэффициент масштаба (подбираемый в соответствии с используемой денежной единицей при измерении потерь).

Это наиболее естественная и простая математическая функция, пригодная для представления основных особенностей функции потерь Тагути. Так, эта формула предполагает одинаковый уровень потерь при отклонениях от номинала в обе стороны. Вместе с тем данная модель, очевидно, не подходит для больших отклонений от номинального значения. Однако если технологические процессы не столь плохи, чтобы требовалось рассматривать такие большие отклонения, параболический вид функции вполне подходит.

Преимущества функции потерь Тагути по сравнению с использованием системы допусков состоят в следующем. Во-первых, функция потерь Тагуги постоянно поддерживает в нашем сознании необходимость постоянных улучшений. Во-вторых, даже очень грубая оценка функции потерь дает полезную информацию для ранжирования приоритетов в программе улучшений. Последовательность приоритетов должна быть обоснована: наиболее актуальные задачи должны решаться в первую очередь, а другие, хотя и необходимые, могут немного подождать. Есть большой смысл в том, чтобы рассчитывать функцию потерь Тагути для выделенных процессов, с тем чтобы сконцентрироваться на тех из них, которые имеют наиболее крутую функцию потерь в диапазоне их обычных рабочих условий. В-третьих, использование функции потерь дает основу для количественных оценок значимости мероприятий по улучшению качества.

Контрольные вопросы

• 1. Дайте классификацию затрат на обеспечение качества.
• 2. Каков диапазон «цены» качества?
• 3. Как изменяется структура затрат на качество в результате внедрения системы TQM?
• 4. В чем состоят основные преимущества внедрения систем менеджмента качества?
• 5. Какова роль руководства предприятия во внедрении систем менеджмента качества?
• 6. Проанализируйте, какие элементы затрат на качество увеличиваются в результате внедрения TQM.
• 7. Опишите применимость функции потерь Тагути.
• 8. Каковы преимущества функции потерь Тагути по сравнению с использованием системы допусков?

Словарь используемых терминов

ГЛОССАРИЙ

Синергия

Синергия - комбинированное воздействие факторов, характеризующееся тем, что их объединённое действие существенно превосходит эффект каждого отдельно взятого компонента и их простой суммы. Положение вещей, обычно передаваемое фразой «целое больше суммы его частей»: 1+1=2х, где х>1.

Эмерджентность

Эмерджентность (англ. emergence - возникновение, появление нового) в теории систем - наличие у какой-либо системы особых свойств, не присущих её подсистемам и блокам, а также сумме элементов, не связанных особыми системообразующими связями; несводимость свойств системы к сумме свойств её компонентов; синоним - «системный эффект».

Аддитивность

Аддитивность - свойство величин по отношению к сложению, состоящее в том, что значение величины, соответствующее целому объекту, равно сумме значений величин, соответствующих его частям, 1+1=2.

Неаддитивность

Неаддитивность - противоположность понятия аддитивности, отношение, при котором целое не определяется его частями, так что оно не может быть познано и объяснено на основе одного лишь знания о его частях (целое больше или меньше суммы его частей) 1+1=2х, где х > или < 1.

"Неспособность руководства понять взаимозависимость между компонентами системы в сочетании с управлением целями приносит большие потери. Усилия различных подразделений компании, выполняющих свою работу, не суммируются - они взаимозависимы. Одно подразделение в стремлении достичь своих целей может «убить» другое подразделение".

Эдвардс Деминг

Вариабельность

Вариабельность – изменчивость, разнообразие, разброс или мера отклонения от "оптимума". Само изменение называют вариацией или вариантом.

Статистическое мышление

Статистическое мышление – это основанный на теории вариабельности способ принятия решений о том, надо или не надо вмешиваться в процесс, и если надо, то на каком уровне.

"Во-первых, если выход процесса определяется влиянием особых причин, то его поведение меняется непредсказуемо и, таким образом, невозможно оценить результат изменений в конструкции, обучении, политике закупок комплектующих и т. д., которые могли бы быть введены менеджментом в этот процесс (или в систему, которая содержит этот процесс) с целью улучшения. Пока процесс находится в неуправляемом состоянии, никто не может предсказать его возможности.

Во-вторых, когда особые причины устранены, так что остаются только общие причины вариаций, тогда улучшения могут зависеть от управляющих воздействий. Поскольку в этом случае наблюдаемые вариации системы определяются тем, как и каким образом, процессы и система были спроектированы и построены, то только управляющий персонал, топ-менеджеры имеют полномочия для изменений системы и процессов.

Ну, и какая разница? И что нам это дает? Да все то, что отделяет успех от неудачи!

В-третьих, мы приходим к проблеме, если мы (на практике) не отличаем один тип изменчивости от другого и действуем без понимания, мы не только не улучшим дело - мы, несомненно, сделаем положение еще худшим. Ясно, что это так и будет, и останется загадкой для тех, кто не понимает природы изменчивости (вариаций)".

Генри Р. Нив

Разумная степень статистической управляемости

"Поскольку контрольные карты предназначены для обнаружения отсутствия статистической управляемости (предсказуемости - Григорьев С.), то постоянное присутствие процесса в пределах установленных границ можно считать показателем статистической управляемости. Если мы, подобно Шухарту, будем рассматривать состояние статистической управляемости как некий идеал, к которому на практике можно лишь приблизиться, то перед нами неминуемо возникнет вопрос о критерии, позволяющем оценить, насколько наш процесс близок к этому идеалу.

Применительно к картам средних значений и размахов процесса, который описывается с помощью подгрупп, состоящих из четырех элементов, Шухарт предложил такой критерий минимальной управляемости: если по меньшей мере 25 последовательных подгрупп не показывают признаков отсутствия статистической управляемости, то такой процесс считается обладающим разумной степенью управляемости.

В своем следующем предложении Шухарт интерпретирует этот минимальный критерий в терминах полного числа присутствующих наблюдений, таким образом, его можно адаптировать так: когда по крайней мере 100 последовательных наблюдений не выявляют потери управляемости, о процессе можно сказать, что он обнаруживает разумную степень статистической управляемости.

Предлагая критерий минимальной управляемости, Шухарт подчеркивал, что существует принципиальная разница между отсутствием признаков неуправляемости и выводом, что процесс находится в состоянии статистической управляемости. Отсутствие признаков неуправляемости может объясняться особенностями описываемого картой временного интервала.

Особые причины могут приходить и уходить, и сравнительно небольшие промежутки времени наблюдений могут не выявить точек, выходящих за пределы контрольных границ. Однако чем больше накапливается наблюдений, не выявляющих присутствия каких бы то ни было особых причин, тем больше уверенности, что процесс находится в состоянии статистической управляемости. Шухарт также замечал, что практически уверенным в управляемости процесса можно быть, когда не 100, а 1000 последовательных измерений не обнаруживают отсутствия управляемости".

Дональд Уилер

"Явление следует называть управляемым тогда, когда, используя прошлый опыт, мы можем предсказать, по крайней мере в некоторых пределах, каких его вариаций можно ожидать в будущем".

«Экономический контроль качества производимой продукции»
(Economic Control of Quality of Manufactured Product)

Вирусная теория менеджмента

Майрон Трайбус в статье "Вирусная теория менеджмента" проводит аналогию с медициной XIX (19) века и управлением XX (20) века для того, чтобы проиллюстрировать, почему общество придерживается доминирующих парадигм и сопротивляется их изменению, целью которого является улучшение нашей жизни.

14 пунктов программы доктора Э. Деминга для менеджмента. Политика в области качества

“Не пытайтесь оспорить выводы Деминга. Изучите теорию, потому что если теория не вызывает возражений, а логика, ведущая от теории к выводам, верна, то как могут быть неверны выводы?”

Доктор Генри Р. Нив, английский статистик, ученик и помощник
Э. Деминга

Научный подход

Научный подход – научный подход призывает нас к принятию решений и формированию политики на основе доброкачественной информации, как количественной, так и качественной, а не только на основе самоощущений или сиюминутных соображений. Он часто включает в себя анализ информации с помощью статистических методов (Статистическое управление процессами, Statistical Process Control, SPC), однако предполагает также знание и понимание ограничений этих методов, в особенности осознание критической важности явлений, которые нельзя описать численно. Деминг часто цитирует Ллойда Нельсона, руководителя отдела статистических методов в Nashua Corporation:

"Наиболее важные факторы, нужные для управления любой организацией, как правило, неизвестны и количественно неопределимы".

Доктор Ллойд Нельсон,
директор по статистическим методам в Nashua Corporation

Ненаучность

Важным признаком ненаучности, является отсутствие предсказательной силы.

"Теория познания учит нас, что любое утверждение несет в себе знания тогда, когда оно способно предсказать будущие результаты и соответствует прошлому опыту без каких-либо исключений".

Эдвардс Деминг

Ошибка первого рода (зарегулированность)

Ошибка первого рода (зарегулированность) – интерпретация общих причин вариаций как особых, и как следствие реакция на любое событие, выходящее за рамки границ допусков или при не достижении поставленной цели, в виде внешнего воздействия (вмешательства в работу системы), вносящего еще большую вариабельность.

Ошибка второго рода (недостаточное управление процессом)

Ошибка второго рода (недостаточное управление процессом) – суждения о потенциальных возможностях процесса, находящегося в статистически неуправляемом (неподконтрольном) состоянии, ибо такие суждения можно применить лишь к процессам с доминированием общих причин вариаций, т.е. находящихся в статистически управляемом состоянии. Не принятие мер к устранению особых причин, если вызванные ими вариации умещаются в границы допусков.

"Обе ошибки обходятся весьма дорого! Всякий может установить для себя безупречное правило никогда не совершать ошибку 1-го рода.

Это просто: всего-навсего нужно во всех случаях связывать вариацию с общими причинами. Однако при этом максимизируются потери от совершения ошибки 2-го рода. И наоборот, зарекаясь от совершения ошибки 2-го рода путем объяснения любой вариации особыми причинами, мы увеличиваем потери от ошибки 1-го рода.

Было бы здорово никогда не совершать ошибок ни первого, ни второго рода, но, к сожалению, это невозможно. Шухарт установил совершенно другую цель: не бояться совершать ошибки обоих видов, но регулировать частоту этих ошибок таким образом, чтобы минимизировать экономические потери от обеих. В итоге он создал инструмент - контрольную карту с границами на уровне З-х сигма. С тех пор его контрольная карта позволяет получать поразительные результаты в самых разных прикладных областях. Она действительно работает!

Статистической управляемости можно достичь, охотясь на каждую особую причину и идентифицируя ее всякий раз, когда некоторая точка выходит за контрольные пределы, и принимая соответствующие меры".

Эдвардс Деминг

Функция потерь качества Тагути

Японский ученый Генити Тагути предложил новый подход к оценке качества изготовления продукции. Традиционное представление о качестве продукции заключается в том, что все изготовленные изделия являются в равной степени качественными, если их показатели (или параметры) качества соответствуют требованиям технической документации, в которой определен допуск на эти показатели (параметры). Другими словами - внутри зоны допуска потери качества равны нулю. Если же показатели качества выходят за границы допуска (LSL) и (USL), то потери качества объявляются неприемлемыми. Такую функцию потерь качества (см. рисунок ниже, ломаная прямая) Тагути назвал «разрывной порогообразной функцией».

"Из функции Тагути с очевидностью следует, что удовлетворение требований допусков - отнюдь не достаточный критерий, чтобы судить о качестве. Попытка поступать таким образом, находится в явном противоречии с настоятельным требованием постоянных улучшений, одним из фундаментальных в философии Деминга. И действительно, последний из подходов характерен постоянным поиском в направлении улучшения качества, в то время как первый не дает никакого стимула работать лучше, коль скоро требования допусков уже удовлетворены.

Напротив, основополагающая этика некоторых известных подходов к качеству, включая методики оценки затрат на качество, имеет тенденцию «смазывать» дальнейшие усилия по улучшению на том основании, что, если запросы потребителя были удовлетворены, дальнейшие затраты времени, усилий и средств на этот конкретный процесс неоправданны".

Генри Р. Нив

"Использование допусков (спецификаций, ТЗ, ТУ) - не ошибка. Просто этого недостаточно".

Эдвардс Деминг

"Концепция доктора Тагути, основанная на анализе функции потерь, неизбежно ведет к новому определению понятия качества мирового класса: точно в соответствии с целью при минимальной дисперсии! Первое требование - «точно в соответствии с целью» - означает, что среднее процесса установлено таким образом, что оно настолько близко к цели (номиналу), насколько возможно. Второе требование - «минимальная дисперсия» - означает, что процесс должен обладать разумной степенью статистической управляемости.

Невыполнение принципа «в соответствии с целью при минимальной дисперсии» неминуемо повлечет существенный рост средних потерь на единицу продукции. Эти потери могут быть очень серьезными, но всегда ненужными.

«Соответствие допускам», «нуль дефектов», «качество шести сигм», «затраты на качество» и все другие лекарства, основанные на допусках, просто не могут удовлетворить этому принципу. Концепция «точной настройки на цель с минимальной дисперсией» определяет качество мирового класса на протяжении последних тридцати лет! И чем быстрее вы сделаете этот принцип главным законом своей жизни, тем быстрее станете конкурентоспособным!"

Дональд Уилер

Применение подхода к качеству вытекающего из функции Тагути следует принять в системе управления с использованием любых других показателей качества с границами «от» и «до», например, сроки поставки по договору и др.

Business Intelligence

Термин впервые появился в 1958 году в статье исследователя из IBM Ханса Питера Луна (англ. Hans Peter Luhn). Он определил этот термин как: «Возможность понимания связей между представленными фактами.»

BI в сегодняшнем понимании эволюционировал из систем для принятия решений, которые появились в начале 1960-х и разрабатывались в середине 1980-х.

В 1989 году Говард Дреснер (позже аналитик Gartner ) определил Business Intelligence как общий термин, описывающий «концепции и методы для улучшения принятия бизнес-решений с использованием систем на основе бизнес-данных».

Генити Тагути (Genichi Taguchi)

Генити Тагути (Genichi Taguchi, род. в 1924 г.) – известный во второй половине 20-го века японский специалист в области статистики. Он развивает идеи математической статистики, относящиеся, в частности, к статистическим методам планирования эксперимента и контроля качества. Тагути впервые соединил математической зависимостью экономические затраты и качество, введя понятие функции потерь качества . Он первым показал, что потери качества имеют место и в поле допуска. На наш взгляд, невнимание к методам Тагути – одна из причин серьезного отставания российских предприятий в области совершенствования качества процессов и продукции.

Питер Шолтес (Peter Scholtes)

Питер Шолтес (Peter Scholtes, 1938-2009), один из наиболее известных на Западе консультантов и просветитель в области методов управления на основе качества, развивающий идеи д-ра Деминга.

Читайте главу: Метод "управления по целям" - что не так? из книги Питера Шолтеса "Настольная книга команды".

Дональд Уилер (Donald J. Wheeler)

Дональд Уилер (Donald J. Wheeler) - статистик-консультант, которому посчастливилось работать с Дэвидом Чамберсом в период с 1970 по 1989 г.

Начиная с 1971 г. Уилер преподавал статистическое управление процессами, сначала - студентам университета штата Теннесси, затем - менеджерам промышленных предприятий многих стран мира.

С середины 1970-х годов он активно работал как консультант.

В 1974 г. Уилер впервые прослушал курс лекций доктора Деминга и остался его студентом навсегда.

Начиная с 1981 г. он иногда помогал Демингу проводить его четырехдневные семинары. Его собственная философия улучшения процессов твердо покоится на философии Деминга. Дональд Уилер - автор и соавтор шести книг и более чем 60 статей. Ему довелось поработать с самыми разными промышленными предприятиями мира. Он читает лекции как в США, так и за их пределами.

Дональд Уилер получил степень бакалавра по физике и математике в университете штата Техас, в Остине, а в Южном методистском университете - степени магистра наук и доктора философии.

С 1970 по 1982 г. он преподавал на факультете статистики университета штата Теннесси. В 1982 году Уилер оставил преподавательскую деятельность и сосредоточился на консалтинге в промышленности и других сферах. В настоящее время Дональд Уилер живет в г. Ноксвилле, штат Теннесси.

Дэвид Чамберс (David S. Chambers)

Дэвид Чамберс (David S. Chambers, 1917-1989) - близкий друг и коллега доктора Уильяма Эдвардса Деминга, всемирно известный консультант и преподаватель статистического управления процессами.

Он был членом, президентом и председателем правления Американского общества контроля качества (ASQC), лауреатом премии Юджина Гранта, академиком Международной академии качества. Список его коллег и бывших студентов вполне мог бы служить справочником «Кто есть кто?» в области контроля качества.

Дэвид Чамберс родился в техасском городе Кларксвилле. Степени бакалавра и магистра были им получены в Техасском университете, в котором он преподавал с 1941 по 1947 г., пока не стал доцентом статистики Университета штата Теннесси. Здесь он проработал профессором статистики с 1958 по 1981 г., после чего вышел в отставку, что позволило ему сосредоточиться на преподавательской деятельности. По словам доктора Деминга, потеря такого человека невосполнима.

Уолтер Эндрю Шухарт (Walter A Shewhart)

Уолтер Эндрю Шухарт (Walter A Shewhart, 1891-1967), родился в Нью Кэнтоне, шт. Иллинойс в 1891 году.

Окончил Университет Иллинойса. Позднее получил докторскую степень по физике в Калифорнийском Университете (1917).

В 1931 году Шухарт опубликовал отчёт об использовании контрольных карт и первую книгу «Экономическое управление качеством промышленной продукции». Особой датой в биографии профессора Рютгерского Университета Шухарта стал 1939 год. Тогда издали его вторую книгу «Статистический метод с точки зрения контроля качества». В конце десятилетия Шухарт обобщил результаты работ по статистическому методу контроля качества производственно-технологических процессов и обеспечения на этой основе качества изготавливаемой продукции.

Первый учитель и старший друг Э. Деминга.

Майрон Трайбус (Myron Tribus)

Майрон Трайбус (Myron Tribus), директор Exergy, делит свое время между Exergy Corporation, компанией, которая внедряет новые подходы к выработке электроэнергии, и работой в качестве консультанта по управлению качеством.

Имея тридцатилетний опыт работы учителем, он также служит помощником секретаря по науке и технике в Департаменте торговли США.

Он был первым вице-президентом в Xerox Corporation и директором Центра повышения квалификации инженеров. Майрон Трайбус является последователем доктора Э.Деминга.

Генри Нив (Henry R. Neave)

Генри Нив (Henry R. Neave). Доктор Генри Нив познакомился с Э. Демингом в середине 1980-х гг. и сразу стал его близким другом. С тех пор он постоянно помогал Демингу в проведении его четырехдневных семинаров в Европе, а также в других семинарах, конференциях и мероприятиях, проводимых по обе стороны Атлантики.

Именно Деминг воодушевил Нива как признанного специалиста в философии Деминга взяться за книгу "Пространство доктора Деминга: Принципы построения устойчивого бизнеса".

Сам Э. Деминг написал к этой книге предисловие.

Изучение теории менеджмента Э. Деминга лучше начинать именно с этой книги.

В 1987 г. именно по инициативе доктора Нива была организована Британская ассоциация Деминга, в которой Нив сейчас занимает должность директора по образованию. Многие годы доктор Нив преподавал статистику в Университете Ноттингема в Англии. С 1996 г. он - штатный преподаватель менеджмента на кафедре качества в Университете Трент в Ноттингеме.

Алфи Кон (Alfie Kohn)

Алфи Кон (Alfie Kohn), широко известный во всем мире социальный психолог.

Смотрите на нашем сайте материалы, подготовленные с использованием работ Алфи Кона в разделах:

• Система мотивации персонала .
• Ошибочная привлекательность конкуренции .

Taguchi Genichi

родился 01.01.1924, умер 02.06.2012.

Генити Тагути - автор концепции робастного проектирования (проектирование качественных систем или инжиниринг качества), почетный член Японского общества контроля качества JUSE, Американского общества качества ASQ, Азиатской сети качества ANQ, Международной Академии качества IAQ, лауреат самых престижных наград в области качества (премия им. Деминга присуждалась ему 4 раза).
Известный японский статистик, он изучал вопросы совершенствования промышленных процессов и продукции, развил идеи математической статистики, относящиеся, в частности, к статистическим методам планирования эксперимента (DOE = Design of Experiment - планирование эксперимента) и контроля качества. Тагути впервые соединил математической зависимостью экономические затраты и качество, введя понятие функции потерь качества . Он первым показал, что потери качества имеют место и в поле допуска - они появляются с момента несовпадения номинального, заданного технической документацией, значения параметра и значения исследуемой случайной величины. Заслуга Тагути также в том, что он сумел найти сравнительно простые аргументы и приемы, которые сделали робастное планирование эксперимента в области обеспечения качества реальностью. Методы Тагути представляют собой один из принципиально новых подходов к решению вопросов качества. Главное в философии Тагути - это повышение качества с одновременным снижением расходов .

До призыва на военную службу в течение года он изучал текстильное машиностроение в техническом колледже. Отслужив в Астрономическом департаменте Навигационного института Японского императорского военно-морского флота, Тагути работал в Министерстве здравоохранения и Институте математической статистики Министерства образования. Глубоко изучить методы планирования эксперимента и использования ортогональных расположений ему помог известный японский статистик, лауреат национальной премии Матосабуро Масуяма, с которым Тагути познакомился в Министерстве здравоохранения. Позднее эти знания дали ему возможность консультировать компанию "Morinaga Pharmaceuticals" и ее дочернюю компанию "Morinaga Seika".
В 1950 г. Тагути начал работать в только что основанной лаборатории электросвязи компании "Nippon Telephone and Telegraph", поставив себе целью способствовать повышению эффективности опытно-конструкторских работ путем обучения инженеров более прогрессивным методам работы. Там он работал более 12 лет и именно в этот период начал разрабатывать собственные методы, активно консультировать промышленные предприятия. В начале 50-х годов японские компании, включая Тойоту и ее филиалы, начали широко применять его методы.
В 1951 г. вышла в свет первая книга Г. Тагути, которая познакомила многих с понятием "ортогональные расположения".
В течение 1954-1955 гг. Г. Тагути по рекомендации индийского ученого П. Махаланолуса работал в качестве приглашенного профессора в Индийском институте статистики. Здесь он познакомился со знаменитыми статистиками Р. Фишером и В. Шухартом. В 1957-1958 гг. появилось первое издание его двухтомной книги "Планирование экспериментов" ("Design of Experiments").
В 1962 г. Тагути впервые побывал в Соединенных Штатах в Принстонском университете и в этот же приезд посетил Bell Laboratories компании "AT&T". В Принстон Тагути был приглашен известным статистиком Джоном Тьюки для работы со статистиками от промышленности. В том же году университет Кьюшу присудил ему докторскую степень.
В 1964 г. Тагути стал профессором университета Аойама Гакуин в Токио и оставался на этой должности до 1982 г.
В 1966 г. Тагути с соавторами написал книгу "Управление конечными результатами" ("Management by Total Results"), которую перевел на китайский язык Юнь By. В ту пору методы Тагути были еще мало известны на Западе, хотя их уже применяли в Индии и на Тайване. В тот период и на протяжении 70-х годов его методы в основном применялись в производственных процессах, а переход к их использованию для разработки и проектирования продукции произошел в 80-е годы.
В начале 70-х Тагути разработал концепцию функции потери качества (Quality Loss Function), в эти же годы опубликовал еще две книги и выпустил третье (последнее) издание книги "Планирование экспериментов".
К концу десятилетия список наград, полученных Тагути, выглядел впечатляюще: премии Деминга за применение методов в 1960 г. и за литературу по качеству в 1951 и 1953 гг.
В 1980 г. Тагути был приглашен для выступления в компании Юнь By, который эмигрировал в Соединенные Штаты. К тому времени Тагути стал директором Японской академии качества. Во время этого визита в США Тагути вновь посетил Bell Laboratories, где его принял Мадхав Фадке. Несмотря на языковые проблемы, успешно были проведены эксперименты, вследствие чего методы Тагути были признаны в Bell Laboratories.
После визита Тагути в Америку его методологию все больше и больше начинают применять в американской промышленности. Однако методы Тагути не всегда встречали положительное отношение американских статистиков. Но, возможно, это была реакция на способы, которыми они продвигались на рынок. Тем не менее, многие американские компании, в частности Ксерокс, Форд и ITT, увлеклись использованием методов японского ученого.
В 1982 г. Тагути оставил преподавательскую работу в университете и, выйдя на пенсию, стал советником Японской ассоциации стандартов.
В 1983 г. он был назначен исполнительным директором Американского института поставщиков, в котором работал и его сын Шин.
В 1984 г. Тагути снова был отмечен премией Деминга за книги по качеству, а в 1986 г. Международный институт технологии наградил его медалью Вилларда Рокуэлла. В Европе, однако, методы Тагути в это время не пользовались большим успехом. Положение изменилось, когда Институт статистиков (Великобритания) в 1987 г. организовал первую конференцию по этим методам. В том же году был образован Клуб Тагути в Соединенном Королевстве.

Методология Тагути ориентирована больше на целенаправленную оптимизацию продукции и процессов до начала производства, чем на достижение качества посредством управления. Задача обеспечения качества и надежности сдвинута на стадию проектирования. Методология Тагути позволяет эффективно планировать эксперименты с проектируемой продукцией до начала фазы производства. Однако предложенные им приемы могут быть использованы и на производстве в качестве методологии устранения трудностей при выявлении насущных проблем.
В отличие от ученых Запада Тагути определяет качество продукта как "потери (минимальные), которые несет общество с момента выпуска продукции". Они включают в себя не только потери, которые несет компания, оплачивая переделки или брак, техобслуживание, простои из-за отказа оборудования и свои гарантийные обязательства, но и потери потребителя, связанные с плохим качеством товара и его ненадежностью, что в свою очередь ведет к последующим потерям производителя вследствие уменьшения его доли на рынке. Принимая за наилучшую возможную величину показателя качества его определенное целевое значение и считая это значение эталонным, Тагути связывает простую квадратичную функцию потерь с отклонением от этой цели. Функция потерь показывает, что уменьшение отклонений приводит к снижению потерь и соответственно к улучшению качества. По данной теории потери возникают даже в случае, когда показатели качества находятся в допустимых пределах. Но они минимальны только тогда, когда эти показатели совпадают с целевыми значениями. Если требуется максимизировать показатель качества (например, прочность) или минимизировать (например, усадку), функция потерь становится полупараболической.
Функция потерь может быть использована для решения вопроса о целесообразности дополнительных вложений средств в продукцию на стадии проектирования, а также того, поможет ли это продвижению товара на рынке.
Теория Тагути может применяться для управления качеством продукции на стадии проектирования или, реже, - для текущего управления качеством в процессе производства. Если предположить, что качество закладывается в продукт при его разработке, то управление качеством на отдельных стадиях производства становится менее важным, и основной упор делается на управление в допроизводственном периоде.
Тагути разбивает допроизводственное управление качеством на три стадии:
1. Проектирование конструкции.
2. Определение параметров (показателей качества).
3. Определение допусков для параметров.
В первую очередь отбираются отдельные детали, материалы и параметры на уровне технического решения. В процессе определения условий производственного процесса выбирается тип оборудования и учитываются отдельные производственные факторы. Наилучшим образом это достигается методом "мозгового штурма" с участием инженеров-производственников и проектировщиков.
Выбор значения параметра - важнейший этап: именно здесь японцы достигли отличных результатов по улучшению качества без увеличения затрат. На этом этапе проверяются выбранные целевые значения показателей качества, определяются их оптимальные комбинации и просчитываются параметры производственного процесса, менее всего подверженные влиянию окружающей среды и других неконтролируемых факторов. В этой области у Тагути есть несколько нововведений: упор делается на соотношение сигнал-шум, на использование ортогональных расположений с целью уменьшения числа экспериментальных попыток и пошаговых приближений к оптимуму.
Наконец, разработка пределов допусков имеет целью сократить вариации, ужесточив допустимые пределы для тех факторов, которые оказывают наибольшее влияние на вариации показателя качества. На этой стадии (ориентируясь на функцию потерь) производятся наибольшие затраты, связанные с закупкой лучших материалов или лучшего оборудования, что является проявлением японской философии, согласно которой нужно "вкладывать деньги в последнюю очередь" (т.е. при полной ясности. - Прим. пер.), а не "сначала вкладывать [а потом думать]".
Эти методы важны как для британской, так и для мировой промышленности в целом. Как правило, проектирование и отладка производственных линий в действительности далеки от совершенства. Много производственных шуток связывается с необходимостью "перешерстить" важные параметры. Теория Тагути - это тот образец, позволяющий инженеру или конструктору определить оптимальные параметры, при выдерживании которых производимая продукция будет высококачественной и не будет снята с производства с течением времени.
Теория Тагути имеет два основных преимущества. Во-первых, она разработана и в основном используется инженерами, а не специалистами в области статистики. Это устраняет проблемы языка и взаимопонимания, которые традиционно ассоциируются со статистической методологией. Это позволяет мыслить в инженерных категориях. В результате проблемы случайных вариаций, которые часто мешают производственному процессу, должны рассматриваться в дополнение к введенным подконтрольным вариациям. Оптимизация продукта состоит не только в приближении его показателей качества к целевым значениям, но и в сведении отклонений от этих целевых значений к минимуму. Это и есть часть статистического управления процессами (SPC) .
Теория Тагути может быть использована для того, чтобы сузить разброс показателей качества и определить вариации, на которых следует строить управление. SPC может быть использовано для дальнейшего сохранения величин показателей качества вблизи целевых значений. Это, по существу, и есть нововведение Тагути: использовать соотношение "сигнал-шум" для выбора управляющих параметров, которые минимизировали бы чувствительность к шуму (случайным помехам). Эти добавления и делают методологию фундаментальной.
Однако самой важной в теории Тагути является формализация построения так называемых ортогональных расположений . Они и ранее применялись в планировании экспериментов, но формализованы были именно Тагути. Это позволяет инженерам автоматически определять минимальное число опытных образцов, необходимых для эксперимента. Это число сознательно поддерживается минимальным путем отказа от всей (или почти всей) информации о взаимодействиях, содержащейся в проектном решении. Такая информация может быть получена позднее на стадии промышленного применения, если провести оценку еще одного опытного образца - именно того, который соответствует предсказанным оптимальным параметрам.
В этом разница между промышленным экспериментом и сельскохозяйственным содержанием эксперимента, на котором основывается большинство западных статистических методов. В сельском хозяйстве реакция на эксперимент замедленная, и если проигнорировать комбинации прототипов, не принимать во внимание взаимодействия, в сельскохозяйственном цикле потребуется дополнительный год для того, чтобы подтвердить, оптимальны ли предсказанные комбинации качеств. В промышленности реакция на эксперимент обычно быстрая, и можно сразу вернуться на шаг назад и опробовать еще один образец.
Взаимодействия, однако, могут быть использованы и в теории Тагути. Он предлагает простую графическую форму, что позволяет анализировать информацию легко и систематически. Однако рассматриваться может лишь ограниченное число взаимодействий, что не ведет к значительному увеличению числа образцов и расширению масштабов эксперимента.

Основные элементы философии качества Тагути

Известный японский ученый Г. Тагути в 1950–1980-е годы предложил ряд методов оптимизации проектирования продукции и производства, которые позволяют существенно улучшить их качество и широко используются в ряде стран, особенно в Японии и США. К числу наиболее авторитетных фирм, использующих методы Тагути, относятся Toyota, Ford, General Electric, AT&T. В основе методов Тагути лежат известные статистические методы (статистическое планирование экспериментов, метод оптимума номинала и др.). Не все математические предпосылки, лежащие в основе его методов, признаются специалистами бесспорными.

Однако, поскольку методы Тагути являются многоступенчатыми, предполагают ряд проверок и корректировок, эти недостатки не снижают их эффективности.

К числу наиболее известных идей Тагути относятся следующие.

1. Качественными считаются только такие изделия, характеристики которых полностью совпадают с их номинальными значениями по чертежу. Любое отклонение приводит к потерям в стоимостном выражении, пропорциональным квадрату этого отклонения. Эта зависимость потерь от отклонений от номинала была названа функцией потерь качества (ФПК) и используется для выбора допусков на продукцию, обеспечивающих равенство потерь производителя и потребителя.

2. При проектировании изделие и процесс производства можно сделать робастными, то есть устойчивыми, нечувствительными к различным помехам при эксплуатации и производстве изделия. Главная ответственность за качество лежит на разработчике изделия, а не на организаторах производства.

3. Критерием правильности проектирования является предсказуемость модели объекта проектирования, которая оценивается отношением сигнал/шум и минимизацией дисперсии выходной характеристики объекта (рассчитывается с помощью дисперсионного анализа).

4. Проектирование изделия и процесса производства следует производить в 3 этапа: системное проектирование; параметрическое или оптимальное проектирование; проектирование допусков.

5. Для идентификации параметров изделия и процесса следует использовать статистическое планирование экспериментов, в том числе ортогональные планы (ортогональными планами эксперимента называются такие планы, которые при одновременном варьировании факторов позволяют оценить влияние каждого из них на показатель качества, независимо от влияния остальных ).

К числу наиболее важных принципов Тагути в области качества можно отнести следующие.

1. Важная мера качества изделия - общие потери, которые несет из-за него общество.

2. В конкурентной экономике условиями выживания в бизнесе являются одновременные непрерывные улучшения качества продукции и снижение затрат на ее производство и эксплуатацию.

Японский ученый Г. Тагучи в 1960 г. высказал мысль, что качество не может более рассматриваться как мера соответствия требованиям проектной/конструкторской документации. Соблюдения качества в терминах границ допусков недостаточно. Необходимо постоянно стремиться к номиналу, к уменьшению разброса даже внутри границ, установленных проектом.

Г. Тагучи предложил, что удовлетворение требований допусков - отнюдь не достаточный критерий, чтобы судить о качестве. В конце концов, минимальными оказываются затраты на обслуживание продукта после его получения потребителем, т.е. минимизируются переделки, наладки и расходы по гарантийному обслуживанию.

Управление, нацеленное лишь на достижение соответствия требованиям допусков, приводит в своим специфичным проблемам. Вместе с тем, нельзя не отметить, что допуски служили верную службу на протяжении многих лет: они позволяли производить предметы, которые были достаточно хороши в свою эпоху.

• Метод Тагучи позволяет ранжироватьприоритеты в программе управления качеством
• Количественно оценить улучшение качества

Разберем, например, некоторые из проблем, которые могут возникнуть, если соответствие валов и отверстий не идеально. Если их сочленение соответствует более плотной посадке, в процессе работы машины возникнет избыточное трение. Для его преодоления потребуется большая мощность или расход топлива.

При этом возможно возникновения локального перегрева, могущего привести к некоторым деформациям и плохой работе. Если посадка слишком свободная, то может происходить утечка смазки, которая может вызвать повреждение в других местах. Самое малое - замена смазки - может оказаться дорогостоящей процедурой как из-за стоимости самого смазывающего состава, так из-за необходимости более частой остановки машины для проведения техобслуживания. Слабая посадка может также привести к вибрациям, вызывающим шум, пульсирующие нагрузки, которые, весьма вероятно, приведут к уменьшению срока службы из-за отказов, вызванных напряжениями.

Очевидно, необходим другой, качественно другой подход, который не требует искусственного определения годного и негодного, хорошего и плохого, дефектного и бездефектного. Такой подход, в свою очередь, предполагает, что существует наилучшее значение, и что любое отклонение от этого номинального значения вызывает некоторого вида потери или сложности в соответствии с типом зависимости, который был рассмотрен на примерах для диаметра валов и отверстий.

Функция потерь Тагучи как раз и предназначена для этого. Графически функция потерь Тагучи обычно представляется в форме:

Рис. 1. Графическая функция потерь Тагучи

Значение показателя качества откладывается на горизонтальной оси, а вертикальная ось показывает "потери", или "вред", или "значимость", относящиеся к значениям показателей качества. Эти потери принимаются равными нулю, когда характеристика качества достигает своего номинального значения.

Математический вид функции Тагучи представлен в заголовке графика, где x - измеряемое значение показателя качества; x0 - ее номинальное значение; L(x) - значение функции потерь Тагучи в точке х ; с - коэффициент масштаба.