autor: Adrian Knapczyk
Dziś bierzemy na warsztat zintegrowane systemy informatyczne w kontekście zarządzania jakością. Sztuczna inteligencja ma zastosowanie w wielu obszarach inżynierii produkcji. Główne zastosowania to:
- wspomaganie decyzji,
- przetwarzanie danych, tekstów, obrazów w czasie rzeczywistym,
- projektowanie produktów,
- wskazywanie krytycznych punktów kontroli i wielu innych.
Metody AI
Ostateczne zdefiniowanie zastosowań metod AI jest ograniczone tylko ludzką wyobraźnią. W realiach produkcyjnych głównym ograniczeniem jest brak odpowiednio wykwalifikowanej kadry, brak odpowiedniego finansowania, a przede wszystkim bariera psychiczna osób decyzyjnych w przedsiębiorstwach.
Czy zatem w dobie tak zaawansowanych metod jest potrzeba stosować metody zarządzania jakością filozofii KAIZEN?
Ależ oczywiście! Są one proste, intuicyjne, skuteczne i dają stosunkowo szybkie rezultaty.
Głównymi celami narzędzi wspomagającymi zarządzania jakością jest identyfikacja zagrożeń i ich przyczyn, kreowanie pomysłów, wskazywanie odpowiednich rozwiązań oraz ocena ich skuteczności.
Filozofia KAIZEN jest jedną z najbardziej znanych metod zarządzania jakością. Metody stosowane w ramach tej filozofii skupiają się na procesie, a nie na ocenie człowieka. Wszystkie stosowane metody i narzędzia mają za zadanie jeden cel, a mianowicie ciągłe doskonalenie. Odbywa się to metodą małych kroków, przez wprowadzanie drobnych ulepszeń stopniowo osiągamy zamierzony efekt.
Metoda 5S
Częstym skojarzeniem z filozofią KAIZEN jest stosowanie metody 5S, która stawia na uporządkowanie stanowiska pracy. Bardzo często wdrożenie tej metody nie przekłada się na powiększenie zysków, czy zwiększenie ilości produkowanych sztuk.
Uporządkowanie stanowiska pracy, standaryzacja pracy przekłada się na polepszenie organizacji pracy i jej komfortu. Wdrożenie tej metody poprawia jakość wytwarzania, bezpieczeństwo, prestiż przedsiębiorstwa, ale również redukuje ukryte odpady.
Oprócz 5S w literaturze można znaleźć wiele metod i narzędzi wspomagających zarządzanie jakością...
Te najczęściej stosowane są nazywane „wielką siódemką”. Można je stosować samodzielnie lub w połączeniu z innymi metodami. Do tradycyjnych narzędzi zarządzania jakością możemy zaliczyć: diagram procesu, kartę kontrolną, arkusz analityczny, wykres Ishikawy, diagram Pareto, histogram oraz punktowy diagram korelacji.
Każda z tych metod wspomaga zarzadzanie produkcją. Diagram procesu to podstawowa metoda pokazująca powiązania pomiędzy czynnościami. Może służyć do opisywania istniejących i nowych procesów, ich analizy i ulepszeń. Karta kontrolna jest jedną z najstarszych statystycznych metod sterowania procesami. Metodę tą stosuje się do oceny stabilności procesu, poprawy działania oraz wskazania momentu do normalizacji.
Diagram Pareto
Kolejnym tradycyjnym narzędziem zarządzania jakością jest diagram Pareto. Wykorzystuje się go hierarchizacji czynników wpływających na badane zjawisko. Np. główne czynniki wpływające na problemy z realizacją planu produkcyjnego.
Różne metody wzajemnie się uzupełniają i dają solidne podstawy do kompleksowego zarządzania jakością. Dzięki ich prostocie jesteśmy w stanie nabrać prawidłowych nawyków, zagłębić się w organizację i poznać proces z innej perspektywy.
Zintegrowane systemy informatyczne i nowa siódemka
Oprócz tradycyjnych narzędzi zarządzania jakością należy wymienić drugą siódemkę metod, tzw. „nową siódemkę”. Metody te posiadają wyższy poziom skomplikowania, ale dają nam zupełnie inne możliwości.
Do nowych narzędzi zarządzania jakości możemy zaliczyć: diagram pokrewieństwa, diagram relacji, diagram macierzowy, macierz analizy danych, diagram strzałkowy, drzewo decyzyjne oraz wykres programowy procesu decyzji.
Diagram pokrewieństwa pozwala nam uporządkować rozproszone informacje i dane. Może być stosowany np. po zastosowaniu burzy mózgów. Metodę tą stosujemy przy dużej ilości chaotycznych informacji, przełamania stosowania innych metod, wsparcie rozwiązania wdrożenia go. Diagram relacji w sposób graficzny pozwala pokazać analizę przyczynowo-skutkową. Wskazuje logiczne zależności pomiędzy problemami. Kolejną metodą jest diagram macierzowy. Celem tej metody jest ukazanie zależności pomiędzy wymaganiami klienta, a parametrami wyrobu. Macierz analizy danych w sposób ilościowy pokazuje stopień zależności pomiędzy różnymi zmiennymi. Możemy nią pokazać strukturę dużych zbiorów danych. Diagram strzałkowy pokazuje powiązania pomiędzy planowaniami działaniami.