KvalitetTeorien om variasjon

Dette er del III i en artikkelserie med foregående del I : World Class Kvalitet og del II : Veien til World Class Kvalitet.

Det hele begynte hos Bell Laboratories i 1920-tallet i deres storhetstid som produsenter av utstyr til telefoni. Kravet var at utstyret måtte være pålitelig – et krav som bedriften slet med å innfri. Uansett hvor mye de prøvde, så nådde de alltid et frustrerende punkt hvor tiltak kun gjorde påliteligheten dårligere uten at de forsto hvorfor. 

Dr. Walter A. Shewhart som med sine teorier om variasjon la grunnsteinen for World Class Kvalitet.

Oppdraget med å løse problemet havnet hos statistikeren Dr. Walter A. Shewhart. Resultatet av arbeidet hans skulle vise seg å få vidtrekkende konsekvenser for både kvaliteten på mange av de varer vi omgir oss med i dag, men også for en banebrytende ledelsesfilosofi som ikke er blitt mindre aktuell i dag.  For eksempel bygger Japansk kvalitet, som har vært et lokomotiv for å dra opp kvaliteten også i resten av verden, på Shewharts sine oppdagelser.   

To typer variasjon 

Variasjon oppleves over alt i hverdagen. Mennesker har ulik høyde, utetemperaturen varierer, antall blad på trær varierer osv. Ingenting er helt ens. Dette gjelder også varer produsert av mennesker. Uansett hvor hardt det prøves, vil ting variere. Orklas sin pizza deig er alltid litt forskjellig fra batch til batch og pizzaene veier aldri helt det samme. Salgstall, regnskapstall og produksjonstall er heller aldri helt de samme.  

Shewhart oppdaget at variasjonen i industrielle prosesser var ulik den som var velkjent fra naturen. For undersøkelsene hans viste at menneskelige prosesser og tekniske systemer hadde en tilleggskomponent som ikke fantes i naturen. Shewhart kalte denne for ekstraordinær variasjon. Denne ligger på toppen av naturlig variasjon som også er til stede i menneskelige prosesser og tekniske systemer.  

Variasjon tar mange former og kan skje gradvis og ubemerket. Noe som dog alltid er en konstant er at uten aktive tiltak vil variasjonen øke og til slutt komme ut av kontroll. Varer som plutselig ikke lenger oppfyller en spesifikasjonsgrense kan bli fanget opp i kvalitetskontroller og vil være et tegn på ekstraordinær variasjon og en prosess ute av kontroll. Ujevn produksjon med store svingninger på grunn av uplanlagte stopp kan også være et uttrykk for ekstraordinær variasjon og en prosess ute av kontroll.

Kjole og dress er ikke arbeidsklær

Naturlig variasjon var godt kjent fra før og godt beskrevet i den matematiske verden gjennom klassisk statistikk og sannsynlighetsregning. Men Shewhart innså at klassiske metoder var uegnet til bruk i produksjonsprosesser. For rekkefølgen av datapunkter er avgjørende i produksjonsprosesser og klassisk statistikk tar ikke hensyn til dette. I naturlige prosesser er derimot rekkefølgen av data uvesentlig – noe som er et viktig er et krav for at klassisk statistikk skal fungere.

Produksjonsprosesser er i konstant, uønsket endring og tidsaspektet vil alltid være relevant. Flere lærebøker i statistikk ignorerer Shewharts oppdagelser og har bygget en veldig sammenhengende og matematisk korrekt teori, men er som et korthus som raskt faller sammen ved bruk på industrielle prosesser. Shewharts oppdagelser og metoder er robuste og praktisk anvendelige i produksjonsprosesser, men for noen har det vært viktigere å følge matematisk tradisjon.

Populære lærebøker som Statististical Quality Control, a Modern Introduction av Douglas C. Montgomery er et kjent eksempel som foretrekker høypannet teori som fungerer dårlig i teknologiske prosesser. Til gjengjeld passer slike bøker fint inn i et undervisningsforløp på universitetene fordi professorene er komfortable med klassisk statistikk og vet hvordan man underviser i dette.

Kvalitetsproblemet løses

Innsikten i naturlig og ekstraordinær variasjon gjorde Shewhart i stand til å forstå årsaken til at Bell Laboratories slet med kvaliteten. Han iførte seg ordentlige arbeidsklær og angrep problemet ved først å identifisere typen av variasjon og deretter tilpasse strategien etter dette. Innsikten hviler på følgende grunnprinsipper:

1. Ekstraordinær variasjon gir en uforutsigbar prosess.

Prosessen har da et forbedringspotensial som må løses uten designendringer eller endringer i prosedyrer. En eller flere ting “popper opp” med jevne eller ujevne mellomrom og forstyrrer prosessen i større grad. Årsaken til denne variasjonen vil neste alltid være ukjent, men kan typisk være feil på utstyr, ujevnheter i råmateriale og ulike måte å kjøre prosessen på.

Forsøk på designendringer eller endringer i prosedyrer vil ikke føre fram fordi dette vil være forsøk på systemendringer, og ekstraordinær variasjon har ikke årsak i et system.

En uforutsigelig prosess er frustrerende å jobbe med på mange plan og forsøk på forbedringer er nesten håpløst fordi man aldri vet om tiltak har ønsket effekt eller om effekten er varig. Forutsigelighet er også alfa og omega for planlegging og påvirker produksjonseffektivitet og kundetilfredshet i stor grad. “Just in Time” er for eksempel en umulighet med en uforutsigbar prosess. 

På grunn av alle ubehagelighetene med ekstraordinær variasjon anses det alltid som lønnsomt å fjerne denne.

2. Naturlig variasjon er størst, men krever endring på sytemnivå

I en prosess med kun naturlig variasjon vil forsøk på justeringer eller identifisering av feil hos operatører eller utstyr ikke fungere. Operatører eller lokal ledelse har  liten påvirkningskraft overfor denne typen variasjon fordi årsaken ligger på systemnivå. Å endre systemer er aldri enkelt fordi mange deler av systemet interagerer med hverandre og kanskje ulike folk i organisasjonen. Kun ledelsen har mulighet til å endre systemer og få til for eksempel designendringer, nye måter å kjøre prosessen på eller endre et leverandørforhold.

Å lete etter feil på utstyr eller hos folk og “kreve” forbedringer vil ikke kunne føre fram og gjør man det likevel vil prosessen ofte forverres. Ansatte vil da forsøke å endre det de kan, men endringer i form av justeringer eller andre forsøk på forbedringer i systemets enkeltdeler vil kun skape mer variasjon i prosessen og mer frustrasjon hos ansatte. Folk gjør sitt beste og jobber hardt, men resultatene uteblir.   

Naturlig variasjon vil alltid være til stede og står for lang det største forbedringspotensial. Men fordi en uforutsigelig prosess er helt umulig å jobbe med, må ekstraordinær variasjon alltid fjernes før forbedringer kan rettes mot naturlig variasjon.

Uten dypere innsikt i prosessens variasjon er man altså dømt til å mislykkes og forklarte de frustrerende resultater i Bell Laboratories. Shewhart løste proplemet med å utvikle er verktøy som gir informasjon om nøyaktig hvilken type variasjon som er tilstede i en gitt prosess.

Shewhart-diagram 

Metoden går i grove trekk ut på å plotte verdier i en tidsserie med en spesiell metode utviklet av Shewhart, også kaldt Shewhart-diagrammer. Figur 1 nedenfor er et slikt diagram. Diagrammet viser mengden av varer produsert fra dag 1 til 46. På dag 23 ble det produsert 560 stk og er utenfor en øvre grense (grå strek). Ekstraordinær variasjon er derfor til stede i denne produksjonsprosessen. Øvre grense er en beregnet verdi og ikke en spesifikasjonsverdi. 

Figur 1

 

Ordet kontrolldiagram (eng. control chart) er også brukt, men er et litt uheldig ordvalg og har muligvis vært medvirkende til mange misforståelser omkring bruken. Noen anbefaler derfor å benytte “atferdsdiagram”  i stedet. Hva metoden mer nøyaktig går ut på og hvorfor den virker er nærmere beskrevet mer utførlig i Atferdsdiagram som forbedringsverktøy.

Framgangsmåten i forbedringsprosessen 

Første steg er alltid å undersøke for ekstraordinær variasjon ved hjelp av et atferds-/Shewhartdiagram. Dersom ekstraordinær variasjon er til stede utføres tiltak for å eliminere den. Ekstraordinær variasjon lager kaos, er alltid ulønnsom og må håndteres først. Det gjøres ved å identifisere årsakene til den spesielle variasjonen og eliminere de. Resultatet vil være en prosess som er forutsigelig og mer kapabel. 

Det er også fullt mulig å ha en utilfredsstillende prosess uten spesiell variasjon. Eneste årsak er da naturlig variasjon og da nytter det ikke å jakte på enkeltårsaker. Gjør man det likevel, med for eksempel forsøk på å justere en middelverdi nærmere målverdien, skapes mer variasjon. Denne mekanismen har nok vært, og vil fortsatt være, skjult årsak til mange frustrerende resultater etter eksperimenter og justeringer i produksjonen. 

Fra teorien om variasjon utviklet Dr. W. Edwards Deming en ny ledelsesfilosofi som fikk store konsekvenser på kort sikt for handelsbalansen i USA og som har vært en positiv driver for kvalitet og effektivitet også i resten av verden. For mer, les avsnittet Japan adopterer en ny ledelsesfilosofi.

KvalitetTeorien om variasjon

Dette er del III i en artikkelserie med foregående del I : World Class Kvalitet og del II : Veien til World Class Kvalitet.

Det hele begynte hos Bell Laboratories i 1920-tallet i deres storhetstid som produsenter av utstyr til telefoni. Kravet var at utstyret måtte være pålitelig – et krav som bedriften slet med å innfri. Uansett hvor mye de prøvde, så nådde de alltid et frustrerende punkt hvor tiltak kun gjorde påliteligheten dårligere uten at de forsto hvorfor. 

Dr. Walter A. Shewhart som med sine teorier om variasjon la grunnsteinen for World Class Kvalitet.

Oppdraget med å løse problemet havnet hos statistikeren Dr. Walter A. Shewhart. Resultatet av arbeidet hans skulle vise seg å få vidtrekkende konsekvenser for både kvaliteten på mange av de varer vi omgir oss med i dag, men også for en banebrytende ledelsesfilosofi som ikke er blitt mindre aktuell i dag.  For eksempel bygger Japansk kvalitet, som har vært et lokomotiv for å dra opp kvaliteten også i resten av verden, på Shewharts sine oppdagelser.   

To typer variasjon 

Variasjon oppleves over alt i hverdagen. Mennesker har ulik høyde, utetemperaturen varierer, antall blad på trær varierer osv. Ingenting er helt ens. Dette gjelder også varer produsert av mennesker. Uansett hvor hardt det prøves, vil ting variere. Orklas sin pizza deig er alltid litt forskjellig fra batch til batch og pizzaene veier aldri helt det samme. Salgstall, regnskapstall og produksjonstall er heller aldri helt de samme.  

Shewhart oppdaget at variasjonen i industrielle prosesser var ulik den som var velkjent fra naturen. For undersøkelsene hans viste at menneskelige prosesser og tekniske systemer hadde en tilleggskomponent som ikke fantes i naturen. Shewhart kalte denne for ekstraordinær variasjon. Denne ligger på toppen av naturlig variasjon som også er til stede i menneskelige prosesser og tekniske systemer.  

Variasjon tar mange former og kan skje gradvis og ubemerket. Noe som dog alltid er en konstant er at uten aktive tiltak vil variasjonen øke og til slutt komme ut av kontroll. Varer som plutselig ikke lenger oppfyller en spesifikasjonsgrense kan bli fanget opp i kvalitetskontroller og vil være et tegn på ekstraordinær variasjon og en prosess ute av kontroll. Ujevn produksjon med store svingninger på grunn av uplanlagte stopp kan også være et uttrykk for ekstraordinær variasjon og en prosess ute av kontroll.

Kjole og dress er ikke arbeidsklær

Naturlig variasjon var godt kjent fra før og godt beskrevet i den matematiske verden gjennom klassisk statistikk og sannsynlighetsregning. Men Shewhart innså at klassiske metoder var uegnet til bruk i produksjonsprosesser. For rekkefølgen av datapunkter er avgjørende i produksjonsprosesser og klassisk statistikk tar ikke hensyn til dette. I naturlige prosesser er derimot rekkefølgen av data uvesentlig – noe som er et viktig er et krav for at klassisk statistikk skal fungere.

Produksjonsprosesser er i konstant, uønsket endring og tidsaspektet vil alltid være relevant. Flere lærebøker i statistikk ignorerer Shewharts oppdagelser og har bygget en veldig sammenhengende og matematisk korrekt teori, men er som et korthus som raskt faller sammen ved bruk på industrielle prosesser. Shewharts oppdagelser og metoder er robuste og praktisk anvendelige i produksjonsprosesser, men for noen har det vært viktigere å følge matematisk tradisjon.

Populære lærebøker som Statististical Quality Control, a Modern Introduction av Douglas C. Montgomery er et kjent eksempel som foretrekker høypannet teori som fungerer dårlig i teknologiske prosesser. Til gjengjeld passer slike bøker fint inn i et undervisningsforløp på universitetene fordi professorene er komfortable med klassisk statistikk og vet hvordan man underviser i dette.

Kvalitetsproblemet løses

Innsikten i naturlig og ekstraordinær variasjon gjorde Shewhart i stand til å forstå årsaken til at Bell Laboratories slet med kvaliteten. Han iførte seg ordentlige arbeidsklær og angrep problemet ved først å identifisere typen av variasjon og deretter tilpasse strategien etter dette. Innsikten hviler på følgende grunnprinsipper:

1. Ekstraordinær variasjon gir en uforutsigbar prosess.

Prosessen har da et forbedringspotensial som må løses uten designendringer eller endringer i prosedyrer. En eller flere ting “popper opp” med jevne eller ujevne mellomrom og forstyrrer prosessen i større grad. Årsaken til denne variasjonen vil neste alltid være ukjent, men kan typisk være feil på utstyr, ujevnheter i råmateriale og ulike måte å kjøre prosessen på.

Forsøk på designendringer eller endringer i prosedyrer vil ikke føre fram fordi dette vil være forsøk på systemendringer, og ekstraordinær variasjon har ikke årsak i et system.

En uforutsigelig prosess er frustrerende å jobbe med på mange plan og forsøk på forbedringer er nesten håpløst fordi man aldri vet om tiltak har ønsket effekt eller om effekten er varig. Forutsigelighet er også alfa og omega for planlegging og påvirker produksjonseffektivitet og kundetilfredshet i stor grad. “Just in Time” er for eksempel en umulighet med en uforutsigbar prosess. 

På grunn av alle ubehagelighetene med ekstraordinær variasjon anses det alltid som lønnsomt å fjerne denne.

2. Naturlig variasjon er størst, men krever endring på sytemnivå

I en prosess med kun naturlig variasjon vil forsøk på justeringer eller identifisering av feil hos operatører eller utstyr ikke fungere. Operatører eller lokal ledelse har  liten påvirkningskraft overfor denne typen variasjon fordi årsaken ligger på systemnivå. Å endre systemer er aldri enkelt fordi mange deler av systemet interagerer med hverandre og kanskje ulike folk i organisasjonen. Kun ledelsen har mulighet til å endre systemer og få til for eksempel designendringer, nye måter å kjøre prosessen på eller endre et leverandørforhold.

Å lete etter feil på utstyr eller hos folk og “kreve” forbedringer vil ikke kunne føre fram og gjør man det likevel vil prosessen ofte forverres. Ansatte vil da forsøke å endre det de kan, men endringer i form av justeringer eller andre forsøk på forbedringer i systemets enkeltdeler vil kun skape mer variasjon i prosessen og mer frustrasjon hos ansatte. Folk gjør sitt beste og jobber hardt, men resultatene uteblir.   

Naturlig variasjon vil alltid være til stede og står for lang det største forbedringspotensial. Men fordi en uforutsigelig prosess er helt umulig å jobbe med, må ekstraordinær variasjon alltid fjernes før forbedringer kan rettes mot naturlig variasjon.

Uten dypere innsikt i prosessens variasjon er man altså dømt til å mislykkes og forklarte de frustrerende resultater i Bell Laboratories. Shewhart løste proplemet med å utvikle er verktøy som gir informasjon om nøyaktig hvilken type variasjon som er tilstede i en gitt prosess.

Shewhart-diagram 

Metoden går i grove trekk ut på å plotte verdier i en tidsserie med en spesiell metode utviklet av Shewhart, også kaldt Shewhart-diagrammer. Figur 1 nedenfor er et slikt diagram. Diagrammet viser mengden av varer produsert fra dag 1 til 46. På dag 23 ble det produsert 560 stk og er utenfor en øvre grense (grå strek). Ekstraordinær variasjon er derfor til stede i denne produksjonsprosessen. Øvre grense er en beregnet verdi og ikke en spesifikasjonsverdi. 

Figur 1

 

Ordet kontrolldiagram (eng. control chart) er også brukt, men er et litt uheldig ordvalg og har muligvis vært medvirkende til mange misforståelser omkring bruken. Noen anbefaler derfor å benytte “atferdsdiagram”  i stedet. Hva metoden mer nøyaktig går ut på og hvorfor den virker er nærmere beskrevet mer utførlig i Atferdsdiagram som forbedringsverktøy.

Framgangsmåten i forbedringsprosessen 

Første steg er alltid å undersøke for ekstraordinær variasjon ved hjelp av et atferds-/Shewhartdiagram. Dersom ekstraordinær variasjon er til stede utføres tiltak for å eliminere den. Ekstraordinær variasjon lager kaos, er alltid ulønnsom og må håndteres først. Det gjøres ved å identifisere årsakene til den spesielle variasjonen og eliminere de. Resultatet vil være en prosess som er forutsigelig og mer kapabel. 

Det er også fullt mulig å ha en utilfredsstillende prosess uten spesiell variasjon. Eneste årsak er da naturlig variasjon og da nytter det ikke å jakte på enkeltårsaker. Gjør man det likevel, med for eksempel forsøk på å justere en middelverdi nærmere målverdien, skapes mer variasjon. Denne mekanismen har nok vært, og vil fortsatt være, skjult årsak til mange frustrerende resultater etter eksperimenter og justeringer i produksjonen. 

Fra teorien om variasjon utviklet Dr. W. Edwards Deming en ny ledelsesfilosofi som fikk store konsekvenser på kort sikt for handelsbalansen i USA og som har vært en positiv driver for kvalitet og effektivitet også i resten av verden. For mer, les avsnittet Japan adopterer en ny ledelsesfilosofi.

Til topp