Crni pojas &#8211; prvi dio: DOE u industriji i proizvodnji

Facebook Twitter LinkedIn

Zadatak inžinjera, između ostalog, je da razvijaju nove proizvode, ili poboljšavaju već postojeće, da prate procese unutar proizvodnje, te mjere i upravljaju kvalitetom svojih procesa. Da bi to uspješno izvršili, neizbježno je da vrše obradu i analizu podataka. Da bi mogli poboljšati postojeći proces/proizvod ili doći sa novim, neizbježno je da vrše i određene eksperimente. Zbog toga statistika postaje esencijalna stvar u tim nastojanjima. Međutim, kao što to navodi Sir Ronald A. Fisher (pionir aplikacije statističkih procedura u dizajnu naučnih eksperimenata) u svojoj knjizi Dizajn eksperimenata, ljudi odbacuju statističke analize sa izgovorima da su podaci netačni (u najmanju ruku), da ne predstavljaju ono što se očekivalo od njih da će predstavljati, ili da sam eksperiment nije dobro postavljen.

Ta odbojnost prema statističkim analizama, između ostalog, nastaje iz dva razloga: prvi – strah da će rezultati prikazati nešto neočekivano, neki problem koji je isplivao na površinu zahvaljujući analizi, i drugi – nedovoljno znanja i kompetencije u ovom aspektu.

Ako ipak spadate u skupinu ljudi koji vole da znaju šta se dešava u procesima, a čiji ste vlasnici upravo vi, nadam se da ćete u ovoj seriji članaka steći osnovni osjećaj o navedenim metodama i alatima, i na kraju prigrliti statističku analizu kao neizbježni element inžinjerskih pristupa kontinuiranih poboljšanja.

Jedna od najefikasnijih metoda koje se provode danas jeste Dizajn eksperimenata (engl. Design of Experiments – DOE), koja ustvari spada u Six Sigma pristup poboljšanja procesa. Šta više, DOE predstavlja dragulj među statističkim tehnikama upravljanja kvalitetom. Prije nego pređemo na priču o DOE, prisjetimo se definicije Six Sigma – organizovana i sistematična metoda za strateško poboljšanje procesa, novih proizvoda i usluga, a koja se oslanja na statističke metode. Koristi pet glavnih koraka (poznati kao DMAIC) – definiši (Define), izmjeri (Measure), analiziraj (Analyse), poboljšaj (Improve) i kontroliši (Controle). Ako ste imali priliku da istražujete više o Six Sigma i certifikatima koje možete dobiti kroz treninge, onda ste se susreli i sa tim da se treninzi klasifikuju na način kako se to radi i u nekim borilačkim vještinama (yellow belt, green belt, .., black belt). Upravo DOE se podučava na treninzima za Six Sigma crni pojas.

DOE nije rezervisan samo za statističare

Temelje DOE-a postavio je već spomenuti Sir Ronald A. Fisher, brilijantni britanski statističar i genetičar, i to vjerovali ili ne, u oblastima poljoprivrede na početku 20. stoljeća. Kasnije se kontribucijom i drugih naučnika DOE širi na područja procesne i hemijske industrije, a od 1980-tih godina interest za DOE se uvukao u pore različitih industrija. Međutim, jaz koji je nastao između ove moćne metodologije i inžinjeringa doveo je do mišljenja da je njegova upotreba rezervisana samo za statističare.

Aplikacija DOE u industriji nije jednostavna, i naučnici kontinuirano rade na poboljšanju već postojećih algoritama. Međutim, njegovom upotrebom se mogu riješiti stvarni svakodnevni inžinjerski problemi. Razvoj softverskih paketa koji podržavaju ovaj alat uveliko je olakšao inžinjerima u ovim nastojanjima.

Područje primjene dizajna eksperimenta je zaista široko, tj. može se koristiti na svim mjestima gdje trebamo analizirati određene faktore i njihove interakcije i kako oni utiču na output nekog procesa. DOE se najčešće koristi za smanjenje troškova dizajna novog proizvoda tako što će ubrzati proces dizajna, ili će reducirati kasnije izmjene na dizajnu, smanjujući na taj način kompleksnost materijala i rada na tom proizvodu. Pored toga, DOE se također koristi za smanjenje troškova proizvodnje tako što smanjuje varijacije unutar ovih procesa, stalne prepravke, škart i potrebu za konstantnom kontrolom.

Ako uzmemo u obzir da na pojedini proces može uticati mnoštvo faktora, samo izvođenje mnoštva eksperimenata bi bilo komplikovano i iscrpno, i na kraju zahtjevalo bi ogromne resurse. Zbog toga metode poput faktorskog ili frakcionog dizajna stupaju na scenu, gdje se vrši analiza manjeg broja eksperimenata i na taj način donose zaključci. Ako ipak želite da pronađete vrijednosti faktora koji utiču na vaš proces kako biste optimizirali output vašeg procesa, onda je na vama da primjenite popularni Taguchi metod. Više o ovim metodama bit će riječi u ostalim dijelovima serije članaka.

Ipak, da biste mogli razumjeti nevedene metode moramo usvojiti definicije nekoliko osnovnih pojmova koji se koriste u DOE:

Faktori – neovisne varijable nekog procesa, tj. svi parametri procesa koji se mogu podesiti ili mijenjati nezavisno od drugih parametara u procesu (mogu biti povezani sa ljudima, mašinama, opremom, materijalima, itd.). Pored toga, svaki od faktora može biti podešen na određene nivoe. Tako podešene faktore nazivamo tretmanima.

Odgovor – output-i procesa, odnosno zavisne varijable na koje utječu i koje se mijenjaju zbog utjecaja nezavisnih varijabli; faktora. DOE omogućava da se analizira nekoliko odgovora u isto vrijeme, a odgovori mogu biti povezani sa kvalitetom, performansama proizvoda, produktivnosti, sigurnosti i sl. Vrijednosti odgovora se dobijaju izvršenjem eksperimenta, tj. skupljanjem podataka na osnovu rezultata dobijenih kada se faktori postave na željene nivoe.

Efekti – predstavljaju promjenu na odgovoru kada dođe do promjene nivoa nekog faktora. Također, posmatra se da li pojedini faktori u procesu imaju uopšte efekat na odgovor.

Interakcije – ponekad međusobna kombinacija više faktora može utjecati na sam proces, pa se zbog toga analiziraju i značajne interakcije faktora.

Pored navedenih pojmova, bitno je napomenuti da se za uspješno izvođenje eksperimenta koristi tzv. randomizacija (nasumični raspored izvođenja eskeprimenata) koja ima zadatak da smanji uticaj vanjskih faktora, a koji se ne posmatraju u datom procesu. Pored toga, DOE nam omogućava da odradimo i više replika dizajna za svaku kombinaciju tretmana, kako bi na taj način lakše utvrdili glavne uzroke varijacija unutar procesa.

Nakon što smo utvrdili da je izvođenje eksperimenata i analiziranje podataka neizostavni dio svakog inžinjerskog posla, zaključuje se da svaki inžinjer prije ili kasnije, htio to ili ne, mora koristit statističke metode. Naravno, to je rezervisano samo za one inžinjere koji svakodnevno nastoje da povećaju efikasnost svojih radnika i procesa.

Na kraju vi odlučujete na koji način želite unaprijediti i olakšati svoj posao. Upotreba statistike je jedan od njih!