Nastał czas aby zakończyć serię wpisów o siedmiu złotych narzędziach jakości, które zdefiniował Kaouru Ishikawa. Pora na diagram korelacji, bardzo proste i skuteczne narzędzie do wskazywania przyczyn problemu. Przewagą diagramu korelacji nad diagramem Pareto i diagramem Ishikawy, jest możliwość stwierdzenia i zrozumienia zależności pomiędzy zmiennymi procesu. Zmiennymi, które spowodowały problem. Przygotowałem dla Was krótki opis Diagramu, przykłady wykorzystania oraz jak zwykle darmowe narzędzie Excel.
Diagram korelacji opis
Diagram korelacji służy do analizy relacji pomiędzy zmiennymi. Jest to prosty układ osi X i Y, gdzie zmienne zależne od siebie rozmieszczone są w polu diagramu. Pisząc inaczej jest to wykres punktowy, gdzie zmienna A zależy od B.
Diagram korelacji może mieć szerokie zastosowanie w przemyśle, niestety rzadko kiedy jest wykorzystywany. Odpowiednie powiązanie zmiennych procesowych umożliwia znalezienie optymalnych parametrów procesu, pozwala na wyznaczenie wpływu zmiennej A na wartość B oraz pomaga w szukaniu przyczyn źródłowych problemu.
Przedstawienie dwóch zmiennych w formie wykresu punktowego utworzy jeden z trzech możliwych obrazów sytuacji:
korelację dodatnią – wzrost wartości A powoduje wzrost wartości B
korelację ujemną – wzrost wartości A powoduje spadek wartości B
brak korelacji – trudno określić zależność
Dodatkowo możesz spotkać się z wykresami, na których przedstawiona będzie linia trendu inaczej nazywana regresją liniową. Jest to półprosta estymująca kolejne wartości. Dla mnie jest to zbędny dodatek, który w pracy codziennej inżyniera nie wnosi żadnej wartości dodanej.
Do rozwiązywania problemów, czy szukania korelacji pomiędzy zmiennymi wystarczą Ci oś X i Y oraz tabela ze zmiennymi. Dowody poniżej ;-).
Diagram korelacji przykłady z przemysłu
Diagramy korelacji można tworzyć dla każdego procesu. Możesz nawet spróbować utworzyć wykres zależności numeru rozmiaru buta od zarobków w firmie, tylko to nie ma to sensu. Tutaj przestawię tylko przykłady sensowne.
Diagram korelacji – wpływ prędkości linii produkcyjnej na jakość
Wyobraź sobie, że jesteś w sytuacji w której amator ciągłego doskonalenia stara się wycisnąć z linii produkcyjnej maksimum. Kolejne przyspieszenia pozwalają na produkcję większej ilości sztuk, to logiczne. Niestety przyspieszenie linii wiąże się ze zwiększeniem ilości produktów niezgodnych. Pisząc wprost – ze spadkiem jakości. Niestety nikt nie jest w stanie uwierzyć w Twoją argumentację, szukając przyczyn niezgodności gdzie indziej. Brzmi znajomo?
Zbierz wszystkie dane w formie tabelki i stwórz wykres korelacji prędkości linii od ilości produktów niezgodnych. Jedną stroną prezentacji dotrzesz do nieprzekonanych.
Diagram korelacji – przykład weryfikacji przyczyn źródłowych
W firmie, która produkuję pręty obrabiane cieplnie zauważono coś niepokojącego. Kolejna partia materiału okazała się niezgodna. Kontroler Jakości wykonał badanie twardości, wyniki były o 12 HV poniżej dolnej granicy tolerancji. Zebrano ekspertów, przeprowadzono burzliwą dyskusję, wykorzystano nawet diagram ishikawy i stwierdzono dwie możliwe przyczyny. Pierwsze podejrzenia padły na zbyt niską temperaturę w piecu, która mogła wynikać z zużycia pieca i pojawiających się nieszczelności. Kolejne podejrzenia padły na zbyt krótki czas przebywania prętów w piecu.
Według sztuki wdrożono akcje korygujące niezależnie od siebie, najpierw sukcesywnie zwiększano czas obróbki cieplnej wraz z kolejnymi wsadami.
Zebranie danych w diagramie korelacji pokazuje brak zależności w tym przypadku czasu obróbki od twardości materiału. Przyczyna problemu została źle określona.
Jak wygląda sytuacja ze zmianą temperatury? Nieco lepiej:
W tym przypadku przyczyną niezgodności była zbyt niska temperatura pieca. Udokumentowanie w ten sposób problemu i podjętych akcji, ułatwi rozwiązywanie podobnych problemów w przyszłości.
Zakończę na tych dwóch przykładach, bo można je mnożyć w nieskończoność. Jestem przekonany, że te dwa wystarczą aby przedstawić Ci zastosowanie diagramu korelacji i będzie to dla Ciebie inspiracja, aby wdrożyć diagram w którymś z Twoich procesów.
Diagram korelacji narzędzie Excel
Na stronie Darmowe Narzędziaznajdziesz prosty arkusz, który utworzy diagram korelacji automatycznie. Potrzebujesz tylko zebrać odpowiednią ilość danych z procesu.
Diagram korelacji – Infografika
Przygotowałem również infografikę, do pobrania i wydrukowania.
Wykonanie diagramu nie jest skomplikowaną czynnością, a umiejętne powiązanie ze sobą zmiennych umożliwia skuteczne wyciąganie wniosków. Jestem przekonany, że tym krótkim wpisem przybliżyłem Wam ostatnie z siedmiu złotych narzędzi jakości. O pozostałych narzędziach możecie poczytać na blogu, linki do wpisów znajdziecie w spisie treści.
Mam jedną mało uwagę do przykładu nr 1 – wpływ prędkości linii produkcyjnej na jakość. W tabeli i na wykresie brakuje jednostek określających ilość niezgodnych produktów, gdyż ma to wpływ na interpretację wyników.
Jeśli wartość tę wyrazimy w [%], to widzimy ewidentną korelację dodatnią.
Jeśli wartość tę wyrazimy w [szt./jednostka czasu], przy założeniu że zwiększając prędkość linii mamy na myśli proporcjonalne zwiększenie każdego z jej podzespołów/etapów. To otrzymamy zupełnie inna interpretację – zwiększając prędkość linii, produkujemy także proporcjonalnie więcej elementów w danym czasie. Okaże się że zwiększanie prędkości do 2,25 m/min spowoduje zmniejszenie ilości braków. Dopiero przy prędkości 2,5 m/min zaczniemy obserwować wzrost braków.
Przy okazji chciałbym podziękować za bloga, bardzo przyjemnie się czyta. Bardzo dobry wstęp do poszerzenia danego temat.
