Негромкая мощь факторных влияний. Методы выявления, ранжирования и анализа причин появления несоответствий. И откуда же весь этот брак берется?

Тэ-э-экс, продолжаем управлять качеством на основе статистических методов обработки «промышленной цифры». Про DMAIC, SixSigma и Джека Уэлча рассказали, про стабильность процессов и его контроле, как об основе управления качеством, тоже упомянули, ну и пришла пора поговорить том, что же дальше.

А дальше тоже все несложно (ну, в теории 😆). Что у нас получается? Качество повышать решили? Решили. Процессы, где «косяки» случаются нашли? Нашли. И что со всем этим великолепием делать?

Ну, тут ответ очевиден – искать, а откуда берутся все эти несоответствия и прочие нарушения? Причем ответ надо начинать с переформулирования вопроса. Они, эти несоответствия, не сами «берутся», они возникают вследствие каких-то процессов извне, которые в свою очередь что делают? Правильно – влияют на стабильность нашего прекрасного качественного процесса. Вот тут мы и приходим к следующему этапу – анализ факторных влияний.

Это прям непростая штука. Ему учат не один день. Но - надо, куда деваться-то 😎?

С точки зрения той самой нашей любимой статистики в «промышленной цифре» он состоит из двух подвидов анализа: однофакторного и многофакторного.

Однофакторный (все не описать сразу – даем так, как сами классифицируем в необходимом и достаточном оптимуме):

• Графический анализ влияния факторов:
- столбиковые и круговые диаграммы
- ящичные диаграммы
- диаграмма рассеяния

• Статистический анализ влияния факторов – сравнение независимых групп по количественным и альтернативным характеристикам:
- T-критерий Стьюдента для независимых выборок (вооот, где он пригождается то, как мы и писали), U-критерий Манна-Уитни
- Однофакторный дисперсионный анализ (ANOVA), Н-критерий Краскела-Уоллеса
- Критерий Хи-квадрат Пирсона
- Коэффициенты корреляции Пирсона и Спирмена
- Критерии для сравнения разбросов в группах

• Статистический анализ влияния факторов – сравнение зависимых групп ДО-ПОСЛЕ по количественным и альтернативным характеристикам:
- T-критерий Стьюдента для зависимых выборок, парный критерий Вилкоксона
- Однофакторный дисперсионный анализ с повторениями (ANOVA), критерий Фридмана
- Критерий Мак-Немара

Многофакторный (это вот, прям, совсем непросто, прямо отдельное обучение по нему выделяется. Но тем не менее):

• Регрессионный анализ – метод анализа одновременного влияния факторов на качество:
• Диаграмма Парето – метод расстановки приоритетов в улучшениях.
• Дисперсионный анализ – метод учета эффектов взаимодействия факторов
• Деревья классификации для учета (моделирования) одновременного влияния различных факторов на неколичественный отклик
• Дискриминантный анализ – метод прогнозирования принадлежности к группе (классу, типу, сегменту и т.п.)
• Кластерный анализ – три статистических инструмента сегментации с учетом большого объема разнородной информации
• Факторный анализ – метод получения новых обобщающих факторов на основе большого объема информации
• Анализ соответствий – позиционирование с помощью карты восприятия
• Логистическая регрессия – метод моделирования бинарного и частотного отклика
• Conjoint (совместный) анализ – статистический инструмент разработки или улучшения продукта с учетом мнений потребителей
• Многомерное шкалирование как метод выявления сходства (различий) объектов на основе их оценок респондентами путем выделения латентных факторов

Во как вышло! Написали, и сами впечатлились. Сложно? Много? Одновременно и да, и нет. Дорогу-то осиливает только идущий. Ну, вот мы и пойдем потихоньку. И обо всем расскажем. По порядку .

Продолжаем, не отключайтесь….😉

#качество #статистика #анализ #методы #инструменты #обзор #факторныйанализ #аналитика #производство

Как обнаружить противоречия? Инструменты ТРИЗ

«Топором и скобелем выточить чашу». Есть такая старая русская поговорка. Сегодня она забыта, а в былые века весьма широко использовалась. Смысл её в том, что сразу сделать что-то утончённое из грубого невозможно, нужно действовать последовательно и аккуратно. Сначала топором, а затем скобелем. Вначале грубо, а затем все аккуратнее и аккуратнее, покуда из чурки не выйдет чаша.

Примерно так ТРИЗ предлагает действовать и при решении задач. Сначала появляются грубые наброски на решение, затем полученные идеи, вначале неказистые, шлифуются и, при необходимости, полируются до блеска.

Для этой цели в ТРИЗ применяются противоречия. Все слышали о противоречиях, но не все знают, что они используются именно так.

Конечно, «чистка» идей и усиление их приспособленности к реальности бизнеса – не единственная задача работы с противоречиями в ТРИЗ. Вторая задача работы с противоречиями – в принципе выход на решение, с учётом того, что до устранения противоречий он был попросту невозможен.

То есть, противоречия в ТРИЗ формулируются и устраняются для решения двух основных методологических задач:
1. Для улучшения качества первоначально сгенерированных идей, повышения их готовности к внедрению.
2. Для принципиального выхода на идеи, если противоречия «держат» проблему и только их устранение позволит сдвинуться с мёртвой точки.

✅ В первом случае мы имеем дело с сырыми идеями и констатируем, что у нас на руках уже имеется некая грубая заготовка, вроде чурки, обработанной топором. А теперь нужно поработать скобелем и из грубой заготовки выточить чашу, которой уже можно пользоваться.

✅ Во втором случае мы имеем дело с разрывом деятельности: не преодолев противоречие, мы вообще никуда не продвинемся. Не устранили противоречия – нет даже предварительных идей, как действовать в ситуации.

Оба случая требуют особых средств: средств выявления, моделирования и устранения противоречий.
Если говорить о первой методологической задаче, то мы берём какой-то недостаток системы, генерируем предварительное решение (это решение - как “топор” в той поговорке). Далее в ходе микро-мозгового штурма и фиксируем вторичные недостатки, сгенерированные уже предложенным решением. Устранение такого противоречия даёт уже “скобель”, позволяющий “выточить” пригодное для внедрения решение.

Если говорить о второй методологической задаче, то здесь противоречия либо заданы изначально в условии задачи, либо являются продуктом декомпозиции исходной задачи с помощью особых аналитических средств ТРИЗ: причинно-конфликтного анализа (RCA+), ценностно-конфликтного анализа (VCM-анализ) или результатом выявления противоречий в требованиях стейкхолдеров к системе (часть MPV-анализа).

Продолжение следует, не отключайтесь…😉

#триз #инструменты #концепции #алгоритмы

Настоящее развитие коммерческой компании начинается при росте от 20% в год и выше.

Очередной отрывок Живой книги ТОС Артема Егорова. С полной версией можно ознакомиться на сайте.

---------------------------------------------------------------
Давайте сразу поставим минимальную цель, которую разработчики методологии ТОС считали достижимой практически для любой действующей компании. Настоящее развитие коммерческой компании начинается при росте от 20% в год и выше. При этом такие ожидания справедливы и для самых крупных компаний.

Мы рассчитываем построить надежное видение того, как устойчиво добиваться таких результатов из года в год на протяжении 10-20 лет. В этом случае каждые 4 года мы будем удваивать финансовый результат. Если Ваши цели ниже, Вы недостаточно амбициозны для того, чтобы стать лидером рынка[2].

Можно ли сказать, что данная цель выше среднего по рынку? Однозначно, да! Если взять 500 или 1000 самых крупных промышленных компаний любой страны и провести анализ ежегодного прироста чистой прибыли за последние 10 лет, то мы получим значение гораздо ниже 20% в любой из стран. Да, будут эпизодические всплески, но средний уровень будет скромнее.
----------------------------------------------------------------------

#тос #живаякнига #стратегия #артемегоров

Столбчатая диаграмма Sparkline (или искровая диаграмма)

Спарклайн — это небольшая, яркая, простая графическая иллюстрация размером со слово, с типографским разрешением. Спарклайны означают, что графика больше не будет выглядеть как мультяшные изображения с подписями и рамками, а станет такой же вездесущей, как слово или число: в предложении, таблице, заголовке, на карте, в электронной таблице, на графике.

Столбчатая спарклайн-диаграмма практически не отличается от классической спарклайн-диаграммы, за исключением того, что вместо линий в ней используются столбцы/столбики.

⚙️ Функция: Сравнение, Динамика с течением времени

#методы #инструменты #визуализация

Еженедельный "Монетный эксперимент". Что будет?

Итак, сейчас исторический счет Орел: 3️⃣ \ Решка: 9️⃣.

Что будет, как думаете? Прогнозируем через реакции

Орел - 👍
Решка - 🔥

Несколько позже, но тем не менее публикуем результаты прошлой недели по монетному эксперименту. Орел! 4️⃣ : 9️⃣

DFSS. Design for Six Sigma \ Дизайн Шесть Сигм

А про создание продукта, близкому к идеалу хотите, расскажем? Пожалуйста, вот оно.

Мы про управление качеством на основе концепции Шести Сигм в свое время рассказывали вот в этой цепочке, но оно про улучшение текущих процессов - классический DMAIC.

А что делать, когда вдруг (не, ну, вдруг 🤪) захотелось создать продукт, который сразу будет качественным и отвечающим всем требованиям рынка и клиентов. То есть, как вложить качество в архитектуру продукта, а не крафтить его потом сверху?

Решение вот оно: DFSS. Design for Six Sigma \ Дизайн Шесть Сигм. Он когда используется? Ну, навскидку: либо когда вы разрабатываете новый продукт и, естественно., хотите, чтобы он был отличным (кстати, подобные кейсы зачастую рассказываются на Конференции R&D ПромКом); либо когда ваш текущий процесс настолько плох, что проще не лечить, а похоронить и сделать заново.

DFSS исповедует несколько иную идеологию, нежели классический DMAIC. Тут алгоритм следующий: определяются требования клиента к продукту (CTQ — Critical to Quality), далее они переводятся в инженерные характеристики, и уже на основе всего этого проектируется процесс, который сразу устойчив ко всем колебаниям (грязь, износ оборудования, изменение состава сырья и пр.).

Основных моделей DFSS три:

DMADV, IDDOV, CDOV.

Жуть, правда? 🤪 Звучит, как заклинания по вызову демонов статистики 😈. Хотя, отчасти это они и есть.

DMADV (Define, Measure, Analyze, Design, Verify)
IDDOV (Identify, Define, Develop, Optimize, Verify)
CDOV (Concept, Design, Optimize, Verify)

Мы углубляться в них сейчас не будем, это разговор не на одну статью. А хотим обратить внимание, что именно статистический подход и лежит в основе DFSS. То есть все характеристики, которые мы «правим» в процессе настройки производственных процессов при улучшении качества, сразу закладываются в технологию производства.

Основные используемые инструменты статистики (тут тоже вглубь не пойдем пока, а то чересчур много будет информации): QFD (Quality Function Deployment), Системный FMEA, Метод Тагути, Планирование эксперимента (DOE).

Основная сложность (это помимо всей статистики) тут в том, что DFSS требует культурного сдвига. Изменения ментальности внутри компании. Обычный конструктор думает: «Я начертил правильно — пусть производство делает точно».


DFSS говорит: «Ты, конструктор, обязан спроектировать так, чтобы деталь получалась качественной даже из мятой жести на сломанном прессе».

Конструкторы, которых резко назначили еще и дизайнерами, это ненавидят, но это работает. По сравнению с этим статистика реально несложно. Уж поверьте, мы консалтеры, мы знаем про это не понаслышке 🧐.

Надеемся, что первоначальное понимание DFSS мы дали. И идем дальше с более детальными рассказами.

Не отключайтесь….😉

#sixsigma #dfss #dmaic #doe #qfd #fmea #шестьсигм #статистика #r&d #качество #концепции #управлениекачеством

QFD (Quality Function Deployment). Дом качества.

Продолжая тему управления качеством и шести сигм, после рассказа про DFSS – Дизайн Шесть Сигма, ну никак нельзя было пройти мимо QFD.

(#управлениекачесвтом #sixsigma #шестьсигм – тут уже проще по хэштегам смотреть, много уже писали про это).

Так вот, - одной из ключевых идей управления качеством, развернувшая многие процессы в управлении производствами в знаковую эпоху изменений 1960-1990 годы, был разворот от императива идей инженеров к требованиям покупателей. Тот самый легендарный лозунг «Клиент всегда прав». Который на самом деле произвел гораздо большие тектонические сдвиги в мире, чем кажется на первый взгляд.

И еще раз, так вот 🧐. Одним из фундаментальных инструментов этой идеи и было (и есть) QFD (Quality Function Deployment).

Суть очень проста - перевести пожелания потребителя («голос клиента») в конкретные технические требования к продукту на каждом этапе его разработки от маркетинга до производства. То есть не просто «учесть мнение», а произвести математически точное ранжирование того, что важно для клиента.

Отсчет появления метода идет с 60-х годов XX века. Разработчиком идеи считается Ёдзи Акао, профессор Токийского технологического института. А практическое применение отсчитывается с работ на верфи в Кубе (город в Японии, не остров) компании Mitsubishi Heavy Industries.

Там при строительстве супертанкеров традиционный процесс передачи информации от маркетологов к конструкторам (а затем, соответственно, к производству) приводил к искажениям и даже ошибкам. Конструкторы не понимали, какие именно изменения на самом деле важны для капитанов судов.

Представили разработку в 1972 году, а мировое признание метод получил традиционно через американский автопром, когда в 1983 Форд и Дженерал Моторз отправили своих инженеров учиться в Японию этим премудростям, так как к тому времени качество американских автомобилей реально уже надо было спасать 🤭.

Сам метод – это матрица\таблица «Дом качества» (House of Quality), строящаяся по принципу: «Что хотят клиенты» (отображается слева) и «Как мы это обеспечим инженерно» (указывается сверху).

Как обычно, звучит просто, а основные проблемы начинаются при внедрении.
Но, обо всем по порядку. В следующих постах. Идем дальше.

Не отключайтесь…..😉

#qfd #качество #управлениекачеством #шестьсигм #sixsigma #методы #инструменты

Метод Тагути. Сделай качество заранее.

Когда мы описывали Дизайн Шесть Сигм (DFSS), там в числе основных инструментов был указан Метод Тагути. Но это если брать простое перечисление. А по сути Метод Тагути и дает основу всей идеологии DFSS.

Там что было заявлено? Не исправляем качество, а создаем его архитектуру изначально. Ну, вот это и есть творение японского сумрачного гения. В смысле японского инженера Генити Тагути.

Он трудился и разрабатывал свои методы в 1950-х годах в лаборатории японской компании Nippon Telephone and Telegraph. Работал себе работал, да и пришел к революционному для того времени (в то время вообще родилось много революционных идей в области качества – считай Ренессанс для промышленной статистики) наблюдению, что традиционное понятие "годен/не годен" в рамках допусков обманчиво. Любое, даже малейшее, отклонение от идеальных параметров ведёт к потерям качества. Это и стало ключевой идеей всей его философии.

Свою концепцию, известную как "Метод Тагути", он предпочитал называть "инжинирингом качества" (Quality Engineering), подчёркивая её инженерную, а не чисто статистическую природу.

Поворотный момент для популяризации и внедрения наступил в 1980 году, когда Тагути посетил исследовательский центр в США.

Мы уже не раз описывали эту ситуацию, когда японцы обменивались идеями и подходами с американцами. И те и другие ездили друг к другу и взаимно обогащались. Вообще, связка «Япония-США» в области управления качеством оказалась бесценна.

Так вышло и в этот раз. Успешные эксперименты, проведённые в Bell Laboratories, открыли методам Тагути дорогу на Запад. Его приметили Ford, Xerox, Motorola, Boeing и другие. Ну, и понеслось…. Вплоть до того, что его подход лёг в основу многих современных концепций управления качеством, включая методологию "Шесть сигм".
Главная идея метода - перенести контроль качества из цеха в конструкторское бюро. Тот самый подход DFSS, да? Конечно, мы с этого и начали.

Так вот, Метод Тагути предлагает три основных этапа проектирования:

• Системное проектирование: Разработка базовой концепции устройства. На этом этапе инженеры создают концепт будущего изделия, выбирая материалы, компоненты и строят принципиальную схему.

• Параметрическое проектирование (ключевой этап): "Настройка" системы. Разработчики не просто выбирают лучшие компоненты, а ищут такие значения параметров (например, размеров, материалов), при которых готовая система становится максимально робастной — то есть нечувствительной к неизбежным колебаниям условий производства, температуры, влажности и других внешних факторов.

• Допусковое проектирование: Финальный этап. Когда робастность достигнута, инженеры определяют, на какие параметры можно позволить себе более широкие (и, следовательно, дешёвые) допуски, а для каких придётся установить более жёсткие и дорогие рамки.

Ну, и когда все это создано, остаются сущие пустяки – запустить массовое производство продукта с идеальным качеством.

Иногда это получается, чаще – нет. Почему? Дальше расскажем.
Не отключайтесь….😉

#тагути #шестьсигм #качество #управлениекачеством #sixsigma #методы #инструменты

Противоречия в ТРИЗ. Технические и физические противоречия. Когда нужно использовать одно, а когда другое?

Изначальная идея Г.С. Альтшуллера была гениальна, как и многие другие концепции, выдвинутые им. Противоречие изначально формируется на административном (управленческом) уровне, затем - на техническом уровне, и потом - на физическом.

Позже стало понятно, что на административном уровне противоречия, как такового, ещё нет. Есть только Задача, которую требуется решить. Ей, правда, предшествует ситуация - но это мы с вами уже обсуждали, повторяться не будем.

Так вот, административное противоречие - это “постановщик задачи”, когда фиксируется:

● Суть проблемы;
● Цель;
● Объект (как совокупность элементов изучаемой системы и её окружения);
● Ограничения.

Затем применяются средства декомпозиции задачи из арсенала ТРИЗ, из которых мы пока что рассмотрели одно - причинно-следственный анализ. По результатам их применения определяются недостатки системы, которые затем порождают противоречия либо при попытке описать данность как она есть, либо при попытке преодолеть выявленные недостатки.
Такие противоречия имеют вид: "при попытке изменить некий параметр системы одно из целевых свойств улучшается, а другое недопустимо ухудшается".
Подобные логические конструкции в ТРИЗ носят название “технических противоречий”. И они формулируются не только в технике, но и в социотехнических системах. И везде зовутся техническими.

А потом мы пытаемся устранить техническое противоречие. И неизбежно попадаем буквально на физический уровень, где формируются противоречия особого рода, когда один параметр одного элемента системы должен иметь одно значение для достижения некоего полезного эффекта и другое значение, для достижения другого полезного эффекта.

Обычно бывает так: устранили техническое противоречие, нашли нормальное такое решение - остановитесь и радуйтесь. Не получилось - уходите на физический уровень, где живут уже физические противоречия. И там решайте задачу.

Да, физические противоречия в социотехнических системах не востребованы, там это излишне. Для объектов, описывающих организованности материального мира - иногда приходится залазить туда.

Идем дальше, не отключайтесь….😉
#триз #концепции #инструменты #противоречия

Как ТРИЗ работает с другими аналитическими методами?

Хороший вопрос, правда? Вы решаете какую-то специфическую задачу и не находите нужного вам аналитического средства в арсенале ТРИЗ. Ничего страшного! Берите такое аналитическое средство, которое подойдет вам в вашей ситуации. Любое аналитическое средство!

Главное, помнить алгоритм преодоления проблемной ситуации с использованием ТРИЗ:
1. Ставим задачу.
2. Проводим декомпозицию задачи любым средством анализа.
3. Находим и моделируем противоречия.
4. Устраняем противоречия.
5. Проводим системную сборку, проверку и приоритезацию найденных идей решения.

В общем, неважно, какое средство анализа вы выбрали, совсем неважно. В любом случае, оно как-то разберёт задачу на серию подзадач. А дальше нужно будет их решать. И… при попытке что-то исправить, что-то неизбежно рискуем сломать. И чем сложнее преобразуемая система и чем меньшее её запас прочности, тем больше таких точек и они значимее. Тогда что мы получаем при осуществлении подобных попыток? Конечно же противоречия❗

Вот и весь фокус. ТРИЗ усиливает любые аналитические подходы и средства через аппарат выявления, моделирования и устранения противоречий. ТРИЗ - это настоящий рычаг Архимеда, коэффициент повышения эффективности любых средств аналитики!

Например, при проведении стратегирования мы используем карту гипотез, прекрасное средство, разработанное Александром Бындю. На выходе появляются задачи, часть из которых имеют свои “но”. Далее формируется система противоречий и устраняется путём применения аппарата ТРИЗ. И так с любыми аналитическими средствами, где ТРИЗ выполняет роль надстройки, позволяющей усилить и приблизить к реальности продукт любого вида анализа! Такая вот гениальная штука была придумана в нашей стране.

Идем дальше, не отключайтесь…..

#триз #методлики #концепции #инструменты

FMEA, он же АВПКО

Продолжая управлять качеством, добрели мы и до сущности под названием FMEA. У нас это - АВПКО (Анализ видов и последствий потенциальных отказов).

FMEA (Failure Mode and Effects Analysis) — это методологический инструмент для управления рисками. Если совсем просто: это способ проанализировать возможные поломки/ошибки еще ДО того, как они произошли, понять их последствия и заранее принять меры.

Исторически FMEA - это дитя армии и космоса. Первые упоминания метода появились в программе разработки военной техники США (ну, естественно – куда в промышленной статистике без них). Армия США внедрила процедуру под названием MIL-P-1629 (1949 год), чтобы обеспечить надежность ракетных вооружений и систем управления.

Звездный час метода (во всех смыслах) пришелся на подготовку программы Аполлон. Как и все, кто работает в космической отрасли NASA, естественно, стремилось к идеальному качеству любого изделия, потому как при планируемом полете на Луну любой отказ гарантированно означал катастрофу. В процессе подготовки программы вспомнили, что у военных есть решение в этой области. Та самая процедура MIL-P-1629. Оказалось то, что надо. Инженеры NASA доработали армейский стандарт, и FMEA превратилась в обязательную часть проектирования. Именно тогда метод и обрёл свою современную логику.

Ну а дальше опять появилась колыбель статметодов в производстве – автомобильная промышленность. Как мы много уже раз писали, 1970-е – это время глобальной проблемы качества американских автомобилей. Но все явления имеют две стороны. Именно эти проблемы и стали базисом для возникновения систем управления производством и качеством. После череды громких скандалов у ведущих автопроизводителей индустрия, отчаянно ищущая успешные решения, помимо многого другого переняла опыт и NASA. В 1993 году крупнейшие концерны (Ford, GM, Chrysler) объединили усилия и создали единый индустриальный стандарт SAE J1739 и руководство AIAG FMEA.

В чем суть, цель и задача FMEA? Она достаточно проста в описании, как и многое другое в промышленной статистике - предотвратить проблему, а не исправлять её потом.

Задачи, решаемые в рамках метода, делятся на 4 блока:

1. Выявление «слабых мест»
• Найти все потенциальные способы, которыми деталь/процесс/программа могут выйти из строя (сломалась, протекла, зависла, дала искру, не закрылась).
• Найти первопричины этих отказов.

2. Оценка рисков (расставление приоритетов)
Невозможно исправить всё. FMEA ранжирует риски с помощью 3 параметров (каждый оценивается от 1 до 10):
• S (Severity) Насколько серьезны последствия? (авария - 10, царапина — 2).
• O (Occurrence) Как часто это происходит? (всегда — 10, почти никогда — 1).
• D (Detection) Насколько легко обнаружить поломку до того, как она уйдет к клиенту? (не обнаружить -10, видно сразу - 1).
Итог: Приоритетное число риска (RPN) = S × O × D. Чем выше RPN, тем срочнее нужно действовать.

3. Разработка мероприятий
Для самых опасных отказов команда обязана предложить действия:
• Сменить конструкцию (перепроектировать).
• Поставить датчик или проверку.
• Изменить технологию.
• Написать «защиту от дурака» (Poka-Yoke).

4. Накопление знаний
Результаты FMEA по сути- это живой документ. Это библиотека опыта всей команды. Для чего нужно? А для того, чтобы новые сотрудники не наступали на те же грабли, и похожие изделия в будущем проектировались быстрее и надежнее.

Резюмируя, FMEA — это дневник ошибок, которые специалисты не успели совершить. Мы то в курсе, мы то этот метод преподаем 😁

Ну, и дальше идем, не отключайтесь….😉

#fmea #качество #статметоды #управлениекачеством #шестьсигм #статистика

ТОС vs матоптимизация

А давайте немного поговорим про ТОС + промышленную цифру. Теория ограничений (TOC) и математическая оптимизация тесно связаны, хотя исторически развивались в разных средах. TOC - в менеджменте и производстве, а матоптимизация - в прикладной математике и исследовании операций.

Ключевые точки взаимосвязи:
📌 Общая идея: поиск узкого места (binding constraint)
В математической оптимизации решение задачи (например, симплекс-методом) показывает, какие ограничения активны в оптимальной точке. TOC фокусируется на самом узком месте системы - по сути, это главное активное ограничение, которое определяет пропускную способность всей системы. Таким образом математическая оптимизация позволяет работать с динамическими узкими местами: сейчас не хватает места на складе, а завтра не хватает погрузочной техники

📌 Двойственность в линейном программировании
Двойственные переменные (теневые цены) в задачах линейной оптимизации показывают, насколько изменится целевая функция при ослаблении каждого ограничения. В TOC идея «барабана» (ритма работы системы) соответствует ограничению с наибольшей теневой ценой. Инвестиции в расшивку такого ограничения дают максимальную отдачу - прямое применение двойственного анализа.

📌 Управление запасами и производственным потоком
В TOC используют метод «барабан-буфер-канат». Математически это можно смоделировать как задачу оптимизации потока в сети с одним «узким» ресурсом, где необходимо минимизировать незавершенное производство или максимизировать выпуск. Это похоже на задачи о максимальном потоке с единственным узким местом.

📌 Ограничения в задачах целочисленной оптимизации
TOC особенно полезна, когда ограничения дискретны (например, станок может работать либо с одним, либо с другим набором оснастки). Тогда задачи типа «бутылочное горлышко» сводятся к комбинаторной оптимизации, где TOC предлагает практические эвристики для сложных дискретных производственных систем. На практике это означает, что глобальная задача фрагментируется на выявление эвристик и далее интеграция в алгоритм математической оптимизации, который может проводить оптимизацию локально в рамках глобальной эвристики или наоборот делать глобальную оптимизацию выбора стратегии, основанной на разных эвристиках.

📌 Планирование и расписания (оптимизация производственного календаря)
Метод «барабан-буфер-канат» можно рассматривать как приближенное решение задачи оптимизации расписания для системы с одним критическим ресурсом. Математически — это упрощение задачи flow shop / job shop с фокусом на узком месте, что делает решение вычислительно дешевле.

Коротко:
Математическая оптимизация предоставляет точные методы для TOC, когда система статична и хорошо специфицирована. TOC даёт эвристики и упрощения для больших динамических систем, где полная оптимизация слишком трудоёмка. Их связь можно выразить так: TOC — это стратегия декомпозиции многомерной оптимизационной задачи, использующая идею последовательной фокусировки на самом сильном ограничении.

Матоптимизация способна давать оптимальное решение, но не всегда задачу можно выразить числено или такое численное выражение будет слишком затратно на фоне потенциального эффекта. В таких случаях ТОС и эмпирические знания будут доминировать. На другой стороне, большое количество, параметров, факторов, переменных и сложные структуры, например, граф производственной цепочки или граф дорог делает невозможным эвристический анализ и в таких задач либо используются какие-то типовые (квази-оптимальные) схемы, либо необходимо делать модель матоптимизации.

Менеджмент этому учить конечно - это перебор, но и математики не способны что-то сделать при отсутствии знаний предметной области. Именно поэтому такие проекты весьма сложные и затратные: требуется синхронизация и жесткая верификация постановки задачи с ясным пониманием, что будет оптимизировано, за счет чего и как это потребует изменить бизнес-процессы.

Идем дальше. Не отключайтесь…😉

#тос #стратегия #цифровизация #управление

Трендвочтинг, трендхантинг и трендспоттинг.

Футурология и мода на службе бизнеса. Хотя, казалось бы…
А начиналось все в 1950-е. И звалось это «трендостинг». Франция – осмысление модных тенденций в Европе и США. Узкопрофильная, нишевая штука. Но бизнес не стоит на месте.

Маркетологи, а за ними и футурологи. (или наоборот – кто его теперь знает) начали разрабатывать системные подходы к прогнозированию тенденций. Начало оформляться в том виде, в котором оно сейчас есть в 90-х. Футуристка Фейт Попкорн в 1991 году публикует книгу The Popcorn Report, а Джон Нейсбитт развивает концепцию «мегатрендов». В это же время в обиход входят термины «трендвотчинг», «трендхантинг» и «трендспоттинг».

А расцвет трендвотчинга начинается в 21 веке. Прямо с начала. Голландский экономист Райнер Эверс вводит термин «трендвотчинг» в широкий лексикон и, не сильно стесняясь, в 2002 г. основывает в Амстердаме компанию Trendwatching.com - первый глобальный сервис по сбору и анализу трендов. Там же начинают набирать силу UX-исследования и подтягиваются … соцсети, которые дали доступ к огромным массивам данных о поведении пользователей в реальном времени. Ну, вы все поняли, да? 😊

Дальше появляется с виду нехитрый алгоритм:
1. Мониторинг — сбор «слабых сигналов» из разных источников: соцсетей, отраслевых отчетов, СМИ, научных исследований, стартап-конференций.
2. Анализ и проверка — выявление устойчивых паттернов, оценка потенциала тренда: насколько широким будет его влияние и как быстро он достигнет массового потребителя.
3. Трансляция в бизнес-решения — превращение наблюдений в конкретные действия: запуск новых продуктов, корректировка позиционирования бренда, тестирование новых бизнес-моделей.

А вот для последнего пункта и появилось разделение на трендхантинг и трендспоттинг.

Трендхантинг – это охота. Поиск зарождающегося тренда и целенаправленное определение того, как этот тренд будет развиваться и когда он достигнет массового потребителя.

Как пример: институт цвета Pantone определяет главный цвет года, который затем влияет на дизайн, моду и интерьеры по всему миру. Pinterest служит источником данных о самых актуальных тенденциях сезона на основе того, что пользователи сохраняют в своих досках. А уже то же Google анализирует запросы пользователей, чтобы прогнозировать будущие тенденции и предлагать релевантные продукты.

Ну, и предложить их вам. Для этого вас и отслеживают, а вы что подумали? 😎

Ну а Трендспоттинг (от англ. spot - «пятно»), это еще более тонкий инструмент. Это процесс выявления новых тенденций на самых ранних стадиях, часто через наблюдение за поведением «ранних последователей» (early adopters), нишевых субкультур или необычных потребительских практик.

По сути, это попытка алгоритмизировать искусство видения зарождающегося тренда, когда он ещё не очевиден для большинства.

То есть эта троица – это инструмент стратегического планирования и маркетинга. В данных отдельно существующих терминах и видах бизнесах они себя изжили, но как инструменты макропрогнозирования они чудесно себя чувствуют.

«Были бы объемы данных, а новые тренды найдутся». Почти «цы» от гугла, нетфликса и еще пары десятков мегакорпораций.

Как-то так. Идем дальше. Не отключаемся……

#тренды #прогнозирование #трендвотчинг #маркетинг #стратегия #корпорации

Функционально-ориентированный поиск (ФОП)

Не все задачи нужно решать “с нуля”. Многие решения уже сделаны, но в других отраслях. Кради как художник, почему бы и нет?

ФОП - инструмент, который технологизирует поиск решения в других отраслях через обобщённую функцию. По сути, вы находите нужную вам технологию и решаете не прямую задачу, а косвенную, связанную с переносом найденной технологии в ваш контекст. Как правило, это значительно проще, чем что-то придумать “с нуля”. В этом - основная фишка подхода.

Методологический инсайт: подобный поиск проще вести не через конкретику, а через обобщённые функции.

Например, если необходимо отделять гранулы сырья с металлическими включениями от основной массы сырья, то проще создавать не такой конкретный запрос для поиска в Интернет или запроса искусственному интеллекту, а запрос через обобщение функции:

"требуется отделять частицы с другими свойствами от общей массы частиц".

Тогда поиск окажется куда результативнее.

По статистике большой процент новых изобретений и инновационных продуктов были найдены именно при использовании такого инструмента как ФОП.

Идем дальше. Не отключайтесь...😉

#триз #фоп #инструменты

Операционно-финансовая грамотность руководителя производства или «Покажи мне деньги»

Современный рынок требует от руководителя производства не только понимания технологий, но и умения выстраивать производственный процесс, прогнозируя экономическую выгоду от внедрения технических и\или управленческих решений.

Одним из неотъемлемых факторов в этом вопросе является операционно-финансовая грамотность руководителя. Как мы это формулируем? И как это было сформулировано ранее? (Спойлер: этого требовал еще Джек Уэлч при внедрении Шесть Сигм)

Операционно-финансовая грамотность - это способность руководителя производства понимать, как его ежедневные операционные решения влияют на ключевые экономические показатели всего предприятия. Это не значит стать бухгалтером, а значит мыслить «экономически»: планировать деятельность с точки зрения прибыли и затрат, понимать взаимосвязь экономики подразделения с экономикой всей организации.

Ключевые компетенции этого направления:
- Чтение финансовой отчётности: понимание отчёта о финансовых результатах (ОФР), умение видеть «финансовую картину» компании;
- Бюджетирование и управление затратами: работа с центрами финансовой ответственности (ЦФО), управление прямыми и накладными затратами;
- Анализ и принятие решений: оценка эффективности подразделения на основе финансовых данных;
- Понимание производственных метрик: владение показателями OEE, себестоимости, выхода готовой продукции, пропускной способности;
- Управление инвестициями: оценка капитальных вложений в оборудование и технологии.

Принцип «Покажи мне деньги» Джека Уэлча, как он это видел.

Джек Уэлч, легендарный CEO General Electric, требовал от всех подразделений тотального вовлечения под девизом «Покажи мне деньги» — это означало жёсткий фокус на финансовом результате.

Суть принципа — в бескомпромиссной привязке любых инициатив и действий к реальному финансовому эффекту. Уэлч внедрял этот подход системно, что подразумевало:
1. Финансирование только под результат. В 1996 году GE инвестировала $200 млн в инициативу Six Sigma, но только потому, что это была «самая значимая инициатива» в истории компании с чётко просчитанной отдачей.
2. Бонусы топ-менеджмента привязаны к финансовым результатам. В 1997 году Уэлч ввел правило: 40% годовых бонусов руководителей стали зависеть от успехов в Six Sigma. Результат: при инвестициях $400 млн экономия достигла $700 млн.
3. Постоянный рост не только доходов, но и прибыли. По мнению Уэлча, сильный бизнес должен постоянно увеличивать как доходы (за счёт инноваций), так и прибыль.
4. Максимизация акционерной стоимости как главная цель.

Для руководителя производства принцип «Покажи мне деньги» означал, что:

- Каждое управленческое решение должно иметь финансовое обоснование. Нельзя внедрять новое оборудование, менять технологию или нанимать персонал, не показав, сколько денег это принесёт или сэкономит.
- Результаты работы подразделения должны быть выражены в деньгах, а не только в тоннах, штуках или процентах выполнения плана.
- Постоянный поиск точек роста прибыли: понимание, за счёт каких факторов получен прирост прибыли, а не только знание совокупной суммы затрат и выпуска.
- Ответственность за финансовые показатели: руководитель производства должен нести ответственность за экономику своего подразделения так же, как за выполнение производственного плана.

В итоге можно резюмировать, что идеальный руководитель производства это тот, кто помимо создания и развития команды, внедрения современных технологий управления и формирования культуры постоянных улучшений, подтверждает это все деньгами: ростом прибыли, снижением затрат, повышением рентабельности. Доказательно! На понятных цифрах!

А вот как этого всего добиться в реальности, это отдельный разговор. И даже, наверное, разговоры.
Идем дальше, не отключайтесь….😉

#управление #производство #финансы #руководитель #компетенции

Физические противоречия в ТРИЗ: что это и как их устранять.

Физическое противоречие (ФП — это ситуация, когда к одному и тому же элементу системы предъявляются два противоположных, взаимоисключающих физических требования.
Если коротко, то Физическое противоречие — это постановка задачи в такой формулировке:
Один и тот же элемент должен обладать противоположными свойствами одновременно.

🔹 Пример

Деталь должна быть:
● жёсткой → чтобы держать нагрузку
● гибкой → чтобы не ломаться
И это не два разных параметра.
Это один объект с взаимоисключающими требованиями.

🔹 3 способа разрешения физических противоречий

1. Разделение противоречивых требований
2. Удовлетворение противоречивых требований
3. Обход противоречивых требований.

1. Разделение противоречивых требований — это разделение во времени, в пространстве, либо в отношениях с надсистемой.

Разделение во времени
Объект:
● в один момент обладает свойством А
● в другой — свойством Б
Пример:
● материал твёрдый при работе
● мягкий при обработке

Разделение в пространстве
Разные части системы выполняют разные функции:
● одна зона — жёсткая
● другая — гибкая

Разделение в отношении
Если два противоречивых требования необходимо выполнить для разных компонентов надсистемы, разделите противоречивые требования, используя метод «разделение в отношении».
Одни и те же объекты могут обладать разными, даже прямо
противоположными свойствами по отношению к воздействиям, не отличающимися по физической сути, но имеющими разные количественные характеристики.

Пример: выпуклое зеркало заднего вида в автомобиле, в котором компактность объединена с созданием широкого поля обзора.

Разделение на системном уровне

Если одно из противоречивых требований необходимо выполнить на уровне подсистемы или надсистемы, разделите противоречивые требования, используя метод «разделение на системном уровне».

Пример: Зеркало заднего вида автомобиля заменено на видеокамеры - переход к альтернативной системе. Видеокамера взамен зеркал заднего вида может также рассматриваться как обход противоречия - переход к системе, где исходное противоречие в принципе не возникает.

Разделение устраняет противоречие и позволяет удовлетворить каждое требование.

2. Удовлетворение противоречивых требований

Применение определенных рекомендаций и приемов, с помощью которых одно и другое требование будет удовлетворено. Таким образом физическое противоречие разрешается.

3. Обход противоречивых требований

Если не удается удовлетворить оба противоречивых требования, то можно попытаться их обойти, перейдя к альтернативной технической системе.

📌 Итоги:
○ Физические противоречия сформулированы для физических параметров, которые могут быть разрешены во времени, пространстве, принадлежности (в отношении) и иерархии системы. Это позволяет более эффективно использовать изобретательские приемы.

○ Физические противоречия представляют собой более точную модель задачи, чем технические противоречия, тем самым обеспечивая более эффективные решения.

Так как-то 😁 Всем ТРИЗ! Идем дальше, не отключайтесь...😉

#триз #инструменты