Статистическое управление процессами: Оптимизация бизнеса с использованием контрольных карт Шухарта

Памяти Дэвида Чамберса, 
наставника и друга для всех, кто понимает 
статистическое управление процессами

Understanding
Statistical
Process Control

Donald J. Wheeler
David S. Chambers

 Second Edition

SPC Press
Knoxville, Tennessee

«Модели менеджмента ведущих корпораций»

Дональд Уилер
Дэвид Чамберс

Статистическое
управление
процессами

 Оптимизация бизнеса
с использованием
контрольных карт Шухарта

Перевод с  английского

2-е издание

МОСКВА
2016

УДК 658.5
ББК 65.291.216
 
У36

ISBN 978-5-9614-5726-1 (рус.)
ISBN 0-945320-13-2 (англ.)

© SPC Press, 1992
 
Первое издание на английском языке 
выполнено SPC Press, Knoxville, Tennessee.
 
All Rights Reserved
© Издание на русском языке, перевод, 
оформление. ООО «Альпина Паблишер», 2016

УДК 658.5
ББК 65.291.216

У36

Уилер Д.

Статистическое управление процессами: Оптимизация бизнеса с использованием контрольных карт Шухарта / Дональд Уилер, Дэвид 
Чамберс ; Пер. с англ. — 2-е изд. — М. : Альпина Паблишер, 2016. — 
409 с.

ISBN 978-5-9614-5726-1

Статистическое управление процессами (SPC) — мощное орудие менеджмента, 
предназначенное для непрерывного мониторинга и диагностики любых бизнеспроцессов. Если диагностика показывает, что процесс находится в статистически 
управляемом состоянии, то его улучшением должен заниматься менеджмент. 
Напротив, если процесс не стабилен, только сотрудники имеют шанс отыскать 
причину нестабильности и устранить ее. Успех многих компаний, в первую 
очередь Toyota, основан на эффективном использовании статистического управления процессами для повышения качества продукции.
Это первая книга на русском языке, в которой ясно, наглядно и профессионально изложены принципы и методы статистического управления процессами 
на основе контрольных карт, разработанных Уолтером Шухартом в Bell Laboratories, и показаны недостатки традиционного подхода к контролю качества, основанного только на соблюдении допусков. Книга будет полезна как практикам, 
которым нужны простые рецепты оптимизации процессов, так и бизнес-консультантам, интересующимся процессным менеджментом.

Все права защищены. Никакая часть этой книги не может быть воспроизведена в какой бы то ни было форме 
и какими бы то ни было средствами, включая размещение в сети Интернет и в корпоративных сетях, 
а также запись в память ЭВМ для частного или публичного использования, без письменного разрешения 
владельца авторских прав. По вопросу организации 
доступа к электронной библиотеке издательства обращайтесь по адресу mylib@alpina.ru

Переводчики В. Кузьмин (главы 1–10),
Ю. Адлер (главы 11–13, предисловие, приложения)

Научные редакторы Ю. Адлер, В. Шпер

Редактор С. Турко

Содержание

Предисловие к русскому изданию ........................................................9
Предисловие Уильяма Эдвардса Деминга ..........................................27
Предисловие ко второму изданию на английском языке .................29
Предисловие к первому изданию на английском языке ...................31

Глава 1. Два подхода к вариации .................................................................33
1.1. 
Инженерная концепция вариации ...........................................33
1.2. 
Концепция вариации Шухарта .................................................36
1.3. 
Два пути улучшения производственного процесса..................38
1.4. 
Доктор Уильям Эдвардс Деминг ...............................................39
1.5. 
Две альтернативы ......................................................................43
1.6. 
Потребность в контрольных картах .........................................44
1.7. 
Пути применения карт Шухарта ...............................................51

Глава 2. Свертка данных ................................................................................53
2.1. 
Меры положения .......................................................................53
2.2. Меры рассеяния .........................................................................55
2.3. Гистограммы ..............................................................................58
2.4. «Стебель и листья», или «опора и консоль» .............................62
2.5. Графики хода процесса ..............................................................63
2.6. Выводы .......................................................................................65

Глава 3. Контрольные карты Шухарта .......................................................69
3.1. 
Логика работы контрольных карт ............................................69
3.2. Использование подгрупп для мониторинга процесса .............72
3.3. Карты среднего и размаха .........................................................74
3.4. Пределы для индивидуальных значений ..................................77
3.5. Другие карты для сгруппированных данных ...........................79
3.6. Контрольные карты для подгрупп,
состоящих из одного элемента .................................................80
3.7. 
Выбор масштаба для контрольных карт ...................................82
3.8. Какова разумная степень статистической управляемости? ....83
3.9. Выводы .......................................................................................84

Глава 4. Теория и мифы контрольных карт ..............................................87
4.1. 
Правильно построенные карты ................................................88
4.2. Почему трехсигмовые пределы? ...............................................92
4.3. 
Что, если данные не распределены по нормальному закону?.. 97
4.4. Мифы о картах Шухарта .........................................................106
4.5. Четыре «кита» карт Шухарта ..................................................113

СТАТИСТИЧЕСКОЕ УПРАВЛЕНИЕ ПРОЦЕССАМИ

Глава 5. Эффективное применение контрольных карт ........................121

5.1. 
Структуры в текущих результатах ..........................................121
5.2. Простые критерии серий ........................................................122
5.3. Более сложные критерии серий ..............................................124
5.4. Четыре правила определения отсутствия управляемости .....127
5.5. Другие структуры текущих данных ........................................128
5.6. Рациональная группировка ....................................................131
5.7. 
Вопросы о данных ...................................................................143

Глава 6. Воспроизводимость, стабильность и качество
мирового класса .............................................................................149

6.1. 
Воспроизводимость стабильного процесса ............................149
6.2. Неразбериха в показателях воспроизводимости ...................157
6.3. Преобразование индексов воспроизводимости
в долю брака ............................................................................160
6.4. Что можно сказать о нестабильном процессе? ......................162
6.5. Гипотетическая воспроизводимость
нестабильного процесса ..........................................................166
6.6. Исследование краткосрочной воспроизводимости ...............169
6.7. 
Качество мирового уровня......................................................172
6.8. Выводы .....................................................................................178

Глава 7. 
Применение контрольных карт
для непрерывного улучшения  ...................................................181

7.1. 
Блок-схема использования контрольных карт .......................181
7.2. 
Непрерывное улучшение .........................................................184
7.3. 
Будет ли это работать в Северной Америке? .........................210
7.4. 
Выводы .....................................................................................215

Глава 8. Установка цели процесса .............................................................219

8.1. 
Разница между целью и однородностью процесса ................219
8.2. Процесс должен быть стабильным .........................................221
8.3. Установка цели процесса с использованием 
последовательности значений ................................................222
8.4. Установка цели процесса с использованием
многократных измерений .......................................................227
8.5. Выводы .....................................................................................231

Глава 9. Особенности контрольных карт
для непрерывных переменных (факторов)  ............................235

9.1. 
Неадекватные единицы измерения ........................................235
9.2. Правильные карты индивидуальных значений
и скользящих размахов ...........................................................242
9.3. Когда стоит использовать XmR-карту? ...................................244
9.4. Контрольные карты скользящих средних ..............................247
9.5. Трехсторонние контрольные карты........................................249
9.6. Пересмотр контрольных пределов..........................................254

Содержание

9.7. 
Обновление контрольных пределов .......................................257
9.8. Карты для групповых медиан и групповых размахов ...........258
9.9. Как рассчитываются константы для построения
контрольных карт? ..................................................................264

Глава 10. Контрольные карты для дискретных величин .......................281

10.1. Простой подход к дискретным величинам  ............................282
10.2. Карты для биномиальных величин ........................................285
10.3. Карты для долей, основанных на биномиальном 
распределении .........................................................................288
10.4. Проблемы с картами, построенными
для биномиальных величин ....................................................293
10.5. Карты для данных, основанных
на распределении Пуассона ....................................................296
10.6. Карты для числа дефектов
на единицу области определения ...........................................300
10.7. Выводы .....................................................................................304

Глава 11. Эффективное использование дискретных величин ..............309

11.1. Три характеристики дискретных данных ...............................309
11.2. Эффективное использование дискретных данных  ...............314
11.3. Заключение ..............................................................................327
11.4. Выводы .....................................................................................328

Глава 12. Начало работы ...............................................................................331

12.1. Блок-схемы ...............................................................................331
12.2. Диаграмма причин и результатов ..........................................333
12.3. Диаграмма Парето ...................................................................337
12.4. Выводы .....................................................................................341

Глава 13. Вопросы дальнейших исследований .........................................343

13.1. Интерпретация асимметрии и эксцесса .................................344
13.2. Исследования количественные и аналитические ..................350
13.3. Характеристики продукции ....................................................352
13.4. Проблема модифицированных контрольных пределов .........361
13.5. Ошибочность приемочного статистического контроля ........362
13.6. Оценивание доли несоответствий ..........................................364
13.7. Преобразование данных .........................................................365
13.8. Влияние вариации на сбалансированные системы ...............366

Приложения .......................................................................................................371

Словарь терминов .............................................................................373
Список обозначений .........................................................................374
Библиография....................................................................................376
Ответы к упражнениям .....................................................................378
Таблицы .............................................................................................402

Предисловие к русскому изданию

Глаза и уши менеджмента

Сотри случайные черты,
И ты увидишь: мир прекрасен.

Александр Блок 

 
Ш
ел 1923 год. Работы по телефонизации Америки быстро расширялись. 
Это стало возможным благодаря изобретению Александра Белла и созданию им специальной корпорации — American Telephone and Telegraph 
(АТ&Т) для внедрения телефона в жизнь. Как всегда, в новом деле не все 
ладилось. А тут еще, откуда ни возьмись, появились конкуренты. Пришлось 
принимать меры. Сгоряча компания объявила, что берется исправлять любую 
ситуацию, связанную с претензией клиента, в течение суток с того момента, 
когда о ней узнает. 
Одна из главных проблем заключалась в том, что внезапно отказывали 
промежуточные усилители сигнала, включенные в проводную сеть через 
каждые 500 м. Без них сигнал становился таким слабым, что практически 
ничего не было слышно. Так вот, эти усилители были ламповыми (полупроводники еще только предстояло открыть) и часто переставали работать из-за 
отказов той или иной лампы. Хотя в технических условиях были указаны 
гарантийные сроки их безотказной работы, лампы про это ничего не знали 
и гарантийных сроков совершенно не соблюдали. Из-за этого не удавалось 
сосчитать, сколько требуется аварийных бригад, необходимого для них транспорта и запасных ламп для замены перегоревших. 
Компания АТ&Т обратилась за помощью в исследовательский центр, созданный А. Беллом специально для таких целей. Он-то и назывался Bell 
Laboratories. Случилось так, что как раз в это время туда поступил на работу 
молодой инженер-физик, которого звали Уолтер Шухарт. Ему и поручили 
разбираться с проблемой вариабельности (непостоянства) моментов, когда 
происходили отказы электронных ламп. И он разобрался, причем не только 
с лампами, но и с тем, как устроены сложные системы и какое воздействие 
на них оказывает вариабельность. 
В мае следующего, 1924 г., Шухарт предложил решение проблемы анализа вариабельности любого процесса, которое оказалось гораздо шире 
проблемы отказов ламп и привело к созданию концепции статистического 

СТАТИСТИЧЕСКОЕ УПРАВЛЕНИЕ ПРОЦЕССАМИ

мышления, изменило существовавшие представления о свойствах систем 
и создало предпосылки для современных систем менеджмента качества. 
Словом, решение У. Шухарта совершило революцию в нашем понимании 
мира. Судьба этой революции сложилась, однако, совсем не так гладко, как 
хотелось бы. И этот урок для нас очень важен. Идея У. Шухарта, позже развитая Э. Демингом, как раз и описана в данной книге — подробно и тщательно. Мы к ней еще вернемся. Но сначала попробуем извлечь урок из 
истории. 
Как известно, в 1905 г. Альберт Эйнштейн открыл сначала специальную, 
а затем, в 1916 г., и общую теорию относительности. А примерно в 20-х гг. 
того же XX в. Вернер Гейзенберг и Эрвин Шредингер сформулировали основные положения квантовой механики. Эти открытия в корне перевернули 
физику как науку, изменив наше понимание того, как устроена природа. 
В очередной раз оказалось, что реальный мир совсем не похож на наше 
представление о нем. 
Большинство людей жили (и живут) в статичном детерминированном 
мире, где четко прослеживаются причины и их следствия, где заранее известно, «что будет, если…». Открытие теории относительности и квантовой 
механики похоронило эту картину мира. Оказалось, что нет ни абсолютного пространства, ни абсолютного времени, что результат наблюдения влияет на объект, за которым мы наблюдаем, и что предсказать, что «будет, если…», можно только с некоторой вероятностью или неопределенностью. 
Детерминизм как концепция утратил свои доминирующие позиции в науке. 
При этом на обычную жизнь простого человека ни теория относительности, 
ни квантовая механика никакого практического влияния не оказывали и не 
оказывают. 
Почти одновременно с этими великими достижениями человеческого 
разума было совершено еще одно открытие, которое, на наш взгляд, имеет 
ничуть не меньшее значение для человечества, — это открытие фундаментальной роли вариабельности мира и способа минимизировать ее влияние 
на решения, которые мы принимаем. Его как раз и совершил Уолтер Шухарт 
в 1924 г.
Конечно, еще Гераклит говорил, что «нельзя дважды войти в одну и ту 
же реку», имея в виду изменчивость мира. Да и Фредерик Тейлор понимал, 
что мир вариабелен. Но именно открытие Шухарта имеет потенциал, способный оказать громадное влияние на бóльшую часть человечества. Вместе 
с тем число людей, знающих о нем, ничтожно мало. И, что более важно, 
практическая реализация этого открытия идет крайне медленно, встречая 
жесткое сопротивление людей, привыкших с детства к детерминистским 
суждениям. Возможные причины такой ситуации сводятся, на наш взгляд 
(см. также [1]), к следующему.

Наука, в которой Шухарт совершил революцию — а речь идет о менедж 
менте, — находилась в зачаточном состоянии, ее статус был несравним 
со статусом физики.

Предисловие к русскому изданию

Парадигмы кусочно-лоскутного статичного мышления, не позволяю 
щего видеть систему в целом и понимать сложность связей причина — 
результат, господствовали и продолжают господствовать в наших головах.

Система воспитания, обучения и управления людьми, построенная по 
 
принципу «сделай это — получится то», ежедневно и ежечасно приучает нас именно к такой модели восприятия окружающего мира.

Отсутствие потребности в борьбе с вариабельностью, вызванное го 
сподством рынка изготовителя на протяжении значительной части 
XX в., не делало проблему актуальной в глазах высшего руководства.

Кроме того, к вышеперечисленному следует добавить тот факт, что о революциях в физике нам рассказывают в средней школе — т. е. эта информация 
носит статус обязательных знаний, которыми должен владеть любой образованный человек. В отличие от физики менеджменту в средней школе не учат 
(и зря?!), и следовательно, знание о вариабельности мира не входит в тот 
минимальный набор, который в XXI в. должен быть в голове любого человека. Интересно, что физические представления не переносятся автоматически 
на менеджмент. Физика и менеджмент живут как бы в разных мирах.
Основная идея теории Шухарта очень проста: мир сложен, и точно предсказать результат большинства реальных процессов невозможно в принципе. Но для практики этого и не нужно: достаточно научиться предсказывать 
результаты с той степенью уверенности, которая экономически оправданна 
на данном этапе развития человечества и при данном уровне последствий 
принимаемых решений. Чтобы это сделать, следует принять во внимание, 
что бóльшая часть результатов любого процесса определяется системой, 
в которой этот процесс проходит, и лишь небольшая их часть вызвана внешними по отношению к этой системе причинами. 
Это важное открытие сделал Джозеф Джуран, предложивший правило 
85:15. Оно означало, что 85% всех неприятностей обусловлено поведением 
системы и только 15% зависят от конкретных внутренних или внешних 
обстоятельств, например от поведения людей в системе или от качества 
сырья. Доктор Эдвардс Деминг много раз уточнял оценку Дж. Джурана и в 
конце жизни пришел к соотношению 98:2, оставляя без присмотра системы 
всего 2% неприятностей. Поэтому прежде всего нам надо научиться определять, какие результаты принадлежат системе, а какие — внешним или внутренним внесистемным силам. 
Результатами, обусловленными системой, можно управлять, только изменяя саму систему. Но сначала надо устранить все внесистемные воздействия, 
поскольку они по определению неуправляемы и, следовательно, непредсказуемы. Инструментом, помогающим понять, какие воздействия принадлежат 
системе, а какие нет, и служат контрольные карты Шухарта (ККШ), теория 
которых была разработана в книгах [2, 3], а затем развита и расширена 
в работах другого выдающегося ученого — Эдвардса Деминга [4, 5].

СТАТИСТИЧЕСКОЕ УПРАВЛЕНИЕ ПРОЦЕССАМИ

По сути, речь идет о том, что все системы и все процессы очень болтливы. 
Они хотят рассказать нам о том, как устроены. Проблема в том, что разговаривают они на своем языке, который надо научиться понимать, т. е. научиться слушать и слышать «голос процесса» или «голос системы». ККШ — это как 
раз способ перевода информации о процессе или о системе на наш обычный 
человеческий язык, инструмент, с помощью которого мы можем общаться с 
нашими процессами и оптимально управлять ими.
К сожалению, этот инструмент почти незнаком современным менеджерам, 
а те немногие, кто о нем знает, часто не вполне корректно его применяют. 
Отчасти это объясняется тем, что обе книги У. Шухарта до сих пор не переведены на русский язык, а имеющаяся по ККШ литература грешит различными изъянами [например, 6–12]. Эти изъяны не случайны. Случилось так, 
что первую работу о контрольных картах У. Шухарт опубликовал в статистическом журнале, что автоматически стало рассматриваться как появление 
нового статистического инструмента. Вот тут-то и таилась серьезная ошибка. 
Хотя У. Шухарт, несомненно, был статистиком, его детище было устроено 
так, что помогало избегать «пагубного влияния статистических моделей». 
Дело в том, что при решении некоторых важных статистических задач 
введение некой модели неизбежно. Иначе просто нельзя создать основу для 
анализа и интерпретации данных. Но в случае практического управления 
бизнес-системой в этом нет необходимости. Здесь статистическая модель 
создает лишь ненужные ограничения, сковывающие наши действия. Управление — не результат дедуктивного вывода, а следствие индуктивного рассуждения, возникающего при взаимодействии человека и системы или процесса, которыми он управляет. 
Более того, практика, то бишь жизнь, гораздо сложнее и ответственнее, 
нежели любая теоретическая наука, в том числе и статистика. Вот что писал 
по этому поводу д-р Э. Деминг [4], ссылаясь на У. Шухарта: «Практика более 
требовательна, чем чистая наука; более требовательна, чем обучение». И еще: 
«Как чистая, так и прикладная науки постоянно ужесточают требования к 
точности и сходимости… Тем не менее прикладная наука, особенно в массовом производстве взаимозаменяемых деталей, даже более требовательна по 
отношению к некоторым аспектам точности и сходимости, чем чистая наука. 
Например, теоретик проводит серию измерений и на их основе делает то, 
что он считает наилучшими оценками точности и сходимости, безотносительно к тому, как мало измерений у него есть. Он охотно согласится, что 
будущие исследования могут доказать ошибочность этих измерений. Возможно, все, что он сможет про них сказать, — это то, что они настолько 
хороши, насколько любой разумный специалист мог получить на основе тех 
данных, какие были доступны в момент, когда проводились измерения. Но 
давайте теперь посмотрим на практика. Он знает, что если бы он действовал 
на основе тех скудных данных, какие доступны теоретику, то он сделал бы 
такие же ошибки, как и теоретик. Он также знает, что из-за его ошибки ктото может потерять кучу денег, или получить травму, или и то и другое». 

Предисловие к русскому изданию

Статистики же рассматривали ККШ в рамках различных статистических 
моделей, коих были построены сотни1. Они породили огромную литературу, 
описывающую тонкие нюансы поведения разных моделей. Все это было захватывающе интересно и остроумно, дало возможность публиковать книги 
и защищать диссертации, только не имело отношения к замыслу У. Шухарта 
и его последователей, что сыграло роковую роль в судьбе этих идей. Долгие 
десятилетия результаты У. Шухарта извращались, и только благодаря усилиям Э. Деминга и его последователей, к которым принадлежат и авторы данной книги, ситуация постепенно начала исправляться. 
Что же такое особенное не разглядели статистики в работах Шухарта? Он 
обнаружил, что система (т. е. вся совокупность элементов, определяющих 
результат бизнес-процесса), если она находится в стабильном, управляемом, 
устойчивом состоянии, ведет себя так, что ее результаты можно предсказывать с определенной точностью до тех пор, пока что-то или кто-то не выведет 
ее из этого состояния. Такую систему принято называть статистически управляемой. Предсказуемость — бесценный дар. Именно она позволяет управлять 
процессом, а значит, и улучшать его. Без предсказуемости никакое совершенствование невозможно.
Напротив, если есть какие-то внешние вмешательства в систему, то о 
предсказаниях можно забыть. Система становится не только непредсказуемой, но и неуправляемой. Тогда надо как можно быстрее выявить и устранить 
источник внешнего вмешательства и вернуть ее в управляемое состояние. 
Дело за малым. Нужно научиться различать состояния, в которых находится 
система, а затем решать, что и кому надо с ней делать (или не делать). 
ККШ — это и есть диагностический инструмент для ответа на вопрос: 
надо или не надо вмешиваться в систему, и если надо, то кому? Он построен 
с помощью статистических методов, но сам не имеет, как мы уже говорили, 
статистической природы. Это сделано для того, чтобы модели могли избежать 
«смирительной рубашки» теоретической статистики. В условиях накопления 
информации система может и сама служить себе эмпирической моделью, 
гораздо более естественной, чем теоретические модели, навязанные извне. 
Их призвана заменить концепция операциональных определений. 
Когда процесс предсказуем, важны не столько конкретные значения параметров карты, сколько постоянство методов их выбора. Тогда сравнение 
ситуаций окажется разумным. А взять ли в качестве контрольных границ три  
сигмы или, как предлагали некоторые английские статистики, 3,09σ (в рамках построенной ими статистической модели) — вопрос непринципиальный. 
Поэтому три сигмы и побеждают — в силу своей простоты. За рассуждения
 
1 Справедливости ради надо отметить, что речь в первую очередь идет о теоретической 
статистике и ее представителях. Конечно же, всегда были и будут статистики, которые 
занимаются конкретными практическими задачами. Но и у многих представителей 
этой группы в силу специфики их сознания наблюдается тенденция к подгону эмпирических данных под некую теоретическую модель. Именно от этого Шухарт и отказался в своем подходе.