3.8. Селекция, ее задачи и практическое значение. Учение Н.И. Вавилова о центрах многообразия и происхождения культурных растений. Закон гомологических рядов в наследственной изменчивости. Методы выведения новых сортов растений, пород животных, штаммов микроорганизмов.

4.4.5. Цветок и его функции. Соцветия и их биологическое значение Цветок – это видоизмененный генеративный побег, служащий для семенного размножения. На основании строения цветков растения относят к определенному семейству. Цветок развивается из генеративной почки.

6.2. Развитие эволюционных идей. Значение работ К. Линнея, учения Ж.-Б. Ламарка, эволюционной теории Ч. Дарвина. Взаимосвязь движущих сил эволюции. Элементарные факторы эволюции. Формы естественного отбора, виды борьбы за существование. Взаимосвязь движущих сил эволюции.

Биологическое оружие В последние десятилетия термин "биологическое оружие" стал регулярно появляться в средствах массовой информации. Создавалось впечатление, что речь идет о чем–то совершенно новом и необычном. Между тем, биохимическое оружие, видимо, было первым

Благодаря наследственности достигается единообразие плана строения, мех-ов развития и др признаков вида, а разнообразие деталей строения и физиологических отправлении особей, наблюдаемое на фоне указанного единообразия, зависит от изменчивости. Св-во живых систем приобретать изменения и существовать в различных вариантах наз. изменчивостью. Изменчивость явл. результатом различных процессов. Выделяют 2 формы: ненаследственная, фенотипическая, модификационая, наследственная, генотипическая. Фенотипическая изменчивость-изменения фенотипических признаков орг-ма под действием факторов внеш среды. Она позволяет орг-мам приспосабливаться к условиям окр среды. Генотипическая изменчивость делится на комбинативную и мутационную изменчивость. Комбинативная изменчивость-появление новых комбинаций генов у потомков, а у родителей таких комбинации не было. Мутационная изм-ть связана с возникновением мутации. А мутации-явления скачкообразного прерывистого изменения наследственного признака.

35)Фенотипиченская изменчивостъ. Норма ре-ции генетич.детерминированных признаков. Фенакопии. Адаптивный хар-р модификаций. Роль наследственности и среды в развитии чел-ка. Фенотипич изменчивость-изменения фенотип признаков орг-ма под действием факторов внеш среды. Она позволяет орг-мам приспосабтиваться к усл окр среды. Все фенотип изменения ограничены нормой реакции-диапазон изменчивости в пределах которой один и тот же генотип может давать различные фенотипы. Она бывает широкой и узкой, а так же выделяют однозначную-признак не изменяется. Щирокая-зависимость корма и кол-ва молока, узкая-жирность молока, однозначная-группа крови. Иногда на орг-м могут действовать экстремальные факторы, осо6енно опасно воздействие этих факторов в ходе эмбрион развития. В рез-те у орг-ов может возникнуть фенотипическая изм-ть, кот не носит адаптивный хар-р. Эти изменения наз. морфозами развития. Особую группу составляют фенокопии-это фенотип, изменения, кот трудно отличить от наслед изменчивости.

39)Мутации числа хр-м. Гаплоидия, полиплоидия, анеплоидия. Постоянство кариотипа в ряду поколений поддерживается процессами митоза и мейоза. Нарушается расхождение хр-м=>возникают Кл с измененным числом хр-м. В клетках может изменяться число гаплоидных наборов хр-м, а может изменяться число отдельных хр-м. Причины, приводящие к расх-нию хр-м: 1)нарушение полярности клетки.2)изменение состояния веретена.деления.3)увелич вязкости цитоплазмы, они приводят к явлению-анафазного отставания анафазы митоза или мейоза нач расхождение хр-м к разным полюсам Кл., но какая-то хр-ма не успевает за основной группой и теряется, в результате возникает кл с измен числом хр-м. Гаплоидия - уменшениечисла хр-м в кл орг-ма кратно гаплоидному набору. В кл орг-ма вместо диплоидного набора(2n)сдержится гаплоидный (1n)=>резко уменьшается доза гена, вредные рецессивные гены проявляются фенотипически.

Распостран. в природе: 1)встречается у пркариот 2)у растений, но имеют мал

размеры, снижен жизне-ть и быстро погибают. 3)у животных и чел-ка гаплоидия не

встреч. Полиплоидия -увеличение числа хр-м в клетках орг-ма кратно гаплоидному

набору. Вместо 2n может содержаться 3п,4п. Виды полиплоидии: 1) митотическая: нарушается расхождение хр-м в анафазу митоза,=> из диплоидной клвозникает тетраплоидная кл, кот дает начало большому числу тетраплоидныхкл. Особенности: в части клеток содержится диплоидный набор хр-м. Другая частьмутантная и содержит тетраплоид. набор хр-м-это явление

наз.мозаицизм ; 2) зиготическая: нарушается расх хр-м при первом делении зиготы. Возникает тетраплоидная зигота, из кот развив тетрапл. орг-м(2n4c-4n4с). 3) мейотическая: наруш расх хр-м в мейозе 1 или в мейозе2,=>возникает диплоидные половые кл(2n+1n=3n,2n+2n=4n).

Раснрост.в природе : 1)у растений.2)в селекуции растений.3)у животных и чел-ка полиплоиды не рождаются, иногда с мозаичной формой полиплоидии, но эти дети погибают после рождения. Анеплоидия – изменения числа отдел хр-м в кл орг-ма. Эти мутации возник в следствии наруш расхожд гомологич хр-м при митозе или мейозе. Они встреч у всех орг-ов.

Сперматогенез: при норме ХУ-Х и У(М). При мутации ХУ->ХУ и 0(М1),ХУ->а)ХХУУ и 0(МП),б)ХХи ХУ,в)ХУиХУ,г)ХУУ и У д)ХХУ и У. Если норм гамета сливается с гаметой, содер лишние хр-мы, то возник зигота, содерж. лишние хр-мы. Из такой зиготы развивается орг-м, все клетки которого содержат лишние хр-мы-это полисомия . Если в клетках орг-ма содержатся на 1 хр-му больше, то это явл наз трисомия, а орг-м трисомик. Если нормальная гамета сливается с гаметой, соднрж на 1 хр-му меньше, то возник зигота с хр-ным набором 2n1c. Это моносомия , а орг-м моносомик.

Хромосомные болезни: 1)моносомия X или синдром Шерешевского-Тернера. Частота1:3000. Женщ:рост не выше 145 см, недоразвиты половые признаки, бесплодны, т.к отсутс яичник, интеллект сохр, складки на шее. Выявление: 1)кариотипирование. 2)выявление телец полового хроматина. 2)трисомияХ . Частота 1:1000. Женщины могут быть фенотипически здоровы. Выявление: 1)кариотипирование2) выявл. телец полового хроматина или телец Бара в интерфазных ядрах. 3)синдром Клаинфельтера . Частота1.5:1000. Это муж. Высоко роста. недоразвиты вторич пол признаки, бесплодны. Выявление аналогичное. 4)ХУУ . Частота 1:1000. Муж высокого роста с развитой мускулатурой, очень агрессивны. Нарушение расхождения аутосом :Моносомики по аутосомам не жизнес-ны, трисомики-жизнес-ны, у них проявляются различные хромосомные заболевания: 1)синдром ДАУНА . Частота 1:700. Хар-ны множественные пороки. Выявление:кариотипироваиие. 2) трисомия 13 или синдром

Патау. Частота 1:7000. Характерны множест пороки развития, гибель вскоре после

рождения от сердечной недостаточности. Выяв: кариотипирование. 3)трисомия 18 или синдром Эдварса. Частота 1:7000.гибель в первые часы после рожд от серд недост или инфаркта миокарда.

43)Чедовек как спец объект ген анализа. Основные методы изучения наслед челока. Медико-генет. Консультирование. Антроногенетика: 1)собственно генетика чел-ка (изуч наследствен и изменчив чел-ка в норме); 2)медицинская генетика (изучение причины, частоту наследования заб-ий, разрабатывает методы лечения и профил-ки наслед заб-ий. Человек-особый объект ген.исследований: 1)у чел большое кол-во хр-м и генов, что обеспечивает ген разнообразие людей(46хр-м,100000 генов) 2)низкая плодовитость 3)медленная сменяемость поколений(25 лет) 4)в генетике чел не используется гибридологич метод исслед, т.к над чел-ом нельзя ставить

опыты. Существует много методов генетики чел-ка . 1) генеологический -метод родословных. Значение: а)позволяет опред. явл ли признак наследствен или ненаслед. б)позволяет опред. степень пенентрантности и степень экспрессивности; в)позв опред. тип наследования признака. Типы наследования: 1)аутосомно-доминантный . а) в аутосоме нах дом ген, ген проявл в признак в гетерозиг состоянии;б) признак прояв в каждом поколениид, т.е. распрост признака идет по вертикале; в) признак в равной степени проявл у муж и жен; г) носителей нет(карий цвет глаз) .2)Аутосомно-рецессивный а) ген прояв в признак в гомозигот сост; б) присутст носители данного рецессивного гена; в) вероят рожд больных детей у гетерозиг носит 25%; г) признак прояв не в каждом поколении; д) распост признака идет по горизонтали(альбинизм) 3)Х- сцепленный доминантный а)отец в 100% случаев передает признак дочерям. б)не передается признак от отца к сыну. 4)Х-сцепленный-рецессивный. а)насотельницы-жен. б)передаетея от матери к сыновьям(гемофилия) 5)У-тип(голондрический) передается от отца к сыну.

2) Близнецовый. Близнецы: а)монозиготные развиваются из 1 зиготы, 1 генотип. б)дизиготный развив из разных зигот, разный генотип. Конкордантность-совпадение признаков. Дискордантность-проявление признака у 1 близнеца. Значение метода: позвол изучить роль наследствен и внеш среды в формир фенотипа, позв опред степень пенентрантности и экспрессивности генов.3)Цитологический : позволяет изучить число хр-м, их структуру в кл орг-ма, позволяет опред число телец Бара. Значение: в диагностике хром-ных болезней. 4)Биохимический. в диагностике генных заб-ий. 5)Иммунологический изуч антигенного состава кл и ткакей. 6)Методы генетики соматических клеток. Значение: позволяет опред локализацию генов, установить группу сцепления, выявить генные мутации.7)Дерматологический .основан на изуч рисунка кожи ладони и стоны. 8)Метод моделирования.9)Популяционно-статистический. основан на з-не Харди-Вайнберга, позвол рассчитать частоту генов, генотипов в популяции. 10) ДНК-диагностика позвол.выявить генные мутации.

Медико-генетическое кон-ие : Задачи 1)диагностика наслед заб-ий. 2)выявление гетерозиг носителей. 3)пропаганда медико-ген знаний среди населения.

44)Генетическая инженерия. Одна из отраслей генетики. Сущность: изменение

биологической инф клеток, органов с целью получения кл и органов с необходимыми св-ми. Она может проводиться на: а)организменном. б)клеточном. в)генном уровне. Примером ген инж чужое служит на организменном ур-не получение аллофенных животных. Орг-мы, кот состоят из тканей разных орг-ов. На стадии 8 бластомеров берут зародыши от разных животных, разделяют бластомеры, затем формируют зародыши в новой комбинации. Затем эти зародыши помещают в матку мыши-кормилицы, кот их вынашивает. Это делается для научных исследованиях. Ген инж на уровне клеток связана с получением гибридных клеток путем слияния соматических клеток разных видов орг-ов. Получение гибридных кл человек-мышь. Постепенно мышиные хр-мы выбрасывают чел хр-мы из кл и определяют группу сцепления генов. ГИ на уровне генов связана с манипуляциями над отдел генами. Выделяют ген внедренный в клетку др орг-ма и заставляют его там функционировать. Это проводиться в неск этапов: а)синтез гена(получение гена из клеток) Выделяют и-РНК. б)введение гена в молекулу-вектор(плазмиды бактерий). в)введение гена в молекулу-векттора в биолог клетку. Обеспечивают встраивание гена в геном клетки=>рекомбинантные в-ва. г)активация гена и он начинает функционировать=>он будет синтезировать продукт. Перспективы использования: 1) получают необходимые для чел-ка лек в-ва (гормон роста, инсулин, интерферон) 2 )получение трансгенных животных. Берут зиготу от мыши внедряют ген гормона роста крысы, вводят в тело мыши-кормилицы. Рождаются мышата, у кот будет функционир ген роста=>мыши-гиганты. 3)лечение генных наслед заболеваний.

45)Индивидуальное развитие(онтогенез). Совокупность процессов, кот имеют место на протяжении жизн цикла орг-иа составляют сущ онтогенеза. Учение о индивид развитии орг-ма сформ, в науке-биология развития, кот изучает на молекулярном, клеточном, организменном уровне все закономерности онтогенеза. Биология развития сформировалась на базе генетики, эмбриологии, цитологии. В настоящее время она бурно развивается. ИР связано с реализацией ген программы, кот заложена в половых клетках, а затем в зиготе. Развитие бывает: а)прямое. б)непрямое(есть личиночная стадия, их жиз-ть обеспеч провизорными орг-ми). Для высших орг-ов характерно наличие провизорных орг-ов: амнион, аллантойс, желточный мешок, хорион, плацента. ИР орг-ма - это непрерывный процесс, но в нем можно выделить отдельные периоды и стадии: 1)предэмбриональный. 2)эмбрионалъный 3)постэмбриональный.

46)Предэмбриональный период -период обр половых клеток(гаметогенез). Стадии: а)период обособления первичных половых клеток от соматических кл, б)период размножения. в)период роста. г)иериод созревания. д)формирования. При развитии жен половых клеток имеют место некоторые особенности, кот играют важную роль в раннем развитии зародыша: а)при овогенезе имеет место амплификация(умножение числа копий генов рРНК, при этом накапливается т-РНК, идет повышение экспрессии генов и-РНК,это направлено на более интенсивные синтетические процессы. б)в цитоплазме яйцеклеток накапливается пит в-ва ввиде желтка, липидов, углеводов. в)для яйцеклеток овоплазмотическая сегрегация-перемещение хим компонентов по цитоплазме яйцеклеток, что приводит к ее неоднородности. Она играет важную роль в ранней диф-ке зародыша. Это кл обладают равнонаследственностью. Они дают начало всем типам клеток.

47)Оплодотворение и образование зиготы Стадии: а)оплодотворения. б)зиготы. в)дробления. г)гаструляции. д)гисто-и органогенеза. Стадия оплодотворения-процесс слияния яйцеклетки и сперматозоида с обр диплоидной зиготы, из кот развивается диплоидный орг-м. Стадии: а)сближение половых клеток. б)активация. в)слияние. В сближении гамет играет роль неспециф. факторы: 1 координация во времени процессов спермато- и овогенеза, одновременность готовности к оплодотворению.2 в сближении гамет играют роль совокупительные органы, кот обеспечивают сближение сперматозоида и яицеклетки.3 относительно большие размеры яйцеклетки, что повышает вероятность их сближения. 4 болыное число сперматозоидов. При соприкосновении сперматозоида с пов-тью яйцеклетки, сперм-д актавируется-акросомальная ре-ция, при этом активир. и яйцекл.-кортикальная реа-ция. После проникновения спер-да в цитоп-му яйцеклетки, с об-ки яйцеклетки исчезают рецепторы и др спер-ды в яйцек. не проникают. После проникновения ядра спер-да в цитоплазму яйцекл., ядро нач передвигаться по цитоплазме, при этом его хроматин разрыхляется также разрых и жен.в обоих ядрах происходит синтез ДНК. Когда спер-д начинает взаимодействовать с яйцекл, то яйцекл активируется, в ней увелич кол-во Са2+,активируется биохим реакции. У млек-щих не происходит слияния жен и муж пронуклиуса с обр общего ядра, а процесс заканчивается формированием метафазной пластинки. т.е жен и муж хромосомы выстраиваются по экватору.

48)Общая хар-ка дробления. Дробление-депение зиготы. Делится митозам.Клетки, образующиеся в результате дробления-бластомеры. Существует разные типы дробления, кот зависят от типа яйцеклетки. Дробление: 1)полное. а)полное равномерное дробление изолецитальных яйцеклеток. б)полное неравномерное дробление умереннотелолецитальных яйцеклеток. 2)неполное. а )неполное дробление резкотелолецитальных яйцеклеток. б)поверхностное дробление центролецитальных яйцеклеток членистоногих. Для дробления хар-но: а)обр кл не растут. б)каждое деление сопровождается удвоением ДНК. в)как правило при всех типах дробления с первых этапов оно асинхронно. Дробление заканчивается образованием однослойного зародыша или бластулы. Ее строение зависит от типа дробления. 1)полное равномерное дробление изолецитальных яйцеклеток(у ланцетника). 2) полное неравномерное, борозда дробления нач с анимального полюса. Есть микро- и макромеры(у амфибий) 3)неполное дробление резкотелолециталъных яйцеклеток(птицы, рептилии). 4)поверхностное дробление центролецитальных яйцеклеток, бластомеры обр сверху зиготы, внутри их нет. бластула наз перибластулой. У человека полное равномерное дробление.

49)Общая хар-ка гаструляции. Гаструляция- стадия формирования 2х и Зх слойного зародыша. 2х слойный зародыш(энто- и эктодерма) Пройдя стадию бластулы, кл зародыша начинают преобретать св-ва морфогенетических перемещений, что определяет формирование зародышевых дисков.4 способа гаструляции (образование 2х слойного зародыша) 1)инвагенная(втачивание).Характерен для ланцетника. Формируется новая полость, наз первичным ртом или бластопором. Эту полость выстилает слой клеток-эндодерма, снаружи-эктодерма. 2)деляминация. Клетки бластулы расслаиваются на 2 слоя. Характерен для кишечнополостных. 3)иммиграция. Некоторые клетки стенки бластулы внутрь полости и формируют внутр зародышевый листок-энтодерму, наружный-эктодерму. 4)эпиболия. В основном эти способы сочетаются друг с другом. Образование мезодермы(2 способа): 1)телобластический(черви, моллюски)мезодерма обр в результате размножения 2х бластомеров, располож симметрично у губ бластопор, размножаясь эти бластомеры дают мезодермальные пластинки, из кот формируется мезодерма. 2)энтероцельный(ланцетник, человек)мезодерма обр из участков первичной кишки, кот впячиваются в бластоцель. Гисто- и органогенез протекает в 2 фазы: 1)обр осевых органов нервной трубки и хорды-нейрулядии. 2)обр всех типов и органов и формир конфигураций зародыша. 1)Нейруляция -формирование нервной трубки на дорзальной стороне зародыша, в гол части нач интенсивное деление кл эктодермы, кот формирует вдоль всего зародыша на дорзальной стороне эктодермальную пластинку, кот наз нервной пластинкой. Середина погружается в зародыш и формируется гол мозг, из ост части-спинной мозг, одновременно обр хорда, под нервной трубкой. На этой стадии зародыш наз нейрула. 2)образование всех тканей и органов . Из эктодермы обр: нервная с-ма, органы чувств, кожный эпидермис, придатки кожи, кожные железы, эпителий передней и задней кишки. Из энтодермы: эпителий сред киш, пищ ж-зы, дых с-ма. Из мезодермы: опорно-двиг аппарат, кровеносная и лимфатич сие-ма, мочеполовая с-ма, соед ткань.

50)Механизмы эмбрионального развития на молек-генет и клет ур-не. Процесс эмбрионального развития-процесс целостный который связан с генетич инф, полученной от родитедей. Несмотря на целостносъ в нем можно выделить отдельные звенья, механизмы, кот взаимосвязаны между собой и опред совокупность процессов которые имеют место при эмбриональном развитии. 1)молекулярно-генетические изменения раннего развития.2)пролиферация клеток.3)дифференцировка клеток.4)морфогенез. Морфогенез организуется из процессов: 1)морфогенетическое перемещение клеток.2)эмбриональная индукция. 3)межклеточное взаимодействие. 4)адгезия клеток. 5)гибель клеток. 1)ранние развитие- образование зиготы, дробление с образование бластов. 1 вопрос:"когда нач функционировать собст гены зародыша". На самых ранних этапах активность очень низкая. Одной из причин явл. высокая степень прочности ДНК с гистонами. Включения генов в работу зависит от вида орг-ма, первыми начинает функционировать те, которые отвечают за пролиферацию, затем за общий метаболизм-ткани специфические гены. 2 воирос: при развитии зародыша имеются различия в синтезируемых и-РНК и белков в разных частях зародыша. Качественные различия в синтезируемых белках и-РНК в разных частях зародыша нет, есть колич отличия. 2)протекает на протяжении всего развития зародыша, 3)во взрослом организме присутствуют десятки специализированных кл дифференцировка-совокупность процессов, в рез которых клетки, имеющие общее происхождение приобретают стойкие биохим, морфологич, функциоиальные особенности, кот приводят их к специализации. Все клетки орг-ма вырабатывают белки, то есть белки которые вырабатываются специфическими кл. Белки-продукты функционир активности генов. Первая причина диф-ки кл лежит в различиях спектра функционируюших генов в разных клетках-сами гены при этом не изменяются. Диф.клеток связана с диф-ой активностью генов в разных клетках. Причина диф-ой активности генов лежит на надгенетическом уровне. Определяющую роль в этом играют факторы цитоплазмы. На более поздних этапах развития зародыша диф-ка связана с непосредственным действием клеток друг на друга. Диф-ка клеток-процесс необратимый, т.е если путь клеток приведет к нейтронам, то его нельзя перевести на путь эритроцитов. Термин детерминация используется для необратимой диф-ки. Компетенция-о ней говорят в том случае, если клетки на опред степени развития под действием внеш факторов диф-ся в неск направлениях. Такая способность по мере развития зародыша падает. Зигота обладает тотинотентностью, ею же обладают бластомеры, т.е. они могут дать начало всем видам клеток.

51)Морфогенез,основные процессы его обуславливающие. Процесс => которого отдельные ткани в ходе диф-ки преобретают хар-ые для них виды и св-ва-гистогенез. Гистогенез идет параллельно с морфогенезом. Сов-ть процессов, которые определяют внутр и внеш конфигурацию зародышей-морфогенез . Важность значения для процессов формообразования имеет морфогенетическое перемещение клеток. Клетки перемещаются по пов-ти др клеток, перемещаются целые клеточные слои, пласты, при этом они могут замыкаться в шар. Это определяет те или иные формы. Второе важное явление-эмбриональная индукция- д ействие одной ткани на другую, кот вместе контактов вызывает новую диф-ку. Эмбриональная индукция увеличивает кол-во тканей, видов кл. Первичная эмбрион.индущия связана с действием хорд и окружающие ее мезодермы на прилежащую энтодерму, с превращением последней в нервную пластинку, из кот формируется нервная трубка=>ЦНС. Индуктор выделяет в-ва, они действуют на индуктированную ткань и через активирование --соответствующ генов преобразуют эту ткань. Важное значение для формообразования имеет адгезия. Она проявляется на ранних этапах. На ряду с образованием идет гибель клеток, все это идет одновременно. В эмбриогенезе на развивающийся орг-м оказывает влияние факторы среды. Сущ.особые периоды, когда развивающийся орг-м особенно чувствителен к действию разных факторов. Это период имплантации зародыша в стенку матки, период формирования плаценты. В-ва, кот нарушают эмбриогенез наз тератогенные факторы. Они могут быть физического, хим. происхождения.

55)Биологические аспекты старения. Старость представляет собой закономерную стадию индивидуального развития, по достижении которой организм приобретает определенные изменения во внешнем виде и физическом состоянии. Старость наступает в пострепродуктивном периоде онтогенеза, однако начало угасания репродуктивной функции или даже ее полная утрата не могут служить нижней границей старости. Так, менопауза у женщины определяет окончание репродуктивного периода ее жизни. Вместе с тем к моменту достижения менопаузы большинство внешних и внутренних признаков далеко не достигают уровня типичного для старых людей. С другой стороны, многие изменения, выраженные в старости, начинаются задолго до снижения репродуктивной активности. Это относится как к физическим признакам (поседение волос), так и к функциям отдельных органов. Например, у мужчин снижение секреции мужских половых гормонов гонадами и повышение секреции гонадотропных гормонов гипофиза, что характерно для старого организма, начинается вскоре после 25 лет. Наблюдения в лабораторных условиях показали, что яйцекладка может снижать продолжительность жизни. У плодовых мух, например, девственные самки живут дольше самок, участвующих в спаривании. Аналогичная закономерность обнаружена в отношении мышей.

Интересны в этом плане данные, касающиеся человека. Одинокие в целом живут меньше, чем вступившие в брак, однако овдовевшие и разведенные характеризуются, в среднем, меньшей продолжительностью жизни, чем одинокие. Различают хронологический и биологический(физиологический) возраст. Согласно современной классификации, основанной на анализе средних показателей состояния организма, людей, хронологический возраст которых достиг 60-74 лет, называют пожилыми, 75-89 лет - старыми, свыше 90 лет - долгожителями. Точное определение биологического возраста затруднено тем, что отдельные признаки старости появляются в разном хронологическом возрасте и характеризуются различной скоростью нарастания. С целью определения биологического возраста, что необходимо для суждения о скорости старения, пытаются использовать «батареи тестов» - совокупность многих характеристик, закономерно изменяющихся в процессе жизни. Суммарный результат многочисленных частных проявлений старения на уровне целостного организма заключается в нарастающем с возрастом снижении жизнеспособности особи, уменьшении эффективности адаптационных, гомеостатических механизмов. Показано, например, что молодые крысы после погружения в ледяную воду на 3 мин восстанавливают температуру тела примерно за 1 ч. Животным среднего возраста на это требуется 1,5 ч, а старым около 2 ч. В целом это приводит к прогрессивному повышению в процессе старения вероятности смерти.

Таким образом, биологический смысл старения заключается в том, что оно делает неизбежной смерть. Последняя же представляет собой универсальный механизм ограничения определенным пределом участия многоклеточных организмов в репродукции себе подобных. Без смерти не было бы смены поколений - одной из главных предпосылок эволюционного процесса. К снижению биологических возможностей организма с возрастом приводят изменения отнюдь не каждого показателя. У человека и многих высших позвоночных в процессе жизни приобретается опыт, умение избегать потенциально опасных ситуаций. Интересна в этом плане и система иммунитета. Хотя в целом ее эффективность после достижения состояния зрелости снижается, благодаря «иммунологической памяти» по отношению к некоторым инфекциям старые животные могут оказаться более устойчивыми, чем молодые. Скорость нарастания и выраженность изменений в процессе старения находятся под генетическим контролем и зависят от условий, в которых происходило предшествующее развитие особи. В пользу генетического контроля старения говорит то, что максимальная продолжительность жизни является видовым признаком. У человека выявлена положительная корреляция между длительностью жизни потомков и родителей, особенно матери. Величины продолжительности жизни у однояйцовых близнецов более близки, чем у двуяйцовых. Попарные различия составили в среднем 14,5 года для первых и 18,7 года для вторых. Описаны наследственные болезни с ранним появлением изменений, обычно наблюдаемых у старых людей. Так, при синдроме Хатчинсона-Гипфорда (инфантильная прогерия или преждевременное старение в детском возрасте) уже на первом году жизни отмечается задержка роста, рано начинается облысение, на коже появляются морщины, развивается атеросклероз. Половая зрелость, как правило, не достигается, а смерть наступает в возрасте до 30 лет. Указанный синдром характеризуется аутосомно-рецессивным типом наследования.

Опыты, имеющие цель выяснить влияние на процесс старения условий жизни, дали в целом положительный ответ, однако вскрыли противоречивый характер этих влияний. Общий вывод о влиянии условий жизни заключается в том, что факторы, замедляющие развитие, способствуют увеличению продолжительности жизни. С этим выводом согласуются наблюдения о существовании положительной корреляции между продолжительностью жизни и длительностью периодов беременности и достижения половозрелого состояния. Учитывая сложный характер влияния генетических и средовых факторов на процесс старения, нелегко ответить на вопрос о том, как долго может жить человек. Разные авторы называют величины от 70 до 200 лет. По-видимому, истинная величина биологической продолжительности жизни укладывается в эти пределы. Если в расчетах исходить из соотношения длительности дорепродуктивного периода онтогенеза и продолжительности жизни, типичного для млекопитающих

(5-8-кратное превышение вторым показателем первого), и принять длительность дорепродуктивного периода человека за 20-25 лет, то биологическая продолжительность жизни превышает 100 лет и даже приближается к 150-200 годам. Если же основываться на статистическом анализе показателей смертности в разные возрастные периоды, то интересующая нас величина находится и области 90 лет. Улучшение социально-гигиенических условий жизни, качества питания, успехи медицины обусловили существенный подъем в экономически развитых странах средней продолжительности жизни в текущем столетии.

В настоящее время средняя продолжительность жизни в экономически развитых странах составляет 71,1, а в развивающихся странах - 52,2 года. При этом женщины живут в среднем на 1-5 лет дольше.

57)Процессы,ведущие к старению на генет, молек, тканевом и системном ур-нях орг-ции. Социальные аспекты старения и смерти. Пропесс старения складывается из 2 этапов: накопления повреждений и их реализация в соот признаки. Изменения в орг-ме при старении; 1)молек-гент ур-нь(повыш прочности связей ДНК с белками-гистонами; пониж акт-ть репарир.ферментов, измен стр-ра макромолекул, наруш стр-ра белка коллагена) 2)клет.ур-нь(пониж пролиферативная акт-ть клеток, наруш стр-ра и фун-ция ядерной об-ки и всех органелл клетки, появлен. гигантские м/х из лизосом м-т выходит ферменты, что привод к аутолизу(расплавление клетки) 3)тканевой и органный ур-нь(избыт развитие соед ткани, атроф изменения в тканях и органах, ухудшение работы тканей и органов) 4)системный ур-нь(пониж функцион активность всех с-м орг-ма). Как продлить человека? 1 Экспериментально установлено, что если замедлить развитие орг-ма, то замед-ся скорость старения. 2 получение геропротектора поглощ.свобод радикалы, нейтрализуют перекиси(вит е) 3)выделение генов высокая акт ренарирующих ферментов и пересадка их в клетку с помощью методов генной инженерии.

стр. 1

стр. 2

стр. 3

стр. 4

стр. 5

стр. 6

стр. 7

стр. 8

стр. 9

стр. 10

стр. 11

стр. 12

стр. 13

стр. 14

стр. 15

стр. 16

стр. 17

стр. 18

стр. 19

стр. 20

ГОСУДАРСТВЕННЫЙ СТАНДАРТ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Статистические методы

ПОКАЗАТЕЛИ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ПРОЦЕССОВ

Основные методы расчета

И манне официальное

ГОССТАНДАРТ РОСС ИИ Москва

Предисловие

1 РАЗРАБОТАН И ВНЕСЕН Техническим комитетом по стандартизации ТК 125 «Статистические методы в управлении качеством продукции».

Акционерным обществом «Научно-исследовательский центр контроля и диагностики технических систем» (АО НИЦ КД)

2 ПРИНЯТ И ВВЕДЕН В ДЕЙСТВИЕ Постановлением Госстандарта России от 2 октября 2001 г. № 400-ст

3 ВВЕДЕН ВПЕРВЫЕ

© ИIIК И здатсльство стандартов. 2001

Настоящий стандарт не может быть полностью или частично воспроизведен, тиражирован и распространен в качестве официального издания бе з разрешения Госстандарта России

1 Область применения........................................................ I

3 Определения, обозначения и сокращения........................................ I

4 Основные положения....................................................... 2

5 Оценка стабильности процесса................................................ 3

6 Опенка собственной и полной изменчивости процесса.............................. 5

7 Расчет показателей возможностей процессов...................................... 6

Приложение А Блок-схема оценивания показателей возможностей процесса............... 8

Приложение Б Связь показателей возможностей стабильных процессов с ожидаемым уровнем

несоответствий.................................................. 9

Приложение Г Примеры расчета показателей возможностей процессов...................10

Приложение Д Библиография..................................................16

Введение

Опенка того, насколько процесс способен удовлетворять требованиям, установленным в нормативных докуменгах. - типовая задача для многих практических приложений, например технологических процессов, процессов обслуживания.

Такие задачи играют важную рать в системе взаимоотношений «поставщик - потребитель», включая прелконтрактные опенки потенциальных возможностей поставщика удовлетворять требования потребителя, планирование качества разрабатываемой продукции, а также опенку возможностей процессов в период поставки продукции, включая их аттестацию.

В случаях, когда на выходе процесса показатель качества измеряют по количественному признаку и когда задают наибольшее и наименьшее предельные значения показателя качества (пределы поля допуска), соответствие процесса установленным требованиям можно измерять с помощью специальных показателей. Эти показатели определяют потенциальные и фактические возможности удовлетворить требования изготовителя в виде технического допуска при стабильном процессе и процессе, стабильность которого нс подтверждена, при точной и смешенной настройке процесса.

Особую разь показатели возможностей играют в системах качества предприятий. Современные технологические процессы должны обеспечивать высокую однородность качества продукции и низкие доли несоответствующих единиц продукции (часто нс более нескольких десятков единиц на миллион изделий). Одним из методов опенки ожидаемого качества продукции, приемлемым для широкого спектра уровнен несоответствий, является опенка показателей возможностей процессов.

Оценку ожидаемого качества на основе потенциальных характеристик процесса следует проводить и при проектировании продукции и процессов. Во многих случаях зто поз ват пт избежать конфликта между требованиями конструкторских и технологических документов и возможностями реальных процессов.

Настоящий стандарт нс охватывает всего множества применяемых на практике показателей для оценки возможностей процессов. Установленные в настоящем стандарте показатели применяют наиболее часто в международной стандартизации, а также в отечественной и международной практике.

Г О С У Д Л I* С Г В Е Н Н Ы И С Г Л II Д Л Р Г Р О С С И Й С КОЙ Ф Е Д Е Р А ц и и

Статистические методы ПОКАЗАТЕЛИ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ПРОЦЕССОВ Оснонныс методы расчета

Statistical methods. Process capability characteristics. Basic methods for calculation

Дата метения 2002-07-01

1 Область применения

Настоящий стандарт устанавливает область применения показателей возможностей процессов (далее - показатели возможностей) и методы их расчета.

Стандарт применяют в тех случаях, когда выходной показатель качества процесса измеряют по количественному признаку, а индивидуальные значения для отдельных единиц продукции подчиняются закону нормального распределения. Дтя многих практических приложений достаточно близости распределения к нормальному.

Показатели возможностей используют для следующих целей:

Прелконтрактный анализ потенциальных возможностей поставщика удовлетворять требования потребителя;

Установление в контрактах (договорах на поставку) требований к процессам;

Планирование качества разрабатываемой продукции;

Приемка процессов на основе опытных партий;

Аттестация процессов;

Планирование приемочного контроля;

Планирование непрерывного улучшения процессов;

Аудиты второй стороной и внутренние аудиты процессов.

Настоящий стандарт не ограничивает применение иных показателей возможностей, кроме приведенных, для внутренних целей организаций. В случае контрактных отношений вид показателей возможностей и методы их расчета следует согласовать между заинтересованными сторонами или дать ссылку на настоящий стандарт.

ГОСТ 1* 50779.11-2000 (ИСО 3534.2-93) Статистические методы. Статистическое управление качеством. Термины и определения

3.2 В настоящем стандарте применяют следующие обозначения и сокращения:

X-карта - контрольная карта средних;

Х-карга - контрольная карта индивидуальных значений:

и Сглнларты ИСО - но ВИИНКИ Госстандарта России. И манне официальное

R-карта - контрольная карта размахов:

MR-карта - контрольная карта скользящих размахов;

S-карта - контрольная карта выборочных стандартных отклонений;

О/ - собственная изменчивость процесса;

а г - полная изменчивость процесса;

6/ - выборочное стандартное отклонение процесса, стабильность которого установлена (точечная оценка язя О/);

gI- выборочное стандартное отклонение объединенной выборки (точечная оценка для о 7);

R - средний размах выборок из процесса или средний скользящий размах;

S- среднее выборочное стандартное отклонение_выборок из процесса;

п - объем отдельных выборок из процесса;

т - число выборок из процесса;

/V - общий объем данных во всех выборках, т. с. в объединенной выборке (язя выборок равного объема /V = /мл);

Xj - индивидуальные значения показателя качества продукции. / - I.....N\

X - среднее арифметическое всех значений (далее - среднее) в объединенной выборке (в том числе для выборок объема, равного одной единице продукции) или среднее средних отдельных выборок;

USL - наибольшее предельное значение показателя качества;

LSL - наименьшее предельное значение показателя качества;

Показатель настроенности процесса на целевое значение;

Xj - среднее арифметическое j-й выборки из процесса;

Ср - индекс воспроизводимости процесса, оценивающий возможности удовлетворять технический допуск без учета положения среднего значения и применяемый язя стабильных по разбросу процессов;

Ср^ - индекс воспроизводимости процесса, оценивающий возможности удовлетворять технический допуск с учетом фактического положения среднего значения и применяемый язя стабильных и по разбросу и по настройке процессов;

Р р - индекс пригодности процесса удовлетворять технический допуск без учета положения среднего значения, применяемый для процессов, стабильность которых по разбросу нс подтверждена;

Ppl - индекс пригодности процесса удовлетворять технический допуск с учетом положения среднего значения, применяемый язя процессов, стабильность которых по разбросу нс подтверждена;

CR - коэффициент воспроизводимости процесса, стабильность которого подтверждена;

PR - коэффициент пригодности процесса, стабильность которого нс подтверждена;

ppm - число несоответствующих единиц на миллион единиц продукции;

UCL - верхняя контрольная Гранина на контрольной карте;

I.CI. - нижняя контрольная граница на контрольной карте:

К К - контрольная карта.

4 Основные положения

4.1 Показатели возможностей характеризуют потенциальные и фактические возможное™ процесса удовлетворять установленным техническим допускам язя значений выходного показателя качества, измеряемого по количественному признаку.

4.2 Для применения показателей возможностей, устано&зснных в настоящем стандарте, должны быть выполнены следующие условия:

Индивидуальные значения показателей качества отдельных единиц продукции должны подчиняться нормальному закону распределения или близкому к нему (ИСО 5479):

Предварительно должна быть проведена опенка стабильности процесса по ГОСТ Р 50779.42 ;

Изменчивость результатов измерений, обусловленная измерительной системой, а не только погрешностью измерительных приборов, должна быть мала по сравнению с техническим допуском 111.

II р и м с ч а н и я

1 Обслуживающий персонал должен ясно понимать повеление процесса и его изменчивость, возникающую пол влиянием обычных и особых причин.

2 В научно-технической литературе иногда вместо термина «изменчивость» применяют эквивалентный термин «вариабельность».

4.3 Показатели, применяемые для опенки возможностей стабильного процесса, называют индексами воспроизводимости процесса С р и С рк.

Показатели, применяемые для оценки возможностей процессов, стабильность которых не подтверждена, называют индексами пригодности процесса Р р и Р рк.

4.4 Потенциальные возможности процессов в предположении, что среднее процесса настроено или может быть настроено на центр поля допуска, оценивают с помощью индексов С„ и (или) Рр.

Если среднее процесса отлично или может быть отлично от центра поля допуска, то дополнительно для анализа процессов следует применять индексы и (или) Р рк.

4.5 Ни один индекс в отдельности не применим ко веем процессам и ни один конкретный процесс нельзя полностью описать одним индексом.

4.6 Выводы, сделанные на основании расчетов индексов (приложение А), должны быть согласованы с результатами других исследований и анализом стабильности процессов с использованием контрольных карг Шухарга по ГОСТ Р 50779.42 .

4.7 Индексы воспроизводимости стабильных процессов позволяют сделать оценку и (иди) прогноз уровня несоответствий продукции на выходе процесса.

Связь между ожидаемыми уровнями несоответствий в продукции и значениями индексов воспроизводимости процессов в предположении нормального распределения индивидуальных значений показателей качества отдельных единиц продукции установлена в приложении Б.

4.8 Показатели возможностей процессов применяют для внутренних целей организации, направленных на улучшение качества, а также в контрактных ситуациях.

При применении показателей возможностей процессов в контрактных ситуациях следует использовать требования к ним потребителя, если они установлены.

При применении показателей возможностей процессов для постоянного улучшения качества следует устанавливать целевые значения показателей и снижать изменчивость процесса путем снижения влияния особых и обычных причин (приложения Б И В).

5 Оценка стабильности процесса

5.1 Стабильность процессов следует оценивать на основе выборок с использованием контрольных карт Шухарга по ГОСТ Р 50779.42 .

5.2 В тех случаях, когда объем отдельной выборки из процесса нс может быть больше одной единицы продукции, следует использовать для оценки стабильности контрольные карты индивидуальных значений и скользящих размахов (X- и МК-карты).

5.3 В тех случаях, когда объем отдельной выборки из процесса может быть больше одной единицы продукции, можно использовать либо контрольные карты средних и размахов (X- и R-карты), либо контрольные каргы средних и выборочных стандартных отклонений (X- и S-карты). Использование X- и S-карт следует считать предпочтительным.

5.4 Результатом оценки стабильности (в том числе после действий, направленных на устранение влияния особых причин) должно быть одно из следующих состояний процесса (рисунок I):

Стабилен и по разбросу и по положению среднего арифметического (состояние А);

Стабилен по разбросу, но нестабилен по положению среднего арифметического (состояние Б);

Нестабилен по разбросу (состояние В).

Состояние А характеризуется отсутствием признаков особых причин как на MR-. R- или S-карте, так и на X- или X-карте соответственно.

Состояние Б характеризуется отсутствием признаков особых причин соответственно на MR-. R- или S-карте, но и наличием таких признаков на X- или Х-картс.

Рисунок I - Графическая иллюстрация типичных состояний процесса

Состояние В характеризуется наличием признаков особых причин соответственно на MR-. R-или S-карте.

Применаи и я

1 При нестабильности процесса по разбросу (по результатом анализа MR-. R- или S-карт) нельзя оценивать стабильность среднего процесса по X- или Х-картам.

2 Следует проявлять осторожность при анализе и интерпретации индексов Р р и Р рк для нестабильных процессов.

5.5 Следует постоянно предпринимать необходимые меры, направленные на достижение и сохранение стабильности характеристик процесса.

6 Оценка собственной и полной шменчивости процесса

6.1 Собственную и полную изменчивость (вариабельность) процесса следует оценивать по данным, которые были использованы для построения контрольных карг Ш уха рта.

6.2 Собственная игменчивоеть процесса О/

6.2.1 Собственная изменчивость процесса зависит от влияния только обычных (обших) причин вариаций.

6.2.2 Собственную изменчивость процесса следует определять для стабильных по разбросу процессов в состояниях А и Б по 5.4.

6.2.3 Собственную изменчивость стабильного по разбросу процесса следует оценивать выборочным стандартным отклонением 6/. по одному из следующих способов в зависимости от вида контрольной карты Шухарта по ГОСТ Р 50779.42 :

При использовании X- и MR-карт Шухарта

где R - среднее значение скользящих размахов;

Коэффициент, значения которого зависят от чиста п точек, использованных для расчета скользящих размахов в MR-каргс:

При использовании X- и R-карг Шухарга

где R - среднее значение размахов отдельных выборок;

гЛ - коэффициент, значения которого зависят от объема п отдельных выборок в R-картс; - при использовании X- и S-карг Шухарга

где И - среднее значение стандартных отклонений отдельных выборок;

<4 - коэффициент, значения которого зависят от объема // отдельных выборок в S-карте. Значения коэффициентов d 2 и с л приведены в таблице I.

6.3 Полная 1нменннвость процесса а,

6.3.1 Полная изменчивость процесса зависит от влияния как случайных (обычных), гак и неслучайных (особых) причин вариаций.

Тогда для оценки возможностей процесса применяют только индексы С рк и Р^. которые рассчитывают по следующим формулам:

Для стабильного процесса в состоянии А, если задано наибольшее предельное значение показателя качества USL, го

Если бы мне пришлось выразить мое послание к менеджменту всего в нескольких словах, я сказал бы: «Вся суть - в уменьшении вариаций».

Деминг также много говорит об «ужасающих примерах» непонимания опасности вариаций, которые он наблюдал на практике.

Вот один такой пример из моего собственного опыта в Англии.

В один из дней конференции делегатов пригласили побывать на фабрике. Компания, которую я посетил, известна в Великобритании и за рубежом как производитель оборудования и товаров для быта.

Мне рассказали, что компания недавно ввела у себя статистическое управление процессами (SPC). Само по себе это уже настораживало*. Контрольные карты обрушивались на меня дюжинами. Я осведомился, как принимались решения о том, какие процессы и изменения в этих процессах должны быть поставлены под контроль. Оказалось, что соответствующие предложения были результатом своего рода мозгового штурма, а затем эксперты голосованием определяли относительную важность факторов. Я не захотел комментировать ситуацию в тот момент, поскольку гораздо больший интерес представляло сказанное потом. После того как список был готов, он тщательно изучался для выявления тех факторов, которые были «пригодны» для статистического управления. Я был заинтригован: что же означает «пригодный для статистического управления»? Хотя у нас были некоторые трудности в попытках найти общий язык, мне наконец

* Как мы видели в главе 3, утверждение «мы внедрили управление качеством» есть одно из препятствий к преобразованиям. Дон Уиллер в своем видеофильме «Японские контрольные карты» (A Japanese Control Chart) также красноречиво говорит о статистическом управлении процессами как о целостном новом образе мышления, а не просто как о методике. - Прим. авт.

Организация как система

удалось выяснить, что термин «пригодный для статистического управления», очевидно, означает то же, что «находится в статистически управляемом состоянии» или «статистически управляемый процесс».

«А что же случилось с теми процессами, которые оказались “непригодными” для статистического управления?» - спросил я. Ответ был примерно следующим: «Ну да, все мы понимаем, что у нас много оборудования па выброс, совершенно не удовлетворяющего современным требованиям. Мы также знаем, что его следует отправить в металлолом и заменить более современным. Поскольку мы намерены ввести статистическое управление на всех наших процессах, то приобретаем новое оборудование, которое будет пригодным для этого». Довольно неуверенно я осведомился, понимают ли они, что если процесс статистически неуправляем (или, что то же самое, «непригоден для статистического управления процессами»), никто не в состоянии правильно оценить его воспроизводимость. Как я и ожидал, вопрос был встречен удивленно-растерянным молчанием и печальными взглядами: всем стало ясно, что я ничего не понимаю в этом деле.

В конце концов я сумел завладеть вниманием одного достаточно высокопоставленного сотрудника и осторожно, насколько мог, высказал предположение, что, вполне возможно, компания тратит миллионы фунтов стерлингов на новое оборудование, в котором, возможно, совсем не нуждается. Реакция на мои слова была, мягко говоря, прохладная.

Печально то, что, хотя компания «ввела у себя статистическое управление», ее сотрудники ничего не знали о работах Уолтера Шухарта, который, как мы видели в главе 2, сделал прорыв в понимании проявлений и причин вариаций и изобрел контрольные карты еще в 20-е гг.

Я рассказал эту историю нескольким людям.

И многие из них могли рассказать мне почти то же самое. Поэтому прискорбно наблюдать, как часто наилучшие намерения и огромные усилия и суммы тратятся впустую. Причина проста: два обстоятельства - незнание и неправильное обучение - естественным образом усиливают и поддерживают друг друга, непрерывно ухудшая состояние дел*. Мы вернемся к этой истории позднее, когда начнем лучше понимать, где и в чем ошиблась компания.

Давайте более глубоко рассмотрим раннюю работу Шухарта и историю ее возникновения. Около восемнадцати месяцев Шухарт проработал в Western Electric (это было еще до работы в данной компании Деминга во время каникул в 1925 и 1926 г.), а затем перешел в только что основанную лабораторию фирмы Bell Laboratories в Нью-Йорке. И возможность рассказать об этой истории я предоставляю Демингу: именно в таком виде ее услышала аудитории в Версале (Франция) 6 июля 1989 г. (см. буклет BAD «Глубинные знания»).

* Это может быть истолковано как пример правила 4 в эксперименте с воронкой (см. главу 5). - Прим. авт.

«Частью деятельности компании Western Electric было изготовление оборудования для телефонных систем. Как всегда, проблемами становились надежность и качество: нужно было делать продукцию однородной, с тем чтобы на нее могли положиться потребители. Western Electric жаждала достичь такого положения дел, чтобы иметь возможность использовать в своей рекламе фразу “Похожи друг на друга, как два телефона”. Специалисты компании, однако, обнаружили, что чем сильнее они старались достичь воспроизводимости и однородности свойств продукции, тем худшим оказывался результат, т.е. тем большими становились различия и разброс свойств. Когда случался какой-либо дефект, погрешность или отклонение, они старались “отреагировать на них”, т.е. внести коррективы для устранения этих дефектов. Это была благородная задача. Да только имелась одна маленькая трудность: дела от этого шли не лучше, а хуже.

В конце концов эта проблема попала к Уолтеру Шухарту в Bell Laboratories. В ходе работы над нею Шухарт понял, что специалисты Western Electric допускали два основных типа ошибок. 1.

Интерпретация ошибок, погрешностей и отклонений, предполагающая, что их вызвали некоторые особые, исключительные причины, в то время как на самом деле ничего исключительного и особого не наблюдалось. Иными словами, эти ошибки были результатом обычного действия системы, ее случайных отклонений, вызванных общими (обычными) причинами*. 2.

Интерпретация тех же ошибок, погрешностей и отклонений как проявления общих причин, в то время как на самом деле они определялись особыми (специальными, конкретными, исключительными) причинами.

Ну, и какая разница? И что нам это дает? Да все то, что отделяет успех от неудачи!

Шухарт решил, что в этом и заключалась причина проблем Western Electric. Специалисты этой компании не смогли понять различия между общими и особыми причинами вариаций; путая их, они ухудшали положение дел. Очень важно, чтобы мы поняли эти два типа ошибок. Конечно, никому не нравятся дефекты, ошибки, жалобы от потребителей, но если мы будем набрасываться на них без понимания их природы, то лишь ухудшим положение дел. Это легко доказать математически**».

* Введение в работу Шухарта производится в главе 2, где дан обзор сущностей природы общих и особых причин вариаций. - Прим. авт.

** Размышления доктора Деминга здесь опять же иллюстрирует эксперимент с воронкой. - Прим. авт.

Организация как система

Ниже в данной главе мы увидим знаменитый пример, в котором такое отсутствие понимания сделало «положение дел еще худшим».

Итак, целью работы Шухарта было улучшение качества за счет уменьшения вариации (изменчивости) - точно в соответствии со словами Деминга в начале этой главы. Как мы видели в главе 2, Деминг вскоре осознал, что идеи Шухарта применимы к значительно более широкому кругу проблем, нежели только к технологическим операциям. В последующие десятилетия, развивая идеи Шухарта, Деминг заложил основу своей философии менеджмента. В частности, фундаментальные доводы, приведшие его к отрицанию таких широко распространенных в менеджменте подходов, как управление по целям, аттестация персонала и использование произвольных численных норм и критериев (пункты 11 и 12), вытекают из концепции недопустимости вмешательства в стабильную систему (это будет проиллюстрировано ниже на примере автоматического компенсатора погрешностей, см. также главу 5).

Теперь рассмотрим, что Шухарт имеет в виду, когда говорит об управляемой (контролируемой) и неуправляемой (неконтролируемой) воспроизводимости, и, соответственно, что подразумевает под процессом, находящимся в управляемом (подконтрольном) и неуправляемом (неподконтрольном) состоянии. Идеи, отражающие сущность дела, нетрудны для понимания, однако имеют далеко идущие последствия.

Предположим, что в некотором процессе мы систематически регистрируем во времени результаты измерений. Измеряемыми величинами могут быть длина стального прутка после операции обрубки, или затраты времени на обслуживание машины, или ваш собственный вес до приема пищи, или процент дефектных (не попавших в допуски) в партии от поставщика, или коэффициент интеллекта, или время между выставлением счета и получением денег и т.д. На рисунках 5a-5d показаны четыре примера записи данных (карты текущих значений), регистрируемых в ходе измерений. В каждом примере время изменяется вдоль горизонтальной оси, а чем выше расположена точка на вертикальной оси, тем больше размер, длина, запаздывание и вообще все то, что мы регистрируем в этот момент.

На рисунках 5а и 5b изображен типичный пример того, что мы можем ожидать от процесса, находящегося в управляемом состоянии. Рисунки 5с и 5d явно указывают на процесс, находящийся в неуправляемом состоянии. А все четыре графика демонстрируют наличие вариаций в измерениях (поскольку без вариаций график был бы просто горизонтальной линией). Разница в том, что на рисунках 5а и 5b характер вариаций на самом деле сохраняется в течение всего периода наблюдений, в то время как на рисунках 5с и 5d имеются весьма заметные изменения в поведении вариаций во времени. Какое же значение это имеет для практики? Как оказалось, очень важное.

Глава 4. Вариации (изменчивость) и управление процессами

Рис. 5. Четыре карты текущих значений

В примерах, приведенных на рисунках 5а и 5b, мы можем спрогнозировать будущие результаты этих процессов (конечно, без абсолютной определенности, ведь всегда может что-то случиться и испортить все дело). Но в случаях, представленных на рисунках 5с и 5d, мы не способны ничего предсказать, поскольку поведение выхода этих процессов изменяется совершенно непредсказуемым образом.

Несколько более формальная интерпретация того, что подразумевается под процессом, находящимся в статистически управляемом и неуправляе

Организация как система

мом состояниях, дается на отдельном листе с диаграммами, взятыми из документа компании Ford*.

На рисунке 6 наглядно представлено статистическое распределение. Маленькие кубики, показывающие число измерений, располагаются вдоль горизонтали в соответствии с измеряемыми значениями. Совокупность таких кубиков и образует фигуру, называемую гистограммой.

КУСОЧКИ ОТЛИЧАЮТСЯ ДРУГ ОТ ДРУГА

НО, ЕСЛИ УКАЗАННЫЙ ПРОЦЕСС СТАБИЛЕН, ОНИ ОБРАЗУЮТ ОПРЕДЕЛЕННУЮ ДИАГРАММУ, КОТОРАЯ НАЗЫВАЕТСЯ СТАТИСТИЧЕСКИМ РАСПРЕДЕЛЕНИЕМ

Рис. 6. Построение статистического распределения

Предположим, мы регистрируем все больше и больше данных (и, соответственно, подстраиваем вертикальную ось, чтобы гистограмма не вылезала за верх страницы). Тогда при некоторых существенных условиях, которые обсуждаются ниже, общая картинка стабилизируется и изменения в ней с приходом все новых и новых измерений будут практически незаметны. Она становится графическим представлением статистического распределения результатов измерений. Этот рисунок характеризует возможное поведение разброса результатов измерений. Данные и распределение на рисунке 6 интерпретировались как размеры некоторых образцов, но они могут точно так же интерпретироваться в контексте всех примеров, приводившихся выше, как и в миллионах других примеров.

Ключевая фраза для понимания рисунка 6 - «если сам исходный процесс стабилен» - напрямую связана с понятием статистически управляе

* Continuous Process Control and Process Capability Improvement (непрерывное управление процессом и улучшение его воспроизводимости). Эти диаграммы и составляют основу для рисунков 6-9. - Прим. авт.

Глава 4. Вариации (изменчивость) и управление процессами

мого процесса. Идея заключается в том, что если в ходе измерений на процессы оказывает влияние некоторое постороннее воздействие (например, по отношению к приведенным выше примерам: настройка машины изменилась, норма обслуживания для механика по наладке увеличилась, вы сели на диету, ваш поставщик стал использовать сырье плохого качества и т.д.), то результаты измерений не могут рассматриваться как происходящие из одного и того же источника, и, таким образом, никакое стабильное распределение нельзя использовать для его представления. На самом деле, как мы увидим позже, определение стабильности, представляемое единственным фиксированным распределением, слишком идеализировано с практической точки зрения (позже мы будем ссылаться на эту искусственно-идеальную ситуацию как на представляющую идеально точную стабильность).

Как видно из рисунка 7, распределения могут отличаться во многих отношениях. Термин «положение» относится к положению среднего значения, «разброс» характеризует степень вариабельности относительно среднего, а «форма» указывает, например, расположены ли данные значения симметрично относительно среднего или, напротив, есть некоторые сжатия с одной стороны и растяжения с другой.

РАСПРЕДЕЛЕНИЕ МОЖЕТ РАЗЛИЧАТЬСЯ ПО:

РАСПОЛОЖЕНИЮ РАЗБРОСУ ФОРМЕ

ИЛИ КОМБИНАЦИИ ЭТИХ ПРИЗНАКОВ

Рис. 7. Типы различий между распределениями

(Адаптировано из: Ford Motor Company, Continuing Process Control and Process Capability Improvement, 4a)

В терминах статистического распределения рисунки 8 и 9 соответственно определяют, так сказать, на глаз, что подразумевается под процессами, находящимися и не находящимися в статистически управляемом состоянии.

Процесс находится в состоянии статистического контроля (статистически управляемый процесс), если лежащее в его основе распределение остается практически неизменным во времени. Если же распределение изменяется во времени существенно и непредсказуемо, то говорят о процессе, вышедшем из-под контроля (ставшем неуправляемым).

Организация как система

Рис. 8. Вид распределения абсолютно стабильного процесса

(Адаптировано из: Ford Motor Company, Continuing Process Control and Process Capability Improvement, 4a)

Как ученый, Шухарт знал: во всем, что поддается измерению, обязательно есть вариации. Вариации могут быть крайне большими, ничтожно малыми или находиться между этими двумя крайностями, но они есть всегда*.

Исследования Шухарта по статистическому управлению процессами вдохновлялись его наблюдениями за характером вариации в изучаемых им производственных процессах. Часто их характер отличался от того, что Шухарт видел в так называемых «естественных» процессах (под последними он понимал, например, такое явление, как броуновское движение). На стр. 5 книги Дональда Дж. Уиллера и Дэвида С. Чамберса «Понимание статистического управления процессом» (Understanding Statistical Process Control) эти два важных наблюдения объединяются следующим образом:

«Несмотря на то что все процессы проявляют вариабельность (изменчивость), в некоторых из них вариации контролируемые (управляемые), а в других - неконтролируемые (неуправляемые)».

В частности, Шухарт часто находил контролируемые (стабильные) вариации (представленные на рисунках 5а, 5b) в естественных процессах, а неконтролируемые (нестабильные) вариации (такие, как на рисунках 5с, 5d и 9) - в производственных процессах. Различия в них ясны. В первом случае мы знаем, чего можно ожидать в терминах изменчивости: процесс

* Исключение может быть только в том случае, когда данные получаются в результате счета, а не измерения. К счастью, производитель игральных костей (кубиков) может гарантировать, что граней действительно шесть. Но даже здесь есть различия в весе, окраске и т.д. - Прим. авт.

ЕСЛИ ИМЕЮТСЯ ТОЛЬКО ОБЩИЕ ПРИЧИНЫ ВАРИАЦИИ, ВЫХОД ПРОЦЕССА ДАЕТ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ, СТАБИЛЬНОЕ ВО ВРЕМЕНИ И, СЛЕДОВАТЕЛЬНО, ПРЕДСКАЗУЕМОЕ

Глава 4. Вариации (изменчивость) и управление процессами

находится в статистически управляемом состоянии (состоянии статистического контроля); во втором случае мы этого не знаем: процесс статистически неуправляем (находится в статистически неконтролируемом состоянии). Если в первом случае мы можем предсказать будущее с некоторыми шансами на успех, то во втором мы этого сделать не можем.

Теперь проясним, что в данном контексте имеется в виду под «предсказанием». Мы не думаем, что способны точно спрогнозировать, какими именно будут следующие значения процесса. Традиционные статистики иногда говорят о «точечных оценках», или «точечных предсказаниях», - так может создаться впечатление, будто подобная точность достижима. Но то, что они делают на самом деле, - это получение некоторых ожидаемых средних значений. Кроме того, нам нужны также знания о вариациях вокруг этих средних, чтобы узнать нечто вразумительное о возможных будущих значениях.

Давайте обобщим три наиболее значимые предпосылки, о которых мы узнали выше.

Во-первых, если выход процесса определяется влиянием особых причин, то его поведение меняется непредсказуемо и, таким образом, невозможно оценить результат изменений в конструкции, обучении, политике закупок комплектующих и т. д., которые менеджмент мог бы ввести в этот процесс (или в систему, которая содержит этот процесс) с целью улучшения. Пока процесс находится в неуправляемом состоянии, никто не может предсказать его возможности. Это и есть та мысль, которую я тщетно старался довести до сведения компании, «внедрившей статистический контроль».

Рис. 9. Взгляд на нестабильный процесс с точки зрения распределения

(Адаптировано из: Ford Motor Company, Continuing Process Control and Process Capability Improvement, 4a)

ЕСЛИ ИМЕЮТСЯ ОСОБЫЕ ПРИЧИНЫ ВАРИАЦИИ, ВЫХОД ПРОЦЕССА СТАНОВИТСЯ НЕСТАБИЛЬНЫМ ВО ВРЕМЕНИ И НЕПРЕДСКАЗУЕМЫМ

Организация как система

Во-вторых, когда особые причины устранены, так что остаются только общие, тогда улучшения могут зависеть от управляющих воздействий. Поскольку в этом случае наблюдаемые вариации системы определяются тем, каким образом были спроектированы и построены процессы и система, только управляющий персонал, менеджеры имеют полномочия для изменений системы и процессов. Как часто говорит Майрон Трайбус, директор американского Института качества и производительности, «люди работают в системе. Задача менеджера - работать над системой, улучшая ее с их помощью»*.

И в-третьих, мы приходим к проблеме компании Western Electric с их телефонным оборудованием: если мы (на практике) не отличаем один тип изменчивости от другого и действуем без понимания, мы не только не улучшим дело, а несомненно, сделаем положение еще худшим. Ясно, что так оно и будет, причем останется загадкой для тех, кто не понимают природы изменчивости (вариаций).

Эти предпосылки и основанная на них целостная концепция статистического управления процессами имели глубокое воздействие на Деминга. Многие аспекты его философии менеджмента проистекают из соображений, основывающихся только на этих трех предпосылках. Как отмечалось ранее, кроме существенных, чисто гуманитарных аргументов, два наиболее противоречивых из его четырнадцати пунктов - нацеленные на устранение произвольных числовых критериев (планов и норм) и на отказ от аттестации персонала - проистекают как раз отсюда. Действительно, если установленное задание или план превышают производственные возможности системы (не соответствуют ее стабильному, подконтрольному состоянию), то единственный путь их достижения - деформировать процесс, что приведет к повсеместным трудностям. С другой стороны, влияние общих причин вариаций (т.е. определяемых внешней по отношению к человеку системой) на поведение сотрудника в основном таково, что они в конечном итоге скрывают, нивелируют реальный вклад человека**.

Много лет назад доктор Джозеф Джуран*** сделал вывод, что не более 15% всех проблем (или возможностей улучшения) в организациях связаны с особыми причинами вариаций; таким образом, они, возможно (но не обязательно!), находятся в поле деятельности рядовых работников. В этом случае на долю менеджеров приходится как минимум 85% всех потенциальных

* См., например, его работы: «Создавая компанию качественных продуктов» (Creating the Quality Company) и «Создавая компанию качественных услуг» (Creating the Quality Service Company). - Прим. авт.

** В дальнейшем Деминг предложил много аргументов, касающихся этих двух пунктов (см. главы 29 и 30). - Прим. авт.

*** Джозеф Джуран - знаменитый американский писатель и лектор в области качества, так же как Деминг хорошо известный своей деятельностью в Японии, которую он впервые посетил в 1954 г. - Прим. авт.

Глава 4. Вариации (изменчивость) и управление процессами

возможностей улучшений системы, в которой работают их служащие. Эти числа подвергались проверке долгие годы, пока Деминг в 1985 г. не пересмотрел их и не дал новую оценку: соответственно, 6% и 94%*.

Очень часто сотрудники (если, конечно, их об этом спрашивают) могут выделить особые случаи, которые приводят к проблемам в реализации возможностей системы, - в конце концов, они сами страдают от этих проблем. Но только руководство может изменить действующую систему, в рамках которой работают сотрудники и которая до поры содержит массу препятствий к улучшению качества, надежности и производительности. В то же время, как указывал Трайбус, менеджеры, по всей видимости, все же нуждаются в помощи сотрудников для выявления проблем, которые им надо решать. Однако изменение системы - не во власти сотрудников. Как определяет это Деминг, «в случае если сотрудник достиг состояния статистической управляемости, - он вложил в процесс все, что у него было» («Выход из кризиса», стр. 348; см. также главу 24 этой книги).

Обещанная иллюстрация вреда, который может быть вызван неумением отличить один тип вариаций от другого, получена также от Ford Motor Company (см.: William W. Scherkenbach, The Deming Rout to Quality and Productivity, p. 29-31**).

Входные валы трансмиссии обрабатывались на станке, оснащенном автоматическим компенсирующим прибором. Если диаметр очередного вала по результатам его измерений оказывался слишком большим, компенсатор изменял настройку станка на величину соответствующего расхождения; и наоборот, если диаметр вала был слишком мал, настройка машины изменялась в сторону его увеличения. Разумно? Конечно.

Рисунок 10 - гистограмма диаметров 50 валов, последовательно полученных в результате этого процесса. Статистики предложили изготовить подобный набор из 50 валов с выключенным компенсатором. На рисунке 11 показан результат: вариации уменьшились, т.е. качество улучшилось. Как это могло случиться?

Ответ заключался в том, что технологический процесс без работающего компенсирующего прибора уже был в управляемом состоянии, т.е. проявлял наименьший разброс, на какой он был способен, поэтому имелись только общие причины вариаций. Уменьшение этого разброса достигается только улучшением самого процесса. Компенсатор не улучшал процесса. Он лишь вмешивался в процесс, который уже был стабилен. («Вмешательство» - это собственный термин Деминга.)

* Недавно я узнал, что эти величины вновь были скорректированы, на этот раз составив 2% и 98%. - Прим. авт.

** Уильям У. Шеркенбах вначале обучался у Деминга в Школе бизнеса Нью-Йоркского университета, в 1972 г., затем был в течение нескольких лет директором по применению статистических методов в Ford Motor Company. - Прим. авт.

Организация как система

Рис. 10. Гистограмма данных: автоматический компенсатор включен: избыточный контроль, или вмешательство

Рис. 11. Гистограмма данных: автоматический компенсатор выключен.

(Адаптировано из: William W. Scherkenbach, The Deming Rout to Quality and Productivity, p. 25)

Поскольку без компенсирующего прибора разброс (вариабельность) уже находился на минимально возможном уровне, вмешательство, производимое прибором, оказывалось тем внешним воздействием, о котором мы говорили ранее. Единственный возможный эффект такого внешнего влияния - увеличение вариаций, разброса - эффект, совершенно противоположный желаемому. Конечно, если бы имелись особые причины разброса, компенсатор помог бы смягчить их эффект. Но в отсутствие особых причин он мог только ухудшить выход процесса. Можно показать, что в этом случае компенсационный прибор увеличивал вариабельность более чем на 40%.

Этот пример демонстрирует, как важно, чтобы менеджмент понимал изменчивость в том смысле, какой придавал ей Шухарт. Вышеприведенный пример с компенсацией - это на самом деле один из наименее разрушительных типов вмешательства. Прочие подобные искренние попытки

Глава 4. Вариации (изменчивость) и управление процессами

улучшить дело могут сделать его только хуже, причем не на 40%, а на целые порядки (см. главу 5).

Пример, относящийся к Ford Motor Company, возник в сравнительно простой производственной ситуации. Известно высказывание Деминга о том, что самые первые контрольные карты, которые следует построить в любой организации, должны относиться не к процессам в цехах, а к данным, которые ложатся на стол руководителя организации (данные по бюджету, прогнозы, невыходы на работу, происшествия и травмы).

Находятся ли эти процессы под контролем? Если да, то улучшаются они или просто подвергаются вмешательству с результатом, подобным тому, который мы только что рассмотрели, или во много раз худшим?

Приведенный пример с вмешательством показывает, какой вред может причинить интерпретация общих причин вариаций как особых (ошибка первого рода). «Ужасный пример», с которого мы начинали эту главу, - свидетельство ущерба от суждений о потенциальных возможностях процесса, находящегося в неуправляемом (неподконтрольном) состоянии, - ошибка второго рода, ибо такие суждения можно применить лишь к процессам с доминированием общих причин вариаций.

Большинство примеров, которые Деминг рассматривает в этой области, касается ошибок первого рода: случается что-либо нежелательное (пожар, происшествие, жалоба) - и в ответ на этот изолированный случай, рассматриваемый как особое, выходящее из ряда вон событие, следует почти автоматическая реакция. В основе такой реакции лежит предпосылка, что система сама по себе никогда не делает ничего неправильного. Хорошо, если бы это так и было, поскольку особые (конкретные, исключительные, специальные) причины всегда намного легче распознать и устранить, чем причины общие (обычные). На самом деле как оценка Джурана (85% : 15%), так и оценки Деминга (94% : 6%) предполагают, к сожалению, что подавляющее большинство нежелательных событий обусловлено самой системой. Поэтому обращение с ними как с особыми, исключительными случаями - простое вмешательство в систему с вредными последствиями, которые мы уже наблюдали. Как и в примере, взятом из опыта Ford Motor Company, реакция на отдельно взятые случаи в данной ситуации приводит к общему увеличению вариаций, таким образом, ухудшает качество, надежность, предсказуемость того, что случится в будущем. Этот трудно воспринимаемый новичком принцип - один из многих, с которыми ему придется столкнуться, изучая труды Деминга. Не пытайтесь оспорить эти выводы. Изучите теорию, потому что если теория не вызывает возражений, а логика, ведущая от теории к выводам, верна, то как могут быть неверны выводы? (См. главу 16.)

Некоторые из иллюстрирующих эту проблему случаев, рассмотренных в «Выходе из кризиса», относятся к дефектным изделиям с производственной линии, дорожным происшествиям, пожарам, совмещению цветов при пе

Организация как система

чати, стрельбе, калибровке инструментов, дефектным трубам для атомного реактора, дефектным шинам, весу медных слитков и работе менеджера на грузовом терминале.

Сейчас хотелось бы внести ясность: мы не утверждаем, что не нужно принимать никаких мер при возникновении происшествия, жалобы и т.д. Некоторые действия, конечно, понадобятся в любом случае (положенная по закону юридическая процедура, извинения, замена и т.п.), поскольку это не те действия, которые ставятся под сомнение. Под сомнение ставятся соответствующие данному случаю действия по предотвращению (уменьшению) вероятности такого происшествия в будущем. Для этих действий нам нужен некоторый критерий, чтобы понять, свидетельствует случившееся о некоем особом случае (требующем непосредственной реакции) или же это проявление потенциальных свойств системы (и в этом случае прямая реакция на проявления окажется вредным вмешательством, так как на самом деле требуется всестороннее улучшение системы в целом). Как же сделать правильный выбор?

В качестве рабочего инструмента, помогающего нам различить эти две ситуации, Шухарт предложил контрольные карты. В наши цели сейчас не входит полное изложение деталей техники построения и использования контрольных карт; они доступны из многих других источников (см., например: Kaoru Ishikawa, Guide to Quality Control; Lloyd Nelson, Technical Aids, Journal of Quality Technology, October 1984). Ниже мы лишь кратко обозначим принципы, на которых они основываются.

Если мы наносим на график последовательность результатов измерений некоторого параметра, появляющихся во времени, или их средние значения и размахи*, взятые для нескольких измерений, либо ведем подсчет числа дефектов на приборах или самих дефектных приборов во времени, то получаем карты текущих значений или временные последовательности. На такие карты наносят три горизонтальные линии: центральную линию, а также верхние и нижние контрольные границы. Центральная линия представляет некоторое усреднение** для наносимых точек. Контрольные границы располагаются на расстоянии трех стандартных отклонений, рассчитанных для рассматриваемых точек, по обе стороны от центральной линии. Стандартное отклонение, часто обозначаемое греческой буквой «сигма» (ст), - это наиболее распространенная статистическая мера разброса, изменчивости. Данные, сильно разбросанные вокруг среднего, имеют большое стандартное отклонение, а данные, тесно сгруппированные вокруг своего среднего, - малое.

* Размах - это разница между максимальным и минимальным значениями. - Прим. авт.

** Обычно среднее арифметическое, но иногда и медианное значение. - Прим. авт.

Глава 4. Вариации (изменчивость) и управление процессами

Формула, по которой оценивается, меняется в зависимости от типа рассматриваемых данных таким образом, чтобы получить наилучшую оценку стандартного отклонения для изменчивости, обусловленной общими причинами вариаций.

Правило Шухарта заключается в том, что действия, соответствующие наличию особых причин вариаций, должны предприниматься в тех случаях, когда наносимые точки выходят за любую из контрольных границ. В соответствии с критериями Нельсона предлагается принятие таких мер при появлении и других типов «сигналов», как, например, расположение девяти последовательных точек по одну сторону от центральной линии либо непрерывное уменьшение или увеличение наблюдаемой величины в шести последовательных точках. Контрольные карты для данных на рисунках 5a-5d, показанные на рисунках 12a-12d*, подтверждают качественные суждения, сделанные нами ранее касательно того, какие из этих процессов находятся, а какие не находятся в управляемом состоянии.

При этом не утверждается, что и правило Шухарта, и критерии Нельсона всегда дают правильный ответ. Чем более осторожно применяется правило для выбора прямых действий, соответствующих особым причинам, тем чаще мы будем допускать ошибку второго рода и реже - ошибку первого рода. Чем «чувствительнее» правило для выделения особой причины, тем чаще мы будем допускать ошибку первого рода, но реже - ошибку второго рода. Цель - минимизация ущерба от этих двух видов ошибок. Здесь не существует точного решения, поскольку действует метод проб и ошибок:

«Что мы должны делать? Как мы должны это делать?

Шухарт помог нам в этих важных вопросах, и это было его великим вкладом в образ мышления людей и их способности управлять».

* Для построения этих карт данные на рисунках 5a-5d интерпретировались как индивидуальные измерения, а не средние значения или, например, число дефектов. Соответственно центральная линия представляет в каждом случае среднее из 25 наблюдений, а контрольные границы расположены на расстоянии 3,14 х текущий средний размах по обе стороны от центральной линии. (Текущий размах - это разность между максимальным и минимальным результатами среди всех предшествовавших измерений. Этот метод расчета границ для индивидуальных наблюдений особенно эффективен для оценки разброса, вызываемого общими причинами, даже при наличии специальных причин.) Контрольная карта с данными другого типа вместе с соответствующими расчетами будет рассмотрена в главе 6. - Прим. авт.

Выбор Шухартом именно 3

ей и контрольными границами, в противоположность любым другим

Не вытекал из каких-либо конкретных математических

расчетов. В основе лежало лишь то, «что это кажется экономически при- емлемым» (см. стр. 277 в его книге 1931 г.). Этот здоровый прагматический

множителям для

как расстояния между центральной лини-

Организация как система

Рис. 12. Четыре контрольные карты

подход заметно отличается от более строгих математических подходов к установлению контрольных границ, которые мы обсудим в конце данной главы.

Еще более пагубны идеи, в соответствии с которыми контрольные границы даже не рассчитываются по данным, полученным из процесса. В «Выходе из кризиса» (стр. 311-312) Деминг приводит два примера (один из них взят в компании, завоевавшей премию Деминга в Японии), где линии были нанесены на карты в соответствии с «суждениями» или даже «требованиями менеджера». Этот раздел в «Выходе из кризиса» озаглавлен как «При

Глава 4. Вариации (изменчивость) и управление процессами

меры дорогостоящего непонимания». Деминг относит сюда также использование в контрольных картах требований допусков вместо расчета контрольных границ. Цель контрольных границ - выявление того, как процесс протекает сейчас и как он мог бы протекать. Конечно, мы должны принимать в расчет запросы потребителя, но использование требований допусков, а не контрольных границ на контрольных картах может вызвать только путаницу:

«Если вы используете требования допусков как контрольные границы, вы все время будете вмешиваться в процесс, делая его еще хуже».

Поэтому, повторюсь, целью работ Шухарта было дать общий принцип действий, направленных на улучшение функционирования процесса. Должны ли мы реагировать на отдельные изолированные проявления процесса (что разумно только в том случае, если процесс вышел из-под контроля) или мы должны нацеливаться на изменение самого процесса на основе накопленных данных о результатах его функционирования (что разумно, если только процесс находится в управляемом состоянии)?

Улучшения процесса стоит разбить по времени на три фазы.

Фаза 1: стабилизация процесса (т.е. приведение его в управляемое состояние) путем идентификации и устранения особых причин.

Фаза 2: активные усилия по улучшению самого процесса, т.е. уменьшению общих причин вариаций.

Фаза 3: мониторинг процесса для поддержания достигнутых улучшений.

Относительно того, что можно назвать ортодоксальным деминговским подходом, указанная версия фазы 3 никогда не достигается, поскольку это противоречит цели постоянного улучшения. Поэтому мы должны включить в фазу 3 поиск и внедрение дополнительных улучшений, как только для этого появляется хоть малейшая возможность.

Следует указать здесь, что некоторые подходы к улучшению качества избыточно концентрируются на фазе 1. Это так же плохо, как и ее игнорирование (что и наблюдалось в случае, рассмотренном в начале этой главы).

Те, кто используют метод поиска и «решения проблем», могут угодить в эту же ловушку. Некоторые, говоря о поиске и устранении специальных причин, сравнивают эти процессы с тушением пожара. Если возник пожар, его, конечно же, надо тушить. Идея, однако, заключается в том, что если даже пожар в здании успешно потушили, это действие не улучшает самого здания, а просто останавливает процесс его разрушения, ухудшения по сравнению с исходным состоянием. Фаза 1 просто возвращает процесс туда, где он уже должен быть и совершать то, что он был способен делать с самого начала. Только тогда можно начинать улучшение процесса.

Организация как система

Контрольные карты играют важную роль в каждой из трех фаз. Точки за пределами контрольных границ (плюс другие соответствующие сигналы) определяют, когда нужно приступать к поиску особых случаев. Поэтому контрольные карты - первичное диагностирующее средство в фазе 1. На протяжении фазы 2 может использоваться всем известный статистический инструментарий, включая анализ Парето, построение диаграмм Исикава, блок-схем различного вида и т.п. (см. книгу Исикавы, а также книгу П. Шолгеса «Настольная книга команды» (The Team Handbook). Пересчитывая затем контрольные границы, можно оценить, какого успеха (в терминах уменьшения вариаций) удалось достигнуть. На этой же фазе контрольные карты, как обычно, покажут те случаи, где нужно заняться устранением особых причин. В укороченной версии определения фазы 3 цель контрольных карт - диагностика появления каких-либо особых причин, которые негативно воздействуют на состояние стабильности, достигнутое в конце фазы 2. При расширенной трактовке содержания фазы 3, так же как и в фазе 2, мы можем пересчитывать контрольные границы после произведенных изменений в процессе, чтобы оценить их эффект.

Ход рассуждений Шухарта и его подход к построению контрольных карт были, как мы видим, практичными, разумными и конструктивными. Он намеренно избегал избыточной математической формалистики. К сожалению, по прошествии многих лет после первой публикации работ Шухарта в этой области некоторые математические статистики (в основном, кажется, британские) ухватились за его идеи, заполнив то, что они считали разрывом в математической логике. Таким образом, они попали в ловушку, которой Шухарт старательно избегал, и полезность его методов была уменьшена.

Проблема заключается в том, что, как правило, возможность разработки сложной математической аргументации связана с необходимостью введения исходных предположений, чрезмерно идеализированных с точки зрения реального мира. Контрольные карты - не исключение. В этом случае предпосылки, необходимые математикам, требуют гораздо большего, чем нужно для ответа на те вопросы, на которые начал искать ответы Шухарт. К еще большему сожалению, эта ослабленная версия (хотя она часто и рассматривается как усиленная из-за ее математической строгости) распространилась и стала более известной, чем работа самого Шухарта, в особенности в Британии и Европе в целом.

Точные математические подходы легче преподнести, с ними легче произвести внушительное впечатление. Но они серьезно уменьшают потенциал того, что могло бы быть достигнуто с использованием статистического управления процессами. Без всякого сомнения, компания, которая «внедрила статистический контроль», получала консультации у представителей направления, которое я назвал бы «вероятностный подход». Кто может винить их учеников? Это, вероятно, было все, что они знали; и делали они самое лучшее из того, что могли.

Глава 4. Вариации (изменчивость) и управление процессами

Что значит термин «вероятностный подход»? В самой обычной версии такого подхода контрольные границы рассчитываются в предположении, что процесс находится в управляемом состоянии, а произвольно взятая точка будет лежать за пределами контрольных границ в одном из тысячи случаев. В другой версии рассматриваются две пары контрольных границ: первая (только что упомянутая) называется «границы действий», а вторая, соответствующая вероятности выхода за них в одном из сорока случа- ев, - «предупредительные границы».

он, как вы помните, впервые предложил трехсигмовые

там, похоже, обыграл идею использования вероятностного подхода, давай- те слегка перефразируем часть изложенного на этих трех страницах. Так, Шухарт указал, что если бы процесс был заведомо стабилен и если бы он знал параметры соответствующего процессу статистического распределения, то мог бы использовать вероятностно определенные границы. Но затем Шухарт обращается к реальности и признает, что на практике мы никогда не знаем вид соответствующего статистического распределения. Математи- ческие статистики обычно набрасываются на излюбленное ими нормальное распределение как на заведомо верную предпосылку. Шухарт же намерен- но отказывается от этого (см. стр. 12 его книги 1939 г.). В книге 1931 г. он говорит, что, если бы даже процесс был стабилен и если бы нормальное распределение было пригодно для его описания (чего мы никогда не знали бы в точности), мы все равно не знали бы настоящего значения его сред- него. И даже если нам было бы известно это, мы никогда не узнали бы истинного значения его стандартного отклонения. Мы можем лишь полу- чить их оценки на основе данных, а вероятностный расчет зависит от знания всех этих параметров.

В книге «Выход из кризиса» Деминг негативно отзывается об этих работах, указывая, что на практике, в противоположность теории или гипотезам, идеально стабильных процессов вообще не существует. Т.е. реальный процесс никогда полностью не свободен от особых причин, в том смысле, в котором он был определен при рассмотрении случая в Ford Motor Company. Иными словами, ситуация, представленная на рисунке 8, никогда не сможет реализоваться. Это означает, что между обычными математическими предположениями и реальным миром существует глубокая пропасть. Что это предполагает? Конечно же, не то, что мы должны проводить все наше время в поисках особых причин, не занимаясь улучшением процесса, т.е. работая с общими вариациями. Конечно, нет. То, что нам нужно, - это некий руководящий принцип, когда особые причины приносят нам достаточно проблем, чтобы оправдать особое к ним внимание. Этот образ мышления исключительно хорошо отражен в самом определении управляемых и неуправляемых вариаций, которое Деминг использовал в Японии в 1950 г., хотя оно и не появляется в его современных работах.

границы. Он

Организация как система

Управляемая изменчивость:

не будет разумным и оправданным стараться определить причину индивидуальных разбросов, если разбросы находятся в управляемом состоянии.

Неуправляемая изменчивость:

будет разумным и оправданным постараться определить и устранить причину неуправляемой изменчивости.

Контрольные карты Шухарта с их трехсигмовыми границами дают принцип различения этих двух ситуаций. Причина выбора целого числа «три», а не какого-либо другого, была проста: «это представляется экономически приемлемым значением». Никаких расчетов с привлечением нормального или любого другого распределения не проводилось. Деминг непоколебим в том, что:

«Это не вопрос вероятности.

Это не имеет никакого отношения к тому, как много ошибок мы сделаем в среднем из 500 или 1000 проб. Нет, нет и нет, это не следует рассматривать подобным образом».

В книге «Выход из кризиса» описывается эта проблема.

«Было бы неправильным связывать любую определенную величину вероятности с тем, что статистический сигнал для обнаружения особой причины может быть ложным или что карта не сможет обнаружить и дать сигнал о наличии особой причины. Причина в том, что никакой процесс, за исключением искусственных демонстраций с использованием случайных чисел, не является стабильным, воспроизводимым. Это правда, что некоторые книги по статистическому контролю качества и многие руководства по обучению методам применения контрольных карт приводят графики нормальных кривых и части площадей, находящихся под ними. Такие таблицы и такие карты вводят в заблуждение и уводят с правильного пути в изучении и использовании контрольных карт».

Утверждение Деминга о том, что мы никогда не имели в точности стабильный процесс на практике, означает искусственность вероятностного подхода. Оно также показывает, что описание процесса (находящегося в управляемом и неуправляемом состояниях), которое используется в разработанном в Ford документе, чрезмерно упрощено.

Однако наиболее серьезное последствие вероятностного подхода (относительно его воздействия на практику использования контрольных карт) - это чрезвычайное сужение данным подходом точки зрения прак

Глава 4. Вариации (изменчивость) и управление процессами

тиков на их назначение. Компания, откуда был получен «ужасный пример», описанный в начале этой главы, была в этом смысле наглядной иллюстрацией. И действительно, ее сотрудники, казалось, не обращали никакого внимания на важность того, что мы только что назвали фазой 1 в улучшении процесса. Они определенно не имели никакого понятия о том, что на этой фазе могут использоваться контрольные карты. И конечно же, они не знали, что если процесс не находится в статистически управляемом состоянии (так обычно и происходит, когда мы только начинаем изучать его), то для него не существует распределения и вероятности. Вероятностный подход начинается лишь на фазе 2, причем в ее весьма идеализированной версии.

Даже компании, тем или иным образом достигшие лучшего уровня понимания, все еще находятся под влиянием некоторых предпосылок вероятностного подхода. В этой связи мне вспомнилась компания, к которой я питаю большое уважение. Я очень хорошо знаком с несколькими ее представителями. И все же, когда я заглянул в «Руководство по статистическому управлению процессами» этой компании, я обнаружил там следующие фразы:

«статистическое управление процессами есть средство, помогающее достичь предотвращения дефектов путем выявления ситуаций, в которых процесс выходит за пределы допустимых границ...»;

«даже эффективное оборудование может работать некачественно из-за неправильной настройки его оператором, использования сломанных или изношенных приспособлений и т.д.»;

«использование контрольных карт дает нам раннее предупреждение об этих проблемах и часто предсказывает их, поэтому их удается избежать».

Казалось бы, в таком использовании контрольных карт нет ничего плохого или неправильного, и эти функции вполне могут ими реализовываться. Однако в этих высказываниях содержится определенный намек на склонность к вмешательству в стабильные процессы, а также на представление о качестве как об удовлетворении требованиям допусков и ТУ. Но и того и другого нужно избегать (см. главы 5 и 11 соответственно). Моя мысль заключается в следующем: приведенное выше описание отражает лишь незначительную часть возможностей контрольных карт, в то время как многие люди думают, что это все, что они могут делать. Они принижают роль контрольных карт, низводя их до простых процедур мониторинга. При этом предполагается, что процесс тем или иным способом уже приведен в удовлетворительное состояние, и контрольные карты воспринимаются лишь как средство раннего обнаружения ситуации, когда процесс выходит из этого удовлетворительного состояния.

Организация как система

Критически важным различием между работой Шухарта и неправильно воспринимаемой целью статистического управления процессами в том духе, как это было описано выше, служит то, что его работы были развиты в контексте и с целью улучшения процесса, в противоположность обычному мониторингу процесса. Т.е. статистическое управление процессами можно описать как метод, нацеленный на приведение процесса в удовлетворительное состояние, чтобы затем его можно было спокойно контролировать (осуществлять мониторинг). (Однако здесь разумно вспомнить наше замечание об ортодоксальном деминговском подходе, следуя которому мы никогда не достигаем полностью удовлетворительного состояния и не достигаем фазы 3 - фазы спокойного мониторинга.)

Многие читатели поймут, что это различие значительно более важно, чем могло показаться с первого взгляда. Оно приводит нас прямиком в сердце различий между основными существенными подходами ко всей проблеме качества. С одной стороны, у нас есть подходы, которые рассматривают качество просто в терминах соответствия требованиям допусков (технических условий, спецификаций), достижения бездефектности. С другой стороны, мы имеем дело с требованием Деминга об обязательности постоянных улучшений - никогда не кончающейся борьбы за уменьшение вариаций. Вероятностный подход может помочь только в первом случае. Работа же Шухарта была вызвана потребностями второго.