Krok měřeni: 1. Stanovení počlu jednotek na vstupu do procesu 2. Stanovení shodných jednotek na výstupu i procesu Príklad: m;;i i .'ii, 3 saimovuiii výtoinosll VBlupň do ľ......." i 396 1 500 - 0.3'j 4. Stanovení podílu neshod ke vstupům do procesu 1 -093 - 0,07 /Wíj 5. Určení počlu potenciálních pfífcn neshod v procesu (míst variability) 6. vypočet podílu neshod na |ednu potenciální pliiinu 7, vypocat rozsahu neshod v p[HU 17 0,07 : 17 . 0,0041 0,0041 10* -4 100 8 Pfevodenl íozsahu nastiod v ppm do stupne Sigma způsobilosti i;> ■ I ,, Lihl lvi Sigma • 4,15 , n nnsluD mřfonl výkonnosti procosů pomoci Sigma způsobilosti výstupu 7. pmresn létly lakových jednotek, klcrc nemají ani jednu odchylku od specifikjicLV príkladu nechť je takových vystupujících jednotek I396. Prostým poměrem shodných jednotek na výstupu a celkového počlu jednotek na vstupu do procesu získáme v dalším kroku hodnotu ukazatele výtěžnosti vstupů, V niiScm príkladu jde ink o pOmĚr 13% : 1500 i ,0,'Ž3, Obráa:imn hodimlou vvlčžiiosií vsiunů ie polom po-dil neshod ke všcinvsiunům do procesu, ledy 0.07, Jedním zc stěžejních Kroku metody je určeni potenciálních příčin vzniku neshody, tzn, mož-ii" m vzniku variability v proeesn. ľK'(lptiklädbJiae,:íí v náíetn přikladu to bude celkem 17 možnosti. Na základe toho ui jsme schopni vypočítat podii neshod na jednu MoleiieiďLiuunziiosI vzniku neshody, což jev mi-_ ■ li i pulj.id.:; ni;.' ; : i l'.n.-i u:-.i,-„i n......i.......wiv.h.-.-j/ iv jtárwejWozsnh neshod v jednotkách iifun. ic výsledkem dalšího kroku. V příklade uvazovaném v obr. 57 jde O 0,004] . 10" ■IUH), Tcnio rozsah neshod je tlňleŤiívjTr^iriYiií slupin Sinma způsobilost i. K tomuto melu ,^e\isluji převodní tabulky (viz, např. [43]). Výtah /. léto tabulky obs.ihnjíti : nčkteré vybrané údaje je na obr. 58. Z_tabulky ic, patrné, že v našem příkladu je úroveň Sífiina způsobilosti 4.15, což, te mírně nadprůměrná zpúsobi-josl, protože podle I larryho a Schrocdcra [ľ-] se ve ľiiin.ieli * pi úměrnou ■^Aj výkonností pohybuje úroveň Sigma způsobilosti od 3,5 do 4,0. což v nej-lepším případě znamená počet neshod na milion příležitostí/j^hí = 6210. Zmiňovaní autoři v léto souvislosti charakterizuji' firmu s průměrnou konností taktoj_ • je zisková a zvolna se rozvíjející, • hodnota jejich akcií na trhu pozvolna klesá. • její přímí kiinkuicnli tsuti obvykle n.i lihu dynam ietejši, ■ má zaveden ľormální syslém zabezpečovali jakosl i, ■ vynakládá mezí 20 a 30 % tržeb na opravy npravitelných neshod produktu, • její" vedeni si plne ncu\ědoniuje. />: špičkovo' liiuiv V iilutru (lj, orgnrtiial 8 s podobnými procesy) maji mnohonásobně' menši rozsah neshod, • vedení nevěří lomu. že dosaženi nulového io/salui nevinul je reálnym procesem, ml až Itlkrál více dodavatelů ne?.Špičkové lirmv v obom. S až I<1 "i. /.ika/nikii |e nespokojených s dodávanými produkty. Myslím si, že porovnání [čelilo charakteristik s realitou mnohých český) li organizací by bylo velmi zajímavé. J^Tntiliľhŕ 7avi'deiiiuaulonn()o-č_mm_(a je lo patrne! i ?. obr, 4Mj zatím lim nejjcdnodu.šSíni způsobem: [ako ptjiiirrjcdrtojcjt. klĽTti by|y u/miny jnko shodni!, tedy spi funící v.w lmy .in clUkacc, k poetu jednotek, ktoré do procesu vstupovaly.Hlavni výhodou takto pojatého ukay.iitalc výlěž.nosli_(hudciviť ji drile označoval jako „hrubou výtěžnost" j Jc jctinoduchosl údaje 0 vstupech a prijatých výstupech Z procesu jsou obvykle lehce zjistitelné a celý proces měřeni tak není příliš komplikovaný. Tato na první pohled se jevící výhoda však můžejjjiLveJnji nepříznivé dopady na přesnost s luJTsotiviscjlcTch finančních měřeni, li. zlrát / lil úlu iipi.iviK-hiých i neupravitelných neshod a m tíže lak napomáhal k vytváření falešných iluzí o zvlddnnlosli procesii, Huslí -ujme loto nepříjemné zjednodušení na následujících dvou situacích: Situace 1: Při výstupní technické kontrole sc ověří shoda u 4 výrobků. 7. tolio dva výrobky jsou shodné a dva neshodné. Jeden z neshodných výrobků vykazuje jednu odchylku od specifikací, druhý z neshodných výrobků má však už 3 různé odchylky od předepsaných specilikaci. Ukazatel hrmV výtržnosti jo pak (2:4) x lat - so % Situace 2: Opět "zkontrolujeme 4 výrobky a opět budou dva shodné a dva neshodné. Jeden z neshodných výrobků má 3 odchylky od specifikací, druhý pak už S odchylek, I v tomto připaží' [e hrůba výtěžnost (2 :4) x 100 = 50%, ale reálný slav je s ohledem na uulnosi odstraněni neshod v obou popi:,, ,v a nyi h situacích uplne odlišný! I'm zavedeni ukazatele celkového poctu neshod n.i |. .!n..lkii |.....hile,- i ( l'M.l r bude u první situace CPMJ =4:4- I.aviak ve di ulié ze situaci bude CI'MJ K :4 = 2. Jc jasné. Že při opravách je nutné odstranil vždy všechny neshody, a proto můžeme odhadnout, ze u druhé alternativy budou výdaje spojené s těmito opravami asi 2král vyšší, než u první z. popisovaných situací - a to I přešlo, ze hrubá vylěžnosl byla slejná! Co z toho vyplývá'.' Jednoduše sktitréiiosl.Žc tzv. hrubá vylěžnosl definovaná jako funkce neshodných jednotek je ukazalel. který popisuje realitu v procesech jen velmi povrchné a že není v naprosté většině případů schopna objektívne vyjádřil i skutečné důsledky na snižovaní výkonnosti! • Proto by všude lam, kdo existuje opravdová vůle měřit výkonnost procesů objektivně, měla hýl uplatňována přesnější měřítka výtěžnosti. Ta totiž existují a Harry a Schrocder[12] v liSto souvislosti hovoří o tzv. • výtěžnosti kapacit, « celkově výtěžnosti kapacit a • standardizované výtržnosti. Uvedeni autoři tvrdí, že pokud se využívají tyto ukazatele ve vzájemné vazbě .1 s|i<>K-eilf". molům byl v procesech odhaleny i ty uejmenši neelekliv nosli. Protože jde o velmi zajímavé přístupy vyhovující i progremflfli dep-sováni výkonnosti, nebude nezajímavé jo alespoň siiučnŕ ch.n.ikli-ii/oval. Výtlinosi kapacit je pravdfpodobtws! i»)u>, .->• ■'Jediná pouncidlnf místa r-iukii neslaní ľ úrčMm M/stí1 {pracovišti) budou oApovtdut předepsaným specifikacím. Jde tedy o pravděpodobnost, že v určitém miste procesu nevzniknou neshodv Cefkovd rvtóžmwf kapacit je pravděpodobnost, s jakou je daný pnnvs jako celek schopen vyprodukovat zcela shodne výstupy (výrobky nebo služby)- Jinak řečeno.je to pravděpodobnost toho,že v každé fázi procesu postupujeme pouze v souladu s požadavky. Standardizovaná výtěžnost je chápána jako průměrná výtěžnost kapacit, kterou je možné předpokládat v jakémkoliv místě procesu. V určitém slova smyslu lak standardizovaná výtržnost muže reprezentovat základní ukazatel výkonnosti procesů, Po definováni těchto zatím nepříliš využívaných ukazatelů bude vhodné naznačil alespoň nčklerc zásadní rozdíly mezi Ičmito druhy výtěžnosti. Mezi hrubou výtěžnosti ,1 výtěžnosti kapacil jde napr. o následující odlišnosti M>-filka odvezena od hrubě výtěžnosti už umožňují pouze konstatovat, jaké zírá-ty v procesu byly způsobeny - toto zjištěni přichází „ex post", Naopak výtržnost kapacit umožňuje odhalil skryté rezervy v procesech „ex ante", Vyplývá 10 z luhu. ža hrubá cvlě/nosi |e vázánu na celkový počet vyprodukovaných inlnoH-k, .i wuvuost k.ipai ii |c zvažovaná s ohledem n.i poj él ifffót (přili íl tort!), v nichž by mohly býl u |ednotek produkce zaznamenány n shod) ľo znamená, že Inubá výtč/nosl |c t uliv., n.i jednolky vystúpil, výtěžnost kapucu na možnosti vzniku neshod. Vylěžnosl kapaní \v lak výtuznť: ZíWIsJá ní složitosti toho, co je výstupem z. procesu. Výtěžnost kapaeil je proto schopna mnohem lépe než luubá výtěžnost charakterizoval iiiowii zvládnutosli a vy, zralosti procesu, Padle irovne výtěžnosti kapacit jsme polom schopni mnohem lépe stanovil reálnou pracnost,náklady i dobu trvám procesu. A v neposlední řadě u propočtů hrubé výtěžnosti je velmi důležité, jak jsou rozloženy neshody mezi jednotkami výstupů: když je 5 různých neshod rozloženo mezi s nVnivrh vvmhkň ze sta. íe hrubá výtěžnost 95 : 100 - 0,95, tj. 95 %. Když se ale těchlo 5 neshod zjisti pouze na jednom výrobku, bude hrubá výtěžnost 99 ; 100 = 0,99, ij.99 % - dostaneme tak mnohem příznivější výsledek, i když počet neshod vůbec neklesne! Uvedené charakteristiky uvádí i tabulka 10. Tabulka 19 Porovnáni charakteristik hrubé výtěžnosti a výlíižnoall kapacit Charakteristika Hrubá výtoínosl Vyb-/tt»!,l kii|iin:il Typ mWeni zlrál Ex posi Ex anlo Základna pru výpoíol Počet vyprodukovaných jednotek Poíol mlsl možného vzniku iicishod CiII.tosI Na jednotky výstupů t procesu Nn možností vzniku nitshod Korníaco se složitosti |iir,rluklU Nízká Vysoká Posouzení zvládnutosli procesu Méne Dbioktwnl Objektivní Schopnost odhadu nákladů a pracnosti v procesu Snižoná Vysoká Závislost na rozložení neshod v jednotkách výstupů Velmi důležitá Není důležitá Zkrátka; hrubá výtěžnost může (a také tomu tak většinou opravdu je) vytvářet o slávu procesu mnohem příznivější dojem, než jaká je skutečnosti Výtěžnost kapacit je vždy spojena pouze s určitou částí, operací prncesu, ve které jsou spotřebovávány určité kapacity a zdroje. V porovnání s lim je celková výtěžnost kapacit uvažována na celém procesu (tedy na množině operací a míst), protože už víme. že jde o pravděpodobnost, s jakou daný proces bude schopen vyprodukoval pouze shodné výstupy, Předpokládejme nyní,že v určitém procesu se sedmi různými opcraeérai byla zjiítSrlB výtěžnost kap.icil následovně: u operace č. 1 u operace č. 2 u operace ě. 3 ii opel .n e ř. I u operace c- 5 u operace č <> u operace č, 7 0,97 = 97 % 0,94 = 94 % not , g4% 0,99 99% 0,97 - 9.7 % 0,96 = 96 % 0.98 - 98 % Celková výtržnost kapacit (CVK) je pak dána prošlým součinem výtěž-nosti jednotlivých kapacit, tj. CVK 0.97 .11,94 . (1,.% . U.L« - 11.7743 ■ Tedy necelých 75 %.To znamená,že když výtěžnost kapacit y jednotlivých místech procesu (Ij, pravděpodobnost /hotovení pouze škodných produktů v těchto místech) byla vždy výrazně vyísí než 90 %,je pravděpodobnost zhotovení shodných výstupfl v celeni procesu tsi pouze 77,43 %l Pro praktické řízení procesii tento fakt znamená lo, že pokud chce míl vlastník procesu jislo-tu produkováni shodných výstupů alespoň na úrovni celkově výtěžností kgpacit v? Sír, musí se vyTéžnost iednotiivých kapacit v procesu blížit jedné; run |c pučel niN v iHivesii vvssi.tmi vyšší imisi být i hodnot.i výtčžnoMijeil nnllívých kapacit! /. tohoto poznani logicky vyplývají značné nároky i na niiiollé obslužné pim.v.sy,/cjmena pak ua procesy údržby slrOjŮ a z.uil/.ciú! Obecně lak můžeme říci, že zatímco ukazatel výtěžnosti kapacit je citlivý pouze na možnosti vzniku neshod, ukazatel celkovií výtěžnosti kapacit jc velmi citlivý i na počei misi (operaci) v procesu. Když pak vl.i .nuk píocostl pozná celkovou výtěžnost kapacit ( 'vk. múze už určil I standardizovanou výtěžnost SV vztahem SV - \JCVK, (28) kde .v je počet misi (operaci) procesu. Pokud by lak v procesu s !0 operacemi byla zjistčna celková výtěžnost kapacit CVK = 6,37,potom by standardizovaná (tj. průměrná) výtěžnost v každé z deseti operací byla asi 90,5 %. Z výkladu i doprovodných ilustrativních přikladli je zřejmé, že aplikace měření výtěžnosti jednotlivých kapacit, celkove i standardizované výtěžnosti má pro organizace zásadní význam. Měřeni výkonnosti výrobních i ne-výrobních procesů zde totiž nabývá zcela nových a často doposud netušených dimenzí. A lak např. výpočet celkové výtěžnosti bude míl významný dopad i na výpočty nakladú, pi úhčžnč doby trvaní procesu ald. Vliv poznání celkové výtěžnosti na úroveň nákladů spojených s píócesciii bude ještě zřetelnější z následující uvaliv: předpokládejme celkovou výtěžnost kapacit podle výíe uvedeného příkladu CVK ■ 0.7743. V tomto pfípa-ilr |c ze když. bychom chlíll dosáhnout nu výstupu z proeusu 100 Shodných jednotek, bude musel do procesu vstoupit adekvátní zvvšcny po ret vstupů. Počet vstupů je dán poměrem: 100 0,7743 129 Jednotek To znamená, že pokud chccme.aby bylo napoprvé zákazníkům dodáno 100 shodných výrobků, musíme do procesu zařadit bezmála o 30 % více vstupu, ku se logicky promítá do kalkulaci materiálových nákladu na daný proces! Navíc, pokud by proces opravdu probíhal bez jakýchkoliv neshod (tj. náklady na ntoces hv bvlv rovné nákladům na shodu).čas trváni taklo zvládnutého procesu by byl považován za skutečně minimálni - T„,m. Reálně se však průběžný čas trvání procesu lisí od času minímalniho-oznacme si tento reálnýčas jako TAl. Tento aktuální čas je pak opět funkci celkové výtěžnosti kapacit CVK <2>>) To znamená, že když, by byl čas zhotoveni určitého výrobku technolog)! navržen ua 20 minut, při poznané hodnotě celkové výtěžnosti kapacit CVK = 77,43 % by skutečný čas zhotoveni tohoto výrobku byl 25,8 minuly s piiiiivin dopadl ....... !\ všem pi nu jmenšim režljuii li nákladu! Snad jc už nyní jasné, že ulpívání na výpočtech pouze hiubé výtěžnosti při měření procesu |c SVJrni způsobeni zavádějící. I'ioé ale tolo chápání výtěžnosti ve firmách i nadále dominuje? Odpoveď nem přílíi složitá: výpočet hrubé výtěžnosti je jednak velmi jednoduchý a navíc nevyžaduje ani sběr nových dat z procesů. Ale na druhé straně je snad už jasné i lo, že aplikace ukazatelů celkové výtěžnosti kapacit dovolí [iozn.it opravdovou vyzrálost procesů ať už ve výrobě, nebo kdekoliv jinde. Otázky k přezkoumáni: řásou vám i vašim spolupracovníkům zřejmé souvislosti mezi pojmy „jakost", „produktivita" a „výkonnost"? 2. Jaké ukazatele pro řízeni procesů svých ůwarů používají ve vaši organizaci jejich vedoucí? 3. Jaký je přibližné procenlní podii procesů, u kterých máte zavedeno systematické metení, nebo alespoň monitorováni výkonnosti? 4. Ovlivňujete zmeny výstupů z procesů obvyklo změnami vstupů nebo zmenami výkonnosti vlastních procesů? 5. Jsou vu vafií organizaci ve viech útvaiach známy cíle jakosti a Jsou tylo cíls odvozeny od podobných cílů calô organizace'' 6 Poznáte iníiu variability pniamutrů vanu řízených píorar.ú'' 7, Vudete své podřízeno k lomu, aby si zaznamenávali všechny významnejší odchylky od předepsaných nebo normálních podmínek pro vykonáváni práce? 8 Jaké využíváte statistické metody pro vyhodnocováni dat o výkonnosti procesů? 9 Patři mezi vyžadované znalosti vašich spolupracovníků i pochopeni podstaty variability jako přirozené vlastnosti procesů? 10, Zabýváte se sledováním rozsahu neshod na milion příležitosti? 11, Pokud používáte pro mařeni výkonnosti ukaznlele výtěžnosti, rozlišujute mezi výtěžností limbou, výtěžnosti kapacit a standardní výtěžnosti?