Jeśli miałeś kontakt z automotive, to znasz ten klimat: rano wszystko wygląda normalnie, a po południu dostajesz maila z reklamacją, a na produkcji zaczyna się szybkie liczenie: ile poszło, gdzie poszło i czy da się to jeszcze zatrzymać. Wtedy do gry wchodzi inżynier jakości.

Czasem jako osoba od ogarnięcia tematu „tu i teraz”, czasem jako ktoś, kto ma poukładać działania tak, żeby ta sama historia nie wróciła za dwa tygodnie. I nie — to nie jest praca polegająca na siedzeniu w procedurach i dopisywaniu punktów w Excelu. Dokumenty są potrzebne, ale zwykle dlatego, że mają bronić procesu: przed klientem, przed audytem, przed chaosem.

Kim jest inżynier jakości w automotive i czym różni się od „jakości” w innych branżach?

Najprościej? Inżynier jakości w automotive ma pilnować, żeby produkt był zgodny z wymaganiami i żeby firma umiała to udowodnić. Brzmi banalnie, dopóki nie zobaczysz, jak wygląda „udowodnij” w praktyce.

W automotive rzadko wystarcza zdanie: „sprawdziliśmy”. Pojawiają się pytania:

• co dokładnie sprawdziliście?

• na jakiej podstawie uznaliście, że jest OK?

• gdzie jest zapis?

• kto podjął decyzję, że można puścić dalej?

I to jest pierwszy duży wyróżnik tej branży: liczą się fakty, zapisy i sposób reagowania na ryzyko.

Wymagania klienta to nie slajd z prezentacji

W automotive wymagania żyją. Masz IATF, specyfikacje, rysunki, CSRy, wymagania pakowania, wymagania dot. identyfikowalności, wymagania dot. reakcji na niezgodność (najczęściej klienta lub korporacyjne). Inżynier jakości spina to w całość i dba, żeby proces był ustawiony tak, żeby:

• ograniczać ryzyko błędu,

• wykrywać problem zanim wyjedzie z zakładu,

• mieć jasną reakcję, gdy coś poszło nie tak.

Nie chodzi o sztukę dla sztuki. Te wymagania zwykle wracają przy pierwszej reklamacji albo podczas audytu klienta.

„Zgodność” = wymaganie + metoda sprawdzenia + dowód

Tu często wychodzi różnica między podejściem „na oko” a podejściem automotive. Przykład, który widziałem w różnych odmianach setki razy: operator mówi, że detal wygląda dobrze z punktu widzenia estetyki. I spoko — operator ma doświadczenie. Tylko że w automotive od razu pojawiają się dodatkowe tematy:

• Czy jest wzorzec (boundary sample) i czy każdy wie, jak go użyć?

• Czy stosujemy wzorce (płytki) masterowskie przekazane przez klienta. Dotyczy detali lakierowanych, wtryskiwanych oraz pokryć materiałowych i skórzanych.

• Czy charakterystyka ma określone kryterium akceptacji (liczba, tolerancja, limit)?

• Czy pomiar ma sens (MSA, stabilność, powtarzalność), czy tylko tworzymy liczby dla spokoju ducha? Jest to swego rodzaju oś podziału między podejściem bylejakości a jakością.

• Czy kontrola ma zdefiniowaną częstotliwość, próbkowanie  i reakcję, gdy wynik jest poza limitem?

Jeśli te elementy są poukładane, rozmowy są krótsze. Jeśli nie są — problem wraca jak bumerang.

Inżynier jakości to „łącznik” między produkcją, klientem i systemem

W praktyce ta rola jest mocno „na styku”. Jednego dnia siedzisz z produkcją i sprawdzasz, co zmieniło się w procesie (narzędzie, ustawienie, materiał, operator, pomiar). Drugiego dnia masz telekonferencję z klientem i musisz jasno powiedzieć:

• co znaleźliście,

• co zatrzymaliście,

• co poprawiliście,

• jak zabezpieczyliście wysyłki.

A w tle jest system: procedury, zapisy, audyty, wymagania IATF, czasem VDA, czasem CQI, czasem wewnętrzne standardy klienta (jak AQRy stosowane przy współpracy ze Stellantisem). Dokumentacja ma być spójna z tym, co dzieje się na hali. Jeśli na papierze jest pięknie, a na stanowisku jest „kombinowanie”, to prędzej czy później staniemy się bohaterem miesiąca i niekoniecznie w dobrym znaczeniu tego słowa.

Tu dochodzimy do sedna: w automotive inżynier jakości często nie wygrywa „mądrym dokumentem”, tylko szybkim dojściem do faktów i ustawieniem reakcji tak, żeby proces nie rozjeżdżał się w produkcyjnej ciszy.

Zakres obowiązków inżyniera jakości – co robisz na co dzień?

Jeśli ktoś Ci kiedyś powie, że praca inżyniera jakości to głównie „papierki”, to znaczy, że widział tylko kawałek obrazka. Dokumenty są w tle, ale dzień układają sytuacje z życia: części poza specyfikacją wyprodukowane na produkcji, temat od dostawcy, pytanie od klienta, audyt, nagły wzrost braków. Poniżej masz typowe scenariusze — takie, które realnie wypełniają kalendarz.

Poranek: mail od klienta i zaczyna się „akcja”

W skrzynce ląduje reklamacja. Zdjęcia, numer partii, czasem grzeczne „prosimy o pilną analizę”. Twoje pierwsze kroki są dość powtarzalne:

• sprawdzasz, czy temat dotyczy bieżących wysyłek (czy trzeba coś zatrzymać),

• ustalasz, z jakich partii wyszło to do klienta i co jeszcze jest w drodze,

• uruchamiasz sortowanie / dodatkową kontrolę (jeśli trzeba),

• zbierasz fakty: kiedy problem mógł powstać, gdzie mógł zostać przeoczony, jakie były zmiany w procesie.

W tym miejscu mniej liczy się „ładny raport”, a bardziej to, czy potrafisz szybko poukładać sytuację i nie zgubić niczego po drodze. Klient oczekuje jasnej odpowiedzi: co zrobiliście, co zabezpieczyliście i kiedy dostanie analizę.

Produkcja dzwoni: „mamy problem” albo „coś nie gra”

To jest klasyka: na stanowisku ktoś widzi, że wynik pomiaru zaczyna odpływać, pojawia się podejrzenie niewłaściwego granulatu, proces wtrysku nie trzyma parametrów, operator zgłasza wątpliwość co do wyglądu. Inżynier jakości zwykle robi wtedy trzy rzeczy (bez wielkich haseł, po prostu praktycznie):

• zatrzymuje rozlanie problemu dalej w proces (blokada, separacja, identyfikacja sztuk),

• sprawdza, czy system wykrywania działa (czy kontrola łapie odchyłkę, czy mamy do czynienia z „systemową dziurą”),

• ustala, jaka reakcja ma być standardem w takich sytuacjach (żeby to nie zależało od tego, kto ma zmianę).

I bardzo często w tle jest pytanie: „czy my to naprawdę umiemy mierzyć?”. Jeśli wynik raz jest taki, raz inny — wracasz do MSA, metody pomiaru, stanu przyrządu, sposobu mocowania detalu, interpretacji kryterium.

Masz problem, więc uruchamiasz analizę przyczyny (ale bez filozofii)

W idealnym świecie każdy problem ma jedną przyczynę, którą da się znaleźć w 30 minut. W prawdziwym świecie bywa tak, że przyczyna jest „wypadkową”: drobna zmiana w ustawieniu, do tego partia materiału na granicy, do tego zmęczony operator, do tego kontrola, która była ustawiona bardziej „na ilość” niż „na wykrywanie”. Twoja robota polega na tym, żeby z tego chaosu zrobić logikę:

• zbierasz dane z procesu (parametry, zmiany, historia awarii) – oczywiście przy wsparciu inżyniera procesu oraz utrzymania ruchu

• robisz prostą analizę: Pareto braków, trend, kiedy zaczęło się psuć,

• wchodzisz w 5Why / Ishikawę, ale tak, żeby na końcu była decyzja, a nie rysunek na tablicy,

• testujesz hipotezy, zamiast „zgadywać przy biurku”.

Wtedy dopiero pojawia się 8D / A3 / QRQC — jako forma uporządkowania działań i komunikacji. Dobrze zrobione narzędzie ma skracać czas do stabilizacji, a nie generować slajdy.

Ustawiasz zabezpieczenia: żeby temat nie wrócił za dwa tygodnie

Po opanowaniu sytuacji musimy doprowadzić do tego, żeby proces sam się bronił. Najczęściej kończy się to w jednym (albo kilku) miejscach:

• zmiana w Control Planie (częstotliwość kontroli, metoda, reakcja)

• doprecyzowanie kryterium oceny (wzorce, granice akceptacji),

• poprawa wykrywania (poka-yoke, czujnik, blokada, lepszy pomiar). Pamiętaj o TPM do pola-yoke!

• stabilizacja procesu (parametry, ustawienia, konserwacja, szkolenie),

• aktualizacja FMEA (jeśli wyszło, że ryzyko było niedoszacowane).

Tu ważne jest jedno: zabezpieczenie musi być używalne na produkcji. Jeśli rozwiązanie jest „mądre”, ale nikt nie jest w stanie go stosować w tempie linii, to przetrwa do pierwszego trudniejszego tygodnia.

Dodatkowo rekomenduję aby zaangażować przedstawiciela produkcji już na etapie definiowania rozwiązania oraz uzyskać odpowiednie zatwierdzenie od każdej zmiany.

Audyty: wewnętrzne, klienta, dostawców

Audyty rzadko zaczynają się od wielkiego konfliktu. Najczęściej zaczynają się od prostego pytania:

• „Pokaż mi zapis z ostatniej kontroli.”

• „Opisz proszę ten proces”

• „Skąd wiesz, że ten przyrząd jest OK?”

• „Gdzie masz reakcję, gdy wynik jest poza limitem?”

• „Czy operator zna wymaganie i wie, co zrobić, gdy widzi odchyłkę?”

Inżynier jakości przygotowuje zakład tak, żeby odpowiedzi były szybkie i oparte na faktach:

• dokumentacja spójna z tym, co jest na stanowisku,

• zapisy kompletne i czytelne,

• ludzie wiedzą, co jest wymagane i dlaczego.

W audytach dostawców dochodzi jeszcze temat: ocena ryzyka po stronie dostawcy i to, czy jego proces naprawdę „trzyma” wymagania, a nie tylko dobrze wygląda w prezentacji.

Dostawcy: materiał nie trzyma, a Ty zbierasz dowody

Problem od dostawcy potrafi być podstępny: raz się trafi, potem cisza, a potem wraca w najmniej oczekiwanym momencie. Twoja praca to:

• potwierdzić niezgodność (nie na poziomie „wydaje mi się”, tylko pomiarem i kryterium),

• zabezpieczyć produkcję (selekcja, dodatkowa kontrola, decyzja o użyciu / odrzuceniu),

• uruchomić temat u dostawcy (8D, plan działań, terminy, odpowiedzialność),

• sprawdzić skuteczność działań (czy poprawa jest realna, czy tylko „na papierze”).

Tu często wraca temat komunikacji. Jeśli wyślesz dane, próbki, wyniki, warunki pomiaru i jasno opiszesz oczekiwany efekt, rozmowa idzie szybciej.

W tle: szkolenia, standardy, „czy mamy to w systemie?”

Na koniec jest ta praca, której zwykle nie widać, dopóki coś nie wybuchnie:

• szkolenie ludzi z reakcji na niezgodność, szkolenia wstępne, z typów charakterystyk specjalnych

• doprecyzowanie instrukcji i metod kontroli,

• utrzymanie spójności w dokumentach (FMEA, Control Plan, Flow Chart, instrukcje, zapisy),

• pilnowanie, żeby zmiany w procesie nie przechodziły „bokiem”.

I tak wygląda codzienność: trochę operacyjnie, trochę analitycznie, trochę w komunikacji. Raz jesteś na hali, raz na callu z klientem, raz siedzisz w danych. Nuda zdarza się rzadko.

Narzędzia, które inżynier jakości w automotive musi znać (i kiedy ich używasz)

W automotive narzędzia jakości to 100% praktyka. To właśnie one wracają w konkretnych momentach: nowe uruchomienie, pierwsza produkcja po Start of Production (SoP), zmiana procesu, reklamacja, audyt, problem z dostawcą. Jeśli ogarniasz, kiedy po co sięgasz, praca robi się prostsza. Jeśli nie — zaczyna się bieganie z dokumentami po fakcie.

Core Tools w praktyce (czyli zestaw, który przewija się non stop)

APQP – kiedy temat zaczyna się na serio

APQP najczęściej kojarzy się z check-listą, kick-offem i „planem jakości”. W realu chodzi o to, żebyś od początku wiedział:

• jakie są wymagania klienta (i gdzie są pułapki),

• jakie ryzyka procesowe masz już na starcie,

• jakie dowody będą potrzebne przy uruchomieniu i przy PPAP.

APQP jest najbardziej przydatne wtedy, gdy projekt jeszcze da się ułożyć. Jak produkcja już ruszyła, a Ty dopiero odkrywasz, że brakuje metody kontroli albo definicji cechy — jest zwykle już za późno.

PPAP – co klient chce zobaczyć i dlaczego

PPAP to moment „sprawdzam”. Klient nie pyta, czy masz ładne laboratorium pomiarowe. Klient pyta, czy:

• proces wytwarza część zgodną z wymaganiami (no i w wymaganej ilości :))

• potrafisz to wykazać pomiarami i zapisami,

• masz kontrolę nad tym, co może pójść nie tak.

Najczęstsze potknięcia? Nie te spektakularne. Raczej klasyka:

• dokumenty się nie sklejają (FMEA mówi jedno, Control Plan drugie, a na stanowisku jest trzecie),

• wyniki pomiarów są, ale brak jasnego kryterium albo metody,

• zmiany w procesie przeszły jako „running change” bez informacji do klienta, a PPAP dalej udaje, że nic się nie zmieniło.

FMEA i Control Plan – duet, który musi się zgadzać z halą

FMEA ma sens wtedy, kiedy jest używana jako narzędzie do myślenia o ryzyku w procesie, a nie jako plik „pod audyt”. Control Plan to natomiast przekład na codzienność: co kontrolujesz, jak często, czym i co robisz, gdy wynik nie jest OK.

Jeśli FMEA i Control Plan nie pasują do tego, co dzieje się na stanowisku, to prędzej czy później będziesz na kursie kolizyjnym z reklamacją albo eskalacją klienta.

MSA – kiedy pomiar zaczyna kłamać

MSA wiele osób traktuje jak obowiązek. A to jest jedno z tych narzędzi, które oszczędza czas i nerwy, jeśli podejdziesz do niego praktycznie.

Sygnały, że trzeba wrócić do MSA:

• dwa pomiary tej samej sztuki dają różne wyniki,

• operatorzy „ustalają” wynik, bo każdy mierzy trochę inaczej,

• masz spory na produkcji typu: „to jest OK” vs „to jest NOK”, a nikt nie potrafi tego rozstrzygnąć jednoznacznie.

Często problem nie leży w samym przyrządzie, tylko w metodzie: docisk, ułożenie detalu, punkt pomiaru, interpretacja kryterium, temperatura, zużycie końcówki pomiarowej. MSA pomaga to złapać, zanim zaczniesz sortować dobre sztuki jako złe (albo odwrotnie).

SPC – kiedy dane mówią „zaraz będzie problem”

SPC bywa nadużywane jako „wrzucimy Cp/Cpk do raportu i po temacie”. W praktyce SPC ma Ci pomóc odpowiedzieć na pytanie: czy proces jest stabilny i czy nie odpływa.

SPC ma sens, gdy:

• mierzysz charakterystykę specjalną (krytyczną lub znaczącą), która jest wrażliwa na zmianę procesu,

• masz sensowną częstotliwość pomiaru,

• potrafisz zareagować, zanim produkt stanie się niezgodny.

Jeśli zbierasz dane, ale nikt na nie nie patrzy albo reakcja jest po tygodniu — to jest tylko archiwum, nie narzędzie.

Rozwiązywanie problemów (czyli co robisz, gdy temat już istnieje)

8D – najczęściej używane przy reklamacjach i problemach od klienta

8D jest wymagane w wielu firmach. Dlaczego? Ponieważ daje czytelną strukturę: zabezpieczenie, analiza, działania, potwierdzenie skuteczności. Największa wpadka w 8D? Skupienie się na raporcie zamiast na faktach.

Co działa w praktyce:

• szybkie zabezpieczenie wysyłek (żeby temat nie eskalował),

• analiza na danych i próbkach, a nie na opiniach,

• działania, które da się utrzymać na produkcji,

• potwierdzenie skuteczności, a nie „wdrożone” w tabelce.

Jeśli w 8D przyczyna jest opisana ogólnikiem typu „błąd operatora”, to zwykle znaczy, że proces miał dziurę w kontroli albo w standardzie pracy.

A3 – dobre do tematów procesowych i problemów między działami

Jest świetne, gdy problem dotyczy przebiegu procesu, komunikacji, odpowiedzialności albo gdy jest dużo wątków i łatwo się w tym zgubić. Dlaczego? Ponieważ wymusza jasność: co jest problemem, jakie są dane, co robimy, kto za co odpowiada, kiedy sprawdzamy efekt.

QRQC – szybka reakcja na hali (tu i teraz)

QRQC to podejście „idziemy na miejsce, patrzymy na fakty, działamy szybko”. Dobre QRQC nie polega na robieniu tablicy na ścianie. Polega na tym, że:

• problem jest od razu nazwany i zatrzymany,

• wiadomo, co jest podejrzane i co trzeba sprawdzić,

• jest jasna odpowiedzialność za działanie,

• następnego dnia temat ma postęp, a nie „w toku”.

QRQC często robi robotę w pierwszych 24–48 godzinach, zanim jeszcze powstanie pełne 8D.

5Why i Ishikawa – narzędzia, które łatwo zepsuć

5Why i Ishikawa są proste, dlatego wiele osób robi je „na odwal”. Najczęściej kończy się to listą przyczyn, z których nic nie wynika. Dobre podejście wygląda natomiast następująco:

• zaczynasz od konkretnego problemu (mierzalnego),

• każda przyczyna musi mieć potwierdzenie (dane, obserwacja, próba),

• kończysz na przyczynie, na którą da się zareagować systemowo (zmiana procesu, wykrywania, standardu, narzędzia).

Jak to połączyć, żeby nie żyć „od audytu do audytu”

Jeśli miałbym Ci dać jedną praktyczną zasadę (bez motywacyjnych tekstów): narzędzia mają się spotykać w jednym miejscu — na stanowisku i w danych.

• FMEA opisuje ryzyko → Control Plan mówi, jak je kontrolujesz → na stanowisku widać, że to działa → zapisy potwierdzają, że to było robione → a gdy coś siada, masz reakcję i wracasz aktualizacją do FMEA procesu /Control Planu. W ostateczności do zmiany projektowej i aktualizacji DFMEA.

Gdy ten łańcuch jest przerwany, jakość zaczyna działać „po fakcie”.

Dariusz Kowalczyk