Применение концепции 6σ – необходимое условие повышения качества работы предприятия (на примере Ростовского-на-Дону электровозоремонтно

 

3. 7 Решение проблем с помощью DMAIC

Организации чаще терпят неудачу из-за отсутствия правильной культуры и инфраструктуры, чем от использования неправильных инструментов.

Некоторые предприятия  считают, что  метод «шесть сигм» представляют собой просто набор инструментов, и пытаются внедрить шесть сигм, обучая сотрудников по курсу «черных поясов». При этом они не предпринимают никаких существенных действий по изменению культуры, о которых говорилось выше. Такие программы в итоге терпят неудачу, точно так же, как и любой другой «месячник». Если в организации нет ничего из рассмотренного выше — ни вовлечения руководства, ни сильной инфраструктуры и т.д., — любая попытка применить методы и инструменты совершенствования обернется потерей времени.

И все же процесс и  инструменты совершенствования, связанные  с методом «шесть сигм», обладают удивительной силой. Компания Motorola признала, что существует способ совершенствования (и использования данных и инструментов процесса), который естественным образом может быть разделен на пять этапов. Как правило, он обозначается аббревиатурой DMAIC, что означает «определение — измерение — анализ — совершенствование — контроль» (Define — Measure — Analyze — Improve — Control).

Парадоксально, но факт того, что методика «шесть сигм» предполагает наличие дефектов, делает ее наиболее эффективным инструментом для улучшения качества: вместо абстрактных понятий тотального управления качеством, максимального удовлетворения нужд клиента или бездефектного производства предлагается применять механизм, регламентирующий определение конкретных показателей процесса, их измерение, анализ, планирование мер по улучшению и контроль. Процесс применения последовательности DMAIC состоит в выполнении комплекса мер, назначенного для каждого из 5-ти этапов, по начальным буквам названия [10].

Define - Определение.  Основные задачи данного этапа – определить, кто является потребителем процесса и его требования, какие цели преследует и какие результаты должен принести проект. Для этого этапа используются уже разработанные карты процесса или модели первого уровня в нотации IDEF0, на которых можно идентифицировать Поставщиков, Входы, Потребителей и Выходы. Базовые рекомендации для анализа моделей сводятся к следующему:

– простаивающие функции (работы) необходимо ликвидировать или включить в процесс;

– функции, не ведущие к удовлетворению потребителя также необходимо ликвидировать.

Например, исправление неисправностей, которые можно предотвратить, утилизация дефективных продуктов, нерациональные задержки. Ликвидация подразумевает комбинирование нескольких функций (работ) в одну для предотвращения задержек, а также определение и исправление причин, вызывающих необходимость переделок или утилизации.

Все проблемы вариабельности процесса в конечном итоге сводятся к неспособности удовлетворения потребностей потребителей. Для предотвращения данных проблем необходимо идентифицировать характеристики продукта или процесса и способ их измерения. Характеристики Выходов процесса и их важность для потребителя рекомендуется свести в таблицу. Выделение характеристик необходимо для концентрации усилий на наиболее важных мероприятиях и для облегчения создания измерительной шкалы, которая будет использоваться при статистическом анализе. Примерами измерительных шкал могут быть отзывы потребителей, геометрические размеры, вкусовые качества.

При создании измерительной шкалы  рекомендуется также использование методики Balanced Scorecard (Система Сбалансированных Показателей), проводящей мониторинг эффективности работы компании в нескольких перспективах: Финансы, Потребитель, Процесс, Обучение и рост. Преимуществом методики Balanced Scorecard является структурированный подход сначала к определению целей, а затем и самой измерительной шкалы, т.е. показателей эффективности достижения поставленной цели [11].

Measure - Измерение. На этом этапе последовательности необходимо определить дефект процесса и вызывающие его причины путем измерения тех факторов, которые оказывают наибольшее влияние на выбранные характеристики. Для выбора данных факторов целесообразно использовать диаграмму Парето, на которой можно идентифицировать те 20% факторов, которые генерируют 80% проблем. Второй статистический инструмент, используемый на данном этапе – это контрольные диаграммы. Они позволяют оценить стабильность, следовательно, предсказуемость процесса. Это обуславливается тем, что нестабильные (непредсказуемые) процессы необходимо стабилизировать перед тем, как начинать улучшение.

Существуют два источника нестабильности процесса: рядовые (существующие постоянно) и особенные (возникающие внезапно). Контрольная диаграмма и позволяет выявить особенные источники. Механизм очень простой: определяем среднее значение, затем верхний и нижний контрольные пределы (обычно 3 сигма от среднего). Точки вне этих пределов и будут особенными источниками нестабильности.

Существует несколько типов  контрольных диаграмм, в зависимости от типа данных и назначения (таблица 3. 1). Осуществить процесс построения контрольной диаграммы можно в Excel или Minitab.

Таблица 3. 1 – Типы контрольных диаграмм

Диаграмма	Тип выборки	Тип данных	Назначение
Р	изменяемый размер выборки	пропорция (относительное количество дефектов)	анализ стабильности процесса путем подсчета количества дефектов
nP	размер выборки постоянный, 20-50	пропорция	анализ стабильности процесса путем подсчета количества дефектов
с	размер выборки постоянный, легко подсчитать количество дефектов	численный, очень большой размер выборки	анализ стабильности при более, чем одном дефекте на изделие
u	изменяемый	численный	анализ стабильности при более чем, одном дефекте на изделие

 

Analyze – Анализ. Этот этап требует анализа результатов деятельности путем утверждения критериев оценки и исследования причин дефектов. Он заключается в построении причинно-следственной диаграммы (диаграмма Ишикава). Могут проводиться и другие виды исследований, например, по модели FMEA (Failure Mode and Effects Analysis) – анализ дефекта и его причины, применяется при исследовании технологических аспектов процесса.

Improve – Совершенствование. Очевидная задача данного этапа – реализация мер, запланированных при анализе причин дефектов. При решении технологических вопросов необходимо использовать методику проектирования экспериментов (DOE- design of experiments в Minitab и Excel). Суть данного статистического инструмента в определении оптимального соотношения факторов для достижения наивысшего качества. Например: поиск такого соотношения реактивов, температуры и длительности процесса, при котором чистота продукта будет наибольшей. На  этом этапе применяется мощный набор инструментов для устранения дефекта с точки зрения как качества, так и скорости процесса (время исполнения заказа и своевременная поставка).

Control – Контроль. На завершающем этапе последовательности DMAIC необходимо разработать план контроля за улучшением процесса путем повторения статистических исследований, определения и денежной оценки эффективности проведенных мер. Некоторые инструменты контроля, такие как защита от ошибок (по-японски «пока-ёкэ»), создают систему мониторинга, оценки и обратной связи, чтобы немедленно выявить и откорректировать тенденции, а при необходимости — прекратить процесс. Защита от ошибок исключает возможность возникновения дефектов в процессе.

Основные цели каждого из этапов сведены в таблицу 3. 2, а набор инструментов для реализации метода «шесть сигм» описанной методологией приведен в таблице 3. 3.

Таблица 3. 2 – Основные цели этапов методологии DMAIC

Определение	Определение цели, масштаб, проблемы и основные этапы проекта. Определение ключевых требований потребителя и важнейшие факторы процесса, которые необходимо улучшить.
Измерение	Сбор данных (о важнейших факторах) и оформление собранных данных в удобном для анализа виде.
Анализ	Выявление главных причин изучаемых дефектов.
Совершенствование	Разработка решений  по устранению основных причин дефектов. Внедрение новых решений в полномасштабный процесс.
Контроль	Отладка эффективной  системы контроля и коррекции  измененных факторов процесса. Подведение итогов результата проекта.

 

Таблица 3. 3 – Набор инструментов метода «шесть сигм»

Процесс	Мероприятия	Инструменты
Определение	1. Разработка задания команды 2. Определение спонсора и членовкоманды 3. Проведение подготовительной работы	Инструменты выбора проектов Формы определения проекта Анализ NPV/IRR/DCF*	Методология совершенствования процесса Инструментарий процесса совершенствования шести сигм
Измерение	4. Утверждение цели  команды 5. Определение текущего состояния 6. Сбор и отображение информации	Инструментарий процесса совершенствования шести сигм Составление карты процесса Функционально-стоимостной анализ «Мозговой штурм» Методы голосования Диаграмма Парето Диаграмма сродста	Причинно-следственная диаграмма Анализ видов и последствий отказов (FMEA) Контрольные листки Графики Контрольные карты Анализ повторяемости  и воспроизводимости измерений (Gage R&R)
Анализ	7. Определение воспроизводимости и скорости процесса 8. Определение источников вариабельности и «узких мест» соблюдения сроков	Индексы воспроизводимости С и С k Ускоритель цепочки  поставок Анализ временных ловушек Планирование экспериментов по Д. Шейнину (Multi-vari) «Ящики с усами» Граничные диаграммы Графики взаимодействия	Регрессионный анализ Дисперсионный анализ Матрицы «причина-следствие» Анализ видов и последствий отказов (FMEA) Формы определения проблем Карты возможностей
Совершенствование	9. Выработка идей 10. Проведение экспериментов 11. Создание приблизительных моделей 12. Проведение анализа результатов и затрат 13. Разработка планов действий 14. Реализация	«Мозговой штурм» Системы вытягивания Снижение времени наладки TPM Производственный поток Бенчмаркинг Диаграмма сродства Планирование эксперимента	Проверка гипотез Составление карты процесса Анализ результатов и затрат / Анализ поля сил Древовидные схемы Графики Pert/CPM Блок-схема процесса принятия решений/ Анализ последствий  и причин отказов Графики Гантта
Контроль	15. Разработка контрольного плана 16. Мониторинг работы 17. Защита процесса  от ошибок	Контрольные листки Графики Гистограммы Диаграммы рассеяния	Контрольные карты   Диаграмма Парето Анализ взаимодействий Пока-ёкэ

Ознакомление с процессом  DMAIC и знание того, как и когда использовать данные и инструменты процесса, имеют для успеха команд шести сигм решающее значение.

3. 8 Статистические основы «шесть сигм»

 

Несмотря на то, что знание статистики не главный пункт концепции «шесть сигм», название пришло именно из предмета статистика. Любой процесс может быть представлен в виде математической модели, где основными параметрами результата процесса выступают среднее значение и стандартное отклонение. Параметр среднее значение отвечает на вопрос как работает процесс в среднем и обозначается символом µ (мю). Стандартное отклонение показывает степень вариабельности результата процесса и обозначается символом σ (сигма). Исходной предпосылкой является полная случайность отклонений, т.е. отсутствие систематических причин, приводящих к смещению результата. В этом случае распределение отклонений около среднего значения процесса будет хорошо приближаться (в большинстве случаев) к нормальному распределению (рисунок 3. 3).

Геометрически, хорошая наглядная  картина получается, рассматривая плотность нормального распределения, где среднее значение – это пик плотности распределения, а стандартное отклонение определяется как расстояние между средним значением и точкой перегиба кривой (рисунок 4. 4).

 

Рисунок 3. 3 – Типичный вид плотности и функции нормального распределения

Свойства нормального распределения следующее: если для процесса установлены некоторые контрольные пределы, выход за которые результатов процесса  считается нежелательным событием, то чем больше сигм процесса умещается между средним значением и ближайшим контрольным пределом, тем меньше дефектов имеет процесс, что наглядно видно на рисунке 3. 5. Уровень работы процесса определяется количеством сигм, укладывающихся в заданный интервал. Чем меньше значение стандартного отклонения, тем стабильнее и лучше результат (при условии, что среднее значении близко к целевому значению).

 

Рисунок 3. 4 – Среднее значение и стандартное отклонение

Из статистического обоснования  известно, что при уровне процесса 4,5 сигм, из миллиона единиц продукции, дефектов будет не более 3,4, и это  условие выполняется для стабильных процессов. В настоящих же условиях, поведение процессов может меняться со временем года, временем суток (рисунок 3. 6).

 

Рисунок 3. 5 – Зависимость количества дефектов процесса от количества сигм процесса, которое укладывается между средним значением и ближайшим контрольным пределом

Рисунок 3. 6 – Изменение процесса с течением времени.