В непрерывных процессах, в отличие от дискретных, есть очень противная особенность. Это невозможность влезть внутрь процесса, пока он идет, и определить, что с продукцией что-то не так, можно только на выходе. А если и можно, если позволяет информационная обвязка, то это не особо помогает, не остановишь поток жидкости, чтобы вычерпать некондиционный кусок. Все равно на выходе – дефект. Поэтому в одном из наших проектов статистическое управление процессом оказалось единственным шансом улучшить качество.
Начиналось все просто, есть ЦБК, в нем есть котел варочный. Целлюлоза в нем варится. Процесс непрерывный, и как проводил аналогию сам кандидат на Зеленый пояс и начальник цеха по совместительству, это как кастрюля с борщом. Только без дна. И высотой с девятиэтажку. Сверху в нее засыпаются составляющие, а снизу вытекает масса. Потом она отжимается и далее по процессу становится бумагой. Но чтобы эту бумагу не жевал принтер, не растекались чернила и так далее, важно на этапе варки соблюсти особый параметр – жесткость, она же Каппа.
Этот проект люблю за то, что он и его лидер, при помощи консультантов прошли по большинству граблей, о которых мои коллеги по ТМ Консалт предупреждают в своих статьях, и выстояли. К слову, грабли возникали сами по себе, как по мановению закона Мерфи. Но по порядку.
Основная проблема этого процесса – это вариативность параметра Каппа. В процесс входит несколько ингредиентов, основные: щелочь, щепа, пар. Их поставляют смежные цеха, и они тоже вариативны. Что и вызывает проблемы в котле. Но на то нам и Шесть Сигма, чтобы УПРАВЛЯТЬ процессом при изменяющихся факторах.
Только это было понятно команде консультантов и Зеленому поясу – лидеру проекта. Ведь остальные в принципе не понимали, зачем этот огород городить, нужно купить анализатор за примерно 20000 $ и обязать поставщика древесины возить «самое лучшее». При условии, что при их объеме потребления столько «правильного леса» в округе не растет. Это на уровне команды. Не прибавлял энтузиазма и скептицизм некоторых топ-менеджеров. Зачем вообще вкладывать деньги в это обучение. Лучше бы новое оборудование закупили.
Поэтому, кроме задачи успешно выполнить проект, консультанты поставили перед собой и лидером задачу – выполнить проект УСПЕШНО!!! Ведь когда движение LSS только зарождается, нужны настоящие герои, которые способны доказать – оно работает, приходите посмотреть.
DEFINE. Как положено по DMAIC в начале, решили оценить масштаб трагедии. Для этого построили график способности процесса по историческим данным. Данные брали из электронного отчета, а в отчет его вносили лаборанты ОКК.
Пределы спецификации 15-16 единиц. Целевое 15,5. Знатоки Шести Сигм знают, что серые столбцы должны примерно повторять контур черной пунктирной линии, но что-то здесь не так…В нормальной ситуации самым частым и соответственно высоким должен быть столбец на отметке 15,5. Но мы видим другую картину. У нас есть аномалии на границе спецификации.
Что они нам говорят? Да то, что при отклонении измерения от спецификации выше или ниже на 0,1-0,2 единицы, значение подгоняли к граничному. Например, получили по факту 14,9, а в журнал внесли 15. Зачем? Да затем, что поддержание процесса в рамках – ответственность варщика – он на основании данных должен вручную менять параметры. И если он не обеспечил норму, то это могло быть для него чревато не очень приятной беседой с руководителем. Чуть-чуть не считается.
Это были первые грабли, из-за которых потребовалось собирать данные заново.
Но тут, чтобы не ходить по одним граблям 2 раза, решили провести анализ измерительной системы. Искажение информации – это одно дело, а насколько точно проводилось реальное измерение?
MEASURE. Gage R&R в помощь. Но как его провести в лаборатории, где тебя воспринимают как врага. Ведь ты раскрыл «чудовищный заговор». Консультанты ТМК настояли на том, чтобы никаких репрессий не последовало, а наоборот. И начальник цеха спокойно договорился о проведении ряда исследований, объяснив, почему это важно. По-человечески.
Применили гнездовой метод (nested), так как после измерения проба была не пригодна для повторного. Результаты проверки оказались не очень… Высокая повторяемость, то есть результаты одного и того же лаборанта на пробах из одного ведра существенно отличались друг от друга, разброс до 0,5 единиц. Текущая измерительная система не позволяла отличать хорошее от плохого. Даже для условно приемлемой системы показатель должен быть меньше 30%, а у нас 48,3% и 112,25%. Грабли номер 2.
Так что же нам дает это знание? Представьте, что реальное значение нашего показателя 15,1. Но из-за измерительной системы и ее погрешностей у нас есть разброс, в данном проекте 0,5 единиц. Даже если предположить, что этот разброс вокруг реального значения симметричен, то мы можем как добавить 0,25, так и отнять. То есть получить измерения от 14,85 до 15, 35. Первое – дефект, второе – норма. А какое управленческое решение нужно принять? Вмешаться в систему или не трогать? Вот поэтому систему решили корректировать. В данном случае использовали стандартизированную работу. Ниже ее фрагмент.
В итоге после корректировки получили следующие данные:
Да, не идеально, но уже гораздо лучше, особенно для метода оценки по цвету и сравнения с эталоном. Вариация измерения сократилась в 3 раза.
И после этого уже опять собрали исходные данные. И пришлось вернуться на этап DEFINE. Если в начале проекта мы думали, что у нас всего 10,5% выхода за норму, то по факту в 3,5 раза больше и в перспективе почти в 4,8 раз. И в среднем мы не придерживаемся целевых 15,5, а держимся ближе к нижней границе – 15,2.
Вот теперь настало время исследований, а что влияет на процесс.
ANALYSIS. Моему подопечному хотелось сразу увидеть зависимости через корреляционные диаграммы. Но это не сильно помогло. Третьи грабли. Тут все злопыхатели приободрились. Сигма не работает, а уже потратили 2 месяца.
Но здесь было совместное влияние нескольких факторов, и консультанты ТМ Консалт помогли вывести формулу. Ее достоверность составила 82%, что при проверке на симуляции, показало более стабильную работу системы, чем при ручном управлении.
Далее теория учит нас зафиксировать часть параметров и управлять 1-2 с максимальным влиянием. Но стабилизировать входящие параметры оказалось темой для новых проектов. Четвертые грабли :) Ну, не ждать же в конце концов.
IMPROVE. Поэтому, подключив аксакала из АСУТП, пошли по пути более сложному, но в этой ситуации верному. Пришлось создавать ряд условий и прописывать в мозги машины, а также создавать режимную карту.
Только не подумайте, что там совсем работали без режимов. Вопрос был в том, что оборудование пережило 2 волны модернизации с существенным приростом к производительности, поэтому старые карты были непригодны. Только переучиться сразу – сложно, и часть операторов ориентировалась на опыт, а он не учитывал изменений.
И промышленный тест показывает, что снижение есть. Шесть Сигма работает!
CONTROL. Мониторинг процесса показал, что изменение устойчиво, и в реальности проект сократил дефектность вдвое или на 51%.
На контрольной карте видно, что программа способна отрабатывать нужное задание со стабильной вариацией и целевым средним значением при изменении режима работы.
Задача успешно решена, как положено, без инвестиций. Бюджет проекта состоял только из рабочего времени ее участников. При условии, что Лидер проекта окупил в 5 раз свое обучение еще во время работ, а фактический годовой эффект превысил плановый в 2 раза. Как, в принципе, во многих проектах Топ-Менеджмент Консалт. После такого аргумента согласитесь, сложно не верить в инструменты.
Этот проект прошел по классической схеме проектов Шести Сигм. Он был один из сотен, которые проходили в формате внедрения или обучения действием в непрерывных процессах. Традиционно, больше всего усилий пришлось прикладывать для разрешения противоречия: Зеленый пояс верит только данным и Зеленый пояс создает атмосферу, в которой команда доверяет друг другу. Мы-то понимаем, что никакого противоречия нет.
Бонус. А это доска этого проекта, которая висела на всеобщем обозрении. И не просто так, а как элемент обучения и вовлечения коллектива.