На мой запрос подписчикам Телеграмма о приведении примера любого процесса, в котором они не знают, как применить 6 sigma, было два интересных ответа.
Давайте сегодня разберем их.
Начнем с контроля движения транспорта. Или, более крупными мазками, о применении 6sigma в логистике.
Вводные условия:
есть некий план, есть факты, есть очень большой разбег.
Вообще применение 6 sigma в логистике достаточно уникально и сильно отличается от применения 6 sigma, скажем, на конвейере.
Начнем с начала).
А самая основная история методики 6 sigma – это понимание
С определения вышеуказанных показателей мы начинаем всегда вне зависимости от специфики проекта.
Итак, возвращаемся к запрошенной ситуации, описанной выше.
Какие инструменты здесь будет уместно применить?
Пласт первый или пласт планирования.
В логистике планирование — это очень сложный и ответственный процесс, и здесь важно представлять и чем точнее, тем лучше, сколько времени займет передвижение транспорта по тому или иному участку.
В 6 sigma есть такой замечательный инструмент, который называется статистическое определение продолжительности.
И в данном случае он довольно неплохо применим в логистике.
Допустим, у нас с вами есть километр движения по автостраде, километр движения по деревенской местности, километр движения по городской местности с учетом светофоров и т. д. Это первая история.
И если мы с вами соберем хорошую статистику по передвижению транспорта по выбранным территориям, дальше из этих кирпичиков мы можем, по сути, собрать любой маршрут.
Что нам это дает?
В методике статистического определения продолжительности можно через эти кирпичики получить так называемый доверительный интервал.
В него с 95% вероятностью попадет общее время прохождения того или иного транспорта, собранное как раз из кирпичиков. Оттуда вы будете понимать среднее и размах.
Размах, скорее всего, будет довольно большим. Но что уже это вам даст?
Во-первых, вы увидите среднее ожидаемое время или так называемое мат ожидание этого процесса.
Это уже дает довольно много, потому что в логистике как опоздать, так и приехать заранее — это не очень хорошая история. Поэтому среднее — это то время, на которое надо будет ровняться. И под это как раз использовать методы бережливого производства для оптимизации сборки, загрузки и т. д.
Теперь усложняем задачу.
Мы берем километры не только на разных участках, но и в разных условиях. Собираем рабочую группу, с ней собираем возможные факторы, которые могут влиять на транспорт в процессе, такие как: погодные условия, систематические пробки и т. д. И на основе всех данных собираем более факторную статистику.
Для полноценного анализа необходимо три времени:
Здесь мы начинаем играться с факторами.
То есть: эта троица в нормальных условиях и эта же троица в пробке, под дождем, в слякоть и т. д. Таким образом, мы с вами создаем подобие некого универсального лего, из которого можно собрать практически любой маршрут в любых условиях.
А дальше с помощью этого метода оценки продолжительности маршрута можно оценить продолжительность по времени и разброс.
Что мы делаем с разбросом?
Нам необходимо разобраться за счет предыдущей методики статистического определения, а какой из кирпичиков нам дает наибольшую дисперсию. Какой кусочек нам дает самые большие отклонения. И с ним уже можно прицельно работать. Выбирать лучше время выезда, например. Или тот маршрут, в котором меньше вариаций.
Вообще это огромная работа с аналитикой, с разным сбором информации и определенное количество маршрутов надо будет таким образом простроить. И займет сбор подобной информации приличный кусок времени. Если есть системы дистанционного контроля движения автомобиля, то она вам здесь поможет собрать те или иные данные.
И дальше мы с вами точно также собираем факторы, которые влияют на том или ином участке, например, самым вариабельным будет городское движение с разной степенью загруженности дорог.
Там мы можем посмотреть, а на какие факторы мы можем влиять.
В логистике, к сожалению, есть очень большое количество факторов, на которые мы в принципе не можем влиять.
И единственный подконтрольный нам показатель — это время выезда. И здесь это и будет основным параметром, с которым мы будем играться.
Те же самые кирпичики можно рассмотреть в зависимости от типа транспорта. Понятно, что маленький и юркий Ларгус проскочит быстрее, чем здоровенная фура. А мотоцикл проедет еще быстрее.
Но основной инструмент, с которым я бы работал — это статистическое определение продолжительности процесса.
В нашем случае- маршрута. И хорошо подходит для той задачи, которую человек поставил.
А дальше наша любимая Ишикава, статистика, поиск факторов — классический набор проверки гипотез.
Кейс второй: процесс перекопки огорода под лопату
В нем тоже можно применять методику 6sigma. Процесс не так, чтобы сильно повторяющийся, поэтому подход будет отличаться от предыдущего кейса.
Мы опять начинаем с понимания, кто является клиентом.
Кто из семьи будет оценивать качество процесса? Допустим, это будет любимая теща. Она будет проверять, насколько качественно все вскопано под лопату. Это один критерий. Второй критерий — а насколько устанет сам исполнитель в процессе.
И здесь самым действенным способом, на мой взгляд, будет методика 6 sigma, которая называется постановка эксперимента.
Брать лучше несколько целевых показателей:
скорость перекопки, энергозатраты при перекопке, качество перекопки (удаленные сорняки и т.д). По этим трем критериям мы постоянно и будем оценивать наш эксперимент. Чтобы сразу собрать данные в нескольких разрезах.
Далее мы смотрим на факторы, которые по нашему мнению будут здесь целевыми. Например, вес самой лопаты, длина ручки, тип объекта, которым вскапывает человек (кто-то любит вилами копать). Факторов может быть больше, ограничимся в данном кейсе двумя: тип лопаты и ее вес.
Дальше мы с вами создаем обычный эксперимент с двумя повторениями. Это восемь точек, которые нам нужно собрать. Если вы возьмете три точки, их уже будет 16 штук.
На такое одинаковое количество площадей нам нужно поделить искомый огород. Допустим, на 8. Далее сажаем жену с секундомером, делаем рандомизацию параметров и перекапываем участок. Желательно, чтобы временные результаты вы не знали.
После каждого квадрата отдыхаем, чтобы обнулить усилия. Да, весь огород один раз мы перекопаем очень долго, потому что после каждого куска необходимо будет восстановиться.
Но через это мы проверяем влияние двух факторов на копание. В разрезе: а какой вариант самый менее энергозатратный, какой самый быстрый, какой самый качественный, не забываем подключать тещу. Таким образом, за одну перекопку всего и вся мы делаем сразу большое количество исследований.
Каждый квадрат — это ячейка со своими параметрами. Соответственно, мы можем их сравнивать между собой. В этом и есть суть постановки эксперимента по Сигме.
В дальнейшем можно будет проверять уже другие факторы при следующих перекопках, ну и так далее. Важно, чтобы начало было плюс-минус в одинаковых условиях, то есть делать одинаковые передышки перед перекопками или учитывать погрешность.
И вы сможете под разные ситуации находить идеальное решение. Ну например: вот эта лопата нужна, если нужно быстро, но не качественно. А вот эти вилы, напротив, для максимально качественного вспахивания этого огорода.
Под разные цели клиента вы сможете уже подбирать нужный инструмент, метод копания ну и так далее. И здесь таким образом можно будет работать.Если есть уточняющие вопросы, пишите их в комментариях, и я с удовольствием отвечу на них.
Присылайте новые процессы на разбор, продолжаем играть!
Вырастим Зеленый пояс, стабильно приносящий результат для бизнеса!
Сообщество Lean+6Sigma в России
МОИ - онлайн система мотивационной оценки кандидатов. Это идеальный входной фильтр и отчет для выбора лучшего кандидата на ключевую должность.
Обучаем и внедряем с 1999 года!
Создадим систему вместе и вперед за результатом!