Добро пожаловать в четвертую часть нашей серии статей о Бережливом производстве и Шесть Сигма. Как мы выяснили в первой части нашего обзора, Бережливое производство и Шесть Сигма - это дополняющие друг друга методологии непрерывного совершенствования, которые сокращают общие потери и изменчивость, соответственно, в производственных процессах.

В рамках методологии Шесть Сигма существует большое число инструментов, среди которых: Анализ режимов и последствий отказов (FMEA), диаграммы ввода-процесса-вывода (IPO), гистограммы, диаграммы Парето, F-тесты и многие другие проверенные временем аналитические инструменты. Основное внимание в них уделяется статистическим реалиям, которые делают Шесть Сигма эффективным способом решения производственных задач.

Шесть Сигма направлены на выявление и устранение первопричин дефектов и потерь с использованием статистических инструментов, которые позволяют выявлять вариации вызывающие дефекты. В методологии Шесть Сигма единственный способ эффективно решить проблему - навсегда устранить ее первопричину.

Это стратегия, основанная на измерениях, и ее главный фокус это улучшение процессов в рамках которого мы стремимся достичь не более 3,4 дефектов на миллион возможностей. Шесть Сигма определяет дефект как что-либо, выходящее за рамки требований заказчика. Таким образом, Шесть Сигма нацелена на снижение общего количества шансов возникновения дефекта и использует для этого следующие инструменты:

Философия Шесть Сигма

Шесть сигм основана на трех ключевых идеях:

1. Непрерывные усилия по достижению стабильных и предсказуемых результатов процесса (т.е. уменьшение вариаций процесса) имеют жизненно важное значение для успеха в бизнесе.
2. Производственные и бизнес-процессы имеют характеристики, которые можно измерять, анализировать, контролировать и улучшать.
3. Достижение устойчивого повышения качества требует приверженности на всех уровнях организации, особенно среди высшего руководства.

Методология шести сигм: процесс DMAIC

Определение, измерение, анализ, улучшение, контроль (DMAIC) - это одна из ключевых методологий решения проблем в рамках 6С, основанная на данных. Пятиэтапный процесс описывается каждой буквой аббревиатуры:

Определение: описание проблемы, цели проекта, области улучшения или требования клиента, которым не соответствует процесс

Измерение: измерение эффективности процесса

Анализ: анализ и определение возможных первопричин дефектов и отклонений

Улучшение: улучшение операций за счет устранения первопричин

Контроль: Контроль качества процесса улучшения и возникновения новых дефектов

Давайте разберем эти фазы более подробно

Определение

После описания проблемы, цели или области улучшения важно попытаться идентифицировать различные входные и выходные переменные, которые связаны с поведением процесса. Часто именно выходные переменные не соответствуют спецификациям. Важно определить, какие входные переменные могут вызывать изменение выходных переменных.

Изменение

Как только входные переменные, которые вызывают отклонение в выходных данных, определены, нужно разработать план измерения, который предоставляет достаточно данных для начала анализа. На этом этапе собираются данные по ключевым входным и выходным переменным. Это также этап, на котором разрабатываются базовые показатели производительности для использования при измерении улучшений, которые будут внесены в процесс. Как правило, требуется не менее 30 наблюдений, чтобы предоставить достаточно данных для того, чтобы сформировать представление о процессе.

Анализ

После сбора данных они анализируются для определения наиболее вероятных трех-пяти потенциальных первопричин. Это достигается путем постоянного сбора и анализа данных с использованием статистических инструментов, графиков и диаграмм, чтобы понять вклад каждой потенциальной основной причины. Процесс DMAIC является итеративным и повторяется до тех пор, пока не будут определены все действительные первопричины.

Улучшение

На основе достоверно выявленных на этапе анализа первопричин, процесс корректируется до тех пор, пока чрезмерное отклонение не будет устранено. Фазы измерения и анализа повторяются до тех пор, пока не будет достигнут желаемый результат.

Контроль

Когда желаемый результат достигается, улучшения становятся общепринятыми, так что источник чрезмерных отклонений полностью устраняется из процесса. Этот шаг должен сопровождаться планом контроля, чтобы гарантировать, что результаты по-прежнему находятся на приемлемом уровне качества. План контроля включает внедрение статистического управления процессом (SPC) для мониторинга процесса и обеспечения его надлежащего функционирования с течением времени. Этот план контроля должен также включать контрмеры в случае возникновения проблемы.

Вкратце: DMAIC - это методология решения проблем, которая помогает практикующему 6С подойти к проблеме с чрезмерными вариациями и решить ее через систематизацию и структуризацию.

 

Статистический контроль процессов (SPC)

SPC - это инструмент, который определяет, соответствует ли процесс стандартам. Если процесс является работоспособным и стабильным во времени, то он должен приводить к результатам, для достижения которых он был разработан.

Давайте воспользуемся примером, чтобы лучше понять эту концепцию. Подумайте о выпечке кексов.

Возможности и вариации процесса

Процесс превращает входные данные в выходные, то есть, в конечный результат. В этом случае ингредиенты - это входные данные. Известно, что духовка должна достичь заданной температуры в течение определенного времени, с тестом в нужных формах внутри, чтобы получились желаемые клиентом кексы.

Допустим, духовка исправна. Она способна производить то, что мы хотим - точно и идеально выпеченные теплые кексы.

Гарантирует ли правильная работа духовки правильное приготовление выпечки?

Конечно, нет.

Что, если духовка работает правильно, но изголодавшиеся по кексам дети продолжают открывать дверцу, чтобы посмотреть, готовы ли кексы? Когда таймер сработает, кексы получатся наполовину испеченными. Это пример особой причины отклонений: мы не получаем желаемого результата, потому что процесс вышел из-под контроля. Процесс будет эффективен и приведет к нужному результату, только если правильно его использовать, но в данном случае процесс не контролируется.

Если же мы обеспечим оптимальную работу духовки - при правильной температуре и с закрытой дверцей в течение предписанного времени - процесс снова будет под контролем. Теперь у нас есть процесс, который можно контролировать, и мы можем разумно ожидать, что он даст идеально приготовленную дюжину кексов.

Если все особые причины отклонений, такие как описанная выше проблема с нетерпеливыми детьми, были устранены, то процесс считается контролируемым, и все возникающие отклонения являются изменениями, присущими самому процессу. К ним относятся небольшие отклонения в дозах ингредиентов и незначительные колебания температуры духовки. Но процесс достаточно устойчив, чтобы дать желаемый результат даже с этими источниками (присущих) вариаций.

Вкратце: возможности процесса - это мера того, насколько процесс способен обеспечить желаемый результат, т.е. он может сказать нам, какой процент дефектов будет неизбежно возникать в процессе, если он находится под контролем. Желаемый результат: дюжина идеально пропеченных кексов.

Среднеквадратичное отклонение

Теперь, когда вы знаете, как испечь идеальный кекс, мы представим стандартное отклонение.

Стандартное отклонение (Ϭ) - это мера вариации и число, используемое для расчета возможностей процесса. Он рассчитывается как квадратный корень из дисперсии.

 

 

Уильям Шухарт, также известный как «отец качества», начал разрабатывать контрольные диаграммы в начале 1920-х годов. Он понял, что если ключевые выходные переменные процесса были измерены и они создали распределение, которое будет графически изображено, как колоколообразная кривая на рисунке выше, то отображаемое изменение было случайным и, следовательно, присущим процессу.

Другими словами, процесс ведет себя или работает так, как он был разработан. Если данные не случайны, тогда должна быть логика, объясняющая такое поведение. Вот что такое особая причина вариации.

Для того, чтобы ее выявить, существует эмпирическое правило. Это правило говорит нам, что для случайного распределения:

• 68% наблюдений будут в пределах плюс-минус одно стандартное отклонение
• 95% наблюдений будут в пределах плюс-минус два стандартных отклонения.
• 99,7% наблюдений будут находиться в пределах плюс-минус три стандартных отклонения.

Шухарт также разработал контрольные диаграммы, которые включают контрольные пределы. Пределы контроля обычно представляют собой расстояние плюс-минус три стандартных отклонения от среднего значения. И мы знаем, что если точки данных находятся в контрольных пределах, то наш уровень качества будет как минимум на 99,7% достаточным.

Рисунок: file:///C:/Users/User/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image004.jpg

Статистический контроль процессов использует эти знания с пользой. Мониторинг двух графиков (графиков прогона) осуществляется путем ввода данных и наблюдения за расположением точек данных относительно среднего (среднего) и контрольных пределов. Пока участки находятся в пределах контроля, процесс считается контролируемым. Так, для примера с кексом рабочая диаграмма по температуре духовки будет показывать особую причину изменения температуры из-за частого открывания дверцы духовки как выходящую за пределы нормального диапазона: нормальный диапазон отклонения происходит от случайного изменения температуры как например, включается и выключается источник тепла в духовке.

Обратите внимание, что не уделяется внимания спецификациям или пределам спецификаций (т. Е. Допускам). Контролируемый процесс производит то, для чего он был разработан (не обязательно предназначен). Таким образом, он может давать плохие результаты.

Индекс возможностей процесса и элементы управления

В методологии Шесть Сигма индекс возможностей процесса (Cpk) - это статистический инструмент, используемый для измерения способности процесса производить продукцию в пределах допустимого диапазона, определяемого клиентом. Чем выше Cpk, тем уже распределение процесса по сравнению с диапазоном допуска и тем более равномерным будет выход.

Cpk рассчитывается по следующей формуле, где UCL относится к верхнему контрольному пределу, а LCL относится к нижнему контрольному пределу:
Cpk = min (UCL - μ, μ - LCL) / (3σ)

Чем выше Cpk, тем лучше (ближе к 2,0 - отлично), где Cpk 1,33, по сути, указывает самое низкое значение для процесса, который находится под контролем и соответствует спецификации.

К настоящему времени мы знаем, является ли процесс способным и управляемым, он по определению приведет к тому результату, для достижения которого этот процесс был разработан. Мы обсудили, как измерить контроль процесса с помощью такого инструмента, как Статистический контроль процессов, а также важность сохранения процесса под контролем.

Пределы спецификации относятся к допускам процесса. Например, диаметр винта может составлять 3 дюйма. Но как учесть вариации, присущие процессу изготовления винта? Мы делаем это, предоставляя допуски. Установлено, что винт диаметром 3 дюйма плюс-минус три тысячных дюйма (0,003 дюйма) является достаточно хорошим и удовлетворяет требованиям клиента. Все винты в пределах этого диапазона диаметров будут успешно выполнять возложенную на них задачу.

Согласно определению Национального института стандартов и технологий (NIST):

«Возможности процесса сравнивают выход контролируемого процесса с пределами спецификации с использованием индексов возможностей. Сравнение производится путем формирования отношения разброса между спецификациями процесса (спецификация «ширина») к разбросу значений процесса, измеряемых шестью единицами стандартного отклонения процесса («ширина» процесса)».

Индекс возможностей процесса используется для определения того, насколько результат близок к существующей цели и насколько стабильна средняя производительность. Следовательно, его можно использовать для прогнозирования будущей производительности и согласованности результатов.

Индекс возможностей процесса и стандартное отклонение

Для наших целей все, что нам нужно знать, это то, что мы можем определить способность процесса производить хорошие детали. Это то же самое, что ответить на следующий вопрос:

• Какой процент продукции будет соответствовать требованиям заказчика?
• Сколько винтов будет больше 3 дюймов плюс три тысячных в диаметре (3,003 дюйма)?
• Сколько винтов будет меньше 3 дюймов и менее трех тысячных в диаметре (2,997 дюйма)?

Вы, возможно, помните, что три показателя стандартного отклонения означают уровень качества 99,7% произведенной хорошей работы. Это эквивалент единицы измерения возможностей процесса.

Литература в значительной степени поддерживает этот вывод: нам нужен показатель возможностей процесса (Cp и Cpk) не менее 1,33.

Это допускает то, что известно как «сдвиг и дрейф» (Shift and drift), когда нормальное изменение процесса вызывает некоторые дефекты, которые не возникли бы, если бы не было изменений.

Вариации будут всегда. Главное - поддерживать хороший контроль процесса, чтобы избежать дефектов.

Опять же, согласно определению NIST:

«Индекс возможностей процесса использует как изменчивость процесса, так и спецификации процесса, чтобы определить, является ли процесс отвечающим запросам клиента».

Сдвиг и дрейф

Основная проблема в поддержании хорошего управления процессом заключается в том, что со временем любой процесс будет сдвигаться и дрейфовать, независимо от того, насколько жесткими были первоначальные настройки. Когда это происходит, важно помнить, что по мере изменения среднего значения процесса изменяется и весь диапазон переменных, в то время как ограничения, указанные в спецификации, остаются неизменными.

Если процесс выйдет за пределы спецификации, в процессе будут производиться бракованные продукты. Вы хотите поддерживать уровень индекса 1,00 или выше. Это достигается за счет хорошего центрирования среднего значения процесса и минимизации изменчивости.

Основная проблема в поддержании хорошего управления процессом заключается в том, что со временем любой процесс будет сдвигаться и дрейфовать, независимо от того, насколько жесткими были исходные настройки. Когда это происходит, важно помнить, что по мере изменения среднего значения процесса изменяется и весь диапазон переменных, в то время как ограничения, указанные в спецификации, остаются неизменными.

Если процесс выйдет за пределы спецификации, это приведет к производству бракованной продукции. Всегда стремитесь поддерживать уровень индекса 1,00 или выше. Это достигается за счет хорошего центрирования среднего значения процесса и минимизации изменчивости.

Вкратце: используя методологию Шести сигм, можно понять, на что способен ли процесс, и измерить контроль процесса и возможности процесса. До тех пор, пока «контролируемый» процесс способен дать желаемый результат (т.е. пока показатель способности процесса Cpk составляет не менее 1,33), он должен работать должным образом, и следовательно, он находится под контролем.

Итак мы рассмотрели основные компоненты методологии Шести сигм, начиная от ее философии и заканчивая статистическими инструментами контроля процессов. Объединив эти знания с инструментами и философией Бережливого производства и применив их на практике, вы вступите в мир непрерывного совершенствования и контроля над вашим бизнесом, который впредь будет приносить стабильный и предсказуемый результат.

• Всё что нужно знать участнику проекта в онлайн курсе "Бережливое Производство И Шесть Сигма. Базовый". Обязателен для успешных проектов в вашей компании. 
• Уникальный практический онлайн курс для руководителей и специалистов, который включает разработку Дорожной карты развития вашей Производственной системы.