SixSigma

SixSigma to metodologia oraz zestaw narzędzi służących usprawnieniu procesów przebiegających w firmie. Analizując wszelkie dostępne dane, skupia się na otrzymaniu jak najlepszych wyników. Wykorzystuje przy tym zestaw technik zarządzania jakościowego, służący do rozwiązywania problemów. Kreuje także system ciągłego usprawniania procesów w organizacji, tym samym stawiając potrzeby Klienta na pierwszym miejscu. Metoda ta pierwszy raz została wprowadzona w Motoroli w połowie lat 80. przez Boba Galvina, a w 1995 Jack Welch ustanowił ją podstawą strategii biznesu General Electric. Obecnie stosowana jest w wielu największych koncernach, a nawet znalazła zastosowanie w zarządzaniu miastem (Fort Wayne w Indianie).

Metoda ta opiera się na statystyce, w której sigma oznacza odchylenie standardowe zmiennej. Celem stosowania jej narzędzi jest uzyskanie jak najmniejszego prawdopodobieństwa wystąpienia defektów (odchyleń) – idealna wartość to 3,4 defekty na milion możliwości, co prowadzi do zwiększenia powtarzalności i stabilności procesów. Metoda ta pozwala na redukcję kosztów, defektów i skrócenie czasów cykli produkcyjnych, a jednocześnie zwiększenie udziału w rynku, utrzymanie klientów i rozwój produktów. Program ten stosuje się na każdym etapie procesu produkcyjnego i administracyjnego. Istotnym elementem SixSigma jest nastawienie na satysfakcję klienta.

Każdy projekt SixSigma przeprowadzany w organizacji postępuje według pięciu etapów (DMAIC):

  1. Define – Definiowanie to etap, na którym poznaje się potrzeby i wymagania Klienta oraz określa cele. Stosowane narzędzia to wykres przyczyny i skutków, analiza Pareto czy QFD.
  2. Measure – Pomiar procesu jest dokonywany z niezwykłą uwagą i precyzją. Ma na celu zebranie jak największej ilości danych liczbowych. Wykorzystuje się tu statystyki opisowe, analizy powtarzalności i odtwarzalności oraz tabele liczności.
  3. Analize – Analiza danych zdobytych na etapie pomiaru przy wykorzystaniu metod statystycznych w celu zweryfikowania związku między przyczyną i skutkiem.
  4. Improve – Udoskonalenie to ingerencja w tok procesu mająca na celu wyeliminowanie powstałych problemów.
  5. Control – Kontrola przyjętych rozwiązań mająca w celu zapewnienie ich stałości.

Metoda SixSigma jest jednym z narzędzi stałego doskonalenia, co oznacza, że realizacja celów odbywa się w sposób ciągły w oparciu o pracę zespołową nad projektami powtarzanymi regularnie dla osiągania stale coraz lepszych wyników.

 Jakie efekty przynosi wdrożenie SixSigma? – Case Study 4Results

Jednym z ciekawszych wdrożeń metodologii SixSigma w Polsce był całościowy program optymalizacyjny oparty o ramę DMAIC w jednej z dużych spółdzielni mleczarskich. W tamtym okresie spółdzielnia przetworzyła ponad 300 mln litrów mleka krowiego, osiągając przy tym przychody w wysokości 650 mln zł. W zakresie programu było podniesienie potencjału wytwórczego zakładu, zwiększenie udziału serów w pierwszej klasie jakości oraz redukcja kosztów logistyki skupu mleka w ramach trzech realizowanych w programie projektów.

Projekt Produkcyjny

Historia tego projektu zaczęła się od potrzeby optymalizacji produkcji. Często popełnianym błędem jest założenie, że produkcja to samotna wyspa. W każdym projekcie SixSigma spoglądamy również na otoczenie optymalizowanego systemu.

Projekt ten charakteryzował się wielowątkowością związaną z mocnym połączeniem operacyjnym z logistyką skupu oraz silnym związkiem wydajności linii z jakością wyrobów.

Koncentrację Zespołu klienta wokół celów, osiągnęliśmy poprzez oparcie działań na dwóch filarach:

  1. Idealnym stanie końcowym IFS (Ideal Future State), który wskazywał cel i nie pozwalał na rozwiązania będące kompromisem,
  2. prostym mierniku, którym jest OEE. Proste rozwiązania są zaskakująco skuteczne.

Miernik ten zawiera 3 składniki opisujące aspekt technologiczny linii produkcyjnej – Wydajność, aspekt związany z niezawodnością oraz czasami przezbrojeń – Dostępność oraz aspekt związany z Jakością produktów wytwarzanych przez proces.

Aby obniżyć ryzyko związane ze zmianą parametrów procesu produkcyjnego, stworzyliśmy w kluczowym miejscu procesu punkt eksperymentalny. Pozwoliło to nam na bezpieczne przeprowadzenie serii prób mających na celu udowodnienie przełomowych dla branży hipotez. Udało nam się to osiągnąć dzięki zastosowaniu zaawansowanej metody eksperymentalnej wykorzystywanej w SixSigma – DoE (Design of Experiment). Dzięki jej zastosowaniu, mogliśmy przebadać kilka hipotez, realizując o 30% mniej iteracji eksperymentalnych. Teraz Zespół mógł bezpiecznie udrożnić jedno z wąskich gardeł w przepływie.

Poprzez zastosowanie technik rozwiązywania problemów, testowanie generowanych hipotez Zespół Projektowy doprowadził do technicznych udoskonaleń pozwalających na skrócenia czasów procesów mycia technologicznego zwiększając tym samych dostępność parku produkcyjnego.

Projekt Jakościowy

Jeśli myślisz, że jakość to tylko wady, tylko częściowo masz rację. Wady mają bezpośrednie połączenie z niespełnionymi oczekiwaniami Klienta, które w przypadku serów mogą mieć wymiar wyglądu, smaku, zapachu. Przed projektem firma wytwarzała wspaniałe sery, ale naszym celem było wytwarzanie serów lepszych od najlepszych na rynku. Znaleźliśmy w zespole fachowców w swojej branży, którzy aby dokonać przełomu musieli uwierzyć, że można zmienić dotychczasowe praktyki. Wbrew pozorom doskonałość i jej realizacja są podporządkowane zdyscyplinowanemu sposobowi dochodzenia do przyczyn źródłowych problemów.

Zastosowanie SixSigma, R-DMAIC, myślenie hipotezami i eksperymenty DoE są tym co dokonało przełomu i pozwoliło stworzyć doskonały ser.

Wyniki

  • Zwiększenie potencjału produkcyjnego warzelni o 20%(zwiększony przerób)
  • Dzięki wdrożeniu mierników (OEE – Overall Equipment Effectivenes: dostępności, wydajności i jakości) na aparatowni i warzelni, ich nadzór i analizę ustabilizowaliśmy czas warzenia sera
  • Dzięki wykorzystaniu metod eksperymentalnych DoE (Design of Experiment), które umożliwiły udowodnienie przełomowych dla naszej branży hipotez wygenerowanych w trakcie trwania projektu, zwiększyliśmy potencjał produkcyjny solankowni o 25% przy zachowaniu geometrii obecnego basenu
  • dzięki zastosowaniu fundamentalnej dla metody Six Sigma ramy DMAIC osiągnęliśmy wzrost produkcji sera w pierwszej grupie jakości o 13 pp
  • zoptymalizowaliśmy logistykę skupową osiągając poprawę wskaźnika dotarcia o 8 pp(wskaźnik dotarcia mierzony jako ilości litrów przypadająca na przejechany kilometr)
  • zwiększyliśmy potencjał produkcyjny aparatowni m.in. dzięki zastosowaniu rozwiązań matematycznego modelu działania aparatowni, który pozwolił lepiej zrozumieć skomplikowane mechanizmy sterujące wydajnością naszego zakładu a także pozwolił zaprojektować optymalny plan działań w całym łańcuchu dostaw
  • umożliwiliśmy wygenerowanie dodatkowego przychodu poprzez poprawę efektywności o 7 pp
  • przyjmując jeden z paradygmatów QRM(Quick Response Manufacturing) – TBM(Time Based Competition) zoptymalizowaliśmy procesy mycia w zakładzie i w ten sposób zaoszczędziliśmy 2 godz. przeznaczając ten dodatkowy czas na proces produkcyjny
  • wdrożyliśmy oparte o środowisko i automatykę MS Officenarzędzie monitorujące procesy produkcyjne, umożliwiające nam monitorowanie on-line przebiegu procesów technologicznych i jakościowych, obserwowanie ewentualnych odchyleń w oparciu o podstawowe narzędzie Statystycznej Kontroli Jakości(Statistical Process Control) wykorzystywane przy wdrożeniu SixSigma – karty kontrolneShewhartaoraz natychmiastową reakcję i podejmowanie właściwych działań korygujących

Jak możemy zauważyć na przykładzie powyższego wdrożenia, zastosowanie zarówno wybranych narzędzi, takich jak DoE, DMAIC, analiza przyczyn źródłowych, karty kontrolne Shewharta, jak i całościowe wdrożenie SixSigma prowadzi do osiągnięcia spektakularnych, często niewiarygodnych rezultatów. Potwierdzeniem tej tezy jest zwiększenie przerobu solankowni wbrew obowiązującym w branży i literaturze standardom, przy jednoczesnym podniesieniu jakości produktu.


UDOSTĘPNIJ TEN ARTYKUŁ