Six Sigma - Uniwersytet Warszawski - WZ UW Sigma.pdf · HISTORIA SIX SIGMA lata 80., Motorola „jakość nie może kosztować” inżynier Bill Smith zauważa, że kontrola jakości

SIX SIGMA Katarzyna Lolo

KONCENTRACJA NA PROCESIE

“85% sytuacji niespełnienia oczekiwań klienta wynika przede wszystkim z ułomności systemów i procesów… a nie z postaw pracowników. Rolą menedżerów jest zatem praca nad usprawnianiem procesów, a nie ciągłe naciskanie na pracowników aby starali się bardziej.”

W. Edwards Deming

(1900-1993)

HISTORIA SIX SIGMA

lata 80., Motorola

„jakość nie może kosztować”

inżynier Bill Smith zauważa, że kontrola jakości w tej firmie jest niedoskonała.

częste występowanie wadliwych produktów odbija się niekorzystnie na satysfakcji klientów i reputacji firmy.

Smith uznał, że najlepszym sposobem rozwiązania problemu będzie usprawnienie procesów poprzez zredukowanie ich zmienności - nowy standard jakości – 99.9997% produktów bez wad.

CEO Motoroli, Bob Galvin poparł ten pomysł.

rezultat: zaoszczędzono 16 miliardów dolarów w ciągu 15 lat.

SIX SIGMA – AGRESYWNY CEL

* DPMO = Defects per million opportunities.

Sigma % Good DPMO*

6 99.9997% 3.4

5 99.98% 233

4 99.38% 6,210

3 93% 66,807

2 69% 308,537

1 31% 690,000

KLUCZOWE ROLE W PROJEKCIE SIX SIGMA

Yellow Belt - członek zespołu procesowego / projektowego, aktywnie uczestniczy w pracach projektowych

Leader (Green Belt) – lider zespołu projektowego, odpowiedzialny za realizację projektu, zazwyczaj 20% czasu poświęca na projekty LSS

Black Belt / Master Black Belt – stanowi wsparcie dla lidera w zakresie metod i narzędzi projektowych oraz statystycznych

Champion / Sponsor – zazwyczaj jednocześnie właściciel procesu / obszaru, w którym realizowany jest projekt, wspiera lidera projektu od strony merytorycznej, pomaga przezwyciężyć trudności (np. opór przeciw zmianom)

DMAIC – 5 FAZ PROJEKTU

Identyfikacja problemu biznesowego

Cel i zakres projektu

Define

Określenie stanu obecnego procesu

Pomiar procesu

Measure

Analiza czynników wpływających na proces

Analyze

Projektowanie i testowanie nowego procesu

Improve

Kontrola i monitoring nowego procesu

Control

GŁÓWNE ZAŁOŻENIE SIX SIGMA

Problem praktyczny

Problem statystyczny

Statystyczne rozwiązanie

Rozwiązanie praktyczne

Define Measure

AnalyzeControl




Define


Pomiar procesu

Measure


Analyze


Improve


Control

DEFINE – DEFINIUJ – GŁOS KLIENTA (VOC)

Badania

oczekiwań

Badania

rynkowe

Wywiady

Grupy fokusowe

Badania

Istniejące informacje firmy

Branżowi eksperci

Dodatkowe informacje

ŹRÓ

DŁA

WIE

DZY

O P

OTR

ZEBA

CH K

LIEN

TÓW

Obserwacje

Słuchanie

klienta

Reklamacje

Obsługa

Sprzedaż

Podstawowe źródło

CTQ

Critical

to Quality

DEFINE – DEFINIUJ - SIPOC

S P CI O

START KONIECKrok 1 Krok 2 Krok 3

Suppliers

Dostawcy

Inputs

Wejścia

Process

Proces

Outputs

Wyjścia

Customers

Klienci

DEFINE – DEFINIUJ - SIPOC

Uzyskanie szerokiego obrazu procesu

Zidentyfikowanie klientów procesu, ich wymagań i sposobów wykorzystania wyjść (output, y) procesu

Zidentyfikowanie dostawców wkładów (input, x) do procesu

Zidentyfikowanie luk w wymaganiach wejść i wyjść procesu

Ustalenie mierników i pozwala stale weryfikować wymagania klienta i procesu

Zidentyfikowanie potrzeb zbierania danych

Zweryfikowanie składu zespołu i potrzebnych zasobów

DEFINE – DEFINIUJ - DLACZEGO ZDEFINIOWANIE WSKAŹNIKÓW JEST ISTOTNE?

Rodzaje wskaźników:

Miary dodatkowe Miary niezamierzonych

konsekwencji

Miara

podstawowa

Miary

procesowe

Miary

Biznesowe

DEFINE – DEFINIUJ – JAK OKREŚLIĆ PROBLEM? • W dobrze zdefiniowanym problemie wiadomo co jest źle

„Klienci są niezadowoleni z obsługi…“

• W dobrze zdefiniowanym problemie wiadomo gdzie tkwi problem.

• W dobrze zdefiniowanym problemie wiadomo od kiedy niepożądana sytuacja się zaczęła

• W dobrze zdefiniowanym problemie wiadomo jak wielki jest problem.

• W dobrze zdefiniowanym problemie wiadomo skąd wiesz, że problem istnieje

“Klienci są niezadowoleni z obsługi przez platformę internetową….”

“Klienci są niezadowoleni z obsługi przez internet od Października 2014r….”

“65% Klientów jest niezadowolonych z obsługi przez internet od Października 2014r….”

“65% Klientów jest niezadowolonych z obsługi przez internet od Pażdziernika 2010 co wynika ze

wzrostu ilości reklamacji o 35%”

DEFINE – DEFINIUJ – JAK OKREŚLIĆ PROBLEM?

“Problem dobrze zdefiniowany to problem w

połowie rozwiązany”

Charles Kettering

DEFINE – DEFINIUJ – CEL PROJEKTU

Specific? (Konkretny)

Measurable? (Mierzalny)

Aggressive yet Achievable? (Osiągalny)

Relevant? (Dotyczący problemu)

Time-bound? (Określony w czasie)

DEFINE – DEFINIUJ – KARTA PROJEKTUBusiness Gap

• dlaczego należy zrealizować ten projekt?

• dlaczego teraz?

• co się stanie jeśli nie zrealizujemy tego projektu?

Klient

Wewnętrzny

Zewnętrzny

Wskaźniki i Defekty

Defekt

Wskaźnik główny

Wskaźnik dodatkowy

Wskaźnik niezamierzonych konsekwencji

Opis Problemu

• Co?

• Gdzie?

• Kiedy?

• Ile?

• Skąd to wiemy?

Kamienie Milowe / Ramy Czasowe Planowane Potwierdzone

Define: x x

Measure: x

Analyze: x

Improve: x

Control: x

Efekt Finansowy projektu

Planowany

Zweryfikowany

Potwierdzony

Zespół projektowy

Champion / Sponsor

MBB/BB

Lider

Zespół

Cel Projektu (SMART)

Zakres Projektu

Początek procesu

Koniec procesu

W zakresie

Poza zakresem




Define


Pomiar procesu

Measure


Analyze


Improve


Control

MEASURE - MIERZ

“Dane są jak śmietnik.

Musimy wiedzieć co chcemy z nimi zrobić

zanim je zbierzemy”

Mark Twain

MEASURE – MIERZ – ZBIERANIE DANYCH

Aby ustalić cele gromadzenia danych, musisz:

Stwierdzić, do czego będą ci potrzebne dane

Określić, jakiego rodzaju dane będą ci potrzebne

Zadanie tych pytań pomoże ci zrozumieć cele:

Co muszę wiedzieć na temat procesu?

Jakich danych potrzebuję?

Jakie jest plan analizowania danych po ich zebraniu?

Jakie dane są już dostępne?

MEASURE – MIERZ – SZCZEGÓŁOWA MAPA PROCESU

Czym sądzisz że jest… Czym jest naprawdę…

Czym powinien być… Czym mógłby być…

Vilfredo Pareto, badając strukturę własności dóbr materialnych społeczeństwa odkrył pewną prawidłowość -

80% całkowitego majątku kraju znajduje się w rękach zaledwie 20% społeczeństwa.

Zasada 80/20 Pareto stała się dziś bardzo popularna w biznesie. Wielokrotnie wskazuje się, iż analogiczna zależność 80/20 odnosi się do bardzo wielu innych zjawisk społecznych, ekonomicznych oraz gospodarczych, np.

około 80% przychodów przedsiębiorstwa generowanych jest przez około 20% jego klientów

około 80% wartości sprzedaży firmy uzyskuje się dzięki około 20% produktów, które ta firma oferuje

około 80% reklamacji składanych przez klientów firmy ma swoje źródła w około 20% wszystkich przyczyn reklamacji firmy

Measure – Mierz – Diagram Pareto

MEASURE – MIERZ – HISTOGRAMW oparciu o próbę 80 klientów zarejestrowano czas oczekiwania klienta na odbiór telefonu

Otrzymano następujące dane ( w sekundach) :

12,12,14,9,8,16,4,8,9,7,3,19,5,10,9,8,9,12,9,5,7,3,6,10,7,8,5,8,10,14,11,10,15,10,14,9,6,9,11,9,5,12,5,8,9,4,9,7,8,8,8,12,10,9,3,3,9,7,15,13,6,8,6,7

,11,13,5,10,12,7,3,11,9,9,10,6,5,4,7,9.

C2

Fre

qu

en

cy

16141210864

16

14

12

10

8

6

4

2

0

Czas oczekiwania klienta na odbiór telefonu (w sekundach)

Histogram

Na podstawie powyższych danych niewiele możemy

powiedzieć o czasie oczekiwania klienta.

Znacznie więcej informacji uzyskamy budując wykres danych

w postaci histogramu , czyli wykresu częstotliwości

osiągniętych czasów oczekiwania

MEASURE – MIERZ – HISTOGRAM

C2

Fre

qu

en

cy

16141210864

16

14

12

10

8

6

4

2

0

Czas oczekiwania klienta na odbiór telefonu (w sekundach)Najczęściej klienci czekali 9

sekund (15 klientów)

Niektórzy klienci czekali nawet 14 sekund lub dłużej

(6 klientów)

Najkrócej klienci czekali 3 sekundy (5 klientów)

ILU

KLIENTÓW

ILE SEKUND CZEKALI NA POŁĄCZENIE

MEASURE – MIERZ - ROZKŁAD

Czas dostawy

Krytyczne wymaganie klienta

do 10 dni (CTQ)

Defekt: poziom usługi nie

do zaakceptowania przez

Klienta

Czę

sto

ść

cza

só

w d

os

taw

y

x = 7.7 dni

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

MEASURE – MIERZ - DPMO

Cel: zbadanie obecnego poziomu jakości (sigma)

1. Zdefiniuj produkty procesu

2. Określ liczbę możliwych defektów (na podstawie CTQ)

3. Określ defekty – każdy należy liczyć osobno (np. dwa de fektyw jednym produkcie liczymy jako dwa)

4. Określ ile produktów zbadano i ile defektów znaleziono.

5. Policz wartość DPMO

D = całkowita liczba defektów

N = liczba badanych produktów

O = liczba możliwych defektów w jednym produkcie




Define


Pomiar procesu

Measure


Analyze


Improve


Control

ANALYZE – ANALIZUJ - ANALIZA CZYNNIKÓW WPŁYWAJĄCYCH NA PROCES

Diagram Fishbone:

Metoda systematycznego określenia wszystkich potencjalnych przyczyn,

które mogą przyczyniać się do problemu

Diagram Ishikawy

Diagram przyczyn i

skutków

Diagram ryby

Skutki

Błędy w raporcie

Policies

Polityka

Place

Miejsce

People

Ludzie

Procedures

Procedury

Różne definicje Zawieszanie się

komputera

Błędne formularze

Nieaktualne procedury

Błędy

5 X DLACZEGO?Przegraliśmy

bitwę

Dlaczego?

Nie było rycerza

Nie miał konia

Nie było

podkowy

Nie było gwoździ

Utraciliśmy

królestwo

Dlaczego?

Dlaczego?

Dlaczego?

Dlaczego?

ANALYZE – ANALIZUJ - ANALIZA CZYNNIKÓW WPŁYWAJĄCYCH NA PROCES

ANALYZE – ANALIZUJ – STATYSTYKA, WYKRESY, ANALIZY - MINITAB

8273645546372819101

180

160

140

Sa

mp

le M

ea

n

__X=152,62

UCL=177,29

LCL=127,95

8273645546372819101

50

30

10

Sa

mp

le S

tDe

v

_S=32,36

UCL=50,22

LCL=14,49

9085807570

200

150

100

Sample

Va

lue

s

25022520017515012510075

LSL

LSL 120

Specifications

3002001000

Within

O v erall

Specs

StDev 32,90

Z.Bench 0,99

Cpk 0,33

PPM 160719,67

Within

StDev 33,51

Z.Bench 0,97

Ppk 0,32

Cpm *

PPM 165186,33

Overall

11

Process Capability Sixpack of Ilość aplikacji

Xbar Chart

S Chart

Last 25 Subgroups

Capability Histogram

Normal Prob PlotA D: 16,182, P: < 0,005

Capability Plot300250200150100500

99,99

99

95

80

50

20

5

1

0,01

Ilość aplikacji

Pe

rce

nt

Mean 152,6

StDev 33,51

N 1440

AD 16,182

P-Value <0,005

Probability Plot of Ilość aplikacjiNormal

8765432

250

200

150

100

WartośćIl

ość a

plik

acji

Scatterplot of Ilość aplikacji vs Wartość

ANALYZE – ANALIZUJ – STATYSTYKA, WYKRESY, ANALIZY - MINITAB




Define


Pomiar procesu

Measure


Analyze


Improve


Control

IMPROVE - DOSKONAL

Narzędzia stosowane na etapie ImproveBurza mózgów

Kategoryzacja usprawnień (Affinity Diagram)

Pilotaż

Minimalizacja ryzyka wystąpienia błędów (Error proofing)

IMPROVE – DOSKONAL - BURZA MÓZGÓW

Burza mózgów opiera się efekt synergii, jej wyniki zbudowane są z pomysłów wszystkich uczestników.

Zrozum dokładnie przedmiot, temat, obszar biznesowy, na których koncentruje się praca zespołu

Pozwól każdej osobie wyrazić opinię

Buduj rozwiązania na istniejących pomysłach

Staraj się prezentować pomysły w sposób zwięzły

Organizuj, kategoryzuj i oceniaj pomysły dopiero po zakończeniu sesji

Staraj się wypracować jak największą ilość pomysłów

IMPROVE – DOSKONAL- DIAGRAM POKREWIEŃSTWA (AFFINITY DIAGRAM)

Narzędzie wspierające kreatywność podczas analizowania złożonych problemów. Narzędzie może być stosowane w momencie, gdy zespół przestaje być kreatywny z powodu zbyt wielkiej ilości opcji, pomysłów i braku porozumienia.

Stosowanie Diagramu Pokrewieństwa opiera się na krokach:

1. Wypisanie analizowanego, dyskutowanego problemu

(najlepiej pełnym zdaniem).

2. Wygenerowanie przynajmniej 20 pomysłów

3. Sortowanie pomysłów na 5-10 powiązanych kategorii

4. Stworzenie dla każdej z kategorii karty podsumowującej, opierając się o

zasadę konsensusu.

IMPROVE – DOSKONAL- DIAGRAM POKREWIEŃSTWA (AFFINITY DIAGRAM)

1) generowanie listy pomysłów 3) priorytetyzacja

2) grupowanie

IMPROVE – DOSKONAL- TWORZENIE KRYTERIÓW OCENY ROZWIĄZAŃ

Jakie cechy powinno mieć rozwiązanie, aby nadawało się do wdrożenia? Kiedy może być uznane za rozwiązanie dobre?

Jakie mogą wystąpić bariery wdrożenia?

Które rozwiązanie jest najtańsze?

Które rozwiązanie jest najbardziej rewolucyjne?

Które rozwiązanie przyniesie efekty najszybciej?

Które rozwiązanie spotka się z najmniejszym sprzeciwem?

Czy / jak rozwiązanie wpływa na inne działy firmy?

IMPROVE – DOSKONAL - JAK OCENIĆ WARTOŚĆ POSZCZEGÓLNYCH ROZWIĄZAŃ?

1.Symulacje efektów

2.Benchmarking - identyfikacja organizacji „Best-in-Class”, ocena jej wyników, porównanie z naszą organizacją.

3.Standardy Przemysłowe – normy, standardy, wytyczne opracowywane przez jednostki naukowe.

4.Analiza publikacji – internet, pisma branżowe, inne.

IMPROVE – DOSKONAL - WYKONANIE PLANU WDROŻENIA PILOTAŻOWEGO

Cel

Opracowanie metody sprawdzenia rozwiązania w małej skali

Zatwierdzenie koncepcji projektowych

Przygotowanie planu pełnego wdrożenia

Istotne elementy

Określenie kryteriów sukcesu wdrożenia

Przeprowadzenie wdrożenia pilotażowego, jego ocena, weryfikacja wyników

IMPROVE – DOSKONAL - NIEZBĘDNE DLA WDROŻENIA PILOTAŻOWEGO.

1. Nie pomijaj wdrażania pilotażowego!

2. Określ kryteria sukcesu przez wdrażaniem rozwiązania pilotażowego.

3. Zatwierdź listę parametrów krytycznych.

4. Dokumentuj wszystkie procedury kontroli oraz wyniki prowadzonej kontroli.

5. Przeprowadź szkolenie dla pracujących przy pilotażu (jeśli to konieczne).

6. Omów wyniki wdrożenia z kierownictwem.

7. Określ właściciela nowego procesu.

IMPROVE – DOSKONAL - ERROR-PROOFING

Error-proofing, mistake-proofing, odnosi mechanizmów wykluczających możliwość popełnienia błędu w trakcie procesu.

Inne określenie metody to poka-yoke, gdzie poka oznacza niezamierzone błędy, yokeru unikanie.

Pozwala na osiągnięcie wysokich wskaźników jakości, poprzez nastawienie na zapobieganie problemom, zamiast na koncentrowania się na metodach wykrywania błędów.

IMPROVE – DOSKONAL - ERROR-PROOFING: PRZYKŁADY

Przykłady z przemysłu Różne kolory podobnych do siebie części

Skanowane kody paskowe w magazynie

Przykłady z życia codziennego: Kurek wlewu paliwa na sznurku

Bezpieczne opakowania na leki (zabezpieczenie przed dziećmi)

Karta SIM




Define


Pomiar procesu

Measure


Analyze


Improve


Control

CONTROL – KONTROLUJ - DLACZEGO JAKOŚĆ PROCESÓW SPADA

W świecie fizyki prawo entropii wyjaśnia stopniową utratę porządku w systemie.

To samo prawo ma zastosowanie do procesów biznesowych.

Jeśli nie wprowadzimy stałej kontroli procesu, procesy będą wykazywać skłonność

do degradacji z czasem tracąc to, co osiągnęły poprzez działania projektowe i

usprawnieniowe.

CONTROL – KONTROLUJ - DLACZEGO KONTROLUJEMY?

Control

Projekt

6s Goal

CONTROL – KONTROLUJ - DLACZEGO JAKOŚĆ PROCESÓW SPADA

Brak przypisanej odpowiedzialności

Zmiany w organizacji – rotacja, zmiany w strukturze firmy

Brak dokumentacji

„Brak pamięci instytucjonalnej”

Docenianie „strażaków” a nie strategów

Brak spójnych metod działania i usprawniania procesów

CONTROL – KONTROLUJ – STATYSTYCZNA KONTROLA PROCESU - MINITAB

Sample

Sa

mp

le M

ea

n

80726456484032241681

120

100

80

60

40

__X=76.77

UC L=88.84

LC L=64.70

Sample

Sa

mp

le R

an

ge

80726456484032241681

40

30

20

10

0

_R=20.93

UC L=44.25

LC L=0

11

1

11

1

11

1

1

11

1

1

1

1

1

1

1

1

11

111

1

11

1

1

1

1

1

1

1

1

11

1

1

11

1

Xbar-R Chart of Seconds

CONTROL – KONTROLUJ – PRZEKAZANIE ODPOWIEDZIALNOŚCI ZA PROCES

Od

po

wie

dzia

lno

ść

Czas

Właściciel

Procesu

GreenBelt

SIX SIGMA CZY LEAN? LEAN SIX SIGMA!

SIX SIGMALEAN

WYDAJNOŚĆ

Eliminacja strat Redukcja zmienności procesów

SKUTECZNOŚĆ/

OCZEKIWANIA

KLIENTA

Dziękuję za uwagę.

Documents

Six Sigma - Uniwersytet Warszawski - WZ UW Sigma.pdf · HISTORIA SIX SIGMA lata 80., Motorola „jakość nie może kosztować” inżynier Bill Smith zauważa, że kontrola jakości