<<<...

ПРИМЕНЕНИЕ КОНЦЕПЦИИ SIX-SIGMA ПРИ ОПТИМИЗАЦИИ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ

М.А. Спивак

Концепция Six-Sigma (или, в русскоязычной интерпретации, «6 Сигм») получает в последнее время все большее распространение в практике российских компаний. В этой статье рассмотрен пример применения методики «6 Сигм» на стадии, когда бизнес-процессы предприятия описаны, построены графические модели и проводится их анализ для последующей оптимизации. Соответственно, группа работающая над проектом нуждается в методике анализа процесса, планировании и осуществлении мер по обеспечению постоянного уровня качества.

Сам по себе термин Сигма является статистическим и обозначает стандартную девиацию, т.е. отклонение. В идеале вы видите свой процесс без отклонений, с постоянным качеством на выходе. В реальности отклонения возникают, и те из них которые выходят за пределы приемлемого уровня, называются дефектами. В понятии «приемлемого уровня» и заключается «изюминка 6-ти сигма»: максимальное отклонение выхода процесса должно быть в 6 раз меньше того отклонения, которое требует потребитель. Отсюда и возникло понятие качества Сигма: сколько раз фактическое отклонение укладывается в допуск указанный потребителем. Начальным уровням качества Сигма соответствуют сотни и десятки дефектов на тысячу, более высоким, пятому и шестому - десятки и единицы на миллион. (см. Табл.1) Цель «6 Сигма» - увеличить качество и уменьшить количество дефектов. Таким образом достигается снижение расходов (меньше гарантийных претензий по качеству), экономится время и упрочняется позиция компании на рынке.

Таблица 1. Уровни сигма

Парадоксально, но факт того что методика «6 Сигма» предполагает наличие дефектов, делает ее наиболее эффективным инструментом для улучшения качества: вместо абстрактных понятий тотального управления качеством, максимального удовлетворения нужд клиента или бездефектного производства предлагается применять механизм, регламентирующий определение конкретных показателей процесса, их измерение, анализ, планирование мер по улучшению и контроль. Методика является довольно жесткой и структурированной при внедрении и использует довольно обширный инструментарий. Не вдаваясь в подробности, я хочу сразу перейти к одной из последовательностей «6-ти Сигм», применяющейся для улучшения существующего процесса, DMAIC: Define, Measure, Analyze, Improve, Control. Данная ограниченность статьи обуславливается тем, что при попытке осветить всю методику «6 Сигм» материал получится либо слишком объемным, либо просто обзорным, а следовательно малоприменимым. Процесс применения последовательности DMAIC состоит в выполнении комплекса мер, назначенного для каждого из 5-ти этапов, по начальным буквам названия. Примером будет служить задача реинжениринга бизнес - процесса «Тренинговый Центр компании ХХХ», одним из Выходов которого является Семинар.

Define - Определение.

Основные задачи данного этапа - определить кто является потребителем процесса и его требования, какие цели преследует и какие результаты должен принести проект. Для этого этапа используются уже разработанные карты процесса или модели 1-го уровня в нотации IDEF0 на которых можно идентифицировать Поставщиков, Входы, Потребителей и Выходы. Базовые рекомендации для анализа моделей сводятся к следующему:

- простаивающие функции (работы) необходимо ликвидировать или включить в процесс,

- функции, не ведущие к удовлетворению потребителя также необходимо ликвидировать. Например: исправление неисправностей, которые можно предотвратить, утилизация дефективных продуктов, нерациональные задержки. Ликвидация подразумевает комбинирование нескольких функций (работ) в одну для предотвращения задержек, а также определение и исправление причин, вызывающих необходимость переделок или утилизации.

Все проблемы вариабельности процесса в конечном итоге сводятся к неспособности удовлетворения потребностей потребителей. Для предотвращения данных проблем необходимо идентифицировать характеристики продукта или процесса и способ их измерения. Характеристики Выходов процесса и их важность для потребителя рекомендуется свести в таблицу, пример см. ниже. Выделение характеристик необходимо для концентрации усилий на наиболее важных мероприятиях и для облегчения создания измерительной шкалы, которая будет использоваться при статистическом анализе. Примерами измерительных шкал могут быть отзывы потребителей, геометрические размеры, вкусовые качества.

Таблица 3. Матрица характеристик процесса.

 При создании измерительной шкалы рекомендуется также использование методики Balanced Scorecard (Система Сбалансированных Показателей), проводящей мониторинг эффективности работы компании в нескольких перспективах: Финансы, Потребитель, Процесс, Обучение и рост. Наиболее распространенные показатели методики BSC, реализованные в проектах «6Сигм» представлены в табл. 2.

Табл. 2. Перспективы и показатели процесса в методике Balanced Scorecard.

Преимуществом методики Balanced Scorecard является структурированный подход сначала к определению целей, а затем и самой измерительной шкалы, т.е. показателей эффективности достижения поставленной цели.

Measure - Измерение.

На этом этапе последовательности необходимо определить Дефект процесса и вызывающие его причины путем измерения тех факторов, которые оказывают наибольшее влияние на выбранные Характеристики. Для выбора данных факторов целесообразно использовать диаграмму Парето, на которой можно идентифицировать те 20% факторов, которые генерируют 80% проблем. Второй статистический инструмент, используемый на данном этапе - это Контрольные диаграммы. Они позволяют оценить стабильность, следовательно предсказуемость процесса. Это обуславливается тем, что нестабильные (непредсказуемые) процессы необходимо стабилизировать перед тем, как начинать улучшение. Существуют 2 источника нестабильности процесса: рядовые (существующие постоянно) и особенные (возникающие внезапно). Контрольная диаграмма и позволяет выявить особенные источники. Механизм очень простой: определяем среднее значение, затем верхний и нижний контрольные пределы (обычно 3 Сигма от среднего). Точки вне этих пределов и будут особенными источниками нестабильности. Существует несколько типов контрольных диаграмм, в зависимости от типа данных и назначения, см. Таблицу 3. Осуществить процесс построения контрольной диаграммы можно в Excel или Minitab.

Таблица 3. Типы контрольных диаграмм.

Во многих случаях (производство, технология) необходимо также выяснить, способен ли данный процесс удовлетворить потребности клиента. В численном выражении данная способность выражается как 0 дефектов. Стремясь к качеству «6 Сигм», мы можем принять верхним контрольным пределом 3.4, а нижним - соответственно 0 дефектов на миллион. Процесс считается «способным», если график находится в между контрольными пределами. Автоматизация данного анализа (Capability analysis) осуществляется в Excel, Minitab, и др. Продолжаем исследовать процесс Тренинговый центр и проводим измерение Характеристики «Качество Семинара» (как наиболее важной) путем опроса группы клиентов и работников компании в течение 3 месяцев. Перечень вопросов, ответов и процентные соотношения представлены в Табл. 4.

Собранных в результате опроса данных на первый взгляд вполне достаточно для анализа и принятия решений, но для этого необходимо убедиться в их адекватности. Это значит, что если опрашиваемые демонстрировали согласованность в оценке характеристики, то существует вероятность того, что результаты опроса являются пригодными для дальнейшего анализа. Используем атрибутивный анализ системы измерения (Gage R&R) пакета Minitab, результатом которого является то, что в 65% опрошенных были последовательны в своей оценке, а следовательно эти данные можно использовать. Самые важные факторы для руководства Тренингового центра это лояльность существующих клиентов, их желание покупать другие услуги (например консалтинговые) и привлечение новых потребителей. Поэтому проводим анализ ответов «Нет» на вопрос № 7. Техническая сложность анализа заключается в том, что проводится несколько экспериментов (здесь 20) с различными размерами фокус-групп и распределением ответов. Соответственно, имеет смысл провести анализ пропорционального распределения ответа «Нет» на протяжении опроса, что и было реализовано в Минитаб, контрольная диаграмма тип Р, см. иллюстрацию ниже. Для менеджера этот график несет информацию о применимости результатов эксперимента для улучшения процесса (график находится в пределах красных линий- каждая по 3 Сигма от центра, следовательно процесс стабильный) и фактическом распределении пропорций ответа «Нет» на вопрос «Планируете ли вы использовать наши услуги в будущем?»

Analyze - Анализ

Этот этап требует анализа результатов деятельности путем утверждения критериев оценки и исследования причин дефектов. Для нашего примера это заключается в построении причинно-следственной диаграммы (диаграмма Ишикава). Могут проводиться и другие виды исследований, например по модели FMEA (Failure Mode and Effects Analysis)- анализ дефекта и его причины, применяется при исследовании технологических аспектов процесса.

Improve- Совершенствование

Очевидная задача данного этапа - реализация мер, запланированных при анализе причин дефектов. Перечень данных мер по отношению к нашему примеру приведен в табл. 5. При решении технологических вопросов необходимо использовать методику проектирования экспериментов (DOE- design of experiments в Minitab и Excel). Суть данного статистического инструмента в определении оптимального соотношения факторов для достижения наивысшего качества. Например: поиск такого соотношения реактивов, температуры и длительности процесса, при котором чистота продукта будет наибольшей.

Таблица 5. Меры по улучшению качества семинара.

Control - Контроль

На завершающем этапе последовательности DMAIC необходимо разработать план контроля за улучшением процесса путем повторения статистических исследований, определения и денежной оценки эффективности проведенных мер. В нашем примере снова проводим опрос клиентов и анализ распределения негативных ответов построением контрольной диаграммы, см. Рис. 3. Пропорциональное количество неудовлетворенных потребителей уменьшилось приблизительно на 50%, что дает право говорить и об экономической эффективности рассмотренного проекта «6 Сигм».

Заключение.

В данной статье была рассмотрена одна из последовательностей методики «6 Сигма», DMAIC и проведен обзор статистического инструментария. Безусловно, эффективное использование методики требует привлечения квалифицированных специалистов или серьезных инвестиций в обучение собственных. В связи с этим, руководителю должен быть ясен круг задач, решаемых в проектах класса «6 Сигма» и перечень требований к участникам данных проектов с учетом специфики предприятия. Приведенный в данной статье пример иллюстрирует эффективность применения «6 Сигма» к оптимизации практически любого вида процессов при условии правильного определения целей процесса и способов измерения его ключевых характеристик. Автор не ставил перед собой цель описания демонстрации преимуществ «6 Сигм» перед любым другим подходом к управлению качеством или реинжинирингу процессов. Тем не менее, я надеюсь, что статья будет стимулом для более глубокого изучения методики и применения ее на практике. Я убежден, что на смену декларативным заявлениям об эффективности того или иного инструмента, должны прийти практические рекомендации, стимулирующие изучения конкретного направления или использование услуг профессионалов.

вернуться на предыдущую страницу