Improve – на этом этапе разрабатываются мероприятия по улучшению процесса и проводится их апробация. Мероприятия внедряются в практику работы организации.

Control – этот шаг предполагает документирование и стандартизацию улучшенного процесса. Для проверки эффективности мероприятий команда проекта шесть сигм выполняет контроль и мониторинг исполнения процесса. В ходе мониторинга особое внимание уделяется проверке устранения причин несоответствий.

Для вновь создаваемых процессов применяется подход, направленный на предвосхищение ожиданий потребителей. Основное внимание уделяется предупреждению появления дефектов в процессах.

Проектирование нового процесса (или перепроектирование существующего) также осуществляется за пять шагов. Метод проектирования (перепроектирования) в концепции 6 сигм называется методом DMADV (первые буквы слов –Define, Match, Analyze, Design, Verify):

Define – на этом шаге определяются цели нового процесса с учетом требований потребителей. Создается команда проекта шесть сигм по проектированию (перепроектированию) процесса.

Match – команда разрабатывает и определяет набор технических характеристик, на основании которых можно определить достижение целей процесса.

Analyze – проводится анализ характеристик проектируемого процесса и разрабатываются предварительные варианты исполнения процесса.

Design – в ходе этого шага создаются детальные спецификации нового процесса и осуществляется его внедрение в работу организации.

Verify – на этом этапе команда проекта шесть сигм по проектированию процесса выполняет проверку процесса на предмет достижения поставленных целей с учетом заданных характеристик.

Одним из важных элементов методологии 6 сигм является управление процессами, т.к. очень часто в организации одновременно происходит и совершенствование действующих процессов, и проектирование новых. Управление постоянно изменяющимися процессами становится достаточно сложной задачей.

В целом, методология шесть сигм по управлению процессами не сильно отличается от принятой методологии процессного управления.

Основные элементы управления процессами по методологии 6 сигм включают в себя:

- определение процессов, ключевых требований потребителей и владельцев процессов;

- измерение показателей, характеризующих выполнение требований потребителей и ключевых показателей эффективности процессов;

- анализ результатов полученных измерений и совершенствование механизмов управления процессами;

- контроль исполнения процессов на основе мониторинга «входов» процессов, хода исполнения операций, и «выходов» процессов и принятие мер по устранению проблем или отклонений от установленных требований.

6 Внедрение «шесть сигм»

Внедрение концепции 6 сигм в любой организации строится на постоянной работе проектных команд. Команды формируются по уровням управления. Как правило, таких уровней всего три – высший уровень управления, уровень управления процессами и уровень управления отдельными задачами. В состав команд входят специалисты с различной «степенью владения» концепцией шесть сигм.

Выделяют семь степеней владения данной концепцией:

Руководство – это высшее руководство организации и владельцы бизнеса. Задача руководства состоит в создании условий для внедрения концепции 6 сигм.

Чемпион – как правило, это представитель высшего руководства организации. Его задача заключается в определении необходимых проектов по совершенствованию процессов, их организация и контроль за ходом исполнения.

Мастер черного пояса – задача этого специалиста заключается в разработке концепции каждого конкретного проекта по совершенствованию процессов. Он определяет ключевые характеристики процессов, проводит обучение черных и зеленых поясов. Мастер черного пояса является «технологом» концепции 6 сигм и внутренним консультантом.

Черный пояс – руководит командой проекта по совершенствованию отдельного процесса. Может проводить обучение участников команды проекта.

Зеленый пояс – работает под руководством черного пояса. Он анализирует и решает поставленные задачи, принимает участие в проектах по улучшению качества.

Желтый пояс – в проекте занимается решением частных задач, отвечает за реализацию небольших проектов по совершенствованию процессов.

Белый пояс – отвечает за решение отдельных, специальных задач проекта 6 сигм.

На современном этапе развития концепция шесть сигм стала широко известным и популярным брендом. Продвижению этого бренда способствует обучение специалистов различным уровням «владения» методикой 6 сигм и их сертификация. Для каждой из указанных выше степеней по концепции шесть сигм разработаны определенные программы обучения и требования к составу знаний, опыта и квалификации.

Для внедрения данной концепции необходимо соблюдать правила на каждом шаге реализации «Шесть сигм»:

1 Определяй . Необходимо выделить в общем потоке процессов, именно те которые вносят наибольший вклад в появление отклонений, которые в наибольшей мере влияют на качество ко­нечного продукта. Конкретное воплощение этого этапа может быть реализовано разными инстру­ментами. Это может быть анализ Парето, FMEA , опросы клиентов, изучение рекламаций и т.д. Следует отметить тактические особенности метода «Шесть сигм» при его практической реализа­ции.

- программы выполняются последовательно, не следует стараться улучшить все процессы од­новременно, сразу одновременно выполнять много параллельных программ,

- в реализации программы участвуют специально подготовленные работники, причем сущест­вует иерархия уровня подготовки и следовательно уровень решаемых задач, Это так называемые «черные», « зеленные» , «желтые» и т.д. пояса.

После определения процесса реализуется второй этап цикла ОИАСК.

2 Измеряй. Основной постулат этого этапа – необходимо проводить достоверные, долговре­менные измерения исследуемых параметров с целью изучения отклонений. После получения достаточно большого объема измерительной информации проводится ее ана­лиз.

3 Анализируй. Этот этап наиболее сложен и ответственен. Необходимо определить те факторы, которые влияют на величину и частоту появления отклонений. Для этого необходимо руково­дствоваться научными положениями современной теории статистического распределения.

- При изготовлении множества одинаковых элементов, которые называются статистической генеральной совокупностью всегда существует вариация рассеяние результатов, то есть невоз­можно изготовить два абсолютно одинаковых элемента. Это может относиться к изготовлению поршня автомобильного двигателя или составление заявки для выполнения поручения клиента. В первом случае это может быть диаметр детали, во- втором случае время составление заявки. Но любое множество подчиняется законам теории вероятности и математической статистики.

- При выполнении работы стремятся получить нормативный показатель, указанный в доку­ментации. Для поршня это номинальный размер диаметра указанный в чертеже. Но попасть точно в номинальный размер невозможно потому что существуют отклонения или погрешности. Откло­нение это разница между номинальный размером и реальным размером. Отклонения бывают систематические и случайные. Отклонения возникают под влиянием разных факторов, влияющих на производственный процесс.

Систематические отклонения постоянны по величине или изменяются по определенному за­кону. Эти отклонения вызываются под влиянием нескольких главных доминирующих факторов, которые можно достаточно легко выявить и устранить. После устранения этих факторов исчезают и систематические отклонения.

Случайными называются отклонения, непостоянные по вели­чине и знаку, которые возникают в зависимости от множества слу­чайно дей­ствую­щих факторов, причем в общем случае ни один из этих факторов не является доми­нирующим. Полностью устранить случайные погреш­ности невоз­можно. Но их можно уменьшать, на­пример, применением более точного и жесткого обору­дования, уже­сточения технологических режимов обработки и т.д. Зна­чение каж­дой из случайной погреш­ности невозможно заранее определить. С помо­щью методов теории вероятно­сти и математической статистики можно при­близительно оценить только пределы изменения и значе­ние случайной суммарной погрешно­сти.

Существуют следующие параметры распределения вариации.

Центр группирования - среднее арифме­тическое.  

 

 

где Х i – измеренный параметр i – члена совокупности, n – ко­личе­ство членов совокупности.

Величина рассеяния . Самой элементарной характери­стикой рассеяния является вариационный размах R , определяемый по формуле

 

R=Xmax - Xmin

 

г де Xmax , Xmin – максимальное и минимальное значения ста­тисти­ческой совокупности.

Вариационный размах не всегда характерен, так как учитывает только крайние значения, кото­рые могут сильно отличаться от всех дру­гих значений. Более точно рассеяние определяется с помощью показате­лей, учитывающих отклонение всех значений от среднего арифметиче­ского. Основным из этих показателей является среднее квадратичное от­клонение результата наблюдений , которое определяе­тся по формуле   

 

 

Это отклонение является наиболее распространенным и обще­при­нятым показателем вариации. Величина под корнем, то есть s 2 , называ­ется диспер­сией. Дисперсия имеет самостоятельное значение во многих задачах математической статистики и относится к числу важнейших по­казате­лей ва­риации.

Показателем отклонения значения самого среднего арифметиче­ского яв­ляется среднее квадра­тическое отклонение среднего значения S , которое еще называют среднее квадратическое отклоне­ние результата измерения.   

 

 

Форма распределения вероятности. Для характеристики формы распреде­ления обычно ис­пользуют ту математическую модель, ко­торая наилучшим об­разом приближает к виду кривой распределения вероятно­стей, полученной при анализе экспериментально получен­ных данных.

Большинство случайных явлений, происходящих в жизни, в ча­стно­сти, в производстве и науч­ных исследованиях, характеризуются нали­чием большого числа случайных факто­ров, описывается законом нор­мального распреде­ления, который является ос­новным во многих практи­ческих иссле­дованиях.

Нормальное распределение характеризуется двумя параметрами m и s 2 и на графике представ­ляет собой симметричную кривую Гаусса (ри­сунок 3), имею­щую максимум в точке соответст­вующей значению Х = m (соответствует среднему арифметическому Х ср и называется центром группирования), а при Х ® - ¥ и Х ® ¥ асимптотически прибли­жающуюся к оси абсцисс. Точка пере­гиба кривой на­ходится на расстоя­нии s от центра расположения m . С умень­шением s кривая растягива­ется вдоль оси ординат и сжимается вдоль оси абс­цисс. Между абс­цис­сами m - s и m + s расположено 68,3 % всей площади кри­вой нор­маль­ного распределения. Это означает, что при нормальном распре­де­лении 68,3 % всех измеренных единиц отклоняются от среднего значения не более чем на s , то есть все они находятся в пределах + s . Площадь, за­ключенная ме­жду ордина­тами, проведенными на рас­стоянии 2 s с обеих сто­рон от центра составляет 95,4 % и соответст­венно столько же единиц совокуп­ности нахо­дится в преде­лах m + 2 s . И наконец, 99,73 % всех еди­ниц находится в пределах m + 3 s . Это так называемое правило «трех сигм», характерное для нор­мального рас­пределения. Согласно этому правилу за пределами отклонения на 3 s нахо­дится не более 0,27 % всех значений величин, то есть 27 реали­заций на 10 ты­сяч.

Рисунок 3 – Распределение значений на кривой Гаусса

В технических приложе­ниях принято при оценке ре­зультатов измерений работать с ко­эффициентами z при s , соответ­ствующим 90 %, 95 %, 99 %, 99,9 % ве­роятности попадания результата в область допуска.  

Z90 = 1,65; Z95 = 1,96; Z99 = 2,576; Z999 = 3,291.

Следует отметить, что это же правило распространяется на отклонения среднего значения Х ср ( μ ). Оно также колеблется в некоторой области на три значения среднего квадратического откло­нения среднего значения S в обе стороны, и в этой области заключено 99,73 % всех значений среднего значения.

Распределение Стьюдента. Нормальное распределение хорошо проявляется при больших вы­борках не менее 30. При малых выборках, менее 30, применяется распределение Стьюдента.

Распределение Стьюдента симметрично, но более сплющено, чем кривая нормального распре­деления, и поэтому вытянуто на кон­цах . Для каж­дого значения n имеется своя t – функция и свое рас­пределение. Коэффициент z заменен в распределении Стьюдента коэф­фициентом t , значе­ние которого зависит от заданного уровня значимо­сти, который определяет какая часть реа­лизации может на­ходиться за пределами выбранной области кривой распределения Стьюдента и коли­чества изделий в выборке.

При больших n распределение Стьюдента асимптотически сближа­ется со стандартным нор­мальным распределением. С приемлемой для практики точностью можно считать, что при n ≥ 30, распределение Стьюдента, которое иногда называют t – распределением, апроксимиру­ется нор­мальным.

t – распределение имеет те же самые параметры, что и нормальное. Это среднее арифметиче­ское Хср , среднее квадратическое отклонение σ и среднее квадратическое отклонение среднего S . Хср определяется по формуле (1) , S определяется по формуле (4) , а σ по формуле:  

 

 

Распро­странение на генеральную совокупность оценок, сделанных по выбороч­ным данным, может быть осуществлено только с некоторой вероятно­стью Р( t ). Таким образом, суждение о свойствах генеральной совокупно­сти всегда носит вероятностный характер и содержит элемент риска. Так как заключение делается по выборочным данным , то есть при ограни­ченном объеме информации, могут возникать ошибки первого и второго рода.

Вероятность допустить ошибку первого рода называют уровнем значимости и обозначают а. Область, отвечающая вероятности а , назы­вается критической, а дополняющая ее область, вероят­ность попадания в которую равна 1-а , называется допустимой.

Вероятность ошибки второго рода обозначается β , а величина 1- β называется мощностью кри­терия.

Величина а иногда называется риском изготовителя, а величина β называется риском потреби­теля.

С вероятностью 1-а неизвестное значение Х 0 полной совокупности лежит в интервале

( Хср – Zσ ) < Х 0 < ( Хср + Zσ ) для нормального распределения,

( Хср – tσ ) < Х 0 < ( Хср + tσ ) для распределения Стьюдента.

Предельные крайние значения Х 0 называют доверительными грани­цами.

При уменьшении объема выборки при распределении Стьюдента доверительные границы рас­ширяются, а вероятность ошибки возрастает. Задаваясь, например 5% ( а=0,05) уровнем значимо­сти, считают, что с вероятностью 95% ( Р= 0,95) неизвестное значение Х 0 находится в ин­тервале

( Хср – tσ ,…., Хср+ tσ )

Иными словами искомая точность будет равна Хср + tσ , причем ко­личество деталей с размером, выходящим за пределы этого допуска, бу­дет составлять не более 5 %.

4) Условия стабильности процесса. При заданном уровне значимости среднее значение Хсрт в различ­ных текущих партиях ( выборках ) могут различаться не более чем на величину tS ( для распределения Стьюдента) от базового Хср, полученного для первого замера, то есть

 

/ Хср – Хсрт / £ tS

 

При выполнении этого условия можно считать, что процесс ста­би­лен и обе партии (выборки) выпущены при одинаковых условиях. Если же разли­чие средних зна­чений в двух партиях будет превосходить вели­чину tS , то уже нельзя считать, что это различие вызвано только случайными причинами. В процессе поя­вился доминирующий посто­янный фактор, который изменяет значения пара­метров изделий в пар­тии по определен­ному постоянному закону. Процесс яв­ляется неста­бильным и изделия, выпускаемые в разное время, будут значительно отличаться друг от друга, причем эта разница будет увеличиваться со временем. Это условие заложено в методику применения контрольных карт Шухарта.

5) Понятие допуска. Для определения годности изготовленного продукта вводится понятие допуска. Понятно, что для того чтобы в поле допуска попало как можно больше изделий величина σ должна быть как можно меньше. Если раньше считалось, что попадание в поле допуска трех сигм ( 99,73% попаданий) является прекрасным результатом, то теперь планка ставится на уро­вень шести сигм (99,99966% попаданий).

6) Определение факторов, влияющих на величину σ , сложная задача. Необходимо точно опреде­лять причинно – следственную цепочку между фактором и сигмой. Выводы можно делать после достаточно длительного и объективного наблюдения. Следует помнить, что если в процессе поя­вился какой либо фактор и вслед за этим произошло изменение величины σ , это не значит, что этот фактор является причиной появления изменения σ . Это может быть только совпадением. Также в реальности на процесс влияет множество факторов , явных ( хорошо заметных) и неявных ( скрытых). Задача определения количественного влияния факторов на процесс сложнейшая за­дача. Здесь следует применить методы планирования эксперимента. То есть выявить факторы, установить их значения, провести эксперимент и установить их влияние на выходной параметр ( отклик), например значение σ .

4 Совершенствуй. В конечном итоге основная стратегическая задача- « Необходимо уменьшать значение сигмы (вариации).»  

 

 

Выявив факторы, влияющие на увеличение сигмы, необходимо эти факторы устранять, либо изменять их таким образом, чтобы сигма уменьшалась. Это могут быть меры технологические ( установка нового оборудования, модернизация и наладка оборудования, изменения в технологию производства, использование оснастки и приспособления, изменение режимов работы, исходного сырья и т.д.), организационные ( изменения в структуру организации, системы оплаты работников, уровня их подготовки, расстановки работников и т.д.), психологические ( работа по совместимости работников, усталость от монотонной работы, эргономические мероприятия и т.д.). Все мероприятия проводятся целенаправленно точечно , после объективного изучения процесса на 3-м этапе, так как любое изменение требует выделения ресурсов. Здесь в полной мере должен выполняться принцип Парето, выделение ресурсов в первую очередь на те мероприятия , которые дают наибольший эффект.

На этом этапе необходимо постоянно проводить контрольные измерения, для того чтобы полу­чать реальную информацию о том, что при проведении какого либо мероприятия сигма уменьша­ется. Значение σ уменьшается постепенно, не следует думать, что за короткий срок сразу удастся вогнать в допуск 6 σ , Необходимо фиксировать все улучшения, например вход в допуск 3 σ , затем 4 σ и т.д.

5 Контролируй. Для долговременного стабильного протекания созданного улучшенного технологического процесса, необходимо периодически проводить контрольные мероприятия, с целью подтверждения стабильности процесса. Здесь можно применять контрольные карты Шухарта. Создать систему нормативной документации по поддержанию процесса в стабильном виде и т.д.

Цикл ОИ­АСК необходимо повторять постоянно, совершенствованию качества нет предела.

В данной публикации хотелось максимально просто и доступно , может достаточно примитивно, показать основную сущность метода «Шесть сигм». Ясно, что весь метод намного шире и глубже, сложнее. Его необходимо фундаментально изучать и внедрять в практику.

Если доля дефектных продуктов, поставляемых в автомобильную промышленность высока, то с точки зрения системных поставщиков для автоиндустрии или производителей оборудования, существенны две вещи:

-        "проскальзывание" при контроле ведет к последующему применению дефектных продуктов и может подрывать тем самым надежность производственной системы или оборудования;

-        соблюдение сроков поставок может находиться под угрозой срыва из-за дополнительной обработки и дополнительного контроля.

С точки зрения производителя это дополнительные затраты на брак и сокращение возможностей в увеличении производственных мощностей. Кроме того много предприятий идут на то, чтобы требовать от поставщиков возвращения вызванных у них дополнительных затрат и/или устанавливать для этих поставщиков запрет на поставки.

Основная идея управления на основе шести сигм заключается в том, что если возможно измерить число дефектов процесса, то можно и определить способы, позволяющие устранить дефекты, а значит, выйти на уровень качества с практически нулевым браком.

При применениив практике производственных компаний метод «шести сигм» предполагает использование важнейших принципов:

-        стремление к формированию стабильного и предсказуемого прохождения процессов для повышения результативности бизнеса;

-        данные и показатели, характеризующие прохождение производственных процессов и бизнес-процессов, должны быть измеряемыми, управляемыми и улучшаемыми, а также отражать оперативные изменения ;

-        необходимо активное вовлечение сотрудников компании на всех уровнях, включая высший и средний менеджмент, для обеспечения непрерывного улучшения качества.

-        ориентация на процессы вместо функциональной ориентации, процессное управление и постоянное совершенствование процесса;

-        управление, основанное на договоренностях о целях;

-        прозрачность внутрикорпоративных барьеров, управление без барьеров.

Корпорацией Motorola предложен систематический образ действий при реализации метода шесть сигм (см. схему 1), который состоит из пяти шагов и называется DMAIC (англ. define, measure, analyze, improve, control):

• определение целей проекта и запросов потребителей (внутренних и внешних);

• измерение процесса, чтобы определить текущее выполнение;

• анализ дефектов, определение коренных причин дефектов;

• улучшение процесса через сокращение дефектов;

• контроль дальнейшего протекания процесса.

Схема 2. Содержание процесса внедрения метода шесть сигм.

Схема 1 – Применение 6 сигм на практике

В США и Европе данная концепция применяется во многих областях – в промышленных отраслях, в медицине, в сфере услуг, в образовании, и даже в оборонной отрасли. В России шесть сигм внедряют следующие компании: Иструм-Рэнд (совместное предприятие с Ingersoll-Rand); АВИСМА; ВСМПО; Рыбинские моторы (НПО «Сатурн»); РОСТАР; Красноярский алюминиевый завод; Аудиторская фирма Аваль; подразделение 3М в России; подразделение Xerox в России и др. Производственная практика этих предприятий подтверждает привнесение методом шести сигм ощутимого экономического эффекта и в условиях России. 

7 Преимущества метода

Метод Six Sigma (6 сигм) можно назвать широкомасштабной программой "культурных изменений", направленной на то, чтобы привести компанию к более высоким показателям потребительской удовлетворенности, прибыльности и конкурентоспособности. Спектр возможных "успехов" системы Шесть Сигм очень широк и причиной тому - многочисленность и разнообразие подтвержденных на практике выгод, среди которых:

1. Сокращение расходов

2. Повышение производительности

3. Расширение рынка

4. Удержание клиентов

5. Сокращение продолжительности производственного цикла

6. Сокращение дефектов

7. Изменение корпоративной культуры

8. Разработка новых товаров/услуг и многое другое.

Необходимо отметить, что передовые компании применяют комбинированные стратегии сокращения потерь (основная мысль бережливого производства) и снижения изменчивости ( основная мысль Шесть сигма) для формирования комплексных программ «бережливое производство - Шесть сигм». Toyota объединила два эти направления еще в 1963 г., благодаря чему получила премию Деминга за внедрение системы всеобщего управления качеством. С того времени Шесть сигм и бережливое производство являются составной частью производственной системы Toyota. На сегодняшний день в таких отраслях, как автомобильная промышленность, производство компьютерной техники электроники, а также в розничной торговле на франшизных предприятиях накоплено достаточно данных, доказывающих, что бизнес-системы, созданные на основе объединения принципов бережливого производства и Шести сигм, обречены на успех.