Six Sigma er et av de viktigste rammeverkene for prosessforbedring, et system for å eliminere feil. Målet er å effektivisere kvalitetskontrollen i produksjons- eller forretningsprosesser, slik at en prosess er 99,99996 prosent feilfri eller produserer 3,4 feil eller mindre per million handlinger eller enheter.
Historisk sett implementerte selskaper Six Sigma manuelt – papirpermer, Excel-regneark, fotokopierte prosedyrer og papirbaserte sjekklister. Nå som digital teknologi har muliggjort en verden der arbeid blir stadig mer sammenkoblet, hvordan ser Six Sigma ut, spesielt sett gjennom linsen til den vanlige DMAIC- tilnærmingen til Six Sigma-implementering?
Til referanse er DMAIC-rammeverket:
- (D) definer problemet
- (M) måleprosessytelse
- (A) analysere prosessen for å finne de underliggende årsakene til feil
- (I) forbedre prosessytelsen ved å adressere og eliminere de underliggende årsakene
- (C) kontrollere den forbedrede prosessen og fremtidig prosessytelse
La oss se på disse én etter én for å se hvordan de kan brukes med tanke på den tilkoblede arbeideren , og for å gjøre standard driftsprosedyrer (SOP-er) eller prosesser enklere å implementere, mer vellykkede og mer varige.
Definer problemet
Før noe annet må du forstå hvor prosessgrensene går og hva kunden – internt eller eksternt – krever av prosessen. I tradisjonelle papirbaserte miljøer blir prosedyrer usynkroniserte, og teamene ender opp for langt unna det tidligere etablerte prosesser er ment å oppnå. Forverret av oppdateringer som må gjøres manuelt, endres standard operasjonsoperasjoner mellom forskjellige arbeidere, skift og anlegg.
I tillegg er ikke alle på samme bølgelengde, og de har kanskje ikke tilgang til dataene som kreves for å avdekke bestemte problemer.
Med tilkoblet arbeidsteknologi har ansatte i frontlinjen tilgang til de mest oppdaterte prosedyrene, på tvers av relevante team og steder.
Og fordi standard operasjonsoperasjoner (SOP-er) er tilgjengelige via en mobil enhet, med opplæring på stedet om nødvendig, er endringshåndtering minimal. Backoffice-team kan også utnytte viktige data om utførelsen av viktige prosesser og jobber. Tilkoblet arbeidstakerteknologi lar team ikke bare samle inn data i sanntid, men også produsere innsikt og bruke denne innsikten tilbake i arbeidet – noe som driver kontinuerlig kvalitetsforbedring.
Mål prosessytelse
Ifølge Master of Project Academy er det fem viktige leveranser for målefasen av DMAIC:
- Bestemme hvordan dataene skal samles inn
- Opprette et operasjonelt regneark
- Lage en datainnsamlingsplan
- Gjennomføre en målesystemanalyse (MSA)
- Grunnleggende prosessdata
Tradisjonelt sett er Six Sigma utelukkende en papirbasert eller regnearkbasert øvelse som involverer mye diskusjon. Tilkoblet arbeidstaker-teknologi tar seg som standard av alle disse trinnene. Når en tilkoblet arbeidstaker-løsning implementeres, skal den automatisk samle inn prosessdata; spørsmålet om hvordan informasjonen skal samles inn er ikke et problem.
Et operasjonelt regneark er den manuelle registreringen som dokumenterer hver variabel du vil måle. Tilkoblet arbeidsteknologi tar også opp dette som en del av utrulling og implementering; du må definere hva du skal måle når du implementerer løsningen. Planleggingen og implementeringen av denne målingen er i hovedsak ett trinn.
Systemet tar seg også av neste trinn: å lage en datainnsamlingsplan. En tilkoblet arbeiderløsning kan konfigureres for hvilken informasjon du vil lagre, men i hovedsak vil du ha all prosessinformasjon i systemet som standard.
En MSA – det neste trinnet – er heller ikke nødvendig, ettersom programvaren er kalibrert for å måle en prosess konsekvent og nøyaktig. Du kan stole på dataene du samler inn som standard, med mindre en del av prosessen involverer ubegrenset eller uvalidert dataregistrering. Her ville ikke en plan utgjøre noen forskjell, men kanskje opplæring eller mer eksplisitte parametere for datainndata ville gjort det.
Til slutt tilbyr tilkoblet arbeidsteknologi databaselinjer som standard. Du trenger bare å bekrefte at «prosesssystemet» du distribuerer samler inn det du ønsker, fra første måling.
Analyser prosessen for å finne underliggende årsaker
I tradisjonell prosessforbedring kan team bruke de fem «hvorfor», slik Six Sigma Daily foreslår . En annen tilnærming kan være et fiskebeinsdiagram eller Ishikawa-diagram for å identifisere og diskutere alle mulige årsaker til en effekt eller et problem.
I et tilkoblet arbeidsmiljø avslører prosessen i hovedsak hva som er galt gjennom data, noe som er i samsvar med Six Sigma.
Hvis teamet ser betydelige forsinkelser i oppsettet av en maskin, vet de hvor de skal lete. Problemet kan være tilgjengeligheten av forsyninger, unøyaktige prosedyrer, opplæring eller til og med maskinens kvalitet eller alder. Når dette området er identifisert, kan et tverrfaglig team identifisere den underliggende årsaken nesten umiddelbart.
Det samme gjelder data som viser at arbeidere konsekvent utfører, for eksempel, trinn fire før trinn tre. Et engasjert, datadrevet team vil kunne oppdage at dette er kilden til problemet mye raskere og enklere enn i et ikke-digitalt miljø, hvor diskusjoner om forsinkelser eller produktkvalitet kan distrahere deg fra å avdekke den virkelige roten til et problem.
Forbedre prosessytelsen ved å adressere og eliminere underliggende årsaker
Tilbake til eksemplet vårt på maskinoppsett: Å håndtere dette problemet med manuelle metoder kan ende opp med å være tidkrevende og feilutsatt. Et team kan be en prosessingeniør om å gjøre en tids- og bevegelsesstudie for å finne ut hvilke trinn som tar mest tid. Driftsledere må kanskje samle teamet for å bestemme hva som trengs for å forkorte denne tiden. Hvis det bestemmes at opplæring er problemet, må de kanskje be en opplæringsavdeling om å utvikle et kurs. Produksjonen må sannsynligvis stoppes i en periode, og det kan hende at man flyr inn folk fra forskjellige anlegg for å instruere dem i hvordan de skal utføre prosedyren riktig. Bruksanvisningen eller standard operasjonsprosedyrer må oppdateres av en teknisk skribent og distribueres til alle berørte anlegg.
I motsetning til dette kan et prosessforbedringsteam i et tilkoblet arbeidsmiljø identifisere opplæringsgapet gjennom data, oppdatere prosedyren, legge til en video i prosedyren for å demonstrere riktig oppførsel og få umiddelbar godkjenning til å sende den ut til alle lokasjoner, slik at alle arbeidere sømløst oppdateres på en brøkdel av tiden.
I samsvar med Six Sigma samler tilkoblet arbeidstakerteknologi inn data før og etter at forbedringen ble gjort.
Forbedringer kan valideres i analysene til den tilkoblede arbeiderplattformen, eller dataene kan sendes til statistiske analyseverktøy for å sikre at endringen faktisk var en reell forbedring. Tilkoblet arbeiderteknologi er en kontinuerlig tids- og bevegelsesstudie av arbeidet som utføres.
Kontroller den forbedrede prosessen og fremtidig prosessytelse
I dette siste trinnet av DMAIC er målet å forbedre prosessen permanent ved å legge til noe kontroll over den. I matproduksjon, for eksempel, må en av/på-knapp låses før noen kan få tilgang til et kutteblad for å rengjøre eller bytte det ut. I Japan er denne typen «feilsikring» kjent som poka yoke . Poka yoke kom ut av Toyota Production System og ble tatt i bruk av Six Sigma og Lean, og er nå et allment akseptert konsept innen produksjon.
Poka-yoke i en manuell setting kan egentlig bare gjøres fysisk eller ved å trene team for en ny prosedyre. I et tilkoblet arbeidermiljø kan programvare enkelt legge til poka-yoke-trinn i en prosedyre. Tilkoblet arbeiderprogramvare kan kreve at du fullfører et bestemt trinn eller en oppgave før du får neste trinn i prosedyren. Et eksempel kan være at du må angi serienummeret til en maskin før du får en spesifikk instruksjon, eller at du må angi en feiltilstand fra en maskin for deretter å få riktig instruksjon.
Det er verdt å merke seg at programvaredrevet poka-yoke kan omgås med fysiske maskiner, så prosedyrer der sikkerhet er en faktor, bør ideelt sett ha både fysisk kontroll og programvaredrevne poka-yoke-trinn.
Konklusjon
DMAIC-rammeverket er bare én Six Sigma-teknikk, men det er et spesielt nyttig perspektiv for å demonstrere hvordan et Six Sigma-arbeidsmiljø endres med moderne metoder for å orkestrere arbeidet. På mange måter er teknologi for tilkoblet arbeidstaker informert av Six Sigma og andre tilnærminger for kontinuerlig forbedring og kvalitet, noe som resulterer i en ideell måte for bedrifter som bruker Six Sigma å bevege seg mot neste ytelsesnivå. Six Sigma handler i kjernen om konsistens og forutsigbarhet. Et tilkoblet arbeidsmiljø sikrer konsistens og forutsigbarhet, samtidig som man unngår tap av kvalitet, driftsytelse eller sammenbrudd i mer manuelle miljøer. Med tilkoblet arbeid kan bedrifter låse fast, akselerere og maksimere de langsiktige gevinstene som drives av en Six Sigma-tilnærming.
