Применение концепции «Шесть сигм»

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?»

в) 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.

г) 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.

д) 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».