Szıdy Noémi Fekete Öves Tóth Csaba László Fekete Öves április 12.

Átírás

1 Six Sigma Workshop Szıdy Noémi Fekete Öves Tóth Csaba László Fekete Öves 202. április 2.

2 . Példa Ön egy biztonságtechnikai terméket gyárt, szerel össze. A készterméket vevıje külföldrıl, on-line ellenırzi. A selejt 20%, amit a cégének le kell nyelnie. A probléma az, hogy ezt az ellenırzést nem tudja jelenleg kontrollálni. Mit tenne? 2

3 2. Példa Ön egy igen neves autóipari beszállító. Egy új, igen exkluzív termékük esetén egy eddig nem tapasztalt probléma keletkezett, a termék elszínezıdött, ezt pedig a vevık nem fogadják el. Hogyan oldaná meg a problémát? 3

4 3. Példa Ön egy speciális gyógyszeripari csomagolóanyagot állít elı, nagy megelégedésre. Van egy vevıje, amelyik az eddigieknél nagyobb tisztaságot követel meg. A kérés megoldható, de csak a gyártási paraméterek megváltoztatásával. Ráadásul 0 % felár is elérhetı! Hogyan áll a kérdéshez? 4

5 4. Példa Ön egy sikeres autóipari beszállító. Van azonban egy terméke, amit csak úgy tud problémamentesen átadni, ha a terméken elvégez egy extra mőveletet, ami évi legalább 40 millió forintjába kerül. Miként kezdene hozzá? 5

6 Mi az a Six Sigma? A Six Sigma egy minıségi irányzat, melynek célja az osztályában a legjobb termék, szolgáltatás megvalósítása. A Six Sigma egy módszer, rendszerezett megközelítés azon hibák csökkentésére amelyek hatással vannak arra, ami a vevınek fontos, a cél: egymillió termékbıl/szolgáltatásból/információból mindössze 3.4 db legyen hibás, más megfogalmazásban a jó termék gyártásának, illetve a jó szolgáltatásnak a valószínősége %. A Six Sigma egy mérıszám, amely statisztikus mérésen alapul, megmondja mennyire jók valójában termékeink, szolgáltatásaink és folyamataink. 6

7 Gyakorlati probléma Definíció és Mérés Statisztikai probléma Elemzés Hat Szigma Módszertan: A statisztikusan szignifikáns gyökérokokra és megoldásokra irányuló rendszerezett megközelítés Statisztikai megoldás Fejlesztés Gyakorlati megoldás Szabályozás 7

8 A Six Sigma fókuszában: Y = f(x, x 2, x 3, x n ) Folyamatközpontúság Folyamat kimenete: Y Folyamat bemenetek: x, x 2,.x n Korábban: Six Sigma: Y ellenırzése, megfelel-e a követelményeknek? Az Y=f(x) függvény (átviteli, transzfer) meghatározása, és x i értékeinek optimalizálása Nem az eredményt ellenırizzük, hanem a folyamatot vezetjük úgy, hogy a kimenet megfeleljen az elvárásoknak! 8

9 A Six Sigma minıség és a költségek Forrás: Arne Buthmann, 9

10 0

11 Six Sigma tréning - szoftverhasználat Sample Mean Subgroup Sample Range Xbar/R Chart for all by stack UCL=48.70 Mean=48.62 LCL=48.54 UCL= R=0.370 LCL=0 Process Capability Analysis for Baseline LSL USL Process Data USL Within Target * LSL Overall Mean Sample N 200 StDev (Within) StDev (Overall) Potential (Within) Capability Cp 0.34 CPU 0.25 CPL 0.44 Cpk Cpm * Overall Capability Observed Performance Exp. "Within" Performance Exp. "Overall" Performance Pp 0.35 PPM < LSL PPM < LSL PPM < LSL PPU 0.25 PPM > USL PPM > USL PPM > USL PPL 0.44 PPM Total PPM Total PPM Total Ppk 0.25 Test for Equal Variances for all Boxplots of all by stack5 (means are indicated by solid circles) 95% Confidence Intervals for Sigmas Factor Levels Bartlett's Test Test Statistic: P-Value : all Levene's Test Test Statistic:.823 P-Value : stack Excel: kevés, Statistica: drága

12 A bevezetés és alkalmazás 5 parancsolata 7 fı kategóriába sorolható A vezetés szerepe A támogatók felelıssége Six Szigmás szerepkörök A projektek kiválasztása A tréningek A módszer alkalmazása Az elismerés : 2

13 Hat Szigma Testreszabva Six Sigma for You 6S4U 3

14 Tapasztalat: A belsı gyári vagy akár nyílt tréningek esetében a fókuszban a tananyag áll, nem a konkrét gyakorlati módszer. Sok esetben a matematikai számolásokkal, bugyuta esetpéldákkal töltik el a rendelkezésre álló idıt. Nem szükséges minden dolgozónak egyszerre rendelkeznie a szükséges ismeretekkel, a kiképzettek mindössze 60 %-a kerül napi kapcsolatba a módszerrel. Ahol a szervezetben már mőködik Six Sigma infrastruktúra, ott van esély a projektek mentorálására, ahol nincs, ott nagy valószínőséggel az Ohm-törvény érvényesül, a legkisebb ellenállás irányába megy mindenki, azaz nem csinál semmit! 4

15 A 6S4U módszertana: Ez a módszertan az újonnan bevezetendı vagy revitalizációban gondolkodó szervezetekre vonatkozik. Megbeszélés az üzleti vezetéssel: ) Miért akarják bevezetni/újra éleszteni a szigmát? 2) Ki lesz a menedzsment szintjén a felelıs a projektekért? 3) Tudják-e biztosítani a heti egy napot a projekt tagjainak? 4) Tudják-e biztosítani a szükséges szoftvert mindenkinek? 5) Közös projektkiválasztás, a projektvezetık kijelölése. 6) A tananyag részleteinek megbeszélése (folyamatspecifikusság, szakmai és matematikai ismeretek). Javasolt a vezetésnek egy -2 napos Menedzsment/Champion tréning! 5

16 Miért különleges a tranzakcionális Six Sigma? Minden tevékenységet folyamatként kell felfogni, de....ezek a folyamatok átívelnek több funkciót..ezek a folyamatok szinte láthatatlanok,..az eredmény nem igazán érzékelhetı, és a folyamatok kimenete az azt mővelı embertıl függ. A változás fókuszába az embert állítjuk! 6

17 A Six Sigma és a rendırbíróság (Michael Kaye - Marilyn Dyason, Bedfordshire, UK) A költségvetési juttatás alapja az év alatt lezárt ügyek száma, azonban a lehetséges évi 30 ezer ügy helyett csak 20 ezret zárnak le, így évi mintegy millió font juttatástól (CoPQ) esnek el. Folyamattérképezés, Pareto, halszálka, brainstorming A hosszú eljárás elsıdleges oka: elnapolás Célok kitőzése: 35 napról 29 napra csökkenteni az átfutási idıt Felismerés: a belsı szórás mellett a külsıt is csökkenteni kell (ezt úgy mondanánk, hogy a beszállító fejlesztése) 7

18 A Six Sigma a vendéglátásban (Rohit Ramaswamy) Szeretnénk tudni, hogy mely faktorok és milyen mértékben befolyásolják az éttermi vendégek megelégedettségét. 4 faktort találtunk elızetesen fontosnak: - barátságosság, - gyorsaság (belépés után a rendelés felvétele), - számlázási pontosság, - probléma megoldó képesség. Kísérletterv végrehajtása 27 vendég bevonásával. Szintek: átlagos, kiváló mérés: 7-es skálán 8

19 A Six Sigma és a határidıs szolgáltatások (A dinamikus Span-modell) A szolgáltatás elvárt ideje 6 nap Descriptive Statistics Variable: delta Anderson-Darling Normality Test A-Squared: P-Value: % Confidence Interval for Mu % Confidence Interval for Median 20 Mean StDev Variance Skewness Kurtosis N Minimum st Quartile Median 3rd Quartile Maximum % Confidence Interval for Mu % Confidence Interval for Sigma % Confidence Interval for Median Az átlag, a medián jó, de a tartomány túl széles és pozitív. Excel Gauss median - mean - P95 0 P P5-3 P5-4.5 SPAN 3 SPAN 7 9

20 Munkájához sok sikert kíván a Kvalikon Kft. 20