DMAIC

DMAIC
Metoda
Zarządzanie jakością
Podstawowy schemat


DMAIC - metoda optymalizacji procesów (i nie tylko), umożliwiającą obiektywne spojrzenie na problem i zrozumienie – poprzez zastosowanie analizy statystycznej bazującej na faktach – co należy zrobić żeby takie usprawnienie stało się faktem.

Spis treści

Opis

DMAIC jest podstawą wdrożeń Six Sigma, skrót pochodzi od angielskich słów:
  • Define (definiowanie) - zdefiniowanie celów poprawy
  • Measure (pomiar) - pomiar aktualnych parametrów
  • Analyze (analiza) - analiza czynników mających wpływ na proces
  • Improve (usprawniaj) - zaproponowanie i wdrożenie zmian
  • Control (kontroluj) - sprawdzanie czy uzyskane efekty są zgodne z założeniami


Fazy

Six Sigma to między innymi dochodzenie do doskonałości procesów biznesowych poprzez ich ciągłe usprawnianie. Usprawnianie to ("projekty doskonalenia") przebiega wg określonych algorytmów, będących elementem filozofii Six Sigma.

Definiowanie

(ang. define) - definiowanie problemu, celu projektu.

Pierwsza faza w cyklu DMAIC. W tym kroku zespół definiuje tzw. CTQ (Krytyczne dla Jakości, ang. Critical To Quality), czyli cechy naszego produktu lub usługi, istotne dla Klienta z punktu widzenia jakości. Aby do tego doszło, należy przeprowadzić badanie Głosu Klienta, wykorzystując odpowiednie narzędzia. Wyniki badań Głosu Klienta są przekładane na specyficzne i mierzalne (!) cechy CTQ, czyli z języka Klienta przechodzimy na język naszego procesu. To na wybranych cechach CTQ projekt koncentruje się w swoim dalszym biegu.

Karta Projektu (ang. Team Charter) precyzuje, porządkuje i formalizuje informację: kto tworzy zespół projektowy (i jakie pełni role), który proces będzie podlegał pracom usprawniającym, na czym polega obecny problem i jakich wymiernych rezultatów oczekujemy od projektu, a także zakres projektu. Karta Projektu zawiera też informację n/t tzw. kontekstu biznesowego, czyli – mówiąc w skrócie – odpowiada na pytanie, dlaczego projekt jest ważny dla Organizacji.

Trzecim produktem fazy Define jest wysokopoziomowa mapa wybranego procesu, tzw. SIPOC (od angielskich słów: Supplier (Dostawca) – Input (Informacja wejściowa) – Process (Proces) – Output (Wynik) – Customer (Klient)).

Mapa ta, oprócz przedstawienia kilku głównych kroków samego procesu, zawiera również informację o Klientach tego procesu (szeroko rozumianych!) oraz ich oczekiwaniach, a także informację o dostawcach zapewniających dane, produkty wejściowe etc. niezbędne dla skutecznego funkcjonowania procesu.

Pomiar

(ang. measure) - pomiar kluczowych parametrów obecnego procesu i zbieranie odpowiednich danych.

Głównym celem fazy Measure jest zaplanowanie i zgromadzenie danych opisujących aktualnie funkcjonujący proces.

Przyjmijmy że Y oznacza mierzalną cechę, której usprawnienie jest celem projektu, a x, x… xn, są mierzalnymi zmiennymi mającymi wpływ na Y. Istotą metodyki Six Sigma jest znalezienie odpowiedzi na pytanie, w jaki sposób zmienne x, x… xn oddziałują na zmienną Y, innymi słowy jaka funkcja opisuje relację: Y= f(x, x… xn). Funkcja ta nosi nazwę funkcji transferowej, x, x… xn to zmienne niezależne, a Y to zmienna zależna.

Pierwszym elementem fazy Measure jest określenie zmiennej Y. Pozwoli ona zogniskować uwagę zespołu na mierzalnym aspekcie, związanym bezpośrednio z oczekiwaniami Klienta.

Drugi element fazy Measure to określenie standardów związanych z Y. Należy do nich określenie tzw. granic specyfikacji, definicji defektu w procesie etc. Standardy dla Y określane są wprost na podstawie wymagań Klienta, w odróżnieniu jednak od Głosu Klienta stanowią one wewnętrzny głos procesu.

Ostatnim krokiem – przed rozpoczęciem gromadzenia danych – jest weryfikacja tzw. systemu pomiarowego, czyli zestawu procedur, kompetencji i oprzyrządowania niezbędnego do efektywnego zgromadzenia wymaganych danych. Celem tego kroku jest potwierdzenie, że przygotowany system pomiarowy jest wiarygodny, czyli – mówiąc w skrócie – dobrze opisuje badaną rzeczywistość. Istnieje spójna metoda (MSA – ang. Measurement System Analysis) definiująca w precyzyjny sposób gotowość systemu pomiarowego do pracy. Zapewnienie właściwego systemu pomiarowego jest niestety często zadaniem pomijanym lub niedocenianym. Wadliwy system pomiarowy może doprowadzić do błędnych konkluzji biznesowych.

Analiza

(ang. analyze) - analiza danych w celu zbadania i zweryfikowania zależności przyczynowo-skutkowych. Określenie istniejących relacji i sprawdzenie czy wzięto pod uwagę wszystkie czynniki. Poszukiwanie przyczyny źródłowej.

W tej fazie określamy aktualną wydolność procesu, doprecyzowujemy cel (w oparciu o faktyczne dane, uzyskane w fazie Measure), a także rozpoczynamy proces analizy źródeł zmienności wpływających na zmienną Y.

Obliczając wydolność procesu, wyrażoną np. poprzez „sigmę” procesu, faktycznie wyliczamy zdolność naszego procesu do spełnienia wymagań Klienta. Im wyższa „sigma” procesu, tym lepiej te wymagania realizujemy.Wydolność procesu wyliczona w fazie Analyze posłuży nam za punkt odniesienia wobec planowanych usprawnień.

Mając punkt odniesienia, czyli obecną wydolność procesu, możemy doprecyzować cel przedsięwzięcia, np. poprzez wskazanie, czy zamierzamy zredukować zmienność procesu (do jakiego poziomu?), przesunąć średnią (do jakiego poziomu?), zastosować kombinację powyższych itd.

Każdemu procesowi towarzyszy zmienność wyniku. Nie da się jej całkowicie wyrugować z procesu. Można natomiast i należy minimalizować jej wymiar, poprzez rozpoznanie czynników ją powodujących. Analizie tych czynników jest poświęcony ostatni krok w fazie Analyze. Poznajemy tu – na podstawie danych zgromadzonych w fazie Measure – potencjalne źródła zmienności, jej charakter i rozmiar. Jako wsparcie narzędziowe wykorzystywane tu są specjalistyczne aplikacje (np. Minitab) ułatwiające analizę graficzną i statystyczną danych. Nierzadko stawiane są na tym etapie i następnie testowane hipotezy statystyczne, których celem jest odpowiedź na pytanie, czy dana zmienna niezależna xn w sposób statystycznie istotny wpływa na zmienną zależną Y.Na końcu tego kroku otrzymujemy listę statystycznie istotnych zmiennych niezależnych x, wpływających na zmienną zależną Y.

Udoskonalenie

(ang. improve) - usprawnienie lub optymalizacje obecnego procesu w oparciu o analizy danych przy użyciu takich technik jak Planowanie eksperymentu (ang. design of experiment), Poka-yoke czy eliminacja wad. Wykonanie rozwiązania pilotowego dla określenia wydolności procesu.

Faza Improve prowadzi do opisania relacji między istotnymi statystycznie zmiennymi x a zmienną Y oraz odpowiada na pytanie co należy zrobić, aby Y przyjęła pożądany poziom. Ta relacja przyjmuje postać funkcji transferowej pomagającej określić pożądane wartości zmiennych niezależnych x (które to zmienne stanowią integralną część funkcji transferowej).

Do wyznaczenia funkcji transferowej, oprócz narzędzi wykorzystywanych już w poprzednich fazach, w Improve używa się też innych, bardziej zaawansowanych. Za przykład takiego narzędzia może posłużyć DOE (ang. Design Of Experiment), czyli planowanie eksperymentów, stosowane z reguły kilkuetapowo w trakcie prac analitycznych, od prototypowanie (ang. screening design), umożliwiającego wyłonienie kilku istotnych zmiennych zależnych x, do eksperymentów szczegółowych, precyzyjnie opisujących matematyczną relację między wybranymi zmiennymi x a zmienną zależną Y.

Znając funkcję transferową Y= f(x) i optymalne wartości zmiennych x, x…xn, dla każdej z tych zmiennych wyznaczane są tolerancje operacyjne, których dotrzymanie zapewnia, że również zmienna zależna Y będzie przyjmować pożądane z biznesowego punktu widzenia wartości. Celem wyznaczenia tolerancji dla zmiennych x jest umożliwienie ich późniejszej kontroli, a więc również kontroli zmiennej Y.

W fazie Improve jest również przeprowadzany pilot rozwiązania, potwierdzający słuszność i poprawność prac analitycznych oraz umożliwiający dokonanie ewentualnych korekt przed zastosowaniem rozwiązania na szeroką skalę.

Kontrola

(ang. control) - weryfikuj jakość usprawnionego procesu. Sterowanie (kontrola) przyszłym stanem procesu w celu minimalizacji odchylenia od założonego celu oraz zapewnienie wprowadzenia korekty zanim odchylenie negatywnie wpłynie na rezultat procesu. Zaimplementowanie systemów kontroli takich jak Statystyczne sterowanie procesem, wyświetlacze przemysłowe (tablice produkcyjne), wizualizacje na stanowisku pracy, ciągłe monitorowanie procesu.

Podstawowym celem fazy Control jest stwierdzenie, czy zmiany wprowadzone w fazie Improve są wystarczające i zapewnienie, że mają one charakter stały.

Pierwszym krokiem jest potwierdzenie adekwatności systemu pomiarowego, tym razem dla zmiennych niezależnych x (w fazie Measure system był weryfikowany dla zmiennej zależnej Y). Po wprowadzeniu zmian w procesie i zapewnieniu właściwego systemu pomiarowego dla zmiennych x, przychodzi czas na pytanie, czy zmiany te są wystarczające z biznesowego punktu widzenia. Odpowiedź daje zespołowi nowa wydolność procesu (przypomnijmy: to ona wskazuje, czy lub w jakim stopniu odpowiadamy na wymagania klienta).

Na tym etapie wiemy już, jakie czynniki (zmienne x) wypływają na interesującą nas biznesowo zmienną Y, jakie są ich optymalne wartości i w jakich granicach mogą się zmieniać. Wiemy – bo potwierdziliśmy w praktyce – że nowe rozwiązanie „działa” (został zrealizowany pilot) i spełnia wymagania klienta (wydolność procesu). Ostatnim wyzwaniem stojącym przez zespołem jest zapewnienie, że wprowadzone zmiany zostaną efektywnie przyjęte przez Organizację.Temu służy opracowanie i wdrożenie planu kontroli usprawnianego procesu, w ramach którego to planu opisywane są szczegółowe zasady kontroli sprawowanej nad procesem, jakie dane są mierzone, jak często, przez kogo, jakim sposobem, jakie wartości są dopuszczalne a jakie muszą wywołać z góry określoną reakcję (tzw. procedury wyjścia poza specyfikację).

Typowym narzędziem wykorzystywanym w fazie Control są różnego rodzaju wykresy kontrolne (prawie zawsze wspierane przez specjalistyczne aplikacje), które – w uproszczeniu – dają odpowiedź na pytanie: Czy proces jest sterowalny? Jeżeli proces wymyka się spod kontroli, podejmowane są zdefiniowane wcześniej działania, mające przywrócić stan pożądany.

Rozeznanie

(ang. recognize) - niektóre organizację dodają jako pierwszy dodatkowy krok Rozeznanie , którego celem jest właściwe rozpoznanie problemu, nad którym należy pracować. W ten sposób zrodziła się metoda RDMAIC.[1]

DMAIC vs. DMADV

Drugą metodą jest DMADV, której nazwa, podobnie jak wyżej, to pierwsze litery angielskich nazw kolejnych etapów projektu:
  • Define - (definiowanie)
  • Measure - (pomiar)
  • Analyze - (analiza)
  • Design - (projektowanie)
  • Verify - (weryfikacja)


Obie metody mają pewne wspólne cechy, są pozornie bardzo podobne, to jednak nie mogą być stosowane wymiennie. Każda z nich przeznaczona jest dla innego rodzaju usprawnień.

Podobieństwa

  • Obie metody są wykorzystywane do zmniejszenia liczby wad do mniej niż 3,4 na milion,
  • Obie metody wykorzystują narzędzia statystyczne doi znalezienia rozwiązań problemów związanych z jakością
  • Obie metody wymagają wsparcia ekspertów Six Sigma (ang. Black Belt) w trakcie projektu usprawniającego
  • Obie koncentrują się na realizacji celów biznesowych i finansowych w organizacji
  • Obie metody wymagają wsparcia tzw. Championa i Właściciela biznesowego w trakcie realizacji projektu

Różnice



DMAICDMADV
Metoda związana z definiowaniem procesów biznesowychPomaga w określeniu potrzeb klienta w odniesieniu do produktu lub usługi
Metoda wykorzystywana do pomiarów bieżących wyników działalnościMetoda wykorzystywana do pomiaru potrzeb klienta i specyfikacji.
Proces biznesowy jest analizowany w celu znalezienia głównych przyczyn wady lub powtarzającego się problemu.Proces biznesowy jest analizowany w celu znalezienia rozwiązań, które pomogą w spełnianiu potrzeb klientów i ich wymagań.
Ulepszenia są wykonane w procesie biznesowym w celu wyeliminowania lub ograniczenia wadUlepszany jest model biznesowy w ten sposób, by pomagał w spełnianiu wymagań klientów.
Systemy kontroli są umieszczone po to by zapewnić przyszłe kontrole wyników jakości procesów biznesowychWymyślony nowy model biznesowy jest kontrolowany w formie symulacji w celu sprawdzania jego skuteczności w spełnianiu potrzeb klientów i specyfikacji


Narzędzia i metody stosowane w DMAIC



FazaNarzędzia/MetodyCel
DefiniowanieBurza mózgów

Diagram przyczyn i skutków

Mapowanie procesów

Macierz przyczynowo-skutkowa

Bieżąca analiza (FMEA)

Diagram X/Y

Kano

SIPOC

QFD
Określenie docelowego klienta procesu

Zebranie danych o potrzebach klienta

Plan działania z uwzględnieniem:

Opisu problemu

Celu przedsięwzięcia/projektu

Planowanych korzyści finansowych

Mapa obecnego stanu procesu
PomiarMapowanie procesów

FMEA

Diagram Pareto

Karty kontrolne

Wskaźnik R&R (powtarzalność i odwracalność)

Techniki graficzne (Histogram)
Zidentyfikowanie klucz)owych wskaźników

Identyfikacja wąskich gardeł w procesie

Identyfikacja defektów

Plan zebrania danych

Pomiar wydolności procesu

Ustalenie celów redukcji defektów
AnalizaMapowanie procesów

Diagram przyczyn i skutków

ANOVA

FMEA

Techniki graficzne

Testowanie hipotez

Korelacja

Regresja
Dokładna mapa bieżącego stanu procesu

Ustalenie źródeł zmienności i ich ważności

Przegląd SOP (standardowych procedur operacyjnych (ang Standard Operating Procedures)

Określenie głównych zmiennych wejściowych procesu

Uściślenie znaczenia problemów
UsprawnienieMapowanie procesów

5S

TPM

Kanban

Kaizen

Poka-Yoke - Zapobieganie błędom

Planowanie eksperymentu

FMEA

Symulacje

Optymalizacje
Ustalenie alternatywnych uprawnień

Implementacja najlepszego usprawnienia

Opracowanie modelowej mapy procesu

Walidacja

Analiza koszt/zysk rozwiązania

Opracowanie planu implementacji - przygotowanie do kolejnej fazy

Określenie planu komunikacji
KontrolaKarty kontrolne

Statystyczne sterowanie procesem (SPC)

Utrzymanie
Plan kontroli

Dokumentacja

Dowody kontrolowania procesu

Zarządzanie zmianami

Plan audytu


Miejsce w dziedzinie zarządzania

DMAIC jest stosowany dla istniejącego produktu lub procesu, który nie jest w stanie zaspokoić potrzeb Klienta; natomiast model DMADV jest stosowany , gdy nowy produkt lub proces musi być opracowany w celu spełnienia wymagań klientów. DMADV jest również używany w przypadku, gdy produkt lub proces został zoptymalizowany za pomocą DMAIC, ale nadal nie jest w stanie zaspokoić potrzeby klientów lub poziomów jakości Six Sigma.

Zobacz też

Linki zewnętrzne



!
ostatnia modyfikacja 20 sierpnia 2016 r.