Пересмотренная концепция «шести сигм» (метод 6 сигм)

Quality Magazine & Praveen Gupta

Mass Media

Метод «6 сигм» – это один из самых популярных и успешных инструментов управления качеством. Система улучшения процессов, разработанная в компании Motorola, прославилась как метод экономии расходов и улучшения показателей качества организации. Тем не менее, по мере того, как эта концепция становилась все более популярной, в ней также были обнаружены ошибки. Правин Гупта (Praveen Gupta), директор по корпоративному качеству в компании Prysm, производителе дисплеев большого формата, и опытный специалист по качеству, говорит, что так часто происходит потому, что руководители и сотрудники теряются в статистике. По его словам, вместо того чтобы сосредотачиваться на статистических инструментах, нужно сконцентрироваться на знании процессов и статистическом мышлении.
В недавнем интервью журналу «Quality» Гупта в деталях рассказал о том, как правильно подходить к методике «шести сигм»:

Журнал «Quality» (Q): Почему методика «шести сигм» так популярна?

Правин Гупта (ПГ): Фактическая причина ее популярности заключается в том, что никакая другая методология не может сэкономить столько денег. С ее помощью компании экономят миллиарды долларов. Ни одна другая методология даже не приближается к «шести сигмам» по этому показателю. Организации будут применять любую методологию, если она улучшает качество или экономит деньги. «Шесть сигм» предлагает оба эти преимущества. Именно поэтому многие корпорации ее применяют.

Q: Произошли ли с этим методом какие-либо изменения?

ПГ: Изначально цель методолгии «6 сигм» заключалась в разработке методологии для достижения быстрого и резкого улучшения. Для чего требуется сотрудничество, агрессивные цели и творческий подход.

Основная цель разработки методологии «шести сигм» в компании Motorola состояла в том, чтобы сделать ее лучшей во всем, чем она занималась. Перед «шестью сигмами» сотрудники Motorola применяли различные методы повышения качества, но они были развернуты функционально, на местном уровне и субоптимально. Клиенты Motorola не чувствовали улучшений. Поэтому сотрудники компании разработали методологию «шести сигм», которая представляет собой набор из множества обычных инструментов повышения качества, взятые вместе. В дополнение к инструментам повышения качества, были включены концепции управления проектами, такие как оценка проекта, основные положения и т.д. Так что концепция «6 сигм» больше всего похожа на ящик с инструментами для улучшения качества и управленческим типом мышления.

На протяжении многих лет эта концепция изменялась. Изначально она должна была сделать компанию лучшей во всем. Это была шестиступенчатая методология, которая позже трансформировалась в подход под названием DMAIC (определение, измерение, анализ, совершенствование, контроль). Для применения «шести сигм» внутри компании были разработаны программы обучения и сертификации, такие как «черный пояс», «желтый пояс» и «зеленый пояс».
В последние годы, благодаря тому, что многие люди получили обширную подготовку по статистическим инструментам, многие практикующие «шесть сигм» увязли в методологии и статистическом инструментарии. В результате чего, многие проекты «шести сигм» не были закрыты, и возможности для значительного улучшения были упущены. На самом деле, большинство людей не любят статистику. Но многие инструкторы процветали на этом.
Например, такая ситуация: сформирована команда для решения проблемы с помощью методологии «6 сигм», DMAIC. Сотрудники проходят через стадию определения, где задача состоит в том, чтобы получить последние данные и установить ориентиры. Это затрудняет расстановку приоритетов над проектами, и команда в конечном итоге начинает работать над проектами с незначительным объемом для сбережений. При переходе в стадию измерения бывает трудно получить практические данные для определения базы и анализа вариаций и моделей. Практикующий концепцию «шести сигм» находит способ замены данных знаниями и знаний   данными. Люди теряются на стадии измерения, в поиске источников данных или замене их коллективным разумом. При этом можно потратить много времени и ресурсов на каждую стадию в стремлении следовать методологии, и так и не решить саму проблему.

Q: Что еще изменилось за эти годы?

ПГ: Изначально  концепция «6 сигм» была разработана в качестве методологии для решения проблем. Это включало использование инструментов по качеству и статистике, необходимых для решения хронических или серьезных проблем. Концепция «шести сигм» определялась в качестве методологии для достижения лучших в своем классе показателей. Учитывая ее успех, в какой-то момент «шесть сигм» была даже названа новым способом ведения бизнеса, или ДНК компании. После многих лет это определение потеряло свою суть и стало похожим на основанный на фактах процесс принятия решений для улучшения процессов. Сейчас практикующие «шесть сигм» заняты работой над проектами, но не могут закрыть их из-за отсутствия улучшений. Изначально цель состояла в применении результатов улучшений, но теперь она используется просто для достижения улучшения, пусть и постепенного. Учитывая инвестиции в «шесть сигм», многие компании не получают отдачи от своих инвестиций из-за трудностей использования статистических инструментов, неправильного их использования или чрезмерной зависимости от статистики и статистического программного обеспечения в поиске корреляции. Граница между корреляцией и причинно-следственной связью стала размытой.
Другой пример состоит в том, что когда люди улучшают процесс, они, как правило, не снижают вариации, а регулируют процесс. Если бы мне требовалось снизить вариации, мне нужно было бы реорганизовать процесс или сделать что-то по-другому, чтобы получить резкое улучшение. Вот почему «шесть сигм» считалась способом реорганизации всех процессов. Если прорыва в улучшении не наблюдается, не нужно повторно разрабатывать технологические процессы или использовать методологию «шести сигм» так, как предполагалось это делать сначала.
Вместо того чтобы быть средством повышения производительности, «шесть сигм» стала целью сама по себе. Компании не должны работать над «шестью сигмами». «Шесть сигм» предназначена для сокращении отходов и повышения рентабельности бизнеса. В большинстве компаний, внедривших «шесть сигм», не измерялся уровень «сигма». Если его не измерять, то он не будет контролироваться, эффективно использоваться и сохранять устойчивость в течение времени, с помощью которой создается культура превосходства.

Q: Так в чем же, по вашему мнению, заключается причина того, что концепция «шести сигм» становится все менее популярной?

ПГ: Я сталкивался с мнением, что «шесть сигм» теряет свою популярность из-за того, что она не доказывает свою ценность. Завершение проектов занимает слишком много времени. Метод «6 сигм» применяется для тривиальных проектов, у которых нет потенциала экономии. Учебные программы «шести сигм» потеряли свою точность. Кроме того, система «поясов» в «шести сигмах» вызвала ухудшение во взаимодействии между ними. «Пояса» не могут договориться со специалистами на местах.

Q: Что бы вы посоветовали тем компаниям, которые хотели бы применить этот метод максимально эффективно?

ПГ: «Шесть сигм» – это комплексный подход с использованием большого набора инструментов. Вместо того чтобы сосредотачиваться на статистических инструментах, нужно сконцентрироваться на знании процессов и статистическом мышлении. Если мы будем использовать DMAIC в сочетании со знанием процессов, мы получим лучшие результаты. Статистическое мышление важнее статистических инструментов. Статистическое мышление подразумевает понимание природы изменений или разницы между случайными и планируемыми источниками вариаций. Способность понять природу изменений поможет определить, нужно ли просто отрегулировать процесс или же полностью пересмотреть его.
Я обнаружил, что 80% методологии «шести сигм» не включает в себя статистические инструменты, и 80% средств, используемых в «шести сигмах», не статистические. Тем не менее, методологию «шести сигм» воспринимают как статистический инструмент, и большинство людей считают, что в статистических данных разобраться трудно. Я считаю, что это ложное восприятие делает «шесть сигм» менее популярной и мешает людям применять ее.

Q: То есть, вы советуете большинству потенциальных пользователей «шести сигм» уделять меньше внимания цифрам и статистическим измерениям и больше своим собственным отдельным процессам?

ПГ: Во многих компаниях есть большая база данных, но она игнорируется. В других набор данных хуже и решения имеют реактивный характер. Если в наличии есть данные, нужно использовать их максимально эффективно. Я считаю, что в вопросе решения проблем улучшение знания технологических процессов значит больше, чем изучение статистических инструментов. Однако эти инструменты тоже важны и должны быть изучены для того, чтобы иметь представление о неизвестных в процессе. Другими словами, решение проблем заключает в сборе недостающих знаний о процессе. Так, приоритет №1 заключается в том, чтобы понять сам процесс.
Во-вторых, изучите статистическое мышление до того, как приступить к статистическим инструментам. При отсутствии правильного понимания статистического мышления, статистические инструменты можно применить неправильно, и ценные, ограниченные корпоративные ресурсы могут быть потрачены впустую.

Q: Вы можете назвать примеры этих статистических инструментов?

ПГ: Планирование эксперимента (DOE) – популярный инструмент среди профессионалов, использующий «шесть сигм». Некоторые люди приступают к решению проблемы с DOE. Раньше подразумевалось, что за четыре месяца нужно пройти через обучение «черного пояса». В течение последней недели обучения дается большая порция информации по статистике, такой как DOE. После длительного обучения, инструменты, рассмотренные в последнюю неделю, оставляют более сильное впечатление, чем те, которые изучались в ходе первой недели. И DOE – это очень мощный инструмент, который, однако, требует знания технологических процессов для правильного его использования. Мы забываем, что должны использовать другие, более простые инструменты для того, чтобы освежить знания о процессах, прежде чем мы приступать к DOE для подтверждения понимания технологических параметров или расстановке приоритетов над потенциальными переменными.
Нужно понимать, что стадия определения практически не содержит статистических инструментов и что четко определенная проблема уже является наполовину решенной. Я также заметил, что многие разработанные эксперименты закрываются как не доказанные, что говорит об отсутствии знаний о процессах и (неправильном) использовании DOE. Эксперты утверждают, что 80% времени должно быть потрачено на планирование эксперимента и только 20% на его проведение. В реальности все обычно наоборот. Выбор правильного набора переменных для эксперимента является важным шагом и требует знания технологических процессов. Когда эксперимент не обеспечивает требуемых результатов или статистически значимых изменений, он представляет собой в первую очередь набор неправильных переменных из-за отсутствия знаний о процессах.
Надо понимать, что статистическая корреляция не означает причинность. Но причинно-следственная связь показывает корреляцию. Если вы обладаете знаниями о технологических процессах, у вас есть больше шансов решить проблему, по сравнению с ситуацией, когда вы сначала изучаете статистику, а затем решаете проблему.

Правин Гупта (Praveen Gupta) – идейный лидер, в настоящее время работающий в качестве директора по корпоративному качеству в компании Prysm, производителе дисплеев большого формата, использующем собственную запатентованную технологию лазерно-люминофорых дисплеев (LPD). Он является автором многих книг о методе «шести сигм» и инноваций, а также основателем и главным редактором журнала «International Journal of Innovation Science» и соредактором «Global Innovation Science Handbook» .

Источник: http://www.qualitymag.com/articles/91484-six-sigma-redefined?v=preview