Осознайте симметрию бережливого производства и шести сигм

Бережливое производство и шесть сигм раньше были конкурирующими методологиями. Сегодня многие производители обнаружили, что эти два продукта работают вместе еще лучше. Гетти Изображения

Истоки бережливого производства восходят к 1950-м годам с производственной системой Toyota и еще дальше к производственным инновациям, которые Генри Форд сделал в комплексе River Rouge недалеко от Детройта. Термин «бережливое производство» появился в 1980-х годах, когда Джеймс Вомак и Дэниел Т. Джонс провели исследование американской автомобильной промышленности «Машина, изменившая мир». Тот скудный массив знаний, который мы знаем сегодня, имеет богатое наследие и многих выдающихся авторов.

«Шесть сигм» возникла в 1980-х годах благодаря работе ведущих мыслителей компании Motorola. Они признали, что понимание и контроль производственных процессов имеют большое значение. Статистический анализ послужил основой для такого глубокого понимания и разработки целенаправленных контрмер для уменьшения вариаций. По мере появления знаний о шести сигмах к ним присоединились и другие крупные компании, такие как GE, Allied Signal, IBM и Honeywell.

В течение многих лет знания бережливого производства и шести сигм были жестокими конкурентами на поле битвы постоянного совершенствования. Как бы глупо это ни звучало, именно так люди, занимающиеся улучшением, вели себя в цехах и в корпоративных офисах. Слава богу, ведущие мыслители в конце концов осознали синергию между ними и начали действовать в рамках бережливой системы «шести сигм» — без «и» между ними. Хотя это может показаться незаметным, на самом деле это имеет огромное значение и меняет наше поведение в области постоянного совершенствования.

Имейте в виду, что определенные всеобъемлющие концепции, в том числе уважение к людям и скромность, должны применяться ко всему спектру бережливого производства «Шесть Сигм». Они очень важны для любого подхода к непрерывному совершенствованию.

И чтобы внести ясность, вы должны понимать различные направления каждого подхода к улучшению. Изучая эту тему со своими коллегами, рассмотрите следующие определения:

Такие простые, но в то же время чрезвычайно ясные и мощные, эти определения служат отправной точкой без воспринимаемого шума и страха перед аббревиатурами и жаргоном. Независимо от того, работаете ли вы в цехе или в корпоративном офисе, вы можете адаптировать эти определения к своему способу работы.

Поместите бережливое производство и шесть сигм на диаграмму Венна, и вы увидите значительные области совпадения. Что касается «чистого бережливого производства», вы найдете инструменты анализа и методы улучшения, для эффективного внедрения которых требуются лишь скромные данные. Например, вы можете решить, где и как внедрить 5S и визуальный контроль, не проводя углубленного количественного анализа. Иногда вы просто выбираете подходящее место и начинаете. То же самое касается анализа времени такта и времени цикла. Вам необходимо собрать данные, чтобы понять время цикла, объемы и необходимые ресурсы, но обычно эти усилия не включают статистический анализ, выходящий за рамки базовой математики.

На пересечении бережливого производства и шести сигм, где пересекаются два круга, встречаются более продвинутые идеи бережливого производства и базовые идеи шести сигм. Вы можете рассматривать это как область, на которой могли бы сосредоточиться практикующие «Зеленый пояс Шести Сигм» и продвинутые мыслители бережливого производства. Выполняя анализ балансировки линий, они могли бы глубже понять источники вариаций. Используя анализ F-теста, они смогли понять вероятность достижения определенной пропускной способности при заданном улучшении потока. Применяя базовый статистический анализ «шесть сигм» к агрессивному приложению обедненного потока, они могут получить гораздо более богатые решения.

Чистая область шести сигм требует более сложных инструментов сбора, анализа и улучшения данных, которые, как правило, используют статистические методы. Здесь наиболее ценным вкладом является обладатель черного пояса шести сигм. Примеры анализа могут включать изучение двух групп производственных деталей, чтобы определить, являются ли они статистически похожими, и проведение плана эксперимента (DOE), чтобы определить, какие факторы и на каком уровне настроек с наибольшей вероятностью приведут к ожидаемому результату.