Sześć sigma

Z Wikipedii, wolnej encyklopedii
Skocz do: nawigacja, szukaj
Powszechnie używany symbol „Sześć sigma”.

Sześć Sigma (ang. Six Sigma) jest to metoda zarządzania jakością wprowadzona w Motoroli w połowie lat 80 przez Boba Galvina (syn założyciela firmy) oraz Billa Smitha[potrzebne źródło]. Za to osiągnięcie w 1988 Motorola otrzymała Amerykańską Nagrodę Jakości im. M. Baldridge’a[1]. Obecnie metoda ta (lub jej pochodne) używana jest w koncernach takich jak GE[2], 3M[3], Honeywell[4], Rockwell Automation[5], Alstom[potrzebne źródło], Raytheon[6], HP[potrzebne źródło], Philips[potrzebne źródło], ABB[7], TRW Automotive[8] i Microsoft[potrzebne źródło]. W 2000 roku Fort Wayne w Indianie został pierwszym miastem używającym sześć sigma do zarządzania miastem[9].

W statystyce sigma oznacza odchylenie standardowe zmiennej. Sześć sigm oznacza odległość sześciu odchyleń standardowych od wartości centralnej rozkładu (np. średniej arytmetycznej dla rozkładu normalnego) w lewo i prawo. Analitycznie ujmując obszar sześciu sigm w lewo i prawo od średniej arytmetycznej w rozkładzie normalnym wyznacza prawdopodobieństwo 3,4 wystąpień poza tym przedziałem na 1 milion możliwości.

W metodzie six sigma przyjmuje się, że defekty w procesach występują z pewnym prawdopodobieństwem, które można opisać rozkładami statystycznymi. Celem biznesowym na poziomie six sigma jest zatem zmniejszenie prawdopodobieństwa wystąpienia defektów do 3,4 (trzech i czterech dziesiątych) defektu na milion okazji. W ten sposób podejście six sigma może prowadzić do zwiększenia powtarzalności procesów (stabilności).

Uzasadnienie sześciu odchyleń od średniej[edytuj | edytuj kod]

Wykres rozkładu normalnego, na którego podstawach jest oparty model Six Sigma. Grecka litera σ pokazuje odległość na osi x pomiędzy średnią arytmetyczną µ, a punktem przegięcia. Im większa odległość tym większy jest rozrzut wyników. Dla czerwonej krzywej na wykresie wartość średnia wynosi 0 (µ = 0) i σ = 1. Inne kolory pokazują inne wartości µ i σ.

Wartość akurat sześciu sigm, a nie 3 lub 4 została wyznaczona empirycznie. Stwierdzono, że ponieważ procesy składają się z setek kroków i w każdym kroku możliwe jest wygenerowanie defektu, to prawdopodobieństwo, że cały proces wytworzy dobry produkt za pierwszym razem jest zależne od iloczynu prawdopodobieństw popełnienia błędu na każdym kroku. Przykładowo przy dwóch krokach i szansie popełnienia błędu 0,1 na każdym kroku, prawdopodobieństwo wypuszczenia dobrego produktu wynosi 0,9 * 0,9 = 0,81. Przy trzech krokach 0,9 * 0,9 * 0,9 = 0,729. Łatwo sobie wyobrazić, że jeżeli mamy 100 lub więcej kroków w procesie, to prawdopodobieństwo wypuszczenia dobrego produktu dramatycznie spada - 0,9^{100}. Zatem, aby poprawić szanse, należy zwiększyć prawdopodobieństwo na każdym kroku. Empirycznie ustalono, że nawet dla bardzo złożonych procesów przy przyjęciu poziomu 6 sigma na każdym kroku uzyskuje się dużą szansę wypuszczenia produktów dobrych za pierwszym razem.

Te wartości promował Mikey Harry około roku 1980, wyprowadził je z obserwacji i praktyki, a nie z teoretycznych danych. Używa się ich jako modelu zmian, gdyż defekty produkcyjne często nie podlegają rozkładowi normalnemu. Wtedy do obliczeń ilości potencjalnych wad nie używa się odchylenia standardowego, a parametrów zmienności właściwych innym typom rozkładów statystycznych.

Donald J. Wheeler uważa iż przesunięcie 1,5 jest niewłaściwe, argumentuje iż takie praktyki transformują proces 4,5 sigma (3,4 DPMO) w 6 sigma. Jednak takie argumenty są właściwe jedynie dla danych krótkookresowych, gdyż tylko wtedy 1,5 jest odejmowany od wyniku. Gdy wynik 3,4 DPMO wskazuje na proces o wartości 3 sigma, a nie 6 sigma. W przypadku danych długookresowych przesunięcie procesu zostało wliczone i nic więcej się nie odejmuje.

DMAIC[edytuj | edytuj kod]

W podejściu Six Sigma zakłada się, że zmiany w procesach realizowane są za pomocą projektów optymalizacyjnych. Projekty te mają z góry ustalony cykl życia:

  1. Define
  2. Measure
  3. Analize
  4. Improve
  5. Control

Stąd nazwa takiego projektu - DMAIC.

Krytyka[edytuj | edytuj kod]

Brak oryginalności[edytuj | edytuj kod]

Joseph Juran opisał Sześć sigma, jako „podstawową wersję poprawy jakości”. „Nie ma tutaj nic nowego”, zaadoptowano „ekstrawaganckie pojęcia jak pasy z różnymi kolorami”[10].

Wątpliwe zyski[edytuj | edytuj kod]

Fortune umieścił artykuł, według którego z 58 wielkich spółek, które wprowadziły Sześć sigma, 91 procent opuściło ranking S&P 500[11].

Spadek zadowolenia pracowników[edytuj | edytuj kod]

Robert Nardelli, dyrektor generalny Home Depot powiedział, że „wzrosła opłacalność, ale spadło morale pracowników”[12].

Tłumienie innowacyjności[edytuj | edytuj kod]

Steven Boyd, były pracownik naukowy firmy 3M zaznacza, że Sześć sigma tłumi innowacyjność a jej jedynym celem jest tylko „stworzenie produktu, który będzie przynosił zyski”[13].

Zobacz też[edytuj | edytuj kod]

Przypisy

Linki zewnętrzne[edytuj | edytuj kod]