Lean 6 Sigma – neatskleistas potencialas verslui `16-08-17

Nuo 1986 metų, kuomet Motorolos inžinieriai Bill Smith ir Mikel Harry sukūrė šį metodą, praėjo trys dešimtmečiai. Jei Lean Lietuvoje įgavo pagreitį ir tampa daugelio efektyvių organizacijų gyvenimo dalimi, tai 6 Sigma potencialas yra kol kas menkai išnaudojamas. Motorola paskelbė, kad nuo 1991 iki 2005 metų 6 Sigma metodo dėka sutaupė 17 milijardų dolerių.

Kas gi yra 6 Sigma? Graikiška raidė σ, mažoji sigma, statistikoje naudojama standartinio nukrypimo žymėjimui. Nukrypimas nuo reikalingos reikšmės gamintojų gyvenime paprastai reiškia broką. Kuo didesnė sigma reikšmė, tuo mažesnė yra tikimybė, kad brokas atsiras.

6 Sigma lygio procesas reiškia, kad su 99,99966% tikimybe pagaminsite produktą arba pateiksite paslaugą, kuriuose nebus neatitikimų. Iš kitos pusės, skaičiuojant tą patį 6 Sigma lygį gausite 3,4 atvejo iš 1 000 000 galimybių, kai turite galimybę nukrypti nuo reikalavimų.

Paprastai yra sutariama, kad pasaulinio lygio organizacijoms 6 Sigma nukrypimų lygis yra priimtinas, todėl ir metodas nukrypimams valdyti yra pavadintas tokiu vardu. Yra ir 7 bei 8 Sigma lygis, tačiau jis taikomas tiesiogiai gyvybę įtakojančiose srityse tokiose kaip aviacija, medikamentų gamyba. Turbūt mums labiau rūpi žemesnės ribos, tokios kaip 3 Sigma (93,3 proc. tikimybė pagaminti kokybišką produktą), 2 Sigma (69 proc. tikimybė pagaminti kokybišką produktą) arba 0 Sigma, kuri reiškia 50 proc. tikimybę atsirasti brokuotam gaminiui. Taigi, apibendrinant, 6 Sigma metodas yra skirtas proceso nukrypimams valdyti.

Lean, kaip žinome, yra skirtas vertės kūrimo didinimui ir iššvaistymų mažinimui. Tam tarnauja visa gausa įrankių, pradedant Vertės srauto žemėlapiu ir baigiant 6S. Lean organizacijose efektyvumas yra pasiekiamas kuriant daugiau vertės per kuo trumpesnį laiką. 2002 metais Lean ir 6 Sigma metodai buvo apjungti į vieną – Lean 6 Sigma. Lean 6 Sigma dominuoja vertės kūrimo ir iššvaistymų panaikinimo logika, kuri grindžiama duomenimis ir statistiniais jų apdorojimo metodais. Atrodytų, kad statistikos naudojimas turėtų atgrasyti žmones nuo platesnio Lean 6 Sigma naudojimo, tačiau praėję Lean 6 Sigma mokymus žmonės pastebi, kad populiarioji statistika, naudojant patogias programas (pvz., Minitab), tėra keleto paprastų funkcijų išmokimas. Žymiai sunkiau, kaip ir kasdieniame gyvenime, išlaikyti problemos sprendimo logiką ir nenueiti į sprendimus deramai neišanalizavus esamos situacijos ir problemos atsiradimo priežasčių. Ar Lean 6 Sigma galima naudoti visų problemų sprendimui? Galima, bet ne visada verta. Lean pateikia paprastesnį problemų sprendimo modelį, Planuok-Daryk-Tikrink-Veik, kurio centre yra „pamatyk pats“. Šis problemų sprendimo modelis geriau tinka, kuomet problemos yra paprastos, jas galima lengvai pastebėti. Pavyzdžiui, jei naujagimiui šeimos gydytojas gali tiksliai nustatyti ligą elementarios apžiūros metu, tuomet tyrimai yra perteklinė veikla. Tačiau jei šeimos gydytojas negali nustatyti ligos, tuomet gali prireikti atlikti išsamius kraujo tyrimus, galbūt net genetinius, surinkti daug duomenų apie regą, klausą ir t. t.. Tik gavus tokius duomenis galima nustatyti ligą ir ją gydyti. Lean 6 Sigma yra labai geras metodas gana sudėtingų, pasikartojančių, įsisenėjusių problemų sprendimui, kada neužtenka tiesiog pastebėti kaip vyksta procesai. Beje, visi Lean pradininkai, pradedant E. Demingu, sėkmingai naudojo statistinius metodus savo veikloje. O neseniai Lietuvą aplankęs N. Kano demonstravo, kaip pasitelkti paprastus statistinius metodus problemų aptikimui. Visos didesnės šiuolaikinės organizacijos savo verslo valdymo sistemose kaupia daug duomenų. Tačiau problemoms identifikuoti jais naudojasi retai. Dar blogiau yra su tų duomenų analize. Duomenų kiekis pasauliniu mastu didėja geometrine progresija, o žmonių, gebančių duomenis valdyti taip, kad iš to būtų nauda verslui, tik aritmetine progresija. Gerų 6 Sigma specialistų šiuo metu trūksta. Ir ne tik Lietuvoje. Ar apsimoka investuoti įmonėms į Lean 6 Sigma? Praktika Lietuvoje rodo, kad Žalio diržo Lean 6 Sigma specialistas per vieną, net ir paprastą bandomąjį projektą, sutaupo daug daugiau nei į jį buvo investuota, o jei sprendžiamos didesnės (pvz. pardavimų, organizacijos potencialo) problemos, tuomet efektas gali siekti šešiaženkles sumas ir daugiau.