Overslaan en naar de inhoud gaan

Green Belt DMAIC - Introductie van de 8 stappen (binnen 5 fasen)

DMAIC

Hoe complexer het probleem wordt en/of hoe groter de investering in tijd of geld die nodig is om een probleem op te lossen, hoe belangrijker het wordt om er zeker van te zijn dat de oorzaak die je aanpakt de juiste is. Zoals in het vorige hoofdstuk besproken bevatten alle verbeterprojecten een DMAIC structuur, en wordt de complexiteit van deze projecten aan de  hand van gekleurde belts aangegeven.

In dit artikel splits ik de 5 fasen van DMAIC op in 8 stappen voor een Green Belt project om de statistische tools in te delen die traditioneel binnen een Green Belt project gebruikt kunnen worden.

Figuur 1 geeft een overzicht van de DMAIC fasen en de manier waarop de 8 stappen zijn gedefinieerd. Ook, zien we in elk van de stappen de tools die binnen elk van de acht stappen mogelijk worden gebruikt.

Omdat de niveaus van projecten binnen six sigma op elkaar verder bouwen worden in dit boek over Six Sigma Green Belt Projecten ook tools beschreven die je in een Yellow Belt kan verwachten. 

Laten we eerst naar de 8 stappen binnen een greenbelt project kijken, welke onevenredig verdeeld zijn over de 5 fasen van DMAIC:

 

Green Belt Project in 8 Stappen

Figuur 1: Overzicht van veel gebruikte tools
binnen een Green Belt project

 

Stap 1: Define – Project definitie

De define fase bestaat uit twee stappen, en in de eerste stap dient het project team wanneer zij een opdracht krijgen een project uit te voeren de project definitie uit te werken. Een samenvatting van deze definitie vind men doorgaans in een project charter, waarin onder andere de scope en de doestellingen van het project woorden vastgelegd. Tools die hiervoor gebruikt kunnen worden zijn de 5W+1H, SIPOC, de Voice Of the Customer (VOC), de Critical to Quality (CTQ) en Critical to Satisfaction (CTS). Deze tools worden allen in meer detail beschreven in hoofdstuk 3. Daarnaast introduceren wij in dat hoofdstuk het verschil tussen discrete en numerieke data wat van belang is om in measure en analyze fase de juiste statistische tools te kiezen. Tools in deze stap worden verder beschreven in het artikel" yellow Belt DMAIC - Discovery & Define.

 

Stap 2: Define – Huidige Kennis
Het tweede gedeelte van de define fase beschrijft het in kaart brengen van de huidige kennis. In hoofdstuk 4 worden een aantal mogelijkheden beschreven om het probleem te kunnen leren begrijpen aan de hand van data die al beschikbaar is: waterval diagrammen, Pareto charts, turflijsten, boxplots, de puntengrafiek, een scatter plots, matrix plots, een process behavior chart, en het histogram zijn allemaal voorbeelden van grafische tools die het projectteam kunnen helpen de focus van het project duidelijker in beeld te brengen. Een taantal hiervan worden beschreven in het artikel: Boxplot, Histogram en Scatterplot.

 

Stap 3: Measure – Meetsysteemanalyse (MSA)
De measure fase is ook opgedeeld in twee stappen. In de eerste stap van de meetfase (de derde stap van het project) wordt de kwaliteit van de data getoetst door naar de meetsystemen te kijken waarmee data verzameld wordt. Hiervoor gebruiken we de attribute Agreement Analysis, de Gage R&R en de plausibility check. Deze worden in een seperaat artikel beschreven.

 

Stap 4: Measure – De huidige prestaties
Hoofdstuk 6 beschrijft de vierde stap van een Green Belt project (de tweede stap binnen de meet fase), waarin we de huidige prestaties van het proces analyseren aan de hand van waarden als parts per million, defects per unit en defects per million opportunities. Daarnaast kijken we naar de capabiliteitindexen Cp en Cpk voor numerieke data.

 

Stap 5: Analyze – Grondoorzaak identificatie
We bevinden ons nu, bij stap 5, in de analyse fase van ons DMAIC project. In deze stap, beschreven in hoofdstuk 7, genereren we mogelijke oorzaken die het probleem dat we in de vorige 3 stappen hebben geïdentificeerd en in het project willen oplossen mogelijk beïnvloeden aan de hand van onder anderen brainstorming, het visgraat diagram en de oorzaak gevolg matrix. Aan het einde van deze stap ontstaat een eerste indruk van de verschillende inputs (X’s) die mogelijk de output (Y) van het proces (P) beïnvloeden.

 

Stap 6: Analyze – Grondoorzaak validatie
Stap 6 beschrijft het valideren van de oorzaken die we in stap 5 hebben geïdentificeerd. Statistische toetsen die in deze stap (en in hoofdstuk 8) aan bod komen zijn: proportietoets, Chi2-toets, T-toetsen en ANOVA, Correlatie toetsen, Regressie en Design of Experiment. Je zult zien dat het type test dat je gebruikt om een oorzaak te valideren afhankelijk is van het type data dat je meet. Je zult daarom nooit al deze tools inzetten in je project, maar meestal wel tenminste één.

 

Stap 7: Improve – Implementatie
Stap 7 beschrijft de gehele verbeterfase ,waarin we tegenmaatregelingen identificeren, implementeren en controleren of de tegenmaatregelingen ons geholpen hebben onze project doelstellingen te halen. Deze stap wordt in hoofdstuk 9 beschreven.

 

Stap 8: Control – Procesbeheersing
Stap 8 tot slot, gaat over het vastleggen en standaardiseren van de nieuwe manier van werken waardoor het probleem van dit project in de toekomst niet meer terug komt. Hoofdstuk 10 beschrijft deze stap binnen het project en we gebruiken onder andere statistical process control om een jaar lang te meten of het probleem echt is opgelost, of ten minste significant kleiner is geworden.

 

Ga verder naar:

Green Belt DMAIC - Boxplot, histogram, scatterplot

Reactie toevoegen