|
Witness – simulací ke zlepšování podnikových procesů
Společnost Lanner Group Ltd. nabízí ucelenou sadu programových nástrojů pro prediktivní analýzu a zlepšování podnikových procesů – Witness Suite. Sada obsahuje programy pro simulaci, optimalizaci a vizualizaci procesů a nástroje pro získávání znalostí ze souboru dat (data mining). Spojení simulace a modelování s použitím matematického modelu nabízí široké aplikační možnosti jak při plánování a zlepšování procesů, tak při operativním řízení a plánování výroby. Firma Lanner Group proto do svých produktů zahrnuje podporu moderních metod řízení výroby. Respektuje přitom požadavky na snadnou implementaci v podnikovém prostředí. Článek popisuje způsob, jakým je v produktu Witness podporována metodika zlepšování procesů známá jako Six Sigma.
Metodika Six Sigma
Six Sigma je označení pro strukturovaný program neustálého zlepšování podnikových procesů, který je v současnosti využíván v mnoha výrobních i servisních organizacích. Původně byl zaveden u firmy Motorola v roce 1986 jako program pro měření kvality a časem se vyvinul v obecnou statisticky orientovanou metodu zlepšování procesů. Organizace školí své pracovníky ve zvládání postupů, které jsou součástí analýzy Six Sigma. Metodika Six Sigma se zaměřuje na zákazníka. Podobně jako některé další metodiky zaměřené na zlepšování procesů zahrnuje pochopení, měření a zlepšování stavu ve všech úsecích organizace, které mají vliv na spokojenost zákazníka.
Pro procesy se zavádí tzv. úroveň kvality Sigma (Sigma rating), která popisuje variabilitu procesu počtem defektů na milion případů. Například proces, u kterého se vyskytuje 3,4 defektu na jeden milion vyrobených součástí, má úroveň kvality 6 – Six Sigma. Jestliže je počet defektů větší, např. 6 200 na milion, úroveň kvality Sigma je jen 4 (viz doprovodný text Příklady výpočtu úrovně kvality Sigma).
|
Příklady výpočtu úrovně kvality Sigma
Výroba součástek
Celkem 46 ze 100 000 součástek vyrobených na určitém stroji neprošlo kontrolou kvality a musí být sešrotováno. Pro výpočet úrovně kvality Sigma je třeba počet defektů převést na počet neshod na milion příležitostí (Defects Per Million Opportunities – DPMO). V tomto případě je hodnota DPMO 460. Úroveň kvality Sigma je vypočtena z tabulky pro normální rozdělení pravděpodobnosti – 4,8 (systém Witness má zabudovanou tabulku normálního rozdělení pravděpodobnosti a úroveň kvality Sigma počítá automaticky).
Obslužný systém
V rychlém občerstvení muselo osmnáct zákazníků z tisíce obsloužených čekat ve frontě déle než dvě minuty. Tomu odpovídá 18 000 neshod na milion a úroveň kvality Sigma 3,6.
Distribuční řetězec
Distribuční centrum dodává zákazníkům několik druhů zboží na základě jejich objednávek. Z důvodu nedostatku zásob se u šesti dodávek z 10 000 nepodařilo dodat všechno objednané zboží včas: hodnota DPMO je 600 a úroveň kvality Sigma 4,75.
Výrobní proces, kde defekt způsobuje několik faktorů
V některých případech může být výsledkem analýzy zjištění, že určitý druh neshod v procesu má několik příčin, a tedy možných příležitostí ke zlepšení. Například při výrobě žárovek nemusí náhodně vybrané zabalené výrobky projít elektrickým testem a současně se žárovky mohou rozbít při balení. Nechť 98 žárovek ze 100 000 vyrobených neprojde elektrickým testem a 82 žárovek ze 100 000 vyrobených je rozbito při balení. Znamená to 180 defektů na 200 000 příležitostí, tedy DPMO je 900 a úroveň kvality Sigma je 4,625. V případě, že tyto dva jevy jsou pro metodiku Six Sigma posouzeny jako jeden defekt, je DPMO 1 800 a úroveň kvality Sigma 4,4.
|
Dosažení kvality Six Sigma je velmi náročný cíl, takže u některých procesů je vhodné cílit na hodnoty skromnější. I v takových případech však uplatnění této metodiky přináší významné úspory firmě i zákazníkům.
Metodika Six Sigma klade důraz na měření a statistické zpracování naměřených dat jako prostředek zajištění správného nastavení projektu. Měření výkonnosti procesu je velmi důležité, protože jen tak je možné vyhodnotit a predikovat efekty realizovaných zlepšení. Tato přesná analýza je pro metodiku Six Sigma charakteristická. Při jejím správném použití je možné na základě detailního prověření příčin poruch navrhnout proces tak, aby se poruchám v co nejvyšší míře předcházelo, tj. kolísání procesu bylo co možná nejmenší.
V posledních deseti letech se metodika Six Sigma prosadila v mnoha typech zlepšovacích projektů s již ustálenou strukturou následných fází.
Při postupném zlepšování stávajících procesů se typicky používá struktura označovaná jako DMAIC – Define, Measure, Analyze, Improve, Control (tj. definuj, měř, analyzuj, zlepši, řiď).
K navrhování nových procesů, které mají dosahovat parametrů kvality Six Sigma, se používá proces zlepšování označovaný zkratkou DMADV (Define, Measure, Analyse, Design, Verify – definuj, měř, analyzuj, navrhni, ověř).
Produkt Witness může být použit ve většině fází projektů Six Sigma. Ve fázi definování může identifikovat, ve které části procesu mohou mít případné změny největší dopad. V dalších fázích může systém Witness poskytovat podrobné statistické informace o účinku jakékoliv navrhované dílčí změny na klíčové parametry výkonnosti procesu, např. propustnost, využití zařízení, zpoždění v systému, úroveň služeb zákazníkům apod. Algoritmy pro metodiku Six Sigma jsou implementovány do základního programu Witness, v modulu Optimizer a v aplikaci Witness Miner.
Modelování a měření projektů Six Sigma a Witness
Prostředí Witness umožňuje definovat výkonnost procesu a následně ji přesně měřit. Bez ohledu na to, zda jde o výrobní proces nebo o oblast služeb, poskytuje možnost vytvářet přesné modely procesů s uvažováním všech podstatných charakteristik originálu. Modely vytvořené v prostředí Witness dovolují pružně postihnout nejrůznější pravidla procesu, jako jsou alokace zdrojů, rozvrhy distribuce, složité materiálové toky a pracovní postupy.
V mnoha projektech Six Sigma se sleduje množství vadných a opravených součástí. Během simulace Witness zaznamenává údaje o výskytu defektů a automaticky z nich pro každý druh součásti počítá úroveň kvality Sigma (obr. 1).
|
Algoritmus modulu Witness Optimizer
Pro rychlost nalezení optimální kombinace faktorů je důležité dobře navrhnout optimalizační prostor, ve kterém algoritmus hledá nejlepší řešení. U velkých systémů existují miliony kombinací jejich nastavení a je nemožné tyto kombinace ověřit všechny.
Například u výrobní linky s deseti stroji, z nichž u každého se uvažuje pět úrovní určitého parametru, který je třeba zlepšit (v rozmezí od skutečného stavu po normalizovanou hodnotu parametru), existuje 510, tedy 9 765 625 různých kombinací nastavení systému.
Optimalizační nástroje, jako je Witness Optimizer, umožňují inteligentně prohledávat tyto kombinace tak, že pro nalezení dobrého řešení obvykle stačí prověřit jen několik stovek z celkového počtu alternativ.
|
|
V rámci standardní verze programu je k dispozici sada předpřipravených prvků (Designer Elements) zaměřených na metodiku Six Sigma. Tyto prvky usnadňují získávání prvotních údajů a prezentaci statistických charakteristik používaných v projektech Six Sigma. Kromě sběru údajů o defektech, opravách a reklamacích jsou zde i nástroje pro měření dalších charakteristik, jako např. počtu pracovních úkonů za hodinu nebo doby obsluhy. Úroveň kvality Sigma lze definovat i pro takovéto charakteristiky. Například normovaná doba obsluhy může být dvanáct minut. Počet zákazníků, kteří jsou obslouženi za dobu delší, je možné považovat za defekty procesu (neshody s normou) a lze na ně aplikovat stejná pravidla jako pro defekty při výrobě.
Analýza podle Six Sigma zahrnuje mnoho statistických testů. Často je nutné ověřit, zda rozdělení naměřených dat pravděpodobnosti odpovídá normálnímu rozdělení takovýchto dat. Parametry procesů jsou posuzovány s využitím statistických grafů, jako jsou grafy rozdělení pravděpodobnosti, sloupcové grafy a histogramy. Kromě vlastních statistických informací nabízí prostředí Witness i přímé spojení se statistickým programem Minitab – analytickým nástrojem často používaným právě v projektech Six Sigma.
Projekty zlepšování podle Six Sigma
Pro každý výrobní proces existuje mnoho možných námětů pro projekty zaměřené na jeho zlepšování.
Projekty týkající se výrobního nebo obchodního procesu obvykle začínají analýzou současného stavu. Měří se množství parametrů, jako jsou celková kvalita produkce, kvalita produkce jednotlivých strojů, doby obsluhy apod. Vytvářejí se simulační modely procesu, které ukazují, jakých zlepšení lze dosáhnout úpravou zařízení, změnou rozvržení zdrojů anebo výrobních zařízení či pracovišť i úpravou řídicího algoritmu systému.
Obr. 6. Witness Miner: výstup funkce „Výběr hlavních komponent“ ukazuje korelaci mezi intervalem údržby a četností výskytu zmetkových obrobků k sešrotování
Nejčastějšími příklady použití modelů jsou výrobní linky, kolem kterých existuje mnoho zařízení, u nichž je možné realizovat individuální zlepšení. Typicky se porovnává skutečně dosažená hodnota parametru charakterizujícího výkonnost zařízení s jeho normovanou hodnotou. V rámci simulačních experimentů je možné analýzou typu „co kdyby„ (what-if) zjistit dopad možných změn v parametrech jednotlivých strojů (operační doby, seřizovací doby, poruchovost, zmetkovitost atd.) na celkový výkon linky.
V systému Witness je možné takovéto experimenty dělat interaktivně a postupně vyhodnocovat efekty možných změn. Experimenty lze také provádět dávkově s možností uchovávání simulačních dat pro následné porovnání různých scénářů možných opatření.
Podpora metodiky Six Sigma je dále rozvinuta v modulu Witness Optimizer (obr. 2). Speciální algoritmus implementovaný v programu umožňuje uskutečnit inteligentní výběr těch nejlepších z možných alternativ zlepšování procesu. U reálných procesů obvykle existuje mnoho a mnoho parametrů, které je možné měnit, ale metodikou Six Sigma nelze postihnout všechny. Je nutné vybrat několik podstatných, které mají největší vliv na výkonnost procesu, a na ty pak zaměřit zlepšovací projekty. Algoritmus modulu Witness Optimizer právě toto dokáže (viz doprovodný text téhož názvu). Poté, co uživatel určí počet parametrů, které je ještě praktické do projektu zahrnout, Optimizer inteligentním způsobem hledá nejlepší kombinaci faktorů, která může přinést nejlepší výsledky (obr. 3).
Witness Optimizer poskytuje mnoho tabulkových a grafických výsledků, které zobrazují změny parametrů v porovnání se současným stavem, variabilitu procesu, konfidenční intervaly apod. Parametry – kandidáty ke zlepšení – je možné setřídit podle jejich individuálních příspěvků k celkové změně výkonnosti procesu. Witness Optimizer rovněž umožňuje exportovat simulační data do statistického softwaru.
Witness Miner
Další součástí softwarové sady Witness Suite, podporující metodiku Six Sigma, je program Witness Miner. Tento užitečný nástroj je schopen rozpoznat skryté vztahy v rozsáhlých souborech dat a vyjádřit je ve formě snadno srozumitelných pravidel (obr. 4). Analýza dat se v programu Witness Miner navrhuje metodou grafického programování proudu zpracování vyhodnocovaných dat, do kterého uživatel zařazuje jednotlivé funkční uzly.
Jsou-li k dispozici podrobné údaje o určité kritické části výrobního systému, lze je podrobit další analýze s cílem blíže identifikovat příčiny výskytu neshod procesu. Tak lze např. ukázat, že existuje spojitost mezi zmetkovitostí a intervalem údržby během předchozí směny apod. (obr. 6).
Literatura:
[1] WALLER, A. P.: Witness for Six Sigma. Materiál společnosti Lanner Group, 2002.
Jan Daněk, Humusoft
(danek@humusoft.cz)
Distributor produktů společnosti Lanner Group v ČR a SR:
HUMUSOFT s. r. o.
Novákových 6
180 00 Praha 8
tel.: 284 011 730
fax: 284 011 740
e-mail: info@humusoft.cz
|