Lean Six Sigma Logistics Využití statistických metod ke zlepšení logistických proces Eva Jarošová Institut ekonomiky provozu a technických v d
Obsah Základní pojmy Oblasti pro využití statistických nástroj Statistická regulace procesu (SPC) Specifické problémy SPC Speciální regula ní diagramy pro procesy s vysokou úrovní kvality
Kvalita logistického procesu Soubor vlastností poskytovaných výrobk a služeb, které ur ují jejich schopnost uspokojovat požadavky a pot eby zákazník Sou ást celkového vnímání kvality Požadavky na kvalitu z pohledu zákazníka as v žádaném množství s pot ebnou dokumentací v perfektním stavu
Lean - redukce plýtvání Nadvýroba Špatná kvalita Pohyby operátora 7 oblastí plýtvání Zásoby Doprava Prostoje Zpracování
Six Sigma zvýšení výkonnosti procesu (výrobní i nevýrobní procesy) Posunutí procesu sm rem k cílové hodnot Identifikace zdroj variability Redukce kolísání procesu Snížení podílu neshodných jednotek
Zp sobilost procesu 6 6 C 1 C 2 p p LSL USL LSL USL úrove 3-sigma úrove 6-sigma sigma 1 0,5 (USL LSL)/2 3 6 9 podíl neshodných 0,0027 2 10 DPMO 2700 0,002
Zp sobilost procesu C p C pk 2 C p 2 C pk 1,5 (USL LSL)/2 = 6 st ední hodnota uprost ed tol. pole posun o 1,5 9 podíl neshodných 2 10 3, 4 10 6 DPMO 0,002 3,4
Základní kroky DMAIC 5. KONTROLUJ Ov ú inek navržených ešení. Porovnej s p vodním stavem. 1. DEFINUJ Definuj cíl a rozsah projektu. Identifikuj procesy, které je nutné zlepšit. Ur i požadavky zákazníka a p ínos projektu. 2. M Získej data ze sou asných proces. Popiš zp sobilost procesu a systému m ení. Vymez problémová místa. 4. ZLEPŠI Hledej ešení problém a navrhni zm ny v procesu. 3. ANALYZUJ Hledej vztah p ina-následek a identifikuj p iny problém.
íklad zajiš ování kvality NORMA Germany GmbH Smlouvy pouze s dodavateli, kte í dodávají bezvadné výrobky (materiály) za konkuren ní ceny, v as a se stále rostoucí kvalitou Dodavatel musí udržovat systém kvality Úrove kvality max. 25 ppm nebo 1 stížnost za 6 síc Dodavatel musí aplikovat Poka Yoke, 100% automatizovanou kontrolu nebo SPC V p ípad C pk < 1,33 vyžadována 100% kontrola
Oblasti pro využití statistických nástroj Výb r za ízení, dodavatele, kontrola dodávek Statistická p ejímka, testování hypotéz, vyhodnocení zp sobilosti a výkonnosti, vyhodnocení spolehlivosti Zajišt ní stability logistických proces a jejich neustálé zlepšování Statistická regulace procesu Kontrola ú innosti provedených opat ení, porovnání výkonnosti se standardy Navrhování experiment (DOE), testování hypotéz Regula ní diagramy Metody používané v analýze spolehlivosti Zjiš ování požadavk zákazník Discrete choice experimenty, conjointanalýza
Specifické problémy SPC Strategie just-in-time malé výrobní série short-run regula ní diagramy Procesy s vysokou zp sobilostí, s nízkým podílem neshodných jednotek (neshod) CUSUM diagramy, modifikované regula ní diagramy CCC, CQC aj. diagramy Automatizovaná 100% kontrola EWMA diagramy
Sledované znaky procesu itelné meze ur ené specifikací jednotka s hodnotou znaku mimo meze neshodná rozm r, hmotnost apod. doba trvání operace, výše náklad Atributivní jednotky shodné i neshodné funk nost, bezchybnost, p ítomnost sledované vlastnosti, spln ní termínu dodání, platby apod. po et neshod kazy, ne istoty, chyby v dokumentaci, odchylky od balicího edpisu apod.
íklad 1: diagram pro podíl neshodných 0,200 0,180 0,160 0,140 0,120 0,100 0,080 0,060 0,040 0,020 0,000 0 5 10 15 20 25 podskupina 0,200 0,180 0,160 0,140 0,120 0,100 0,080 0,060 0,040 0,020 0,000 0 5 10 15 20 25 podskupina 100% kontrola objednávek Podskupiny objednávky za týden (r zné rozsahy) Neshodné jednotky objednávky, které obsahují nesprávn uvedený po et kus, nesprávné datum dodání nebo chybné instrukce pro dodavatele
íklad 2: diagram pro po et neshod 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 UCL c 3 c CL c LCL c 3 c 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 podskupina LCL 0 Neshody v dodávkách materiálu, resp. v dokumentaci 50 náhodn vybraných dodávek každý týden
Problémy u proces s nízkým podílem neshodných (ppm nebo ppb) 2 Nesmyslné regula ní meze Vysoká pravd podobnost falešného signálu Problematická tvorba podskupin Nemožnost identifikovat zlepšení procesu c 1 0 0 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 194 195 196 podskupina
íklad 3: CCC-diagram Cumulative Count of Conforming Po adí NS CCC LCL CL UCL 1 94 63,282 1732,521 9220,354 2 2031 63,282 1732,521 9220,354 3 1528 63,282 1732,521 9220,354 4 8356 63,282 1732,521 9220,354 5 50 63,282 1732,521 9220,354 6 7984 63,282 1732,521 9220,354 7 6573 63,282 1732,521 9220,354 8 9004 63,282 1732,521 9220,354 9 7897 63,282 1732,521 9220,354 10 13129 63,282 1732,521 9220,354
CCC diagram 100000 10000 UCL ln( / 2) ln(1 p) CCC 1000 CL ln(1/ 2) ln(1 p) 100 10 LCL ln(1 / 2) ln(1 p) 0 2 4 6 8 10 p podíl neshodných a - riziko falešného signálu po adí NS 0,05 p 0,0004
íklad 4: CQC-diagram podskupina Q log 10 Q log 10 LCL log 10 LCL log 10 UCL 0 0 1,801 3,239 3,965 1 47,5 1,677 1,801 3,239 3,965 0 0,000 1,801 3,239 3,965 1 50,0 1,699 1,801 3,239 3,965 2 100,0 2,000 1,801 3,239 3,965 3 150,0 2,176 1,801 3,239 3,965 1,801 3,239 3,965 9 450,0 2,653 1,801 3,239 3,965 10 467,8 2,670 1,801 3,239 3,965 ln(1 / 2) LCL ln(1/ 2) CL ln( / 2) UCL 10 0,000 1,801 3,239 3,965 10 32,2 1,508 1,801 3,239 3,965 11 82,2 1,915 1,801 3,239 3,965 1,801 3,239 3,965 194 9182,2 3,963 1,801 3,239 3,965 195 9232,2 3,965 1,801 3,239 3,965 196 9282,2 3,968 1,801 3,239 3,965 0,05 0,0004 4 vady na 10 000 m vzorky 50 m
CQC diagram 5 Cumulative Quantity Control 4 3 log10 UCL log10 CL log 10 Q 2 log10 LCL 1 0 0 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 10 10 11 194 195 196 podskupina
Literatura Chan, L. Y., Xie, M., Goh, T. N.: Cumulative Quantity Control Charts for Monitoring Production Processes. International Journal of Production Research. Vol. 38, No. 2, pp 397-408, 2000. George M. L.: Lean Six Sigma. McGraw Hill, New York, 2002. Goh, T. N.: A Control Chart for Very High Yield Processes. Quality Assurance. Vol. 13, No. 1, pp 18-22, 1987. Kenett, R.S., Zacks, S.: Modern Industrial Statistics. Brooks/Cole Publishing Company, Pacific Grove, 1998. Montgomery, D.C.: Statistical Quality Control: A Modern Introduction. John Wiley & Sons, Hoboken, 2009.