6 сигм

Продолжаю публиковать конспекты семинаров, посвященных методологиям управления проектами. Сегодня пишу о системе 6 сигм (Six Sigma)

Оглавление

Введение в 6 сигм

Статистические основы «Шесть Сигм»

DMAIC (Define-Measure-Analyze-Improve-Control) — методология улучшения существующих процессов.

DFSS — (Design for six sigma) — методология создания новых процессов.

Организационная схема

Принципы 6 сигм

Программное обеспечение для 6 сигм.

Что мне показалось полезным

Практические наработки по числовым методам

Умение сделать и продвигать брэнд

Подход «сверху вниз» к оцениванию проекта

Введение в 6 сигм

Как отмечают многие специалисты, в 6 сигмах нет ничего оригинального. Тоесть это — компиляция ранее имевшихся подходов.

Фактически 6 сигм можно описать четырьмя утверждениями (наиболее сложно — первое, наиболее важно - третье)

1. Для оценки качества проекта используется средней сложности мат модель, основанная на нормальном распределении отклонения качества изделия от идеала. Модель в итоге выражает количество бракованных изделий через отношение максимально допустимого отклонения от идеала к среднему отклонению. Среднее отклонение называется сигмой. Отношение, к которому надо стремиться по мнению авторов методологии равно 6ти. Отсюда — 6 сигм. При этом отношении количество брака на миллион изделий — 3,4. (Для сравнения при отношении равном трем — 66800 дефектов.)

   Вся эта мат модель сама по себе НИЧЕГО не предлагает в плане улучшения качества, потому что в нее не заложено никаких методов собственно улучшения. Грубо говоря, все что следует из этой модели, (которая разрекламирована как ЯДРО подхода) это такой факт: Нужно стремиться выпускать изделия, которые в 6 раз лучше самых плохих допустимых изделий и тогда все будет здорово и никакие случайности будут не страшны. Таким образом, сама мат модель НИКАК не используется в процессе работы над проектом, а служит симпатичной иллюстрацией и придает подходу солидности. (используется только эта цифра 6, полученная раз и навсегда из модели)

2. Для собственно улучшения процессов, ничего особенного не предлагается. Точнее утверждается, что методология основана на постановке агрессивных краткосрочных целей в борьбе за долгосрочные цели. Что вся работа по улучшению состоит из маленьких проектиков, каждый из которых строится согласно циклу, с умным названием DMAIC (Define-Measure-Analyze-Improve-Control). Подобный же цикл используется в туче других подходов.

3. Реальным смыслом и рациональным зерном подхода является стремление к полной измеримости всех факторов, влияющих на конечный результат и к построению модели зависимости количества дефектов от каждого из факторов. С последующим выявлением групп, от которых каждый фактор зависит и планированием мероприятий по улучшению наиболее значимых факторов. Создается полное ощущение, что так называемые, черные пояса по 6 сигм — это стандартные хорошие управленцы с некоторым перекосом в сторону измеримости процессов. А все остальное — антураж, созданный для повышения их рыночной стоимости.

4. Для придания цветистости и зарабатывания на подходе денег, придуманы степени крутости с цветными поясами, как в карате и создана целая индустрия по подготовке этих поясов за большие деньги.

При этом, все вышесказанное не умаляет достоинств специалистов по 6 сигм. Многие из них — очень сильные управленцы. Скорее стоит говорить об удачном маркетинге, сделавшем термин 6 сигм раскрученным. Я бы говорил о 6 сигм, как об одной из профессиональных школ управления с акцентом на применение численных методов. Стоит отметить также большой набор математических моделей проектов, проверенных специалистами этой школы на практике. Эти модели отличает простота и практическая применимость. Хотя, многие из моделей созданы вовсе не в рамках 6 сигм. Хорошие специалисты по 6 сигм являются фактически специалистами в области управления проектами и в области прикладной математики (в основном численных методов и статистического анализа)

Далее немного подробнее.

Статистические основы «Шесть Сигм»

Этот раздел написан не мной, а взят с сайт www.six-sigma.ru. Переписывать своими словами смысла не было. Раздел носит справочный характер и рассказывает подробнее о математической модели из которой получена цифра 6 (из названия методологии). Раздел рассчитан на любознательных, желающих понять эту модель. Практического смысла в этом, как уже отмечалось, не много.

Любой процесс может быть представлен в виде математической модели, где основными параметрами результата процесса выступают среднее значение и стандартное отклонение. Параметр среднее значение отвечает на вопрос как работает процесс в среднем и обозначается символом µ (мю). Стандартное отклонение показывает степень вариабельности результата процесса и обозначается символом σ (сигма).

Исходной предпосылкой является полная случайность отклонений, т.е. отсутствие систематических причин, приводящих к смещению результата. В этом случае распределение отклонений около среднего значения процесса будет хорошо приближаться (в большинстве случаев) к нормальному распределению.

Рисунок 1. Типичный вид плотности и функции нормального распределения

Геометрически, хорошая наглядная картина получается, рассматривая плотность нормального распределения, где среднее значение – это пик плотности распределения, а стандартное отклонение

определяется как расстояние между средним значением и точкой перегиба кривой (рис 2).

Рисунок 2. Среднее значение и стандартное отклонение

Свойства нормального распределения:

Если для процесса установлены некоторые контрольные пределы, выход за которые результатов процесса считается нежелательным событием, то чем больше сигм процесса умещается между средним значением и ближайшим контрольным пределом, тем меньше дефектов имеет процесс, что наглядно видно на картинке (рис. 3). Уровень работы процесса определяется количеством сигм, укладывающихся в заданный интервал. Чем меньше значение стандартного отклонения, тем стабильнее и лучше результат (при условии, что среднее значении близко к целевому значению).

Рисунок 3. Чем больше сигм процесса укладывается между средним значением и ближайшим контрольным пределом, тем меньше дефектов имеет процесс. Процесс работает на уровне 2,6 сигмы.

Из статистического обоснования известно, что при уровне процесса 4,5 сигм, из миллиона единиц продукции, дефектов будет не более 3,4, и это условие выполняется для стабильных процессов. В настоящих же условиях, поведение процессов может меняться со временем года, временем суток и т.п. (рис. 4).

Рисунок 4. Изменение процесса с течением времени.

Основываясь на эмпирических данных, исследователи пришли к выводу, что отклонения процесса, вызванные его естественной нестабильностью, дают отклонения качества на уровне 1,5 сигма. Таким образом, если целевой уровень качества составляет 4,5 сигма (3,4 дефекта на миллион возможностей), то с учетом перестраховки 1,5 сигма на отклонения, необходимо обеспечивать уровень качества 6 сигм.

Рисунок 5. Уровень качества 6 Сигм.

Таблица пересчета % в сигма уровни с учетом 1,5 сигма сдвига и ДНМВ:

Чем меньше сигм — тем больше дефектов. Оптимальное число сигм — 6. При котором число дефектов на миллион операций — 3,4

При сигма = 3 дефектов будет уже 66800. А при единице — 690 тысяч....

%	Сигма уровни	Дефектов на миллион возможностей		%	Сигма уровни	Дефектов на миллион возможностей
99.9997	6.00	3.4		93.3200	3.00	66800
99.9995	5.92	5		91.9200	2.90	80800
99.9992	5.81	8		90.3200	2.80	96800
99.9990	5.76	10		88.5000	2.70	115000
99.9980	5.61	20		86.5000	2.60	135000
99.9970	5.51	30		84.2000	2.50	158000
99.9960	5.44	40		81.6000	2.40	184000
99.9930	5.31	70		78.8000	2.30	212000
99.9900	5.22	100		75.8000	2.20	242000
99.9850	5.12	150		72.6000	2.10	274000
99.9770	5.00	230		69.2000	2.00	308000
99.9670	4.91	330		65.6000	1.90	344000
99.9520	4.80	480		61.8000	1.80	382000
99.9320	4.70	680		58.0000	1.70	420000
99.9040	4.60	960		54.0000	1.60	460000
99.8650	4.50	1350		50.0000	1.50	500000
99.8140	4.40	1860		46.0000	1.40	540000
99.7450	4.30	2550		43.0000	1.32	570000
99.6540	4.20	3460		39.0000	1.22	610000
99.5340	4.10	4660		35.0000	1.11	650000
99.3790	4.00	6210		31.0000	1.00	690000
99.1810	3.90	8190		28.0000	0.92	720000
98.9300	3.80	10700		25.0000	0.83	750000
98.6100	3.70	13900		22.0000	0.73	780000
98.2200	3.60	17800		19.0000	0.62	810000
97.7300	3.50	22700		16.0000	0.51	840000
97.1300	3.40	28700		14.0000	0.42	860000
96.4100	3.30	35900		12.0000	0.33	880000
95.5400	3.20	44600		10.0000	0.22	900000
94.5200	3.10	54800		8.0000	0.09	920

DMAIC (Define-Measure-Analyze-Improve-Control) — методология улучшения существующих процессов.

Тот же самый сайт www.six-sigma.ru так описывает эту методологию:

Из программы по борьбе с дефектами концепция «Шесть сигм» превратилась в философию качества, основанную на постановке агрессивных краткосрочных целей в борьбе за долгосрочные цели. Работа по совершенствованию процессов происходит в виде небольших проектов. Проекты совершенствования по системе «Шесть сигм» могут быть разными по длительности и экономическому эффекту, могут затрагивать одно или сразу несколько подразделений компании, но все они следуют методологии DMAIC

Основные цели каждого из этапов:

Определение	Определение цели, масштаб, проблемы и основные этапы проекта. Определение ключевых требований клиента и важнейшие факторы процесса, которые необходимо улучшить.
Измерение	Сбор данных (о важнейших факторах) и оформление собранных данных в удобном для анализа виде.
Анализ	Выявление главных причин изучаемых дефектов.
Совершенствование	Разработка решений по устранению основных причин дефектов. Внедрение новых решений в полномасштабный процесс.
Контроль	Отладка эффективной системы контроля и коррекции измененных факторов процесса. Подведение итогов результата проекта.

DFSS — (Design for six sigma) — методология создания новых процессов.

В отличие от методологии DMAIC подход DFSS (Design for Six Sigma) применяется при разработке новых продуктов или услуг в соответствии с критериями и принципами «Шести сигм».

Это означает что новый продукт будет иметь минимально возможное количество дефектов. А для этого нужно понять потребности и ожидания клиента еще до того как новый продукт будет создан.

Одна из наиболее распространенных методологий, которые применяются в данном подходе это DMADV:

Define - Определение

Определение цели и масштабов проекта и требований заказчика (как внешнего так и внутреннего).

Measure - Измерение

Измерение потребностей и спецификаций клиентов. Бенчмаркинг в данной отрасли.

Analyze - Анализ

Анализ параметров процесса для достижения соответствия требованиям заказчиков.

Design - Проектирование

Детальная разработка процесса для достижения соответствия требованиям заказчиков.

Verify – Проверка

Проверка разработанного процесса, в том числе на его соответствие нуждам клиента.

Проекты DFSS осуществляются по тем же принципам и с опорой на ту же инфраструктуру, что и проекты совершенствования DMAIC.

Проекты осуществляют межфункциональные команды.

При разработке процесса по «Шести сигмам» возможно применение и других методологий. Но все они используют аналитические методы (такие как развертывание функции качества, анализ видов и последствий отказов, бенчмаркинг, планирование эксперимента и др), уделяют большое внимание сбору данных о потребителе и на каждом этапе переводит «потребности» в «требования», четко увязывая их между собой и в конечном счете с процессами создания новой услуги или продукта.

На самом деле большой разницы между DMAIC и DMADV я не заметил. Improve-Control в применении к существующим процессам против Design — Verify в применении к вновь сконструированным. Похоже на тавтологию.

Организационная схема

В основе орг схемы -

• руководящий совет - который планирует стратегию внедрения, осуществляет выбор и утверждение проектов. Руководство проходит минимальный курс обучения, необходимый для контроля и управления программой «Шесть сигм».

• За поддержку проекта и его результаты будет отвечать «чемпион» - один из представителей высшего руководства. Чемпионы проходят 1-2 дневный ознакомительный курс обучения, где большое внимание уделено выбору проектов.

• есть парни с цветными поясами, которые овладели статистическими методами и опытом ведения проектов по 6ти сигмам. «Продажа» поясов — основной бизнес консультантов, специализирующихся в этой теме. Собственно, поясов два — черный и зеленый. Отличаются крутизной. Последнее время появляются еще белый и желтый, которые, как я понял, щедро дают людям, что-то слышавшим о 6 сигмах и что-то из этого понявших соответственно.

Принципы 6 сигм

Чистой воды слоганы (кроме принципа №2) , подобранные, чтобы принципов было ровно 6 (по числу сигм) , но все же вот они:

1. Искренний интерес к клиенту

2. Управление на основе данных и фактов

3. Ориентированность на процесс, управление процессом и совершенствование процесса

4. Проактивное (упреждающее) управление

5. Сотрудничество без границ (прозрачность внутрикорпоративных барьеров)

6. Стремление к совершенству плюс снисходительность к неудачам

Программное обеспечение для 6 сигм.

Есть много готового софта для работы по 6 сигм.

Список здесь. http://www.six-sigma.ru/page_207.html

Что мне показалось полезным

Практические наработки по числовым методам

Ребята с черными поясами наработали немалый опыт применения конкретных числовых методов (например, методов Монте Карло) и массу эмпирических уравнений, которым подчиняются численные характеристики проектов. Они проверили все это статистически и имеют готовые методы, которые позволяют на основе ранее сделанных организацией проектов найти различные коэффициенты, характерные для этой организации и далее, подставив их в уравнения, получать, например, весьма достойные оценки для проектов (в том числе IT проектов).

Хорошо об этом написано , например , в статье (http://software.isixsigma.com/library/content/c030514a.asp)

Они красиво показывают, что их методы (хотя и не идеальны), работают намного точнее и лучше, чем оценки на основе интуиции.

В математике ребята в целом не очень сильны, поэтому уравнения простые и очень приблизительные, но я чувствую, что они полезны.

Умение сделать и продвигать брэнд

Стоит подробнее изучить — как именно авторам удалось, не придумав ничего нового, раскрутить торговую марку «6 сигм» до такой степени. Наработки могут быть полезны в раскрутке своего продукта.

Подход «сверху вниз» к оцениванию проекта

Кроме широко используемого нами подхода снизу вверх (когда проект бьется на задачи и оценивается, а затем оценки суммируются используя PERT + находится критический путь и дается календарная оценка), специалисты по 6 сигм (на самом деле не только они, конечно) активно используют подход сверху вниз, когда оценка дается исходя из числовых характеристик проекта, который надо сделать (к-во строк кода, кэйсов, функций, объектов и т п) и количественных характеристик проектной команды (которые получаются с использованием статистических методов). Подход и используемая математика хорошо описан в той же самой статье (см выше). Очень удобен при раскрутке проекта и наборе статистических данных. Понравилось, что при оценке используются, например эмпирические знания о количестве людей, необходимых на разных стадиях проекта, что позволяет избежать глупых ошибок с оценка длительности проекта (типа проект в человеко-год делается 3мя людьми за 4 месяца). Забавно, что график «потребления людей» практически одинаков для всех проектов и выглядит примерно так:

Подход обычно оказывается пессимистичнее и точнее привычного, поскольку учитывает эмпирические зависимости затрат от размера проекта, от требуемого календарного дидлайна, от конкретной команды. Кроме того, основываясь на исторических данных, он лучше оценивает риски. (поскольку в реальных проектах они были). Однако, есть у него и недостатки. Например, он плохо учитывает динамику развития как команды так и технологий, предполагая, что и то и другое неизменно. Предлагается использовать этот подход наряду с традиционным.