Система «шесть сигм» появилась благодаря программе борьбы с дефектами путем снижения вариабельности процессов, и пионерами в этой области были производственные предприятия.

Традиционно «шесть сигм» связывают с такими компаниями как Motorola и General Electric (GE). Джек Уэлч – бывший харизматичный лидер GE, до сих пор является горячим сторонником данного подхода. Во многом благодаря его стараниям «шесть сигм» стала столь популярной.

Отметим основные этапы развития «шести сигм»:

в 80-х гг. «шесть сигм» – это программа по обнаружению дефектов и улучшению качества продукции;

в 90-х в GE «шесть сигм» превращается в широкомасштабную программу изменений, которая затрагивает всех работников компании. Основной фокус перемещается на задачу экономии и снижения себестоимости;

к началу нового века это одна из наиболее популярных систем управления эффективностью бизнеса в самых различных областях деятельности.

В конце 90-х систему «шесть сигм» постепенно взяли на вооружение сервисные компании, и она прекрасно адаптировалась в этой области, доказав свою универсальность. Концепция основывается на шести базовых принципах:

• искренний интерес к клиенту;

• управление на основе данных и фактов;

• ориентированность на процесс, управление процессом и совершенствование процесса;

• проактивное (упреждающее) управление;

• сотрудничество без границ (прозрачность внутрикорпоративных барьеров);

• стремление к совершенству плюс снисходительность к неудачам.

 

6.1.1. Роли и обязанности

В рамках концепции «шесть сигм» создается определенная инфраструктура, через которую собственно в первую очередь и происходит внедрение данного подхода в культуру организации. В системе «шесть сигм» используется механизм обучения и тренинга. Как только принято решение о внедрении «шести сигм», начинается подбор сотрудников для реализации будущих проектов. Это функция руководящего совета. Именно руководящий совет 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 уделяется выбору проектов. Роли специалистов, которые будут осуществлять проекты «шесть сигм», позаимствованы из восточных единоборств. «Зеленый пояс» получают после овладения базовыми статистическими знаниями и при подтверждении одного или нескольких завершенных проектов, а «черного» удостаиваются те, кто овладел наиболее продвинутыми методами статистического анализа и осуществил один или несколько проектов в качестве его лидера. Самая высокая ступень – «черный пояс». Его обладатель имеет право обучать другие «пояса».

Зачем же нужны «пояса», если в компании уже есть привычная и сложившаяся организационная структура? Проекты совершенствования системы «шесть сигм» сосредоточены на процессе и не ограничены рамками одного департамента. Специалист, получивший квалификацию «черного пояса» может быть освобожден от своих прямых обязанностей и полностью переведен на проекты «шесть сигм». В этом случае он выполняет роль внешнего по отношению к департаментам консультанта:

• он независим и может выносить беспристрастные оценки и суждения;

• он выступает в качестве эксперта в вопросах улучшения качества;

• дальнейшая карьера специалиста «черного пояса» определяется успехом реализуемых им в рамках концепции «шесть сигм» проектов, чем объясняется его высокий уровень мотивации.

Однако в отличие от внешнего консультанта он как никто другой знаком со спецификой работы компании.

 

6.1.2. Решение проблем с помощью методологии ОИАСК

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 ОИАСК – определение, измерение, анализ, совершенствование, контроль. (В английском варианте DMAIC – Define, Measure, Analyze, Improve, Control.) Основные задачи каждого этапа приведены в табл. 6.1.

Таблица 6.1

Задачи этапов ОИАСК

Создание новых продуктов с помощью DFSS

В отличие от методологии ОИАСК (DMAIC) подход DFSS (Design for six sigma) применяется при разработке новых продуктов или услуг в соответствии с критериями и принципами «шести сигм». Образно выражаясь, подход DFSS направлен на то, чтобы «сделать новый процесс», в то время как подход DMAIC направлен на то, чтобы «починить» старый процесс. 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 ОИАСК.

Проекты осуществляют межфункциональные команды. Лидером команды является «черный» или «зеленый пояс», которому помогает «чемпион» и «владелец процесса».

При разработке процесса по системе «шесть сигм» 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 переводят «потребности» в «требования», четко увязывая их между собой и в конечном счете с процессами создания новой услуги или продукта.

 

6.1.3. «Шесть сигм» и ИСО 9000

В стандарте ИСО 9001:2000, по существу, не оговорены методы улучшения процессов. Тем не менее этот подход создает основу для старта действий по оптимизации работы компании, поскольку является первым базовым процессом – описывает деятельность, необходимую для реализации принципа непрерывного улучшения. Подход «шесть сигм», основанный на цикле DMAIC, предлагает четкую и действенную методологию не только для оптимизации процессов, но и для снижения их вариабельности.

 

6.1.4. «Шесть сигм» и бережливое производство

В последнее время система «шесть сигм» все чаще применяется в сочетании с инструментами подхода «бережливое производство». Бережливое производство возникло как метод оптимизации производства в автомобильной промышленности. Данный метод направлен на выявление и сокращение потерь в процессах.

Почему использование «шести сигм» и бережливого производства в комплексе так эффективно? Система «шесть сигм» непосредственно не нацелена на повышение скорости процессов. Но и методы бережливого производства сами по себе не решение проблемы. Бережливое производство не может добиться статистической управляемости процессов, не устанавливает требований к форме реализации концепции и требуемой для этого инфраструктуре.

«Шесть сигм» + бережливое производство – это объединение инструментов «шести сигм», нацеленных на повышение качества процесса, с инструментами бережливого производства, служащими для повышения скорости процесса. Такая концепция подходит не только для производства, она также эффективна для повышения качества и скорости всех видов процессов, включая продажи и маркетинг, разработку новой продукции, управление финансовыми, административными, человеческими ресурсами и многое другое.

В концепции «шесть сигм» широко используются инструменты улучшения процессов, рассмотренные выше, причем они используются при анализе не только производственных процессов, но и при анализе бизнес-процессов.

 

Первые задачи моделирования процессов для их улучшения были рассмотрены сотрудником Копенгагенской телефонной компании, датским ученым А.К. Эрлангом (1878–1929) в период между 1908 и 1922 гг. Эти задачи были вызваны к жизни стремлением упорядочить работу телефонной сети и разработать методы, позволяющие заранее повысить качество обслуживания потребителей в зависимости от числа используемых устройств. На основе решений Эрланга родилась теория систем массового обслуживания (ТСМО).

Оказалось, что ситуации, возникающие на телефонных станциях, являются типичными не только для телефонной связи. Работа аэродромов, морских и речных портов, магазинов, терминальных классов, электронных вычислительных комплексов, радиолокационных станций и так далее может быть описана в рамках ТСМО.

 

6.2.1. Примеры систем массового обслуживания. Анализ задач теории систем массового обслуживания

Пример 1. Телефонная связь времен Эрланга представляла собой телефонную станцию, связанную с большим числом абонентов. Телефонистки станции по мере поступления вызовов соединяли телефонные номера между собой.

Задана. Сколько требуется телефонисток (при условии их полной занятости) на станции для того, чтобы потери требований были минимальными.

Пример 2. Система медицинской скорой помощи некоего городского района включает в себя пункт (который принимает требования на выполнение), некоторое количество автомашин «скорой помощи» и несколько врачебных бригад.

Задана. Сколько требуется врачей, вспомогательного персонала, автомашин для того, чтобы время ожидания вызова было для больных оптимальным при условии минимизации затрат на эксплуатацию системы и максимизации качества обслуживания.

Пример 3. Организация морских и речных перевозок грузов.

Задана. Обеспечить определенный объем перевозок при минимальных расходах. При этом сократить простои судов при погрузочно-разгрузочных работах.

Пример 4. На рис. 6.1. изображена структурная схема типичной СМО – ремонтного предприятия (например, по ремонту оргтехники). Порядок ее работы ясен из схемы и не требует разъяснений.

Задана. Обеспечить определенный поток обработки заявок на ремонт. При этом сократить очереди.

Можно привести множество других примеров из самых различных областей деятельности.

Характерными для таких задач являются следующие моменты:

• условия двойной случайности – случаен момент поступления заказа на обслуживание (на телефонную станцию, на пункт скорой помощи, в отдел продаж, случаен момент прибытия морского судна под погрузку и т. д.); случайна длительность времени обслуживания.

• бич нашего времени – очереди: судов перед шлюзами, покупателей перед прилавками, клиентов в автосервисе и т. д.

А.К. Эрланг обратил внимание на то, что СМО могут быть разделены на два типа, а именно: на системы с ожиданием и системы с потерями. В первом случае заявка, поступившая на вход системы, «ждет» очереди на выполнение, во втором – она из-за занятости канала обслуживания получает отказ и теряется для СМО.

Рис 6.1. Пример СМО – процесе ремонта оргтехники

К классическим задачам Эрланга в теории СМО прибавляются новые задачи:

• требования на обслуживание принимаются до тех пор, пока очередь не достигнет заданного размера;

• требования остаются в очереди, но ожидают обслуживания не более заданного времени т, после чего из очереди исключаются;

• время ожидания обслуживания и время самого обслуживания ограничивается некоторой величиной т и т. д.

Реальные системы, с которыми приходится иметь дело на практике, как правило, очень сложны и включают в себя ряд этапов (стадий) обслуживания (рис 6.1). Причем на каждом этапе существует вероятность отказа в выполнении или существует ситуация приоритетного обслуживания по отношению к другим требованиям. При этом отдельные звенья обслуживания могут прекратить свою работу (для ремонта, подналадки и т. д.) или могут быть подключены дополнительные средства. Могут появиться такие обстоятельства, когда требования, получившие отказ, вновь возвращаются в систему (подобное может происходить в информационных системах).

 

6.2.2. Понятия, определения, классификация систем массового обслуживания

Все СМО имеют вполне определенную структуру, изображенную на рис. 6.2.

Рис 6.2. Структура СМО

Потоком называют последовательность событий. Поток, состоящий из требований на обслуживание, называют потоком требований.

Поток требований, поступающих в обслуживающую систему, называют входящим потоком.

Поток требований, которые обслужены, называют выходящим потоком.

Очередь образуется всегда во входящем потоке.

Агрегат (канал) – то, что обслуживает требования.

Накопитель то, что накапливает требования без их обслуживания. Совокупность очередей, накопителей и агрегатов (каналов) обслуживания называется системой обслуживания.

Каждые требования поступают на свой агрегат (канал), где подвергаются операции обслуживания.

Каждая СМО имеет определенные правила формирования очереди и правила, или дисциплину, обслуживания.

 

6.2.3. Классификация СМО

По характеру источника требований различают СМО с конечным и бесконечным количеством требований на входе.

В первом случае в системе циркулирует конечное, обычно постоянное количество требований, которые после завершения обслуживания возвращаются в источник. Во втором случае источник генерирует бесконечное число требований.

Пример 1. Цех с постоянным количеством станков или определенное количество оргтехники в офисе, требующие постоянного профилактического осмотра и ремонта.

Пример 2. Сеть Internet с бесконечным требованием на входе, любой магазин, парикмахерская и т. д.

СМО первого вида называют замкнутой, второго – разомкнутой. СМО различают:

по дисциплине обслуживания:

обслуживание в порядке поступления;

обслуживание в случайном порядке (в соответствии с заданным законом распределения);

обслуживание с приоритетом;

по характеру организации:

с отказами;

с ожиданиями;

с ограничением ожидания.

В первом случае заявка получает отказ, когда канал занят. Во втором случае – заявка ставится в очередь и ждет освобождения канала. В третьем случае вводится ограничения на длительность ожидания;

по количеству единиц обслуживания:

одноканальные;

двухканальные;

многоканальные.

По числу этапов (фаз) обслуживания — на однофазные и многофазные. (Примером многофазных СМО может служить любая поточная производственная линия);

По свойствам агрегатов (каналов): на однородные, когда каналы имеют одинаковую характеристику и неоднородные в противном случае.

 

6.2.4. Основная задача моделирования процессов с помощью теории СМО

Основная задача теории СМО заключается в установлении зависимости между характером потока заявок на входе СМО, производительностью одного канала, числом каналов и эффективностью обслуживания. В качестве критерия эффективности могут быть использованы различные функции и величины:

• среднее время простоя системы;

• среднее время ожидания в очереди;

• закон распределения длительности ожидания требования в очереди;

• средний процент заявок, получивших отказ, и т. д.

Выбор критерия зависит от вида системы. Например, для систем с отказами главной характеристикой является абсолютная пропускная способность СМО; менее важные критерии – число занятых каналов (агрегатов), среднее относительное время простоя одного канала и системы в целом. Для систем без потерь (с неограниченным ожиданием) важнейшим является среднее время простоя в очереди, среднее число требований в очереди, среднее время пребывания требований в системе, коэффициент простоя и коэффициент загрузки обслуживающей системы. Современная теория СМО является совокупностью аналитических методов исследования перечисленных разновидностей СМО.

Пример. Пусть имеется один обслуживающий агрегат, на который поступает случайный поток требований. Такой простой моделью описывается и работа продавца в магазине, в котором один продавец, и работа чиновника, отвечающего на письма граждан.

Если в момент поступления требования агрегат свободен, то оно сразу начинает обслуживаться. В противном случае оно становится в очередь и агрегат обслуживает требования одно за другим в порядке их поступления. Пусть а — среднее число требований, поступающих за время одного обслуживания (а < 1) и Т – период занятости, т. е. промежуток времени от момента занятия агрегата каким-либо требованием, заставшим агрегат свободным, до первого момента полного освобождения агрегата. Условие, которое мы ввели для магазина означает, что клиенты в среднем приходят чуть реже, чем длится цикл обслуживания одного клиента.

Теория СМО показывает, что при естественных допущениях математическое ожидание периода Т равно m = 1/(1 – а), а дисперсия равна (1 + а) m 3 (так, при а = 0,8 соответствующие значения равны 5 и 225). То есть для того же магазина длительность периода занятости продавца будет колебаться в огромных пределах.

Таким образом, для «хорошо загруженного» обслуживающего агрегата (то есть при а, близких к единице) среднее значение т случайной величины Т для этой величины является весьма ненадежной характеристикой. А это означает, что если мы спланируем загрузку продавца в магазинчике или чиновника, исходя из средних показателей потока, факт и план будут расходиться весьма серьезно. Следовательно, без моделирования средствами теории СМО нам не обойтись.

 

6.2.5. Программные продукты моделирования процессов для сокращения потерь

Рассмотрим систему Process фирмы Scitor. Этот программный продукт позволяет как проектировать процессы, так и моделировать спроектированные процессы, исходя из теории СМО. Процесс проектируется в виде, представленном на рис. 6.3, т. е. в виде блок-схемы. Система Process позволяет вводить ресурсы процесса и моделировать процесс как СМО. Операции процесса рассматриваются как агрегаты. Заявки на обслуживание случайным образом поступают на вход процесса и затем обслуживаются в операциях процесса. Каждая последующая операция начинает выполняться только тогда, когда предыдущая завершена.

Моделирование процесса удобно рассмотреть на простом примере. Рассмотрим работу примитивного колл-центра, состоящего из одного оператора. Оператор перенаправляет звонок клиента или менеджеру по продажам, или сервис-менеджеру, в зависимости от требований клиента. В первом случае обработка звонка оператором занимает 10 секунд, во втором – 30 секунд (рис. 6.4).

Попробуем смоделировать поступление 10 клиентских звонков в колл-центр, при этом зададим процентное соотношение: звонки по продаже/звонки по обслуживанию соотносятся как 80/20. Зададим также среднее время обработки звонка по продажам менеджером по продажам – 5 минут, а среднее время обработки звонка по обслуживанию сервис-менеджером – 10 минут. Будем считать также распределение всех времен нормальным (это устанавливается в Process фирмы Scitor по умолчанию). Результаты моделирования приведены в табл. 6.2.

Рис. 6.3. Пример проектирования процесса

Рис. 6.4. Модель колл-центра и процесс в колл-центре

Таблица 6.2

Результаты моделирования 10 звонков в колл-центр

В таблице: Object – звонок, Туре – тип звонка (Sales – по продажам, Service – по обслуживанию), Total Ejfort – отражает затраты рабочего времени сотрудников. Total Time – суммарное время обслуживания клиента, Total Wait Time – суммарное время ожидания клиентом обслуживания. И мы видим, что оно не маленькое, 8-й и 10-й клиенты ожидали более получаса.

Система Process позволяет оценить и параметры очередей на обслуживание (табл. 6.3). Average wait time (Avg Wait) – среднее время ожидания – составляет для клиента 1 минуту 3 секунды для ожидания оператора, 16 минут 25 секунд – для менеджера по продажам, 4 минуты 15 секунд – для менеджера по обслуживанию. Видно, что менеджер по продажам – перегружен. Да и для сервис – менеджера время ожидания клиента, мягко говоря, великовато.

Таблица 6.3

Параметры очередей для модели колл-центра

Предположим, мы решили улучшить процесс для повышения удовлетворенности наших клиентов. Рабочая группа с участием начальника отдела сервиса и начальника отдела продаж предложили увеличить количество клиентских менеджеров до восьми, а сервис-менеджеров – до двух. Прежде чем принять их предложение, решено было промоделировать процесс еще раз. Результаты моделирования приведены в табл. 6.4.

Результаты показывают, что перепроектированный процесс гораздо лучше справляется с задачей обслуживания клиентов. Время ожидания равно времени работы оператора. А насколько эффективно перепроектирование? Программа позволяет ответить на этот вопрос. Для этого нужно задать стоимости операций процесса, и система вычислит суммарные затраты на процесс «как есть» и процесс «как предложено». Ну а высшее руководство решит, насколько изменение затрат оправдывает сокращение времени ожидания.

Таблица 6.4

Параметры очередей после улучшения колл-центра