Kontekst
Et publiceret casestudie af Ferreira, Silva og Mesquita undersøger en producent af varmtvandsudstyr til husholdninger, der gennemførte et DMAIC-projekt på en af sine interne logistikprocesser. Artiklen præsenterer et casestudie, der fremhæver, hvordan en producent af varmtvandsudstyr til husholdninger har brugt Six Sigma Define-Measure-Analyze-Improve-Control (DMAIC)-metodologien til at forbedre en af sine interne logistiske processer, genopfyldningen af supermarkeder på produktionslinjer. Dette er den slags interne, uglamourøse proces, som logistik Green Belts ofte får tildelt: ikke en kundevendt leveringsrute, men den milk-run, der holder delene i bevægelse fra lagre til produktionslinjen inde på fabrikken.
En milk-run er et internt leveringssystem med en fast rute: Et trækkøretøj eller et lille køretøj følger en fastlagt rute med faste intervaller og afleverer komponenter i linjenære "supermarkeder", så operatørerne aldrig løber tør for dele. Når en milk-run-rute tager længere tid end planlagt, risikerer linjen enten at mangle dele, eller også må virksomheden tilføje mandskab og køretøjer for at kompensere. Det gab mellem planlagt og faktisk rutetid var det, der udløste dette projekt.
Problemet
Problemet centrererede sig om usikkerhed omkring leveringstiden på disse ruter, en usikkerhed der skabte bufferlager og planlægningshovedpine for de linjer, den betjente. Artiklen beskriver, hvordan en producent af varmtvandsudstyr til husholdninger brugte Six Sigma DMAIC-metodologien til at forbedre en af sine interne logistiske processer, genopfyldningen af supermarkeder på produktionslinjer, og bringe den tættere på et kvalitetsniveau i verdensklasse. Enkelt sagt: Der eksisterede tre milk-run-ruter, og ingen kunne med sikkerhed sige, hvor lang tid nogen af dem ville tage på en given cyklus. Nogle ture blev færdige til tiden. Andre tog så lang tid, at de truede den linjenære forsyning, og virksomheden havde ingen mulighed for at forudsige, hvilke dage der ville blive problemdage.
Hvordan belten afgrænsede det
Et Green Belt-projekt skal være lille nok til at køre på deltid over et par måneder, hvilket betyder, at afgrænsningen skal være på plads, før nogen dataindsamling starter. I dette tilfælde var afgrænsningen én klart defineret proces: milk-run-genopfyldningscyklussen, der betjener produktionslinjerne, målt på ruteafslutningstid. Projektet forsøgte ikke at omdesigne hele den interne forsyningskæde, genforhandle leverandørkontrakter eller røre ved ekstern fragt. Det valgte ét målbart output, rutetid, med et specifikt og smerteligt symptom: en betydelig andel af turene overskred målet på 30 minutter.
Det valgte afgrænsningsfokus har stor betydning for alle, der studerer dette som en skabelon. Et Green Belt-charter bør nævne processen, afgrænsningen (start- og slutpunkt for ruten i dette tilfælde), den primære metrik og smertepunktet i tal, hvor det er muligt, frem for en vag klage over "langsom logistik".
Værktøjer anvendt, fase for fase
Define
Teamet definerede processen som den faste milk-run-cyklus fra lagre til linjenære supermarkeder, med ruteafslutningstid som Y. Et kort i SIPOC-stil ville typisk høre til her: chauffør, køretøj, rute, stop og produktionslinjerne som kunder i processen.
Measure
Teamet indsamlede data om rutetid på tværs af cyklusser og ruter for at etablere en baseline. Etableringen af en baseline-fordeling er præcis det trin, hvor et Green Belt vil udføre en proceskapabilitetsanalyse i forhold til 30-minutters målet og kontrollere målesystemets pålidelighed, før man stoler på tallene.
Analyze
Med baseline-data i hånden er analysestadiet der, hvor en Green Belt-kursist vil anvende de statistiske værktøjer, der undervises i på dette niveau: sammenligne rutetider på tværs af chauffører, skift eller ruter med t-tests eller ANOVA for at se, om forskellene skyldtes specielle årsager eller almindelig variation, og bruge årsag-virkning-værktøjer såsom fiskebensdiagrammer og stratificering til at adskille rutedesignproblemer fra chaufføradfærd eller stop-sekvensering. Den publicerede redegørelse fokuserer på resultatet snarere end hver enkelt mellemliggende statistisk test, men strukturen i projektet, hvor man bevæger sig fra en variabel baseline til et klart diagnosticeret sæt af årsager, følger denne samme logik.
Improve
Forbedringerne rettede sig mod de kilder til variation og overskydende tid, der blev identificeret i Analyse, mest sandsynligt rutesekvensering, stop-konsolidering og standardisering af, hvordan varer blev klargjort. Resultatet var en ændring ikke kun i gennemsnitstiden, men i spredningen af tider, hvilket er kendetegnet på en ægte variationsreducerende løsning snarere end en enkeltstående heldig dag.
Control
For at fastholde gevinsten ville et Green Belt placere den nye rutestandard på et styrediagram, der sporer rutetid pr. cyklus, med grænser knyttet til 30-minutters målet og en handlingsplan for punkter uden for kontrol. Det er den mekanisme, der forhindrer et projekt i at glide tilbage til baseline seks måneder efter, at belt'en er gået videre til noget andet.
Hvad resultatet var
Det dokumenterede resultat er konkret. Anvendelsen af Six Sigma-metodologien resulterede i en reduktion af de ruter, der tog mere end 30 minutter at gennemføre, fra 25 til 3 procent, en reduktion i koefficienten for rutetidsvariabilitet fra 40 til 14 procent og en reduktion af den gennemsnitlige rutetid fra 31 til 24 minutter. Disse resultater havde en betydelig økonomisk effekt, idet de muliggjorde elimineringen af en af de tre eksisterende ruter uden nogen negativ indvirkning på supermarkedsgenopfyldningsprocessen, hvilket førte til et fald i mandetimer og omkostninger gennem elimineringen af to milk-runs.
Det sidste punkt er værd at dvæle ved. Den økonomiske gevinst her kom ikke fra én enkelt dramatisk løsning. Den kom af at presse variabiliteten tilstrækkeligt langt ned til, at virksomheden sikkert kunne konsolidere tre ruter til færre, hvilket reducerede antallet af køretøjer og arbejdstimer uden overhovedet at berøre den kundevendte side af forretningen. Det er en almindelig udformning af interne logistik-Green Belt-projekter: Gevinsten er frigjort kapacitet, ikke et reduceret antal defekter.
Hvad en kursist bør tage med fra det
| Læring | Hvorfor det betyder noget på Green Belt-niveau |
|---|---|
| Afgræns til én målbart proces | Projektet holdt sig inden for ét internt rutesystem, ikke hele forsyningskæden, hvilket gjorde det muligt at gennemføre på deltid. |
| Mål variabilitet, ikke kun gennemsnittet | Det var reduktionen af variabiliteten, ikke gennemsnitstiden alene, der gjorde det muligt for virksomheden sikkert at sløjfe en rute. |
| Lad data retfærdiggøre strukturelle ændringer | At konsolidere ruter var kun forsvarligt, da data viste, at de resterende ruter pålideligt kunne absorbere belastningen. |
| Styringsplaner beskytter gevinsten | Enhver gevinst i rutetid kræver et løbende styrediagram og en handlingsregel, ellers sniger den gamle variation sig tilbage. |
For en kursist, der studerer logistikapplikationer af DMAIC, er værdien af denne case, at den viser et projekt i Green Belt-skala, der leverer et kontant operationelt resultat – færre køretøjer og færre mandetimer – ud fra hvad der på overfladen ligner et rutinemæssigt internt leveringsproblem. Det er en påmindelse om, at disciplinen med proceskortlægning, kapabilitetsanalyse, årsagsanalyse og en styringsplan gælder ligeså meget for en gaffeltruckrute inde på en fabrik, som den gør for en kundevendt forsendelse.
