First-pass yield (FPY) mittaa, täyttääkö työ vaatimukset ilman korjauksia. Rolled throughput yield (RTY) seuraa tätä suorituskykyä koko prosessin läpi. Lean Six Sigma -projekteissa yksikön hyväksyminen uudelleentyöstön jälkeen ei saa poistaa sen ensimmäisen yrityksen virhettä saantolaskennasta. Milan Terekin vuoden 2024 tutkimus Six Sigma -mittareista selittää tämän eron.
Lean Six Sigma Internationalin Certification Programs -ohjelmia seuraaville asiantuntijoille saannon mittaaminen auttaa tunnistamaan tutkimisen arvoiset virheet. Projektin valinta riippuu taltioinneista, jotka osoittavat, missä yksiköt epäonnistuivat ja kuinka paljon työtä niiden korjaamiseen kului.
First-pass yield: määritä raja-arvo ennen laskemista
Tässä FPY viittaa yksittäiseen prosessivaiheeseen. Sen osoittaja laskee yksiköt, jotka täyttävät vaiheen vaatimukset ensimmäisellä yrityksellä ilman korjausta tai uudelleentyöstöä. Sama first-pass-periaate pätee koko prosessiin: Terekin vuoden 2024 artikkelissa FPY- ja RTY-käsiteitä käytetään vaihtoehtoisesti tässä laajemmassa kontekstissa. Lean Six Sigma -tilannekeskuksessa on ilmoitettava raja-arvo mittarin rinnalla.
Vaiheen FPY (%) = vaiheen ensimmäisellä kerralla läpäisevät yksiköt ÷ vaiheeseen tulevat yksiköt × 100.
Ennen FPY-vertailutason määrittämistä Process Owner -roolin ja projektitiimin on sovittava yksikön ja epäonnistuneen ensimmäisen yrityksen määritelmästä. Tämä määritelmä kuuluu prosessirajoitusten rinnalle SIPOC-kaavioon. Korjatut yksiköt säilyttävät ensimmäisen yrityksen virheellisen tilansa FPY-laskennassa.
Vaihesaantojen kertominen paljastaa kumulatiiviset häviöt
RTY mittaa läpimenoa koko prosessin läpi ilman uudelleentyöstöä. Yhdysvaltain ympäristöviraston (EPA) heinäkuussa 2009 julkaistussa Lean Government Metrics Guide -oppaassa se lasketaan kertomalla peräkkäisten vaiheiden first-pass-prosenttiyksiköt keskenään. Kun kunkin vaiheen saanto ilmoitetaan desimaalilukuna, kaava on:
RTY (%) = FPY1 × FPY2 × … × FPYn × 100.
EPA-oppaassa käytetään opettavaisessa esimerkissä kolmea vaiheittaista saantoa: 30 %, 60 % ja 90 %. Nämä opetusluvut eivät edusta minkään tietyn organisaation tuloksia. Lean Office -projekti voi käyttää samaa laskentaa seuraamaan täydellistä ja tarkkaa työtä peräkkäisten luovutusten läpi.
| Prosessivaihe | First-pass-prosentti | Desimaalikerroin |
|---|---|---|
| Vaihe 1 | 30% | 0.30 |
| Vaihe 2 | 60% | 0.60 |
| Vaihe 3 | 90% | 0.90 |
RTY = 0,30 × 0,60 × 0,90 × 100 = 16,2 %. EPA-opas pyöristää tämän tuloksen 16 prosenttiin. Vain viimeisen vaiheen 90 prosentin saannon raportointi jättäisi varhaisemmat ensimmäisen läpimenon hävikit piiloon.
Vaihe 1 ansaitsee tutkimusta, koska sillä on alhaisin first-pass-prosentti. Sekään ei yksinään määritä investointiprioriteettia. Ennen ratkaisun hyväksymistä Lean Six Sigma Championin on nähtävä kuhunkin virheluokkaan liittyvä uudelleentyöstöpanos ja asiakasvaikutukset.
Sovita RTY yhteen yksittäisten yksiköiden historian kanssa
MIT:n vuoden 2004 kriittisten parametrien hallintaa koskevassa materiaalissa riippumattomuus tunnistetaan oletukseksi kerrottaessa yksittäisiä saantotodennäköisyyksiä. Mistä virheet liittyvät toisiinsa eri vaiheissa, erillisten FPY-arvojen tulo ei välttämättä ole yhtä suuri kuin havaittu osuus yksiköistä, jotka suorittavat jokaisen vaiheen ensimmäisellä kerralla.
Yksikkötason tietueet antavat Lean Six Sigma -tiimille suoran RTY-tarkistuksen: jaa määritetyn reitin ilman ensimmäisen kerran virheitä suorittaneiden yksiköiden määrä alkuperäisellä joukolla. Kertolasku pysyy voimassa, kun kukin peräkkäinen saanto on ehdollinen sille, että se on läpäissyt jokaisen edeltävän vaiheen ensimmäisellä kerralla. Kunkin ehdollisen saannon nimittäjä sisältää vain yksiköt, joilla on tämä first-pass-historia, joten se eroaa tavanomaisen työpistekohtaisen FPY:n nimittäjästä.
Terekin 2024-artikkelissa oleva sovellettu esimerkki osoittaa, miksi laskennassa on erotettava virheet vaikuttavista yksiköistä. Siinä oletetaan 20 virhettä jakautuneen 17 yksikköön 235:stä, ja nämä 17 yksikköä korjataan tai hylätään. RTY-laskelma on:
RTY = (235, 17) ÷ 235 × 100 = 92.77 %.
Kyseisten 17 yksikön vähentäminen laskee kunkin virheellisen yksikön kerran. 20 virheen vähentäminen laskisi jotkin yksiköt toistuvasti. Projektin MSA-analyysin tulee määrittää, voidaanko virheraportit jäljittää tiettyihin yksilöityihin yksiköihin ja niiden ensimmäisiin yrityksiin.
Käytä FPY-häviöitä DMAIC-tutkimuksen valitsemiseen
DMAIC-prosessissa saantolaskennan on tuettava testattavaa ongelmakuvausta. "RTY:n parantaminen" ei anna tiimille mitään tiettyä virhettä tutkittavaksi. Vaiheen ja virhelajin nimeäminen asettaa rajat juurisyyanalyysille.
Carlyle Johnson Machine Company paransi palautetun materiaalin prosessiaan käyttämällä Value Stream Mappingia ja juurisyyseurausselvitystä NIST:n elokuussa 2022 julkaiseman tapausraportin mukaan. Raportoitu FPY nousi 10 prosentista 90 prosenttiin, kun taas kokonaisläpimenoaika putosi yli 40 päivästä viiteen päivään. Nämä raportoidut tulokset koskevat Carlyle Johnsonin prosessia; ne eivät anna ennustetta toiselle projektille.
Vastaavassa Lean Six Sigma -tutkimuksessa merkitsisin uudelleentyöstösilmukat Value Stream Mapping -kuvaukseen ja mittaisin uudelleentyöstötunnit saannon rinnalla. Ohjaussuunnitelman tulee säilyttää alkuperäiset hyväksymiskriteerit. Kaikki muutokset näihin kriteereihin vaativat erillisen merkinnän, jotta tiimi voi erottaa muutetun virhemääritelmän prosessin parannuksesta.
Lean Six Sigma Internationalin Certification Programs -ohjelmat etenemät DMAIC-ongelmanratkaisusta mittausjärjestelmän analysointiin. Tilastollinen päättely on myös osa tätä edistymistä. LSSx.0-polku tukee koulutuksen valintaa johtamiesi projektien monimutkaisuuden mukaan.
Lähteet
- Quality Innovation Prosperity (2024), Estimating Some Metrics in Six Sigma Through Confidence Intervals: https://www.qip-journal.eu/index.php/QIP/article/view/1972. Koko artikkeli: https://www.qip-journal.eu/index.php/QIP/article/download/1972/1398/8611.
- US Environmental Protection Agency (2009), Lean Government Metrics Guide: https://www.epa.gov/sites/default/files/2014-04/documents/metrics_guide.pdf.
- Massachusetts Institute of Technology (2004), Critical Parameter Management & Error Budgeting: https://ocw.mit.edu/courses/esd-33-systems-engineering-summer-2004/6111ad8d6ab6cf23dd0a76e5d8c8eb7b_s9_err_bdgtng_v8.pdf.
- NIST (2022), First Pass Yield Improvement Creates Dramatic Reduction in Lead Time: https://www.nist.gov/mep/successstories/2021/first-pass-yield-improvement-creates-dramatic-reduction-lead-time.
- Lean Six Sigma International (päiväämätön, haettu 2026), Certification Programs: https://leansixsigma.org/certifications-programs/.
