Snij-afwijkingen verminderen op een autodichtingslijn met een turflijst en een Pareto-diagram

Context

Deze use-case is gebaseerd op een peer-reviewed casestudy gepubliceerd in Heliyon (en overgenomen op PMC) die een probleem met het uitvalpercentage beschrijft bij een Indiaas productiebedrijf dat rubberen afdichtingsstrips maakt — de rubberen afdichtingen rond autodeuren, ramen en kofferbakken. De gepubliceerde studie doorloopt de volledige Six Sigma DMAIC-cyclus op een schaal die de reikwijdte van een individuele Yellow Belt ver overstijgt. Wat waardevol is voor een Yellow Belt-cursist, is de eerste helft van dat project: het gedeelte waarin het team het probleem eenvoudigweg definieerde en gegevens verzamelde. Dat gedeelte komt vrijwel exact overeen met wat een Yellow Belt leert te doen op de eigen werkplek, zonder verdere statistiek dan tellen en een Pareto-diagram.

Het probleem

De fabriek kampte met een hoog uitvalpercentage op de lijn voor afdichtingsstrips en moest weten waar de verbeteringsinspanningen op gericht moesten worden. In de Define-fase werd de database van januari tot april geanalyseerd. De grootste afwijking bleek het loslaten van de fineerrand te zijn. Via Value Stream Mapping werd vastgesteld dat deze afwijking al eerder ontdekt had kunnen worden bij de uitvoer van de coatingmachine en bij het visuele inspectiestation op de verpakkingslijn. De detectie vond echter te laat plaats, wat leidde tot verlies en wachttijden. Op de lijn voor afdichtingsstrips zelf was het onderliggende probleem van dezelfde aard: veel afgekeurd product en geen gedeeld, op data gebaseerd inzicht in welke typen afwijkingen precies tot dat schroot leidden.

Hoe een Yellow Belt de reikwijdte bepaalt

Een Yellow Belt die dit uitvoert naast de normale werkzaamheden, zou niet het gehele DMAIC-project uit het artikel op zich nemen. Deze pakt een afgebakend onderdeel op: één lijn, één ploeg, een kort tijdsbestek en één vraag: welke typen afwijkingen doen zich voor en hoe vaak? De keuzes die een Yellow Belt hier maakt qua afbakening onderscheiden dit van een Green Belt- of Black Belt-project:

• Kies een enkele processtap of lijn, niet de gehele fabriek.
• Definieer het probleem in één zin die een leidinggevende kan goedkeuren zonder dat er een uitgebreide businesscase nodig is: "Het uitvalpercentage op lijn X is te hoog en we weten niet welke afwijking hier het meest aan bijdraagt."
• Verzamel aantallen, geen metingen. Geen regelgrenzen, geen procesbenchmarks, geen experimenteel ontwerp (DOE).
• Overhandig de gerangschikte lijst aan een Green Belt of engineer zodra de belangrijkste factoren zichtbaar zijn, in plaats van zelf het grondoorzakenonderzoek uit te voeren.

Toegepaste tools, fase per fase

Define

De Yellow Belt-versie van Define is een korte probleemstelling en een globale weergave van de plek in het proces waar de afwijkingen optreden, geen formeel projectcharter. In de oorspronkelijke casus bracht deze stap aan het licht dat de verzamelde gegevens werden geanalyseerd met behulp van Pareto-diagrammen en Ishikawa-diagrammen om de belangrijkste afwijkingen en hun oorzaken te identificeren. Twaalf afwijkingen werden aangewezen als de hoofdoorzaak van het hoge afkeurniveau. Een Yellow Belt stopt ruim voor het onderzoeken van de oorzaak-en-gevolgrelaties en bevestigt enkel welke categorieën afwijkingen bestaan en waar ze worden waargenomen.

Measure: de turflijst

Dit is het kerninstrument van de Yellow Belt. In plaats van te gissen welke afwijkingen het zwaarst wegen, stelt het team een eenvoudige turflijst op met de categorieën afwijkingen aan één zijde en een turfmerk voor elke waarneming tijdens de shift of de meetperiode. In de gepubliceerde casus werden gegevens over afwijkingen verzameld gedurende een eerste maand en nogmaals gedurende een tweede maand. Dit leverde het team twee onafhankelijke steekproeven op om te vergelijken, in plaats van te vertrouwen op één enkele momentopname. Een Yellow Belt-project verkort dit tot enkele dagen of een paar weken, maar de werkwijze is identiek: loop langs de lijn, turf op de lijst en stop nog niet om de oorzaken te analyseren.

Analyze, teruggebracht tot een Pareto-diagram

Zodra het turfblad voldoende tellingen bevat, worden de aantallen omgezet in een Pareto-diagram; dit is de enige vorm van "analyse" die van een Yellow Belt wordt verwacht. Op basis van de gegevens van het turfblad werden Pareto-diagrammen getekend, waaruit bleek dat het percentage defecten als gevolg van de eerste vier typen defecten — naadscheur, onvolledige vulling, persafdruk en overloop — aanzienlijk hoog was met ongeveer 74% van het totale aantal defecten. Dat ene diagram vormt het gehele "inzicht" dat een Yellow Belt dient op te leveren. De methode voor het maken van een Pareto-diagram is op elke schaal hetzelfde: bereken het subtotaal van de metingen per categorie en bepaal de juiste schaal voor de verzamelde metingen, waarbij de hoogste waarde wordt ingesteld door het grootste subtotaal. Geen hypothesetests, geen regressie, alleen gesorteerde aantallen en een cumulatieve lijn.

Waar het echte project de reikwijdte van de Yellow Belt overstijgt

De gepubliceerde studie gaat verder op terrein dat een Yellow Belt zou overdragen in plaats van zelf uit te voeren. Het projectteam besloot de oorzaken van de vijf belangrijkste afwijkingen aan te pakken. Met behulp van een Ishikawa-diagram werden mogelijke grondoorzaken geanalyseerd, zodat er via een gestructureerde aanpak corrigerende maatregelen genomen konden worden. Het opstellen en analyseren van een visgraatdiagram aan de hand van procesvariabelen, en het vervolgens ontwerpen van corrigerende maatregelen en een beheersplan, is het werk van een Green Belt of Black Belt. De taak van een Yellow Belt eindigt bij het gerangschikte Pareto-diagram en een korte beschrijving van wat dit laat zien. Eventueel aangevuld met een voorstel voor standaard werk voor de grootste afwijking als de oplossing voor de hand liggend en lokaal is, bijvoorbeeld een controlelijststap op het punt in de proceskaart waar de inspectie problemen nu nog te laat opmerkt.

Wat het resultaat was op Yellow Belt-niveau

Op Yellow Belt-niveau is het "resultaat" geen vermindering van het afvalpercentage, maar een helder, op data gebaseerd antwoord op de beginvraag van het project: welke paar typen afwijkingen veroorzaken het grootste deel van de afkeuringen, en bij welke processtap komen ze aan het licht? In deze gedocumenteerde casus luidde het antwoord dat vier typen afwijkingen verantwoordelijk waren voor ongeveer driekwart van het afval. Dit resultaat op zich geeft een fabriek exact aan waar de volgende, diepere verbeteringsinspanningen op gericht moeten worden. Een Yellow Belt die een project van deze omvang afrondt, presenteert dat Pareto-diagram, benoemt de processtap waar de afwijkingen aan het licht komen en adviseert ofwel een snelle aanpassing in het standaard werk (als die voor de hand ligt), ofwel een escalatie naar een Green Belt als er onderzoek naar de grondoorzaak nodig is.

Wat een cursist hieruit kan meenemen

Twee dingen vallen op voor iedereen die begint aan een eerste Yellow Belt-project in de productiesector. Ten eerste kunnen een turflijst en een Pareto-diagram, toegepast op een korte en scherp afgebakende scope, een oprechte nuttige en besluitrijpe uitkomst opleveren zonder dat er statistiek aan te pas komt buiten tellen en sorteren. Deze praktijkcasus toont aan dat die methode werkt op actuele productiegegevens. Ten tweede is weten waar de taak van de Yellow Belt ophoudt even belangrijk als de tools kennen. Zodra voor een project een visgraatdiagram geanalyseerd moet worden aan de hand van procesvariabelen, of een actieplan voor corrigerende maatregelen gekoppeld moet worden aan een regelkaart, bevindt het zich op het terrein van de Green Belt. De juiste stap voor een Yellow Belt is dan om een overzichtelijk, goed gedocumenteerd Pareto-diagram over te dragen, in plaats van te proberen het onderzoek alleen verder te voeren.