Kontekst
Dette bruksområdet er bygget på en fagfellevurdert casestudie publisert i Heliyon (og gjengitt på PMC) som beskriver et kassasjonsproblem hos en indisk produksjonsbedrift som lager gummitettelister – gummipakningene som monteres rundt bildører, vinduer og bagasjerom. Den publiserte studien kjører hele Six Sigma DMAIC-syklusen i et omfang langt utover det en enkelt Yellow Belt ville ha ansvar for. Det som er nyttig for en Yellow Belt-kursdeltaker er den første halvdelen av det prosjektet: delen der teamet ganske enkelt definerte problemet og samlet inn data. Den delen samsvarer nesten helt med det en Yellow Belt er trent til å gjøre på sin egen linje, uten annen statistikk enn telling og et Pareto-diagram.
Problemet
Fabrikken opplevde en høy kassasjonsrate på tettelinstrippelinjen sin og måtte vite hvor forbedringsinnsatsen burde rettes. I Define-fasen ble databasen fra januar til april gjennomgått, og den største feilen ble funnet å være avskalling i finerkanten. Ved hjelp av verdistrømskartlegging kunne feilen ha blitt oppdaget tidligere ved beleggsmaskinens utgang og ved stasjonen for utseendekontroll på pakkelinjen, men oppdagelsen kom sent og førte til tap og ventetid. På selve tettelinstrippelinjen hadde det underliggende problemet samme form: Mye skrotet produkt og intet felles, databasert bilde av hvilke feiltyper som faktisk forårsaket skrotet.
Hvordan en Yellow Belt vil avgrense det
En Yellow Belt som jobber ved siden av sin vanlige jobb, vil ikke ta på seg hele DMAIC-prosjektet som vises i artikkelen. De vil ta én smal del av det: Én linje, ett skift, et kort tidsrom med data, og ét spørsmål: Hvilke feiltyper dukker opp, og hvor ofte? Avgrensningene en Yellow Belt gjør her, er det som skiller dette fra et Green- eller Black Belt-prosjekt:
- Velg et enkelt prosesssteg eller én linje, ikke hele fabrikken.
- Definer problemet i én setning som en skiftleder kan godkjenne uten en forretningsmodell: "Kassasjonsraten på linje X er for høy, og vi vet ikke hvilken feil som bidrar mest."
- Samle inn antall, ikke målinger. Ingen styregrenser, ingen prosessdyktighetsindekser, ingen forsøksplanlegging (DOE).
- Overlever den rangerte listen til en Green Belt eller ingeniør når de få avgjørende årsakene er synlige, i stedet for å drive rotårsaksundersøkelsen selv.
Verktøy brukt, fase for fase
Definer
Yellow Belt-versjonen av Define er en kort problemstilling og et grovt kart over hvor i prosessen feilene oppstår, ikke et formelt prosjektmandat. I kildesaken avdekket dette trinnet at de innsamlede dataene ble analysert ved hjelp av Pareto-diagrammer og årsak-virkning-diagrammer for å identifisere hovedfeil og årsakene til dem, og tolv feil ble identifisert som hovedansvarlige for det høye kassasjonsnivået. En Yellow Belt vil stoppe i god tid før årsak-virkning-arbeidet her og simpelthen bekrefte hvilke feilkategorier som finnes og hvor de observeres.
Measure: Tellearket
Dette er det viktigste Yellow Belt-verktøyet. I stedet for å gjetter på hvilke feil som betyr mest, lager teamet et enkelt telleark med feilkategoriene nedover den ene siden og et merke for hver forekomst som observeres i løpet av skiftet eller datatidsrommet. I det publiserte tilfellet ble feildata samlet inn for en første måned og igjen for en andre måned, noe som ga teamet två uavhengige utvalg å sammenligne i stedet for å stole på et enkelt øyeblikksbilde. Et Yellow Belt-prosjekt vil komprimere dette til dager eller et par uker, men mekanikken er den samme: Gå linjen, merk av på arket, og ikke stopp for å analysere årsaker ennå.
Analyze, nedskalert til et Pareto-diagram
Når tallskjemaet har nok registreringer, gjøres telleverdiene om til et Pareto-diagram, som er den ene delen av «analyse» det forventes at en Yellow Belt skal utføre. Pareto-diagrammer ble tegnet ut fra dataene i tallskjemaet, og det ble analysert at prosentandelen av avvik som skyldtes de fire første avvikstypene – sprekker i skjøter, underfylling, pressmerker og overfylling – var betraktelig høy med ca. 74 % av det totale antallet avvik. Dette enkeltdiagrammet er den eneste «innsikten» en Yellow Belt trenger å levere. ASQ-veiledningen for å bygge et Pareto-diagram er den samme uavhengig av skala: summer målingene for hver kategori og bestem den hensiktsmessige skalaen for målingene som er samlet inn, der den maksimale verdien settes av den største delsummen. Ingen hypotesetester, ingen regresjon, bare sorterte telleverdier og en kumulativ linje.
Hvor det reelle prosjektet går utover Yellow Belt-omfanget
Den publiserte studien fortsetter inn i terreng en Yellow Belt ville levert videre heller enn å eie selv. Prosjektteamet bestemte seg for å ta tak i årsakene som førte til de fem vesentlige avvikene, ved å bruke et årsak-virkning-diagram til å identifisere mulige rotårsaker, slik at korrigerende tiltak kunne iverksettes gjennom en strukturert tilnærming. Å bygge og utforske et fiskebeindiagram mot prosessvariabler, og deretter utforme korrigerende tiltak og en kontrollplan, er Green Belt- og Black Belt-arbeid. En Yellow Belts jobb slutter ved det rangerte Pareto-diagrammet og en kort oppsummering av hva det viser, pluss kanskje et forslag til standardarbeid for det største avviket dersom løsningen er åpenbar og lokal – for eksempel et sjekklistetrinn på punktet identifisert i prosesskartet der inspeksjon for øyeblikket oppdager problemer for sent.
Hva resultatet ble, innenfor Yellow Belt-omfanget
Innenfor Yellow Belt-omfanget er ikke «resultatet» en reduksjon i vrakfrekvens, det er et tydelig, datastøttet svar på spørsmålet prosjektet startet med: hvilken håndfull avvikstyper står for de fleste avvisningene, og på hvilket trinn i prosessen dukker de opp. I dette dokumenterte tilfellet var svaret at fire avvikstyper drev omtrent tre fjerdedeler av vrakingen, et resultat som i seg selv forteller fabrikken nøyaktig hvor den bør sende sitt neste, dypere forbedringsarbeid. En Yellow Belt som avslutter et prosjekt av denne størrelsen, ville presentert Pareto-diagrammet, notert prosesssteget der avvikene oppstår, og anbefalt enten en rask standardarbeidsløsning dersom den er åpenbar, eller eskalering til en Green Belt hvis det kreves rotårsaksarbeid.
Hva en kursdeltaker bør lære av dette
To ting skiller seg ut for alle som nærmer seg sitt første Yellow Belt-prosjekt i produksjon. For det første kan et tallskjema og et Pareto-diagram, kjørt over et kort og avgrenset omfang, gi et genuint nyttig og beslutningsklart resultat uten annen statistikk enn telling og sortering; dette reelle eksempelet viser at metoden fungerer på levende produksjonsdata. For det andre er det å vite hvor Yellow Belts jobb slutter like viktig som å kunne verktøyene. I det øyeblikket et prosjekt krever at et fiskebeindiagram utforskes mot prosessvariabler, eller en korrigerende handlingsplan knyttet til et kontrolldiagram, har det beveget seg inn i Green Belt-territorium. Det riktige grepet for en Yellow Belt er da å overlevere et rent, veldokumentert Pareto-diagram heller enn å forsøke å ta undersøkelsen videre alene.
