Context
Opublikowane studium przypadku autorstwa Ferreiry, Silvy i Mesquity analizuje producenta domowych urządzeń do podgrzewania wody, który wdrożył projekt DMAIC w jednym ze swoich wewnętrznych procesów logistycznych. W artykule przedstawiono studium przypadku pokazujące, jak producent domowych urządzeń do podgrzewania wody wykorzystał metodykę Define-Measure-Analyze-Improve-Control (DMAIC) w ramach Six Sigma do usprawnienia jednego ze swoich wewnętrznych procesów logistycznych – uzupełniania zapasów w supermarkecie na liniach produkcyjnych. Jest to tego rodzaju wewnętrzny, mało efektowny proces, który często powierza się osobom posiadającym Green Belt w logistyce: nie chodzi tu o trasę dostaw do klienta, lecz o pętlę dostawczą (milk-run), która zapewnia stały przepływ części z magazynów na linię produkcyjną wewnątrz zakładu.
A milk-run is a fixed-route internal delivery system: a tugger or small vehicle follows a set path at set intervals, dropping components at line-side “supermarkets” so operators never run out of parts. When a milk-run route takes longer than planned, either the line risks starving for parts or the company has to add headcount and vehicles to compensate. That gap between planned and actual route time is what triggered this project.
Problem
Problem koncentrował się wokół niepewności co do czasu realizacji tych tras – niepewności, która generowała zapasy buforowe i stwarzała problemy planistyczne dla obsługiwanych linii. W artykule opisano, jak producent domowych urządzeń do podgrzewania wody wykorzystał metodykę DMAIC w ramach Six Sigma do usprawnienia jednego ze swoich wewnętrznych procesów logistycznych, jakim było uzupełnianie zapasów w supermarkecie na liniach produkcyjnych, przybliżając go do światowego poziomu jakości. Mówiąc wprost: istniały trzy trasy dostawcze typu milk-run i nikt nie był w stanie wiarygodnie określić, ile czasu zajmie jakakolwiek z nich w danym cyklu. Niektóre przejazdy kończyły się na czas. Inne trwały na tyle długo, że zagrażały ciągłości dostaw przy linii, a firma nie miała sposobu, by przewidzieć, które dni będą problematyczne.
Jak określił to ekspert
A Green Belt project has to be small enough to run part-time over a few months, which means the scope has to be bounded before any data collection starts. In this case the scope was one clearly defined process: the milk-run replenishment cycle serving the production lines, measured by route completion time. The project did not try to redesign the whole internal supply chain, renegotiate supplier contracts, or touch external freight. It picked one measurable output, route time, with a specific and painful symptom: a meaningful share of runs breaching the 30-minute target.
That scoping choice matters for anyone studying this as a template. A Green Belt charter should name the process, the boundary (start and end point of the route, in this case), the primary metric, and the pain point in numbers wherever possible, not a vague complaint about “slow logistics.”
Tools applied, phase by phase
Define (Zdefiniuj)
The team defined the process as the fixed-route milk-run cycle from stores to line-side supermarkets, with route completion time as the Y. A SIPOC-style map would typically sit here: driver, vehicle, route, stops, and the production lines as customers of the process.
Measure (Zmierz)
The team collected route time data across cycles and routes to establish a baseline. Establishing a baseline distribution is exactly the step where a Green Belt would run a process capability study against the 30-minute target, and check measurement system reliability before trusting the numbers.
Analyze (Przeanalizuj)
With baseline data in hand, the analysis stage is where a Green Belt trainee would apply the statistical toolkit taught at this level: comparing route times across drivers, shifts or routes with t-tests or ANOVA to see whether differences were due to assignable causes or common variation, and using root cause tools such as fishbone diagrams and stratification to separate route design issues from driver behaviour or stop sequencing. The published account focuses on the outcome rather than every intermediate statistical test, but the structure of the project, moving from a variable baseline to a clearly diagnosed set of causes, follows this same logic.
Improve (Udoskonal)
Improvements targeted the sources of variation and excess time identified in Analyze, most likely route sequencing, stop consolidation and standardising how loads were staged. The result was a shift not just in average time but in the spread of times, which is the signature of a genuine variation-reduction fix rather than a one-off lucky day.
Control (Skontroluj)
To hold the gain, a Green Belt would put the new route standard on a control chart tracking route time by cycle, with limits tied to the 30-minute target, and a response plan for out-of-control points. That is the mechanism that prevents a project from drifting back to baseline six months after the belt moves on to something else.
Jaki był rezultat
Udokumentowany rezultat jest konkretny. Zastosowanie metodyki Six Sigma doprowadziło do zmniejszenia udziału tras trwających dłużej niż 30 minut z 25 do 3 procent, redukcji współczynnika zmienności czasu trasy z 40 do 14 procent oraz skrócenia średniego czasu trasy z 31 do 24 minut. Wyniki te przyniosły znaczący efekt finansowy, umożliwiając likwidację jednej z trzech istniejących tras bez jakiegokolwiek negatywnego wpływu na proces uzupełniania zapasów w supermarkecie, co przełożyło się na spadek liczby roboczogodzin i kosztów dzięki wyeliminowaniu dwóch przejazdów milk-run.
That last point is worth pausing on. The financial payoff here did not come from a single dramatic fix. It came from squeezing variability down far enough that the company could safely consolidate three routes into fewer, which cut vehicles and labour hours without ever touching the customer-facing side of the business. That is a common shape for internal logistics Green Belt projects: the win is capacity freed up, not a defect count reduced.
Co z tego powinien wynieść uczestnik szkolenia
| Lesson | Why it matters at Green Belt level |
|---|---|
| Scope to one measurable process | The project stayed inside one internal route system, not the whole supply chain, which kept it doable part-time. |
| Track variability, not just the average | The variability reduction, not the mean time alone, is what let the company safely cut a route. |
| Let the data justify structural change | Consolidating routes was only defensible once the data showed the remaining routes could absorb the load reliably. |
| Control plans protect the gain | Any route-time win needs an ongoing chart and response rule, or the old variation creeps back. |
For a trainee studying logistics applications of DMAIC, the value of this case is that it shows a Green Belt-scale project delivering a hard operational outcome, fewer vehicles and fewer man-hours, from what looks on the surface like a routine internal delivery problem. It is a reminder that the discipline of process mapping, capability analysis, root cause work and a control plan applies just as much to a forklift route inside a factory as it does to a customer-facing shipment.
