Mens ekspertene diskuterer teori, kan du skape resultater

Selv innen Six Sigma er ekspertene uenige om grunnleggende tall. Mens de diskuterer, forbedrer vi prosessene.

Når ekspertene er uenige

Jeg holdt en gang et kurs i Six Sigma og kom til tabellen alle kjenner igjen: antall defekter per million muligheter for ulike sigma nivåer.

En deltaker spurte: «Stemmer disse tallene egentlig?»

Godt spørsmål.

For i SPC bruker vi kontrollgrenser på ± 3 sigma. De inkluderer 99,7 % av dataene. Sannsynligheten for en verdi utenfor er 0,3 %, som tilsvarer ca. 3 000 feil per million muligheter.

Men tabellen oppgir 66 807 feil for 3 sigma.

Tallene stemte ikke.

Jeg bestemte meg for å sjekke selv. Og fikk ingen av tallene til å stemme.

Etter å ha delt funnet mitt i en Lean Six Sigma gruppe på LinkedIn, fikk jeg svaret: Det berømte 1,5 sigma prosess skiftet. En korreksjon for langtidsvariasjon som noen bruker, andre ikke.

Dermed forklaring på hvorfor ekspertene er uenige.

Men her er det viktigste spørsmålet: Endrer dette NOEN PRAKTISKE BESLUTNINGER i produksjonen din?

Svaret er sannsynligvis: Nei.

Kort oppsummert

Situasjon: Tabellen som brukes i Six Sigma opplæring oppgir 66 807 feil for en 3-sigma prosess. Men 3 sigma i SPC tilsvarer 0,3 % sannsynlighet utenfor kontrollgrensene, altså ca. 3 000 feil per million.

Innsikt: Forskjellen skyldes det berømte 1,5 sigma prosess skiftet, en korreksjon for langtidsvariasjon som noen bruker, andre ikke. Mens ekspertene diskuterer, lager prosessen fortsatt vrak.

Tegn du kan se etter: Møter der dere diskuterer detaljer uten å ta beslutninger. Team som venter på perfekt forståelse før de starter. Teori som stopper handling.

Neste steg: Start med god nok forståelse. Handle mens andre diskuterer. Forbedre prosessen med verktøyene du har.

Hva dette lærte meg

Hva dette handler om: Forskjellen mellom akademisk presisjon og praktisk nytte. Forskjellen mellom å forstå teori perfekt og å skape resultater i virkeligheten.

Hvorfor det skjer: Vi tror vi må forstå ALT før vi kan starte. Vi diskuterer teori i stedet for å teste i praksis. Vi leter etter det perfekte svaret, mens det gode svaret venter på å bli brukt.

Hvordan du kjenner det igjen:

• Teamet diskuterer om dere skal bruke 25 eller 30 datapunkter før dere starter SPC, mens prosessen produserer vrak.
• Kvalitetslederen insisterer på at alle må forstå statistisk teori før de får bruke kontrolldiagram, så ingen bruker dem.
• Ledelsen vil ha «riktig» løsning før de tester noe, så ingenting blir testet.
• Operatørene spør «hvor mange målinger trenger vi?» i stedet for å starte med dataene de har.

Perfekt forståelse kommer aldri. God nok forståelse gir resultater nå.

Still det viktige spørsmålet

Spørsmålet er ikke: «Er det 3,4 defekter per million eller 2 defekte per milliard i en 6 sigma prosess?»

Spørsmålet er: «Hvordan reduserer VI feilene i VÅR prosess, nå?»

Det handler ikke om perfekt statistisk forståelse, akademisk presisjon i beregninger, eller å vinne debatter om teori.

Det handler om å starte med dataene du har, skille signal fra støy godt nok til å handle riktig, og forbedre prosessen mens andre diskuterer.

Kjenner du igjen dette?

• Dere bruker timer i møter på å diskutere detaljer som ikke endrer beslutningen.
• Konsulenten bruker tre timer på å forklare normalfordeling, mens operatørene bare vil vite «skal jeg justere eller ikke?»
• Teamet venter på at noen skal ha perfekt svar før dere starter å teste.
• Dere er mer opptatt av om metoden er «riktig» enn om den gir resultater.
• Teoretisk forståelse verdsettes høyere enn praktisk forbedring. 

Mens dere diskuterer, fortsetter prosessen å lage vrak. Mens dere venter på perfekt forståelse, forbedrer konkurrenten seg med god nok kunnskap.

Hva du kan gjøre

Steg 1: Start enkelt

Du trenger ikke perfekt forståelse for å starte. Et enkelt kontrolldiagram forteller deg om prosessen er stabil, og om du skal justere nå eller vente. Det er 90 prosent av verdien, med 10 prosent av kompleksiteten.

Steg 2: Still spørsmål ved tall du ikke forstår

Når tabeller og statistikk ikke henger sammen, er det et signal om at det finnes en forutsetning du ikke kjenner til ennå. Finn den. Forstå den. Ta stilling til om den gjelder for din situasjon. Nysgjerrighet er et bedre utgangspunkt enn blind tillit til etablerte sannheter.

Steg 3: Forbedre mens andre diskuterer

Perfekt teori reduserer ikke vrak. Handling basert på god nok forståelse gjør det. Start med det du har. Juster basert på erfaring. Lær underveis.

Ofte stilte spørsmål

Trenger vi ikke å forstå statistikk for å bruke SPC?

Du trenger nok forståelse til å skille signal fra støy og handle riktig. Du trenger ikke å bevise formler eller vinne debatter med statistikere. Godt nok slår perfekt.

Hvor mye data trenger vi før vi kan starte?

Start med det du har. 15 datapunkter er bedre enn ingen. Perfekt presisjon kommer med mer data over tid. Å vente på perfekte data gir null forbedring.

Hvorfor stemmer ikke Six Sigma tabellen med SPC kontrollgrensene?

Fordi Six Sigma tabellen bruker et 1,5 sigma-skift for å korrigere for langtidsvariasjon. SPC-kontrollgrensene på ± 3 sigma er basert på korttidsvariasjon. De måler ikke det samme.

Er ikke Six Sigma basert på statistisk presisjon?

Six Sigma er basert på å redusere variasjon og forbedre prosesser. Statistikk er verktøyet, ikke målet. Verktøyet trenger ikke være perfekt for å være nyttig.

Hva hvis vi gjør feil i starten?

Da lærer dere og justerer. Det er bedre enn å vente på perfekt forståelse mens prosessen lager vrak. Feil du lærer av er bedre enn perfeksjon som aldri starter.

Vil du ha flere historier om problemløsning?

Denne historien er fra vårt ukentlige nyhetsbrev, hvor vi deler erfaringer. Korte historier for deg som vil løse problemer ved roten og oppnå målbar, varig verdiskapning.

Meld deg på nyhetsbrevet vårt:

Hvis du vil lære mer om temaene i dette innlegget:

• Lær å skille signal fra støy med SPC

• God datakvalitet er avgjørende for tillit og forbedring

• Slik finner du ut om problemet er prosessen eller målingen

• Robuste prosesser med Statistisk Prosesskontroll