Six Sigma und Simulation: Teil 2

Von Jeff Joines (Außerordentlicher Professor für Textiltechnik an der NCSU)

Dies ist der zweite Teil einer dreiteiligen Serie über Six Sigma, Lean Sigma und Simulation. Im ersten Teil wurden die Six Sigma-Methoden erläutert. Erinnern Sie sich daran, dass das Ziel der DMAIC-Methode zur kontinuierlichen Verbesserung darin besteht, die Prozessvariabilität eines aktuellen Prozesses oder Produkts zu kontrollieren/verringern, während der Design for Six Sigma-Prozess DMADV dazu dient, einen neuen Prozess oder ein neues Produkt mit minimaler Variabilität vor der Erstellung zu entwerfen. Die Simulationsmodellierung kann in fast jeder Phase der beiden Methoden eingesetzt werden.

Definieren Sie

Six Sigma-Praktiker müssen die Kosteneinsparungen für jedes zu zertifizierende Projekt schätzen oder das Projekt in der Regel rechtfertigen. Die meisten dieser Kostenprognosen beruhen jedoch auf Punktschätzungen von Schlüsselparametern (z. B. Rohstoffkosten, Kunden-/Produktnachfrage, Kapitalkosten, Währungskurse usw.). Durch den Einsatz der Monte-Carlo-Simulation können Schwankungen und/oder Bandbreiten bei diesen Punktschätzungen genutzt werden, um eine zuverlässigere Schätzung zu erhalten. In diesem Sinne wurden mehrere Projekte vorgeschlagen, und Simulationen können genutzt werden, um das Management bei der Projektauswahl auf der Grundlage von Ressourcenbeschränkungen und Zielen zu unterstützen.

Analysieren und Verbessern

In der Analyse- und Verbesserungsphase ist die Versuchsplanung (Voll-, Teil-, Mischversuch usw.) das am häufigsten verwendete Instrument, das eine Basislinie zur Veranschaulichung von Verbesserungen bei Änderungen sowie zur Identifizierung von Faktoren liefert, die für die Kontrolle oder Änderung von Interesse sind. Die normale Basislinie ist definiert als die Prozessfähigkeit (Cpk), die einen Hinweis auf die Fähigkeit eines Prozesses gibt, konsistente Ergebnisse zu produzieren – das Verhältnis zwischen der zulässigen Streuung und der tatsächlichen Streuung eines Prozesses. Der Cpk-Index berücksichtigt die Exzentrizität und ist definiert als das Minimum von (USL-Mittelwert)/ 3? oder (Mittelwert-LSL)/ 3? wobei USL und LSL die obere und untere Spezifikationsgrenze sind. Ein Sechs-Sigma-Prozess ist normalverteilt, wenn der Cpk-Wert größer als 1,5 ist.

Die Verwendung des realen Systems ist besser, um alle Komplexitäten, Interaktionen usw. zu erfassen. Als Simulationspraktiker wissen wir jedoch, wann dies möglich oder machbar ist. Im Folgenden werden Beispiele aufgeführt, bei denen die Simulationsmodellierung im Sinne der Monte-Carlo- oder Prozesssimulation eingesetzt werden kann.

• Wenn das Produkt oder der Prozess noch nicht existiert, wie es bei einem Design for Six Sigma der Fall ist, können Simulationsmodelle verwendet werden, um die Fähigkeit eines neuen Prozesses und Produkts vor der Implementierung zu ermitteln. So können beispielsweise Toleranzstapel von Einzelteilen oder Prozessen ermittelt werden. Nehmen wir Teile oder Prozesse, die einzeln innerhalb der Toleranzen liegen (z. B. ein Lager und eine Welle), aber der Montageprozess ist möglicherweise nicht fähig, weil das Problem der Toleranzüberlagerung bei Fertigungs-, Service- und Transaktionsprozessen auftritt.
• Die Kosten für die Durchführung einer DOE mit Replikationen sind zu hoch (z. B. Rohstoffkosten, Kosten für die Abschaltung des laufenden Prozesses). Wir haben mit Unternehmen bei der Entwicklung von Prozess- und Monte-Carlo-Simulationsmodellen zusammengearbeitet, die zur Bestimmung ihrer Fähigkeiten und zur Ermittlung des Verbesserungspotenzials bei ihren Änderungen verwendet werden können.
• Die Zeit, die für die Durchführung einer Reihe von Experimenten benötigt wird, macht es unpraktisch, die Basislinie zu bestimmen oder die Verbesserungen eines Prozesses zu ermitteln. Bei der Arbeit mit einem großen Unternehmen und dessen Six-Sigma-Prozessverbesserungsteam mit einer komplexen globalen Lieferkette bestand eines der Projekte darin, die Lagerbestände einer Reihe von Produkten mit einer Vorlaufzeit von zehn bis zwölf Wochen zu verringern. Das Team musste sechs Lagerhaltungsstrategien bewerten, herausfinden, welcher von drei Lieferanten der beste war usw. Die DOE mit ausreichenden Replikationen hätte Jahre in Anspruch genommen und das Projekt ohne das Simulationsmodell unbrauchbar gemacht. Außerdem beruhten die meisten Daten, die dem Modell zugrunde lagen, auf Durchlaufzeiten, die nicht normal verteilt sind.
• Denken Sie an Systeme mit mehreren Prozessen, die sich gegenseitig beeinflussen (z. B. Abteilungen, Anlagen usw.), die jeweils nur fünf oder sechs Faktoren enthalten. Mit einer herkömmlichen DOE können Transferfunktionen für jeden einzelnen Prozess, aber nicht für das gesamte System erstellt werden. Mit Hilfe eines Simulationsmodells kann jede einzelne Übertragungsfunktion kombiniert werden, um die Fähigkeit des gesamten Systems zu bestimmen und eine größere Bandbreite von Werten zu testen.
• Es gibt verschiedene Umgebungen, in denen die Durchführung einer DOE unpraktisch oder unmöglich ist. Wir haben beispielsweise Dutzende von Mitarbeitern von Krankenhäusern aus dem ganzen Land in Six Sigma geschult. Die Simulationsmodellierung und -analyse ermöglicht es diesen Praktikern, die Prozessfähigkeit anhand eines Modells zu ermitteln, da das reale System nicht verwendet werden kann, da die Patientenversorgung auf dem Spiel steht. Andere Umgebungen, in denen wir die Simulationsmodellierung anstelle des realen Systems eingesetzt haben, sind Prozesse, die transaktional sind, wie im Bank- oder Versicherungswesen.

Kontrolle

Die Simulation kann auch als Hilfsmittel für die Prozesskontrolle während der Implementierung des Prozesses verwendet werden, um mögliche Probleme zu ermitteln.

Es ist hoffentlich offensichtlich, dass Simulationsexperten bereits über die Fähigkeiten verfügen, die Six Sigma-Projekte erheblich unterstützen können. Diese Art von Projekten ist nicht einzigartig, sondern es handelt sich um allgemeine Simulationsmodelle, mit denen wir vertraut sind. Sie erfordern lediglich, dass wir die Six Sigma-Sprache lernen und die Cpk-Statistiken berechnen. Ich finde es einfacher, mit Six Sigma-Mitarbeitern zusammenzuarbeiten, weil sie statistisch geschult sind, um die Input- und Output-Analyse zu verstehen, auch wenn sie normalerweise nur die Normalverteilung verwendet haben. In Six Sigma und Simulation: Teil 3 wird die Verwendung von Simulationen in der Lean-Sigma-Welt behandelt.