Aliarvostettu vaihtelu

Julkaistu 18.07.2017    Kirjoittanut Antti Piirainen  Tilaa RSS


Vaihtelua on kaikkialla. Se voi olla hyvästä tai pahasta. Sillä voi tehdä rahaa tai sillä voi menettää rahaa. Reaalimaailman prosesseilla, joilla tuotetaan jotain konkreettista tuotetta tai kokemuksellista palvelua, vaihtelu kuluttaa resursseja.

  • Vaihtelu syö työ- tai koneaikaa, joka täytyy kompensoida lisäämällä resursseja.
  • Vaihtelu tuottaa keskeneräistä työtä, eli työjonoja, tuotantosysteemin sisälle ja eteen, joihin sitoutuu pääomaa sekä asiakkaalla että tuottajalla.
  • Vaihtelu tuo odotus- ja viiveaikoja tuottajalle ja asiakkaalle, aiheuttaen menetyksiä.

Vaihtelua vastaan on suojauduttava tai suojat muodostuvat. Toimenpide voi olla joko hallittu ja suunniteltu päätös luoda riittävät bufferit, tai hallitsematon vaihtelun väkisin luomat bufferit. Hopp ja Spearman kuvaavat kirjassaan tätä seuraavasti: Pay me Now or Pay me Later.

"Lisätarpeen" kustannusvaikutuksen arvioiminen on hankalaa. Arvioinnin tekee hankalaksi tuotantosysteemissä olevat keskinäisvaikutukset. Tuotantosysteemiä kuvaavien mallien tunteminen helpottaa arviointia ja buffereiden suunnittelua. Arvioita voidaan tehdä ilman malleja, mutta hankaluus näkyy usein jälkikäteen kannattamattomana tai vastaavasti yllättävän kannattavana tuottamisena.

Epätarkkuus ja epätäsmällisyys_520.jpg

Kuva 1. Tuotantosysteemi.

Vaihtelun tunnistaminen

Kaikki alkaa vaihtelun olemassaolon hyväksymisestä ja tunnistamisesta. Tämän jälkeen voidaan aloittaa sen kuvaaminen, luokittelu ja oikeansuuntaiset toimenpiteet. Toimenpiteillä viittaan tässä onnistuneeseen vaihtelun pienentämiseen, joka mahdollistaa pienemmät bufferit ja taloudelliset tulokset (säästön tai samalla resurssilla suuremman tuotoksen eli resurssitehokkuuden nostamisen ilman virtaustehokkuuden menetystä).

Mistä aloittaa? SPC! Taas termi. Takana on termihirviö Statistical Process Control. Ei mennä nyt tähän, sanoin vain, että suurin ongelma SPC:ssä on, että se liitetään usein tuotteeseen, suuriin massoihin, isoihin tuotantoeriin, valmistukseen tms.

Käytännössä SPC tuo mallin ymmärtää tuotantosysteemin

  • luonnollista käyttäytymistä = suorituskykyä ja
  • havaita milloin on epänormaalitila = poikkeustilanne.

Edellä olevalla tarkoitetaan vaihtelun kautta systeemin käyttäytymisen ymmärtämistä. Wheeler kirjoittaakin osuvasti käyttäytymiskäyristä (Behavior Chart), joka kuvaa ohjauskorttia (Control Chart) ja sen käyttämistä paremmin.

Neljä tilaa_520.jpg

Kuva 2. Ohjauskortilla havaittavat prosessin yleisimmät neljä tilaa.

Vaihtelunlähteiden tarkastelu_520.jpg

Kuva 3. Ohjauskortilla voidaan tarkastella organisaation sisäisiä ja siihen ulkoapäin kohdistuvia vaihtelulähteitä.

W.E. Deming korosti aina kirjoissaan ja luennoillaan vaihtelun merkitystä, koska se on tärkeä asia suunnittelussa, ylläpidossa ja parannuksessa niin strategisella, taktisella ja kuin operatiivisella tasolla. Eri toimenpiteitä toteutettaessa eri organisaatiotasolla tulee ymmärtää "riittävästi" vaihtelusta ja sen luonteesta. Vaihtelun laji jakaa toimenpiteet vaativuusluokkiin ja yleensä käytännössä eri organisaatiotasoille.

Vaihtelu ja johtaminen

Vaihtelun tunnistaminen ja siitä oikeiden toimenpiteiden luominen on luonnollinen osa päivittäistä johtamista. Tosin, välillä näkee, että tämä osa päivittäisen johtamisen järjestelmää (systeemiä) on unohtunut. On keskitetty tehtävien jakamiseen, tavoitteiden asettamiseen ja ongelmiin, jotka sinänsä ovat tärkeitä asioita, mutta pahimmillaan niillä ei ole yhteyttä systeemin tilaan.

SPC on keino kertoa prosessin suunnasta organisaatiossa ylöspäin, jos on tapahtunut jotain epänormaalia. Vastaavasti organisaatiossa ylhäältä alaspäin on mahdollista arvioida prosessin suorituskykyä.

Mitattavat suureet on helppo keksiä ja kerätä, kun tuntee toimintaa kuvaavat mallit. Mallien parametrit ovat suureita, joita kannattaa mitata. Mittaaminen tuo organisaatiolle arvokasta tietoa ja vie organisaatiota kohti todellista prosessijohtamisen - holistista näkemystä - toteuttavaa hallinta ja parannusorganisaatiota.

SPCn yhdistäminen_520.jpg

Kuva 4. Strategisen, taktisen ja operatiivisen johtamisen ja prosessin sekä SPC:n yhdistäminen.

SPC nähdään yhä enenevässä määrin johtamista tukevana työkaluna kuin laatuinsinöörien työkaluna. Ominaispiirrevaatimusten rinnalla mitataan kysyntää ja tuotantosysteemin toimintaa kuvaavia parametreja. Opitaan ymmärtämään tuotantosysteemistä, mikä on normaalia ja mahdollista, mikä on epänormaalia ja mahdotonta ilman muutosta.

 

Antti_vaihtelu_pieni.jpg

Antti Piirainen
antti@qk-karjalainen.fi

 

Lähteet:

  1. Piirainen A. Vaihtelu, 2014. Quality Knowhow Karjalainen Oy
  2. Roger W. Hoerl, Ronald D. Snee: On Size Does Not Fit All, Quality Progress, May, 2013
  3. Wallace J. Hopp, Mark L. Spearman, Factory Physics, Third Edition, 2008
  4. Deming, W. E. 1993. The New Economics. Massachusetts Institute of Technology Central for Advanced Engineering Study Cambridge.
  5. Liker, J. K., 2011. The Toyota Way to Continuous Improvement.
  6. Bicheno J., Hollweg M. 2016. The Lean Toolbox.

 

Kommentoi

(Sähköpostiosoitettasi ei julkisteta.)
Syötä kuvassa näkyvät kirjaimet ja numerot.
Captcha Code

Klikkaa kuvaa nähdäksesi uuden koodin.

  • Kyösti Huhtala

    Napakasti kirjoitettu!
    Juohtuipa mieleen, ettei vaihtelu ja hajonta aina ole pahasta (eikä tässä niin väitettykään): ilmatorjuntatykissä on hyvä olla jonkin verran hajontaa, että saadaan maali peitetyksi helpommin!

  • Antti Piirainen

    Aivan oikein. Hallittu vaihtelun kasvu tuo hyötyä ja lisää mm. asiakkaiden kiinnostusta yrityksen tuotteita kohtaan. Tästä esimerkkinä: kaikki eivät halua asua samanlaisissa taloissa, ajaa samanlaisilla autoilla, pukeutua samoin jne. Tämä vaihtelun kasvu (keskiarvon tason muutokset) lisää resurssitarvetta ja kustannuksia, mutta nostaa kykyä lisätä liikevaihtoa. Jos tätä muutosta ei suunnitella, tai se tehdään huonosti, kustannukset nousevat hallitsemattomasti ja tuottamisesta tulee kannattamatonta.

Tagipilvi

TuottavuusSPCDOEmittavirheCDAValue Stream MappingCTPEDAasiakasdatan käsittelyOhnoläpimenoaikaTOCCombanion by Minitabparannustoiminnan kehittyminenhypoteesitestiturvallisuusWheelerohjaussuunnitelmamittaussysteemiLeanDSDdatan laatuVSMLean-talohukan muodotTPMDesign of ExperimentsinnovaatiojaksoaikariskiuutiskirjeHall of FameFeigenbaumtäystekijäkoekalanruotosyy-seurauskaavioOpettaminenkvantitatiiviset menetelmätmallilaatutaulutLaatukonferenssiOpetusmenetelmätaivoriihiBalanced ScorecardMonte Carloarvovirta-analyysineukkarikoeluotettava mittausdatan käsittelyHarryt-testiGageoeeennustaminenkuvaaminenShewhartTätä on LeanstandardointiOFATarvovirtakuvausLean HandbooktilastomatematiikkaMinitabDFSStoiminnan lainalaisuudetlaadunparannusMSAPDSA-ympyräpäämäärämalliVOCTaguchiIATF 16949Kingmandatan luokitteluMarkkinointijohtamisjärjestelmäLittlen lakiSPC-korttilaatuparannustoimintaSix SigmatehokkuusreunaparannusriskinkartoitusDMAICtyökalutShingotilastoqfdJohtaminentilastollinen päätöksentekolaadunkehittäjädatan keräyserityissyy8DIATFjidokavalvontaprosessikustannussäästötKaikakuKatamielenmallitmonimuuttujatestiBody of KnowledgeJatkuva parantaminenmenetelmätsuorituskykymittaritL8-matriisiBOKmuutospaloautopeliKingmanin yhtälösekoitekoesitoutuminenDMADVmixtureTPStiedonkerääminendatamuutoksen tuskaROIjärjestäminenarvovirtaFactory PhysicshypoteesitestausBlack BeltANOVAdatan käsittelyIshikawaryhmittelykaaviosatunnaissyyDemonstraatiotASQhyväksymisnäytteenottoMarkkinointiprosessisysteemilajitteluparantaminenacceptance samplingFMEAvaihtelun vaikutusISO 9001SigmavaihteluControl PlanMinitab 18puhdistaminenBig Dataparannuksen johtaminenISO 9000parannusmallihistogrammivuodiagrammilaatutyökalutlaatu ratkaiseelaatu SuomessakorrelaatioparannusmenetelmäISO 9001:2015tehdasfysiikkahävikkifunktioDesign for Six SigmamittausprosessiAsiakastarvegurutDemingLean Six Sigma Black BeltCTQJuranCrosbyToyotaideointiLean-visio5Skausaliteettiohjaustehollinen aikamonimuuttujakoeohjauskorttiasiakastyytyväisyysmittaaminennollavirhejitLean Six Sigmasatunnainen vaihteluLaatutyökaluttoleranssilaadunhallintaHukkadata-analyysiryhmätyöskentelylaadunohjausParetoasiakastyytyväisyys0-virheprosessikuvausLaatujärjestelmäPDSAPDCAstabiili5W2H operaatiotutkimuskoesuunnitteluregressioanalyysilainalaisuudetongelmanratkaisu

Arkisto