Lean Six Sigma módszertan az ellátási láncban

A Lean Six Sigma első említése az 1990-es évek végéről és a 2000-es évek elejéről származik. A „kombinált módszertan” gyakorlati alkalmazásának elterjedése a „Lean Six Sigma” elméleti koncepciójának megalkotását eredményezte, és ez volt a domináns téma:

• „Lean Six Sigma: Combining Six Sigma with Lean Speed”, 2002, Michael L. George könyve
• „Hat szigmába dőlve: Hat szigmához vezető út példázata és lean vállalkozás”, 2003, Barbara Wheat, Chuck Mills és Mike Carnel könyvel

A Lean Six Sigma megköveteli a Lean és Six Sigma eszközök újraminősítését a gyártási és minőségi folyamatokban való szűk körű alkalmazhatóságuktól kezdve minden olyan műveletig, amely bizonyos eredményeket produkál (pl. állásjelölt kiválasztási folyamat). Az adatelemző eszközök és technikák (Six Sigma) és a pazarlás megszüntetésének (Lean) filozófiájának kombinációja egyedülálló lehetőségeket kínálhat az üzleti hatékonyság javítására.

Hogyan do Az ellátási lánc problémák beleférnek a Lean Six Sigma módszertan?

Vizsgáljuk meg, hogyan alkalmazható a Lean Six Sigma egy ellátási láncra egy gyakorlati példán keresztül. Képzelje el, hogy webáruházat működtetünk, és ismételten kapunk panaszokat a vásárlóktól a rendelés hibáira (pl. hiányzó vagy sérült tételek). A rendelési hibák mérésére a „tökéletes rendelési arány” KPI-t használjuk. A tökéletes rendelési arány jelenlegi szintje 84.6%, ezt szeretnénk >95%-ra emelni.

A tökéletes rendelési arány, hasonlóan a legtöbb más ellátási lánc KPI-hez, a Lean módszertan szerint a hulladék 8 formájának egyikévé fordítható, és ezt a hulladékot „hibának” nevezik. A hibák három okból is károsítják a vállalkozást:

• A hibák rontják a vásárlói elégedettséget
• A hibák utándolgozást igényelnek
• A hibák késéseket okoznak

Az alacsony tökéletes rendelési arány minőségi probléma is, amely a Six Sigma domináns témája, és a rendeléskezelési folyamat jelenlegi minőségi szintje messze van a 3.4 hibától millió rendelésre, ami Six Sigma cél (sok esetben ez egy elérhetetlen, ideális állapot, ami folyamatos fejlesztési igényt eredményez).

Az összes fő ellátási lánc KPI-je (Tökéletes rendelési arány, Cash-to-Cash Time, Supply Chain Cycle Time, Kitöltési arány, Készletforgalom) összekapcsolható a Lean Six Sigma módszertan által kezelt problémakategóriákkal.

Hogyan alkalmazzuk a DMAIC ciklust az ellátási lánc problémáira?

A DMAIC, amely a Define, Measure, Analyze, Improve és Control rövidítése, a Lean Six Sigma módszertanban a probléma megoldásának szabványos módja. A legjobb módja annak, hogy a DMAIC ciklust működés közben lássuk, ha alkalmazzuk a korábban említett tökéletes rendelési arány problémára.

1. Határozza meg a fázist. Eszközök, amelyek segítségével jobban megérthetjük a tökéletes sorrendi arány problémáját:

• Értékáramlás feltérképezése részletes vizuális ábrázolást nyújthat a folyamat lépéseiről, és feltárhatja a lehetséges szűk keresztmetszeteket.
• Hibamód és hatások elemzése segít azonosítani a lehetséges „hibamódokat”, és rangsorolni, mely lehetséges hibákat kell először kezelni.

2. Mérési fázis. A tökéletes rendelési arány problémájának mérésére használható eszközök (magán a KPI-n túl):

• Trend diagramok feltárhat egy lehetséges összefüggést a két üzleti esemény között – a tökéletes rendelési arány csökkenése összefüggésben van az új raktárüzemeltetővel?
• Pareto diagramok a 80-20 szabály vizuális megjelenítése. Előnyös lehet a Pareto-diagramok és az FMEA párosítása a hibamódok súlyosságának meghatározásához (pl. a hibamódok 20%-a okozza a vásárlói panaszok 80%-át).

3. Elemzési fázis. A tökéletes rendelési arány probléma elemzésére használható eszközök:

• A Ishikawa diagram általános kategóriákra bontva határozza meg a kiváltó okokat.

• Regresszió analízis egy hatékony statisztikai eszköz, amely felhasználható a trenddiagramok segítségével azonosított trendek közötti korreláció mértékének megértésére. A korreláció nem feltétlenül jelent ok-okozati összefüggést, de értékes támpontot adhat arra vonatkozóan, hogy melyik irányba kell keresni a probléma megoldását.

4. Javítási fázis. Az előző DMAIC-szakaszokkal ellentétben a fejlesztési szakasz alig van szabványosítva. Szinte minden fejlesztés egyedi, és az üzleti helyzettől függ. Van azonban egy általános eszköz, amelyet szinte minden vállalat széles körben használ:

• Ötletbörze egy olyan fogalom, amely nem igényel bemutatást. Azonban két megközelítés létezik, amelyek javíthatják az ötletbörze hatékonyságát:
  • Kérd meg a résztvevőket, hogy írják le ötleteiket az ötletbörze előtt. Ellenkező esetben a vita a leghangosabb résztvevők által diktált irányt veheti fel, és sok hasznos ötlet elveszhet.
  • Az ötletbörze eredménye általában túlságosan optimista. Kérjen meg egy csoportot, hogy fontolja meg a lehetséges akadályokat és azt, hogyan csökkentheti a kudarc valószínűségét. Ennek kreatív módja, ha megkérjük a résztvevőket, képzeljék el, hogy a javasolt megoldás 1 év múlva meghiúsult. Kérd meg őket, hogy alkossanak egy történetet arról, hogy mi történt rosszul.

5. Kontroll fázis. A gyártási folyamatok irányításának legjobb eszköze a statisztikai folyamatvezérlés. Sajnos a legtöbb nem gyártási folyamat esetében szerény alkalmazhatósága van. A tökéletes rendelési arány problémájának optimális megoldása a tökéletes rendelési arány KPI folyamatos elemzése lesz.

A szerzőről

Vladyslav Bahniuk, aki jelenleg igazgatósági tagként és marketingelnökként dolgozik a lengyelországi Supply Chain Management Professionals Councilnál, tapasztalt szakember, aki mélyen ismeri az ellátási lánc digitális technológiáját, az értékesítési és műveleti tervezést, valamint a fejlett adatelemzést. A több iparágat, köztük a gyógyszergyártást, a tanácsadást, a háztartási készülékeket és az FMCG-t is átfogó sikertörténettel Vladyslav következetesen innovatív megoldásokat kínál, és hatásos változásokat hajtott végre.

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• PlatoESG. Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
• PlatoHealth. Biotechnológiai és klinikai vizsgálatok intelligencia. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://www.allthingssupplychain.com/how-can-the-lean-six-sigma-methodology-be-applied-to-supply-chain-problems/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=how-can-the-lean-six-sigma-methodology-be-applied-to-supply-chain-problems