無駄のない製造とシックスシグマの対称性を実現

リーン マニュファクチャリングとシックス シグマは、以前は競合する方法論でした。 現在、多くのメーカーが、この 2 つを組み合わせることでさらに優れた効果を発揮する方法を発見しました。 ゲッティイメージズ

リーン生産の起源は 1950 年代のトヨタ生産システムにまで遡り、さらにヘンリー・フォードがデトロイト郊外のリバー・ルージュ複合施設で行った製造革新にまで遡ります。 リーンという用語は、1980 年代にアメリカの自動車産業に関するジェームス ウーマックとダニエル T. ジョーンズの研究「世界を変えた機械」で使われるようになりました。 私たちが今日知っている無駄のない知識体系には、豊かな遺産と多くの著名な貢献者がいます。

シックス シグマは、モトローラの主要な思想家による研究により 1980 年代に登場しました。 彼らは、製造プロセスを理解し、管理することに大きな価値があることを認識していました。 統計分析は、ばらつきを減らすためのこの深い理解と的を絞った対策を開発するための基礎として機能しました。 シックス シグマの知識体系が出現すると、GE、アライド シグナル、IBM、ハネウェルなどの大企業も参加しました。

長年にわたり、リーンおよびシックス シグマの知識体系は、継続的な改善の戦場で激しい競争相手でした。 ばかばかしく聞こえるかもしれませんが、これは現場や企業のオフィスで改善に取り組む人々のやり方でした。 ありがたいことに、主要な思想家たちは最終的にこの 2 つの間の相乗効果を認識し、両者の間に「and」を使用せずに、リーン シックス シグマの観点から運用するようになりました。 これは微妙に見えるかもしれませんが、大きな違いをもたらし、私たちの継続的な改善行動を変えます。

人間への敬意や謙虚な姿勢を含む特定の包括的な概念は、リーン シックス シグマの範囲全体に適用される必要があることに留意してください。 これらは、継続的な改善アプローチにとって非常に基本的なものです。

誤解のないように、各改善アプローチの異なる焦点を理解する必要があります。 同僚とこのトピックを検討するときは、次の定義を考慮してください。

これらの定義は非常にシンプルでありながら非常に明確で強力なので、頭字語や専門用語に対するノイズや恐怖を感じることなく、出発点として役立ちます。 作業現場で働くか会社のオフィスで働くかに関係なく、これらの定義を自分の働き方に適応させることができます。

リーンとシックス シグマをベン図に配置すると、かなりの部分が重なっていることがわかります。 「純粋な無駄のない」側では、効果的な実装に必要なデータが適度なだけの分析ツールと改善テクニックが見つかります。 たとえば、詳細な定量分析を行わなくても、5S や視覚的管理をどこでどのように実施するかを決定できます。 場合によっては、適当な場所を選んですぐに始めることもあります。 タクトタイムやサイクルタイム解析も同様です。 サイクル タイム、量、必要なリソースを理解するにはデータを収集する必要がありますが、その作業には通常、基本的な数学を超える統計分析は含まれません。

リーンとシックス シグマの交差点、つまり 2 つの円が重なる場所で、より高度なリーンのアイデアと基本的なシックス シグマのアイデアが出会う場所です。 これは、シックス シグマ グリーン ベルトの実践者や先進的なリーン思想家が注力する可能性のある分野と考えることができます。 ラインバランシング分析を実行すると、変動の原因についてより深く理解できるようになります。 F テスト分析を使用すると、フローの特定の改善に対して特定のスループットが得られる確率を理解できました。 基本的なシックス シグマ統計分析を積極的なリーン フロー アプリケーションに適用することで、より充実したソリューションを得ることができます。

純粋なシックス シグマ分野では、統計的手法を使用する傾向にある、より高度なデータ収集、分析、改善ツールが必要です。 ここでは、シックス シグマの黒帯実践者が最も貴重な貢献者です。 分析の例としては、2 つの製造部品集団を調査してそれらが統計的に類似しているかどうかを判断することや、実験計画法 (DOE) を実施して、どの要因とどのレベルの設定が期待される結果を生み出す可能性が最も高いかを判断することが含まれる場合があります。

以前は熾烈な競争相手であったリーンとシックス シグマが連携して、運用パフォーマンスを最高のギアにシフトできるようになりました。 これがどのように起こるかを示すために、ウィジェット アセンブリと呼ばれる製造ジョブを考えてみましょう。 機械加工された鋳物に溶接された 3 つの成形部品があります。

アセンブリにパフォーマンスの問題があるとします。 顧客は、コスト削減と予定通りの出荷を要求しています。 基本的な無駄のない焦点を使用して、まず現在の状態を分析します。 ムダ（無駄）を探しに組立現場（作業が行われる場所）に行くと、組織が乱れていて、流れが見えにくいことに気づきます。 スパゲッティ図を使用して、アセンブリの部品がたどるパスを文書化します。 タクトタイム/サイクルタイム分析を実行するために、サイクルタイム、利用可能時間、および予想される量を収集します。 サイクルタイムがタクトタイムを超えていることがわかります。 何かを与えなければなりません！

廃棄物の輸送や過剰処理に取り組むことも考えられます。 おそらく、いくつかの位置決めピンを変更し、特定の内部ステップ (マシンまたはプロセスがアイドル状態の間に発生するステップ) を外部ステップ (マシンまたはシステムが正常に動作しているときに発生するステップ) に移動することで、切り替えを半分に削減できることに気づくかもしれません。部品）。 これは純粋な無駄のないものです。

流れをより深く理解するにつれて、プレス ブレーキと溶接操作では流れ時間にばらつきがあることに気づきます。 ここでは、リーンとシックス シグマの交差に関連するツールを適用できます。 少なくとも事例的には、実行ごとにパフォーマンスに違いがあることはわかっていますが、その変動の大きさや、予定通りの出荷への影響を評価するのに時間を費やしていませんでした。 したがって、いくつかの基本的な統計分析を実行して、サイクル タイムの平均値の周囲の標準偏差と、これら 2 つの操作の変動の原因を理解します。 ここから、無駄のない知識体系の流線型フローと連続型フローの部分を詳しく調べることができます。

これらの改善を行ったら、基本的な F テスト分析を使用して、いくつかのデータに基づいて目標サイクル タイムを満たす確率を判断できます。 これは、より高度なリーン思想家とシックス シグマ グリーン ベルトの実践者によって行われた研究である可能性があります。

最後に、鋳造品の加工面の 1 つの平面度に問題があることがわかります。 これは品質にとって重要な機能であり、部品を廃棄すると費用がかかり、混乱が生じます。 プロセス能力分析を実行し、操作のパフォーマンスを監視するための管理図を設定します。 管理図にパターンが表示され、逸脱がいつ発生するかについての洞察が得られ始めます。

DOE を実施して、どの変数が違いを生むのか、また最適な設定は何なのかを判断することもできます。 この改善作業は、スペクトルの純粋なシックス シグマ領域にあります。 おそらく、シックス シグマの黒帯実践者がこの分析を主導することを期待するでしょう。

ベン図のセクションのサイズは正確ではありません。 組織内のリーン人材とシックス シグマ人材に応じて、重複は大きくなったり小さくなったりする場合があります。 ウィジェット アセンブリを使用したウォークスルーは、最も単純なものから最も複雑なものまで、さまざまな改善アプローチがどのように連携してさまざまな問題に対処できるかを示すことを目的としています。

ほとんどの組織は、改善ポートフォリオにシックス シグマを導入するのが遅いか、消極的です。 これは残念なことです。リーンは組織に大きな変化をもたらす強力な能力ではありますが、いくつかの制限があるからです。

リーンとシックス シグマを別々の知識体系としてアプローチするのではなく、リーン シックス シグマを追求することを検討してください。 競争の激しい市場では、これが勝敗を分ける可能性があります。 相乗効果を活かしていきましょう！