Kuinka parannat laatua ja tuottavuutta

Kuinka parannat laatua ja tuottavuutta – Mikä on parannusteoriasi? 

Keskustelu tuottavuudesta ja yksikkötyökustannuksista käy kiivaana. Pitäisikö lisätä työn tuloksia parantamalla tuottavuutta vai pienentää työn yksikkökustannusta? Yksikkökustannuksen pienentäminen tarkoittaa palkkojen laskua tai pidempää työaikaa, lomista ja vapaista luopumista. Palkkojen alentaminen laskee kysyntää ja työttömyys lisääntyy ainakin lyhyellä ajalla. Samoin tekee myös työajan pidentäminen. Tuottavuuden parantaminen on ainoa aito parannustapa, mutta kuinka siihen päästään niin, että saadaan lisää työtä?

Laatu tarjoaa vaihtoehtoisen tien, joka tarjoaa lisää työtä – LAADUN PARANNUS.

W. Edwards Deming ennusti kirjassaan ”Out of the Crisis” tuottavuusongelman kohtaavan meidät ja esitti ratkaisuksi laatuun panostamista. Syntyi kuuluisa Demingin ketjureaktio ^/1/.

Ketjureaktioon on vastattu kahdella keskeisellä konseptilla Six Sigma ja Lean ja näiden yhdistelmällä Lean Six Sigma. Molemmat konseptit syntyivät 1990-luvun puolella.

Laadun määrittely?

Ennen kuin voimme parantaa ”demingiläistä laatua”, meidän on tiedettävä, mitä hän tällä tarkoitti. Deming kuvaa organisaatiota systeeminä, joka sisältää päämäärän laadun parannukselle jokaisessa vaiheessa tulevan materiaalin tilauksesta asiakaspalveluun yhtä hyvin kuin tuotteiden ja palveluiden uudelleen suunnittelun tulevaisuudessa. Kaikki funktiot ja aktiviteetit on suunnattu kohti yhteistä tarkoitusta, kohti asiakastarvetta.

Kuvassa Demingin kuva organisaatiosta systeeminä, jossa laatu on esitetty.

Vuodiagrammi lähtee yrityksen ensisijaisesta fokuksesta: tarve parantaa laatua. Laatu on määritelty suhteena tähän. Yrityksen tulee sovittaa tuote tähän tarpeeseen.

Kuvan (systeemi) perusteella seuraa viisi tärkeää parannus kokonaisuutta (lähestymiskohdetta):

1. Uusien tuotteiden ja palveluiden suunnittelu
2. Olemassa olevien tuotteiden ja palveluiden uudelleen suunnittelu
3. Uusien prosessien suunnittelu
4. Olemassa olevien prosessien uudelleen suunnittelu
5. Systeemin parantaminen kokonaisuutena

Kuva ja viisi aluetta muodostavat erittäin laajan määritelmän organisaation laadulle, joka kyllä poikkeaa yleisesti ymmärretystä laadun käsitteestä.

Asiakastarve, josta kaikki lähtee, on muunnettava mitattaviksi ominaisuuksiksi.

Mittarit voivat sisältää mm.

1. Suoritusarvo (performance)
2. Piirteet (feature)
3. Luotettavuus (reliability)
4. Kestävyys (durability)
5. Yhdenmukaisuus (uniformity)
6. Pysyvyys (consistency)
7. Huollettavuus (serviceability)
8. Käyttömukavuus (personal interface)
9. Harmittomuus (harmless)
10. Otaksuttu laatu (perceived quality)
11. Joustavuus (flexibility)
12. Käytettävyys (usability)

Tuotteessa voi olla yksi tai useampia ominaisuuksia, jotka ovat korkeammalle arvostettuja. Suhteiden tunteminen on perusta kaikille parannuksille.

Kuinka parannat tuottavuutta? Paranna laatua!

Globaali kilpailun paine ajaa yrityksiä ja nyt myös valtioita parantamaan asiakkaiden tarpeiden tyydyttämistä, alentamaan kustannuksia ja lisäämään tuottavuutta, jotta voidaan tarjota työtä ja lisää työtä. Osa onnistuu ja osa ei!

Koska parannus on seurausta muutoksesta, niin vain tekemällä tehokkaita muutoksia liiketoiminnan harjoittamisen tapaan, yritys ja myös valtio tulevat selviytymään. Tehokas muutos on selviytymisen avain. Tuotteiden, prosessin ja systeemin parannusten nopeus ja määrä on suoraan verrannollinen kehitettyjen ja sovellettujen muutosten luonteisiin so. millaisia muutokset ovat.

On olemassa kaksi tietä kehittää muutos:

1. Tutkitaan nykyistä systeemiä ja siinä olevia puutteita ja mahdollisuuksia asiakastarpeen näkökulmasta (parannus, Lean Six Sigma)
2. Suunnitellaan uusi systeemi ilman, että tunnemme kuinka nykyinen systeemi on tehty (innovaatio, Design for Six Sigma, DFSS)

Ongelma on, että kaikki parannukset vaativat muutoksen (change), mutta kaikki muutokset eivät johda parannukseen!

Mitä muutoksia meidän olisi tehtävä, jotta tuloksena on parannus? Kuinka tiedämme, että muutos on parannus? Jotta voimme varmistua, että parannus on hyödyllinen ja kannatettava, se vaatii oppimista, ja oppiminen vaatii testausta tai koetta, joka on oleellinen osa Six Sigma -menetelmää. Testaus eli koe tunnetaan DoE:na, Taguchina, jne, jota Minitab erinomaisesti tukee.

Parannusmalli, teoria, parannuksen suorittamiseen

Parannusmalli^/2/ muodostaa peruskehikon, jota voi käyttää ohjeena mihin tahansa parannustoimenpiteeseen. Malli toimii niin pienessä kuin suuressa mittakaavassa.

Malli on suunniteltu lisäämään tietoa, joka johtaa tuotteen, prosessin tai systeemin parannukseen.

Kolme perustavaa laatua olevaa kysymystä muodostaa ensimmäisen komponentin mallissa (toinen komponentti on Demingin ympyrä, koeympyrä):

1. Mitä yritämme saada aikaiseksi?
2. Kuinka tiedämme, että muutos on parannus?
3. Mitä muutoksia on tehtävä, että tulos on parannus?

Nämä kolme kysymystä ovat parannusprojektin loppupisteitä. Jokainen toimenpide parannuksessa pitäisi antaa tulokseksi vastauksen näihin kysymyksiin.

1. Vastaus ensimmäiseen kysymykseen antaa parannuksen päämäärän, jonka pitäisi johtaa ja pitää toimenpiteet fokusoituna. Siis toimi lopusta alkuun! Aseta ensin päämäärä, tavoite, johon muutoksia heijastetaan.

Esimerkki: Tiimi on perustettu ”eliminoimaan laatuongelmia”. Olemassa oleva tuote ei täytä asiakkaan tarpeita ja odotuksia.

Tiimin vastaus ensimmäiseen kysymykseen: ”Mitä yritämme saada aikaiseksi?”

”Suunnitella prosessi uudelleen niin, että sen tuottama tuote täyttää asiakkaan vaatimukset kolmen avainominaisuuden osalta” (katso edellä olevaa luetteloa).

2. Tiimin vastaus toiseen kysymykseen: ”Kuinka tiedämme, että muutos on parannus?”

Toinen kysymys muodostaa perustan oppimiselle, joka on aivan keskeistä ja perustavaa laatua parannuksessa. On suoritettava koe/testi muutoksen havaitsemiseksi. Onko muutoksen tulos todella parannus? Vain ani harva muutos, ehkä 2-4 %, johtaa haluttuun suuntaan. On lisäksi tunnistettava kriteeri tai mittausmenetelmä/mittari parannukselle. Muutoksen havaitsemiseksi on lähes aina välttämätöntä käyttää tilastollista testausta – hypoteesitesti, DoE, jne. Mittari voi olla joko kvalitatiivinen tai kvantitatiivinen – laadullinen arviointi tai mitattavissa oleva suure.

Lähes aina tarvitaan useita mittareita, jotta voidaan balansoida kilpailevat intressit ja varmistetaan, että systeemi on kokonaisuutena optimoitu. Tilastollinen optimointi esim. Minitabin optimizer -toiminnolla tai Minitabin Devize -ohjelma ovat oivia ja helppoja työkaluja, jotka Black Belt ja Green Belt -kursseilla opetetaan.

Tiimin vastaus toiseen kysymykseen on: ”Mittaamalla kolme ominaisuutta ja balansoimalla tuottavuus”. Siis ominaisuuksien maksimi minimikustannuksin tai panoksin.

On olemassa kolme mittarilähdettä:

1. Asiakasmittarit
2. Ulostulomittarit
3. Prosessimittarit

Hyvin yleinen parannuksen ongelma on, että optimoidaan vain yksi mittari tai keskitytään vain yhteen ominaisuuteen!

Mittausmenetelmät on kehitettävä niin, että ne määrittelevät operationaalisesti kaikki nämä ulostulot, asiakas ja/tai prosessimittarit osaoptimoinnin estämiseksi.

3. Tiimin vastaus kolmanteen kysymykseen: ”Mitä muutoksia on tehtävä, että tulos on parannus?”

Tämä kysymys vaatii jonkin idean muutoksesta. Joskus vastaus on ilmeinen. Tieto aikaisemmasta määrittää/spesifioi muutoksen. Mitä jos vastaus ei ole ilmeinen? Kuinka generoida idea(t)? Yleensä ”vaadimme” Six Sigmassa 100-150 ideaa, joista haravoimme 5-10 muutoksen listan, joiden avulla muutos saadaan toteutumaan.

Ideat muutokseen tulevat usein nykyisen systeemin tiedosta. Joskus idea muutokseen voi tulla uudesta teknologiasta. Jotkin tärkeät ideat ovat tulleet sattumalta, onnettomuudesta tai virheestä.

Jos ideaa ei tule, silloin on syytä siirtyä yleisiin konsepteihin muutoksista. Konseptit ehkä auttavat löytämään idean. On olemassa 72 tunnettua konseptia, joita voi käyttää jos muuta ei ole. (Konseptit löytyvät lähteen 2 luettelosta).

Lean ja Six Sigma muodostavat laajemman konseptin siitä, kuinka generoidaan muutosideat ja kuinka koko projekti viedään läpi (DMAIC-prosessi).

Parannuskonseptin toinen osa – Deming ympyrä

Parannusmallin kolmen kysymyksen tarkoituksena on kiihdyttää tiedon rakentamista painottamalla oppimisen kehystä, datan käyttöä ja tehokkaiden testien suunnittelua niihin ideoihin, joiden muutoksella saadaan parannus, käyttämällä Plan-Do-Study-Act (PDSA) -jaksoa.

Toinen komponentti parannus mallissa on PDSA-jakso.

Deming kutsui ympyrää ”Oppimisen ja parantamisen Shewhartin jaksoksi (ympyräksi)”. Hän kuvasi jakson vuodiagrammina.

Moen, Nolan ja Provost (1991) ottivat käyttöön ennusteen (prediction) ja liittivät sen teorian Plan -vaiheeseen PDSA-jaksossa. Study -vaihe vertaa dataa ennusteeseen toimien oppimisen perustana.

PDSA tarjoaa deduktiivisen/induktiivisen tarkastelun vuorottelun, joka on välttämätöntä oppimiselle ja tieteelliselle menetelmälle. Ei ole riittävää, että muutos saa aikaan parannuksen jossain tietyssä testissä, koska oppimista ei tapahdu. Oppiminen vaatii ennusteen.

Jos rakennat tietoa, sinun on kyettävä ennustamaan, tuottaako muutos parannuksen tietyissä olosuhteissa tulevaisuudessa. Historiallinen korrelaatio, yhteys, ei ole riittävä ehto parannukselle tai muutokselle, vaikka hyvin useat näin uskovat.

Taitavasti tehty tiedon rakentaminen tekemällä muutoksia ja havainnoimalla tai mittaamalla on perusta parannukselle. Toistamalla PDSA-jaksoja useissa olosuhteissa, saadaan käyttökelpoinen muutos tuleviin olosuhteisiin.

Kun testikierroksia lisätään, lisääntyy ennusteen luottamusaste. Yhteys aiheeseen liittyvän tiedon, josta muutos on kehitetty ja testidatan välillä (analyysi muutoksesta) on oleellista tehokkaassa parannuksessa.

Askel 1: Plan (Suunnittele)

Suunnitteluvaihe (planning) käynnistää PDSA-jakson asettamalla tavoitteen jaksolle. Seuraavassa muutamia esimerkkejä:

• Suorita kysely ymmärtääksesi asiakastarpeita
• Aja koe valitaksesi sopivin yhdistelmä (paras) kilpailevien konseptien tai piirteiden välillä, jolla toteutat uuden tuotteen tai palvelun
• Tee Pareto-analyysi asettaaksesi prioriteetit
• Suorita testi arvioidaksesi muutokset tuotteeseen tai prosessiin
• Suorita koe tutkiaksesi prosessin syy-seuraus suhteita
• Kehitä ohjauskortti tutkiaksesi prosessin stabiilisuutta

Kysymysten joukko, johon vastataan datalla, on välttämätöntä Plan-vaiheessa. Ennusta vastaukset näihin kysymyksiin nykyisen tiedon perusteella. Oppimisessa mittausdatan käyttö on erittäin tärkeässä roolissa. Six Sigmassa mittaus on nostettu jopa omaksi kokonaisuudeksi. Data on määritelty havaintojen tai mittausten dokumentaationa.

Askel 2: Do (Tee)

Tee (Do) vaiheessa suoritetaan Plan-vaiheen muutos/testi. Havaintoja tehdään testin aikana. Tarkkaillaan, mikä meni oikein ja mikä meni väärin

Askel 3: Study (Tutki)

Kun data on saatu, se analysoidaan niillä menetelmillä, joita suunniteltiin plan-vaiheessa.

• Jos data osoittaa ristiriidan nykyisen tiedon suhteen, tietoa on modifioitava.
• Jos data on yhdenmukainen olemassa olevan tiedon kanssa, saavutetaan lisääntyvä luottamuksen aste, että nykyinen tieto tarjoaa riittävän pohjan muutokseen.

Yhteenvetona uusi tieto vahvistuu tässä vaiheessa. Nykyisen tiedon revisioitu ”painos” heijastuu uuteen tietoon.

Askel 4: Act (Toteuta)

Edellisen vaiheen tulosten perusteella päätetään, tehdäänkö muutos: kyllä tai ei tuotteeseen, prosessiin tai systeemiin. Voi olla, että on ajettava uusi PDSA-jakso.

Seuraavat kysymykset saattavat nousta esille:

• Onko sopiva toimenpide tai muutos kehitetty tai valittu?
• Onko muutos testattu pienessä mittakaavassa?
• Voiko toimenpide tai muutos toimia tulevaisuudessa?

Nimeä vastuuhenkilö toteuttamaan ja arvioimaan tuotteeseen tai prosessiin tehtävää muutosta.

Listaa edistävät ja vastustavat voimat organisaatiossa. Kommunikoi ja sovella muutokset? Mikä on seuraava parannusjakso?

Yhteenveto PDSA-jaksosta

Koska PDSA vaikuttaa kovin yksinkertaiselta, monet ihmiset sanovat käyttävänsä sitä. Tosiasia voi olla toisin. PDSA-jakson syvällistä merkitystä ei ole ymmärretty!

Testaa käytätkö todella PDSA-jaksoa:

• Perustuuko suunnittelu (planning) teoriaan? Mikä teoria?
• Onko ennuste tehty ennen datan keräämistä?
• Oliko suunnitelmaa seurattu/rikottu?
• Onko dokumentoitu, mitä on opittu?
• Onko toimenpide rationaalinen siihen, mitä on opittu?

Toistamalla PDSA -jaksoja perättäin tuotteen tai prosessin tieto lisääntyy perättäin kumuloituen. Ennusteen uskomusaste lisääntyy samalla kun tuotteen tai prosessin tieto lisääntyy.

Pienimittakaavaiset jaksot ovat suositeltavia tehokkaina kokeile- ja opi lähestymistapana. Systeemitason laajat muutokset (multi PDSA) tehdään yleensä rinnakkain käyttäen hyväksi DOE:a eli koesuunnittelua.

Neljää PDSA-jaksoa voidaan käyttää myös kehitys, testi ja soveltamisvaiheessa.

Perustuen testin tuloksiin, jokin osa muutoksista voidaan toteuttaa, kuten oli suunniteltu, muutosta on modifioitava tai uudelleen testattava tai muutos voidaan hylätä.

Soveltamisvaiheen jaksot eroavat testijaksoista useilla tavoilla:

• Tukevat/avustavat prosessit on kehitettävä tukemaan muutosta sen soveltamisen aikana esim. seuranta ja koulutus
• Vikoja ei odoteta, kun muutosta sovelletaan
• Lisääntynyt muutoksen vastustus voidaan otaksua syntyvän, kun muutos koskee lukuisia ihmisiä
• Soveltamisen jaksot kestävät kauemmin kuin testijaksot

Jokainen, joka on testannut muutosta, todennäköisesti pohtii, toimivatko samat muutokset ja tuleeko sama tulos, kun muutosta sovelletaan tulevaisuudessa.

On olemassa kolme perusperiaatetta, jotka pienentävät epävarmuutta:

1. Testaa pienessä mittakaavassa ja rakenna tietoa perättäin (sequential)
2. Kerää data ajan yli
3. Sisällytä laaja alue olosuhteita perättäisiin testeihin

Koesuunnittelussa sovelletaan näitä periaatteita analyyttiseen tutkimukseen.

Seuraavassa esitettynä kuvallisesti perättäisiä kokeita.

Oletetaan, että sinun on suunniteltava muutos olemassa olevaan prosessiin. Jaksottainen koe voisi mennä seuraavasti:

1. Jaksossa 1 määritetään prosessin stabiilisuus ja suorituskyky
2. Jaksossa 2 etsitään ne muuttujat, jotka ovat tärkeitä. ”Screening”
3. Jaksossa 3 määritetään potentiaaliset keskinäisvaikutukset avain tekijöille
4. Jaksossa 4 tutkitaan, kuinka valittu konsepti toimii yksi muuttuja testissä

Oletetaan, että sinun on suunniteltava uusi tuote. Jaksottainen koe voisi mennä seuraavasti:
1. Jaksossa 1 testataan vaihtoehtoiset konseptit
2. Jaksossa 2 tehdään prototyyppitestit alasysteemeille
3. Jaksossa 3 pilotoidaan koko lopullinen suunnitelma
4. Jaksossa 4 toteutetaan haastattelu/kysely asiakkaiden tuotehyväksynnästä

Yhteenveto parannuksesta

Laadun parannus voidaan toteuttaa tuotteeseen tai palveluun viiden eri muutoslähestymisen kautta:

1. Suunnitellaan tuotteet
2. Uudelleen suunnitellaan tuotteet
3. Suunnitellaan prosessit
4. Uudelleen suunnitellaan prosessit
5. Parannetaan systeemiä, joka tuottaa tuotteita ja palveluja

Lähtöpiste kaikissa on kuva organisaatiosta systeeminä. Systeemin tuotteiden ja palveluiden on täytettävä asiakkaiden tarpeet.

Jokaisen systeemin on generoitava uusia ideoita. Tässä systeemissä on oltava henkilöitä, joilla on kyvykkyys suunnitella suhteellisen sofistikoitujakin kokeita lisätäkseen nopeutta, jolla tuotteisiin ja prosessiin saadaan tulokset näistä ideoista. Esim. Six Sigma Black Belt, tilastotieteilijä, jne.

Parannusmallissa on kolme kysymystä ja PDSA-jakso, jotka tarjoavat ”tietoperusteisen kulkureitin” parantaa toimintaa.

Kolme kysymystä muodostavat loppupisteen, joihin olisi saatava vastaus:

1. Mitä yritämme saada aikaiseksi?
2. Kuinka tiedämme, että muutos on parannus?
3. Mitä muutoksia voimme tehdä, että tulos on parannus?

Ennustaminen on perusstrategia. Ennusteet ja päätökset perustuen ennusteisiin voivat olla riskialttiita, mutta voivat olla erittäin kannattavia.

Tehokas perättäinen (vaiheittainen, sequential) koetoiminta käyttäen useita PDSA -jaksoja voi pienentää riskiä samalla lisäten hyötyjä.

Suunnitellut kokeet tarkoittavat muutosten tekemistä systeemiin kontrolloidulla tavalla tarkoituksena oppia.

Lähestymistapaa voi soveltaa kaikkiin viiteen aktiviteettiin.

Lähteet:

1. W. Edwards Deming; Out of the Crisis, 1982
2. Gerald Langley, Ronald Moen; The improvement Guide: A Practical Approach to Enhancing Organizational Performance, 2009
3. Ronald Moen, Thomas Nolan: Quality Improvement Through Planned Experimentation, 2012
4. Bardon Bennett, Lloyd Provost: What’s Your Theory?, Quality Progress, July 2015