KVALITETOM SgSTSIGMA SUSTAVZA UPRAVLJANJE 'Iottii
Lazibatt & TomislavBakovit)
UDK/UDC: 658.5.012.7 )EL:1.,, Izvorni znanstvenirad/Orginal scientificpaper 17' 2006 2006/Decernber 17.prosir.rca Primljeno/Received: 2007/ i\'larch 17,2007 17. oZujka publishing: for Prihvirienoza tisak/Acepted
Saietak sigmakonceptutestosepripisujeulogamodelskojije dovcotlo revolucionarnctg Sest poboljianjaposlovanjanajveiih svjetskihkompanijapoput primierice N[otorole,Generttl Electricoitd. Pobotjianjao kojimaje rijei nisu vezanasaml za kvalitetuproizvodai uslugo samihkompanija.Ot'aj rttd nudi krtttki yei takoder i za istodobnopovetanjeproJttabilnosti osvrt na samestatistitkeosnovena kojima se temelji iestsigmametodologijn.Prikazan,iei naiin na koji iestsigmasustavfwtkcionint u jednojorganizacijireziln za odttbirprojekaloi tijom seuporobompoboljianjanastttje procesakojiseiele unaprijediti,tesamemetodologije je i pojainjena strogahijerarhijaulogakojaje takoderjednn od vainiLr ostvariti.Navedena karakteristikaovog modela,zajednosa samo malim brojem najt'a|nijih alata kojima sc kontinuiranotmapredenjekvalitetenastojiostvariti. Ktjuine rijeti: DMAIC metodologija,Sigmarazina,DOE, Kano model'
I. UVOD kvalitete. Six Sigmaje istodobnoposlor.nastrategijakao i metodaza ur.raprijedenje Buduci pro5log godina stolieia. je 80-tih S koriStenjemovog modela zapoiela Motorola ispn'a pokazatelja, brojianih i uporaba su za ovajkonceptkarakteristidnabrojna n!ierenja i na vrijeme proiirio u posljednje se je najpopularnijibio u manufakturnoj industriji,dok (SPC) zaietkom i osnovont smatrati moZese usluZli sektor.Statistidkakontrola procesa uporabiSc'stsigmakoncepta uspjeSnoj Zahvaljujuii,prijesvega, Sestsigmametodologije.
I Dr, sc.-fonci Lazibat,Izvanredni profesor,Ilkonomski fakultet-Zagreb, Trg I h Kennedy'a6, 10 000 Zagreb, I:-mail: tlazibat@efzg.hr ': lbnislav Bakovic, nrr. sc., Asistent, Ekollornski fakultet Zagreb, Trg I F K e n n e d v a6 , l 0 0 0 0 Z a g r e b , E-niail: tbakor.ic@efzg.hr
55
BR.1 I (2007) G0D. ZA6RtB, rz\/R5N05T P0sLO\/NA
... L:Sest sigma T., Lazibat Bakovi(
BaldrigeNationalQualitl'Arvard']najpoznatiju Nlotorolaje 1988.godineosvojilir"Nlalcoln-r modelu koji priskrbhuje organiz.cija*.raalate se o Racli an.reriikunagraduza kvaliteiu.r vilrijtrcijau procesimaclolaziclcl Smanjer-rjenl procesa. ,. 1',',."car.,je.,tinkovitosti ryihovih kvaliteteproizr.odai trsluga' i rasta kao poi.eianjaprofita, podizanja morala uposlenika, uslugeili transakcijc' proizYoda, nekog krajnji cilj je postizanjenula defekatau proizvodnji ovom nlocleltt prema gre5ke/odstupanja; Six .Sigmaje indikator udest:rlostipojtrvijivanja us\riuaju Six Sigmu koristc koje prihvitliive su 3.4greike na milijun sluiajeva.Organizacije nroZe koncept sign]a sest radtl na timskom i.,lt.,ru konstantnogunapredenjazasnoYanog kYalitetom. upravljar.rje sepromatratikao:rnetrika,metociologijai sustavza je varijabilnosti osnovnanamjenasestsigrnamodelau okviru metrike rnjerenje kao stanclard jer posluiiti moie kvalitete razine rnterenje poslovnihprocesa.Sigmasluziza zataj proces'r zadanih granica unutar procesom kojim razinukontrolenadbiio ioji odraZava odredivanja smislu u poslovnih Procesa Sigmaskalaomogucavausporeclburazliiitih Sestsignia tai proces' za zadanima p.o."-.o du o.tu.t. u granicamakvalitete s1'lr"osobnosti kvalitete' razine pokazateljern kao sesluzi DpMO (broj nesuklad'r.,sii,.ramilijun pojava) slgma prelnr ktlrnpanija odredenih U tablici l. nalirzesepokazateljikvaliteteposlovanja razini. Tablica 1: Sigmaodabranihpoduzec'a Tippoduzeaa
razina 5igma
tetepata placa, izdavanje doktonko obraiun Restorani,
2.2a
poduzece Prosjecno
3o
poduzeta ubranii Najbolja
5.1a
(padaviona) kodzrainihpri.ievoznika Nesre(e
6.2a
NlcGrarv BlackBeltHandltook' N{.,Gupta,P.,TheSixSigma T.,Daniels,L., Brerner, lzror:lviccartl., Hill,2005. (definiranle, Pod sestsigmametodologijompodrazumijevase uporabaDIVIAIC rnjerenje,analiza,poboljsanjei kontrola) metodologijekojorn se prije svegapokusavaju piunoti i ukloniti uzroci varijacijeu procesima,kao i razviti irlternativekoje ie dovestido enja varii acija. smirr.rj Sestsigna 1a najviSojorganizacijskojrazini moZe se promatrati i kao sustrrvza postizanjukontinuiranog unaprjedenja'koje upravljanjeki,alitetomkoji je usn.rjeren menadZrnenti organizacijuusmjeravana ietiri kljutna podruij:r: . razumtevanjei upravlianjezahtjevimakupaca, . usmjeravanjekljudnih procesaprema ispunjenju utvrdenih zahtjeva(svoclenje razinevarijacijeu procesimana razinu od 6 sigma), ' Introductionto TotLtI()uolit) IlanagernentJbt'Productiotr Goctsch,s. 8., Davis, S. P,.,Quality tnLlrcLgeilrcnt: and Serllces,PrenticeHall' New )ersey,2006',str' 27' Processing 2005'str' l' I, Daniels,L., Brerner,M., Ciupta,P.,ThesixSigmaBlackBeltHttntlbook,NlcGrarvHili, NlcCartr,,
Sest signra . Lazibatl., Bakovi(T.:
I (2007) BR.1 2A6RE8, GOD. IZVR5NOSi POSLOVNA
variiacija i mir.rimalizaciju . koriitenje rigorozneanalizepodatakazarazumijevamje u kljutnirn procesima, . pro,,.odenje brzih i konstantnihunaprjedenjau poslovnin.rprocesil.tla. Sestsigmakaosustavzaupravljanjekvalitetomobuht'atai nietriku i metodologiju,a orroito je u najveiojmjeri doprinijelonjegovuizrazituuspjehuje iinjenica kako su po prvi put u okr,iru ovogmodelapokazateijivezanizakvalitetumogh biti brojiano izraZeni.Priie procjenjivati,cloktezahvaljujuciprimjeni pojaveSestsigmamodelakvalitetasemoglasan-ro ovog nrodelaomoguieno i njeno mjerenje.Upravo navedenoonioguciloje eviclentiranje stvarnihtroikova usmjerenihka postizanjukvalitete,ali i poveianjefinancijskogrezultata u kor.rainici. Prilikom implementacijeSestsigma modela postoje odreclenipreduvjeti koji zasluluju poveianu pa2nju i tijim se ispunjavanjemuvelike povecavaiuSanseza uspjell S e s st i g n r ai n i c i j a t i v ea,[ o s u : . potpora vrhovnogmenad2menta, o organizacijskainfrastruktura, . trening, . prinrjenanaprednihstatistidkihtehnika, . razvijanjesustavanagradivanjazaposlenikauldjucenih u Sestsigmainicijativu.
2. STATISTIEKEOSNOVESESTSIGMA KONCEPTA Prije detaljnijeanalizeSestsigmakonceptapotrebnoje razluiiti osnovnestatistidke pojrno'"'epotrebneza shvaianjeovog modela.Sigmaje u stvari oznakaza standardnu devijaciju,odnosno pozitivni korijen iz varijanceodredenogProcesa.Standardnont odnosrtonajieice devijacijommjeri se prosjednoodstupanjeod srednjevrijedr"rosti, aritrnetiike sredine.Standardnadevijacijauz aritrnetitku sredinu osnot'nije pokazatelj odredenog Aritmetiikom sredinompromatrasecentrirat.rost funkcioniranjanekogprocesa. rasipanje na njegovo ukazuje procesa,dok standardnadevijacija Nastojanjeda se razina varijacijeu procesimasmanii na razinu od Sestsigma poclrazr-rmijeva uporabu deskriptivnei inferencijalnestatistike.Pod deskriptivnotn statistikompodrazumijevase prikupljanjei organizacijavelikog broja podatakakoji onoguiuju analizutrenutnog stanjaprocesakao i uodavanjaprilika za poboljSanje,dok statistikeomogucujeizvlaienje zakljuiaka o buducim kretanjima uporabainf-erencijalne najvainijih parametaraprocesatemeljenihna prikupljenim podacima. Razinakvaliteteod Sestsigmaodgovaraprocesuiija je varijacijajednakapolovici zadanetolerancije,uz dopu5tenoodstupanjesrednjevrijednosti od 1.5sigma.\rarijacija procesakoji funkcionirana Sestsigmarazini toliko je malenada se dak l2 st:rnclardnih 5 Henderson, K. N1.,Eyans, R., Succesfullimplementationof Six Sigma: benchmarkingGeneral Electric .1. An lnternationalJournal,\rol.7,No.'1' str. 260-281. Companl',Benchmarking:
51
sigma... Sest BakovicL: LazibatT.,
BR.1 I (2OOi) GOD. ZAGREB, IZVRSNOST POStOVNA
oclsretL]je odstupar.rja granica'L)opuStar.lie mozesmjestitiunutarspecifikacijskih clet.ijacija U u'jeti'ra' sa'rienitn p.cl raditi ntoie ne proces vaZnojer riijeclar-r 'rijecinostiizraz.iroje dopustitrlo i istovremencl sigrlla 6 +/ od na razinu sluiajukaclpostavimogranicetolernncije od +/-1.5 sigtllatlstYaritcenlorazinuDPNIO iznosu u srednjevrijednosti oc1 oclstupanje srecinje nije dopuitenooclstupanje od 3.-1.U tablici2. nalazesepodaciza procesu kojem signra l'5 od izt.tostt u r.riicclnosti,te onaj proceskod kojeg je dopuiteno oclstuparlie k ; . r l r t k t c r i r t i cz' nl oN l o t o r o l u . Tablica 2: Broj nesukladnostina milijr-rnrllogucn()str (o/o) j ivo-st Prihvatl Brojnesukladnosti vednie -bezodstupanja srednje -bezodstuPanja vrijednosti vrijednosti 68.26 117,400
5igma razina I
)
(9/o) Prihvatljivost razina Brojnesukladnostisrednje razina odstupanja srednle odstupanja 1.5sigma vrijednosti 1.5slgma vrijednosti 691,700
10.23
45,400
95.46
3l 308,i
69.1261
2,100
99.73
66.801
93,3191 99.38
4
63
99.9931
6,200
5
0.57
99.999943
)33
99.9161
1.4
99.99966
999999998
0.002
6
to'fotnlQunlitl']vlanogtment Introduction S.B.,Davis,s.8.,Qudlitytulnageffient: Izrrrr:(ioetsch, lttrProtlur:tion,Processingantlserr''ices,PrenticeHall'Ner'r'|erscv'2006'str'31
UslutajukadnijeclopuStenonikakvoodstupanjesrednjer'rijednostiradisco S clrugestrane,praktitna statistiikom idealu koji je u praksi gotovo nemogu6eostvariti. je kako u praksikonceptSest pri'rjena Sestsigmakonceptaod stianeMotorolepokazala odstupanjaocl+/- l'5 sigma' sigrnanajboljefunkcionirau slutajudopu5tenog tolerancijei U tablici 3. prikazanesu rilzne kombinacijepostar'ljaniagranica od 3'4. DPN'10 sa rezultiraiu odstupanjaod srednjevrijednostikoje u konainici Tabtica3.Kombinacijesigrrlarazineidopu5tenogponakasrednjer'rijednosti srednje 0dstupanje vrijednosti 0 0 . 2 5 - sm i qa
0.5-sigma 0.75-sigma 1-sigma
*uriu!ul,'1u,.(otto)-, , , ,,,
,
3*igmal 3.s-ig*u| +tistu l 4.s-tigtu i 1350
233
32
0,29
0,017
0,001 0,0063
J,577
666
99
12,8
t,02
0,1056
6,440
1,382
236
t2
3,4
0,71
0,019
1,02
0,r
3,4
0,039
1),288
3,011
665
88,5
It
22,832
6,433
1,350
233
3)
1
1.25-sigma
40,111
1),201
1,000
577
88,5
10,7
1.5'sigma
66,803
22,800
6,200
1,350
233
l)
1.75-sigma
r05,601
40,r00
r2,200
1,000
571
88,4
11
158,700
66,800
22,800
6,200
r,100
213
32
2 sigma
3.4
q u a l i t y , ( ) u u l i t l ' p r o g r e s -2s 7 , N o ' 1 1 , 1 9 9 ' l lzrrir:'lnrlikantala, p.R., Jhe Confusion over Six-Sigma
58
.. T.:sens1gma Lazibat l.,Bakovi(
I (2007)BR,1 Z46REB, GOD. IZVRSNOSI POSLOVNA
satablica2. i 3. clolazizbogtogadtotablicr odstppanjau poclacirna Do odre<lenih drugim riiciinla, u obzir je ttzet distribucije; lorlnalne jednu stranu sarno 3. obuhr.aca tablicamabili bi isti sirmopozitiyr.ripomak sreclnjer.rijeclnosti.Rezultatiu pr:edoiel.rit.n i negati\rnipomak uzeli obzir u znaii 5to clva, sa kaclabi broieveu tablici 3. pomnoZili srednjevrijednosti.
3. PROJEKTNOPROCESNIPRISTUP Sestsigmametodologije prije negoStose u veioj rnjeri posvetimopojaSnjar-anjtr i drugonl potrebnoje teoretskirazgraniiiti pojmoveprojektai procesa.Iako sei u jedr-rclm je tiji cilj ostvarenjeunaprijedzadanihciljeva, .lutolu radi o poduzimanju niza aktivr.rosti osnovnarazlika izmeciuova dva pojnia krije se u vremenskojclinlenziji'Naime, pocl procesomse podrazumijevapretvorbainputa u olltpute koja se odvija bez vremenskog o g r a l i i e n j a u k o n t i n u i r a n o m s l i j c d u ,d o k j e p r o j e k t u v i j e k o g r a r l i i c n o d r e d e n i r . n realiziratiosnovnicilj projekta.Opienittl vremenskimintervalomunutar kojegsepokuSava poslovniprocesibez koiih .ieopstanak ten.reljni govoreii,u svakojorganizncijipostoje procesapodr5kekoji omogucuju takozvanih organizacijenezamisliv,kao i cijelo mnoStvo procese procesa.Tet.neljne temeljnih te odvijanje funkcioniranjeorganizacije svakoclneyno zahtjevir.na odredeni pravilu u podrSke procesi ocireclujuzahtjevivanjskihkupaca,cloksu unutarnjih kupaca.ledna od najvaZnijihkarakteristikaSestsign.rasustavaza upravljar.rje kvalitetomje da sesastojiod kontinuiranih projekatausmjerenihna poboijSanjekyaiitete. Osnovni precluvjetpokretanjabilo kojegod tih projekataje prethodnaizradakalkulacija kojetodnospecilicirajuu5tedekoje cesepror.odenjemodredenogprojektaostvariti.Nakort odobrenjaodredenogprojekta od stranevrhovnogmenadZmentapristupa seforniiranju projektnogtima, unutarkojegasvi tlanovi morajuposjedovatiadell'atnekompetencijetc se svakomod njih dodjeljujeposebnaulogaunutar tima. Samahijerarhijaulogaunutar tirna bit ie pobliZeobjainjenau nastavku.Joi jednakarakteristikiisvih Sestsigmaprojekataje provodenjemZelisesrnanjitivarijabilnostu clasu uvijek orijentirani na procese;r.tjihovin-r procesa. U sluiaju dolazii do redizajniranja a u nekim sluiajevinra postojeiimprocesima, metodologija' se DIVIADV6 koristi procesa da se radi o redizajniranju l e d a no d n a j v a z n i j i hi r s p e k r t rkro j e m uj e u n u t a rS e s t' i g r r r ai n i c i j a t i r ep o t r e b n t r posvetitipoveianu paLnjuje zasigurnoodabir kljuinih projekata,odnosno procesatijc se poboljSanje2e1ipostiii. Prilikorn odabiraprojekta sljedecifaktori moraju biti uzeti u obzir:; . utjecajna organizacijskuuiinkovitost, . r'jerojntnost uspjehir, . utjecajna zaposlenike, . srodnostsaglobalnomstrategijom, . financijskirezultat. 6 Define,Nleasure,Anal1.7g, Design,\reritr ' Evans, R., t.indsay,NI. L., Arr Introductiortto Sl-rSlgnrad>Process Improvenrcttt'I hornson South-\\restern, .f. 2 0 0 5 . s, r r . 6 l l .
59
BR.1 I (2007) GOD. ZA6REB, IZVR5NOsT POSIOVNA
... T.:Seitsiqma T,,Bakovic [azibat
funkcioniratina Sestsigmarazini' Ne morajusvrprocesuunutarjedneorganizacije tog svegir)o strateskojva2r1osti prije ovisi, \/rijeclnostsigmarazineoclre.lenogProcL'sa je pravilu u razine. sigma povedanja znadajnog procesakao i omjerutroskor,ai koristiod daljnji svaki medutim, sigrna, 3 na'1 2 ili sa smaniitirazinuvarijacijeu procesu jednostar.r.ro ulaganja' sofisticiranutehnologijui alate,kao i znatnalinancijska zahtjeva pnrr].k
KakobisetrpraksitodnoznaiogdjesenalazegrirniceodredenogSestsign sazetakkljuinih predstar'lja projektakoristi setzv.slpoc' mapapro..r". SIPOCmaptr su pribavljeni kako za je odgovoran tko Lrroces, informacijao procesul pomazerazumieti vrijednost' novu dodaje naiin inputi,kogap.o.es opsiuZujei na koji
sludajuSestsigniaprojekata'a to su tzv C [Q )oSjedanpojam destosespominjeu oni zahtjevikoje kupci (critical to quality) todke.Pod CiQ toikama podrazumijevajuse je U uporabi iesto tzv Kano rnodel' smatrajukljudnima pri koristenjtrproizvodai usluga' navodi tri osno'ne skupine C'I'Q n.r,rn' prema lapanskomstruiniaku za k'alitetu, koji totaka,a to su:e ()nekarakteristikeza ko,jekupci smatrajuda se |. razoiaravaluie/neizreiene: podrazumijevadaihproizvocliir.rslugeposjeduju'tenjihov:rodsutnostizazivapr razoiaranie,
2.zadovoljavajuce/izretene:onekarakteristikekojecekupacizriditotrazitijers kupca' ne podrazumijevaju,a njihova prisutnoststvarazadovoljstr"o
3.oclusevljavajuii:rrovekarakteristikezakojekupcirrezrrajudapostojenidlsu ugracleniu proizvod ili uslugu,ali uzrokuju njihovo oduier'ljenje' zadovoljitibarem Kako bi uopceopstalana trzistu poduzeiamoraju odrediti i i oduieviti je iznenaditi potrebno konkurentnost CTQ toike, no za istinsku razotaravajuce todaka' cTQ odu5evljavajuiih i ispunjavanja kupce, a to je upravo zadacaoclredivanja Razumijevanje,evidentiranjeianalizaCTQtoiakatakoderjekljudodabirapravihSes sigmaprojekata.
4. FORMIRANJE SESTSIGMA TIMOVA usmjere-nih Tim moZemodefiniratikao malenibrojljudi komplementarnihrjeitina Sest odgovaraju'ru zajedniiki na pristupuzakoji ciljatemeljenog zajednidkog na ostvarenje do razvoja analize sigmaprojekti zahtijevajuraznolikostvjestinakoje seZuod tehniake zr.ratida ukljutuju i implementacijerje5enja.Sestsigma timovi su medufunkcijski,3to karakterizira takoder timove poy"dln." iz ra).nlhodjelai funkcija jedne organizacije.Ove timova ilanovi kojima pod i postojanjestrogehijerarhije uloga,kao i kodnih imena funkcioniraiu.Sestsigmatinove saiinjavajusljedeii ilanovi: '
SIPOC- engl.Supplier,lnput, Process,clutput' Customer South-Western' lr{. L., An Introduction to Six Sigma& ProcessImprovemellt'Thomson " Evans.I. R.. I-indsar,, 2 0 0 5 . s, t r . 8 0 . r0 Katenback,J. R., D.uglas, K. S., the Discipline oi Teams,Harr.ard BusinessRevie$" Nlarch/April 1993' s t r .l l l - 1 2 0 .
T.:Sest sigma... Lazibat L,Bakovi(
BR.1 | {2007) zA6RE8, G0D. lzvRsN0sT P0sLO\/NA
. S a m p i o n iR : a d i s e o m e n a d Z e r i r n var h o v n e r a z i n ek o j i p r o m o v i r a j ui v o c l e a n r r j | i r Z r r i j ipr no d r u c j i m ap o s l t 'r t n i r tS. i r r n p i o rrliit z u l t t i i t t r r s p ( ) s t i l \S- "ur tt i g * . p r o j e k a t u oni biraju projekte'odreclujuciljeve,pribar4jqu projekata; hlozofiju kao i alateSestsigma su za zavrSetaki rezultateprojekata,biraju odgovorni te nadgledajutimove; sreclstr,ia, ilanove tima. , Glayni crni pojas:Zaposlenikkoji na Sestsigmaproiektimartrdi puno radno vrijenre,odgoyoranza strategiju,mentorstva,razvoji rezultateprojekta.U pravilu r.risu problema. tlanovi projektnogtima ali ih sarletujui usmjeravajupri rje3avanjr-r . Crnipojas:UpotpunostiobuienipojedincikojisuproSlinajrnanjel60satiobuke z ak o r i i t e n j ea l a t at e i z v r 5 a v a cj uj e l o k u p n tue h n i c k ua n a l i z rvtc l a r l uz l S e sst i g m ap r o j e k t . ' . Zaclatakcrnih pojasevaje da tehniike podatkekonvertirajuu jezik koii razumijuSampioui. sa odgovornima za O1i su u pravilu voaletimova, te nakon zavr5etkaprojekta zajedr.ro moraju joi vjeStina, analiziraniprocesradena implementacijirjeienja.Poredtehniikih posjedovatii liderskete komunikacijskevjeitine. koji dio . Zelenipojas:Zaposleniciobuieni za primjenu Sestsigmarnetodologije jednostavnije prol'ode Oni projektima. sigma radnogvremenaprovodeu radu na Sest analizepoclataka,asistirajucrnim pojasevimate nude idejezirpoboljSania. . Clanovi tima: Pojedinciiz raznih funkcijskih odjelakoji potpornaZuostvarenje pojedinih projekta.Najde5ieje njihova duinost prikupljati podatke.
s. DMAIC METODOLOGIIA Tri su temeljnaelementaSix sigmamodela,a to su:" l,'^.^";-,-1.-i.
nfOCeSa,
procesa, 2. dizajniranje/redizajniranje 3. upravtjanje procesima. i elirninacijiuzroka tJnaprjedenje procesa:ciljunaprjedenjaprocesajeu pronalaZenju mogu uzrokoYati perlbrntanse Nedostatne procesa. nedostatnihperformansipostojeiih poslovar.rju. U svom radu na u efikasnorn ili vidljive problemeili sprjetavatiorganizaciju nretodologiju. DMAIC prvenstveno koriste poboljSanjuposlovnihprocesatimovi PrimjenaDMAIC metodologijeslijedinakonodabiraprojekta,pri temu se,naravno, fazaDMAIC modela polaziod jasnogdefiniranjasamogproblema.Pojedineod navedenil.r ukljuduju sljedederadnje: D - Definiranjeproblema ili prilike za poboljianje. U ovoj lirzi kreira se Project Charter.To je kljudni dokumentu kojem senavodeosnovniparametribitni zasamprojekt.
t' http:// wt|t'.asq.org/topics/sixsigma.html ot
sigma T.:5est I, Bakovi( lazibat
BR'1 I {2007) 6OD. ZAGREB, IZVRSNOST POSTOVNA
krajnii korisnici'ilanovi tilra Odredujeseobujamprojekta,poclruijekoje on obuhvacir' gotove,kao i clrttgc nroraiubiti lirze pojedine kojih c1o na projektu,rlokovi kojicesucljelovati je a izrazito1e dehniranja' fiize (lharter outpr-rt konaini koristi za samukompaniju.Project sljedeie:r2 putokazkoji obavlja vaZauier predstavlja u dujr-riicost-benefitanaliz'r'r' . oPisr-rj e poslovnisludaj,r-rklj . dehniraproblemkoji sepokretanlemprojekta2e1irijeiiti' . sprcificiro a b u j a l np r o i e k t a . . d c k l i r r i r ac i l j P r o j e k t a ' . clefiniraulogepojedinih ilanova projektnogtirna' .utvrduievremenskirok,kritiinetodkeipoZeljnerezttltateprojekta, . utt'rduie resursei ostalezahtjeve'
ovojefirzaukojojjetzrazitokorisnopoznavanjeprirr'ihalatainretodazaupravljanje projekta,potrebno ih je kvalitetom.Ukoliko po.iole nu2ni resursipotrebni za provode.je ito je osno\rniProblenr odrediti.Dio prvefazeje i inter."juirirniekorisnikakako bi sesaznalo raitlanjuje i oclreclujese i koja su otekivanjakorisnika.T.kod"t, cijeli se poslovni proces Alati ktlii se koji su inputi i outputl procesatc interakcijaizmedu sudionikaLl Procesu' clijagramafiniteta,Ishikau'adrjagrarn,dijagramtijeka, koristeu ovoj fazisu:brainstorr11ing, dijagrarnoblika strijeleitd.
Ml\tjerenjeperfbrrnarrsiProcesa.\'remenskinajdulja|azaukojojseprikupljaju procesakojeje moguie brojdanoizraztti.Cilj je utvrdivanjeuzroane s'i relevantr]i'podatci sevarijirble vezeizmecluperformansiprocesai ciodavanjavrijednosti za kupca.Odreduju fazi od alata se koje utjedur-rup.o..r, inputi, outputi,korisnici,vrenlenskeVarijable.u ovoj iskazalasest koristebroln.rtutirtitk.Inetodekakobi sena osno\ruprikupljenihpodataka se iskazujr-r sigma vrijednost, a alat koji se najieiie koristi je Paretoclijagram.U_njemu koje 'isu ostale dok proces, na utjecaj najveii imaju koje one tj. nijva2nije varijableprocesa .raj'a2nije na fbkusira projekt da se je omoguteno Time toiiko znaiajne ostajupo strani. joi: histogrami, varijablete samimtim ostvarii najveii udinak.Od ostalihalatakoristese kontrolne karte itd. A - Analizaprocesakako bi se utvrdili korijeni slabihperformansi,ukljuiujuci odluku moZeli se procespoboljSatiili ga treba redizajnirati. Podrazurnijevaar-ralizirar.rje podataka prikupljenih u iazi rnjerenja.u ovoj fazive(je vidljiv natin kako unapri.lediti pro.., i kojim putem dalje voditi projekt.Provodi se identifikacijauzroka prethodno ieliniranih problema,postepenosesuZavaizbor uzrotnika te seprojekt usmjeravaprema problenia,a od alatasekoriste:Ishikarva glavnom .rr.,rkrr.Ovo je fazateoretskogrjeSavanja itd' dijagrarn matriini dijagram,stratifikacija, I - poboljSanjeprocesakroz eliminaciju uzroka problema.Dolaskorn u ovu fazu prethodnih U projekt se bliZi suomkialu. Ovu fazu nije n.rogucezapoieti bez zarvrsetka Do okruZerlju. stvarnorl u probiema iori ,nopri;edenja provodi se iskazivanjerjesenja uglavnom sevrii Testiranie faza. i analizaprethodnih spoznaji.r rjeSenjaie ciolaziioiiSten;em pilotiianjem na nekom primjeru ili simuliranjemsustal'anakon irnplementilcijerje$enja' 1r Gttpta, P, Tfie Sir Sigma Performance Llantlltttok' NlcGrarv Hill' 2005 ' str' l6;
62
5est !igma Bakovi(T.: LaribatT.,
BR.1 GOD. I (2007) ZAGREB, IZVRsNOsI POSLOVNA
karteza Procesodluiivanja,i Alati kojeje mogucekoristiti u ovoj firzisu <Programirane stablodiiagram. ciljevi. C KontrolapoboljSarlaprocesakakobiseprovjeriloostvarttjulisczacrtiini implementacija Fazakontrole zapravoje fazazakljuiivanja projekta.U njoj se kontrolira je rjeSenjatc sena.lgle.laprocesi njegovofunkcionirarrjenakonuvodeniarjeienja.Posebno bitno osvrnutisena reagiranjeprocesai sudionikanakontlvoclenjarjeienja,te biti spremar-t na dodatneaktivnostioko eventualrtihrlanjih prilagodbi' postojeiegprocesanije clovoljno,stoga procesd:ponekadpuko poboliSanje Reclizajn postojeieg.Postojinekoliko novogprocesaiji baremredizajniraniu seprilaziclizajniranju zbogkojih je to potrebno napraviti: razlogzt - c)rgalizacijasemoZeodluiiti na zamjenuumjestopopravljanjanekih procesa; - T'ijekomunapredenjaprocesautvrdi sekako postojeii procesnikad necepriskrbiti razinu kvalitetekoiu kuPci 2e1e; - Organizacijauodavamoguinost da ponudi Potpunot]ov proizvoclili uslugu.
-
u strukturi UpravozatoStozahtijevafundamentahleizn.rjene Upravljanjeprocesime: dio najc'lu2i i najizazovniji vremenski i uprayljanjuprocesima,ovatotka predstavlja se od: Sestsigmamodela.Upravljanjeprocesimasastoji procesa, deliniranjaprocesa,kljutnih zahtijevakupacai vlasr.rik:r k u p a c ai kljutne pokirzatelje m j e r e n j ap e r f o r m a n s i u o d n o s u n a z a h t j e v e
-
performansi, analizepodatakas ciljem usmjeravanjaupravljanjaprocesima, kontroie performansiprocesanadgledanjeminputa i outputa, s brzom reakcijonl na problemei varijabilnostprocesa.
UspostavljanjeSestsigma mocleiaLrnutarorganizacijedugoroian je procesdija 1e bit neprekidniproceskonstantnogunaprjedenja.Cak i najpredanijekompanijeplaniraju Sestsigmasustavau roku od Sestdo desetgodina.Ipak, s druge strane,ako uspostavljanje rezultateu kratkorn razdoblju; se pravilno uvecle,ovaj model r.rudiopipljive finar.rcijske Stoviie,ocl menadZmentase i otekuju StobrZi rezultatiiz jednostarrrograzlogaStooni mogu posluZitiza daljnju motivaciju zaposlenikau provodenjuprograrna."
SESTSIGMA KONCEPTA 6. ALATI ZATMPLEMENTACI}U OsnovnakarakteristikaSestsigmarnodela,kao Stoje vec prethodno navedeno,je uporabastatistiikih alata.Svi ilanovi projektnih timova upoznati su saosno\ranla izrazit'd. statistiikeanalizeiako se uloge pojedinih ilanova u cijelom procesu,naravno,razlikuju. Uloge seZuod jednostavnogprikupljanja podatakapa sve do provodenja najslo2enijih uporabestatistike,Sestsigmamodel koristi joi veliki broj statistitkihan altza.Poredizrazite kori5tenjenajde5iezavisio fazi DNIAIC metodologije. dije alataza upravljanjekvalitetom
'2 \brle1,G., Tickle F., chniques,,Biddleslimited, 2002.,str. 9{ Quality managementn'foolsand 7'e o-1
-I,: sqma 5est T.,Bakovic Lazibat
p05L0VNA BR1 I (2007) G0D. ZAGREB, lzvRsNosT
propisanihtrlata'U nastavkuol'og Za sl,akutazukarakteristiirraje uporabal.elikogbroja koji se koriste LlntttarSestsignlr alati rada ukratko ce se prezentir"ti ."tttn najvainiji To su: metodologiie. l . d e t i n i r a n j eP: a r e t oa n a l i z i i ' 2. rnjcrenje:Deskriptivna:tatistika' 3. analiza:FMEA analiza, metoda 1. poboljianje:DOEI4i Taguchieva 5. kontrola:Kontrolne karte' uzroka odredenih Pttretoanaliza;koristi se,prije svega,za razluiivanjenaivazr-riiih nam da odYojinro pomaze U sludajuprikupljanjavelikogbrojapodataka clogaclaja/problerna. jednostavnu 80/20 kroz se ilustrira najjednostavnije ..ai.,ei ne.,oZrepoclatke.Paretopravi<,, se o radi problema; posto 80 sa rezultira uzroka zakonitost,prema kojoj .u-o 20 posto Pareto primjeni Zahvaljujuii situacija. 2ivotnih pravilu koje se moZeprimijeniti Jveiini koji su ujedno i financiiski principa organizacijar.,r-toz.posvetitinajva2nijimprojektirna troikove ili njihovo 'elike stvaraju ne ,rojispiatitiii, dok veliko -nostuo problemakoji zanemariti' mo2e neprovodenjene utjeie znatajnona poveianjeprihoda neodgovaraParetopravilu'ili drugim rijefima' <listribucija u slutajudafrelorencijska ponderiranuParetcr kadasu s\.epolavenastupilepriblizno podjednakbroj puta,koristimo Primjenon] uzrokuje' problem pojedinatni koji troiak analizu.KaopondermozeposluZiti je otkloniti' potrebno koje problema najvaZnijih ove metocledolazise do isiinski tzl'' PPI Paretoanalizuprovedenuu okviru sestsigmametodologijekarakterizira formuli: sljedecoj incleks(indeksprioriteta projekta).PPI indeksraiuna seprema (vp
CxT S - potencijalneustedeost\rareneprojektom' P - r.jerojatnostuspjehaprojekta' C - troSakProvodenjeProjekta' T - vrijemezavrSetka Projekta' procesa Deskriptivnastatistika:koristi se,prije svega,za opisivanjefunkcioniranja statistiku deskriptivnu Koristeii pokazatelje' koristeii pritorn najjednostavnijestatistitke populacije, saznajemotri stvari o odredenoj distribuciji, a to su: lokacijaili centriranost deskriptiyle okviru u pokazatelji rasprienosti oblik distribucije.Najie5ie koriSteni devijacija' statistikesu: aritmetidkasreclina,rlod, medijan' raspon,varijanca,standardna itd. asimetriir.rost, FMEA analiza:radi se o sistematiinoj metodi iiji je krajnji cilj identiliciranje potencijalnihpogreskis ciljem zaustavlianjanjihova nastankakako bi se minimalizirala Pritom su u obzir uzeti i vjerojatnostda ," k.,puc susretnesa analiziranimpogreSkama. koiih se formira RPNIs na temeliu pokazatelja najvaznija unutarnji i vanjskikupci. Tri su analize,a to su: FMEA okviru u problema odnosnopokazateljvaznostioclredenog '4 [)esigr.tof expcriments '5 Risk prioritv number
64
T.:5est sigma Lazibat l, Bakovi(
BR,1 I (2007) GOD. IIVRSNOST ZAGREB, POsLOVNA
. ozbiljnostproblema- svakiproblemkoji sejaviu organizacijinemaisteposljedice, a kao pokazateljozbiljnostimoZeposiuZititroSakuklanjanjaodredenogproblema; . vjerojatnostpojave- mjeri vjerojatnostpojavljivanjaodredenogproblema. . vjerojatnostdetekcijeproblemaprije njegovemanifestacije' Nakon odredivanjaRPN-azaproblemes kojima seodredenaorganizacijasuoiavn, neovisno radi li se o proizvodnji odredenih proizvoda ili pruZanju usluga,pristupa se izdvajanjuonih problemakoji su najvaZniji(imaju najveii RPN) te se provodi cijeli niz mjera kako bi senjihov RPN smanjiona prihvatljiru razinu' metoda:mo(nastatistiikatehnikakod kojenajvecuvriDOE (Designof experiments) je,zarazliku od drugih modela,moguie istodobnopratiti jednostpredstavljaiinjenic akako procesa.Sviprethodnimodeli orijentirali odredenog output utjecajdvije ili visevarijablina dok su ostaledrZalikonstantnima. varijabli, pojedinih su se na zasebnoprouiavanje Taguchievametodal6:polaziSteove metode nalazi se u koncepciji "robusnog dizajni'. Premaovom konceptu,proizvodnjaoutputa mora biti u potpunosti neovisnao varijacijamaunutar inputa sameproizvodnje.Ukratko, Taguchijevmodel moZese saZeti u dvije osnovneideje: . Kvalitetabi setrebalamjeriti kao odstupanjeod zadaneciljnevrijednost,a ne kao uklapanjeu zadanegranicetolerancijekao 5toje to primjericesluiaj na kontrolnimkartama. . Kvalitetujenemoguieosiguratikrozdoradeiinspekciju,negoseonamorapostici vec p r i Ii kom dizajniranjaProcesai proizvoda. procesapod statistidkom su alatkori5tenzaodri,avanje Kontrolnekarte:najpoznatlji javlja se u sluiaju kada se kontrolom. Najie5ii naiin krivog kori5tenjakontrolnih karata njima mjere performanseprocesakoji prethodnonije stavljenpod statistitkukontrolu. U sluiaju da kontrolnekarteukaZuna odstupanjeod zadanihgranicadolazido obustavijanja proizvodnje;stogaje jasnoda ih je nemoguie koristiti za procesekojima seprethodnonije ovladalo.Drugim rijeiima kazano,kontrolne karte nisu alat za poboljSanjeperformansi procesa,vei je njihovaulogatek da na vrijeme ukaZuna nastaleprobleme,tj. da na vrijeme registrirajusistemskeuzrokevarijacije.Kontrolnekarte dijele sena dvije osnovnevrste,a to su atributivnei varijabilnekontrolne karte,ovisnoo vrsti podatakakoji seprikupljaju. Atributivni podaci j""ljaju se onda kad postojesamo dva moguia ishoda mjerenja npr. dobar-Ios,prihvatljiv-neprihvatljiv,visok-nizak, itd., dok su varijabilni podaci rezultat raznih mjerenjate senajde5iebrojdanoiskazuju.
16Gupta, P, The Six SigmaPerformanceHandbook, McGraw Hill' 2005.'str' 311
65
T,;5estsigma T.,Bakovi( Lazibat
BR.1 I (2007) GOO. ZAGREB, IZVRSNOST POSTOVNA
7. zAKtlueAK NatemeljuprezentiranogmogucejeutvrditikakojenajvecanovostkojudorrosiSest pokazateljavezanihzakvalitetu'Iako segotovo sig'ra ko'cept prvenstvenokvaitific.-iranje i u drugim sustavimaza upravljanje svi alati koji se koristeort top.r ouog -odelu koriste na konkreta' proces' u sludajuSestsigma-ol.lu oni su sinergijskiusmjereni k .lt*; Svodenjerazine projekta. samog pri temu sejako dobro znaf,oji je osnovnicilj.pokretanja kvalitetu,3to tt suvremenimur'jetima clefekatana 3.4 DPMO jamii gotovobesprijekornu prednosti osnovnipreduvjet globaliziranogposlovanlaprejstav!a temeljnukonkurentsku poslovanjase radilo' lsvaianju ,lou]h t.ziStubei obziraokojem obliku
LITERATURA: Improvement' Six Sigma6 Process 1. Evans,f. R., Lindsay,M. L., An Introductionto Thomson South-Western'2005' I n t r o d u c t i o - tno T o t o lQ u a l i t y 2 . G o e t s c h ,S . 8 . , D a v i s ,S ' B ' , Q u a l i t y m a n a g e m e n t : Hall, Nelv Jersel"2006' Prentice and services, Management for Production,Processing 2005' Hill' McGraw 3. Gupta, p., fhi Six SigmaPerformanceHa,ndbook' of SixSigma:benchmarki'g 4. Henderson,K. M., b?anr,J.R', Suttt'sfull implementation GeneralElectricCompany,Benchm-arkingAnlnternationallournal'VoI'7No'4' 5. http :/ / w ww.asq.org/ topics/ sixsigma'htmI Harvard BusinessRevien" 6. Katenback,I. R., uouglas, r. t.,lne Disciplineof Teams, March/April 1993. SigmaBlackBelt Handbook' 7. McCarty,T., Daniels,L'' Bremer,M', Gupta' P'' The Six M c G r a wH i l l , 2 0 0 5 . Biddleslimited, Techniques,, 8. Vorlev G., Tickle F,,Quality managementuToolsand 2002.
66
sigma T,:5est T.,Bakovir Lazlbat
8R.1 60D.I (2007) ZA6REB, POSLOVNA IZVRSNOST
SIX SIGMA QUALITY MANAGEMENT SYSTEM Tonii Lazibat,ti & TomislavBakovit" Summary The conceptof SixSigma is often creditedwith revolutionizingbusinessactivities did not companiessuchas Motorola, GeneralElectricetc.lnrprttvements of world\ biggest in the slso quality'but product and service form of total irly co*, iilhe form of increased that groundings oJ'statistical Thispaper ofers a short description proftability enlargement. 'or, conccrttirtg re,lllr oPe,ratcs' Srgrrri SixSignru.Thc way'Slx ,rrrrrory Jbr untlerstanding is alsopresented.Eachstepo.ithe basicDMAIC improvemerrts, process and project selection -Sii edchindividual hos togetherwith explanationoJ'roles is described, Sigmamethodotogies papercopeswith pttrt oJ the to pli1, accordingto the SixSigma strictteamhierarchy.Thelast only a snrallbut mostimportantnumberof SixSigmaclualitymanogementtools. Key words: DMAIC methodologies,sigma level, Desigtro_fExperiments,Kano model
r: Tonci Lazibat,Ph.D.,AssociateProfessor, Zagreb,ti nrail:tlazibat@)efzg.hr Facultl'ofEconomics& Business, rs Tomislar'tsakor.ii, Zagreb,E-mail:tbakovic@'efzg.hr NI.Sc.,Assistant,FacultYofFlcononrics& Business,
(tl