Projektowanie Eksperymentalne w Metodyce Lean

Projektowanie Eksperymentalne (z j. ang. design od experiments - DOE) pozwala określić sposoby ulepszenia istniejącego procesu przy jednoczesnym ograniczeniu ryzyka podejmowanego wysiłku. Projektowanie Eksperymentalne analizuje relacje między czynnikami a wynikami procesu, w oparciu o dane statystyczne. Pomaga ono więc poznać relacje przyczynowo skutkowe w ramach danej operacji.

Zważywszy, że ciągłe doskonalenie procesu poprzez redukcję strat i maksymalizację dostarczanej klientom wartości jest jednym z głównych celów metodyki Lean, jest zupełnie naturalne, że technika DOE znalazła zastosowanie na polu zarządzania szczupłego.

Technika DOE pomocna jest w:

• definiowaniu optymalnych parametrów prowadzenia procesu,
• identyfikacji strat i potencjalnych oszczędności w zużyciu materiałów i energii,
• porównaniu możliwych rozwiązań,
• przewidywaniu skutków rozważanych zmian - np. w fazie analizy DMAIC,
• minimalizacji zmienności procesu.

Cechy Projektowania Eksperymentalnego

Technika Projektowania Eksperymentalnego ma powszechne zastosowanie w sferze naukowej, w której to statystyka odgrywa nieodzowną rolę. Może się ona jednak przydać w znacznie szerszym zakresie czynności powtarzalnych i często wykorzystywana jest w praktykach zarządzania i optymalizacji procesów Lean Six Sigma.
Korzystając z DOE spotkasz się z takimi terminami, jak:

• Czynniki wejściowe
  Dzielone na czynniki kontrolowane, np. materiały, które mogą się zmieniać wraz z każdym nowym eksperymentem oraz czynniki niekontrolowane, np. potencjalnie nieprzewidywalne zachowanie pracowników.
• Poziomy
  Poziomy reprezentują stopień zmienności danych wejściowych, np.: czas, jaki dana część spędza w maszynie lub zaaplikowany poziom ustawienia tej maszyny, taki jak wartość ciśnienia lub nacisku. Chodzi tu o stopień, w jakim zmienia się czynnik wejściowy.
• Odpowiedź
  Odpowiedź to wymierny i, co ważne, powtarzalny wynik iteracji eksperymentu.

Jak zastosować technikę Projektowania Eksperymentalnego?

Krok 1: Określ cel

Ustal, co eksperyment ma mierzyć lub analizować. W zależności od typu celu eksperymentu, odpowiedź będzie możliwa do uzyskania na różne sposoby. Np. szukając przyczyny nieefektywności, projekt przesiewowy pomoże ci zidentyfikować czynniki o największym wpływie, podczas gdy projekt porównawczy wskaże jeden, krytyczny czynnik spośród grupy czynników potencjalnie powodujących niepożądane efekty.

Krok 2: Zidentyfikuj czynniki

Zrób listę danych wejściowych do procesu mających na niego największy wpływ i pamiętaj, że w tym przypadku mniej znaczy więcej. Nie ma potrzeby analizowania kilkudziesięciu czynników na raz – wystarczy kilka. W ramach tego kroku należy również jasno określić, na obserwację jakiego wyniku procesu jesteś nastawiony.

Warto również zwrócić uwagę na interakcje pomiędzy występującymi czynnikami, jako że niejednokrotnie sama ich interakcja będzie powodem strat w procesie. Projektowanie Eksperymentów umożliwia przeanalizowanie i tego, w przeciwieństwie do tradycyjnego podejścia prób i błędów.

Krok 3: Dostosuj poziomy i rozpocznij eksperyment

Przygotuj rejestr poziomów, w jakich czynniki mają zostać zmodyfikowane. Jest oczywiste, że jeśli testować będziesz wiele poziomów, to dla każdego z nich musi odbyć się osobny przebieg eksperymentu, tak by obserwacja poszczególnych wyników była możliwa.

By uniknąć błędów, dobrze jest dokładnie sprawdzić dane przed rozpoczęciem eksperymentu. Typowo, nawet jeśli nie testujesz kilku różnych poziomów ustawień czynników, to wielokrotny przebieg testu i tak będzie konieczny aby potwierdzić wyniki.

Krok 4: Oceń wyniki

Zmierz i zanotuj osiągnięte rezultaty. Postaraj się zrobić to obiektywnie, w statystyczny, ilościowy sposób. Dla ułatwienia zadania zespoły zazwyczaj wykorzystują diagramy przepływu, histogramy i wykresy punktowe. Warto zadbać o to, by osoba przeprowadzająca eksperyment miała wiedzę statystyczną na poziomie wystarczającym do prawidłowego zbadania i zrozumienia wyników.

Co twój proces może zyskać przez zastosowanie Projektowania Eksperymentalnego?

1. Możliwość modyfikacji i optymalizacji procesu na podstawie wymiernych, wiarygodnych danych, a nie domysłów, przy jednoczesnej możliwości eksperymentowania z wieloma czynnikami na raz.
2. Możliwość dokładniejszego oszacowania wagi każdego z elementów procesu i jego wpływu na resztę systemu.

Projektowanie Eksperymentalne umożliwi ci ulepszenie procesu dokładnie w tych miejscach, w których ma to znaczenie, dzięki czemu twój produkt będzie lepszy, straty i koszty niższe, a przychody wyższe.

Ponadto, poprzez analizę czynników i wyników, DOE nie tylko rozwiąże krytyczne problemy i poprawi wydajność procesów. Wskaże ci również, które czynniki produkcji są najważniejsze i wymagają szczególnej uwagi.