Zarządzanie procesowe
Wielu ze specjalistów zarządzania procesami wchodząc do sklepu dostrzega coś więcej niż tylko produkty lub usługi. Widzi procesy ich powstawania. Powtarzane regularnie w czasie operacje składowe, których dyscyplina standaryzacji zapewnia klientowi dobrą jakość. Zastanawia się nad stopniem skomplikowania organizacji pracy i zarządzania. Próbuje w myślach porównać je ze swoim dniem codziennym. Logicznie patrząc bardzo podobnym, ale innym z punktu widzenia branży.
Inżynier procesu
Inżynier procesu to funkcja o bardzo szerokim spectrum zadań i obowiązków. Tworzenie konfiguracji przepływu i struktury procesów wpisanych w określoną przestrzeń przedsiębiorstwa. Dobór, odbiór techniczny i rozruch maszyn i urządzeń. Opracowywanie i wdrażanie wytycznych dotyczących obowiązujących standardów. Prowadzenie szkoleń i sprawdzanie ich efektywności. Codzienne obserwowanie wyników realizacji planów produkcji i reagowanie na wszelkie występujące w nich zakłócenia. Kierowanie lub udział w projektach usprawniających, optymalizujących, inwestycyjnych i rozwiązywania problemów. Masa raportów, audyty, wizyty robocze i nieustanne zebrania. Czasami zbyt dynamiczna komunikacja mailowa. Praca z ludźmi i samym sobą. Niestety w morzu dodatkowych obowiązków czasami brakuje czasu na dogłębne poznanie procesu, a przecież właśnie to powinno być podstawą efektywnego zarządzania nim.
Rysunek 1. Fragment matrycy balansowania zadań inżyniera procesu
Proces
Proces płynie mniej lub bardziej dynamicznie w zależności od branży. Przepływ pojedynczych wyrobów, małych serii czy też produkcji wielkoseryjnej jest ściśle określony czasowo. W czasach silnej konkurencji rynkowej wszyscy wiemy, że klient nie lubi czekać, a konkurencja nie śpi. Zastosowanie prostego wykresu przepływu pokazującego kolejne operacje i ich wzajemne powiązanie to podstawa dyskusji o jego stopniu skomplikowania, czasach składowych, wartości dodanej i nie dodanej oraz problemach związanych z jakością i awaryjnością czy czasami cykli. Bardzo ważną kwestią jest stopień rozdzielczości naszej obserwacji. W dobie automatyki często zdarza się, że proces trwający 2-3 minuty składa się z kilku łatwo dostrzegalnych przez zespół kroków. Proces trwający 30 sekund zawiera ich 15-18, a do ich zobaczenia konieczne jest wsparcie się kamerą pozwalającą dostrzec przebieg w zwolnionym tempie lub symulacją komputerową. „Diabeł tkwi w szczegółach” to stare przysłowie, ale coraz bardziej aktualne.
Rysunek 2. Ilość kroków tego samego procesu dostrzegana przez poszczególnych członków zespołu technicznego reprezentujących trzy zmiany
Proces - co to jest?
Proces to określona struktura wielkości wejściowych koniecznych do uzyskania wielkości wyjściowej. Matematycznie zbiór x -ów i y -ów, których wzajemne relacje można byłoby opisać funkcją Y f(x). W latach 60-tych Karou Ischikawa zaproponował porządkowanie tego zbioru za pomocą diagramu przyczynowo-skutkowego. W książce „Introduction to Quality Control” zwraca on uwagę na to, że pierwszym krokiem jest zrozumienie naszej wielkości Y. Skutku lub efektu procesu. Dobry produkt lub dobra usługa określona jako Y dzieli się na podkategorie nazywane również cechami lub charakterystykami składowymi. To one, a raczej ich właściwe opomiarowanie i jego regularne monitorowanie w czasie jest dla inżyniera produkcji podstawą do sterowania procesem, czyli zbiorem wielkości X. Brak wiedzy w tym elementarnym zakresie sprowadza się do słynnego sloganu „wiemy, że nic nie wiemy, ale skoro nikt nie narzeka to chyba jest dobrze”.
Jeśli zrozumiemy swoje Y - przychodzi czas na poznanie X. Klasyczne spojrzenie z wykorzystaniem lewej strony diagramu określonego kategoriami: materiał, maszyna, metoda, środowisko, pomiar i człowiek pozwala na lepsze sparametryzowanie procesu, jeśli chodzi o wielkości wejściowe. Diagram Ischikawy to mapa naszej wiedzy o procesie, dlatego warto jest opisywać kolejne dostrzeżone białe plamy, czyli obszary niewiedzy na temat wybranych X. Rozwój naszej wiedzy o procesie to część ciągłego doskonalenia. Podobnie jak w przypadku diagramu przepływu spotykamy tu zjawisko rozdzielczości obserwacji wielkości wejściowej. Najciekawsze dla specjalistów jest jednak badanie związków przyczynowo skutkowych zarówno w stosunku do wielskości Y, jak i pomiędzy wielkościami wejściowymi X. Podejście z wykorzystaniem narzędzi matrycowych pozwala uporządkować, a nawet opomiarkować subiektywne doświadczenie zespołu. To początek zrozumienia proces, który czasami widzimy z różnych - niestety rozbieżnych perspektyw jako jego uczestnicy. Warto tu zaznaczyć, że często stosowana metoda FMEA jest przykładem rozwiniętego podejścia matrycowego.
Zakładając, że każdy produkt lub usługa zazwyczaj ma kilka charakterystyk składowych, czyli zbiór Y (Y1,Y2,Y3 ..), a każdy z tych Y składowych swój własny silniej lub słabiej związanych z nim ciąg wielkości X tworzy się nam matryca równań. Niestety, chcąc czy nie tkwi w nim każdy specjalista zajmujący się zarzadzaniem procesu, choć na co dzień tego nie dostrzegamy. Poprawa jednej wielkości wejściowej X1 w równaniu Y1 może wywołać negatywny efekt w równaniu wielkości Y2, w której wielkość X1 też występowała. Powyższe zdanie mógłbym opisać tak „wczoraj poprawiliśmy wysokość produktu ,a dziś jest problem z jego szerokością”. Nieświadoma zmiana na lepsze zbyt często prowadzi do nieświadomego gaszenia pożarów, bo jakoś to będzie.
Rysunek 3. Macierz głównych wielkości X dla produkcji obuwia tekstylnego metodą wtrysku bezpośredniego
Podstawą działania relacji Y X opisanych w macierzach jest standaryzacja. Temat trudny, spłycany często do powieszenia instrukcji. Wdrożenie dobrej standaryzacji zgodnie z SDCA (Standarize-Do-Check-Act) zajmuje w wielu przypadkach bardzo dużo czasu. Standaryzacja to podstawa pracy ze zmiennością tych Y i X, które można sparametryzować. W opisaniu i zrozumieniu zmienności naszych parametrów pomocne są metody i narzędzia statystyczne. Karty kontrolne, narzędzia analizy graficznej jak wykres Pareto, Box Ploty, Scatter Plotty, Time Serias Ploty oraz teoria zdolności procesu, czyli magia Cp/Cpk to podstawowy arsenał, z którego powinien korzystać specjalista zarządzający procesem, aby zrozumieć czym zarządza. Wielu z nas woli mimo to trwać w nieświadomości procesowej – pytanie, dlaczego?
Może boimy się, że za zrozumieniem procesów idą dodatkowe zadania i wyzwania.
To prawda.
Czy jednak nie nudne jest wciąż w kółko gaszenie tych samych pożarów?
Proces to uporządkowany model oparty na macierzy równań płynący dynamicznie w czasie. Brzmi groźnie i bardzo teoretycznie, ale warto sobie zdawać sprawę, że dziś w takich modelach toczy się nasze życie. Sztuczna inteligencja aktywnie wpływa na dynamikę naszego życia w sieciach społecznościowych. Markety budują modele aktywności sprzedażowej na podstawie naszych zakupów modelując ułożenie artykułów pod katem przepływu klienta.
Dlaczego więc inżynier nie mógłby pracować na świadomie stworzonym modelu swojego procesu. Metody takie jak DOE (Design of Experiment) czy modele regresyjne pozwalają na tworzenie tych modeli. Pozostaje tylko ich wizualizacja, standaryzacja parametrów wielkości wejściowych i otoczenia brzegowego i świadome zarządzanie.
Rysunek 4. Model wstępny procesy wędzenia ryby
Może uda się dzięki temu zredukować ilość pożarów, może łatwiej będzie je gasić, bo w oparciu o model będziemy wiedzieli, gdzie jutro wybuchną. Modelowanie procesów łączy działy operujące w procesach, zwiększa świadomość własnej roli, a przede wszystkim pozwala efektywniej wykorzystać potencjał wszystkich działów wspierających przepływ procesu.
