Arvovirtakartoitus (VSM)

PCE tulee sanoista Process Cycle Efficiency, suomeksi prosessin läpimenotehokkuus (osa kutsuu tätä myös arvotuottoprosentiksi).

Se kertoo kuinka suuri osa koko prosessin ajasta on oikeasti arvoa tuottavaa työtä — loppu on odotusta ja hukkaa. Esimerkki: jos koko prosessi kestää 8 tuntia ja siitä 1 tunti on oikeaa tekemistä, PCE = 1/8 × 100 = 12,5 %.

Läpimenoajasta suurin osa on yleensä odotusta — jonoa, välivarastointia, hyväksynnän odottelua. Itse tekeminen vie usein vain murto-osan koko ajasta. Aikaporras tekee tämän suhteen näkyväksi kuvana, ei vain lukuna.

Jo nopean vaiheen nopeuttamisesta ei juuri hyödy. Suurin säästö löytyy pisimmästä odotuksesta — aikaportaan matalimmasta kohdasta. VSM näyttää sen suoraan, ei tarvitse arvailla mistä lähteä liikkeelle.

Keskeneräinen työ ja varastot sitovat pääomaa koko sen ajan kun ne odottavat seuraavaa vaihetta. Lyhyempi läpimenoaika ei siis ole vain nopeampaa palvelua — se on vähemmän kiinni jumissa olevaa rahaa.

Jokaisesta vaiheesta lasketaan oma saanto:

Esimerkki, kolme vaihetta, 500 kappaletta sisään:

Tärkeä sääntö: odotus-/jonovaiheessa ei koskaan ole korjattavaa tai hylättävää — tuotteelle ei tehdä siinä mitään fyysisesti, joten sen saanto on aina 100 % eikä se vaikuta kertolaskuun. Työkalu pakottaa tämän: odotusvaiheen kortista korjaus-/hylkäyskentät katoavat kokonaan.

Tämä hämmentää lähes kaikkia ensi kertaa. Vastaus: fyysisesti kappale kyllä jatkaa korjauksen jälkeen. RTY ei kuitenkaan laske fyysistä kappalemäärää — se laskee, kuinka moni kappale kulki koko ketjun läpi koskaan koskematta.

Heti kun kappale tarvitsee korjausta, se ei enää ole "kerralla oikein" -kappale, vaikka se lopulta kelpaisikin. Se poistuu sen laskennan ulkopuolelle pysyvästi — vaikka linjalla se fyysisesti etenisi normaalisti.

Kaksi eri lukua, kaksi eri kysymystä: "montako kappaletta lähti ovesta ulos" ja "kuinka moni ei koskaan tarvinnut mitään korjausta matkalla". RTY vastaa jälkimmäiseen — juuri siksi se paljastaa piilotehtaan, jota pelkkä lopputuotteiden laskeminen ei näytä.

"98 % hyvää tavaraa ulos" kuulostaa hyvältä luvulta johdon pöydässä. Jos puolet siitä 98 %:sta on käynyt matkalla säädössä tai tarkastuksessa kahteen kertaan, luku ei kerro mitään todellisesta työmäärästä.

RTY tekee tämän korjaustyön näkyväksi — se on juuri se aika ja materiaali, joka kuluu, vaikka lopputuote näyttää lopulta siistiltä.

Viisi vaihetta, jokaisen saanto erikseen 95 % — hyvältä kuulostava luku joka kohdassa. Ketjun päässä on silti jäljellä vain 0,95⁵ ≈ 77,4 %.

Joka viides tuote on vaatinut korjauksen matkalla, vaikka yksikään yksittäinen vaihe ei näyttänyt ongelmalliselta.

Ei ole yhtä oikeaa vastausta — kohtuullinen RTY riippuu vaihemäärästä ja tavoitellusta laatutasosta. Oikeasti mitattavissa oleva vertailukohta on Sigma-taso, joka pohjautuu suoraan virhemäärään (DPMO, virheitä miljoonaa mahdollisuutta kohti):

Useimmat organisaatiot toimivat 3–4 sigman välillä — se on realistinen vertailukohta, ei 6σ. Vaihemäärä ratkaisee paljon: kymmenen vaiheen prosessi, jossa jokainen vaihe on 95 %, päätyy RTY:ksi vain noin 60 % (0,95¹⁰). Kahdenkymmenen vaiheen prosessi vaatisi yli 99,5 % jokaisella asemalla päästäkseen edes 90 % RTY:hyn — harva tehdas oikeasti toimii sillä tasolla.

Parempi kysymys kuin "onko minun RTY:ni hyvä" on siis: minkä sigma-tason vaihekohtainen saanto vaatisi, jotta koko ketjun RTY olisi tavoitteessa — ja vertaa sitä siihen, mitä vaiheenne oikeasti tekevät.

Sigma-taulukko on annettu miljoonaa mahdollisuutta kohti, mutta yksikään oikea erä ei ole miljoona kappaletta. Siksi pienikin erä pitää skaalata samalle asteikolle, jotta lukuja voi ylipäätään verrata:

Mikä on "mahdollisuus"? Tässä työkalussa se on yksi VA-vaihe yhdelle kappaleelle — vain VA-vaiheessa voi ylipäätään syntyä korjattavaa tai hylättävää (sama sääntö kuin RTY-laskennassa).

Esimerkki: 100 kappaletta, 7 VA-vaihetta prosessissa, yhteensä 14 korjausta/hylkäystä koko ketjun matkalla:

20 000 DPMO asettuu 3σ:n (66 807) ja 4σ:n (6 210) väliin — parempi kuin 3σ, muttei vielä 4σ:aa. RTY-yhteenveto laskee tämän luvun sinulle automaattisesti senhetkisestä datastasi, oli erä sitten 10 vai 10 000 kappaletta.

Tärkeä varaus: pienestä otoksesta laskettu DPMO on tilastollisesti epävarma. 14 havaittua virhettä on vähän — satunnaisvaihtelu voi heittää todellista virhetasoa selvästi ylös- tai alaspäin siitä mitä tämä yksittäinen erä näyttää. Luotettava sigma-tason arvio vaatisi tyypillisesti useita tuhansia mahdollisuuksia ja kymmeniä havaittuja virheitä, jotta satunnaisvaihtelu tasoittuisi. Käytä tämän työkalun DPMO-lukua suuntaa antavana — ei tarkkana kyvykkyysanalyysinä (capability-analyysi) ennen kuin dataa on kertynyt useammasta erästä.

DPMO itsessään ei ole vain oma lukunsa — se on juuri se väline jolla mikä tahansa prosessi muunnetaan vertailukelpoiseksi Sigma-tasoksi, riippumatta toimialasta tai erän koosta. Kaava (Motorolan alkuperäinen, edelleen Six Sigman standardi):

Φ⁻¹ on normaalijakauman käänteisfunktio — se muuntaa "kuinka suuri osuus onnistui" (yield) Z-arvoksi, eli kuinka monta keskihajontaa lähimpään virherajaan olisi jos jakauma olisi normaali. +1,5 on Motorolan 1980-luvulla havaitsema vakio: oikeat prosessit eivät pysy täysin keskitettyinä ajan myötä (työkalujen kuluminen, materiaalierät, käyttäjävaihtelu) vaan ajautuvat noin 1,5σ verran — siksi luku on aina 1,5 verran pienempi kuin täydellisen keskitetyn prosessin Z-arvo olisi.

RTY-yhteenveto laskee tämän suoraan DPMO:sta oikealla käänteisfunktiolla (ei pelkkää taulukkohakua), joten näet tarkan desimaaliluvun — esim. "3,64σ" — etkä vain karkeaa "3–4σ väliltä" -haarukkaa. Tämä on se sama laskutapa jota oikeat Six Sigma kyvykkyysanalyysit (capability-analyysit) (esim. Minitab, Excel NORMSINV-kaava) käyttävät.

Kun jokainen vaihe mitataan erikseen, pullonkaula löytyy nopeasti: se vaihe jonka saanto poikkeaa muista on se, mihin parannustyö kannattaa suunnata ensin — ei koko prosessiin kerralla.

Korjaus maksaa aina enemmän kuin oikein tekeminen kerralla, ja mitä myöhemmin virhe löytyy, sitä kalliimpaa se on. Kun RTY nousee, uusintatyö vähenee, läpimenoaika lyhenee ja kesken olevan työn määrä pienenee.