Data-driven problemlösning
Inom dagens industri blir data en ovärderlig resurs för att identifiera och åtgärda problem samt driva kontinuerliga förbättringar. För oss inom kvalitet innebär detta en möjlighet att använda kvantitativa metoder för att förstå orsaker, minska variation och säkerställa att processer fungerar optimalt.
I detta inlägg presenteras några verktyg och metoder som bidrar till en data-driven problemlösningskultur inom industrin.
Innehållsförteckning
Varför data-driven problemlösning?
Med ett data-drivet arbetssätt kan beslutsfattare:
- Få en objektiv bild av processens prestanda
- Identifiera mönster och trender som annars är lätt att missa
- Prioritera åtgärder baserat på data (fakta)
- Implementera lösningar som minskar slöseri och förbättrar kvaliteten
- Fördela resurser där de gör störst nytta för nyckeltalen
Genom att integrera dataanalys i problemlösnings-processen ökar chanserna att identifiera de verkliga grundorsakerna bakom problem, vilket i sin tur leder till mer hållbara förbättringar.
Verktyg för data-driven problemlösning
Styrdiagram
Styrdiagram är ett kraftfullt verktyg som kan användas till att övervaka och styra processer. Verktyget kan även användas till andra delar, så som rotorsaksanalys, vilket vi kommer till lite senare i detta inlägg.
Genom att plotta data mot fastställda styrgränser kan man snabbt se om en process är under kontroll eller inte.
Styrdiagram är särskilt användbara för att:
- Identifiera vilken typ av variationer som finns (Slumpmässiga eller Systematiska)
- Förutse potentiella problem innan de leder till avvikelser
- Säkerställa att processerna lever upp till kvalitetskraven
På bilden nedan ser du ett Styrdiagram där vi följer resultatet för en viss egenskap över tid. Varje blå punkt är ett data värde och så länge vi har en blå punkt så befinner sig processen i ett stabilt läge, alltså där vi enbart har slumpmässiga variationer.
Mot slutet av grafen ser vi en del röda varningar som indikerar att processen har förändrats. Vi får så kallade systematiska variationer och om vi agerar på dessa i tid så kan vi undvika att egenskapen tillverkas utanför tolerans.
Statistisk Processtyrning (SPS)
SPS är en metodik som kombinerar datainsamling och statistisk analys för att övervaka och förbättra produktionsprocesser. Genom att använda SPS kan vi:
- Få en löpande bild av processens tillstånd
- Upptäcka trender och mönster (risker) som indikerar potentiella kvalitetsproblem
Optimera processparametrar för att säkerställa högre produktkvalitet
Är du intresserad av att lära dig metodiken så erbjuder vi en effektiv digital utbildning. Länken nedan tar dig till produktsidan där du kan läsa mer om kursen.
Tryck här för att läsa mer om den digitala utbildningen i verktyget Styrdiagram
SPS (SPC på engelska) innefattar inte bara användningen av Styrdiagram utan också andra verktyg som Histogram, Pareto-analys och Regressionsanalys.
Tillsammans möjliggör dessa verktyg ett systematiskt arbetssätt för att hantera och förbättra processkvaliteten.
Många verksamheter använder även Duglighetsstudier i kombination med SPS för att verifiera att maskiner och processer har förmåga att producera enligt ställda krav. Denna data-analys ger verksamheten insikter om vald utrustning är rätt för produkten samt vilket kvalitetsutfall vi kan förvänta oss av maskinen samt processen som helhet.
Används Duglighetsstudier korrekt så kan vi alltså planera produktfloran till rätt utrustningar och på så vis undvika kassationer, omarbeten, förseningar mm.
Bilden nedan är ett exempel på hur man kan visualisera utfallet från en maskin där vi använder indexvärden (Cm, Cmk) för att avgöra aktuell kvalitetsnivån på maskinen:
I exemplet ovan kan vi se att index-värdena är över 2,0 vilket påvisar att maskinen förväntas leverera produkter som innehåller satta toleranser.
Är du intresserad av att lära dig metodiken så erbjuder vi en effektiv digital utbildning. Länken nedan tar dig till produktsidan där du kan läsa mer om kursen.
Andra användbara verktyg
Förutom styrdiagram, SPS och Duglighet finns det ett antal andra verktyg som kan komplettera en data-driven strategi:
- Rotorsaksanalyser (RCA- Root Cause Analysis): Ett begrepp där syftet är att identifiera de underliggande orsakerna till problem. När man kombinerar RCA med data från styrdiagram och SPS kan man snabbt rikta in sig på rätt åtgärder.
- Six Sigma: En metodik för att minimera variation och eliminera defekter genom att använda statistiska verktyg. Six Sigma bygger ofta på dataanalys och har sin styrka i ett mycket strukturerat och resultatorienterat fokus.
- Lean: Även om Lean traditionellt fokuserar på att eliminera slöseri, kan dataanalys hjälpa till att identifiera vilka delar av processen som behöver förbättras mest. Numera har man slagit samman koncepten och säger numera Lean Six Sigma, där målet är att använda delar från båda modellerna för att uppnå maximal kvalitet.
Analysverkstan erbjuder utbildningar inom samtliga dessa områden och nedan hittar du länkar till produktsidor för utbildningar som du och kollegorna kan dra nytta av:
Tryck här för att läsa mer om den digitala utbildningen ”Rotorsaksanalys Utbildningspaket 1”
Tryck här för att läsa mer om den digitala utbildningen ”Rotorsaksanalys Utbildningspaket 2”
Tryck här för att läsa mer om den digitala utbildningen ”Six Sigma Grundkurs”
Tryck här för att läsa mer om den digitala utbildningen ”Six Sigma Yellow-Belt”
Tryck här för att läsa mer om den digitala utbildningen ”Six Sigma Green-Belt”
Implementering i industrin
För att framgångsrikt implementera data-driven problemlösning krävs en kulturförändring inom organisationen. Här är några rekommendationer för kvalitetschefer:
- Utbildning: Säkerställ att medarbetarna har kunskap i statistiska metoder och verktyg. Utbildning i SPS och Six Sigma kan vara en bra start. Här handlar det om att bredda kunskaperna så att de inte enbart stannar inom funktionen kvalitet.
- Investera i rätt teknologi: En kartläggning av nuvarande teknologi kan vara användbart. Vilken data skulle vi behöva och hur samlas denna data in idag? Ska vi dra nytta av integrerade system som möjliggör realtidsövervakning eller räcker det med mindre avancerade system och program för att uppnå det vi önskar?
- Skapa en datadriven kultur: Uppmuntra medarbetarna att använda data i sitt beslutsfattande. Detta kan ske genom regelbundna möten där data presenteras och analyseras tillsammans. Ett tips här är att efterfråga hur man kommit fram till orsaken till ett visst problem eller hur man vet att vald lösning är optimal. Har arbetsgrupperna samlat in data som stärker deras beslut?
- Sätt tydliga mål: Definiera mätbara mål för förbättringsarbete.
Slutsats
Data-driven problemlösning stärker möjligheten att övergå från reaktivt till proaktivt kvalitetsarbete. Genom att använda verktygen ovan kan vi inte bara identifiera och åtgärda problem i ett tidigt skede, utan även driva långsiktiga förbättringsinitiativ. Genom att kombinera tekniska verktyg med en kultur som värdesätter data och kontinuerlig förbättring kan organisationer uppnå både högre kvalitet och ökad effektivitet.
