Dariusz Lipski Wiele osób interesuje się wydajnością podczas realizacji projektu. Wysoka wydajność gwarantuje wysokie zyski. W przeciwieństwie do projektów, gdzie mamy płacone za godziny obecności, projekty na które zakładamy budżety mogą zapewnić dużo większe tak zyski jak i straty, a wszystko zależy od doświadczenia pracowników zespołu. Większość osób kontrolując wydajność obserwuje godziny kalkulacyjne (technologiczne) w stosunku do godzin przepracowanych (zużytych czy też godzin obecności), jednak bardzo niewiele osób myśli o takim procesie bardziej kompleksowo, że na te godziny składa się cała logistyka dostaw materiałowych i dokumentacyjnych oraz zarządzanie. To opracowanie ma na celu uświadomienie zależności zachodzących w poszczególnych podprocesach procesu realizacji projektu czy procesu. Aby zbadać wskazane zależności użyto narzędzia Multi Vari (rysunek 1).

Rysunek 1 Schemat postępowania przy analizie Multi Vari

Zaletą tej metody jest możliwość obserwacji wielu realizowanych procesów

oraz ich oddziaływania na siebie na bieżąco, co przedstawiono na rysunku 2. Rysunek ten przedstawia czas w dniach na osi poziomej i odchylenie od terminu, także w dniach na osi pionowej. Kolorowymi liniami oznaczono odstępstwa od poszczególnych podprocesów i tak : zielony to terminowość zaopatrzenia, czerwony to dostarczenie dokumentacji technicznej (rysunków wykonawczych) dokładnie na czas, czarny kolor to oczekiwany termin wykonania wg komórki planowania centralnego, a na niebiesko widać rzeczywiste wykonanie. Rysunek 2 Karta kontrolna SPC wybranych podprocesów.

Jednak takie skumulowanie danych jest zdecydowanie nieczytelne, dlatego

też poniżej wyodrębniono poszczególne projekty, aby móc lepiej przeanalizować zachodzące zależności (rysunek 3). Badano tu wpływ wykonania poprawnego rysunku wykonawczego, zamówionego na tej podstawie kompletu materiału i realizacja projektu z odpowiednią jakością, terminowością i mieszczącego się w budżecie. Takie analizy są robione w celu wyboru najszybszego i najlepiej zarządzanego procesu czy projektu oraz wskazanie głównych przyczyn, które spowodowały takie a nie inne wyniki.

Rysunek 3 Rozdział poszczególnych podprocesów w procesie realizacji projektu

Na te same wykresy można spojrzeć w inny sposób, używając np. programu MiniTab14, pozwala on nałożyć na siebie te same procesy z różnych projektów jak i różne procesy z tego samego projektu. Oblicza wiele podstawowych jak i bardzo zaawansowanych wskaźników statystycznych co przedstawiono na rysunku 4 jak i następnych. Rysunek 4. Nałożone wykresy histogramów produkcji w celu wyboru optymalnego

Data

Freq

uenc

y

4530150-15-30-45-60

60

50

40

30

20

10

0

M ean

3,942 9,378 2244,228 9,841 224

S tDev N-0,6339 8,470 224

15,40 15,72 224

Variab lep ro du k c ja X /4p ro du k c ja X /5p ro du k c ja X /6p ro du k c ja X /7

Histogram of produkcja X/ ; produkcja X/ ; produkcja X/ ; produkcja X/Norm al

Histogram pozwala pogrupować zadania według terminów ich wykonania, ile

zadań wykonano np. w czasie od 0 do 5 dni od planu, następnie od 6 do 10 dni i tak dalej, widzimy wtedy ile zadań miało jak duże przekroczenia. Jednak rysunki 2 i 3 są równie ważne, gdyż widać tam powiązania poszczególnych podprocesów, to jak wpływają wzajemnie na siebie. W Minitab 14 szczególną uwagę zwracamy na średnią (mean) = 15,40 dnia. Oznacza to, że wykonywano zadania na projekcie X/5, aby zachować wydajność i produktywność, niezależnie od tego, czy są potrzebne na dziś czy na za miesiąc. Wykazano brak koordynacji nad procesem i projektem. Zaś na siostrzanym projekcie X/4 zadania wykonywano średnio z 0,6339 dnia wyprzedzeniem a później było już coraz gorzej. Co realnie pokazuje że można bardzo dokładnie zaplanować terminy kolejnych podprocesów, nawet z dokładnością co do pół dnia. Należy przy tym pamiętać że 15 dniowe opóźnienie na pierwszym wydziale realizującym projekt powoduje 26 dni opóźnienia na następnym wydziale, na trzecim wydziale to opóźnienie osiągnie już 32 dni i powoduje że jesteśmy zmuszeni do zapłacenia kar umownych wynikających z kontraktu za ostatnie 17 dni. Rysunek 5 Nałożone wykresy histogramów dokumentacji w celu wyboru optymalnego

Da t a

Freq

uenc

y

600-60-120-180-240

90

80

70

60

50

40

30

20

10

0

M ean

-29,60 21,05 224-94,38 33,96 224

S tD ev N-81,5 69,21 224

-14,76 23,96 224

Var iab led o k u men tac ja X /4d o k u men tac ja X /5d o k u men tac ja X /6d o k u men tac ja X /7

Histogram of dokumentacja; dokumentacja; dokumentacja; dokumentacjaNorm a l

Baza „0” na wykresach oznacza termin wykonania zadania na produkcji. Dane podawane są w dniach, zatem 60 dniowe przekroczenie terminu „0” dla dokumentacji na rysunku 5 oznacza, że wobec planu, który zakładał 30 dni na produkcję, kompletna dokumentacja jest dostarczana 90 dni po terminie wykonania. Aby wykonać zadanie na termin „0” należy średnio rozpocząć je na 33 dni przed tą datą, gdyż tak nakazują dobre wieloletnie praktyki firmy.

Rysunek 6. Nałożone wykresy histogramów zaopatrzenia materiałowego w celu wyboru optymalnego

D a t a

Freq

uenc

y

4 02 00- 2 0- 4 0- 6 0- 8 0- 1 0 0

4 0

3 0

2 0

1 0

0

M e a n S tD e v N- 17 ,56 22 ,99 224- 39 ,36 32 ,36 224

V a r ia b lem a te r ia ³� X / 6m a te r ia ³� X / 7

H i s to g r a m o f m a te r i a ³� X / 6 ; m a te r i a ³� X / 7N o r m a l

Na rysunku 7 założono że najpierw tworzona jest dokumentacja. Na jej

podstawie zamawiany jest materiał, a następnie realizowane jest zlecenie. Histogramy pokazują, że w procesach zaopatrzenia materiałowego i wykonywania rysunków technicznych wydajność nie jest wymagana. Nie ma sposobu kontroli i egzekucji wyników nigdzie poza produkcją, ponieważ jest to najbardziej reprezentatywny i widoczny obszar.

Rysunek 7. Korelacja podprocesów projektów składająca się na wynik

Data

Freq

uenc

y

600-60-120-180-240

200

150

100

50

0

Mean StDev N-0,6339 8,470 224

-81,5 69,21 224

Variableprodukcja X/4dokumentacja X/4

Histogram of produkcja X/4; dokumentacja X/4Normal

Data

Freq

uenc

y

300-30-60-90-120

60

50

40

30

20

10

0

Mean StDev N15,40 15,72 224

-14,76 23,96 224

Variableprodukcja X/5dokumentacja X/5

Histogram of produkcja X/5; dokumentacja X/5Normal

Data Data

Freq

uenc

y

13590450-45-90-135

140

120

100

80

60

40

20

0

Mean

-39,36 32,36 224-57,08 33,97 224

StDev N4,228 9,841 224

-94,38 33,96 224

Variableprodukcja X/7dokumentacja X/7materia³� X/7tzdm X/7

Histogram of produkcja X/7; dokumentacja X/7; materia³� X/7; tzdm X/7Normal

100

80

60

40

20

0

Variableprodukcja X/6dokumentacja X/6materia³� X/6

Histogram of produkcja X/6; dokumentacja X/6; materia³� X/6Normal

Mean

-17,56 22,99 224

StDev N3,942 9,378 224

-29,60 21,05 224

ncy

Freq

ue

40200-20-40-60-80

Na rysunku 7 widać, że na jednostce X/7 terminarz zabezpieczenia dokumentacyjno- materiałowego (dokument centralny) odstaje od procesu, a jest to dokument, na którym bazuje całe przedsiębiorstwo. Dokument, który ramowo przedstawia na kiedy ma być gotowa dokumentacja oraz na kiedy ma być skompletowany materiał gotowy do rozpoczęcia produkcji. Na wykresie widać również, iż pomiędzy wykonaniem dokumentacji a sprowadzeniem materiału do firmy upływa około 42 dni. Mamy tu do czynienia z zarządzaniem na czas, „Just in Time” (JIT Production). Można przyjąć, iż dokumentacja jest sporządzana w terminie, na jej podstawie zamówiono materiał w hucie, jednak produkcja rządzi się innymi prawami. Zaczęła się później niż mogła i skończyła wcześniej, niż dostarczono komplet materiału. Było to możliwe tylko dlatego, że realizowano dużą serię projektów tego samego typu i rolowano (przerzucano) materiał z projektu na projekt. Nie było właściwego materiału, aby rozpocząć realizację produkcji w terminie, brano więc potrzebny materiał z jednego projektu, aby zakończyć zadanie na projekcie wcześniejszym, który potrzebował identycznego materiału

W czasie badania rozkładu prawdopodobieństwa produkcji (rysunek 8) powstał dylemat, czy zakwalifikować dane wynikowe jako krzywe bimodalne, czy jako dane skoncentrowane na celu. Po dokonaniu wnikliwej analizy uznano, że są to dane drugiego typu, gdyż jest to jeden proces charakteryzujący się dużą zmiennością a nie dwa różne (lub więcej) – nierozdzielne procesy.

Rysunek 8. Ocena jakości dopasowania modelu poprzez ocenę rozkładu

produkcja X/7

Perc

ent

6050403020100-10-20-30

99,9

99

9590

80706050403020

10

5

1

0,1

Mean

<0,005

4,228StDev 9,841N 224AD 29,510P-Value

Probability Plot of produkcja X/7Normal - 95% CI

produkcja X/6

Perc

ent

403020100-10-20-30

99,9

99

9590

80706050403020

10

5

1

0,1

Mean

<0,005

3,942StDev 9,378N 224AD 18,487P-Value

Probability Plot of produkcja X/6Normal - 95% CI

produkcja X/5

Perc

ent

7550250-25-50

99,9

99

9590

80706050403020

10

5

1

0,1

Mean

<0,005

15,40StDev 15,72N 224AD 6,289P-Value

Probability Plot of produkcja X/5Normal - 95% CI

produkcja X/4

Perc

ent

40200-20-40-60

99,9

99

9590

80706050403020

10

5

1

0,1

Mean

<0,005

-0,6339StDev 8,470N 224AD 15,517P-Value

Probability Plot of produkcja X/4Normal - 95% CI

Jedna z ogromnej ilości opcji programu Minitab 14 pozwala na porównanie wyników wydajności na poszczególnych jednostkach, przez porównanie rozkładu prawdopodobieństwa badanych procesów, co przedstawiono na rysunku 9. Na uwagę zasługuje projekt X/4 gdyż jest najbardziej stabilny i skoncentrowany na celu, jednak nie należy tylko na tej podstawie oceniać całego procesu, można nie zauważyć niektórych ważnych czynników realizacji. Nie widać również jak kształtują się te same wskaźniki na projektach podobnych ze względu na różną skalę zadań.

Rysunek 9. Porównanie rozkładu prawdopodobieństwa produkcji dla poszczególnych projektów

W ten sam sposób porównano rozkłady prawdopodobieństwa dla terminowości dostarczenia dokumentacji do produkcji, rysunek 10. Rysunek 10 Porównanie rozkładu prawdopodobieństwa dokumentacji dla poszczególnych projektów

Każdy nowy wykres odsłania nowe możliwości zoptymalizowania kolejnych

kłócących się ze sobą procesów i podprocesów, jak wielkie można poczynić oszczędności, które można by przełożyć np. na dodatkowe kontrakty, gdyż w wyniku lepszego zarządzania okazało się że rocznie firma jest w stanie zrealizować co najmniej jeden cały projekt więcej.

Na rysunku 11 porównano rozkłady prawdopodobieństwa dla poszczególnych procesów wchodzących w skład realizowanego projektu, co przedstawia się następująco.

Data

Perc

ent

2001000-100-200-300

99,9

99

9590

80706050403020

10

5

1

0,1

Mean<0,005

-81,5 69,21 224 5,229 <0,005

StDev N AD P-0,6339 8,470 224 15,517

Variableprodukcja X/4dokumentacja X/4

Probability Plot of produkcja X/4; dokumentacja X/4Normal - 95% CI

Data

Perc

ent

100500-50-100-150

99,9

99

9590

80706050403020

10

5

1

0,1

Mean<0,005

-14,76 23,96 224 6,684 <0,005

StDev N AD P15,40 15,72 224 6,289

Variableprodukcja X/5dokumentacja X/5

Probability Plot of produkcja X/5; dokumentacja X/5Normal - 95% CI

Data

Perc

ent

50250-25-50-75-100

99,9

99

9590

80706050403020

10

5

1

0,1

Mean<0,005

-29,60 21,05 224 2,102 <0,005-17,56 22,99 224 1,585

StDev

<0,005

N AD P3,942 9,378 224 18,487

Variable

materia³� X/6

produkcja X/6dokumentacja X/6

Probability Plot of produkcja X/6; dokumentacja X/6; materia³� X/6Normal - 95% CI

Data

Perc

ent

100500-50-100-150-200-250

99,9

99

9590

80706050403020

10

5

1

0,1

Mean<0,005

-94,38 33,96 224 2,182 <0,005-39,36 32,36 224 1,580

StDev

<0,005-57,08 33,97 224 3,317 <0,005

N AD P4,228 9,841 224 29,510

Variable

materia³� X/7tzdm X/7

produkcja X/7dokumentacja X/7

Probability Plot of produkcja X/; dokumentacja; materia³� X/7; tzdm X/7Normal - 95% CI

W międzyczasie na podstawie wykonanych badań wyciągnięto wnioski pośrednie.:

Jak pokazują wykresy, najbardziej optymalne warunki dla produkcji można by uzyskać w sytuacji, gdyby materiał do produkcji przychodził z wyprzedzeniem 30-dniowym. Jednak sama dostawa blach z huty do stoczni trwa średnio 42 dni.

Jako że za bazę dla wszystkich procesów przyjęto termin zakończenia zadania wydziałowego, termin zerowy oznacza wykonanie zadania dokładnie na czas lub też zgodę na zakończenie tego zadania w okresie od 7 dni wcześniej do 7 dni później. Dzieje się tak dlatego, iż do tej pory nikt nad właścicielem procesu rozkroju blach nie próbował koordynować prac Biura Konstrukcyjnego i Działu Zaopatrzenia. Jednak aby tego dokonać, należy zapewnić dostępność materiału na 33 dni przed terminem zakończenia, co ma stanowić górną granicę specyfikacji procesu (USL). Dolną granicę (LSL) stanowi okres 6 tygodni tj. 42 dni, gdyż tyle średnio trwa realizacja zamówienia z dostawą do stoczni – te dwa zakresy uwzględniono poniżej (Tabela 1). Aby móc zamówić materiał do produkcji musi być gotowa dokumentacja projektowo-konstrukcyjna, przy której z WCR (wykazu części do rysunku) można dokonać zamówienia. Dla dokumentacji określono podobny zakres jak dla produkcji i zaopatrzenia gdyż z obserwowanych danych historycznych wydaje się on wystarczający.

Na tej podstawie do dalszych analiz ustalono dolną i górną granice specyfikacji dla podprocesów :

Tabela 1 Podproces Dolna granica specyfikacji Górna granica specyfikacji 1 Produkcji -7 dni 7 dni 2 Zaopatrzenia materiału -75 dni -30 dni 3 Dokumentacji -105 dni -75 dni (zakresy poszczególnych granic specyfikacji są wielkościami, których należy poszukiwać)

Dodatkowo w planowaniu podprocesu produkcji rozkroju blach uwzględnia się,

iż niezależnie od pracochłonności danego zadania wydziałowego planowany termin wykonania jest zakładany standardowo na 28 dni. Jest to fałszowanie planowania, gdyż technologia produkcji zakłada podział technologiczny rejonami i stopniem skomplikowania (główne wskaźniki to wielkość i ciężar), jak również terminami, co w żaden sposób na etapie rozkroju blach i prefabrykacji wstępnej nie przekłada się na pracochłonność. Jednak zostało to zaczerpnięte z dobrych praktyk produkcyjnych, ale nie uwzględniono komputeryzacji przedsiębiorstw i automatyzacji procesów. W tym momencie można brać pod uwagę jedynie ilość ciętych metrów blachy stalowej i ilość spawanych metrów blachy stalowej (ewentualnie powierzchnie gięte blach), a nie są to te same wielkości. Tych drugich i trzecich nikt nie kontroluje, gdyż jest to zbyt pracochłonne i skomplikowane, przy bazie danych jaką dysponuje, czy też stworzyła firma.

Dodatkowo zaobserwowano iż należy wyraźnie oddzielić wszystkie procesy od siebie tak, aby były widoczne i osoba odpowiedzialna za swój podproces poczuła się w miarę komfortowej sytuacji – rozpoczynając swój proces i wiedząc, na jakim etapie realizacji jest proces poprzedni. Poszczególne procesy reprezentują tabele 2,3,4.

Tabela 2 PRODUKCJA

ST przewidywane

Mean St.Dev Z.USL Z.LSL Z.Bench Z.Shift P.USL P.LSL P.Total Yield DPMO Pp Ppk

X/7 10,5 2,61 1,5 0,0045157 99,55 4515,7

X/6 10,5 2,68 1,5 0,0036606 99,63 3660,6

X/5 10,5 2,06 1,5 0,0198622 98,01 19862,2

X/4 10,5 2,25 1,5 0,0122403 98,78 12240,3

LT osiągalne

Mean St.Dev Z.USL Z.LSL Z.Bench Z.Shift P.USL P.LSL P.Total Yield DPMO Pp Ppk

X/7 4,00897 9,646 2,49 1,11 1,11 1,5 0,0064390 0,1268750 0,1333314 86,67 133314,1 0,60 0,38

X/6 4,10314 9,207 2,60 1,21 1,18 1,5 0,0047209 0,1139090 0,1186300 88,14 118629,5 0,63 0,40

X/5 15,4018 15,734 0,80 1,42 0,56 1,5 0,2116480 0,0772508 0,2888990 71,11 288899,0 0,37 0,27

X/4 -0,6339290 8,48 3,38 0,75 0,75 1,5 0,0003669 0,2264110 0,2267780 77,32 226777,8 0,69 0,25

Yeld PRODUKCJA jest to produktywność czy też stopa zwrotu i mówi nam, że losowo wybrane, realizowane zadanie badanego podprocesu ma w LongTerm (to jest w terminie powyżej 1 roku) od 71,11[%] do 88,14[%] szansy znajdowania się w przedziale +/- 3 odchylenia standardowe od średniej. Zaś jedno St. Dev. PRODUKCJA (odchylenie standardowe) jest to czas do najpóźniej wykonanego zadania, jeśli więc mamy 9,646 dnia, to zakres +/- 3 odchylenia standardowe to jest okres 60 dni.

Jeśli wartość Z. Shift PRODUKCJA jest poniżej jedności wskazuje ukryte rezerwy na produkcji dlatego wprowadza się np. współczynniki korekcyjne na normatywy kalkulacji kosztów. Z. Bench PRODUKCJA jest to aktualna zdolność procesu, przyjmująca wartość od 0,56 do 1,18 a zdolność procesu będąca do osiągnięcia to od 2,06 do 2,68, im wyższa tym lepsza.

Dla jednostki X/4 Z. Bench PRODUKCJA zakłada, że w krótkim okresie czasu ustabilizuje się on na 2,25 dnia, aby docelowo osiągnąć wartość 0,75 dnia w LongTerm. Faktem jest że wszystkie Z. Bench PRODUKCJA docelowo zakładają w LongTerm że ustabilizują się na poziomie dwóch dni a w ShortTerm w granicach jednego dnia. A powinno być odwrotnie, Sigma powinna wzrastać w czasie, jednak przewidywany jest spadek wydajności w wypadku braku kontroli koordynacji.

Tabela 3 DOKUMENTACJA

ST przewidywane

Mean St.Dev Z.USL Z.LSL Z.Bench Z.Shift P.USL P.LSL P.Total Yield DPMO Pp Ppk

X/7 -90 1,08 1,5 0,139406 86,06 139406,3

X/6 -90 -0,66 1,5 0,745143 25,49 745143,5

X/5 -90 -1,02 1,5 0,845198 15,48 845198,0

X/4 -90 0,55 1,5 0,292415 70,76 292425,0

LT osiągalne

Mean St.Dev Z.USL Z.LSL Z.Bench Z.Shift P.USL P.LSL P.Total Yield DPMO Pp Ppk

X/7 -94,375 33,994 0,57 0,31 -0,42 1,5 0,284355 0,377309 0,661664 33,83 661664,3 0,15 0,10

X/6 -29,5982 21,070 -2,15 3,58 -2,16 1,5 0,984413 0,0001726 0,984586 1,54 984586,0 0,24 -0,72

X/5 -14,7634 23,988 -2,51 3,76 -2,52 1,5 0,993982 0,0000844 0,944066 0,59 994066,1 0,21 -0,84

X/4 -81,5 69,287 0,09 0,34 -0,95 1,5 0,462629 0,367242 0,829871 17,01 829871,3 0,07 0,03

Yeld DOKUMENTACJA mówi że losowo wybrana dana w LongTerm ma wartość od 0,54 [%] do 33,83 [%] szansy znajdowania się w przedziale +/- 3 odchylenia standardowe od średniej Z Shift DOKUMENTACJA wskazuje ukryte rezerwy w biurze konstrukcyjnym, gdyż są niewłaściwe zasady płacenia za wykonywane prace: od ilości rysunków, od ilości uszczegółowień, od ilości pozycji na rysunku itp. Z Bench DOKUMENTACJA jest to aktualna zdolność procesu będąca w granicach od -2,52 do -0,42, a zdolność procesu będąca do osiągnięcia to od -1,02 do 1,08

Dla jednostki X/4 dla Z Bench DOKUMENTACJA zakłada się, że w krótkim okresie czasu ustabilizuje się on na 0,55 dnia, aby docelowo osiągnąć wartość -0,95 dni w LongTerm a. Faktem jest że wszystkie Z Bench DOKUMENTACJA zakładają w ShortTerm że ustabilizują się na poziomie minus dnia a docelowo w LongTerm w granicach minus dwa dni.

Tabela 4 MATERIAŁ

ST przewidywane

Mean St.Dev Z.USL Z.LSL Z.Bench Z.Shift P.USL P.LSL P.Total Yield DPMO Pp Ppk

X/7 -52,5 1,45 1,5 0,0742289 92,58 74228,9

X/6 -52,5 0,94 1,5 0,173280 82,67 173280,5

LT osiągalne

Mean St.Dev Z.USL Z.LSL Z.Bench Z.Shift P.USL P.LSL P.Total Yield DPMO Pp Ppk

X/7 -39,3571 32,392 0,29 1,1 -0,05 1,5 0,386341 0,135590 0,521931 47,81 521930,8 0,23 0,1

X/6 -17,5625 23,016 -0,54 2,5 -0,56 1,5 0,705535 0.0062879 0,711823 28,82 711823,3 0,33 -0,18

Yeld MATERIAŁ mówi że losowo wybrana dana ma w LongTerm wartość od 28,82 [%] do 47,81 [%] szansy znajdowania się w przedziale +/- 3 odchylenia standardowe od średniej Z Shift MATERIAŁ wskazuje ukryte rezerwy w zaopatrzeniu na które składa sie wybór dostawców, sposób finansowania i zamawiania potrzebnych materiałów do bieżącego wykorzystana na produkcji Z Bench MATERIAŁ aktualna zdolność procesu ma wartość pomiędzy 0,94 do 1,45 a zdolność procesu będąca do osiągnięcia to od -0,05 do -0,56

Dla jednostki X/7 dla Z Bench MATERIAŁ zakłada się, że w krótkim okresie czasu ustabilizuje się on na 1,45 dnia, aby docelowo osiągnąć wartość -0,05 dnia w LongTerm. Wnioski końcowe

Najważniejsze w tej analizie jest wskazanie ilości wad (błędów) na milion możliwości czyli DMPO, gdyż analiza Multi Vari jako część metodologii Six Sigma właśnie w ten sposób określa zdolność procesu. Z porównania procesów produkcji [Tabela 2], dostaw materiałowych [Tabela 3] i dokumentacji [Tabela 4] wynika, że dla jednostki X/7 [Tabela 2] DPMO = 4515,7 / 133314,1; [Tabela 3] DPMO = 199406,3 / 661664,3; [Tabela 4] DPMO = 74228,9 / 521930,8 gdzie pierwsza wartość to ShortTerm a druga LongTerm najgorzej wypada proces [Tabela 3] niewiele lepiej proces [Tabela 4], najdziwniejsze że przy takich parametrach całkiem nieźle broni się proces [Tabela 2]. Proces produkcji [Tabela 2] ma w LT lepsze parametry niż proces [Tabela 3] w ST.

Optymalizacji produkcji wymagają właśnie te etapy nie będące produkcją a mające znaczący wpływ na nią. Dzięki poprawie właśnie tych procesów można uzyskać jeszcze lepszą sprawność procesu produkcji.

Zakłada się, że wskaźnik zdolności procesu Cpk < 1 oznacza proces całkowicie niewydolny, gdyby na tej podstawie oceniać przedstawione procesy, to żaden z nich nie kwalifikuje się, aby uznać go za proces wydolny, produkcja pewnie okazała by się procesem wydolnym, jednak z różnych przyczyn niezdolnym. W mojej ocenie mimo wszystko najlepszym, z ukrytymi rezerwami organizacyjno technologicznymi, o czym świadczyć może sprawność realizacji znacznie opóźnionych zadań.

Kolejnym interesującym wskaźnikiem jest Yeld to jest wydajność czy też zysk z procesu, rekordowa wydajność 0,59[%] została zarejestrowana i wykazana dla dokumentacji na jednostce X/5 najbardziej opóźniony i nieregularny rzeczywisty proces - równie dobrze można było nic nie robić. Rzeczywista wydajność produkcji w

tym samym czasie zawiera się w granicach 71,11[%] do 88,14[%], i jest to wynik nadzwyczaj dobry w porównaniu z podprocesami, które wpływają na jego realizację. Aby wyniki z tej analizy miały wpływ na proces muszą być wprowadzane w każdym podprocesie, systematycznie kontrolowane i okresowo korygowane. Tak wygląda jakość zarządzania produkcją.