Проектирование для Six Sigma ( DFSS ) — это набор передовых методов разработки новых продуктов и процессов. Иногда он применяется как процесс инженерного проектирования или метод управления бизнес-процессами . DFSS был создан в General Electric для развития успеха, достигнутого с традиционными Six Sigma ; но вместо улучшения процессов DFSS был создан для разработки новых продуктов. Он используется во многих отраслях, таких как финансы, маркетинг, базовое машиностроение, перерабатывающая промышленность, управление отходами и электроника. Он основан на использовании статистических инструментов, таких как линейная регрессия , и позволяет проводить эмпирические исследования, аналогичные тем, которые проводятся в других областях, таких как социальные науки . В то время как инструменты и порядок, используемые в Six Sigma, требуют наличия и функционирования процесса, DFSS имеет целью определение потребностей клиентов и бизнеса и внедрение этих потребностей в созданное таким образом решение для продукта. Он используется для проектирования продукта или процесса в отличие от улучшения процесса . [1] Измерение является наиболее важной частью большинства инструментов Six Sigma или DFSS, но в то время как в Six Sigma измерения производятся на основе существующего процесса, DFSS фокусируется на получении глубокого понимания потребностей клиентов и использовании их для информирования о каждом проектном решении и компромиссе.
Существуют различные варианты внедрения DFSS. В отличие от Six Sigma, которая обычно реализуется через проекты DMAIC (Определение - Измерение - Анализ - Улучшение - Контроль), DFSS породил ряд пошаговых процессов, все в стиле процедуры DMAIC. [2]
DMADV , определение – измерение – анализ – проектирование – проверка, иногда синонимично называют DFSS, хотя также используются альтернативы, такие как IDOV (идентификация, проектирование, оптимизация, проверка). Традиционный процесс DMAIC Six Sigma, как он обычно практикуется, который сосредоточен на эволюционном и непрерывном улучшении разработки производственного или сервисного процесса, обычно происходит после того, как первоначальное проектирование и разработка системы или продукта в основном завершены. DMAIC Six Sigma, как он практикуется, обычно потребляется для решения существующих проблем производственного или сервисного процесса и устранения дефектов и вариаций, связанных с дефектами. Очевидно, что производственные вариации могут влиять на надежность продукта. Таким образом, должна существовать четкая связь между проектированием надежности и Six Sigma (качество). Напротив, DFSS (или DMADV и IDOV) стремится создать новый процесс там, где его не было, или где существующий процесс считается неадекватным и требует замены. DFSS стремится создать процесс с конечной целью оптимального встраивания эффективности методологии Six Sigma в процесс до внедрения; Традиционная концепция «Шесть сигм» направлена на постоянное совершенствование уже существующего процесса.
DFSS стремится избегать проблем в процессе производства/обслуживания, используя передовые методы, чтобы избегать проблем в процессе на начальном этапе (например, предотвращение пожаров). При объединении эти методы получают надлежащие потребности клиента и выводят требования к параметрам инженерной системы, которые повышают эффективность продукта и обслуживания в глазах клиента и всех других людей. Это дает продукты и услуги, которые обеспечивают большую удовлетворенность клиентов и увеличивают долю рынка. Эти методы также включают инструменты и процессы для прогнозирования, моделирования и имитации системы доставки продукта (процессы/инструменты, персонал и организация, обучение, объекты и логистика для производства продукта/услуги). Таким образом, DFSS тесно связан с исследованием операций (решение задачи о рюкзаке ), балансировкой рабочего процесса. DFSS в значительной степени является проектной деятельностью, требующей инструментов, включая: развертывание функции качества (QFD), аксиоматическое проектирование , ТРИЗ , проектирование для X , проектирование экспериментов (DOE), методы Тагучи , проектирование допусков, робастификация и методология поверхности отклика для оптимизации одного или нескольких ответов. Хотя эти инструменты иногда используются в классическом процессе DMAIC Six Sigma, они используются исключительно DFSS для анализа новых и беспрецедентных продуктов и процессов. Это параллельный анализ, направленный на оптимизацию производства, связанную с дизайном.
Методология поверхности отклика и другие инструменты DFSS используют статистические (часто эмпирические) модели, и поэтому практикующие специалисты должны знать, что даже лучшая статистическая модель является приближением к реальности. На практике и модели, и значения параметров неизвестны и подвержены неопределенности в дополнение к незнанию. Конечно, предполагаемая оптимальная точка не обязательно должна быть оптимальной в реальности из-за ошибок оценок и неадекватности модели. Неопределенности можно обрабатывать с помощью байесовского предсказательного подхода, который рассматривает неопределенности в параметрах модели как часть оптимизации. Оптимизация основана не на подобранной модели для среднего отклика, E[Y], а скорее на апостериорной вероятности того, что отклики удовлетворяют заданным спецификациям, максимизируемой в соответствии с имеющимися экспериментальными данными. [3]
Тем не менее, методология поверхности отклика имеет эффективный послужной список, помогая исследователям улучшать продукты и услуги: например, оригинальное моделирование поверхности отклика Джорджа Бокса позволило инженерам-химикам усовершенствовать процесс, который годами застрял в седловой точке. [4]
Сторонники DMAIC, DDICA (Design Develop Initialize Control and Allocate) и Lean-методов могут утверждать, что DFSS подпадает под общую рубрику Six Sigma или Lean Six Sigma (LSS). Обе методологии фокусируются на удовлетворении потребностей клиентов и бизнес-приоритетов в качестве отправной точки для анализа. [5] [1]
Часто можно увидеть, что [ обтекаемые слова ] инструменты, используемые для методов DFSS, сильно отличаются от инструментов, используемых для DMAIC Six Sigma. В частности, специалисты DMAIC, DDICA часто используют новые или существующие механические чертежи и инструкции по производственному процессу в качестве исходной информации для выполнения своего анализа, в то время как специалисты DFSS часто используют симуляции и параметрические инструменты проектирования/анализа систем для прогнозирования как стоимости, так и производительности возможных архитектур систем. Хотя можно утверждать, что [ обтекаемые слова ] два процесса похожи, на практике рабочая среда достаточно отличается, так что DFSS требует разных наборов инструментов для выполнения своих задач проектирования. DMAIC, IDOV и Six Sigma по-прежнему можно использовать во время погружений в глубину анализа архитектуры системы и для процессов Six Sigma «back-end»; DFSS предоставляет процессы проектирования систем, используемые в сложных проектах front-end систем. Также используются системы back-front. Это составляет 3,4 дефекта на миллион возможностей проектирования, если все сделано правильно.
Традиционная методология шести сигм, DMAIC, стала стандартным инструментом оптимизации процессов для химической промышленности. Однако стало ясно, что [ ласковые слова ] обещание шести сигм, в частности, 3,4 дефекта на миллион возможностей (DPMO), просто недостижимо после факта. Следовательно, растет движение за внедрение дизайна шести сигм, обычно называемого дизайном для инструментов шести сигм DFSS и DDICA. Эта методология начинается с определения потребностей клиентов и приводит к разработке надежных процессов для удовлетворения этих потребностей. [6]
Проектирование для Six Sigma возникло из методологий качества Six Sigma и Define-Measure-Analyze-Improve-Control (DMAIC), которые изначально были разработаны Motorola для систематического улучшения процессов путем устранения дефектов. В отличие от своих традиционных предшественников Six Sigma/DMAIC, которые обычно сосредоточены на решении существующих производственных проблем (например, «тушении пожаров»), DFSS нацелен на предотвращение производственных проблем путем более активного подхода к решению проблем и привлечения усилий компании на ранней стадии для сокращения проблем, которые могут возникнуть (например, «предотвращение пожаров»). Основная цель DFSS — добиться значительного сокращения количества несоответствующих единиц и вариации производства. Он начинается с понимания ожиданий клиентов, потребностей и критических для качества вопросов (CTQ) до того, как проектирование может быть завершено. Обычно в программе DFSS только небольшая часть CTQ связана с надежностью (CTR), и поэтому надежность не получает центрального внимания в DFSS. DFSS редко рассматривает долгосрочные (после производства) проблемы, которые могут возникнуть в продукте (например, сложные проблемы усталости или электрического износа, химические проблемы, каскадные эффекты отказов, взаимодействия на уровне системы). [7]
Аргументы о том, что отличает DFSS от Six Sigma, демонстрируют сходство между DFSS и другими устоявшимися инженерными практиками, такими как вероятностное проектирование и проектирование для качества. В целом Six Sigma с ее дорожной картой DMAIC фокусируется на улучшении существующего процесса или процессов. DFSS фокусируется на создании новой ценности с использованием входных данных от клиентов, поставщиков и потребностей бизнеса. Хотя традиционная Six Sigma также может использовать эти входные данные, фокус снова делается на улучшении, а не на проектировании какого-то нового продукта или системы. Это также показывает инженерную основу DFSS. Однако, как и другие методы, разработанные в инженерии, нет никаких теоретических причин, по которым DFSS не может использоваться в областях за пределами инженерии. [8] [9]
Исторически сложилось так, что хотя первые успешные проекты Design for Six Sigma в 1989 и 1991 годах предшествовали созданию процесса улучшения процесса DMAIC, Design for Six Sigma (DFSS) принят отчасти потому, что организации Six Sigma обнаружили, что они не могут оптимизировать продукты после трех или четырех Sigma без фундаментальной переработки продукта, и потому, что улучшение процесса или продукта после запуска считается менее эффективным и результативным, чем проектирование качества. Уровни производительности «Шести сигм» должны быть «встроенными».
DFSS для программного обеспечения по сути является не поверхностной модификацией «классического DFSS», поскольку характер и природа программного обеспечения отличаются от других областей инженерии. Методология описывает подробный процесс успешного применения методов и инструментов DFSS на протяжении всего проектирования программного продукта, охватывая весь жизненный цикл разработки программного обеспечения: требования, архитектура, проектирование, реализация, интеграция, оптимизация, верификация и валидация (RADIOV). Методология объясняет, как строить прогностические статистические модели для надежности и устойчивости программного обеспечения, и показывает, как методы моделирования и анализа можно сочетать с методами структурного проектирования и архитектуры для эффективного производства программного обеспечения и информационных систем на уровнях Six Sigma.
DFSS в программном обеспечении действует как клей для смешивания классических методов моделирования программной инженерии, таких как объектно-ориентированное проектирование или эволюционная быстрая разработка, со статистическими, прогностическими моделями и методами моделирования. Методология предоставляет инженерам-программистам практические инструменты для измерения и прогнозирования качественных характеристик программного продукта, а также позволяет им включать программное обеспечение в модели надежности системы.
Хотя многие инструменты, используемые в DFSS-консалтинге, такие как методология поверхности отклика, передаточная функция с использованием линейного и нелинейного моделирования, аксиоматическое проектирование, моделирование, берут свое начало в выводной статистике, статистическое моделирование может пересекаться с аналитикой и добычей данных,
Однако, несмотря на то, что DFSS как методология успешно использовалась в качестве сквозной [технической проектной структуры] для аналитических и горнодобывающих проектов, эксперты в данной области отметили, что она несколько похожа на принципы CRISP-DM.
Утверждается, что DFSS лучше подходит для инкапсуляции и эффективной обработки большего количества неопределенностей, включая отсутствующие и неопределенные данные, как с точки зрения точности определения, так и их абсолютного общего числа по отношению к аналитическим задачам и задачам добычи данных; подходы «шести сигм» к добыче данных широко известны как DFSS, а не CRISP [CRISP-DM относится к методологии прикладной структуры добычи данных SPSS ].
Замечено, что проекты по добыче данных с DFSS значительно сократили жизненный цикл разработки. Обычно это достигается путем проведения анализа данных по заранее разработанным тестам соответствия шаблонам с помощью техно-функционального подхода с использованием многоуровневого развертывания функции качества в наборе данных.
Практикующие специалисты утверждают, что постепенно усложняющиеся шаблоны KDD создаются путем многократного выполнения DOE на моделируемых сложных многомерных данных, а затем шаблоны вместе с журналами подробно документируются с помощью алгоритма на основе дерева решений.
DFSS использует развертывание функций качества и SIPOC для проектирования характеристик известных независимых переменных, тем самым помогая в технико-функциональном вычислении производных атрибутов.
После того, как прогностическая модель рассчитана, исследования DFSS можно также использовать для получения более надежных вероятностных оценок ранга прогностической модели в реальных условиях.
Фреймворк DFSS успешно применяется для предиктивной аналитики в области HR-аналитики. Эта область применения традиционно считается очень сложной из-за особой сложности прогнозирования человеческого поведения.