Почему проекты Six Sigma терпят неудачу на практике

Хотим поделиться статьей известного провокатора Тео Пристли (Theo Priestley) о пробелах в методологии Six Sigma.

Несмотря на то, что эта статья может вызвать неодобрение поклонников методологии Six Sigma, я все же намерен на реальном примере показать, почему большинство прагматичных клиентов не заинтересованы в достижении сверх результатов, к которым стремится Six Sigma (3-4 дефекта на 1 000 000 операций – прим. BPM-in-UA).

Опираясь на свой многолетний опыт, я обнаружил, что клиенты больше заинтересованы в построении корпоративной культуры непрерывных улучшений, которая через реализацию понятных инициатив вовлекает всех сотрудников организации, нежели в построении уравнений, которые позволят рассчитать траекторию полета космического корабля Appollo 13.

Астрофизика для колл-центра

Классический пример, без купюр рассказывающий о реализации проекта по улучшению процесса «прием звонка от клиента» в колл-центре  с помощью методологии Six Sigma:

Мне нужна помощь в реализации проекта Six Sigma, который многим может показаться простым: возьмем процесс «прием звонка от клиента».

Критерием качества данного процесса является время ответа клиенту. Если оно более 60 секунд, то — в терминологии Six Sigma —  это дефект. Для данного случая количество возможностей равно 1.  Предположим,  что из 300 звонков у 123 звонков время ожидания клиента превышает 60 секунд. В этом случае значение Сигма будет равно 1,727. Данное значение было получено с помощью формулы Сигма= НОРМСТОБР(1- 123/300)+1,5. DPMO (количество дефектов на миллион возможностей) = 410000.

Может ли кто-нибудь на основании приведенного примера ответить на вопрос: как мне получить кривую нормального распределения? Откуда мне взять значения нижней и верхней границы спецификации?  Как построить кривую нормального распределения в Excel? С нетерпением жду Ваших ответов»

Прагматичный ответ

Я спросил BPM-консультанта о ситуации, описанной выше, и он ответил следующее:

… В конце концов, если вы построите кривую нормального распределения и скажете мне значения нижней и верхней границы спецификации, а также значения Сигма и DPMO, то что мне, с точки зрения бизнеса, с этим делать, какая от этого польза?

Последняя фраза говорит о многом. Обладая статистической информацией, я вряд ли смогу преобразовать ее в конкретные действия по улучшению процесса. Более того, сведя анализ процесса к набору статистических вычислений, можно получить обратный эффект.

Закон снижения эффективности

Существует незримый предел для любых инициатив по улучшению процесса, когда начинает работать закон снижения эффективности и дальнейшие инициативы по улучшению не приводят к значительной отдаче. К сожалению, консультанты Six Sigma  не всегда могут распознать эту грань и продолжают свои бесконечные попытки по улучшению процесса.

Перестаньте улучшать процесс до смерти и посмотрите на проект с чистого листа.

Вот инструкция, которую упускают консультанты Six Sigma в своих попытках бесконечного улучшения процесса. ROI проекта Six Sigma с каждой итерацией становится все меньше, а в какой-то момент затраты могут превысить получаемые выгоды.

Начать с нуля – неплохая идея

Нам нужно донести до организаций и консультантов Six Sigma, что иногда нужно прекратить бесконечные улучшения процесса и изменить подход, чтобы получить максимальный результат. Мы должны помочь топ-менеджменту организаций понять, что доводить процесс до совершенства – неправильно, напротив, нужно точно знать момент, когда следует остановиться и пересмотреть подход, начав все с «чистого листа».

Нам всем (теоретикам и практикам) нужно адаптировать методологии под себя, под свои компании, под изменяющиеся обстоятельства, а не прямолинейно следовать методам и традициям вчерашнего дня.

Непрерывные улучшения — синоним постоянной адаптации. Почему же тогда, учитывая столь быстрые изменения в бизнес окружении и современных технологиях, сама методология Six Sigma не совершенствуется?

Сталкивались ли вы с подобными ситациями? Приходилось ли вам адаптировать методологию под специфику своей компании? Где та грань, когда дальнейшее совершенствование становится не целесообразным?