Os dados são um fator essencial para o crescimento dos negócios em todo o mundo. E indústrias em todo o mundo receberam o Big Data de braços abertos, onde está trazendo uma nova revolução para os padrões Lean Seis Sigma. Lean Seis Sigma é tudo sobre decisões baseadas em dados tomadas para melhorar os processos. Terabytes e petabytes de dados coletados precisam ser transformados em insights acionáveis para as empresas prosperarem nesse mercado sempre tão competitivo.
O Seis Sigma é uma metodologia de melhoria de processo orientada por estatísticas passo-a-passo, usada para reduzir as taxas de variação do processo. Esta filosofia Seis Sigma foi pioneira pela Motorola, GE, Ford e Allied Signal em meados dos anos 80 e 90, para obter um ROI melhor e aumentar seus lucros. Vamos explorar como o Seis Sigma evoluiu ao longo dos anos e seu potencial de analisar grandes quantidades e seu novo começo de técnicas de resolução de problemas e otimização de processos orientadas estatisticamente.
Mudanças objetivas de Redução de Defeitos para Otimização de Processos:
- De acordo com “O mundo real do uso de big data, o Relatório IBV”, ele diz que mais de 60% das empresas testemunharam um uso de dados cada vez mais incisivo como uma poderosa vantagem competitiva. Em todo o mundo, as empresas nunca abandonarão o Seis Sigma e os bancos estatísticos relacionados. É um fato conhecido que para qualquer um dos problemas complexos, não há melhor abordagem do que o processo DMAIC (Definir, Medir, Analisar, Melhorar e Controlar). Nos tempos de hoje, com grande quantidade de dados disponíveis, torna-se ainda mais fácil para o pessoal de operações entender o valor-chave dessa abordagem de solução de problemas. Na verdade, as ferramentas Seis Sigma evoluíram ao longo dos anos, quando passaram da redução de defeitos para a otimização de processos. As empresas acreditam que, em vez de encontrar algo errado e consertá-lo, elas estão se concentrando mais em algo que está "bem" e melhorando-o. Quando você tem seus processos sob controle, o próximo passo óbvio é otimizá-los. Sem a ajuda de dados, o Seis Sigma no passado era um recurso intensivo e demorado. Levou literalmente 6 meses ou um ano para concluir um projeto e, no final, os resultados foram difíceis de manter e não havia clareza em relação aos benefícios financeiros que ajudariam a alta administração a acreditar no Seis Sigma. Hoje, as empresas estão implementando apenas algumas ferramentas e não todo o projeto Seis Sigma. Por exemplo, o cliente sabe que um dos processos não está funcionando até a marca e precisa melhorá-lo. Como o cliente e sua equipe já possuem conhecimento do processo, eles estarão realizando diretamente um DOE - Design of Experiments, que é uma metodologia de testes de várias variantes para incentivar as configurações ideais do processo. Tudo isso foi possível porque a equipe teve acesso aos dados do cliente, o que ajudou a tomar uma decisão informada sobre como otimizar o processo. Quando as empresas começam a abordar questões mais complexas, o processo Seis Sigma reúne uma equipe para acelerar a execução do projeto. Eles começam definindo o problema, configuram sistemas de medição e, em seguida, começam a coletar dados. Após alguns meses, os dados coletados serão analisados pela equipe para criar um plano de ação e, em seguida, prosseguir com a implementação de técnicas de melhoria de processos.
Analise o fluxo maciço de dados em tempo real para criar insights úteis:
Hoje, os dados são coletados em todas as fases de nossas vidas, e qualquer coisa e tudo são como sua sequência de DNA, registros de streaming de vídeo, atividade de mídia social, etc. são alguns dos exemplos de como os dados brutos se parecem. Mas as empresas já estão usando esses dados brutos para pesquisa e para obter insights de mercado para garantir que seus serviços de negócios permaneçam relevantes no futuro. Por exemplo, de acordo com a Boeing, ela diz que um único voo transatlântico de um jato gigante de quatro motores gera 640 terabytes . Essa é uma quantidade enorme de dados e, se examinados com cuidado, podem fornecer insights úteis de onde você pode simplificar muitos processos.
As empresas usam padrões Lean Seis Sigma para aumentar a velocidade dos serviços empresariais, mantendo a qualidade. Se as empresas puderem acessar e analisar o fluxo maciço de dados em tempo real, isso poderá ajudar sua jornada Lean Seis Sigma a economizar uma enorme quantidade de recursos operacionais.
Mesmo antes da explosão do Big Data, as empresas registravam ou armazenavam os dados em pequena escala. Mas foi tão trabalhoso que a aplicação prática do Seis Sigma com base em dados foi completamente evitada. Hoje, a Data está disponível em todas as áreas e está ajudando metodologias de melhoria de processos como o Lean Seis Sigma para transformar processos que são desprovidos de desperdício e que oferece melhor qualidade de serviços.
No passado, a implementação do conceito Seis Sigma em uma organização exigia uma pessoa que possuísse o conhecimento de ferramentas estatísticas Seis Sigma e uma experiência de trabalhar em centenas de projetos. Mas hoje, ajudaram de maneira imensa, onde as empresas podem confiar em seus próprios funcionários para serem treinados e começar a implementá-los em áreas que proporcionam vitórias fáceis com alto impacto. Esse alto impacto deixa as pessoas empolgadas em sua organização e reúne um melhor suporte ao longo do caminho. Por exemplo, você pode ir em frente e começar com o seu domínio de marketing e vendas, pois oferece altos dados e alto impacto no cliente.
