📰 کنترل واریانس و حذف هزینه‌های پنهان کیفیت: تبیین رویکرد داده‌محور Six Sigma و چرخه DMAIC در بهینه‌سازی فرآیندها🔑 #SixSigma #DMAIC #ProcessVariability #CostOfPoorQuality #ProcessImprovementکاهش واریانس فرآیندی یکی از ارکان بنیادی در ارتقای سطح بلوغ فرآیندی سازمان‌هاست. تاکید بر متدولوژی Six Sigma و چرخه پنج‌مرحله‌ای DMAIC، نشان‌دهنده لزوم شناسایی و حذف «هزینه‌های پنهان عدم کیفیت» (COPQ) است. در مدیریت سنتی فرآیندها، تمرکز غالباً بر عملکرد متوسط قرار دارد، در حالی که ریشه اصلی خطاها، اتلاف‌ها و نارضایتی مشتریان در عدم قطعیت و واریانس رفتار فرآیند نهفته است.از منظر مهندسی فرآیند و تحول دیجیتال، ساختار DMAIC رویکردی نظام‌مند و داده‌محور (Data-Driven) ارائه می‌دهد که مکمل چارچوب‌های مدیریت فرآیندهای کسب‌وکار (BPM) و مدیریت کیفیت جامع (TQM) است. به‌کارگیری ابزارهایی چون SIPOC و VOC در مرحله تعریف، ارزیابی دقیق نرخ خطا (DPMO) در مرحله اندازه‌گیری و ریشه‌یابی آماری ناکارآمدی‌ها، مانع از مکانیزه‌سازی یا اتوماسیون فرآیندهای معیوب می‌شود؛ خطایی که در پروژه‌های RPA یا پیاده‌سازی ERP بدون اصلاح اولیه فرآیند به‌وفور رخ می‌دهد.امروزه ترکیب متدولوژی Six Sigma با فناوری‌های نوین مانند فرایندکاوی (Process Mining) شتاب بی‌نظیری به فازهای Measure و Analyze می‌بخشد. شفافیت حاکم بر داده‌های واقعی رویدادها (Event Logs) اجازه می‌دهد تا علل ریشه‌ای نوسانات بدون اتکا به حدس و گمان کشف شوند و در نهایت، استقرار ابزارهای کنترل آماری (SPC) پایداری دستاوردهای عملیاتی را تضمین نماید.🗞 منبع: estadao.com.br🔗 https://www.estadao.com.br/educacao/blog-fundacao-vanzolini/six-sigma-como-o-dmaic-reduz-defeitos-e-aumenta-lucros/—@businessprocessmanagementwebsite: www.bpmn.ir