Pro koho je DMAIC asistent vhodný?

Pro firmy s opakujícími se kvalitativními problémy, které se nedaří eliminovat ad-hoc řešeními. Nevyžaduje interního Six Sigma Black Belt — AI plní funkci metodického průvodce. Vhodné i pro Green Belt projekty.

Co je výstupem každé DMAIC fáze?

Define: Project Charter, VOC, SIPOC. Measure: Process Capability (Cp, Cpk), Gauge R&R. Analyze: Fishbone, FMEA, regresní analýza. Improve: DoE výsledky, pilotní test. Control: Control Plan, SPC karty, revidovaný SOP.

Jak dlouho trvá DMAIC projekt s AI asistentem?

Typický DMAIC projekt trvá 3–6 měsíců manuálně. S AI asistentem 6–12 týdnů — AI automatizuje analytické práce a dokumentaci, tým se soustředí na implementaci a rozhodnutí.

AI Six Sigma DMAIC asistent: zlepšování procesů bez Black Belt konzultanta

Six Sigma DMAIC je nejúčinnější metodika snižování variability procesů. Problém: správně aplikovaná vyžaduje Black Belt konzultanta za 15 000–30 000/projekt. AI asistent zpřístupňuje metodiku i bez externího poradenství.

Co DMAIC řeší

DMAIC (Define → Measure → Analyze → Improve → Control) je cyklus pro systematické zlepšování procesů s měřitelnou chybovostí — typicky když:

Reklamační míra je trvale nad 1 %
Výtěžnost výroby se nedaří zvýšit nad určitou úroveň
Variabilita procesu roste a příčina není jasná

Průběh DMAIC s AI asistentem

D — Define (definování)

AI pomáhá definovat projekt:

DMAIC Projekt: Snížení defektnosti povrchového lakování
Cíl: Z 4,2 % → pod 1,5 % do 3 měsíců

Project Charter (AI návrh):
  Problem Statement: Povrchová defektnost lakovací linky L2 je 4,2 %,
    což způsobuje 8 400 €/měs ztrátu z přepracování a zmetků.
  Goal Statement: Snížit defektnost pod 1,5 % do 31.07.2026
  Scope: Linka L2, ranní i odpolední směna
  
SIPOC (AI generovaný):
  Supplier: Dodavatel laku (3 dodavatelé)
  Input: Lak, ředidlo, vzduch, teplota haly
  Process: Čištění → Nanášení → Sušení → Kontrola
  Output: Nalakovaný díl
  Customer: Montáž (interní), zákazník (externí dodávka)

M — Measure (měření)

AI automaticky vypočítá z existujících dat:

Aktuální způsobilost procesu:
  Cp = 0,82  (cíl: >1,33)
  Cpk = 0,71 (cíl: >1,33)
  DPMO = 42 000 → 3,2 Sigma

Gauge R&R analýza:
  Variabilita měření: 18 % (hranice: <10 %)
  → Doporučení: Kalibrovat měřicí přípravek před pokračováním

A — Analyze (analýza)

AI koreluje data a navrhuje hypotézy:

Statisticky významné faktory (p < 0,05):
  1. Teplota v hale při nanášení (r = 0,71, p = 0,002)
  2. Čas od čištění po nanášení (r = 0,58, p = 0,018)
  3. Dávka ředidla (r = 0,44, p = 0,041)

Nevýznamné: obsluha, den v týdnu, dodavatel laku

Navrhovaný DoE experiment: 2^3 faktoriální design
  Faktory: Teplota (3 úrovně) × Čas čekání (2 úrovně) × Ředidlo (2 úrovně)

I — Improve (zlepšení)

Výsledky DoE experimentu, pilotní testování nových parametrů, ověření statistické významnosti zlepšení.

C — Control (kontrola)

AI generuje Control Plan s SPC kartami pro každý kritický parametr a revidovaný SOP (Standard Operating Procedure) pro obsluhu.

Výsledek: Proces pod kontrolou, zlepšení zdokumentováno, tým ví, jak udržet dosažené úrovně.

AI Six Sigma DMAIC asistent — strukturované zlepšování bez drahého Black Belt konzultanta