‘De mogelijkheden van Six Sigma in …...De mogelijkheden van Six Sigma in dienstenprocessen Woord...

FACULTEIT ECONOMIE EN BEDRIJFSKUNDE

Academiejaar 2005-2006

‘De mogelijkheden van Six Sigma in dienstenprocessen’

Scriptie voorgedragen tot het bekomen van de graad van: licentiaat in de toegepaste economische wetenschappen

optie: Technische Bedrijfskunde

Joren Groenvynck

Onder leiding van:Prof. dr. Paul Gemmel

“Permission”

De mogelijkheden van Six Sigma in dienstenprocessen

Woord vooraf

Het schrijven van deze scriptie was een boeiend proces die me veel nieuwe inzichten heeft

doen verwerven. Ik was echter nooit tot dit eindresultaat gekomen zonder de hulp van een

aantal mensen die ik dan ook graag zou bedanken.

Vooreerst zou ik graag een woord van dank willen richten naar een aantal personen die me

hartelijk ontvangen hebben en de tijd namen uitgebreid te antwoorden op mijn vragen. Zij

gaven me de mogelijkheid de theoretisch verworven kennis te toetsen aan de werkelijkheid:

de heer Pieter Willems, Black Belt van het Virga Jesse Ziekenhuis te Hasselt; de heer Guy

Boeckx, Master Black Belt bij AXA België te Mechelen en de heer Marco Bijvelds, consultant

bij TriVision Advies te Rotterdam.

Een bijzonder woord van dank gaat uit naar de heer Sven Saerens, Black Belt bij Telenet, voor

al zijn nuttige adviezen en aantekeningen. Naast een boeiend gesprek, was hij bovendien

bereid deze scriptie grondig na te lezen.

Verder zou ik graag mijn dank betuigen aan Prof. Dr. Gemmel en zijn assistente Mevr.

Vandaele, waarbij ik steeds terecht kon voor uitleg en informatie en die er bovendien voor

zorgden dat deze thesis steeds in de juiste richting bleef evolueren.

Een speciale dank gaat uit naar mijn ouders, zus en ook mijn vrienden, in het bijzonder

Wesley Wauters, die steeds voor me klaar stonden met aanmoedigingen en een luisterend oor.

Bedankt!

Joren Groenvynck

April 2006

I


Inhoudstafel

Woord vooraf ....................................................................................... I

Inhoudstafel ....................................................................................... II

Gebruikte afkortingen ........................................................................... VI

Lijst van tabellen ...............................................................................VIII

Lijst van fi guren .................................................................................VIII

Inleiding ............................................................................................ 1

Deel 1: Literatuurstudie .......................................................... 3

Hoofdstuk 1: Six Sigma ........................................................................... 4

1.1. Geschiedenis van Six Sigma ..........................................................................4

1.2. Defi nitie van Six Sigma ...............................................................................5

1.3. Statistische achtergrond .............................................................................6

1.4. Belangrijkste principes van Six Sigma ..............................................................9

1.4.1. Klantenfocus ......................................................................................9

1.4.2. Denken in processen ........................................................................... 12

1.4.3. Beslissingen gebaseerd op data .............................................................. 13

1.4.4. Hiërarchie ....................................................................................... 13

1.4.5. DMAIC ............................................................................................ 15

1.4.5.1. Defi ne ....................................................................................... 16

1.4.5.2. Measure ..................................................................................... 17

1.4.5.3. Analyze ...................................................................................... 18

1.4.5.4. Improve ..................................................................................... 20

1.4.5.5. Control ...................................................................................... 22

1.4.6. Engagement van de bedrijfsleiding .......................................................... 22

1.4.7. Projectselectie .................................................................................. 23

1.5. Kosten en opbrengsten van Six Sigma ............................................................ 24

1.6. DFSS ................................................................................................... 25

1.7. Oude wijn in nieuwe zakken? ..................................................................... 26

II


Hoofdstuk 2: Six Sigma in dienstenprocessen ...............................................27

2.1. Geschiedenis van Six Sigma in dienstenprocessen ............................................. 27

2.2. Wat zijn dienstenprocessen? ...................................................................... 27

2.3. Onderscheid in dienstenprocessen ............................................................... 29

2.4. Toenemend belang van diensten .................................................................. 30

2.5. Dienstenprocessen versus productieprocessen ................................................. 32

2.5.1. Verschillen ....................................................................................... 33

2.5.2. Overeenkomsten ................................................................................ 36

2.6. Kwaliteitsdynamiek in dienstenprocessen ....................................................... 38

2.7. De DMAIC-cyclus voor dienstenprocessen ....................................................... 40

2.7.1. Defi ne ............................................................................................ 40

2.7.1.1. Denken in processen ...................................................................... 40

2.7.1.2. Nagaan welke delen van het proces geschikt zijn voor Six Sigma ................. 41

2.7.1.3. Defi niëring van een defect ............................................................... 42

2.7.1.4. Succesindicatoren ......................................................................... 43

2.7.1.5. Tools ......................................................................................... 43

2.7.2. Measure ......................................................................................... 44

2.7.2.1. Dataverzameling ........................................................................... 44

2.7.2.2. Bepaling van de CTQ ...................................................................... 44

2.7.2.3. Statistisch aspect .......................................................................... 45

2.7.2.4. Kwaliteit van de data ..................................................................... 46

2.7.2.5. Weerstand van het personeel ............................................................ 46

2.7.3. Analyze ........................................................................................... 47

2.7.4. Improve .......................................................................................... 48

2.7.5. Control ........................................................................................... 48

2.8. Six Sigma opleidingen voor dienstenprocessen ................................................. 50

2.9. Standaardisatie van dienstenprocessen .......................................................... 52

III


Hoofdstuk 3: Lean Six Sigma ...................................................................53

3.1. Lean ................................................................................................... 53

3.1.1. Defi nitie en geschiedenis van Lean .......................................................... 53

3.1.2. Belangrijkste principes van Lean ............................................................ 54

3.1.3. Tools .............................................................................................. 57

3.1.4. Lean in diensten ................................................................................ 57

3.2. Lean Six Sigma ....................................................................................... 60

3.2.1. Defi nitie en geschiedenis van Lean Six Sigma .............................................. 60

3.2.2. Kwaliteit zo snel mogelijk? ................................................................... 61

3.2.3. Noodzakelijk synthese van Lean en Six Sigma ............................................. 62

3.2.3.1 . . Waarom heeft Lean Six Sigma nodig? ................................................ 62

3.2.3.2. Waarom heeft Six Sigma Lean nodig? ................................................... 63

3.2.3.3. Synthese .................................................................................... 64

3.2.4. Projectselectie .................................................................................. 65

3.2.5. Tools .............................................................................................. 66

3.2.6. Design for Lean Six Sigma ..................................................................... 67

3.2.7. Lean Six Sigma in diensten .................................................................... 68

Deel 2: Empirisch onderzoek ....................................................70

1. Inleiding ........................................................................................71

2. Six Sigma in de gezondheidszorg ...........................................................73

2.1. Rode Kruis Ziekenhuis .............................................................................. 73

2.1.1. Inleiding ......................................................................................... 73

2.1.2. Kwaliteitsverbetering voor Six Sigma ....................................................... 73

2.1.3. Implementatie van Six Sigma en opleidingen .............................................. 74

2.1.4. Projecten en resultaten ....................................................................... 76

2.1.5. Uitdagingen ..................................................................................... 77

IV


2.1.6. Aanpassingen van Six Sigma voor het RKZ .................................................. 77

2.2. Virga Jesse Ziekenhuis .............................................................................. 79

2.2.1. Inleiding ......................................................................................... 79




2.2.5. Uitdagingen ..................................................................................... 83

2.2.6. Specifi eke aanpassingen voor het VJZ ...................................................... 84

3. Six Sigma in een fi nanciële instelling ......................................................86

3.1. AXA Bank België ..................................................................................... 86

3.1.1. Inleiding ......................................................................................... 86




3.1.5. Uitdagingen ..................................................................................... 89

3.1.6. Aanpassingen van Six Sigma voor AXA België ............................................... 90

4. Conclusies ......................................................................................91

4.1. Vergelijking RKZ en VJZ ............................................................................ 91

4.2.Vergelijking gezondheidszorg en fi nanciële instelling .......................................... 92

4.3. Besluit ................................................................................................. 93

Algemeen besluit .................................................................94

Literatuurlijst .................................................................................... IX

V


Gebruikte afkortingen

BB Black Belt

BBP Bruto Binnenlands Product

CEO Chief Executive Offi cer

CMMI Capability Maturity Model Integration

CTQ Critical To Quality

DFSS Design for Six Sigma

DMADV Defi ne – Measure – Analyze – Design – Verify

DMAIC Defi ne – Measure – Analyze – Improve – Control

DMEDI Defi ne - Measure - Explore - Develop - Implement

DOE Design of Experiments

DPMO Defects per million opportunities

FMEA Failure Mode and Effects Analysis

Fte Full time equivalent

GB Green Belt

GE General Electric

HRM Human Resources Management

IBIS Institute for Business and Industrial Statistics

ISO International Organisation for Standardization

IT Information Technology

KMO Kleine en middelgrote onderneming

LSL Lower specifi cation level

MBB Master Black Belt

PCE Process cycle effi ciency

QFD Quality Function Deployment

RKZ Rode Kruis Ziekenhuis

ROIC Return on invested capital

SIPOC Suppliers – Input – Process – Output - Customers

SOx wet Sarbanes-Oxley wet

SPC Statistical Process Control

TIP Things-in-process

TQM Total Quality Management

VI


USL Upper specifi cation level

UvA Universiteit van Amsterdam

VJZ Virga Jesse Ziekenhuis

VOC Voice Of the Customer

WIP Work-in-process

VII


Lijst van tabellen

Tabel 1: Sigma-niveau en bijhorende DPMO .............................................................7

Tabel 2: Sigma-niveau en bijhorende DPMO rekening houdend met shift-factor ..................8

Tabel 3: Kosten en opbrengsten van Six Sigma.........................................................24

Lijst van fi guren

Figuur 1: Six Sigma ..........................................................................................6

Figuur 2: Six Sigma rekening houdend met de shift-factor ...........................................8

Figuur 3: Kanodiagram ....................................................................................12

Figuur 4: kosten en opbrengsten van Six Sigma .......................................................13

Figuur 5: normale verdeling en aanpassing voor diensten ...........................................45

Figuur 6: effect van Lean Six Sigma .....................................................................61

Figuur 7: invloed van Lean en Six Sigma op de procesperformantie ...............................64

VIII

De mogelijkheden van Six Sigma in dienstenprocessen 1

Inleiding

In mijn zoektocht naar een boeiend en actueel onderwerp voor mijn scriptie las ik in een

wetenschappelijk tijdschrift een artikel over Six Sigma. Na een eerste literatuurstudie en een

gesprek met Prof. Gemmel bleek al gauw dat er veel onduidelijkheid bestaat omtrent de mo-

gelijkheden van Six Sigma in dienstenprocessen. Het was dan ook de vraag wat de impact is

van de specifi eke eigenschappen van dienstenprocessen op de verschillende aspecten van Six

Sigma. In deze thesis heb ik getracht hierop een zo volledig mogelijk antwoord te formuleren.

Dienstenprocessen winnen steeds verder aan belang in onze huidige economie. Hierdoor

wordt steeds meer aandacht aan deze materie besteed, in het bijzonder aan de verbetering

van de kwaliteit van deze processen. We opteerden bewust voor de term ‘dienstenproces-

sen’ zodat niet enkel de processen binnen dienstenondernemingen zich aangesproken zouden

voelen door deze scriptie. Ook productieondernemingen hebben steeds een aantal diensten-

processen waarvoor dit onderzoek tevens relevant is, zoals ondersteunende administratieve

diensten. Ook de toenemende graad van servitisatie veroorzaakt een groeiende aandacht voor

diensten binnen productieondernemingen.

Deze scriptie bestaat uit twee delen, met name een theoretisch en een empirisch luik. Het

eerste deel bestaat uit drie afzonderlijke hoofdstukken. In het eerste hoofdstuk wordt een al-

gemeen overzicht gegeven van Six Sigma. Er wordt van start gegaan met een korte schets van

de geschiedenis van Six Sigma (1.1). Ten tweede wordt getracht een defi nitie van Six Sigma

op te bouwen (1.2). Enige statistische kennis is in deze methodologie niet onbelangrijk. Om

de defi nities beter te begrijpen, wordt dan ook de achterliggende statistiek behandeld (1.3).

Vervolgens wordt iets dieper in gegaan op de belangrijkste eigenschappen van de Six Sigma

methodologie (1.4), met name: klantenfocus, denken in processen, datagedrevenheid, een

hiërarchie met specifi eke rollen, de DMAIC cyclus om verbeterprojecten om een goede manier

aan te pakken, het engagement van de bedrijfsleiding en de criteria voor projectselectie. Tot

slot van dit hoofdstuk worden de kosten en opbrengsten van de grondleggers van Six Sigma

meegegeven (1.5), halen we DFSS even aan (1.6) en wordt om af te ronden nagegaan wat Six

Sigma anders maakt dan andere kwaliteitsinitiatieven (1.7).


Het tweede hoofdstuk, “ Six Sigma in dienstenprocessen”, gaat van start met een kort over-

zicht van de geschiedenis van Six Sigma in dienstenprocessen (2.1) en een beschrijving van

wat we onder de term dienstenprocessen verstaan (2.2). We hebben bewust voor deze term

gekozen zodat de bevindingen in deze studie ook gelden voor alle dienstenprocessen binnen

productieondernemingen. Uiteraard mogen niet alle dienstenprocessen over de zelfde kam

geschoren worden. Om een bepaalde indeling te kunnen maken, onderzochten we de ver-

schillen tussen dienstenprocessen onderling (2.3). Ten vierde werd dieper in gegaan op het

toenemend belang van dienstenprocessen in onze huidige economie (2.4) en de verschillende

drijfveren die hierachter schuil gaan. Vervolgens worden diensten- en productieprocessen met

elkaar vergeleken zodat de specifi eke verschillen naar boven komen (2.5). Deze specifi eke

karakteristieken zorgen voor een aparte kwaliteitsdynamiek binnen dienstenprocessen (2.6)

en voor heel wat uitdagingen en aanpassing voor Six Sigma (2.7). Om dit te ordenen, heb ik

ervoor geopteerd de indeling van de DMAIC cyclus over te nemen en per stap de specifi eke

wijzigingen uit te werken. Een aangepaste opleiding mag uiteraard ook niet ontbreken (2.8).

Tot slot werd even ingegaan op de twijfel omtrent de standaardisatie in dienstenprocessen

(2.9).

De meest recente ervaringen toonden aan dat een combinatie van Six Sigma en Lean in dien-

stenprocessen erg waardevol kan zijn, zodat hier in hoofdstuk 3 dieper op ingegaan wordt. In

het eerste deel van dit hoofdstuk worden de belangrijkste kenmerken van Lean onderzocht

(3.1), om vervolgens in het tweede deel de combinatie van beiden uitgebreid uit de doeken

te doen (3.2).

Om de theoretische ontdekkingen in de praktijk te toetsen, werd ervoor geopteerd om in het

empirisch luik van deze thesis te werken met case studies. Aangezien er slechts een hand-

vol ondernemingen in België Six Sigma in hun dienstenprocessen geïmplementeerd hebben,

bleek een grootschalig onderzoek namelijk niet haalbaar te zijn. Ik besloot twee gelijkaardige

ondernemingen, met name het Rode Kruis Ziekenhuis en het Virga Jesse Ziekenhuis, onder de

loep te nemen om zo te kunnen ontdekken wat de gelijkenissen en de verschillen zijn. Aan-

gezien in de literatuur erg weinig melding wordt gemaakt van het gevolg van verschillende

soorten dienstenondernemingen voor Six Sigma,leek het me er nuttig deze twee ziekenhuizen

te vergelijken met een fi nanciële instelling, namelijk AXA België, waarbij de processen andere

karakteristieken hebben.


Deel 1: Literatuurstudie


Hoofdstuk 1: Six Sigma

1.1. Geschiedenis van Six Sigma

Alles begon bij Motorola Inc. gedurende de jaren tachtig. Een ingenieur met een grote kennis

van statistiek, Mikel J. Harry, bestudeerde de variaties in verscheidene processen bij Motorola.

Al snel kwam hij tot de conclusie dat een te grote variatie een lagere klanttevredenheid met

zich meebracht. Bovendien bleken de producten die onmiddellijk correct geproduceerd waren

en geen herwerking vereisten, later minder problemen op te leveren bij de klant. Harry en zijn

collega’s bekeken de processen die het meest te kampen hadden met variatie en ontwikkelden

een heel gamma tools om deze variatie te reduceren en te controleren. Op die manier werd

de effectiviteit en de effi ciëntie van de processen gevoelig verbeterd. De toenmalige CEO Bob

Galvin werd betrokken in hun werk en al gauw zorgde deze ervoor dat deze nieuwe manier van

denken en werken werd toegepast op alle processen binnen de onderneming. Six Sigma werd

anders dan voorgaande kwaliteitsprogramma’s omwille van de grote steun en betrokkenheid

van het management. In 1987 ontving Motorola hiervoor de Malcolm Baldridge Quality Award

van de Amerikaanse overheid. (Eckes, 2003, blz. 6-7; Muntinga & Lagerveld, blz. 80)

Ondanks de successen van Motorola en AlliedSignal, is het vooral de implementatie bij General

Electric die ervoor zorgde dat Six Sigma internationaal in de schijnwerpers kwam te staan.

Na gesprekken met Lawrence Bossidy van AlliedSignal in 1995, besloot de toenmalige CEO van

General Electric Jack Welch Six Sigma organisatiebreed te implementeren. Jack Welch besloot

dat zijn bedrijf in een tijdspanne van vijf jaar moest opereren op Six Sigma-niveau. Deze beslis-

sing bracht investeringen van honderd miljoen dollar met zich mee voor de opleiding van het

personeel, maar de aanpak zorgde voor spectaculaire kostenbesparingen voor de onderneming.

In minder dan 2 jaar na de allereerste applicatie van Six Sigma, had GE reeds $320 miljoen aan

kostenbesparingen gerealiseerd. In 1998 was dit bedrag al opgelopen tot $750 miljoen. (Eckes,

2003, blz.9-10)

Inmiddels is Six Sigma een begrip met internationale bekendheid geworden. Nieuw is het feit

dat Six Sigma steeds meer zijn intrede doet in diensten- en non-profi t-organisaties.


1.2. Defi nitie van Six Sigma

Six Sigma kan op verschillende manieren gedefi nieerd worden. De defi nities die in de literatuur

worden teruggevonden, kunnen onderverdeeld worden in drie categorieën (Pande & Holpp,

2002, blz. 6-14)

1. Six Sigma als een statistische maatstaf voor de prestaties van een proces of product

2. Six Sigma als een doel dat streeft naar perfectie

3. Six Sigma als een managementsysteem met als doel een blijvende leiderschapspositie van de

onderneming en world-class prestatie

Six Sigma is géén revolutionaire manier van denken, het is echter een combinatie van alle be-

tere elementen uit vroegere kwaliteitsmethoden.

Algemeen gezien zijn er drie hoofddoelen die een Six Sigma strategie wenst te bereiken: het

verbeteren van de klanttevredenheid, het reduceren van de cyclustijd en het verminderen van

de fouten (verder vaak ‘defecten’ genoemd). Verbeteringen op deze domeinen brengen niet

enkel enorme besparingen met zich mee, klanten worden bovendien gemakkelijker behouden

en het klantenbestand kan zelfs worden uitgebreid. Bovendien tracht men nieuwe markten aan

te boren en krijgt de onderneming een betere reputatie door zijn verhoogde kwaliteit. (Pande

& Holpp, 2002, blz. 3)

Six Sigma is meer dan alleen wat statistiek. Het is een engagement van het volledige manage-

ment op lange termijn met de nadruk op de wensen van de klant, procesverbetering en alle

beslissingen zijn gebaseerd op feiten en data en niet zomaar op goed gevoel. Six Sigma streeft

ernaar elk gebied van de onderneming te verbeteren om zo tegemoet te komen aan de wijzi-

gende wensen van de klant, wijzigende markten en evoluerende technologieën, met voordelen

voor de werknemers, de klanten en alle andere stakeholders. (Pande & Holpp, 2002, blz. 3)

Six Sigma kan gezien worden als een maat voor de kwaliteit van een proces en verwijst naar

het doel om slechts 3.4 defecten te hebben per 1 miljoen mogelijkheden (Muntinga & Lager-

veld, blz. 79). Hoe men aan deze streefwaarde komt, zal in het volgende deel snel duidelijk

worden.


1.3. Statistische achtergrond

Het Griekse symbool σ (sigma) wordt in de statistiek gebruikt als een maat voor de spreiding

(de standaardafwijking). Vele kwaliteitsproblemen zijn te wijten aan een te grote variatie rond

een gemiddelde waarde μ. Elke variabele van een proces heeft echter te kampen met variatie.

De waarnemingen van een variabele is meestal normaal verdeeld en voor te stellen door middel

van een Gauss-curve (een bel-vormige symmetrische curve). Op de horizontale as worden alle

mogelijke waarden van de variabelen uitgezet, terwijl men op de verticale as de frequentie

van elke waarde weergeeft. Er is sprake van een optimale kwaliteit indien de waarnemingen

tussen bepaalde specifi catiegrenzen vallen, de LSL (lower specifi cation level) en de USL (upper

specifi cation level). Deze worden gevormd door de tolerantie van de klant ten opzichte van

afwijkingen rond het gemiddelde. Alle waarnemingen die onder de LSL of boven de USL vallen,

worden beschouwd als ‘defecten’. Op dat moment voldoet het product of de dienst niet meer

aan de verwachtingen van de klant.

Figuur 1: Six Sigma (eigen fi guur gebaseerd op Does en Van den Heuvel, 1999)

Hoe kleiner de variatie in een proces, hoe kleiner de standaardafwijking en dus hoe groter het

sigma niveau. Dit houdt in dat er meer waarnemingen rond het gemiddelde zullen liggen en er

bijgevolg minder waarnemingen buiten de specifi catiegrenzen zullen vallen.

Tolerantie BreedteLSL USL

0.001ppm

0.001ppm

1350ppm

1350ppm

Nominale waarde- µ


In deze redenering veronderstelt men dat de streefwaarde exact in het midden tussen de LSL

en de USL ligt. Voor een normale verdeling met een verwachting μ , een standaardafwijking σ

en een gekende LSL en USL, kan men gemakkelijk het verwacht aantal fouten per miljoen mo-

gelijkheden berekenen. (zie tabel 1)

Sigma-niveau DPMO

1 sigma 317311

2 sigma 45500

3 sigma 2700

4 sigma 63

5 sigma 0.57

6 sigma 0.002

Tabel 1: Sigma-niveau en bijhorende DPMO (eigen tabel)

Het aantal defecten per miljoen mogelijkheden (DPMO = defects per million opportunities)

wordt als volgt berekend:

Aantal defecten

X 1 000 000

Aantal units x Aantal mogelijkheden

Zoals uit de tabel blijkt, komt in de statistiek een zes sigma niveau overeen met slechts 0.002

DPMO en niet met 3.4 DPMO zoals in de defi nities. Nochtans hanteert men in Six Sigma steeds een

DPMO van 3.4. Deze discrepantie is het gevolg van het bewijs van onderzoekers bij Motorola dat

een proces op lange termijn van zijn centrum gaat wegschuiven. In de praktijk valt het gemid-

delde van een proces dus bijna nooit samen met zijn streefwaarde door kleine verstoringen zoals

slijtage die het proces er van doen afwijken. Om hiervoor te corrigeren, gaat men er van uit dat

het gemiddelde tot maximaal 1.5 σ afwijkt van de streefwaarde. Dit wordt ook wel aangeduid als

de ‘shift-factor’. Het is duidelijk dat dit een grote impact zal hebben op het uitvalspercentage.

(Does & Van Den Heuvel, 1999, blz. 7; Truscott, 2003, blz. 230)


In de fi guur wordt de situatie gegeven waarbij het gemiddelde van het proces 1.5 σ naar rechts

is verschoven ten opzichte van de vorige fi guur.

Figuur 2: Six Sigma rekening houdend met de shift-factor

(eigen fi guur op basis van Does en Van den Heuvel, 1999)

Rekening houdend met deze shift-factor, wijzigen ook het aantal fouten per miljoen mogelijk-

heden. De afstand van het gemiddelde tot aan de USL is nu namelijk gelijk aan 4.5 σ. Dit brengt

met zich mee dat de kans om nog buiten de specifi catiegrenzen te vallen gelijk is aan 3.4 DPMO.

De andere sigma-niveaus worden weergegeven in onderstaande tabel.

Sigma-niveau Uitvalpercentage DPMO

1 sigma 69% 690 000

2 sigma 30.8537% 308 537

3 sigma 6.6807% 66 807

4 sigma 0.621% 6 210

5 sigma 0.0233% 233

6 sigma 0.00034% 3.4

Tabel 2: Sigma-niveau en bijhorende DPMO rekening houdend met shift-factor (eigen tabel)

Tolerantie BreedteLSL USL

0 ppm 3.4ppm

3.4ppm

66803ppm

µ


Indien een onderneming dus werkt op een Six Sigma niveau is er slechts een uitval van 3,4 DPMO

of dus slechts 3.4 fouten op 1 miljoen mogelijkheden! Zeer goede organisaties werken meestal

op een 3 tot 4 Sigma niveau, dus is het wel duidelijk dat deze methodiek een grote impact met

zich meebrengt en bijgevolg een drastische ingreep in de onderneming zal eisen. Dienstenon-

dernemingen werken vaak op een nog veel lager Sigma-niveau, waarover later meer.

Er zijn echter zaken die niet geproduceerd worden door machines en dus heel wat minder dui-

delijk gemeten kunnen worden. In die gevallen (die vooral in diensten uitermate vaak voorko-

men) heeft Six Sigma niet echt iets te maken met de standaard afwijking rond een gemiddelde

waarde. In deze situaties kan Six Sigma beschouwd worden als het streven naar een uitval

kleiner dan 3,4 op een miljoen mogelijkheden op fouten. Een duidelijke statistische verdeling

is dus geen noodzakelijke voorwaarde voor de toepassing van Six Sigma, wat ons dus in theorie

niet zou kunnen tegenhouden in de toepassing ervan in diensten.

Terwijl traditionele kwaliteitsprogramma’s rekenen met het percentage producten of diensten

dat foutloos is, wordt dit bij Six Sigma omgedraaid. Men kijkt hierbij naar het uitvalspercentage

en doet men inspanningen om dit op een Six Sigma niveau te brengen.

1.4. Belangrijkste principes van Six Sigma

1.4.1. Klantenfocus

Bij Six Sigma staat de klanttevredenheid centraal. Om te bepalen waar mogelijke verbeterin-

gen mogelijk zijn, is het essentieel goed te luisteren naar de klant. Wanneer de voormalige

CEO van GE Jack Welch klaagde dat “his frontline managers had their face towards the CEO and

their ass towards the customers” benadrukte hij wat essentieel is in Six Sigma: het is de klant

die bepaalt wat kwaliteit inhoudt. (Biolos, 2002, blz. 4)

Het is noodzakelijk de processen steeds door de ogen van de klant te blijven bekijken. Het is ui-

teraard mogelijk je processen te verbeteren zonder hierbij tegemoet te komen aan de wensen

van de klant, maar dat is zinloos. Toch is enige nuancering hier op zijn plaats: de onderneming

moet niet alleen oog hebben voor de wensen van de klant, maar moet ook in enige mate reke-

ning houden met de wensen van de overige stakeholders en ervoor zorgen dat de noden van de

onderneming ook niet uit het oog verloren worden. Het is belangrijk om deze soms confl icte-

rende belangen in evenwicht te houden.


Om het proces door de ogen van de klant te beschouwen, is het essentieel te luisteren naar de

“Voice Of the Customer” (verder afgekort tot VOC). Er zijn twee basismethodes om de VOC te

identifi ceren: de reactieve methode en de proactieve methode (George, 2003, blz. 71).

Indien de informatie de onderneming bereikt door het initiatief van de klant, spreekt men van

de reactieve methode. Hieronder vallen klachten, telefoontjes van de klanten, webpagina hits,

e-mails, point of sale surveys enzoverder. Een goed ontworpen methode om deze informatie te

verzamelen is essentieel voor de klantenretentie. Er wordt op deze manier informatie verstrekt

over de huidige prestaties van de onderneming. Aangezien klanten eerder geneigd zijn contact

op te nemen in geval van problemen, is deze methode vooral aangewezen bij de identifi catie

van de zwakke punten en minder om de sterktes in kaart te brengen. Voorts is enige voorzich-

tigheid aangewezen: het is mogelijk dat het ene klantensegment sneller de onderneming zal

contacteren dan het andere segment. (George, 2003, blz. 71)

Bij de proactieve methode zal de onderneming zelf het initiatief nemen om informatie te

verzamelen. Hierbij denken we aan enquêtes, focus groepen, interviews en dergelijke meer.

Proactieve methodes kunnen voor bredere toepassingen gebruikt worden dan reactieve me-

thodes, zoals productdesign, procesverbetering of marktanalyse. Soms worden zelfs klanten

opgenomen in de verbeteringsteams om gedurende het gehele proces de VOC niet uit het oog

te verliezen. (George, 2003, blz. 71)

Informatieverzameling betekent echter een kost voor de onderneming. Als er tijd en geld geïn-

vesteerd wordt om de VOC te ontdekken, is het dan ook aangewezen deze investering verstan-

dig te gebruiken door accurate en betrouwbare informatie op te sporen die bovendien gemak-

kelijk te gebruiken is door de teamleden. (George, 2003, blz. 71)

Om de VOC te kunnen verzamelen moeten in de eerst plaats de klanten van de onderneming

geïdentifi ceerd worden om te weten aan wiens noden de onderneming moet voldoen. Indien er

meerdere segmenten te ontdekken zijn, moet naar hun verschillende VOC geluisterd worden

en worden de verschillen in hun wensen onderzocht. Segmentatie kan plaatsvinden op basis van

economische factoren (bv. frequentie van aankoop), descriptieve factoren (bv. demografi sch,

geografi sch….) of productvoorkeur. Men focust vervolgens voornamelijk op het segment dat in

dezelfde lijn ligt met de strategische doelen. Niet alle klanten zijn even waardevol voor de

onderneming. (George, 2003, blz. 76-78)


De VOC kan uiteindelijk op verschillende niveaus aangewend worden. In de eerste plaats dient

de VOC reeds een integraal deel uit te maken van de beslissingen omtrent strategie en positio-

nering op de markt. Ook bij de evaluatie van het product of dienst en het ontwerp ervan, moet

de VOC duidelijk geïntegreerd worden. Bij het ontwerp wordt Quality Function Deployment

(QFD) gebruikt om de wensen van de klanten te vertalen naar duidelijke ontwerpparameters

(George, 2003, blz. 78). Ten derde speelt de VOC ook een rol bij de verbetering van het proces

en het oplossen van problemen. De DMAIC structuur (cfr. 1.4.5) eist het gebruik van de VOC in

verschillende stadia. Tenslotte is het belangrijk dat àlle werknemers het belang van de klant

begrijpen en getraind zijn de VOC te ontdekken en steeds op de VOC gefocust te blijven in het

gehele proces.

Voor een snelle analyse van de data kan deze worden weergegeven in een Kano-diagram. Op

deze grafi ek zijn drie kwaliteitsniveaus zichtbaar: verwachte kwaliteit, normale kwaliteit en

buitengewone kwaliteit. Aan de eerste vorm moet in elk geval voldaan worden. Dit maakt een

klant nog niet tevreden, maar als onder dit niveau wordt gepresteerd, zullen de klanten sterk

ontevreden zijn. De normale kwaliteit kan voor tevredenheid zorgen, terwijl het hoogste ni-

veau de klanten uitermate tevreden kunnen stellen.

Indien een onderneming aan de wensen van de klant tegemoet wil komen, moet men begin-

nen bij het onderste niveau, de verwachte kwaliteit, om zo steeds verder hogerop te klimmen.

Het Kano-diagram is een erg krachtige tool omdat zowel rekening wordt gehouden met de

uitgesproken als de niet uitgesproken wensen van de klant. Als aan een klant gevraagd wordt

wat zijn verwachtingen zijn, worden meestal de wensen op het vlak van de normale kwaliteit

genoemd. De verwachte kwaliteit wordt als vanzelfsprekend ervaren en dus niet expliciet ver-

noemd. De buitengewone kwaliteit wordt meestal ook niet vermeld omdat de klanten vaak niet

weten wat allemaal mogelijk zou kunnen zijn. Het opstellen van een Kano-grafi ek is niet iets

dat de onderneming één keer kan doen om zich daarna steeds hierop te baseren. De wensen van

de klanten kunnen namelijk wijzigen in de tijd. Vele aspecten die nu als buitengewone kwali-

teit worden gecatalogeerd, zullen in de tijd evolueren naar normale tot uiteindelijk verwachte

kwaliteit omwille van competitieve druk. Sterke concurrentie zorgt ervoor dat ondernemingen

voortdurend willen innoveren zodat de buitengewone kwaliteit van vandaag de verwachte kwa-

liteit van morgen is. (George, 2002, blz. 139-142; Pyzdek, 2001, blz. 144)


Figuur 3: Kanodiagram (eigen fi guren gebaseerd op George, 2002, blz. 140)

1.4.2. Denken in processen

Elk product of dienst ondergaat een bepaald proces om getransformeerd te worden van input

tot output. Six Sigma verbetert processen door middel van projecten, waarvoor elk proces moet

in kaart gebracht worden. Het ene proces is al eenvoudiger voor te stellen dan het ander. Voor

deze grafi sche weergave maakt men meestal gebruik van het SIPOC model. Alle activiteiten

kunnen d.m.v. dit model gevisualiseerd worden. Een tekening zegt namelijk meer dan duizend

woorden! De letters SIPOC staan voor de 5 onderdelen in het model, namelijk Suppliers, Inputs,

Process Steps, Outputs en Customers. Er wordt steeds een bepaalde input afkomstig van leve-

ranciers omgezet in een output voor de klant. De begrippen leverancier en klant kunnen hierin

erg ruim geïnterpreteerd worden. Het is meestal niet moeilijk dit model toe te passen in een

productieomgeving omdat het proces duidelijk zichtbaar is. In diensten is dit vaak heel wat

complexer omdat er geen fysisch product is dat doorheen het hele proces gevolgd kan worden.

Ook al is het echter niet steeds duidelijk zichtbaar, er is steeds een proces aanwezig. (Snee &

Hoerl, 2005, blz. 58-60)

Verwachte kwaliteit

Normale kwaliteit

Buitengewone kwaliteit

Verschuiving doorheen de tijd


1.4.3. Beslissingen gebaseerd op data

Alle beslissingen moeten gebeuren op basis van data en feiten, en niet op basis van veron-

derstellingen en meningen van mensen. Dit maakt Six Sigma objectiever en zorgt ervoor dat

mensen er gemakkelijker voor te winnen zijn. Het staat immers zwart op wit waar de proble-

men zitten. In de DMAIC-cyclus wordt beslist welke data verzameld dient te worden, gaat men

over tot metingen en worden beslissingen genomen aan de hand van de verzamelde gegevens.

(Pande & Holpp, 2002, blz. 14)

1.4.4. Hiërarchie

Een projectteam is een multifunctioneel team. Het is samengesteld uit leden met een verschil-

lende achtergrond en functie in de onderneming. Door mensen met verschillende talenten,

culturen en functionele deskundigheid in één team te plaatsen, creëert men een groter pro-

bleemoplossend vermogen. Alle teamleden, ongeacht hun plaats in de onderneming, worden

als gelijkwaardig beschouwd. Het team wordt meestal geleid door een Black Belt (soms ook wel

een Green Belt) en bestaat uit 3 tot 10 teamleden. (Pande & Holpp, 2002, blz. 27)

Elk teamlid dient een specifi eke Six Sigma training te ondergaan. Afhankelijk van de intensiteit

van de ontvangen training en de positie in de onderneming, krijgt men een bepaalde titel. Men

streeft ernaar iedereen van de onderneming bij Six Sigma te betrekken, de een uiteraard al wat

sterker dan de ander.

De hiërarchie ziet er als volgt uit:

Figuur 4: hiërarchie (eigen fi guur)

ExecutiveLeader

Champion

Black Belt

Master BlackBelt

Green BeltGreen Belt Green Belt Green Belt


De executive leader draagt de uiteindelijke verantwoordelijkheid van het hele Six Sigma pro-

ces en moet dus over voldoende kennis over Six Sigma te beschikken. Daarnaast is ook men-

senkennis essentieel aangezien de executive leader de geschikte personen moet selecteren

om de opleiding tot Champion te volgen. Ook leidinggevend vermogen en veel ervaring in de

onderneming zijn zonder twijfel belangrijke eigenschappen. Hij of zij is vaak lid van het topma-

nagement en rapporteert rechtstreeks aan de CEO. Dit is een functie met korte termijn doelen,

lange termijn visies en zeer grote verantwoordelijkheid.

De Champion houdt toezicht over de Black Belts (cfr. infra) en helpt hen bij het selecteren van

de juiste processen en zorgt voor voldoende mensen en middelen om de projecten tot een goed

einde te brengen. Hij of zij zorgt er bovendien ook voor dat de projecten steeds in dezelfde lijn

liggen met de doelen van de onderneming en sturen indien nodig bij. Daarnaast zijn Champions

verantwoordelijk voor het actief steunen en promoten van Six Sigma. De Champion is meestal

een manager die de leiding heeft over de implementatie van Six Sigma in een afdeling van de

onderneming. Deze persoon rapporteert rechtstreeks bij de bedrijfsleiding over de vooruitgang

van de projecten. (Pande & Hollp, 2002, blz. 23-24; Muntinga & Lagerveld, blz. 85) Hier dient

wel opgemerkt te worden dat een Champion het minst opgeleid wordt van alle rollen zodat

deze wel eens de zwakste link in de hiërarchie kan zijn.

Master Black Belts (verder afgekort tot MBB) zijn uitermate getrainde kwaliteitsmanagers die

verantwoordelijk zijn voor de Six Sigma strategie, training, ontwikkeling, resultaten, … en zich

enkel full time met Six Sigma bezig houden. In de literatuur is er geen eensgezindheid over de

voorwaarden om MBB te worden. Volgens Pyzdek word je Master Black Belt als je naast een op-

leiding tot Black Belt minstens 5 Six Sigma projecten hebt doorlopen met een kostenbesparing

van 2 miljoen dollar per jaar (Pyzdek, 2003, blz. 29-30). Bij Muntinga en Lagerveld daarente-

gen wordt men MBB nadat men vijf jaar als Black Belt heeft gewerkt (Muntinga & Lagerveld,

blz. 86). Deze voorwaarden zijn dus niet standaard vastgelegd en elke opleiding hanteert zijn

eigen specifi eke criteria. Meestal zijn Master Black Belts externe consultants die de Black Belts

en meerdere projecten met hun grondige kennis begeleiden en ondersteunen. De Master Black

Belt leidt zelf Black Belts en Green Belts op en wordt betrokken in alle grote projecten zoals

het onderzoeken van de eisen van de klanten of het ontwikkelen van maatstaven. Verder geeft

hij advies en helpt met het verzamelen van data, doet statistische analyses, ontwerpt experi-

menten en communiceert met de managers. Typisch is er 1 Master Black Belt per 10 Black Belts

of anders gesteld dus 1 MBB per 1000 werknemers. (Pyzdek, 2003, blz. 29-30)


Black Belts (BB) worden uitvoerig opgeleid. Zij nemen de leiding van de projectteams op zich

en begeleiden, inspireren en delegeren de andere leden van het team. Black Belts houden zich

full time met Six Sigma bezig. Door de training beheersen de Black Belts grondig de gebruikte

statistiek en tools. De Black Belt moet beschikken over een groot probleemoplossend vermogen

en is sterk organisatorisch en leidinggevend. Hij wordt meestal aangesteld voor een periode van

twee jaar en werkt per jaar gemiddeld zo’n 5 tot 7 projecten af. (Pyzdek, 2003, blz. 28-30) In

de literatuur wordt aangeraden om 1 Black Belt op te leiden per honderd werknemers (George,

2002, blz. 16), maar dit blijkt in de praktijk vaak niet het geval te zijn.

Ook Green Belts (ook soms Team Members genoemd) ontvangen een korte opleiding in Six Sigma

om projecten uit te voeren in hun specifi eke domein in de onderneming. Gemiddeld spenderen

Green Belts ongeveer 25% van hun tijd aan Six Sigma projecten. Ze blijven dus nog steeds actief

in hun oorspronkelijke job. (Pande & Holpp, 2002, blz. 23) Zijn rol bestaat voornamelijk uit de

toepassing van de nieuwe concepten en tools in de alledaagse activiteiten van de onderneming

(Pande & Holpp, 2002, blz. 23).

Een Yellow Belt kent de basisprincipes en de tools van Six Sigma. De benaming voor deze functie

is echter afhankelijk van de onderneming. Ook de naam White Belt of Brown Belt komen regel-

matig terug. Hij kan deelnemen aan de Six Sigma projecten en kan zelf fouten signaleren. Door

hun praktijkervaring kunnen ze een belangrijke meerwaarde bieden in het team. Vaak worden

Yellow Belts gebruikt om de Six Sigma cultuur dieper in de onderneming te laten doordringen.

Men probeert zoveel mogelijk werknemers een zekere vorm van opleiding te laten genieten.

1.4.5. DMAIC

Elk project wordt in duidelijk gedefi nieerde stappen behandeld volgens de DMAIC-cyclus. Vooral-

eer men hiermee van start kan gaan, moet om te beginnen eerst op managementniveau projecten

geïdentifi ceerd worden om vervolgens het meest belovende project er uit te kiezen. Prioriteiten

stellen is niet eenvoudig maar zonder twijfel enorm belangrijk. Vaak raadt men aan om een pro-

ject te kiezen dat voldoet aan de twee M’s: “meaningful” en “manageable”. Het moet inderdaad

een zinvol project zijn dat voordelen bezorgt voor de onderneming en de klanten en dat tegelijk

niet te omvangrijk is zodat het beheersbaar blijft. Verder wordt hierop dieper ingegaan. In de vol-

gende fase wordt een cross-functioneel team samengesteld en wordt een teamleider aangeduid.

Vervolgens gaat men een charter ontwikkelen. Dit is een geschreven gids voor het oplossen van


het gekozen project. Het omvat de reden, het doel en het basisplan van het project, alsook de

rollen en verantwoordelijkheden die met het project samenhangen, de omvang van het werk

en andere overwegingen. Het is namelijk essentieel dat de grenzen van het project duidelijk

afgebakend zijn. Tijdens het DMAIC-project kan het charter nog aangepast of verfi jnd worden

door het projectteam. Nadat het team de nodige training heeft ondergaan, kan het van start

gaan met het DMAIC oplossingsmodel. (Pande & Holpp, 2002, blz. 28-30)

Elke letter van dit model staat voor een duidelijk omschreven stap (Defi ne-Measure-Analyze-

Improve-Control). Deze stapsgewijze benadering maakt het complexe project overzichtelijker

en verhoogt aanzienlijk de slaagkansen.

Volgens Pande en Holpp (2002, blz. 30-31) zijn er 7 items die de DMAIC aanpak beter maken dan

andere probleemoplossende technieken:

1. Het probleem wordt gemeten: men aanvaardt niet zomaar dat er een probleem is, dit

moet aan de hand van data aangetoond worden

2. Focus op de klant

3. De “root cause” moet aangetoond worden op basis van feiten en data

4. Oude gewoontes worden doorbroken: men blijft niet vastgeroest in oude gewoontes en

staat dus open voor creatieve oplossingen en grote veranderingen

5. Risicobeheersing: de oplossingen worden eerst getest en geperfectioneerd vooraleer

ze worden geïmplementeerd

6. Resultaten meten: de opvolging van het project is ook op basis van data

7. Blijvende verandering: de oplossingen zijn niet enkel op korte termijn, het zijn

blijvende oplossingen

1.4.5.1. Defi ne

Het DMAIC model bestaat uit vijf grote fasen. Tijdens de allereerste fase van het DMAIC-model

wordt het probleem gedefi nieerd. De omvang en reikwijdte van een project worden duidelijk

afgelijnd. Op dat ogenblik moet het team het antwoord zoeken op een aantal essentiële vra-

gen, zoals: waar proberen we een oplossing voor te zoeken? Waarom werken we juist aan dit

probleem? Wie is de klant? Wat zijn de wensen van de klant? Hoe gebeurt die activiteit momen-

teel? Wat kunnen de voordelen van dit project zijn? Dit zijn fundamentele vragen die in het


verleden vaak genegeerd werden wat gedurende het verdere proces onduidelijkheden met zich

meebracht omdat er geen goed afgebakende grenzen zijn.

Bij de identifi catie van de klant kan men zowel rekening houden met de interne als de externe

klanten. Bij de zoektocht naar de wensen van de klant wordt vaak gewerkt met de “Voice Of

the Customer”. Klanten weten vaak zelf niet exact wat ze wensen of hebben soms problemen

met het verwoorden van hun wensen. Anderzijds blijkt dat ze wel erg goed kunnen beschrijven

wat ze niét willen. Het projectteam moet luisteren naar de stem van de klanten (VOC) en deze

gegevens vervolgens vertalen naar betekenisvolle wensen. Zo kan een klant zeggen dat de le-

vertermijn te lang is. Dit kan door het team vertaald worden door “orders moeten binnen drie

werkdagen aan de klant geleverd worden”. (Pande & Holpp, 2002. blz. 32-33)

Nog steeds in de eerste defi ne-stap wordt een high-level diagram opgesteld. Dit is een over-

zichtelijk plan dat in ongeveer vijf tot maximaal tien grote stappen de huidige situatie van het

proces weergeeft. Dit zorgt ervoor dat iedereen hetzelfde proces voor ogen heeft gedurende

het vervolg van het project. Dit geeft het team ook reeds een idee waar in de volgende fase

data zou kunnen verzameld worden.

1.4.5.2. Measure

In de volgende fase worden de prestaties gemeten en zinvol geordend. Deze stap heeft twee

grote doelen. De data wordt enerzijds gebruikt om het probleem nog meer in detail te defi nië-

ren en te verfi jnen. Anderzijds is deze data erg waardevol om de oorzaken van het probleem te

proberen ontdekken. (Pande & Holpp, 2002, blz. 33) Om te weten wat men juist wenst te me-

ten, wordt een Critical To Quality (CTQ) geselecteerd. Dit is een karakteristiek van het proces

dat gemeten kan worden en aan de hand waarvan men de kwaliteit kan beoordelen. Bovendien

moeten de eisen ten opzichte van deze CTQ in deze stap gespecifi ceerd worden.

Er zijn drie domeinen die gemeten worden: de input, het proces en de output. De input zijn de

grondstoffen van het hele proces. Slechte input betekent uiteraard slechte output. De CTQ’s bij

input kunnen defecten, tijdige levering, order volume en dergelijke zijn. Gedurende het proces

kan men zaken zoals de cyclustijd, de interne herstellingen en de kost per eenheid gaan me-

ten om de effi ciëntie van het proces te bepalen. Bij de output tenslotte kan men bijvoorbeeld

meten of de afgewerkte producten of diensten op tijd geleverd worden of er defecten zijn of

wat de totale kost is.


Voor de verzameling van de gegevens wordt een data collection plan opgesteld. In dit plan wordt

bepaald welke CTQ men gaat meten en welk type meting men zal uitvoeren. Verder wordt ook

aangegeven met welk type data men te maken heeft. Hierbij kan het gaan om discrete data of

continue data. De voorkeur gaat duidelijk uit naar continue data omdat hierin meer informatie

over het proces vervat zit. Voorts worden ook duidelijke operationele defi nities opgesteld om

verdere misverstanden over de variabelen te vermijden. Vaak is het onmogelijk om alles te

gaan meten en is het gebruik van steekproeven noodzakelijk. De manier waarop men een steek-

proef zal nemen dient ook in het plan vermeld te worden. Een steekproef moet representatief

en willekeurig zijn. Dit houdt in dat de steekproef de volledige populatie vertegenwoordigt

en dat elk element in de populatie een gelijke kans heeft om geselecteerd te worden voor de

steekproef. (de Wulf, 2005, blz. 25-26)

Het data collection plan wordt geïmplementeerd zodat de baseline sigma van het proces kan

worden berekend. Er zijn verschillende mogelijkheden om deze te berekenen, maar de een-

voudigste manier is de bepaling van het aantal defecten per miljoen mogelijkheden (DPMO).

Hiervoor moet in de eerste plaats gedefi nieerd worden wat als defect, unit en mogelijkheid

wordt beschouwd in het proces. Vervolgens wordt volgende berekening uitgevoerd (Eckes G.,

2003, blz. 41-42):

Aantal defecten

X 1 000 000

Aantal units x Aantal mogelijkheden

1.4.5.3. Analyze

De derde stap bestaat uit de analyse van de verzamelde data. In deze stap probeert men de

mogelijke invloedsfactoren te identifi ceren door het gedrag van de CTQ te onderzoeken. Vaak

hebben projectteams de neiging deze essentiële stap over te slaan om onmiddellijk naar de

verbeterfase te springen.


De invloedsfactoren worden vaak voorgesteld door X i waardoor de volgende functie geldt:

Y = f ( X i )

De waarden van de CTQ zijn dus een functie van de verschillende invloedsfactoren. De waarde

van Y zal variëren en het is deze variatie die we bij Six Sigma wensen te reduceren. Elke veran-

dering in een invloedsfactor Xi zou een wijziging in de Critical To Quality met zich mee moeten

brengen. De Xi die de belangrijkste impact blijkt te hebben, wordt de “root cause” genoemd.

Om een goede analyse uit te voeren moeten verschillende soorten oorzaken in overweging

genomen worden. Om geen belangrijke categorieën van problemen over het heeft te zien,

wordt vaak aangeraden de 6 M’s te onderzoeken (Pande & Holpp, 2002, blz. 36-38): methodes,

machines, materialen, meeteenheden, moeder natuur en –zeker voor dienstenondernemingen

niet te onderschatten- mensen.

Om de root cause te ontdekken, moet het team twee soorten analyses uitvoeren. In de eerste

plaats wordt de data die verzameld werd in de voorgaande fase onder de loep genomen. Deze

analyse wordt de data analyse genoemd. Ten tweede wordt ook het proces zelf onderzocht, wat

dan de proces analyse wordt genoemd. Vaak zal men deze twee types combineren om de root

cause van de procesvariatie bloot te leggen. (Eckes, 2003, blz. 42-60)

Bij de data analyse wordt een onderscheid gemaakt tussen discrete en continue data. Indien

men te maken heeft met discrete data, wordt vooral gebruikt gemaakt van Pareto-charts en

taartdiagrammen.

De Pareto Chart geeft de frequentie per oorzaak aan en is gebaseerd op de 20/80-regel van

Vilfredo Pareto (een Italiaanse economist uit de zestiende eeuw). Deze regel houdt voor Six

Sigma in dat 80% van de fouten zouden veroorzaakt worden door 20% van de oorzaken. Dit is

handig voor een projectteam: door het wegnemen van 20% van de oorzaken, kunnen reeds on-

geveer 80% van de problemen opgelost worden! De Pareto Chart is dus een handig hulmiddel

bij de zoektocht naar de voornaamste oorzaken. (Eckes, 2003, blz. 44 en blz. 74-76; Pyzdek,

2001, blz. 277-280)

De voorstelling van continue data gebeurt vaak aan de hand van een histogram. Een histogram

is een gespecialiseerde vorm van de bar chart. Individuele waarnemingen worden gegroepeerd


in klassen, zodat men een idee kan krijgen hoe frequent er waarnemingen in elke klasse worden

teruggevonden in de data set. De kracht van deze tool is het feit dat het een gemakkelijk te

lezen beeld geeft van de locatie en variatie in een data set. Er zijn echter twee zwakheden van

histogrammen die niet uit het oog mogen verloren worden: ten eerste kunnen histogrammen

gemanipuleerd worden zodat een ander beeld wordt verkregen. Als teveel of te weinig balken

gebruikt worden, kan een histogram misleidend zijn. Er bestaan echter formules die het aantal

balken bepalen in functie van het aantal waarnemingen. Ten tweede kunnen tijdsverschillen in

de data sets verdoezeld worden. Vaak kan men in het midden de meeste waarnemingen zien en

steeds lagere frequenties naar de uiteinden toe. In dat geval spreken we van een Gauss-curve.

(Eckes, 2003, blz. 72-74; Pyzdek, 2001, blz. 316-323)

Bij proces analyse wordt de nadruk meer gelegd op het verbeteren van de effi ciëntie van het

proces (Eckes, 2003, blz. 49-53). De belangrijkste analytische tool voor procesanalyse die bo-

vendien ook in Lean erg vaak toegepast wordt, is de “Value Stream Map”. Het proces wordt

hierbij op papier uitgetekend en elke activiteit wordt onderzocht om vervolgens te classifi ce-

ren als waardetoevoegend of niet-waardetoevoegend. De Value Stream Map is een interessant

hulpmiddel omdat op die manier verspillingen en verborgen beslissingspunten blootgelegd wor-

den. Meestal bevat een proces veel meer niet-waardetoevoegende activiteiten dan stappen die

wél waarde toevoegen voor de klant of de onderneming. (George, 2002, blz. 51-56) Door deze

procesanalyse wordt het proces gevisualiseerd en kunnen mogelijkheden voor interessante pro-

jecten bloot komen te liggen.

1.4.5.4. Improve

De verbeteringsfase is de vierde fase in de DMAIC-methodologie. Eerst worden mogelijke ver-

beteracties ontwikkeld. Het ontwikkelen van mogelijke oplossingen is geen eenvoudige klus en

de teamleden moeten hier heel wat creativiteit aan de dag leggen. Dit is niet evident omdat de

teamleden de oude werkwijze gewoon zijn en het vaak moeilijk is om de traditionele waarden

te laten varen. Het kan daarom soms nuttig zijn om te onderzoeken hoe andere ondernemingen

dit probleem hebben aangepakt.

Vooraleer men begint met een brainstormsessie, kan het nuttig zijn om enkele criteria op te

stellen waaraan de verbetering moet voldoen. Door grondig na te denken over de gewenste

criteria, kan een lijst met kenmerken opgesteld worden waaraan de verbetering zou moe-

ten voldoen. Hierbij kan men een onderscheid maken tussen de “musts” of de noodzakelijke


eigenschappen en de “desirables” waarvan de aanwezigheid wenselijk is. Onder de “musts”

vallen in ieder geval reeds alle zaken waaraan de verbetering volgens de wetgeving moet vol-

doen. Zo kan je een vrachtwagenchauffeur niet verplichten sneller te rijden dan de toegelaten

maximumsnelheid. Ook met de milieuwetgeving, sociale wetgeving en dergelijke meer moet

uiteraard rekening gehouden worden. Aan de “desirables” wordt vervolgens per criterium een

gewicht toegekend. Dit gewicht geeft aan hoe belangrijk het is dat de verbetering hieraan vol-

doet. Via een wegingstabel kunnen later de mogelijke alternatieve verbeteringen beoordeeld

worden. (gesprek met de heer Saerens, 3 april 2006, Mechelen)

Gedurende een brainstormsessie proberen de teamleden mogelijke oplossingen voor het pro-

bleem te formuleren. Er wordt gefocust op een probleem en alle aanwezigen kunnen mogelijke

oplossingen voor dit probleem verzinnen. Deze ideeën mogen radicaal en onhaalbaar zijn, het

is namelijk de bedoeling om uit de traditionele denkwijze te breken en op een nieuwe manier

naar de problemen te kijken.

Gedurende de brainstormsessie mogen er geen bedenkingen of kritieken geuit worden over de

voorgestelde oplossingen. Dit gebeurt pas in een volgend stadium zodat de creativiteit tijdens

de brainstormsessie de vrije loop zou kunnen gaan. Er wordt begonnen met een duidelijk gefor-

muleerd probleem en het eindresultaat zal een ruwe lijst zijn met uiteenlopende ideeën.

Om deze lijst in zekere mate te ordenen in betekenisvolle groepen, kan gebruik gemaakt wor-

den van een affi nity diagram. De verschillende voorstellen worden hierbij geordend in “affi nity

sets” en er worden zo groepen van gerelateerde ideeën gecreëerd. Op deze manier kan deze

ruwe lijst uit de brainstormsessie omgezet worden naar iets met betekenis dat ook daadwerke-

lijk kan gebruikt worden.(Eckes, 2003, blz. 81; Pyzdek, 2001, blz. 290-292)

Om vervolgens de beste oplossing te selecteren komt de statistiek alweer een handje toeste-

ken. De keuze wordt namelijk gebaseerd op de combinatie van enkele criteria zoals kosten en

verwachte voordelen.

De gekozen oplossing moet worden goedgekeurd door de Champion en zelfs vaak door het vol-

ledige management. Vervolgens wordt deze oplossing uitgebreid geanalyseerd, getest in een

pilootproces en verfi jnd vooraleer men deze ook daadwerkelijk op grote schaal gaat implemen-

teren. Sommige ondernemingen gebruiken de afkorting DMAIIC om duidelijk het onderscheid

tussen de “improve” fase en de “implementation” aan te geven.(Pande & Holpp,2002,blz. 39)


1.4.5.5. Control

De fi nale stap is het borgen en opvolgen van de nieuwe procesprestaties. De verleiding om na

enige tijd terug te hervallen in de traditionele manier van werken is erg groot. Om dit te ver-

mijden wordt een controleplan uitgeschreven waarin wordt vastgelegd wanneer men ingrijpt,

wat de preventiemaatregelingen zijn, wat het actieplan is als blijkt dat het proces niet meer

voldoet… Om na te gaan of men volgens de verbeterde procedure blijft handelen, is het con-

tinu registreren van data dus erg belangrijk. Veelal zal men hierbij gebruik maken van control

charts. (gesprek met de heer Saerens, 3 april 2006, Mechelen)

Tussen de 5 fasen van DMAIC bevinden zich zogenaamde “tollgates”. Dit zijn kritieke momen-

ten waarop men het proces opnieuw gaat linken met de doelstellingen van de onderneming.

Op dat moment is er steeds feedback naar de managers, Champions en Master Black Belts toe.

Het team stelt de vooruitgang van het project na elke fase voor en er kunnen vragen gesteld

worden aan het projectteam. Op die manier wordt ervoor gezorgd dat het project op dezelfde

lijn blijft als de initieel geformuleerde doelen. Bij deze tollgates kan de Master Black Belt sug-

gesties doen over bijvoorbeeld de te gebruiken tools, de informatiebronnen, technieken… Eens

deze ‘review’ achter de rug is, wordt de fase afgesloten met een offi ciële goedkeuring en kan

aan de volgende fase begonnen worden. Dit sluit echter niet uit dat men nooit meer naar een

vorige fase kan of zal terugkeren. Nieuwe informatie kan de terugkeer naar een vorige fase

noodzakelijk maken. (George, 2002, blz. 170-173)

1.4.6. Engagement van de bedrijfsleiding

Elk nieuw initiatief stuit steeds op een zekere vorm van weerstand. Vooral in ondernemingen

waar men weinig ervaring heeft met kwaliteitsverbetering aan de hand van kwantitatieve en

statistische methodes, kan deze weerstand een groot probleem vormen. Om dit op te lossen

is een sterk geëngageerd management noodzakelijk. De bedrijfsleiding moet actief betrokken

zijn bij Six Sigma en contact onderhouden met de verschillende projectteams.(Snee & Hoerl,

2005, blz. 60-61)

Indien Six Sigma niet werkt in een bepaalde organisatie, wijt men dit bijna altijd aan een

gebrek aan steun vanuit het management. De managers moeten Six Sigma zoveel mogelijk


communiceren en tonen dat ze er werkelijk in geloven. Bovendien moeten ze bereid zijn om

voldoende mensen en middelen ter beschikking te stellen voor Six Sigma projecten.

Door de vertaling van de behaalde resultaten naar fi nanciële gevolgen voor de onderneming,

wordt Six Sigma toegankelijker en interessanter voor de bedrijfsleiding. Hierdoor voelen be-

drijfsleiders zich meer betrokken bij Six Sigma dan bij andere kwaliteitsinitiatieven.

1.4.7. Projectselectie

Projectselectie wordt beschouwd als de achillespees van Six Sigma. Indien de verkeerde projec-

ten geselecteerd worden, behaalt men niet de gewenste resultaten wat frustratie en ontmoe-

diging met zich mee kan brengen. (Snee, 2001, blz. 1)

Een goed project heeft verschillende eigenschappen. In de eerste plaats moet het project dui-

delijk gelinkt zijn aan de strategische doelstellingen van de onderneming. Ten tweede moet het

project een doorbraak betekenen zowel op het vlak van procesperformantie als wat de fi nan-

ciële resultaten betreft. De bepaling van de impact van een project op het fi nancieel resultaat

van de organisatie is de verantwoordelijkheid van de fi nanciële afdeling. Men schat reeds het

effect op het fi nancieel resultaat alvorens aan een project begonnen wordt. Deze rol voor de

fi nanciële afdeling in procesverbetering is helemaal nieuw in de meeste ondernemingen. (Snee,

2001, blz. 2-3)

Ten derde moet het project af te ronden zijn in een tijdspanne van drie tot zes maanden. Indien

een project langer duurt, is er het gevaar dat de aandacht en interesse voor het project stilaan

verloren gaat. Projecten die langer zouden duren, moet hiervoor opgespiltst worden in kleinere

subprojecten. (Snee, 2001, blz. 3)

Om ervoor te zorgen dat het project de steun krijgt van de medewerkers, moeten er kwanti-

tatieve maatstaven aanwezig zijn om het succes van het project te meten, het belang van het

project voor de onderneming moet duidelijk zijn en het project moet de steun en goedkeuring

hebben van het hoger management. (Snee, 2001, blz. 3)


1.5. Kosten en opbrengsten van Six Sigma

Six Sigma legt sterk de nadruk op de fi nanciële gevolgen van het verbeteren van de processen.

Deze fi nanciële benadering maakt deze methodiek erg aantrekkelijk voor het hoger manage-

ment en zorgt voor de nodige betrokkenheid. De enorme besparingen van de eerste onderne-

mingen die met Six Sigma werkten, trokken al snel de aandacht van andere ondernemingen

zodat Six Sigma in geen tijd internationaal geïmplementeerd werd. Tabel 3 vergelijkt de inves-

teringen in Six Sigma van ondernemingen zoals Motorola, Allied Signal en General Electric en de

besparingen die deze investeringen met zich mee brachten.

JaarInkomsten

(miljard $)

Investering

(miljard $)

% inkomst/in-

vestering

Besparingen

(miljard $)

% inkomst/

besparing

Motorola

1986-2001356,9

(schatting)

Niet

beschikbaar- 16 4.5

Allied Signal

1998Niet

beschikbaar

Niet

beschikbaar- 0,5 9,9

General Electric

1996 79,2 0,2 0,3 0,2 0,21997 90,8 0,4 0,4 1 1,11998 100,5 0,5 0,4 1,3 1,21999 111,6 0,6 0,5 2 1,8

1996-1999 382,1 1,6 0,4 4,4 1,2

Honeywell

1998 23,6Niet


1999 23,7Niet


2000 25,0Niet


1998-2000 72,3Niet


Ford

2000-2002 43,9Niet

beschikbaar- 1 2,3

Tabel 3: kosten en opbrengsten van Six Sigma (eigen fi guur op basis van wesite van isixsigma)


1.6. DFSS

Design for Six Sigma (DFSS) is een systematische methode die aan de hand van tools, trainingen

en metingen producten en processen zo ontwerpt dat ze voldoen aan de verwachtingen van de

klant op Six Sigma niveau. (Pyzdek, 2001) Deze methode wordt gebruikt bij het ontwikkelen van

een nieuw proces, of om bestaande processen helemaal opnieuw te ontwerpen. Om onmiddel-

lijk een proces te ontwerpen dat voldoet aan een hoog sigma-niveau, is het erg belangrijk om

vooraf reeds de wensen van de klant te kennen.

In plaats van de DMAIC-cyclus wordt hierbij gebruik gemaakt van de door General Electric

ontwikkelde DMADV-methode. Deze afkorting staat voor Defi ne, Measure, Analyze, Design en

Verify.

In de defi nieerfase probeert men de wensen van de klant te identifi ceren en probeert men de

aspecten van buitengewone kwaliteit te ontdekken (Pyzdek, 2001). In de meetfase gaat men

vervolgens de CTQ-karakteristieken bepalen en wordt de nodige informatie opgezocht. Hier

kan echter niets concreet gemeten worden aangezien het proces nog niet aanwezig is. Het

conceptuele design wordt in de derde fase, de analysefase, vastgelegd. Hierbij moet men erg

creatief te werk gaan om een proces te ontwerpen met een zo hoog mogelijk sigma-niveau. Men

kan hierbij gebruiken maken van prototypes of computersimulaties. De details van het ontwerp

worden in de design-fase op punt gesteld. Hier worden ook de berekeningen gemaakt om de

uiteindelijke prestatie van het proces na te gaan. Als de berekeningen niet de gehoopte resul-

taten weergeven, moet men terugkeren naar de analyse-fase om het ontwerp aan te passen. In

de verify-fase wordt het ontwerp tenslotte onder realistische condities getest om echte data

over de performantie van het proces te verkrijgen. (Snee & Hoerl, 2005, blz. 228)

Indien het proces nog niet voldoet aan de wensen, kan men nog een DMAIC project opstarten om

de foutjes verder weg te werken. Indien er echter grote discrepanties zijn, kan het nodig zijn

om opnieuw door analyse- of design-fase van DMADV te gaan.(Snee & Hoerl, 2005,blz. 229)


1.7. Oude wijn in nieuwe zakken?

Vaak wordt de vraag gesteld wat nu de toegevoegde waarde is van Six Sigma in vergelijking met

andere kwaliteitsmethodieken. De DMAIC-methodiek is namelijk afgeleid van het aloude Do-

Check-Plan-Act principe van Deming. Ook het gros van de instrumenten binnen Six Sigma werd

reeds eerder geruime tijd gebruikt. Six Sigma is dus niet volledig nieuw, maar is een samenvoe-

ging van de beste aspecten uit eerdere kwaliteitsprogramma’s. (Bijvelds, 2004, blz. 17)

Toch zijn er een aantal aspecten die Six Sigma onderscheiden van andere kwaliteitsmethodie-

ken. Een eerste belangrijk aspect hierbij is de centrale rol van de interne en externe klant.

Projecten worden slechts doorgevoerd indien ze een impact hebben op de tevredenheid van de

klanten van de organisatie. Een tweede voorwaarde voor het uitvoeren van projecten, is het

behalen van bepaalde fi nanciële doelstellingen. Vaak wordt de vuistregel gehanteerd dat een

project tenminste 50.000 euro moet opbrengen. In grotere bedrijven, wordt soms zelfs een

drempel van 100.000 euro gehanteerd. Deze fi nanciële voorwaarde is echter ondernemingsaf-

hankelijk. Het hanteren van een bepaalde drempel zorgt ervoor dat de projecten geen geld kos-

ten, maar juist geld opleveren. Bovendien zorgt Six Sigma in tegenstelling tot sommige andere

verbetermethodieken voor een gestructureerd werkwijze om verbeteringen te realiseren en te

borgen. Uit de praktijk blijkt namelijk dat het Do-Check-Plan-Act principe van Deming hiervoor

niet voldoende houvast biedt. (Bijvelds, 2004, blz. 17)


Hoofdstuk 2: Six Sigma in dienstenprocessen

2.1. Geschiedenis van Six Sigma in dienstenprocessen

Sinds het einde van de jaren negentig kent Six Sigma een enorme groei in diensten, voorname-

lijk in de fi nanciële diensten. Zoals vaak waren het Amerikaanse ondernemingen zoals Citigroup

en Bank of America die als eerste deze management benadering gingen toepassen, maar ook in

Europa en andere delen van de wereld was de interesse snel gewekt.

General Electric heeft bijna van in het begin Six Sigma ook geïmplementeerd in haar fi nanci-

ele afdeling. Ook bij Motorola is men van oordeel dat Six Sigma ook voor diensten een enorme

toegevoegde waarde heeft. Voormalige CEO van Motorola Bob Galvin zei dat het vergeten van

de dienstenprocessen bij de implementatie van Six Sigma in het begin, een grote vergissing is

geweest die op zijn minst 5 miljard dollar heeft gekost over een periode van vier jaar. (George,

2003, blz.3)

2.2. Wat zijn dienstenprocessen?

Vooraleer we bekijken wat Six Sigma kan betekenen in dienstenprocessen, is het belangrijk

deze processen duidelijk af te bakenen. Dienstenprocessen zijn zowel in diensten- als produc-

tieondernemingen terug te vinden. Wanneer we het verder hebben over dienstenprocessen,

maakt het niet uit in wat soort onderneming dit proces plaats vindt. Hieronder vallen dus zowel

de processen in dienstenondernemingen (zoals fi nanciële diensten, e-commerce, gezondheids-

zorg…) als de ondersteunende dienstverlenende processen binnen productieondernemingen

(zoals de boekhouding, human resources en dergelijke). Het is mogelijke beiden tegelijk te

beschouwen aangezien Six Sigma een proces afzonderlijk behandelt in een project, ongeacht

de aard van de onderneming op zich. (Snee & Hoerl, 2005, xv-xvii)

Wat verstaat men onder dienstenprocessen? Om een dienst te defi niëren wordt meestal gebruik

gemaakt van twee centrale eigenschappen:


1. ontastbaarheid

Een dienst is niet tastbaar zoals een product en er is dus geen sprake van een overbrenging van

eigendom. Hieruit volgt dan ook dat men een dienst niet vooraf kan produceren en in stock kan

bewaren en dat de dienst niet kan worden meegenomen. Het effect kan daarentegen wel soms

meegenomen worden. De meeste diensten bevatten wel bepaalde materiële componenten.

Diensten en producten kunnen geplaatst worden op een continuüm gaande van hoge tastbaar-

heid en tot hoge ontastbaarheid. Er is vaak onzekerheid wat de vraag betreft en er is meestal

een constante capaciteit. Dit kan resulteren in een grote variatie in de wachttijden en bijge-

volg ontevredenheid bij de klanten. (Van Looy, Gemmel & Van Dierdonck, 2003, blz. 11-17; Van

Dierdonck & Vereecke, 1994, blz. 28-29)

2. simultaneïteit

Het tweede belangrijk kenmerk is de simultaneïteit. Er is een gedeeltelijke overlapping tus-

sen de productie van de dienst en de consumptie ervan. De klant wordt dus betrokken bij het

proces, maar dit hoeft niet altijd het geval te zijn. Soms kan de overlapping ook betrekking

hebben op de goederen van de klant zoals bij transportdiensten of herstellingen. De mate van

overlapping kan zeer sterk verschillen. Het is wel duidelijk dat deze in een ziekenhuis bijvoor-

beeld heel erg groot is, terwijl dit voor banktransacties heel wat minder het geval is. Ook hier

kunnen diensten bijgevolg op een continuüm geplaatst worden van hoge tot lage interactie van

de klant. De actieve rol van zowel de klant als de dienstverlener en de eventueel wijzigende

externe factoren, hebben tot gevolg dat elke dienst anders kan zijn. De simultaneïteit van dien-

sten zorgt er dus voor dat ze bovendien heterogeen zijn. (Van Looy, Gemmel & Van Dierdonck,

2003, blz. 11-16; Van Dierdonck & Vereecke, 1994, blz. 28-29)

We kunnen dus besluiten dat volgende defi nitie “diensten” beknopt maar zo juist mogelijk be-

schrijft (Van Looy, Gemmel & Van Dierdonck, 2003, blz. 11):

“Diensten zijn alle economische activiteiten die ontastbaar zijn en een interactie tussen de

dienstverlener en gebruiker vereisen.”


2.3. Onderscheid in dienstenprocessen

De opsplitsing van dienstenprocessen in categorieën kan op basis van verschillende criteria

gebeuren. Zo kan de classifi cering plaatsvinden volgens de graad van ontastbaarheid, simulta-

neïteit, heterogeniteit, bederfbaarheid, intensiteit van het klantencontact, schommeling van

de vraag, arbeidsintensiteit en dergelijke meer. Ook kan men enkele van deze factoren combi-

neren om op die manier een meer gedetailleerde indeling te kunnen maken (Van Looy, Gemmel

& Van Dierdonck, 2003, blz. 17-21).

Mills en Margulies maken een classifi catie op basis van de aard en de intensiteit van het contact

met de klant. Zij onderscheiden drie verschillende types van interacties, met name onder-

houdsgerichte interactie, taakgerichte interactie en persoonlijke interactie. De onderhouds-

gerichte interactie is kort en in sterke mate gestandaardiseerd. Het gaat hier bijvoorbeeld

over het afhalen van geld in een bank. Gemak en comfort zijn van groot belang. Taakgerichte

diensten komen daarentegen voor in het geval van onzekerheid. De klant weet vaak wel wat

hij wil, maar niet hoe dit dan gerealiseerd moet worden. Vaak gaat het om een langdurige

relatie tussen de dienstverlener en de klant. Er is sprake van intensieve interactie waarbij

de dienstverlenende partij over veel meer technische achtergrond en kennis beschikt dan de

klant. Een typisch voorbeeld hierbij is de interactie tussen een architect en zijn cliënt. Bij de

persoonlijke interactie tenslotte is er naast onzekerheid ook sprake van ambiguïteit. De klant

is niet enkel op zoek naar de juiste antwoorden, hij kan bovendien zijn vraag niet duidelijk

formuleren. Naast de nodige technische expertise, moet de dienstverlener ook beschikken over

sociale vaardigheden. Bijna elke situatie is hierbij uniek en vereist een specifi eke oplossing. Er

is dus slechts een erg lage standaardisatiegraad mogelijk. Dit is bijvoorbeeld het geval bij een

psychotherapeut. (Mills & Margulies, 1980, blz. 259-264)

Indien men te maken heeft met onderhoudsgerichte diensten, blijkt de klant vooral belang te

hechten aan de snelheid van de transactie. Klanten willen dat de dienst sneller, beter en goed-

koper geleverd wordt en dat in die volgorde. In het geval van meer persoonlijke diensten ander-

zijds, blijken de prioriteiten van de klanten licht te wijzigen. De diensten moeten in de eerste

plaats van goede kwaliteit zijn. Snelheid en kostprijs komen op de respectievelijk tweede en

derde plaats. (Gupta, 2005)


2.4. Toenemend belang van diensten

In het verleden werd slechts zelden aandacht besteed aan het verbeteren van dienstenproces-

sen. Vaak waren de opleidingen en de literatuur louter op productieondernemingen gericht en

werd niet gekeken hoe men deze methodes kon aanpassen voor de processen uit een diensten-

omgeving. Zo is er bijvoorbeeld in dienstenprocessen typisch minder data ter beschikking zodat

een aanpassing van de verbetermethode wel wenselijk kan zijn. Alle verschillen komen verder

uitgebreid aan bod.

Het is niet eenvoudig om een bepaalde oorzaak van het toegenomen belang van diensten te

bepalen. Het is echter een combinatie van verscheidene drijvende krachten die de groei van

diensten veroorzaken. De eerste trend is een steeds verdere migratie weg van de productiege-

baseerde economie. Vervolgens is er sprake van een snelle expansie van IT (information tech-

nology). Ten derde is er de toegenomen concurrentie op wereldniveau, zowel voor productie als

diensten. Ten vierde tenslotte zorgden de toename van de inkomens, het stijgend belang van

outsourcing en enkele sociologische wijzigingen voor een stijging in de vraag naar diensten.

De economie in de Verenigde Staten, West-Europa en vele andere ontwikkelde landen evolu-

eerde van een economie waarin de landbouw centraal stond tot een productiegebaseerde eco-

nomie in het begin van de twintigste eeuw. Met de snelle evolutie van IT op het einde van 20e

en het begin van de 21ste eeuw, is de wereldeconomie verder geëvolueerd. Als gevolg van deze

evolutie zijn steeds minder mensen werkzaam in de industrie. (Snee & Hoerl, 2005, blz. 9)

Ten tweede is de technologische vooruitgang een belangrijke factor om het toegenomen belang

van diensten te verklaren. Hierbij zijn vooral de nieuwe diensten op het vlak van telecom-

municatie zoals softwareontwikkeling van belang. (Van Looy, Gemmel & Van Dierdonck, 2003,

blz. 10) Naast bijkomende nieuwe diensten, heeft de groei van IT ook de intensiteit van de

wereldconcurrentie erg versterkt omdat het eenvoudiger geworden is skills internationaal aan

te bieden. (Snee & Hoerl, 2005, blz. 11)

Aangezien bijgevolg ook voor diensten de concurrentiële druk steeds verder toeneemt, is het

ook hier erg belangrijk om de processen continu te verbeteren om het hoofd boven water te

houden. Six Sigma kan hier een oplossing bieden door ervoor te zorgen dat de klanten op een

effectievere en effi ciëntere manier bediend worden.


De toename van de inkomens van de consumenten en sociologische veranderingen hebben een

stijging in de vraag naar diensten veroorzaakt. Volgens de Wet van Engel zullen mensen door

een stijging van hun inkomen relatief meer geld uitgeven aan diensten dan voorheen. Het in-

komen is in de meeste landen toegenomen gedurende de laatste decades. Dit heeft als gevolg

dat de vraag naar diensten steeds verder is toegenomen. Vele diensten die mensen vroeger zelf

uitvoerden, zoals bijvoorbeeld de was, worden steeds vaker uitbesteed. Het klassieke beeld

van werkende man en huisvrouw is geëvolueerd naar huishoudens met een dubbel inkomen.

Aangezien de werkende vrouw veel minder tijd heeft om naast haar job ook nog het volledige

huishouden op zich te nemen, worden bepaalde taken uitbesteed. Ook de vergrijzing zorgt voor

een toegenomen vraag naar diensten, zoals ziekenhuizen, bejaardentehuizen of reisbureaus.

(Van Looy, Gemmel & Van Dierdonck, 2003, blz. 8-9)

Naast de huishoudens spelen vooral de ondernemingen zelf ook een erg belangrijke rol in het

toegenomen vraag naar diensten. Er zijn de voorbije jaren namelijk nieuwe diensten ontstaan

door het toegenomen professionalisme van ondernemingen en de technologische vooruitgang.

Gedurende de jaren 70 en 80 nam de vraag naar producer services sterk toe. Dit zijn diensten

binnen productie-of dientenondernemingen, zoals bijvoorbeeld transport, HRM of consulting

voor managementproblemen. Door de toegenomen vraag ontstonden ondernemingen die deze

diensten specifi ek aan de ondernemingen aanboden. Deze evolutie kan echter wel beschouwd

worden als een hergroepering van de werknemers, aangezien deze taken vroeger in de bedrij-

ven zelf werd uitgevoerd. (Van Looy, Gemmel & Van Dierdonck, 2003, blz. 9-10)

Men zou verkeerdelijk kunnen denken dat enkel dienstenondernemingen met dienstenprocessen

te maken hebben. Productieondernemingen hebben echter ondersteunende dienstenprocessen

zoals de administratie en bovendien kunnen we een steeds verdere servitisatie waarnemen.

(Van Looy, Gemmel & Van Dierdonck, 2003, blz. 40-44) Door diensten aan hun producten toe

te voegen creëren productiebedrijven meer waarde voor de klant en kan men op die manier

de concurrentie een stapje voor zijn. Steeds meer onderneming bieden hiervoor een compleet

pakket aan van goederen en diensten. Dit gaat verder dan de traditionele extra diensten zoals

een herstellingsdienst of onderhoud: de diensten en het product vormen een geheel die samen

de wensen van de klant proberen te vervullen.

Er zijn twee grote redenen die deze trend kunnen verklaren. Ten eerste willen de onderne-

mingen de wensen van de klant nog beter tegemoet komen. De klant is niet tevreden met het

product op zich, maar wenst ook bijhorende diensten om aan de onderliggende behoeften tege-


moet te komen. Ten tweede zorgt deze servitisatie voor een competitief voordeel ten opzichte

van de concurrenten. Door de toevoeging van bepaalde diensten kunnen ondernemingen zich

differentiëren ten opzicht van hun concurrenten. (Van Looy, Gemmel & Van Dierdonck, 2003,

blz. 40-44)

Volgens George (2003, blz. 3) zijn dienstenactiviteiten verantwoordelijk voor meer dan 80% van

het BBP in de Verenigde Staten! Ook in de rest van de wereld neemt het belang van diensten

voortdurend toe. Bovendien blijken er in diensten meer activiteiten te zijn die geen waarde

toevoegen in vergelijking tot de productie, zowel in percentages als in absolute bedragen.

Ook in België is deze trend waarneembaar. Terwijl diensten in 1970 verantwoordelijk waren

voor 56% van het Belgische BBP, was dit aandeel tegen 1999 reeds gestegen tot 73% van het

totale BBP. (Van Looy, Gemmel & Van Dierdonck, 2003, blz. 6)

2.5. Dienstenprocessen versus productieprocessen

De grootste barrière voor het gebruik van Six Sigma in diensten, is het idee dat zij te veel ver-

schillen van een productieomgeving en dat daarom Six Sigma niet geschikt zou zijn voor deze

processen. Volgens Snee & Hoerl blijkt dat diensten- en productieprocessen vaak meer gelij-

kenissen hebben wat hun nood tot verbetering betreft dan dat er verschillen aanwezig zijn.

Bovendien blijkt Six Sigma ondanks de verschillen toepasbaar op alle mogelijke processen voor

alle mogelijke organisaties. (Snee & Hoerl, 2005, blz. 31-32)

Het verleden toont echter aan dat Six Sigma voor het overgrote deel in productieomgevingen

werd toegepast is. Een enquête in het journal Quality Digest toonde aan dat de drie meest

voorkomende gebieden voor de implementatie van Six Sigma manufacturing, plant operations

en engineering zijn. (Dusharme, 2003). Er zijn verschillende aspecten die deze trend kunnen

verklaren. (Snee & Hoerl, 2005, blz. 32-36)

Six Sigma is ontstaan in productiegerichte ondernemingen en de media publiceerde bijna uit-

sluitend de succesverhalen van grote productieondernemingen zoals Motorola, GE, 3M… Het

is opvallend hoe de toepassing van Six Sigma bij GE in de fi nanciële diensten veel minder ge-

rapporteerd werd dan de resultaten van Six Sigma in hun productieprocessen. Op die manier

creëerde men de publieke perceptie dat Six Sigma enkel bestemd was voor grote productieon-


dernemingen. Daarenboven waren de traditionele methodologieën voor kwaliteit- of proces-

verbetering zoals TQM en SPC oorspronkelijk vooral op de productieprocessen gericht, zodat

verbetering vaak automatisch aan productie wordt gelinkt.

Indien dienstenonderneming consultants raadplegen over de mogelijkheden van Six Sigma, blij-

ken deze vaak voornamelijk ervaring te hebben in de productie. Bovendien zijn bijna alle

boeken en trainingen op de productie gericht en gebruikt men vaak terminologie en voorbeel-

den uit de productie. Men zou voor minder gaan denken dat het niet voor dienstenprocessen

geschikt is! Dienstomgevingen bieden andere uitdagingen, maar dat maakt Six Sigma hierin niet

minder waardevol.

2.5.1. Verschillen

Er zijn enkele verschillen bij dienstenprocessen waarmee rekening moet worden gehouden. We

maken hierbij gebruik van de indeling uit Snee & Hoerl (2005, blz. 39).

Conceptuele verschillen

· ontastbaarheid

· geen duidelijk zichtbaar proces

· geen cultuur voor continue verbeteringen

Technische verschillen

· geen meetsysteem voor data

· geen gestandaardiseerd proces

· grotere menselijke inbreng

· gebrek aan “ingenieurs”

· vaker technisch moeilijker wegens discrete data of niet-normale verdeling


Conceptuele verschillen

Het eerste duidelijke verschil is terug te vinden in het feit dat men in productieprocessen een

tastbaar, fysisch product produceert. Dit maakt het eenvoudiger om het doel van de Six Sigma

inspanningen te zien. Tevens is het vaak moeilijker om het proces van een ontastbaar product

te visualiseren. Dienstenprocessen hebben een ontastbare output, zodat mensen problemen

kunnen hebben met het defi niëren van de output die ze produceren. Dit kan verholpen worden

door hen de vraag te stellen welke waarde hun werk toevoegt. Het antwoord op deze vraag zal

leiden naar het geproduceerde goed of dienst. Dit verschil tussen productie- en dienstenproces-

sen is dus niet zo belangrijk als men zou denken en is dus te overkomen door het stellen van de

correcte vragen. (Snee & Hoerl, 2005, blz. 39-40)

Het tweede grote verschil is het gebrek aan een duidelijke zichtbaarheid van het proces. In pro-

ductie is het mogelijk om de weg van grondstof tot eindproduct te volgen om op die manier het

proces te visualiseren. In dienstenprocessen is dat heel wat complexer. Werknemers in diensten

hebben vaak geen zicht op de volledige processen of weten zelfs niet dat ze deel uitmaken

van een proces. Dat er geen fysische productenstroom te volgen is, maakt het bijgevolg veel

moeilijker om het proces te visualiseren. Six Sigma is gebaseerd op het denken in processen

en kan niet succesvol worden toegepast indien het proces ongekend is. Om te helpen bij deze

visualisering, kan men bijvoorbeeld gebruik maken van process fl ow diagrammen. Het zien van

de processen kan in het begin wat moeilijk lijken, maar na een tijdje wordt het een tweede

natuur. (Snee & Hoerl, 2005, blz. 40-41)

Ondanks deze complexiteit geldt in diensten de uitdrukking: “The product is the process”. De

klant ervaart het hele proces wegens het simultane karakter van diensten en het proces is dus

aan het kritische oordeel van de klant onderworpen. Dit houdt in dat process management bij

diensten nog crucialer is dan in een productieomgeving. Process management zorgt voor een

enorme toegevoegde waarde aan de dienst. (Six Sigma Qualtec, 2002, blz. 2)

Dienstenprocessen hebben vaak geen cultuur van continue verbetering, wat kan worden aange-

geven als het derde grote conceptuele verschil. Alhoewel er uiteraard uitzonderingen bestaan,

hebben werknemers in diensten meestal niet de gewoonte om na te denken hoe hun processen

mogelijks verbeterd kunnen worden. Dit is zeker niet te beschouwen als kritiek op deze secto-

ren, maar er is een opmerkelijk verschil tussen de gewoontes in dienstenprocessen en de noden

voor een goede implementatie van Six Sigma. In productie is er daarentegen vaak een voort-


durende druk om de productiviteit te verbeteren en verspilling te vermijden. Naast de enorme

concurrentie die een zo groot mogelijke effi ciëntie noodzakelijk maakt, zijn verspillingen ook

beter zichtbaar in productieprocessen. Vergaande effi ciëntie is voor vele productiesectoren

een voorwaarde om te overleven.

In ondernemingen zonder een verbeteringsmentaliteit, zal men bij de implementatie van Six

Sigma vaak enige vorm van weerstand ondervinden. De werknemers vragen zich af wat er ver-

keerd is met de huidige manier van werken en voelen zich soms zelfs beledigd. Zelfs indien

er geen weerstand aanwezig is, kan het gebrek aan een cultuur van continue verbetering voor

problemen zorgen. Zo zullen de werknemers niet gewoon zijn voortdurend data te verzame-

len of probleemoplossende methodes toe te passen. Deze gewoontes en vaardigheden zullen

ontwikkeld moeten worden bij de initiële implementatie van Six Sigma. Een cultuurwijziging is

bijgevolg onontbeerlijk! (Snee & Hoerl, 2005, blz. 41-43)

Technische verschillen

Naast de hierboven gedefi nieerde conceptuele verschillen, verdienen ook enkele belangrijke

technische verschillen onze aandacht. Ten eerste ontbreekt vaak een geschikt meetsysteem om

data te genereren. In de meeste productieondernemingen wordt alles voortdurend gemeten en

is bijgevolg erg veel data aanwezig. In dienstenprocessen is vaak erg weinig historische data

beschikbaar. (Snee & Hoerl, 2005, blz. 43-45)

Een volgend technisch verschil schuilt in de graad van standaardisatie van de processen. Pro-

ductieprocessen zijn meestal gedetailleerd gedefi nieerd en sterk gestandaardiseerd. In dien-

sten zijn vele processen afhankelijk van de persoonlijke inbreng van de werknemer en is de

standaardisatie soms ver te zoeken. (Snee & Hoerl, 2005, blz. 45)

Dienstenprocessen hebben vaak een grotere humane inbreng dan in productieprocessen het ge-

val is. De beslissingen zijn veel meer gebaseerd op opinies, gedrag en beslissingen van mensen

gedurende het gehele proces. Analyseren en aanpassen van menselijk gedrag in deze omgeving

is erg complex. Niet alleen de werknemer heeft meestal een grotere verantwoordelijkheid, ook

de directe interactie met de klant speelt hier regelmatig een belangrijke rol. In dat geval mag

bij het bestuderen van het proces, het bestuderen van de klant niet over het hoofd gezien wor-

den. Dit menselijke aspect maakt van procesverbetering een grotere uitdaging: het is immers


gemakkelijker de werkwijze van een machine aan te passen dan die van een mens. Menselijke

factoren zijn variabelen van het proces die niet op een eenvoudige manier te controleren zijn.

Er is een heuse mentaliteitswijziging in de hele organisatie noodzakelijk. (Snee & Hoerl, 2005,

blz. 46)

Er is bovendien een verschil op te merken in het profi el van de werknemers. Het personeel in

productieondernemingen is meer technisch georiënteerd, kan vaak beter gestructureerd en ge-

disciplineerd werken en gaat gemakkelijker om met analytische instrumenten. Dit ligt voor vele

werknemers in een dienstenomgeving vaak heel wat moeilijker. Gedisciplineerd samenwerken

in teamverband en gestructureerd naar oplossingen zoeken, blijken vaak geen evidentie. (Ge-

orge, 2003, blz. 194-195) Volgens Saerens geldt dit niet voor alle dienstenprocessen. Processen

die meer IT-gericht zijn zoals telecombedrijven, banken en dergelijke hebben hier zeker niet

mee te kampen, in tegenstelling tot de meer mensgerichte dienstenprocessen. In de IT-gerichte

diensten zijn zeker voldoende medewerkers aanwezig met een zekere wiskundige en statisti-

sche voorkennis en een innovatieve ingesteldheid. (gesprek met de heer Saerens, 3 april 2006,

Mechelen)

Tot slot heeft men in dienstenondernemingen vaak te kampen met niet-normaal verdeelde data

enerzijds en discrete data anderzijds. De redenen die hier achter schuilen en de manier waarop

hiermee wordt omgegaan, wordt verder nog uitgebreid besproken.

2.5.2. Overeenkomsten

Naast de belangrijke verschillen op conceptueel en technisch vlak, zijn er ook essentiële over-

eenkomsten tussen productie- en dienstenprocessen. (Snee & Hoerl, 2005, blz. 49-56)

· al het werk gebeurt in processen

· processen bieden data en informatie die kunnen worden gebruikt voor

procesverbetering

· alle processen hebben “hidden factories” die kosten toevoegen en output

reduceren

· alle processen staan in contact met mensen, materiaal, machines, metin

gen, methodes of procedures en zijn werkzaam in bepaalde omgeving

· ongewenste variatie is een veel voorkomende bron van problemen


Alle producten en diensten komen tot stand door middel van processen. Deze processen bren-

gen data en informatie met zich mee die kunnen worden gebruikt voor de procesverbetering.

Deze data wordt gebruikt om de variabelen die de kwaliteit en de productiviteit beïnvloeden

beter te begrijpen. Er kan ook onderzocht worden hoe men deze variabelen kan wijzigen om

het proces te verbeteren. Zo kan men de cyclustijd van iedere processtap of de bronnen van

vertragingen onderzoeken om op die manier het proces te kunnen verbeteren. Het is echter zo

dat vele processen nog niet zulke informatie produceren, maar dat wel zouden kunnen doen.

Men moet dus soms nog een gepast meetsysteem in het proces implementeren.

Een andere gelijkenis tussen productie en diensten is de aanwezigheid van fouten of ineffi ciën-

ties in alle processen. In productie is er sprake van verspilling indien goederen onherstelbaar

beschadigd zijn of niet meer te gebruiken zijn. Als goederen wel nog te repareren zijn, is er

sprake van herwerking. Verspilling en herwerking worden samen ondergebracht onder de term

“non-value-adding work”. (Snee & Hoerl, 2005, blz. 51) Deze activiteiten voegen geen waarde

toe aan het product, maar brengen wel additionele kosten met zich mee. In theorie zou men

al dit non-value-added work kunnen vermijden om zo kosten te besparen. De plaats waar deze

niet-waardetoevoegende activiteiten zich bevinden, wordt “the hidden factory” genoemd. Niet

enkel in productieprocessen is deze hidden factory aanwezig, ook bij diensten is dit het geval.

Zo kunnen bij wijze van voorbeeld fi nanciële analysten een budget meerdere malen moeten

herwerken vooraleer het door het management wordt aanvaard. Er is geen geldige reden waar-

om deze analysten niet onmiddellijk een aanvaardbaar budget zouden kunnen opstellen. De

herwerkingen voegen geen waarde toe aan het proces. (Snee & Hoerl, 2005, blz. 12)

Een andere gelijkenis is de combinatie van mensen, materiaal, machines, metingen en metho-

des of procedures binnen processen. Vaak wordt ook nog de omgeving als bijkomende compo-

nent van het proces hierbij vermeld. Al deze aspecten worden gebruikt in een oorzaak-gevolg

diagramma. Het oorzaak-gevolg diagramma, ook wel visgraat- of Ishikawa-diagramma genoemd,

stelt op schematische wijze alle mogelijke oorzaken van één bepaald probleem voor. Vaak heeft

de ruggengraat van dit diagram 4 ‘graten’ die op deze manier de oorzaken clusteren naar de 4

M’s (Mens, Machine, Methode, Materiaal), maar deze opsplitsing kan gebeuren naar eigen be-

hoefte. Deze graten vertakken zich verder naar specifi ekere oorzaken, om op die manier een

bepaalde hiërarchie te bekomen. Deze tool kan de onderneming helpen in de zoektocht naar

“root causes”, de identifi catie van probleemgebieden en de vergelijking van het relatieve be-

lang van de verschillende oorzaken. George voegt hier nog twee M’s aan toe, namelijk Moeder


natuur en Measurement. Voor diensten raadt men soms wel een andere onderverdeling aan in

volgende vier categoriën: procedures, mensen, materiaal en beleid.(Eckes, 2003, blz. 78-80;

Pyzdek, 2001, blz. 280-284; George, 2002, blz. 193)

Ongewenste procesvariatie is een grote bron van problemen in tal van toepassingsgebieden,

zowel in productieprocessen als in dienstenprocessen. Om dit te vermijden zal Six Sigma op

zoek gaan naar de oorzaken van de variatie om daar vervolgens een gepaste oplossing voor te

zoeken.

2.6. Kwaliteitsdynamiek in dienstenprocessen

Kwaliteitsverbetering is een continu proces, een dynamisch gebeuren. In dienstensectoren

neemt deze kwaliteitsdynamiek een bijzondere vorm aan. Er bestaan namelijk verschillende

percepties van kwaliteit en kwaliteitsproblemen zijn het resultaat van verschillen (‘gaps’) in

deze percepties. De kwaliteit van een dienst zoals die gepercipieerd wordt door de klant, kan

afwijken van de werkelijk geleverde kwaliteit. Deze gepercipieerde kwaliteit wordt niet enkel

bepaald door de reële kwaliteit, maar wordt ook beïnvloed door subjectieve factoren. Om dit

verschil te verklaren, kwamen Parasuramen et al. met het “gap-model” dat vier oorzaken van

deze afwijking aangeeft:

In de eerste plaats wijkt de verwachte kwaliteit door de klanten af van hetgeen het managment

denkt dat de klantenverwachtingen zijn. Marktonderzoek kan bijdragen tot het verkleinen van

deze gap. Ten tweede is er een onderscheid tussen de perceptie van het management over

de klantenverwachtingen en de vertaling van deze perceptie naar kwaliteitsspecifi caties toe.

Voorts kan er ook een discrepantie bestaan tussen deze kwaliteitsspecifi caties en de effectief

geleverde dienst. Tot slot kan er nog een gap ontstaan tussen de geleverde dienst en de manier

waarop de onderneming over de dienst communiceert. (Van Looy, Gemmel & Van Dierdonck,

2003, blz. 125)

Klanttenvredenheid is een erg subjectief concept en de kwaliteitsperceptie is afhankelijk van

klant tot klant. De specifi eke karakteristieken van diensten (simultaneïteit en ontastbaarheid)

zorgen ervoor dat het onderscheid tussen de kwaliteit van de dienst en de perceptie ervan door

de klant des te belangrijker is.


De perceptie van de kwaliteit door de klant blijkt in diensten namelijk de belangrijkste maat-

staf te zijn. Door de aanwezigheid van de klant in het proces, loopt men het risico dat fouten

onmiddellijk gedetecteerd worden. Herverwerking wordt in tegenstelling tot in productiepro-

cessen direct opgemerkt door de klant. Door de simultaneïteit kan bovendien de aanwezigheid

van de klant op zich ook voor fouten zorgen. Niet alle factoren zijn bijgevolg volledig beheers-

baar. (Van Looy, Gemmel & Van Dierdonck, 2003, blz. 125)

De specifi eke eigenschappen van diensten, brengen enkele uitdagingen voor kwaliteitsbeheer

met zich mee. Ten eerste zorgt de heterogeniteit van diensten ervoor dat het heel wat moei-

lijker is om kwaliteitsstandaarden voorop te stellen en die te hanteren bij kwaliteitscontrole.

Verder is er in dienstensectoren geen mogelijkheid om afgewerkte producten te controleren

om te verhinderen dat defecte producten bij de klant geraken. Er is vaak geen duidelijk eind-

product tenzij een al dan niet tevreden klant. Men zal dus de nadruk moeten leggen op pro-

cescontrole in plaats van op productcontrole. Wegens de simultaneïteit zal de door de klant

gepercipieerde kwaliteit tevens beïnvloed worden door de omgeving waarin de dienst geprodu-

ceerd en geconsumeerd wordt. Men moet er rekening mee houden dat een dienst een complexe

verzameling is van verschillende elementen. Een dienst bestaat niet alleen uit het zogenaamd

substantieve element, maar ook tal van periferische elementen die niet uit het oog mogen ver-

loren worden.(Van Dierdonck & Vereecke, 1994, blz. 493)


2.7. De DMAIC-cyclus voor dienstenprocessen

De eigenschappen van dienstenprocessen hebben uiteraard hun impact op Six Sigma. In wat

volgt bespreken we bij elke stap van DMAIC-cyclus de specifi eke uitdagingen en wijzigingen die

dienstenprocessen met zich mee brengen.

2.7.1. Defi ne

In de eerste fase blijken er voor dienstenprocessen verscheidene uitdagingen te zijn. Ten eerste

blijkt het niet altijd evident te zijn om processen te visualiseren. Ten tweede moet men nagaan

welke delen van het proces geschikt zijn voor Six Sigma. Voor de klantspecifi eke processen

wordt hierbij het gebruik van Human Sigma voorgesteld. Ook het defi niëren van een proces

blijkt ten derde niet altijd een senicure. Ten vierde kunnen soms de succesindicatoren enige

aanpassing vragen. Tot slot wordt SIPOC naar voor gebracht als erg interessante tool in deze

fase.

2.7.1.1. Denken in processen

In de defi ne-fase worden in de eerste plaats de grenzen van het project zorgvuldig afgebakend.

Indien de processen duidelijk zijn beschreven, is het vastleggen van de grenzen van een project

relatief eenvoudig. Aangezien men in diensten echter vaak nooit eerder de processen in kaart

heeft gebracht, is uigebreide communicatie nodig om een correcte value stream map op te

stellen. (George, 2003, blz. 275-277)

In het verleden zijn dienstenprocessen zelden onderzocht, zodat de visualisatie van het proces

reeds voor belangrijke inzichten kan zorgen. (Does, 2002, blz. 179) Omdat de processen ver-

trekken van een lage basissigma, zijn erg eenvoudige projecten mogelijk die grote resultaten

met zich meebrengen. Deze projecten worden het laaghangend fruit genoemd. Deze projecten

zorgen ervoor dat Six Sigma snel grote resultaten kan genereren voor de onderneming, wat er-

voor zorgt dat Six Sigma zeker zijn nut heeft in dienstenprocessen en bovendien snel mogelijke

weerstand kan doen verdwijnen.


2.7.1.2. Nagaan welke delen van het proces geschikt zijn voor Six Sigma

Indien een bepaald proces als project wordt geselecteerd, moet het team onderzoeken welke

delen van de dienst het meest in aanmerking komen voor Six Sigma. Elk aspect dat deel uit-

maakt van de dienst die het verstrekt moet worden onderzocht en kan vervolgens geïdentifi -

ceerd worden als ‘customized’, ‘mass-customized’ of gestandaardiseerd. (Biolos, 2002, blz. 2)

Sterk klantspecifi eke processen (‘customized’) hebben een hoge variabiliteit in taken en wor-

den gebruikt in verschillende situaties. In het geval van dit soort processen is de kost van Six

Sigma vaak groter dan de opbrengsten en is Six Sigma bijgevolg niet aan te raden. (Biolos, 2002,

blz. 2) De menselijke factoren zijn in deze ontmoetingen erg volatiel en niet eenvoudig te be-

heersen. Om aan dit probleem tegemoet te komen, werd door Fleming, Coffman en Harter een

meer geschikte aanpak ontwikkeld om de kwaliteit van dit soort processen signifi cant te verbe-

teren, Human Sigma genaamd. Zoals de naam reeds doet vermoeden, staat bij deze variant op

Six Sigma het menselijke aspect duidelijk op de voorgrond. Net als bij Six Sigma staat ook hier

de vermindering van de variabiliteit en de verbetering van de kwaliteit voorop. Terwijl men

bij Six Sigma gebruik maakt van processen, systemen en de kwaliteit van de output, staat bij

Human Sigma de kwaliteit van het contact tussen de klant en de werknemer centraal. (Fleming,

Coffman & Harter, 2005, blz. 108)

Volgens de auteurs is het van essentieel belang om af te stappen van het zuiver economisch

denken. Emoties blijken het gedrag en de oordelen van beide kanten namelijk heel wat ster-

ker te beïnvloeden dan zuivere rationaliteit. Dit menselijk aspect is zowel aanwezig aan de

zijde van de klant als bij de werknemer die met de klant in contact staat. De berekening van

de Human Sigma score is dan ook gebaseerd op een combinatie van twee factoren, met name

het engagement van de klant en het engagement van het personeel. Deze maatstaf geeft de

effectiviteit van het klantencontact weer en blijkt sterk gecorreleerd met de fi nanciële perfor-

mantie van de onderneming. (Fleming, Coffman & Harter, 2005, blz. 108-109)

Aangezien gebleken is dat net de combinatie van het engagement van de klanten en dat van

de werknemers zo een grote impact heeft, is het belangrijk om deze dan ook gezamenlijk te

beheersen in de organisatie. (Fleming, Coffman & Harter, 2005, blz. 113-114)

Mass-customized processen komen in aanmerking voor Six Sigma projecten als het volume van


dit proces groot genoeg is of als grotere effi ciëntie enorme kostenbesparingen met zich mee

zouden brengen. (Biolos, 2002, blz. 2)

Gestandaardiseerde diensten tot slot, zoals een fast-food restaurant, zijn uitermate geschikt

voor de implementatie van Six Sigma. (Biolos, 2002, blz. 2)

De meeste diensten bestaan uit een combinatie van de drie mogelijkheden, zodat het voor de

meeste processen interessant is Six Sigma in overweging te nemen.

2.7.1.3. Defi niëring van een defect

In een dienstenproces is het belangrijk te bepalen wat onder een “defect” wordt begrepen

en hoe men deze meet. Kwaliteitsgoeroe W. Edwards Deming, wiens management theorie de

grondslag van Six Sigma is, beweert dat “people don’t cause defects, systems do”. Met andere

woorden, werknemers zullen steeds het best mogelijke proberen bereiken, maar hun hande-

lingen zijn sterk beïnvloed door het systeem. Een fout is dus eerder een teken dat er een fout

zit in het systeem en dat dit dient aangepast te worden, dan dat een werknemer op de vingers

moet worden getikt. (Biolos, 2002, blz. 2)

Bepalen wat begrepen wordt onder een “defect” is een grote uitdaging voor dienstenonderne-

mingen, aangezien er geen product aanwezig is dat kan worden teruggestuurd of kan worden

geïnspecteerd. Er is sprake van een defect in een proces als dit een verminderde klanttevre-

denheid met zich meebrengt. Men kan besluiten dat er sprake is van een fout indien de proces-

sen niet de dienst leveren die aan de klanten was beloofd. (Biolos, 2002, blz. 2)

Wanneer Citibank Six Sigma lanceerde in 1996 werd een defect gedefi nieerd als een rating lager

dan de twee hoogst mogelijke antwoorden bij een tevredenheidsenquête. Gebaseerd op deze

defi nitie en een bijhorend klanttevredenheidsonderzoek, identifi ceerde Citibank zeven proces-

sen die fouten veroorzaakten bij het openen van een bankrekening en hun ‘customer statement

process’, en nog vijf andere processen. (Biolos, 2002, blz. 2-3)

Vaak kan de cyclustijd die nodig is om de dienst tot stand te brengen als defect beschouwd wor-

den. Aan de hand van deze interpretatie van een defect, identifi ceerde Citibank een standaard

voor het openen van een rekening. Uit onderzoek van hun proces was namelijk aan het licht

gekomen dat dit gemiddelde een zestal dagen kon duren. (Biolos, 2002, blz. 3)


2.7.1.4. Succesindicatoren

In deze fase wordt tevens bepaald welke indicatoren gebruikt zullen worden om het slagen

van het project te evalueren. De indicatoren voor succes in dienstenprojecten kunnen naast

fi nanciële resultaten ook klanttevredenheid, productietijd of het behaalde sigmaniveau zijn.

(George, 2003, blz. 275-277)

In dienstenprocessen is de link tussen “business metrics” en kwantitatieve kwaliteitskarakte-

ristieken meestal een rechtlijnige relatie. Dit staat in scherp contrast met productieprocessen.

In dit geval is er initieel vaak geen direct en duidelijk verband tussen economische maatstaven

en de kwaliteitskarakteristieken. Veel projecten zijn hierbij verbonden met de verbetering van

een product en hierbij is de link met het bedrijfsresultaat niet eenduidig vast te stellen. (Does,

2002, blz. 179)

2.7.1.5. Tools

In dienstenprocessen wordt in de defi nieerfase voornamelijk gebruikt gemaakt van SIPOC dia-

grammen. Dit is een grafi sche voorstelling van het volledige proces. Een tekening zegt namelijk

vaak meer dan duizend woorden. In een SIPOC diagramma zijn 5 categoriën aanwezig die elk

een letter van SIPOC weergeven: suppliers – input – processtappen – output – customers van het

proces. (Pyzdek, 2001, blz. 269-271; Eckes, 2003, blz. 32-36; George, 2002, blz. 183-185)

De wensen van de klant worden vertaald naar de CTQ’s waaraan de output zou moeten voldoen.

Deze CTQ’s kunnen echter afwijken van de werkelijke output van het proces waardoor er hier-

tussen een gap kan ontstaan. Ook bij de input kan een discrepantie terug gevonden worden.

Het proces vereist namelijk input van een bepaalde kwaliteit, wat niet altijd overeenstemt met

de kwaliteit die de suppliers aanbieden. Deze gaps bieden de grootste toegevoegde waarde van

een SIPOC diagramma. Door deze afwijkingen te onderzoeken, kunnen interessante projecten

gedefi nieerd worden. (gesprek met de heer Saerens, 3 april 2006, Mechelen)

Het SIPOC diagramma zou bij Six Sigma eigenlijk van rechts naar links ingevuld moeten worden,

omdat de wensen van de klant centraal moeten staan. Saerens stelt hiervoor dat de afkorting

beter zou omgedraaid worden tot COPIS. (gesprek met de heer Saerens, 3 april 2006, Meche-

len)


2.7.2. Measure

Ook in de tweede fase hebben de eigenschappen van dienstenprocessen duidelijke consequen-

ties. We bespreken in wat volgt achtereenvolgens de effecten op de dataverzameling, de bepa-

ling van de CTQ, de toegepaste statistiek, de kwaliteit van de data en de weerstand van het

personeel bij observatie.

2.7.2.1. Dataverzameling

Six Sigma is een kwantitatieve benaderingen om processen te verbeteren. Bij de vergelijking

van dienstenprocessen met productieprocessen, blijkt er echter een duidelijk verschil in at-

titude te zijn wat deze kwantitatieve aanpak betreft. In de productie heeft men de gewoonte

om voortdurend data over de processen en de producten te verzamelen. In een dienstenomge-

ving is het vaak een grote uitdaging om geschikte maatstaven te ontwikkelen en toe te passen.

(Does, 2002, blz. 179)

In de meetfase wordt expliciet op zoek gegaan naar data. Bij diensten kan men hierin enkele

hinderpalen ontdekken (George, 2003, blz. 281):

· de benodigde data werd nooit eerder verzameld

· de benodigde data werd wel reeds vooraf verzameld maar is niet

praktisch bruikbaar omdat ze bijvoorbeeld niet op computer beschikbaar i

· in sommige ondernemingen is er zodanig veel data verzameld dat het

evident is het kaf van het koren te scheiden

· de data meet niet wat het zegt dat het meet

In deze fase is het vaak aangewezen om het proces rechtstreeks te gaan observeren om data te

verzamelen. In het geval van dienstenprocessen wil dit zeggen dat je mensen en hun handelin-

gen gaat observeren (George, 2003, blz. 283)ge, 2003, blz. 283).

2.7.2.2. Bepaling van de CTQ

Het bepalen van deze meetkarakteristieken is daarenboven vaak complexer in een diensten-

omgeving. De CTQ in productieondernemingen daarentegen is meestal heel wat eenvoudiger

te bepalen (zoals bijvoorbeeld de dikte van een metalen plaat) en daar is bijgevolg vooral de


keuze van het juiste meetinstrument van groot belang. Bij diensten is de bepaling van die CTQ

zelf van groter belang. Het is de bedoeling om het juiste te meten en niet om een correct

meetinstrument aan te wenden die een foutieve CTQ meet. Elke dienstenonderneming heeft

zijn eigen specifi eke problemen en moet dus zelf op zoek gaan naar de gepaste meetsystemen.

Als er een wijze is om data te meten in diensten wordt alles een stuk meer beheersbaar en

duidelijker, en dus gemakkelijker op een hoger performantieniveau te brengen.

De klantverwachtingen die in de “defi ne” fase waren bepaald, moeten in deze fase vertaald

worden naar meetbare parameters van het proces. Eens men de verwachtingen van de klant

begrijpt, moet men deze vervullen door de effectiviteit en de effi ciëntie van het proces te

meten. Effectiviteit wil zeggen dat je de defecten aanpakt; effi ciëntie gaat over de tijd en

het geld dat geïnvesteerd wordt in het voldoen aan de verwachtingen van de klant. Een groot

aantal defecten en grote gelden tijdverspilling in activiteiten die geen waarde voor de klant

betekenen, verhogen de kost per transactie. (Brice, blz. 4, website quality digest)

2.7.2.3. Statistisch aspect

Voor vele diensten kan je de tijd als belangrijke CTQ beschouwen, zoals de cyclustijd. De curve

van deze data is echter niet deze van een normale verdeling, maar is eerder exponentieel. Er

is namelijk een ‘kortst mogelijke tijd’ waar men onmogelijk onder kan gaan. Een voorwerp kan

bijvoorbeeld nooit sneller getransporteerd worden dan het snelste bestaande vervoersmiddel.

Indien men in zulke gevallen toch een normale verdeling terugvindt, werkt de onderneming niet

volgens zijn mogelijkheden. Indien een onderneming optimaler gaat werken, moet de linker-

kant van de verdeling verdwijnen en een exponentiële functie benaderen.

Figuur 5: normale verdeling en aanpassing voor diensten (eigen fi guur)

Er zijn twee mogelijke stellingen over de manier waarop men niet-normaal verdeelde data

moet behandelen. De ene stroming zegt dat data helemaal niet normaal verdeeld hoeft te zijn


en dat er voldoende tools en technieken bestaan om met die data te werken. Een andere zegt

dat men de data eerst normaal moet maken. Dit kan op verschillende manieren (vierkantswor-

tel nemen, kwadrateren, logaritme nemen…) en is eigenlijk dikwijls een kwestie van trial and

error. (Does, 2002, blz. 180; gesprek met de heer Saerens, 3 april 2006, Mechelen)

In dienstenprocessen heeft men bovendien regelmatig te maken met discrete data. Het is bij-

gevolg in vele gevallen in dienstenprocessen niet geschikt om traditionele analysetechnieken

toe te passen aangezien deze voornamelijk ontworpen zijn voor de analyse van continue data.

(Does, 2002, blz. 179-180) Continue data is echter heel wat rijker voor analyse, zodat er steeds

naar gestreeft moet worden zoveel mogelijk discrete data te vermijden. (gesprek met de heer

Saerens, 3 april 2006, Mechelen)

De specifi catiegrenzen zijn in productieprocessen meestal eenvoudig vast te leggen. Deze to-

leranties zijn vaak een bepaald interval die op basis van kennis en ervaring werden vastgelegd.

De onderneming wil vervolgens garanderen dat hun producten binnen deze tolerantiegrenzen

vallen. In dienstenprocessen zijn deze tolerantiegrenzen, als ze al aanwezig zijn, vaak eenzij-

dig. Vaak is het doel om een bepaalde fout te minimaliseren. Het is vaak nuttig om in dat soort

gevallen een bepaalde bovengrens te defi niëren. Alle waarnemingen boven deze grens zijn

bijgevolg onaanvaardbaar. Deze limiet moet vervolgens op regelmatige basis herzien worden.

(Does, 2002, blz. 180)

2.7.2.4. Kwaliteit van de data

De kwaliteit van de input van informatie is cruciaal in diensten en het blijkt zeker niet evident

te zijn om correcte en complete informatie te verkrijgen. In een productie-omgeving is het

mogelijk te streven naar een foutenvrije input van informatie. In diensten daarentegen is de

klant vaak zelf de leverancier van de informatie, zodat fouten in de input onvermijdelijk zullen

zijn. Deze fouten brengen niet enkel een enorme hoeveelheid herverwerking met zich mee,

maar zorgen op die manier ook voor enorme vertragingen, doet het aantal items in verwerking

toenemen, … (Bertels, blz. 2, website isixsigma)

2.7.2.5. Weerstand van het personeel

Ook het menselijke aspect mag in deze fase niet over het hoofd gezien worden. Vaak is er be-

hoorlijk wat weerstand tegen observaties. Veel mensen in dientenomgevingen hebben namelijk

eerder negatieve ervaringen met de data die uit observaties voortvloeien. Vaak werd data in


het verleden gebruikt om slecht presterende werknemers te straffen of om bepaalde ontsla-

gen te rechtvaardigen. Bovendien is uiteraard niet aangenaam als iemand de hele tijd over je

schouder meekijkt naar elke handeling die je uitvoert. Het is dus te begrijpen dat er een zekere

weerstand vanuit het personeel kan bestaan ten opzichte van de dataverzameling die nodig is

bij Six Sigma. De oplossing ligt in een goede communicatie en het betrekken van werknemers

in de projecten. (George, 2003, blz. 288) Het is van essentieel belang om de observatie goed

te kaderen en aan te geven dat men het proces observeert en niet de persoon in kwestie. Om

dit te vermijden stelt George voor om te werken met vrijwilligers die er geen problemen mee

hebben om geobserveerd te worden. (George, 2003, blz. 283) Anderen zijn het hier niet hele-

maal mee eens, omdat dit ervoor zorgt dat de steekproef niet willekeurig en representatief is.

(gesprek met de heer Saerens, 3 april 2006, Mechelen) Een andere manier om data te verzame-

len over het proces is zelf deelnemen aan het proces, bijvoorbeeld onder de vorm van “secret

shoppers”. Men ondergaat de dienst op exact dezelfde wijze als een echte klant. Ook hier kan

er heel wat weerstand ontstaan bij het personeel dat zonder verwittigen wordt geobserveerd.

(George, 2003, blz. 283)

2.7.3. Analyze

In deze derde fase van de DMAIC-cyclus moet men voortdurend op zoek gaan naar “root causes”

die de ervoor zorgen dat de CTQ’s niet behaald worden. Nadat hiervoor reeds gedefi nieerd werd

wat wordt verstaan onder een defect en de bijhorende metingen gebeurd zijn, is de steeds

terugkerende vraag “Waarom?”. Men dient op zoek te gaan naar de oorzaak van de fouten.

Meestal zal het defect niet het gevolg zijn van 1 probleem in het proces, maar zal het meerdere

oorzaken hebben. Eens de oorzaken geïndentifi ceerd zijn, kan men deze in de volgende fases

proberen wegwerken om zo het aantal defecten drastisch in te perken. (Biolos, 2002, blz. 3)

De methodes om de oorzaken te achterhalen zijn zowel voor productieprocessen als voor dien-

stenprocessen erg gelijk, maar enkel de invloedsfactoren zijn van een verschillende aard. In

tegenstelling tot dienstenprocessen zijn de factoren in de productie veelal controleerbaar of

toch tenminste kwantifi ceerbaar. In dienstenprocessen komen vaak factoren terug die niet te

controleren en niet te kwantifi ceren zijn, zoals psychologische of sociologische factoren, wat

voor een enorme uitdaging zorgt. (Does, 2002, blz. 180)

Er is bovendien de bijkomende moeilijkheid dat veel teamleden weinig of geen ervaring hebben


in het gebruik van instrumenten voor data-analyse. (George, 2003, blz. 291) Voornamelijk voor

de rol als BB en MBB zijn medewerkers met een wetenschappelijke achtergrond en analytisch

inzicht noodzakelijk. Deze “ingenieurs” bezitten de meeste expertise op het vlak van verbe-

tering en beschikken over een innovatieve ingesteldheid. (Snee & Hoerl, 2005, blz. 47) Bij de

implementatie van Six Sigma zijn dit dan ook vaak de eersten die zich zullen geroepen voelen

voor de rol van Black Belt of een van de andere rollen in de Six Sigma hiërarchie. Hun wiskun-

dige en statistische achtergrond maakt het relatief eenvoudig om de nieuwe methodes aan te

leren en ze beschikken over de juiste ingesteldheid omdat ze denken in processen en continu

streven naar verbeteringen.

Voor de invulling van deze functies kan men ten eerste op zoek gaan naar eigen werknemers

die over de benodigde technische achtergrond beschikken. Als deze echter niet voldoende

aanwezig zijn, zal men moeten terugvallen op het aanwerven van bijkomend personeel met

de nodige expertise. Als derde mogelijkheid kan men ervoor opteren de mensen met de juiste

niet-technische vaardigheden zo snel mogelijk op te leiden en hen op die manier de nodige

technische vaardigheden bij te brengen. In dat geval is het meestal aangewezen de opleiding

te laten verzorgen door een externe ervaren Six Sigma consultant. We kunnen dus besluiten

dat het gebrek aan ingenieurs een terechte bezorgdheid is, maar dat er ook hier verschillende

mogelijkheden zijn om deze hinderpaal te overwinnen. (Snee & Hoerl, 2005, blz. 48)

2.7.4. Improve

Over het algemeen worden dienstenprocessen verbeterd door de negatieve invloed van niet-

controleerbare en niet-kwantifi ceerbare factoren uit te schakelen door interventie in het pro-

ces. (Does, 2002, blz. 181) Ook hier is het opnieuw belangrijk om goed te communiceren om op

die manier weerstand tegen veranderingen in de mate van het mogelijke te reduceren.

2.7.5. Control

Ook in het geval van dienstenprocessen moet men de data van de verbeterde processen blijven

registeren om op die manier het proces te controleren. Er wordt in dienstenprocessen echter

meestal ingegrepen in het proces en geen expliciete transfertfunctie ontworpen. Om het pro-


ces te controleren, wordt regelmatig gebruik gemaakt van FMEA en wijzigingen in de huidige

procedures. Volgens Does et al. is FMEA dé tool bij uitstek voor dienstenondernemingen, ook al

werd het oorspronkelijk voor productie ontwikkeld.(Does, 2002, blz. 181)

Er zijn zes zaken in de control-fase die ‘kritiek’ zijn indien men te maken heeft met diensten-

processen. (George, 2003, blz. 304-307)

1. Zorg ervoor dat het verbeterde proces voldoende gedocumenteerd is en dat deze documen-

tatie ook regelmatig geraadpleegd wordt. Dienstenprocessen zijn vaak sterk afhankelijk van de

gewoontes van de werknemers en het wijzigen hiervan is niet evident. De nieuwe procedures

moeten hiervoor volledig worden uitgeschreven en de werknemers moeten een opleiding krij-

gen die hen de nieuwe werkwijze aanleert.

2. De omzetting van de resultaten in fi nanciële termen. Six Sigma wil signifi cante fi nanciële

resultaten behalen zodat de onderneming winstgevender en concurrentiëler wordt. Reeds voor

het begin van het project worden de te halen fi nanciële resultaten geschat, en achteraf worden

deze dan ook gecontroleerd. Men werkt best samen met de fi nanciële analysten van de onder-

neming om de fi nanciële impact van de verbeteringsprojecten te berekenen.

3. Verifi eer achteraf de bekomen resultaten. Het kan enige tijd duren vooraleer mensen de

nieuwe manier van werken gewoon zijn, zodat meestal ongeveer twee tot drie maanden na het

project een controle plaatsvindt om na te gaan of de veranderingen nog steeds aanwezig zijn.

4. Installeer een automatisch controlesysteem zodat abnormale resultaten gemeld worden.

Dit gebeurt meestal aan de hand van computers die de prestaties van het proces weergeven en

eventueel een signaal geven indien iets verkeerd loopt.

5. Test de verandering eerst op pilootschaal. Zo kan men eerst slechts enkele werknemers

opleiden of werken met een beta versie van een technologische oplossing. Deze kleinschalige

test moet voldoende lange tijd worden uitgevoerd om een goede dataverzameling mogelijk te

maken. Indien deze test positieve resultaten met zich meebrengt, kan deze data vervolgens de

bedrijfsleiders en werknemers overtuigen van het effect van de veranderingen zodat mogelijke

weerstand wordt verminderd. Eventuele problemen kunnen dankzij deze piloottest tijdig wor-

den ontdekt, zodat er nog wijzigingen kunnen worden aangebracht vooraleer de veranderingen

over de volledige onderneming te implementeren.


6. Ontwerp een controleplan. Dit plan gaat na of het nieuwe proces de wensen van de klant

ook in de toekomst blijft invullen. In dit plan wordt onder andere beschreven wie welke ver-

antwoordelijkheden heeft in het nieuwe proces, wat de maatstaven zijn en hoe data wordt

verzameld en weergegeven.

2.8. Six Sigma opleidingen voor dienstenprocessen

Zoals eerder aangegeven zijn er duidelijke verschillen in een dienstenomgeving, zoals de

aard van de processen, de aard van de beschikbare data, de grotere menselijke inbreng…

Een aangepaste opleiding mag dan in feite ook niet ontbreken. Wanneer Six Sigma wordt toege-

past in een productieomgeving zijn de processen meestal reeds eerder aan de hand van vroe-

gere kwaliteitsprogramma aangepast om zo optimaal mogelijk te werken. Dienstenprocessen

werden tot hiertoe vaak over het hoofd gezien en velen zijn nog nooit eerder geanalyseerd.

Werknemers in dienstenorganisaties hebben hierdoor vaak slechts weinig ervaring met ver-

betering en hebben bovendien niet de gewoonte om data te verzamelen en te gebruiken. Uit

verscheidene case studies blijkt wel dat dit afhankelijk is van de soort dienst. Zo is gebleken

dat ondernemingen uit de gezondheidszorg in het verleden vaak reeds belang hechtten aan

kwaliteit en kwaliteitsverbeteringen, in tegenstelling tot bijvoorbeeld fi nanciële instellingen.

(George, 2003, blz. 194) Indien de werknemers weinig ervaring hebben met kwaliteitsverbe-

tering, kan bijkomende training nodig zijn om kwaliteitsbewustzijn te creëren zodat ze inzien

wat een verbetering van de kwaliteit voor de onderneming kan betekenen.

Aangezien de processen nog niet eerder gedetailleerd in kaart gebracht werden, moet hieraan

meer aandacht besteed worden, inclusief de identifi catie van stappen die geen waarde toe-

voegen aan de dienst. In processen waar nog niet eerder systematisch data werd verzameld,

moet er ook veel aandacht besteed worden aan het ontwikkelen van de juiste meetsystemen

en het opstellen van een strategie voor de dataverzameling. (Snee & Hoerl, 2005, blz. 238)

Een goed meetsysteem heeft twee implicaties die kunnen leiden tot een betere implementatie

van Six Sigma. Eerst en vooral wordt verspilling gevisualiseerd. Uit de data kan men ontdekken

hoeveel procent van de producten uiteindelijk verspilling blijkt te zijn. Daarenboven is de data

noodzakelijk voor Six Sigma projecten reeds voorhanden indien de onderneming beschikt over

een adequaat meetsysteem. De implementatie van meetsystemen is vaak niet evident, zeker


indien er mensen bij betrokken zijn. Werknemers zijn soms wantrouwig omdat “Big Brother”

hen voortdurend in het oog zal houden. (Snee & Hoerl, 2005, blz. 43-45)

Ook in het gamma van aangeleerde tools gebeurt vaak een aanpassing. De meeste tools blijven

dezelfde, al worden sommige tools weggelaten en anderen aan het gamma toegevoegd. In de

eerste plaats is niet-parametrische statistiek belangrijker dan “normale” statistiek, omdat men

haast altijd met niet normaal verdeelde data geconfronteerd wordt. Omdat de werknemers

vaak slechts over een beperkte statistische kennis beschikken, probeert men soms in diensten-

processen de tools zo eenvoudig mogelijk te houden. Nochtans hebben complexere tools zoals

DOE (Design of Experiments) hun nut in dienstenprocessen wel bewezen en zouden ze volgens

sommige auteurs niet mogen ontbreken in de opleiding. Er is echter veel discussie over het ge-

bruik van DOE in dienstenomgevingen. DOE wordt daar erg weinig toegepast, wat volgens Snee

& Hoerl te wijten is aan het gebrek aan statistische ervaring van de werknemers en niet aan

de toepassingsmogelijkheden. Volgens deze auteurs groeit het gebruik van DOE in fi nanciële

diensten en zal de toepassing ook in andere domeinen alleen maar toenemen. (Snee & Hoerl,

2005, blz. 240)

Andere auteurs zijn daarentegen van mening dat DOE beter uit de opleiding geschrapt wordt

omdat het een heel gamma van unieke problemen met zich meebrengt. DOE kan eventueel

wel werken indien het gekoppeld wordt aan gesofi sticeerde simulatiemodellen die speciaal

voor diensten ontwikkeld worden.(website Six Sigma Qualtec, 2002) Volgens de heer Saerens is

DOE pas interessant na een bepaalde procesmaturiteit om deze processen nog verder te opti-

maliseren. Bij een eerste opleiding in Six Sigma kunnen complexere tools als DOE afschrikkend

werken, zodat naast een bepaalde procesmaturiteit ook de medewerkers een zekere maturiteit

moeten hebben op het vlak van kwaliteitsverbetering.(gesprek met de heer Saerens, 3 april

2006, Mechelen)

Het gebrek aan kwaliteitsverbetering in het verleden betekent echter dat de toepassing van Six

Sigma veel ingrijpendere resultaten met zich mee kan brengen dan dat bij productieprocessen

het geval is. Hierdoor hebben dienstenprocessen meestal een veel lagere basissigma en zijn

er mogelijkheden tot enorme verbeteringen binnen een beperkte termijn. Deze gemakkelijke

projecten wordt het laaghangend fruit genoemd. Om dit laaghangend fruit te plukken zijn geen

complexe statistische instrumenten noodzakelijk en zijn opmerkelijke verbeteringen mogelijk.

Aan de hand van erg eenvoudige tools kunnen dus signifi cante resultaten geboekt worden,

zodat complexere statistiek in het begin nog niet aan de orde is en vaak in de opleiding ach-


terwege blijft. (gesprek met de heer Saerens, 3 april 2006, Mechelen) Deze eenvoudige pro-

jecten kunnen het geloof in Six Sigma door de werknemers erg positief beïnvloeden, zodat het

laaghangend fruit in dienstenprocessen het eenvoudiger maakt de weerstand te overwinnen.

(George, 2003, blz. 194)

Process capability studies worden vaak niet behandeld, omdat men van oordeel is dat product-

specifi caties niet echt nuttig zijn in dienstenomgevingen. Dit is echter een verkeerde veronder-

stelling. In het geval van facturen bijvoorbeeld is er vaak een minimale en maximale betalings-

termijn waartussen de onderneming het best betaalt. (Snee & Hoerl, 2005, blz. 239)

In de praktijk ziet men regelmatig dat consultants voornamelijk ervaring hebben in produc-

tieprocessen en dat al het cursusmateriaal dan ook specifi ek op productieprocessen gericht is

Het is echter belangrijk om te werken met voorbeelden uit dienstenprocessen om ervoor te

zorgen dat de deelnemers aan de opleiding niet afhaken. Deze voorbeelden staan veel dichter

bij de leefwereld van de werknemers zodat ze eenvoudiger te motiveren zijn. (gesprek met de

heer Saerens, 3 april 2006, Mechelen)

2.9. Standaardisatie van dienstenprocessen

Vele ondernemingen vrezen dat Six Sigma tot een grotere standaardisatie van de dienst zou

kunnen leiden, terwijl elke klant anders is en een aangepaste dienst verlangt… en Six Sigma

op deze manier juist tot minder klanttevredenheid zou kunnen leiden. Het is echter van es-

sentieel belang om het onderscheid in te zien tussen gestandaardiseerde processen en ge-

standaardiseerde diensten. Een gestandaardiseerd proces hoeft niet noodzakelijk te leiden tot

gestandaardiseerde producten! In de automobielindustrie bijvoorbeeld kunnen de klanten zelf

een pakket opties voor hun auto samenstellen, terwijl de processen steeds verder gestandaar-

diseerd worden. Dit geldt ook in dienstenprocessen. Standaardisering van een proces brengt

niet noodzakelijk gestandaardiseerde producten of diensten met zich mee, men kan blijven

inspelen op de wensen van de klant. (gesprek met de heer Saerens, 3 april 2006, Mechelen)


Hoofdstuk 3: Lean Six Sigma

In de literatuur wordt voor dienstenprocessen steeds vaker de combinatie van Lean met Six

Sigma voorgesteld. Enkele jaren ervaring in dienstenprocessen hebben namelijk uitgewezen

dat Six Sigma op zich niet voldoende was. Wat de toegevoegde waarde van deze combinatie is,

wordt verder in dit hoofdstuk uitgebreid behandeld.

Vooraleer we onmiddellijk gaan spreken over Lean Six Sigma, vond ik het interessant om naast

Six Sigma ook de belangrijkste principes van Lean te bespreken. Dit gebeurt in hoofdstuk 3.1.

In deel 3.2 onderzoeken we de combinatie Lean Six Sigma en wat deze kan betekenen in dien-

stenprocessen.

3.1. Lean

In dit hoofdstuk wordt van start gegaan met de defi nitie en een kleine schets van de geschiede-

nis van Lean. Vervolgens worden de voornaamste principes behandeld. Ten derde werpen we

een blik in de toolbox die bij Lean worden aangewend, om ten slotte te onderzoeken wat Lean

te beiden heeft voor dienstenprocessen in het bijzonder.

3.1.1 Defi nitie en geschiedenis van Lean

Lean betekende een fundamentele breuk met de tradities in de westerse productie en werd

voor het eerst toegepast bij Toyota en andere Japanse ondernemingen. Lean is een geïnte-

greerd systeem bestaande uit principes, tools en technieken waarbij de nadruk ligt op het

reduceren van verspilling, het synchroniseren van stromen en het controleren van variabiliteit

in de processtromen. Het onderscheid tussen waardetoevoegende en niet-waardetoevoegende

activiteiten staat centraal in Lean. Waardetoevoegende activiteiten dragen bij tot wat de klant

wenst van een product of een dienst. Alle andere activiteiten bezorgen geen waarde.

(De koning, Verver, Van Den Heuvel, Bisgaard & Does, 2006, blz. 3-4)

Vaak wordt Lean spontaan geassocieerd met productie en zou het kunnen lijken dat Lean weinig


betekenis heeft voor diensten. Niets is minder waar! Lean kan toegepast worden in diensten-

ondernemingen, en ook in productieondernemingen die Lean implementeren in de productie

kunnen hun transactieprocessen hieraan aangepast worden. In een hotel wordt de tevredenheid

van de klanten in grote mate bepaald door de vlotheid bij het inchecken. Dit is een ideaal voor-

beeld van een proces voor de toepassing van Lean omdat het opdrijven van de snelheid hierin

centraal staat. (George, 2002, blz. 42-45)

3.1.2. Belangrijkste principes van Lean

Deze fi losofi e heeft drie belangrijke doelen (George, 2002, blz. 35):

· elimineren van verspilling

· produceren wat de klant wenst

· reduceren van kosten terwijl de kwaliteit verbetert

Het proces wordt visueel voorgesteld door middel van een Value Stream Map. Voor elke activi-

teit wordt vervolgens bepaald of ze al dan niet waarde toevoegt aan het product of de dienst.

Zo moet men zich bijvoorbeeld afvragen of de kant zou betalen voor een bepaalde activiteit

indien het een optie was.

Taiichi Ohno van Toyota beschreef zeven vormen van muda, het japans voor verspilling, die

moeten geëlimineerd worden in het proces. Later werd hier een achtste vorm van verspilling

aan toegevoegd. (Womack & Jones, 1996, blz. 15 en blz. 355; gesprek met de heer Saerens, 3

april 2006, Mechelen)

1. defecten in producten

2. overproductie van niet-noodzakelijke producten

3. voorraden van goederen die wachten op verdere verwerking of consumptie

4. onnodige bewerkingen

5. onnodige verplaatsing van personen

6. onnodig transport van goederen

7. wachten van werknemers

8. intellectuele verspilling door het niet volledig benutten van de intellectuele

capaciteiten van de medewerkers


Wanneer is een proces Lean? De snelheid van het proces wordt gemeten aan de hand van de

“process cycle effi ciency” (PCE). Hierbij wordt de tijd van de waardetoevoegende activiteiten

vergeleken met de totale productietijd.

tijd van de waardetoevoegende activiteiten

Process cycle effi ciency =

totale productietijd

Vaak wordt gesteld dat een proces Lean is als deze verhouding groter is dan 25%. Dit kan erg

weinig lijken, in de praktijk wordt dit meestal niet gehaald. Voor diensten blijkt de verhouding

typisch zo’n 10% te bedragen. (George, 2002, blz. 37) Dit houdt in dat het werk 90% van de tijd

in het proces gewoon aan het wachten is en dat dit proces zeer veel mogelijkheden heeft om

verspilling aan te pakken omdat er veel laaghangend fruit beschikbaar is.

Door deze effi ciëntie op te drijven kunnen enorme kosten bespaard worden. Een korte pro-

ductietijd kan de inkomsten enorm doen stijgen. Verder zijn er minder kosten voor opslag en

transport. Wanneer de voorraad klein is, worden mogelijke problemen van een hoge WIP zoals

veroudering en beschadiging vermeden. Om de WIP onder controle te houden, wordt gebruik

gemaakt van pull-systemen (zoals Kanban).

Het doel van Lean is de verhoging van de snelheid van een proces door de reductie van verspil-

ling in al zijn vormen. Lean stelt een onderneming in staat mogelijkheden tot vermindering van

de kosten en de productietijd te zien, waar men ze nog niet eerder heeft opgemerkt.

De productietijd is de tijd die nodig is van de bestelling tot aan de levering aan de klant. Om

te ontdekken wat aanleiding geeft tot een bepaalde productietijd, kan men gebruik maken van

de krachtige wet van Little (George, 2003, blz. 26):


Hoeveelheid WIP

Productietijd =

Gemiddeld aantal afgewerkte producten

De meeste ondernemingen hebben geen idee wat hun productietijd is, laat staan wat de varia-

tie hierin is. Aan de hand van deze wet kan echter een behoorlijk adequate schatting gebeuren.

Het WIP is al het werk dat zich in het proces bevindt maar nog niet is afgewerkt. Omdat WIP

vaak onmiddellijk wordt geassocieerd met productie, wordt voor diensten soms de afkorting TIP

(“Things-in-process”) gehanteerd. (George, 2003, blz. 27)

Volgens de wet van Little kan men de productietijd dus verkorten door het WIP te verminderen

ofwel meer producten af te werken in een bepaalde tijdspanne. In de eerste plaats moet steeds

het WIP aangepakt worden. Hiervoor is namelijk enkel intellectueel kapitaal noodzakelijk, ter-

wijl voor een toename van het gemiddeld aantal afgewerkte producten fi nanciële investeringen

nodig zijn wat de ROIC (return on invested capital) en shareholder value aantasten. (George,

2003, blz. 31)

Nadat een gewenste maximale productietijd door de onderneming is vastgelegd, kan aan de

hand van de wet van Little het maximale WIP berekend worden. Het verlaten van het proces

van een product of dienst is het enige startshot om een nieuw product of dienst in het proces

binnen te laten. Dit is de essentie van een pull-systeem. Om te bepalen in welke volgorde pro-

ducten tot het proces worden toegelaten, bestaan verscheidene methodes. “First in, fi rst out”

is vaak niet aangewezen. De onderneming ontwerpt dan een pull-systeem die deze beslissing

maakt op basis van een aantal belangrijke parameters. (George, 2003, blz. 31-34)

Het WIP limiteren is niet steeds mogelijk zoals bijvoorbeeld bij diensten waarbij de klant aan-

schuift in de rij, aangezien men klanten niet in voorraad kan opslaan. In dit soort gevallen is er

een alternatieve manier om de productietijd te verbeteren. Volgens de wet van Little ligt dan

de oplossing in de verhoging van het gemiddeld aantal afgewerkte producten. De grote variatie

in de vraag kan hierbij een grote uitdaging zijn. Indien de vraag in zekere mate voorspelbaar

is, kan men het gemiddeld aantal bediende klanten verhogen door bijkomende werknemers te

voorzien op piekmomenten. Als de vraag echter onvoorspelbaar is, moet men gebruik maken

van de wachtlijnentheorie. Deze theorie maakt het mogelijk te berekenen hoe verschillende

factoren het WIP beïnvloeden en op deze manier dus de productietijd. (George, 2003, blz. 35)


3.1.3. Tools

De belangrijkste analytische tool in Lean is de “Value Stream Map”. Het proces wordt hierbij op

papier uitgetekend en elke activiteit wordt onderzocht om vervolgens te classifi ceren als waar-

detoevoegend of niet-waardetoevoegend. De Value Stream Map is een interessant hulpmiddel

omdat op die manier verspillingen en verborgen beslissingspunten blootgelegd worden. Meestal

bevat een proces veel meer niet-waardetoevoegende activiteiten dan stappen die wél waarde

toevoegen voor de klant of de onderneming. (George, 2002, blz. 51-56)

3.1.4. Lean in diensten

Men mag niet uit het oog verliezen dat klanten niet behandeld kunnen worden als producten: je

kan hen niet in voorraad plaatsen, noch kan je hen langer laten wachten op de dienst. Gebruik

makend van de wet van Little kan men inzien dat dan de enige manier om de productietijd

niet te laten stijgen, een toename van het gemiddeld aantal bediende klanten is. Het is dus de

grote uitdaging om de variatie in de vraag op te vangen. De variatie in de vraag kan opgevangen

worden door een goede planning en door het personeel multi-fuctioneel op te leiden, zodat

werknemers uit andere afdelingen kunnen invallen bij overwachte lange wachtlijnen. (George,

2003, blz. 34-36)

De bepaling van het work-in-process blijkt vooral in dienstenondernemingen vaak niet evident

te zijn. Onzichtbaar werk kan niet verbeterd worden. In een productieomgeving kan het pro-

ces fysiek opgevolgd worden en zijn voorraden zichtbaar. In diensten is dit complexer. Het is

daarvoor belangrijk de stroom te visualiseren door middel van een of andere process map zoals

bijvoorbeeld een Value Stream Map.

De toevoeging van Lean bij de Six Sigma methodologie blijkt uitermate nuttig in dienstenpro-

cessen omdat daar erg veel verspilling aanwezig is. Dienstenprocessen zijn over het algemeen

trage processen en trage processen zijn dure processen. Trage processen leiden bovendien vaak

tot een inferieure kwaliteit, wat op zijn beurt de kosten en de klantenontevredenheid opdrijft.

Deze traagheid is vaak te wijten aan de overdreven hoeveelheid WIP. Wanneer er teveel WIP

is, kan werk meer dan 90% van de tijd gewoon wachten, wat voor de klanten helemaal geen

waardetoevoegende activiteit is. Er is een vuistregel die zegt dat 80% van de wachttijd veroor-

zaakt wordt door minder dan 20% van de activiteiten. Men moet er dus in slagen deze 20% te


identifi ceren en hiervan de snelheid op te trekken om een reductie van 80% in de cyclustijd te

bekomen. (George, 2003, blz. 13)

De zeven vormen van verspilling die centraal staan in Lean, kunnen ook naar dienstenprocessen

toe vertaald worden. (George, 2003, blz.259-262)

1. overprocessing: dit houdt in dat men probeert meer waarde aan een dienst toe te voegen

dan hetgeen de klant wil en ervoor wenst te betalen. Hierbij zijn twee mogelijkheden te her-

kennen: ten eerste kan men meer waarde toevoegen dan de klant wenst omdat men niet goed

weet wat de wensen van de klant zijn. De klant zal hier bijgevolg ook niet voor willen betalen.

Ten tweede kunnen er teveel activiteiten zijn die geen waarde toevoegen aan de dienst. Zo kan

bij een proces bijvoorbeeld op meerdere tijdstippen een handtekening ter goedkeuring plaats-

vinden. Het is interessant na te gaan of elke handtekening wel noodzakelijk is zodat onnodige

stappen kunnen geëlimineerd worden.

2. transport: het onnodig verplaatsen van materiaal, producten of informatie.Elke verplaat-

sing vraagt namelijk tijd, hetgeen men in Lean net wenst te minimaliseren. Zo kan papierwerk

verschillende keren de hele onderneming doorlopen en overal wachten terwijl dit veel een-

voudiger zou kunnen. In een dienstenonderneming is dit probleem minder zichtbaar dan in een

productieomgeving, maar dat maakt het niet minder belangrijk.

3. beweging: onnodige verplaatsing van personeel. Ook dit aspect is minder zichtbaar in dien-

sten. Men kan dit bijvoorbeeld ontdekken door het voortdurend wisselen van computerdomein

en dergelijke. Oplossingen kunnen gaan van het herschikken van de bureaus tot het gebruik van

software om taken offl ine uit te voeren.

4. voorraad: al het werk dat in het proces aanwezig is dat meer is dan hetgeen voor de klant

geproduceerd moet worden leidt tot een verhoging van de kosten wegens wachttijden, langere

productietijd (wegens de wet van Little) en niet meer voldoen aan de verwachtingen van de

klant. Deze te grote WIP is vaak het gevolg van de zevende vorm van verspilling, namelijk over-

productie.

5. wachttijden: elke vertraging tussen het einde van een stap en het begin van de volgende

stap. Aangezien grote delen van een dienstenproces onzichtbaar blijven, zijn technieken zoals

process mapping bij diensten uitermate waardevol om vertragingen in het proces te ontdek-

ken.


6. defecten: elk deel van de dienst dat niet conform is met de wensen van de klant. Een defect

wordt meestal ontdekt door een werknemer downstream die de dienst moet herwerken of het

moet terugsturen naar de activiteit waar de fout heeft plaatsgevonden. De kost om een fout

in een dienst recht te zetten is vaak behoorlijk klein, maar de opportuniteitskost, zoals het

verliezen van een klant aan een concurrent, is des te groter.

7. overproductie: meer produceren dan wat werkelijk nodig is voor onmiddellijk gebruik.


3.2. Lean Six Sigma

3.2.1. Defi nitie en geschiedenis van Lean Six Sigma

In het verleden werd in ondernemingen vaak gediscussieerd over de trade-off tussen kwaliteit,

tijd en kosten. Men dacht dat het onmogelijk was een optimalisatie van alle drie tegelijk te

verwezenlijken. Meestal waren het ook verschillende werknemers die voor een van de drie

aspecten verantwoordelijk waren, wat aanleiding gaf tot confl icterende prioriteiten. Als kwali-

teit, tijd en kosten tegelijkertijd moeten aangepakt worden is het belangrijk dat iedereen de-

zelfde taal spreekt en is het bovendien belangrijk in te zien dat een optimalisatie van alle drie

wél mogelijk is. In Lean Six Sigma worden deze drie aspecten samen onder handen genomen.

(George, 2003, blz.20)

Lean en Six Sigma hebben zich de laatste jaren parallel ontwikkeld. Ook al werden ze beide

oorspronkelijk toegepast in een productieomgeving, hebben ze duidelijk hun weg naar de dien-

sten gevonden. De laatste evolutie is een synthese van beide methodes, onder de term Lean Six

Sigma. (De koning, Verver, Van Den Heuvel, Bisgaard & Does, 2006, blz. 2-3)

Lean Six Sigma is een methodologie om de waarde voor de aandeelhouder te maximaliseren

door op een zo snel mogelijke manier verbeteringen te realiseren op het vlak van klanttevre-

denheid, kosten, kwaliteit, processnelheid en geïnvesteerd kapitaal. (George, 2002, blz. xii)

George (2002, blz. 4) formuleert het hoofdprincipe van Lean Six Sigma als volgt:

De activiteiten die de oorzaak zijn van de CTQ-problemen en de activiteiten die de grootste

vertragingen veroorzaken, bieden de grootste mogelijkheid voor verbeteringen op vlak van

kosten, kwaliteit, kapitaal en productietijd.


Figuur 6: effect van Lean Six Sigma (eigen fi guur gebaseerd op George, 2002, blz.6)

Deze fi guur illustreert erg duidelijk de kern van Lean Six Sigma. Six Sigma zorgt ervoor de vari-

atie verkleind wordt, terwijl Lean een vermindering van de gemiddelde tijd beoogt.

Trage processen zijn dure processen: tussenvoorraden moeten ergens opgeslagen worden, de

producten moeten vaak opnieuw geteld worden, er kan schade opgelopen worden en de voor-

raad kan verouderen. Als de producten beschadigd of verouderd zijn, moeten deze aan lagere

prijs verkocht worden. Bovendoen vereisen trage processen extra opslagruimte en meer perso-

neel. Deze kosten worden ook wel de “hidden factory” genoemd. De hidden factory verbruikt

middelen en mensen zonder waarde aan de dienst of het product toe te voegen. (George,

2002, blz. 8) Deze hidden factory kosten zijn niet zichtbaar voor de klanten en zijn dus niet

opgenomen in de CTQ’s. Het is typisch voor Lean Six Sigma om ook deze kosten onder handen

te nemen.

3.2.2. Kwaliteit zo snel mogelijk?

Soms wordt Lean Six Sigma geformuleerd als “kwaliteit zo snel mogelijk doen”. Dit kan intuïtief

fout lijken omdat onze intuïtie aangeeft dat men meer fouten maakt als men iets sneller pro-

na Lean Six Sigma

voor Lean Six Sigma


beert te doen. Als dit het geval was, zou een hogere snelheid meer defecten met zich meebren-

gen. Dit is echter niet wat men bedoelt. Het is niet de bedoeling werknemers sneller te laten

werken of de stappen van het implementatieproces te versnellen. Wat men wil bereiken is de

reductie van onnodige wachttijden die geen toegevoegde waarde leveren voor het product of

de dienst, zodat op die manier de productietijd aanzienlijk ingekort wordt.

De activiteiten die waarde toevoegen aan het product of de dienst blijven onaangeraakt door

Lean, dus doet Lean niets af aan de kwaliteit. Het is Six Sigma die de defecten probeert te

elimineren, wat soms een versnelling van de waardetoevoegende activiteiten met zich mee-

brengt.

3.2.3. Noodzakelijk synthese van Lean en Six Sigma

3.2.3.1. Waarom heeft Lean Six Sigma nodig?

Lean schrijft geen expliciete infrastructuur voor die noodzakelijk is om resultaten te behalen

en te behouden. Six Sigma geeft een duidelijke beschrijving van de verscheidene rollen en de

hiërarchie en legt de nadruk op betrokkenheid van het management, goede allocatie van de

middelen en training voor alle betrokkenen. Dit ontbreekt haast in alle handboeken die hande-

len over Lean. (George, 2003, blz. 46-47)

De CTQ’s van de klant staan niet centraal. Om te identifi ceren welke activiteiten waarde

toevoegen, werkt Lean ‘introspectief’: de persoon die de Value Stream Map opstelt bepaalt of

een activiteit een toegevoegde waarde biedt of niet. Bij Six Sigma wordt daarentegen voorge-

schreven op welke plaatsen in het project wordt geluisterd naar de VOC. De maatstaven zijn de

CTQ’s van de klanten en de VOC wordt geïdentifi ceerd gedurende de defi ne-fase van DMAIC. De

klant staat niet steeds voorop bij Lean, terwijl Six Sigma alles steeds door de ogen van de klant

probeert te aanschouwen. (George, 2003, blz. 47)

Lean erkent de impact van variatie niet en heeft bijgevolg geen tools ter beschikking voor de

reductie ervan. Defecten kunnen de oorzaak zijn van variatie en een stijging in het aantal de-

fecten leidt tot verhoogde productiesnelheid en WIP. Defecten zijn echter niet de enige bron

van variatie. Er kan ook variatie zijn in de vraag of in de duur van een activiteit. Beide voor-

beelden hebben een signifi cante invloed op de productietijd van het proces. (George, 2003,


blz. 47-50) Lean kan een proces echter niet onder statistische controle brengen.

De meeste beschrijvingen van Lean springen onmiddellijk naar de Improve fase, terwijl Defi ne

en Measure erg belangrijke stadia zijn bij een project. In de Defi ne stap wordt het probleem

duidelijk omschreven en tijdens de Measure fase wordt het geheel op een kwantitatieve ma-

nier weergegeven. DMAIC blijkt dus een nuttige werkwijze die ook voor Lean een toegevoegde

waarde kan bieden. (George, 2003, blz. 50) Six Sigma biedt dus in tegenstelling tot Lean een

volledig analytisch raamwerk voor het oplossen van problemen. (De koning, Verver, Van Den

Heuvel, Bisgaard & Does, 2006, blz. 7)

3.2.3.2. Waarom heeft Six Sigma Lean nodig?

Alhoewel het opstellen van een process map ook gebeurt bij Six Sigma, wordt hierbij geen

onderscheid gemaakt tussen de activiteiten van waarde en de andere om zodanig de waste te

identifi ceren. Lean biedt daarentegen de waardevolle Value Stream Map als hulpmiddel bij de

identifi catie van de waardevolle stappen. Six Sigma teams maken zelden dit onderscheid en

de eliminatie van waste is niet de focus. Eerst wordt namelijk de variatie aangepakt en enkel

indien dit blijvend voor problemen zorgt, wordt het proces opnieuw ontworpen aan de hand van

DFSS. Lean veronderstelt echter steeds een bepaalde vorm van herontwerp om de niet-waarde-

toevoegende activiteiten te kunnen elimineren. (George, 2003, blz. 51)

Six Sigma maakt geen directe link tussen kwaliteit en snelheid. Verder maakt men ook geen

gebruik van pull-systemen om het WIP te beheersen. Zolang het WIP niet beneden een bepaald

maximum niveau gehouden blijft, zal er geen reductie van de productietijd plaatsvinden (we-

gens de wet van Little). (George, 2003, blz. 51-52)

Zelden zijn er specifi eke tools om de snelheid te verhogen te vinden in de Six Sigma toolkit

zoals Time Value Analysis of 5S. Deze tools blijken erg krachtig te zijn om de snelheid te verho-

gen en mogen bijgevolg niet genegeerd worden. Voor de toepassing in een dienstenomgeving

kan enige aanpassing van de tools noodzakelijk blijken. (George, 2003, blz. 52)

In tegenstelling tot Six Sigma bevat Lean ook methodes voor snelle actie zoals het Kaizen

DMAIC proces. Tijdens zeer intensieve projecten worden bepaalde problemen in enkele dagen

tijd aangepakt. Kaizen kan een belangrijke rol spelen in diensten, alhoewel ook hier bepaalde

aanpassingen noodzakelijk kunnen blijken. (George, 2003, blz. 52)


Tenslotte bereikt men veel sneller het Six Sigma kwaliteitsniveau indien Lean de niet-waar-

detoevoegende stappen elimineert. Als een proces bijvoorbeeld uit 20 stappen bestaat die elk

afzonderlijk opereren aan 4σ, zal het performantieniveau van het totale proces 0.993720 = 88%

bedragen. Hoe minder stappen het proces bijgevolg bevat, hoe sneller een 6σ voor het proces

bereikt kan worden. (George, 2003, blz. 52-54)

Figuur 7: invloed van Lean en Six Sigma op de procesperformantie (eigen fi guur gebaseerd op

de Workshop Lean Six Sigma te Amsterdam op 19 januari 2006)

3.2.3.3. Synthese

De ideale oplossing blijkt dus de synthese van beide te zijn. De organisatorische structuur is dus

gebaseerd op de volledige hiërarchie van Six Sigma met Champions, Black Belts, Green Belts

enz. Alle betrokkenen krijgen een specifi eke opleiding waarbij men naast de Six Sigma principes

ook de beginselen van Lean onder de knie krijgt. (De koning, Verver, Van Den Heuvel, Bisgaard

& Does, 2006, blz. 7)

Men werkt bij Lean Six Sigma volgens projecten die geclassifi ceerd worden als “quick wins” of

als “advanced”. In het eerste geval spreekt men ook van Lean projecten, terwijl de tweede

soort ook Six Sigma projecten worden genoemd. Bij Lean projecten wordt gebruik gemaakt van

“best practices” en worden standaard oplossingen gebruikt. Hierbij worden meestal problemen

zoals de snelheid en de cyclustijd aangepakt. De Six Sigma projecten zijn vaak complexer en

vereisen sterke datagebaseerde analytische methodes. Men volgt hierbij steeds het DMAIC al-


goritme. Deze projecten handelen typisch over kwaliteit, defecten, reductie van variatie en

stijging van de opbrengst.(De koning, Verver, Van Den Heuvel, Bisgaard & Does, 2006, blz. 7)

Om ervoor te zorgen dat men niet terugvalt in oude gewoontes, worden taken en verantwoor-

delijkheden duidelijk gedefi nieerd, zijn procedures gestandaardiseerd en zijn controles geïn-

tegreerd als deel van het project. (De koning, Verver, Van Den Heuvel, Bisgaard & Does, 2006,

blz. 8)

De projectselectie is gelinkt aan de strategie van de onderneming. De strategische doelstellin-

gen worden hiervoor vertaald naar performantie-indicatoren en tactische doelen. Deze worden

vervolgens gebruikt als basis voor projectselectie en helpen te verzekeren dat de projecten in

een lijn liggen met de globale strategie van de organisatie. (De koning, Verver, Van Den Heuvel,

Bisgaard & Does, 2006, blz. 8)

3.2.4. Projectselectie

Het doel van een onderneming is de waarde voor de aandeelhouders te maximaliseren. In dien-

stenondernemingen wordt dit vaak vertaald naar het maximaliseren van de voordelen voor alle

stakeholders van de onderneming.

In de eerste plaats wordt de huidige waarde voor de aandeelhouders of belanghebbenden van

de onderneming in kaart gebracht, zowel voor de gehele onderneming als per business unit.

Vervolgens wordt onderzocht welke waardestromen uit de Value Stream Map de meeste moge-

lijkheden bieden om de waarde te verhogen. Hiervoor dient worden nagegaan hoe elke waar-

destroom bijdraagt tot creatie of destructie van de waarde. Als je al de resultaten in dalende

volgorde op een diagram uitzet, bekom je een watervaldiagram. Op deze manier kan bepaald

worden welke actie per waardestroom ondernomen zal worden. Processen die tot waarde-

destructie leiden, vragen ingrijpende veranderingen. Dit kan gaan van verbeteringsprojecten

tot het verkopen of stoppen van een bepaalde stroom. Ook waardecreërende stromen wor-

den uiteraard onderzocht. Sterk presterende stromen moeten gemonitord worden, terwijl iets

zwakkere stromen competitiever kunnen gemaakt worden door middel van projecten. (George,

2003, blz. 106-111)


Nadat de projecten geordend zijn volgens potentiële waardeverbetering, worden projecten ge-

ordend. Hiervoor gaat men op zoek naar time traps. De tijd is namelijk een universele maatstaf

die de snelheid, de kwaliteit en de complexiteit van een proces weergeeft. (George, 2003, blz.

113-128)

3.2.5. Tools

Indien de onderneming ervoor opteert om Lean Six Sigma toe te passen, wordt vooral in de

improve fase veel Lean instrumenten aangewend. Naast pull-systemen worden ook nog andere

instrumenten gebruikt, zoals methoden om wachtlijnen te reduceren en 5S+1 die we achter-

eenvolgens zullen bespreken (George, 2003, blz. 292).

· Er zijn verschillende methodes om lange rijen en vertragingen te vermijden (George 2003,

blz. 299-300). Lange wachtrijen worden erg vaak veroorzaakt door variatie in de vraag. Ook de

variatie in de tijd om de dienst uit te voeren, kan tot wachtrijen en vertragingen leiden. Om

wachtrijen ten gevolge van variatie in de vraag te vermijden, bestaan er drie basisprincipes:

1. Geef de werknemers een cross-functionele training zodat ze inzetbaar zijn op piekmomen-

ten.

2. Orden de jobs in categorieën die een verschillende inspanning vragen. Zo kunnen bijvoor-

beeld eenvoudige en complexe problemen gesplitst worden.

3. De vorige twee principes zijn erg effectief indien we te maken hebben met pieken ten

gevolge van de variatie in de vraag. Indien deze stijging in de vraag blijvend is, blijken deze

technieken echter niet voldoende. Indien deze stijging slechts een korte periode duurt, kan

men gebruik maken van overuren, maar dit is een erg dure en niet-blijvende aanpak. Om een

blijvende piek aan te kunnen, is het aan te raden het personeel uit een sterk fl uctuerend job-

gebied cross-functioneel op te leiden. Als uit de trend blijkt dat de stijging echt van blijvende

aard is, zal de onderneming extra personeel en materiaal moeten aanwerven.

· Het tweede vaak gebruikte instrument uit de Lean-methodologie is 5S+1. Aan de basis van dit


principe ligt de stelling dat wanordelijke werkplaatsen bijdragen tot tijdsverspilling. Men kan

enorme resultaten boeken door de werkplaatsen uniform te organiseren. Naast een verminde-

ring van verspilde tijd, geeft dit ook een professionelere indruk naar de klanten toe en wordt

het tevens mogelijk dat het werk door andere medewerkers kan worden overgenomen in geval

van afwezigheid. (George 2003, blz.301-302)

De basisprincipes om een werkplaats te organiseren ligt in de 5 S’en:

1. SEIRI: organiseer, maak een onderscheid tussen wat wel en niet noodzakelijk is

2. SEITON: orden om het gebruiksgemak te verhogen

3. SEISO: maak het proper en zoek manieren om het zo te houden

4. SEIKETSU: behoud en controleer de vorige drie S’en.

5. SHITSUKE: discipline, hou je aan de regels en probeer de motivatie te behouden

Vele organisaties hebben hier nog een zesde S aan toegevoegd, namelijk Safety. Alle mogelijke

risico’s en gevaren moeten van de werkplaats verwijderd worden.

3.2.6. Design for Lean Six Sigma

Indien een nieuw product, dienst of proces ontwikkeld moeten worden, is de DMAIC werkwijze

niet helemaal geschikt. Men maakt hierbij gebruikt van de DMEDI-methodiek, een afkorting die

staat voor Defi ne, Measure, Explore, Develop en Implement. (George, 2003, blz. 362)

In de eerste fase (Defi ne) komt het projectteam samen om een goed afgebakend charter te

ontwerpen waarin het verband met de strategische doelstellingen en de verwachte fi nanciële

resultaten duidelijk naar voor komen. In de volgende fase (Measure) probeert het project-

team de VOC te ontdekken. Deze informatie kan dan verder gebruikt om iets te ontwerpen

dat voldoet aan de wensen van de klant. Het team ontwerpt in de Explore-fase verscheidene

mogelijke oplossingen voor het gestelde probleem. Vervolgens wordt het meest belovende con-

cept geselecteerd en verder uitgewerkt. Om in de vierde fase (Develop) een robuust design te


creëeren, wordt gebruik gemaakt van Lean en Six Sigma tools en simulatie. In de vijfde fase

tenslotte wordt de oplossing in een piloottest uitgevoerd, wordt een control plan opgesteld.

Als alles gunstig is wordt het nieuwe product of de nieuwe dienst gelanceerd. (George, 2003,

blz. 363)

3.2.7. Lean Six Sigma in dienstenprocessen

De combinatie van Lean en Six Sigma blijkt uitermate interessant te zijn in dienstenomgevin-

gen! Six Sigma is in staat het aantal defecten te reduceren, terwijl Lean beter zorgt voor de

vermindering van de cyclustijd. De traditionele Lean zorgt voor enkele problemen bij diensten.

Zo kunnen een aantal tools niet toegepast worden en is de implementatietijd voor veranderin-

gen veel groter dan in de productieomgeving. (Bertels, website isixsigma)

Zoals eerder aangehaald kunnen er in diensten grote vertragingen optreden omdat er onzeker-

heid is over de vraag en daarbij vaak een constante capaciteit. Ook hier kan Lean een oplos-

sing bieden door de inputstroom te stabiliseren of te zorgen voor een fl exibele capaciteit. Een

fl exibele capaciteit is echter niet evident: in diensten kan het personeel vaak enkel 1 speci-

fi eke taak en is de opleiding in andere taken tijdrovend en duur. Dit brengt met zich mee dat

werknemers moeilijk van taak kunnen veranderen, zodat inspelen op wijzigende marktsituaties

moeilijker is dan bij productieondernemingen. (Bertels, website isixsigma)

Als beide methodes gecombineerd worden, zullen deze interageren en elkaar versterken. Uit

de empirie blijkt dat de percentuele winst in de ROIC (return on invested capital) veel sneller

toeneemt dan bij het gebruik een van de twee afzonderlijk. Men zou kunnen denken dat de

ROIC niet relevant is voor diensten. Dit is echter een misverstand, aangezien de loonkosten van

de werknemers ook als niet te onderschatten kapitaalkost te beschouwen zijn. (George, 2003,

blz. 8)

Dienstenprocessen zorgen echter ook voor specifi eke uitdagingen en hindernissen bij de imple-

mentatie van Lean Six Sigma. Ten eerste is er meestal geen gedocumenteerd standaardproces

aanwezig. Door het proces te visualiseren en te onderzoeken kunnen variatie en verspillingen

gereduceerd worden. Het ontdekken van de processen is bij diensten echter niet zo eenvoudig,

doch essentieel voor het welslagen van Lean Six Sigma. (George, 2003, blz. 255-256)


Ten tweede is er een enorm cultuurverschil waarmee rekening moet gehouden worden. Werk-

nemers in dienstenorganisaties krijgen vaak globale richtlijnen om hun werk te verrichten,

maar krijgen de verantwoordelijkheid om de taken naar eigen goeddunken uit te voeren. Aan-

gezien ze steeds hun eigen manier van werken hebben mogen bepalen, kan een onderneming

enige weerstand ondervinden bij de standaardisering van de processen. De mensen vrezen dat

ze hun vrijheid en creativiteit zullen moeten inbinden. Deze weerstand tegen veranderingen

kan deels vermeden worden door de werknemers zelf te betrekken in de besluitvorming i.v.m.

wat er moet veranderen en op welke manier dit moet gebeuren. (George, 2003, blz. 256)

Ten derde is er het steeds terug komend probleem dat er een gebrek is aan betekenisvolle data

en dat de besluitvorming niet data-gedreven is. Dienstenprocessen hebben meestal helemaal

geen beeld van het WIP, de gemiddelde tijd een proces in een beslag neemt… Dus mag een

onderneming bij de implementatie van Lean Six Sigma er zich aan verwachten dat er zeer veel

tijd gespendeerd zal worden aan het verzamelen van data aangezien deze nog niet beschikbaar

is door metingen in het verleden. (George, 2003, blz. 256-257)

Het menselijke aspect is de vierde uitdaging voor Lean Six Sigma in dienstenprocessen. Dien-

stenprocessen zijn meer afhankelijk van menselijke interactie, zowel intern tussen personeels-

leden onderling als met de klanten, dan productieprocessen. Het is eenvoudiger de instelling

van een machine te wijzigen dan het gedrag van mensen. Mensen zijn bijgevolg een grote oor-

zaak van variatie en kunnen weerstand bieden tegen veranderingen. Het is daarom belangrijk

om in elk stadium aandacht te schenken aan de werknemers. Dit kan men bekomen door hen

in het project te betrekken. Zij bezitten bovendien dikwijls meer kennis van het proces dan de

Black Belt, zodat het interessant is hen in het projectteam op te nemen. Verder moeten ze ook

een degelijke training krijgen om te begrijpen waarom de verzameling van data zo essentieel

is. (George, 2003, blz. 257-258)

Er zijn bovendien nog andere mogelijke moeilijkheden te ontdekken. Zo is kunnen klanten niet

beschouwd worden als voorraad dat gestockeerd kan worden om op een later tijdstip te bedie-

nen. Ook het leren herkennen van verspillingen blijkt in dienstenprocessen een stuk complexer.

(George, 2003, blz. 258-262)

Ondanks deze hindernissen is Lean Six Sigma zeker de moeite waard in diensten. Het is juist

dankzij deze specifi eke eigenschappen dat er grote resultaten kunnen geboekt worden.


Deel 2: Empirisch onderzoek


1. Inleiding

Om mijn theoretische ontdekkingen in de praktijk te staven, besloot ik te werken aan de hand

van case studies. Een grootschalig onderzoek bleek niet haalbaar te zijn, omdat Six Sigma in

België nog helemaal niet ingeburgerd is binnen dienstenprocessen.

Ik opteerde ervoor twee gelijkaardige ondernemingen, met name ziekenhuizen, onder de loep

te nemen om zo te kunnen ontdekken wat de gelijkenissen en de verschillen zijn. Verder leek

het me erg nuttig om deze twee vervolgens te vergelijken met een fi nanciële instelling, die

toch heel wat andere karakteristieken heeft.

In de literatuur is erg veel terug te vinden over het Rode Kruis Ziekenhuis te Beverwijk (Neder-

land) en ik had bovendien contact met onder meer Dhr. John Verver (MBB) en enkele consul-

tants van Ibis UvA. In België bleek er slechts 1 ziekenhuis actief met Six Sigma bezig te zijn:

het Virga Jesse Ziekenhuis te Hasselt. Black Belt Dhr. Pieter Willems bleek bereid me te helpen

met mijn onderzoek. Via Amelior werd ik tenslotte in contact gebracht met een MBB van AXA

België, Dhr. Guy Boeckx.

Ik had enkele vragen voorbereid om op de belangrijkste onderwerpen een antwoord te krijgen,

maar liet daarnaast ook de expert zelf aan het woord om eventueel bijkomende interessante

informatie te verkrijgen. In hoofdzaak handelden mijn vragen over de volgende onderwerpen:

· Eerdere kwaliteitsinitiatieven voor Six Sigma?

· Waarom Six Sigma?

· Hoe verliep de implementatie?

· Hoe gaan de opleidingen in zijn werk?

· Welke projecten werden reeds opgestart en eventuele resultaten?

· Welke uitdagingen brengen diensten met zich mee?

· Is er sprake van weerstand en hoe wordt hiermee omgegaan?

· Hoe gaat men om met discrete / niet-normaal verdeelde data?

· Zijn er aanpassingen of aanvullingen aan Six Sigma nodig geweest?


De bespreking van de drie cases volgt een vaste indeling die gebaseerd is op bovenstaande vra-

gen. Na een korte inleiding wordt beschreven welke kwaliteitsinitiatieven men voor Six Sigma

had. Ten tweede bespreken we de motivatie van de keuze voor Six Sigma, de implementatie

en de manier waarop de opleidingen plaatsvinden. Hierna bekijken we enkele projecten en

eventueel de resultaten die deze projecten met zich meegebracht hebben. Vervolgens wordt

wat dieper in gegaan op de uitdagingen die men in de praktijk tegenkomt, om dan af te ronden

met de aanpassing aan Six Sigma die nodig waren voor een optimale implementatie binnen hun

organisatie.

Ik heb ervoor geopteerd eerst voor elke organisatie afzonderlijk deze aspecten te bespreken

en pas daarna de vergelijking te maken, de link te leggen met de theorie en besluiten te trek-

ken.


2. Six Sigma in de gezondheidszorg

2.1. Rode Kruis Ziekenhuis

2.1.1. Inleiding

Het Rode Kruis Ziekenhuis (verder afgekort tot RKZ) is een middelgroot algemeen ziekenhuis

voor de regio Kennemerland met 384 bedden, waarvan 25 bedden in het brandwondencentrum.

Het brandwondencentrum van het Rode Kruis Ziekenhuis staat nationaal en internationaal aan

de top, zowel op vaktechnisch als op wetenschappelijk gebied. Het ziekenhuis is gevestigd in

Beverwijk en heeft een polikliniek in Heemskerk.

Het RKZ beschikt over een jaarlijks budget van 72,1 miljoen euro en 2100 werknemers. In 2004

werden volgende kerncijfers gerealiseerd: 12.669 opnames, 11.064 bezoeken aan de dagverple-

ging en 198.591 polikliniekbezoeken waarvan 78.832 eerste contacten waren.

2.1.2. Kwaliteitsverbetering voor Six Sigma

Alvorens men in contact kwam met Six Sigma, was kwaliteitsverbetering reeds vele jaren een

topprioriteit in het RKZ. Zo is het RKZ het eerste Nederlandse ziekenhuis dat een kwaliteitssy-

steem heeft geïmplementeerd dat voldoet aan de International Organization for Standardizati-

on (ISO) normen. Het RKZ behaalde in 2000 een ISO 9002 certifi catie en in december 2003 werd

het RKZ gecertifi ceerd volgens vernieuwde ISO 9001:2000-normen. Er is maandelijks een verbe-

teroverleg waarin men de lopende projecten bespreekt en de voortgang in de gaten houdt.

Ondanks de vele initiatieven stelde men in 2001 vast dat de cultuur van continu verbeteren

nog niet zo breed was ingevoerd als wenselijk was. Men veronderstelde dat er nog veel verbe-

termogelijkheden onbenut gebleven waren. Verder stelde men ook heel wat andere problemen

vast:

· Er was geen gestandaardiseerde procedure om projecten te evalueren. Het was vaak ondui-

delijk wat de kwaliteits- en/of doelmatigheidswinst van een project precies was. Hierdoor

bestond het risico dat men zich met de verkeerde projecten bezig hield.


· Geen duidelijke voorwaarden voor projectselectie.

· Men beschikte niet over een gestandaardiseerde projectaanpak, waardoor heel wat projecten

geen optimaal verloop kenden. Er ging op die manier ook erg veel tijd verloren omdat men bij

elk proces opnieuw een aanpak moest ontwikkelen.

· De medewerkers hadden soms te kampen met het gevoel dat sommige projecten door het

gewone werk een verminderde prioriteit kregen en dat men deze projecten er maar gewoon

moest bij nemen. Ook al lijkt het misschien een goedkopere manier om projecten bovenop het

gewone werk te laten uitvoeren, in feite zorgt het voor enorme vertragingen voor mogelijke

besparingen.

· Het management had geen idee van de mogelijke besparingen van alternatieve projecten.

· Eens een project van start gegaan was, had het management geen behoorlijke informatie over

de stand van zaken tot het project volledig afgerond was. Op deze manier kon de vooruitgang

van een project niet geëvalueerd worden en kon het niet vergeleken worden met andere pro-

jecten.

· Heel wat projecten werden nooit afgerond.

2.1.3. Implementatie van Six Sigma en opleidingen

Op het einde van 2001 ontdekte het RKZ de Nederlands versie van Six Sigma via het “Institute

for Business and Industrial Statistics” van de Universiteit van Amsterdam (verder afgekort tot

IBIS). Er werd 1 dag opleiding voorzien voor het hoger management dat bestond uit twee direc-

teuren en de managers van de vier afdelingen. De kwaliteitsmanager kreeg voor het eerst een

introductie in Six Sigma in januari 2002 waarna ze enthousiast een opleiding tot BB tot een goed

einde bracht. Deze opleiding tot BB bestond uit een vier maal vierdaagse cursus.

Er zijn verschillende redenen waarom men iemand tot BB liet opleiden. In de eerste plaats werd

op die manier ervaring opgedaan met Six Sigma zodat deze Black Belt kon nagaan wat Six Sigma

kon betekenen voor het RKZ. Ten tweede had men op die manier onmiddellijk een expert in huis


die de verdere opleiding van de andere medewerkers op zich kon nemen.

In september 2002 besloot het RKZ voor het eerst 16 medewerkers op te leiden tot Green Belt.

Zij kregen een opleiding van 2 x 3 dagen gespreid over een tweetal maanden en zijn ongeveer 1

tot 2 dagen per week met hun project bezig. In totaal werden toen zeven projecten opgestart.

De verbetertarget voor een Green Belt werd vastgelegd op minimaal 20.000 euro besparingen

op jaarbasis.

Men heeft ervoor gekozen om de GB’s per twee of drie een project te laten leiden. De Algemeen

Directeur van het RKZ treedt hierbij op als Champion en zorgt ervoor dat het projectteam be-

schikt over voldoende tijd en middelen om het project tot een goed einde te brengen. In 2003

werd besloten ook de managers als Champion te laten fungeren.

Het bleef niet bij deze eerste groep. In februari 2003 werd een tweede golf van 15 werknemers

tot Green Belt opgeleid. In September 2003 werden 13 GB’s en in februari 2004 nog eens 14

GB’s afgeleverd.

In het begin vervulde de BB part-time de rol van MBB. De BB helpt in het RKZ bij de opleidingen

en ondersteunt de lopende projecten. Dit bleek al snel niet voldoende te zijn naarmate men

over steeds meer GB’s beschikte. Om dit op te vangen werd een MBB met een ingenieursdi-

ploma van buiten de onderneming aangetrokken met eerdere Six Sigma ervaring als BB bij DAF,

namelijk Dhr. Verver.

Er wordt ongeveer elk half jaar een opleiding tot GB georganiseerd met deelnemers uit ver-

schillende afdelingen en disciplines van de onderneming.

In 2004 beschikte men in totaal over 63 GB’s en werden in totaal 44 projecten opgestart waar-

van er reeds 21 waren afgerond. De totale besparingen op jaarbasis bedroegen in 2004 1,2

miljoen € terwijl de gemaakte totale investering ongeveer 229.000 € bedroeg. De reeds afge-

werkte projecten brachten gemiddeld een besparing van 68.000 € met zich mee.


2.1.4. Projecten en resultaten

Door de eerste groep Green Belts werden volgende projecten aangepakt:

Omschrijving van het projectVooraf ingeschatte

besparing

Gerealiseerde

besparing1. Rooming-in project op de kinderafdeling. Doel:

reductie van de kosten van het gastverblijf van de

ouders op de kinderafdeling.

€ 20.000 € 0

2. Verkorting van de ligduur van chronische longpa-

tiënten. Doel: toename van het opnamebudget€ 20.000 € 170.000

3. Betere controle van facturen van uitzendkrach-

ten. Doel: besparen op kosten door onjuistheden

van facturen en de reductie van administratieve

verwerkingstijd en doorlooptijd.

€ 20.000

€ 0 (niet afge-

sloten, maar wel

een kleine bespa-

ring van € 23.000)4. Verbeteren van de linnenlogistiek. Doel: reduc-

tie van de kosten van het platgoed € 15.000 € 68.000

5. Herziening van de betaalcondities. Doel: ver-

mindering van de verwerkingstijd van facturen en

rentekosten.

€ 20.000 € 64.000

6. Terugdringen van interveneuze antibioticatoe-

dieningen. Doel: Reductie van de kosten genees-

middelen en materiaal.

€ 20.000 € 65.000

7. Het reduceren van fouten in facturen. Doel:

tijdsbesparing, snellere inning en minder oninbare

facturen.

€ 20.000 € 225.000

Uit deze tabel blijkt dat er een aanzienlijk verschil bestaat tussen de vooraf ingeschatte be-

sparingsmogelijkheden en de effectief gerealiseerd besparingen. De gemiddelde gerealiseerde

besparing ligt zo’n 150% hoger dan vooraf was ingeschat. Dit is voornamelijk te danken aan het

feit dat vele mogelijkheden pas duidelijk werden in de loop van het project. De projecten vin-

den zowel plaats in de primaire processen als in de ondersteunende diensten. Projecten zoals

de verkorting van de ligduur en de terugdringing van het gebruik van interveneuze antibiotica

raakt de werkwijze van de specialisten, wat echter niet voor problemen zorgde.


Naast de fi nanciële voordelen draagt Six Sigma ook bij aan de kwaliteit van de zorg. In tegen-

stelling tot de industrie waar een defect kan verwijderd of herwerkt worden, hebben fouten

in de gezondheidszorg rechtstreeks een impact op de patiënt en zo ook op diens kwaliteitsper-

ceptie.

2.1.5. Uitdagingen

Sommige medewerkers hadden problemen met de sterke focus op fi nanciële resultaten. Geluk-

kig kon men deze mensen in het RKZ overtuigen dat een lagere kost ook het beste resultaat

voor de patiënten opleverde. Zeker in de gezondheidszorg blijkt Six Sigma in twee richtingen te

werken: kosten worden verminderd en de kwaliteit wordt verbeterd. Het is hierbij belangrijk

te benadrukken dat een verbetering van de kwaliteit leidt tot lagere kosten en een snellere

doorlooptijd.

Bovendien helpt de datagedreven aanpak van Six Sigma bij de vermindering van de weerstand

gedurende de implementatie. Data blijkt erg overtuigend te werken bij weerstand die louter

gebaseerd is op emoties.

Met de visualisatie van de processen bleek men in het RKZ geen problemen te hebben. Dit is te

danken aan de ISO certifi catie die reeds vanaf 2000 gehaald werd zodat alle processen reeds in

kaart gebracht waren. Ook al was dit niet overal al op het gewenste niveau, men was hierdoor

wel gewoon om processen in kaart te brengen.

De aard van de data is afhankelijk van het project. Meestal heeft men te maken met continue

data, die wel vaak niet-normaal verdeeld blijkt te zijn.

2.1.6. Aanpassingen van Six Sigma voor het RKZ

Er zijn verschillende redenen waardoor bepaalde aanpassingen in de traditionele Six Sigma me-

thode nodig waren voor de implementatie in het RKZ. De voornaamste reden ligt in het feit dat

Six Sigma vooral gericht is naar en geschikt is voor grote multinationals. Om die reden werd er

in het RKZ voor geopteerd om projectteams te laten leiden door Green Belts in plaats van Black

Belts. De GB mogen twee dagen per week aan de projecten besteden, dus zijn de projectlei-

ders niet full-time met de projecten bezig. Als fi nanciële drempel wordt € 20.000 per project


gehanteerd in plaats van € 100.000 zoals in de industrie vaak het geval is.

Na het beëindigen van de opleiding van de vierde groep GB’s was men van oordeel dat de cursus

aan vernieuwing toe was. Uit de ervaring van de vorige groepen was namelijk gebleken dat vele

problemen in de gezondheidszorg te wijten waren aan tijdsverspilling in verscheidene vormen.

Om hieraan tegemoet te komen werd geëxperimenteerd met de combinatie van Six Sigma met

de Lean methodologie. Het mogelijke gebruik van Lean Six Sigma in de gezondheidszorg werd

reeds eerder beschreven in George (2003) in het “Stanford Hospital and Clinics”. Er werden

in het RKZ in feite reeds elementen uit beide methodologieën gebruikt zonder de expliciete

overkoepelende naam “Lean Six Sigma”. Een aantal van de eerste Six Sigma projecten kunnen

eigenlijk als Lean beschouwd worden, zoals het verkorten van de verblijfsduur. Het is niet no-

dig om een duidelijk onderscheid te maken tussen Six Sigma projecten en Lean projecten. Een

integratie van beide benaderingen en een algemene focus op procesverbetering ongeacht de

oorsprong van de tools en werkwijzen, zijn heel wat productiever.

De cursus werd aangevuld met materiaal over Time Value Maps, Value Stream Maps en de

verschillende vormen van verspilling in de analyze-fase. Verder werd ook het curriculum van

de improve-fase uitgebreid met complexity reduction, cellular production, pull systems, line

balancing en de 5S methode. Deze uitbreidingen hadden uiteraard een invloed op de duur van

de GB-opleiding die nu acht dagen in beslag neemt, verdeeld in twee periodes van 3 dagen en

een additioneel deel van twee dagen. Het eerste Lean Six Sigma trainingsprogramma begon in

september 2004 met 18 deelnemers.


2.2. Virga Jesse Ziekenhuis

2.2.1. Inleiding

Het Virga Jesse Ziekenhuis (verder afgekort tot VJZ) is een openbaar algemeen ziekenhuis gele-

gen te Hasselt. Naast alle klassieke medische specialismen, biedt het VJZ ook een ruim aanbod

van topklinische diensten aan. Met meer dan 1600 werknemers (goed voor ongeveer 1200 fte’s)

en een omzet van € 160 miljoen, is het VJZ een van de grootste werkgevers in de provincie

Limburg. Bovendien is het VJZ een onderneming die zorgt draagt voor zijn personeel, waarvoor

het ziekenhuis in 2003 een prijs ontving voor meest mensvriendelijke bedrijf.

Ook kwaliteitszorg wordt door het management erg hoog in het vaandel gedragen. Het VJZ

werd hiervoor bekroond met de eerste Tyco-Healthcare prijs, een prijs die staat voor excellen-

tie in ziekenhuismanagement en wordt toegekend aan een Belgische ziekenhuis dat door zijn

managementactiviteiten bijdraagt tot een verbetering van de kwaliteit van de zorg binnen de

organisatie.


Kwaliteitsverbetering leefde uiteraard ook reeds voor de implementatie van Six Sigma in het

VJZ. Er werden projecten opgestart om bijvoorbeeld wachttijden te verkorten. Deze projecten

gebeurden ongesystematiseerd en de verbeteringen bleken niet optimaal of blijvend te zijn.

Voorts werden enkel problemen aangepakt die duidelijk zichtbaar waren. Six Sigma gaat hierin

echter een stukje verder door ook minder zichtbare problemen aan de oppervlakte te doen

komen.

Ook het borgen van de verbeteringen was een probleem. Ook al waren wachttijden door be-

paalde projecten aangepakt, na enige tijd waren deze terug gestegen tot de oorspronkelijke

duurtijd.

Om steeds te innoveren en de beste diensten te kunnen aanbieden, gaan de medische en de

algemene directeur vaak kijken hoe men in andere ziekenhuizen te werk gaat, onder meer in

Nederland. In de contacten met de directie van het RKZ ontdekte men op die manier Six Sigma

en men wou nagaan wat Six Sigma voor hun ziekenhuis zou kunnen betekenen. Doordat het ini-


tiatief rechtstreeks afkomstig was vanuit het management, had de implementatie van Six Sigma

al onmiddellijk een grotere kans op welslagen.


Alle directieleden en drie artsen fungeren als Champion en ontvingen 1 dag opleiding. Hierin

werd een introductie in Six Sigma gegeven en werd aangegeven wat hun verantwoordelijkheden

zijn. Zo moeten ze onder meer zorgen dat de projecten steeds in dezelfde lijn liggen met de

strategische doelstellingen en moeten ze voldoende tijd en middelen voorzien om de projecten

tot een goed einde te laten brengen door de GB’s. Verder werd ook het belang van “change

management” benadrukt.

Projecten worden binnen het VJZ geleid door GB’s. Werknemers mogen zich vrijwillig kandidaat

stellen om deze opleiding te volgen, weliswaar moeten ze steeds voldoen aan de minimum eis

van een HOKT (Hoger Onderwijs van het korte type) achtergrond en een goed projectvoorstel

ondersteund door een Champion in de hand. In het begin was het niet eenvoudig om voldoende

mensen te overhalen, maar door de successen en het enthousiasme van de reeds opgeleide GB’s

vormt dit nu minder problemen. De deelnemers aan deze opleiding zijn meestal afdelingshoof-

den omdat procesverbetering reeds een deel van hun dagelijkse opdracht is. Bovendien werken

de gewone verpleegkundigen vaak liever met patiënten dan met data en statistiek: verplegen

is hun passie. Zij participeren uiteraard wel in de projectteams, aangezien zij het dichtst

bij de processen staan en zo het best aanvoelen waar de problemen zitten en wat mogelijke

verbeteringen kunnen zijn. Zij ontvangen echter geen opleiding in Six Sigma, enkel een korte

toelichting door de Green Belt om het project te kaderen.

De opleiding tot GB duurt twee keer 3 dagen en éénmaal 2 dagen, met telkens twee maanden

tussen. De eerste groep van 12 GB’s werd opgestart in januari 2005. Hun opleiding werd ver-

zorgd door IBIS. In september 2005 werd 1 BB (Dhr. Willems) opgeleid.

Momenteel loopt een tweede opleiding voor GB’s. Er nemen 10 medewerkers aan deze oplei-

ding deel die verzorgd wordt door de BB in samenwerking met IBIS, zodat Dhr. Willems zich kan

bekwamen in het opleiden van GB’s.

De GB’s beschikken in principe over 1 dag per week om aan projecten te werken. Dit wordt in


praktijk echter niet altijd gehaald wegens ander werk en andere prioriteiten. Als er te weinig

aandacht en tijd besteed wordt aan een project, is het de taak van de BB om deze mensen aan

te manen om er terug meer tijd in te investeren. Het wekelijks opvolgen van deze mensen is

hiervoor een belangrijke taak en zorgt ervoor dat de projecten op spoor blijven.

Het VJZ heeft momenteel slechts 1 BB. Hij leidt zelf geen projecten, maar begeleidt GB’s in

lopende projecten en moet afgewerkte projecten blijven opvolgen. Een BB kan ongeveer 15

lopende projecten begeleiden en bovendien 20 afgeronde projecten opvolgen. Naarmate er

echter steeds meer projecten worden opgestart, dringt de nood aan een tweede BB zich op.

Men overweegt in het najaar een tweede BB aan te werven, maar dit is deels afhankelijk van

de resultaten van de huidige projecten. Six Sigma mag namelijk niet meer kosten dan wat het

opbrengt voor de onderneming, en een BB is een zuivere kost voor de onderneming omdat deze

full-time met Six Sigma bezig is en niks bijbrengt aan het primaire proces.


Zoals de theorie voorschrijft, worden projecten beoordeeld op basis van een fi nancieel resul-

taat. In het VJZ is dit echter niet de enige factor die van belang is: de veiligheid en het welzijn

van de patiënt mag op geen enkele manier in het gedrang komen.

Men zou kunnen denken dat besparingen zouden kunnen leiden tot een verminderde kwaliteit

van de dienst. In het VJZ is men echter van oordeel dat een verbetering van het proces, steeds

een verbetering voor de patiënt inhoudt. Effi ciëntere processen zorgen ervoor dat het personeel

meer tijd over heeft dat kan gewijd worden aan de patiënten, bijscholing en dergelijke meer.

Het is dus niet omdat het sneller gaat, dat de kwaliteit achteruit gaat, eerder integendeel.

De fi nanciële drempel van een verbeteringsproject ligt meestal rond 20.000 tot 30.000 euro.

De geschatte grens wordt echter niet altijd gehaald. Toch mag men deze minimumdrempel niet

te laag leggen, om zo de motivatie te behouden om grote besparingen te verwezenlijken. Het

is belangrijk om een onderscheid te maken tussen reële en virtuele besparingen. Vaak worden

in de literatuur ook de virtuele besparingen ingecalculeerd, zoals een aankoop die dankzij het

project niet heeft moeten plaatsvinden. Als men beide soort besparingen meerekent, komt het

VJZ tot nu toe aan een besparing tussen de 200.000 tot 300.000 €. De werkelijk gereailseerde

besparingen liggen echter een stuk lager. Elke GB zou in principe jaarlijks 20.000 € aan bespa-


ringen moeten realiseren, wat niet steeds gehaald wordt. Sommige projecten halen anderzijds

wel een groter bedrag zodat we gemiddeld van een potentieel van minstens 30.000 euro kunnen

spreken.

Elke afdeling heeft eigen projecten. Om verschillende invalshoeken te behouden werk men wel

met crossfunctionele teams met medewerkers uit de verschillende afdelingen. Indien een pro-

ject uit een bepaalde afdeling vertaalbaar is naar andere afdelingen, zal dit zeker overwogen

worden.

Six Sigma brengt naast de verbeteringen ook andere zaken aan voor de onderneming. De werk-

nemers leren beter met Excel en andere software werken, in teams werken met medewerkers

van andere afdelingen, voorstellingen geven… Het biedt dus een grotere toegevoegde waarde

dan louter de projectresultaten.

De duur van een verbeteringsproject is sterk afhankelijk van de nodige metingen. In sommige

projecten kan dit erg veel tijd in beslag nemen, zoals bij een project rond contractrotatie.

Een contact duurt twee maanden, dus zullen de metingen hieromtrent ook geruime termijn

duren. De projecttijd van een project wordt in principe op zes maanden gesteld. Bij het af-

ronden wordt een décharge document opgeleverd waarin nog af te werken punten staan met

verantwoordelijkheden en tijdsplanning. Een verbeteractie die bijvoorbeeld de aankoop van

een nieuw software pakket vereist, kan niet op enkele maanden doorgevoerd worden. Dit soort

acties hebben een eigen projectmethodologie (functionele analyse, marktverkenning, dossier

toekenning,…).

In het VJZ werden reeds volgend projecten opgestart:

· Terugbrengen van het aantal niet geregistreerde medicatie voor de patiënt

· Aanpak van de uitbetaling van onterechte vergoedingen aan het personeel

· Reduceren van de tijd voor het rechtzetten van fouten in de patiëntregistratie

· Reduceren van het aantal uitgestelde operatieve ingrepen

· Effi ciëntie van het uitvoeren van pre operatieve onderzoeken

· Effi ciëntie van de secretariaatswerking

· Optimalisatie van de personeelsplanning op de dienst pediatrie

· Effi ciënt gebruik beademingstoestellen op intensieve diensten

· Verbeteringen in het gebruik van recipiënten voor afvalbeheer


· Vermindering van kosten bij het gebruik van operatiesets

· Effi ciëntere planning op de dienst nucleaire geneeskunde

· Linnenverbruik in het ziekenhuis

· Optimalisatie van het roll-out en beheer van het PC park

De fi nanciële resultaten per project beschouwt men als interne keuken en zijn hier dan ook niet

in opgenomen.

2.2.5. Uitdagingen

De eerste uitdaging die men in het ziekenhuis ondervond, was het gebrek aan data. Heel veel

zaken waren nog nooit eerder op een strenge manier gemeten en reeds beschikbare data was

vaak niet actueel. Deze noodzaak aan metingen doet de duurtijd van een project toenemen.

In het VJZ probeert men enkel te werken met continue data. Uiteraard is er erg veel discrete

data aanwezig, maar men probeert deze enkel te gebruiken als invloedsfactoren en de CTQ in

een continue variabele uit te drukken.

Men heeft echter nooit te maken met perfect normaal verdeelde data. Dit vormt op zich geen

probleem aangezien er voldoende tools beschikbaar zijn om met niet-normale continue data te

werken. Normaliseren van data kàn natuurlijk wel, maar is in feite niet noodzakelijk. Indien de

GB’s toch met statistische problemen geconfronteerd worden, kunnen ze steeds bij de BB te-

recht. Het welslagen van projecten is niet afhankelijk van de kennis van statistiek maar eerder

van de zin voor initiatief, goede tijdsplanning en voldoende communicatieve vaardigheden om

met een projectteam aan de slag te gaan.

Het beschouwen van processen blijkt ook een uitdaging te zijn in een ziekenhuis, maar het is

wel steeds mogelijk. Hiervoor wordt in het VJZ gebruik gemaakt van Time Value Mapping en

Value Stream Mapping. Aangezien vele processen vaak nog nooit eerder in detail werden uitge-

tekend, kunnen hieruit al erg gemakkelijke verbetervoorstellen tevoorschijn komen die grote

resultaten met zich mee kunnen brengen.

Ook al wordt gepredikt dat Six Sigma in haast alle domeinen van de organisatie implementeer-

baar zou zijn, de praktijk blijkt toch wat anders. De projecten vinden in het VJZ voornamelijk

plaats in de ondersteunende diensten, en heel wat minder in de klinische omgeving. Het is


namelijk moeilijker te raken aan de autonomie van de werkwijze van een arts. Ten eerste is

dit het specifi eke vakdomein van de arts. Ten tweede willen artsen vaak gecontroleerd expe-

rimenteren met nieuwe methodes, nieuwe medicatie… zodat standaardisatie hier niet steeds

evident is.

Op het vlak van weerstand bij de werknemers van het ziekenhuis ondervindt men in het VJZ

weinig problemen. Communicatie is hierbij de sleutel. Men moet duidelijk maken dat Six Sigma

niet tot doel heeft de mensen harder te laten werken, maar wel op een betere manier. Om

weerstand bij de observatie van werknemers te verminderen, benadrukt men dat het de pro-

cessen zijn die bekeken worden en niet de mensen. Bovendien laten ze de mensen vaak zélf

registreren (bv. schoonmaakpersoneel noteert wanneer ze een kamer binnengaan en wanneer

ze weer buiten gaan) en doen ze achteraf enkele controlemetingen. Dit zorgt ervoor dat de

werknemers zich meer betrokken voelen wat de weerstand reduceert.

2.2.6. Specifi eke aanpassingen voor het VJZ

Bij de implementatie werd onmiddellijk geopteerd voor een combinatie van Lean en Six Sigma.

Men gebruikt in de projecten voornamelijk Lean tools en het opstellen van een Time Value Map

is ook van grote betekenis.

Men heeft er in het VJZ voor gekozen GB’s de projecten individueel te laten leiden. Deze keuze

is vooral te verklaren door het te grote kostenplaatje indien elk project door een full-time

BB geleid zou worden. Men kan dit niet fi nancieren omdat men in vergelijking met industriële

ondernemingen met een zelfde aantal werknemers met veel lagere omzetten werkt. Men koos

ervoor om de GB het eerste project zeker alleen te laten leiden omdat ze op die manier zeker

de volledige methodologie onder de knie zouden krijgen. In de toekomst zal gekeken worden

om eventueel twee GB’s aan 1 project te laten samenwerken, in het bijzonder wat afdelings-

overschrijdende projecten betreft.

In het begin werkte men enkel met experts van IBIS en was er geen BB in het ziekenhuis aan-

wezig. In het geval van problemen, moest men steeds naar Nederland bellen en deze drempel

bleek veelal te hoog te zijn. Toen men dit inzag, besloot men een BB op te leiden waarbij men

makkelijker kan aankloppen voor hulp.

In de eerste opleidingscursus zaten erg veel voorbeelden uit de industrie. Voor de tweede groep


GB’s werd de cursus wat aangepast met veel voorbeelden uit de gezondheidszorg aangezien dit

dichter bij de denkwereld van de deelnemers aansluit. Soms ondervindt men moeilijkheden

met de statistiek, al blijkt het niveau van de statistische voorkennis hoger te liggen in België

dan in Nederland. Omdat de complexere statistiek in praktijk niet echt relevant bleek te zijn,

heeft men enkele zaken geëlimineerd of minder uitgebreid behandeld. Door het feit dat men

er steeds vanuit gaat dat de CTQ continu is, worden zaken zoals chi-kwadraat slechts even aan-

gehaald. Indien men later tijdens de project toch problemen heeft met de statistiek, kan men

steeds bij de BB terecht. Complexere tools zoals DOE worden slechts zelden gebruikt.

Tenslotte bleek de borging van de verbetering problemen op te leveren. Six Sigma is erg interes-

sant om een verbetertraject af te leggen, maar men moet er voor zorgen dat de veranderingen

achteraf ook behouden blijven. Six Sigma voorziet wel het opstellen van bepaalde procedures

voor de borging, maar deze procedures worden achteraf vaak niet effectief toegepast. Om

hieraan tegemoet te komen startte men in het VJZ met NIAZ (Nederlands instituut voor Ac-

creditatie van Ziekenhuizen), een kwaliteitsbeheersingssysteem dat Six Sigma aanvult op het

vlak van borging. Het NIAZ toetst of zorginstellingen hun organisatie op zo een manier hebben

ingericht, dat ze op reproduceerbare wijze een acceptabel niveau van kwaliteit van zorg voort-

brengen.


3. Six Sigma in een fi nanciële instelling

3.1. AXA Bank België

3.1.1. Inleiding

AXA België is een fi nanciële instelling die een onderdeel is van de wereldwijde AXA Groep. Er

werken ongeveer 6.000 werknemers in België ten dienste van bijna 3 miljoen klanten. Eind 2004

werd een winst van € 237 miljoen gerealiseerd in Axa België. De AXA Groep is wereldwijd aan-

wezig op de voornaamste markten en telt in totaal meer dan 90.000 werknemers ten dienste

van ongeveer 50 miljoen klanten. Wereldwijd werd op het einde van 2004 een omzet van € 72.2

miljard gerealiseerd.


Ook voor Six Sigma had men binnen Axa ervaring met kwaliteitsinitiatieven, zoals CMMI en ISO.

Deze werden echter door de hoofdzetel als onvoldoende beschouwd en Six Sigma werd als op-

lossing naar voor gebracht.


Om ervoor te zorgen dat alle werknemers van AXA wereldwijd dezelfde aanpak hanteren, wor-

den de opleidingen tot BB centraal georganiseerd, namelijk in Bordeaux (Frankrijk). Hierdoor

bekomt men een zekere graad van coherentie binnen de AXA Groep. Het Six Sigma programma

kreeg bovendien een andere naam: AXA Way, het strategische programma binnen AXA.

De opleiding tot BB duurt drie weken. Na de opleiding wordt een theoretisch examen georga-

niseerd. Alvorens men gecertifi eerd kan worden als BB, moet men bovendien succesvol twee

projecten doorlopen hebben. Een BB doet simultaan 3 tot 4 projecten; het is derhalve een

fulltime job.


Men streeft ernaar 1% van het personeel op te leiden tot BB. Aangezien er ongeveer 6000 werk-

nemers zijn binnen AXA België, streeft men naar 60 BB. Binnen de afdeling ‘organisatie’ zijn

reeds een zestigtal BB’s en MBB’s actief, zodat deze doelstelling in elk geval reeds behaald is.

Elke directie moet jaarlijks een bepaald aantal BB afvaardigen in functie van de grootte van die

directie. Het vormt geen enkel probleem om voldoende mensen hiervoor te motiveren, aange-

zien de directie van oorsprong een verplichting heeft om de persoon na zijn mandaat terug te

nemen. Bovendien wordt dit binnen AXA vaak beschouwd wordt als een opstap naar een hogere

functie in de onderneming.

Er zijn twee verschillende categorieën in de Black Belts: tijdelijke BB’s en vaste BB’s. De vaste

BB’s zullen ook op lange termijn als BB blijven fungeren binnen de onderneming. De tijdelijke

BB’s die na een extern assessment worden weerhouden daarentegen hebben hun functie binnen

AXA verlaten om gedurende 2,5 tot 3 jaar als BB in AXA Way te fungeren. Na die termijn gaan

ze opnieuw een andere functie bekleden binnen de organisatie. Dit is niet noodzakelijk hun

oorspronkelijke functie en kan zelfs in een volledig andere afdeling zijn.

Men heeft ook enkele GB’s, maar dat is slechts erg beperkt. Voorlopig zijn er slechts 5 tot 10

werknemers tot GB opgeleid, maar men heeft plannen om dit in de nabije toekomst uit te

breiden.

Een projectteam bestaat uit 1 BB, een proceseigenaar en enkele projectmedewerkers. De Black

Belt is verantwoordelijk voor de methodologie. De proceseigenaar is meestal een manager die

het globale proces goed beheerst, maar daarom niet elk deeltje van het proces tot in detail

kent. Daarom is het van belang dat men ook enkele projectmedewerkers in het team opneemt

die deze stukjes van het proces wel gedetailleerd kennen. Ook de proceseigenaar en de pro-

jectmedewerkers krijgen een bepaalde vorming die lokaal georganiseerd wordt door een BB en

die respectievelijk 2 dagen en 1 dag in beslag neemt.

Voor elk project is er een sponsor die behoort tot de COMEX (het directiecomtité van AXA).

Deze sponsor valideert tevens het einde van elke projectfase en wordt verder samen met an-

dere stakeholders op de hoogte gehouden van de evolutie van het project via 14-daagse status

reports.

Van de ongeveer 6.000 werknemers in België zijn er zo’n 600 al rechtstreeks in projecten


betrokken geweest. Het blijken vaak dezelfde mensen te zijn die in projectgroepen terecht

komen. Men probeert echter ook de overige werknemers hierbij te betrekken door uitgebreid

over de AXA Way te communiceren.

Binnen AXA zijn ook een aantal MBB actief. Zij vervullen verscheidene rollen zoals het coachen

van de BB’s, het zelf begeleiden van strategische projecten, opleidingen verzorgen (dit kan

zowel in Bordeaux als de lokale opleidingen in België), people management, enzoverder. Er

zijn enkele criteria alvorens men als MBB beschouwd kan worden. In de eerste plaats moet je

gecertifi ëerd zijn als BB d.w.z. het teorethisch examen met succes afl eggen en gemandateerd

worden om opleidingen te geven. Indien men nood heeft aan een nieuwe MBB, wordt gekeken

naar de prestaties binnen de projecten en enkele vaardigheden zoals coaching. Geselecteerde

medewerkers krijgen vervolgens een specifi eke opleiding die drie weken in beslag neemt dat

door een centraal team in Parijs georganiseerd wordt. Tijdens de eerste week ligt het accent op

statistiek en gaat men nog een stap verder dan de statistiek die men in de BB-cursus aangereikt

krijgt. In de volgende weken krijgt men nog opleidingen omtrent coaching en change manage-

ment. Als men na de opleiding een strategisch project in al zijn facetten heeft doorlopen en

dit gaat voostellen in Parijs, kan men als MBB gecertifi ceerd worden. AXA België heeft 9 MBB.

Ook al kan dit veel lijken in vergelijking met het aantal BB’s, met het uitgebreide takenpakket

is dit zeker geen overbodige luxe.


In AXA verdeelt men de projecten in drie grote categorieën: klassieke verbeteringsprojecten,

process management projecten en het ontwerpen van processen (DFSS). Er vinden projecten

plaats binnen alle afdelingen, zoals in de directie, HRM, operationele diensten…

Voor de projecten geldt een fi nancieel objectief. Elk land moet een bepaald streefcijfer halen

dat onder meer afhankelijk is van de grootte van het land en de tijd dat men reeds met Six

Sigma bezig is. Er wordt dus naast een bepaalde geschatte besparing per project, ook per land

een jaarlijks globaal objectief vastgesteld. Men heeft er binnen Axa voor geopteerd om de BB’s

geen individueel objectief te geven aangezien niet elk project even grote besparingen kan op-

leveren en de BB’s niet zelf mogen beslissen welke projecten ze uitvoeren.


De grootte van de fi nanciële streefcijfers mag men vanuit hoofdzetel in Parijs niet communi-

ceren en wordt als confi dentieel beschouwd. Het is echter zo dat de hoofddoelstelling is het

proces verbeteren vanuit het standpunt van de klanten. Daarom hebben niet alle projecten een

(grote) fi nanciële return.

De onderwerpen situeren zich op verschillende vlakken. Binnen de HRM afdeling zijn er pro-

jecten geweest in verband met evaluaties en ziekteverzuim. Ook daarnaaast vonden er ook

projecten plaats, zoals het verkorten van de doorlooptijden voor het afl everen van offertes,

contracten, afhandelen schadegevallen…

3.1.5. Uitdagingen

Weerstand blijkt ook bij AXA een aspect te zijn dat ze liever voorkomen dan genezen. Er wordt

daarom erg veel belang gehecht aan change management en in elke fase wordt nadrukkelijk

aandacht besteed aan weerstand. Er bestaat ook een speciale opleiding voor BB’s om te leren

omgaan met weerstand binnen hun projecten. Transparantie en communicatie zijn hierbij de

sleutelwoorden.

Om weerstand bij observaties te reduceren is het van belang om duidelijk te maken dat men

het proces onderzoekt en niet de persoon. Het is uit studies gebleken dat als het eindresultaat

niet aan de wensen van de klant voldoet, dit in meer dan 80% van de gevallen te wijten is aan

een defect in het proces en niet aan de mensen die het uitvoeren. Men moet ook de werkne-

mers hiervan bewust maken.

Omwille van de SOx wetgeving (Sarbanes-Oxley-wet) zijn ze verplicht alle processen die te

maken hebben met de fi nanciële stromen in kaart te brengen. Elke onderneming die genoteerd

is op de Amerikaanse beurs is hieraan onderworpen. Deze uitgetekende processen zullen in de

toekomst nog van pas komen voor de visualisatie van de processen binnen projecten, maar dit

staat momenteel nog niet helemaal op punt.

Binnen fi nanciële instellingen is heel wat historische data aanwezig. Indien de benodigde data

toch niet aanwezig blijkt te zijn, moet men uiteraard metingen gaan utvoeren, wat vooral een

impact heeft op de duurtijd en de kostprijs van een project. In de praktijk heeft men zelden te

maken met normaal verdeelde data. In de opleiding tot MBB wordt geleerd hoe men niet-nor-


male data toch normaal kan maken, maar dit wordt in praktijk haast nooit toegepast. Voor de

meeste projecten maakt het namelijk niet veel uit of data al dan niet normaal verdeeld is.

Binnen AXA gaat men complexere statistische tools niet uit de weg. Design of Experiments

wordt erg vaak toegepast binnen projecten, al is dit niet in alle gevallen haalbaar.

3.1.6. Aanpassingen van Six Sigma voor AXA België

Zoals reeds eerder aangegeven, werd Six Sigma in de onderneming in een specifi ek kleedje

gestoken, met name “AXA Way”. De Six Sigma methodologie blijft behouden, maar door de

centrale leiding heeft men ervoor gezorgd dat er een zekere coherentie bestaat tussen de

verschillende landen. Enkel diegenen die een effectieve opleiding krijgen, weten dat AXA Way

in feite de Six Sigma methodologie is. In de communicatie wordt deze benaming echter nooit

gebruikt.

AXA Way is een zuivere vorm van Six Sigma, zonder andere aspecten zoals Lean. Er zijn ech-

ter wel heel wat werknemers met ervaring in andere ondernemingen en die op die manier

vertrouwd zijn met andere technieken naast Six Sigma, zodat je een soort kruisbestuiving

krijgt. De gekozen methodes zullen dus afhankelijk zijn van de situatie en de achtergrond van

de teamleden. Ook al wordt in de theorieopleidingen zuiver Six Sigma aangeleerd, toch moet

steeds de afweging gemaakt worden of de toegevoegde waarde voor het gebruik van bepaalde

tools in verhouding staat tot de kostprijs.

Zo zal in de analyse-fase in eerste instantie getracht worden vertrekkende van een brainstorm-

sessie een analyseplan op te maken. Hierbij is er plaats voor gezond verstand daarbij echter

de Six Sigma methodologie volledig respecterend. Het is immers belangrijk dat een analyse

statistisch onderbouwd wordt.

Een methodologie moet uiteraard wel gevolgd worden, maar mag nooit een doel op zich zijn.

Het is wel belangrijk dat iedereen dezelfde methodologie hanteert om een stuk betrouwbaar-

heid en coherentie te hebben binnen de onderneming, maar men moet zich steeds afvragen af

een bepaald aspect al dan niet relevant is voor het project waarmee men bezig is.

Dhr. Boeckx kwam pas in het programma in september 2004 zodat hij niet echt een volledig


zicht had over bepaalde wijzigingen in de aanpak over de jaren heen. Er zijn echter zeker geen

revolutionaire wijzigingen doorgevoerd, eerder wat verfi jningen. De belangrijkste evolutie ligt

in het feit dat aanvankelijk enkel verbeteringsprojecten werden opgestart, terwijl op dit ogen-

blik het accent verschoven is naar process management en design projecten.

4. Conclusies

4.1. Vergelijking RKZ en VJZ

Er zijn heel wat parallellen te trekken tussen deze twee ziekenhuizen. Eerst en vooral maken

ze beiden gebruik van GB’s om projecten te leiden. In het RKZ werken ze echter met 2 of 3 GB’s

per project, terwijl men in het VJZ door slechts 1 GB geleid worden. Ten tweede neemt een BB

steeds gedeeltelijk ook de functie van MBB op zich. Ook de fi nanciële drempel voor projecten

is in beide ziekenhuizen verlaagd tot ongeveer € 20.000.

Het RKZ is heel wat kleiner dan het VJZ. De omzet van het VJZ is meer dan dubbel zo groot! Dit

weerspiegelt zich echter niet in het aantal opgeleide medewerkers. Het RKZ had in 2004 reeds

63 GB’s opgeleid, terwijl dit er in het VJZ slechts 22 zijn. Dit is waarschijnlijk te wijten aan het

feit dat het RKZ al enkele jaren langer met het programma bezig is.

Aangezien het VJZ later met Six Sigma begonnen is en men zich onder meer liet leiden door de

ervaringen van andere ziekenhuizen zoals het RKZ, is het logisch dat zij onmiddellijk Lean Six

Sigma implementeerden. Het RKZ ontdekte eerder reeds door ervaring dat het toevoegen van

een aantal Lean-aspecten in de gezondheidszorg wenselijk was.

Het gaat hier echter om case studies zodat we de resultaten niet zomaar mogen doortrekken

naar alle andere ondernemingen binnen de gezondheidssector. Bovendien mag niet uit het oog

verloren worden dat beide ziekenhuizen hun opleidingen door Ibis lieten verzorgen, wat de

sterke overeenkomsten in zekere mate mee zal bepaald hebben.


4.2.Vergelijking gezondheidszorg en fi nanciële instelling

Aangezien AXA België deel uitmaakt van een multinational, is het niet verwonderlijk dat het

initiatief vanuit het topmanagement komt en wereldwijd werd geïmplementeerd. Ik denk dat

de verschillen deels aan dit multinationale karakter te wijten zijn. Een tweede factor die voor

de grote verschillen zorgt, is de veel lagere omzet waarmee men in de gezondheidszorg gecon-

fronteerd wordt.

Six Sigma is in AXA erg breed geïmplementeerd. Men heeft zelfs meer dan de theoretische 1%

tot BB opgeleid! Hierin ligt een groot verschil met de eerder besproken ziekenhuizen: AXA leidt

voornamelijk BB’s op en beschikt nauwelijks over GB’s. Het zijn dan ook de BB’s die de projec-

ten leiden.

Uit het geval van AXA België blijkt dat zij over veel meer historische data beschikken dan in de

gezondheidszorg het geval is. Bovendien schuwen zij geen complexe statistiek.

In het theoretisch luik werd reeds aangegeven dat ziekenhuizen historisch meer ervaring had-

den op het vlak van kwaliteitsverbetering dan fi nanciële instellingen. (George, 2003, blz. 194)

Dit kwam in de gesprekken duidelijk naar voor. Toch heeft deze voorgeschiedenis blijkbaar

weinig impact op de implementatie van Six Sigma, aangezien AXA België een veel bredere en

uitgebreidere implementatie heeft doorgevoerd.

Volgens de classifi catie van Mills en Margulies vallen de meeste processen binnen een fi nanciële

instelling onder de onderhoudsgerichte interactie, terwijl er in ziekenhuizen meer sprake is

van persoonlijkere interactie. (Mills & Margulies, 1980, blz. 259-264) Gupta had besloten dat

men in de onderhoudsgerichte diensten meer belang hecht aan snelheid dan aan kwaliteit en

kostprijs, terwijl in persoonlijke diensten de kwaliteit van de dienst als belangrijkste factor

beschouwd wordt. (Gupta, 2005) Deze case studies ondersteunen deze visie echter niet. Een

verhoging van de snelheid grijpt voornamelijk plaats door het gebruik van Lean, terwijl het en-

kel in de ziekenhuizen was waar de combinatie van Lean en Six Sigma wordt toegepast. In AXA

België maakt men daarentegen enkel gebruik van een zuivere vorm van Six Sigma, terwijl dit

een onderhoudsgerichte dienst is. Het is nu natuurlijk de vraag of het slechts een kwestie van

tijd is totdat AXA de toegevoegde waarde van Lean inziet, of dat Gupta het bij het verkeerde

eind heeft. Ik ben van mening dat de combinatie Lean Six Sigma in een fi nanciële instelling nog

een grotere toegevoegde waarde zou kunnen leveren dan enkel Six Sigma.


Uit deze case studies blijkt dat ze allen te kampen hebben met niet-normaal verdeelde data. In

de meeste gevallen probeert men deze data niet normaal te maken, maar gaat men gewoon de

gepaste tools aanwenden. In de keuze van de tools blijkt wel dat AXA België geen complexe sta-

tistiek uit de weg gaat. Men gaat niet onnodig complexe tools aanwenden, maar in de opleiding

worden deze tools wel aangeleerd. In de ziekenhuizen is men eerder geneigd de problemen met

eenvoudige statistiek te proberen oplossen.

Op het vlak van beschikbare data is er ook een duidelijk verschil tussen een fi nanciële instel-

ling en een ziekenhuis. In haast elk project binnen een ziekenhuis moet de data nog verzameld

worden. In AXA België blijkt de meeste data reeds aanwezig en moet men eerder uitzonderlijk

nog alles gaan meten.

4.3. Besluit

Uit enkele case studies kan men uiteraard geen algemene conclusies trekken die voor alle

dienstenprocessen geldig zijn. We mogen bovendien zeker niet vergeten dat zowel binnen zie-

kenhuizen als in banken er heel uiteenlopende processen zijn. In beide gevallen zijn er meer

gestandaardiseerde transacties als erg persoonlijke transacties aanwezig, zodat we niet 1 type

proces kunnen vooropstellen die elke sector kenmerkt. Alle drie de cases hebben projecten in

de ondersteunende diensten zoals HRM of administratie, die bijgevolg sterke overeenkomsten

vertonen.

Ondanks deze opmerkingen, kunnen we besluiten dat er in dienstenprocessen heel wat uitda-

gingen zijn zoals de omgang met niet-normaal verdeelde data, maar dat Six Sigma zeker een

grote toegevoegde waarde kan bieden.


Algemeen besluit

Ontstaan in de jaren 80, kreeg Six Sigma al gauw wereldwijd bekendheid door de gigantische

gerealiseerde besparingen bij multinationals als Motorola, AlliedSignal en General Electric. Six

Sigma werd ontworpen voor en door productieondernemingen en werd de eerste jaren dan ook

voornamelijk in deze omgeving toegepast. Bovendien publiceerde de media haast uitsluitend

de succesverhalen van deze grote productieondernemingen, zodat de publieke perceptie ge-

creëerd werd dat Six Sgma enkel voor dat soort ondernemingen bestemd was.

Dankzij de enorme successen in productieprocessen rees al snel de vraag of Six Sigma ook in

dienstenprocessen kon toegepast worden. Het is dan ook het doel van deze scriptie om te ach-

terhalen welke specifi eke uitdagingen dienstenondernemingen met zich meebrengen, hoe Six

Sigma eventueel moet worden aangepast en om dit alles te toetsen aan de realiteit.

Six Sigma is een methode om de kwaliteit van processen te verbeteren door de reductie van va-

riatie. Vele kwaliteitsproblemen zijn namelijk te wijten aan een te grote variatie rond een ge-

middelde waarde. Hoe kleiner de variatie binnen een proces, hoe hoger het bijhorende sigma-

niveau. Op de manier bevinden veel meer waarnemingen zich rond het gemiddelde en vallen

minder waarnemingen buiten de specifi catiegrenzen die de wensen van de klant weergeven.

Men streeft ernaar processen te laten opereren aan een zes sigma niveau, wat overeenkomt

met slecht 3.4 defecten per miljoen mogelijkheden.

Six Sigma heeft drie hoofddoelen: het verbeteren van de klanttevredenheid, het reduceren van

de cyclustijd en het verminderen van defecten.

Six Sigma is natuurlijk meer dan alleen maar statistiek. Het is een engagement van het volle-

dige management op lange termijn, met de nadruk op de wensen van de klant en procesverbe-

tering, en alle beslissingen zijn gebaseerd op data en feiten.

Er wordt een hele hiërarchie van rollen en verantwoordelijkheden voorgeschreven. Afhankelijk

van de gevolgde opleiding en de ervaring, krijgen werknemers een bepaalde titel: Master Black

Belt, Black Belt, Green Belt of Yellow Belt.


Voorts biedt Six Sigma een stapsgewijze benaderingen om projecten aan te pakken, met name

DMAIC. Elke letter van dit model staat voor een duidelijk omschreven stap (Defi ne – Measure

– Analyze – Improve – Control), zodat op die manier het complexe project overzichtelijker wordt

gemaakt en de slaagkansen aanzienlijk verhogen. Elk project wordt op dezelfde gestructu-

reerde manier aangepakt.

Om het proces door de ogen van de klant te beschouwen, is het van essentieel belang om

voortdurend te luisteren naar de VOC. Dit kan op twee manieren gebeuren, met name via de

reactieve methode of de proactieve methode. De verkregen data kan vervolgens in een Kano-

diagram worden uitgezet voor verdere analyse.

Er wordt steeds gewerkt aan de hand van duidelijk afgebakende projecten. Er is echter voort-

durend een fi nanciële focus: voor elk project wordt een schatting gemaakt van de mogelijke

besparingen en de keuze voor een project wordt gedeeltelijk hierop gebaseerd. Na afl oop wor-

den projecten ook volgens hun gerealiseerde besparingen beoordeeld.

We gingen ook iets dieper in op DFSS, een methode die gebruikt wordt bij het ontwikkelen van

een nieuw proces of om bestaande processen helemaal opnieuw te ontwerpen zodat ze voldoen

aan de wensen van de klant op een Six Sigma niveau. Omdat er geen proces aanwezig is waarop

men zich kan baseren, stapt men af van de DMAIC structuur en werkt men volgens DMADV, wat

staat voor Defi ne, Measure, Analyze, Design en Verify.

Tot slot van het eerste hoofdstuk werd bekeken wat Six Sigma meer te bieden heeft dan andere

methodes voor kwaliteitsverbetering. Six Sigma bevat in feite niet veel nieuwe aspecten, maar

is een combinatie van de betere aspecten uit vroegere methodes. Toch zijn er een aantal zaken

die Six Sigma onderscheiden van andere kwaliteitsmethodieken. In de eerste plaats staat de

klant steeds centraal. Ten tweede hanteert men voor alle projecten een fi nanciële doelstelling.

Tot slot biedt Six Sigma een gestructureerde aanpak om projecten uit te voeren en te borgen.

In het tweede hoofdstuk werd onderzocht hoe Six Sigma zijn toepassing kon vinden binnen

dienstenprocessen. Alvorens hierop onmiddellijk een antwoord te formuleren, werd besproken

welke processen onder de term ‘dienstenprocessen’ vallen, de verschillen tussen dienstenpro-

cessen onderling, het toenemend belang van dienstenprocessen en de verschillen tussen dien-

sten- en productieprocessen.


De naam “dienstenprocessen” is bewust gekozen om aan te geven dat niet enkel processen bin-

nen dienstenondernemingen bedoeld worden, maar dat deze scriptie ook van toepassing is op

alle dienstenprocessen die zich mogelijks binnen productieondernemingen kunnen bevinden,

zoals verscheidene ondersteunende diensten en de bijkomende diensten door de toegenomen

graad van servitisatie.

Om dienstenprocessen te defi niëren wordt meestal gebruik gemaakt van twee centrale eigen-

schappen, met name ontastbaarheid en simultaneïteit: dienstenprocessen worden gekenmerkt

door een ontastbaar resultaat en vereisen een interactie tussen de dienstverlener en de klant.

In het verleden werd weinig aandacht besteed aan het verbeteren van dienstenprocessen. Het

belang van dienstenprocessen in onze hedendaagse economie is echter sterk toegenomen door

een combinatie van een aantal drijvende krachten. Om te beginnen is er een steeds verdere

migratie weg van de productiegebaseerde economie. Vervolgens is er sprake van een snelle

expansie van IT. Ten derde is zowel in de productie als in diensten de wereldwijde concurren-

tie sterk toegenomen. Tot slot zorgden de toename van de inkomens, het stijgend belang van

outsourcing en enkele sociologische wijzigingen voor een stijging in de vraag naar diensten.

Om te ontdekken wat de specifi eke uitdagingen zijn voor de implementatie van Six Sigma in

dienstenprocessen, werden eerst de verschillen en overeenkomsten met productieprocessen

onderzocht om tenslotte de impact van deze verschillen op Six Sigma te bepalen.

De verschillen werden opgedeeld in twee grote categoriëen: de conceptuele en de technische

verschillen. Onder de conceptuele verschillen vallen de ontastbaarheid van de dienst, het pro-

bleem om een proces visueel voor te stellen en het gebrek aan een cultuur voor continue ver-

beteringen. Bij de technische verschillen daarentegen worden volgende aspecten uitgebreid

besproken: het gebrek aan een bestaand meetsysteem voor het verzamelen van data, de afwe-

zigheid van gestandaardiseerde processen, de grotere humane inbreng, het verschillend profi el

van de werknemers en tot slot het feit dat de data vaak discreet en niet-normaal verdeeld is.

Naast deze verschillen zijn er uiteraard tal van overeenkomsten. Alles gebeurt in processen die

data en informatie bevatten die kunnen aangewend worden voor procesverbetering. Verder

hebben al deze processen ‘hidden factories’ die de kosten doen toenemen en de output doen

dalen. Bovendien kan men spreken van een aantal factoren die in deze processen interveneren,

met name mensen, materiaal, machines, metingen, methodes of procedures. Tot slot blijkt


variatie zowel in diensten- als in productieprocessen een veel voorkomende bron van kwali-

teitsproblemen te zijn.

De specifi eke eigenschappen van dienstenprocessen hebben uiteraard hun impact op Six Sigma.

Voor elke stap van de DMAIC cyclus bespraken we de specifi eke uitdagingen en aanpassingen

die nodig waren.

In de eerste fase, Defi ne, kwamen verscheidene uitdagingen aan het licht. In de eerste plaats

is het in dienstenprocessen vaak niet evident om het proces te visualiseren en te denken in

processen, ook al geldt in diensten dat “the product is the process”. Aangezien dienstenpro-

cessen vaak niet eerder gevisualiseerd werden, kan het in kaart brengen van het proces reeds

voor belangrijke inzichten zorgen. Aan de hand van eenvoudige projecten, het laaghangend

fruit genoemd, kunnen signifi cante resultaten geboekt worden. Ten tweede moet men in deze

fase alle delen van het proces onderzoeken en nagaan wat geschikt is voor Six Sigma. Er wordt

hierbij een onderscheid gemaakt tussen ‘customized’, ‘mass-customized’ en gestandaardiseer-

de processen. Sterk klantspecifi eke processen (‘customized’) hebben een hoge variabiliteit in

taken waardor de kost van Six Sigma vaak groter is dan de opbrengsten. Om aan dit probleem

tegemoet te komen, stellen we een andere aanpak voor, met name Human Sigma. De ‘mass-

customized’ processen komen in aanmerking voor Six Sigma indien het volume groot genoeg is.

De gestandaardiseerde processen tot slot zijn uitermate geschikt voor de toepassing van Six

Sigma. Een derde uitdaging is de defi niëring van een defect. Dit is niet altijd eenvoudig omdat

er geen sprake is van een product dat kan worden teruggestuurd of kan worden geïnspecteerd.

Men kan besluiten dat er sprake is van een defect als de processen niet de dienst leveren die

door de klanten wordt verwacht. Ten vierde is er vaak een aanpassing in de succesindicatoren.

Naast fi nanciële resultaten worden projecten in een dienstenomgeving soms ook beoordeeld

op basis van klanttevredenheid, productietijd of het behaalde sigma-niveau. Tot slot wordt in

dienstenprocessen het gebruik van SIPOC diagrammen sterk aangeraden als tool in deze fase,

waarmee het proces grafi sch wordt weergegeven.

Ook in de tweede fase, Measure, hebben de eigenschappen van dienstenprocessen duidelijke

consequenties. Het eerste probleem duikt reeds op bij het verzamelen van de noodzakelijke

data. In tegenstelling tot productieprocessen is deze data meestal nog niet eerder verzameld.

Alles moet nog voor het eerst gemeten worden, wat de duurtijd van een project uiteraard niet

ten goede komt. Ook indien de gegevens wél eerder geregistreerd werden, duiken er vaak pro-

blemen op waardoor opnieuw meten de enige oplossing blijkt te zijn. De bepaling van de CTQ


is in dienstenprocessen vaak complexer dan in de productie. In deze fase komt de statistiek een

handje toesteken. De aard van de data blijkt echter niet dezelfde. Zo heeft men vaak te kam-

pen met discrete data of met data die niet-normaal verdeeld is. Voor vele diensten kan men de

tijd als belangrijke CTQ beschouwen. De curve van deze data zal niet de Gausscurve benade-

ren, maar zal eerder exponentieel zijn. Er zijn twee manieren om met niet-normaal verdeelde

data om te gaan. De ene stroming zegt dat er voldoende tools aanwezig zijn om met deze data

te werken. Een andere stroming daarentegen pleit voor het normaal maken van deze data met

allerlei technieken. Ten vierde blijkt de kwaliteit van de data in dienstenprocessen soms voor

problemen te zorgen aangezien de klant vaak de leverancier van de input van informatie is.

Tot slot mag men in deze fase de weerstand van het personeel tegen observaties zeker niet uit

het oog verliezen. Vele mensen hebben namelijk negatieve ervaringen met data uit observaties

omdat die toen werd aangewend om slecht presterende werknemers af te straffen. Bovendien

is het niet aangenaam om steeds gecontroleerd worden. Communicatie is hierbij de sleutel.

Het is van groot belang de observaties goed te kaderen en de werknemers duidelijk te maken

dat er geen personen maar processen geobserveerd worden.

In de derde fase van de DMAIC cyclus, Analyze, moet men voortdurend op zoek gaan naar de

‘root causes’ die ervoor zorgen dat de CTQ’s niet behaald worden. De methodes om deze oorza-

ken te achterhalen blijven dezelfde, enkel de invloedsfactoren zijn van een verschillende aard.

In dienstenprocessen komen vaak aspecten terug die moeilijk te controleren of kwantifi ceren

zijn, zoals psychologische of sociologische factoren. Er is de bijkomende moeilijkheid dat de

teamleden vaak weinig ervaring hebben met instrumenten voor data-analyse.

Om de negatieve invloed van niet-controleerbare en niet-kwantifi ceerbare factoren uit te scha-

kelen, wordt in de Improve fase regelmatig gekozen voor een interventie in het proces. Ook

hier is het alweer belangrijk om goed te communiceren om op die manier weerstand tegen

veranderingen in de mate van het mogelijke te reduceren.

Om tot slot de veranderingen te borgen in de Control fase, is het in dienstenprocessen nog be-

langrijker om toe te zien dat de werknemers niet hervallen in hun oude gewoontes. De nieuwe

procedures moeten worden uitgeschreven en de werknemers moeten bovendien een opleiding

krijgen die hen de nieuwe werkwijze aanleert. Het kan enige tijd duren alvorens de medewer-

kers de nieuwe methode volledig onder de knie hebben, zodat meestal ongeveer twee tot drie

maanden na het doorvoeren van de verbetering een controle plaatsvindt om na te gaan of de

veranderingen optimaal geïmplementeerd zijn.


Aangezien de DMAIC cyclus enkele wijzigingen heeft ondergaan, dient ook de opleiding aan

de specifi eke eigenschappen van dienstenprocessen aangepast te worden. Ten eerste hebben

werknemers in bepaalde sectoren vaak geen eerdere ervaringen met procesverbetering, zodat

de opleiding wat meer tijd in beslag kan nemen. In processen waar nog niet eerder systema-

tisch data werd verzameld, moet er ook veel aandacht besteed worden aan het ontwikkelen

van de juiste meetsystemen en een strategie voor dataverzameling. Ook het gamma tools wordt

vaak aangepast voor dienstenprocessen, al blijven de meeste tools wel hetzelfde. In de eerste

plaats is niet-parametrische statistiek belangrijker omdat men haast altijd met niet normaal

verdeelde data geconfronteerd wordt. Over het gebruik van complexe tools zoals DOE heerst er

een grote discussie tussen verscheidene auteurs. Sommigen beweren dat deze tools vaak niet

worden toegepast omdat de werknemers te weinig ervaring hebben met statistiek, maar dat ze

wel een grote toegevoegde waarde kunnen bieden. Anderen zijn het hier niet mee eens en stel-

len dat deze tools beter uit de opleiding worden geschrapt. De aanwezigheid van laaghangend

fruit zorgt ervoor dat eenvoudige projecten reeds signifi cante resultaten met zich mee kunnen

brengen. Indien complexe statistiek toch noodzakelijk zou blijken, kan men nog steeds beroep

doen op de MBB van de onderneming.

Uit de ervaring van de eerste dienstenonderneming die Six Sigma implementeerden is gebleken

dat de combinatie van Lean en Six Sigma in dienstenprocessen nog betere resultaten met zich

meebrengt. De Lean fi losofi e heeft drie belangrijke doelen: de eliminatie van verspilling, het

produceren van hetgeen de klant wenst en het reduceren van kosten terwijl de kwaliteit ver-

betert. Lean is bijzonder nuttig in dienstenprocessen omdat daar nog veel verspilling aanwezig

is. Om de verspilling op te splitsen in categoriëen, vertaalden we de zeven vormen van waste

specifi ek naar dienstenprocessen toe.

Het hoofdprincipe van Lean Six Sigma wordt door George (2002, blz. 4) als volgt gedefi ni-

eerd: de activiteiten die de oorzaak zijn van CTQ-problemen en de activiteiten die de grootste

vertragingen veroorzaken, bieden de grootste mogelijkheid voor verbeteringen op het vlak

van kosten, kapitaal en productietijd. Terwijl Six Sigma ervoor zorgt dat de variatie verkleind

wordt, zorgt Lean voor een vermindering van de gemiddelde tijd. Ook op andere vlakken vullen

deze twee programma’s elkaar aan. Lean biedt geen duidelijke infrastructuur die nodig is om

resultaten te behalen en te behouden. Ten tweede staan de CTQ’s van de klant niet centraal.

Lean erkent bovendien de impact van variatie niet en heeft bijgevolg geen tools ter beschik-

king voor de reductie ervan. De meeste beschrijvingen van Lean springen onmiddellijk naar de


Improve fase, terwijl Defi ne en Measure erg belangrijke stadia zijn bij een project. DMAIC blijkt

dus een nuttige werkwijze die ook voor Lean een toegevoegde waarde kan bieden.

Lean is echter ook een zeer goede aanvulling voor Six Sigma. In de eerste plaats wordt bij Six

Sigma geen onderscheid gemaakt tussen de activiteiten die waarde toevoegen aan de dienst en

de activiteiten die geen waarde toevoegen. Lean biedt daarentegen heel wat tools om dit on-

derscheid te maken en op die manier verspilling te identifi ceren. Ten tweede maakt Six Sigma

geen directe link tussen snelheid en kwaliteit. Bovendien maakt men geen gebruik van pull-

systemen om het WIP te beheersen om op die manier wegens de Wet van Little een reductie

van de productietijd te realiseren. Bovendien bevat Lean specifi eke tools om de snelheid te

verhogen en zijn er methodes voor snelle actie, zoals het Kaizen DMAIC proces. Tenslotte be-

reikt men veel sneller het Six Sigma kwaliteitsniveau indien Lean de niet-waardetoevoegende

stappen elimineert.

De ideale oplossing blijkt dus een combinatie van beide te zijn, zeker in dienstenprocessen.

Ten eerste heeft men in dienstenprocessen in het verleden meestal weinig aan kwaliteitsverbe-

tering gedaan, zodat er nog veel niet-waardetoevoegende activiteiten in het proces aanwezig

zijn. Ten tweede kunnen er in dienstenprocessen grote vertragingen optreden omdat er onze-

kerheid is omtrent de vraag. De specifi eke eigenschappen van dienstenprocessen zorgen ook

bij Lean Six Sigma voor bepaalde uitdagingen, die echter geen barrière mogen vormen voor de

implementatie ervan.

Om de theoretische ontdekkingen in de praktijk te staven, besloot ik in het tweede luik van

deze scriptie te werken aan de hand van case studies. Een grootschalig onderzoek bleek niet

haalbaar te zijn, aangezien Six Sigma in dienstenprocessen in België nog in zijn kinderschoenen

staat. Ik opteerde ervoor twee gelijkaardige ondernemingen, met name het Rode Kruis Zieken-

huis en het Virga Jesse Ziekenhuis, onder de loep te nemen om zo te kunnen ontdekken wat

de gelijkenissen en de verschillen zijn. Verder leek het me erg nuttig om deze twee vervolgens

te vergelijken met een fi nanciële instelling, die toch heel wat andere karakteristieken heeft,

namelijk AXA België. In de wetenschappelijke literatuur is amper iets beschreven over de mo-

gelijke verschillen tussen dienstenprocessen onderling, zodat een empirisch onderzoek interes-

sante informatie kon opleveren.

Bij de vergelijking van de twee ziekenhuizen bleken heel wat overeenkomsten te bestaan. Ten

eerste maken ze beiden gebruik van GB’s als projectleider. Verder werd de fi nanciële drempel


verlaagd tot 20.000 euro. Ondanks het feit dat de omzet van het VJZ dubbel zo groot is, heeft

het RKZ veel meer medewerkers in Six Sigma opgeleid. Dit is waarschijnlijk te wijten aan het

feit dat het RKZ al enkele jaren langer met het programma bezig is. Aangezien het VJZ later

met Six Sigma begonnen is en men zich onder meer liet leiden door de ervaringen van andere

ziekenhuizen zoals het RKZ, is het logisch dat zij onmiddellijk Lean Six Sigma implementeer-

den. In het RKZ ziekenhuis werd Lean pas na enkele jaren aan de methode toegevoegd.

Aangezien we slechts twee gevallen onderzocht hebben, kunnen we deze bevindingen uiter-

aard niet zomaar doortrekken naar alle andere ondernemingen binnen de gezondheidssector.

Bovendien mag niet uit het oog verloren worden dat beide ziekenhuizen hun opleidingen door

Ibis lieten verzorgen, wat de sterke overeenkomsten in zekere mate mee zal bepaald hebben.

Six Sigma is in AXA België erg breed geïmplementeerd. AXA leidt voornamelijk BB’s op en be-

schikt nauwelijks over GB’s. Het zijn dan ook de BB’s die de projecten leiden. Uit het geval

van AXA België blijkt dat zij over veel meer historische data beschikken en bovendien ook com-

plexere statistiek toepassen.

In de literatuur werd gesteld dat ziekenhuizen meer ervaring hadden op het vlak van kwaliteits-

verbetering dan fi nanciële instellingen (George, 2003, blz. 194). Dit kwam in de gesprekken

duidelijk naar voor. Toch heeft deze voorgeschiedenis blijkbaar weinig impact op de implemen-

tatie van Six Sigma, aangezien AXA België een veel bredere en uitgebreidere implementatie

heeft doorgevoerd.

Er zijn verschillende mogelijke manieren om deze dienstenprocessen in categorieën op te split-

sen. We hebben ervoor geopteerd de classifi catie van Mills en Margulies te volgen aan de hand

waarvan men drie verschillende types van interacties kan onderscheiden, met name de onder-

houdsgerichte interactie, de taakgerichte interactie en de persoonlijke interactie. In de litera-

tuur had Gupta gesteld dat men in de onderhoudsgerichte diensten, zoals in een fi nanciële in-

stelling, meer belang hecht aan snelheid dan aan kwaliteit en kostprijs, terwijl in persoonlijke

diensten de kwaliteit van de dienst als belangrijkste factor beschouwd wordt. (Gupta, 2005)

Deze vaststelling wordt echter niet bevestigd in de case studies. Lean zorgt voor een verhoging

van de processnelheid en zou dus vooral van belang zijn binnen onderhoudsgerichte diensten.

AXA België maakt echter gebruik van een zuivere vorm van Six Sigma, terwijl in de ziekenhuizen

de combinatie van Lean en Six Sigma wordt toegepast. Het is misschien slechts een kwestie van

tijd alvorens men in AXA België de toegevoegde waarde van Lean Six Sigma inziet.


Voorts leerde de empirie dat men in dienstenprocessen te kampen heeft met niet-normaal ver-

deelde data. In de meeste gevallen probeert men deze data niet normaal te maken, maar gaat

men gewoon de gepaste tools aanwenden. In de keuze van de tools blijkt wel dat AXA België, in

tegenstelling tot de ziekenhuizen, geen complexe statistiek uit de weg gaat.

Bovendien is er ook op het vlak van beschikbaarheid van data een duidelijk verschil tussen een

fi nanciële instelling en een ziekenhuis. Terwijl men in de ziekenhuizen haast nog steeds alle

metingen moesten verichten, bleek in AXA de meeste data reeds historisch aanwezig te zijn.

Bij de interpretatie van de case studies, mogen een aantal zaken niet uit het oog verloren

worden. Ten eerste kunnen geen algemene conclusies getrokken worden op basis van drie ge-

valstudies. Ten tweede mag men niet vergeten dat er zowel binnen ziekenhuizen als fi nanciële

instellingen heel uiteenlopende processen kunnen aangetroffen worden. Er kan dus niet een

type-proces vooropgesteld worden dat kenmerkend is voor de hele sector. Bovendien hebbben

de drie case studies projecten in de ondersteunende diensten zoals HRM of administratie, die

bijgevolg sterke overeenkomsten vertonen.

Ondanks alle besproken uitdagingen kunnen we dus besluiten dat Six Sigma zeker grote moge-

lijkheden biedt in dienstenprocessen. Door het gebrek aan aandacht voor kwaliteitsverbetering

in het verleden, is er vaak nog heel wat laaghangend fruit aanwezig waardoor op een een-

voudige manier erg signifi cante resultaten kunnen geboekt worden. Toch zorgen de specifi eke

eigenschappen van dienstenprocessen voor specifi eke aandachtspunten en enkele kleine wijzi-

gingen in de gebruikte methode.

De mogelijkheden van Six Sigma in dienstenprocessen IX

Literatuurlijst

· BENEDETTO Anthony R., “Adapting Manufacturing-Based Six Sigma Methodology to the

Service Environment of a Radiology Film Library”, Journal of Healthcare Management,

juli-augustus 2003, Vol. 48 Issue 4, blz. 263-281

· BERTELS Thomas, “A Lean-Six Sigma Duo for the Offi ce – A Case Study”, geraadpleegd

op 01/09/2005 op het World Wide Web: http://europe.isixsigma.com/library/content/

c040714b.asp

· BICHENO John en JOHNS Brian, 2003, Lean and Six Sigma: mutual advantage?,

Lean enterprise research centre, Cardiff Business School, 10 blz.

· BIJVELDS Marco D.J.P., “Six Sigma gecombineerd met andere kwaliteitsmodellen”, SIG

MA Nummer 5, oktober 2004, blz. 16-20

· BIOLOS Jim, “Six Sigma meets the Service Economy”, Harvard Management Update,

december 2002, Vol. 7 Issue 12, blz. 3-5

· BRICE Zachery, “Six Sigma sharpens services”, geraadpleegd op 29/11/2005 op het

World Wide Web: www.qualitydigest.com/may04/articles/03_article.shtml

· BURTON Terence T., “Six Sigma for Small and Medium Sized Businesses”, geraadpleegd

op 24/11/2005 op het World Wide Web: http://www.isixsigma.com/library/content/

c030224a.asp?

· CALDWELL Chip, “a high quality of care: in health systems, achieving strategic results

using lean Six Sigma demands strong leadership”, Industrial Engineer, september 2005,

blz. 44—48

· CHASSIN Mark R., “Is Health Care Ready For Six Sigma Quality?”,

The Milbank Quarterly, Vol. 76, No. 4, 1998, blz. 565-591

· DAVIES Elwyn C., Management Services, zomer 2005, Vol. 49 Issue 2, blz. 6-7


· DAVIES Robin, “Six Sigma in the service industry”, Six Sigma today, launch issue, 4blz.

· DE KONING H., VERVER J.P.S., VAN DEN HEUVEL J., BISGAARD S. en DOES R.J.M.M.,

“Lean Six Sigma in Healthcare”, Journal of Healthcare Quality, 2006, geaccepteerd

voor publicatie

· DE VRIENDT Nathalie, 2004, Thesis: Vergelijkende studie van “six sigma” en “total

quality management”, 116 blz.

· DE WULF Bart, 2005, Thesis: Het gebruik van ‘6 sigma principles’ in Belgische

ondernemingen, 97 blz.

· DOES Ronald, VAN DEN HEUVEL Edwin, DE MAST Jeroen en BISGAARD Søren, 2002,

“Comparing Nonmanufacturing with Traditional Applications of Six Sigma”,

Quality Engineering, Vol. 15 Issue 1, blz. 177-182

· DOES R.J.M.M. en VAN DEN HEUVEL E., “Zakelijk verbeter programma”,

1999, Amsterdam, 14 blz.

· DUSHARME Dirk, 2003, “Six Sigma Survey”, Quality Digest 23, februari 2003, blz. 24-32

· ECKES George, “Six Sigma for everyone”, 2003, John Wiley & Sons, Hoboken,

New Jersey (USA), 121 blz.

· FLEMING John H., COFFMAN Curt en HARTER James K., “Manage your human sigma”,

Harvard Business Review 83 (7), juli-augustus 2005, blz. 107-114

· GUPTA Praveen, “Six Sigma in Service”, geraadpleegd op 03/03/2006 op het World

Wide Web: http://www.qtcom.com/pdfs/Six%20Sigma%20in%20Service.pdf

· GEORGE M.L., “Lean Six Sigma: Combining Six Sigma Quality with Lean Speed”, 2002,

The McGraw-Hill Companies Inc., United States of America, 322 blz.

· GEORGE Michael L., “Lean Six Sigma for Service: How to Use Lean Speed & Six Sigma

Quality to Improve Services and Transactions”, 2003, McGraw-Hill, USA, 386 blz.

X


· GUPTA Praveen, “Six Sigma in Service”, geraadpleegd op 29/22/2005 op het

World Wide Web: http://qualitydigest.com/QDarticles/FMPro?-db=iq%5feditorial.

fp5&-lay=article%20data%20form&editorial%20type=ISSColumn&release=yes&-

format=QDarticle_text.html&articleID=5236&-script=cntaccesstype&-Find

· HARRY Mikel en CRAWFORD Doug, “Six Sigma – The next generation”, Machine Design,

februari 2005, blz. 126-132

· HESKETT James L., JONES Thomas O. en SASSER Jr., “Putting the service-profi t chain

to work”, Harvard Business Review 72(2), 1994, blz. 164-171

· JOHNSTONE P.A.S., HENDRICKSON J.A.W., DERNBACH A.J., SECORD A.R., PARKER J.C.,

FAVATA M.A. en PUCKETT M.L., “Ancillary Services in Health Care Industry: Is Six Sigma

Reasonable?”, Quality Management in Health Care 12 (1), 2003, blz. 53-63

· JONES M.H.Jr., “Six Sigma… at a bank?”, Six Sigma Forum Magazine, februari 2004, blz.

13-17

· KRUPAR John, “Yes, Six Sigma can work for fi nancial institutions”,

ABA Banking Journal, September 2003, Vol. 95 Issue 9, blz. 93-94

· MILLS Peter K. en MARGULIES Newton, “Toward a Core Typology of Service

Organizations”, Academy of Management Review, 1980, Vol 5, No 2, blz. 255-265

· MUNTINGA Marc, LAGERVELD Niels, “Managementmodellen voor kwaliteit”, 2003,

Kluwer, 200 blz.

· OOMS Peter, “Lean Manufacturing of Six Sigma: kies de juiste tool”, Kwaliteitskrant,

februari 2005, blz. 16-17

· OOMS Peter, “Beter verkopen met Six Sigma”, Kwaliteitskrant, december 2005, blz. 23

· PANDE Peter en HOLPP Larry, “What is Six Sigma”, McGraw-Hill, 2002, USA

XI


· PARASURAMAN A., ZEITHAML V. en BERR L., “A conceptual model of Serrvice quality

and its implications for Future Research”, Journal of Marketing, 1985, Vol 52, blz.

35-48

· PYZDEK Thomas, “The Six Sigma Handbook: A Complete Guide for Greenbelts, Black

belts and Managers at All Levels”, 2001, McGraw-Hill, 634p

· Rapport Vlerick Management School, workshop donderdag 13 oktober 2005, Toepassingen

van Six Sigma in het operatiekwartier, 53 blz.

· REICHHELD Frederick F. en SASSER W.E.Jr., “Zero defections: Quality comes to

services”, Harvard Business Review, september/ oktober 1990, Vol. 68 Issue 5, p.105,

7p

· ROSENBERG Allan, “Six Sigma The Myth The Mystery The Magic”, Call Center Magazine,

februari 2005, Vol. 18 Issue 2, blz. 42-47

· RUCKER Rochelle, “Citibank Increases Customer Loyalty With Defect-Free Processes”,

Journal for Quality and Participation, 2000, Vol. 23 Issue 4, blz. 32-36

· SCHUTTE Paul, “Using the Six Sigma Management System to Increase Primary Care

Offi ce Effi cience”, Group Practice Journal, juli-augustus 2002, 11 blz.

· Six Sigma Qualtec, “Defi ning Differences for Six Sigma in the Services Environment”,

November 2002, geraadpleegd op 09/08/2005 op het World Wide Web: http://www.

ssqi.com/whitepaper-pdfs/Services_WP.pdf, 5 blz.

· SMITH Kennedy, “Six Sigma for the service industry”, geraadpleegd op 29/11/2005 op

het World Wide Web: www.qualitydigest.com/may03/articles/01_article.shtml

· SNEE R.D. en HOERL R.W., “Six Sigma beyond the factory fl oor”, 2005, Pearson

Education, USA, 312 blz.

· SNEE R.D., “Dealing with the Achilles’ heel of Six Sigma initiatives: project selection is

key to success”, Quality Progress, maart 2001, blz. 66-72

XII


· STAMATIS D.H., “Six Sigma and beyond: Design of Experiments”, CRC Press , 2002, 656p

· STAMATIS D.H., “Six Sigma and beyond: Design for six sigma”, CRC Press, 2003, 768p

· SWANK Cynthia Karen, “The Lean Service Machine”, Harvard Business Review 81 (10),

oktober 2003, blz. 123-129

· Telenet, Lean Six Sigma Green Belt cursus, september 2005

· TRUSCOTT William, 2003, “Six Sigma: Continual Improvement for Businesses”, Butter

worth-Heinemann, UK, 236 blz.

· VAN DEN HEUVEL J., DOES R.J.M.M. en BISGAARD S., “Dutch Hospital Implements Six

Sigma”, Six Sigma forum magazine Vol. 4 No 2, februari 2005, blz.11-14

· VAN DEN HEUVEL J., DOES R.J.M.M. en VERMAAT M.B., “ Six Sigma in a Dutch hospital:

does it work in the nursing department?”, Quality and Reliability Engineering

International 20, 2004, blz. 419-426

· VAN DEN HEUVEL J., KONING A.M.F. en DOES R.J.M.M., “Rode Kruis Ziekenhuis in Bever

wijk op zoek naar goede verbetersystematiek”, Kwaliteit in Bedrijf, 2003, 19(3), blz.

6-10

· VAN DEN HEUVEL J., KONING A.M.F. en DOES R.J.M.M., “Opbrengsten van Six Sigma

projecten overtreffen alle verwachtingen in het Rode Kruis Ziekenhuis”, geraadpleegd

op 09/08/2005 op het World Wide Web: www.ibisuva.nl/nl/downloads/koning2003a.

pdf

· VAN DEN HEUVEL J., DOES R.J.M.M. en VERVER J.P.S., “Six Sigma in healthcare: lessons

learned from a hospital”, Int. J. Six Sigma and Competitive Advantage, 2005, Vol. 1,

No. 4, blz. 380-388

· VAN DIERENDONCK R. en VEREECKE A., “Operationeel beheer”, 1994, Academia Press,

Gent

XIII


· VAN LOOY, GEMMEL en VAN DIERDONCK, “Services Management: An Integrated

Approach”, 2003, Prentice Hall, 529p

· WOMACK James P. en JONES Daniel T., “Lean Consumption” , Harvard Business Review

83 (3), maart 2005, blz. 59-68

· WOMACK James P. en JONES Daniel T., “Lean Thinking: banish waste and create wealth

in your corporation”, 1996, USA New York, Free Press, 396 blz.

· WOODARD Tanisha D., “Addressing Variation in Hospital Quality: Is Six Sigma the

Answer?”, Journal of Healthcare Management 50:4, juli-augustus 2005, blz. 226-236

· Workshop Amelior, Zin en onzin van Six Sigma in diensten, non-profi t en KMO-omgeving!,

Quality 2005, 9 oktober 2005, Sessie 9

Gesprekken

· Gesprek met Dhr. Marco Bijvelds van TriVision Advies op 3 januari 2006 te Rotterdam

· Workshop “Lean Six Sigma” gegeven door Marcus Bergman op 19 januari 2006

te Amsterdam

· Gesprek met Dhr. Sven Saerens, Black Belt bij Telenet, op 3 april 2006 te Mechelen

· Gesprek met Dhr. Pieter Willems, Black Belt in het Virga Jesse Ziekenhuis,

op 6 april 2006 te Hassselt

· Gesprek met Dhr. Guy Boeckx, Master Black Belt bij AXA België, op 7 april 2006

XIV

‘De mogelijkheden van Six Sigma in …...De mogelijkheden van Six Sigma in dienstenprocessen Woord...

Documents

Transcript of ‘De mogelijkheden van Six Sigma in …...De mogelijkheden van Six Sigma in dienstenprocessen Woord...