Il DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control) rappresenta il cuore del Six Sigma, e l’Intelligenza Artificiale sta emergendo come uno strumento potente per potenziarne l’efficacia.

• Come l’AI può supportare ogni fase del processo?
• Quali sono i vantaggi ottenibili e quali i rischi da considerare?
• Come combinare l’AI con l’expertise umana?

Questo articolo esplora tutti questi aspetti e molto più!

L’AI & Six Sigma: il catalizzatore del Problem Solving

L’integrazione dell’Intelligenza Artificiale (AI) nel metodo DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control) può rivoluzionare il Six Sigma, arrivando a:

• Accelerare l’analisi dei dati;
• Ottimizzare la raccolta e la validazione delle informazioni;
• Supportare decisioni data-driven;
• Migliorare l’efficacia delle soluzioni implementate.

1. Define & AI: Identificare le Aree Critiche

Nella fase Define, l’obiettivo principale è identificare le aree critiche su cui intervenire e definire con precisione i requisiti chiave (CTQ, Critical to Quality) che guideranno il progetto di miglioramento. L’AI può essere il punto di partenza dei progetti di miglioramento Six Sigma poiché può suggerire pattern e anomalie, indicando aree di miglioramento, dando avvio alla fase di Define del DMAIC. Questo supporto tecnologico permette di identificare in maniera proattiva le criticità e di focalizzarsi su quei punti che maggiormente influenzano ll’efficienza.

Tuttavia, è importante ricordare che, nonostante l’AI offra un punto di partenza solido, essa non può sostituire l’esperienza e la visione strategica dei professionisti. La definizione dei CTQ e la comprensione del contesto aziendale richiedono infatti un intervento umano, che sappia tradurre i dati in obiettivi concreti e allineati alle esigenze degli stakeholder.

2. Measure & AI: Automatizzare la Raccolta e Validazione dei Dati

La fase Measure si concentra sulla raccolta e sulla verifica dei dati relativi ai processi. In questo ambito, l’AI, combinata con tecnologie come l’Internet of Things (IoT), offre strumenti efficaci per automatizzare il monitoraggio in tempo reale. Sensori IoT integrati con AI possono fornire misurazioni in tempo reale e continue. Inoltre, sebbene non sia prettamente AI, anche il process mining può dare un valido aiuto nella fase di Measure, per la mappatura del processo, ponendo il focus su attività operative.

3. Analyze & AI: Accelerare l’analisi e l’identificazione delle inefficienze

Durante l’Analyze ci concentriamo nell’identificare le relazioni tra le variabili di processo e le inefficienze nascoste. Tali valutazioni sono tanto più valide tanto più si utilizzano modelli di Reactive Machine, quali Minitab, e algoritmi testati, estremamente affidabili nelle valutazioni, ma che risultano meno flessibili nell’adattarsi a scenari complessi e a riconoscere pattern. D’altro canto, l’AI generativa, nonostante possa sviluppare idee innovative e adattarsi rapidamente, potrebbe condurre a valutazioni parziali, o addirittura erronee, in quanto non progettata ad hoc per l’analisi dei dati.

E’ pertanto importante che l’analyze che venga guidata da professionisti, che sappiano correttamente valutare i dati analizzati, le analisi e/o i modelli di AI da sfruttare, evitando bias e distorsioni.

4. Improve & AI: Generare soluzioni innovative

Nell’Improve, identificare soluzioni efficaci alla risoluzione efficiente delle problematiche identificate è fondamentale. L’AI può fungere da fonte d’ispirazione durante sessioni di brainstorming, fornendo suggerimenti e idee non considerate precedentemente. Inoltre, attraverso ambienti di simulazione controllati, è possibile testare diverse opzioni di miglioramento, riducendo il rischio di possibili false partenze.

Attraverso questo approccio integrato, siamo in grado di valutari diversi scenari, simulare i risultati di diverse strategie e individuare aree con migliori indicatori economici (ROI, ROA e PBP). In ogni caso, il tutto deve essere sempre valutato dal team di progetto, così da garantire soluzioni coerenti con la strategia organizzativa, ma soprattutto promosse dagli stakeholder del processo.

5. Control & AI: Monitoraggio e standardizzazione

L’ultima fase del DMAIC ha come obiettivo quello di garantire il mantenimento e la sostenibilità delle soluzioni implementate e garantire performance controllate dei nostri processi. L’AI, in questa fase, gioca un ruolo cruciale: identifica in tempo reale deviazioni e comportamenti anomali dei parametri di processo, prevenendo guasti, rallentamenti e micro-fermate.

In questo modo, l’AI funge da controllo costante e pro-attivo, facendo diventare ogni elemento del sistema un aspetto monitorabile facilmente.

AI & Six Sigma – Criticità dell’integrazione

Sebbene l’uso dell’AI nel Six Sigma ha diversi vantaggi in tutte le fasi del DMAIC, bisogna tener presente alcune criticità.

• La qualità dei risultati dipende fortemente dai dati disponibili, dove dati incompleti, o errati, possono portare a conclusioni fuorvianti;
• Aspetti legati alla privacy, alla sensibilità dei dati e delle informazioni inserite a sistema;
• Ingenti investimenti in termini di tempo, formazione e risorse tecnologiche, con anche aspetti di integrazione con i processi aziendali esistenti;
• Informazioni distorte, non corrette, non contestualizzate e con bias se controllate e gestite da professionisti Six Sigma con competenze avanzate e con piena padronanza del DMAIC.

AI & Six Sigma – Conclusione

L’intelligenza artificiale offre opportunità significative per potenziare le fasi del DMAIC nel Six Sigma, ma deve essere utilizzata con consapevolezza e in sinergia con l’expertise umana.

E’ solo la piena padronanza di tutti gli strumenti del DMAIC che permette di poter interrogare correttamente l’AI ma, soprattutto, di valutare e interpretare con precisione le informazioni restituite.

E’ solo la componente umana che è in grado di andare oltre al dato e all’innovazione tecnologica, osservando i processi con le sue inefficienze reali, registrando anche aspetti intangibili e non misurabili, ingaggiando le persone nel processo di miglioramento, valorizzando tutto il team di progetto per ottenere risultati efficaci e duraturi nel lungo periodo.