Binnen organisaties wordt nog regelmatig onderscheid gemaakt tussen Lean en Six Sigma. Uitspraken als “Wij doen niet aan Six Sigma, wij zijn van Lean” komen nog altijd voor. Deze tegenstelling is echter vaak gebaseerd op beeldvorming in plaats van op de inhoud van beide verbetermethodieken.
Six Sigma wordt regelmatig geassocieerd met complexe statistiek, uitgebreide analyses en theoretische projectaanpakken. Lean daarentegen heeft de reputatie praktisch, toegankelijk en direct toepasbaar te zijn op de werkvloer. Hoewel deze beelden deels verklaarbaar zijn vanuit de historische ontwikkeling van beide methoden, doen ze geen recht aan de overeenkomsten en complementariteit ervan.
Een gezamenlijke oorsprong
Lean en Six Sigma hebben meer gemeen dan vaak wordt gedacht. Beide methodieken zijn gebaseerd op de Plan-Do-Check-Act (PDCA)-cyclus van Deming en volgen vrijwel dezelfde systematische verbeteraanpak:
- het probleem definiëren;
- de huidige situatie begrijpen;
- de oorzaken analyseren;
- verbeteringen implementeren;
- de nieuwe werkwijze borgen.
Het verschil zit dan ook niet zozeer in de structuur van de aanpak, maar in de instrumenten die worden ingezet om tot duurzame verbeteringen te komen.
De kracht van Lean
Lean, voortgekomen uit het Toyota Production System, richt zich primair op het creëren van maximale klantwaarde door zoveel mogelijk niet waarde toevoegende activiteiten te reduceren (verspilling). De methodiek biedt een uitgebreide verzameling praktische technieken voor het verbeteren van processen en het verkorten van doorlooptijden.
Bekende Lean-instrumenten zijn onder andere Value Stream Mapping, 5S, Kaizen, Standardardized Work, Kanban en Visual Management. Deze hulpmiddelen helpen organisaties om verspillingen en inefficiënties zichtbaar te maken en processen eenvoudiger, sneller en effectiever in te richten.
Juist deze praktische gereedschapskist heeft Lean wereldwijd populair gemaakt.
De kracht van Six Sigma
Waar Lean vooral focust op het elimineren van verspilling, richt Six Sigma zich ook op het verminderen van variatie en het vergroten van de voorspelbaarheid van processen. De mate van variatie wordt door statistici vaak aangeduid als standaarddeviatie, met sigma als kengetal. Sigma is de gemiddelde afwijking van het gemiddelde. Six Sigma staat symbool voor een bijna perfect proces, waarbij het verschil tussen de gemiddelde waarde en hetgeen de klant als grens aangeeft 6 keer de gemiddelde afwijking (sigma) is. De kans dat er dan iets geleverd wordt waar de klant niet blij mee is, is dan erg klein (3,4 fouten per 1 miljoen foutkansen!). Vandaar de naam Six Sigma.
Uiteindelijk is Six Sigma een methodiek voor verbeterprojecten met een eigen instrumentarium aan analysetools voor het verbeteren van procesprestatie. Van klantonderzoek (wat wil de klant nu precies?), businesscase onderbouwing, Root Cause Analysis, brainstormtechnieken tot en met borgingsmechanismen voor de nieuwe situatie.
Kenmerkend voor Six Sigma zijn onder andere:
- data-gedreven besluitvorming;
- het systematisch en gefundeerd vaststellen van grondoorzaken;
het reduceren van fouten; (door verminderen van variatie, het verschuiven van het gemiddelde of het elimineren van extreme waardes) een gestructureerde projectaanpak (DMAIC: Define – Measure – Analyse – Improve – Control); - duidelijke rolverdelingen met Sponsoren, Proceseigenaren, Money Belts (voor de financiële ondersteuning), Yellow Belts,
- Green Belts, Black Belts en Master Black Belts;
- vaste projectreviews en beslismomenten met een duidelijke agenda.
De kracht van Six Sigma ligt dus niet alleen in het gebruik van statistiek, maar in het vergroten van de zekerheid dat de juiste oorzaak wordt aangepakt voordat een oplossing wordt geïmplementeerd.
Wanneer is welke aanpak geschikt?
In eenvoudige verbetertrajecten is uitgebreide data-analyse vaak niet noodzakelijk. Wanneer een probleem overzichtelijk is en de oorzaken duidelijk zichtbaar zijn, kunnen gezond verstand, betrokken medewerkers en kleinschalige experimenten al snel tot effectieve verbeteringen leiden.
Naarmate processen complexer worden, verandert dat beeld. Denk aan situaties waarin:
- meerdere variabelen elkaar beïnvloeden;
- de oorzaak van een probleem niet direct zichtbaar is;
- de financiële impact groot is;
- investeringen substantieel zijn;
- een verkeerde conclusie hoge kosten met zich mee kan brengen.
In dergelijke situaties neemt het belang van objectieve data-analyse toe. Niet omdat statistiek ingewikkeld moet zijn, maar omdat beslissingen gebaseerd moeten zijn op aantoonbare feiten in plaats van aannames.
Lean én Six Sigma versterken elkaar
Sinds het begin van deze eeuw zijn de sterke punten van beide methodieken steeds vaker samengebracht onder de naam Lean Six Sigma. Daarbij wordt de praktische procesgerichte aanpak van Lean gecombineerd met de analytische en data-gedreven kracht van Six Sigma. Deze combinatie stelt organisaties in staat om niet alleen verspilling te elimineren, maar ook processen stabieler, voorspelbaarder en duurzamer te maken.
Steeds meer organisaties kiezen daarom niet langer voor Lean óf Six Sigma, maar zetten beide methodieken in afhankelijk van de aard en complexiteit van het vraagstuk.
De keuze is niet óf-óf
De discussie over Lean versus Six Sigma lijkt daarmee steeds minder relevant. De vraag is niet welke methodiek beter is, maar welke aanpak het meest geschikt is voor het probleem dat opgelost moet worden. Organisaties die beide disciplines weten te combineren, beschikken over een breed verbeterinstrumentarium. Zij kunnen pragmatisch handelen waar dat kan en diepgaand analyseren waar dat nodig is. Daarmee vergroten zij de kans op duurzame verbeteringen én betere bedrijfsresultaten.
De praktijk laat zien dat juist deze geïntegreerde benadering de grootste meerwaarde oplevert.