6-S‹GMA NE KAZANDIRIR KÜRESELPAZARDA REKABET/ FIRSATLARMÜfiTER‹ MEMNUN‹YET‹ KAL‹TE‹Y‹LEfiT‹RME PROSES ‹Y‹LEfiT‹RMEDMAIC TANIMLAMA / ÖLÇME /ANAL‹Z / ‹Y‹LEfiT‹RME / KONTROL

‹stanbul Sanayi Odas› Kalite ve Teknoloji ‹htisas Kurulu (‹SO-KATEK)

1414

6-S‹GMAKILAVUZU6-S‹GMAKILAVUZU

6-Sigma K›lavuzu

Haz›rlayan

Dr. Suat GENÇ (‹SO-KATEK, TÜB‹TAK/TÜSS‹DE)

‹stanbul Sanayi Odas› Kalite ve Teknoloji ‹htisas Kurulu (‹SO-KATEK)‘6-Sigma Çal›flma Grubu’

Dr. Suat GENÇ (‹SO-KATEK, TÜB‹TAK/TÜSS‹DE)Nurdan ORDAY (‹SO-KATEK, Orday&Orday BS Partner)

Refik ÜREYEN (‹SO-KATEK, TTGV)

‹SO Yay›n No: 2011/28© 6-Sigma, ‹stanbul Sanayi Odas›, ‹stanbul 2011

Tasar›m ve Uygulama, Mürettebat Reklamc›l›kHer hakk› sakl›d›r. ‹stanbul Sanayi Odas› kaynak gösterilmek suretiyle al›nt› yap›labilir.

Güncellefltirilmifl ikinci sürüm

14

Önsöz 7

K›saltmalar 9

‹stanbulSanayiOdas›Kalite veTeknoloji‹htisasKurulu(‹SO-KATEK)

10

6-S‹GMA KILAVUZU

1. Girifl

2. 6-Sigma Ne Kazand›r›r? 11

123. Metodun Getirdi¤i YeniBak›fl Aç›s›

13

156-Sigma K›lavuzu

4. Küresel Pazarda YeniRekabet fiartlar›

4.1 Müflteri beklentilerinde yeni trentler 13

4.2 Müflteriler neye para öder ve 14nas›l öder?

5. Rekabet için Yeni F›rsatlar

6. Müflteri Memnuniyeti Nas›l Sa¤lan›r?

6.1 Müflteri Beklentisi Nas›l Oluflur? 17

6.2 Müflteri Alg›lamas› ve Müflteri 18Reaksiyonu Nas›ld›r?

6.3 Müflteri Memnuniyetini Artt›rma 19

17

227.1 Hedef Tutturma ve Varyans Azaltma 22

7.2 Varyans ve Kalite Seviyesi 23

7.2.1 Standart Sapman›n ve Varyans›n 23Hesaplanmas›

7.2.2 Sigma Kalite Seviyesinin Belirlenmesi 23

7. Kalite ‹yilefltirmede Sistematik Yaklafl›m

8. KOB‹'ler ve Ülkemizdeki F›rsatlar 26

9. Metodun Kurumsal Uygulamalar›

9.1 Proses ‹yilefltirme 29

28

31

6-Sigma K›lavuzu

9.2 Proses Tasar›m› 29

9.3 Proses Yönetimi 29

9.4 Uygun Yöntemin Seçilmesi 30

10. Proje Tak›m›n›n Oluflturulmas›

11 Proje Çal›flmas›n› Bafllatmak

11.1 Proje Seçiminde Genel Prensipler 33

11.2 Proje Belirleme Çal›flmas› 33

11.3 Çal›flman›n Bafllat›lmas› 35

12. DMAIC Uygulama Aflamalar›

12.1 Tan›mlama Aflamas› 36

12.1.1 DMAIC Proje Tan›mlama Belgesinin 37Gelifltirilmesi

12.1.2 Müflteri Beklentilerinin Belirlenmesi 40

12.1.3 Proses Haritas›n›n Gelifltirilmesi 42

12.2 Ölçme Aflamas› 44

12.2.1 Mevcut Durumun Performans›n› Ölçmek 44

12.2.2 Mevcut Durumun Ölçülmesi 50

12.3 Analiz Aflamas› 53

12.3.1Kök-Nedenleri Araflt›rmak 54

12.3.2 Kök-Nedenler Hakk›nda Tezler 58Gelifltirmek

12.3.3 Kök-Nedenleri Do¤rulamak 59

12.4 ‹yilefltirme Aflamas› 64

12.4.1 Alternatif Çözümlerin Gelifltirilmesi 64

36

33

6-Sigma K›lavuzu

12.4.2 Alternatif Çözümlerin De¤erlendirilmesi 65

12.4.3 Pilot Testlerin Yap›lmas› 65

12.4.4 Gerçek Ölçekte Uygulama 68

12.4.5 ‹yilefltirilmifl Proses Performans› 68

12.5 Kontrol Aflamas› 70

12.5.1 Performans Kriterlerinin Belirlenmesi 70

12.5.2 Kontrol Limitlerinin Hesaplanmas› 71

12.5.3 Kontrol Plan›n›n Gelifltirilmesi 73

13 Son Söz

14 Genel Referanslar 7978

Önsöz

7

‹KOlay B‹lgi Seti'ne, KOB‹'lerimizin ilgi duyaca¤› vebaflvuru kayna¤› olarak istifade edece¤i yenik›lavuzlar eklenmesine yönelik çal›flmalar›m›zdevam etmektedir. Bu çal›flmalar sonucu “Sanayide‹novasyon Yönetimi” (16), “5S K›lavuzu” (17),“Stratejik Yönetim K›lavuzu” (18) ve “‹nsanKaynaklar› Yönetimi” (19) adl› kitapç›klar seriyeeklenmifltir.

‹stanbul Sanayi Odas› olarak, sanayimizin rekabetgücünün art›r›lmas›na yönelik çal›flmalar› için KOlayB‹lgi Seti'nde yer alan k›lavuzlar›n haz›rl›¤›ndaeme¤i geçen ‹SO-KATEK üyelerine teflekkürediyoruz.

Kolay B‹lgi Seti içerisinde yer alan kitapç›klar›m›z›nüyelerimize ve tüm sanayi kurulufllar›m›za yararl›olmas›n› diliyoruz.

Sayg›lar›m›zla,

C.Tan›l KÜÇÜK

‹stanbul Sanayi Odas›

Yönetim Kurulu Baflkan›

‹stanbul Sanayi Odas› Kalite ve ‹htisas Kurulu(‹SO-KATEK), baflta ‹stanbul Sanayi Odas› üyeleri olmak üzere Türk sanayiinin, kalite

ve teknoloji konular›nda ihtiyaç duyduklar› bilgiye,çabuk, etkin ve verimli bir flekilde ulaflabilmelerinekatk›da bulunmak amac›yla 1999 y›l›ndakurulmufltur ve o tarihten bu yana çal›flmalar›n›aral›ks›z olarak devam ettirmektedir.

“Türk sanayiinin yüksek ve sürdürülebilir bir rekabetgücü kazanmas›” misyonu do¤rultusunda, sanayi,üniversite ve kamu temsilcilerinin gönüllü kat›l›m›ylaoluflan ‹SO-KATEK bünyesinde, geçti¤imizdönemde, KOB‹'lere yönelik kolay anlafl›l›r veuygulanabilir baz› temel kavram ve teknikleri içerenrehber kitapç›klardan oluflan “Kolay Bilgi Seti”haz›rlanm›flt›r.

‹lk bask›s› 2004 y›l›nda gerçeklefltirilen “Kolay BilgiSeti”ne her y›l yeni kitapç›klar ilave edilmektedir.Hâlihaz›rda Set içerisinde, KOB‹ Yönetim Yaklafl›m›(1), Endüstriyel Tasar›m (2), Ürün Gelifltirme (3),Yeni ‹fl Gelifltirme (4), Fikrî Haklar (5), SanayiyeSa¤lanan Devlet Destekleri (6), SanayideÖzde¤erlendirme (7), AB Çerçeve Programlar ElKitab› (8), Proje Yönetimi (9), Yenilikçilik ve Ar-Ge Destekleri (10), Sanayide Sürekli Geliflme içinKaizen (11), Markalaflma (12), Toplam VerimliYönetim (13), Alt› Sigma (14) ve Yeni Ürün veTesis Yat›r›mlar›nda Fizibilite (15) kitaplar›kitapç›klar› yer almaktad›r.

8

9

‹SO: ‹stanbul Sanayi Odas›

‹SO-KATEK: ‹stanbul Sanayi Odas› Kalite ve Teknoloji ‹htisas Kurulu

KOB‹: Küçük Ve Orta Büyüklükteki ‹flletme

TTGV: Türkiye Teknoloji Gelifltirme Vakf›

TÜB‹TAK: Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araflt›rma Kurumu

TÜSS‹DE: Türkiye Sanayi Sevk ve ‹dare Enstitüsü

DMAIC: Tan›mlama-Ölçme-Analiz-‹yilefltirme-Kontrol(Design-Measure-Analyze-Improve-Control)

K›saltmalar

10

olmas›na ra¤men, metodun yayg›n bir flekildeduyulmas› flirketlere net, somut, ölçülebilirfinansal kazan›mlar sa¤lamas›ndan sonrad›r.Di¤er bir deyiflle 6-Sigma'n›n üretti¤i sonuçlarmetodun sesi olmufl, sadece sanayi flirketlerininde¤il dünyadaki tüm organizasyonlar›n dikkatiçekmifltir.

6-Sigma direkt kazand›rma odakl›d›r; tüm iflve süreçlerini flirketin karl›l›¤›na odaklar.Günceldir; en son gelifltirilmifl etkin ve verimliyaklafl›mlar› kullan›r. Kullan›m› kolayd›r; büyük-küçük tüm sektörlerdeki flirketler hâlihaz›rdametottan istifade etmektedir. Esnektir; de¤iflikkültür ve de¤erlere sahip çal›flanlar› ortakmisyon, vizyon ve hedefler alt›nda toplayabilir.Sürek l i i y i l e flme sa¤ la r ; rakamlaraendekslenmifl sistemati¤i ile kurumsal de¤iflimicesaretlendirir, geliflmeye ve iyileflmeye f›rsatsa¤lar.

Küresel rekabetin her geçen gün biraz dahafazla hissedildi¤i ülkemizde, 6-Sigmametodunun yukar›da anlat›lan özellikleri dolay›s›ile (özellikle KOB‹ düzeyindeki) flirketlerimize birf›rsat ve bir ç›k›fl yolu oluflturaca¤› muhakkakt›r.

6-Sigma Metodunun Etkin Kullan›m›...

Kurumsal iyilefltirme çal›flmalar›n›n yap›ld›¤› heryerde oldu¤u gibi, 6-Sigma çal›flmalar› ile ilgilide bir gerçek vard›r. Bunlar›n en bafltan bilinmesigereklidir. fiirketin kaynaklar›n› israf etmemek,yönetimin ve çal›flanlar›n motivasyonunudüflürmemek ve k›sa zamanda kârl› sonuçlarelde etmek için iki önemli faktöre dikkatedilmelidir:

• Birincisi: Genel anlamda iyilefltirmeçal›flmalar›n›n tümünde etkin ve verimli birrehber, bilgi seti veya metot gereklidir. 6-Sigma kapsam›nda yap›lan iyi lefltirme

1. G‹R‹fi

Günümüzde pazar flartlar› h›zl›ca de¤ifliyor.Sanayi flirketleri aç›s›ndan bak›ld›¤›nda müflteribeklentileri art›yor, ayn› zamanda içerik ve flekilde¤ifltiriyor. Her geçen gün yeni bir flirketinkurulmas› pazar› küçültüyor ve rekabeti artt›r›yor.‹letiflimin ve ulafl›m›n kolaylaflmas› küreseloyuncular› bölgesel pazarlara tafl›yor. Pazardaart›k “yüksek rekabet”ten çok “yüksek risk”kavramlar› telaffuz ediliyor.

Bu yüksek rekabet ve risk ortam›nda flirketyöneticilerinin arad›¤› çözüm “flirketi neyin baflar›l›edece¤i” de¤il, “flirketi neyin baflar›l› tutaca¤›d›r”.Yani aranan anl›k rekabet gücü de¤il, flirketinpazarda kalmas›n› ve sürdürülebilir olmas›n›sa¤layacak çözümlerdir.

Pazarda sürdürülebilir rekabet gücü elde etmeninbir formülü ve etkin bir yöntemi var m›d›r? Varise nedir ve flirketlerimize uygulanabilir mi?...Yöneticilerimiz art›k bu ve benzeri sorularlayüzleflmekte ve çözüm yollar› aramaktad›r.

Kurumsal ve özellikle finansal baflar› sa¤lamakiçin flirketler geçmiflte oldu¤u gibi günümüzdede “Toplam Kalite Yönetimi” gibi de¤ifliktekniklerden ve yöntemlerden istifade ediyorolabilir. Bu yöntemleri uygulayarak hedeflerineulaflm›fl flirketler olabilece¤i gibi, metotlardanistedi¤i fayday› elde edememifl flirketlerdeolabilir. Sonuç olarak, 6-Sigma metodu dakula¤a di¤er bahsedilen metotlardan sadecebirisi gibi gelebilir.

6-Sigma metodunun di¤er metotlarla baz›benzerlikleri olabilece¤i gibi önemli farkl›l›klar›da mevcuttur. Di¤er metotlara k›yasla, enönemli farkl›l›klar›ndan bir tanesi metodunuygulamadaki etkinli¤idir. ‹lk uygulama1980'lerde Motorola flirketi taraf›ndan

1. Girifl

11

2. 6-S‹GMA NE KAZANDIRIR?

Japon rekabetçilere karfl› ayakta kalma veyaflama mücadelesi veren Motorola, gelifltirmifloldu¤u 6-Sigma felsefesi ile 1987'de bafllatm›floldu¤u çal›flmalar›n meyvelerini sadece 10 y›lsonra (1997'de) büyük bir kazan›mlatoplam›flt›r. fiirket çal›flan say›s›n› 71,000 den130,000'lere, sat›fllar›n› 5-kat fazlaya, karl›l›¤›n›da %20 seviyelerine ç›karm›flt›r. Bu y›llararas›nda flirket ayr›ca toplam 14 milyar dolartasarrufa ve her y›l ortalama %21,3 artanborsa de¤erine ulaflm›flt›r.

Allied Signal (Honeywell) 1991'de bafllatm›floldu¤u 6-Sigma çal›flmalar› sayesinde her y›l600 milyon dolar tasarruf, yeni ürün gelifltirmesürecinde %25 k›salma, üretim verimlili¤inde%6 art›fl, flirket tarihinde rekor karl›l›k (%13),borsa de¤erinde y›ll›k ortalama %27 art›flde¤erlerine ulaflm›flt›r.

Metodun dünya genelinde duyulmas›na veuygulanmas›na öncülük eden General Electric(GE) 1995'de bafllatm›fl oldu¤u 6-Sigmaçal›flmalar›ndan sadece birkaç y›l sonra uzuny›llar sürdürmüfl oldu¤u %10'luk karl›l›kseviyesini %15'in üzerine ç›karm›flt›r. Buna ekolarak 1997'de 750 milyon, 1998'de 1,5 milyar,2000'ler de ise 5 milyar dolar seviyesindeekstra gelir sa¤lam›flt›r.

Takip eden y›llarda uygulamaya geçenBlack&Decker, Dupont, Dow Chemical,Johnson&Johnson, Federal Express, Kodak,Polaroid, Sony, Toshiba ve di¤er dünyagenelinde birçok flirket ve organizasyon benzerbaflar› hikâyeleri ile bu serüvene kat›lm›flt›r vehâla kat›lmaktad›r.

6-Sigma tahmin edildi¤i üzere yeni bir bak›flaç›s› ile organizasyonlarda “kalite-odakl›”

çal›flmalar›nda bu eksikli¤i 6-Sigma metodukapatacakt›r.

• Bilgi ve metot rehberli¤inde yap›lmayançal›flmalar bir müddet sonra deneme-yan›lmadöngüsüne girmekte ve kaynaklar israfedilmektedir.

• ‹kincisi: Uygulama etkinl i¤i veyaperformans›d›r. Yani metotta ön görülençal›flmalar›n veya ö¤retilerin reel süreçlereetkin bir flekilde uygulanmas› gerekmektedir.

• Do¤ru uygulama olmadan bilgilerin birönemi kalmamaktad›r. Burada ki en büyükzaaflardan bir is i uygulama sürecindeça l › flan la r ›n sab › r s › z dav ran ›p esk ial›flkanl›klar›na dönmesi, eski yöntemlere göresüreci iflletmesidir. Bu aflamada yönetimininanm›fll›¤›, istikrarl› tutumu ve deste¤i flartt›r.

6-Sigma metodunun en belirgin özelliklerindenbirisi tüm süreçlerini müflteriyi memnun edecekflekilde organize etmesidir. Bu anlamda, etkinve kârl› bir 6-Sigma projesi belirlemek vetamamlamak için müflteriyi iyi tan›makgereklidir.

Bu amaca hizmet etmek için 6-Sigmametodunun teknik çal›flma prensiplerianlat›lmaya bafllanmadan önce k›lavuzunbafl›nda müflterilerin beklentileri, memnuniyetive reaksiyonlar› ile ilgili özet bilgilendirmeyeyer verilecektir.

K›lavuzun takip eden bölümlerinde isemetodun çal›flma flekli örnek bir proje üzerindeuygulama yap›lmak yöntemi ile sunulacakt›r.

2.6-SigmaNeKazand›r›r?

12

yap›lanma ve iyilefltirme çal›flmalar›ndan ibaretbir yaklafl›m› ve felsefeyi ifade etmektedir.

6-Sigma yönteminin 1960'lardan sonrauygulanan “s›f›r-hata”, “kalite-bedava”, “kalitekontrol” ve özellikle 1980-90 aras› çokça isminiduyuran “toplam kalite yönetimi” gibi di¤er kalite-odakl› yaklafl›mlardan fark› ne idi?

Yukar›da bahsedilen somut baflar›lar›n s›rr› neidi? Metodun Motorola flirketinde i lkuygulamas›ndan günümüze kadar yaklafl›k 20y›l geçmesine ra¤men hala ona artan ilgininana sebebi ne olabilirdi? Dünya devi GE'ninefsanevi CEO'su Jack Welch, elektrikampulünün mucidi Thomas Edison ile bafllayan125 y›ll›k çok baflar›l› geçmifline ra¤men niçin“6-Sigma'ya geçifl GE'nin flimdiye kadarki enciddi hamlesi olmufltur” demiflti. Jack Welchniçin “6-Sigma GE'yi ilelebet de¤ifltirmifl, 6-Sigma'ya inanan personel flirketi yeni yüzy›latafl›yacak kifliler olacakt›r” demifltir.

Uluslararas› flirketleri baflar›ya tafl›yan buyaklafl›m de¤iflik ülkelerde, de¤iflik sektörlerde,de¤iflik flirketlerde de uygulanabilir mi? K›sacaülkemizdeki flirketlere, özellikle say›lar› 1milyonu aflan ve toplam sanayi giriflimlerininyaklafl›k %98'i oluflturan (KOB‹ dedi¤imiz)Küçük ve Orta Büyüklükteki ‹flletmelere deuygulanabilir mi? KOB‹'lere baflar›l› yar›nlariçin f›rsatlar oluflturabilir mi? K›saca EVET...Peki, N‹Ç‹N ve NASIL?

Yukar›da yöneltilen sorular s›ras› ile afla¤›dakibölümlerde ele al›nacak ve aç›klanmayaçal›fl›lacakt›r. Burada sunulan k›lavuzunokuyucuya katma-de¤erini artt›rmak için 6-Sigma çal›flmas› örnek bir proje kullan›larakad›m-ad›m uygulamal› anlat›lacakt›r. Ama herfleyden önce 6-Sigma farkl›l›¤›n› en baflta elealmak daha uygun olacakt›r.

3. METODUN GET‹RD‹⁄‹ YEN‹ BAKIfi AÇISI

Günümüze kadar kullan›lm›fl en yayg›n kalite-odakl› iyilefltirme çal›flmalar› yukar›da ifadeedilmiflti. 6-Sigma metodunun di¤erlerinek›yasla getirdi¤i yenili¤i anlamak için JackWelch'in afla¤›daki aç›klamas›na bakal›m:

“En iyi 6-Sigma projeleri flirket içinde de¤il,flirket d›fl›nda bafllar ve -müflteriyi nas›l daharekabetçi yapabiliriz?- sorusuna cevap arar.Müflterinin baflar›l› olmas› için kritik olan nedir?Keflfetmifl oldu¤umuz aç›k bir gerçek var kifludur: Müflteriyi daha baflar›l› yapmak için neyapt› isek bu bize finansal kazan›m olarak geridönmüfltür.”

Yukar›daki ifadeden de anlafl›laca¤› üzere di¤erbenzer yaklafl›mlara k›yasla 6-Sigma yaklafl›m›n›nilk önemli fark› ve avantaj› flirketin tümoperasyonlar›n› flirket d›fl›ndaki en önemlifaktöre, varl›k sebebine, yani müflterisine odakl›yapmas›d›r. fiirketin rekabetçi olmas› vesürdürülebilir kalmas› müflterisini memnun etti¤isürecedir. Buradan elde edilen ç›kar›m fludur:Tüm ölçümler ve performans göstergelerimüflteri memnuniyetine endekslenmelidir.

Di¤er metotlarda müflteri memnuniyeti dikkateal›nm›fl olsa dahi müflterinin gerçekten neistedi¤ini anlamada veya flirketin iç süreçlerinimüflteri isteklerine göre yap›land›rmada (6-Sigma'ya k›yasla) etkin çal›flmalar yap›lamam›flt›r.

Yöntemin ikinci önemli fark› ise tüm flirketçal›flmalar›n›n gerçek verilere dayal› olarakyap›lmas›d›r (Management by Fact). Herfleyden önce bir 6 -S igma projes in inbafllat›labilmesi için flirketin bu konudan dolay›hâlihaz›rda ne kadar finansal zarardaoldu¤unun (ne kadar ma¤dur oldu¤unun veyane kadar f›rsat kaç›rd›¤›n›n) ve proje

3.MetodunGetirdi¤i

YeniBak›fl Aç›s›

13

tamamland›¤›nda ne kadar finansal kazan›mdaolaca¤›n›n belirlenmesi ve rakamlarla ifadeedilmesi ön flartt›r. Ayr›ca proje çal›flmalar›s›ras›nda ele al›nacak tüm ifl paketlerininmüflteri memnuniyeti ve flirket karl›l›¤› ilesomut rakamlar kullan›larak iliflkilendirilmesitemel esast›r.

Di¤er kalite çal›flmalar›nda odak noktas› yayönetim ya da ürünler/prosesler olmufltur.Özellikle yönetime odakl› çal›flmalar daha çoksoyut hedefler veya soyut kavramlar üzerindenolmufltur. fiirketi bir bütün olarak ele al›p etkiniyilefltirme çal›flmalar› yap›lamam›flt›r. Ayr›ca,bu çal›flmalar›n birço¤unda baflar› kriterleri flirketinfinansal kazan›m› veya müflteri memnuniyeti ileiliflkilendirilmemifltir.

‹ki önemli farkl›l›¤›n› belirttikten sonra 6-Sigmayak lafl ›m ›n ›n tan ›m› afla¤ ›dak i g ib igenellefltirilebilir:

“fiirketlerin rekabetçiliklerini, sürdürülebilirliklerinive kârl›l›klar›n› maksimize etmeye çal›flankapsaml› ve esnek sistemdir. 6-Sigma gerçekmüflteri ihtiyaçlar› ile; gerçek verilerin veistatistiksel analizin sistematik kullan›m› ile; iflsüreçlerinin dikkatlice yönetilmesi, iyilefltirilmesive tekrar keflfedilmesi ile çal›flan bir modeldir.”

Not: fiirketlerin gerçek baflar› kriterleri (veyahedefleri) müflterilerin kazan›m›na (müflterilerinbeklentilerine) veya flirketin finansal kazan›m›naendeksli olmas› gerekir. Fakat bu kriterlerde¤iflik flekillerde de ifade edilebilir. Bunlaraörnek flu kriterler verilebilir: Maliyetlerindüflürülmesi, üretim verimlili¤inin artt›r›lmas›,pazar pay›n›n artt›r›lmas›, müflteri sadakatininartt›r›lmas›, ürün çevrim sürecinin k›salt›lmas›,hata oran›n›n düflürülmesi ve kültür de¤ifliminingerçekleflmesi.

4.KüreselPazardaYeniRekabetfiartlar›

4. KÜRESEL PAZARDA YEN‹ REKABETfiARTLARI

4.1 Müflteri beklentilerinde yeni trendler

Yukar›da aç›kland›¤› gibi 6-Sigma yaklafl›m›n›nbelirgin bir flekilde baflar›l› olmas›n›n en önemlinedeni “müflteri”yi çal›flmalar›n merkezinekoymas›d›r. Di¤er bir deyiflle, tüm çal›flmalarve operasyonlar fl irket iç i hedefler inkarfl›lanmas› için de¤il, müflteri memnuniyetininartt›r›lmas› için tasarlanmaktad›r.

Gerek ürün ve prosesler seviyesinde gerekse dekurumsal düzeyde olsun daha önce kullan›lan“kalite kontrol” veya “toplam kalite yönetimi”felsefelerinde de müflteri beklentilerine önemverilmekteydi. Fakat di¤erlerine k›yasla 6-Sigmayaklafl›m› müflteriyi ve beklentilerini daha iyi tahliletmekte, müflteriye giden süreçleri daha bütünselgörebilmekte ve her fleyi somut, rakamlarla ifadeetmeye çal›flmaktad›r.

Bu anlamda, müflteriye odakl› ürünler ve hizmetlergötürebilmek için küresel pazardaki geliflmeleriiyi gözlemlemek ve müflteri beklentilerindeki yenitrentleri iyi alg›lamak gereklidir.

Uluslararas› flirketlerin bölgesel pazarlara kadarulaflabilesi pazardaki arz› ve seçene¤i artt›rm›flt›r.‹letiflim (ulafl›m) kanallar›n›n yayg›nlaflmas›(kolaylaflmas›) ise müflterilerin daha çokseçene¤i de¤erlendirmesine dolay›s› ile bilinçliolmas›na imkân sa¤lam›flt›r. Bahsedilende¤iflimler do¤al olarak müflteri beklentilerininartmas›na sebep olmufltur.

Müflteri art›k kendine daha yüksek “katma-de¤er”isunan ürünlere ve hizmetlere yönelmektedir. Sonuçolarak bu yeni dönemde, flirketlerin pazarda kalmaflanslar›, müflteriye sunmufl olduklar› katma-de¤ereba¤›ml› olarak de¤iflmektedir.

14

Bu noktada dikkat edilmesi gereken husus“katma-de¤er”in ne anlama geldi¤idir. Müflteriaç›s›ndan bak›ld›¤› zaman katma-de¤er, ne“kaliteli ürün” nede “ekonomik/ucuz ürün”dür.Her ikisine de ba¤›ml›d›r ama sadece onlar de¤ildir.Asl›nda “katma-de¤er” afla¤›da aç›klanaca¤› üzeremüflterinin bir bedel ödemeden ald›¤› ürün, hizmetveya faydad›r.

4.2 Müflteriler neye para öder ve nas›l öder?

Müflteriye sunulan katma-de¤erin iyi anlafl›lmas›için bu konuyu ve kavram› biraz daha açmaktafayda vard›r. fiirket ile müflteri aras›ndagerçekleflen al›fl-verifl esnas›nda flirketmüflterisine bir “de¤er” sunmaktad›r. Bunakarfl› l ›k müflteride flirkete bir “bedel”ödemektedir. Burada bilinmesi gereken fludur.fiirketin müflteriye sundu¤u “de¤er” sadece“ürün” de¤il, müflterinin flirkete ödedi¤i“bedel”de sadece “para” de¤ildir!

Mevcut rekabet ortam›nda müflterinin üreticidenbekledi¤i de¤erler 4 de¤iflik kategoriye ayr›l›rve hepsi birden müflteriye sunulan “toplamde¤er”i oluflturur. Bunlar s›ras› ile: Ürün (kalitesi,fonksiyonlar›, vb.), sat›fl sonras› hizmet(yayg›nl›¤›, kalitesi, vb.), al›fl-verifl esnas›ndamüflterinin yaflad›¤› bireysel tecrübe (sayg›duyulma, onurland›r›lma, keyifli ve seviyeli birdiyalog, vb.) ve son olarak firman›n veya ürününmüflteriye aktard›¤› imaj de¤eridir.

Buna karfl›l›k müflterinin ödedi¤i bedelde 4de¤iflik kategoride olmaktad›r ve hepsi birdenödenen “toplam bedel” i (harcamay›)oluflturmaktad›r. Müflterinin ödedi¤i bedellerise flunlard›r: Ürüne karfl›l›k ödenen para,ürüne ulaflmak ve sat›n olmak için harcananzaman, ürünü sat›n al›ncaya kadar harcananenerji (e-mail, telefon, araçla seyahat etme,vb.) ve son olarak ta bu al›fl-verifli yap›ncaya

Müflteriye Aktar›lan Katma-De¤er

Toplam MüflteriDe¤eri

Toplam MüflteriHarcamas›/Bedeli

Ürün De¤eri Finansal Harcama

Hizmet De¤eri Zaman Harcamas›

Bireysel De¤er Enerji Harcamas›

‹maj De¤eri Zihni Harcama

Figür 1: Müflteriye Aktar›lan Katma-De¤erin Bileflenleri.

“Katma-de¤er” ise flirketin müflteriye sundu¤u“toplam de¤er” ile müflterinin flirkete ödedi¤i“toplam bedel” aras›ndaki farkt›r. K›saca,müflterinin bir bedel ödemeden ald›¤› de¤erolarak da düflünülebilir. Di¤er bir deyifllemüflterinin “bedava”ya ald›¤› ürün ve hizmettir.

Sonuç olarak küresel pazarda yeni müflteribeklentileri katma-de¤eri yüksek ürünler veyahizmetler etraf›nda oluflmaktad›r. Müflterininsat›n alma esnas›ndaki e¤ilimi ne sadece kaliteliürüne nede sadece ekonomik ürüne do¤rudur.Müflteri kendini daha kârl› yapaca¤›n›düflündü¤ü (yani katma-de¤eri yüksek,bedavaya daha fazla alaca¤›) ürünlereyönelmektedir.

kadar müflteride oluflan zihinsel veya duygusalyorgunluk. Müflteriye aktar›lan katma-de¤erinbileflenleri Figür 1'de özetlenmektedir.

15

5. REKABET ‹Ç‹N YEN‹ FIRSATLAR

Müflterinin sat›n alma karar›n› en çok ürününsahip oldu¤u katma-de¤erin etkiledi¤i veyasat›n alma davran›fl›n› bu de¤erin yönlendirdi¤iyukar›da ifade edilmiflti. Katma-de¤erinbileflenleri de Figür 1'de tekrar özetlenmiflti.Bu bilgiler eflli¤inde afla¤›daki bir kaç sorununyan›t›n› arama¤a çal›flal›m. Bu sorular›ncevaplar›nda flirketler için yeni f›rsat alanlar›da ortaya ç›km›fl olacakt›r.

Soru 1: Ülkemizdeki birçok sektörde Çin (veyaUzakdo¤u) tehdidinden bahsedilmektedir. Art›kflirketlerimizin rekabet gücünün kalmad›¤›ndanbahsedilmektedir. E¤er müflterinin sat›n almakarar›n› katma-de¤er etkiliyor ise, Çin hangikatma-de¤er bileflenlerinde rekabetçi olmakta,hangilerinde zay›f kalmaktad›r (Lütfen Figür 1'iinceleyiniz)?

Cevap 1: Çin dünya pazar›na (geliflmekteolan ülkelerin ürünlerine k›yasla) kaliteli ürünüekonomik fiyata sunmaktad›r. Rekabetçioldu¤u konular bunlard›r. Fakat “ürün” vebuna karfl›l›k “finansal harcama”n›n d›fl›ndakikonularda rekabetçi de¤ildir.

Soru 2: Japon markas› Casio saatleri çokkaliteli, fonksiyonel, ekonomik (sadece 20-30dolar) ve kolayl›kla bulunabilir (her sat›flnoktas›nda) olmas›na ra¤men, çok pahal› (5bin dolar ve üzeri) ve kolay bulunamayan (çokaz sat›fl noktalar›nda) Rolex saatleri nas›lsatabilmekte ve üretici flirket nas›l sürdürülebilirolmaktad›r?

Cevap 2: Casio kal itel i ürün, yayg›nhizmet/servis konusunda rekabetçidir ve bukonularda müflteriye de¤er sunmaktad›r.Ayr›ca ekonomik fiyatlar› ile düflük finansalharcamaya sebep olmas› ve zahmetsiz

ulafl›labilmesi ile de az zaman, enerji ve zihinselyorgunlu¤a sebep olmas› ile müflterisine düflükbedel ödeterek rekabetçi olmaktad›r.

Rolex'in ise Casio'ya k›yasla rekabetçi oldu¤uk›s›mlar sadece müflterisine sundu¤u ayr›cal›kl›(bireysel) müflteri de¤eri (al›fl-verifl esnas›ndamüflterisine hissettirdi¤i sayg›nl›k ve de¤er)ve imaj de¤eridir. Di¤er konularda Casio'yakarfl› rekabetçi olmamas›na ra¤men aktard›¤›bu iki de¤erden dolay› müflteri binlerce dolarbedel ödemekte ve flirkette sürdürülebilirrekabetini korumaktad›r.

Burada paylafl›lan örnek sorular ve cevaplardanda anlafl›laca¤› üzere küresel pazarlarda müflteribeklentileri art›k farkl›l›k göstermektedir.fiirketler oyunu ya yeni kurallar›na göreoynayarak pazarda tutunacakt›r ya da eskikurallarda ›srar edip pazar›n d›fl›na itilecektir.

Buna karfl›l›k, pazardaki trentleri yak›ndantakip eden, müflterinin sat›n alma davran›fllar›n›iyi alg› lay›p ona h›zl ›ca cevap vermekabiliyetinde olan flirketler içinde de yeni pazarf›rsatlar› do¤maktad›r.

Rekabet gücünü artt›rma amac›na yönelikolarak, potansiyel iyilefltirme alanlar›n›belirleme çal›flmas›nda resmin bütününebakmakta fayda vard›r. Müflteriye aktar›lankatma-de¤erin derecesi ve buna ba¤l› olarakta flirketin finansal performans› sadece üretimoperasyonlar›na ba¤l› de¤ildir. Aktar›lan-de¤erive finansal performans› daha uzun bir süreçetkilemektedir. Bu uzun sürece “de¤er-zinciri”denilmektedir ve flirket içi tüm faaliyetlerikapsamaktad›r (Figür 2).

5.Rekabet‹çinYeniF›rsatlar

16

ve hatta müflteriye sat›fl noktalar›n› daiçerebilir. Bu uzun sürece “de¤er aktar›ma¤›” denir ve en kapsaml› ve buna karfl›l›kiyilefltirme imkânlar› aç›s›ndan en f›rsatlarladolu alan› oluflturur. Örne¤in blue-jeansüreten bir flirketin de¤er aktar›m a¤›ndas›ras› ile iplik üretimini yapan flirket, kumafldokumas›n› yapan flirket, kesim ve dikimiyapan flirket (kendi flirketi), sat›fllar› yapanperakendeci flirket(ler) ve son olarakmüflteriler bulunmaktad›r.

Geleneksel yöntemleri kullanan flirketlerinço¤u iyilefltirme çal›flmalar›nda sadecekendi s›n›rlar› içinde kalmakta, dolay›s› ile

De¤er-zinciri, ham-madde tedarikindenbafllayan ve ürünlerin müflteriye sunulmas›ndansonra sahada servislerinin verilmesine kadaruzanan süreci kapsamaktad›r. Yukar›dabahsedilen müflteri katma-de¤erini artt›rarakrekabetçi olmak isteyen flirketler de¤er-zincirindeki aflamalarda iyilefltirmeler yaparakrekabetçi güçlerini artt›rabilirler. Çünkümüflteriye aktar›lan de¤erlerin ve müflterininödedi¤i bedellerin (harcamalar›n) oluflumundade¤er -z inc i r inde bulunan aflamalar ›nperformans ve maliyetleri büyük rol oynar.

Daha stratejik bir bak›flla iyilefltirme çal›flmalar›tedarikçileri, flirketin kendisini, da¤›t›m a¤›n›

fiirket Altyap›s›

‹nsan Kaynaklar› Yönetimi

Teknoloji Gelifltirme

Sat›n Alma

Marj

Marj

Serv

is

Paza

rlam

a v

eSat›fl

Gid

en

in Lo

jisti¤i

Op

era

syo

nla

r

Gele

nin

Lojisti¤

i

DestekFaaliyetleri

Müflterinin Ödedi¤i Bedel

Müflteriye Aktar›lan De¤er Katma De¤er

Figür 2. De¤er Zinciri

17

iyileflme imkânlar› da belirli seviyelerdes›n›rlanmaktad›r. De¤er-zincirini ve de¤eraktar›m a¤›n› belirlemifl ve yöneten yenilikçiflirketlerde ise iyilefltirme (di¤er flirketlerlestratejik iflbirlikleri sonucu) çok daha büyükolabilmektedir. Bu tür yap›lanma da yeni bak›flaç›s›na sahip flirketleri daha kolay rekabetçiyapabilmektedir.

Özetle, bu bölümde anlat›lan kavramlar vekapsamlar müflterilerin önem verdi¤i ve dolay›s›ile rakip flirketlere göre farkl›l›k oluflturarakrekabetçi f›rsat› yakalanabilecek konular› üst-düzeyde anlatmaya çal›flm›flt›r. fiirketler art›ksadece ürün kalitesi ve ürün fiyat› ile rekabetetmekten vazgeçip de¤er aktar›m a¤›ndayapacaklar› stratejik hamlelerle müflteriyeaktaracaklar› katma-de¤eri artt›rmayaçal›flmal›d›rlar.

6. MÜfiTER‹ MEMNUN‹YET‹ NASILSA⁄LANIR?

fiirketin baflar›l› olmas› için finansal gelirininas›l kayna¤› olan müflterisini memnun etmesigereklidir. Müflterinin memnun edilebilmesiiçin müflterinin ne istedi¤inin bilinmesi gerekir.Bu konuya aç›kl›k getirebilmek için afla¤›das›ras› ile müflterinin beklentilerinin oluflumu, müflterinin kendine sunulan de¤erleri alg›lamaflekli ve müflteri reaksiyonlar› anlat›lmayaçal›fl›lacakt›r.

6.1 Müflteri Beklentisi Nas›l Oluflur?

Bir müflterinin bir üründen veya hizmettenbeklentisi henüz sat›n alma ifllemi olmadanönce oluflmaya bafllar. Ürün hakk›nda arkadafltavsiyeleri, üretici flirketin ürün hakk›ndasundu¤u bilgiler, geçmifl tecrübeler, rekabetçiflirketlerin sundu¤u bilgiler, üretici flirketinkampanya s›ras›nda vaat ettikleri otomatikolarak müflterinin kafas›nda ürün hakk›ndabir beklenti oluflturur. Beklenti seviyesi verilenbilgi lerin dozuna göre bazen ürününsunabilece¤i de¤erden fazla bazen de azolabilmektedir.

E¤er flirketler ürünleri hakk›nda fazla reklâmve bilgilendirme yapmaz ise müflterininkafas›nda düflük beklenti oluflturur. Buda do¤alolarak az fark›ndal›k ve müflteri kayb›demektedir. Bunun aksi olarak, e¤er flirketfazla reklâm ve vaatlerde bulunursa müflteridefazla beklenti oluflturur. Fazla beklenti ileürünü sat›n alan müflterilerde de beklentininyüksekli¤ine göre hayal k›r›kl›klar› oluflur. Budamemnuniyetsiz müflterin artmas›na ve uzunvadede müflteri kayb›na neden olur.

Buradan ç›kar›lmas› gereken sonuç fludur:fiirketler, gerçekten sunabilecekleri de¤eri

6.MüflteriMemnuniyetiNas›lSa¤lan›r?

18

Müflteri kayb›n› en aza indirmek için en uygundengeyi bulmal›d›rlar. Figür 3 beklentilere göremüflteri kayb›n› ve müflteri kayb›n›n en azolaca¤› seviyeyi örneklemektedir.

vaat edip vermifl olduklar› sözü tutmak içinçal›flmal›d›rlar! Aktarabilece¤i de¤erden neaz nede fazla beklenti oluflturmamal›d›rlar.

Minimum müflteri kayb›, maksimummüflteri memnuniyeti

Toplam müflterikayb›

HayalK›r›kl›¤›nau¤rayanmüflterisay›s›

MüflteriKayb›

Sat›fllarda(müflteri

say›s›nda)azalma

Üreticinin müflteride oluflturdu¤ubeklentinin seviyesi

Düflük Yüksek

Figür 3. Beklenti Seviyesi ve Müflteri Kayb›

6.2 Müflteri Alg›lamas› ve MüflteriReaksiyonu Nas›ld›r?

Müflterilerin memnuniyeti kendilerine sunulankatma-de¤ere göre de¤ifliklik gösterir. Müflteribeklenti seviyesinin sat›fl an›na kadar olufltu¤uyukar›da ifade edilmiflti. Müflteri ürünü al›pkulland›ktan sonra 3 de¤iflik ihtimal ortayaç›kar:

•Ürün müflterinin beklentilerini karfl›lamaz.Müflteri memnuniyetsiz olur. Sonuç olarak

ürünü tekrar almaz ve negatif reklâm yapar.

• Ürün müflterinin önceden oluflanbeklentilerini karfl›lar. Bunun sonucu olarakmüflteri memnun olur.

• Ürün müflteri beklentilerini aflar. Müflteriekstra memnun olur. Müflteri ürünü sahiplenirve ürün hakk›nda reklâm yapmaya bafllar.

Müflterinin üründen memnun kalmas› ileekstra memnun kalmas› aras›nda çok farkvard›r. Memnun kalan müflteriye göre ekstra

19

memnun olan müflteri 18 ay içerisinde 6 katdaha fazla al›fl-verifl yapar. Bu veriler flirketlerinmüflterilerini ekstra memnun etmesinin nekadar önemli, flirkete getirisinin de ne kadar

fazla oldu¤unu göstermektedir.

Figür 4 müflterinin memnuniyet derecesi ileal›fl-verifl yapma s›kl›¤› (veya müflteri sadakati)aras›ndaki iliflkiyi göstermektedir.

MüflteriBa¤l›l›¤›

Memnunde¤il

KabulEdilebilir

Memnun ÇokMemnun

EkstraMemnun

Müflteri Memnuniyeti

“Ekstra memnun” müflteri18 ay içerisinde

“çok memnun” müflteriyegöre 6 kat daha fazla

ürün almaktad›r.

Figür 4. Müflteri Memnuniyeti ve Sadakati

6.3 Müflteri Memnuniyetini Artt›rma

Müflterinin bir üründen veya hizmettenbeklentisinin nas›l olufltu¤u yukar›da k›sacaaç›klanm›flt›. Müflterinin beklentisini karfl›lamakiçin, müflterinin bekledi¤i hedef kalite de¤erineuyan ürünleri müflteriye sunmak gereklidir.

Örne¤in, 1,50 Volt de¤erinde geril imuygulayan bir kalem pili ele alal›m. Kullan›c›

bu ürünü 1,50 Volt gerilim sa¤l›yor düflüncesiile almaktad›r. Üretim hatt›ndan ç›kan ürünlerbu de¤ere uyuyor ise müflteri memnun,uymuyor ve sapmalar var ise memnuniyetsizolacakt›r.

Gerçek üretim süreçleri düflünüldü¤ündehedeften sapmalar her zaman görülecektir.Bu sapmalar›n birçok sebebi olabilir. Bunlardan

20

gerilimin ölçüldü¤ünü düflünelim. (Buradamüflteri beklentisine ba¤l› olarak alt toleranslimitinin (ATL) ve üst tolerans limitinin (ÜTL)s › ras › i le 1,48 ve 1,52 Volt oldu¤udüflünülmektedir).

baz›lar› hammaddedeki de¤iflimler, enerjikayna¤›ndaki de¤iflimler ve üretim prosesindekide¤iflimler olabilir. Figür 5'de görüldü¤ü üzere,de¤iflik zamanlarda üretim hatt›ndan 20 adetürün al›nd›¤›n› ve bu ürünlerin uygulad›¤›

Voltaj(V)

Hatal› Ürünler Hatas›zÜrünler

Ölçülen Numuneler

ATL

ÜTL

HEDEF

Ortalama

1,54

1,53

1,52

1,51

1,50

1,49

1,48

1,47

Örnek setten al›nan bu veriler da¤›l›mgrafi¤inde gösterildi¤i zaman ise Figür 6'dakigibi bir görünüm arz edecektir.

Figür 5: Örnek Ürün Seti ve Mevcut Performans De¤erleri

21

1.47 1.48 1.49 1.50 1.51 1.52 1.53 1.54Ürün Performans›, Voltaj (V)

ATL ÜTL

Ortalama

HEDEF Hatas›zÜrünler

Hatal›Ürünler

Figür 6: Mevcut Ürün Performans›n›n Da¤›l›m›

Figür 6'daki verilere bak›ld›¤›nda performans›n1,51 Volt etraf›nda simetrik bir da¤›l›mgösterdi¤i görülür. Yani proses ç›kt›s›n›nortalamas› hedef de¤er olan 1,50 Volttan birazsapm›flt›r.

Bu tür bir proses ç›kt›s›na (veya ürünkarakteristi¤ine) müflteri aç›s›ndan bak›ld›¤›ndaiki önemli problem vard›r. Birinci problem,proses ortalamas›n›n hedef de¤er olan 1,50Volttan sapmas›d›r. Buna k›saca “hedeftensapma” problemi denir.

Figür 6'ya bak›ld›¤›nda ayr›ca birçok ürünün1,51 Volt de¤erinin gerek alt›nda gerekse

üstünde de¤er ald›¤› görülür. Yani ürünperformans› de¤iflkenlik göstermifltir. Buna dak›saca “de¤iflkenlik” veya “ varyans” problemidenir.

Burada ifade edilen iki problem kalitemühendisli¤inin iki temel problemini teflkil eder.Bu kapsamda müflteri memnuniyetini artt›rmakiçin yap›lan iyilefltirme faaliyetlerine de “hedeftutturma” ve “varyans azaltma” çal›flmalar›denir. Burada müflteri memnuniyetini artt›rmakiçin hedef tutturulmal›d›r (proses ortalamas›1,50 Volt üzerinde olmal›d›r) ve varyansdüflürülmelidir. (tüm ürünler 1,50 Volt gerilimuygulamal›d›r).

22

7. KAL‹TE ‹Y‹LEfiT‹RMEDE S‹STEMAT‹KYAKLAfiIM7.1 Hedef Tutturma ve Varyans AzaltmaYukar›da bahsedilen hedef tutturma ve varyansazaltma çal›flmalar› müflteri memnuniyetiaç›s›ndan çok önemlidir. Yap›lan iyilefltirmelerhatal› ürün oran›n› azaltacak, buda üreticininkarl›l›¤›n› artt›racakt›r.Bu konunun daha iyi anlafl›lmas› için pilö rne¤ ine tek ra r döne l im . Müfl te r imemnuniyetine ba¤l› olarak üretici flirket hedefgerilim de¤erini 1.50 Volt ve toleransde¤erlerini de +/- 0,02 Volt olarak belirlemiflolsun. Figür 5 ve 6'da mevcut üretim hatt›ndanal›nan ürünlerin ölçülmüfl gerilim de¤erleri

verilmiflti. Görülece¤i üzere baz› ürünler alt veüst tolerans limitlerinin d›fl›nda kalm›flt›r. Buürünler “kabul edilemez”, “kullan›lamaz” veya“hatal›” olarak düflünülür.

Figür 6'da sunulan mevcut durumda toplam20 üründen 4 tanesi hatal› üründür. Budurumda hatal› ürün oran› %20 (4/20)'dir.Hatal› ürün oran› hedeften sapmaya vevaryansa ba¤l› olarak de¤iflir. Sapma ve varyansmiktar› artt›kça bu oranda artar.

Proseste iyilefltirme çal›flmalar›n›n oldu¤unudüflünel im. Hem ortalaman›n hedefeyaklaflt›r›ld›¤›n› hem de varyans›n azalt›lm›floldu¤unu kabul edelim. ‹yilefltirme sonucundaprosesten al›nan 20 adet ürünün ölçülen

Ürün Performans›, Voltaj (V)1.47 1.48 1.49 1.50 1.51 1.52 1.53 1.54

HEDEFOrtalama

Hatas›zÜrünler

Hatal›Ürünler

ÜTLATL

Figür 7: ‹yilefltirilmifl Yeni Ürün Performans›n›n Da¤›l›m›

7.Kalite

‹yilefltirmedeSistematik

Yaklafl›m

23

Yukar›daki hesaplamaya göre, mevcut ürünperformans›n›n standart sapmas› σmevcut=0,0174Volt ve varyans› Vmevcut=0,00030 Volt2 dir.Tolerans limitlerinin +/- 0.02 Volt oldu¤u budurum için kalitesiz, hatal› olarak s›n›fland›r›lanürün oran› yaklafl›k %20 olarak belirlenmiflti(Figür 6).Ayn› hesaplar Figür 7'de sunulan iyilefltirilmiflyeni durum için yap›ld›¤›nda bu de¤erlerσyeni=0,0153 Volt ve Vyeni=0,0023 Volt2 olarakbulunur. Yeni durumda hem standart sapmahem de varyans de¤erinin azald›¤› görülmektedir.Bu duruma denk düflen hatal› ürün say›s› da%10 olarak belirtilmiflti (Figür 7).Görülece¤i üzere tolerans limitleri ayn› kald›¤›sürece standart sapma de¤erindeki düflüfl hatal›ürün oran›n› azaltmakta, kaliteli ürün oran›n› daartt›rmaktad›r.7.2.2 Sigma Kalite Seviyesinin Belirlenmesi“Sigma Kalite Seviyesi” tolerans de¤erinin (ÜTL-Hedef veya Hedef-ATL) standart sapma de¤erine(σ) bölünmesi ile hesaplan›r ve toleransband›na/aral›¤›na kaç adet σ de¤eris›¤d›r›labilece¤ini gösterir.Örne¤in, bir ürünün tolerans aral›¤› Figür 8'degörüldü¤ü gibi +/- 3 birim olsun. E¤er üretimdengelen ürünlerin mevcut standart sapma de¤eri(σ) 1,2 birim ise, bu durumda:

de¤erleri Figür 7'de sunuldu¤u gibi olsun.

Görülece¤i üzere bu durumda kullan›labilir kaliteliürün say›s› artacak, tolerans limitleri d›fl›ndakalan kalitesiz, hatal› ürün say›s› da azalacakt›r.‹yilefltirilmifl durumda hatal› ürün say›s› 2'ye,hatal› ürün oran› da böylece %10 (2/20)'adüflmüfltür. Burada toplam üretim âdetidüflünüldü¤ünde %10'luk bir iyileflme olmufltur.

Gerçek süreçlerde prosesin ortalama de¤erigenellikle hedef de¤er ile ayn›d›r. Hedeftensapma olsa bile az bir çal›flma ile hedef tutturulur.Bu durumda üretim prosesinin kalitesi (di¤er birdeyiflle hatal› ürün oran›) varyansa ba¤›ml› olmuflolur. Sonuç olarak, kalite seviyesi (hata oran›)ile varyans aras›nda direkt bir iliflki oldu¤usöylenebilir.

7.2 Varyans ve Kalite Seviyesi

7.2.1 Standart Sapman›n ve Varyans›nHesaplanmas›

‹malat süreçlerindeki de¤iflkenliklerden dolay›ürün performans›n›n hedef de¤erden saparakde¤iflkenlik gösterdi¤i yukar›da belirtilmiflti. Do¤alolarak her üretilen ürünün (parçan›n) hedeftensapma miktar› farkl› olacakt›r. Birden fazla parçaüretimine sahip yerlerde (örne¤in seri-üretimhatlar› gibi) hedeften sapma miktar›n›n ortalamade¤eri “standart sapma” terimi ile ifade edilirve “σ” iflareti ile gösterilir. Ortalama “de¤iflkenli¤i”temsil eden “varyans” terimi ise “V” ile ifadeedilir ve standart sapman›n karesi al›narak (V=σ2)hesaplan›r.

Örne¤in, yukar›da (Figür 5 ve 6'da) verilen örnekveri seti için standart sapma ve varyans afla¤›dakigibi hesaplanabilir.

00030,0

0174,01

)2(...)2()2(

VoltVmevcut

Voltn

yyn

yy2

yy1

==

=-

-++-+-=

σ2

σmevcut

σσ

5,22,1

3==

-=

HedefÜTLSigma Kalite Seviyesi

olarak hesaplan›r.

24

Ürün Performans› (Birim)

ÜTLATL

m-3 m m+3

3

σ=1,2

2,5σ

1/2σ

σσ

HEDEF

Figür 8: Sigma Kalite Seviyesi

Belirli bir Sigma Kalite Seviyesine karfl›l›k gelenhata oran› detayl› ve teorik bir flekildehesaplanabilir. Bu dokümanda sadece baz›kalite seviyelerine karfl›l›k gelen hata oranlar›verilecektir (Tablo 1).

2σ 69,15 30,85 308500

2,5σ 84,13 15,87 158700

3σ 93,32 6,68 66800

3,5σ 97,73 2,27 22700

4σ 99,38 0,62 6200

4,5σ 99,87 0,13 1300

5σ 99,977 0,023 230

5,5σ 99,997 0,003 30

6σ 99,99966 0,00034 3,4

Kalite

Seviyesi (%) (%) DPMO

Hatas›z Ürün Hatal› Ürün

Tablo 1: Kalite Seviyesi ve Hatal› Ürün Oran›

Not: Teorik olarak hesaplanan hata oran› Tablo

1'de verilen de¤erlere göre daha azd›r. Motorola

taraf›ndan yap›lan bir çal›flmaya göre proses

ortalamas› do¤al bir flekilde +/- 1,5σ sal›n›m

25

yapmakta ve proses hâla stabil say›lmaktad›r.Prosesin sal›n›m yapma durumunda toleranslimitlerini geçen ürün say›s› artmakta, bununsonucu olarak ta gerçek hatal› ürün oran› teorikde¤ere göre daha fazla olmaktad›r. UygulamadaMotorola'n›n önerdi¤i yaklafl›m kullan›lmaktad›r.Tablo 1'de bu de¤erleri yans›tmaktad›r.

Tablo 1'de de görülece¤i üzere 3σ kalitesindekibir proseste %6,68, 6σ kalitesindeki bir proseste

de %0,00034 hatal› ürün bulunmaktad›r. 6σçal›flmalar›nda hata oran›n› ifade etmek içingenelde “bir milyon f›rsatta/üründe hata (DefectsPer Million Opportunity - DPMO) ” ifadesi kullan›l›r.Bu durumda, 6σ kalitesinde bir proses demekmilyonda 3,4 hatal› ürün üreten bir proses demektir.Figür 9 de¤iflik kalite seviyelerinin da¤›l›mlar›n›örneklemektedir. Burada da görülece¤i üzere kaliteseviyesinin artmas› ile varyans (standart sapma)azalmaktad›r.

HEDEF

ATS ÜTS

m-3,0 m m+3,0

6σ (σ = 0,5)

4σ (σ = 0,75)

2σ (σ = 1,5)

Figür 9: Sigma Kalite Seviyesi ve da¤›l›mlar.

Bir flirkette 6σ çal›flmas› yapmak demek veyayöntemini uygulamaya koymak demek iyilefltirmeçal›flmalar›nda rehber edinilen felsefeyi yans›t›r.Mevcut kalite seviyesinin 6σ kalitesinde oldu¤uanlam›na gelmez, fakat uzun dönemde buseviyeye ulaflmay› hedefler.

Örne¤in flirket mevcut durumda 2σ kalitesindeolan bir ürünü birinci y›lda 3σ, ikinci y›lda 4σ,beflinci y›lda 6σ seviyesine tafl›may› planlayabilir.Tablo 1'deki verilere dayal› olarak, 2σ

seviyesindeki ürünü 4σ seviyesine ç›karmak hatal›ürün oran›n› yaklafl›k olarak %30 azaltmakanlam›na gelmektedir.Baz› sektörlerde mevcut kalite seviyesi 6σ'n›nda üzerinde olabilir. Buna örnek uçaktafl›mac›l›¤›nda uçaklar›n düflme oran›gösterilebilir (mevcut hata oran› bir milyonda0,5 den daha azd›r). Bu durumlarda hedef,kaliteyi 6σ'n›n da üzerindeki bir de¤ere (örne¤in7σ) ç›karmak olmal›d›r.

26

8. KOB‹'LER VE ÜLKEM‹ZDEK‹ FIRSATLARDünya standard› fl i rket ler in bölgeselpazarlar›m›za kadar gelmesi ülkemizdekiKOB‹'leri rekabet ve sürdürülebilirlik aç›s›ndanzor durumda b›rakmaktad›r. fiirketlerin rekabetgüçlerini art›rmalar› için kalitelerini yükseltmeleribuna karfl›l›k maliyetlerini düflürmeleri gerekir.Geleneksel flirket kültüründe, kalitenin artmas›maliyetleri de artt›r›r fleklinde düflünülür. Bununsonucu olarak da kalite iyilefltirme çal›flmalar›nazaman-zaman mesafeli yaklafl›lmaktad›r. Sondönemlerde yap›lan kapsaml› çal›flmalar afla¤›daaç›klanaca¤› üzere kal itenin maliyetiartt›rmad›¤›n› ortaya koymaktad›r.Kalitesizlikten dolay› flirketin direkt ölçülebilirfinansal kay›plar› flu genel kalemlerden oluflur:Kalite kontrol harcamalar›, garanti harcamalar›,firelerden oluflan kay›plar ve üretim hatt›ndakitamirlerin maliyetleri. Ortalama kalite seviyesiiç in (mesela 2σ -2,5σ ) kal i tes iz l iktenkaynaklanan finansal kay›plar›n toplam sat›flrakamlar›n›n yaklafl›k %4-6's›na denk düfltü¤üneinan›lmaktad›r.Kay›plar sadece yukar›da aç›klanan k›sa dönemlidirekt harcamalardan ibaret de¤ildir. Dahagerçekçi düflünüldü¤ünde uzun dönemlikay›plar›nda oldu¤u görülmektedir. Bu ek kay›plarsüreçlerin ve teslimatlar›n uzamas›, müflterimemnuniyetindeki azalma, müflteri sadakatininazalmas›, imaj kayb›, sat›fllar›n düflmesi, pazarkayb› gibi sebeplerden kaynaklanabilir.Yap›lan çal›flmalar uzun dönemde olan ekkay›plar›n çok daha fazla oldu¤unu ortayakoymaktad›r. Örne¤in yukar›da ele al›nanortalama kalite seviyesi için uzun dönemdeolacak kay›plar›n asl›nda toplam sat›fl miktar›n›nyak l a fl › k %25 -35 ' i ne denk o ldu¤ugörülmektedir. Figür 10 uzun dönemli kalitekay›plar›n›n buzda¤›n›n görünmeyen k›sm›nabenzedi¤ini göstermektedir.

Yukar›da ortalama kalitede üretilmifl bir ürününflirkete k›sa ve uzun dönemde ki maliyetiaç›klanmaya çal›fl›lm›flt›r. Buradan kalitesizli¤inflirketin rekabet gücüne ve sonuç olarak kârl›l›¤›nadramatik etkisinin oldu¤u görülmektedir.Benzer bir flekilde Figür 11 ise Sigma KaliteSeviyesine göre kalitesizlik maliyetini gene sat›flrakamlar›n›n oran› fleklinde göstermektedir.Örne¤in 2σ kalitesindeki ürünleri pazar sürenflirket, sat›fllar›n›n yaklafl›k %30'unu denk düflenfinansal miktar› kal itesizl ikten dolay›harcamaktad›r. Kalite seviyesinin 4σ seviyesineç›kmas› durumunda bu oran yaklafl›k %10seviyesine kadar düflmektedir. Buda sat›fllarüzerinden toplamda %20 finansal kazan›mdemek olup rekabet gücünde ciddi biriyilefltirmeyi temsil etmektedir.Figür 11'de ayr›ca dünya pazarlar›nda olanortalama flirketlerin sahip olduklar› kaliteseviyelerini ve dünya lideri konumunda olanflirketler in mevcut kal ite seviyeler inigöstermektedir. Burada görülece¤i üzere pazarlideri flirketlerde kalite seviyesi 3,5σ veya dahayukar›dad›r.

Figür 10: Kalitesizlik maliyeti

K›sa Dönem Kay›plar›:

Sat›fllar›n % 4-6’s›

Uzun Dönem Kay›plar›:

Sat›fllar›n % 25-35’i

8.KOB‹’ler ve

ÜlkemizdekiF›rsatlar

27

Ülkemizdeki flirketlerin mevcut kalite seviyelerininsektörden sektöre veya flirketten flirketede¤iflece¤i muhakkakt›r. Örneklemek içinortalama bir flirketin kalite seviyesinin 2,5σ

Figür 11: Kalite seviyesi ve kalitesizlik maliyeti

Ortalama Dünyafiirketleri

Kalite Seviyesi

Kalitesizlik Maliyeti(Sat›fl›n % Miktar›)

30%

25%

20%

15%

10%

5%

0%

3.4

6

230

5

6200

4

66800

3

308500

2

DPMO

Sigma

Pazar Lideri fiirketler

oldu¤u düflünelim. Bir kaç y›ll›k kalite iyilefltirmeçal›flmalar› ile bu seviyenin 4,5σ'ya ç›kar›laca¤›düflünülsün. Bu durumda kay›p lar ›nazalt›lmas›ndan dolay› geriye kazan›m toplamsat›fllar›n yaklafl›k %10-12'si kadar olacakt›r.

Afla¤›daki bölümlerde kalite iyilefltirmeçal›flmalar›nda 6-Sigma felsefesinden nas›listifade edilece¤ini aç›klanacakt›r. Konunundaha kolay anlafl›lmas› için metot efl-zamanl›olarak örnek bir projeye uygulanacakt›r.

28

9. METODUN KURUMSAL UYGULAMALARIfiirketlerin veya genel anlamda organizasyonlar›nrekabetçi ve sürdürülebilir olabilmeleri içinhizmet verdikleri müflterilerin beklentilerini iyibelirlemeleri, beklentilere cevap verecekürün/hizmet üretmeleri ve verilen hizmetlerinbeklentileri karfl›lama derecelerini ölçebilmelerigerekmektedir.Sürdürülebilir kârl›l›k için, müflteri beklentilerineuygun ürün ve hizmet üreten flirketler çal›flmalar›n›iyi tasarlanm›fl süreçlerle gerçeklefltirmeli vekontrol etmelidir. 6-Sigma felsefesi kullan›larakbu süreçleri destekleyen ve güçlendiren 3 önemliçal›flma sistemati¤i vard›r. Bunlar “6-Sigma Proses‹yilefltirme”, “6-Sigma Proses Tasar›m›” ve “6-Sigma Proses Yönetimi” yaklafl›mlar›d›r (Figüre12). ‹htiyaca göre bunlardan biri veya hepsi ayn›anda kullan›labilir.

6-Sigma felsefesinin uygulama yöntemleriniincelemeden önce “proses” tan›m› yapmakfaydal› olacakt›r. Proses, belirli girdileri (X)müflterinin beklentilerini karfl›layacak flekildeç›kt›ya (Y) çeviren süreci temsil eder. Figür 13temsili bir proses göstermektedir.

Xi1

Xi2

Xp1

Xp2

Y

Proses Ç›kt›s›Proses Girdiler

ProsesFigür 13: Bir Prosesin Girdi ve Ç›kt›lar›

Proses ç›kt›s› (Y) proses sürecine gelenetkilerden dolay› de¤iflkenlik gösterir. Bude¤iflkenlik daha önceki bölümlerde varyans(σ2) olarak adland›r›lm›flt›. Ayr›ca, müflterimemnuniyetini artt›rmak için bu varyans›nazalt›lmas›n›n gerekti¤i ifade edilmiflti. Prosesç›kt›s›n› de¤ifltiren etkileri iki gruba ay›rmakmümkündür. Bunlar prosese d›flar›dan gelengirdiler (Xi) ve prosesin ara süreçlerindekigirdilerdir veya de¤erlerdir (Xp).Proses girdilerinde de do¤al olarak varyansvard›r. Girdilerin varyans›n›n artmas› ç›kt›varyans›n› artt›r›r. 6-Sigma felsefesinde ç›kt›yaodaklanmak yerine girdilerin varyans›n›nazalt›lmas› yolu tercih edilir. Girdilerinvaryans›ndaki azalma direkt olarak ç›kt›varyans›nda azalmaya sebep olacakt›r.

‹yile

fltirme Tasa

r›m

Yönetim

6σ6σ

Figür 12: 6-Sigma Felsefesinin UygulamaAlanlar›

9.MetodunKurumsal

Uygulamalar›

29

“Proses Tasar›m›” yöntemi tercih edilebilir.

“Proses Tasar›m›” yöntemi pratikte de¤iflikisimler alt›nda da adland›r›lmaktad›r. Örnekolarak “6-Sigma Tasar›m (Six-Sigma Design-SSD)” veya “6-Sigma için Tasar›m (Design forSix-Sigma - DFSS)” verilebilir.

6 - S i g m a T a s a r › m t a k › m › m ü fl t e r ibeklentilerinden hareketle 6-Sigma prensiplerinikullanarak yenilikçi ürün, proses ve hizmetgelifltirmeyi hedefler. Bu sürecin kulland›¤›tasar›m aflamalar› afla¤›da özetlenmektedir:

Tan›mlama Aflamas› (Define): Müflteribeklentilerini ve ürün/proses/hizmet hedeflerinitan›mlanmak.

Ölçme Aflamas› (Measure): Performans›ölçmek ve müflteri beklentileri ile karfl›laflt›rmak.

Analiz Aflamas› (Analyze): Ürün/proses/hizmettasar›m›n› analiz etmek ve de¤erlendirme yapmak.

Tasar›m Aflamas› (Design): Yeni ürünü/prosesi/hizmeti tasarlamak ve uygulamak.

Onaylama Aflamas› (Verify): Sonuçlar›onaylamak (do¤rulamak) ve performans›muhafaza etmek.

Proses Tasar›m› yeni ürün, proses veya hizmetgelifltirdi¤i için Proses ‹yilefltirmeye göre dahazahmetli ve daha fazla zaman alan bir süreçtir.

9.3 Proses Yönetimi

Her iyilefltirme çal›flmas›nda oldu¤u gibi 6-Sigma iyilefltirme çal›flmalar›nda da yönetiminve yönetim sürecinin baflar›ya çok büyük biretkisi vard›r. 6-Sigma sürecini bir organizasyondauygulamak ve kurumsallaflt›rmak ciddi anlamdayönetim modelini ve çal›flma kültürünüde¤ifltirmek anlam›na gelebilir. Baflka birdeyiflle, 6-Sigma proses iyilefltirme çal›flmalar›n›desteklemeyen kültür ve yönetim modeli ilehedeflenen ilerlemeyi kaydetmek mümkünde¤ildir.

9.1 Proses ‹yilefltirme“Proses ‹yilefltirme” hâlihaz›rda mevcut olanbir proseste performans problemlerinin kök-nedenlerini ortadan kald›racak veya elimineedecek çözümleri bulmaya yönelik 6-Sigmastratejisidir. Proses ‹yilefltirme faaliyetleriproseste de¤iflkenli¤in (varyans›n) nedenleriniortadan kald›rmaya yönelik çal›flmalardanoluflur. 6-Sigma terimleri ile ifade edilecekolursa, Proses ‹yilefltirme tak›m› bir prosesteistenmeyen ç›kt›lara (Y'lere) sebep olan kritiknedenleri (X'leri) bulmaya ve bu nedenleriortadan kald›rmaya yönelik çal›flmalar yapar.Proses ‹yilefltirme tak›m› problemleri ortadankald›rmak için 5-ad›ml› bir stratejiyi takip eder.Afla¤›da her bir aflamada yap›lacak ifllemlerözetlenmifltir:Tan›mlama Aflamas› (Define): Müflteribeklentilerini ve problemleri tan›mlamak.Ölçme Aflamas› (Measure): Mevcut hatalar› veproses performanslar›n› ölçmek.Analiz Aflamas› (Analyze): Verileri analiz etmekve problemlerin nedenleri belirlemek.‹yilefltirme Aflamas› (Improve): Hatalar›n nedenleriniortadan kald›rmak için prosesi iyilefltirmek.Kontrol Aflamas› (Control): Hatalar›n tekraroluflmas›n› engellemek için prosesi kontrol etmek.Burada tan›mlanan proses iyilefltirme sürecigenellikle “DMAIC” olarak adland›r›l›r vepratikte en yayg›n kullan›lan yöntemi oluflturur.9.2 Proses Tasar›m›Baz› durumlarda mevcut proseslerdeyap› labi lecek iy i leflt irmelerle isteni lenperformans al›namayabilinir. Bu durumdaproseste ciddi de¤ifliklikler ve hatta yenidentasar›mlar gerekebilir. Ayr›ca pazarda yenido¤an f›rsatlardan dolay› flirket yeni bir ürünveya hizmet gelifltirmek isteyebilir. Bu gibidurumlarda “Proses ‹yilefltirme” yöntemi yerine

30

düflürme ve müflteriyi memnun etmeanlam›nda yetersiz kal›rsa bafltan yeni bir ürün,proses veya hizmet tasarlanmal›d›r. Tümsüreçlerin etkin ve verimli yürütülmesi içinbelirli bir yönetim felsefesinin olmas› gerekir.Son olarak ta, bu çal›flmalar sonunda eldeedilen iyileflmenin muhafaza edilmesi vesürdürülebilir olmas› için sürecin kontrol alt›ndatutulmas› gerekmektedir.Yukar›da anlat›lan faaliyetler her bir yaklafl›miçin geçerlidir.Çal›flmalara tercihen mevcut birsistemin iyilefltirilmesi ile bafllamak daha do¤rudur.Bu yöntem ise “Proses ‹yilefltirme” olarak bilinen“DMAIC” yöntemidir.Dünyada birçok flirket 6-Sigma felsefesini kendisüreç ler ine adapte ederken mevcutproseslerinin (süreçlerinin) iyilefltirilmesi ile iflebafllamay› tercih etmektedir. Bunun do¤alsonucu olarak ta uygulamada olan en yayg›n6-Sigma yaklafl›m› DMAIC proses iyilefltirmemodelidir. Dolay›s› ile burada sunulan 6-Sigmak›lavuzunun bunda sonraki bölümlerindeDMAIC yöntemi ile proses iyilefltirme eleal›nacak ve örnek uygulama yap›lacakt›r.

Di¤er iyilefltirme çal›flmalar› ile karfl›laflt›r›ld›¤›nda,Proses Yönetimi'nin önerdi¤i de¤iflimigerçek leflt i rmek ve kurum çap ›ndayayg›nlaflt›rmak daha fazla zaman al›c› ve emekgerektiren bir süreçtir. Proses Yönetimi çal›flmas›afla¤›da aç›klanan 4-ad›ml› bir çal›flma ilegerçeklefltirilir:Tan›mlama Aflamas› (Define): Müflteribeklentilerini, prosesleri ve proses sahiplerinitan›mlamak.Ölçme Aflamas› (Measure): Performansgöstergelerini müflteri beklentileri aç›s›ndanölçmek.Analiz Aflamas› (Analyze): Ölçümleriiyilefltirmek ve yönetim mekanizmas›n›netlefltirmek/gözden geçirmek için verilerianaliz etmek.Kontrol Aflamas› (Control): Prosesten sürekliveri toplayarak performans› kontrol etmek veproblemlere h›zl› müdahale etmek.Proses Yönetimi, 6-Sigma çal›flmalar› kurumiçinde yayg›nlaflt›kça daha kolay uygulanabilecekbir süreçtir. Proseslerde, çal›flanlarda ve kültürdebu de¤iflimi yaflamak ve kalite seviyesini 5σ, 6σseviyelerine getirmek 5 y›l gibi süreler alabilir.De¤iflime direnç gösteren kurumlarda ise busüre daha da fazla olabilir.9.4 Uygun Yöntemin SeçilmesiYukar›da aç›klanan ve 6-Sigma felsefesine göre“‹yilefltirme”, “Tasar›m” ve “Yönetim”çal›flmalar› yapan yaklafl›mlara bak›ld›¤›ndaaralar›nda bir paralelli¤in oldu¤u görülür. Bubenzerlikler k›saca afla¤›daki gibi aç›klanabilir.Tüm yaklafl›mlarda müflterilerin belirlenmesive müflteri beklentilerinin anlafl›lmas› veyatan›mlanmas› vard›r. 6-Sigma tak›m› ürün,proses ve hizmetlerde müflteriyi memnunetmeyen hatalar› bulmal› ve elimine etmelidir.‹yilefltirmeler sonunda mevcut süreç hatalar›

31

10. PROJE TAKIMININ OLUfiTURULMASIHer projede oldu¤u gibi sonuç-odakl› çal›flmalaryapabilmek için kullan›lan yöntem kadar yöntemiuygulayacak proje tak›m› da önemlidir. Tak›m›nbilgi, deneyim ve yetkinli¤i yöntemi kurumsalbir projede uygulayacak düzeyde olmal›d›r.6-Sigma yöntemi ba¤›ms›z ve tek bafl›na durabilenbir projeye uygulanabilece¤i gibi, as›l tavsiyeedilen tüm kurum çap›nda uygulanmas›d›r.Yöntem ancak kurum çap›nda uygulama ilegerçek de¤erini ve farkl›l›¤›n› ortaya koyar. Böylegenifl çapl› ve kapsaml› 6-Sigma çal›flmalar› yapankurumlarda proje ile alakal› genel fonksiyonlarve roller flöyle listelenebilir.Proje Konsülü: Konsül kurumdaki k›demliyöneticilerden oluflan bir gruptur. 6-Sigmatak›m›n›n gerçeklefltirdi¤i çal›flmalardanç›kar›mlar yapar ve yönetim modelini iyilefltirmeyeçal›fl›r. 6-Sigma projelerinin uygulama planlar›n›gelifltirme ve yürütme rollerini üstlenir. Buçal›flmalar›n flirket misyon, vizyon ve hedeflerineuygunlu¤unu bu grup sa¤lar.Proje fiampiyonu: Birçok organizasyonda Projefiampiyonu (veya Sponsoru) 6-Sigma projesiniyöneten k›demli bir yöneticidir. Proje fiampiyonuçal›flmalar› Proje Konsülüne rapor etmekle desorumlu kiflidir. Proje fiampiyonu ayr›ca projeyekaynak bulmak, hedef koymak, di¤er çal›flmagruplar› ile iliflkileri sa¤lamak, ç›kabilecek üst-düzey sorunlara çözümler üretmekle sorumludur.Proje fiampiyonu projeyi direkt yönetmekten veçözümler dikte etmekten kaç›nmal›d›r.Uygulama Lideri: Uygulama Lideri günlük 6-Sigma çal›flmalar›n› yöneten kiflidir. Kurumunbüyüklü¤üne ba¤l› olarak bir adet UygulamaLideri (veya 6-Sigma Direktörü) yeterli olabilir.Uygulama Lideri geliflmeleri hem ProjeKonsülüne, hem de Proje fiampiyonuna raporetmekle yükümlüdür. Uygulama Lideri 6-Sigmaprojeleri ile ilgili dan›flmanl›k deste¤i alma, personel

e¤itimi, dokümantasyon, kurumsallaflt›rma gibifaaliyetleri de yönetir.6-Sigma Koçu: Master Kara Kuflak (MasterBlack Belt) diye de adland›r›lan 6-Sigma Koçubirden fazla 6-Sigma iyilefltirme tak›m›na veyaproses sahibine dan›flmanl›k (rehberlik) yapar.Genelde bu kifliler istatistik, veri toplama,proses tasar›m› konular›nda uzmanl›¤asahiptirler. Koçlar projenin teknik detaylar›n›üst-yönetime sunma sorumluklar›n› tafl›rlar.Ayn› zamanda çal›flmalar›n takvime göreilerlemesini sa¤lama, çal›flmalarda ortaya ç›kansorunlar› çözme, teknik verileri yönetme veflirkete kazan›m›n› hesaplama, kaynak planlamave yönetiminde uzman yard›m› sa¤lamapozisyonundad›rlar. Anlafl›laca¤› üzere 6-SigmaKoçlar›n›n hem kiflisel iliflkilerde hem de istatistikgibi teknik konularda deneyim ve beceri sahibiolmalar› gerekmektedir. Kurum içinde bubecerilere ayn› anda sahip olan çal›flanlar fazlabulunmad›¤› için genellikle 6-Sigma Koçlar› d›flkaynaklardan tedarik edilme yöntemi ile çal›flt›r›l›r(Not: Master Kara Kuflak sahibi uzmanlar istatistikve proses iyilefltirme konular›nda kapsaml› bire¤itimi tamamlayan, baflar›l› 6-Sigma projeleritamamlam›fl ve birden fazla 6-Sigma projesiniayn› anda yönetebilecek kiflilerdir).Tak›m Lideri: “Proje Lideri” veya “Kara Kuflak(Black Belt)” olarak da adland›r›lan Tak›m Lideribir 6-Sigma projesinin rutin ifllerinden vesonuçlar›nda birebir sorumlu kifli ve yöneticidir.Vaktinin hepsini bu projeye ay›rmal›d›r. Yapt›¤›ifller bak›m›ndan 6-Sigma Koçuna benzer fakatsadece bir projeden sorumludur. Tak›m Lideriproje konusu hakk›nda yeteri kadar bilgi vedeneyim sahibi olmal›d›r. (Not: Kara Kuflaksahibi kifliler proses analizi ve tak›m çal›flmas›konular›nda bir-kaç haftal›k e¤itimi tamamlam›fl,istatistik, deney tasar›m› ve veri analizikonular›nda bir projeyi yönetecek kadar becerikazanm›fl kiflilerdir).

10.ProjeTak›m›n›nOluflturulmas›

32

Tak›m Üyeleri: Tak›m Üyeleri 6-Sigmaprojesindeki ihtiyaca göre çal›flmalara destekvermek üzere tak›ma al›nm›fl kiflilerdir. Projedetam-zamanl› çal›flmak durumunda de¤illerdir,sadece sorumlu o ldu¤u i fl paket in itamamlamakla yükümlüdürler. Prosesiniyilefltirilmesi için gerekli ve sorumluluklar›alt›ndaki konularda yeteri kadar bilgi vedeneyim sahibidirler. Tak›m Üyeleri genellikleYeflil Kuflak (Green Belt) sertifikas›na sahiptirler.(Not: Yeflil Kuflak sahibi kifliler bir 6-Sigmaprojesinde çal›flabilmek için yeterli olacak temel

bir e¤itime girmifl ve kendi konular›nda küçükölçekli bir projeye uygulama yetkinli¤i kazanm›flkiflilerdir).Yukar›da anlat›lan 6-Sigma çal›flmalar› ile ilgilirollerin bir kurum içerisinde ki yap›lanmas›/organizasyonu farkl›l›klar gösterebilir. MasterKara Kuflak veya Kara Kuflak sahibi kiflilerinflirketin tam-zamanl› çal›flan› olmas› halindeher iki kiflide genellikle birden fazla projeyi ayn›anda yürütmek durumunda olabilirler. Rollerinkurum içindeki organizasyonu ile ilgili iki örnekFigür 14'de gösterilmektedir.

A Bfiampiyon

MasterSiyah Kuflak

SiyahKuflak

veyaYeflil Kuflak

‹yilefltirme Tak›m› ‹yilefltirme Tak›m›

MasterSiyahKuflak fiampiyon

Yeflil Kuflakveya

Tak›m Lideri

ProjeleriYönetme/Denetleme/Yönlendirme

ProjeLiderlerineKoçluk Yapmak

ProjeLiderli¤iYapmak

Analiz ve‹yilefltirmeYapmak

Figür 14: 6-Sigma çal›flmalar›nda rollerin organizasyonel iliflkisi.

33

11. PROJE ÇALIfiMASINI BAfiLATMAK6-Sigma çal›flmalar›nda en kritik ve en zorifllerden biri ilk uygulama için do¤ru projeyiseçmektir. En yayg›n yap›lan hatalardan birikurumsal olarak fazla deneyim sahibi olmadanbitirilemeyecek kadar büyük ve karmafl›ksüreçlere sahip projelerden bafllamakt›r. Bunundo¤al sonucu olarak da proje tak›m› sanc›l› birsürece sahip olmakta ve en fazla k›smi biriyileflme elde edebilmektedir. Bu da kurumdamotivasyon düflüklü¤üne ve 6-Sigma felsefesinegüvensizli¤e yol açabilmektedir. Etkin sonuçiçin proje seçiminde afla¤›daki bilgilerin gözönünde bulundurulmas› tavsiye edilmektedir.11.1 Proje Seçiminde Genel PrensiplerMüflteri odakl› iyi ve h›zl› sonuçlar elde etmekiçin iyi seçilmifl ve tan›mlanm›fl bir projeye, iyie¤itilmifl bir proje tak›m›na ve bu ifle gönülvermifl bir proje destekleyicisine veyaflampiyonuna ihtiyaç vard›r. Bu anlamda, uygunproje seçerken afla¤›daki konulara dikkatedilmesinde fayda vard›r:Limitli Say›da Proje Bafllat›n: 6-Sigmaçal›flmas› kurumsal düzeyde yap›l›yorsa, ilkbaflta kolay olaca¤›n› düflündü¤ünüz fakatflirket aç›s›ndan görünürlü¤ü ve kazan›m› fazlaolabilecek bir kaç proje ile yetinin. Böylece iflyükü daha az ve sonuç-odakl› çal›flmalar dahakolay yap›labilir.Kapsam› ‹yi Belirleyin: Bir ürünün veyahizmetin do¤al seyri müflteri beklentilerinianlamaktan bafllayan ve ürünün veya hizmetinüretilip tekrar müflteriye sunulmas›na kadarolan uzun bir süreçten ibarettir. 6-Sigmaçal›flmalar›nda güvenilir veri toplama ve analizetme için gerekli zaman›n oldukça fazla oldu¤udüflünülürse proje kapsamlar›n›n olabildi¤incek›sa tutulmas› avantaj sa¤layacakt›r. Özellikleilk pilot projelerde k›sa ama sonuçlar› itibari ileetkin süreçlere odaklan›lmal›d›r.

D›fl Müflteri lere Odaklan›n: fi i rketperformans›n›n gerçek de¤erlendiricisi flüphesizürüne veya hizmete bedel ödeyen son kullan›c›d›r.Kurumlarda proje seçerken genel yan›lg›lardanbiri d›fl-müflterilerden çok iç-müflterileri memnunedici projelere odaklan›lmas›d›r. ‹lk pilot projeleriseçerken, 6-Sigma Tak›m› getirisi az dahi olsa d›flmüflterinin beklentilerine odakl›, beklentileriiyilefltirmeye yönelik projelere öncelik vermelidir.11.2 Proje Belirleme Çal›flmas›Birçok kurumda 6-Sigma yaklafl›m› ile eleal›nabilecek çok say›da proje f›rsat› olabilir.Özellikle bafllang›çta kurum için sadece bir kaçkritik projeye sahip olmak yeterlidir. Bu projeleribelirlemek içinde ön bir çal›flma yap›lmal› veproje alternatifleri öncelik s›ras›na konulmal›d›r.Proje seçimini yapabilmek için afla¤›da birrehber çal›flma modeli önerilmektedir:Kurumun Gözden Geçirilmesi: Getirisi enfazla proje f›rsatlar›n› belirlemek için mevcutdurum bilgileri gözden geçirilebilir. Müflteriler,pazar, rekabetçiler ile ilgili veriler gözdengeçirilebilir. Müflteri dilekleri, flikâyetleri, sat›flrakamlar›, rekabetçilerin tutumlar› bu k›s›mdadüflünülmelidir. Bununla birlikte kurum içi bilgive verilerde gözden geçirilmelidir. Çal›flan görüflve flikâyetleri, bozulmalar, fireler, süreçlerle ilgiliveriler, sahadan gelen veri ve geri bildirimlerdegözden geçirilmelidir.Potansiyel Projelerin Belirlenmesi: Birinciad›mda toplanan bilgi ve veriler eflli¤indealternatif ve fayda potansiyeli yüksek projelerbelirlenmelidir. Bu aflamada beyin f›rt›nas› vede¤iflik tak›m çal›flmas› yöntemleri ile alternatifproje konular› listelenebilir. Her bir proje konusuiçin problemin (s›k›nt›n›n) tarifi, çözümbulundu¤u takdirde ulafl›lmak istenen hedefhakk›nda ve kurum aç›s›ndan bu projeye niçinflu anda öncelik verilmesi gerekti¤ine dairaç›klamalar yap›lmal›d›r.

11.ProjeÇal›flmas›n›Bafllatmak

34

Ön Elemenin Yap›lmas›: Yukar›da gelifltirilenproje alternatifleri ön elemeden geçirilmeli veönemli olanlar› listede b›rak›lmal›d›r. Afla¤›dakidurumlardan biri veya bir kaç› bir projekonusunda mevcut ise bu projelere öncelikverilmemelidir. ‹lk olarak, beklentiler ile flirketinflu anda yapabilecekleri aras›nda çok fark varise bu proje somut bir baflar› elde edemeyebilir.‹kinci olarak, problem karmafl›k ve kök-nedenlerhakk›nda hiç bir fikir yürütülemiyor ise buprojenin de pilot projeler listesine konulmamas›önerilmektedir. Son olarak, bir problem içinçözüm önerilemiyorsa veya hedeflenen baflar›seviyesi hakk›nda fikir yürütülemiyorsa buprojeye kaynak ay›rmakta riskli bir yaklafl›molabilir.Seçme Kriterlerini Belirleyin: Ön elemedensonra geriye kalan proje konular›n› rasyonel

bir flekilde de¤erlendirme ve en önemli projeleribelir lemek için proje seçme kriterleribelirlenmelidir. Somut olarak rekabetçili¤iartt›rma derecesi, flirkete finansal getirisi,gerektirdi¤i zaman, maliyetler, gerekli insangücü, ayr›lmas› gereken kaynaklar ve gerekliön e¤i t imler örnek kr i ter ler o larakdüflünülebilinir.En ‹yi Alternatiflerin Seçilmesi: Projede¤erlendirme kriterleri belirlendikten sonra,her bir alternatif proje bu kriterlere görede¤er lend i r i lme l id i r . De¤er lend i rmeçal›flmas›nda beklentileri karfl›lama veyakarfl›lamama durumuna göre “evet-hay›r”skalas› kullan›laca¤› gibi beklentileri karfl›lamaderecesine göre “1-5” veya “1-10” puanskalalar› da kullan›labilinir. Tablo 2'de örnekbir de¤erlendirme matrisi görülmektedir.

Tablo 2: Proje De¤erlendirme/Seçme Matrisi

Proje Seçme Matrisi

De¤erlendirme Kriterleri

(1-5) (1-5) (1-5) (1-5)

P1

P2

...

Pn

PuanlarAlternatif

Projeler

Toplam

Puan

K1 K2 ... Km

35

Seçilen Projelerin De¤erlendirilmesi: Projelerseçildikten sonra proje konsülü veya üst-düzeyyöneticiler taraf›ndan da son bir kez gözdengeçirilmelidir. Burada dikkat edilecek hususlargerekli kalifiye personel, projelere ayr›lacakkaynak, proje konular›n›n kurum çal›flmalar›ile dengeli da¤›l›m›, gerekli olacak d›flkaynaklar›n temin edilme yollar›, riskler, B-planlar› gibi konular olmal›d›r. Bu sorular›ncevab›n› aramak ve gerekli kararlar› vermekProje Konsülünün sorumlulu¤u alt›ndad›r.Verilen kararlar kurumsal kazan›mlar› riskeatmayacak, baflar›y› kolaylaflt›racak yöndeolmal›d›r.Proje Tan›mlama Belgesi: Bu aflamada seçilenher bir proje için “Proje Tan›mlama Belgesi”haz›rlanmal›d›r. Proje Tan›mlama Belgesi seçilenbir proje için “problem ve f›rsatlar›”, “kurumafinansal ve stratejik etkisini” ve “hedeflenenbaflar›y›” yaz›l› formatta özetleyen birdokümand›r. Proje Tan›mlama Belgesininhaz›rlanmas› bundan sonraki bölümlerde dahadetayl› ele al›nacakt›r.11.3 Çal›flman›n Bafllat›lmas›Her yeni projede oldu¤u gibi 6-Sigma projelerinide ilk defa bafllat›rken tak›m liderlerinin veyatak›m üyelerinin kafas›nda netleflmemifl birçokdetay olabil ir. Bu aflamada, üzerindedüflünülmesi gereken ve bir karara ba¤lanmas›gereken baz› konular flunlard›r:Ne kadar s›kl›kta toplant› yap›lmal›d›r? Her birtoplant› ne kadar sürmelidir? Eksik tak›müyeleri oldu¤u zaman ne olacakt›r? Tak›müyelerinin konumlar› gere¤i ayn› toplant›yagelmeleri mümkün olmuyorsa toplant›lar nas›ldevam etmelidir? ‹lk seçilen tak›m üyeleri ifliçin uygun de¤il ise ne olacakt›r? Tak›m üyeleripatronlar›n›n direktifi do¤rultusunda vakitlerinibaflka projelere ay›rmas› durumunda neolacakt›r?

‹leride bafl gösterecek bu ve benzeri s›k›nt›larönceden belirlenmeli ve bafllamadan her birisiiçin çözüm önerisi gelifltirilmelidir. 6-Sigmaçal›flmalar›nda ilk toplant› iflin önemini anlatmakve motivasyonu sa¤lamak aç›s›ndan önemlidir.‹lk toplant›da daha çok afla¤›daki konularaodaklan›lmas› öngörülmektedir.

• Proje Tan›mlama Belgesini gözden geçirmek• Proje Plan›n› anlamak• DMAIC yaklafl›m›n› anlamak• Tak›m üyelerinin rollerini netlefltirmek• Tak›m çal›flma rehberini gelifltirmek• Tak›m üyelerinin birbirini tan›mas›

Proje liderlerinin toplant› öncesi gereklibilgilendirmeyi yaparak, toplant›da görüflülecekgündem maddelerini bildirerek, toplant›ortam›n› eksiksiz haz›rlayarak ve toplant› sonras›rapor haz›rlay›p kat›l›mc›lara da¤›tarak iflin enbafltan ciddi tutuldu¤unu göstermeleri gerekir.‹lk toplant› sonras› projenin normal çal›flmasüreci bafllam›fl olur. Tak›m üyeleri kendilerineverilen ifl paketlerini zaman›nda ve tam olarakbitirmek ve teslim etmek üzere DMAIC 6-Sigmayöntemine göre çal›flmalar›n› devam ettirtirler.6-Sigma K›lavuzunun bundan sonrakibölümlerinde DMAIC 6-Sigma yönteminin ad›m-ad›m uygulamas› üzerinde durulacak ve projesüreci örnek bir uygula eflli¤inde anlat›lacakt›r.

36

12. DMAIC UYGULAMA AfiAMALARIOrganizasyonlarda 6-Sigma felsefesinikullanarak yap›lan iyilefltirme çal›flmalar›n›n“Proses ‹yilefltirme”, “Proses Tasar›m” ve“Proses Yönetim” alanlar›nda oldu¤uyukar›daki bölümlerde belirtilmiflti. En yayg›nuygulaman›n ise k›saca “DMAIC” olarakadland›r›lan mevcut süreçlerin iyilefltirilmesindekullan›lan “Proses ‹yilefltirme” yöntemimoldu¤u da ifade edilmiflti.Bu bölümde DMAIC yöntemi bir örnek projeçal›flmas› eflli¤inde ad›m-ad›m anlat›lmayaçal›fl›lacakt›r. Yöntemde ele al›nacak ad›mlarve çözüm yaklafl›mlar› projeye veya problemeözel de¤il genel yaklafl›mlar› içermektedir.Dolay›s› ile ayn› sistematik yaklafl›m tüm proses(süreç) iyilefltirme projelerinde kullan›labilinir.Örnek Uygulaman›n Tan›t›m›:Bundan sonraki bölümde 6-Sigma DMAICyaklafl›m› hem teorik olarak hem de pratik-uygulamal› olarak efl-zamanl› anlat›lmayaçal›fl›lacakt›r.

Burada 6-Sigma k›lavuzundan istifade edecekkiflilerin de¤iflik sektörlerden, de¤iflik hedefmüflteri kitlelerinden, de¤iflik disiplin vetecrübe birikiminden olaca¤› muhakkakt›r.

Dolay›s› ile burada ele al›nacak örnek projeninherkes taraf›ndan kolayl›kla takip edilebilirolmas› amaçlanm›flt›r. Problem terminolojisinin,detaylar›n›n ve çözüm önerilerinin kolayanlafl›lmas› için günlük hayat›m›zda en s›kkarfl›laflt›¤›m›z, faaliyetleri hakk›nda hâlihaz›rdabilgi sahibi oldu¤umuz ve hakk›nda kolayyorum yapabilece¤imiz “Ekmek HamuruHaz›rlama ve Piflirme Süreci” örnek prosesolarak seçilmifltir.

Bunun için 350 gr ekmek üreten, günde20.000 âdet üretim yapabilen ve ekme¤inâdetini 0,70 TL den sat›fla sunan bir ekmek

fabr ikas › veya büyük ö l çek l i f › r › ndüflünülmüfltür. Bu üretimden flirketin listef iyat › üzer inden %20 kâr l › ça l › fl t ›¤ ›varsay›lm›flt›r.Burada seçilen örnek proje konusunda dadi¤er üretim süreçlerinde veya hizmetsüreçlerinde oldu¤u gibi müflteriler, müflteribeklentileri, tedarikçiler, üretim süreci veflirket hedefleri vard›r. Bu süreçte de di¤ersanayi süreçlerinde oldu¤u gibi çözülmeyibekleyen problemler ve çözümü zorlaflt›ranbirçok s›n›rlamalar veya imkâns›zl›klar vard›r.Tekrar edilecek olunursa, DMAIC sürecindeyap›lacak çal›flmalar, takip edilecek ad›mlarburadaki uygulama örne¤ine özgün de¤ildir.Genele uygulanacak yaklafl›mlar olup, tümproses iyilefltirme çal›flmalar›nda uygulanabilirniteliktedir.DMAIC Proses ‹yilefltirme faaliyetleri sistematikbir flekilde afla¤›da sunulan çal›flma ad›mlar›ile gerçeklefltirilir.12.1 Tan›mlama Aflamas›Tan›mlama Aflamas›nda proje tak›m› çözülmesigereken problemi, hedef müflteri kitlesini,müflteri beklentilerini ve son olarak ta projeyinas›l gerçeklefltirece¤ini aç›klayan proje plan›n›haz›rlamal›d›r.Kurumun hedefleri, öncelikleri ve beklentileriile uyum sa¤lamak için bu çal›flmalar›n Projefiampiyonu gözetiminde yap›lmas› daha sa¤l›kl›olur.Tan›mlama Aflamas›nda yap›lacak çal›flmalar3 temel konuda olacakt›r. Bu çal›flmalar veçal›flma ç›kt›lar› afla¤›daki gibi özetlenebilir:

• Proje Tan›mlama Belgesinin ve ifl plan›n›ngelifltirilmesi

• Ölçülebilir müflteri beklentilerininbelirlenmesi

12.DMAIC

UygulamaAflamalar›

TAN

IMLA

MA

AfiA

MA

SI(D

EFIN

E)

37

• Üst-düzey proses haritas›n›n gelifltirilmesifiimdi bu çal›flmalar s›ras› ile afla¤›da eleal›nacakt›r.12.1.1 DMAIC Proje Tan›mlama BelgesininGelifltirilmesiProje Tan›mlama Belgesi ilk olarak proje seçmeaflamas›nda taslak halinde oluflturulmufltu. Buaflamada ilk taslak gözden geçirilmeli veeksiklikleri tamamlanmal›d›r. Tan›mlamaBelgesi proje ve proje çal›flmas› hakk›nda kitemel bilgileri ve hedef kazan›mlar› k›sa, netve somut rakamlarla özetleyen bilgi paketinioluflturur.Proje Tan›mlama Belgesinde olmas› gerekentemel bilgiler ve belgenin oluflturulmas›s›ras›nda dikkat edilmesi gereken hususlarafla¤›da özetlenmektedir.‹fl Durumu (Business Case): Proje ile ilgiliflirketin mevcut ifl durumu Proje fiampiyonuveya Proje Konsülü taraf›ndan haz›rlan›r.Projenin kuruma ne kazand›raca¤›n› ve niçinöncelik verildi¤ini aç›klayan genel bir tan›m›oluflturur. Kurum düzeyinde mevcut durumve hedeflenen durum aras›nda finansal,müflteri tatmini, rekabet düzeyi ve stratejikanlamda kay›p veya kazan›mlarla ilgili somutve rakamsal durumu özetleyen bir ifadedir. “Ekmek Hamuru Haz›rlama ve Piflirme” projesiile ilgili olarak ifl durumu düflünülürse, flirketin(f›r›n›n) ekmek sat›fllar› ile ilgili ifl kayb›n›rakamsal olarak ifade eden bir tan›m olmas›gerekmektedir.Örnek Uygulama:2006 y›l›nda ekmek sat›fl›nda bulunulankurumsal müflterilerden gelen flikâyetler artm›flve müflteri say›s›nda azalma olmufltur. Budaflirket için y›ll›k olarak 255.500 TL finansalkayba neden olmufltur.

Problem ‹fadesi (Problem Statement):Problem ifadesi ifl durumunda anlat›lan, flirketins›k›nt›s›na neden olan problemi ve belirtilerinidaha net ifade eden bir-kaç cümlelik ifadedir.‹fl durumuna paralellik arz eden bir ifadedir.Örnek Uygulama:“2006 y›l›nda müflteri memnuniyetinde azalmaolmufl ve flirket %25 müflteri kaybetmifltir. Buflirket için y›lda 1.825.000 adet daha az ekmeksat›fl›na, buda 255.500 TL finansal kaybaneden olmufltur.Hedef ‹fadesi (Goal Statement): Problemifadesinde belirtilen sorunu ortadan kald›racakhedefi ortaya koyar. Bu ifadede hedefleneniyileflme miktar›, flirkete finansal getirisi veprojenin bitirme tarihi mutlaka rakamlarlaifade edilmelidir.Örnek Uygulama:Müflteri memnuniyetini iyilefltirerek sat›fllar›12 ay içerisinde 2006'e göre %40 artt›rmakve flirkete 300.000 TL'lik ek gelir sa¤lamak.Projenin Kapsam›, S›n›rlar› ve Kabulleri(Project Scope, Constraints , andAssumptions): Proje kapsam› genellikleprojenin kapsayaca¤› sürecin bafllang›ç ve bitiflaflamalar›n› ifade eder. S›n›rlar ise projeyeayr›lacak personel, altyap›, bütçe ve zamananlam›nda getirilen k›s›tlar› ifade eder. Kabullerise proje çal›flmalar› s›ras›nda tak›m›n üst-düzeyden alaca¤› destek ve üst düzey ileiliflkileri ifade eder.Örnek Uygulama:Pro je ça l › flmas › ekmek hamurununhaz›rlanmas›ndan bafllayan ve ekme¤inmüflteriye teslim an›na kadar olan sürecikapsayacakt›r. Proje için 3 kiflilik bir ekip ve20.000 TL'lik bir bütçe ayr›lm›flt›r. Proje tak›m›Proje fiampiyonu ile haftal›k toplant›laryapabilecektir.

TAN

IMLA

MA

AfiA

MA

SI(D

EFIN

E)

38

Tak›m Üyeleri (Team Members): ProjeTan›mlama Belgesi projede görevli tümçal›flanlar› l istelemelidir. Üyeler projeflampiyonunu, proje liderini ve di¤er tak›mçal›flanlar›n› içerir. Tak›m çal›flanlar› zamaniçerisinde de¤ifliklik gösterse de hâlihaz›rdamevcut olanlar belirtilmelidir.Örnek Uygulama:Ali Aky›ld›z (Proje fiampiyonu), Esra Sevinç(Tak›m Lideri), Sirac Erdem, Tuba Kerem.Taslak Proje Plan› (Preliminary ProjectPlan): Hedef ifadesinde projenin bitifl tarihinivermifl olmak tak›m üyelerinin ifllerinizaman›nda yapmas›n› garanti etmez. Buzaman zarf› içinde ifl paketlerinin bitirilmezaman›n› ayr›ca belirtmek daha faydal› olur.Zaman içerisinde ifl paketleri ve tarihlerde¤iflecek olsa da bu aflamada ön bir tasla¤›nolmas›nda fayda vard›r.Örnek Uygulama:Tan›mlama Aflamas› (28.02.08), ÖlçmeAflamas› (30.04.08), Anal iz Aflamas›(31.07.08), ‹yilefltirme Aflamas› (30.09.08),Kontrol Aflamas› (30.11.08).Paydafllar›n Belir lenmesi ( IdentifyStakeholders): 6-Sigma tak›m›n›n yapaca¤›çal›flman›n ç›kt›lar›n›n etkileyece¤i veya buç›kt›lardan etkilenecek kurum içi veya kurumd›fl› kifliler veya organizasyonlar olacakt›r. Tümbu kesimler, üzerinde çal›fl›lacak prosesin veyaprojenin paydafllar› olarak kabul edilir.Yap›lacak çal›flmada projeden etkilenebilecekkesimlerinde göz önünde bulundurulmas›ndafayda vard›r. Bu bilgilerde Tan›mlamaBelgesinde bulundurulmal›d›r.Örnek Uygulama:Ali Aky›ld›z, (Proje fiampiyonu) 6-Sigma F›r›nA.fi., Bireysel Müflteriler, Kurumsal Müflteriler,Bö lgese l Market le r , A l t ›n Un A.fi .

Figür 15'de Proje Tan›mlama Belgesi örnekuygulama bilgileri ile haz›rlanm›flt›r. Buradasunulan belgenin format› de¤iflik flirketuygulamalar›nda de¤ifliklik gösterse de,sunulan b i lg i ler i t ibar i i le b i rb i r inebenzemektedir.

TAN

IMLA

MA

AfiA

MA

SI(D

EFIN

E)

39

DMAIC PROJE TANIMLAMA BELGES‹

Projenin ‹smi: 6-Sigma Ekmek

Proje fiampiyonu: Ali Aky›ld›zProje Lideri: Esra Sevinç (Kara Kuflak)

Tak›m Üyeleri:Esra Sevinç (Kara Kuflak)

Sirac Erdem (Yeflil Kuflak) Tuba Kerem

‹fl Durumu:2006 y›l›nda ekmek sat›fl›nda bulunulan kurumsalmüflterilerden gelen flikâyetler artm›fl ve müflterisay›s›nda azalma olmufltur. Buda flirket için y›ll›k olarak255.500 TL finansal kayba neden olmufltur.

Problemin/F›rsat›n ‹fadesi:2006 y›l›nda müflteri memnuniyetinde azalma olmuflve flirket %25 müflteri kaybetmifltir. Bu flirket için y›lda1.825.000 adet daha az ekmek sat›fl›na, buda 255.500TL finansal kayba neden olmufltur.

Hedef ‹fadesi:Müflteri memnuniyetini iyilefltirereksat›fllar› 12 ay içerisinde 2006'egöre %40 artt›rmak ve flirkete300.000 TL'lik ek gelir sa¤lamak.

Proje Kapsam›/S›n›rlar›/Kabulleri:Proje çal›flmas› ekmek hamurunun haz›rlanmas›ndanbafllayan ve ekme¤in müflteriye teslim an›na kadarolan süreci kapsayacakt›r. Proje için 3 kiflilik bir ekipve 20.000 TL'lik bir bütçe ayr›lm›flt›r. Proje tak›m› Projefiampiyonu ile haftal›k toplant›lar yapabilecektir.

Paydafllar:Ali Aky›ld›z (fiampiyon)6-Sigma F›r›n A.fi.Bireysel ve Kurumsal MüflterilerBölgesel MarketlerAlt›n Un A.fi.

ÖN PROJE PLANI Hedef Tarih Gerçeklefltirme Tarihi

TANIMLAMA AfiAMASI 28.02.08ÖLÇME AfiAMASI 30.04.08 ANAL‹Z AfiAMASI 31.07.08 ‹Y‹LEfiT‹RME AfiAMASI 30.09.08 KONTROL AfiAMASI 30.11.08TAMAMLAMA TAR‹H‹ 31.12.08

Figür 15: DMAIC Proje Tan›mlama Belgesi.

TAN

IMLA

MA

AfiA

MA

SI(D

EFIN

E)

40

12.1.2 Müflteri Beklentilerinin BelirlenmesiProje Tan›mlama Belgesini tamamlad›ktansonra, proje tak›m› müflteri beklentilerinibelirlemek için çal›flmalara bafllayabilir. E¤erbaflka çal›flmalar s›ras›nda gelifltiri lmiflhâlihaz›rda mevcut müflteri beklentileri listesivar ise ifle bu bilgilerden bafllan›labilir. Böylebir beklenti listesi mevcut de¤il ise, ciddi birtak›m çal›flmas› ile beklentiler belirlenmelidir.Müflteri beklentilerini belirlemek direkt müflteriile diyaloga geçerek veya dolayl› yoldan müflteridavran›fllar›n› analiz ederek ç›kar›labilir. Müflteriile direkt diyalogda kullan›lacak yöntemleranket çal›flmalar›, telefon görüflmeleri, e-mailile iletiflim kurma, bire-bir yüz-yüze konuflmalarfleklinde olabilir. Bunlara ek olarak bu günekadar müflteri dileklerinden, önerilerinden veflikâyetlerinden toplanm›fl bilgilerde müflterininbeklentilerini anlamada de¤erli bir kaynakolarak kullan›labilinir.Müflteri beklentilerini belirlemede dikkatedilecek hususlardan biri müflterinin ço¤uzaman soyut ifadeler kullanarak beklentilerinibildirmesidir. Örne¤in müflteriler “iyi olsun”,“kaliteli olsun” ve “ucuz olsun” gibi ifadelerkullan›r. Teknik bir gelifltirme ve iyilefltirmesürecinde bu ifadeler yerini somut hedefde¤erlere b›rakmal›d›r. Burada müflteribeklentilerini iyi tahlil edip teknik, ölçülebilirmetrikler cinsinden yazma proje tak›m›n›nönemli ifllerinden biridir. Keza, burada yap›lanbir hata tüm iyilefltirme çal›flmalar›n› karfl›l›ks›zb›rakabilir.Müflteri Beklentilerini Belirlerken DikkatEdilmesi Gereken Hususlar:Müflteri beklentileri belirleme faaliyetlerindebaz› hususlar göz önünde bulundurulursadaha etkin, verimli ve geçerli bir çal›flmayap›labilir. Dikkat edilecek konular söyleözetlenebilir:

• Beklentiler her zaman üzerinde çal›fl›lanproje, süreç veya proses ile yak›n alakal›olmal›d›r.

• Müflteri beklenti ifadesinde her zamansadece bir kriter olmal›d›r, birden fazla beklentitek beklenti fleklinde ifade edilmemelidir.

• Beklentiler somut olmal›d›r, gözlenebilirve ölçülebilir metrikler cinsinden ifadeedilmelidir.

• Müflteri her bir beklenti kriteri için kabuledebilece¤i bir seviye belirlemelidir (nelerhatal› kabul edilecek, neler hatas›z kabuledilecek).

• Beklenti ifadeleri anlafl›labilir ve netifadeler kullan›lmal›, farkl› yorumlara aç›kolmamal›d›r.

• Beklenti ifadeleri yaz›ld›ktan sonra müflteriile tekrar konfirme edilmelidir.Müflteri Beklentisi Gelifltirme Ad›mlar›:Müflteri beklentileri gelifltirilirken sistematikbir çal›flma yapmakta fayda vard›r. Afla¤›da6-ad›ml› bir belirleme süreci önerilmektedir.

• Belirlenmesi gereken müflteri beklentileriile ilgili ürünü, prosesi veya süreci net olarakbelirleyin.

• Hedef müflteri kitlesini belirleyin. Sonkullan›c› olan müflterilerin yan› s›ra bayiler,da¤›t›c›lar ve hatta kurum içi kifli ve bölümlermüflteri olarak düflünülebilir. Müflteri kitlesine kadar daralt›l›rsa beklentiler o kadarsomutlaflt›r›labilir.

• Beklentilerle ilgili olabilecek mevcut verileriinceleyin. Bu veriler hâlihaz›rda müflteriihtiyaçlar› fleklinde veya müflteri flikâyet, yorumve anketleri fleklinde olabilir.

• Beklentileri ön bir taslak fleklinde listeleyin.Bu aflamada proje tak›m› beklentinin özünesad›k kalarak soyut ifadeleri somut teknik

TAN

IMLA

MA

AfiA

MA

SI(D

EFIN

E)

41

beklentiler flekline getirmelidir.

• Bir önceki ad›mda oluflturulan beklentikriterleri müflteri ile tekrar temasa geçerekonaylat›lmal›d›r.

• Müflteriden gelen geri bildirim veyorumlarla, beklenti listesine son flekliverilmelidir.

Beklent i ler in Öncel ik lendir i lmesi :

Bir ürün, proses veya hizmet sürecinde müflteribeklentileri birden fazlad›r. Hatta ço¤u zamanbeklentiler onlarca olabilmektedir. Beklentilerinönceliklendirilmesi müflteriler taraf›ndanyap›lmal›d›r. Burada amaç, her bir beklentiyiiyilefltirmeye çaba sarf etmek yerine müflterinindaha fazla önemsedi¤i, kritik birkaç beklentiyeodaklanmakt›r. Keza birçok beklentiyi efl-zamanl› düflünmek ve iyilefltirme çal›flmalar›n›ona göre yapmak çok daha zahmetli veverimsiz bir çal›flma olabilir.

Örnek Uygulama:

Müflteri beklentilerini belirleme çal›flmas›“Ekmek Hamuru Haz›rlama ve Piflirme” projesiiçin yap›lm›flt›r.

Müflteri ile yap›lan görüflmeler, son bir y›ldasözlü ve yaz›l› gelen flikâyetler ve birazdasektör i le i lg i l i haz›r lanm›fl raporlari n ce l end i¤ i nde ekmek ten müfl t e r ibeklentilerinin 3 ana kategoride olabilece¤ibelirlenmifltir. Bu beklentiler duygusalbeklentiler, kimyasal beklentiler ve fizikselbeklentiler olarak adland›r›labilir.

Bu beklenti listesi haz›rland›ktan sonra mevcut,potansiyel ve eski müflterilerle temasa geçilmiflve belirlenen kriterlerin geçerlili¤i konfirmeedilmifltir. Gelifltirilen müflteri beklenti listesiafla¤›da Figür 16'da özetlenmektedir.

Bu çal›flma sonras›nda müflterilerle yap›lanikinci bir çal›flma beklentileri önceliklendirme

için olmufltur. Bu çal›flman›n sonucu olarakta müflteri beklentilerinden en önemlisiningözlenebilir ve ölçülebilir kriter olan ekmekgramaj› oldu¤u anlafl›lm›flt›r. (Dolay›s› ilebundan sonrak i bö lümlerde örnekuygulamalar ekmek gramaj›nda beklentilerikarfl›lamak için yap›lan çal›flmalar olacakt›r).

TAN

IMLA

MA

AfiA

MA

SI(D

EFIN

E)

42

Müflteri Beklentileri

Duygusal Beklentiler

D›fl› ‹le ‹lgili Beklentiler ‹çi ‹le ‹lgili Beklentiler

‹yi piflmifl olsun

‹yi kabarm›fl olsun

Kendine has görüntüde olsun

Kendine has kokuda olsun

Kabuk rengi homojen olsun

Bas›k ve yan›k olmas›n

Kimyasal Beklentiler

Rutubet miktar› %38 olsun

Kül miktar› %0.85 olsun

Tuz miktar› %1.75 olsun

Fiziksel Beklentiler

Ekmek 350 gr olsun

Süngerimsi olsun

Gözenekler homojen olsun

Hamur ve yap›flkan olmas›n

Kar›flmam›fl un olmas›n

Kar›flmam›fl maya olmas›n

Kar›flmam›fl tuz olmas›n

Rengi beyaz krem olsun

Kendine has tat ve kokuda olsun

Figür 16: Ekmekten Müflteri Beklentileri

12.1.3 Proses Haritas›n›n GelifltirilmesiTan›mlama Aflamas›nda en son ad›m, seçilenproje için üst-düzey proses haritas›n›ngelifltirilmesidir. Bu ad›m fazla önemligörünmemifl olmas›na ra¤men, bundansonraki detayl› proses sürecini gelifltirmek içinön bir çal›flma olmufl olur.

Figür 17'de de gösterildi¤i gibi, SIPOCdiyagram› olarak ta adland›r›lan bu prosesharitas›, seçilen süreç için tedarikçileri, prosesgirdilerini, prosesin kendisini, proses ç›kt›lar›n›ve son olarak müflterileri özetleyen bir süreçak›fl diyagram›d›r.

TAN

IMLA

MA

AfiA

MA

SI(D

EFIN

E)

43

SIPOC haritas›nda kullan›lan bilgi kategorileriafla¤›da özetlenmektedir.Tedarikçiler (Suppliers): Proses için gereklibilgiyi, malzemeyi ve di¤er kaynaklar› sa¤layankifli veya organizasyonlard›r.Girdiler (Inputs): Proseste kullan›lmak üzeretedarikçiler taraf›ndan sa¤lanan bilgi, malzemeve di¤er kaynaklard›r.Proses (Process): Girdileri bir dizi faaliyetlersonucu istenilen faydaya dönüfltüren süreçtir.Ç›kt›lar (Outputs): Müflteri taraf›ndan kullan›lanveya faydas›na sunulan ürün veya hizmettir.

Müflteriler (Customers): Prosesten gelen ç›kt›y›kullanan veya ondan istifade eden insan, flirketveya baflka proseslerdir.Örnek Uygulama:Ekmek hamuru haz›rlama ve piflirme projesiiçin SIPOC modeli gelifltirilmifltir. Buradatedarikçiler: ekme¤in hammaddelerinisa¤layan flirketle; girdiler: hamuru oluflturmakiçin gerekli un, su, tuz gibi maddeler; proses:haz›rlama ve piflirme süreci; ç›kt›: ekmek; veson olarak müflterilerde ekme¤i sat›n alantaraflard›r. Bu süreç Tablo 3'de gösterilmektedir.

TedarikçilerGirdiler Proses Ç›kt›lar

Müflteriler

INPUTPROCES

OUTPUTS C

Figür 17: SIPOC Modeli

SIPOC D‹YAGRAMI

Tedarikçiler(Suppliers)

Girdiler(Inputs)

Proses(Process)

Ç›kt›lar(Outputs)

Müflteriler(Customers)

Un sat›c›lar›Su flebekesiMaya sat›c›lar›Tuz sat›c›lar›

UnSuMayaTuz

Maddeleri tartMaddeleri kar›flt›rHamuru yo¤urHamuru dinlendirHamuru kes/tartHamuru dinlendirHamuru flekillendirEkme¤i piflirEkme¤i depolaEkme¤i sat

Ekmek ‹fl yerleriRestoranlarBüfelerMarketlerBakkallarBireyselmüflteriler

Tablo 3: Ekmek Hamuru Haz›rlama ve Piflirme ‹çin SIPOC Modeli

TAN

IMLA

MA

AfiA

MA

SI(D

EFIN

E)

44

12.2 Ölçme Aflamas›Bir önceki bölüm olan Tan›mlama Aflamas›ndaiyilefltirme için odaklan›lan prosesin üst-düzeyde girdi ve ç›kt›lar› SIPOC diyagram›ndabelirtilmiflti. Buna ilave olarak, bu prosestenöncelikli müflteri beklentisi de (örne¤in ekmekgramaj›) ifade edilmiflti. Ölçme Aflamas›ndaproses ç›kt›s›n›n hedef de¤erden sapmas›naveya hedef de¤er etraf ›nda varyansgöstermesine sebep olan kök-nedenlerbelirlenecek ve prosesin mevcut durumuölçülerek rakamlarda ifade edilecektir. Buçal›flmalar örnek projeye uygulanarak afla¤›dakigibi yap›labilir.Proses ç›kt›s›n›n hedef de¤erden sapmas› veyahedef de¤er etraf›nda de¤iflkenlik (varyans)göstermesi üretim sürecindeki birçokparametreye ba¤l› olabilir. Örne¤in, ekmekhamuruna gere¤inden az su eklemek veyaekme¤i f›r›nda gere¤inden fazla bekletmekekmek a¤›rl›¤›n›n hedeflenen de¤erden azolmas›na neden olabilir. Bu durumda çözüm,“ekmek hamuru haz›rlama ve piflirme”sürecinde ekmek gramaj›n› de¤ifltirece¤idüflünülen kritik parametreleri belirlemekteve bu parametrelerin de¤iflkenlik aral›¤›n›azaltmakta olacakt›r. Do¤al olarak herdefas›nda hamura ayn› miktarda su eklenirve ekmek f›r›nda ayn› miktarda piflirilirse (di¤erparametrelerinde ayn› kald›¤› düflünülerek)ekmek gramaj› da ayn› olacakt›r.Kritik proses ç›kt›s›nda de¤iflkenli¤e sebepolan kök-nedenleri belirlemek ve ne kadarde¤iflkenli¤e sebep oldu¤unu hesap edebilmekiçin bu parametrelerin gözlenebilir ve ölçülebilirolmas› gerekmektedir. Parametreler ölçülebilirolmalar› aç›s›ndan nicel ve nitel olarak ikik›sma ayr›l›rlar. Nicel parametreler bir ölçmecihaz› ile kolayl›kla ölçülebilir (örne¤in, uzunluk,% hata oran›, vb.). Performans göstergelerinde

nitel parametrelerin olmas› durumunda ise 1-10 gibi de¤erlendirme skalas› kullan›labilir. Bugibi nitel ç›kt›lar anket, tak›m veya uzmanpuanlamas› i le rakamsal puana/skoradönüfltürülebilir. Bu parametrelere baz›örnekler estetik, tat, kullan›m kolayl›¤› olabilir.

‹yilefltirme için çözüm önerileri gelifltirmedenönce mevcut durum analizi yapmak ve buverilere göre hamleler yapmak daha etkinsonuçlar üretecektir. Bunun için mevcut durumubel i r lemek ve problem kaynaklar ›n ›önceliklendirmek bu aflamada yap›lmas› gerekenönemli bir faaliyettir. Bu amaca yönelik olarakafla¤›da ilk olarak müflteri memnuniyetiniazaltan, de¤iflkenli¤e neden olan kök-nedenlerbulunacakt›r. Daha sonra da mevcut durumunperformans seviyesi ölçülecektir. Afla¤›da buçal›flmalar s›ras› ile yap›lmaktad›r.

12.2.1 Mevcut Durumun Performans›n›Ölçmek

Mevcut durumun performans›n›n ölçülmesiiçin proses sürecinin bilinmesi ve anlafl›lmas›gerekmektedir. Daha sonra bu süreçte kritiknoktalar veya parametreler belirlenir ve mevcutde¤erler ölçülebilir. Bu k›s›mda yap›lançal›flmalarda afla¤›da gösterilen sistematikyöntem kullan›labilir.

Ölçülmesi Gereken ParametrelerinBelirlenmesi:

Kritik parametrelerin belirlenmesi için de¤iflikyöntemlerden istifade edilebilir. Bu k›lavuzda“Kalite için Kritik Parametreler A¤ac›” yöntemikullan›lacakt›r. Bu yöntem daha çok “Criticalto Quality Tree” veya k›saca “CTQ A¤ac›”olarak da bilinmektedir.

CTQ A¤ac›, belirli bir müflteri beklentisinietkileyebilecek kritik parametrelerin a¤açdiyagram› fleklinde kök-nedenlerine kadarbelirlenme yönteminden ibarettir.

ÖLÇ

ME

AfiA

MA

SI(M

EASU

RE)

45

Örnek Uygulama:Figür 18'de önemli müflteri beklentisi olarakseçilen “ekmek gramaj›” için kritik parametrelerCTQ A¤ac›nda gösterilmektedir. Diyagramdada görülece¤i üzere gramaj› etkileyece¤idüflünülen parametreler de¤iflik kategorilereayr›labilir. Bu kategoriler: Ekmek hamurundakullan›lan katk› maddeleri, hamuru kar›flt›rmave ilk dinlendirme ifllemi, tek-ekmeklik hamurlar›kesme ifllemi, mayalanma süreci, hamurflekillendirme ifllemi, f›r›nda piflirme ve sat›flan›na kadar depolama ifllemleridir.Daha sonra her bir kategori için ekmekgramaj›n› etkileyece¤i düflünülen gözlenebilirve ö lçü leb i l i r f i z ikse l parametre lerbelirlenmifltir. Son olarak parametrelerinrakamsal de¤erlerini ifade etmek için ölçmebirimleri listelenmifltir.

Kalite ‹çin Kritik Parametreler

Kar›flt›rma/Yo¤urma

Mayalanma/Dinlendirme

Kesme/Tartma

Mayalanma/Dinlendirme

Yo¤urma/fiekillendirme

Piflirme

Depolama

Su

Un

Maya

Tuz

EkmekA¤›rl›¤›

TipiBüyüklü¤ü

Miktar›

Miktar›

TipiMiktar›

Miktar›

Süresi

Süresi

Süresi

Miktar›

Süresi

S›cakl›¤›Süresi

Konumu

Ortam NemiSüresi

‹çerik(Katk› Maddeleri)

Figür 18: Ekmek Gramaj› ‹çin CTQ A¤ac›

ÖLÇ

ME

AfiA

MA

SI(M

EASU

RE)

46

CTQ A¤ac›nda görüldü¤ü gibi her birbelirlenen kritik parametre hem sonucu(ekmek gramaj›n›) etkilemekte hem deölçülebilir bir parametreyi temsil etmektedir.Operasyonel Tan›mlar›n Yap›lmas›:Üzerinde çal›fl›lan prosesteki tan›mlar›n veelde edilmek istenmen ölçüm de¤erlerininherhangi bir kar›fl›kl›¤a ve yanl›fl anlama¤af›rsat vermeyecek flekilde tam ve net olaraktan›mlanmas› gerekmektedir. Örne¤in Figür

18'de “ekme¤in -f›r›n içindeki- konumu” ifadesikritik parametre olarak listelenmifltir. Bu ifadetak›m üyeleri taraf›ndan farkl› türde tan›mlan›p,farkl› türde ölçülebilir. Bu anlamda her birkritik parametre için gerekli tan›mlama veölçme sistemi belirlenmelidir.Örnek Uygulama:Tablo 4 “Ekmek Hamuru Haz›rlama ve Piflirme”süreci için operasyonel tan›mlamalar›özetlemektedir.

Tablo 4: Operasyonel Tan›mlar ve Ölçme Birimleri

CTQParametreleri Birimler Operasyonel Tan›mlar

Un Tipi Tedarikçi Hamura yap›lmak üzere un al›nan tedarikçi firma

Un Boyutu Mikron Un partiküllerinin boyutu

Un Miktar› Gram Bir ekmek için hamura kat›lan su miktar›

Su Miktar› Gram Bir ekmek için hamura kat›lan su miktar›

Maya Tipi Tedarikçi Hamura kat›lmak üzere maya al›nan tedarikçi firma

Maya Miktar› Gram Bir ekmek için hamura kat›lan maya miktar›

Tuz Miktar› Gram Bir ekmek için hamura kat›lan tuz miktar›

Yo¤urma Süresi Dakika ‹lk hamur yap›l›rken kar›flt›rma ve yo¤urma süresi

‹lk Mayalanma Süresi Dakika Hamur yo¤rulduktan sonra ilk dinlendirme/mayalanma süresi

Kesme/Tartma Miktar› Gram Ekmek için hamurdan kesilen parça büyüklü¤ünün a¤›rl›¤›

‹kinci Mayalanma Süresi Dakika Kesilen ekmek hamurlar›n›n mayalanma/kabarma süresi

fiekillendirme Süresi Saniye F›r›na vermeden önce hamurlar›n son kez flekillendirme süresi

Piflirme S›cakl›¤› Derece F›r›n›n ortalama s›cakl›¤›

Piflirme Süresi Dakika F›r›nda ekmeklerin kalma süresi

Piflirme Konumu cm Ekme¤in f›r›n içindeki atefl/s›cakl›k kayna¤›na en k›sa mesafesi

Depolama Süresi Dakika Ekmeklerin sat›l›ncaya kadar depolama/bekletme süresi

Depo Ortam Nemi % Ekmeklerin sat›l›ncaya kadar muhafaza edildi¤i yerin ba¤›l nemi

ÖLÇ

ME

AfiA

MA

SI(M

EASU

RE)

47

Veri Kaynaklar›n›n Belirlenmesi:Kritik parametrelerin mevcut durumlar›n›belirlemek için gerekli olan veriler hâlihaz›rdatoplanm›fl verilerden veya yeni toplanacakverilerden elde edilebilir.E¤er kurumda üzerinde çal›fl›lan sürece aithâlihaz›rda veri var ise tercihen bu verilerdenistifade edilmeye çal›fl›lmal›d›r. Bu h›zl› veekonomik bir analiz sa¤lar. Fakat haz›r verilerinyeni çal›flma için kullan›labilmesi için güvenilirolduklar›n›n bilinmesi gereklidir. Bu da birönceki verilerin ne amaçla topland›¤›na veflimdiki amaçla bir paralell ik gösteripgöstermedi¤ine bak›larak karar verilebilir. E¤ermevcut veriler

güvenilir olmaz veya kullan›lamaz ise yeni veritoplama için plan yap›lmal›d›r.Veri Toplama ve Örnekleme Plan›n›nYap›lmas›:Mevcut durum de¤erlendirmesi yapmak içinveri toplanmal›d›r. Verinin nicel mi (ölçülebilirmi) yoksa nitel mi (ölçülemez mi) olmadurumuna göre veya verilerin bir kitleden mi(popülasyondan m›) yoksa bir prosesten migelme durumuna göre farkl› veri toplamaplan›na gerekli olabilir. Ayr›ca veri kayna¤›n›nbüyüklü¤üne göre veri seti ve veri toplamaaral›¤› (frekans›) de¤iflebilir. Prosesten veritoplama durumu için Figür 19 ve 20 örnekveri seti büyüklüklerini (n) göstermektedir.

Günlük ÜretimKapasitesi Günlük Strateji

10000

1000

100

10

1

Minimum Günlük Örnek Set Büyüklü¤ü (n)

10 12 15 24 50

Figür 19: Günlük Örnek Veri Toplama Stratejisi

ÖLÇ

ME

AfiA

MA

SI(M

EASU

RE)

48

E¤er günlük üretim kapasitesi 10 âdetten fazlaise “günlük strateji”, az ise “haftal›k strateji”kullan›lmal›d›r. Bu stratejiler hem nicel hemde nitel de¤iflken durumlar› için kullan›labilir.

Örnek Uygulama:

Ekmek üretimi günlük 10,000 âdet ve üzerioldu¤u iç in “günlük stratej i” uygungörülmüfltür. Bu durumda, Figür 19'da kigrafi¤e göre günlük toplam veri say›s› 50 adetolarak öngörülmüfltür. Bu veriler gün içerisindede¤iflik zamanlarda al›nan ölçümlerdenoluflabilir.

“A¤›rl›k” gibi nicel ölçümlerin yap›labilece¤iveri toplama durumunda örnek set büyüklükleri(n) 3 ile 7 aras› ölçümden oluflabilir. Verilerinnitel olma durumunda ise örnek set büyüklü¤ühata oran›na göre 50, 100 veya daha fazla

olabilmektedir. Örne¤in bir proseste hata oran›%2 ise, al›nan örnek sette en az ortalama birhata olacak flekilde örnek set büyüklü¤üseçilmelidir. Hata oran› 0,02 ise (yani %2),örnek set büyüklü¤ü en az 50 olmal›d›r.Örnek Uygulama:F›r›n›n günde 10 saat aktif üretim yapt›¤›düflünülürse (07:00-17:00 aras›), her saat bafl›5 âdet örnek ölçümün al›nmas› ve 10 saatboyunca toplam 50 ölçüm yap›lmas› uygunolacakt›r. Günlük veri toplama plan› Tablo5'de gösterilmektedir.

Haftal›k Strateji

Haftal›k ÜretimKapasitesi

10000

1000

10

1

Minimum Haftal›k Örnek Büyüklü¤ü (n)

10 15 20

Figür 20: Haftal›k Örnek Veri Toplama Stratejisi

ÖLÇ

ME

AfiA

MA

SI(M

EASU

RE)

49

Veri Toplama:

Bu aflamada veri toplama plan› tekrar gözdengeçirilmeli ve anlafl›ld›¤›ndan emin olunmal›d›r.Veri toplama iflleminin sa¤l›kl› ve güvenilirolmas› için veri toplama yeri ayarlanmal›d›r.Verilerin güvenilir olmas› için bu çal›flmadagörev alacak operatörler ve ölçüm cihazlar›ndayeteri kadar do¤ruluk (accuracy) ve istikrar(precision) gereklidir. Bunun için operatörlereön bir e¤itim, cihazlara da kalibrasyon gerekliolabilir. Veri toplama yeri, operatörler vecihazlar ayarland›ktan sonra veri toplamaçal›flmas› bafllat›labilir.

Mevcut durumu tahlil için gerekli verilerintoplanmas› imkânlar ölçüsünde genifl zamanaral›¤›na yay›labilir. Genellikle ölçüm yap›lannoktalar ve parametreler CTQ A¤ac›nda (Figür18) belirlenen noktalarda olmal›d›r.

Örnek Uygulama:Ekmek piflirme prosesinde gün boyunca 10de¤iflik zamanda her biri 5 ölçümden oluflan10 örnek set al›nm›flt›r. Bu her bir kritikparametre için toplam 50 ölçüm demektir.Veri toplama ifllem bir hafta içinde 4 günboyunca tekrar edilmifltir. Toplanan mevcutdurum de¤er ler i afla¤ ›dak i tab lodaözetlenmektedir. Veriler k›saca ortalama de¤erve standart sapma cinsinden verilmifltir.

Tablo 5: Günlük Örnek Veri Toplama Plan›

Set 1 07:00 X1, X2, X3, X4, X5Set 2 08:00 X1, X2, X3, X4, X5Set 3 09:00 X1, X2, X3, X4, X5Set 4 10:00 X1, X2, X3, X4, X5Set 5 11:00 X1, X2, X3, X4, X5Set 6 12:00 X1, X2, X3, X4, X5Set 7 13:00 X1, X2, X3, X4, X5Set 8 14:00 X1, X2, X3, X4, X5Set 9 15:00 X1, X2, X3, X4, X5Set 10 16:00 X1, X2, X3, X4, X5

ÖrnekVeriSeti

VerToplamaZaman›

ToplananVeriler

ÖLÇ

ME

AfiA

MA

SI(M

EASU

RE)

50

Tablo 6: F›r›ndan Toplanan Veriler

Mevcut Ölçüm De¤erleri

Parametreler Birim Ortalama Sigma

Un Miktar› Gram 60 2,04

Su Miktar› Gram 95 2,46

Maya Miktar› Gram 2,5 0,22

Tuz Miktar› Gram 1 0,06

Kar›flt›rma Süresi Dakika 15 1,98

Dinlendirme Süresi Dakika 15 2,04

Tartma Miktar› Gram 555 3,71

Mayalama Süresi Dakika 30 1,85

fiekillendirme Saniye 20 2,24

Piflirme S›cakl›¤› Derece 220 17,80

Piflirme Süresi Dakika 20 1,80

Piflirme Konumu cm 30 19,68

Depolama Süresi Saat 6 2,06

Depolama Ba¤›l Nemi % 50 16,33

Ekmek Gram 347,79 5,93

12.2.2 Mevcut Durumun ÖlçülmesiProsesten gerekli veriler topland›ktan sonramevcut durum hakk›nda de¤erlendirmeyap›labilir. De¤erlendirmeler prosesteki herbir kademe için yap›labilece¤i gibi prosesingeneli içinde yap›labilir. Bu de¤erlendirmelerinyap›labilmesi için her fleyden önce baz› temeltariflerin yap›lmas› ve kavramlar›n bilinmesigerekmektedir. Bunlar afla¤›da aç›klanmaktad›r.Birim (Unit): Ölçümü yap›lacak olan vemüflteriye teslim edilecek parça, ürün, sistem,

proses veya hizmettir. Araba, elbise, otelhizmeti, telefon servisi gibi birimler bu anlamdadüflünülebilir.Örne¤in, bu k›lavuzda ele al›nan ekmekpiflirme prosesi için bu bir adet “ekmek”demektir.Hata (Defect): Müflteriye sunulan ürün vehizmetlerde memnuniyetsizlik oluflturacakkalite seviyeleridir. Genellikle “hatal›” olarakadland›r›lan ürün ve hizmetler müflterininkabul edebilece¤i s›n›r de¤erlerinin d›fl›nda

ÖLÇ

ME

AfiA

MA

SI(M

EASU

RE)

51

Mevcut Kalite Seviyesi:Bu aflamada proses ç›kt›s›n›n 6-Sigmafelsefesine göre kalite seviyesi belirlenir. Bununiçin toplam veriler al›n›p, hatal› olanlar›nbelirlenmesi gerekir. Hatal› ürünler müflteritolerans s›n›rlar› d›fl›nda kalan ürünlerdir. Kaliteseviyesi hatal› ürün say›s›n›n toplam ürünsay›s›na oran›n›n standart sapma birimicinsinden ifade fleklidir.Örnek Uygulama:Figür 21 f›r›ndan 4 gün boyunca al›nan toplam200 verinin frekans grafi¤inde gösterimidir.Grafikten de anlafl›laca¤› gibi ekmek a¤›rl›klar›hedef de¤er olan 350 gramdan sapmalargöstermektedir. Bu sapmalar› 6-Sigmafelsefesine göre hatal› -hatas›z olarakay›rabilmek için tolerans s›n›rlar› d›fl›nda kalanekmek say›s›n› bilmek gereklidir. Daha sonrabu say›n›n toplam ekmek say›s›na oran› bizeprosesin mevcut kalite oran› hakk›nda rakamsalbir de¤er verebilecektir.

kalan, daha kötü de¤ere sahip olan ürün vehizmetlerdir.Örne¤in, 350 graml›k bir ekmekte müflteri+/-%2'lik sapmay› kabul etmektedir. Bunund›fl›nda olan ekmek gramajlar›n› hatal› olarakalg›lamaktad›r. Bu durumda %2'lik toleransde¤eri 350 graml›k ekmekte +/-7gramyapmaktad›r. Sonuç olarak 343 gramdan azveya 357 gramdan fazla ekmekler hatal› olarakkabul edilecektir.Hata F›rsat› (Defect Opportunity): Üründeveya hizmette müflteriyi memnun etmeyecekve hata olarak alg›lanabilecek maksimum hatal›ürün veya hizmet say›s›d›r. Bu pratikte ölçümiçin al›nan numune say›s›na efltir.Örne¤in, gün boyunca gramaj ölçümü için f›r›ndan50 adet ekmek al›n›yor ise, ekme¤in hatal› olmas›için 50 adet f›rsat vard›r.Afla¤›daki bölümlerde mevcut durum ve bunakarfl›l ›k gelen kalite kay›p maliyetlerihesaplanmaya çal›fl›lacakt›r.

Ekmek A¤›rl›¤› Verisinin Da¤›l›m›

ATL: 343 Gram ÜTL: 357 Gram

Hatal›Ürünler

Hatal› Ürünler

30

25

20

15

10

5

0

Topl

am E

kmek

Say

›s›

330 332 334 336 338 340 342 344 346 348 350 352 354 356 358 360 362

Ekmek Gramaj› (Gram)

Figür 21: Ekmek A¤›rl›¤›n›n Da¤›l›m›

ÖLÇ

ME

AfiA

MA

SI(M

EASU

RE)

52

Hata oran›n›n 6-Sigma kalite de¤erlendirmesisteminde kaç Sigma'ya denk düfltü¤ünübulmak için afla¤›daki grafik (Figür 22)kullan›labilir. Görüldü¤ü gibi %24 hata oran›2.2 Sigma seviyesine denk düflmektedir. Hedefolarak 6-Sigma seviyesinin oldu¤u bir iyilefltirmesürecinde, 2.2 Sigma seviyesi potansiyel olarakiyilefltirme için oldukça f›rsat oldu¤unugöstermektedir.

Ekmek a¤›rl›¤› ile ilgili müflteri beklentisinin+/-7 gram oldu¤u yukar›da belirtilmiflti. Budurumda bu tolerans s›n›rlar› d›fl›nda kalanekmek say›s› 200 ekmekte toplam 48 âdettir.Buda bize f›r›n›n %76 oran›nda kaliteli, %24oran›nda da hatal› ekmek üretildi¤ini gösterir.

103

101

99

97

95

93

91

89

87

85

83

81

79

77

75

73

71

69

67

65

2

2,1

2,2

2,3

2,4

2,5

2,6

2,7

2,8

2,9 3

3,1

3,2

3,3

3,4

3,5

3,6

3,7

3,8

3,9 4

4,1

4,2

4,3

4,4

4,5

4,6

4,7

4,8

4,9 5

5,1

5,2

5,3

5,4

5,5

5,6

5,7

5,8

5,9 6

Pros

es Ç

›kt›s

› (H

atas

›z O

ran›

) - %

Kalite Saviyesi - S

Sigma Kalite Seviyesi

Kalite Saviyesi: 2.2σ

Hata Oran›: %24

Figür 22: Ekmek Hamuru Haz›rlama ve Piflirme Prosesinin Mevcut Kalite Seviyesi

Mevcut Kalitesizlik Maliyeti:Mevcut durumun kuruma zarar›n› belirlemekiçin kalitesizlik maliyeti de hesaplanabilmektedir.Bu müflteri beklentilerine uymayan ürünleriveya hizmetleri üretmek için harcanan

kaynaklar›n flirkete olan maliyetlerinintoplam›d›r. Bu ürün ve hizmetler sat›lamad›¤›için flirkete direkt zarar veya kay›p olarakdüflünülmektedir.

ÖLÇ

ME

AfiA

MA

SI(M

EASU

RE)

53

sebepler ortadan kald›r›lmaya çal›fl›lacakt›r.Böylece do¤al olarak proses ç›kt›s›ndaki hataoran› ve buna ba¤l› olarak ta kalitesizlikmaliyeti azalm›fl olacakt›r.12.3 Analiz Aflamas›Ölçme Aflamas›nda prosesin mevcut durumuiçin veri toplanm›fl ve prosesin kalite seviyesibelirlenmiflti (örne¤in ekmek gramaj› için kaliteseviyesinin 2,2σ oldu¤u hesaplanm›flt›). Buradahedef, Sigma kalite de¤erini yükseltmek vebunun do¤al bir sonucu olarak da hatalar›düflürmektir. Analiz Aflamas› bu amaca yönelikolarak Ölçme Aflamas›nda toplanan verileriku l lanarak hata lar ›n kök-nedenler in ibelirlemeye çal›flacakt›r.Hatalar›n kök-nedenlerini belirleme çal›flmas›hem ç›kt› verilerine odakl› hem de kullan›lansüreç aflamalar›na odakl› çal ›flmalarlaolabilmektedir. Bu aflamada kritik performansparametresini (örne¤in, ekmek gramaj›) etkileyengirdileri (X) ve ç›kt›lar› (Y) proses haritas›ndabelirlemek faydal› olacakt›r.Örnek Uygulama:Figür 23 Ekmek Hamuru Haz›rlama ve PiflirmeProsesini göstermektedir. Figürde görüldü¤üüzere proses ç›kt›s› olan ekmek gramaj› “Y”i le di¤er proses girdi ve proses iç iparametrelerde “X” olarak gösterilmifltir.

Örnek Uygulama:

Genelde müflteri beklentilerine uymayanürünler hatal› olarak iyilerinden ayr›lmakta vebu ürünler sat›lamamaktad›r (Not: Ekmekörne¤inde bu böyle olmamakla beraber,metodun çal›flma prensibini anlatmak için buürünlerin sat› lmad›¤› ve elde kald›¤›düflünülecektir). Kalitesizlik maliyeti afla¤›dakigibi hesaplanabilir.

Kalitesiz ürün say›s›:

Kalitesiz ürün oran›: %24 (48 adet hatal›/200 adet toplam)

Günlük üretim: 20,000 adet/gün (günlük kapasitesi)

Günlük hatal› ürün: 4,800 adet/gün (%24 oran›na göre)

Kalitesizlik maliyeti:

350 gr ekmek fiyat›: 700 Kurufl/adet

Birim ürün maliyeti: 420 Kurufl/adet

Günlük kalitesizlik

maliyeti: 2,016 TL/gün(4,800*0,420)

Y›ll›k kalitesizlik

maliyeti: 735,840 TL/y›l (2,016*365)

Yukar›da görüldü¤ü gibi müflteri taraf›ndankabul edilmeyen ürünlerin ürünü veya hizmetisunan flirkete maliyeti oldukça yüksekolabilmektedir. Bundan sonraki aflamalardayap›lacak proses iyilefltirme çal›flmalar›ndaamaç, hatal› ürün oran›n› azaltarak kalitesizlikmaliyetini mümkünse s›f›r düzeylerineçekmektedir.

Prosesin ç›kt›s›n›n hatal› olmas›na sebep olacakkök-nedenler afla¤›da “Analiz Aflamas›”ndaele al›nacak ve sonraki bölümlerde de bu

AN

AL‹

Z A

fiAM

ASI

(AN

ALY

ZE)

54

Un Su Maya Tuz Nem Ekmek

Ölçme/Tartma

Ölçme/Tartma

Ölçme/Tartma

Ölçme/Tartma

Kar›flt›rma/Yo¤urma

Mayalanma/Dinlendirme

Kesme/Tartma

Mayalanma/Dinlendirme

Yo¤urma/fiekillendirme

XtuzXmayaXun Xbn

Xms Xha Xds

Xss

Xps XpkXpt

Xds

Ysa350 gr

6h

20dk

20sn

30dk555 gr15dk

15dk

1gr2,5gr95gr60gr %50

Figür 23: Ekmek Hamuru Haz›rlama ve Piflirme Proses Süreci

Analiz aflamas›nda öncelikli hedef s›ras› ileafla¤›daki çal›flmalar› yapmakt›r:1) Ürünlerin veya hizmetlerin hatal› olmas›nasebep olan faktörler hakk›nda araflt›rmalaryapmak ve muhtemel kök-nedenler hakk›ndaipuçlar› keflfetmek (exploring).2) Önemli kök-nedenleri belirlemek veya neleroldu¤u konusunda ç›kar›mlar yapmak ve tezlerortaya koymak (generating hypotheses).3) Belirlenen kök-nedenleri do¤rulamak veyakan›tlamak (verifying causes).Bu çal›flmalar afla¤›da anlat›lan metotlardanistifade edilerek yap›labilir.12.3.1 Kök Nedenleri Araflt›rmakBu aflamada yap›lan çal›flmalar hatalara veyakalitesizli¤e sebep olan kök-nedenlerin neolabilece¤i konusunda araflt›rmalar yapmakve bu nedenler hakk›nda ipuçlar› yakalamakt›r.

Bu çal›flma için Ölçme Aflamas›nda toplananveriler kullan›labilir.Hatalar›n neler olabilece¤ini araflt›r›rkenolabildi¤ince aç›k görüfllü davranmak vemuhtemel tüm olas›l›klar› de¤erlendirmektavsiye edilmektedir.Hatalar veya problemler araflt›r›l›rken olabildi¤incede¤iflik aç›lardan olaylar› sorgulamak ve tahliletmeye çal›flmak faydal› olabilir. Problemlerinortaya ç›kma s›kl›¤› (frekans›), türleri/tipleri vemüflteri üzerindeki ektileri sorgulanmal›d›r.Araflt›rma çal›flmalar›nda Pareto çizelgesi, frekans(s›kl›k) çizelgesi ve zaman çizelgelerinden istifadeedilebilir. Afla¤›da bu metotlar›n nas›l kullan›ld›¤›anlat›lacakt›r.Pareto Çizelgesi (Pareto Chart): Çubukçizelgesine benzeyen bu yöntemde problemeetki eden kök-nedenler önce s›n›fland›r›l›r,sonra olma s›kl›¤›na göre çizelgede s›ralan›r.

Xsu

220C, 30cm

AN

AL‹

Z A

fiAM

ASI

(AN

ALY

ZE)

55

Örnek Uygulama:Genel anlamda müflterilerin ekmek ile ilgilimemnuniyetsizli¤ini incelemifl olal›m. Buçal›flma sonucunda müflterilerin genellikleekme¤in rengi, kokusu, flekli, piflme derecesi,gramaj›, kabarma miktar› ve kar›flmam›fl unmiktar› hakk›nda flikâyette bulunduklar›n›belirlemifl olal›m (bu kategoriler hata türleriolarak adland›r›labilir).Ek bir çal›flma ile mevcut flikâyetlerinincelendi¤ini ve her bir hata türü için ne kadarflikâyet geldi¤i belirlenmifl olsun. Proje tak›m›

bu aflamada müflteri anketleri ile hatatürlerinin müflteri memnuniyetini ne kadaretkiledi¤ini de belirleyebilir.Bu durumda Pareto çizelgesi Figür 24'de kigibi düzenlenebilir. Burada x-ekseninde hatatürleri (müflteri memnuniyetsizli¤ine etki edennedenler), y-ekseninde ise her bir hata türününoluflma s›kl›¤› veya müflteriyi etkileme derecesigösterilmektedir. Bu durumda iyilefltirmetak›m› öncelikle memnuniyetsizli¤e en fazlaneden olan hata türünden (buradaki örnekte“ekmek gramaj›”) bafllayarak iyilefltirmeçal›flmalar›n› planlamak durumundad›r.

Gramaj Renk fiekil PiflmeDerecesi

Koku Kabartma Tat Kar›flmam›flUn

Kar›flmam›flTuz

Müflteri fiikayetleri

50

45

40

35

30

25

20

1510

5

0

fiika

yet

Frek

ans›

(S›

kl›¤

›)

Figür 24: Hata Türlerinin Pareto Çizelgesi ‹le Gösterimi

Pareto çizelgesindeki bilgiler toplam müflterimemnuniyetsizli¤ine (veya flikâyetlerine) etkileriaç›s›ndan da gösterilebilir. Bu etkiler 100-lük skaladaFigür 25'de ki gibi gösterilebilir.

AN

AL‹

Z A

fiAM

ASI

(AN

ALY

ZE)

56

Gramaj Renk fiekil PiflmeDerecesi

Koku Kabartma Tat Kar›flmam›flUn

Kar›flmam›flTuz

Hata Türleri

100

90

80

70

60

50

40

3020

0

Mü

flter

i fiik

ayet

leri

ne

Etki

si (

%)

Figür 25: Hata Türlerinin Toplam Müflteri Memnuniyetine Etkileri

10

Frekans Çizelgesi: Belirli bir kalite kriterininveya kalite kriterine etki eden kök-nedenlerinalm›fl oldu¤u de¤erlerin oluflma s›kl›¤›na(frekans›na) ba¤l› olarak çubuk grafi¤i fleklindegösterilmesidir.Örnek Uygulama:Proses ç›kt›s› olan ekmek a¤›rl›¤›n›n de¤erleri

frekans çizelgesi ile Figür 21'de oldu¤u gibigösterilebilir.Buna benzer flekilde ekmek gramaj›na etkiedebilece¤i düflünülen muhtemel kök-nedenlerden biri olan piflirme süresinin frekansçizelgesinde gösterimi de Figür 26'daörneklenmifltir.

Figür 26: Piflirme Süresinin Frekans Çizelgesinde Gösterilmesi

0

10

5

15

20

25

30

35

40

45

17 18 19 20 21 22 23 24

Piflirme Süresi (Dakika)

Frek

ans›

(S›

kl›¤

›)

AN

AL‹

Z A

fiAM

ASI

(AN

ALY

ZE)

57

Figür 21 ve 26'da görülece¤i üzere frekansgrafikleri kritik parametrelerin ortalama de¤erlerive varyanslar› (de¤iflkenlikleri) hakk›nda görselbir de¤erlendirme imkân› sa¤lar. Bude¤erlendirmeler prosesin kalitesini etkileyenkök-nedenlerin belirlenmesinde önemli ipuçlar›sa¤lar.Zaman Çizelgesi: Kalite veya performansaç›s›ndan kritik say›labilecek proses ç›kt›de¤erlerinin veya ç›kt›y› etkileyebilece¤i düflünülenproses girdi veya proses içi parametre de¤erleriniölçme zaman›na göre gösteren çizelgedir. Buçizelgenin kullan›lmas›n›n ana hedefi, zamanaba¤l› olarak performans düflüflüne veya hataya

neden olabilecek parametreler veya de¤iflkenlerhakk›nda ipuçlar› elde etmektir.Örnek Uygulama:Figür 26'da piflirme süresindeki ortalama de¤erve de¤iflkenl ik f rekans ç ize lges indegösterilmiflti. Ayn› veri setindeki de¤erler ölçmezaman›na göre s›raland›¤› zaman Figür 27'degösterildi¤i gibi olsun. Böyle bir durumdahataya (de¤iflkenli¤e) yol açan kök-nedenlerhakk›nda fikirler yürütülebilir. Figürde görüldü¤ügibi belirli bir zamandan sonra (yaklafl›k saat11:00'den sonra) ortalama piflirme süresi artm›flgörünmektedir.

Figür 27: Ekmek Piflirme Süresinin Zaman Çizelgesi ‹le Gösterilmesi

26

24

22

20

18

16

14

12

10

07:0

007

:15

07:3

007

:45

08:0

0

08:1

508

:30

08:4

509

:00

09:1

5

09:3

009

:45

10:0

0

10:1

510

:30

10:4

5

11:0

0

11:1

511

:30

11:4

5

12:0

012

:15

12:3

0

12:4

513

:00

13:1

5

13:3

013

:45

14:0

0

14:1

514

:30

14:4

5

15:0

015

:15

15:3

0

15:4

5

16:0

0

Zaman

Pifli

rme

Süre

si (

Dak

ika)

Piflirme süresindeki art›fl bu de¤iflikli¤inarkas›nda özel bir nedenin oldu¤unu ortayakoymaktad›r. De¤iflkenli¤in artt›¤› zamandüflünülerek buna neden olan parametreninne oldu¤u araflt›r›lmal›d›r. Örne¤in, ekmekpiflirme ile ilgili proses faaliyetleri incelenmifl

ve saat 11:00'de operatörün de¤iflti¤igörülmüfltür. Dolay›s› ile de¤iflimin kök-nedenioperatörlerin piflirme süresi ile ilgili tutars›zkararlar›d›r. ‹lk operatör ortalama olarak 18,75dakikada, ikici operatör ise yaklafl›k 21,60dakikada ekmekleri f›r›ndan ç›karmaktad›r.

AN

AL‹

Z A

fiAM

ASI

(AN

ALY

ZE)

58

Kök-nedenlerin belirlenmesinde yayg›nolarak kullan›lan bir yöntem sebep-sonuç(cause and effect) diyagram›d›r. Bu yöntemayn› zamanda bal›k k›l盤› diyagram›(fishbone diagram) olarak da bilinir. Buyöntem afla¤›da k›saca aç›klanacak ve birörnek ile gösterilecektir.Sebep-Sonuç (Cause and Effect)Diyagram›: Problemlerin kök-nedenlerinibulmakta kullan›lan bu yöntem pratiktebal›k-k›l盤› diyagram› olarak ta isimlendirilir.Sistematik beyin f›rt›nas› fleklinde çal›flanmetot da önce problem ifade edilir ve bubal›¤›n bafl k›sm›n› oluflturur. Daha sonraprobleme yol açabilecek muhtemel sebeplerbal›¤›n k›l盤›n› oluflturacak flekilde sistematikolarak k›l盤a yerlefltirilmeye çal›fl›l›r.Örnek Uygulama:Ekmek a¤›rl›¤›n› etkileyen muhtemel kök-nedenler Figür 28'de sebep-sonuçdiyagram› ile gösterilmektedir. A¤›rl›¤›etkileyen ana sebepler önce kategorilereayr›lm›fl, sonra her bir kategorinin alt›ndadaha somut, kök-nedenler belirlenmifltir.

12.3.2 Kök-Nedenler Hakk›nda TezlerGelifltirmek

Araflt›rma (keflfetme) aflamas›nda toplananveriler de¤iflik yöntemler kullan›larak anlafl›lmayave kalitesizli¤e neden olabilecek muhtemelparametreler keflfedilmeye çal›fl›lm›flt›. Buaraflt›rma s›ras›nda edinilen bilgi ve deneyim ilekök-nedenlerin neler olabilece¤i hakk›nda fikirleryürütülebilir, tezler ortaya at›labilir.

Burada dikkat edilmesi gereken bir hususvard›r. Sadece kritik performans ç›kt›s›n›etk i leyece¤i düflünülen kök-nedenlerbelirlenmelidir. Örne¤in performans kriteriolarak “ekmek gramaj›”n›n seçildi¤i birdurumda “kar›flmam›fl un miktar›”n› etkileyen“kar›flt ›rma süresi” kök-neden olarakdüflünülmemelidir. Kök-nedenle hedef ç›kt›aras›nda iliflkinin olmas› flartt›r. Aksi durumdasonucu etkilemeyen kök-nedenin ortadankald›r›lmas› veya prosesin buna duyars›z halegetirilmesi kritik performans› iyilefltirmez. Sonuçolarak proje baflar›s›z olur.

Kar›flt›rma‹fllemi

HamuruKesme

Depolamafiartlar›

Hamurun‹çeri¤i

Mayalamafiartlar›

PiflirmeSüreci

EkmekA¤›rl›¤›

Sonuç

Ba¤›l Nem

S›cakl›k

SüreHamur

Gramaj›

S›cakl›k Süre

Süre S›cakl›kKonum

Süre

Su

Un

Tuz

Maya

H›z

Miktar

Kök- Nedenler

Figür 28: Ekmek A¤›rl›¤› Iç›n Sebep Sonuç Diyagram›

AN

AL‹

Z A

fiAM

ASI

(AN

ALY

ZE)

59

HamurGramaj›

Sonuç

Kök-Nedenler

Metod(Method)

‹nsan(Man)

Kesme Yöntemi

Kesme Ekipman›

Ölçme Ekipman›

Ölçme Yöntemi

Yo¤unluk

Tutarl›l›k

Hasasiyet

Makine(Makine)

Malzeme(Material)

Figür 29: Ekmek Hamuru Kesme/Tartma ‹çin Sebep Sonuç Diyagram›

12.3.3 Kök-Nedenleri Do¤rulamakAnaliz aflamas›nda ilk olarak kök-nedenleribulmak amac› ile veriler toplanm›fl ve verilerindavran›fllar›na dayal› olarak ilk keflifler yap›lm›flt›.Bir sonraki ad›mda sistematik bir flekildemuhtemel kök-nedenler belirlenmiflti. Buad›mda ise kök-neden oldu¤u düflünülmüflparametrelerin gerçekten sonucu etkileyipetk i lemedi¤ i ver i ler le do¤rulanmayaçal›fl›lacakt›r.Do¤rulama (verification) çal›flmas› önceliklekök-neden oldu¤u düflünülen de¤iflkenleringerçekten sonucu etkileyip etkilemedi¤imant›ken düflünülür. E¤er mant›ks›z gelen biriliflki ise de¤erlendirilmeye al›nmaz. Mant›kl›

olan iliflkilerin do¤rulanmas›nda kullan›lansistematik yaklafl›mdan ilki istatistikseldo¤rulama, ikincisi ise deneysel (pilot testlerile) do¤rulamad›r. Bu yöntemler afla¤›daaç›klanmaktad›r.‹statistiksel Do¤rulama: Proses ç›kt›lar› (Y'ler)ile proses parametreleri (X'ler) aras›nda biriliflkinin (korelasyonun) olup olmad›¤›n› verilerkullanarak göstermeye çal›flan bir yöntemdir.Bu yöntemde iliflkisi oldu¤u düflünülen ikiparametreye ait efl-zamanl› toplanm›fl verilerx-y grafi¤inde gösterilir. Bu grafikte x-eksenibir parametre de¤erini, y-ekseni de di¤erparametre de¤erini temsil eder. Yeteri kadarverinin x-y grafi¤inde iflaretlenmesinden sonra

AN

AL‹

Z A

fiAM

ASI

(AN

ALY

ZE)

Pratikte problemlerin genellikle insan (man),metot (method), malzeme (material) vemakine (machine) gibi dört temel sebeptenkaynakland›¤› düflünülür. Bu yaklafl›ma dayal›olarak kök-nedenler bel ir lenirken bu

kategorilerde sorgulanabilir. Ekmek hamurunukesme ve tartma ifllemi ile ilgili örnek birsebep-sonuç d iyagram› F igür 29 'degösterilmektedir.

60

360

355

350

345

340

335

535 540 545 555550 560 565

Figür 30: Pozitif Korelasyon

Hamur A¤›rl›¤› (Gram)

Ekm

ek A

¤›r

l›¤› (

Gra

m)A

NA

L‹Z

AfiA

MA

SI(A

NA

LYZE

)bir deyiflle ekmek a¤›rl›¤›ndaki de¤iflimin kök-nedenlerinden biri hamur gramaj›ndakide¤iflmedir. Bu tezin do¤rulu¤unu kontroletmek için hamur a¤›rl›¤› ve bu ölçümlerekarfl›l›k gelen ekmek a¤›rl›¤› Figür 30'dagösterilmifltir. Görüldü¤ü üzere hamuruna¤›rl›¤›ndaki art›fl direkt olarak ekmek a¤›rl›¤›nada yans›m›flt›r. Bu iki parametre aras›ndabelirgin bir pozitif korelasyon vard›r. Budurumda “hamur gramaj›”n›n bir kök-nedenoldu¤u do¤rulanm›fl olur.

parametreler aras› bir korelasyon (rast geleolmayan bir dizilim) görülür ise, arada bir iliflkininoldu¤u sonucuna var›l›r. Bu ayn› zamandasonucu etkiledi¤i varsay›lan kök-nedenindo¤rulanmas› olmufl olur.Grafikte parametreler aras›nda soldan sa¤ado¤ru artan bir korelasyon varsa pozitifkorelasyon afla¤› do¤ru azan bir korelasyonvar ise negatif korelasyon olarak adland›r›l›r.Örnek Uygulama:Figür 28'de gösterilen sebep-sonuç grafi¤inde“hamur gramaj›” “ekmek a¤›rl›¤›”n› etkileyenbir parametre olarak düflünülmüfltür. Di¤er

61

Figür 28'de “ekmek a¤›rl›¤›”n› etkileyen di¤erbir kök-neden ekme¤in f›r›nda “piflirme süresi”olarak gösterilmifltir. Gerçekten bunun birkök-neden oldu¤unu anlamak için yukar›dakigrafi¤e benzer flekilde piflirme süreleri ilebunlara karfl›l›k ekmek a¤›rl›¤› verileri

grafikte gösterilebilir. Figür 31 bu iki de¤iflkenaras›ndaki iliflkiyi göstermektedir. Grafiktegörülece¤i gibi ekme¤in f›r›nda kalma süresiartt›kça buna ba¤l› olarak ekmek gramaj› daazalmaktad›r. Bu grafik iki parametre aras›ndanegatif bir korelasyonun oldu¤unu do¤rulam›flolmaktad›r.

15 17 19 21 23 25 27

F›r›nda Piflirme Süresi (Dakika)

Ekm

ek A

¤›r

l›¤› (

Gra

m)

358

356

354

352

350

348

346

344

342

340

Figür 31: Negatif Korelasyon

Sebep-sonuç diyagramlar ›nda prosesperformans›na etki edece¤i düflünülmüfl velistelenmifl her kök-nedenin gerçekten etkinolmad›¤› veya önemsenmeyecek kadar az etkietti¤i de bu aflamada ortaya ç›kabilir. Örne¤inFigür 28'de “f›r›ndaki piflirme konumu” kök-neden olarak belirtilmifl ve “ekmek a¤›rl›¤›”na

etki etti¤i düflünülmüfltür. Bu iki parametreveri ler i F igür 32'de gösteri ldi¤i gibiiliflkilendirildi¤inde belirgin bir korelasyonunolmad› ortaya ç›kar. Bu analize dayal› olarak“f›r›ndaki hamur konumu”nun ekmek a¤›rl›¤›n›etkilemede önemli bir kök-neden olmad›¤›sonucuna var›l›r.

AN

AL‹

Z A

fiAM

ASI

(AN

ALY

ZE)

62

354

352

350

348

346

344

3420 10 20 30 40 50 60 70 80

F›r›ndaki Ekmek Konumu (cm)

Ekm

ek A

¤›r

l›¤› (

Gra

m)

Figür 32: Aras›nda Korelasyon Görülmeyen ‹ki Parametre

Deneysel Do¤rulama: ‹statistiksek do¤rulamaiçin veriler mevcut de¤il ise veya ekonomikolmayan, zorlu bir çal›flma gerektiriyorsa kök-nedenler do¤rudan pi lot test ler i ledo¤rulanmaya çal›fl›l›r. Burada verilerin vedo¤rulama çal›flmas›n›n güvenilir olmas› içintestlerin itina ve dikkatlice yap›lmas› gereklidir.Deney setinde yap›lan de¤ifliklik ve denemelerdesonuca (Y'ye) sadece gözlem alt›nda tutulanparametrenin (X'in) etki etti¤inden eminolunmal›d›r. Bu çal›flma sonucunda kök-nedeninsonuca etki etti¤i pilot test ile gösterilmifl olursakök-neden do¤rulanm›fl, iliflki ispat edilmiflolunur.Gerek istatistiksel yöntemler gerekse de pilottestler kullan›larak kök-neden oldu¤u önesürülmüfl parametrelerin proses sonucunuetkiledi¤i do¤rulanmal›d›r (ispat edilmelidir).

Örnek Uygulama:Bu çal›flmalar “Ekmek Hamuru Haz›rlama vePiflirme” süreci için yap›lm›fl ve tablodakisonuçlar elde edilmifltir. Tabloda prosesparametreleri (X'ler) ile proses ç›kt›s› (Y)aras›nda korelasyonun olup olmad›¤›, türü,sonucu etkileme derecesi (varyans cinsinden)özetlenmektedir.

AN

AL‹

Z A

fiAM

ASI

(AN

ALY

ZE)

63

Kök-Nedenler(X’ler)

Korelasyon(Var/Yok)

Korelasyon Türü(Pozitif/Negatif)

Ç›kt› (Y)’dakiDe¤iflim(σ )

Hamur A¤›rl›¤›

Hamurdaki SuMiktar›

F›r›nda PiflirmeSüresi

Hamurdaki UnMiktar›

F›r›nda PiflirmeS›cakl›¤›

Hamur MayalanmaSüresi

Hamur DinlendirmeSüresi

Ekmek DepolamaSüresi

F›r›nda PiflirmeKonumu

Hamur Kar›flt›rmaSüresi

Hamurdaki MayaMiktar›

HamurfiekillendirmeSüresi

Depo Nem Oran›

Hamurdaki TuzMiktar›

Var

Var

Var

Var

Var

Var

Var

Var

Yok

Yok

Yok

Yok

Yok

Yok

Pozitif

Pozitif

Pozitif

Negatif

Negatif

Negatif

Negatif

Negatif

....... .......

....... .......

....... .......

....... .......

....... .......

....... .......

5,62

5,40

5,30

4,65

4,13

3,46

2,83

2,21

Tablo 7: Proses Parametreleri ‹le Proses Ç›kt›s› Aras›nda Korelasyonlar

Bu aflamadan sonra kök-neden oldu¤u ispatedilmifl parametrelerin proses sonucunuolumsuz yönde etkilemesini azaltmak için

iyilefltirmeler yap›lmal›d›r. Bu bölüm bir sonrakiad›m olan ‹yi lefltirme Aflamas›nda eleal›nacakt›r.

AN

AL‹

Z A

fiAM

ASI

(AN

ALY

ZE)

64

12.4 ‹yilefltirme Aflamas›‹yilefltirme Aflamas›n›n amac› problemlerin kök-nedenlerini ortadan kald›racak, problemlerintekrar oluflmas›n› engelleyecek, prosesvaryans›n› düflürecek çözümler gelifltirmek veuygulamaya koymakt›r.Bu aflamaya kadar yap›lan Tan›mlama, Ölçmeve Analiz çal›flmalar› sonucu müflterimemnuniyetini etkileyecek problemlerin vevaryans›n kök-sebepleri hâlihaz›rda belirlenmifltir.Bu çal›flmalarda genellikle yap›lan yanl›fll›klardanbiri çal›flmalar› bu aflamada b›rakmak vesonuçland›rmamaktad›r.Bir önceki aflamada problemlerin ve varyans›n kök-sebeplerini bulmak için kullan›lan metotlar veyetkinlikler bu aflamada yerini inovatif çözüm üretmeile ilgili teknik yetkinli¤ine b›rak›r.Analiz Aflamas›nda yap›lan çal›flmalar s›ras›ndabaz› çözüm önerileri kendili¤inden ortayaç›kabilir. 6-Sigma sürecinin uzunlu¤u ve gerçekifl süreçlerindeki yo¤unluk ve psikolojik bask›nedeni ile 6-Sigma tak›m›nda hemen sonucagitmek ve azda olsa somut bir ç›kt› elde etmeke¤ilimi görünebilir. Burada as›l yap›lmas›gereken biraz daha çaba sarf ederek dahakal›c› iyilefltirmeler yapmak ve potansiyelf›rsatlar› ortaya ç›kar›p uygulamak olacakt›r.6-Sigma tak›m› detayl› analiz çal›flmalar›ndan sonrakolayca prati¤e aktar›labilecek çözümler üzerindeçal›flmal›d›r. ‹lk üretilen fikri de¤il en avantajl› fikribulup uygulamal›d›r. Ayn› zamanda bunukurumsallaflt›rmak için bu aflamadaki çal›flmalar›da bir plan ve rehber eflli¤inde yapmal›d›r.Seçilecek çözümlerin beklentilere cevap vermesiiçin baz› özellikler tafl›mas› gerekmektedir. Buözellikler k›saca afla¤›daki gibi özetlenebilir:

• Seçilen çözüm, problemlerin kök-nedenlerini önlemeli ve proses ç›kt›s›na pozitifyönde etki etmelidir.

• Tak›m birden fazla alternatif çözümüretmifl olabilir. Bunlar aras›ndan en etkin olançözüm seçilmelidir.

• Seçilen çözümler projeye sa¤layaca¤›faydadan daha pahal› olmamal›d›r.

• Seçilen çözümler önce test edilmeli vesa¤layaca¤› katk› ispat edildikten sonrauygulamaya konmal›d›r.‹yilefltirme çal›flmalar›nda afla¤›daki ad›mlarizlenebilir:

• Alternatif Fikirler/Çözümler Gelifltirme• Alternatifler Çözümleri De¤erlendirme

/Seçme• Pilot Testlerin Yap›lmas›• Gerçek Ölçekte Uygulama

Afla¤›da s›ras› ile bu ad›mlar ele al›nacakt›r.12.4.1 Alternatif Çözümlerin GelifltirilmesiProblemlere alternatif çözümler gelifltirirkensistematik metotlardan istifade etmek, dahaaz çaba ve kaynak ile daha fazla ve etkinsonuçlar almam›z› sa¤layabilir. Tercih edilecekmetotlar problemlerin karmafl›kl›¤›na, konuhakk›ndaki bilgi ve deneyime göre de¤iflebilir.Her bir metodun kendine has güçlü yönleri vebuna ba¤l› olarak tercih edilme sebepleri vard›r.Uygulamada en çok kullan›lan metotlar 2 genelgrupta toplanabilir. Bunlar s›ras› ile afla¤›dak›saca özetlenecektir.Geleneksel Yöntemler: Bu yöntemlerhâlihaz›rda birçok kifli taraf›ndan bilinen veuygulanan en genel yaklafl›mlar› içerir. Bunlars›ras› ile 1) literatür taramas›, 2) ver olan tekniksistemlerden faydalanma, 3) do¤al sistemlerdenfaydalanma, 4) analojiler yapma, ve 5) benzersistemleri ölçme olarak özetlenebilir.Sezgisel yöntemler: Bu yöntemlerde, insanbeyni de¤iflik flekillerde tetiklenerek inovatifçözümler üretilmeye çal›fl›l›r. Bu kategoride en

‹Y‹L

EfiT‹

RM

E A

fiAM

ASI

(IM

PRO

VE)

65

tutulmak üzere bir sonraki “de¤erlendirme/seçme” aflamas›na tafl›nacakt›r.

Çözüm önerisi: Yap›lan çal›flmalar sonucundaiki alternatif ortaya ç›km›flt›r. ‹lk öneri, kalifiyepersonelin istihdam edilmesidir. ‹kincisi ise,mevcut personelin gerekli e¤itimlerdengeçirilmesidir.

Ekipmandan kaynaklanan de¤iflkenlik:Yukar›da belirtilen yöntemler kullan›larakölçme ve kesme sürecinde kullan›lan ekipman(makine) ile ilgili çözümler üzerinde deçal›fl›lm›flt›r.

Çözüm önerisi: Bu çal›flmalarda öneriler dahaçok mevcut ekipman›n yenilenmesi yönündeolmufltur. Pazarda mevcut ve benzerproseslerde kullan›lan ekipmanlar belirlenmifl“de¤erlendirme/seçme” çal›flmas› için birsonraki ad›ma tafl›nm›flt›r.

12.4.2 Alternatif Çözümlerin De¤erlendirilmesi

Bir önceki aflamada gelifltirilen alternatifçözümler de¤erlendirmeye al›narak en iyialternatifin seçilmesi gerekmektedir. Dahasonra da seçilen alternatifin pilot testleri ileuygulanmas› gerekmektedir.

Kullan›lacak metot, de¤erlendirmede arzu edilenhassasiyete göre seçilebilir. Burada, projebeklenti kriterlerine göre de¤erlendirme yapankarar matrisleri kullan›labilir.

Karfl›laflt›rman›n yap›labilmesi için öncelikli olarak,müflteri beklentileri göz önünde bulundurularakde¤erlendirme kriterleri gelifltirilmelidir. Dahasonraki aflamada puanlama skalas›n›nbelirlenmesi gerekmektedir.

De¤erlendirme kriterlerine baz› örneklerafla¤›daki gibi olabilir: Uygulama maliyeti,beklentileri karfl›lama derecesi, uygulamayaalma süresi, karmafl›kl›k derecesi, gerektirdi¤iyetkinlik.

yayg›n kullan›lan metotlar s›ras› ile 1) beyinf›rt›nas›, 2) 635 metodu, 3) galeri metodu ve 4)Delphi yöntemidir.

Örnek Uygulama:

Ekmek a¤›rl›¤›ndaki de¤iflim ile ilgili sebep-sonuç diyagram› Figür 28'de, hamura¤›rl›¤›ndaki de¤iflim ile ilgili sebep-sonuçdiyagram› da Figür 29'da gösterilmiflti.

Bunlara ek olarak, hamur a¤›rl›¤› ile ekmeka¤›rl›¤› aras›nda pozitif korelasyon Figür 30'dasunulan verilerle ispat edilmiflti. Di¤er birdeyiflle, hamur a¤›rl›¤›ndaki (Xha) varyans›nazalmas› ekmek a¤›rl›¤›ndaki (Ysa) varyans›nazalmas›na sebep olacakt›r.

Bu nedenden dolay›, iyilefltirme konusu olarakhamur a¤›rl›¤›ndaki (Xha) varyans›n azalt›lmas›ele al›nacakt›r.

Figür 29'da bu de¤iflikli¤e neden olan baz›parametreler öne sürülmüfltü. Burada eleal ›nan dört ana kategoriden sadecepersonelden (insandan) ve ekipmandan(makineden) kaynaklanan de¤iflkenli¤in sonucaetkisinin dikkate alma¤a de¤er oldu¤u birbaflka korelasyon çal›flmas› ile do¤rulanm›flt›r.Bu durumda personel ve ekipmandankaynaklanan de¤iflkenli¤i azaltacak çözümleringelifltirilmesi gerekmektedir.

Personelden kaynaklanan de¤iflkenlik: Yap›lanincelemeler bunun kök-nedeninin personelingöstermifl oldu¤u düflük-hassasiyet vetutars›zl›k oldu¤unu ortaya ç›karm›flt›r. Personel“kesme/tartma” ifllemi s›ras›nda de¤iflkenlikgöstermektedir.

Bu aflamada yukar›da da bahsedilenmetotlardan (örne¤in beyin f ›rt ›nas›yönteminden) istifade edilerek alternatifçözümler üretilmifltir. Alternatif çözümlerdenen önemli iki tanesi son de¤erlendirmeye tabi

‹Y‹L

EfiT‹

RM

E A

fiAM

ASI

(IM

PRO

VE)

66

veya k›yaslanmal›d›r. Tablo 8 bu çal›flma içingelifltirilen örnek kriterleri ve de¤erlendirmepuanlar›n› göstermektedir. Buradakide¤er lendirmede 1-5 puan ska las ›kullan›lm›flt›r. Yap›lan de¤erlendirme mevcutpersonelin e¤itimden geçirilmesi daha uygungözüm olarak seçmektedir.

Kriterler ve alternatif çözümler matriseyerlefltirildikten sonra karfl›laflt›rma vede¤erlendirmeler yap›l›r ve kazanan çözümkonsepti belirlenir.Örnek Uygulama:Alternatif çözüm gelifltirme ad›m›nda personelile alakal› iki çözüm gelifltirilmiflti. Bir tanesikalifiye personelin istihdam edilmesi, di¤eriise mevcut personelin e¤itimden geçirilmesiidi. De¤erlendirilmenin yap›labilmesi için öncekriterler gelifltirilmelidir. Daha sonra ikialternatif bu kriterlere göre de¤erlendirilmeli

Kalifiye Personal‹stihdam›

Mevcut PersonelinE¤itimi

Alternatif Çözümler

Puan (1-5) Puan (1-5)

Ö¤renme Süresi 4 3

Uygulama/Adaptasyon 3 3

Verimlilik/Etkinlik 5 3

Maliyetler 2 4

Motivasyon 2 5

Toplam Puan 16 18

Tablo 8: Personel ‹le ‹lgili Alternatif Çözümlerin De¤erlendirilmesi

Yukar›daki çal›flmaya benzer bir flekildeekipman›n seçimi de yap›labilir. Bunun içingene beklentileri yans›tan de¤erlendirmekriterleri gelifltirilmeli, daha sonra alternatifekipmanlar bu kriterlere göre puanlanmal›d›r.Tablo 9 bu çal›flmay› özetlemektedir. Buradakide¤erlendirme tablosunda da görülece¤i üzere,kriterlere a¤›rl›k puanlar› eklenmifl ve 1-10puan skalas› kullan›lm›flt›r. De¤erlendirmeyeal›nan dört alternatif

‹Y‹L

EfiT‹

RM

E A

fiAM

ASI

(IM

PRO

VE)

çözümden “Moline” en yüksek puan› alarakiyilefltirme çözümü olarak seçilmifltir.

67

12.4.3 Pilot Testlerin Yap›lmas›

Seçilen çözümün pilot uygulama ile denenmesive beklentilere cevap verdi¤i konfirme edilmelidir.Bu aflamada yap›lacak çal›flmalar planlama, pilottestler ve son olarak problem önleme çal›flmalar›olarak özetlenebilir.

Planlama: Yayg›n olarak Gann Chart ileyap›labilir. Bitirilecek ifl paketleri bafllama zaman›nave süresine göre tabloda gösterilir. Planlaman›nbir parças› olarak yap›lan ifllerin baflar›l› oldu¤unugösterecek ölçülebilir performans metriklerindebelirlenmesi gerekmektedir.

Pilot Testler: Önerilen çözümlerin gerçeksistem üzerinde uygulamadan önce pilot testlerile denenmesi daha uygun bir ad›md›r. Çünkügelifltirme ve planlama aflamas›nda gözdenkaçan veya düflünülmeyen baz› problemlerpilot testler s›ras›nda ortaya ç›kar ve çok geçolmadan bunlara karfl› tedbir al›nma flans› olur.

Pilot testler mümkün oldukça kaynaklar verimlive etkin kullan›larak sonuç-odakl› bir flekildeyap›lmal›d›r. Testler s›ras›nda gerçek çal›flmaflartlar› oluflturulmaya ve güvenilir verilertoplamaya çal›fl›lmal›d›r. Pilot testlerin yap›lmas›n›n

di¤er bir amac› da prosesin çal›flmas› vekarakteristi¤i hakk›nda daha detayl› bilgi edinmektir.Bu testler s›ras›nda edinilen bilgiler, tecrübelerkay›t edilmeli ve daha sonra gerek tasar›m gerekseiyilefltirme çal›flmalar›nda faydalanmak üzeremuhafaza edilmelidir.Problem Önleme: Gerek planlama ve gereksepilot testler s›ras›nda, prosesin performans›naetki edece¤i düflünülen parametreler ve kök-nedenlerin baz›lar› hâlihaz›rda ortaya ç›km›flolabilir. Bu aflamada ayr›ca ek bir çal›flmayaparak, prosesin gerek performans kayb›nagerekse de bozulmas›na sebep olacak nedenlerbelirlenebilir. Bu sebepler belirlendikten sonrabu flartlar›n normal iflletim sürecindeoluflmamas› için gerekli tedbirlerin al›nmas›gerekmektedir. Tedbirleri almak için ön biryat›r›p yapmak veya kaynak ay›rmak maliyetligibi görünse de problem olufltuktan sonraproblemi gidermek daha da masrafl ›olmaktad›r.

Tablo 9: Ekipman ile ilgili Alternatif Çözümlerin De¤erlendirilmesi(1-10)

Alternatif Ekipman Çözümleri

ÖnemA¤›rl›¤›

Puan (1-10) Puan (1-10) Puan (1-10) Puan (1-10)

LB Moline Bongard Doyon

Kapasite 25 8 8 9 8

Fonksiyonellik 15 6 8 8 8

Kullan›m Kolayl›¤› 15 9 9 7 6

‹lk Maliyet 20 8 8 7 6

‹flletme Maliyeti 10 7 9 6 8

Servis/Bak›m Maliyeti 15 5 8 4 4

Toplam Puan 100 7,3 8,25 7,1 6,7

‹Y‹L

EfiT‹

RM

E A

fiAM

ASI

(IM

PRO

VE)

68

12.4.4 Gerçek Ölçekte Uygulama

Sadece pilot testler ile yetinip ve gerçek prosesüzerinde denemeler yapmamak büyük hatalarave kay›plara sebep olabilir. Bu riski ortadankald›rmak için, yukar›da ki bölümlerdebahsedilen iyilefltirme önerilerinin gerçekölçekteki proses üzerinde de denenmesi,çal ›flma performans›n›n test edi lmesigerekmektedir.

Gerçek ölçekte yap›lan testlerin muhtemelenpilot ölçekte ortaya ç›kmayan baz› problemleride ortaya ç›karma flans› vard›r. Böyle birdurumda tedbirler geç olmadan al›nm›fl vedaha yüksek bir güven ile gerçek sistemdeuygulanmaya geçilmifl olunur.

Gerçek çal›flma flartlar› alt›nda testlerden geçen,problem ç›karmayan ve beklenilen performans›tutturan prosesler iyilefltirme aflamas›ndahedeflenen baflar›y› yakalam›fl olacakt›r. Buaflamadan sonra yap›lmas› gereken iyilefltirilmiflve hedeflenen performans› yakalam›fl prosesinbu düzeyde kalmas›n› sa¤lamakt›r. Buda iyiplanlanm›fl ve gelifltirilmifl bir kontrol plan› veprosedürü ile olabilir. Bu afla¤›da “Kontrol Aflamas›”bölümünde ele al›nacakt›r.

12.4.5 ‹yilefltirilmifl Proses Performans›

Yukar›da aç›klanan iyilefltirme çal›flmalar›, prosesç›kt›s›n› (Y) etkileyen her kök-neden (X'ler) içinyap›lmal›d›r. Öncelikle, “X” olarak bilinen prosesgirdi ve proses içi parametrelerdeki de¤iflkenli¤i(varyans›) azaltacak çözüm alternatifleriüretilmeli, daha sonra aralar›ndan en iyi çözümseçilmelidir.

Bu çal›flmalar›n sonunda, tüm kritik prosesgirdilerindeki varyans azalm›fl, aralar›nda kikorelasyondan dolay› da proses ç›kt›s›ndakivaryans azalm›fl olacakt›r. Proses ç›kt›s›ndakivaryans›n azalmas› ise tolerans s›n›rlar› d›fl›naç›kan hatal› ürün oran›n› azaltarak prosesin

Sigma kalite seviyesini artt›rm›fl olacakt›r. Buaflamada ulafl›lan proses performans› gerçekverilerle belirlenebilir.Örnek Uygulama:Proje kapsam›nda yap›lan iyilefltirme çal›flmalar›sonucunda prosesten veriler toplanm›fl vesonuçlar Tablo 10'da özetlenmifltir. Tablodagörülece¤i üzere proses performans› iyilefltirmeöncesi ve iyilefltirme sonras› olarak Sigma vevaryans cinsinden sunulmufltur.‹yilefltirme sonras› proses ç›kt›s›n da¤›l›m› daFigür 33'de verilmektedir. Görülece¤i üzerealt ve üst tolerans s›n›rlar› d›fl›nda kalan (hatal›)ürün say›s›nda belirgin bir azalma vard›r.

‹Y‹L

EfiT‹

RM

E A

fiAM

ASI

(IM

PRO

VE)

69

Tablo 10: ‹yilefltirilmifl Proses Verileri

Kritik X'ler

Hamur A¤›rl›¤› Gram 555 3,71 13,76 2,23 4,97

Hamurdaki Su Miktar› Gram 95 2,46 6,05 1,40 1,96

F›r›nda Piflirme Süresi Dakika 20 1,80 3,24 1,07 1,14

Hamurdaki Un Miktar› Gram 60 2,04 4,16 1,21 1,46

Piflirme S›cakl›¤› Derece 220 17,80 316,84 9,70 94,09

Hamur Mayalanma Süresi Dakika 30 1,85 3,42 1,15 1,32

Hamur Dinlendirme Süresi Dakika 15 2,04 4,16 1,24 1,54

Ekmek Depolama Süresi Saat 6 2,06 4,24 1,18 1,39

Proses Ç›kt›s› Y

Ekmek Gram 350 5,93 35,14 3,81 14,50

Parametreler ‹yilefltirmeÖncesi

‹yilefltirmeSonras›

Birim Ortalama V Vσ σ

Ekmek A¤›rl›¤› (gram)

25

20

15

10

5

0342 344 346 348 350 352 354 356 358

Hatal›Ürünler

ÜTL=357 gramATL=343 gram

Hatal›Ürünler

Frek

ans

Figür 33: ‹yilefltirilmifl Proses Ç›kt›s›

‹Y‹L

EfiT‹

RM

E A

fiAM

ASI

(IM

PRO

VE)

70

KO

NTR

OL

AfiA

MA

SI(C

ON

TRO

L)Sigma Kalite Seviyesindeki ‹yileflme:

Prosesten al›nan ürünlerdeki hata oran›nabak›ld›¤›nda bu seviyenin yaklafl›k olarak %4civar›nda oldu¤u tespit edilmifltir. Bu oran›n(Figür 22'de sunulan grafik yard›m› ile) yaklafl›k3,25σ seviyesine denk düfltü¤ü görülmektedir.Dolay›s› ile 6-Sigma çal›flmas›, prosesi 2,2σseviyesindeki kaliteden 3,25σ seviyesindekikaliteye kadar iyilefltirmifl olmaktad›r.

Projenin Finansal Kazan›mlar›:

Kalitede yap›lan iyilefltirme sonucunda müflterimemnuniyeti artm›fl, buda sat›fllara yans›m›flt›r.Günlük 20000 âdet olan sat›fllar, %25'likkay›ptan sonra 15000 âdete düflmüfltü.‹yilefltirmeden sonra %25'lik müflteri kayb› gerikazan›lm›fl, buna ek olarak müflteri say›s›ndaeski sat›fllara göre %10'luk art›fl olmufltur.

K›saca bu, toplam sat›fllar›n günlük 22000âdete, toplam iyileflme oran›n›n da mevcutduruma göre %46'ya ulaflmas› demektir. Bununsonucu olarak, flirket y›ll›k kâr›n› 357,700 TLartt›rm›fl olmaktad›r.

Proje Tan›mlama Belgesine bak›ld›¤›nda hedefin,%40'l›k iyileflme ve y›ll›k 300,000 TL'lik kâr art›fl›oldu¤u görülür. Buda 6-Sigma çal›flmas›n›nhedeflerine ulaflt›¤›n› göstermektedir.

12.5 Kontrol Aflamas›Kurumlarda yap›lan iyilefltirme çal›flmalar›n›nsonunda küçükte olsa ilerlemeler kaydedilir.Fakat burada en önemli tehlike çal›flanlar›n veyasüreçlerin k›sa bir süre sonra eski al›flkanl›klar›nageri dönme ihtimalidir. Bu durumda yap›laniyilefltirmeler uzun-vadede katma de¤ere, sürekliiyileflmeye ve ilerlemeye dönmemektedir. Buihtimali ortadan kald›rmak, yap›lan iyileflmelerinkorunmas›n› sa¤lamak için proses kontrolplan›n›n ve sistemati¤inin gelifltirilmesi ve prosesperformans›n›n belirli aral›klarla kontrol edilmesigerekmektedir.

Proses kontrolü müflteri beklentileri aç›s›ndankritik olan parametrelerin ve bunlar›nde¤iflimine sebep olacak kök-nedenlerininmonitör edilmesi ile olmaktad›r. Bir prosestekalite kontrolü %100 kontrol olabilece¤i gibiistatistiksel proses kontrolü ile de olabilir.%100 kontrol üretim sürecinden geçen tümürün veya hizmetlerin kalite kontrolündengeçmesi anlam›na gelir. Fazla kayna¤a ihtiyaçduymas› ve baz› testlerin tahribatl› olmas›dolay›s› ile tercih edilmeyen bir yöntemdir.Ancak çok stratejik ve kalitesizli¤in ciddiproblem do¤uraca¤› süreçlerde tercih edilenbir yöntemdir.

Genelde uygulanan ve tavsiye edilen istatistikselproses kontrol (‹PK) yöntemidir. Bu yöntembüyük kitleden (popülasyondan) belirliaral›klarda al›nan örnek setlerindeki gözlemlerinde¤erlendirilmesi ile prosesin kontrolününsa¤lanmas›ndan oluflur. %100 kalite yönteminegöre daha az maliyetli, buna karfl›l›k birazbelirsizlik içerir.

‹PK yöntemi ile kalite kontrol yap›labilmesi içinöncelikle kalite kriterinin belirlenmesi gereklidir.Daha sonra her bir kalite kriteri için kontrollimitleri, örnek set büyüklü¤ü ve son olarakörnekleme s›kl›¤› (frekans›) belirlenmelidir. Buaflamalar s›ras› ile afla¤›da aç›klanacakt›r.

12.5.1 Performans Kriterlerinin Belirlenmesi

Müflteri aç›s›ndan en önemli performans (veyakalite) kriteri proses ç›kt›s›d›r. Buda “Y”parametresi ile ifade edilen proses ç›kt›s›d›r(örne¤in ekmek gramaj›).

Ayr›ca Analiz Aflamas›nda, proses ç›kt›s›n›etkiledi¤i tespit edilen proses girdi ve prosesiçi parametrelerinde kritik performansparametreleri olarak kabul edilmesi ve monitöredilmesi gerekmektedir. Bu parametrelerönceki bölümlerde “X” ler olarak ifade edilmiflti.

71

ÖRNEK SET : m

ÖRNEK SET : ...

ÖRNEK SET : 2

ÖRNEK SET : 1Örnek SetGözlemleme

Örnek SetOrtalamas›Örnek SetDe¤er

X1+X2+...+Xn

X1,X2,X3,...,Xn

nX1=

R1=Xmax - Xmin

X1

Rm

R...

Xm

X...

X2

R2

R1Figür 34: Kontrol Limitleri Gelifltirmek ‹çin Prosesten Al›nan Örnek Setler

KO

NTR

OL

AfiA

MA

SI(C

ON

TRO

L)

ise kontrol limitleri performans›n iyi oldu¤u birzamanda prosesten a l ›nan ver i ler lehesaplanmal›d›r. Bu aflamada yap›lan çal›flmalara“deneme kontrol limitleri” denir ve afla¤›dakiifl ad›mlar› eflli¤inde gelifltirilir.Deneme Kontrol Limitlerinin Gelifltirilmesi‹PK s›ras›nda kullan›lacak kontrol limitleri prosesç›kt›s›n›n (örne¤in ekmek gramaj›n›n) müflteribeklentilerini karfl›lad›¤› ve ayr›ca prosesindestabil oldu¤u bir zamanda toplanan verileryard›m› ile hesaplanabilir. Limitlerin hesaplanmas›s›ras›nda kullan›lacak parametreler afla¤›dakigibi tan›mlanabilir.Burada ekmek gramaj› gibi nicel bir de¤iflkenesahip kalite parametreleri için kontrol çizelgesigelifltirilmesi ele al›nacakt›r. Nicel de¤iflkenlerdeörnek setteki gözlem say›s› (n) 3 ile 7 aras› birbüyüklü¤e sahip olabilir. Deneme limitlerigelifltirilirken de 20 ile 30 aras›nda örnek set(m) al›nabilir (Figür 34).Daha sonra örnek setlerdeki gözlem de¤erlerikullan›larak s›ras› ile örnek set ortalamas› (X1-n)ve örnek set de¤er aral›¤› (R1-m) bulunabilir.

Kalite kontrolü yap›lacak parametreler iki genelkategoriye ayr›l›r. E¤er bir kalite kriteri süreklilikarz eden bir de¤iflkene sahipse ve ölçümü say›salolarak ifade edilebiliyorsa buna “nicel de¤iflken”denir. A¤›rl›k, uzunluk, s›cakl›k gibi de¤iflkenlerbu tür parametrelere örnek gösterilebilir.E¤er bir kalite parametresi ölçülebilir bir de¤iflkenolmaz ve “hatal›-hatas›z” veya “kaliteli-kalitesiz”fleklinde de¤erlendirilirse bu tür parametrelerede “nitel de¤iflken” denir.Monitör edilecek parametrenin nicel veya nitelolmas›na göre kullan›lacak kontrol çizelgeleride¤ifliklik gösterir. Nicel de¤iflkenler için “X” ve“R” çizelgeleri, nitel de¤iflkenler için ise “p”,“np”, “c” ve “u” çizelgeleri kullan›l›r (daha detayl›bilgi için ‹PK kaynaklar›ndan istifade edilebilir).12.5.2 Kontrol Limitlerinin Hesaplanmas›Proses performans› kontrol edilirken takip edilende¤erlerin istenilen s›n›rlar içinde olup olmad›¤›n›anlamak için “alt ve üst kontrol limitlerininbilinmesi gerekir. Kontrol limitleri prosestenal›nan örnek setin içindeki gözlem say›s›na görehesaplan›r. Kontrol çizelgesi ilk defa gelifltiriliyor

72

Nicel de¤iflkenlerin kalite kontrolleri X ve Rkontrol çizelgeleri vas›tas› ile oldu¤u daha önceifade edilmiflti. Burada R çizelgesi de¤iflkenli¤i(varyans›) kontrol etmek için X çizelgesi iseortalaman›n hedeften sapmas›n› kontrol etmekiçin kullan›l›r. X çizelgesinde kullan›lmas› gerekenüst kontrol limiti (ÜKL), alt kontrol limiti (AKL)ve ortalama de¤erler (OD) Figür 35'de verilenformüller vas›tas› ile hesaplan›r.

Elde edilen bu de¤erlerle ile de tüm gözlemlerinortalamalar› ve tüm setlerin de¤er aral›¤›ortalamalar› bulunabilir. Bu hesaplamalar daafla¤›da gösterilmektedir.

X1+X2+...+Xm

mn=Ortalamalar›n Ortalamas›:

R1+R2+...+Rm

mR=Aral›k De¤erleri Ortalamas›:

ÜKL

OD

AKL

Örnek Set Numaras› (j=1m)

X Çizelgesi içinKontrol Limitleri:

ÜKL=X+A2R=

OD=X=

AKL=X-A2R=

OrtalamaX

Not: A2 örnek setteki gözlemsay›s›na (n) göre de¤iflen bir kat

say›d›r.

X çizelgesine benzer bir flekilde R çizelgesi dekullan›lacak üst kontrol limiti (ÜKL), alt kontrollimiti (AKL) ve ortalama de¤er (OD) Figür 36'daverilen formüller ile hesaplanabilir.

Figür 35: X Kontrol Çizelgesi

KO

NTR

OL

AfiA

MA

SI(C

ON

TRO

L)

X

=

73

Deneme Kontrol Limitlerinin Do¤rulanmas›

X ve R kontrol çizelgeleri gelifltirildikten sonranorma l ku l l an ›ma koymadan öncedo¤ruluklar›n›n kontrol edilmesi genel biruygulamad›r. Bunun için önce deneme limitlerinigelifltirirken kullan›lan örnek set verileri tekrarkullan›labilir.

Bu veriler kontrol çizelgelerine konuldu¤u zamanverilerin kontrol limitleri d›fl›na düflmemesigerekir. E¤er limit d›fl›nda bir veya daha fazlanokta var ise veriler stabil olmayan, kontrol d›fl›bir zamanda toplanm›fl demektir. Bu durumdaprosesin kontrol alt›nda oldu¤u düflünüldü¤übaflka bir zamanda veriler toplanarak tekrardeneme limitleri gelifltirilmelidir. E¤er kontrollimitleri d›fl›na düflen bir veri olmaz ise, gelifltirilençizelgelerin do¤rulu¤u kabul edilmifl olunur.

Çizelgelerin do¤rulu¤u hakk›nda daha fazlagüven duyulmak istenirse prosesten 15 yeniörnek set daha al›n›p kontrol çizelgelerinekonulabilir. Normal d›fl› bir durum gözlenmezise gelifltirilen çizelgeler art›k referans olarak

kabul edilir ve istatistiksel proses kontrolüçal›flmalar›nda kullan›lmaya bafllan›r.

12.5.3 Kontrol Plan›n›n Gelifltirilmesi

Prosesin kalite kontrolü yap›l›rken genel prensipküçük örnek setleri al›p (örne¤in n=5) örneklemes›kl›¤›n› (frekans›n›) fazla yapmakt›r. Zamaniçerisinde prosesin kontrol alt›nda kald›¤›konusunda güven seviyesi artar ise örnek almas›kl›¤› da do¤al olarak azalabilir.

6-Sigma sürecinin “‹yilefltirme” ad›m›ndasa¤lanan baflar›n›n normal çal›flma sürecindede devam etmesini, performans›n en az›nda buseviyede kalmas›n› sa¤lamak için sürecin buradagelifltirilen ‹PK kontrol çizelgeleri ile devaml›monitör ediliyor olmas› gerekmektedir. Busüreçte al›nan örnekteki de¤erler gerek Xçizelgesi gerekse de R çizelgesindeki limitlerind›fl›na ç›kmas› durumunda proses durdurulur,de¤iflimin kök-nedenleri araflt›r›l›r, bu nedeniortadan kald›rmak için çözümler üretilir vesonunda proses üzerinde gerekli düzenlemeleryap›l›r.

ÜKL

OD

AKL

Örnek Set Numaras› (j=1-m)

De¤erAral›¤›

R

R Çizelgesi içinKontrol Limitleri:

ÜKL=D4R

OD=R

AKL=D3R

Not: D3 ve D4 örnek setteki gözlemsay›s›na (n) göre de¤iflen bir kat

say›lard›r.

Figür 36: R Kontrol Çizelgesi

=

KO

NTR

OL

AfiA

MA

SI(C

ON

TRO

L)

74

Bununla birlikte prosesin kontrol d›fl› olmas› içinsadece verilerin çizelgede bulunan kontrollimitlerinin d›fl›na düflmesi flart de¤ildir. Limitleriçinde kald›¤› s›rada da proseste normal-d›fl› birdurum gözlenirse proses kontrol d›fl› olmuflkabul edilir. Bu durumda da hataya sebep olannedenler ortadan kald›rmaya çal›fl›larak prosesinnormal seyrine dönmesi sa¤lan›r.

Afla¤›daki bölümde örnek uygulama olarakproses ç›kt›s› olan “ekmek gramaj› kontrolü”için gerekli kontrol çizelgeleri gelifltirilecektir.

Örnek Uygulama:

6-Sigma sürecinin bir önceki ad›m› olan‹yilefltirme Aflamas›nda hatal› proses ç›kt›s›n›azaltmak için gerekli baz› iyilefltirmeler yap›lm›flt›.Bu aflamada ise elde edilen bu kazan›m›n herzaman muhafaza edilmesi için gerekli kalite

kontrol sistemati¤inin kurulas› ve bu anlamdaproses performans›n›n monitör edilmesigerekmektedir.Bu bölümde uygulama örne¤i olan ekmekhamuru haz›rlama ve piflirme sürecinde ekmekgramaj› için kontrol sistemati¤ini gelifltirilecektir.Yukar›da aç›kland›¤› üzere prosesin müflteribeklentilerini karfl›lad›¤› ve stabil oldu¤u birzaman diliminde prosesten 25 örnek seti (m)al›nm›flt›r. Her bir örnek setindeki gözlem say›s›(n) ise 5 âdettir. Örnek setleri ve gözlemde¤erleri Tablo 11 verilmifltir.Görülece¤i üzere tabloda ayr›ca örnek setide¤er aral›¤›, örnek seti ortalamalar›, tüm de¤eraral›klar› ortalamalar› ve son olarak ta tüm gözlemortalamalar› hesaplanm›flt›r.

Tablo 11: Ekmek Gramaj› Verileri

Ekmek Gramaj› Gözlem De¤erleri Hesaplamalar

ÖrnekNo (j)

Gözlemler (n) Rj Xj

1 2 3 4 5

1 353 347 349 350 353 6 350,4

2 354 350 354 347 348 7 350,6

3 351 352 350 356 352 6 352,2

4 351 351 348 345 352 7 349,4

5 344 351 349 351 350 7 349,0

6 351 355 347 347 354 8 350,8

7 352 350 351 355 349 6 351,4

8 351 351 349 350 344 7 349,0

9 351 352 349 353 349 4 350,8

10 347 352 349 347 348 5 348,6

11 348 353 349 350 346 7 349,2

KO

NTR

OL

AfiA

MA

SI(C

ON

TRO

L)

75

Bu aflamada yukar›da hesaplanan ve tablodagösterilen de¤erler kullan›larak X ve R kontrolçizelgeleri için s›ras› ile ÜKL, OD ve AKLhesaplanabilir. Bu hesaplama ifllemleri afla¤›dagösterilmektedir.

X Çizelgesi Kontrol Limitleri:

Not: A2 de¤eri gözlem say›s› n=5 için ‹PKtablolar›ndan elde edilmifltir.Figür 37'de kontrol limitleri ve kontrol limitlerinihesaplamak için kullan›lan 25 örnek set verilerigösterilmektedir. Görüldü¤ü gibi örnek setverilerinin tümü kontrol limitleri aras›ndakalmaktad›r. Bu toplanan verilerin stabil birprosesten oldu¤u anlam›na gelmektir. Budurumda deneme kontrol limitleri bundansonraki süreçte de ÜKL ve AKL olarakkullan›labilecektir.

12 351 355 352 351 347 8 351,2

13 350 353 351 354 352 4 352,0

14 349 350 352 347 349 5 349,4

15 352 348 351 348 352 4 350,2

16 349 346 351 350 348 5 348,8

17 356 350 350 353 352 6 348,8

18 354 346 350 349 348 8 349,4

19 350 353 352 351 347 6 350,6

20 346 350 352 349 351 6 349,6

21 354 348 350 350 347 7 349,8

22 353 350 349 349 348 5 349,8

23 349 347 350 345 348 5 347,8

24 351 350 351 353 347 6 350,4

25 354 351 349 349 351 5 350,8

Tüm De¤er Aral›klar› Ortalamas› 6,0

Tüm Gözlemlerin Ortalamas› 350,0

KO

NTR

OL

AfiA

MA

SI(C

ON

TRO

L)

ÜKL= X + A2R = 350,0 +0,577*6,0 = 353,5=

OD= X = 350,0

AKL=X - A2R= 350,0 - 0,577* 6,0 = 346,5

=

=

76

Benzer hesaplama ile,R Çizelgesi Kontrol Limitleri:ÜKL= D4R = 2,114*6,0=12,68

OD= R = 6,0

AKL= D3R= 0*6,0=0

Not: D3 ve D4 de¤erleri gözlem say›s› n=5 için‹PK tablolar›ndan elde edilmifltir.

X - Çizelgesi

Örnek Set Numaralar›

355

354

353

352

351

350

349

348

347

346

3451 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

Örn

ek S

et

Ort

ala

mas›

(g

ram

)ÜKL

AKL

OD

Figür 37: Ekmek Gramaj› ‹çin X Kontrol Çizelgesi

Bu hesaplamalara dayal› olarak R-KontrolÇizelgesi ve deneme limitleri hesaplan›rkenkullan›lan 25 örnek set verisi Figür 38'degösterilmektedir. X-Kontrol Çizelgesindekiduruma benzer olarak burada da tüm verilerkontrol limitleri aras›nda kalmaktad›r. Budurumda verilerin stabil bir prosesten topland›¤›ve elde edilen kontrol limitlerinin bundan sonranormal süreci kontrol için de kullan›labilece¤iortaya ç›kmaktad›r.

KO

NTR

OL

AfiA

MA

SI(C

ON

TRO

L)

77

6-Sigma sürecinin Kontrol Aflamas› olan bubölümde performans veya kalite kriteri olaraksadece “ekmek gramaj›” ele al›nm›flt›r. Bu kalitekriteri için kontrol sistemati¤i gelifltirilmifl vegerçek veriler kullan›larak gerekli kontrolçizelgeleri gelifltirilmifltir. 6-Sigma çal›flmas›ndasürekli geliflim sa¤lanmas› için sadece “ekmekgramaj›” için de¤il di¤er kritik performansparametreleri içinde de kontrol çizelgelerioluflturulmas› gerekmektedir.

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

Örnek Set Numaralar›

Örn

ek S

et

De¤

er

A¤

›rl›¤

› (g

ram

)

1

23

4

56

78

9

10

111213

14

15

R - Çizelgesi

ÜKL

AKL

OD

Figür 38: Ekmek Gramaj› ‹çin R Kontrol Çizelgesi

KO

NTR

OL

AfiA

MA

SI(C

ON

TRO

L)

78

13. SON SÖZfiirketlerimizin küresel oyuncularla rekabetetmede gittikçe zorland›¤› flu günlerde inovatifaç›l›mlara ihtiyaç her geçen gün artmaktad›r.Müflteri beklentilerini do¤ru alg›lama, flirketsüreçlerini ona göre yap›land›rma ve modelleme,etkin performans kriterlerini belirleme vesonuçlar› denetleme rekabetçi olmak isteyenflirketler için önemli çal›flma alanlar› olmufltur.6-Sigma metodolojisi bu anlamda flirketlerepazardan bafllayan ve tekrar pazara giden tümsüreçleri yap›land›rma, yönetme ve iyilefltirmeanlam›nda bir rehber sunmaktad›r. Metodungerçek rakamlara dayal› olarak çal›flmas› veflirketin karl›l›¤›na yönelik sonuç-odakl› felsefesimetoda son y›llarda ilginin artmas›na sebepolmufltur.6-Sigma K›lavuzu ülkemizde metot hakk›ndahaberdarl›¤›n artmas› ve kullan›m›n›nyayg›nlaflmas› amac›na yönelik tasarlanm›fl özetbir doküman niteli¤indedir. K›lavuzda, metothakk›nda hem k›sa teorik bilgilendirme hem depratik bir uygulama örne¤i sunmufltur.Örnek uygulamada da görülece¤i üzeremetodun kullan›m› oldukça basit, fakat bunakarfl›l›k finansal getirileri oldukça büyükolabilmektedir. Bu anlamda, metot sektör veflirket büyüklü¤ünden ba¤›ms›z tüm iflletmelerdekullan›labilir özelliktedir.

13.Son Söz

79

14. GENEL REFERANSLARPande, P. S., Neuman, R. P., Cavanagh, R. R.,2002, “The Six Sigma Way”, McGrawHill, NewYork.Plzdek, T., 2001, “The Six Sigma Handbook”,McGrawHill, New York.Creveling, C. M., Slutsky, J. L., Antis, D., 2003,Design for Six Sigma, Prentice Hall, New Jersey.Kotler, P., 2003, “Marketing Management”,Prentice Hall, New Jersey.Montgomery, D. C., 2005, “Introduction toStatistical Quality Control”, John Wiley,Massachusetts.Bank, J., 2002, “Total Quality Management”,Prentice Hall, New Jersey.Motorola University,www.motorola.com/motorolauniversity.jspAmerican Society for Quality, www.asq.orgSix Sigma Academy, www.6-sigma.comSix Sigma Quality Resources, www.isixsigma.com

14.GenelReferanslar

Meflrutiyet Caddesi No. 62 Tepebafl› 34430 - ‹stanbul Tel: (0212) 252 29 00 Faks: (0212) 249 50 07 e-posta: kobi@iso.org.tr‹SO Yay›n No: 2011/28

‹STANBULSANAY‹ ODASI