Six Sigma'nin anlami, hedefi, metodu, kullandigi araclar, tarihcesi anlatilmis, bazi metod ve araclarin ayrintisina da kisaca deginilmistir.
...
Web'den erisilebilir bir Ingilizce sunumun Turkcelestirilmesinden ibarettir.
....
Understanding of six sigma, History, methodology, tools... are mentioned and some of tool and technics are explained in more detailed way. (for generating open source Turkish quality and six sigma library - an openly accessible PPT is used)
....
ACIK KAYNAK TURKCE KALITE KITAPLIGI OLUSTURMA PROJESI kapsaminda uretildi 11 Nisan 2014
Country level cost saving with hospital inventory system.
Six Sigma 'ya Giris
1. Six Sigma’ya Giris v.1
Acik Kaynak Turkce materyali gelistirme projesi kapsaminda uretildi – S3
11.04.2014 Cuma msaid@email.com
2. Six Sigma. . .
— Bir isi yaparken milyon fırsat için 3.4 kusuru temsil eden
performans hedefi…
— Tasarım ürünleri , süreçleri ve / veya hizmetlerini geliştirmek icin
kullanılan bir dizi araç ve yöntem…
— Müşteri beklentileri dahilinde standart sapmasayısını gösteren
istatistiksel bir ölçü…
— Bir iş ve süreçlerini yönetmek için bir disiplinli , gerçeklere dayalı
bir yaklaşım…
— Müşteri ihtiyaçlarının farkındalığıni, performans ölçümünu ve iş
geliştirmeyi daha fazla teşvik etmek icin bir vasıta…
3. µ
σ
Sigma?
Sigma veri popülasyonun standart sapmasını
temsil eden greek alfabesi harfidir.
Sigma varyasyonun
(degiskenligin)olcusudur
Verinin yayilimi
4. Varyasyon?
— Varyasyon; surecin,
materyalin, personelin…(X)
her seferinde ayni sonucu (Y)
uretememesi anlamina gelir.
— Tum sureclerin varyasyonu
(degiskenligi) vardir.
— Varyasyon doğrudan müşteri
deneyimleri etkiler.
-10
-5
0
5
10
15
20
Musteri “ortalama”yi hissetmez!
5. Surec Performansi ?
— Musteri pizzasinin erken
teslim edilmesini ister!
— Garanti = “30 dakika ve daha az teslim suresi”
— Performansi olctu ve ortalama teslim suresini
23.5 dakika buldu isek?
— Teslim performansi cok iyi midir?
— Musterilerimiz hizmetten memnun mudur?
6. Zamaninda teslim?
Varyasyona
bakmalisiniz
s
x
30 dk ve asagisi
10 20 30 40 50
Ortalama olup biteni anlatmakta eksik kalir. Ortalamayi
varyasyonla beraber ele aldiginizda daha gercekci
degerlendirme yaparsiniz.
s
7. Performansi artirmak icin varyasyonu azalt
Standart sapmanin kac
olmasi musteri beklentilerinize,
isinizin turune uyar?
s
x
30 dk. ve asagisi
0 10 20 30 40 50
Ortalama olup biteni anlatmakta eksik kalir. Ortalamayi
varyasyonla beraber ele aldiginizda daha gercekci
degerlendirme yaparsiniz.
8. Sigma olcegi
Sigma % iyi % kotu DPMO
1 30.9% 69.1% 691,462
2 69.1% 30.9% 308,538
3 93.3% 6.7% 66,807
4 99.38% 0.62% 6,210
5 99.977% 0.023% 233
6 99.9997% 0.00034% 3.4
DPMO: Islem basina dusen milyonda bir hata sayisi -
Defects per million opportunities olcege donusturulmus
olur. Boylece tum sektorler ayni dilde konusabilir
9. 3 SIGMA 6 SIGMA
ABD’de gunde 964 U.S.
ucus iptali
Uc haftada bir ucus iptali
Polisin her dort dakikada 7
hatali tutuklama yapmasi
Ayda 4’den az hatali
tutuklama
Bir eyalette, yilda 5,390
hastanin yatagindan dusmesi
Dort yilda bir yataktan
dusme yasanmasi
Saatte, 47,283 uluslar arasi
skype gorusmesinin
kesilmesi
Ayni sayida kesilmenin
gerceklesmesinin iki yili
bulmasi
10. Six Sigma’nin tarihi
1736: Fransiz
matematikci
Abraham de
Moivre normal
dagilim uzerine
makale yazdi
1896: Italyan sosyolog Vilfredo
Alfredo 80/20 kurali ve Pareto
dagilimini tanitti
1924: Walter A. Shewhart “control
chart” ve surec problemlerinde
“common cause-special cause”
farkliligini ortaya koydu.
1941: Alex Osborn, BBDO
baskani “brainstorming”in
kurallarini ortaya koydu
1949: ABD Savunma Bakanligi
“Failure Mode Effects and Criticality
Analysis” uygulamasi icin dokuman
yayinladi
1960: Kaoru Ishikawa
meshur cause-effect
diagramini tanitti
1818: Gauss normal dagilim, ihtimal
hesaplari ve hipotez testi kullanarak
hata analiz olcum matematigini
kesfetti.
1970s: Dr. Noriaki Kano iki
boyutlu kalite modelini ve
“kalitenin uc turunu” ortaya
koydu
1986: Motorola basmuhendisi
bilimadami Bill Smith, Six Sigma
ve kurallarini ortaya koydu
1994: Larry Bossidy lAllied
Signal’da six sigma uyguladi
1995: Jack Welch Gede
six sigma uyguladi
13. DMAIC
(Six Sigma gelistirme metodolojisi)
AMAC
DEFINE
Gelistirme firsatlarini
BELIRLE
AMAC
MEASURE
Halihazir
Performansi
OLC
AMAC
ANALYZE
Problemin kok
nedenini
ANALIZ ET
AMAC
IMPROVE
Kok sebepleri elimine
icin sureci
GELISTIR
AMAC
CONTROL
Kazanimlarin
surdurulebilirligini
saglamak icin sureci
KONTROL ET.
GEREC:
• Dusuk kalitenin
maliyeti(COPQ)
• Paydas gorusleri-
Voice of the
Stakeholder (VOS)
• “Project Charter”
• Cari (As-Is) Surec
haritalari
• Metrikleri (Y)
GEREC:
• Kalite icin kritik
hususlar (Critical to
Quality
Requirements)
(CTQs)
• Sample belirleme
plani
• Yeterlik analizi
• Failure Modes and
Effect Analysis
(FMEA)
GEREC:
• Histogram,
Boxplots, Multi-
Variate Charts
• Hypotez Testi
• Regresyon Analizi
GEREC:
• Cozum secim
matrisi
• Beklenen
durum(To-Be) surec
haritalari
GEREC:
• Control Chart
• Beklenmedik durum
veya Aksiyon
planlari
Define Measure Analyze Improve Control
14. Define – Sorun nedir?
— Sorun nedir? Sorun Y=f(x1,x2,x3) denklemindeki Y’dir.
— Problemin organizasyona maliyeti nedir ?
— Paydaslar / karar mercileri kimlerdir ?
— Kaynak ve beklentileri nasil paylastirabiliriz ?
Project
Charter
Voice of
the
Stakeholde
r
Stakeholders$
Cost of
Poor
Quality
15. Define – Cari (As-Is) surec
Simdiki surec isleyisimiz nasildir?
Move-It! Courier Package Handling
Process
AccountingFinalizingDelivery
Out-SortSupervisorOut-SortClerk
Accounts
Supervisor
Accounts
ReceivableClerk
WeightFeeClerkDistanceFeeClerkIn-SortSupervisorIn-SortClerkMailClerkCourier
Observ e package
weight (1 or 2) on
back of package
Look up
appropriate
Weight Fee and
write in top middle
box on package
back
Take packages
f rom WeightFee
Clerk Outbox to
A/RClerkInbox.
Add Distance &
WeightFees
together and write
in top right box on
package back
Circle Total Fee
and Draw Arrow
f rom total to
sender code
Take packages
f rom A/RClerk
Outbox to
Accounts
Superv isorInbox.
Write Total Fee
f rom package in
appropriate
Sender column on
Accts. Supv .’s log
Add up Total # of
Packages and
Total Fees f rom
log and create
clientinv oice
Deliv er inv oiceto
client
Submit log to
General Manager
at conclusion of
round.
Take packages
f rom Accounts
Superv isor
Outbox to Out-
Sort ClerkInbox.
Draw 5-point Star
in upper right
corner of package
f ront
Sort packages in
order of Sender
Code bef ore
placing in outbox
Take packages
f romOut-Sort
Clerk Outbox to
Out-Sort
Superv isorInbox.
Observ e sender
and receiv er
codes and make
entry in Out-Sort
Superv isor’s log
Deliv erPackages
to customers
according to N, S,
E, W route
Submit log to
General Manager
at end of round
Submit log to
General Manager
at end of round
Halihazirdaki(cari) surecin isleyisi konusunda herkes
hemfikir mi? Deger olusturmayan(non-value added)
adimlari tespit edebilir miyiz?
16. Define – Musteri gereksinimleri
CTQ’lar nelerdir? Musteriyi ne tatmin eder?
MUSTERI
BEKLENTISI
Voice of the Customer
ANAHTAR
HUSUSLAR
Key Customer Issue
KALITE ICIN KRITIK
NOKTALAR
Critical to Quality
IKINCIL ARASTIRMA
BIRINCIL ARASTIRMA
ANKET
Market
Data
Sektordenalinan
bilgi
Musteriden
gelen
Endustride
kiyaslama
ODAK GRUP
Halkla
iliskiler
Musteri
deneyimleri
GOZLEM
17. Measure – Simdiki durumunu olc
Simdiki performans duzeyini olc?
50403020100
95% Confidence Interval for Mu
26.525.524.523.522.521.520.519.5
95% Confidence Interval for Median
Variable: 2003 Output
19.7313
8.9690
21.1423
Maximum
3rd Quartile
Median
1st Quartile
Minimum
N
Kurtosis
Skewness
Variance
StDev
Mean
P-Value:
A-Squared:
26.0572
11.8667
25.1961
55.2907
29.6100
23.1475
16.4134
0.2156
100
0.240771
0.238483
104.349
10.2152
23.1692
0.854
0.211
95% Confidence Interval for Median
95% Confidence Interval for Sigma
95% Confidence Interval for Mu
Anderson-Darling Normality Test
Descriptive Statistics
— Sample some data / not all data
— Current Process actuals measured
against the Customer expectation
— What is the chance that we will
succeed at this level every time?
18. Measure – Basarisizlik ve riskler
Sureclerimiz hangi noktada ve neden basarisiz?
X1
X2
X4
X3
etc
19. Six Sigma
Analyze – Potansiyel kok nedenler
Surecimizin basarisini neler etkiler?
y = f (x1, x2, x3 . . . xn)
Ishikawa Diagrami
(Balik kilcigi)
22. Improve – Cozum gelistir
En iyi cozumu nasil buluruz?
Solution Sigma Time CBA Other Score
Zaman
Kalite
Maliyet
Six Sigma
COZUM
Uygulama Plani
Cozum secim matrisi
☺ IYI
DENEME
IYI
FIKIR X
COZUM
DOGRU YANLIS
UYGULAMA
KOTUIYI
23. Control – Cozumun faydalarini surekli kil
Kazanimlarimizi yeni surecler haline nasil getirebiliriz?
0 10 20 30
15
25
35
Observation Number
IndividualValue
Mean=24.35
UCL=33.48
LCL=15.21
— Bazi varyasyonlar normaldir. X’in ne kadar dusuk ve yuksek seviyede
oldugunda Y’yi zararli duzeyde etkilemeyecegini bilmeliyiz.
— Kontrol muafiyetleri olusturmaliyiz
Process Owner: Date:
Process Description: CCR:
Measuring and Monitoring
Key
Measure
ments
Specs
&/or
Targets
Measures
(Tools)
Where &
Frequency
Responsibility
(Who)
Contingency
(Quick Fix)
Remarks
P1 - activity
duration,
min.
P2 - # of
incomplete
loan
applications
Process Control System (Business Process Framework)
Direct Process Customer:
Flowchart
Customer Sales Branch ManagerProcessing
Loan Service
Manager
1.1
Application&Review
1.2
Processing
1.3
Creditreview
1.4
Review
1.5
Disclosure
Apply for
loan
Review
appliation for
completeness
Application
Complete?
Complete
meeting
information
No
24. DFSS – Dizayn Metodu
(Design for Six Sigma)
— Kullanim
— “Sifir”dan yeni surec, urun, ve/veya hizmet’ler dizayn etmek
— Surec gelistirme yeterli gelmediginde eski surecler yerine yenilerini koymak
— DFSS’nin DMAIC’dan metod olarak farki
— Projeler tipik olarak 4-6 ayliktir
— Musteri gereksinimleri - Customer Requirements (CTQs)’nin neler oldugu detayli
olarak belirlenir
— Kiyaslama(benchmarking) ve simulasyon uzerinde onemli vurgu yapilir;
halihazirdaki performans duzeyi(baseline) uzerinde daha az durulur.
— Gerecler
— Multi-Generational Planning (MGP)
— Quality Function Deployment (QFD)
Define Measure Analyze Develop Verify
25. — Organizasyon islevleri ve departmanlari arasinda Six Sigma farkindaligini
artirmak ve projenin basarisi icin calisan destegi saglamak icin calisirlar.
— Black Belts and Green Belts’ler tarafindan yonetilecek potansiyel proje konularini
belirlerler
— Identify, select, and support Black Belt
Green Belt adaylarini belirler ve desteklerler
— 2-3 gunluk workshopa katilmalari yeterlidir.
— Six Sigma methodolojileri ve gelismis araclari kullanabilir,
— Tam zamanli Six Sigma projesi icin calisir.
— Kendi isi icin temel SS gereclerini ve DMAIC metodolojisini
kullanmayi bilir, daha alt duzey projeleri yonetir
BlackBeltGreenBeltSampiyonlar
26. Bazi konularda detaylar
♦ Problem tanimlama
♦ Problemi rafine etme
♦ Sureci anlama
♦ Potansiyel X’lerden Kritik X’leri bulma
♦ Gelistirme
♦ Kontrol
1.00.50.0-0.5-1.0
USLLSL
Process Capability Analysis for Sept
% Total
% > USL
% < LSL
% Total
% > USL
% < LSL
% Total
% > USL
% < LSL
Ppk
Z.LSL
Z.USL
Z.Bench
Cpm
Cpk
Z.LSL
Z.USL
Z.Bench
StDev (Overall)
StDev (Within)
Sample N
Mean
LSL
Target
USL
12.62
12.62
0.00
6.35
6.35
0.00
13.04
13.04
0.00
0.38
4.40
1.14
1.14
*
0.51
5.87
1.53
1.53
0.221880
0.166425
23
-0.02391
-1.00000
*
0.23000
Exp. "Overall" PerformanceExp. "Within" PerformanceObserved PerformanceOverall Capability
Potential (Within) Capability
Process Data
Within
Overall
Sept 20Sept 13Subgroup
0.5
0.0
-0.5
IndividualValue
9/259/13Date
2
1
Mean=0.03
UCL=0.5293
LCL=-0.4693
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0.0
MovingRange
1
R=0.1877
UCL=0.6134
LCL=0
I and MR Chart for Sept
Receipt /
Extract
Requal Group
Remit
Data Cap
Inventory
Start Size Sorts
Control
Docs
Open Pull & Sort
Verify
Pass 1
Key from
image
Balance
Pass 2
Rulrs
Perfection
No
Prep cks Ship to IP
Full Form
QCReview
Ship to
Cust
Vouch
OK
Prep
Folders /
Box
Yes
No
Vouchers
Full Form
Ck / Vouch
Yes Prep cks,
route
vouch
27. Problem tanimlama: ilk seferde sonuc - DEFECT
ADIM 1
ADIM 2
ADIM 3
ADIM 4
Bozuk 10 Birim
100 Birim
100
90
87
Bozuk 3 Birim
Bozuk 2 Birim
85
Outputs / Inputs
100 / 100 = 1
90 / 100 = .90
87 / 90 = .96
85 / 87 = .97
Ilk bakista uretimin
85% oldugu
sanilabilir (85/100)
FAKAT…
“Ilk seferde sonuc”
(1 x .90 x .96 x .97
= .838)
First Pass Yield -
Ilk seferde
sonuc(FPY): Verili
her bir birim ve
islemin calisma
tekrarlanmadan
hatasiz
gerceklestirilmesi.
28. Problem tanimlama - REWORK
ADIM 1
ADIM 2
ADIM 3
ADIM 4
Re-Work
10 Units
100 Birim
Re-Work
3 Units
Re-Work
2 Units
CIKTI / GIRDI
90 / 100 = .90
97 / 100 = .97
98 / 100 = .98
.90 x .97 x .98 = .855
100 Birim
100 Birim
100 Birim
100 Units
Rolled Throughput
Yield (RTY):
Her surec
basamaginin
mahsulu ayri ayri
degerlendirilir.
Surecteki yeniden
calismanin(rework)
etkisini belirler.
30. RTY ornegi – Sigorta borc basvurusu
Roll Throughput Yield
50/50 = 1
(50-7-2)/50 = .82
(43-6)/43 = .86
(43-1-2)/43 = .93
1 x .82 x .86 x .93 = .66
Application
Underwrite
Complete Full
Paperwork
Close
50
Fails
Underwriting
Decide not to
borrow
2
6
2
7
1
42
50
43
43
Problem tanimlama
Surecin 66% etkinlikle
calistigini soyleyebiliriz
31. HISTOGRAM
Hangi degerlerin hangi
siklikta gerceklestigini
gostererek nisbi
meydana gelme
sikligini gosterir.
Histogram veri
dagiliminin sekil,
merkezilik ve yayilma
ozelliklerini gosterir ve
uclarda bulunan
degerleri aciga cikarir.
Problem tanimlama - DAGILIM
5004003002001000
40
30
20
10
0
C8
Frequency
Histogram of Cycle Time
32. Problem tanimlama – ISTATISTIKLE ANLA
40032525017510025
95% Confidence Interval for Mu
9484746454
95% Confidence Interval for Median
Variable: CT
55.753
61.098
69.947
Maximum
3rd Quartile
Median
1st Quartile
Minimum
N
Kurtosis
Skewness
Variance
StDev
Mean
P-Value:
A-Squared:
84.494
75.664
90.417
444.000
105.000
66.000
31.000
1.000
170
8.26356
2.31712
4569.81
67.6003
80.1824
0.000
6.261
95% Confidence Interval for Median
95% Confidence Interval for Sigma
95% Confidence Interval for Mu
Anderson-Darling Normality Test
Descriptive Statistics
33. Pareto – The Pareto principle states that 80% of the impact of the
problem will show up in 20% of the causes. A bar chart that displays by
frequency, in descending order, the most important defects.
Problem Identification
(W
eb)Others
Non-WEB
1596
13.586.5
100.086.5
100
50
0
100
80
60
40
20
0
Defect
Count
Percent
Cum %
Percent
Count
Pareto Chart for WEB
34. Cok seviyeli Pareto – Baslangic paretosu verisini alt gruplara ayirin
(odak moktasinin rafine edilmesine, netlesmesine yardim eder)
Problemi rafine etme
(W
eb)Others
Non-WEB
1596
13.586.5
100.086.5
100
50
0
100
80
60
40
20
0
Defect
Count
Percent
Cum %
Percent
Count
Pareto Chart for WEB
Others
One Time and On Going
One Time
Annual
16133545
14.711.932.141.3
100.085.373.441.3
100
50
0
100
80
60
40
20
0
Defect
Count
Percent
Cum %
Percent
Count
Pareto Chart for Type
35. Problemi rafine etme
BALIK KILCIGI DIAGRAMI: Sorunun beyin firtinasi ile belirlenen kok
nedenlerini farkli dallarda organize eder. Cause & Effect diagrami ve
Ishikawa diagrami olarak da bilinir.
37. Sureci anlama – Surec haritalamasi
Receipt /
Extract
Requal Group
Remit
Data Cap
Inventory
Start Size Sorts
Control
Docs
Open Pull & Sort
Verify
Pass 1
Key from
image
Balance
Pass 2
Rulrs
Perfection
No
Prep cks Ship to IP
Full Form
QCReview
Ship to
Cust
Vouch
OK
Prep
Folders /
Box
Yes
No
Vouchers
Full Form
Ck / Vouch
Yes Prep cks,
route
vouch
SUREC HARITASI Surece asine olmayan kimselerin is akisi boyunca
sebepler arasi etkilesimi anlamalarina yardimci olur. Deger olusturan ve
olusturmayan adimlari kapsamalidir
38. Operations
HR /
Recruit
Training
Start
Manually
Update HR
Billet Request
Create
Staff
Billet
Review
Staff
Billet
Check off
desired
returnee
staff & "need
to retrain"
list
Send Letters
to desired
staff
Do they
respond?
Call (3x)
No
Have we
hired
enough?
Stop!
Yes
Rev
original
billet &
call
uncheck
ed
Interview /
pre-hire
Meet Fleet
hiring
criteria
Stop!
No
Place into
dept
Yes
show up
orienta
tion
Call
3X
No
To Floor
schedule
for
training
Show
up?
Call
1X
No
Train
Pass?
Need OJT
Re-Tng
No
HR sends
req for
staffing
nos.
Create daily peak
staff need plan
Add 30% to
the required
no.
What if the
returnee is
already
working here
on another
program?
Currently
send the ltr
anyways
Do they
want to
work this
peak?
Do they
want to
stay on the
list
No
Take off
IPS
system
No
Set 14
month
flag (on
IPS?)
Yes
Yes
Add 40% to
staff needed
Yes
New &
Other
People
call in
Wait List
No Rank as
"1 2 3"
New
Update
IPS
Compare to
original Billet rpt
Call employee
(3x)
Can they
make it?
Action
Plan
No
To Floor
Yes
Reach
Yes
Update
IPS
Gen rpt for
Ops Kronos
Recruit
Gen Event Roster
rpt in IPS
No
No
Yes
OJT
Make
it?
Yes
Yes
No
Yes
Hire in 1-
2 order
(3's are
not
placed)
Notify
HR
Need re
-train
No Yes
Do they
want to
work this
peak?
Do they
want to
stay on the
list
No
Yes
Set 14
month
flag (on
IPS?)
Take off
IPS
system
Have we
hired
enough?
Call Wait
List
NoYes
Stop!
Yes
No
No
Yes
Yes
39. Potansiyel X’den to Kritik X’e…
HIPOTEZ TESTI ile, ciktilarin topladigimiz hangi girdilere izafe
edilebilecegi (temel tanimlayicilar olduklarini), hangi girdilerden
etkilendigi – (haftanin gunleri, nobet degisimleri, supervisorler,
lokasyonlar, makine tipi, is tipi, affect the output…vb) belirlenir.
Istatistiksel olarak, bir nobet ekibi daha fazla hata yapmakta
midir veya daha uzun surede mi is gormektedirler? Haftanin
belli gunleri daha fazla mi hata yapiliyor? Bir uretim birimi
digerinden daha mi hizli?
“Y” surecin bagimli cikti degiskenidir. Diger ifadeyle, cikti, girdi
degiskenlerinin fonksiyonudur
(Y=f(x1, x2, x3…).
40. Potential X to Critical X
A Design of Experiment (DOE): sureci etkileyen faktorler
(Xs) ile surecin ciktisi (Y) arasindaki iliskiyi belirleyen
organize ve yapilandirilmis metot.
X1’in yanlizca Y uzerindeki dogrudan etkisi degil, X1 ve
X2’nin Y uzerindeki birlikte etkileri degerlendirilebilir.
DOE bir girdinin(x1) diger girdi(x2) ve cikti(Y)
uzerindeki etkisini belirler.
Hangi girdilerin ciktida degisime izafe edilecegini bulabildigimizde, girdideki
degisimin ciktiya etki derecesini Design of Experiment (DOE) ile bulabiliriz.
41. Potential X to Critical X - DOE
P2JamSKDCDELJams
High
Low
High
Low
High
Low
High
Low
1.4
1.3
1.2
1.1
1.0
Elapsed
Main Effects Plot (data means) for Elapsed
1 3 1 3 1 3 1 3
1.00
1.25
1.50
1.00
1.25
1.50
1.00
1.25
1.50
1.00
1.25
1.50
Jams
DCDEL
SK
P2Jam
3
1
1
3
1
3
1
3
Interaction Plot (data means) for Elapsed
X’lerin Y uzerinde
dogrudan etkileri
X’lerin birbiri ile
etkilesimleri
42. Potential X to Critical X
DOE Optimize edici:
Istatistiksel olarak
Cikti’nin (Y) optimize
edilen girdilere (X)
dayali olarak
belirlenmesidir.
43. Gelistirme
Hangi girdinin (X) hangi duzeyde ciktiyi (Y) etkiledigini
ogrendikten sonra,
Gelistirme alternatifleri, maliyet fayda durumu ile sonuca
katkisina birlikte odaklanarak degerlendirilir.
Tum X’leri gelistirmeye calismayiz. En buyuk etkiyi olusturan,
mali olarak ve musteri bakisiyla gelistirilmesi en uygun olan
uzerinde dururuz.
44. Kontrol
Gelistirme yapildiktan sonra sorulacak soru:
1. Gelistirmenin sonucu Design of Experiment ile tahmin
ettiklerimizle uygunluk gosteriyor mu?(sonuc bekledigimiz
gibi mi)
2. Istatistiksel olarak gelistirme oncesinden farklilik bulunuyor
mu?
1.00.50.0-0.5-1.0
USLLSL
Process Capability Analysis for Sept
% Total
% > USL
% < LSL
% Total
% > USL
% < LSL
% Total
% > USL
% < LSL
Ppk
Z.LSL
Z.USL
Z.Bench
Cpm
Cpk
Z.LSL
Z.USL
Z.Bench
StDev (Overall)
StDev (Within)
Sample N
Mean
LSL
Target
USL
12.62
12.62
0.00
6.35
6.35
0.00
13.04
13.04
0.00
0.38
4.40
1.14
1.14
*
0.51
5.87
1.53
1.53
0.221880
0.166425
23
-0.02391
-1.00000
*
0.23000
Exp. "Overall" PerformanceExp. "Within" PerformanceObserved PerformanceOverall Capability
Potential (Within) Capability
Process Data
Within
Overall
45. Kontrol
CONTROL CHART – Surecte yasanan degiskenlikleri gozlemek icin
kullanilir. Surecin dogasinda bulunan varyasyon(common cause) ile surecte
degisiklige sebep olan varyasyon(special cause) arasinda ayrim yapmayi
mumkun kilar.
Bu farklilik bir veya birden cok noktada bulunabilir ve bu noktalarda
birseylerin genel olarak gozlemlenen ve olculenden farkli olduguna isaret eder
Sept 20Sept 13Subgroup
0.5
0.0
-0.5
IndividualValue
9/259/13Date
2
1
Mean=0.03
UCL=0.5293
LCL=-0.4693
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0.0
MovingRange
1
R=0.1877
UCL=0.6134
LCL=0
I and MR Chart for Sept