SlideShare uma empresa Scribd logo
1 de 46
Six Sigma’ya Giris v.1
Acik Kaynak Turkce materyali gelistirme projesi kapsaminda uretildi – S3
11.04.2014 Cuma msaid@email.com
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…
µ
σ
Sigma?
Sigma veri popülasyonun standart sapmasını
temsil eden greek alfabesi harfidir.
Sigma varyasyonun
(degiskenligin)olcusudur
Verinin yayilimi
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!
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?
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
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.
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
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
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
Six Sigma uygulayanlar
Six Sigma uygulayanlar
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
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
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?
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
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?
Measure – Basarisizlik ve riskler
Sureclerimiz hangi noktada ve neden basarisiz?
X1
X2
X4
X3
etc
Six Sigma
Analyze – Potansiyel kok nedenler
Surecimizin basarisini neler etkiler?
y = f (x1, x2, x3 . . . xn)
Ishikawa Diagrami
(Balik kilcigi)
Analyze – Teyid edilmis kok nedenler
Anahtar kok nedenler nelerdir?
Six Sigma
y = f (x1, x2, x3 . . . xn)
Kritik X’ler
Surec
Simulasyonu
Veriyi
katmanlara
ayirma
Regression
Analizi
Experimental Design
Improve – Potansiyel cozumler
Belirledigimiz kok nedene nasil mudahale edebiliriz?
y = f (x1, x2, x3 . . . xn)
Kritik X’ler
Karar
Degerlendir
NetlestirOlustur
Genislet | Daralt
Mudahale edecegimiz sebepleri bulmaliyiz belirtileri(semptomlari) degil
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
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
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
—  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
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
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.
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.
Problem tanimlama - REWORK
RTY ornegi
ISLEV 1
ISLEV 2
ISLEV 3
ISLEV 4
50
5
10
5
50
50
50
50
Roll Throughput Yield
50/50 = 1
(50-5)/50 = .90
(50-10)/50 = .80
(50-5)/50 = .90
1 x .90 x .80 x .90 = .65
Surecin 65% etkinlikle
calistigini soyleyebiliriz
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
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
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
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
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
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.
Sureci anlama – SIPOC
Suppliers, Inputs, Process, Outputs, Customers
SIPOC Tedarikcilerden(Suppliers) girdileri(Inputs) alir,
surec(Process) icinde deger ekler, Ciktiyi(Output) uretirsin.
Cikti musterinin(Customer) gereksinimlerini karsilamali veya asmalidir
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
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
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…).
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.
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
Potential X to Critical X
DOE Optimize edici:
Istatistiksel olarak
Cikti’nin (Y) optimize
edilen girdilere (X)
dayali olarak
belirlenmesidir.
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.
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
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
…Son

Mais conteúdo relacionado

Mais procurados

KOCLUKTA YAKLASIMLAR, EKOLLER, MODELLER VE KANITA DAYALI KOCLUK UYGULAMALARI
KOCLUKTA YAKLASIMLAR, EKOLLER, MODELLER VE KANITA DAYALI KOCLUK UYGULAMALARIKOCLUKTA YAKLASIMLAR, EKOLLER, MODELLER VE KANITA DAYALI KOCLUK UYGULAMALARI
KOCLUKTA YAKLASIMLAR, EKOLLER, MODELLER VE KANITA DAYALI KOCLUK UYGULAMALARIKocluk Platformu Dernegi
 
Kosgeb i̇ş plani örneği̇ konfeksiyon imalat
Kosgeb i̇ş plani örneği̇ konfeksiyon imalatKosgeb i̇ş plani örneği̇ konfeksiyon imalat
Kosgeb i̇ş plani örneği̇ konfeksiyon imalatwww.unpoko.com
 
Sağlık kurumlarında kalite yönetimi unite 17-kalite i̇yileştirme araçları-pro...
Sağlık kurumlarında kalite yönetimi unite 17-kalite i̇yileştirme araçları-pro...Sağlık kurumlarında kalite yönetimi unite 17-kalite i̇yileştirme araçları-pro...
Sağlık kurumlarında kalite yönetimi unite 17-kalite i̇yileştirme araçları-pro...Prof. Dr. Halit Hami Öz
 
Sağlık kurumlarında kalite yönetimi unite 09-ölçüleri̇n oluşturulmasi-prof.dr...
Sağlık kurumlarında kalite yönetimi unite 09-ölçüleri̇n oluşturulmasi-prof.dr...Sağlık kurumlarında kalite yönetimi unite 09-ölçüleri̇n oluşturulmasi-prof.dr...
Sağlık kurumlarında kalite yönetimi unite 09-ölçüleri̇n oluşturulmasi-prof.dr...Prof. Dr. Halit Hami Öz
 
Çağrı merkezlerinde liderin etkisi
Çağrı merkezlerinde liderin etkisiÇağrı merkezlerinde liderin etkisi
Çağrı merkezlerinde liderin etkisiHakanBaysal
 
Proje Yönetimi Ödevi
Proje Yönetimi ÖdeviProje Yönetimi Ödevi
Proje Yönetimi Ödevicgoze
 
Yalın üretim - Lean manufacturing
Yalın üretim - Lean manufacturingYalın üretim - Lean manufacturing
Yalın üretim - Lean manufacturingKazım Anıl AYDIN
 
Dengeli Performans Karnesi ve Bireysel Hedeflerle İlişkilendirilmesi
Dengeli Performans Karnesi ve Bireysel Hedeflerle İlişkilendirilmesi Dengeli Performans Karnesi ve Bireysel Hedeflerle İlişkilendirilmesi
Dengeli Performans Karnesi ve Bireysel Hedeflerle İlişkilendirilmesi Ipek Aral
 
Yazılım kalitesi ve Standartlar
Yazılım kalitesi ve StandartlarYazılım kalitesi ve Standartlar
Yazılım kalitesi ve Standartlarİbrahim ATAY
 
IS EKIPMANLARI KONTROL LISTESI
IS EKIPMANLARI KONTROL LISTESIIS EKIPMANLARI KONTROL LISTESI
IS EKIPMANLARI KONTROL LISTESIGültekin Cangül
 
5 S Sunumu - Kalite Yönetim Araçları
5 S Sunumu - Kalite Yönetim Araçları5 S Sunumu - Kalite Yönetim Araçları
5 S Sunumu - Kalite Yönetim AraçlarıGülper Basmacı
 
Makine Mühendisliği Staj Defteri - Mustafa Vural
Makine Mühendisliği Staj Defteri - Mustafa VuralMakine Mühendisliği Staj Defteri - Mustafa Vural
Makine Mühendisliği Staj Defteri - Mustafa VuralStaj Defterim
 
Yazılım kalitesi ve Standartları
Yazılım kalitesi  ve Standartları Yazılım kalitesi  ve Standartları
Yazılım kalitesi ve Standartları İbrahim ATAY
 
Sistem analizi-1
Sistem analizi-1Sistem analizi-1
Sistem analizi-1warlock76
 
SDTM - Adverse Events Vs. Clinical Events
SDTM - Adverse Events Vs. Clinical EventsSDTM - Adverse Events Vs. Clinical Events
SDTM - Adverse Events Vs. Clinical EventsVijayaraghava Karpurapu
 

Mais procurados (20)

KOCLUKTA YAKLASIMLAR, EKOLLER, MODELLER VE KANITA DAYALI KOCLUK UYGULAMALARI
KOCLUKTA YAKLASIMLAR, EKOLLER, MODELLER VE KANITA DAYALI KOCLUK UYGULAMALARIKOCLUKTA YAKLASIMLAR, EKOLLER, MODELLER VE KANITA DAYALI KOCLUK UYGULAMALARI
KOCLUKTA YAKLASIMLAR, EKOLLER, MODELLER VE KANITA DAYALI KOCLUK UYGULAMALARI
 
Kosgeb i̇ş plani örneği̇ konfeksiyon imalat
Kosgeb i̇ş plani örneği̇ konfeksiyon imalatKosgeb i̇ş plani örneği̇ konfeksiyon imalat
Kosgeb i̇ş plani örneği̇ konfeksiyon imalat
 
Sağlık kurumlarında kalite yönetimi unite 17-kalite i̇yileştirme araçları-pro...
Sağlık kurumlarında kalite yönetimi unite 17-kalite i̇yileştirme araçları-pro...Sağlık kurumlarında kalite yönetimi unite 17-kalite i̇yileştirme araçları-pro...
Sağlık kurumlarında kalite yönetimi unite 17-kalite i̇yileştirme araçları-pro...
 
6 sigma
6 sigma6 sigma
6 sigma
 
MBA İşletme Yönetimi Projesi
MBA İşletme Yönetimi Projesi MBA İşletme Yönetimi Projesi
MBA İşletme Yönetimi Projesi
 
Sağlık kurumlarında kalite yönetimi unite 09-ölçüleri̇n oluşturulmasi-prof.dr...
Sağlık kurumlarında kalite yönetimi unite 09-ölçüleri̇n oluşturulmasi-prof.dr...Sağlık kurumlarında kalite yönetimi unite 09-ölçüleri̇n oluşturulmasi-prof.dr...
Sağlık kurumlarında kalite yönetimi unite 09-ölçüleri̇n oluşturulmasi-prof.dr...
 
Çağrı merkezlerinde liderin etkisi
Çağrı merkezlerinde liderin etkisiÇağrı merkezlerinde liderin etkisi
Çağrı merkezlerinde liderin etkisi
 
Proje Yönetimi Ödevi
Proje Yönetimi ÖdeviProje Yönetimi Ödevi
Proje Yönetimi Ödevi
 
Yalın üretim - Lean manufacturing
Yalın üretim - Lean manufacturingYalın üretim - Lean manufacturing
Yalın üretim - Lean manufacturing
 
5S Kontrol Formu
5S Kontrol Formu5S Kontrol Formu
5S Kontrol Formu
 
Dengeli Performans Karnesi ve Bireysel Hedeflerle İlişkilendirilmesi
Dengeli Performans Karnesi ve Bireysel Hedeflerle İlişkilendirilmesi Dengeli Performans Karnesi ve Bireysel Hedeflerle İlişkilendirilmesi
Dengeli Performans Karnesi ve Bireysel Hedeflerle İlişkilendirilmesi
 
Yazılım kalitesi ve Standartlar
Yazılım kalitesi ve StandartlarYazılım kalitesi ve Standartlar
Yazılım kalitesi ve Standartlar
 
IS EKIPMANLARI KONTROL LISTESI
IS EKIPMANLARI KONTROL LISTESIIS EKIPMANLARI KONTROL LISTESI
IS EKIPMANLARI KONTROL LISTESI
 
V di̇yagram
V di̇yagramV di̇yagram
V di̇yagram
 
Kültürlerarası Yönetimde Motivasyon ve Ödüllendirme
Kültürlerarası Yönetimde Motivasyon ve Ödüllendirme Kültürlerarası Yönetimde Motivasyon ve Ödüllendirme
Kültürlerarası Yönetimde Motivasyon ve Ödüllendirme
 
5 S Sunumu - Kalite Yönetim Araçları
5 S Sunumu - Kalite Yönetim Araçları5 S Sunumu - Kalite Yönetim Araçları
5 S Sunumu - Kalite Yönetim Araçları
 
Makine Mühendisliği Staj Defteri - Mustafa Vural
Makine Mühendisliği Staj Defteri - Mustafa VuralMakine Mühendisliği Staj Defteri - Mustafa Vural
Makine Mühendisliği Staj Defteri - Mustafa Vural
 
Yazılım kalitesi ve Standartları
Yazılım kalitesi  ve Standartları Yazılım kalitesi  ve Standartları
Yazılım kalitesi ve Standartları
 
Sistem analizi-1
Sistem analizi-1Sistem analizi-1
Sistem analizi-1
 
SDTM - Adverse Events Vs. Clinical Events
SDTM - Adverse Events Vs. Clinical EventsSDTM - Adverse Events Vs. Clinical Events
SDTM - Adverse Events Vs. Clinical Events
 

Destaque

Altı Si̇gma
Altı Si̇gma Altı Si̇gma
Altı Si̇gma Tugba Ozen
 
AHRQ ABD SAGLIKTA KALITE AJANSI KALITE INDIKATORLERI
AHRQ ABD SAGLIKTA KALITE AJANSI KALITE INDIKATORLERIAHRQ ABD SAGLIKTA KALITE AJANSI KALITE INDIKATORLERI
AHRQ ABD SAGLIKTA KALITE AJANSI KALITE INDIKATORLERIMustafa Said YILDIZ
 
Saglikta Kalite Iyilestirmeye Giris
Saglikta Kalite Iyilestirmeye GirisSaglikta Kalite Iyilestirmeye Giris
Saglikta Kalite Iyilestirmeye GirisMustafa Said YILDIZ
 
Six sigma kavramlari: Gelistirme (DMAIC) ve Dizayn (IDDOV)
Six sigma kavramlari: Gelistirme (DMAIC)  ve Dizayn (IDDOV)Six sigma kavramlari: Gelistirme (DMAIC)  ve Dizayn (IDDOV)
Six sigma kavramlari: Gelistirme (DMAIC) ve Dizayn (IDDOV)Mustafa Said YILDIZ
 
Yalın Altı Sigma ve Bir Uygulama
Yalın Altı Sigma ve Bir UygulamaYalın Altı Sigma ve Bir Uygulama
Yalın Altı Sigma ve Bir UygulamaEngin Çakir
 
History Of Six Sigma By Praveen Gupta
History Of Six Sigma By Praveen GuptaHistory Of Six Sigma By Praveen Gupta
History Of Six Sigma By Praveen GuptaPraveen Gupta
 
Sağlık kurumlarında kalite yönetimi unite 18-kontrol grafikleri-prof.dr.halit...
Sağlık kurumlarında kalite yönetimi unite 18-kontrol grafikleri-prof.dr.halit...Sağlık kurumlarında kalite yönetimi unite 18-kontrol grafikleri-prof.dr.halit...
Sağlık kurumlarında kalite yönetimi unite 18-kontrol grafikleri-prof.dr.halit...Prof. Dr. Halit Hami Öz
 
YAZILIM SÜREÇ İYİLEŞTİRME ÇALIŞMALARINDA YETENEK OLGUNLUK MODELİ ENTEGRASYONU...
YAZILIM SÜREÇ İYİLEŞTİRME ÇALIŞMALARINDA YETENEK OLGUNLUK MODELİ ENTEGRASYONU...YAZILIM SÜREÇ İYİLEŞTİRME ÇALIŞMALARINDA YETENEK OLGUNLUK MODELİ ENTEGRASYONU...
YAZILIM SÜREÇ İYİLEŞTİRME ÇALIŞMALARINDA YETENEK OLGUNLUK MODELİ ENTEGRASYONU...Celal Dolkan
 
Yalın Lojistik Sunumu / Gökhan Çelikliay / BEBKA Lojistik Zirvesi - 21.10.201...
Yalın Lojistik Sunumu / Gökhan Çelikliay / BEBKA Lojistik Zirvesi - 21.10.201...Yalın Lojistik Sunumu / Gökhan Çelikliay / BEBKA Lojistik Zirvesi - 21.10.201...
Yalın Lojistik Sunumu / Gökhan Çelikliay / BEBKA Lojistik Zirvesi - 21.10.201...Gökhan Çelikliay
 
Zaman yönetimi ve verimli kullanımı
Zaman yönetimi ve verimli kullanımıZaman yönetimi ve verimli kullanımı
Zaman yönetimi ve verimli kullanımıfurkanakk
 
Basic Six Sigma Presentation
Basic Six Sigma PresentationBasic Six Sigma Presentation
Basic Six Sigma Presentationvivekissar
 

Destaque (19)

Altı Si̇gma
Altı Si̇gma Altı Si̇gma
Altı Si̇gma
 
Safety and quality
Safety and quality Safety and quality
Safety and quality
 
PROJE YONETIMI ve MS PROJECT
PROJE YONETIMI ve MS PROJECT PROJE YONETIMI ve MS PROJECT
PROJE YONETIMI ve MS PROJECT
 
HASTANE KALITE IYILESTIRME
HASTANE KALITE IYILESTIRME HASTANE KALITE IYILESTIRME
HASTANE KALITE IYILESTIRME
 
AHRQ ABD SAGLIKTA KALITE AJANSI KALITE INDIKATORLERI
AHRQ ABD SAGLIKTA KALITE AJANSI KALITE INDIKATORLERIAHRQ ABD SAGLIKTA KALITE AJANSI KALITE INDIKATORLERI
AHRQ ABD SAGLIKTA KALITE AJANSI KALITE INDIKATORLERI
 
Saglikta Kalite Iyilestirmeye Giris
Saglikta Kalite Iyilestirmeye GirisSaglikta Kalite Iyilestirmeye Giris
Saglikta Kalite Iyilestirmeye Giris
 
Six sigma kavramlari: Gelistirme (DMAIC) ve Dizayn (IDDOV)
Six sigma kavramlari: Gelistirme (DMAIC)  ve Dizayn (IDDOV)Six sigma kavramlari: Gelistirme (DMAIC)  ve Dizayn (IDDOV)
Six sigma kavramlari: Gelistirme (DMAIC) ve Dizayn (IDDOV)
 
KALITE'NIN ONCULERI
KALITE'NIN ONCULERIKALITE'NIN ONCULERI
KALITE'NIN ONCULERI
 
Yalın Altı Sigma ve Bir Uygulama
Yalın Altı Sigma ve Bir UygulamaYalın Altı Sigma ve Bir Uygulama
Yalın Altı Sigma ve Bir Uygulama
 
History Of Six Sigma By Praveen Gupta
History Of Six Sigma By Praveen GuptaHistory Of Six Sigma By Praveen Gupta
History Of Six Sigma By Praveen Gupta
 
Yalın Altı Sigma
Yalın Altı SigmaYalın Altı Sigma
Yalın Altı Sigma
 
Sağlık kurumlarında kalite yönetimi unite 18-kontrol grafikleri-prof.dr.halit...
Sağlık kurumlarında kalite yönetimi unite 18-kontrol grafikleri-prof.dr.halit...Sağlık kurumlarında kalite yönetimi unite 18-kontrol grafikleri-prof.dr.halit...
Sağlık kurumlarında kalite yönetimi unite 18-kontrol grafikleri-prof.dr.halit...
 
YAZILIM SÜREÇ İYİLEŞTİRME ÇALIŞMALARINDA YETENEK OLGUNLUK MODELİ ENTEGRASYONU...
YAZILIM SÜREÇ İYİLEŞTİRME ÇALIŞMALARINDA YETENEK OLGUNLUK MODELİ ENTEGRASYONU...YAZILIM SÜREÇ İYİLEŞTİRME ÇALIŞMALARINDA YETENEK OLGUNLUK MODELİ ENTEGRASYONU...
YAZILIM SÜREÇ İYİLEŞTİRME ÇALIŞMALARINDA YETENEK OLGUNLUK MODELİ ENTEGRASYONU...
 
Yalın Lojistik Sunumu / Gökhan Çelikliay / BEBKA Lojistik Zirvesi - 21.10.201...
Yalın Lojistik Sunumu / Gökhan Çelikliay / BEBKA Lojistik Zirvesi - 21.10.201...Yalın Lojistik Sunumu / Gökhan Çelikliay / BEBKA Lojistik Zirvesi - 21.10.201...
Yalın Lojistik Sunumu / Gökhan Çelikliay / BEBKA Lojistik Zirvesi - 21.10.201...
 
Zaman yönetimi ve verimli kullanımı
Zaman yönetimi ve verimli kullanımıZaman yönetimi ve verimli kullanımı
Zaman yönetimi ve verimli kullanımı
 
Kaizen
KaizenKaizen
Kaizen
 
5S Kaizen Örnekleri
5S Kaizen Örnekleri5S Kaizen Örnekleri
5S Kaizen Örnekleri
 
six sigma ppt
six sigma pptsix sigma ppt
six sigma ppt
 
Basic Six Sigma Presentation
Basic Six Sigma PresentationBasic Six Sigma Presentation
Basic Six Sigma Presentation
 

Mais de Mustafa Said YILDIZ

Mükemmeliyet Antalya MSaidYıldız 161222.pptx
Mükemmeliyet Antalya MSaidYıldız 161222.pptxMükemmeliyet Antalya MSaidYıldız 161222.pptx
Mükemmeliyet Antalya MSaidYıldız 161222.pptxMustafa Said YILDIZ
 
Harmanlanmış Öğrenme sistematik derlemelerinin sistematik derlemesi
Harmanlanmış Öğrenme sistematik derlemelerinin sistematik derlemesiHarmanlanmış Öğrenme sistematik derlemelerinin sistematik derlemesi
Harmanlanmış Öğrenme sistematik derlemelerinin sistematik derlemesiMustafa Said YILDIZ
 
Sağlık Bilimleri Üniversitesi Sağlık İdarecileri Günü 2021 Aralık
Sağlık Bilimleri Üniversitesi Sağlık İdarecileri Günü 2021 AralıkSağlık Bilimleri Üniversitesi Sağlık İdarecileri Günü 2021 Aralık
Sağlık Bilimleri Üniversitesi Sağlık İdarecileri Günü 2021 AralıkMustafa Said YILDIZ
 
Sosyal bilişsel yaklaşım: Bandura Deneyi
Sosyal bilişsel yaklaşım: Bandura DeneyiSosyal bilişsel yaklaşım: Bandura Deneyi
Sosyal bilişsel yaklaşım: Bandura DeneyiMustafa Said YILDIZ
 
Muratpaşa Uysal Doktora Tezi Uyarlanabilir 2008
Muratpaşa Uysal Doktora Tezi Uyarlanabilir 2008Muratpaşa Uysal Doktora Tezi Uyarlanabilir 2008
Muratpaşa Uysal Doktora Tezi Uyarlanabilir 2008Mustafa Said YILDIZ
 
İlker Sezer Tezi 2011 Uyarlanabilir Uyarlanır Hipermedya e-öğrenme
İlker Sezer Tezi 2011 Uyarlanabilir Uyarlanır Hipermedya e-öğrenmeİlker Sezer Tezi 2011 Uyarlanabilir Uyarlanır Hipermedya e-öğrenme
İlker Sezer Tezi 2011 Uyarlanabilir Uyarlanır Hipermedya e-öğrenmeMustafa Said YILDIZ
 
Özlem Çakır 2008 Doktora Tezi Uyarlanabilir
Özlem Çakır 2008 Doktora Tezi Uyarlanabilir Özlem Çakır 2008 Doktora Tezi Uyarlanabilir
Özlem Çakır 2008 Doktora Tezi Uyarlanabilir Mustafa Said YILDIZ
 
Onkoloji'de Klinik Kalite: ABD deneyimi
Onkoloji'de Klinik Kalite: ABD deneyimiOnkoloji'de Klinik Kalite: ABD deneyimi
Onkoloji'de Klinik Kalite: ABD deneyimiMustafa Said YILDIZ
 
Mültecilere Sunulan Sağlık Hizmetinde Hastane Sosyal Çalışmacıları'nın Rolü
Mültecilere Sunulan Sağlık Hizmetinde Hastane Sosyal Çalışmacıları'nın RolüMültecilere Sunulan Sağlık Hizmetinde Hastane Sosyal Çalışmacıları'nın Rolü
Mültecilere Sunulan Sağlık Hizmetinde Hastane Sosyal Çalışmacıları'nın RolüMustafa Said YILDIZ
 
Yalın Eczane Uygulamaları ve Katkıları
Yalın Eczane Uygulamaları ve KatkılarıYalın Eczane Uygulamaları ve Katkıları
Yalın Eczane Uygulamaları ve KatkılarıMustafa Said YILDIZ
 
Sağlık'ta yalın yönetim sistemi'ne dönüşüm
Sağlık'ta yalın yönetim sistemi'ne dönüşümSağlık'ta yalın yönetim sistemi'ne dönüşüm
Sağlık'ta yalın yönetim sistemi'ne dönüşümMustafa Said YILDIZ
 
Sağlıkta Akreditasyon Denetçi Nosyonu
Sağlıkta Akreditasyon Denetçi NosyonuSağlıkta Akreditasyon Denetçi Nosyonu
Sağlıkta Akreditasyon Denetçi NosyonuMustafa Said YILDIZ
 
Yalın Bolu Sempozyumu Sunumu Mustafa Said YILDIZ
Yalın Bolu Sempozyumu Sunumu Mustafa Said YILDIZYalın Bolu Sempozyumu Sunumu Mustafa Said YILDIZ
Yalın Bolu Sempozyumu Sunumu Mustafa Said YILDIZMustafa Said YILDIZ
 
Tüska bursa medikabil sunumu m said yildiz birle ik
Tüska bursa medikabil sunumu m said yildiz birle ikTüska bursa medikabil sunumu m said yildiz birle ik
Tüska bursa medikabil sunumu m said yildiz birle ikMustafa Said YILDIZ
 
EVDE SAĞLIK HİZMETLERİNDE KALİTE: ÜLKE UYGULAMALARI
EVDE SAĞLIK HİZMETLERİNDE KALİTE: ÜLKE UYGULAMALARIEVDE SAĞLIK HİZMETLERİNDE KALİTE: ÜLKE UYGULAMALARI
EVDE SAĞLIK HİZMETLERİNDE KALİTE: ÜLKE UYGULAMALARIMustafa Said YILDIZ
 
Estimating Technical Efficiency of Turkish Hospitals
Estimating Technical Efficiency of Turkish HospitalsEstimating Technical Efficiency of Turkish Hospitals
Estimating Technical Efficiency of Turkish HospitalsMustafa Said YILDIZ
 
Country level cost saving with hospital inventory system.
Country level cost saving with hospital inventory system.Country level cost saving with hospital inventory system.
Country level cost saving with hospital inventory system.Mustafa Said YILDIZ
 

Mais de Mustafa Said YILDIZ (20)

Mükemmeliyet Antalya MSaidYıldız 161222.pptx
Mükemmeliyet Antalya MSaidYıldız 161222.pptxMükemmeliyet Antalya MSaidYıldız 161222.pptx
Mükemmeliyet Antalya MSaidYıldız 161222.pptx
 
Harmanlanmış Öğrenme sistematik derlemelerinin sistematik derlemesi
Harmanlanmış Öğrenme sistematik derlemelerinin sistematik derlemesiHarmanlanmış Öğrenme sistematik derlemelerinin sistematik derlemesi
Harmanlanmış Öğrenme sistematik derlemelerinin sistematik derlemesi
 
Sağlık Bilimleri Üniversitesi Sağlık İdarecileri Günü 2021 Aralık
Sağlık Bilimleri Üniversitesi Sağlık İdarecileri Günü 2021 AralıkSağlık Bilimleri Üniversitesi Sağlık İdarecileri Günü 2021 Aralık
Sağlık Bilimleri Üniversitesi Sağlık İdarecileri Günü 2021 Aralık
 
Öğrenme stili modelleri
Öğrenme stili modelleriÖğrenme stili modelleri
Öğrenme stili modelleri
 
Sosyal bilişsel yaklaşım: Bandura Deneyi
Sosyal bilişsel yaklaşım: Bandura DeneyiSosyal bilişsel yaklaşım: Bandura Deneyi
Sosyal bilişsel yaklaşım: Bandura Deneyi
 
Muratpaşa Uysal Doktora Tezi Uyarlanabilir 2008
Muratpaşa Uysal Doktora Tezi Uyarlanabilir 2008Muratpaşa Uysal Doktora Tezi Uyarlanabilir 2008
Muratpaşa Uysal Doktora Tezi Uyarlanabilir 2008
 
İlker Sezer Tezi 2011 Uyarlanabilir Uyarlanır Hipermedya e-öğrenme
İlker Sezer Tezi 2011 Uyarlanabilir Uyarlanır Hipermedya e-öğrenmeİlker Sezer Tezi 2011 Uyarlanabilir Uyarlanır Hipermedya e-öğrenme
İlker Sezer Tezi 2011 Uyarlanabilir Uyarlanır Hipermedya e-öğrenme
 
Özlem Çakır 2008 Doktora Tezi Uyarlanabilir
Özlem Çakır 2008 Doktora Tezi Uyarlanabilir Özlem Çakır 2008 Doktora Tezi Uyarlanabilir
Özlem Çakır 2008 Doktora Tezi Uyarlanabilir
 
Onkoloji'de Klinik Kalite: ABD deneyimi
Onkoloji'de Klinik Kalite: ABD deneyimiOnkoloji'de Klinik Kalite: ABD deneyimi
Onkoloji'de Klinik Kalite: ABD deneyimi
 
Yalın Sağlık Yönetimi
Yalın Sağlık YönetimiYalın Sağlık Yönetimi
Yalın Sağlık Yönetimi
 
Mültecilere Sunulan Sağlık Hizmetinde Hastane Sosyal Çalışmacıları'nın Rolü
Mültecilere Sunulan Sağlık Hizmetinde Hastane Sosyal Çalışmacıları'nın RolüMültecilere Sunulan Sağlık Hizmetinde Hastane Sosyal Çalışmacıları'nın Rolü
Mültecilere Sunulan Sağlık Hizmetinde Hastane Sosyal Çalışmacıları'nın Rolü
 
Yalın Eczane Uygulamaları ve Katkıları
Yalın Eczane Uygulamaları ve KatkılarıYalın Eczane Uygulamaları ve Katkıları
Yalın Eczane Uygulamaları ve Katkıları
 
Yalın bursa 2017
Yalın bursa 2017Yalın bursa 2017
Yalın bursa 2017
 
Sağlık'ta yalın yönetim sistemi'ne dönüşüm
Sağlık'ta yalın yönetim sistemi'ne dönüşümSağlık'ta yalın yönetim sistemi'ne dönüşüm
Sağlık'ta yalın yönetim sistemi'ne dönüşüm
 
Sağlıkta Akreditasyon Denetçi Nosyonu
Sağlıkta Akreditasyon Denetçi NosyonuSağlıkta Akreditasyon Denetçi Nosyonu
Sağlıkta Akreditasyon Denetçi Nosyonu
 
Yalın Bolu Sempozyumu Sunumu Mustafa Said YILDIZ
Yalın Bolu Sempozyumu Sunumu Mustafa Said YILDIZYalın Bolu Sempozyumu Sunumu Mustafa Said YILDIZ
Yalın Bolu Sempozyumu Sunumu Mustafa Said YILDIZ
 
Tüska bursa medikabil sunumu m said yildiz birle ik
Tüska bursa medikabil sunumu m said yildiz birle ikTüska bursa medikabil sunumu m said yildiz birle ik
Tüska bursa medikabil sunumu m said yildiz birle ik
 
EVDE SAĞLIK HİZMETLERİNDE KALİTE: ÜLKE UYGULAMALARI
EVDE SAĞLIK HİZMETLERİNDE KALİTE: ÜLKE UYGULAMALARIEVDE SAĞLIK HİZMETLERİNDE KALİTE: ÜLKE UYGULAMALARI
EVDE SAĞLIK HİZMETLERİNDE KALİTE: ÜLKE UYGULAMALARI
 
Estimating Technical Efficiency of Turkish Hospitals
Estimating Technical Efficiency of Turkish HospitalsEstimating Technical Efficiency of Turkish Hospitals
Estimating Technical Efficiency of Turkish Hospitals
 
Country level cost saving with hospital inventory system.
Country level cost saving with hospital inventory system.Country level cost saving with hospital inventory system.
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)
  • 20. Analyze – Teyid edilmis kok nedenler Anahtar kok nedenler nelerdir? Six Sigma y = f (x1, x2, x3 . . . xn) Kritik X’ler Surec Simulasyonu Veriyi katmanlara ayirma Regression Analizi Experimental Design
  • 21. Improve – Potansiyel cozumler Belirledigimiz kok nedene nasil mudahale edebiliriz? y = f (x1, x2, x3 . . . xn) Kritik X’ler Karar Degerlendir NetlestirOlustur Genislet | Daralt Mudahale edecegimiz sebepleri bulmaliyiz belirtileri(semptomlari) degil
  • 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.
  • 29. Problem tanimlama - REWORK RTY ornegi ISLEV 1 ISLEV 2 ISLEV 3 ISLEV 4 50 5 10 5 50 50 50 50 Roll Throughput Yield 50/50 = 1 (50-5)/50 = .90 (50-10)/50 = .80 (50-5)/50 = .90 1 x .90 x .80 x .90 = .65 Surecin 65% etkinlikle calistigini soyleyebiliriz
  • 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.
  • 36. Sureci anlama – SIPOC Suppliers, Inputs, Process, Outputs, Customers SIPOC Tedarikcilerden(Suppliers) girdileri(Inputs) alir, surec(Process) icinde deger ekler, Ciktiyi(Output) uretirsin. Cikti musterinin(Customer) gereksinimlerini karsilamali veya asmalidir
  • 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