Sigma seviyesi, proseslerin yeterliliği ifade eden
bir ölçüttür. Proseslerin sigma seviyelerinin artması demek, değişkenliğin
azalması ve hata oranlarında parabolik iyileştirmeler anlamına gelmektedir.
Artık globalleşen dünya ekonomisinde müşteriler,
tedarikçilerinden çok daha yüksek kalite seviyesi beklemektedir. % 99 yeterli
bir proses 3.8 sigma anlamına gelmektedir. Örneğin elektrik enerjisi üretilen
bir tesisde, proseslerin %99 iyi olması demek, bir ay içinde 7,2 saat elektrik
kesintisi olabileceğini ifade etmektedir. Altı sigma pro-seslerinde ise bu süre
sadece 8,8 saniye dolaylarındadır.
Kurumların sigma seviyeleri ile kalite maliyetleri
arasında kuvvetli bir ilişki bulunmaktadır.
İki sigma seviyesindeki kuruluşlarda toplam
hasılatın ortalamada %35'i kalitesizlik maliyeti olarak boşa harcanmaktadır. Üç
sigma seviyesinde kaynak ısraf oranı %25 dolaylarına düşerken, Altı Sigma
seviyesinde %10'un altına inmektedir. Her sigma seviyesi arttırmak demek,
işletme karlılığında %10-5 artış anlamına gelmektedir.
Altı Sigma Metodolojisinde de amaç, süreçlerimizde
sıfır hata oranlarına yani mükemmellik modeline ulaşmaktır. Bu doğrultuda Altı
Sigma metodu kesinlikle TKY'ne alternatif bir model değil, aksine TKY'ni
bütünlüyen bir metodolojidir. Altı Sigma metodolojisi, mükemmellik modeli için,
neler yapmamız gerektiğinden çok, nasıl yapabileceğimizin yöntemlerini
tariflemekte, bu amaçla veri bilimi (istatistik) teknikleri, kolay ve
uygulanabilir araçlar olarak süreç iyileştirmelerinde kullanmaktadır.
Altı Sigma metodolojisinin temel adımları;
Ölçüm ve Tanımlama Aşaması - Mevcut süreç doğru ölçülüyor mu? Ölçülüyorsa
yeterliliği nedir?
Analiz Aşaması - Hatalar nerede ve ne zaman oluşur?
İyileştirme Aşaması - Süreç yeterliliği nasıl Altı
Sigma olabilir? Önemli az etmenler nelerdir?
Kontrol Aşaması - Kazancın sürekli olması için nasıl
bir kontrol sağlanmalıdır?
Herhangi bir şeyi iyileştirmek için, önce
ölçebiliyor olmanız gerekir. Ölçemediğiniz hiç bir sorununuzu
iyileştiremezsiniz. Oysaki, ölçmeden, analiz etmeden yapacağımız
iyileştirmeler, problemlerin kök nedenini giderici iyileştirmeden çok, yangın
söndürme davranışlarıdır. Yangın söndürüldükten bir müddet sonra aynı problem, çok daha rahatsız edici
boyutlarda yeniden ortaya çıkabilmektedir.
Değişkenlik
Altı Sigmanın en önemli kavramlarından biri
değişkenliktir. Çünkü değişkenlikler ürün veya proseslerimizde hata oluşmasına
neden olmaktadır. Buna karşın maalesef değişkenliğin olmadığı bir proses
düşünülemez. Her prosesde değişkenlik vardır, önemli olan ise değişkenin
niteliği ve büyüklüğüdür. Proseslerimizin yeterliliğini ifade etmek için sadece
proses ortalamalarını değil, ortalama ve değişkenliği birlikte kullanmamız
gereklidir.
Bir tasarımcı, müşteri beklentisi doğrultusunda
tasarım ölçülerini belirtmektedir. Fakat pro- seslerde değişkenlik olacağını
düşünerek, değişkenlikleri sınırlandırmak amacı ile tasarım ölçüsüne alt ve üst
limitler belirlemektedir. Hatalar ise bu alt ve üstlimitlerin dışında kalan
üretimler ile oluşmaktadır. Amacımız değişkenlikleri küçük, ortalamaları ise
hedefde olan prosesleri geliştirebilmektir. Fakat değişkenlikleri azaltmak
hiçde kolay değildir.
Son ürünümüzde oluşan değişkenlikler hatalı ürünlere
neden olmaktadır. Amacımız ise son üründeki hataya neden olan değişkenlikleri
azaltmaktır. Bu amaçla son ürünümüze hiç bir şey yapamayacağımız için,
prosesimizin önemli girdileri ile oynayarak, son üründeki değişkenliğimizi
azaltmaya çalışırız. Girdi değişkenliklerimizi küçülterek çıktı ürünümüzdeki
hataları yok etmeyi hedefleriz. Bu önemli az girdileri doğru belirlememiz
halinde, çıktı değişkenliğimizi girdilerimiz cinsinden ifade eden bir
matematiksel model oluşturabiliriz. Bu model her zaman için %100 doğru bir
deklem olmamasına karşın, istatistik sayesinde elde edilen, işimizi daha iyi
yapmamızı temin edecek faydalı bir deklem olacaktır. Hataları azaltmak için
üretimcilerden beklediğimiz şey, bu model doğrultusunda değişkenlikleri
azaltmaktır.
Tasarım ve Altı Sigma
Kuruluşların başarısı, ürettikleri ürün ve
hizmetlerin, zamanında, en düşük maliyetle ve fonksiyonunu yerine getirme
yeterliliği ile doğrudan bağlantılıdır. Ürün maliyetinin %75'i tasarım
aşamasında belirlenmektedir. Dolayısıyla tasarımda yapacağımız iyileştirmeler
rakiplerinize karşı önemli üstünlükler sağlayacaktır. Altı Sigma metodundu
başarı ile uygulayan firmaların en önemli kazançları 'Design For Six Sigma'
(Tasarım Süreçlerinde Altı Sigma) uygulamalarından elde edilmektedir.
a) Tasarım Toleransları : Tasarımcılar nominal
tasarım ölçülerine üretim süreçlerinde oluşabilecek değişkenlikleri
sınırlandırmak amacı ile tole- ranslar belirlemektedir. Genellikle bir tasarımcı
olabilecek en kötü durumu dikkate alarak, kendilerini güvenceye alacak minumum toleransları kullanmaktadır. Oysaki
dar tolerans demek, yüksek ürün maliyetidir.
İyi bir tasarımcı, tasarım toleranslarını belirlerken, gerçekten müşteri
beklentilerini iyi analiz ederek, bu doğrultuda değişkenlikleri
sınırlandırmalıdır. Müşterinin önemsemediği ölçülere dar toleranslar belirlemek
yerine, gerçekten önemli ölçülerde düşük değişkenlik talep etmelidir. Oysaki
üretim süreçlerinde tasarımda belirlenen bu dar toleranslar dahilinde üretim
yapabilmek için oluşan hurdaları, yeni yatırımları ve kontrolleri düşünecek
olursanız maliyetlerin ve kaynak israflarının boyutlarını doğru tahmin
edebilirsiniz.
b) Ürün Karmaşıklığı : Üretimin proseslerinde ürün
üretimi için kullanılan parça
adetleri ve ara proses sayıları üretimin
karmaşıklığını belirlemektedir. Eğer ürün karmaşıklığınız ne kadar az ise o
kadar az hata yapma olasılığınız bulunmaktadır. Dolayısı ile tasarımcılar, yeni
bir ürün tasarlarken, mevcut durumdaki üründen daha az sayıda parça ve prosesle
tasarımlarını yapmalıdır. Bu durumda üretimin mevcut değişkenlikleri ile
uğraşmadan, Toplam Süreç Verimliliğinde önemli artışlar elde edilecektir.
Altı Sigma metodolojisi, işimizi daha iyi
yapabilmemiz için neler yapmamız gerektiğinden çok, nasıl yapabileceğimizin
yöntemlerini tariflemektedir. Bu amaçla veri bilimi (istatistik) teknikleri,
kolay ve uygulanabilir araçlar olarak bizlere sunulmaktadır. Bir şeyi
iyileştirebilmek için ölçebiliyor olmamız gerekir, ölçemediğimiz bir süreci
iyileştiremeyiz. Ölçme sonucu elde ettiğimiz kıymetli dataları, anlamlı
bilgiler haline dönüştürebilmemiz için istatistiksel araçları
kullanmalıyız. Bu sayede çıktılarımızı
önemli proses girdileri ile ifade edebiliriz. Çıktımızı en iyi duruma getirmek
için ise, Deney Tasarımı ile girdilerimizin optimizasyonunu yapmalıyız.
