Sürekli iyileştirme çalışmalarında değişkenlik kaynaklarının tanımlanması ve kontrol edilmesi önemli bir adımdır. Bir süreçte var olan değişkenliği anlamak için histogram kullanabiliriz.
Sapma-değişkenlik, verimliliğin düşmanıdır. Çünkü hem üretimde hem hizmette değişkenlikler, süreç verimliliğini olumsuz etkiler.
Örneğin evinizde arızalanan bir makine için müşteri hizmetlerini aradınız. Arıza tespiti ve tamiri için teknisyenin ertesi gün, gün içinde (saat 08.00-18.00 arasında) geleceğini söylediler.
Y => Arıza bildiriminden sonra teknisyenin hizmet verinceye kadar geçen süre
Y = bildirim günü + 0-10 saat
Müşteriye verdiğimiz hizmeti iyileştirmek için değişkenliğe sebep olan 0-10 saat arasındaki farkı azaltmalıyız.
Aşağıdakilerin hepsi bizim için bir değişkenlik konusu:
- Üretimde bir ürünün üretilme süresi
- Belirlenen teknik spesifikasyonu ölçüsü
- Bir restoranda yemek bekleme süresi
- Otomobil servisinde aracınızın bakım süresi
- Bir kargo firmasından ürünü teslim alma süresi
HİSTOGRAM BİZİM İÇİN NE YAPAR?
Histogram, yukarıda bahsettiğimiz gibi değişkenlik gösteren verilerin, merkezi değerini ve merkezi değerin her etrafındaki dağılımın şeklini ve boyutunu gösterir. Dağılımın şekli ve boyutu, gizli değişkenlik kaynaklarının belirlenmesine yardımcı olur. Sonuçta kullanılan bu veriler, bir prosesin çıktı üretme kabiliyeti konusunda bize fikir verir.
HİSTOGRAM NASIL YORUMLANIR?
Burada 3 tip histogram türünü inceleyeceğiz:
- Simetrik – Normal : Verileriniz bir ortalama etrafında yoğunlaşıyor. Bu da müşterinize verdiğiniz ortalama değer bilgisini %60-70 oranında biliyorsunuz anlamına geliyor. Burada bahsettiğimiz %60-70 normal dağılım olan ve 6 sigmaya uygun olarak çalışan süreçlerde geçerli. Her bir süreç için istatistiksel araçlar kullanılarak hesaplanmalı. Bir sürecin, normal dağılıma uygun olması demek istediğimiz değerin alt ve üst limitine değil, merkez değere yakın ve homojen dağılmış bir üretim/hizmet sağlıyoruz demektir.
- Eğik – Pozitif : Veriler alt limite yakın. Bu verilerin, üretilen bir ürünün bir ölçüsü olduğunu kabul edelim. 100 cm nominal değer beklentisi olan bir ölçü var. 0,1 cm de toleransınız olsun. Yani 99 – 101 cm aralığında ürettiğiniz her ürün kabul edilecektir. Ancak yapılan ölçümler sonucu toplanan veriler çoğunlukla 99 cm ve ona yakın değerler (99,4; 99,5; v.b.) çıkıyorsa üretim prosesiniz alt limite yakın üretim yapıyor demektir. İlerleyen dönemde prosesinizin kontrol dışına çıkıp belirtilen alt limit değerin de altına inecektir.
- Eğik – Negatif : Verilerinizin üst limite yakın olması demektir.
Histogram, sürecinizdeki istatistiksel değişkenliğin bir resmidir. Histogramlar sadece hangi süreçlerin iyileştirilmesi gerektiğini bilmenize yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda bu gelişmeyi izlemenize de yardımcı olabilir.
Küçük bir örnek veri kümesi kullanılıyorsa ve değişkenlik küçükse, histogram, değişkenlikte veya dağılımın zirvelerinde önemli farklılıkları tespit edecek kadar duyarlı olmayabilir. Bu gibi durumlarda daha gelişmiş istatistiksel araçlar kullanırız.
Online Yeşil Kuşak eğitiminde histogramı da anlatıyor, kullanım yerleri ile ilgil bol bol örnekler paylaşıyoruz. Eğitimde kullandığımız Excel dosyalarını alıp daha sonraki karşılaştırmalarınızı da bu dosya üzerinde yapabilirsiniz.
Değişkenliklerin araştırılması, kök nedenlerin ortaya çıkarılabilmesi için kullanılan farklı araçlar da kullanıyoruz. Bu araçlardan bazıları 7 kalite aracı olarak biliniyor.
