1. 6-SGMA NE KAZANDIRIR KRESEL PAZARDA REKABET/ FIRSATLAR MTER MEMNUNYET KALTE YLETRME PROSES YLETRME DMAIC TANIMLAMA / LME / ANALZ / YLETRME / KONTROL stanbul Sanayi Odas Kalite ve Teknoloji htisas Kurulu (SO-KATEK) 1414 6-SGMA KILAVUZU 6-SGMA KILAVUZU

2. 6-Sigma Klavuzu Hazrlayan Dr. Suat GEN (SO-KATEK, TBTAK/TSSDE) stanbul Sanayi Odas Kalite ve Teknoloji htisas Kurulu (SO-KATEK) 6-Sigma alma Grubu Dr. Suat GEN (SO-KATEK, TBTAK/TSSDE) Nurdan ORDAY (SO-KATEK, Orday&Orday BS Partner) Refik REYEN (SO-KATEK, TTGV) 3. SO Yayn No: 2011/28 6-Sigma, stanbul Sanayi Odas, stanbul 2011 Tasarm ve Uygulama, Mrettebat Reklamclk Her hakk sakldr. stanbul Sanayi Odas kaynak gsterilmek suretiyle alnt yaplabilir. Gncelletirilmi ikinci srm 4. 14 nsz 7 Ksaltmalar 9 stanbul Sanayi Odas Kalite ve Teknoloji htisas Kurulu (SO-KATEK) 10 6-SGMA KILAVUZU 1. Giri 2. 6-Sigma Ne Kazandrr? 11 123. Metodun Getirdii Yeni Bak As 5. 13 15 6-Sigma Klavuzu 4. Kresel Pazarda Yeni Rekabet artlar 4.1 Mteri beklentilerinde yeni trentler 13 4.2 Mteriler neye para der ve 14 nasl der? 5. Rekabet iin Yeni Frsatlar 6. Mteri Memnuniyeti Nasl Salanr? 6.1 Mteri Beklentisi Nasl Oluur? 17 6.2 Mteri Alglamas ve Mteri 18 Reaksiyonu Nasldr? 6.3 Mteri Memnuniyetini Arttrma 19 17 22 7.1 Hedef Tutturma ve Varyans Azaltma 22 7.2 Varyans ve Kalite Seviyesi 23 7.2.1 Standart Sapmann ve Varyansn 23 Hesaplanmas 7.2.2 Sigma Kalite Seviyesinin Belirlenmesi 23 7. Kalite yiletirmede Sistematik Yaklam 8. KOB'ler ve lkemizdeki Frsatlar 26 9. Metodun Kurumsal Uygulamalar 9.1 Proses yiletirme 29 28 6. 31 6-Sigma Klavuzu 9.2 Proses Tasarm 29 9.3 Proses Ynetimi 29 9.4 Uygun Yntemin Seilmesi 30 10. Proje Takmnn Oluturulmas 11 Proje almasn Balatmak 11.1 Proje Seiminde Genel Prensipler 33 11.2 Proje Belirleme almas 33 11.3 almann Balatlmas 35 12. DMAIC Uygulama Aamalar 12.1 Tanmlama Aamas 36 12.1.1 DMAIC Proje Tanmlama Belgesinin 37 Gelitirilmesi 12.1.2 Mteri Beklentilerinin Belirlenmesi 40 12.1.3 Proses Haritasnn Gelitirilmesi 42 12.2 lme Aamas 44 12.2.1 Mevcut Durumun Performansn lmek 44 12.2.2 Mevcut Durumun llmesi 50 12.3 Analiz Aamas 53 12.3.1Kk-Nedenleri Aratrmak 54 12.3.2 Kk-Nedenler Hakknda Tezler 58 Gelitirmek 12.3.3 Kk-Nedenleri Dorulamak 59 12.4 yiletirme Aamas 64 12.4.1 Alternatif zmlerin Gelitirilmesi 64 36 33 7. 6-Sigma Klavuzu 12.4.2 Alternatif zmlerin Deerlendirilmesi 65 12.4.3 Pilot Testlerin Yaplmas 65 12.4.4 Gerek lekte Uygulama 68 12.4.5 yiletirilmi Proses Performans 68 12.5 Kontrol Aamas 70 12.5.1 Performans Kriterlerinin Belirlenmesi 70 12.5.2 Kontrol Limitlerinin Hesaplanmas 71 12.5.3 Kontrol Plannn Gelitirilmesi 73 13 Son Sz 14 Genel Referanslar 79 78 8. nsz 7 KOlay Blgi Seti'ne, KOB'lerimizin ilgi duyaca ve bavuru kayna olarak istifade edecei yeni klavuzlar eklenmesine ynelik almalarmz devam etmektedir. Bu almalar sonucu Sanayide novasyon Ynetimi (16), 5S Klavuzu (17), Stratejik Ynetim Klavuzu (18) ve nsan Kaynaklar Ynetimi (19) adl kitapklar seriye eklenmitir. stanbul Sanayi Odas olarak, sanayimizin rekabet gcnn artrlmasna ynelik almalar iin KOlay Blgi Seti'nde yer alan klavuzlarn hazrlnda emei geen SO-KATEK yelerine teekkr ediyoruz. Kolay Blgi Seti ierisinde yer alan kitapklarmzn yelerimize ve tm sanayi kurulularmza yararl olmasn diliyoruz. Sayglarmzla, C.Tanl KK stanbul Sanayi Odas Ynetim Kurulu Bakan stanbul Sanayi Odas Kalite ve htisas Kurulu (SO-KATEK), bata stanbul Sanayi Odas yeleri olmak zere Trk sanayiinin, kalite ve teknoloji konularnda ihtiya duyduklar bilgiye, abuk, etkin ve verimli bir ekilde ulaabilmelerine katkda bulunmak amacyla 1999 ylnda kurulmutur ve o tarihten bu yana almalarn aralksz olarak devam ettirmektedir. Trk sanayiinin yksek ve srdrlebilir bir rekabet gc kazanmas misyonu dorultusunda, sanayi, niversite ve kamu temsilcilerinin gnll katlmyla oluan SO-KATEK bnyesinde, getiimiz dnemde, KOB'lere ynelik kolay anlalr ve uygulanabilir baz temel kavram ve teknikleri ieren rehber kitapklardan oluan Kolay Bilgi Seti hazrlanmtr. lk basks 2004 ylnda gerekletirilen Kolay Bilgi Setine her yl yeni kitapklar ilave edilmektedir. Hlihazrda Set ierisinde, KOB Ynetim Yaklam (1), Endstriyel Tasarm (2), rn Gelitirme (3), Yeni Gelitirme (4), Fikr Haklar (5), Sanayiye Salanan Devlet Destekleri (6), Sanayide zdeerlendirme (7), AB ereve Programlar El Kitab (8), Proje Ynetimi (9), Yenilikilik ve Ar- Ge Destekleri (10), Sanayide Srekli Gelime iin Kaizen (11), Markalama (12), Toplam Verimli Ynetim (13), Alt Sigma (14) ve Yeni rn ve Tesis Yatrmlarnda Fizibilite (15) kitaplar kitapklar yer almaktadr. 9. 8 10. 9 SO: stanbul Sanayi Odas SO-KATEK: stanbul Sanayi Odas Kalite ve Teknoloji htisas Kurulu KOB: Kk Ve Orta Byklkteki letme TTGV: Trkiye Teknoloji Gelitirme Vakf TBTAK: Trkiye Bilimsel ve Teknolojik Aratrma Kurumu TSSDE: Trkiye Sanayi Sevk ve dare Enstits DMAIC: Tanmlama-lme-Analiz-yiletirme-Kontrol (Design-Measure-Analyze-Improve-Control) Ksaltmalar 11. 10 olmasna ramen, metodun yaygn bir ekilde duyulmas irketlere net, somut, llebilir finansal kazanmlar salamasndan sonradr. Dier bir deyile 6-Sigma'nn rettii sonular metodun sesi olmu, sadece sanayi irketlerinin deil dnyadaki tm organizasyonlarn dikkati ekmitir. 6-Sigma direkt kazandrma odakldr; tm i ve srelerini irketin karllna odaklar. Gnceldir; en son gelitirilmi etkin ve verimli yaklamlar kullanr. Kullanm kolaydr; byk- kk tm sektrlerdeki irketler hlihazrda metottan istifade etmektedir. Esnektir; deiik kltr ve deerlere sahip alanlar ortak misyon, vizyon ve hedefler altnda toplayabilir. Srekli iyileme salar; rakamlara endekslenmi sistematii ile kurumsal deiimi cesaretlendirir, gelimeye ve iyilemeye frsat salar. Kresel rekabetin her geen gn biraz daha fazla hissedildii lkemizde, 6-Sigma metodunun yukarda anlatlan zellikleri dolays ile (zellikle KOB dzeyindeki) irketlerimize bir frsat ve bir k yolu oluturaca muhakkaktr. 6-Sigma Metodunun Etkin Kullanm... Kurumsal iyiletirme almalarnn yapld her yerde olduu gibi, 6-Sigma almalar ile ilgili de bir gerek vardr. Bunlarn en batan bilinmesi gereklidir. irketin kaynaklarn israf etmemek, ynetimin ve alanlarn motivasyonunu drmemek ve ksa zamanda krl sonular elde etmek iin iki nemli faktre dikkat edilmelidir: Birincisi: Genel anlamda iyiletirme almalarnn tmnde etkin ve verimli bir rehber, bilgi seti veya metot gereklidir. 6- Sigma kapsamnda yaplan iyiletirme 1. GR Gnmzde pazar artlar hzlca deiiyor. Sanayi irketleri asndan bakldnda mteri beklentileri artyor, ayn zamanda ierik ve ekil deitiriyor. Her geen gn yeni bir irketin kurulmas pazar kltyor ve rekabeti arttryor. letiimin ve ulamn kolaylamas kresel oyuncular blgesel pazarlara tayor. Pazarda artk yksek rekabetten ok yksek risk kavramlar telaffuz ediliyor. Bu yksek rekabet ve risk ortamnda irket yneticilerinin arad zm irketi neyin baarl edecei deil, irketi neyin baarl tutacadr. Yani aranan anlk rekabet gc deil, irketin pazarda kalmasn ve srdrlebilir olmasn salayacak zmlerdir. Pazarda srdrlebilir rekabet gc elde etmenin bir forml ve etkin bir yntemi var mdr? Var ise nedir ve irketlerimize uygulanabilir mi?... Yneticilerimiz artk bu ve benzeri sorularla yzlemekte ve zm yollar aramaktadr. Kurumsal ve zellikle finansal baar salamak iin irketler gemite olduu gibi gnmzde de Toplam Kalite Ynetimi gibi deiik tekniklerden ve yntemlerden istifade ediyor olabilir. Bu yntemleri uygulayarak hedeflerine ulam irketler olabilecei gibi, metotlardan istedii fayday elde edememi irketlerde olabilir. Sonu olarak, 6-Sigma metodu da kulaa dier bahsedilen metotlardan sadece birisi gibi gelebilir. 6-Sigma metodunun dier metotlarla baz benzerlikleri olabilecei gibi nemli farkllklar da mevcuttur. Dier metotlara kyasla, en nemli farkllklarndan bir tanesi metodun uygulamadaki etkinliidir. lk uygulama 1980'lerde Motorola irketi tarafndan 1. Giri 12. 11 2. 6-SGMA NE KAZANDIRIR? Japon rekabetilere kar ayakta kalma ve yaama mcadelesi veren Motorola, gelitirmi olduu 6-Sigma felsefesi ile 1987'de balatm olduu almalarn meyvelerini sadece 10 yl sonra (1997'de) byk bir kazanmla toplamtr. irket alan saysn 71,000 den 130,000'lere, satlarn 5-kat fazlaya, karlln da %20 seviyelerine karmtr. Bu yllar arasnda irket ayrca toplam 14 milyar dolar tasarrufa ve her yl ortalama %21,3 artan borsa deerine ulamtr. Allied Signal (Honeywell) 1991'de balatm olduu 6-Sigma almalar sayesinde her yl 600 milyon dolar tasarruf, yeni rn gelitirme srecinde %25 ksalma, retim verimliliinde %6 art, irket tarihinde rekor karllk (%13), borsa deerinde yllk ortalama %27 art deerlerine ulamtr. Metodun dnya genelinde duyulmasna ve uygulanmasna nclk eden General Electric (GE) 1995'de balatm olduu 6-Sigma almalarndan sadece birka yl sonra uzun yllar srdrm olduu %10'luk karllk seviyesini %15'in zerine karmtr. Buna ek olarak 1997'de 750 milyon, 1998'de 1,5 milyar, 2000'ler de ise 5 milyar dolar seviyesinde ekstra gelir salamtr. Takip eden yllarda uygulamaya geen Black&Decker, Dupont, Dow Chemical, Johnson&Johnson, Federal Express, Kodak, Polaroid, Sony, Toshiba ve dier dnya genelinde birok irket ve organizasyon benzer baar hikyeleri ile bu servene katlmtr ve hla katlmaktadr. 6-Sigma tahmin edildii zere yeni bir bak as ile organizasyonlarda kalite-odakl almalarnda bu eksiklii 6-Sigma metodu kapatacaktr. Bilgi ve metot rehberliinde yaplmayan almalar bir mddet sonra deneme-yanlma dngsne girmekte ve kaynaklar israf edilmektedir. kincisi: Uygulama etkinlii veya performansdr. Yani metotta n grlen almalarn veya retilerin reel srelere etkin bir ekilde uygulanmas gerekmektedir. Doru uygulama olmadan bilgilerin bir nemi kalmamaktadr. Burada ki en byk zaaflardan birisi uygulama srecinde alanlarn sabrsz davranp eski alkanlklarna dnmesi, eski yntemlere gre sreci iletmesidir. Bu aamada ynetimin inanml, istikrarl tutumu ve destei arttr. 6-Sigma metodunun en belirgin zelliklerinden birisi tm srelerini mteriyi memnun edecek ekilde organize etmesidir. Bu anlamda, etkin ve krl bir 6-Sigma projesi belirlemek ve tamamlamak iin mteriyi iyi tanmak gereklidir. Bu amaca hizmet etmek iin 6-Sigma metodunun teknik alma prensipleri anlatlmaya balanmadan nce klavuzun banda mterilerin beklentileri, memnuniyeti ve reaksiyonlar ile ilgili zet bilgilendirmeye yer verilecektir. Klavuzun takip eden blmlerinde ise metodun alma ekli rnek bir proje zerinde uygulama yaplmak yntemi ile sunulacaktr. 2. 6-Sigma Ne Kazandrr? 13. 12 yaplanma ve iyiletirme almalarndan ibaret bir yaklam ve felsefeyi ifade etmektedir. 6-Sigma ynteminin 1960'lardan sonra uygulanan sfr-hata, kalite-bedava, kalite kontrol ve zellikle 1980-90 aras oka ismini duyuran toplam kalite ynetimi gibi dier kalite- odakl yaklamlardan fark ne idi? Yukarda bahsedilen somut baarlarn srr ne idi? Metodun Motorola irketinde ilk uygulamasndan gnmze kadar yaklak 20 yl gemesine ramen hala ona artan ilginin ana sebebi ne olabilirdi? Dnya devi GE'nin efsanevi CEO'su Jack Welch, elektrik ampulnn mucidi Thomas Edison ile balayan 125 yllk ok baarl gemiine ramen niin 6-Sigma'ya gei GE'nin imdiye kadarki en ciddi hamlesi olmutur demiti. Jack Welch niin 6-Sigma GE'yi ilelebet deitirmi, 6- Sigma'ya inanan personel irketi yeni yzyla tayacak kiiler olacaktr demitir. Uluslararas irketleri baarya tayan bu yaklam deiik lkelerde, deiik sektrlerde, deiik irketlerde de uygulanabilir mi? Ksaca lkemizdeki irketlere, zellikle saylar 1 milyonu aan ve toplam sanayi giriimlerinin yaklak %98'i oluturan (KOB dediimiz) Kk ve Orta Byklkteki letmelere de uygulanabilir mi? KOB'lere baarl yarnlar iin frsatlar oluturabilir mi? Ksaca EVET... Peki, NN ve NASIL? Yukarda yneltilen sorular sras ile aadaki blmlerde ele alnacak ve aklanmaya allacaktr. Burada sunulan klavuzun okuyucuya katma-deerini arttrmak iin 6- Sigma almas rnek bir proje kullanlarak adm-adm uygulamal anlatlacaktr. Ama her eyden nce 6-Sigma farklln en bata ele almak daha uygun olacaktr. 3. METODUN GETRD YEN BAKI AISI Gnmze kadar kullanlm en yaygn kalite- odakl iyiletirme almalar yukarda ifade edilmiti. 6-Sigma metodunun dierlerine kyasla getirdii yenilii anlamak iin Jack Welch'in aadaki aklamasna bakalm: En iyi 6-Sigma projeleri irket iinde deil, irket dnda balar ve -mteriyi nasl daha rekabeti yapabiliriz?- sorusuna cevap arar. Mterinin baarl olmas iin kritik olan nedir? Kefetmi olduumuz ak bir gerek var ki udur: Mteriyi daha baarl yapmak iin ne yapt isek bu bize finansal kazanm olarak geri dnmtr. Yukardaki ifadeden de anlalaca zere dier benzer yaklamlara kyasla 6-Sigma yaklamnn ilk nemli fark ve avantaj irketin tm operasyonlarn irket dndaki en nemli faktre, varlk sebebine, yani mterisine odakl yapmasdr. irketin rekabeti olmas ve srdrlebilir kalmas mterisini memnun ettii srecedir. Buradan elde edilen karm udur: Tm lmler ve performans gstergeleri mteri memnuniyetine endekslenmelidir. Dier metotlarda mteri memnuniyeti dikkate alnm olsa dahi mterinin gerekten ne istediini anlamada veya irketin i srelerini mteri isteklerine gre yaplandrmada (6- Sigma'ya kyasla) etkin almalar yaplamamtr. Yntemin ikinci nemli fark ise tm irket almalarnn gerek verilere dayal olarak yaplmasdr (Management by Fact). Her eyden nce bir 6-Sigma projesinin balatlabilmesi iin irketin bu konudan dolay hlihazrda ne kadar finansal zararda olduunun (ne kadar madur olduunun veya ne kadar frsat kardnn) ve proje 3. Metodun Getirdii Yeni Bak As 14. 13 tamamlandnda ne kadar finansal kazanmda olacann belirlenmesi ve rakamlarla ifade edilmesi n arttr. Ayrca proje almalar srasnda ele alnacak tm i paketlerinin mteri memnuniyeti ve irket karll ile somut rakamlar kullanlarak ilikilendirilmesi temel esastr. Dier kalite almalarnda odak noktas ya ynetim ya da rnler/prosesler olmutur. zellikle ynetime odakl almalar daha ok soyut hedefler veya soyut kavramlar zerinden olmutur. irketi bir btn olarak ele alp etkin iyiletirme almalar yaplamamtr. Ayrca, bu almalarn birounda baar kriterleri irketin finansal kazanm veya mteri memnuniyeti ile ilikilendirilmemitir. ki nemli farklln belirttikten sonra 6-Sigma yaklamnn tanm aadaki gibi genelletirilebilir: irketlerin rekabetiliklerini, srdrlebilirliklerini ve krllklarn maksimize etmeye alan kapsaml ve esnek sistemdir. 6-Sigma gerek mteri ihtiyalar ile; gerek verilerin ve istatistiksel analizin sistematik kullanm ile; i srelerinin dikkatlice ynetilmesi, iyiletirilmesi ve tekrar kefedilmesi ile alan bir modeldir. Not: irketlerin gerek baar kriterleri (veya hedefleri) mterilerin kazanmna (mterilerin beklentilerine) veya irketin finansal kazanmna endeksli olmas gerekir. Fakat bu kriterler deiik ekillerde de ifade edilebilir. Bunlara rnek u kriterler verilebilir: Maliyetlerin drlmesi, retim verimliliinin arttrlmas, pazar paynn arttrlmas, mteri sadakatinin arttrlmas, rn evrim srecinin ksaltlmas, hata orannn drlmesi ve kltr deiiminin gereklemesi. 4. Kresel Pazarda Yeni Rekabet artlar 4. KRESEL PAZARDA YEN REKABET ARTLARI 4.1 Mteri beklentilerinde yeni trendler Yukarda akland gibi 6-Sigma yaklamnn belirgin bir ekilde baarl olmasnn en nemli nedeni mteriyi almalarn merkezine koymasdr. Dier bir deyile, tm almalar ve operasyonlar irket ii hedeflerin karlanmas iin deil, mteri memnuniyetinin arttrlmas iin tasarlanmaktadr. Gerek rn ve prosesler seviyesinde gerekse de kurumsal dzeyde olsun daha nce kullanlan kalite kontrol veya toplam kalite ynetimi felsefelerinde de mteri beklentilerine nem verilmekteydi. Fakat dierlerine kyasla 6-Sigma yaklam mteriyi ve beklentilerini daha iyi tahlil etmekte, mteriye giden sreleri daha btnsel grebilmekte ve her eyi somut, rakamlarla ifade etmeye almaktadr. Bu anlamda, mteriye odakl rnler ve hizmetler gtrebilmek iin kresel pazardaki gelimeleri iyi gzlemlemek ve mteri beklentilerindeki yeni trentleri iyi alglamak gereklidir. Uluslararas irketlerin blgesel pazarlara kadar ulaabilesi pazardaki arz ve seenei arttrmtr. letiim (ulam) kanallarnn yaygnlamas (kolaylamas) ise mterilerin daha ok seenei deerlendirmesine dolays ile bilinli olmasna imkn salamtr. Bahsedilen deiimler doal olarak mteri beklentilerinin artmasna sebep olmutur. Mteri artk kendine daha yksek katma-deeri sunan rnlere ve hizmetlere ynelmektedir. Sonu olarak bu yeni dnemde, irketlerin pazarda kalma anslar, mteriye sunmu olduklar katma-deere baml olarak deimektedir. 15. 14 Bu noktada dikkat edilmesi gereken husus katma-deerin ne anlama geldiidir. Mteri asndan bakld zaman katma-deer, ne kaliteli rn nede ekonomik/ucuz rndr. Her ikisine de bamldr ama sadece onlar deildir. Aslnda katma-deer aada aklanaca zere mterinin bir bedel demeden ald rn, hizmet veya faydadr. 4.2 Mteriler neye para der ve nasl der? Mteriye sunulan katma-deerin iyi anlalmas iin bu konuyu ve kavram biraz daha amakta fayda vardr. irket ile mteri arasnda gerekleen al-veri esnasnda irket mterisine bir deer sunmaktadr. Buna karlk mteride irkete bir bedel demektedir. Burada bilinmesi gereken udur. irketin mteriye sunduu deer sadece rn deil, mterinin irkete dedii bedelde sadece para deildir! Mevcut rekabet ortamnda mterinin reticiden bekledii deerler 4 deiik kategoriye ayrlr ve hepsi birden mteriye sunulan toplam deeri oluturur. Bunlar sras ile: rn (kalitesi, fonksiyonlar, vb.), sat sonras hizmet (yaygnl, kalitesi, vb.), al-veri esnasnda mterinin yaad bireysel tecrbe (sayg duyulma, onurlandrlma, keyifli ve seviyeli bir diyalog, vb.) ve son olarak firmann veya rnn mteriye aktard imaj deeridir. Buna karlk mterinin dedii bedelde 4 deiik kategoride olmaktadr ve hepsi birden denen toplam bedeli (harcamay) oluturmaktadr. Mterinin dedii bedeller ise unlardr: rne karlk denen para, rne ulamak ve satn olmak iin harcanan zaman, rn satn alncaya kadar harcanan enerji (e-mail, telefon, arala seyahat etme, vb.) ve son olarak ta bu al-verii yapncaya Mteriye Aktarlan Katma- Deer Toplam Mteri Deeri Toplam Mteri Harcamas/Bedeli rn Deeri Finansal Harcama Hizmet Deeri Zaman Harcamas Bireysel Deer Enerji Harcamas maj Deeri Zihni Harcama Figr 1: Mteriye Aktarlan Katma- Deerin Bileenleri. Katma-deer ise irketin mteriye sunduu toplam deer ile mterinin irkete dedii toplam bedel arasndaki farktr. Ksaca, mterinin bir bedel demeden ald deer olarak da dnlebilir. Dier bir deyile mterinin bedavaya ald rn ve hizmettir. Sonu olarak kresel pazarda yeni mteri beklentileri katma-deeri yksek rnler veya hizmetler etrafnda olumaktadr. Mterinin satn alma esnasndaki eilimi ne sadece kaliteli rne nede sadece ekonomik rne dorudur. Mteri kendini daha krl yapacan dnd (yani katma-deeri yksek, bedavaya daha fazla alaca) rnlere ynelmektedir. kadar mteride oluan zihinsel veya duygusal yorgunluk. Mteriye aktarlan katma-deerin bileenleri Figr 1'de zetlenmektedir. 16. 15 5. REKABET N YEN FIRSATLAR Mterinin satn alma kararn en ok rnn sahip olduu katma-deerin etkiledii veya satn alma davrann bu deerin ynlendirdii yukarda ifade edilmiti. Katma-deerin bileenleri de Figr 1'de tekrar zetlenmiti. Bu bilgiler eliinde aadaki bir ka sorunun yantn aramaa alalm. Bu sorularn cevaplarnda irketler iin yeni frsat alanlar da ortaya km olacaktr. Soru 1: lkemizdeki birok sektrde in (veya Uzakdou) tehdidinden bahsedilmektedir. Artk irketlerimizin rekabet gcnn kalmadndan bahsedilmektedir. Eer mterinin satn alma kararn katma-deer etkiliyor ise, in hangi katma-deer bileenlerinde rekabeti olmakta, hangilerinde zayf kalmaktadr (Ltfen Figr 1'i inceleyiniz)? Cevap 1: in dnya pazarna (gelimekte olan lkelerin rnlerine kyasla) kaliteli rn ekonomik fiyata sunmaktadr. Rekabeti olduu konular bunlardr. Fakat rn ve buna karlk finansal harcamann dndaki konularda rekabeti deildir. Soru 2: Japon markas Casio saatleri ok kaliteli, fonksiyonel, ekonomik (sadece 20-30 dolar) ve kolaylkla bulunabilir (her sat noktasnda) olmasna ramen, ok pahal (5 bin dolar ve zeri) ve kolay bulunamayan (ok az sat noktalarnda) Rolex saatleri nasl satabilmekte ve retici irket nasl srdrlebilir olmaktadr? Cevap 2: Casio kaliteli rn, yaygn hizmet/servis konusunda rekabetidir ve bu konularda mteriye deer sunmaktadr. Ayrca ekonomik fiyatlar ile dk finansal harcamaya sebep olmas ve zahmetsiz ulalabilmesi ile de az zaman, enerji ve zihinsel yorgunlua sebep olmas ile mterisine dk bedel deterek rekabeti olmaktadr. Rolex'in ise Casio'ya kyasla rekabeti olduu ksmlar sadece mterisine sunduu ayrcalkl (bireysel) mteri deeri (al-veri esnasnda mterisine hissettirdii saygnlk ve deer) ve imaj deeridir. Dier konularda Casio'ya kar rekabeti olmamasna ramen aktard bu iki deerden dolay mteri binlerce dolar bedel demekte ve irkette srdrlebilir rekabetini korumaktadr. Burada paylalan rnek sorular ve cevaplardan da anlalaca zere kresel pazarlarda mteri beklentileri artk farkllk gstermektedir. irketler oyunu ya yeni kurallarna gre oynayarak pazarda tutunacaktr ya da eski kurallarda srar edip pazarn dna itilecektir. Buna karlk, pazardaki trentleri yakndan takip eden, mterinin satn alma davranlarn iyi alglayp ona hzlca cevap verme kabiliyetinde olan irketler iinde de yeni pazar frsatlar domaktadr. Rekabet gcn arttrma amacna ynelik olarak, potansiyel iyiletirme alanlarn belirleme almasnda resmin btnne bakmakta fayda vardr. Mteriye aktarlan katma-deerin derecesi ve buna bal olarak ta irketin finansal performans sadece retim operasyonlarna bal deildir. Aktarlan-deeri ve finansal performans daha uzun bir sre etkilemektedir. Bu uzun srece deer-zinciri denilmektedir ve irket ii tm faaliyetleri kapsamaktadr (Figr 2). 5. Rekabet in Yeni Frsatlar 17. 16 ve hatta mteriye sat noktalarn da ierebilir. Bu uzun srece deer aktarm a denir ve en kapsaml ve buna karlk iyiletirme imknlar asndan en frsatlarla dolu alan oluturur. rnein blue-jeans reten bir irketin deer aktarm anda sras ile iplik retimini yapan irket, kuma dokumasn yapan irket, kesim ve dikimi yapan irket (kendi irketi), satlar yapan perakendeci irket(ler) ve son olarak mteriler bulunmaktadr. Geleneksel yntemleri kullanan irketlerin ou iyiletirme almalarnda sadece kendi snrlar iinde kalmakta, dolays ile Deer-zinciri, ham-madde tedarikinden balayan ve rnlerin mteriye sunulmasndan sonra sahada servislerinin verilmesine kadar uzanan sreci kapsamaktadr. Yukarda bahsedilen mteri katma-deerini arttrarak rekabeti olmak isteyen irketler deer- zincirindeki aamalarda iyiletirmeler yaparak rekabeti glerini arttrabilirler. nk mteriye aktarlan deerlerin ve mterinin dedii bedellerin (harcamalarn) oluumunda deer-zincirinde bulunan aamalarn performans ve maliyetleri byk rol oynar. Daha stratejik bir bakla iyiletirme almalar tedarikileri, irketin kendisini, datm an irket Altyaps nsan Kaynaklar Ynetimi Teknoloji Gelitirme Satn Alma Marj Marj Servis Pazarlamave Sat GideninLojistii Operasyonlar GeleninLojistii Destek Faaliyetleri Mterinin dedii Bedel Mteriye Aktarlan Deer Katma Deer Figr 2. Deer Zinciri 18. 17 iyileme imknlar da belirli seviyelerde snrlanmaktadr. Deer-zincirini ve deer aktarm an belirlemi ve yneten yeniliki irketlerde ise iyiletirme (dier irketlerle stratejik ibirlikleri sonucu) ok daha byk olabilmektedir. Bu tr yaplanma da yeni bak asna sahip irketleri daha kolay rekabeti yapabilmektedir. zetle, bu blmde anlatlan kavramlar ve kapsamlar mterilerin nem verdii ve dolays ile rakip irketlere gre farkllk oluturarak rekabeti frsat yakalanabilecek konular st- dzeyde anlatmaya almtr. irketler artk sadece rn kalitesi ve rn fiyat ile rekabet etmekten vazgeip deer aktarm anda yapacaklar stratejik hamlelerle mteriye aktaracaklar katma-deeri arttrmaya almaldrlar. 6. MTER MEMNUNYET NASIL SALANIR? irketin baarl olmas iin finansal gelirinin asl kayna olan mterisini memnun etmesi gereklidir. Mterinin memnun edilebilmesi iin mterinin ne istediinin bilinmesi gerekir. Bu konuya aklk getirebilmek iin aada sras ile mterinin beklentilerinin oluumu, mterinin kendine sunulan deerleri alglama ekli ve mteri reaksiyonlar anlatlmaya allacaktr. 6.1 Mteri Beklentisi Nasl Oluur? Bir mterinin bir rnden veya hizmetten beklentisi henz satn alma ilemi olmadan nce olumaya balar. rn hakknda arkada tavsiyeleri, retici irketin rn hakknda sunduu bilgiler, gemi tecrbeler, rekabeti irketlerin sunduu bilgiler, retici irketin kampanya srasnda vaat ettikleri otomatik olarak mterinin kafasnda rn hakknda bir beklenti oluturur. Beklenti seviyesi verilen bilgilerin dozuna gre bazen rnn sunabilecei deerden fazla bazen de az olabilmektedir. Eer irketler rnleri hakknda fazla reklm ve bilgilendirme yapmaz ise mterinin kafasnda dk beklenti oluturur. Buda doal olarak az farkndalk ve mteri kayb demektedir. Bunun aksi olarak, eer irket fazla reklm ve vaatlerde bulunursa mteride fazla beklenti oluturur. Fazla beklenti ile rn satn alan mterilerde de beklentinin yksekliine gre hayal krklklar oluur. Buda memnuniyetsiz mterin artmasna ve uzun vadede mteri kaybna neden olur. Buradan karlmas gereken sonu udur: irketler, gerekten sunabilecekleri deeri 6. Mteri Memnuniyeti Nasl Salanr? 19. 18 Mteri kaybn en aza indirmek iin en uygun dengeyi bulmaldrlar. Figr 3 beklentilere gre mteri kaybn ve mteri kaybnn en az olaca seviyeyi rneklemektedir. vaat edip vermi olduklar sz tutmak iin almaldrlar! Aktarabilecei deerden ne az nede fazla beklenti oluturmamaldrlar. Minimum mteri kayb, maksimum mteri memnuniyeti Toplam mteri kayb Hayal Krklna urayan mteri says Mteri Kayb Satlarda (mteri saysnda) azalma reticinin mteride oluturduu beklentinin seviyesi Dk Yksek Figr 3. Beklenti Seviyesi ve Mteri Kayb 6.2 Mteri Alglamas ve Mteri Reaksiyonu Nasldr? Mterilerin memnuniyeti kendilerine sunulan katma-deere gre deiiklik gsterir. Mteri beklenti seviyesinin sat anna kadar olutuu yukarda ifade edilmiti. Mteri rn alp kullandktan sonra 3 deiik ihtimal ortaya kar: rn mterinin beklentilerini karlamaz. Mteri memnuniyetsiz olur. Sonu olarak rn tekrar almaz ve negatif reklm yapar. rn mterinin nceden oluan beklentilerini karlar. Bunun sonucu olarak mteri memnun olur. rn mteri beklentilerini aar. Mteri ekstra memnun olur. Mteri rn sahiplenir ve rn hakknda reklm yapmaya balar. Mterinin rnden memnun kalmas ile ekstra memnun kalmas arasnda ok fark vardr. Memnun kalan mteriye gre ekstra 20. 19 memnun olan mteri 18 ay ierisinde 6 kat daha fazla al-veri yapar. Bu veriler irketlerin mterilerini ekstra memnun etmesinin ne kadar nemli, irkete getirisinin de ne kadar fazla olduunu gstermektedir. Figr 4 mterinin memnuniyet derecesi ile al-veri yapma skl (veya mteri sadakati) arasndaki ilikiyi gstermektedir. Mteri Ball Memnun deil Kabul Edilebilir Memnun ok Memnun Ekstra Memnun Mteri Memnuniyeti Ekstra memnun mteri 18 ay ierisinde ok memnun mteriye gre 6 kat daha fazla rn almaktadr. Figr 4. Mteri Memnuniyeti ve Sadakati 6.3 Mteri Memnuniyetini Arttrma Mterinin bir rnden veya hizmetten beklentisinin nasl olutuu yukarda ksaca aklanmt. Mterinin beklentisini karlamak iin, mterinin bekledii hedef kalite deerine uyan rnleri mteriye sunmak gereklidir. rnein, 1,50 Volt deerinde gerilim uygulayan bir kalem pili ele alalm. Kullanc bu rn 1,50 Volt gerilim salyor dncesi ile almaktadr. retim hattndan kan rnler bu deere uyuyor ise mteri memnun, uymuyor ve sapmalar var ise memnuniyetsiz olacaktr. Gerek retim sreleri dnldnde hedeften sapmalar her zaman grlecektir. Bu sapmalarn birok sebebi olabilir. Bunlardan 21. 20 gerilimin lldn dnelim. (Burada mteri beklentisine bal olarak alt tolerans limitinin (ATL) ve st tolerans limitinin (TL) sras ile 1,48 ve 1,52 Volt olduu dnlmektedir). bazlar hammaddedeki deiimler, enerji kaynandaki deiimler ve retim prosesindeki deiimler olabilir. Figr 5'de grld zere, deiik zamanlarda retim hattndan 20 adet rn alndn ve bu rnlerin uygulad Voltaj (V) Hatal rnler Hatasz rnler llen Numuneler ATL TL HEDEF Ortalama 1,54 1,53 1,52 1,51 1,50 1,49 1,48 1,47 rnek setten alnan bu veriler dalm grafiinde gsterildii zaman ise Figr 6'daki gibi bir grnm arz edecektir. Figr 5: rnek rn Seti ve Mevcut Performans Deerleri 22. 21 1.47 1.48 1.49 1.50 1.51 1.52 1.53 1.54 rn Performans, Voltaj (V) ATL TL Ortalama HEDEF Hatasz rnler Hatal rnler Figr 6: Mevcut rn Performansnn Dalm Figr 6'daki verilere bakldnda performansn 1,51 Volt etrafnda simetrik bir dalm gsterdii grlr. Yani proses ktsnn ortalamas hedef deer olan 1,50 Volttan biraz sapmtr. Bu tr bir proses ktsna (veya rn karakteristiine) mteri asndan bakldnda iki nemli problem vardr. Birinci problem, proses ortalamasnn hedef deer olan 1,50 Volttan sapmasdr. Buna ksaca hedeften sapma problemi denir. Figr 6'ya bakldnda ayrca birok rnn 1,51 Volt deerinin gerek altnda gerekse stnde deer ald grlr. Yani rn performans deikenlik gstermitir. Buna da ksaca deikenlik veya varyans problemi denir. Burada ifade edilen iki problem kalite mhendisliinin iki temel problemini tekil eder. Bu kapsamda mteri memnuniyetini arttrmak iin yaplan iyiletirme faaliyetlerine de hedef tutturma ve varyans azaltma almalar denir. Burada mteri memnuniyetini arttrmak iin hedef tutturulmaldr (proses ortalamas 1,50 Volt zerinde olmaldr) ve varyans drlmelidir. (tm rnler 1,50 Volt gerilim uygulamaldr). 23. 22 7. KALTE YLETRMEDE SSTEMATK YAKLAIM 7.1 Hedef Tutturma ve Varyans Azaltma Yukarda bahsedilen hedef tutturma ve varyans azaltma almalar mteri memnuniyeti asndan ok nemlidir. Yaplan iyiletirmeler hatal rn orann azaltacak, buda reticinin karlln arttracaktr. Bu konunun daha iyi anlalmas iin pil rneine tekrar dnelim. Mteri memnuniyetine bal olarak retici irket hedef gerilim deerini 1.50 Volt ve tolerans deerlerini de +/- 0,02 Volt olarak belirlemi olsun. Figr 5 ve 6'da mevcut retim hattndan alnan rnlerin llm gerilim deerleri verilmiti. Grlecei zere baz rnler alt ve st tolerans limitlerinin dnda kalmtr. Bu rnler kabul edilemez, kullanlamaz veya hatal olarak dnlr. Figr 6'da sunulan mevcut durumda toplam 20 rnden 4 tanesi hatal rndr. Bu durumda hatal rn oran %20 (4/20)'dir. Hatal rn oran hedeften sapmaya ve varyansa bal olarak deiir. Sapma ve varyans miktar arttka bu oranda artar. Proseste iyiletirme almalarnn olduunu dnelim. Hem ortalamann hedefe yaklatrldn hem de varyansn azaltlm olduunu kabul edelim. yiletirme sonucunda prosesten alnan 20 adet rnn llen rn Performans, Voltaj (V) 1.47 1.48 1.49 1.50 1.51 1.52 1.53 1.54 HEDEF Ortalama Hatasz rnler Hatal rnler TLATL Figr 7: yiletirilmi Yeni rn Performansnn Dalm 7. Kalite yiletirmede Sistematik Yaklam 24. 23 Yukardaki hesaplamaya gre, mevcut rn performansnn standart sapmas mevcut=0,0174 Volt ve varyans Vmevcut=0,00030 Volt2 dir. Tolerans limitlerinin +/- 0.02 Volt olduu bu durum iin kalitesiz, hatal olarak snflandrlan rn oran yaklak %20 olarak belirlenmiti (Figr 6). Ayn hesaplar Figr 7'de sunulan iyiletirilmi yeni durum iin yapldnda bu deerler yeni=0,0153 Volt ve Vyeni=0,0023 Volt2 olarak bulunur. Yeni durumda hem standart sapma hem de varyans deerinin azald grlmektedir. Bu duruma denk den hatal rn says da %10 olarak belirtilmiti (Figr 7). Grlecei zere tolerans limitleri ayn kald srece standart sapma deerindeki d hatal rn orann azaltmakta, kaliteli rn orann da arttrmaktadr. 7.2.2 Sigma Kalite Seviyesinin Belirlenmesi Sigma Kalite Seviyesi tolerans deerinin (TL- Hedef veya Hedef-ATL) standart sapma deerine () blnmesi ile hesaplanr ve tolerans bandna/aralna ka adet deeri sdrlabileceini gsterir. rnein, bir rnn tolerans aral Figr 8'de grld gibi +/- 3 birim olsun. Eer retimden gelen rnlerin mevcut standart sapma deeri () 1,2 birim ise, bu durumda: deerleri Figr 7'de sunulduu gibi olsun. Grlecei zere bu durumda kullanlabilir kaliteli rn says artacak, tolerans limitleri dnda kalan kalitesiz, hatal rn says da azalacaktr. yiletirilmi durumda hatal rn says 2'ye, hatal rn oran da bylece %10 (2/20)'a dmtr. Burada toplam retim deti dnldnde %10'luk bir iyileme olmutur. Gerek srelerde prosesin ortalama deeri genellikle hedef deer ile ayndr. Hedeften sapma olsa bile az bir alma ile hedef tutturulur. Bu durumda retim prosesinin kalitesi (dier bir deyile hatal rn oran) varyansa baml olmu olur. Sonu olarak, kalite seviyesi (hata oran) ile varyans arasnda direkt bir iliki olduu sylenebilir. 7.2 Varyans ve Kalite Seviyesi 7.2.1 Standart Sapmann ve Varyansn Hesaplanmas malat srelerindeki deikenliklerden dolay rn performansnn hedef deerden saparak deikenlik gsterdii yukarda belirtilmiti. Doal olarak her retilen rnn (parann) hedeften sapma miktar farkl olacaktr. Birden fazla para retimine sahip yerlerde (rnein seri-retim hatlar gibi) hedeften sapma miktarnn ortalama deeri standart sapma terimi ile ifade edilir ve iareti ile gsterilir. Ortalama deikenlii temsil eden varyans terimi ise V ile ifade edilir ve standart sapmann karesi alnarak (V=2) hesaplanr. rnein, yukarda (Figr 5 ve 6'da) verilen rnek veri seti iin standart sapma ve varyans aadaki gibi hesaplanabilir. 00030,0 0174,0 1 )2(...)2()2( VoltVmevcut Volt n yyn yy2 yy1 == = - -++-+- = 2 mevcut 5,2 2,1 3 == - = HedefTL Sigma Kalite Seviyesi olarak hesaplanr. 25. 24 rn Performans (Birim) TLATL m-3 m m+3 3 =1,2 2,5 1/2 HEDEF Figr 8: Sigma Kalite Seviyesi Belirli bir Sigma Kalite Seviyesine karlk gelen hata oran detayl ve teorik bir ekilde hesaplanabilir. Bu dokmanda sadece baz kalite seviyelerine karlk gelen hata oranlar verilecektir (Tablo 1). 2 69,15 30,85 308500 2,5 84,13 15,87 158700 3 93,32 6,68 66800 3,5 97,73 2,27 22700 4 99,38 0,62 6200 4,5 99,87 0,13 1300 5 99,977 0,023 230 5,5 99,997 0,003 30 6 99,99966 0,00034 3,4 Kalite Seviyesi (%) (%) DPMO Hatasz rn Hatal rn Tablo 1: Kalite Seviyesi ve Hatal rn Oran Not: Teorik olarak hesaplanan hata oran Tablo 1'de verilen deerlere gre daha azdr. Motorola tarafndan yaplan bir almaya gre proses ortalamas doal bir ekilde +/- 1,5 salnm 26. 25 yapmakta ve proses hla stabil saylmaktadr. Prosesin salnm yapma durumunda tolerans limitlerini geen rn says artmakta, bunun sonucu olarak ta gerek hatal rn oran teorik deere gre daha fazla olmaktadr. Uygulamada Motorola'nn nerdii yaklam kullanlmaktadr. Tablo 1'de bu deerleri yanstmaktadr. Tablo 1'de de grlecei zere 3 kalitesindeki bir proseste %6,68, 6 kalitesindeki bir proseste de %0,00034 hatal rn bulunmaktadr. 6 almalarnda hata orann ifade etmek iin genelde bir milyon frsatta/rnde hata (Defects Per Million Opportunity - DPMO) ifadesi kullanlr. Bu durumda, 6 kalitesinde bir proses demek milyonda 3,4 hatal rn reten bir proses demektir. Figr 9 deiik kalite seviyelerinin dalmlarn rneklemektedir. Burada da grlecei zere kalite seviyesinin artmas ile varyans (standart sapma) azalmaktadr. HEDEF ATS TS m-3,0 m m+3,0 6 ( = 0,5) 4 ( = 0,75) 2 ( = 1,5) Figr 9: Sigma Kalite Seviyesi ve dalmlar. Bir irkette 6 almas yapmak demek veya yntemini uygulamaya koymak demek iyiletirme almalarnda rehber edinilen felsefeyi yanstr. Mevcut kalite seviyesinin 6 kalitesinde olduu anlamna gelmez, fakat uzun dnemde bu seviyeye ulamay hedefler. rnein irket mevcut durumda 2 kalitesinde olan bir rn birinci ylda 3, ikinci ylda 4, beinci ylda 6 seviyesine tamay planlayabilir. Tablo 1'deki verilere dayal olarak, 2 seviyesindeki rn 4 seviyesine karmak hatal rn orann yaklak olarak %30 azaltmak anlamna gelmektedir. Baz sektrlerde mevcut kalite seviyesi 6'nn da zerinde olabilir. Buna rnek uak tamaclnda uaklarn dme oran gsterilebilir (mevcut hata oran bir milyonda 0,5 den daha azdr). Bu durumlarda hedef, kaliteyi 6'nn da zerindeki bir deere (rnein 7) karmak olmaldr. 27. 26 8. KOB'LER VE LKEMZDEK FIRSATLAR Dnya standard irketlerin blgesel pazarlarmza kadar gelmesi lkemizdeki KOB'leri rekabet ve srdrlebilirlik asndan zor durumda brakmaktadr. irketlerin rekabet glerini artrmalar iin kalitelerini ykseltmeleri buna karlk maliyetlerini drmeleri gerekir. Geleneksel irket kltrnde, kalitenin artmas maliyetleri de arttrr eklinde dnlr. Bunun sonucu olarak da kalite iyiletirme almalarna zaman-zaman mesafeli yaklalmaktadr. Son dnemlerde yaplan kapsaml almalar aada aklanaca zere kalitenin maliyeti arttrmadn ortaya koymaktadr. Kalitesizlikten dolay irketin direkt llebilir finansal kayplar u genel kalemlerden oluur: Kalite kontrol harcamalar, garanti harcamalar, firelerden oluan kayplar ve retim hattndaki tamirlerin maliyetleri. Ortalama kalite seviyesi iin (mesela 2-2,5) kalitesizlikten kaynaklanan finansal kayplarn toplam sat rakamlarnn yaklak %4-6'sna denk dtne inanlmaktadr. Kayplar sadece yukarda aklanan ksa dnemli direkt harcamalardan ibaret deildir. Daha gereki dnldnde uzun dnemli kayplarnda olduu grlmektedir. Bu ek kayplar srelerin ve teslimatlarn uzamas, mteri memnuniyetindeki azalma, mteri sadakatinin azalmas, imaj kayb, satlarn dmesi, pazar kayb gibi sebeplerden kaynaklanabilir. Yaplan almalar uzun dnemde olan ek kayplarn ok daha fazla olduunu ortaya koymaktadr. rnein yukarda ele alnan ortalama kalite seviyesi iin uzun dnemde olacak kayplarn aslnda toplam sat miktarnn yaklak %25-35'ine denk olduu grlmektedir. Figr 10 uzun dnemli kalite kayplarnn buzdann grnmeyen ksmna benzediini gstermektedir. Yukarda ortalama kalitede retilmi bir rnn irkete ksa ve uzun dnemde ki maliyeti aklanmaya allmtr. Buradan kalitesizliin irketin rekabet gcne ve sonu olarak krllna dramatik etkisinin olduu grlmektedir. Benzer bir ekilde Figr 11 ise Sigma Kalite Seviyesine gre kalitesizlik maliyetini gene sat rakamlarnn oran eklinde gstermektedir. rnein 2 kalitesindeki rnleri pazar sren irket, satlarnn yaklak %30'unu denk den finansal miktar kalitesizlikten dolay harcamaktadr. Kalite seviyesinin 4 seviyesine kmas durumunda bu oran yaklak %10 seviyesine kadar dmektedir. Buda satlar zerinden toplamda %20 finansal kazanm demek olup rekabet gcnde ciddi bir iyiletirmeyi temsil etmektedir. Figr 11'de ayrca dnya pazarlarnda olan ortalama irketlerin sahip olduklar kalite seviyelerini ve dnya lideri konumunda olan irketlerin mevcut kalite seviyelerini gstermektedir. Burada grlecei zere pazar lideri irketlerde kalite seviyesi 3,5 veya daha yukardadr. Figr 10: Kalitesizlik maliyeti Ksa Dnem Kayplar: Satlarn % 4-6s Uzun Dnem Kayplar: Satlarn % 25-35i 8. KOBler ve lkemizdeki Frsatlar 28. 27 lkemizdeki irketlerin mevcut kalite seviyelerinin sektrden sektre veya irketten irkete deiecei muhakkaktr. rneklemek iin ortalama bir irketin kalite seviyesinin 2,5 Figr 11: Kalite seviyesi ve kalitesizlik maliyeti Ortalama Dnya irketleri Kalite Seviyesi Kalitesizlik Maliyeti (Satn % Miktar) 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0% 3.4 6 230 5 6200 4 66800 3 308500 2 DPMO Sigma Pazar Lideri irketler olduu dnelim. Bir ka yllk kalite iyiletirme almalar ile bu seviyenin 4,5'ya karlaca dnlsn. Bu durumda kayplarn azaltlmasndan dolay geriye kazanm toplam satlarn yaklak %10-12'si kadar olacaktr. Aadaki blmlerde kalite iyiletirme almalarnda 6-Sigma felsefesinden nasl istifade edileceini aklanacaktr. Konunun daha kolay anlalmas iin metot e-zamanl olarak rnek bir projeye uygulanacaktr. 29. 28 9. METODUN KURUMSAL UYGULAMALARI irketlerin veya genel anlamda organizasyonlarn rekabeti ve srdrlebilir olabilmeleri iin hizmet verdikleri mterilerin beklentilerini iyi belirlemeleri, beklentilere cevap verecek rn/hizmet retmeleri ve verilen hizmetlerin beklentileri karlama derecelerini lebilmeleri gerekmektedir. Srdrlebilir krllk iin, mteri beklentilerine uygun rn ve hizmet reten irketler almalarn iyi tasarlanm srelerle gerekletirmeli ve kontrol etmelidir. 6-Sigma felsefesi kullanlarak bu sreleri destekleyen ve glendiren 3 nemli alma sistematii vardr. Bunlar 6-Sigma Proses yiletirme, 6-Sigma Proses Tasarm ve 6- Sigma Proses Ynetimi yaklamlardr (Figre 12). htiyaca gre bunlardan biri veya hepsi ayn anda kullanlabilir. 6-Sigma felsefesinin uygulama yntemlerini incelemeden nce proses tanm yapmak faydal olacaktr. Proses, belirli girdileri (X) mterinin beklentilerini karlayacak ekilde ktya (Y) eviren sreci temsil eder. Figr 13 temsili bir proses gstermektedir. Xi1 Xi2 Xp1 Xp2 Y Proses ktsProses Girdiler Proses Figr 13: Bir Prosesin Girdi ve ktlar Proses kts (Y) proses srecine gelen etkilerden dolay deikenlik gsterir. Bu deikenlik daha nceki blmlerde varyans (2) olarak adlandrlmt. Ayrca, mteri memnuniyetini arttrmak iin bu varyansn azaltlmasnn gerektii ifade edilmiti. Proses ktsn deitiren etkileri iki gruba ayrmak mmkndr. Bunlar prosese dardan gelen girdiler (Xi) ve prosesin ara srelerindeki girdilerdir veya deerlerdir (Xp). Proses girdilerinde de doal olarak varyans vardr. Girdilerin varyansnn artmas kt varyansn arttrr. 6-Sigma felsefesinde ktya odaklanmak yerine girdilerin varyansnn azaltlmas yolu tercih edilir. Girdilerin varyansndaki azalma direkt olarak kt varyansnda azalmaya sebep olacaktr. yile tirme T asarm Ynetim 66 Figr 12: 6-Sigma Felsefesinin Uygulama Alanlar 9. Metodun Kurumsal Uygulamalar 30. 29 Proses Tasarm yntemi tercih edilebilir. Proses Tasarm yntemi pratikte deiik isimler altnda da adlandrlmaktadr. rnek olarak 6-Sigma Tasarm (Six-Sigma Design- SSD) veya 6-Sigma iin Tasarm (Design for Six-Sigma - DFSS) verilebilir. 6 - S i g m a T a s a r m t a k m m t e r i beklentilerinden hareketle 6-Sigma prensiplerini kullanarak yeniliki rn, proses ve hizmet gelitirmeyi hedefler. Bu srecin kulland tasarm aamalar aada zetlenmektedir: Tanmlama Aamas (Define): Mteri beklentilerini ve rn/proses/hizmet hedeflerini tanmlanmak. lme Aamas (Measure): Performans lmek ve mteri beklentileri ile karlatrmak. Analiz Aamas (Analyze): rn/proses/hizmet tasarmn analiz etmek ve deerlendirme yapmak. Tasarm Aamas (Design): Yeni rn/prosesi /hizmeti tasarlamak ve uygulamak. Onaylama Aamas (Verify): Sonular onaylamak (dorulamak) ve performans muhafaza etmek. Proses Tasarm yeni rn, proses veya hizmet gelitirdii iin Proses yiletirmeye gre daha zahmetli ve daha fazla zaman alan bir sretir. 9.3 Proses Ynetimi Her iyiletirme almasnda olduu gibi 6- Sigma iyiletirme almalarnda da ynetimin ve ynetim srecinin baarya ok byk bir etkisi vardr. 6-Sigma srecini bir organizasyonda uygulamak ve kurumsallatrmak ciddi anlamda ynetim modelini ve alma kltrn deitirmek anlamna gelebilir. Baka bir deyile, 6-Sigma proses iyiletirme almalarn desteklemeyen kltr ve ynetim modeli ile hedeflenen ilerlemeyi kaydetmek mmkn deildir. 9.1 Proses yiletirme Proses yiletirme hlihazrda mevcut olan bir proseste performans problemlerinin kk- nedenlerini ortadan kaldracak veya elimine edecek zmleri bulmaya ynelik 6-Sigma stratejisidir. Proses yiletirme faaliyetleri proseste deikenliin (varyansn) nedenlerini ortadan kaldrmaya ynelik almalardan oluur. 6-Sigma terimleri ile ifade edilecek olursa, Proses yiletirme takm bir proseste istenmeyen ktlara (Y'lere) sebep olan kritik nedenleri (X'leri) bulmaya ve bu nedenleri ortadan kaldrmaya ynelik almalar yapar. Proses yiletirme takm problemleri ortadan kaldrmak iin 5-adml bir stratejiyi takip eder. Aada her bir aamada yaplacak ilemler zetlenmitir: Tanmlama Aamas (Define): Mteri beklentilerini ve problemleri tanmlamak. lme Aamas (Measure): Mevcut hatalar ve proses performanslarn lmek. Analiz Aamas (Analyze): Verileri analiz etmek ve problemlerin nedenleri belirlemek. yiletirme Aamas (Improve): Hatalarn nedenlerini ortadan kaldrmak iin prosesi iyiletirmek. Kontrol Aamas (Control): Hatalarn tekrar olumasn engellemek iin prosesi kontrol etmek. Burada tanmlanan proses iyiletirme sreci genellikle DMAIC olarak adlandrlr ve pratikte en yaygn kullanlan yntemi oluturur. 9.2 Proses Tasarm Baz durumlarda mevcut proseslerde yaplabilecek iyiletirmelerle istenilen performans alnamayabilinir. Bu durumda proseste ciddi deiiklikler ve hatta yeniden tasarmlar gerekebilir. Ayrca pazarda yeni doan frsatlardan dolay irket yeni bir rn veya hizmet gelitirmek isteyebilir. Bu gibi durumlarda Proses yiletirme yntemi yerine 31. 30 drme ve mteriyi memnun etme anlamnda yetersiz kalrsa batan yeni bir rn, proses veya hizmet tasarlanmaldr. Tm srelerin etkin ve verimli yrtlmesi iin belirli bir ynetim felsefesinin olmas gerekir. Son olarak ta, bu almalar sonunda elde edilen iyilemenin muhafaza edilmesi ve srdrlebilir olmas iin srecin kontrol altnda tutulmas gerekmektedir. Yukarda anlatlan faaliyetler her bir yaklam iin geerlidir.almalara tercihen mevcut bir sistemin iyiletirilmesi ile balamak daha dorudur. Bu yntem ise Proses yiletirme olarak bilinen DMAIC yntemidir. Dnyada birok irket 6-Sigma felsefesini kendi srelerine adapte ederken mevcut proseslerinin (srelerinin) iyiletirilmesi ile ie balamay tercih etmektedir. Bunun doal sonucu olarak ta uygulamada olan en yaygn 6-Sigma yaklam DMAIC proses iyiletirme modelidir. Dolays ile burada sunulan 6-Sigma klavuzunun bunda sonraki blmlerinde DMAIC yntemi ile proses iyiletirme ele alnacak ve rnek uygulama yaplacaktr. Dier iyiletirme almalar ile karlatrldnda, Proses Ynetimi'nin nerdii deiimi gerekletirmek ve kurum apnda yaygnlatrmak daha fazla zaman alc ve emek gerektiren bir sretir. Proses Ynetimi almas aada aklanan 4-adml bir alma ile gerekletirilir: Tanmlama Aamas (Define): Mteri beklentilerini, prosesleri ve proses sahiplerini tanmlamak. lme Aamas (Measure): Performans gstergelerini mteri beklentileri asndan lmek. Analiz Aamas (Analyze): lmleri iyiletirmek ve ynetim mekanizmasn netletirmek/gzden geirmek iin verileri analiz etmek. Kontrol Aamas (Control): Prosesten srekli veri toplayarak performans kontrol etmek ve problemlere hzl mdahale etmek. Proses Ynetimi, 6-Sigma almalar kurum iinde yaygnlatka daha kolay uygulanabilecek bir sretir. Proseslerde, alanlarda ve kltrde bu deiimi yaamak ve kalite seviyesini 5, 6 seviyelerine getirmek 5 yl gibi sreler alabilir. Deiime diren gsteren kurumlarda ise bu sre daha da fazla olabilir. 9.4 Uygun Yntemin Seilmesi Yukarda aklanan ve 6-Sigma felsefesine gre yiletirme, Tasarm ve Ynetim almalar yapan yaklamlara bakldnda aralarnda bir paralelliin olduu grlr. Bu benzerlikler ksaca aadaki gibi aklanabilir. Tm yaklamlarda mterilerin belirlenmesi ve mteri beklentilerinin anlalmas veya tanmlanmas vardr. 6-Sigma takm rn, proses ve hizmetlerde mteriyi memnun etmeyen hatalar bulmal ve elimine etmelidir. yiletirmeler sonunda mevcut sre hatalar 32. 31 10. PROJE TAKIMININ OLUTURULMASI Her projede olduu gibi sonu-odakl almalar yapabilmek iin kullanlan yntem kadar yntemi uygulayacak proje takm da nemlidir. Takmn bilgi, deneyim ve yetkinlii yntemi kurumsal bir projede uygulayacak dzeyde olmaldr. 6-Sigma yntemi bamsz ve tek bana durabilen bir projeye uygulanabilecei gibi, asl tavsiye edilen tm kurum apnda uygulanmasdr. Yntem ancak kurum apnda uygulama ile gerek deerini ve farklln ortaya koyar. Byle geni apl ve kapsaml 6-Sigma almalar yapan kurumlarda proje ile alakal genel fonksiyonlar ve roller yle listelenebilir. Proje Konsl: Konsl kurumdaki kdemli yneticilerden oluan bir gruptur. 6-Sigma takmnn gerekletirdii almalardan karmlar yapar ve ynetim modelini iyiletirmeye alr. 6-Sigma projelerinin uygulama planlarn gelitirme ve yrtme rollerini stlenir. Bu almalarn irket misyon, vizyon ve hedeflerine uygunluunu bu grup salar. Proje ampiyonu: Birok organizasyonda Proje ampiyonu (veya Sponsoru) 6-Sigma projesini yneten kdemli bir yneticidir. Proje ampiyonu almalar Proje Konslne rapor etmekle de sorumlu kiidir. Proje ampiyonu ayrca projeye kaynak bulmak, hedef koymak, dier alma gruplar ile ilikileri salamak, kabilecek st- dzey sorunlara zmler retmekle sorumludur. Proje ampiyonu projeyi direkt ynetmekten ve zmler dikte etmekten kanmaldr. Uygulama Lideri: Uygulama Lideri gnlk 6- Sigma almalarn yneten kiidir. Kurumun byklne bal olarak bir adet Uygulama Lideri (veya 6-Sigma Direktr) yeterli olabilir. Uygulama Lideri gelimeleri hem Proje Konslne, hem de Proje ampiyonuna rapor etmekle ykmldr. Uygulama Lideri 6-Sigma projeleri ile ilgili danmanlk destei alma, personel eitimi, dokmantasyon, kurumsallatrma gibi faaliyetleri de ynetir. 6-Sigma Kou: Master Kara Kuak (Master Black Belt) diye de adlandrlan 6-Sigma Kou birden fazla 6-Sigma iyiletirme takmna veya proses sahibine danmanlk (rehberlik) yapar. Genelde bu kiiler istatistik, veri toplama, proses tasarm konularnda uzmanla sahiptirler. Kolar projenin teknik detaylarn st-ynetime sunma sorumluklarn tarlar. Ayn zamanda almalarn takvime gre ilerlemesini salama, almalarda ortaya kan sorunlar zme, teknik verileri ynetme ve irkete kazanmn hesaplama, kaynak planlama ve ynetiminde uzman yardm salama pozisyonundadrlar. Anlalaca zere 6-Sigma Kolarnn hem kiisel ilikilerde hem de istatistik gibi teknik konularda deneyim ve beceri sahibi olmalar gerekmektedir. Kurum iinde bu becerilere ayn anda sahip olan alanlar fazla bulunmad iin genellikle 6-Sigma Kolar d kaynaklardan tedarik edilme yntemi ile altrlr (Not: Master Kara Kuak sahibi uzmanlar istatistik ve proses iyiletirme konularnda kapsaml bir eitimi tamamlayan, baarl 6-Sigma projeleri tamamlam ve birden fazla 6-Sigma projesini ayn anda ynetebilecek kiilerdir). Takm Lideri: Proje Lideri veya Kara Kuak (Black Belt) olarak da adlandrlan Takm Lideri bir 6-Sigma projesinin rutin ilerinden ve sonularnda birebir sorumlu kii ve yneticidir. Vaktinin hepsini bu projeye ayrmaldr. Yapt iler bakmndan 6-Sigma Kouna benzer fakat sadece bir projeden sorumludur. Takm Lideri proje konusu hakknda yeteri kadar bilgi ve deneyim sahibi olmaldr. (Not: Kara Kuak sahibi kiiler proses analizi ve takm almas konularnda bir-ka haftalk eitimi tamamlam, istatistik, deney tasarm ve veri analizi konularnda bir projeyi ynetecek kadar beceri kazanm kiilerdir). 10. Proje Takmnn Oluturulmas 33. 32 Takm yeleri: Takm yeleri 6-Sigma projesindeki ihtiyaca gre almalara destek vermek zere takma alnm kiilerdir. Projede tam-zamanl almak durumunda deillerdir, sadece sorumlu olduu i paketini tamamlamakla ykmldrler. Prosesin iyiletirilmesi iin gerekli ve sorumluluklar altndaki konularda yeteri kadar bilgi ve deneyim sahibidirler. Takm yeleri genellikle Yeil Kuak (Green Belt) sertifikasna sahiptirler. (Not: Yeil Kuak sahibi kiiler bir 6-Sigma projesinde alabilmek iin yeterli olacak temel bir eitime girmi ve kendi konularnda kk lekli bir projeye uygulama yetkinlii kazanm kiilerdir). Yukarda anlatlan 6-Sigma almalar ile ilgili rollerin bir kurum ierisinde ki yaplanmas /organizasyonu farkllklar gsterebilir. Master Kara Kuak veya Kara Kuak sahibi kiilerin irketin tam-zamanl alan olmas halinde her iki kiide genellikle birden fazla projeyi ayn anda yrtmek durumunda olabilirler. Rollerin kurum iindeki organizasyonu ile ilgili iki rnek Figr 14'de gsterilmektedir. A B ampiyon Master Siyah Kuak Siyah Kuak veya Yeil Kuak yiletirme Takm yiletirme Takm Master Siyah Kuak ampiyon Yeil Kuak veya Takm Lideri Projeleri Ynetme/ Denetleme/ Ynlendirme Proje Liderlerine Koluk Yapmak Proje Liderlii Yapmak Analiz ve yiletirme Yapmak Figr 14: 6-Sigma almalarnda rollerin organizasyonel ilikisi. 34. 33 11. PROJE ALIMASINI BALATMAK 6-Sigma almalarnda en kritik ve en zor ilerden biri ilk uygulama iin doru projeyi semektir. En yaygn yaplan hatalardan biri kurumsal olarak fazla deneyim sahibi olmadan bitirilemeyecek kadar byk ve karmak srelere sahip projelerden balamaktr. Bunun doal sonucu olarak da proje takm sancl bir srece sahip olmakta ve en fazla ksmi bir iyileme elde edebilmektedir. Bu da kurumda motivasyon dklne ve 6-Sigma felsefesine gvensizlie yol aabilmektedir. Etkin sonu iin proje seiminde aadaki bilgilerin gz nnde bulundurulmas tavsiye edilmektedir. 11.1 Proje Seiminde Genel Prensipler Mteri odakl iyi ve hzl sonular elde etmek iin iyi seilmi ve tanmlanm bir projeye, iyi eitilmi bir proje takmna ve bu ie gnl vermi bir proje destekleyicisine veya ampiyonuna ihtiya vardr. Bu anlamda, uygun proje seerken aadaki konulara dikkat edilmesinde fayda vardr: Limitli Sayda Proje Balatn: 6-Sigma almas kurumsal dzeyde yaplyorsa, ilk bata kolay olacan dndnz fakat irket asndan grnrl ve kazanm fazla olabilecek bir ka proje ile yetinin. Bylece i yk daha az ve sonu-odakl almalar daha kolay yaplabilir. Kapsam yi Belirleyin: Bir rnn veya hizmetin doal seyri mteri beklentilerini anlamaktan balayan ve rnn veya hizmetin retilip tekrar mteriye sunulmasna kadar olan uzun bir sreten ibarettir. 6-Sigma almalarnda gvenilir veri toplama ve analiz etme iin gerekli zamann olduka fazla olduu dnlrse proje kapsamlarnn olabildiince ksa tutulmas avantaj salayacaktr. zellikle ilk pilot projelerde ksa ama sonular itibari ile etkin srelere odaklanlmaldr. D Mterilere Odaklann: irket performansnn gerek deerlendiricisi phesiz rne veya hizmete bedel deyen son kullancdr. Kurumlarda proje seerken genel yanlglardan biri d-mterilerden ok i-mterileri memnun edici projelere odaklanlmasdr. lk pilot projeleri seerken, 6-Sigma Takm getirisi az dahi olsa d mterinin beklentilerine odakl, beklentileri iyiletirmeye ynelik projelere ncelik vermelidir. 11.2 Proje Belirleme almas Birok kurumda 6-Sigma yaklam ile ele alnabilecek ok sayda proje frsat olabilir. zellikle balangta kurum iin sadece bir ka kritik projeye sahip olmak yeterlidir. Bu projeleri belirlemek iinde n bir alma yaplmal ve proje alternatifleri ncelik srasna konulmaldr. Proje seimini yapabilmek iin aada bir rehber alma modeli nerilmektedir: Kurumun Gzden Geirilmesi: Getirisi en fazla proje frsatlarn belirlemek iin mevcut durum bilgileri gzden geirilebilir. Mteriler, pazar, rekabetiler ile ilgili veriler gzden geirilebilir. Mteri dilekleri, ikyetleri, sat rakamlar, rekabetilerin tutumlar bu ksmda dnlmelidir. Bununla birlikte kurum ii bilgi ve verilerde gzden geirilmelidir. alan gr ve ikyetleri, bozulmalar, fireler, srelerle ilgili veriler, sahadan gelen veri ve geri bildirimlerde gzden geirilmelidir. Potansiyel Projelerin Belirlenmesi: Birinci admda toplanan bilgi ve veriler eliinde alternatif ve fayda potansiyeli yksek projeler belirlenmelidir. Bu aamada beyin frtnas ve deiik takm almas yntemleri ile alternatif proje konular listelenebilir. Her bir proje konusu iin problemin (skntnn) tarifi, zm bulunduu takdirde ulalmak istenen hedef hakknda ve kurum asndan bu projeye niin u anda ncelik verilmesi gerektiine dair aklamalar yaplmaldr. 11. Proje almasn Balatmak 35. 34 n Elemenin Yaplmas: Yukarda gelitirilen proje alternatifleri n elemeden geirilmeli ve nemli olanlar listede braklmaldr. Aadaki durumlardan biri veya bir ka bir proje konusunda mevcut ise bu projelere ncelik verilmemelidir. lk olarak, beklentiler ile irketin u anda yapabilecekleri arasnda ok fark var ise bu proje somut bir baar elde edemeyebilir. kinci olarak, problem karmak ve kk-nedenler hakknda hi bir fikir yrtlemiyor ise bu projenin de pilot projeler listesine konulmamas nerilmektedir. Son olarak, bir problem iin zm nerilemiyorsa veya hedeflenen baar seviyesi hakknda fikir yrtlemiyorsa bu projeye kaynak ayrmakta riskli bir yaklam olabilir. Seme Kriterlerini Belirleyin: n elemeden sonra geriye kalan proje konularn rasyonel bir ekilde deerlendirme ve en nemli projeleri belirlemek iin proje seme kriterleri belirlenmelidir. Somut olarak rekabetilii arttrma derecesi, irkete finansal getirisi, gerektirdii zaman, maliyetler, gerekli insan gc, ayrlmas gereken kaynaklar ve gerekli n eitimler rnek kriterler olarak dnlebilinir. En yi Alternatiflerin Seilmesi: Proje deerlendirme kriterleri belirlendikten sonra, her bir alternatif proje bu kriterlere gre deerlendirilmelidir. Deerlendirme almasnda beklentileri karlama veya karlamama durumuna gre evet-hayr skalas kullanlaca gibi beklentileri karlama derecesine gre 1-5 veya 1-10 puan skalalar da kullanlabilinir. Tablo 2'de rnek bir deerlendirme matrisi grlmektedir. Tablo 2: Proje Deerlendirme/Seme Matrisi Proje Seme Matrisi Deerlendirme Kriterleri (1-5) (1-5) (1-5) (1-5) P1 P2 ... Pn PuanlarAlternatif Projeler Toplam Puan K1 K2 ... Km 36. 35 Seilen Projelerin Deerlendirilmesi: Projeler seildikten sonra proje konsl veya st-dzey yneticiler tarafndan da son bir kez gzden geirilmelidir. Burada dikkat edilecek hususlar gerekli kalifiye personel, projelere ayrlacak kaynak, proje konularnn kurum almalar ile dengeli dalm, gerekli olacak d kaynaklarn temin edilme yollar, riskler, B- planlar gibi konular olmaldr. Bu sorularn cevabn aramak ve gerekli kararlar vermek Proje Konslnn sorumluluu altndadr. Verilen kararlar kurumsal kazanmlar riske atmayacak, baary kolaylatracak ynde olmaldr. Proje Tanmlama Belgesi: Bu aamada seilen her bir proje iin Proje Tanmlama Belgesi hazrlanmaldr. Proje Tanmlama Belgesi seilen bir proje iin problem ve frsatlar, kuruma finansal ve stratejik etkisini ve hedeflenen baary yazl formatta zetleyen bir dokmandr. Proje Tanmlama Belgesinin hazrlanmas bundan sonraki blmlerde daha detayl ele alnacaktr. 11.3 almann Balatlmas Her yeni projede olduu gibi 6-Sigma projelerini de ilk defa balatrken takm liderlerinin veya takm yelerinin kafasnda netlememi birok detay olabilir. Bu aamada, zerinde dnlmesi gereken ve bir karara balanmas gereken baz konular unlardr: Ne kadar sklkta toplant yaplmaldr? Her bir toplant ne kadar srmelidir? Eksik takm yeleri olduu zaman ne olacaktr? Takm yelerinin konumlar gerei ayn toplantya gelmeleri mmkn olmuyorsa toplantlar nasl devam etmelidir? lk seilen takm yeleri i iin uygun deil ise ne olacaktr? Takm yeleri patronlarnn direktifi dorultusunda vakitlerini baka projelere ayrmas durumunda ne olacaktr? leride ba gsterecek bu ve benzeri skntlar nceden belirlenmeli ve balamadan her birisi iin zm nerisi gelitirilmelidir. 6-Sigma almalarnda ilk toplant iin nemini anlatmak ve motivasyonu salamak asndan nemlidir. lk toplantda daha ok aadaki konulara odaklanlmas ngrlmektedir. Proje Tanmlama Belgesini gzden geirmek Proje Plann anlamak DMAIC yaklamn anlamak Takm yelerinin rollerini netletirmek Takm alma rehberini gelitirmek Takm yelerinin birbirini tanmas Proje liderlerinin toplant ncesi gerekli bilgilendirmeyi yaparak, toplantda grlecek gndem maddelerini bildirerek, toplant ortamn eksiksiz hazrlayarak ve toplant sonras rapor hazrlayp katlmclara datarak iin en batan ciddi tutulduunu gstermeleri gerekir. lk toplant sonras projenin normal alma sreci balam olur. Takm yeleri kendilerine verilen i paketlerini zamannda ve tam olarak bitirmek ve teslim etmek zere DMAIC 6-Sigma yntemine gre almalarn devam ettirtirler. 6-Sigma Klavuzunun bundan sonraki blmlerinde DMAIC 6-Sigma ynteminin adm- adm uygulamas zerinde durulacak ve proje sreci rnek bir uygula eliinde anlatlacaktr. 37. 36 12. DMAIC UYGULAMA AAMALARI Organizasyonlarda 6-Sigma felsefesini kullanarak yaplan iyiletirme almalarnn Proses yiletirme, Proses Tasarm ve Proses Ynetim alanlarnda olduu yukardaki blmlerde belirtilmiti. En yaygn uygulamann ise ksaca DMAIC olarak adlandrlan mevcut srelerin iyiletirilmesinde kullanlan Proses yiletirme yntemim olduu da ifade edilmiti. Bu blmde DMAIC yntemi bir rnek proje almas eliinde adm-adm anlatlmaya allacaktr. Yntemde ele alnacak admlar ve zm yaklamlar projeye veya probleme zel deil genel yaklamlar iermektedir. Dolays ile ayn sistematik yaklam tm proses (sre) iyiletirme projelerinde kullanlabilinir. rnek Uygulamann Tantm: Bundan sonraki blmde 6-Sigma DMAIC yaklam hem teorik olarak hem de pratik- uygulamal olarak e-zamanl anlatlmaya allacaktr. Burada 6-Sigma klavuzundan istifade edecek kiilerin deiik sektrlerden, deiik hedef mteri kitlelerinden, deiik disiplin ve tecrbe birikiminden olaca muhakkaktr. Dolays ile burada ele alnacak rnek projenin herkes tarafndan kolaylkla takip edilebilir olmas amalanmtr. Problem terminolojisinin, detaylarnn ve zm nerilerinin kolay anlalmas iin gnlk hayatmzda en sk karlatmz, faaliyetleri hakknda hlihazrda bilgi sahibi olduumuz ve hakknda kolay yorum yapabileceimiz Ekmek Hamuru Hazrlama ve Piirme Sreci rnek proses olarak seilmitir. Bunun iin 350 gr ekmek reten, gnde 20.000 det retim yapabilen ve ekmein detini 0,70 TL den sata sunan bir ekmek fabrikas veya byk lekli frn dnlmtr. Bu retimden irketin liste fiyat zerinden %20 krl alt varsaylmtr. Burada seilen rnek proje konusunda da dier retim srelerinde veya hizmet srelerinde olduu gibi mteriler, mteri beklentileri, tedarikiler, retim sreci ve irket hedefleri vardr. Bu srete de dier sanayi srelerinde olduu gibi zlmeyi bekleyen problemler ve zm zorlatran birok snrlamalar veya imknszlklar vardr. Tekrar edilecek olunursa, DMAIC srecinde yaplacak almalar, takip edilecek admlar buradaki uygulama rneine zgn deildir. Genele uygulanacak yaklamlar olup, tm proses iyiletirme almalarnda uygulanabilir niteliktedir. DMAIC Proses yiletirme faaliyetleri sistematik bir ekilde aada sunulan alma admlar ile gerekletirilir. 12.1 Tanmlama Aamas Tanmlama Aamasnda proje takm zlmesi gereken problemi, hedef mteri kitlesini, mteri beklentilerini ve son olarak ta projeyi nasl gerekletireceini aklayan proje plann hazrlamaldr. Kurumun hedefleri, ncelikleri ve beklentileri ile uyum salamak iin bu almalarn Proje ampiyonu gzetiminde yaplmas daha salkl olur. Tanmlama Aamasnda yaplacak almalar 3 temel konuda olacaktr. Bu almalar ve alma ktlar aadaki gibi zetlenebilir: Proje Tanmlama Belgesinin ve i plannn gelitirilmesi llebilir mteri beklentilerinin belirlenmesi 12. DMAIC Uygulama Aamalar TANIMLAMAAAMASI (DEFINE) 38. 37 st-dzey proses haritasnn gelitirilmesi imdi bu almalar sras ile aada ele alnacaktr. 12.1.1 DMAIC Proje Tanmlama Belgesinin Gelitirilmesi Proje Tanmlama Belgesi ilk olarak proje seme aamasnda taslak halinde oluturulmutu. Bu aamada ilk taslak gzden geirilmeli ve eksiklikleri tamamlanmaldr. Tanmlama Belgesi proje ve proje almas hakknda ki temel bilgileri ve hedef kazanmlar ksa, net ve somut rakamlarla zetleyen bilgi paketini oluturur. Proje Tanmlama Belgesinde olmas gereken temel bilgiler ve belgenin oluturulmas srasnda dikkat edilmesi gereken hususlar aada zetlenmektedir. Durumu (Business Case): Proje ile ilgili irketin mevcut i durumu Proje ampiyonu veya Proje Konsl tarafndan hazrlanr. Projenin kuruma ne kazandracan ve niin ncelik verildiini aklayan genel bir tanm oluturur. Kurum dzeyinde mevcut durum ve hedeflenen durum arasnda finansal, mteri tatmini, rekabet dzeyi ve stratejik anlamda kayp veya kazanmlarla ilgili somut ve rakamsal durumu zetleyen bir ifadedir. Ekmek Hamuru Hazrlama ve Piirme projesi ile ilgili olarak i durumu dnlrse, irketin (frnn) ekmek satlar ile ilgili i kaybn rakamsal olarak ifade eden bir tanm olmas gerekmektedir. rnek Uygulama: 2006 ylnda ekmek satnda bulunulan kurumsal mterilerden gelen ikyetler artm ve mteri saysnda azalma olmutur. Buda irket iin yllk olarak 255.500 TL finansal kayba neden olmutur. Problem fadesi (Problem Statement): Problem ifadesi i durumunda anlatlan, irketin skntsna neden olan problemi ve belirtilerini daha net ifade eden bir-ka cmlelik ifadedir. durumuna paralellik arz eden bir ifadedir. rnek Uygulama: 2006 ylnda mteri memnuniyetinde azalma olmu ve irket %25 mteri kaybetmitir. Bu irket iin ylda 1.825.000 adet daha az ekmek satna, buda 255.500 TL finansal kayba neden olmutur. Hedef fadesi (Goal Statement): Problem ifadesinde belirtilen sorunu ortadan kaldracak hedefi ortaya koyar. Bu ifadede hedeflenen iyileme miktar, irkete finansal getirisi ve projenin bitirme tarihi mutlaka rakamlarla ifade edilmelidir. rnek Uygulama: Mteri memnuniyetini iyiletirerek satlar 12 ay ierisinde 2006'e gre %40 arttrmak ve irkete 300.000 TL'lik ek gelir salamak. Projenin Kapsam, Snrlar ve Kabulleri (Project Scope, Constraints, and Assumptions): Proje kapsam genellikle projenin kapsayaca srecin balang ve biti aamalarn ifade eder. Snrlar ise projeye ayrlacak personel, altyap, bte ve zaman anlamnda getirilen kstlar ifade eder. Kabuller ise proje almalar srasnda takmn st- dzeyden alaca destek ve st dzey ile ilikileri ifade eder. rnek Uygulama: Proje almas ekmek hamurunun hazrlanmasndan balayan ve ekmein mteriye teslim anna kadar olan sreci kapsayacaktr. Proje iin 3 kiilik bir ekip ve 20.000 TL'lik bir bte ayrlmtr. Proje takm Proje ampiyonu ile haftalk toplantlar yapabilecektir. TANIMLAMAAAMASI (DEFINE) 39. 38 Takm yeleri (Team Members): Proje Tanmlama Belgesi projede grevli tm alanlar listelemelidir. yeler proje ampiyonunu, proje liderini ve dier takm alanlarn ierir. Takm alanlar zaman ierisinde deiiklik gsterse de hlihazrda mevcut olanlar belirtilmelidir. rnek Uygulama: Ali Akyldz (Proje ampiyonu), Esra Sevin (Takm Lideri), Sirac Erdem, Tuba Kerem. Taslak Proje Plan (Preliminary Project Plan): Hedef ifadesinde projenin biti tarihini vermi olmak takm yelerinin ilerini zamannda yapmasn garanti etmez. Bu zaman zarf iinde i paketlerinin bitirilme zamann ayrca belirtmek daha faydal olur. Zaman ierisinde i paketleri ve tarihler deiecek olsa da bu aamada n bir taslan olmasnda fayda vardr. rnek Uygulama: Tanmlama Aamas (28.02.08), lme Aamas (30.04.08), Analiz Aamas (31.07.08), yiletirme Aamas (30.09.08), Kontrol Aamas (30.11.08). Paydalarn Belirlenmesi (Identify Stakeholders): 6-Sigma takmnn yapaca almann ktlarnn etkileyecei veya bu ktlardan etkilenecek kurum ii veya kurum d kiiler veya organizasyonlar olacaktr. Tm bu kesimler, zerinde allacak prosesin veya projenin paydalar olarak kabul edilir. Yaplacak almada projeden etkilenebilecek kesimlerinde gz nnde bulundurulmasnda fayda vardr. Bu bilgilerde Tanmlama Belgesinde bulundurulmaldr. rnek Uygulama: Ali Akyldz, (Proje ampiyonu) 6-Sigma Frn A.., Bireysel Mteriler, Kurumsal Mteriler, Blgesel Marketler, Altn Un A.. Figr 15'de Proje Tanmlama Belgesi rnek uygulama bilgileri ile hazrlanmtr. Burada sunulan belgenin format deiik irket uygulamalarnda deiiklik gsterse de, sunulan bilgiler itibari ile birbirine benzemektedir. TANIMLAMAAAMASI (DEFINE) 40. 39 DMAIC PROJE TANIMLAMA BELGES Projenin smi: 6-Sigma Ekmek Proje ampiyonu: Ali Akyldz Proje Lideri: Esra Sevin (Kara Kuak) Takm yeleri: Esra Sevin (Kara Kuak) Sirac Erdem (Yeil Kuak) Tuba Kerem Durumu: 2006 ylnda ekmek satnda bulunulan kurumsal mterilerden gelen ikyetler artm ve mteri saysnda azalma olmutur. Buda irket iin yllk olarak 255.500 TL finansal kayba neden olmutur. Problemin/Frsatn fadesi: 2006 ylnda mteri memnuniyetinde azalma olmu ve irket %25 mteri kaybetmitir. Bu irket iin ylda 1.825.000 adet daha az ekmek satna, buda 255.500 TL finansal kayba neden olmutur. Hedef fadesi: Mteri memnuniyetini iyiletirerek satlar 12 ay ierisinde 2006'e gre %40 arttrmak ve irkete 300.000 TL'lik ek gelir salamak. Proje Kapsam/Snrlar/Kabulleri: Proje almas ekmek hamurunun hazrlanmasndan balayan ve ekmein mteriye teslim anna kadar olan sreci kapsayacaktr. Proje iin 3 kiilik bir ekip ve 20.000 TL'lik bir bte ayrlmtr. Proje takm Proje ampiyonu ile haftalk toplantlar yapabilecektir. Paydalar: Ali Akyldz (ampiyon) 6-Sigma Frn A.. Bireysel ve Kurumsal Mteriler Blgesel Marketler Altn Un A.. N PROJE PLANI Hedef Tarih Gerekletirme Tarihi TANIMLAMA AAMASI 28.02.08 LME AAMASI 30.04.08 ANALZ AAMASI 31.07.08 YLETRME AAMASI 30.09.08 KONTROL AAMASI 30.11.08 TAMAMLAMA TARH 31.12.08 Figr 15: DMAIC Proje Tanmlama Belgesi. TANIMLAMAAAMASI (DEFINE) 41. 40 12.1.2 Mteri Beklentilerinin Belirlenmesi Proje Tanmlama Belgesini tamamladktan sonra, proje takm mteri beklentilerini belirlemek iin almalara balayabilir. Eer baka almalar srasnda gelitirilmi hlihazrda mevcut mteri beklentileri listesi var ise ie bu bilgilerden balanlabilir. Byle bir beklenti listesi mevcut deil ise, ciddi bir takm almas ile beklentiler belirlenmelidir. Mteri beklentilerini belirlemek direkt mteri ile diyaloga geerek veya dolayl yoldan mteri davranlarn analiz ederek karlabilir. Mteri ile direkt diyalogda kullanlacak yntemler anket almalar, telefon grmeleri, e-mail ile iletiim kurma, bire-bir yz-yze konumalar eklinde olabilir. Bunlara ek olarak bu gne kadar mteri dileklerinden, nerilerinden ve ikyetlerinden toplanm bilgilerde mterinin beklentilerini anlamada deerli bir kaynak olarak kullanlabilinir. Mteri beklentilerini belirlemede dikkat edilecek hususlardan biri mterinin ou zaman soyut ifadeler kullanarak beklentilerini bildirmesidir. rnein mteriler iyi olsun, kaliteli olsun ve ucuz olsun gibi ifadeler kullanr. Teknik bir gelitirme ve iyiletirme srecinde bu ifadeler yerini somut hedef deerlere brakmaldr. Burada mteri beklentilerini iyi tahlil edip teknik, llebilir metrikler cinsinden yazma proje takmnn nemli ilerinden biridir. Keza, burada yaplan bir hata tm iyiletirme almalarn karlksz brakabilir. Mteri Beklentilerini Belirlerken Dikkat Edilmesi Gereken Hususlar: Mteri beklentileri belirleme faaliyetlerinde baz hususlar gz nnde bulundurulursa daha etkin, verimli ve geerli bir alma yaplabilir. Dikkat edilecek konular syle zetlenebilir: Beklentiler her zaman zerinde allan proje, sre veya proses ile yakn alakal olmaldr. Mteri beklenti ifadesinde her zaman sadece bir kriter olmaldr, birden fazla beklenti tek beklenti eklinde ifade edilmemelidir. Beklentiler somut olmaldr, gzlenebilir ve llebilir metrikler cinsinden ifade edilmelidir. Mteri her bir beklenti kriteri iin kabul edebilecei bir seviye belirlemelidir (neler hatal kabul edilecek, neler hatasz kabul edilecek). Beklenti ifadeleri anlalabilir ve net ifadeler kullanlmal, farkl yorumlara ak olmamaldr. Beklenti ifadeleri yazldktan sonra mteri ile tekrar konfirme edilmelidir. Mteri Beklentisi Gelitirme Admlar: Mteri beklentileri gelitirilirken sistematik bir alma yapmakta fayda vardr. Aada 6-adml bir belirleme sreci nerilmektedir. Belirlenmesi gereken mteri beklentileri ile ilgili rn, prosesi veya sreci net olarak belirleyin. Hedef mteri kitlesini belirleyin. Son kullanc olan mterilerin yan sra bayiler, datclar ve hatta kurum ii kii ve blmler mteri olarak dnlebilir. Mteri kitlesi ne kadar daraltlrsa beklentiler o kadar somutlatrlabilir. Beklentilerle ilgili olabilecek mevcut verileri inceleyin. Bu veriler hlihazrda mteri ihtiyalar eklinde veya mteri ikyet, yorum ve anketleri eklinde olabilir. Beklentileri n bir taslak eklinde listeleyin. Bu aamada proje takm beklentinin zne sadk kalarak soyut ifadeleri somut teknik TANIMLAMAAAMASI (DEFINE) 42. 41 beklentiler ekline getirmelidir. Bir nceki admda oluturulan beklenti kriterleri mteri ile tekrar temasa geerek onaylatlmaldr. Mteriden gelen geri bildirim ve yorumlarla, beklenti listesine son ekli verilmelidir. Beklentilerin nceliklendirilmesi: Bir rn, proses veya hizmet srecinde mteri beklentileri birden fazladr. Hatta ou zaman beklentiler onlarca olabilmektedir. Beklentilerin nceliklendirilmesi mteriler tarafndan yaplmaldr. Burada ama, her bir beklentiyi iyiletirmeye aba sarf etmek yerine mterinin daha fazla nemsedii, kritik birka beklentiye odaklanmaktr. Keza birok beklentiyi e- zamanl dnmek ve iyiletirme almalarn ona gre yapmak ok daha zahmetli ve verimsiz bir alma olabilir. rnek Uygulama: Mteri beklentilerini belirleme almas Ekmek Hamuru Hazrlama ve Piirme projesi iin yaplmtr. Mteri ile yaplan grmeler, son bir ylda szl ve yazl gelen ikyetler ve birazda sektr ile ilgili hazrlanm raporlar incelendiinde ekmekten mteri beklentilerinin 3 ana kategoride olabilecei belirlenmitir. Bu beklentiler duygusal beklentiler, kimyasal beklentiler ve fiziksel beklentiler olarak adlandrlabilir. Bu beklenti listesi hazrlandktan sonra mevcut, potansiyel ve eski mterilerle temasa geilmi ve belirlenen kriterlerin geerlilii konfirme edilmitir. Gelitirilen mteri beklenti listesi aada Figr 16'da zetlenmektedir. Bu alma sonrasnda mterilerle yaplan ikinci bir alma beklentileri nceliklendirme iin olmutur. Bu almann sonucu olarak ta mteri beklentilerinden en nemlisinin gzlenebilir ve llebilir kriter olan ekmek gramaj olduu anlalmtr. (Dolays ile bundan sonraki blmlerde rnek uygulamalar ekmek gramajnda beklentileri karlamak iin yaplan almalar olacaktr). TANIMLAMAAAMASI (DEFINE) 43. 42 Mteri Beklentileri Duygusal Beklentiler D le lgili Beklentiler i le lgili Beklentiler yi pimi olsun yi kabarm olsun Kendine has grntde olsun Kendine has kokuda olsun Kabuk rengi homojen olsun Bask ve yank olmasn Kimyasal Beklentiler Rutubet miktar %38 olsun Kl miktar %0.85 olsun Tuz miktar %1.75 olsun Fiziksel Beklentiler Ekmek 350 gr olsun Sngerimsi olsun Gzenekler homojen olsun Hamur ve yapkan olmasn Karmam un olmasn Karmam maya olmasn Karmam tuz olmasn Rengi beyaz krem olsun Kendine has tat ve kokuda olsun Figr 16: Ekmekten Mteri Beklentileri 12.1.3 Proses Haritasnn Gelitirilmesi Tanmlama Aamasnda en son adm, seilen proje iin st-dzey proses haritasnn gelitirilmesidir. Bu adm fazla nemli grnmemi olmasna ramen, bundan sonraki detayl proses srecini gelitirmek iin n bir alma olmu olur. Figr 17'de de gsterildii gibi, SIPOC diyagram olarak ta adlandrlan bu proses haritas, seilen sre iin tedarikileri, proses girdilerini, prosesin kendisini, proses ktlarn ve son olarak mterileri zetleyen bir sre ak diyagramdr. TANIMLAMAAAMASI (DEFINE) 44. 43 SIPOC haritasnda kullanlan bilgi kategorileri aada zetlenmektedir. Tedarikiler (Suppliers): Proses iin gerekli bilgiyi, malzemeyi ve dier kaynaklar salayan kii veya organizasyonlardr. Girdiler (Inputs): Proseste kullanlmak zere tedarikiler tarafndan salanan bilgi, malzeme ve dier kaynaklardr. Proses (Process): Girdileri bir dizi faaliyetler sonucu istenilen faydaya dntren sretir. ktlar (Outputs): Mteri tarafndan kullanlan veya faydasna sunulan rn veya hizmettir. Mteriler (Customers): Prosesten gelen kty kullanan veya ondan istifade eden insan, irket veya baka proseslerdir. rnek Uygulama: Ekmek hamuru hazrlama ve piirme projesi iin SIPOC modeli gelitirilmitir. Burada tedarikiler: ekmein hammaddelerini salayan irketle; girdiler: hamuru oluturmak iin gerekli un, su, tuz gibi maddeler; proses: hazrlama ve piirme sreci; kt: ekmek; ve son olarak mterilerde ekmei satn alan taraflardr. Bu sre Tablo 3'de gsterilmektedir. Tedarikiler Girdiler Proses ktlar Mteriler INPUT PROCES OUTPUT S C Figr 17: SIPOC Modeli SIPOC DYAGRAMI Tedarikiler (Suppliers) Girdiler (Inputs) Proses (Process) ktlar (Outputs) Mteriler (Customers) Un satclar Su ebekesi Maya satclar Tuz satclar Un Su Maya Tuz Maddeleri tart Maddeleri kartr Hamuru your Hamuru dinlendir Hamuru kes/tart Hamuru dinlendir Hamuru ekillendir Ekmei piir Ekmei depola Ekmei sat Ekmek yerleri Restoranlar Bfeler Marketler Bakkallar Bireysel mteriler Tablo 3: Ekmek Hamuru Hazrlama ve Piirme in SIPOC Modeli TANIMLAMAAAMASI (DEFINE) 45. 44 12.2 lme Aamas Bir nceki blm olan Tanmlama Aamasnda iyiletirme iin odaklanlan prosesin st- dzeyde girdi ve ktlar SIPOC diyagramnda belirtilmiti. Buna ilave olarak, bu prosesten ncelikli mteri beklentisi de (rnein ekmek gramaj) ifade edilmiti. lme Aamasnda proses ktsnn hedef deerden sapmasna veya hedef deer etrafnda varyans gstermesine sebep olan kk-nedenler belirlenecek ve prosesin mevcut durumu llerek rakamlarda ifade edilecektir. Bu almalar rnek projeye uygulanarak aadaki gibi yaplabilir. Proses ktsnn hedef deerden sapmas veya hedef deer etrafnda deikenlik (varyans) gstermesi retim srecindeki birok parametreye bal olabilir. rnein, ekmek hamuruna gereinden az su eklemek veya ekmei frnda gereinden fazla bekletmek ekmek arlnn hedeflenen deerden az olmasna neden olabilir. Bu durumda zm, ekmek hamuru hazrlama ve piirme srecinde ekmek gramajn deitirecei dnlen kritik parametreleri belirlemekte ve bu parametrelerin deikenlik araln azaltmakta olacaktr. Doal olarak her defasnda hamura ayn miktarda su eklenir ve ekmek frnda ayn miktarda piirilirse (dier parametrelerinde ayn kald dnlerek) ekmek gramaj da ayn olacaktr. Kritik proses ktsnda deikenlie sebep olan kk-nedenleri belirlemek ve ne kadar deikenlie sebep olduunu hesap edebilmek iin bu parametrelerin gzlenebilir ve llebilir olmas gerekmektedir. Parametreler llebilir olmalar asndan nicel ve nitel olarak iki ksma ayrlrlar. Nicel parametreler bir lme cihaz ile kolaylkla llebilir (rnein, uzunluk, % hata oran, vb.). Performans gstergelerinde nitel parametrelerin olmas durumunda ise 1- 10 gibi deerlendirme skalas kullanlabilir. Bu gibi nitel ktlar anket, takm veya uzman puanlamas ile rakamsal puana/skora dntrlebilir. Bu parametrelere baz rnekler estetik, tat, kullanm kolayl olabilir. yiletirme iin zm nerileri gelitirmeden nce mevcut durum analizi yapmak ve bu verilere gre hamleler yapmak daha etkin sonular retecektir. Bunun iin mevcut durumu belirlemek ve problem kaynaklarn nceliklendirmek bu aamada yaplmas gereken nemli bir faaliyettir. Bu amaca ynelik olarak aada ilk olarak mteri memnuniyetini azaltan, deikenlie neden olan kk-nedenler bulunacaktr. Daha sonra da mevcut durumun performans seviyesi llecektir. Aada bu almalar sras ile yaplmaktadr. 12.2.1 Mevcut Durumun Performansn lmek Mevcut durumun performansnn llmesi iin proses srecinin bilinmesi ve anlalmas gerekmektedir. Daha sonra bu srete kritik noktalar veya parametreler belirlenir ve mevcut deerler llebilir. Bu ksmda yaplan almalarda aada gsterilen sistematik yntem kullanlabilir. llmesi Gereken Parametrelerin Belirlenmesi: Kritik parametrelerin belirlenmesi iin deiik yntemlerden istifade edilebilir. Bu klavuzda Kalite iin Kritik Parametreler Aac yntemi kullanlacaktr. Bu yntem daha ok Critical to Quality Tree veya ksaca CTQ Aac olarak da bilinmektedir. CTQ Aac, belirli bir mteri beklentisini etkileyebilecek kritik parametrelerin aa diyagram eklinde kk-nedenlerine kadar belirlenme ynteminden ibarettir. LMEAAMASI (MEASURE) 46. 45 rnek Uygulama: Figr 18'de nemli mteri beklentisi olarak seilen ekmek gramaj iin kritik parametreler CTQ Aacnda gsterilmektedir. Diyagramda da grlecei zere gramaj etkileyecei dnlen parametreler deiik kategorilere ayrlabilir. Bu kategoriler: Ekmek hamurunda kullanlan katk maddeleri, hamuru kartrma ve ilk dinlendirme ilemi, tek-ekmeklik hamurlar kesme ilemi, mayalanma sreci, hamur ekillendirme ilemi, frnda piirme ve sat anna kadar depolama ilemleridir. Daha sonra her bir kategori iin ekmek gramajn etkileyecei dnlen gzlenebilir ve llebilir fiziksel parametreler belirlenmitir. Son olarak parametrelerin rakamsal deerlerini ifade etmek iin lme birimleri listelenmitir. Kalite in Kritik Parametreler Kartrma/ Yourma Mayalanma/ Dinlendirme Kesme/ Tartma Mayalanma/ Dinlendirme Yourma/ ekillendirme Piirme Depolama Su Un Maya Tuz Ekmek Arl Tipi Bykl Miktar Miktar Tipi Miktar Miktar Sresi Sresi Sresi Miktar Sresi Scakl Sresi Konumu Ortam Nemi Sresi erik (Katk Maddeleri) Figr 18: Ekmek Gramaj in CTQ Aac LMEAAMASI (MEASURE) 47. 46 CTQ Aacnda grld gibi her bir belirlenen kritik parametre hem sonucu (ekmek gramajn) etkilemekte hem de llebilir bir parametreyi temsil etmektedir. Operasyonel Tanmlarn Yaplmas: zerinde allan prosesteki tanmlarn ve elde edilmek istenmen lm deerlerinin herhangi bir karkla ve yanl anlamaa frsat vermeyecek ekilde tam ve net olarak tanmlanmas gerekmektedir. rnein Figr 18'de ekmein -frn iindeki- konumu ifadesi kritik parametre olarak listelenmitir. Bu ifade takm yeleri tarafndan farkl trde tanmlanp, farkl trde llebilir. Bu anlamda her bir kritik parametre iin gerekli tanmlama ve lme sistemi belirlenmelidir. rnek Uygulama: Tablo 4 Ekmek Hamuru Hazrlama ve Piirme sreci iin operasyonel tanmlamalar zetlemektedir. Tablo 4: Operasyonel Tanmlar ve lme Birimleri CTQParametreleri Birimler Operasyonel Tanmlar Un Tipi Tedariki Hamura yaplmak zere un alnan tedariki firma Un Boyutu Mikron Un partikllerinin boyutu Un Miktar Gram Bir ekmek iin hamura katlan su miktar Su Miktar Gram Bir ekmek iin hamura katlan su miktar Maya Tipi Tedariki Hamura katlmak zere maya alnan tedariki firma Maya Miktar Gram Bir ekmek iin hamura katlan maya miktar Tuz Miktar Gram Bir ekmek iin hamura katlan tuz miktar Yourma Sresi Dakika lk hamur yaplrken kartrma ve yourma sresi lk Mayalanma Sresi Dakika Hamur yorulduktan sonra ilk dinlendirme/mayalanma sresi Kesme/Tartma Miktar Gram Ekmek iin hamurdan kesilen para byklnn arl kinci Mayalanma Sresi Dakika Kesilen ekmek hamurlarnn mayalanma/kabarma sresi ekillendirme Sresi Saniye Frna vermeden nce hamurlarn son kez ekillendirme sresi Piirme Scakl Derece Frnn ortalama scakl Piirme Sresi Dakika Frnda ekmeklerin kalma sresi Piirme Konumu cm Ekmein frn iindeki ate/scaklk kaynana en ksa mesafesi Depolama Sresi Dakika Ekmeklerin satlncaya kadar depolama/bekletme sresi Depo Ortam Nemi % Ekmeklerin satlncaya kadar muhafaza edildii yerin bal nemi LMEAAMASI (MEASURE) 48. 47 Veri Kaynaklarnn Belirlenmesi: Kritik parametrelerin mevcut durumlarn belirlemek iin gerekli olan veriler hlihazrda toplanm verilerden veya yeni toplanacak verilerden elde edilebilir. Eer kurumda zerinde allan srece ait hlihazrda veri var ise tercihen bu verilerden istifade edilmeye allmaldr. Bu hzl ve ekonomik bir analiz salar. Fakat hazr verilerin yeni alma iin kullanlabilmesi iin gvenilir olduklarnn bilinmesi gereklidir. Bu da bir nceki verilerin ne amala toplandna ve imdiki amala bir paralellik gsterip gstermediine baklarak karar verilebilir. Eer mevcut veriler gvenilir olmaz veya kullanlamaz ise yeni veri toplama iin plan yaplmaldr. Veri Toplama ve rnekleme Plannn Yaplmas: Mevcut durum deerlendirmesi yapmak iin veri toplanmaldr. Verinin nicel mi (llebilir mi) yoksa nitel mi (llemez mi) olma durumuna gre veya verilerin bir kitleden mi (poplasyondan m) yoksa bir prosesten mi gelme durumuna gre farkl veri toplama planna gerekli olabilir. Ayrca veri kaynann byklne gre veri seti ve veri toplama aral (frekans) deiebilir. Prosesten veri toplama durumu iin Figr 19 ve 20 rnek veri seti byklklerini (n) gstermektedir. Gnlk retim Kapasitesi Gnlk Strateji 10000 1000 100 10 1 Minimum Gnlk rnek Set Bykl (n) 10 12 15 24 50 Figr 19: Gnlk rnek Veri Toplama Stratejisi LMEAAMASI (MEASURE) 49. 48 Eer gnlk retim kapasitesi 10 detten fazla ise gnlk strateji, az ise haftalk strateji kullanlmaldr. Bu stratejiler hem nicel hem de nitel deiken durumlar iin kullanlabilir. rnek Uygulama: Ekmek retimi gnlk 10,000 det ve zeri olduu iin gnlk strateji uygun grlmtr. Bu durumda, Figr 19'da ki grafie gre gnlk toplam veri says 50 adet olarak ngrlmtr. Bu veriler gn ierisinde deiik zamanlarda alnan lmlerden oluabilir. Arlk gibi nicel lmlerin yaplabilecei veri toplama durumunda rnek set byklkleri (n) 3 ile 7 aras lmden oluabilir. Verilerin nitel olma durumunda ise rnek set bykl hata oranna gre 50, 100 veya daha fazla olabilmektedir. rnein bir proseste hata oran %2 ise, alnan rnek sette en az ortalama bir hata olacak ekilde rnek set bykl seilmelidir. Hata oran 0,02 ise (yani %2), rnek set bykl en az 50 olmaldr. rnek Uygulama: Frnn gnde 10 saat aktif retim yapt dnlrse (07:00-17:00 aras), her saat ba 5 det rnek lmn alnmas ve 10 saat boyunca toplam 50 lm yaplmas uygun olacaktr. Gnlk veri toplama plan Tablo 5'de gsterilmektedir. Haftalk Strateji Haftalk retim Kapasitesi 10000 1000 10 1 Minimum Haftalk rnek Bykl (n) 10 15 20 Figr 20: Haftalk rnek Veri Toplama Stratejisi LMEAAMASI (MEASURE) 50. 49 Veri Toplama: Bu aamada veri toplama plan tekrar gzden geirilmeli ve anlaldndan emin olunmaldr. Veri toplama ileminin salkl ve gvenilir olmas iin veri toplama yeri ayarlanmaldr. Verilerin gvenilir olmas iin bu almada grev alacak operatrler ve lm cihazlarnda yeteri kadar doruluk (accuracy) ve istikrar (precision) gereklidir. Bunun iin operatrlere n bir eitim, cihazlara da kalibrasyon gerekli olabilir. Veri toplama yeri, operatrler ve cihazlar ayarlandktan sonra veri toplama almas balatlabilir. Mevcut durumu tahlil iin gerekli verilerin toplanmas imknlar lsnde geni zaman aralna yaylabilir. Genellikle lm yaplan noktalar ve parametreler CTQ Aacnda (Figr 18) belirlenen noktalarda olmaldr. rnek Uygulama: Ekmek piirme prosesinde gn boyunca 10 deiik zamanda her biri 5 lmden oluan 10 rnek set alnmtr. Bu her bir kritik parametre iin toplam 50 lm demektir. Veri toplama ilem bir hafta iinde 4 gn boyunca tekrar edilmitir. Toplanan mevcut durum deerleri aadaki tabloda zetlenmektedir. Veriler ksaca ortalama deer ve standart sapma cinsinden verilmitir. Tablo 5: Gnlk rnek Veri Toplama Plan Set 1 07:00 X1, X2, X3, X4, X5 Set 2 08:00 X1, X2, X3, X4, X5 Set 3 09:00 X1, X2, X3, X4, X5 Set 4 10:00 X1, X2, X3, X4, X5 Set 5 11:00 X1, X2, X3, X4, X5 Set 6 12:00 X1, X2, X3, X4, X5 Set 7 13:00 X1, X2, X3, X4, X5 Set 8 14:00 X1, X2, X3, X4, X5 Set 9 15:00 X1, X2, X3, X4, X5 Set 10 16:00 X1, X2, X3, X4, X5 rnek Veri Seti Ver Toplama Zaman Toplanan Veriler LMEAAMASI (MEASURE) 51. 50 Tablo 6: Frndan Toplanan Veriler Mevcut lm Deerleri 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 Kartrma Sresi Dakika 15 1,98 Dinlendirme Sresi Dakika 15 2,04 Tartma Miktar Gram 555 3,71 Mayalama Sresi Dakika 30 1,85 ekillendirme Saniye 20 2,24 Piirme Scakl Derece 220 17,80 Piirme Sresi Dakika 20 1,80 Piirme Konumu cm 30 19,68 Depolama Sresi Saat 6 2,06 Depolama Bal Nemi % 50 16,33 Ekmek Gram 347,79 5,93 12.2.2 Mevcut Durumun llmesi Prosesten gerekli veriler toplandktan sonra mevcut durum hakknda deerlendirme yaplabilir. Deerlendirmeler prosesteki her bir kademe iin yaplabilecei gibi prosesin geneli iinde yaplabilir. Bu deerlendirmelerin yaplabilmesi iin her eyden nce baz temel tariflerin yaplmas ve kavramlarn bilinmesi gerekmektedir. Bunlar aada aklanmaktadr. Birim (Unit): lm yaplacak olan ve mteriye teslim edilecek para, rn, sistem, proses veya hizmettir. Araba, elbise, otel hizmeti, telefon servisi gibi birimler bu anlamda dnlebilir. rnein, bu klavuzda ele alnan ekmek piirme prosesi iin bu bir adet ekmek demektir. Hata (Defect): Mteriye sunulan rn ve hizmetlerde memnuniyetsizlik oluturacak kalite seviyeleridir. Genellikle hatal olarak adlandrlan rn ve hizmetler mterinin kabul edebilecei snr deerlerinin dnda LMEAAMASI (MEASURE) 52. 51 Mevcut Kalite Seviyesi: Bu aamada proses ktsnn 6-Sigma felsefesine gre kalite seviyesi belirlenir. Bunun iin toplam veriler alnp, hatal olanlarn belirlenmesi gerekir. Hatal rnler mteri tolerans snrlar dnda kalan rnlerdir. Kalite seviyesi hatal rn saysnn toplam rn saysna orannn standart sapma birimi cinsinden ifade eklidir. rnek Uygulama: Figr 21 frndan 4 gn boyunca alnan toplam 200 verinin frekans grafiinde gsterimidir. Grafikten de anlalaca gibi ekmek arlklar hedef deer olan 350 gramdan sapmalar gstermektedir. Bu sapmalar 6-Sigma felsefesine gre hatal-hatasz olarak ayrabilmek iin tolerans snrlar dnda kalan ekmek saysn bilmek gereklidir. Daha sonra bu saynn toplam ekmek saysna oran bize prosesin mevcut kalite oran hakknda rakamsal bir deer verebilecektir. kalan, daha kt deere sahip olan rn ve hizmetlerdir. rnein, 350 gramlk bir ekmekte mteri +/-%2'lik sapmay kabul etmektedir. Bunun dnda olan ekmek gramajlarn hatal olarak alglamaktadr. Bu durumda %2'lik tolerans deeri 350 gramlk ekmekte +/-7gram yapmaktadr. Sonu olarak 343 gramdan az veya 357 gramdan fazla ekmekler hatal olarak kabul edilecektir. Hata Frsat (Defect Opportunity): rnde veya hizmette mteriyi memnun etmeyecek ve hata olarak alglanabilecek maksimum hatal rn veya hizmet saysdr. Bu pratikte lm iin alnan numune saysna etir. rnein, gn boyunca gramaj lm iin frndan 50 adet ekmek alnyor ise, ekmein hatal olmas iin 50 adet frsat vardr. Aadaki blmlerde mevcut durum ve buna karlk gelen kalite kayp maliyetleri hesaplanmaya allacaktr. Ekmek Arl Verisinin Dalm ATL: 343 Gram TL: 357 Gram Hatal rnler Hatal rnler 30 25 20 15 10 5 0 ToplamEkmekSays 330 332 334 336 338 340 342 344 346 348 350 352 354 356 358 360 362 Ekmek Gramaj (Gram) Figr 21: Ekmek Arlnn Dalm LMEAAMASI (MEASURE) 53. 52 Hata orannn 6-Sigma kalite deerlendirme sisteminde ka Sigma'ya denk dtn bulmak iin aadaki grafik (Figr 22) kullanlabilir. Grld gibi %24 hata oran 2.2 Sigma seviyesine denk dmektedir. Hedef olarak 6-Sigma seviyesinin olduu bir iyiletirme srecinde, 2.2 Sigma seviyesi potansiyel olarak iyiletirme iin olduka frsat olduunu gstermektedir. Ekmek arl ile ilgili mteri beklentisinin +/-7 gram olduu yukarda belirtilmiti. Bu durumda bu tolerans snrlar dnda kalan ekmek says 200 ekmekte toplam 48 dettir. Buda bize frnn %76 orannda kaliteli, %24 orannda da hatal ekmek retildiini gsterir. 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 Proseskts(HataszOran)-% Kalite Saviyesi - S Sigma Kalite Seviyesi Kalite Saviyesi: 2.2 Hata Oran: %24 Figr 22: Ekmek Hamuru Hazrlama ve Piirme Prosesinin Mevcut Kalite Seviyesi Mevcut Kalitesizlik Maliyeti: Mevcut durumun kuruma zararn belirlemek iin kalitesizlik maliyeti de hesaplanabilmektedir. Bu mteri beklentilerine uymayan rnleri veya hizmetleri retmek iin harcanan kaynaklarn irkete olan maliyetlerinin toplamdr. Bu rn ve hizmetler satlamad iin irkete direkt zarar veya kayp olarak dnlmektedir. LMEAAMASI (MEASURE) 54. 53 sebepler ortadan kaldrlmaya allacaktr. Bylece doal olarak proses ktsndaki hata oran ve buna bal olarak ta kalitesizlik maliyeti azalm olacaktr. 12.3 Analiz Aamas lme Aamasnda prosesin mevcut durumu iin veri toplanm ve prosesin kalite seviyesi belirlenmiti (rnein ekmek gramaj iin kalite seviyesinin 2,2 olduu hesaplanmt). Burada hedef, Sigma kalite deerini ykseltmek ve bunun doal bir sonucu olarak da hatalar drmektir. Analiz Aamas bu amaca ynelik olarak lme Aamasnda toplanan verileri kullanarak hatalarn kk-nedenlerini belirlemeye alacaktr. Hatalarn kk-nedenlerini belirleme almas hem kt verilerine odakl hem de kullanlan sre aamalarna odakl almalarla olabilmektedir. Bu aamada kritik performans parametresini (rnein, ekmek gramaj) etkileyen girdileri (X) ve ktlar (Y) proses haritasnda belirlemek faydal olacaktr. rnek Uygulama: Figr 23 Ekmek Hamuru Hazrlama ve Piirme Prosesini gstermektedir. Figrde grld zere proses kts olan ekmek gramaj Y ile dier proses girdi ve proses ii parametrelerde X olarak gsterilmitir. rnek Uygulama: Genelde mteri beklentilerine uymayan rnler hatal olarak iyilerinden ayrlmakta ve bu rnler satlamamaktadr (Not: Ekmek rneinde bu byle olmamakla beraber, metodun alma prensibini anlatmak iin bu rnlerin satlmad ve elde kald dnlecektir). Kalitesizlik maliyeti aadaki gibi hesaplanabilir. Kalitesiz rn says: Kalitesiz rn oran: %24 (48 adet hatal/200 adet toplam) Gnlk retim: 20,000 adet/gn (gnlk kapasitesi) Gnlk hatal rn: 4,800 adet/gn (%24 oranna gre) Kalitesizlik maliyeti: 350 gr ekmek fiyat: 700 Kuru/adet Birim rn maliyeti: 420 Kuru/adet Gnlk kalitesizlik maliyeti: 2,016 TL/gn (4,800*0,420) Yllk kalitesizlik maliyeti: 735,840 TL/yl (2,016*365) Yukarda grld gibi mteri tarafndan kabul edilmeyen rnlerin rn veya hizmeti sunan irkete maliyeti olduka yksek olabilmektedir. Bundan sonraki aamalarda yaplacak proses iyiletirme almalarnda ama, hatal rn orann azaltarak kalitesizlik maliyetini mmknse sfr dzeylerine ekmektedir. Prosesin ktsnn hatal olmasna sebep olacak kk-nedenler aada Analiz Aamasnda ele alnacak ve sonraki blmlerde de bu ANALZAAMASI (ANALYZE) 55. 54 Un Su Maya Tuz Nem Ekmek lme/ Tartma lme/ Tartma lme/ Tartma lme/ Tartma Kartrma/ Yourma Mayalanma/ Dinlendirme Kesme/ Tartma Mayalanma/ Dinlendirme Yourma/ ekillendirme XtuzXmayaXun Xbn Xms Xha Xds Xss Xps XpkXpt Xds Ysa350 gr 6h 20