Yedi araç nedir
1950'lerde Kaoru Ishikawa, kalite problemlerinin büyük çoğunluğunun ileri istatistik gerektirmediğini savundu ve saha personelinin öğrenebileceği yedi basit aracı bir set olarak tanımladı. Set bugün hâlâ geçerli: bir problemin çözümü için önce onu görmek gerekir, ve bu yedi araç görmenin yedi farklı yoludur.
Araçların sıralanışı tesadüfi değil, bir problemi ele alma sırasını yansıtıyor. Önce veri toplanır (kontrol çizelgesi), toplanan verinin şekline bakılır (histogram), hangi kategoriye öncelik verileceğine karar verilir (Pareto), olası nedenler çıkarılır (balık kılçığı), aralarındaki ilişkiler sınanır (serpme diyagramı), süreç bütün olarak anlaşılır (akış şeması) ve sonuç izlemeye alınır (kontrol grafiği).
1. Kontrol çizelgesi
Veriyi oluştuğu anda ve oluştuğu yerde toplamaya yarayan basit bir sayım formudur. Sonradan sistemden çekilen bir rapor bunun yerini tutmaz, çünkü sistem yalnızca ne olduğunu kaydeder; kontrol çizelgesi ise olayı gören kişi tarafından doldurulduğu için hangi koşulda gerçekleştiğini de yakalar.
Örnek — bir aktarma merkezinde 1 aylık hasar sayımı
| Hasar nedeni | Adet |
|---|---|
| Yanlış istifleme | 312 |
| Ambalaj yetersizliği | 187 |
| Sorter sıkışması | 96 |
| Elleçleme sırasında düşürme | 58 |
| Araç içi kayma | 41 |
| Islanma | 22 |
| Diğer | 14 |
| Toplam | 730 |
Formun tasarımı sonucu belirler. Kategoriler önceden yazılı olmalı, "diğer" kutusu bulunmalı ve diğer oranı %5'i geçerse kategori listesi yeniden düzenlenmelidir. Burada 14 ÷ 730 = %1,9 — kabul edilebilir.
2. Histogram
Sürekli veriyi aralıklara bölüp her aralığa düşen gözlem sayısını çizer. Böylece ortalama ile standart sapmanın tek başına gizlediği bilgi, yani dağılımın şekli görünür hale gelir: çarpıklık, çift tepe ya da aralarda oluşan kopukluklar ancak bu grafikte fark edilir.
Şekiller içinde en çok bilgi taşıyanı çift tepeli histogramdır. Bu görüntü neredeyse her zaman tek bir süreç değil, birbirine karışmış iki farklı süreç bulunduğunu söyler: iki vardiya, iki makine, iki tedarikçi ya da iki farklı çalışma yöntemi. Verinin bu iki gruba ayrılıp ayrı ayrı incelenmesi çoğu zaman problemin yarısını tek adımda çözer.
Örnek — 60 gönderinin teslim süresi
| Gün | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 11 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Adet | 3 | 7 | 14 | 17 | 9 | 5 | 2 | 1 | 1 | 1 |
Tepe 4 günde, kuyruk sağa uzuyor. Ortalama 4,07 gün ama 5 gönderi 7 gün ve üzerinde. Şikâyet tepe noktasından değil kuyruktan gelir. Ayrıntılı çözümü temel istatistik sayfasında.
3. Pareto analizi
Kategorileri frekansa göre büyükten küçüğe dizer ve üzerine kümülatif yüzde eğrisini bindirir. Dayandığı gözlem basittir: sonuçların büyük kısmı nedenlerin küçük bir kısmından gelir. Aracın tek amacı nereye bakılacağını söylemektir, bu yüzden sıralamada 5 Why ve balık kılçığından önce gelir; hangi problemin ele alınacağı belirlenmeden derinleşmeye başlamak, ekibi çoğu zaman en gürültülü konunun peşine takar.
Çözümlü örnek — 730 hasar kaydının Pareto'su
| Sıra | Hasar nedeni | Adet | Pay % | Kümülatif % |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Yanlış istifleme | 312 | 42,7 | 42,7 |
| 2 | Ambalaj yetersizliği | 187 | 25,6 | 68,4 |
| 3 | Sorter sıkışması | 96 | 13,2 | 81,5 |
| 4 | Elleçleme sırasında düşürme | 58 | 7,9 | 89,5 |
| 5 | Araç içi kayma | 41 | 5,6 | 95,1 |
| 6 | Islanma | 22 | 3,0 | 98,1 |
| 7 | Diğer | 14 | 1,9 | 100,0 |
2. satır kümülatif = (312 + 187) ÷ 730 × 100 = 68,4
3. satır kümülatif = (312 + 187 + 96) ÷ 730 × 100 = 81,5
Sonuç: 7 nedenin 3'ü hasarların %81,5'ini üretiyor. Kaynağını bu üçüne ayırırsan hasarın beşte dördüne dokunmuş olursun; kalan 4 nedene harcanan çaba en fazla %18,5'lik bir alana etki eder.
4. Balık kılçığı (Ishikawa) diyagramı
Bir sonucun olası nedenlerini kategorilere ayırarak listeler. Klasik kategoriler 6M'dir: Man, Machine, Material, Method, Measurement, Milieu — insan, makine, malzeme, yöntem, ölçüm, çevre. Hizmet sektöründe 4S (surroundings, suppliers, systems, skills) de kullanılır.
Diyagram bir hipotez üreticisidir, kanıt değildir. Çıkan nedenlerin veriyle doğrulanması gerekir — bu yüzden hemen ardından serpme diyagramı ya da hipotez testi gelir.
Örnek — "yanlış istifleme" nedeninin kılçıklanması
| Kategori | Olası nedenler |
|---|---|
| İnsan | Yeni personelin istif eğitimi almaması; vardiya sonu yorgunluk; geçici personel oranı |
| Makine | Palet yüksekliği sınırı olmayan raf; forklift çatal genişliği |
| Malzeme | Standart dışı koli boyutları; zayıf oluklu mukavva; palet kalitesi |
| Yöntem | Ağır-alta kuralının yazılı olmaması; istif yüksekliği talimatının bulunmaması |
| Ölçüm | Hasarın hangi aşamada oluştuğunun kaydedilmemesi |
| Çevre | Aktarma alanı aydınlatması; pik saatte alan darlığı |
Bu tabloda 6 kategoride toplam 15 hipotez var. Hepsini çözmeye kalkmak kaynağı dağıtır; bir sonraki adım bu 15'i veriyle 2–3'e indirmektir.
5. Serpme diyagramı
İki değişkeni birbirine karşı çizerek aralarında bir ilişki bulunup bulunmadığını gösterir. İlişkinin gücü korelasyon katsayısıyla ölçülür ve bu katsayı −1 ile +1 arasında değer alır; sıfıra yakın değerler ilişkisizliğe, uçlara yakın değerler ise güçlü bir doğrusal ilişkiye işaret eder.
Çözümlü örnek — araç doluluk oranı ve teslim başına maliyet
14 dağıtım rotasında araç doluluk yüzdesi (x) ve teslimat başına maliyet (y, TL) ölçülmüş.
| Doluluk % | 42 | 48 | 53 | 57 | 61 | 64 | 68 | 71 | 75 | 78 | 82 | 86 | 89 | 93 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Maliyet TL | 38,5 | 35,9 | 33,8 | 32,4 | 31,1 | 30,2 | 29,0 | 28,4 | 27,5 | 26,9 | 26,2 | 25,6 | 25,1 | 24,6 |
Belirlilik katsayısı r² = 0,962
Doğru denklemi: maliyet = 47,91 − 0,264 × doluluk
Yorum: r negatif ve 1'e çok yakın — doluluk arttıkça maliyet güçlü ve düzenli biçimde düşüyor. r² = 0,962, maliyetteki değişkenliğin %96,2'sinin doluluk oranıyla açıklandığını söylüyor. Eğim −0,264 ise şu anlama gelir: doluluk 10 puan artarsa teslim başına maliyet 2,64 TL düşer.
6. Akış şeması
Sürecin adımlarını, karar noktalarını ve geri dönüşlerini sırayla çizer. Yedi araç arasında veri gerektirmeyen tek yöntem olmasına rağmen, uygulamada çoğu zaman en fazla bulgu üretendir.
Faydası şuradan gelir: aynı süreci 5 kişiye ayrı ayrı çizdirdiğinde 5 farklı şema çıkar. Aradaki fark, problemin kendisidir. Çizilen süreç ile yaşanan süreç arasındaki mesafeyi görmeden iyileştirme yapılamaz.
Şemanın kurum içinde kişiden bağımsız olarak okunabilmesi isteniyorsa standart bir notasyon gerekir; BPMN 2.0 bu ihtiyacın karşılığıdır. Serbest çizim hızlı bir düşünme aracı olarak işe yarar ama çizen kişiye bağlı kalır.
7. Kontrol grafiği
Süreç çıktısını zaman içinde izleyerek doğal değişkenlik ile dışarıdan giren özel nedenli değişkenliği birbirinden ayırır. Yedi araç arasında hem en güçlüsü hem de en sık yanlış kullanılanıdır; bu ikisi aynı yerden, kontrol limitlerinin ne anlama geldiğinin yanlış bilinmesinden kaynaklanır.
Kontrol limitleri spesifikasyon limiti değildir. Kontrol limiti sürecin kendi verisinden hesaplanır ve sürecin ne yapabildiğini söyler. Spesifikasyon limiti müşteriden ya da tasarımdan gelir ve sürecin ne yapması gerektiğini söyler. İkisini aynı grafiğe koymak en yaygın hatadır.
Çözümlü örnek — koli etiket okuma süresi (X̄–R grafiği)
20 alt grup, her birinde 5 ölçüm (n = 5). Alt grup ortalamalarının ortalaması ve açıklıkların ortalaması hesaplanır; sabitler n = 5 için A₂ = 0,577, D₃ = 0, D₄ = 2,114.
X̄ grafiği ÜKL = 4,449 + 0,577 × 0,370 = 4,662
X̄ grafiği AKL = 4,449 − 0,577 × 0,370 = 4,236
R grafiği ÜKL = 2,114 × 0,370 = 0,782 · AKL = 0
17. alt grubun ortalaması 5,18 sn — üst kontrol limitini aşıyor. Bu bir özel neden işaretidir: sürecin doğal gürültüsü değil, dışarıdan giren bir şey. Araştırıldığında o vardiyada yeni bir etiket yazıcısının devreye alındığı görülür.
Yetenek hesabı — sıralama önemli
Süreç kararlı hâle gelmeden yetenek hesaplanmaz. 17. alt grup çıkarılıp 19 alt grupla yeniden hesaplandığında tüm noktalar limitler içinde kalıyor. Şimdi yetenek hesaplanabilir. Müşteri spesifikasyonu: 4,0 – 5,0 sn.
σ̂ = 0,363 ÷ 2,326 = 0,156
Cp = (5,0 − 4,0) ÷ (6 × 0,156) = 1,07
Cpk = min[(5,0 − 4,411) ÷ (3 × 0,156) ; (4,411 − 4,0) ÷ (3 × 0,156)] = min[1,26 ; 0,88] = 0,88
Yorum: Cp = 1,07, sürecin yayılımının spesifikasyon aralığına sığdığını söylüyor. Ama Cpk = 0,88 ve Cp'den belirgin biçimde düşük — bu, sürecin merkezinin kaymış olduğu anlamına gelir. Gerçekten de süreç ortalaması 4,411, spesifikasyon orta noktası olan 4,5'ten 0,089 sn aşağıda ve alt sınıra yakın. Yayılımı daraltmaya çalışmadan önce yapılacak iş süreci ortalamak; bu tek başına Cpk'yı Cp seviyesine çıkarır.
Setin özeti
| Araç | Cevapladığı soru | Veri türü |
|---|---|---|
| Kontrol çizelgesi | Ne kadar, hangi kategoride oluyor? | Kesikli |
| Histogram | Dağılımın şekli ne? | Sürekli |
| Pareto | Önce nereye bakayım? | Kesikli |
| Balık kılçığı | Nedenleri ne olabilir? | Veri gerektirmez |
| Serpme diyagramı | İki değişken ilişkili mi? | Sürekli, çiftli |
| Akış şeması | Süreç gerçekte nasıl işliyor? | Veri gerektirmez |
| Kontrol grafiği | Değişim gerçek mi, gürültü mü? | Her ikisi |