Altı Sigma, sürekli süreç iyileştirmeye yönelik metodik, disiplinli, kantitatif bir yaklaşım sağlar. Altı Sigma, istatistiksel düşünceyi uygulayarak iş varyasyonunun doğasını ve bunun atık, işletme maliyeti, döngü süresi, karlılık ve müşteri memnuniyeti üzerindeki etkisini ortaya çıkarır.
Altı sigma terimi, özellikle bir milyonda 3.4 hata veya% 99.99966 yüksek kalite düzeyinde istatistiksel bir kalite ölçüsü olarak tanımlanır. Altı Sigma yönetim felsefesini uygulamaya koymak ve bu yüksek kalite seviyesine ulaşmak için, bir kuruluş Altı Sigma metodolojisini uygular. Altı Sigma metodolojisinin temel amacı, Altı Sigma iyileştirme projelerinin uygulanması yoluyla süreç iyileştirme ve varyasyon azaltmaya odaklanan ölçüm tabanlı bir stratejinin uygulanmasıdır. Şirketin genel kalite geliştirme hedeflerini destekleyen projeler seçilir.
Bir Altı Sigma projesi uygun ölçülerle başlar. Altı Sigma, sürecinizle ilgili bir veri akışı üretir. Bu ölçümler başarınız için çok önemlidir. Ölçmezseniz, yönetemezsiniz. Bu ölçümler ve tüm bu veriler sayesinde, sürecinizi anlamaya ve sürecinizi iyileştirmek için doğru çözümleri belirleyip uygulamaya yönelik metodolojiler geliştirmeye başlarsınız. Altı Sigmas’ın net gücü, veriye dayalı bir analiz ve karar verme sürecidir, birinin görüşü veya içgüdüsü değil.
Metrikler, Six Sigma’nın kalbinde yer alır. Projenin başarısını değerlendirmek için gerekli olan kritik önlemler belirlenir ve belirlenir. İstatistiksel bir temel oluşturmak için projenin başlangıç kabiliyeti ve istikrarı belirlenir. Geçerli ve güvenilir ölçümler, projenin ilerlemesini izler. Altı Sigma disiplini, iş performansını ölçmek için hangi önlemlerin kilit önem taşıdığını açıklığa kavuşturarak başlar, ardından temel değişkenleri anlamak ve sonuçları optimize etmek için verileri ve analizi uygular. Gerçeklere dayalı kararlar ve çözümler, iki temel soru tarafından yönlendirilir: Hangi verilere / bilgilere gerçekten ihtiyacım var? Yararı en üst düzeye çıkarmak için bu verileri / bilgileri nasıl kullanırız?
Altı Sigma ölçümü, bir istatistik koleksiyonundan daha fazlasıdır. Amaç, mevcut bir süreçte hedeflenen performans ölçümlerini yapmak, bunu istatistiksel olarak geçerli ideallerle karşılaştırmak ve herhangi bir varyasyonu nasıl ortadan kaldıracağınızı öğrenmektir. Ürün kalitesinin iyileştirilmesi ve sürdürülmesi, kritik değişkenler arasındaki ilişkilerin anlaşılmasını gerektirir. Bir süreçteki temel ilişkilerin daha iyi anlaşılması, genellikle performansın artmasına yol açar.
Sürecin tutarlı bir şekilde anlaşılmasını sağlamak için potansiyel anahtar özellikler belirlenir; bu giriş değişkenlerini izlemek için kontrol grafiklerinin kullanımı dahil edilebilir. Verilerin istatistiksel değerlendirmesi, kontrol edilmezse ürün kalitesi üzerinde olumsuz bir etkiye sahip olabilecek, süreç iyileştirme çabalarına odaklanılacak kilit alanları tanımlar. Minitab veya Statgraphics gibi gelişmiş istatistiksel yazılımlar, Altı Sigma projesi boyunca toplanan verileri toplamak, sınıflandırmak, değerlendirmek ve analiz etmek için gerekli değilse de çok kullanışlıdır. Özel neden varyasyonu da belgelenebilir ve analiz edilebilir. Kalite problemlerini incelerken, kişinin çabalarını iyileştirme potansiyelinin en yüksek olduğu yerde yoğunlaştırmak için birçok kusur türünden hangisinin en sık meydana geldiğini belirlemek yararlıdır. “Hayati bir azınlığı” belirlemek için klasik bir yöntem, bir Pareto çizelgesidir.
Birçok istatistiksel prosedür, analiz edilen verilerin çan şeklindeki normal bir dağılımdan geldiğini varsayar. Analiz edilecek veriler normal çan şeklindeki bir dağılıma uymadığında, sonuçlar yanıltıcı olabilir ve anlaşılması zor olabilir. Bu tür bir veri dağılımıyla karşılaşıldığında, gözlemlenen bir sürecin normal bir veri dağılımı ile makul bir şekilde modellenip modellenemeyeceğini değerlendirmek için başka istatistiksel teknikler kullanılabilir. Bu tür durumlarda, ya farklı bir dağıtım türü seçilmeli ya da veriler normal olarak dağıtıldığı bir ölçüye dönüştürülmelidir. Çoğu durumda, veri örneği yaklaşık olarak normal olacak şekilde dönüştürülebilir. Örneğin, karekökler, logaritmalar ve karşılıklılar genellikle pozitif eğimli bir dağılım alır ve bunu çan şeklindeki bir eğriye yakın bir şeye dönüştürür. Bu süreç, önemli verileri anlamsız veri gürültüsünden ayırarak önemli istatistiksel farklılıkları ortaya çıkaracaktır.
Veriler sıkıştırıldıktan ve sorunların temel nedenleri belirlendikten sonra, proje ekibi yaratıcı yeni iyileştirme çözümleri bulmak için birlikte çalışır. Veriler kullanılır ve bunlara güvenilir, yüzleştiğiniz gerçekliklerin ölçümleridir! Yine de, verilerin akıllıca ölçülmesi ve akıllı analizi ve her şeyden önce gerçek değişim yaratan yeni iyileştirme çözümlerinin akıllıca oluşturulması ve bunların uygulanmasıdır. Altı Sigma istatistiksel araçları yalnızca bir amaca yönelik araçtır ve amacın kendisi olarak yorumlanmamalıdır. Araçları düzgün kullanmak, istenen sonucu elde etmek için çok önemlidir. Önemli verilerin ortaya çıkarılmasında başarılı bir istatistik kullanımıyla, Altı Sigma, bir kuruluşu daha yüksek müşteri memnuniyeti düzeylerine ulaşmaya ve operasyonel maliyetleri azaltmaya yönlendirecektir.
GIPHY App Key not set. Please check settings