ALTI SİGMA

ALTI SİGMANIN TARİHSEL GELİŞİMİ

            Aslında konu ile ilgili olanların bildiği gibi, ağırlıklı olarak istatistiğin yönetimde kullanılarak kaliteli ürünlerin üretilmesi düşüncesi yeni bir düşünce değildir. Bu işin öncüleri arasında Walter Shewhart, W. Edwards Deming ve Joseph Juran gibi adları sayabiliriz. Daha sonra, Japon firmaların bu ilkeleri uyguladıklarını ve Altı Sigma kavramının 80’li yıllarda Motorola tarafından kurumsallaştırıldığını görüyoruz. Motorola’nın bu yaklaşımı kullanmaktaki ve ürün geliştirmedeki başarısı, sonraları diğer firmaların da konuya olan ilgilerini çekmiş ve Altı Sigma yaklaşımının popüler olmasını sağlamıştır.

            Altı Sigma ilk kez Motorola’da ortaya atıldı. O günlerde Motorola Başkan Yardımcısı olan ve “Altı Sigma’nın babası” olarak adlandırılan Bill Smith şunları söylüyordu:

            “En düşük hata ile ürün tasarlamayı amaçlayan bir şirket için geleneksel üç sigma tasarımları tam anlamıyla yetersizdi. 1987 yılında Motorola’daki mühendislerden artı-eksi altı sigma tolerans limitleri ile ürün tasarımları istenildi. İşte bu nokta, Motorola’da Altı Sigma sürecinin başlangıcı oldu.”

            1987 yılında Motorola CEO’su olan Bob Galvin, bir plan yaparak; kalite hedeflerinin 1989’a kadar 10 kat, 1991’e kadar 100 kat iyileştirilmesini ve 1992 yılında altı sigma yeterliliğine ulaşılmasını hedefledi. O günlerde firmada kimse, bu hedeflere ulaşılacağını bilmiyordu ama sonunda söz konusu hedeflere varıldı. 1992 yılında ortalama 5.4 sigma yeterliliğine veya 40 PPM’ ye (milyonda hatalı parça sayısı veya milyon fırsat başına hata sayısı) ulaşıldı ve hatta bazı ürün ve süreçlerde bunun da ötesine geçilerek altı sigma yeterliliği aşıldı.

            1987-1992 döneminde, Altı Sigma programı ile imalatta hatalar 150 kez azaltıldı ve Motorola’da 2,2 milyar dolar toplam tasarruf sağlandı. Daha sonra, 1987-1996 döneminde ise 11 milyar dolar tasarruf sağlandığı firma yetkililerince açıklandı.

            Altı Sigma aslında basit bir mantığa dayanıyordu. Yeni ürün tasarımlarında, kalite düzeyini yükseltip altı sigmaya ulaşmak için iki yol söz konusuydu; ya ürünün mühendisler tarafından belirlenen spesifikasyon limitlerini artırarak, imalattaki değişkenliğin aynı kalması yolunu seçecektiniz veya spesifikasyon limitlerini sabit tutup, hammadde ve süreçlerin kalite düzeylerini iyileştirerek imalattaki değişkenliğin azaltılması yolu ile altı sigmaya ulaşacaktınız. Mantıklı olan ikinci yolun izlenmesiydi. Bu amaçla yapılması gereken ise, çeşitli nedenlerden kaynaklanan değişkenliğin kaynaklarını, istatistiksel yöntemlerle ortadan kaldırmaktı.

            Kıran kırana bir rekabetin sürdüğü piyasalar nedeniyle pek de iyi durumda olmayan Motorola şirketinin CEO’su Bob Galvin tarafından, 80’li yılların ortalarında Altı Sigma başlatıldı. Yaklaşımın amacı, hatalı ürün üretiminden, hatalı süreçlerden ve hizmetlerden kaçınmak, çevrim sürelerini azaltarak maliyetlerin kontrolü yolu ile tüketiciye değer sağlamaktı. Altı Sigma ile Motorola çok etkiliyeci sonuçlar elde etti ve 1988 yılında Malcolm Balridge Ulusal kalite Ödülü’nü aldı. Örneğin, 1987 ile 1997 yılları arasında Motorola’nın satışları yüzde 17 büyüdü, karları yılda yüzde 17,2 ve hisse senedi değeri yılda yüzde 16,5 arttı.

            Altı Sigma hareketinin geri ödemesi çok büyük oldu. Örneğin, Motorola’nın net geliri 1978 yılında 2,3 milyar dolardan 1988 yılında 8,3 milyar dolara çıktı. Daha sonra Altı Sigma, General Electric ve Honeywell şirketleri tarafından da uygulamaya başlandı. Şirketler Altı Sigma’yı uygulayarak Pazar paylarını ve karlarını artırıyor, maliyetlerini düşürüyor, çok iyi finansal performans gösteriyorlardı.

            Allied Signal Toplam Kalite Yönetimi’ne Altı Sigma’yı 1994 yılında ekledi ve uygulanan Altı Sigma yaklaşımı, Allied Signal’a 1998 yılında 500 milyon dolar tasarruf ettirdi. 1999 yılında ise bu miktar, 600 milyon dolar olarak gerçekleşti. The Six Sigma Handbook adlı kitabının özsözünde Thomas Pyzdek şöyle anlatıyor:           

            “1988 yılında Bob Galvin Malcolm Baldridge National Quality Award’u alırken Altı Sigma adını verdiği bir konuyu kısaca özetledi. Toplantıya katılanlar  Galvin’in neden söz ettiğini kesinlikle bildiklerini sanıyorlardı. Katılanlardan biri olarak ben de onun, istatistiksel süreç kontrolü, süreç yeterliliği gibi kalite mühendislerinin yıllardır savundukları şeyleri anlattığını düşünüyordum. Kalite mühendisleri ve istatistikçiler arasında, süreç yeterliliğinin kabaca artı eksi üç sigma olduğu konusunda bir uzlaşma vardı. Bu düzeyde kontrol edilen bir süreç, çok küçük bir yüzde ile hatalı ürünler üretirdi ama kimse bunu kabul edilemez bir durum olarak düşünmezdi.

            80’li yıllarda ABD’deki otomobil firmaları bu tanımı, ‘artı eksi dört sigma’ya değiştirdiler ve bu da hatalı oranını binde birkaç haneye düşürdü. İşte bu çerçevede Bob Galvin’in Altı Sigma’dan söz etmesi bana istatistiksel yaklaşımın küçük bir iki ekleme çıkartma ile yeni bir versiyonu olarak gözükmüştü. Oysa yanılmıştım. Kendi adıma Motorola’nın programı ile klasik süreç kontrolü arasındaki ilişki, Bob Galvin’in tümüyle yeni bir yaklaşımdan söz ettiğini gölgelemişti.”

            Kısaca, Altı Sigma eski üç sigma kalite düzeyi düşüncesinin küçük değişimlere uğramış bir biçimi olmaktan çok yeni bir şeydi. Motorola’nın üst düzey yöneticileri, kaliteyi bir maliyet kontrolü aracı olarak kullanmak yerine, böylesine yüksek düzeyde bir kaliteye ulaşarak, firmalarının kaliteyi stratejik bir silah gibi kullanabileceğini görmüşlerdi. Altı Sigma’yı uygulamak, şirketlerde içinde müşteri, süreç, ölçüm gibi sözcükler olan yeni bir sözlük oluşturmakla eş anlamlıydı. Ayrıca bu düşünceyi üretimin ötesine genişleterek, Altı Sigma’yı tüm organizasyon içinde işlerin nasıl yapılacağını gösteren bir rehber durumuna getirmişlerdi. Özünde Altı Sigma, girişimi yönetmenin yeni bir yoluydu.  Altı Sigma’nın güçlü bir teknik bileşeni olmakla birlikte, bu program öncelikle teknik bir program değil bir yönetim programıydı.

            Günümüzde artık kalitenin üç temel elemanı var. Bunlar sırasıyla, müşteri, süreç ve çalışan. Müşteri bütün bu ilişkilerin odağında bulunuyor ve bizden performans, güvenlik, uygun fiyat, zamanında teslimat, hizmet, açık ve doğru alışveriş süreçleri bekliyor. Kalite, yaptığımız işe bizim değil müşterinin perspektifinden bakmamızı gerektiriyor. Diğer bir deyişle, artık süreçlerimize “dışarıdan içeriye doğru”  (outside-in) bakmak zorundayız.

  ALTI SİGMA NEDİR?

            Bir Yunan harfi olan sigma (s), istatistikte bir değişkenlik ölçüsü olan standart sapmayı gösterir. Sigma aynı zamanda, ana kütleye ilişkin olarak normal dağılımın standart sapmasını gösteren bir parametredir. İstatistikte değişkenlik, verilerin ne ölçüde birbirlerinden farklı veya benzer olduklarını anlatan bir kavramdır. Verilerin değerleri birbirlerine yakın olduklarında değişkenlik az, buna karşılık değerler birbirlerinden farklı olduklarında ise değişkenlik fazladır. Bunların arasında en sık kullanılanlar: Değişim aralığı, standart sapma ve standart sapmanın karesi olan varyanstır.

            Günlük hayatta biz değişkenlik kavramını “risk” sözcüğü ile değişkenliğin az olmasını ise “istikrar” sözcüğü ile anlatıyoruz. Bir işletmede değişkenliğe yol açan nedenleri şöyle sıralayabiliriz:

·        Tedarikçiler

·        Girdiler

·        Süreçler

·        Çevrenin etkileri

            Sigma düzeyinin yüksek olması, bir üretim veya hizmet sürecinde daha az sayıda  hata olması anlamına gelir. Kısaca, sigma düzeyi ile hata sayısı arasında tersine bir ilişki vardır. Sigma düzeyinin düşük olması, bir süreçte değişkenliğin veya hataların daha fazla olduğunu bize anlatır.

            Sigma değeri tek başına fazla bir anlam ifade etmez. Sigma değerini başka bir sigma değeriyle veya bir ürünün tasarımı sırasında belirlenen spesifik limitleri ile karşılaştırılması daha anlamlı olur. Bir girişimde, sigma düzeyinin yükseltilmesi, çok sayıda alt sistemin sigma düzeylerinin iyileştirilmesi anlamına gelir.

            Bizim bir atasözümüz bana arkadaşını söyle sana kim olduğunu söyleyeyim” der. Temelde bir yönetim  stratejisi  olan Altı Sigma da bir anlamda sezgisel karar vermeyi en aza indirmeye çalışarak, “Bana verilerini göster sana nasıl karar vermen gerektiğini söyleyeyim” diyen bir nicel  yaklaşıma benzer Bu nedenle adından da anlaşılacağı  gibi Altı Sigmanın  merkezinde istatistiğin yer  aldığını söylemek yanlış olmayacaktır

            Bilindiği gibi bir paradigma, normalde bir işin nasıl yapıldığına ilişkin bir modeldir Altı Sigma   istatistiğin sanayide ve iş dünyasında nasıl kullanılması gerektiği konusundaki paradigmayı değiştirmiş  bulunmaktadır. Kabul etmeliyiz ki Altı Sigma öncesinde istatistik, sanayide ve iş dünyasında bu şekilde kullanılmıyordu.

            Altı Sigma ürün ve hizmetlerle müşteri memnuniyeti arasında doğrudan bir ilişki    olduğunu ürün veya hizmetteki  hatalar azaldıkça değişkenliğin üretimin en erken aşamalarında mümkünse        memnuniyetinin artacağını varsayar. Ayrıca değişkenliğin üretimin en erken aşamalarında mümkünse daha tasarım  aşamasında ortadan kaldırılmasının önemini vurgular

            Altı Sigma yöneticileri süreçlerine ve müşterilerine ilişkin konularda şu soruları sormaları için uyarır. “Bunu nereden biliyoruz?”,  “Varsayımlarımızı test  edeceğimiz bir yol var mı ?” , “Veriler  bize ne söylüyor ?” , “Bunu daha iyi yapabileceğimiz bir yol var mı?”           Altı Sigma ile çözüm  bulmak, “Nasıl ve ne pahasına olursa olsun problemi çözmek” anlayışından farklı olarak, problem ve sürecin anlaşılmasıyla zamanı iyi kullanılarak, daha iyi çözümlerin her zaman bulunabileceği mantığına dayanır bilindiği gibi imalat sanayi hem kendisi hem de müşterileri için ;

·        Azalan toplam maliyet,

·        Artan ürün kalitesi ve güvenilirliği,

·        İmalatın çevrim süresinin azaltılması,

·        Ürün piyasaya çıktıktan sonra daha az tasarım değişikliğinin yapılması gibi konulara odaklanır.

Toplam Kalite Yönetimi, istatistiğin ağırlıklı olarak yönetimde kullanılarak kaliteli ürünlerin üretilmesi düşüncesini çok önceden ortaya atmış, ancak ne yazık ki gerçekleşmesini yeterli düzeyde sağlayamamıştır. Şimdi Altı Sigma, adeta yarım kalan bir işi tamamlamak üzere yola çıkmış bulunuyor. Sözünü ettiğimiz bu yaklaşım Toplum Kalite Yönetiminin kendini kanıtlamış tekniklerini ve istatistiği çok yoğun olarak kullanarak ürün geliştirmede çevrim süresi ile hataları azaltmak ;üretimde ise verimliliği karlılığı ve etkinliği artırmak  gibi amaçlara sahiptir. Toplum Kalite Yönetimi ile Altı Sigma arasındaki farkı şu şekilde formüle edebiliriz:

Bu noktada “üretim kolaylığı” anlamına gelen “üretilebilirlik”  (producibility) kavramına değinmek yaralı olacaktır. Eğer üretim performansımızı başkalarının performansları ile karşılaştırmak istiyorsak bu kavram ölçülebilir olmalıdır. Mikel J. Harry   ve Ronald Lawson bu konuda şunları söylüyor:

·        Eğer üretici, ürünün   üretilebilirliği   konusunda fazla bir şey bilmiyorsa, o zaman kontrol edemez.

·        Eğer üretici  üretimi kontrol edemiyorsa o zaman hem üreticinin hem de müşterisinin işi şansa kalmıştı .

·        Eğer hem üreticinin hem de müşterisinin işi şansa kalmışsa o zaman her ikisi de memnun olmayacaktır.

·        Eğer  müşteri  memnun olmuyorsa, o zaman kesin olarak memnun olmak için başka  üretici arayacaktır.

            Altı Sigma’nın temel amaçlarını kısaca şöyle sıralayabiliriz:

§        Süreçlerin değişkenliğini azaltmak.

§        Süreçleri belirli bir hedef ortalamada merkezileştirmek

         Altı Sigma’nın altı önemli temasını ise şöyle özetleyebiliriz:

1.       Müşteriye odaklanmak.

2.       Verileri ve gerçekleri kullanarak yönetmek.

3.       Süreçlere odaklanmak ve geliştirmek.

4.       Olayları ortaya çıkmadan önleyen proaktif bir yaklaşım izlemek.

5.       Sınırsız bir işbirliği ve öğrenme ortamı oluşturmak.

6.       En iyiye yönelirken başarısızlığa tolerans göstermek.

         Altı Sigma’nın başarısı, yukarıdan aşağıya doğru yönetilen süreçlere odaklanmış bir metedolojiyi gerektirir. Ayrıca istenilen sonuçların elde edilebilmesi için, eğitim, standardizasyon, öncelikleri iyi belirleme, beklentileri niceleştirme, performans ölçümleri ve sürekli yapılan kıyaslamalar (bencmarking) önemlidir. Diğer yandan bütün bunlar, önceden açıklanan bir zaman süresi içinde ve örgütsel hedefler çerçevesinde gerçekleştirilmelidir.

         Altı Sigma, örgütsel iyileştirme ile de ilgilidir. Bu nedenle süreçlerin davranışları ile ilgilendiği kadar, kişilerin davranışları ile de ilgilenir  ve farklı bir liderlik stratejisi gerektirir. Başarılı liderlerin en belirgin özelliklerinden birisi, görünürde olanaksız olan ile gerçekten olanaksız olan arasındaki farkı  söyleyebilme yeteneğidir . Alt Sigma, üst düzey bir liderlik gerektirir.

         Altı Sigma, hemen gerçekleştirilerek bitirilebilecek kısa dönemli bir proje değildir. Sürekli iyileştirmeye yönelik uzun dönemli ve bütüncül bir uygulama için bu konuya inanan, yetenekli ve karizmatik bir lider, Altı Sigma’nın temel başarı koşullarından biridir.

         NASA,nın yöneticilerinden Daniel Goldin  şöyle diyor , “Büyük , karmaşık bir organizasyonu yönetirken düzen ,sükunet ve huzur arıyorsunuz. Fakat yaratıcılık, istikrar  ararken karşınıza çıkmaz. Çok sayıda karmaşık girdiyi sıralayıp, öncelik sırasında koyarken karşınıza çıkabilir. Babam bana kaos ve karmaşıklığın  başarısızlık için bir mazeret olmadığını öğretir .”

         Little Yasası: Çevrim Süresi Nasıl Azalır?   

İmalatın çevrim süresinin azaltılması, Altı Sigma’nın odaklandığı temel noktalardan birisidir.  Önce çevrim süresi ile ilgili bir yasayı inceleyerek, Sigma’nın bu yasada neye odaklandığını görelim. Eski MIT profesörlerinden John D.C. Little tarafından ortaya atılan Little Yasası, çevrim süresi gibi kritik bir değişken yardımıyla, süreç etkinliğini anlama yolunda anahtar bir ilişkidir. Yasa, bir işin herhangi bir süreçte tamamlanması için ortalama olarak ne kadar zaman gerektiği ile ilgili ilişkiyi tanımlamaktadır. Örneğin, imal edilen bir ürünün tamamlanması, bir müşteri siparişinin yerine getirilmesi, acil serviste bir hastanın bakımı, bir inşaat projesinin tamamlanması için gereken süreyi bu ilişki çerçevesinde belirleyebiliriz.

Yasaya göre bir sistemde belirli bir süre içinde bulunan ortalama müşteri veya birim sayısı, ortalama varış oranı ile bu birimlerin ortalama olarak sistemde kaldıkları sürenin çarpımına eşittir:

            WIP=TH×CT

            TH (Varış Oranı): Üretilen birim sayısının zamana bölünmesi ile bulunur, üretimin hızını gösterir.

            CT (Çevrim Süresi): Üretim çevriminin tamamlanması için veya bir birimi üretmek için gereken ortalama süredir.

            WIP (Süreçteki İş): Sistemde bulunan ortalama birim veya müşteri sayısını gösterir.

            Günde 25 birim ürettiğimizi varsayalım. Çeşitli üretim aşamalarında ise 100 birim bulunsun. Bu durumda, bir birim tamamlamak için gerekli olan ortalama süre veya çevrim süresi:

            CT=WIP/TH=100/25=4 gün olacaktır.

            Şimdi her gün 25 birimlik siparişler alırken, birden aldığımız siparişin 60 birime çıktığını düşünelim. Bu durumda sipariş 35 birim artmış olacak ve bu kez üretim aşamalarında 100 birim yerine 135 birim bulunacaktır. Üretim hızı olan TH değişmeyeceğine göre bu kez çevrim süresi:

            CT=WIP/TH=135/25= 5,4 gün olacaktır. Örnekten de anlaşılacağı gibi, olumlu bir gelişme olan siparişlerin artması, üretim etkinliğinde azalmaya yol açmıştır. Diğer bir deyişle, anlamlı sipariş artışları üretim etkinliğinde azalmaya yol açarç Siz çevrim süresinin 4 gün olduğunu göz önüne alarak, siparişlerin 60’a kadar çıkmasını kabul edebilirsiniz. Ancak bu gelişme, çevrim süresini 4’ten 5,4 güne çıkarıp, siparişlerin müşteriye söz verilen teslim tarihlerinde tamamlanmasını neredeyse olanaksız bir duruma sokmuştur. Bu durum ise müşteri memnuniyetsizliğine ol açabilir.

            Little Yasası proje yönetimi açısından da bize bazı şeyler söyler. Bir bölümün proje listesine yeni projeler eklendikçe, bir projenin bitirilmesi için gereken süre artacaktır. Altı Sigma proje bazında çalıştığı için, Little Yasası’nın bu yorumu Altı Sigma açısından önem taşır. Little Yasası karşı karşıya olduğumuz potansiyel maliyetlere dikkat çekmesi açısından ilginçtir. Eğer siz daha çok proje veya daha çok siparişi yüklenirseniz, sistemdeki birim sayısı artacak ve üretim hızınızın sabit kalması varsayımı ile sistemin performansında düşme olacaktır. Bundan ise iki şekilde kaçabilirsiniz:

1. Üretim hızınızı artırarak ki bu kısa dönemde pek mümkün değildir.

2. Sistemde bulunan ortalama birim veya müşteri sayısını azaltarak.

            Altı Sigma, üretim hızını yükselterek, sistemin performansını artırma yolunu seçer. Kısa dönemde artması mümkün olmayan üretim hızı, ancak Altı Sigma çerçevesinde yapılacak bilinçli çalışmalarla artabilir.

ALTI SİGMANIN TANIMLARI

            Altı Sigma bir operasyonel problemi, istatistiksel probleme çevirir, ispatlanmış matematiksel araçları kullanır ve sonucu yeniden pratik eylemlere dönüştürür. Altı Sigma farklı şekillerde uygulanılmakta ve faklı tanımları yapılmaktadır. Örneğin bunlardan birinde, “İş başarısına ulaşmak, maksimize etmek ve sürdürmek için anlaşılır ve esnek bir sistem olan Altı Sigma; müşteri gereksinimlerinin yakından anlaşılması, gerçeklerin, verilerin ve istatistiksel analizlerin disiplinli bir şekilde kullanılması ile iş süreçlerinin yeniden keşfedilmesini ve iyileştirilmesini sağlar” denilmektedir.

            Daha basit bir tanım ise şu şekildedir, “Altı Sigma daha sıkı çalışmak için değil ama daha akıllıca çalışmak için bir felsefe, bir işletme stratejisidir.

            The Financial Times 10 Ekim 1997 tarihli sayısında Altı Sigma’yı “Her ürün, süreç ve işlemden hataların tümüne yakınının elenmesini hedefleyen bir program” olarak tanışmamıştır. Bir diğer tanımda ise, “Altı Sigma, bir ürün veya hizmet üreten bir süreçte sıfır hataya yaklaşan optimize edilmiş bir performans düzeyidir. Dünya ölçeğinde bir performansa ulaşmasını ve bir düzeyin sürdürülmesini gösterir. Altı Sigma bir metodoloji veya bir araç değil bir sonuçtur.”

SÜREÇLER ve ALTI SİGMA

            Evden iki bankaya ödeme yapma amacıyla çıktığınızı varsayalım. Ulaşmak istediğiniz yere, trafik sıkışıklığı nedeni ile yarım saat daha fazla zaman harcayarak ulaşıyorsunuz. Ödeme talimatlarına doğru bakmadığınız için her iki bankanın da bu ödemeleri kabul etmediğini ve paraları daha uzakta bulunan bir başka bankaya yatırmanız gerektiğini öğreniyorsunuz. Sonuçta yaklaşık yarım günlük zamanı boşa harcayıp, eve dönüyorsunuz. Boşa harcanan bu yarım günün size kattığı değer koca bir sıfır. Bırakalım bu sürecin size değer katmasını, bu süreç sizi boşuna yordu ve yollarda ulaşıma boş yere para harcamanıza neden oldu. İşte iş süreçlerinden bu tür etkinlikleri; boşa harcanan zamanı, parayı, hammaddeyi, emeği ayıklarsak düşük maliyetle verimli bir şekilde üretim yapabiliriz. İşletmelerde iyileştirmelere istatistiksel yaklaşımın üç temel alanı vardır:

·        Süreç

·        Değişkenlik

·        Veri

            Bütün işler süreçtir ve süreçler iş süreçlerinin iyileştirmesi için bağlam ve odak oluşturlar. Elde edilen süreç verileri ve bunlara istatistiğin uygulanması ile ise süreçlere iyileştirmeler sağlanır.

ALTI SİGMANIN TEMEL ADIMLARI

            “Tanımla, ölç, analiz et, iyileştir ve kontrol et” (Define, Measure, Analyze, Improve, Control-DMAIC) modelini kullanan Altı Sigma, süreçlerin iyileştirilmesine, tasarım ve yönetimine odaklanır. Altı Sigma kavramı, ilgili olduğunuz herhangi bir süreç ile ilgili olabilir. Bu süreç, bir ürün tasarımı ve üretimi olabileceği gibi, siparişlerin işlenmesi veya finansal tabloların oluşturulması şeklinde de olabilir. Burada sözünü ettiğimiz temel adımlardan ölçme ve analiz, “süreç karekterizasyonu”; iyileştirme ve kontrol ise “süreç optimizasyonu” olarak adlandırılır. DMAIC döngüsel bir süreçtir ve bu döngüsel sürecin her bir adımının en iyi sonucu vermesi istenilir.       

            Altı Sigma proje bazında çalışır. “İşi ilk defada doğru yapmak” eğer çok önemliyse, o zaman proje seçimi Altı Sigma konusunda en kritik etkinliktir. Eğer çok kapsamlı projeleri çözmeleri için deneyimsiz ekiplere verirseniz, ortaya hayal kırıklığına neden olan çok kötü sonuçlar çıkacaktır. Proje seçerken şu eşitliğin göz önüne alınması yararlıdır:

                                      Altı Sigmanın Temel Adımları

                              Bilimsel açıdan ölçme, nesnelere, olaylara ve bireylere sayılar ve semboller verme süreci anlamını taşır. Bu süreç o şekilde olmalıdır ki, sayılar ve semboller arasındaki ilişkiler ölçülen özellik arasındaki ilişkileri yansıtmalıdır. Ölçmeyi nitelikleri sayılara dönüştürme işlemi olarak da tanımlayabiliriz.

            Dört ölçekten ve ölçme düzeyinden söz edebiliriz. Bu ölçekler, ölçme güçleri zayıftan kuvvetliye doğru şöyle sıralanırlar:

· Sınıflayıcı ölçek (Nominal)

· Sıralayıcı ölçek (Ordinal)

· Eşit aralıklı ölçek (interval)

· Oranlı ölçek (Ratio)

Sınıflayıcı Ölçek

            Sınıflayıcı ölçek düzeyinde sayıların sırasının ve sayılar arasındaki uzaklığın bir anlamı olmadığı gibi, böyle bir ölçekte mutlaka bir sıfır noktası da yoktur. Sayıları istediğimiz noktadan başlatabiliriz. Örneğin, pratik olmamakla birlikte, öğrenci numaralarını 2 milyardan başlatmakta bir sakınca yoktur. Kütüphanedeki kitapların numaraları, otomobil markaları, sicil numaraları hep sınıflayıcı ölçme ile elde edilmiştir. Bu sayılar sadece sınıflamaya yararlar. Ne iki otomobil plakası arasındaki uzaklığın (farkın) bir anlamı vardır, ne de bir öğrencinin numarasından başka bir öğrencinin numarasını çıkarırsak elde ettiğimiz sayının bir anlamı olur. 

            Sınıflayıcı ölçme düzeyiyle elde edilen sayılarla toplama, çıkarma, çarpma ve bölme yapılamaz. Bu ölçek düzeyindeki verilerle mod hesaplanabilir, ki-kare testleri yapılabilir.

Sıralayıcı Ölçme

            Sıralayıcı ölçme düzeyinde sayıların sadece sırasının bir anlmaı vardır. Buna karşılık, sayılar arasındaki uzaklığın bir anlamaı olmadığı gibi, böyle bir ölçekte mutlak bir sıfır noktası da yoktur. “En sevdiğiniz otomobil markalarını sıralayınız” denildiğinde A markasına birinci, B markasına ikinci, C markasına ise üçüncü sırayı verdiğimizi düşünelim. Bu durumda A’yı 1, B’yi 2, C’yi 3 sayısıyla ölçmüş oluruz. İşte bu tür ölçmede sayıların sırasının bir anlamı olmakla birlikte, sayılar arasındaki farkın bir anlamı yoktur. Diğer bir deyişler 2-1=3-2 eşitliği bize B markası ile A markası arasındaki beğeni farkımızın, C markası ile B markası arasındaki beğeni farkımıza eşit olduğunu göstermez. Bu sayılarla da toplama, çıkarma, çarpma ve bölme yapamayız.

            Sıralayıcı ölçek ile elde edilen verilerle sıra korelasyon katsayısı (Spearman sıra korelasyon katsayısı) hesaplanabilir, parametrik olmayan testler uygulanabilir.

Eşit Aralıklı Ölçme

            Eşit aralıklı ölçme düzeyinde sayıların sırasının ve sayılar arasındaki uzaklığın bir anlamı vardır. Böyle bir ölçekte olmayan mutlak bir sıfır noktasıdır. Örneğin ısıyı ölçen Santigrat ve Fahrenhayt derecelerinin sıfır noktaları farklıdır. Örneğin bu ölçekte, sayıların sırasının bir anlamı olduğu için, “Bugün düne göre daha sıcak” demek mümkündür. Eşit aralıklı ölçekte olmayan tek şey mutlak bir sıfır noktasıdır. Bu ölçekte elde elden verilerle toplama, çıkarma, çarpma ve bölme yapılabilir.

            Takvim zamanı ile ısıyı ölçen Santigrat ve Fahrenhayt ölçekleri, eşit aralıklı ölçeğe örnek olarak verilebilir. Eşit aralık ölçek düzeyiyle elde edilen veriler arasındaki ilişkilerin derecesi için basit korelasyon katsayısı (Pearson korelasyon katsayısı) hesaplanabilir. Bu verilerle parametrik hipotez testleri yapılabilir.

Oranlı Ölçme

            Oranlı ölçme düzeyi ise en yüksek ölçme düzeyidir. Bu ölçme düzeyinde sayıların sırasının, sayılar arasındaki uzaklığın bir anlamı vardır  ve mutlak bir sıfır noktası bulunur. Parasal ölçümler, hız, uzaklık ve ağırlık ile ilgili ölçümler oranlı ölçekle elde edilir. Oransal ölçek düzeyiyle elde edilen verilerle parametrik testler yapılabilir.

Ölçeklerin Değerlendirilmesi

            Sınıflayıcı ve sıralayıcı ölçeklerle elde edilen verilere parametrik olmayan istatistiksel yöntemler uygulanabilir. Eşit aralıklı ve oranlı ölçeklerle elde edilen verilere ise parametrik istatistiksel testler uygulanabilir.

                                                Ölçek Düzeyleri

Likert Ölçeği

            Likert ölçeği insanların belirli bir konuya ilişkin tavırlarını ölçmek için tasarlanmış bir yöntemdir. Likert ölçeğinin oluşturulması için cevaplayıcılara aşağıdakilere benzer anket soruları verilir ve onlardan bu cümleye karşı tavırlarını ölçmeleri istenir.

“Paranız varsa her sorununuzu çözebilirsiniz.”                           “Rüşvet toplumda çok yaygın”