Tanımla

Tanımlama fazı, projenin en önemli aĢamasıdır. Bu aĢamada problemin ne olduğu kesin olarak belirlenmezse, proje yanlıĢ yönlendirilebilir veya amacına ulaĢamayabilir. Tanımlananın, semptom değil problem olması ve bu problemin de çözümü iĢaret ettiğinden emin olunması gerekir. Tanımlama aĢamasında yapılan toplantılarla problemin ne olduğunun daha iyi anlaĢılması sağlanmıĢtır. Buna göre Ģirketteki dört adet boru üretim makinesinde katalog hızlarından daha yavaĢ çalıĢtıkları tespit edilmiĢtir ve bu makinelerin hızlarının arttırılmasına karar verilmiĢtir. Bu aĢamada ekip üyelerinin kim olacağına karar verilmiĢtir ve bu ekibe EK C‟de görülen ve toplantı kurallarını içeren bir ekip bildirisi dağıtılmıĢtır. Daha sonra, projedeki olanakların ve kazançların belirtildiği proje bildirisi ekip içinde dağıtıldıktan sonra, toplantılara baĢlandı. Toplantılar devam ederken, bu projenin uygulanmasında kimlerin yandaĢ, kimlerin muhalif olduğunun belirtildiği bir “PaydaĢ Bağlılık Analizi” haritası çıkartıldı. EK D‟te görülen ve bir siyah kuĢak tarafından hazırlanan paydaĢ bağlılık analizi haritasına bakarak değiĢime muhalif ve değiĢime etkisi yüksek olan kiĢilerin, değiĢimi destekleyen kiĢiler haline gelmesi için çabalanmasına karar verildi. Boru makinelerinin hızlarının arttırılması projesinin süreç akıĢ Ģeması EK E‟te görülmektedir. Bu süreç akıĢı incelenirken, her adımın müĢteri katma değeri mi, iĢlemsel kayma değer mi olduğu, veya katma değersiz bir süreç mi olduğu belirlendi. Bu iĢlem “Nitelik Analizi” ile yapdı. Nitelik analizi EK F‟da verilmiĢtir. Daha sonra, bu projeye göre “Kritik ĠĢ Talebi” belirlendi (EK G).

Daha sonra, TGSÇM (SIPOC) haritası çıkarıldı. Tedarikçi – Girdi – Süreç – Çıktı – MüĢteriler adımlarından oluĢan bu haritanın baĢlangıç sınırı, rulo açma makinesi; bitiĢ sınırı ise, paketleme makinesi olarak belirlendi. TGSÇM haritası EK H‟da görülebilir. Tanımlama fazında bir sonraki adım olarak “Risk Yönetimi” ve “PaydaĢ Yönetimi” haritası çıkarıldı.EK I‟de görülen haritada riskler, risklerin önem derecesi, risk nedenleri ve önleyici hareketler ile, muhalif paydaĢların ne derecede muhalif oldukları, muhalefet olma nedenleri ve bu muhalefeti önleyici faaliyetleri görebiliriz.

6.2 Ölç

Ölçüm aĢamasında hazırlanan ölçüm planına göre (EK J), performans ölçüsü, datanın kaynağı ve ölçüm yeri, datanın kim tarafından toplanacağı, örnek miktarı, datanın hangi tarihler arasında toplanacağı, datanın nasıl toplanacağı açık bir Ģekilde belirlenmiĢtir. Ayrıca bu fazda iliĢkiler diyagramı da hazırlanmıĢtır. EK K‟de görülen bu diyagramda dört boru makinesinin hızlarına, girdi ve süreç göstergelerinin nasıl etki ettiği görülmektedir.

Ölçüm planına göre, hat hızı %5-10 arası arttırılacak ve makinenin 10 dakika boyunca sorunsuz çalıĢıp çalıĢmadığı gözlenecektir. Eğer problem yoksa, hız tekrar %5-10 arttırılacaktır. Bu iĢlem hatta herhangi bir kalite problemi çıkana kadar devam edecektir. Problem çıktığında ise; hız, hatanın kök sebebi gibi bilgiler data toplama formatına yazılacaktır. Bu kurallara uygun olarak, her makinede, her ebat için maksimum hız değerleri ölçülmüĢtür. Bu ölçümler yapılırken operatörle birlikte bir siyah kuĢak da hazır bulunup durumun raporunu hazırlamıĢtır. Ölçümler, EK L‟te verilmiĢtir.

6.3. Analiz Et

Analiz aĢamasına gelindiğinde ölçüm sırasında elde edilen veriler toplanıp, Minitab programında analiz edildi. Buna göre hızı etkileyen faktörler, Pareto analiziyle Tablo 6.1‟de gösterilmiĢtir. Bunun dıĢında toplantıda yapılan beyin fırtınası sonucu, makine operatörleri, borulardaki iç çapak, yüzey ve malzeme diğer olası sebepler olarak belirlenmiĢtir. T – test, ANOVA ve Pareto analiziyle hataların sebepleri analiz edilmiĢtir.

Minitab‟la gereken analizler yapıldıktan sonra pareto analizi yapıldı. Tablo 6.1‟de Pareto analizi gösterilmiĢtir.

Tablo 6.1: Ölçüm Sonucu Çıkan Sorunların Pareto Analizi

C o u n t P e rc e n t darbogaz Count 47,9 14,3 11,8 10,9 5,0 1,7 8,4 Cum % 47,9 62,2 57 73,9 84,9 89,9 91,6 100,0 17 14 13 6 2 10 Percent Ot^he r ke^sm e ^ha ta^sı yü^ze yd^e po^t yü^ze yd^e ça^pa kla^nm a ak^üm üla^tö r h^ızı ye^te rs^iz ka^yn ak ^hı zı ^ye te^rs iz te^ste re ^hı zı ^ye te^rs iz 120 100 80 60 40 20 0 100 80 60 40 20 0

Pareto Chart of darbogaz

Bu projedeki hedefimiz, maksimum hızların %90‟ında çalıĢmaktır. Buna göre ilk analizimiz hızların, maksimum hızların %90‟ına eĢit olup olmadığıdır. Tablo 6.2‟de bu analiz için yapılmıĢ 1-örnekli t-testi görülmektedir.

Tablo 6.2: One – Sample T – Test

One-Sample T: Hiz

Test of mu = 0,9 vs not = 0,9

Variable N Mean StDev SE Mean 95% CI T

Hiz 119 0,708235 0,134130 0,012296 (0,683886; 0,732584) -15,60

Variable P Hiz 0,000

Tablo 6.2‟den de görülebileceği gibi P değeri P = 0‟dır ve 0,05‟ten küçüktür. Buradan hızın %90‟a eĢit olmadığını tekrar gördük.

Hızı etkileyebileceğini düĢündüğümüz ilk neden yüzeydir. Boru çekme makinesine giren boruların yüzeyi iki tiptir: parlak ve normal. Bu iki yüzeyi, 2-örnekli t-testiyle

karĢılaĢtırıp herhangi bir etkisi olup olmadığına bakıldı. Tablo 6.3‟de sonuçlar verilmiĢtir.

Tablo 6.3 Two – Sample T – Test Hız vs. Yüzey

Two-Sample T-Test and CI: Hiz; yuzey

Two-sample T for Hiz

yuzey N Mean StDev SE Mean parlak 7 0,6214 0,0372 0,014 norm 112 0,714 0,136 0,013 Difference = mu (parlak) - mu (norm) Estimate for difference: -0,092232

95% CI for difference: (-0,132102; -0,052362)

T-Test of difference = 0 (vs not =): T-Value = -4,84 P-Value = 0,000 DF = 19

Burada hipotezimiz, H₀ = μ_parlak = μ_normal; ve alternatifimiz, H_a ≠ μ_parlak ≠ μ_normal‟dir. P değerine baktığımızda P = 0‟dır. Bu değerden yola çıkarak hipotez reddedildi. Sonuç olarak, parlak yüzeyle normal yüzeyin hızları etkilediği görüldü.

Olası diğer bir sebep, boruların üretimi sırasında iç çapağın alınıp alınmamasıdır. Bu olası sebep için de bir 2-örnekli t-testi yapılmıĢtır ve sonuçları Tablo 6.4‟de görülmektedir.

Tablo 6.4: Two – Sample T – Test Hız vs. Ġç Çapak

Two-Sample T-Test and CI: Hiz; iccapak

Two-sample T for Hiz

iccapak N Mean StDev SE Mean 0 109 0,706 0,138 0,013 1 10 0,7280 0,0783 0,025 Difference = mu (0) - mu (1)

Estimate for difference: -0,021578

95% CI for difference: (-0,081792; 0,038636)

T-Test of difference = 0 (vs not =): T-Value = -0,77 P-Value = 0,455 DF = 14

Burada hipotezimiz H0 = μ0 = μ1; ve alternatifimiz, H0 = μ0 ≠ μ1‟dir ve 0 = iç çapak alınmıĢ ve 1= iç çapak alınmamıĢ anlamına gelmektedir. P değeri, P = 0,455‟tir ve 0,05‟ten büyüktür. Bu durumda hipotez kabul edilir. Buradan, iç çapak alımının hızı etkilemediğini görebiliriz.

Malzeme kalitesinin hızı etkileyip etkilemediğine bakmak için tek yönlü ANOVA kullanıldı. Kullanılan malzemeler 6424, st 12, st 34, st 37 ve st 44‟tür. ANOVA sonuçları Tablo 6.5‟de görülmektedir.

Tablo 6.5: One – Way ANOVA Hız vs. Malzeme

One-way ANOVA: Hiz versus malzeme

Source DF SS MS F P malzeme 6 0,1781 0,0297 1,71 0,125 Error 112 1,9448 0,0174

Total 118 2,1229

S = 0,1318 R-Sq = 8,39% R-Sq(adj) = 3,48%

Individual 95% CIs For Mean Based on Pooled StDev

Level N Mean StDev -+---+---+---+--- 6424 2 0,6750 0,0354 (---*---) st 12 2 0,6850 0,1344 (---*---) st 34 95 0,7022 0,1297 (*) st 37 9 0,7622 0,1240 (---*---) st 44 9 0,7789 0,1662 (---*---) -+---+---+---+--- 0,20 0,40 0,60 0,80 Pooled StDev = 0,1318

Malzeme kalitesinin hıza etkisi için hipotezimiz; H0 = μ6424 = μst12 = μst34 = μst37 = μst44, alternatifimiz ise, Ha = malzemelerden en az biri farklı‟dır. P değerine göz attığımızda, P = 0,125 olduğunu ve 0,05‟ten büyük olduğunu görebiliriz. Bu durumda, H0‟ı kabul ediyoruz, sonuç olarak malzeme kalitesi hızı etkilemiyor.

Makine operatörlerinin hızı etkileyip etkilemediği de diğer bir olası sebeptir. Burada dört makine için her makinenin operatörleri kendi aralarında karĢılaĢtırıldı. 1. makinenin operatörlerinin karĢılaĢtırılması için yapılan tek yönlü ANOVA Tablo 6.6‟da görülmektedir.

Tablo 6.6: One – Way ANOVA Hız Mak 1 vs Operatör

One-way ANOVA: Hiz_1 versus operator_1

Source DF SS MS F P operator_1 1 0,0344 0,0344 3,20 0,086 Error 24 0,2579 0,0107

Total 25 0,2923

S = 0,1037 R-Sq = 11,77% R-Sq(adj) = 8,09%

Individual 95% CIs For Mean Based on Pooled StDev

Level N Mean StDev -+---+---+---+--- ia 14 0,9321 0,0680 (---*---) tc 12 0,8592 0,1341 (---*---)

-+---+---+---+--- 0,800 0,850 0,900 0,950 Pooled StDev = 0,1037

Tablo 6.6‟da karĢılaĢtırılması yapılan operatörler için hipotezimiz; H0 = μia = μtc, alternatifimiz ise, H_a = μ_ia ≠ μ_tc‟dir. P değeri, P = 0,086, 0,05‟ten büyük olduğundan dolayı 1. makinede çalıĢan operatörlerin hıza herhangi bir etkisi yoktur.

Tablo 6.7‟de 2. makinenin operatörlerinin karĢılaĢtırılması için yapılan tek yönlü ANOVA görülmektedir.

Tablo 6.7 : One – Way ANOVA Hız Mak 2 vs Operatör

One-way ANOVA: Hiz_2 versus operator_2

Source DF SS MS F P operator_2 1 0,06641 0,06641 10,38 0,003 Error 35 0,22391 0,00640

Total 36 0,29032

S = 0,07998 R-Sq = 22,88% R-Sq(adj) = 20,67%

Individual 95% CIs For Mean Based on Pooled StDev

Level N Mean StDev ---+---+---+---+ et 26 0,8873 0,0921 (---*---)

zk 11 0,9800 0,0346 (---*---) ---+---+---+---+ 0,900 0,950 1,000 1,050 Pooled StDev = 0,0800

2. makine için yapılan karĢılaĢtırmalarda hipotezimiz; H0 = μet = μzk, alternatifimiz ise, Ha = μet ≠ μzk‟dir. P değeri, P = 0,003‟tür. Bu durumda alternatif kabul olunur. 2. makinede operatörler arasında fark vardır.

3. makine için tek yönlü ANOVA‟yla yapılan operatör karĢılaĢtırması Tablo 6.8‟de görülmektedir.

Tablo 6.8: One – Way ANOVA Hız Mak 3 vs Operatör

One-way ANOVA: Hiz_3 versus operator_3

Source DF SS MS F P operator_3 1 0,03677 0,03677 4,14 0,050 Error 35 0,31087 0,00888

Total 36 0,34764

S = 0,09424 R-Sq = 10,58% R-Sq(adj) = 8,02%

Individual 95% CIs For Mean Based on Pooled StDev

Level N Mean StDev ---+---+---+---+--- at 15 0,9053 0,1078 (---*---)

tc 22 0,9695 0,0840 (---*---) ---+---+---+---+--- 0,880 0,920 0,960 1,000 Pooled StDev = 0,0942

3. makine için yapılan karĢılaĢtırmalarda hipotezimiz; H0 = μat = μtc, alternatifimiz ise, Ha = μat ≠ μtc‟dir. P değeri, P = 0,050‟dir. Bu durumda operatörler arasında fark yoktur. Hipotez kabul edilir.

Tek yönlü ANOVA kullanılarak son olarak 4. makinenin operatörleri karĢılaĢtırıldı. Sonuçlar Tablo 6.9‟da görülmektedir.

Tablo 6.9 One – Way ANOVA Hız Mak 4 vs Operatör

One-way ANOVA: Hiz_4 versus operator_4

Source DF SS MS F P operator_4 1 0,0404 0,0404 3,61 0,074 Error 17 0,1903 0,0112

Total 18 0,2307

S = 0,1058 R-Sq = 17,52% R-Sq(adj) = 12,67%

Individual 95% CIs For Mean Based on Pooled StDev

Level N Mean StDev ---+---+---+---+--- ce 13 0,9392 0,0766 (---*---) od 6 0,8400 0,1548 (---*---)

---+---+---+---+--- 0,770 0,840 0,910 0,980 Pooled StDev = 0,1058

Tablo 6.9‟da 4. makine için yapılan karĢılaĢtırmada hipotezimiz; H₀ = μ_ce = μ_od, alternatifimiz ise, Ha = μce ≠ μod‟dir. P değeri, P = 0,074‟tür ve 0,05‟ten büyüktür. Bundan dolayı hipotez kabul edilir ve operatörler arası fark yoktur.

Pareto analizinde kullanılan 80/20 kuralına göre, hataların %80‟ini oluĢturan problemler aĢağıdaki gibidir:

- Testere hızı yetersiz

- Kaynak hızı yetersiz

- Akümülatörün hızı yetersiz

- Kalitenin bozulması

T-test, ANOVA ve pareto analizi yapıldıktan sonra çıkarılan ispatlanmıĢ kök nedenler aĢağıdaki gibidir:

1. Yüzey kalitesi parlak borular hedef hızın çok altında üretiliyor.

2. 2. makinede “E.T.” adlı operatör diğerlerine göre hedef hızın çok altında çalıĢıyor.

3. Makinelerin testere hızları, makine hızına yetiĢemiyor. Testere çoğu imalatta darboğaz oluyor.

4. Kaynak hızı darboğaz oluyor. 5. Akümülatör hızı darboğaz oluyor.

6. Kalite bozuluyor. (boru yüzeyinden çapak kalkması, pot yapması)

6.4 ĠyileĢtir

Bu aĢamada, analiz fazında analiz edilen datalar sonucu çıkarılan kök nedenlerin düzeltilmesi için gerekli çözümler aranır. Kök nedenlerimizi hatırlamak gerekirse; pareto analizinden elde ettiğimiz kaynak hızı darboğazı, testere hızı darboğazı, akümülatör hızı darboğazı ve yüzey kalitesizliği ve istatiksel analizlerden elde ettiğimiz yüzey kalitesi parlak olan borular, operatör hatası ve düĢük hedef hızlar kök nedenlerimizdir.

AĢağıda bu kök nedenler için önerilen çözümler verilmiĢtir. a. Kaynak Hızı:

1. Kömürlerin soğutma kanalları dar. SSF marka kömürler denendi ve %60 hız artıĢı elde edildi. 1,5 ve 2 mm‟lerde bu bantlar kullanılacak. 2. 3. ve 4. boru makinalarındaki kaynak makinaları yüksek hız ve 2 mm

kalınlıklarda sebepsiz yere devreden çıkıyor. Üretici firmanın desteği ile arıza giderilebilir ya da makinalar iade edilebilir.

3. Kömürü soğutan suyun debisi ölçüldü ve yetersiz bulundu. Daha güçlü bir pompa takılarak daha iyi soğutma sağlandı.

b. Parlak Bantlar:

1. Bant yüzeyi çok parlak olduğunda çapak alma kolaylaĢıyor ve yüzey hataları daha belirginleĢiyor. Yarı parlak bantlar (soğuk St12) kullanıldığında hızı%30-35 yerine %15 düĢürmek yeterli oluyor. c. YavaĢ testereler:

1. 1. ve 4. boru makinalarındaki testerelerde oluĢan boĢluklar, makinaların sık sık devreden çıkmasına ve 100‟ün üzerindeki hızlarda dengesiz kesim yapmasına yol açıyor. Her iki makinaya da yeni Ģasi imal edilerek takıldı.

d. Akümülasyon:

1. 4. boru makinasının akümülasyonu, artan testere hızı karĢısında yetersiz kaldı ve daha hızlı bir motor monte edildi.

2. Hızlanan akümülasyon, makinanın ani duruĢlarında dönmeye devam ederek, bantı boĢaltıyor. Boru makinası durduğunda akümülasyonu da durduracak bir fren sistemi gerekli.

3. 4. boru makinasında uç kaynağı el ile yapıldığından, yüksek hızlarda kömürün kopmasına yol açıyor. 2. boru makinasında kullanılan otomatik kaynak makinası, 4. boru makinasına monte edildi.

1. Scada sistemi kurularak hem operatörlerin iĢ yükünün hafifletilmesi, hem de performans kayıtlarının güvenilirliği sağlanacaktır.

2. Makinalar arası personel rotasyonu ve operatörlerin gerçekleĢtireceği atelye çalıĢmaları ile aktif katılım sağlanarak, bilgi ve becerilerin geliĢtirilmesi hedeflenecektir.

3. Günlük mini toplantılar düzenlenirse, hem çalıĢanlara performansları hakkında geri bildirimde bulunulmuĢ olunur, hem de sapmaların nedenleri tespit edilir.

f. Çapak alma:

1. Makaraların bor yağı ile soğutulmasında aksaklıklar tespit edilmiĢ ve daha yüksek debili ve operatöre ayar imkanı veren bir makara soğutma sistemi kurulmuĢtur.

2. Operatör panellerine form ve kalibre makara devirlerini gösteren ekranlar konulmuĢtur. Bu ekranlar operatörlere çekiĢleri kontrol altında tutma imkanı vermektedir.

g. DüĢük hedef hızlar:

1. Ġlk makinada çalıĢılan ebatların %90‟ının çıkabildikleri maksimum hızlar tespit edildi ve hedef hız olarak yayınlandı.

2. Hedef hızların doğruluğunu tespit etmek için çalıĢılan ebatların yaklaĢık %80‟inin hedefleri sahada test edildi. Çıkan sonuçlar doğrultusunda %10‟luk bir kısım revize edildi.

Bu kök nedenler için verilen çözüm önerilerinin uygulama planı EK M‟te verilmiĢtir.

6.5 Kontrol Et

ĠyileĢtir aĢamasında alınan kararların uygulanıp uygulanmadığı bu noktada incelendi. Makinaların hedef hızlarda çalıĢması için hat çalıĢtırma talimatnamesi yazıldı. Hat çalıĢtırma talimatnamesi EK N‟te verilmiĢtir. Bu noktadan sonra projenin 2 aylık performans göstergelerine bakılır ve proje daha sonra kapatılacaktır. Eğer gerekirse yeni hedef hızlar konulacak ve bu hedeflere ulaĢmak için ayarlar yapılacaktır.

7 SONUÇLAR

Bu proje kapsamında makinaların duruĢ zamanlarını azaltarak ve hat hızını arttırarak maliyeti düĢürme amaçlanmıĢtır. Tezin uygulama aĢamasında izlenen “Boru Makinalarının Hızlarının Arttırılması” projesinin sonuçları yavaĢ yavaĢ kendini göstermeye baĢlamıĢtır. Uygulama sonucu aĢağıdaki geliĢmeler sağlanmıĢtır;

 I. Boru Makinasında (BM) %20 oranında hızlanma,

 II. BM‟de %25 oranında hızlanma,

 III. BM‟de %35 oranında hızlanma,

 IV. BM‟de %25 oranında hızlanma,

 duruĢ sürelerinde azalma.

Böylece makina hızlarının artması ve duruĢ sürelerinin azalmasıyla, verimlilik artmıĢ, üretim maliyetleri düĢmüĢ ve buna ek olarak da iĢçilik maliyetlerinde de azalma gözlemlenmiĢtir. Proje bildirisinde bahsedilen amaçlara ulaĢılıp ulaĢılamadığını anlamak için kontrol fazı kapanıĢ tarihinden sonra 2 aylık getiri hesabı yapılacaktır ve projenin kapanıĢı gerçekleĢecektir.

Projenin getirilerinin hesaplanması sırasında kapsam dıĢı bırakılan ama göz ardı edilemeyecek bir getiri ise; hat çalıĢma süresi sabit tutulursa aynı sürede daha önce çekilen boru miktarından daha fazla boru çekilmesidir. Bunun getirisi ise ek bir kazanç olarak belirtilebilir.

REFERANSLAR

[1] KOBU, B., 1987, Endüstriyel Kalite Kontrolü, Ġ.Ü. ĠĢletme Fakültesi, II. Baskı, Ġstanbul.

[2] YANG, K., EL-HAIK, B., 2003, Design For Six Sigma: A Roadmap for Product Development, McGraw-Hill, New York.

[3] BHOTE, K. R., BHOTE, A. K., 2003, World Class Quality: Using Design of Experiments to Make it Happen, 2nd Edition, AMACOM, New York.

[4] BASU, R., WRIGHT, N., 2003. Quality Beyond Six Sigma, Butterworth – Heinemann, Burlington, MA.

[5] BREYFOGLE, F. W. , CUPELLO, J. M. , MEADOWS, B. , 2001. Managing Six Sigma : A Practical Guide to Understanding, Assessing, and Implementing the Strategy That Yields Bottom-Line Success, John Wiley & Sons, Canada.

[6] LEATHERS, L. E. , Six Sigma: Changing A Culture, 2002, Master of Science Thesis, Department of Industrial Engineering, University of Louisville, Kentucky.

[7] S.P.A.C., 2003. ALTI SIGMA NEDĠR?, Ankara.

[8] ASHLEY, B., Northrop Grumman Newport News Shipbuilding, 17. 10. 2003 tarihli sunum.

[9] PANDE, P. S., NEUMAN, R. P., CAVANAGH, R. R., 2004. Altı Sigma Yolu, Klan Yayınları, Ġstanbul.

[10] http://www.geocities.com/alti_sigma/

[11] ECKES, G., 2003. Six Sigma Team Dynamics: The Elusive Key To Project Success, John Wiley&Sons Inc., Canada.

[12] YĠĞĠTALP, L., 2004. Six Sigma ve Ġleri Düzeydeki Six Sigma Araçlarının Uygulamaları, İTÜ Yüksek Lisans Tezi, Ġstanbul.

[13] www.kaliteofisi.com

[14] OKYAY, A., BARIġKAN, Ö., 2004. Borusan Mannesman Boru YeĢil KuĢak Eğitim Notları, Halkalı.

[15] GUPTA, P., 2004. Six Sigma Business Scorecard: Ensuring Performance for Profit, McGraw – Hill, NY.

[16] BORUSAN HOLDING KARA KUġAK EĞĠTĠM BELGELERĠ, 2004, HALKALI.

[17] http://www.euforic.org/gb/stake1.htm#intro

[18] TAPTIK, Y., KELEġ, Ö., 1998. Kalite SavaĢ Araçları, KalDer Yayınları, Ġstanbul.

[19] AKARSLAN, B., 2004. Altı Sigma Metodu ve Bir ġirket Uygulaması,

İTÜ Yüksek Lisans Tezi, Ġstanbul.

[20] www.ucalgary.ca/~design/engg251/First%20Year%20Files/kano.pdf

[21] http://www.mindtools.com/forcefld.html

[22] LARSON, A., 2003. Demystifying Six Sigma: A Company – Wide Approach To Continuous Improvement, AMACOM, NY.

[23] www.mylmz.com

[24] BRUSSEE, W., 2004. Statics for Six Sigma Made Easy!, McGraw – Hill, NY.

[25] www.saferpak.com

[26] www.altisigma.com

[27] STAMATIS, D. H., 2003. Six Sigma and Beyond: Statistical Process Control Volume IV, St. Lucie Press, NY.

[28] http://www.socialresearchmethods.net/kb/stat_t.htm

[29] BHOTE, K. R., BHOTE, A. K., 2000. World Class Quality: Using Design of Experiments to Make It Happen Second Edition, AMACOM, NY.

[30] www.borusan.com

[31] Borusanlı‟nın el Kitabı: Kurumsal ilkelerimiz, çalıĢma ve davranıĢ kurallarımız, 2003, Istanbul.

[32] ERGÜN, A. K., 2003. Altı Sigma Metodolojisi ve Türkiye‟deki Uygulamaları, İTÜ Yüksek Lisans Tezi, Ġstanbul.

EKLER

EK A. DENEYSEL TASARIMA 3 YAKLAġIM

Karakteristik Klasik DT Rating* Taguchi Rating* Shainin Rating*

1. Teknik 1 veya 2 yaklaşım 3 1 yaklaşım - ortagonal düzen 2 min. 10 yaklaşım ¹⁰ 2. İpucu Geliştirebilme Yeteneği Zayıf: Tahminle 1 Zayıf: Tahminle 1 Güçlü: "Parçalarla konuşur" 10 3. Etki *Ortalama gelişme alanı 2:1'den 10:1'e *Gerileme olabilir 3 *Az gelişme alanı 2:1'den 5:1'e *Gerileme muhtemel 2 *Yüksek gelişme alanı 5:1'den 100:1'e *Gerileme yok 10 4. Maliyet Yüksek: 30'la 60 arası deneme 4 Yüksek: 50'yle 100 arası deneme 2 Düşük: 2'yle 30 arası deneme ⁸ 5. Karışıklık *Zor kavramlar *Tam ANOVA'ya ihtiyaç var 2 *Zor kavramlar *İç ve dış düzen çarpımı, ANOVA, S/N 1 *Kolay, basit, mantıksal kavramlar *Deney, hat operatörleri ve mühendisler tarafından yapılır 8 6. Zaman (a)anlamak için (b)uygulamak için (a)Uzun: 3gün veya 2 hafta (b)Uzun: zayıf ipuçları, hep baştan başlamak gerek 2 (a)Uzun: 1-2 hafta arası (b)Uzun: zayıf ipuçları, zayıf sonuçlar bir çok deneme gerektirir 1 (a)Kısa: 1 gün (b)Kısa: deneyler 1 günle 3 hafta arası tamamlanır 9

7. İstatistiksel

Geçerlilik ^*Zayıf *Etkileşim etkileri ana etkilerle karışır 2 *Çok zayıf *Raslantısallık yok *Etkileşim etkileri ana etkilerle karışır 1 *Güçlü *Ana ve etkileşim arasında net ayrım ve nicelleştirme 8 8. Uygulanabilir-lik *Donanıma ihtiyaç var *Temel kullanım üretimde 2 *Bilg. simülasyonuyla kağıt üzerinde kullanılabilir ama yanlış sonuç elde etme tehlikesi var 1 *Donanıma ihtiyaç var *Ürün/süreç tasarımı, üretim, alan, tedarikçiler ve yönetimsel süreçlerde evrensel uygulanabilirliği var 8 9. Fabrikaya Uygulama Kolaylığı *Zor *Etkileşimler güçlüyse yanlış sonuçlar alınabilir 2 *Zor *Yüksek seviyede parçalanma sonucu yanlış sonuçlar alma tehlikesi var 1 *Kolay *İpucu geliştirme teknikleriyle deney tekrarına ihtiyaç yoktur 9 10. Üretimi

Engelleme ^*Deneyleme sırasında üretim durur 1 *Deneyleme sırasında üretim durur 1 *Kronik kalite prob. %70'ini çözebilen ipucu geliştirme deneyleri sırasında üretim durdurulmaz 8

EK C. EKĠP BĠLDĠRĠSĠ

HEDEFĠMĠZ

6 Sigma metodolojisinin sadece uygulayıcısı olmak yerine onu benimseyerek Ģirketimize katkıda bulunmak, ekip içinde sinerji yaratarak her zaman baĢarılı olmak.

Belgede Altı Sigma Ve Bir Şirket Uygulaması (sayfa 96-112)