Histogram nedir? Histogram Nasıl Yorumlanır?

Sürekli iyileştirme çalışmalarında değişkenlik kaynaklarının tanımlanması ve kontrol edilmesi önemli bir adımdır. Histogram, bir süreçte var olan değişkenliği anlamamıza yarayan bir araçtır.

Sapma-değişkenlik, verimliliğin düşmanıdır. Hem üretimde hem hizmette değişkenlikleri azaltmak süreçlerin verimliliğini etkiler.
Örneğin evinizde arızalanan bir makine için müşteri hizmetlerini aradınız. Arıza tespiti ve tamiri için teknisyenin ertesi gün, gün içinde (saat 08.00-18.00 arasında) geleceğini söylediler.

Y => Arıza bildiriminden sonra teknisyenin hizmet verinceye kadar geçen süre
Y = bildirim günü + 0-10 saat

Müşteriye verdiğimiz hizmeti iyileştirmek için değişkenliğe sebep olan 0-10 saat arasındaki farkı azaltmalıyız.

Aşağıdakilerin hepsi bizim için bir değişkenlik konusu:

• Üretimde bir ürünün üretilme süresi
• Belirlenen teknik spesifikasyonu ölçüsü
• Bir restoranda yemek bekleme süresi
• Otomobil servisinde aracınızın bakım süresi
• Bir kargo firmasından ürünü teslim alma süresi

Histogram Bizim İçin Ne Yapar?

Histogram, yukarıda bahsettiğimiz gibi değişkenlik gösteren verilerin, merkezi değerini ve merkezi değerin her ili tarafındaki dağılımın şeklini ve boyutunu gösterir. Dağılımın şekli ve boyutu, gizli değişkenlik kaynaklarının belirlenmesine yardımcı olur. Sonuçta kullanılan bu veriler, bir prosesin çıktı üretme kabiliyetini belirleyebilir. 

Excel'de Histogram Nasıl Oluşturulur?

Dağılımın neye benzediğini görmek için Excel'de histogram oluşturabilirsiniz.

Bunun için aşağıdaki adımları takip edin:

• Kullanmak istediğiniz verileri (müşterilerin bekleme süresi, ürünün ölçüm yapılan bir ölçüsü, v.b.) Excel'de bir sütuna girin.
• Bu verileri seçin.
• "Ekle" sekmesinden "Histogram"ı seçin.
• Grafik karşınızda.

Histogram Nasıl Yorumlanır?

Burada 3 tip histogram türünü inceleyeceğiz:

1. Simetrik - Normal : Verileriniz bir ortalama etrafında yoğunlaşıyor. Bu da müşterinize verdiğiniz ortalama değer bilgisini %60-70 oranında biliyorsunuz anlamına geliyor. Burada bahsettiğimiz %60-70 normal dağılım olan ve 6 sigmaya uygun olarak çalışan süreçlerde geçerli. Her bir süreç için istatistiksel araçlar kullanılarak hesaplanmalı. Bir sürecin, normal dağılıma uygun olması demek istediğimiz değerin alt ve üst limitine değil, merkez değere yakın ve uygun üretim/hizmet sağlıyoruz demektir.
2. Eğik - Pozitif : Verileriniz alt limite yakın. Bu verilerin, üretilen bir ürünün bir ölçüsü olduğunu kabul edelim. 100 cm nominal değer beklentisi olan bir ölçü var. 0,1 cm de toleransınız olsun. Yani 99 - 101 cm aralığında ürettiğiniz her ürün kabul edilecektir. Ancak yapılan ölçümler sonucu toplanan veriler çoğunlukla 99 cm ve ona yakın değerler (99,4; 99,5; v.b.) çıkıyorsa üretim prosesiniz alt limite yakın üretim yapıyor demektir. İlerleyen dönemde prosesinizin kontrol dışına çıkıp belirtilen alt limit değerin de altına inecektir. 
3. Eğik - Negatif : Verilerinizin üst limite yakın olması demektir.

Histogram, sürecinizdeki istatistiksel değişkenliğin bir resmidir. Histogramlar sadece hangi süreçlerin iyileştirilmesi gerektiğini bilmenize yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda bu gelişmeyi izlemenize de yardımcı olabilir.

Küçük bir örnek veri kümesi kullanılıyorsa ve değişkenlik küçükse, histogram, değişkenlikte veya dağılımın zirvelerinde önemli farklılıkları tespit edecek kadar duyarlı olmayabilir. Bu gibi durumlarda kullanılabilecek gelişmiş istatistiksel araçlar vardır.

Hatasız Kul Olmaz!

Sıradan bir çalışma gününde kalite mühendisine bir müşteri şikayeti geldi. İlgili kişilerin katılımıyla kısa bir toplantı düzenlendi. Problemin ne olduğu anlaşıldı, her zamanki gibi operatörlerden birinin yanlış yaptığı bir işlem yüzünden bu kadar kişi toplanmıştı. Müşteriden aynı konuda daha önce de tekrarlayan problemler olmuş ve operatöre doğru olan işlem akışı anlatılmış, yanlış yapmaması söylenmişti. Şimdi nasıl bir önlem alınacaktı, operatör tekrar uyarılsa hatayı engellemiş olur muyduk?

• Bu kadar anlatmaya, öğretmeye rağmen neden insanlar hala hata yapar?
• İşi yapan kişiler işi hatasız yapmanın önemli olduğunu bilmiyor mu? 
• İşi hatalı yapmamak için insan dışındaki faktörler için hiçbir şey yapılamaz mı?

Bir problemle karşılaşıldığında çoğunda eğilim suçlamak için bir kişi bulmaktır. W.Edwards Deming sistemin problemlerin %93'ünden sorumlu olduğuna inanıyordu. Zaman geçtikçe bu oranı %97'ye kadar çıkardı. O neden böyle düşünüyordu, neden diğer birçok kişinin ilk eğilimi bir başkasını sorumlu tutmak? 

Bir kişinin suçlanmasının kötü bir fikir olmasının sebebi, kök nedenleri aramamamız ve firmamızın çok daha etkili bir şekilde gelişmesine engel olmamızdır. 

Bu hatayı neden yaptılar? Sistem neden bu hatanın yapılmasına izin verdi? Zinciri birkaç adım daha takip ettiğimizde daha etkili bir çözüm bulmamızı sağlayacak kök nedenleri bulabiliriz. Ancak kök neden bulmak için biraz daha fazla araştırmak, tüm çalışanların performansını arttıracak çözümler bulmak gerekir. Peki ulaşacağımız bu çözümler neler olabilir?

• Poka-yoke (hatasızlaştırma) metotlarını kullanabiliriz. Örneğin operatörün diktiği fermuarın kılıfın birleştirilmesi sırasında ters yönde olduğunun fark edildiği bir hatamız var. Bu hatanın olmaması için operatöre defalarca eğitim verebiliriz. Ancak en ufak bir dalgınlık veya unutkanlıkta hatanın tekrarlanma riski hep var. Burada temas metodunu kullanabileceğimiz poka yoke fermuarın hep aynı şekilde ve yönde dikilmesini sağlayabiliyor. Aşağıdaki resimde de görülen, geliştirilen aparata baktığımızda da ne çok para harcanmış ne de sensörlü bir mekanizma görüyoruz. Önemli olan sorunun kök nedenini doğru tespit ve operasyonda kim çalışırsa çalışsın doğru işin çıkacağından emin olduğumuz sistemi kurabilmek.

• Standart uygulamaları, herkesin en iyi yöntemleri kullanmasını sağlayacak şekilde geliştirebiliriz. Herkesin o işi yaparken kendi en iyisini bulması ve birbirinden farklı şekillerde çalışması yerine en iyiyi standart hale getirebiliriz. 
• Operasyon adımlarını basitleştirebilir ve hata olasılığını ortadan kaldırmak için süreci yeniden düzenleyebiliriz. 

Bu iyileştirme, sürdürülebilir ve zamanla daha fazlası üzerine inşa edilebilir hale gelir.

Bunun yanı sıra insanları hatanın kaynağı olarak görmek yerine onları proseslerin zayıflıklarını iyileştirme kaynağı olarak görmek gerekir. Bu da insanların gelişimine de odaklanmayı gerektirir. 

Sistem geliştirmeleri bulma konusunda hep insanın hata kaynağı olduğuna dair önyargılarla uğraşıyoruz. Sistemlerin iyileştirilmesi konusunda deneyim kazandıkça, Deming'in %93-97 rakamlarının bilgeliğini gösteren deneyimlerimiz artıyor. 

Daha çok "Neden"leri sorgulayarak, insanı iyileştirme kaynağı olarak görerek firmamızın daha etkili ve sürdürülebilir şekilde gelişeceği ve iyileşeceği kesin. Bunu yapmak için tek gereken ise nedenleri nasıl sorguladığımız ve çözümleri bulurken ne kadar sistemsel yaklaştığımız.

Sistemleri iyileştirmeye ve insanları geliştirmeye devam...