DATA TOPLAMA OPTİMİZASYONU İLE SPC KULLANIMI
(Efe GÜRMAN _ Eylül 2006)
İçinde yaşadığımız bilgi çağı, gündelik ve iş yaşantımızın hemen hemen her evresinde hayatımızı kolaylaştırmaktadır. İletişimin kolaylaşması, doğru bilgiye kolay ve çabuk ulaşım daha önceleri imkansız olarak görülen uğraşıları birkaç dakika içinde çözülebilir hale getirmiştir. Bu kolaylığı hayatımızın her evresinde taşıyan olgu, bilgi çağının en önemli araçlarından biri olan bilgi teknolojileridir.
Kısa sürede günlük hayatımızın vazgeçilmez bir parçası olmayı başaran bu teknolojilerin en önemlilerinden biri kablosuz iletişim protokolleridir. Bu teknolojinin bu kadar önemli olmasının sırrı tam istediğimiz zamanda tam istediğimiz bilgiyi bize sunabilmesidir.
Bilgi taze olduğu zaman değerli olan bir kavramdır. Geçtiğimiz yüzyıl içinde gerekli olan bilgi gerektiği zamanda yerine iletilemediğinden savaşlar kaybedilmiş ve dünya haritası değişmiştir.
Peki gerçek zamanlı bilgi iş hayatında bizlere neler kazandırıp neler kaybettirebilir?
Finans dünyasında dakikalar hatta saniyeler içinde alınması gereken kararlar çok büyük paralar kazandırıp kaybettirebilmektedir. Aynı şekilde daha hızlı hizmet verebilen bankalar, daha doğru ve zamanında tedarik sağlayabilen üreticiler tercih edilmektedir.
Üretim konusu için de aynı koşullar söz konusudur. İçinde bulunduğumuz rekabet koşulları içerisinde ürününü en kısa sürede, en kusursuz olarak müşteriye ulaştırabilen üreticiler dışındakilerin bu şartlara ayak uydurabilmeleri mümkün değildir. Örnek olarak, Deniz aşırı ticaret yapan tekstil firmaları siparişleri o gün kalkacak gemiye yetiştirememeleri sonucunda iflas bayrağı çekmişlerdir. Fiyat rekabet üstünlüğünü kaybeden hızlı tüketim sektörü firmaları geçtiğimiz 10 yıl içerisinde birer birer sahneden çekilmişlerdir. Diğer taraftan basit bilgi yetersizlikleri, yönetim tarafından verilen hatalı kararlar gibi nedenlerle oluşan bu istenmeyen durumlar hiçbir firma için kader değildir.
İşte tam bu noktada bilgi teknolojileri ile birlikte çalışan kalite yönetim sistemleri yönetim kadrosunun hizmetine girmektedir. Yönetimin kararlarını içgüdüsel ve deneyimlere dayanarak değil gerçek veriye dayanarak vermesini temel alan bu sistemler bilgi teknolojilerinin de desteği ile altın çağını yaşamaktadır. Gerçek zamanlı toplanabilen üretim, performans, verimlilik ve kalite verileri, süreçlerin her an kontrol altında olmasını sağlamakta ve firmaları, daha sonra karşılaşılabilecek tatsız sürprizlerden uzak tutabilmektedir.
Örnek olarak, hızlı tüketim sektöründe faaliyet göstermekte olan bir firma, üretim süresini çok sıkı olarak takip etmektedir. Üretim sürelerinde oluşabilecek çok küçük artışlar bile düşük karlılıklar ve büyük hacimler ile çalışılan bu sektörde çok büyük kayıplara yol açabilir. Diğer taraftan farkında olmadan harcanan kayıp zamanların tespiti ile düşecek tak-time maliyetlerin dramatik olarak düşmesini sağlayabilir. Bu kayıp zamanlar, süreçlerini ciddi olarak takip etmeyen firmalar içinde birer kara delik gibi firmanın karlılığını düşürmektedirler.
Peki üretim süreleri nasıl takip edilir? Bu sorunun cevabı istatistik metotlarda saklıdır. Geliştirilmiş olan çeşitli istatistiksel süreç kontrol metotları doğru veri temini şartıyla bu takibi sorunsuzca gerçekleştirir.
Çok basit gibi görülen bu verilerin temini aslında çok büyük bir problemdir. Mühendisler ve teknikerler tarafından toplanmaya çalışılan bu veriler süreç içindeki herhangi bir kişi tarafından manipüle edilebilmekte ve doğruluktan uzaklaşmaktadır. Aynı zamanda çok kısa tak time’a sahip olan süreçlerde üretimin sadece küçük bir dilimi kontrol edilebilmekte ve bu tahmini değer tüm üretim için geçerli sayılmaktadır.
Şekilde de görüldüğü gibi 10 adet üründe bir alınan örnek üretim süresi ölçümü sonucunda süreç kontrol altında gözükmektedir. Fakat yüksek varyasyon gösteren üretim zamanı istenen değerlerin üzerine çıkabilmektedir.
Diğer yandan aynı süreç otomatik data toplama sistemleri ile takip edildiğinde tüm ürünlerin üretim süreleri kontrol edilebileceğinden kontrol dışında kalan ve karar mekanizmasının gözden kaçıracağı yüksek üretim süreleri tespit edilebilecek ve gerekli önlemler derhal alınabilecektir.
Bu yöntemi, uygun SPC metotları kullanarak bir adım daha ileri götürebiliriz:
Uygun metotu seçebilmek amacıyla süreçle ilgili bazı bilgiler bilinmelidir. Bu bilgilerin ilki sürecin Autocorrelated olup olmadığıdır. Üretilen bir önceki ürünün bir sonraki ürünün üretim süresine bir etkisi olmadığı kabul edilerek sürecin autocorrelated olmadığı söylenebilir. Bu durumda izlenen değişkenin tipi bilinmelidir.
Bu örnekte takip ettiğimiz değişken üretim süresidir. Üretim süresi belirli bir ortalama değeri olan ve belirli toleranslar içinde olan bir değişkendir. Bu durumda uygulanabilecek süreç kontrol metotları Shewhart tablosu, Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) tablosu veya Cumulative Sum kontrol tablosu’dur.
Tabloya bakıldığında üretim süre ortalamasının 3,05 çıktığı görülmektedir. 3 olarak öngörülen bu değer dikkate alındığında %1,6’lık bir kayıp olduğu görülmektedir. Bu değer sadece ayrıntılı olarak toplanan veriler ile elde edilebilir. Karar mekanizmaları bu farkı göz önüne alıp süreç ve performans iyileştirme çalışmalarını gerçekleştirerek üretim süresini minimize edebilir.
Tabloda görüldüğü gibi her ürün teker teker kontrol edilebildiği için artan üretim süresi kolaylıkla izlenebilmekte ve gereken önlemler alınabilmektedir. Ayrıca otomatik olarak toplanan dataya, istenen süreç yetenek ve standart sapma değerlerine dayanarak yapılan bir takım işlemler sonrasında istenen üst ve alt kontrol limitleri belirlenebilir. Son olarak yazılacak basit bir bilgisayar kodu ile sistemin datayı otomatik olarak toplaması, tablo haline getirmesi, daha önceden belirlenmiş uyarı kriterlerine göre yönetimi uyarması sağlanabilir. Bu örnekte merkez çizgisi üzerinde gelen 4 değerden sonra sistem uyarı verseydi 5. yüksek değerin oluşmasından evvel gerekli önlemler alınabilirdi.
Bazı süreçlerde (işlemekte olduğumuz bu süreçte olduğu gibi) sapmalar Shewhart tablosunun hissedemeyeceği kadar küçük olabilir. Bu durumlarda küçük sapmaları yakalayabilmek için Exponantially weighted moving average (EWMA) ve cumulative sum (CUSUM) metodları uygulanır. Otomatik olarak toplanan data ile bu tabloların oluşturulması da oldukça kolaydır. Bu tablolar Shewhart tablosu ile birlikte otomatikleştirilmiş bir data toplama sistemiyle beraber monitor edilmesi durumunda süreç kontrolü çok daha kesin sonuçlar verir.
Tablo 2 ve Tablo 3’de gösterildiği gibi aynı dataya dayanan CUSUM ve EWMA tabloları oluşturulabilir. Tablo 2 dikkate alındığında süreçte normal dışı bir durum olduğu kolaylıkla hissedilebilmekteyken EWMA tablosunda süreç kontrol altında görülmektedir. Bu durum da açıklanan bu üç tablonun bir kontrol üçgeni oluşturduğu anlamına gelir. Süreçteki herhangi bir anormallik kolaylıkla monitor edilir.
Sonuç olarak, saniyelerin bile büyük önem taşıdığı günümüzde özellikle üretim zamanları sokağa atılamayacak kadar değerlidir. Bu büyük değer artık teknolojinin de yardımıyla kontrol altına alınabilir ve alınmalıdır. Çok sıkı rekabet koşulları içindeki firmalar bu bilinçle hareket etmeli ve harcadıkları zamanı ve dolayısıyla parayı kontrol altına alıp bu sıkı rekabet şartlarını kendi avantajları haline çevirmelidirler. |
