Çözüm İçin Hangi Teknik?

Problem çözme konusunda çok çeşitli tekniklerden bahsedilebilir. Bu metotları iki grupta toplamak mümkündür. 6 Sigma ve Shainin metotlarının da içinde olduğu, matematik temelli, “analitik metotlar” bunlardan biridir. Diğer grupta da, “kolektif metotlar” dediğimiz, grup dinamiklerine ve deneyimlere dayalı teknikler bulunmaktadır.

Analitik Metotlar

Kolektif Metotlar

  • 7 Temel Kalite Aracı
  • Keizen
  • Shainin Metotları
  • Poka-Yoke
  • 6 Sigma Araçları
  • Neden?-Neden? Analizi
  • Deney Tasarımı ( DOE )
  • FMEA
  • TRIZ
  • Beyin Fırtınası
  • Kepno-Trage
  • «Open Space»
  • MEOST
  • Karar Matrisi
  • Tolerans Analizi
  • Diyalog
  • İstatistiksel Toleranslandırma
  • Yalın Üretim Araçları

 

Bu metotların her biri kendi içinde bir bütünlüğe sahiptir. Her metot, kendi disiplini içinde, eldeki veriler arasında sebep-Sonuç ilişkisini otaya çıkarmaya odaklanır. Bu metotları oluşturanlar, kendi metotlarının her derde deva olduğunu iddia etseler de, çözülmesi gereken problemin özelliklerine göre, bu metotlardan biri ya da birkaçı çözüm için daha uygun nitelikte olacaktır.

Bence, “hangi metot daha iyidir?” şeklinde bir tartışma gereksizdir. Her metodun artıları ve eksileri vardır. Bunlar karşılaşılan problemin niteliğine bağlı olarak değişebilir.

Bence, önemli olan, problemin kalıcı bir şekilde ve gerçekten çözülmüş olmasıdır. Çözüme nasıl ulaşıldığı, hangi metodun kullanılmış olduğu önemsizdir. Bilinen tekniklerden biri ya da birkaçı kullanılmış olabilir. Analitik metotlara başvurulmadan, kolektif, geleneksel yöntemlerle de çözüme ulaşılmış olabilir.

Benim tercihim, mevcut bilgi ve deneyimlerin işin içine katılması kaydıyla, yöntemlerden herhangi birisinin kullanılabileceği ve başarılı olabileceği yönündedir.

Önemli olan, bulunan çözümün, dönüşlü olarak doğrulanabilir olmasıdır. Çözümden önceki durumun ve çözüm sonrası durumun tekrarlanabilir bir şekilde oluşturulabilmesinden söz ediyorum.

Önceki ve sonraki durum arasında, sayısal olarak ifade edilebilen, sonuçlar açısından önemli bir fark oluşuyorsa, bulunan çözümün etkinliğinden söz edilebilir.

Bunun ötesinde, rasgele bir durum oluşmadığından emin olmak için, çözümün dönüşlü olarak sınanması gerekir. Basitçe, hangi parametre(ler)de değişiklik yaptıysak, eski haline getirdiğimizde, çözümden önceki durumun tekrar, aynı ölçüde yaratılabiliyor olması gereklidir. Kısacası, değişiklik yapılan parametre(ler), en az üç kez eski haline ve yeni haline getirilerek sonuçların ölçülmesinden bahsetmekteyiz. Öncesi ve sonrası ölçümlerinin kendi içlerinde, birbirlerine çok yakın olmaları, bulunan çözümün rasyonel olduğu anlamına gelir. Tekrarlamalar sonunda, öncesi ve sonrası ölçüm sonuçlarında farklılıklar oluşuyorsa, problem henüz çözülmemiş demektir.

Bu karşılaştırmaları mantıksal olarak yapabileceğiniz gibi, istatistiksel metotlar kullanarak da yapabiliriz. Shainin metotlarından “B vs. C” yöntemini bunlara örnek olarak gösterebiliriz. 6 Sigma metodu bu amaçla, “Varyans Analizi” yöntemlerini kullanmaktadır.

Yöntem ne olursa olsun, problem çözmek için üzerinde çalışılan sistemin/sürecin tekrarlanabilir sonular verebiliyor olmasıdır.

M. Fatih Sütçüler

 

Social Share Buttons and Icons powered by Ultimatelysocial
Skip to content