Grafik Özeti: Minitab’ın “Aha” Aracı

Grafik Özeti: Minitab’ın “Aha” Aracı

Grafik Özeti: Minitab’ın “Aha” Aracı

Herhangi bir altı sigma uzmanının bildiği üzere, iyi veriler hayati birkaç problem kök nedeni doğrulamanın anahtarıdır. Bir başka ifadeyle yeni bir sürecin problem kök nedenlerini müşteri gereksiniminin karşılandığı noktaya kadar ortadan kaldırmak veya yeterince azalttığını doğrulamakta denebilir. Bu iyi veriler, yeni verilerden veya geçerli ve kabul edilebilir geçmiş verilerden gelebilir.

İyi veriler elde edildiğinde, Minitab gibi bir yazılımın gücü, proje ekibinin analitik çabalarını hızlı ve kapsamlı hale getirecektir. Minitab’daki istatistiksel ve grafiksel araçlar, en karmaşık hesaplamaları bile doğru ve anında yapabilir. Kısacası Minitab, kuşaklar için gerçek bir üretkenlik arttırıcı araçtır.

Bu iyi veriler elde edildikten sonra, ekibin analizlere devam etmesi çok cazip hale gelir. Belki farklı vardiyaların, farklı tedarikçilerin veya farklı sıcaklıkların çıktılarını karşılaştırmaya çalışırken bir hipotez testi seçilebilir. Ya da belki ekip, bir faktörün (X) çıktı değişkeni (Y) üzerindeki etkisini değerlendirmek için bir regresyon analizi yapmaya karar verebilir. İstatistikler ve grafikler, güçlü veya zayıf bir ilişki gösterebilir veya belki de neye baktığını merak eden kişinin kafasının karışmasına neden olabilir.

Minitab en karmaşık veri setlerini bile değerlendirebilirken, her zaman temelden başlanmalıdır. Bu temel bilgilere Minitab Grafik Özeti aracı ile ulaşılabilir. İstatistikler > Temel İstatistikler > Grafik Özeti altında bulunan bu sayısal ve grafik çıktısı, verilerin anında ve açık bir şekilde incelenebilmesini sağlar.

Grafik Özeti, histogram üzerine eklenen normal dağılım eğrisi ile verilerin histogramını gösteren çeşitli grafikler içerir. Diğer grafikler, verilerin ortalama ve medyan etrafındaki dağılımını gösterir. Özetin sağ tarafında “sayılar” bulunur. Anderson-Darling Normallik Testi, verilerinin nerede normal olarak dağılıp dağılmadığı konusunda bilgi verir. Bunun altında ise, veri sütunundaki değerlerle ilgili olan minimum değer, maksimum değer, Varyans ve Standart Sapma—veri varyasyonunun temel ölçütlerini içeren bir dizi ek istatistiksel hesaplamalar bulunur. Buna Çarpıklık ve Basıklık değerleri de dahildir.

Bu basit Minitab çıktısı bir kuşak için neden bu kadar önemli? Gerçek hayattan bir örnek ile devam edelim.

Çevrim süresi, LSS projelerinde en yaygın Y değişkenlerinden biridir. Birkaç istisna dışında çoğu işlemin bir zaman bileşeni vardır. Müşteriler belirli bir süre içinde bir şeyler beklerler. Bu süre nano saniyeler veya aylar olabilir, ancak çoğu süreçte bu bir Kritik Kalite (CTQ) ölçüsüdür.

Kısa bir süre önce, büyük bir kamu sektörü kuruluşu, çalışanları tarafından yapılan ticari harcamaların gecikmiş geri ödemeleri hakkında yüksek düzeyde şikayetten muzdaripti. Şaşırtıcı olmayan bir şekilde, çalışanlar hızlı bir şekilde geri ödeme yapılmasını istedi. Gecikmelerin yaşanması üzücü ve moral bozucuydu. Hatta sonunda bazı çalışanların kurumdan ayrılmasına neden oldu.

Bu sorunu çözmek için CFO, geç ödemelerin temel kök nedenlerini bulmak için yeni eğitilmiş bir Kara Kuşak önderliğine bir LSS ekibi kurdu. Amaç yeni bir proses yaratarak çalışanların Kritik Kalite ölçüsü olan ödemelerin 45 günden fazla olmamasını sağlamaktı.

LSS projesi ilerledikçe, proje lideri kara kuşak yardım için uzman kara kuşaktan yardım istedi. Proje lideri bol miktarda veriye sahipti ve bu verilerle Excel kullanarak bazı temel hesaplamalar yaptı. Ekip, çalışanların geri ödemelerinin ortalama olarak 50 günden fazla sürdüğünü, ancak bazı durumlarda işlem sürelerinin sıfıra yakın ve hatta sıfırın altında olduğunu gösteren bazı garip anormallikler de buldu.

MBB, lider kuşağa Grafik Özeti aracının önemini hatırlattı ve birlikte Minitab’da sayıları hesapladılar. İlk tepki çarpıcı ve ayıltıcıydı. Histogram, verilerin beklenen şekilde sağa çarpıklığını yansıtırken (çoğu değer solda (sıfıra yakın) ve azalan değerler, 50 günden fazla şekilde sağa doğru genişlediğini gördüler. Çarpıcı keşif, sıfırın altında bir dizi değerin görülebilmesiydi. Grafik Özet istatistik tarafında, Ödenecek Günler sütunundaki (Y) minimum değerin -16 gün olduğunu ve maksimum değerin 131 gün olduğunu gösteriyordu. Birinin ödeme için en uzun süre beklediği süre 131 gündü, görünüşe göre en az bir gün önce bir kişiye şikayetler başlamadan 16 gün önce ödeme yapıldığı görüldü.

Minitab çalışma sayfasını inceleyerek, lider kara kuşak ve MBB, Ödenecek Günler sütunundaki (Y verileri) değerleri kaydetti, Tamamlanma Tarihi sütunundaki değerler Başlama Tarihi sütunundaki değerlerden çıkarılarak hesaplandı. Aradaki fark, gün cinsinden çevrim süresiydi. Bu bir “aha” anına yol açtı.

Minitab çalışma sayfasını yalnızca Negatif Ödeme Günleri içeren veri satırlarını incelemek üzere alt gruplara ayırarak, başlangıç ​​ve bitiş tarihlerinin ​​yanlış sütunda olan bir dizi talebin olduğunu keşfettiler. Bu durumda, daha küçük sayıdan (Başlama Tarihi) daha büyük bir sayı (Tamamlanma Tarihi) çıkarılarak Ödenecek Günler’de negatif bir sayı elde edilmişti.

Bütün durum birdenbire netleşti. Ödenecek Gün Sayısı sütunundaki bazı veriler yanlıştı. Başlangıç ​​ve bitiş tarihlerine ilişkin veriler orijinal Excel elektronik tablosuna manuel olarak girildiğinden, bunun nedeni muhtemelen bir insan hatasıydı. Ve etkilenen veri satırındaki değerleri basitçe tersine çevirerek negatif sayıları ortadan kaldırdılar.

Düzeltilmiş verilerle bir Grafik Özeti analiz edildi ve aynı çarpıklık (beklendiği gibi) ortaya çıktı, ancak hiçbir değer negatif değildi. Aslında en kısa bekleme süresi 8 gündü ve ödenecek maksimum gün sayısı 131’de kaldı. Artık ekip anlamlı verilerle çalışabiliyordu.

Ders belli. Yeni verilerin analizine başlamadan önce Yeşil veya Kara Kuşak her zaman yeni bir çalışma sayfasının Grafik Analizini çalıştırmalıdır. Bu basit ve kolay adım, size dünya çapında faydalı bilgiler sağlar ve doğru olmayan verilerle çalışmaktan kaynaklanan maliyetli hatalardan kaçınmanıza yardımcı olabilir.

Bu arada, maksimum bekleme süresinin 35 güne düşürülmesi ve taleplerin %65’inden fazlasının 21 günde ödenmesiyle birlikte proje başarıya ulaştı.