Temel Fikir

Kalite kontrol yalnızca son muayene değildir; sistem tasarımı ve varyasyon yönetimidir.

Dokümantasyon Hiyerarşisi

Policy → Process → Procedure → Work Instruction → Record.

Doküman yönetiminde versiyon kontrolü, yetkili onayı, yürürlük tarihi ve eski kopyaların geri çekilmesi zorunludur.

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

Liderlik; hedef koymanın yanında kaynak tahsisi, karar hakları ve engellerin kaldırılmasını (escalation) kapsar. Hataların gizlenmesi yerine ortaya çıkarılmasının ödüllendirildiği psikolojik güven ortamı şarttır.

Tuckman modeli: Forming → Storming → Norming → Performing.

RACI Matrisi: Responsible (işi yapan), Accountable (tek nihai onay mercii), Consulted (danışılan iki yönlü iletişim), Informed (tek yönlü bilgilendirilen).

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

VOC → CTQ: Niteliksel müşteri talepleri ölçülebilir metriklere (CTQ - Critical to Quality) çevrilir.

Kano Modeli: Must-be (olmazsa olmaz/şikayet yaratır), Performance (ne kadar çok o kadar memnuniyet), Delighter (beklenmeyen sevindirici özellik).

Ağırlıklı seçim matrisi: Skor = Σ(Ağırlık × Puan). Kriter ağırlıkları aday tedarikçiler incelenmeden önce objektif olarak tanımlanmalıdır.

Roller: Sponsor/Champion (projenin iş sahibi ve kaynak sağlayıcısı), Master Black Belt (koçluk ve metodoloji uzmanı), Black Belt (tam zamanlı proje lideri), Green Belt (yarı zamanlı ekip üyesi/lideri).

Doğru Black Belt projesi: Kök nedeni bilinmeyen, ölçülebilir iş/finansal etkisi olan, 3-6 ayda tamamlanabilecek kapsamda seçilir.

COPQ = İçsel Hata + Dışsal Hata + Gizli Hata Maliyetleri (Fire, garanti, rework, kayıp müşteri).

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

Değişim Yönetimi Prensipleri

Teknik olarak mükemmel bir çözüm bile organizasyonel direnç nedeniyle başarısız olabilir. Black Belt bir değişim ajanıdır.

• Lewin's 3-Step Model: Unfreeze (mevcut duruma dair aciliyet ve hoşnutsuzluk yarat), Change (yeni süreçleri uygula), Refreeze (yeni standardı ödül ve kontrollerle sabitle).
• ADKAR Modeli: Awareness → Desire → Knowledge → Ability → Reinforcement.
• Stakeholder Commitment Matrix: Paydaşların mevcut direnç/destek durumunu haritalayarak (Opposed, Neutral, Supportive) projeyi destekleyecek seviyeye taşımak için iletişim planı oluşturulur.

Tasarruf Türleri

ISO 9001 ve süreç yaklaşımı: Girdiler, çıktılar, kaynaklar, kontroller ve KPI'lar.

1. Taraf (İç Denetim), 2. Taraf (Müşteri/Tedarikçi Denetimi), 3. Taraf (Bağımsız Belgelendirme/Regülasyon Denetimi). Denetim bulgusu objektif kanıta dayanmalıdır.

Denetim kapsamı, kriterleri ve risk bazlı örnekleme planı. Majör/minör uygunsuzluk ve gözlem tanımları.

Correction: Mevcut hatayı anında düzeltmek (yangını söndür). Corrective Action (DÖF): Kök nedeni ortadan kaldırarak hatanın tekrarlanmasını önlemek.

Önleme (Eğitim, Poka-Yoke) + Değerlendirme (Muayene, Denetim) + İç Hata (Hurda, Rework) + Dış Hata (Garanti, İade).

Sürecin sınırlarını ve el değiştirmeleri (handoff) görselleştirmek için SIPOC ve kulvarlı (swimlane) akış şemaları kullanılır.

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

Mühendislik ve süreç değişikliklerinin kontrolsüz yapılmasını engelleyen etki analizi ve onay prosedürleri.

Kurumsal hafıza: Proje kapanışlarında başarılı çözümlerin ve risklerin standart dokümanlara (FMEA, Kontrol Planı) aktarılması.

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

Belirti (symptom), problem tanımı ve doğrulanmış kök neden (root cause) farkları.

Bu dört araç ne işe yarar?

Bunların dördü de veriyi anlamaya yarar, ama aynı soruyu cevaplamazlar. Sınavda asıl mesele ismi ezberlemek değil, hangi durumda hangisini seçmen gerektiğini ayırt etmektir.

Birbirinden nasıl ayıracaksın?

Balık kılçığı (6M) olası nedenleri genişletir, 5 Neden seçilen dalda derinleşir. Her neden veriyle test edilmelidir.

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

DMAIC'in Amacı

DMAIC, mevcut bir sürecin performans boşluğunu veriyle tanımlayıp, ölçüm sistemini doğrulayıp, kök nedenleri kanıtlayarak ve kalıcı kontrol kurarak iyileştirmek için kullanılan temel Six Sigma proje omurgasıdır.

Ne Zaman Kullanma?

Kök neden zaten açık ve çözüm basitse tam DMAIC gereksiz olabilir. Yeni bir ürün/süreç sıfırdan tasarlanıyorsa DMADV/DFSS daha uygun olabilir.

Project Charter Yapısı

Charter, projenin sözleşmesidir: problemi, hedefi, sınırları, sahibini ve beklenen değeri netleştirir; çözümü önceden dayatmaz.

Charter Kontrol Listesi

• Business case
• Problem statement
• SMART goal
• Scope / out-of-scope
• Primary Y / CTQ
• Team & roles
• Timeline/tollgates
• Financial assumptions
• Risks/dependencies

DMAIC vs DMADV

DMADV Fazları

Define: müşteri/iş ihtiyacını belirle. Measure: VOC ve CTQ'ları ölçülebilir hale getir. Analyze: alternatif tasarımları değerlendir. Design: detaylı tasarım ve risk optimizasyonu. Verify: pilot/validation ile intended use'u doğrula.

Örnek

Mevcut chatbot intent akışını iyileştirmek DMAIC olabilir. Baştan yeni AI-assisted service architecture tasarlamak DMADV/DFSS'e daha yakındır.

Alternatif çözümlerin önceden belirlenmiş CTQ kriterlerine göre referans çözüme kıyasla (+, -, S) puanlanması.

Çözümü tam sahaya yaymadan önce kısıtlı ölçekte, durdurma kriterleri net pilot test tasarımı.

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

Parametre, ölçüm yöntemi, frekansı, sorumlusu ve limit dışına çıkıldığında yapılacak reaksiyon planı (OCAP).

Defects, Overproduction, Waiting, Non-utilized talent, Transportation, Inventory, Motion, Extra-processing.

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

Sort (Ayıkla), Set in order (Düzenle), Shine (Temizle), Standardize (Standartlaştır), Sustain (Sürdür).

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

VSM Ne Gösterir?

Value Stream Map; talep, bilgi akışı, process time, waiting, WIP, handoff ve lead time'ı aynı uçtan uca görünümde birleştirir. Amaç yalnızca kutu çizmek değil; akışı ve gecikmenin kaynağını görünür kılmaktır.

Temel Metrikler

Process Cycle Efficiency (PCE) = Value-Added Time / Total Lead Time × 100%

Current → Future State

1. Müşteri talebini tanımla.
2. Current-state map'i gerçek gözlem/veriyle çiz.
3. Waiting, batching, rework, handoff ve bottleneck'leri işaretle.
4. Future-state flow/pull tasarla.
5. Kaizen aksiyon planına çevir.

Takt Time = Kullanılabilir Net Üretim Süresi / Müşteri Talebi

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

WIP = Throughput × Lead Time

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

Çekme sistemi: Tüketildikçe üretimi tetikleyen kart/kasa sinyalizasyonu.

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

Hızlı Kalıp Değişimi Metodolojisi

Shigeo Shingo tarafından geliştirilen, kalıp/model değişim sürelerini 10 dakikanın altına (tek haneli dakikalara) indirme yaklaşımıdır.

1. İç Kurulum (Internal Setup): Yalnızca makine/hat durdurulduğunda yapılabilen işlemler (örn. eski kalıbı sökmek, yeni kalıbı tablaya oturtmak).
2. Dış Kurulum (External Setup): Makine çalışırken ve üretim devam ederken yapılabilen işlemler (örn. yeni kalıbı getirmek, aparatları hazırlamak, hammaddeyi getirmek).

Uygulama Adımları

• Adım 1: Mevcut kurulum sürecini videoya kaydet ve zaman analizi yap.
• Adım 2: İç ve Dış kurulumu net olarak ayır (En hızlı kazanç).
• Adım 3: İç kurulum adımlarını dış kuruluma dönüştür (örn. kalıbı hatta girmeden önce dışarıda ön ısıtmaya tabi tutmak).
• Adım 4: Kalan tüm iç ve dış işlemleri standartlaştır ve mekanik olarak basitleştir (U-yuvalı cıvatalar, tek basışlı kilitler, ayarsız pimler).

Toplam Ekipman Etkinliği

OEE = Kullanılabilirlik (A) × Performans (P) × Kalite (Q)

• Availability (Kullanılabilirlik): Çalışma Süresi / Planlanan Üretim Süresi (Arıza ve ayar duruşlarını ölçer).
• Performance (Hız/Performans): (Üretilen Toplam Parça × İdeal Çevrim Süresi) / Çalışma Süresi (Küçük duraklamalar ve yavaş çalışma kayıplarını ölçer).
• Quality (Kalite): Sağlam Parça Sayısı / Üretilen Toplam Parça (Hurda ve rework kayıplarını ölçer).

Müşteri ihtiyacı → Sürücüler (Drivers) → Ölçülebilir Spesifikasyonlar (CTQ).

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

Gereksinimlerin test edilebilir, çelişkisiz ve tasarım elemanlarına kadar izlenebilir (traceable) olması.

Verification: Ürünü spesifikasyonlara uygun ürettik mi? (Did we build it right?) Validation: Müşterinin gerçek ihtiyacını karşılayan doğru ürünü mü ürettik? (Did we build the right thing?)

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

Çapraz fonksiyonel tasarım gözden geçirmeleri ve tasarım dondurma (freeze) kapıları.

Müşteri isteklerini (Whats) mühendislik parametrelerine (Hows) dönüştüren matris yapısı.

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

DFMEA tasarım kaynaklı hata modlarını inceler; PFMEA ise üretim/hizmet icra sürecindeki hata modlarını inceler.

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

Gürültü (noise) faktörlerine karşı duyarsız tasarım. Toleransı rastgele daraltmak maliyeti katlar.

Seri: R = Π Ri | Paralel: R = 1 - Π (1 - Ri)

Availability = MTBF / (MTBF + MTTR)

Define, Measure, Analyze, Design, Verify aşamalarının onay kapıları (tollgates).

Accuracy (doğruluk/sapmasızlık), Precision (tekrarlanabilirlik), Çözünürlük (en az 1/10 kuralı).

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

Bias (ölçülen ortalama - referans), Linearity (farklı aralıklarda bias değişimi), Stability (zaman içi sapma).

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

Repeatability (EV: ekipman varyasyonu) + Reproducibility (AV: operatör varyasyonu). GRR < %10 kabul edilir; > %30 kabul edilemez.

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

Neden ANOVA Gauge R&R?

Average–Range yöntemi hızlıdır; ANOVA yöntemi ise Repeatability, Reproducibility ve Part×Appraiser interaction bileşenlerini ayrı varyans kaynakları olarak tahmin edebilir.

Dengeli Crossed Model

Y = μ + Part + Appraiser + Part×Appraiser + Error

σ²_repeat = MS_error

σ²_interaction = max[(MS_PA − MS_error)/n, 0]

σ²_appraiser = max[(MS_A − MS_PA)/(p×n), 0]

σ²_GRR = σ²_repeat + σ²_appraiser + σ²_interaction

Yorum Metrikleri

%Contribution: variance component / total variance. %Study Variation: component σ / total σ. ndc: ölçüm sisteminin ayırt edebildiği kategori sayısı.

ndc ≈ 1.41 × PV / GRR

Niteliksel ölçümlerde operatör içi tutarlılık, operatörler arası uyum ve standartla uyum (Cohen Kappa katsayısı).

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

Alt grup içi varyasyon ortak nedenleri, alt gruplar arası varyasyon ise özel nedenleri temsil etmelidir.

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

Sürekli veri kartları. n < 10 ise X̄-R; n ≥ 10 ise standart sapmayı doğrudan hesaplayan X̄-S kartı kullanılır.

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

Kusurlu oranı (p - değişken n), Kusurlu sayısı (np - sabit n), Kusur sayısı (c - sabit alan), Birim başı kusur (u - değişken alan).

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

1 nokta 3σ dışında; ardışık 3 noktanın 2'si 2σ dışında; ardışık 5 noktanın 4'ü 1σ dışında; ardışık 8 nokta merkez çizgisinin aynı tarafında.

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

Üstel ağırlıklı hareketli ortalama; küçük ve kalıcı ortalama kaymalarını (0.5σ - 1.5σ) hızla yakalar.

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

Kümülatif toplam kartı; küçük sistematik sapmaları biriktirerek sinyal üretir.

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

Cp = (USL - LSL)/(6σ) | Cpk = min[(USL - μ)/(3σ), (μ - LSL)/(3σ)]

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

Uzun vadeli performans indeksleri. Tüm verinin toplam standart sapması ($s_{overall}$) kullanılır.

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

AQL (Üretici riski α), LTPD (Tüketici riski β) ve OC (İşlem Karakteristiği) eğrileri.

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

Veri normal değilse Box-Cox/Johnson dönüşümü yapılır veya doğrudan percentile yöntemiyle Z.bench hesaplanır.

Bireysel Gözlemler ve Hareketli Açıklık Kartı

Veriler alt gruplanamadığında ($n=1$), üretim hacmi düşük olduğunda veya her bir ölçüm yüksek maliyetli/tahribatlı test gerektirdiğinde kullanılır.

MR_i = |X_i - X_{i-1}|    (Ardışık iki gözlem arası fark)

I Kartı (Bireysel): UCL = X̄ + 3(MR̄ / d2) = X̄ + 2.66 × MR̄  |  LCL = X̄ - 2.66 × MR̄

MR Kartı: UCL = D4 × MR̄ = 3.267 × MR̄  |  LCL = D3 × MR̄ = 0   (n=2 için)

Nominal, Ordinal, Interval, Ratio; sürekli vs kesikli veri; ortalama, medyan, mod.

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

s² = Σ(x - x̄)² / (n - 1) | s = √s²

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

Bağımsız olaylar: P(A∩B) = P(A)P(B). Birleşim: P(A∪B) = P(A) + P(B) - P(A∩B).

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

Binomial: n denemede k başarı (p sabit). Poisson: zaman/alan içinde nadir olay sayımı (ortalama = varyans = λ).

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

Z = (X - μ) / σ

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

CI = x̄ ± Z_(α/2) × (σ / √n)

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

Ortalama için: n = (Z × σ / E)² | Oran için: n = Z² × p(1 - p) / E²

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

H0 ve H1 kur → Anlamlılık seviyesi α belirle → p-value hesapla → p < α ise H0 reddedilir.

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

1-sample t (hedef ortalamayla kıyas), 2-sample t (iki bağımsız grubun ortalamalarını kıyaslama).

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

3 veya daha fazla bağımsız grubun ortalamalarını kıyaslar. F = Gruplar Arası Varyans / Grup İçi Varyans (MSB / MSW).

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

Kategorik değişkenler arası bağımsızlık testi: χ² = Σ (Gözlenen - Beklenen)² / Beklenen.

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

Pearson r (-1 ile +1 arası). Doğrusal model: Y = b0 + b1X. Korelasyon nedensellik kanıtlamaz.

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

Tip I Hata (α): Gerçekte fark yokken var demek. Tip II Hata (β): Gerçekte fark varken kaçırmak. Güç (Power) = 1 - β.

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

DPMO = [Toplam Kusur / (Birim × Kusur Fırsatı)] × 1.000.000

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

RTY = FPY_1 × FPY_2 × ... × FPY_k

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

Faktör, seviye, yanıt, bloklama (gürültüyü kontrol et), randomizasyon (zaman etkisini dağıt), replikasyon (hatayı tahmin et).

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

Tüm ana etkileri ve tüm etkileşimleri temiz olarak tahmin eder. Deney sayısı = 2^k.

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

Bir faktörün etkisi diğer bir faktörün seviyesine göre değişiyorsa etkileşim (interaction) vardır. Etkileşim grafiğinde çizgiler kesişir.

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

Fractional Factorial Neden?

Faktör sayısı arttıkça 2^k full factorial hızla büyür. Fractional factorial, bazı etkileri bilinçli olarak alias ederek daha az run ile screening yapar.

Generator & Defining Relation

Örneğin 2^(3−1) yarım fraksiyonda C = AB generator seçilirse defining relation I = ABC olur. Bu ilişki alias yapısını üretir.

Resolution

Foldover

Önemli alias'ları ayırmak için tamamlayıcı fraksiyon eklenebilir. Bu yaklaşım foldover olarak adlandırılır.

DOE Sonucu Nasıl Okunur?

ANOVA, toplam response variation'ı faktörler, interactions ve residual error arasında böler.

Model Hierarchy

A×B interaction anlamlıysa A ve B main effects modelde genellikle tutulur; main effect'i tek başına yorumlamak yanıltıcı olabilir.

Residual & Lack-of-Fit

Residual plots random görünmeli. Curvature veya structure varsa model formu eksik olabilir. Replication varsa pure error ile lack-of-fit ayrıştırılabilir.

Confirmation Run

Optimum ayar seçildikten sonra model tahminini doğrulamak için bağımsız confirmation runs yapılır. DOE “p<0.05 bulundu” ile bitmez.

Optimumu ve eğriliği (curvature) modellemek için Merkezi Bileşik Tasarım (CCD) ve Box-Behnken tasarımı.

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

Orijinal popülasyon normal olmasa bile, örneklem ortalamalarının dağılımı n büyüdükçe (n ≥ 30) normale yaklaşır.

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

Normal olmayan veya ordinal verilerde t-testi yerine Mann-Whitney; One-Way ANOVA yerine Kruskal-Wallis rank testi kullanılır.

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

Anderson-Darling normallik testi (p < 0.05 ise normal değil). Box-Cox lambda (λ) üs dönüşümü.

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

Varyasyonun kaynağını daraltma: Positional (parça içi), Cyclical (parçalar arası/vardiya), Temporal (zamana bağlı/günler arası).

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

Varyans Homojenliği (Homoscedasticity)

2-Örneklem t-testi ve ANOVA yapmadan önce varyansların eşit olup olmadığı ($H_0: \sigma_1^2 = \sigma_2^2 = ... = \sigma_k^2$) test edilmelidir.

Çoklu Doğrusal Regresyon

Y = β₀ + β₁X₁ + β₂X₂ + … + βkXk + ε

Katsayı Yorumu

β₁, diğer X'ler sabit tutulduğunda X₁'deki 1 birim değişime karşı Y'nin beklenen değişimidir. Modelde interaction veya polynomial terms varsa bu basit yorum koşulludur.

R² ve Adjusted R²

R² modele yeni değişken ekledikçe düşmez; bu nedenle gereksiz değişkenleri ödüllendirebilir. Adjusted R² model karmaşıklığı için ceza uygular ve model karşılaştırmada daha yararlıdır.

VIF — Multicollinearity

VIF_i = 1 / (1 − R_i²)

Residual Diagnostics

• Residual vs fitted: curvature ve heteroscedasticity
• Normal probability plot: residual normality
• Residual vs order: time dependence/autocorrelation ipucu
• Influence/leverage: tek gözlemin modele aşırı etkisi

Overfitting

Training data'da yüksek R² tek başına iyi model demek değildir. Gereksiz predictor'lar, zayıf dış örnek performansı ve kararsız coefficient'lar overfitting işareti olabilir.

Binary Logistic Regression

Y ikili olduğunda (0/1, defect/no defect) doğrusal regression yerine olasılığın log-odds'u modellenir.

logit(p) = ln[p/(1−p)] = β₀ + β₁X₁ + … + βkXk

Odds vs Probability

Odds = p/(1−p)    |    p = Odds/(1+Odds)

Odds Ratio

OR = e^(β₁)

OR>1 outcome odds'unu artırır; OR<1 azaltır; OR=1 ilişki yoktur.

Classification Metrics

Sensitivity = TP/(TP+FN)    |    Specificity = TN/(TN+FP)

Threshold Trade-off

Classification threshold düşerse genellikle sensitivity artar, specificity düşebilir. Risk bağlamı hangi hatanın daha maliyetli olduğunu belirler.

Risk Matrisi: Olasılık (Likelihood) × Şiddet (Severity).

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

RPN = Severity × Occurrence × Detection

Severity (Şiddet) yüksekse RPN düşük çıksa dahi aksiyon zorunludur.

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

FTA: İstenmeyen tepe olayı AND/OR mantık kapılarıyla kök arızalara doğru tümdengelimle modeller.

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

Önleme hiyerarşisi: Eliminasyon/Tasarım > Poka-Yoke/Mühendislik Kontrolü > Uyarı/Alarmlar > Prosedür/Eğitim.

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

Küvet Eğrisi: Erken arıza (Burn-in) → Faydalı ömür (Sabit arıza oranı λ) → Aşınma/Yaşlanma (Wear-out).

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

Şekil parametresi β: β < 1 ise erken arıza; β = 1 ise üstel dağılım (rastgele arıza); β > 1 ise aşınma arızası.

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

Yedeklilik (Redundancy): Paralel sistemler toplam sistem güvenilirliğini dramatik şekilde yükseltir.

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

Gelen parça kalitesi, tedarikçi yeterlilik endeksleri ve kusur PPM hesapları.

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

SCAR (Supplier Corrective Action Request): Karantinaya alma, 8D kök neden analizi, kalıcı aksiyon ve etkinlik denetimi.

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

Kritik tedarik zinciri kesintilerine karşı ikinci kaynak (dual sourcing), RTO/RPO hedefleri.

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

Cp=(USL-LSL)/(6σ) | Cpk=min[(USL-μ)/(3σ),(μ-LSL)/(3σ)] | DPMO=DPO×10⁶ | OEE=A×P×Q | VIF=1/(1-R²) | I_UCL=X̄+2.66MR̄

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

• Kontrol Limitleri sürece aittir; Spesifikasyon Limitleri müşteriye aittir (Asla kontrol kartına çizilmez).
• Kararlı (Stable) süreç yeterli (Capable) olmak zorunda değildir.
• Bartlett testi normallik ister; Levene testi non-normalde kullanılır.
• VIF > 5/10 multikolinearite kanıtıdır.
• Finansal faydayı Black Belt tek başına doğrulamamalıdır; kurumun Finance/Controller yönetişimiyle bağımsız doğrulama yapılmalıdır.

USL=100, LSL=80, μ=88, σ=2. Cp = 20/12 = 1.67; Cpu = 12/6 = 2.0; Cpl = 8/6 = 1.33. Cpk = 1.33.

1000 ürün, 5 fırsat, 20 kusur. DPO = 20 / 5000 = 0.004. DPMO = 4.000. Yield = %99.6.

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

n=5, X̿=100, R̄=5. UCL = 100 + 0.577(5) = 102.885. LCL = 100 - 0.577(5) = 97.115.

Hedef=50, n=36, x̄=52, s=6. t = (52-50)/(6/√36) = 2/1 = 2.00. p < 0.05 ise H0 reddedilir.

Kavramı Açalım

Bu ders yalnızca başlığı ezberlemek için değil; aracı ne zaman, neden ve nasıl kullanacağını ayırt etmek için okunmalı.

2² tam faktöriyel: A+ ortalaması = 85, A- ortalaması = 65. Ana etki A = 85 - 65 = +20.

Önce 25 ve 50 soruluk bloklarla zaman ve hata tipi yönetimi yapın; ardından 165 soruluk tam maratonu tamamlayın.

ASQ CSSBB açık kitaptır ancak süre (ortalama 1.5 dk/soru) arama yapmaya yetmez. Yalnızca formül tablosu ve dağılım tabloları sekmeli referans olarak kullanılmalıdır.