1950’de, mühendis ve istatistikçi Genichi Taguchi, Nippon Telegraph and Telephone Corporation’ın Elektrik İletişim Laboratuvarı’nda (ECL) çalışmaya başladı. Bu dönemde ECL, telefon değiştirme sistemlerinin geliştirilmesi için Amerika’nın Bell Laboratuvarları ile hararetli bir rekabet içindeydi.
Taguchi ayrıca Toyota ve Japonya’daki diğer en iyi üreticilerle geniş çapta görüşmeler yaptı. Kayıp fonksiyonu, deneysel tasarım ve varyasyonun azaltılması konusundaki fikirler üretti. Bu fikirler, üretim ve proses mühendisliğinin ötesindeki alanlarda büyük bir etkiye sahip oldu.
Taguchi, A/B Testi veya Çok Değişkenli Test olarak bilinen, günümüzün web sitesi optimizasyonu üzerindeki etkisi ile de tanınır. Genel olarak, işe özgü problemler için istatistikleri uygulaması, geniş etkiye sahip en büyük katkısıdır.
Genichi Taguchi Tarihi
Genichi Taguchi kaliteyi sadece bir denetim olarak değil, tasarım aşamasından itibaren vurguladı. Kısacası, kalitenin süreç tasarımıyla ilgili olduğuna inanıyordu. Başlangıçta, İkinci Dünya Savaşı sırasında Japon İmparatorluk Donanması Navigasyon Enstitüsü’nün Astronomi Bölümü’nde görev yaptı. Daha sonra Halk Sağlığı ve Refah Bakanlığı ve İstatistik Matematik Enstitüsü’ne katıldı. Burada ünlü Japon istatistikçi Matosaburo Masuyama ile çalıştı. İstatistiksel analize ilişkin bilgiler aldı.
İstatistik alanındaki uzmanlığı ile tanınmış ilaç şirketi Morinaga Seika ve kardeş şirketi Morinaga Pharmaceuticals’ta çalışma fırsatı buldu. Taguchi daha sonra Nippon Telegraph Elektrik Haberleşme Laboratuvarı’nda göreve başladı. Burada Araştırma ve Geliştirme (Ar-Ge) bölümünün verimliliğini artırma görevini yürüttü. Bu amaçla Taguchi, mühendisleri etkili ve basit tekniklerle verimliliği artırmaları için eğitti. Başlangıçta Taguchi, farklı işletim prosedürlerini incelemek için birçok Japon şirketini ziyaret etti. Daha sonra mühendisleri öğrendikleri konusunda eğitti. Sonunda kendi tekniklerini geliştirdi. Şirketlere yaptığı ziyaretler tekniklerini yaymasına yardımcı oldu. Nippon Telgraf Elektrik Haberleşme Laboratuvarı’nda 12 yıldan fazla kaldı.
Bir süre sonra Toyota gibi Japon şirketleri, büyük avantajlarını öngördükleri için Taguchi’nin tekniklerini benimsediler. 1951’de ortogonal diziler kavramını tanıtan bir kitap yayınladı. Yüksek kalite için bir metodoloji arayışında, Hindistan İstatistik Enstitüsü’nde iki efsanevi istatistikçiyle tanıştı. – R. A. Fisher ve Walter A. Shewhart. Onlarla olan etkileşimlerinden sonra 1957’de “Design of Experiments-Deney Tasarımı” adlı bir kitap yayınladı.
Genichi Taguchi Katkıları
Taguchi Kalite Kaybı Fonksiyonu
1970 yılında Taguchi, Kalite Kaybı Fonksiyonu adı verilen yeni bir kalite kavramı geliştirdi. Aynı yıl Design of Experiments’ın 3.baskısı ile birlikte iki kitap daha yayınladı.
Batı kalite tanımından farklı olarak, Taguchi kalite kaybını, ürünün sevk edildiği andan itibaren ürün tarafından topluma verilen kayıp olarak tanımladı. Ona göre kayıp faktörü iki kaybı kapsar:
- Finansal kurulum, zaman, adam-saat, üretkenlik, yeniden işleme, hurda, garanti maliyeti, ekipman arıza süresi maliyeti ve müşteri güveni kaybı nedeniyle şirketteki kayıp.
- Standartların altında ürün teslimatı, finansal aksaklıklar, müşterilerin güvensizliği, paylaşılan değerin değer kaybetmesi, boşa harcanan zaman ve proje gecikmeleri nedeniyle müşteri tarafındaki kayıp.
Taguchi, Kayıp Fonksiyonunu, bir değerin standarttan farkı ne kadar büyükse, ortaya çıkan maliyetlerin de o kadar büyük olduğu varsayımıyla geliştirmiştir. Taguchi Kayıp Fonksiyonu, kuruluşların en düşük maliyetli seçeneklerle yetinmesi gerektiğini öne sürüyor. Bu nedenle kuruluşlar, bir maliyet analizi yaptıktan ve tüm sonuçları anladıktan sonra karar vermelidir. Ayrıca en düşük maliyetli kararın organizasyon için her zaman en iyisi olmadığını öne sürer. Bu karar, organizasyonel önceliklere bağlıdır.
Özetle Taguchi Kayıp Fonksiyonları, standarttan saptığımızda firmaya maliyetini gösterir. Aşağıda Taguchi Kayıp Fonksiyonunun bir görüntüsü bulunmaktadır:
Bir lastik üreticisini ele alalım. Bu firma lastikler üretiyor. Yüksek kaliteli lastiklerin önemli bir bileşeni, güvenlik, konfor ve stabilite sağladığı için kauçuğun kalınlığıdır. Firma istatistiksel olarak “standart” bir lastik kalınlığına ulaştı.
Taguchi Kayıp Fonksiyonunu uygulamak için, firmanın kalınlığı standarttan daha az olan veya kalınlığı standarttan daha fazla olan lastikler ürettiğini varsayalım. Her iki durumda da, yukarıdaki fonksiyon tarafından belirtildiği gibi bir maliyet oluşur…
Deneyler Tasarımı (DOE)
Taguchi, aynı zamanda, Deneylerin Tasarımı veya DOE olarak da bilinen çok değişkenli testlere yaptığı katkılarla da bilinir. Bir Deney Tasarımında temel soru şudur:
“A” seçeneğinin “B”den daha iyi olup olmadığını güvenilir bir şekilde tespit edebilmek için kaç farklı koşul deneyimlemeniz gerekiyor?
Bu nedenle, bir Deney Tasarımı Faktörler, Çıktılar ve Deneyler etrafında toplanmıştır. Bir Faktörün bir çıktıyı nasıl etkilediğiyle ilgileniyoruz. Bu şekilde, bunu birkaç düzeyde ve deneyde yapıyoruz.
Burada Deney Tasarımının uygulanabileceği örnek var:
Taguchi Deneyi: Mikrodalga Patlamış Mısır
Mikrodalgada patlamış mısır hazırlamanın en iyi yöntemi nedir?
İstenilen çıktı şudur: En iyi sonuç, en çok patlamış mısır tanelerinin bulunduğu torbadır.
Aşağıda faktörler bulunmaktadır:
- Patlamış mısır ne kadar pişirilir (3 ila 5 dakika arasında)
- Mikrodalga fırında kullanılacak güç seviyesi (5 ile 10 arasındaki ayarlar arasında)
- Hangi marka patlamış mısır kullanılacak (A veya B)
Deney tasarımı nedir, nasıl yapılır bir örnek üzerinden izlemek için. 👇
A/B Testi (Çok Değişkenli Test)
Taguchi’nin Deney Tasarımının başka bir uygulaması, bir web sitesi açılış sayfasının istenen sonuca götüren öğeleri test etmek içindir. Çıktı, ister satış, ister e-posta kaydı, isterse sonraki sayfaya tıklama vb. olarak tanımlansın.
Genel olarak, bir açılış sayfasının öğelerini test etme adımları, şu adımlara benzer:
- Kaydolmayı etkileyeceğine inandığımız açılış sayfasındaki öğeleri seçin.
- Her öğe için alternatifler oluşturun.
- Bu unsurları Taguchi Metodolojisine göre birleştiren “denemeleri” oluşturun.
- Eşzamanlı bir çok değişkenli test kurun ve çalıştırın.
Genichi Taguchi’ye çok şey borçluyuz. Bilmeden, “a veya b veya c veya d’nin daha iyi olduğu” istatistiksel yaklaşımımız açısından bugün yaptığımız şeylerin çoğu Genichi Taguchi’ye atfedilebilir.
Diğer sürekli iyileştirme hikayelerimiz:
- 1.yazı Sürekli İyileştirme Hikayeleri
- 2.yazı Henry Ford ve Sürekli iyileştirme hikayeleri
- 3.yazı Sürekli iyileştirme – Akış
- 4.yazı Sakichi Toyoda ve Sürekli İyileştirme
- 5.yazı Taichi Ohno ve Sürekli İyileştirme
- 6.yazı Shigeo Shingo – SMED
Kaynaklar: