Yalın 6 Sigma · BS ISO 13053-2:2011 uyumlu

Sarı'dan Siyah Kuşak'a 237 Ders — Her Biri Gerçek Bir İşyeri Problemi Etrafında.

Analitik düşünce, veri analizi, kök neden ve DMAIC metodolojisi. Yapay zeka destekli AI Mentor ile öğrenmen hızlanır; uygulama projeleriyle kalıcı hale getirirsin.

250+ders

3kuşak seviyesi

AI Mentor

Ücretsiz Başla Kurumsal Çözümler

Müfredat

Her kuşakta ne öğrenirsin?

Sarı Kuşak

Problemi Görmeyi Öğren

63ders4saatÜcretsizÜcretsiz Başla

Giriş21

Lean Six Sigma nedir?

Lean ve Six Sigma arasındaki fark nedir?

Kalite, maliyet, hız ve müşteri memnuniyeti ilişkisi

Neden şirketler süreç iyileştirme sistemlerine ihtiyaç duyar?

Günlük hayattan basit örneklerle problem çözme mantığı

Define, Measure, Analyze, Improve, Control fazları

Her fazın amacı

DMAIC neden sırayla uygulanır?

'Çözüme atlama' hatası

DMAIC'in gerçek iş problemlerinde kullanımı

Yapay zeka problem çözmede nasıl yardımcı olur?

AI'ya doğru soru sorma mantığı

Veri analizi için AI'dan destek alma

Kök neden hipotezi üretme

Aksiyon planı taslağı oluşturma

AI çıktısını körü körüne kabul etmeme

Seçilen küçük problemin özetlenmesi

Basit SIPOC hazırlanması

Problem cümlesi yazılması

Pareto veya 5 Neden uygulaması

Basit aksiyon planı oluşturulması

Tanımla15

Belirti ile kök neden arasındaki fark

'Hızlı çözüm' ile 'kalıcı çözüm' farkı

Problem cümlesi nasıl yazılır?

İyi problem tanımı örnekleri

Kötü problem tanımı örnekleri

Müşteri kimdir?

İç müşteri ve dış müşteri farkı

VOC — Voice of Customer nedir?

CTQ — Critical to Quality nedir?

Değer katan ve değer katmayan işler

Süreç tanımı

Girdi, çıktı, tedarikçi, müşteri kavramları

SIPOC nedir?

Süreç haritası nedir?

Süreci görmeden problemi çözememe riski

Ölç6

Veri nedir?

Sayısal veri ve kategorik veri farkı

Ortalama, medyan, mod

Dağılım, varyasyon ve standart sapma fikri

Grafiklerle düşünme

Veri olmadan karar vermenin riskleri

Analiz Et10

Pareto ilkesi nedir?

80/20 mantığı

Hangi problem önce çözülmeli?

Hata türleri, şikayetler, gecikme nedenleri için Pareto kullanımı

Pareto grafiği nasıl yorumlanır?

Kök neden nedir?

5 Neden Analizi

Balık Kılçığı Diyagramı

İnsan, makine, metot, malzeme, ölçüm, çevre boyutları

Varsayım ile kanıt arasındaki fark

İyileştir11

Lean nedir?

Değer ve israf ilişkisi

8 israf türü (hata, bekleme, taşıma, stok, hareket, fazla işlem, fazla üretim, kullanılmayan yetenek)

Günlük hayattan israf örnekleri

İş süreçlerinde israfı görme becerisi

Brainstorming

Etki-efor matrisi

Aksiyon planı

Sorumlu-tarih-takip mantığı

Pilot uygulama nedir?

Standartlaştırma fikri

Yeşil Kuşak

Veriyle Çöz

83ders11saat2.450 TL/yılBaşla

Giriş12

Green Belt rolü nedir?

Green Belt ile Yellow Belt farkı

Green Belt ile Black Belt farkı

DMAIC proje seçimi

Proje, görev ve iyileştirme fikri arasındaki fark

Finansal etki ve müşteri etkisi

Proje dosyası hazırlama

Yönetici sunumu

Veri analizi raporu

Öncesi-sonrası karşılaştırma

Finansal/operasyonel etki hesaplama

Lessons learned

Tanımla9

Project Charter

Business Case

Problem Statement

Goal Statement

Scope / kapsam dışı

Stakeholder analizi

SIPOC

VOC ve CTQ ağacı

Proje riskleri

Ölç25

Süreç haritalama

Veri toplama planı

Operasyonel tanım

Veri türleri

Örnekleme mantığı

Baseline performans

DPMO, Sigma seviyesi, hata oranı

Run chart ve trend analizi

Ölçüm sistemi güvenilirliği fikri

Ortalama, medyan, mod

Varyans ve standart sapma

Dağılım mantığı

Histogram

Boxplot

Scatter plot

Pareto grafiği

Zaman serisi grafikleri

Korelasyon ve nedensellik farkı

Ölçüm hatası nedir?

Tekrarlanabilirlik ve yeniden üretilebilirlik

Gage R&R mantığı

Nitel veri ölçüm güvenilirliği

Denetçiler arası uyum

AQL ve kalite kontrol verilerinde güvenilirlik

Yanlış veriyle doğru karar verememe riski

Analiz Et18

Kök neden hipotezi oluşturma

Balık kılçığı

5 Neden

İlişkiler diyagramı

Sebep-sonuç matrisi

FMEA giriş mantığı

Veriyle doğrulama

Stratification (ürün, vardiya, tedarikçi, makine, kişi, zaman)

Hipotez nedir?

Null ve alternatif hipotez

p-value mantığı

Güven aralığı

Tip 1 ve Tip 2 hata

t-testi

ANOVA mantığı

Ki-kare testi

Normal ve normal olmayan veri ayrımı

Pratik iş yorumu

İyileştir10

Çözüm fikirleri üretme

Brainstorming

Benchmarking

Etki-efor matrisi

Pugh matrisi

Pilot uygulama

Hata önleme / Poka-Yoke

Standart iş

5S ve görsel yönetim

Kaizen yaklaşımı

Kontrol Et9

Kontrol planı

Standart operasyon prosedürü

Görsel yönetim

Eğitim planı

KPI takip sistemi

Reaksiyon planı

SPC kontrol kartlarına giriş

Süreç sahipliği

Proje kapanış raporu

Siyah Kuşak

Sistemi Yönet

101ders17saat4.450 TL/yılBaşla

Giriş22

Black Belt rolü nedir?

Green Belt ile Black Belt farkı

Proje liderliği ve mentorluk

Kurumsal hedeflerle proje seçimi

Proje portföy yönetimi

Finansal etki odaklı iyileştirme

Yönetim desteği ve sponsor ilişkisi

AI ile proje portföy analizi

AI ile veri ön analizi

AI ile kök neden hipotezi üretimi

AI ile dashboard yorumlama

AI ile yönetici raporu hazırlama

AI ile eğitim ve mentorluk sistemi kurma

AI çıktılarında doğrulama ve etik kullanım

Büyük ölçekli DMAIC proje dosyası

Finansal etki hesaplama

Proje portföy sunumu

Yönetici hikayesi oluşturma

Green Belt mentorluk değerlendirmesi

Kurumsal yayılım planı

DMADV ve DFSS: Tasarım için Altı Sigma

TRIZ nedir? Çelişki ve yaratıcı problem çözme

Tanımla9

Stratejik problem seçimi

Hoshin Kanri bağlantısı

KPI ağacı

Finansal kayıp analizi

Müşteri değeri ve operasyonel etki

Proje önceliklendirme matrisi

Risk ve kapsam yönetimi

Program yönetimi bakışı

Define & Measure: VOC'tan ölçülebilir CTQ'ya (QFD)

Ölç16

Value Stream Mapping

Lead time ve process time ayrımı

Darboğaz analizi

Kapasite analizi

Takt time, cycle time, throughput

Kuyruk ve bekleme etkisi

Çok departmanlı süreçlerde silo etkisi

End-to-end süreç iyileştirme

Dağılım seçimi

Normal ve normal olmayan veri analizi

Güven aralıkları

Örneklem büyüklüğü

Güç analizi

Çoklu karşılaştırmalar

Pratik anlamlılık ve istatistiksel anlamlılık farkı

Veri temizleme ve aykırı değer stratejileri

Analiz Et18

Tek örneklem, iki örneklem ve eşleştirilmiş testler

ANOVA

Non-parametrik testler

Ki-kare ve oran testleri

Çok faktörlü karşılaştırmalar

Test seçme mantığı

Sonuçların yönetici diline çevrilmesi

Basit doğrusal regresyon

Çoklu regresyon

Korelasyon ve nedensellik

Model varsayımları

R-kare ve açıklayıcılık

Artık analizi

Regresyonla kök neden doğrulama

Tahmin modellerinin iş süreçlerinde kullanımı

Analyze: Tasarım kavramı üretme ve seçme (Pugh)

Çelişki Matrisi

9 Pencere (sistem operatörü) ve uygulama

İyileştir19

DOE nedir?

Faktör, seviye, cevap değişkeni

Tam faktöriyel deneyler

Kesirli faktöriyel deneyler

Etkileşim etkileri

Deney planlama

Deney sonuçlarını yorumlama

Üretim ve hizmet süreçlerinde DOE kullanımı

Değişime direnç

Paydaş analizi

İletişim planı

Sponsor yönetimi

Ekip motivasyonu

Çatışma yönetimi

Green Belt mentorluk sistemi

Eğitim ve yayılım planı

Design: Tasarım optimizasyonu ve yeterlilik tahmini (DOE, Cp/Cpk)

40 Buluş İlkesi

İdeallik, İdeal Sonuç (IFR) ve kaynak analizi

Kontrol Et17

Kontrol kartı seçimi

I-MR, Xbar-R, Xbar-S

P, NP, C, U kartları

Kısa dönem ve uzun dönem varyasyon

Cp, Cpk, Pp, Ppk

Özel neden ve ortak neden ayrımı

Reaksiyon planları

Dijital SPC dashboard tasarımı

FMEA mantığı

Severity, Occurrence, Detection

RPN ve aksiyon önceliği

Proses FMEA

Kontrol planı entegrasyonu

Risk bazlı denetim

Önleyici kalite sistemi

Lessons learned veritabanı

Verify: Pilot, doğrulama ve devreye alma

Araç Kütüphanesi

Sadece teori değil — gerçek araçları uygulamalı öğrenirsin.

Her kuşak kendi araç setini beraberinde getirir. Sarı Kuşak görmeyi, Yeşil Kuşak analiz etmeyi, Siyah Kuşak istatistiksel olarak kanıtlamayı öğretir.

Kök Neden Araçları

5 Neden / 5 Whys

Balık Kılçığı (Ishikawa)

Pareto Analizi

8D Raporu

Hata Ağacı (FTA)

Süreç İyileştirme

Kaizen

Poka-Yoke

Değer Akışı Haritası

Standart İş

SMED

İstatistiksel Analiz

SPC Kontrol Grafikleri

Cpk / Ppk

Hipotez Testi

Regresyon Analizi

MSA / Gage R&R

Karar & Önceliklendirme

Pugh Matrisi

FMEA

Risk & Etki Matrisi

AHP

Önceliklendirme Matrisi

Veri Analiz Stüdyosu

Veriyle çalışmayı sadece okuyarak değil, yaparak öğrenirsin.

Her derste gerçek veri setleri ve interaktif görevler var. Kontrol grafiği çiz, Pareto analizi yap, hipotez test et — AI Mentor neyi kaçırdığını gösterir.

Gerçek veri setleri

Sanayi ve hizmet sektöründen gerçek problem senaryoları ile pratik yap.

İnteraktif analizler

Tarayıcıda direkt hesapla — kurulum yok, yazılım gerektirmez.

Anlık AI geri bildirimi

Analiz yaptıktan sonra AI yorumunu karşılaştır ve eksiklerini gör.

Proje entegrasyonu

Öğrendiklerini kendi iş projesine uygula, AI ile her adımda yönlendir.

Veri Analiz Stüdyosu · SPC

X-bar Kontrol GrafiğiCanlı

UCL 72.4CL 62.1LCL 51.8Kontrol dışı nokta

1.07

Cpk

3.41

UCL aşımı

AI Mentor: 2 nokta UCL'nin üzerinde — süreçte özel neden varlığı olabilir. Hangi günlerde sapma oluştu?

ProMentor Mentor

Yalın 6 Sigma uzmanı AI Mentor her adımda yanında.

Bir grafik yorumlayamıyor musun? Kök neden bulamıyor musun? DMAIC raporunu nasıl yazacağını bilmiyor musun? AI Mentor saniyeler içinde yanıtlar, örnekler verir ve kendi senaryona uyarlar.

Anlık yanıt — 7/24 erişilebilir, saniyeler içinde Yalın 6 Sigma uzmanı gibi yanıt verir.

Senaryo uyarlama — Kendi iş problemini anlat, AI senin sektörüne ve sürecine özel önerir.

Grafik & istatistik yorumu — Kontrol grafikleri, Pareto, Cpk — AI bunları sana açıklar ve analiz etmeni sağlar.

Sınırsız pratik — Bir konuyu farklı açılardan anlamak için sınırsız örnek üret.

AI Mentor — Öğret Modu

Pareto analizi yaptım, ilk 3 hata tipi toplam sorunların %72'si.

İlginç! Ama neden ilk %72'ye odaklanıyoruz — kalan %28'i görmezden gelmek sorun yaratmaz mı? 🤔

Çünkü en az çabayla en büyük etkiyi alıyoruz.

Mantıklı! Peki bu 3 hata tipinin kaynakları aynı mı, yoksa her biri farklı bir süreçten mi geliyor? Bunu kontrol ettik mi?

Sarı · Yeşil · Siyah Kuşak

Ücretsiz başla, istediğin zaman ilerle.

Sarı Kuşak tamamen ücretsiz. İlerlemeye karar verdiğinde Yeşil veya Siyah Kuşak'a geç.

Ücretsiz Başla Kurumsal Çözümler