Süreç iyileştirme çalışmalarında istatistik biliminin oldukça önemi vardır. Süreç davranışının modellenmesi, gelecek durumun tahminlenebilmesi ya da girdi parametrelerinin etki analizlerinin yapılabilmesi gibi konularda istatistik biliminin birçok aracından faydalanılır. Çünkü değişkenlik kavramı sadece istatistiksel terimler ile tanımlanabilir.
İstatistiksel proses kontrol uygulamalarında süreç karakteristiğini anlayabilmek için genelde çıktılar üzerinden örnekler alınır ve bu örnekler üzerinden yapılan modellemeye göre gerçek popülasyon üzerinde bir yargıya varılmaya çalışılır. Buradaki kritik faktörler örnek sayısı, veri güvenirliği ve modellemedir.
Örnek sayısı sürecin doğru modellenebilmesi açısından son derece önemlidir. Çünkü, istatistiksel yaklaşımda örnek sayısının artması modelin güvenilir olabilmesinin en önemli ön koşuludur. Eskiden oldukça maliyetli olduğu için süreç üzerinden kısıtlı sayıda örnek veri alınabilirdi (genelde 30-200 arası veri seti üzerinden modelleme yapılırdı). Şimdi ise bu konuda sınırsız sayıda ve gerçek zamanlı bilgi alabiliyor, süreci daha doğru modelleyebiliyor ve çözünürlüğü artırabiliyoruz.
Veri güvenirliği süreç modellemesindeki bir diğer önemli faktördür. Sürecin doğru modellenebilmesi örnek sayısı ile ilgili olduğu kadar alınan örneklerin doğru ölçümlenebilmesiyle de doğrudan ilintilidir. Altı sigma metodolojilerinde alınacak verilerin güvenirlik katsayısını artırmak için MSA (Mesasurement System Analysis) dediğimiz yöntemler ile ölçüm güvenirliği sağlanmaya çalışılır. Ancak şimdi süreç üzerinden sürekli, güvenilir ve gerçek zamanlı verialınabilmesi 4.0 teknolojileri sayesinde son derece kolay bir hale geldi (Single Source of Truth). Endüstri 4.0 teknolojileri ile örnek sayısında kısıtlamaya gidilmeden, sınırsız sayıda ve güvenilir gerçek zamanlı olarak alınabilmektedir. Bu sayede elde edilen örnek veri setleri ile süreçler eskiye göre daha güvenilir bir şekilde modellenebilmekte, sürecin gelecekte nasıl bir davranış gösterebileceği daha doğru bir şekilde tahminlenebilmektedir.
Altı Sigma yaklaşımında sürecin matematiksel modellemesini yapabilmek için birçok yöntem kullanılır. Ölçme aşamasında elde edilen veri sertleri kontrol grafikleri, regresyon / korelasyon analizleri, faktör testleri gibi analizlerde kullanılarak süreç modellenir, modelleme üzerinden gelecek durum hakkında ön görüde bulunmaya çalışılır. Bu yöntemleri kullanabilmek için uzmanlardan ve SPC/Minitab gibi özel yazılımlardan faydalanılır. Artık bu işlemleri yapabilmek Endüstri 4.0 teknolojileri ile eskiye göre çok daha kolay. Daha önceleri sadece özel yazılımlar (matlab, minitab, spc) ve uzmanlar üzerinden yapılabilen analizler artık IoT ekipmanlar üzerindeki gömülü yazılımlar (phyton)üzerinden, buluta çıkmaya gerek kalmaksızın lokalolarak (fog computing) yapılabilmektedir. Bu sayede eskiye oranla daha hızlı karar alınabilmesi mümkün olabilmektedir.
Endüstri 4.0, daha önceleri kısıtlı olarak kullanılabilen Altı Sigma yaklaşımının artık gerçek zamanlı olarak, süreçlerin her alanında kullanılabilmesinin önünü açmaktadır. Yapay zekâ analizler ile problemi daha net tanımlayabiliyor (1.Define), IoT sensorlar ile uzaktan ve gerçek zamanlı veri alabiliyor, süreci test ve kontrol edebiliyor (2.Measure / 5.Control), özel yazılım ve algoritmalar ile süreci modelliyor, analiz ediyor (3.Analyze) ve makine öğrenmesi ile süreci iyileştirebiliyoruz (5.Improve).
Yeni dönemde aslında değişen çok fazla bir şey yok. Amaç ve kullanılan metodolojiler aynı – sadece yöntemler gelişiyor. Problem çözebilmek için hala ölçüyor, analiz ediyor, yorumluyor ve aksiyona geçiyoruz. Değişen tek şey bu sürecin eskiye göre çok daha hızlı, güvenilir ve çözünürlüğün yüksek olması.
Endüstri 4.0 dediğimiz kavram işte tam da bu aşama da fark oluşturuyor. Endüstri 4.0 ile modelleme yeteneğimizi artırıyor ve bu sayede karar verme sürecinin kalitesini ve hızını daha iyi seviyelere getirebiliyoruz.
