İçindekiler
Multi-Vari analizi, bir süreçteki toplam varyasyonu görsel olarak sınıflandırmak ve en baskın varyasyon kaynağını belirlemek amacıyla kullanılan grafiksel bir analiz tekniğidir. Leonard Seder tarafından 1950'lerde geliştirilen bu yöntem, Six Sigma projelerinin Analyze (Analiz) aşamasında en sık başvurulan araçlardan biridir.
Geleneksel istatistiksel testlerin aksine Multi-Vari analizi, varyasyonu görsel olarak sınıflandırarak mühendis ve kalite uzmanlarının veriyi hızla yorumlamasına olanak tanır. Temel amacı, varyasyon kaynaklarını üç ana aileye ayırarak hangisinin süreç çıktısını en çok etkilediğini ortaya koymaktır.
Multi-Vari analizinin temel sorusu: "Toplam varyasyonun en büyük kaynağı nedir -- parça içindeki farklılıklar mı, parçalar arasındaki farklılıklar mı, yoksa zaman içindeki değişimler mi?"
Özetle:
- Tanım: Toplam süreç varyasyonunu görsel olarak sınıflandıran grafiksel analiz tekniği
- Geliştiren: Leonard Seder (1950'ler)
- Üç varyasyon ailesi: Konumsal (parça içi), döngüsel (parçalar arası), zamansal (zaman bazlı)
- Kullanım yeri: Six Sigma DMAIC döngüsünün Analyze fazı
- Veri türü: Yalnızca ölçülebilir (sürekli) değişkenler
- Tamamlayıcı araç: ANOVA ile istatistiksel doğrulama
Multi-Vari Analizinin Amacı ve Kullanım Alanları
Multi-Vari analizi, DMAIC döngüsü içinde özellikle Analyze fazında kullanılır. Aşağıdaki durumlarda tercih edilir:
- Süreçteki varyasyonun kaynağını sınıflandırmak
- Çok sayıda değişkeni ön elemeden geçirmek (screening)
- Karmaşık süreçlerde görsel bir ilk analiz yapmak
- Daha ileri istatistiksel testler (ANOVA, regresyon) için yön belirlemek
- Süreç iyileştirme projelerinde odak noktası seçmek
Multi-Vari analizi, özellikle üretim ortamlarında parça boyutları, yüzey kalitesi, ağırlık, mukavemet gibi ölçülebilir (sürekli) değişkenler için uygulanır. Kalite kontrol yöntemleri arasında varyasyon sınıflandırma konusunda benzersiz bir konuma sahiptir.
Üç Varyasyon Ailesi
Multi-Vari analizinin temelini, toplam varyasyonun üç farklı aileye ayrılması oluşturur. Her bir aile, farklı bir kaynaktan gelen değişkenliğe işaret eder.
1. Konumsal Varyasyon (Parça İçi / Positional Variation)
Aynı parça üzerindeki farklı ölçüm noktalarındaki değişikliktir. Örneğin bir silindirin üst kısmı ile alt kısmı arasındaki çap farkı, parça içi varyasyona örnektir. Bu varyasyon, takım aşınması, bağlama hataları veya malzeme homojenlik sorunlarından kaynaklanabilir.
2. Döngüsel Varyasyon (Parçalar Arası / Cyclical Variation)
Aynı zaman diliminde ardışık olarak üretilen parçalar arasındaki farklılıktır. Örneğin bir vardiya içinde üretilen 5 ardışık parçanın boyut ölçümlerindeki fark, parçalar arası varyasyondur. Makine titreşimi, hammadde partileri, operatörlerin farklı ayarları gibi faktörlerden kaynaklanır.
3. Zamansal Varyasyon (Zaman Bazlı / Temporal Variation)
Farklı zaman dilimlerinde (vardiya, gün, hafta) üretilen parçalar arasındaki farklılıktır. Sabah vardiyası ile akşam vardiyası arasındaki fark, ortam sıcaklığı değişimleri veya takım aşınması zamansal varyasyona örnektir.
Varyasyon Ailelerinin Karşılaştırma Tablosu
| Özellik | Konumsal (Parça İçi) | Döngüsel (Parçalar Arası) | Zamansal (Zaman Bazlı) |
|---|---|---|---|
| Tanım | Aynı parça üzerindeki farklı noktalardaki değişim | Ardışık parçalar arasındaki değişim | Farklı zaman dilimlerindeki değişim |
| İngilizce Adı | Positional / Within-piece | Cyclical / Piece-to-piece | Temporal / Time-to-time |
| Tipik Kaynaklar | Takım aşınması, fikstür hataları, malzeme homojenlik sorunu | Makine titreşimi, hammadde parti farkları, proses parametreleri | Vardiya değişimi, ortam sıcaklığı, operatörler arası fark |
| Grafikteki Gösterim | Aynı parça içindeki ölçüm noktalarının yayılımı | Aynı grup içindeki parçaların yayılımı | Gruplar (zaman dilimleri) arasındaki ortalama kaymaları |
| Örnek | Silindirin üst vs. alt çap farkı | 5 ardışık parçanın çap farkı | Sabah vs. akşam vardiyası boyut farkı |
| İyileştirme Odağı | Takım geometrisi, bağlama sistemi | Makine bakımı, proses kontrolü | Çevre kontrolü, eğitim, standart iş |
Multi-Vari Grafiği: Nasıl Oluşturulur?
Multi-Vari grafiği, üç varyasyon ailesini tek bir görsel üzerinde gösteren özel bir çizgi grafiğidir. Aşağıda adım adım oluşturma süreci açıklanmaktadır.
Adım 1: Veri Toplama Planını Belirleyin
Veri toplama stratejisi, Multi-Vari çalışmasının başarısını doğrudan etkiler. Aşağıdaki sorulara yanıt verin:
- Kaç parça ölçülecek? Her zaman diliminde en az 3-5 ardışık parça
- Kaç ölçüm noktası? Her parça üzerinde en az 2-3 farklı konum
- Kaç zaman dilimi? En az 3-5 farklı zaman dilimi (vardiya, gün vb.)
Adım 2: Örnek Veri Toplama Matrisi
Aşağıdaki tablo, tipik bir Multi-Vari veri toplama planını göstermektedir:
| Zaman Dilimi | Parça No | Ölçüm Noktası 1 (Üst) | Ölçüm Noktası 2 (Orta) | Ölçüm Noktası 3 (Alt) |
|---|---|---|---|---|
| Sabah (08:00) | 1 | 25.02 | 25.05 | 25.08 |
| Sabah (08:00) | 2 | 25.04 | 25.03 | 25.06 |
| Sabah (08:00) | 3 | 25.01 | 25.04 | 25.07 |
| Öğle (12:00) | 4 | 25.10 | 25.12 | 25.15 |
| Öğle (12:00) | 5 | 25.08 | 25.11 | 25.14 |
| Öğle (12:00) | 6 | 25.09 | 25.13 | 25.16 |
| Akşam (16:00) | 7 | 25.18 | 25.20 | 25.23 |
| Akşam (16:00) | 8 | 25.16 | 25.19 | 25.22 |
| Akşam (16:00) | 9 | 25.17 | 25.21 | 25.24 |
Adım 3: Grafiği Çizin
- X ekseni: Parçalar ve zaman dilimleri (soldan sağa kronolojik sırada)
- Y ekseni: Ölçüm değerleri
- Her parça için ölçüm noktalarını dikey bir çizgi ile birleştirin (parça içi varyasyon)
- Aynı zaman dilimindeki parçaların ortalamalarını yatay çizgilerle işaretleyin
- Zaman dilimleri arasındaki ortalama değişimleri görsel olarak karşılaştırın
Multi-Vari Grafiklerini Yorumlama
Multi-Vari grafiklerinin doğru yorumlanması, varyasyonun baskın kaynağını belirlemek için kritiktir. Aşağıda üç farklı senaryo ele alınmaktadır.
Senaryo 1: Parça İçi Varyasyon Baskın
Grafik özelliği: Her parçadaki dikey çizgiler (ölçüm noktaları arasındaki fark) çok uzundur. Parçalar arası ve zaman dilimleri arası fark göreceli olarak küçüktür.
Yorum: Varyasyonun ana kaynağı, parça üzerindeki farklı konumlardaki ölçüm farklarıdır. Bu durum tipik olarak takım aşınması, fikstür kayma sorunu veya malzeme homojenlik problemine işaret eder.
Aksiyon: Takım geometrisini inceleyin, bağlama sistemini kontrol edin, malzeme homojenliğini test edin.
Senaryo 2: Parçalar Arası Varyasyon Baskın
Grafik özelliği: Aynı zaman dilimindeki parçalar arasında belirgin farklar vardır. Parça içi çizgiler kısa, ancak parçaların ortalamaları birbirinden uzaktır.
Yorum: Ardışık parçalar arasındaki değişkenlik yüksektir. Bu durum genellikle makine ayarlarının kararsızlığı, soğutma sıvısının değişken performansı veya hammadde partileri arasındaki farktan kaynaklanır.
Aksiyon: Makine parametrelerinin kararlılığını kontrol edin, proses parametrelerini izleyin, hammadde giriş kontrolünü sıkıştırın.
Senaryo 3: Zamansal Varyasyon Baskın
Grafik özelliği: Zaman dilimleri arasında belirgin bir trend veya kayma görülür. Ortalama değerler zamanla artar veya azalır. Parça içi ve parçalar arası farklar nispeten küçüktür.
Yorum: Zaman içinde sistematik bir değişim vardır. Ortam sıcaklığının değişmesi, takım aşınması, vardiya değişimlerinde farklı operatör uygulamaları gibi faktörler etkili olabilir.
Aksiyon: Çevre kontrollerini iyileştirin, takım değişim periyotlarını gözden geçirin, vardiyalar arası standart iş prosedürlerini güncelleyin.
Multi-Vari Analizi Adım Adım Prosedürü
Başarılı bir Multi-Vari çalışması için aşağıdaki 8 adımlı prosedürü takip edin:
Adım 1: Problemi Tanımlama
Analiz edilecek kalite karakteristiğini ve spesifikasyon limitlerini belirleyin. Problem çözme yöntemleri çerçevesinde problemi net olarak tanımlayın.
Adım 2: Ölçüm Sistemini Doğrulama
Multi-Vari analizine başlamadan önce ölçüm sisteminin yeterliliğini doğrulayın. MSA (Ölçüm Sistemi Analizi) ile GRR değerinin %10'un altında olduğunu teyit edin. Güvenilir olmayan bir ölçüm sistemi, Multi-Vari sonuçlarını yanıltır.
Adım 3: Örnekleme Planını Oluşturma
- Zaman dilimleri: En az 3-5 periyot (vardiya, gün, hafta)
- Parçalar: Her periyotta en az 3-5 ardışık parça
- Ölçüm noktaları: Her parça üzerinde en az 2-3 konum
- Toplam minimum ölçüm: 3 periyot x 3 parça x 3 nokta = 27 ölçüm
Adım 4: Veri Toplama
Verileri oluşturulan plana göre sistematik olarak toplayın. Zaman, parça numarası, ölçüm noktası ve ölçüm değerini kaydedin. Ek notlar (operatör, sıcaklık, nem gibi) de faydalı olabilir.
Adım 5: Multi-Vari Grafiklerini Çizme
Toplanan verileri kullanarak Multi-Vari grafiklerini oluşturun. Yazılım araçları veya elle çizim kullanılabilir.
Adım 6: Baskın Varyasyon Kaynağını Belirleme
Grafiği inceleyerek üç varyasyon ailesinden hangisinin en büyük yayılıma sahip olduğunu belirleyin.
Adım 7: Kök Neden Analizi
Baskın varyasyon kaynağı belirlendikten sonra, bu kaynağa yönelik kök neden analizine geçin. Balık kılçığı diyagramı, 5 Neden analizi gibi araçlar kullanılabilir.
Adım 8: Doğrulama ve İleri Analiz
Bulguları doğrulamak için ANOVA veya hipotez testleri uygulayarak istatistiksel anlamlılığa bakın.
Six Sigma ve İstatistiksel Kalite Kontrol
FMEA, SPC, MSA, DOE, 7 Temel Kalite Aracı ve Six Sigma metodolojileri ile veriye dayalı karar alma becerilerinizi geliştirin.
Eğitimleri KeşfetSix Sigma Green & Black Belt
DMAIC metodolojisi ve proje yönetimi
SPC & Proses Yeterlilik
Kontrol diyagramları, Cpk, Ppk analizi
FMEA & MSA
Hata modu analizi ve ölçüm sistemi
DOE & İstatistik
Deney tasarımı ve veri analizi
Multi-Vari Analizi ve ANOVA İlişkisi
Multi-Vari analizi ile ANOVA (Varyans Analizi) birbirini tamamlayan araçlardır. Aralarındaki ilişki şu şekilde özetlenebilir:
| Özellik | Multi-Vari Analizi | ANOVA |
|---|---|---|
| Yaklaşım | Grafiksel / Görsel | İstatistiksel / Sayısal |
| Amaç | Baskın varyasyon kaynağını görsel olarak belirlemek | Grup ortalamaları arasındaki farkın istatistiksel anlamlılığını test etmek |
| Sonuç Türü | Görsel yorum, yönlendirici | p-değeri, F-istatistiği, sayısal karar |
| Karmaşıklık | Düşük-Orta | Orta-Yüksek |
| Ön Koşullar | Minimum istatistik bilgisi | Normallik, varyans homojenliği varsayımları |
| Kullanım Sırası | Önce (ön analiz, tarama) | Sonra (doğrulama, kesin karar) |
| Çıktı | Multi-Vari grafiği | ANOVA tablosu, p-değerleri |
Tipik iş akışı: Öncelikle Multi-Vari analizi ile baskın varyasyon kaynağı görsel olarak belirlenir. Ardından ANOVA ile bu bulgu istatistiksel olarak doğrulanır. Bu iki aşamalı yaklaşım, DMAIC projesinin Analyze fazında en etkili yöntemdir.
Multi-Vari Analizi DMAIC İçindeki Yeri
Six Sigma DMAIC metodolojisi içinde Multi-Vari analizinin konumu aşağıdaki gibidir:
Define: Problem tanımlanır, proje hedefi belirlenir.
Measure: Veri toplama planı oluşturulur, ölçüm sistemi doğrulanır. Multi-Vari çalışması için veri toplama bu aşamada başlar.
Analyze: Multi-Vari grafikleri çizilir ve yorumlanır. Baskın varyasyon kaynağı belirlenir. Ardından ANOVA, regresyon analizi gibi ileri istatistiksel yöntemlerle doğrulama yapılır.
Improve: Belirlenen baskın varyasyon kaynağına yönelik iyileştirme çözümleri geliştirilir ve uygulanır.
Control: İyileştirmeler kontrol diyagramları ile izlenir ve sürdürülebilirlik sağlanır.
Pratik Üretim Örneği: CNC Torna Mil Çapı
Aşağıdaki örnekte, bir CNC torna tezgahında üretilen miller için Multi-Vari çalışması gösterilmektedir. Hedef çap: 25.00 mm (+/- 0.10 mm).
Veri Tablosu
| Vardiya | Parça | Üst (mm) | Orta (mm) | Alt (mm) | Parça Ort. | Parça İçi Aralık |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Sabah | 1 | 24.98 | 25.01 | 25.04 | 25.010 | 0.06 |
| Sabah | 2 | 24.97 | 25.00 | 25.03 | 25.000 | 0.06 |
| Sabah | 3 | 24.99 | 25.02 | 25.05 | 25.020 | 0.06 |
| Öğle | 4 | 25.05 | 25.08 | 25.11 | 25.080 | 0.06 |
| Öğle | 5 | 25.04 | 25.07 | 25.10 | 25.070 | 0.06 |
| Öğle | 6 | 25.06 | 25.09 | 25.12 | 25.090 | 0.06 |
| Akşam | 7 | 25.12 | 25.15 | 25.18 | 25.150 | 0.06 |
| Akşam | 8 | 25.11 | 25.14 | 25.17 | 25.140 | 0.06 |
| Akşam | 9 | 25.13 | 25.16 | 25.19 | 25.160 | 0.06 |
Varyasyon Analizi
| Varyasyon Kaynağı | Hesaplama | Değer | Yorum |
|---|---|---|---|
| Parça İçi | Parçaların içi aralık ortalaması | 0.06 mm | Tutarlı, düşük varyasyon |
| Parçalar Arası | Aynı vardiya içindeki parça ortalamalarının aralığı | ~0.02 mm | Çok düşük varyasyon |
| Zamansal | Vardiya ortalamaları arasındaki aralık (25.01 - 25.15) | 0.14 mm | En büyük varyasyon kaynağı |
Sonuç: Bu örnekte zamansal varyasyon açık ara baskındır. Vardiyalar arasında sistematik bir artış trendi görülmektedir. Bu durum muhtemelen takım aşınması, termal genleşme veya vardiya değişimindeki ayar farklarından kaynaklanmaktadır. İyileştirme çabaları bu kaynaklara odaklanmalıdır.
Multi-Vari Analizinin Avantajları ve Sınırlılıkları
Avantajlar
- Görsellik: Karmaşık varyasyon yapılarını tek bir grafikte özetler
- Hızlı tarama: Çok sayıda potansiyel varyasyon kaynağını hızla elemeye olanak tanır
- Anlaşılabilirlik: İstatistik bilgisi sınırlı olan ekip üyeleri bile grafikleri yorumlayabilir
- Maliyet etkinliği: Karmaşık deney tasarımlarından (DOE) önce ön eleme aracı olarak kullanılarak kaynak tasarrufu sağlar
- Yönlendiricilik: Daha ileri analizler için doğru yönü gösterir
- DMAIC uyumluluğu: Six Sigma projeleriyle kusursuz entegrasyon
Sınırlılıklar
- Kesinlik eksikliği: Görsel yorum subjektif olabilir; istatistiksel doğrulama gerektirir
- Etkileşim analizi: Faktörler arası etkileşimleri doğrudan göstermez
- Sürekli veri gerekliliği: Yalnızca ölçülebilir (sürekli) değişkenler için uygundur; kategorik veriler için uygun değildir
- Örneklem büyüklüğü: Yetersiz veri ile yanıltıcı sonuçlar verebilir
- Tek değişken: Aynı anda yalnızca bir kalite karakteristiği analiz edilir
- Kök neden bulamaz: Baskın varyasyon ailesini gösterir, ancak spesifik kök nedeni belirlemez
Multi-Vari Analizi İçin Yazılım Araçları
Multi-Vari grafikleri çeşitli istatistik yazılımlarında oluşturulabilir:
| Yazılım | Multi-Vari Desteği | Avantaj | Kullanım Alanı |
|---|---|---|---|
| Minitab | Doğrudan Multi-Vari Chart modülü | En kapsamlı, otomatik hesaplama | Endüstri standardı, Six Sigma projeleri |
| JMP | Graph Builder ile Multi-Vari | Etkileşimli görsellik | Araştırma ve geliştirme |
| SigmaXL | Excel eklentisi olarak | Düşük maliyet, Excel entegrasyonu | KOBİ'ler, başlangıç seviyesi |
| R (ggplot2) | Özel kodlama ile | Ücretsiz, esnek | Akademik çalışma, veri bilimi |
| Python (matplotlib) | Özel kodlama ile | Ücretsiz, geniş kütüphane | Otomasyon, büyük veri |
| Excel | Manuel grafik oluşturma | Erişilebilirlik | Hızlı analiz, küçük veri setleri |
Tavsiye: Endüstriyel uygulamalar için Minitab, Six Sigma projelerinde en yaygın tercih edilen yazılımdır. Multi-Vari Chart modülü ile otomatik grafik oluşturma ve temel yorumlama desteği sunar.
Diğer Varyasyon Analiz Araçlarıyla Bağlantı
Multi-Vari analizi, tek başına kullanılabilen bir araç olmakla birlikte, diğer kalite ve istatistik araçlarıyla birlikte kullanıldığında en yüksek katma değeri sağlar:
- Kontrol Diyagramları: Multi-Vari ile belirlenen zamansal varyasyon, kontrol diyagramları ile sürekli izlenir
- ANOVA: Multi-Vari bulgularını istatistiksel olarak doğrular
- Pareto Analizi: Varyasyon kaynaklarının önceliklendirilmesinde kullanılır
- MSA: Multi-Vari öncesinde ölçüm sistemi yeterliliği doğrulanır
- DOE (Deney Tasarımı): Multi-Vari sonuçlarının işaret ettiği faktörler, DOE ile detaylı incelenir
- FMEA: Potansiyel hata türleri ile varyasyon kaynakları eşleştirilebilir
- Regresyon Analizi: Baskın varyasyon kaynağı ile çıktı arasındaki ilişkinin modellenmesi
- Histogram: Veri dağılımının genel görünümü için Multi-Vari öncesinde kullanılır
Bu araçların bir arada kullanılması, toplam kalite yönetimi felsefesinin veri odaklı sürekli iyileştirme prensibiyle tam uyumludur.
Multi-Vari Çalışmasında Dikkat Edilmesi Gerekenler
Başarılı bir Multi-Vari çalışması için aşağıdaki noktalara dikkat edilmelidir:
- Ölçüm sistemi doğrulanmış olmalı: GRR değeri %10'un altında olmalıdır
- Süreç normal çalışma koşullarında olmalı: Özel durumlar veya deneysel değişiklikler yapılmamalıdır
- Yeterli örneklem alınmalı: Minimum 3 zaman dilimi, her dilimde 3-5 parça, her parçada 2-3 ölçüm noktası
- Veriler kronolojik sırada kaydedilmeli: Zaman bilgisi mutlaka not alınmalıdır
- Çevre koşulları kaydedilmeli: Sıcaklık, nem, operatör gibi bilgiler ek notlar olarak tutulmalıdır
- Sürece müdahale edilmemeli: Veri toplama sırasında proses ayarları değiştirilmemelidir
- Grafik yorumu ANOVA ile doğrulanmalı: Görsel yorum tek başına yeterli değildir
Multi-Vari analizi, süreç varyasyonunu görsel olarak sınıflandıran güçlü ve pratik bir araçtır. Parça içi, parçalar arası ve zaman bazlı varyasyonu tek bir grafikte göstererek kalite profesyonellerine hızlı ve etkili bir ön analiz imkanı sunar. Six Sigma projelerinde ANOVA öncesi tarama aracı olarak kullanıldığı gibi, bağımsız bir analiz yöntemi olarak da değer üretir.
Başarılı bir Multi-Vari çalışması için güvenilir bir ölçüm sistemi, yeterli örneklem büyüklüğü ve sistematik veri toplama şartlarının sağlanması esastır. Elde edilen görsel bulguların istatistiksel testlerle doğrulanması, sonuçların güvenilirliğini arttırır.
Varyasyon azaltma, her kalite iyileştirme projesinin temelini oluşturur. Multi-Vari analizi, bu temeli oluşturmak için en etkili başlangıç noktalarından biridir.
Sık Sorulan Sorular
Bu konuda en çok merak edilenler
Multi-Vari analizi, bir süreçteki toplam varyasyonun kaynağını sınıflandırmak istendiğinde kullanılır. Özellikle Six Sigma DMAIC projelerinin Analyze aşamasında, varyasyonun parça içi, parçalar arası veya zaman bazlı olup olmadığını belirlemek için tercih edilir. Ayrıca karmaşık süreçlerde çok sayıda potansiyel değişkeni ön elemeden geçirmek için ideal bir tarama aracıdır.
Multi-Vari grafiğinde üç unsur incelenir: (1) Her parçadaki dikey çizgilerin uzunluğu parça içi varyasyonu, (2) aynı zaman dilimindeki parçalar arasındaki ortalama farkları parçalar arası varyasyonu, (3) farklı zaman dilimlerindeki genel ortalama değişimleri zamansal varyasyonu gösterir. En uzun yayılıma sahip olan unsur, baskın varyasyon kaynağını işaret eder.
Multi-Vari analizi grafiksel bir yöntemdir ve varyasyonu görsel olarak sınıflandırır. ANOVA ise istatistiksel bir testtir ve grup ortalamaları arasındaki farkın anlamlılığını sayısal olarak değerlendirir. Pratikte önce Multi-Vari ile görsel ön analiz yapılır, ardından ANOVA ile bulgular istatistiksel olarak doğrulanır.
Genel bir kural olarak minimum 3 zaman dilimi, her zaman diliminde 3 ardışık parça ve her parçada 2-3 ölçüm noktası önerilir. Bu, toplam 18-27 ölçüm yapar. Ancak daha güvenilir sonuçlar için 5 zaman dilimi x 5 parça x 3 ölçüm noktası (75 ölçüm) tercih edilir.
Hayır. Multi-Vari analizi üretim sektöründe en yaygın kullanılmakla birlikte, hizmet süreçleri, sağlık hizmetleri, lojistik ve finans gibi alanlarda da uygulanabilir. Örneğin bir çağrı merkezinde cevap sürelerinin vardiya, operatör ve gün bazlı varyasyonu Multi-Vari ile analiz edilebilir.
Multi-Vari analizinden önce mutlaka MSA (Ölçüm Sistemi Analizi) yapılmalıdır. Ölçüm sistemi güvenilir değilse, Multi-Vari sonuçları yanıltıcı olabilir. Ayrıca süreç hakkında temel bilgi edinmek için proses akış diyagramı, kontrol diyagramları ve histogramlar incelenmelidir.
Multi-Vari analizi doğrudan kök nedeni bulmaz. Ancak varyasyonun hangi aileden (konumsal, döngüsel, zamansal) geldiğini belirleyerek araştırma alanını daraltır. Kök neden belirlemek için belirlenen baskın varyasyon ailesine yönelik balık kılçığı diyagramı, 5 Neden analizi veya deney tasarımı (DOE) gibi ek araçlar kullanılmalıdır.
Multi-Vari analizi, sürekli iyileştirme sürecinde varyasyon kaynaklarının önceliklendirilmesini sağlar. En büyük varyasyon kaynağına odaklanarak kaynakların verimli kullanılmasını mümkün kılar. DMAIC döngüsünün her tekrarında Multi-Vari analizi yapılarak iyileştirme sonrası varyasyon yapısındaki değişimler takip edilebilir. Bu yaklaşım, iş etüdü ve verimlilik çalışmalarıyla birlikte bütünsel bir iyileştirme stratejisi oluşturur.
