1 Proses Yeterlilik Analizi 1.Proses Yeterliliği İşletmelerin rekabette başarılı olabilmesi için, tüketici spesifikasyonları içersinde üretim yapmaları gerekmektedir. Dahası yakın gelecekte işletmeler rekabet üstünlüğü sağlayabilmek için, hedef değerde üretim yapma durumunda olacaklardır. İşletmelerin istenilen kalite düzeyini sağlayabilmesi için ürünler, tüketici beklentilerini ifade eden spesifikasyonlar içersinde oluşturmalıdır. Bunun için, üretim sürecinin spesifikasyonları karşılayan ürün oluşturabilme yeteneği sürekli olarak incelenmelidir. Bu inceleme, proses yeterlilik indeksleri ile yapılabilir. Proses yeterlilik indeksleri ile, sürecin spesifikasyonları sağlama derecesi belirlenebilir ve indekslerin periyodik olarak hesaplanması ile proses sürekli olarak kontrol altında tutulabilir ve iyileştirilebilir. 2. Tolerans ve Spesifikasyon Sınırları Normal dağılıma sahip bir prosesin çıktılarının yaklaşık 0,9973 ünün µ ±3 σ sınırları içersinde olduğu ve 0,0027 sinin bu sınırlar dışında oluştuğu kabul edilir. µ ±3 σ şeklinde oluşan bu sınırlara doğal tolerans sınırları (ADTS: Alt doğal tolerans sınırı ve ÜDTS: Üst doğal tolerans sınırı) adı verilir ve bu yaklaşımı kullanabilmek için verilerin normal veya normale çok yakın dağılması gerekir. Doğal toleranslar proses ortalamasına üç standart sapma eklenip, çıkarılarak oluşturulur. Doğal toleranslar yerine, tüketici isteklerini ifade eden spesifikasyonları kullanmak, ürünün istenilen kalite düzeyini sağlaması açısından daha kullanışlı olabilmektedir. Spesifikasyon sınırları (ASS: Alt sipesifikasyon sınırı, ÜSS: Üst spesifikasyon sınırı) tüketici isteklerini ifade ettiğinden, üretim sürecinin bu sınırlar içersinde ürün oluşturması istenir. Bir proses yeterliliği ölçüsü olarak genellikle ürün kalite karakteristiğinin dağılımındaki altısigma hesaplanır. Ortalaması μ ve standart sapması σ olan bir kalite karakteristiğinin dağılımı aşağıdaki gibi olacaktır.
2 Histogram of C1 Normal 400 Mean 0,01293 StDev 0,9918 N 10000 300 Frequency 200 100 0-3,6-2,7-1,8-0,9 0,0 C1 0,9 1,8 2,7 ADTS µ ÜDTS Bir Proses için Doğal Tolerans Sınırları Sürecin alt doğal tolerans sınırı (ADTS) ve üst doğal tolerans sınırı (UDTS) aşağıdaki gibi hesaplanır: ADTS = µ 3σ UDTS = µ + 3σ 0 0 Proses yeterliliği için örnek seçilerek proses yeterliliği tahmin edilmek istenirse, yukarıdan hesaplama yerine aşağıdaki tahmin kullanılır: ADTS UDTS = x 3s = x + 3s Normal dağılım için doğal tolerans sınırları içinde değişken değerlerinin %99,7 si bulunur. Yani sürecin yalnızca %0,3 ü doğal tolerans sınırları dışındadır. Bir milyon parça için bu yüzde 2700 parçayı göstermektedir ve bu sayı küçümsenmeyecek kadar önemlidir.
3 3. Proses kontrol altında olduğu halde prosesin yetersizliği ile ilgili durumlar Aşağıdaki şekil de bazı proses yeterlilik durumları verilmiştir. (a) şeklinde müşteri beklentilerini karşılayan yeterli bir proses örneği verilmiştir. (b) şeklinde yine yeterli bir proses mevcuttur, ancak bu proseste değişkenlik oldukça azalmışken prosesin merkezden uzaklaştığı görülmektedir. (c) şeklinde proses ortalamasının sola kaymasından kaynaklanan bir proses yetersizliği vardır. Benzer şekilde (d) şeklinde proses ortalamasının sağa kaymasından kaynaklanan bir yetersizlik söz konusudur. (e) şeklinde proses değişkenliği müşteri spesifikasyonlarını aştığından yetersiz bir duruma düşmüş proses görülmektedir. Kırmızı bölgeye düşen ürünler müşteri spesifikasyonlarını karşılayamayan ürünlerdir. Proses Yeterliliği ile İlgili Durumlar
4 Proses yeterliliği çalışmaları kalite iyileştirmede önemli bir aşamayı temsil etmekte olu aşağıdaki üç temel faydayı sağlar. 1. Önemli karakteristiklerin veya prosesin spesifikasyonları karşılayıp karşılamadığını değerlendirmek. 2. Üretim sürecinin değişkenliğinin sürekli azaltılmasını sağlamak ve bunu gözlemlemek, 3. Prosesteki sürekli iyileşmeyi gözlemlemek, 4. Proses Yeterlilik İndeksleri Proses yeterlik çalışmalarında kullanılan indekslerin doğru olarak hesaplanabilmesi ve elde edilen değerlerin güvenilir olabilmesi için aşağıdaki koşullar sağlanmalıdır; i.) Sürecin istikrarlığının sağlanması, ii.) Sürecin özel sebepli değişkenlikten arındırılması, iii.) Sürecin normal dağılıma sahip olması. Yukarıda sayılan üç şart sağlandığında, proses yeterlilik indeksleri güvenilir bir şekilde hesaplanabilir ve elde edilen sonuçlar güvenilir olur. Uygulamalarda verilerin, normal dağılım dışındaki şekillerde de dağıldığı görülmektedir. Proses istikrarlığının kontrolü, temel olarak istatistiksel kontrol diyagramları ile yapılır. Yeterlilik indeksleri hesaplamaları yapılmadan önce, kontrol kartları kullanılarak sürecin istikrarlılığı araştırılmalıdır. İstatistiksel kontrol kartları ile yapılan incelemede, prosesten elde edilen veriler kontrol kartları sınırları içersinde ise sürecin istikrarlı olduğu sonucuna varılır. C pu ve C pl, proses ortalaması ve spesifikasyon sınırı arasındaki standardize edilmiş uzaklıkları esas alan alt ve üst proses yeterlik indeksleridir. Bu ölçüler; C pu indeksi, USS µ µ ASS =, C pl = şeklinde bulunur. Bu ölçülerden hareketle proses yeterlik 3σ 3σ C p C C + pu pl = olarak yazılabilir. 2
5 Bir başka şekilde bu indeksi şöyle de ifade edebiliriz. Ölçümlenen bir (x) kalite karakteristiği için, alt ve üst spesifikasyon sınırları (ASS, ÜSS) olarak ve standart sapması da σ olarak ifade edilirse, Proses yeterlik indeksi aşağıdaki gibi formüle edilir. C p ÜSS ASS = 6σ Formülden de görüldüğü gibi, C p indeksi yalnızca proses yayılımını analiz eder. C p değerinin 1 den büyük olması istenen bir durumdur. Buna karşılık uygulamalarda Cp 1,33 durumunun olması önerilir. Ayrıca güvenilir sonuçlar elde edebilmek için, örnek sayısı en az 50 olmalıdır. C P formülünün paydasındaki σ proses değişkenliğini ifade eder. İstatistik ( X i X ) uygulamalarında s = N 1 hareketle tahmini değeri 2 formülü kullanılmaktadır. Böylece C p örnek verilerinden ÜSS ASS C p 6s = şeklinde yazılır. 5.1 Proses Yeterlilik indeksi (Cp) için tavsiye edilen değerler Devam etmekte olan bir proses için. 1,33 Yeni bir proses için.. 1,5 Güvenlik, dayanıklılık veya kritik özelliğe sahip devam eden proses. 1,5 Güvenlik, dayanıklılık veya kritik özelliğe sahip yeni bir proses için. 1,67 dir. Yukarıda bahsi geçen C pu ve C pl, indeksleri ile ortalama değerin, alt veya üst spesifikasyon sınırına olan uzaklığı ayrı ayrı incelenebilir. İki spesifikasyon sınırının da mevcut olduğu durumlar için aşağıdaki yaklaşım uygulanır.
6 C pk µ ASS ÜSS µ = min ; 3σ 3σ Cpk indeksi ile proses ortalamasının spesifikasyon sınırlarına ne kadar uzaklıkta olduğu yorumlanmaya çalışılır. Ortalama değer ASS ye yakınsa C pl < C pu ve ortalama değer ÜSS ye yakınsa C pu < C pl olur. Burada amaç, ortalama değerin hangi spesifikasyon sınırına yaklaştığı ile proses yeterliliğini yorumlamak olduğundan, min(c pl, C pu ) yaklaşımı kullanılır. 6 SİGMA Amerikan şirketi Motorola, düşük kalitenin ve müşteri şikayetlerinin şirketin rekabet gücünü zayıflatması neticesinde Altı Sigma yı geliştirdi. 1986 yılında, mühendis ve istatistikçi Bill Smith mevcut kalite problemlerinin üstesinden gelmeyi amaçlayan Altı Sigma kavramını Motorola da tanıttı. Toplam Kalite Yönetimini bütünleyen Altı Sigma Metodolojisi, bizlere süreç iyileştirme ve geliştirme faaliyetlerinin nasıl yapılacağının yöntemlerini ve tekniklerini tariflemektedir. Altı Sigma şirketlerin, karlılıklarını önemli ölçüde iyileştirmelerini sağlayan bir yönetim sistemidir. Bu sistemde, fire ve kaynak kullanımı minimize edilirken müşteri memnuniyeti ve sadakatinin artırılması için iş süreçlerinin gözden geçirilip, iyileştirilmesi esastır. Altı Sigma, şirket içersinde yapılan her şeyde -üretimden sipariş almaya kadar- daha az hata yapılması yönünde rehberlik yapar. Kalite kontrol sistemleri ticari, sanayi ve tasarım hatalarını yakalamaya ve düzeltmeye odaklanırken, Altı Sigma çok daha geniş manada, hataların ve firelerin bir daha hiç olmaması için süreçlerin iyileştirilmesine yönelik spesifik bir metoda sunar. 6.1 Altı Sigma nın Tanımı Altı Sigma tanımları farklı yaklaşımlar sayesinde çeşitlilik göstermektedir. Öte yandan bu tanımların belli mihenk taşları çevresinde şekillendiğini söylemek mümkündür. İş dünyası Altı Sigma yı genellikle mühendis ve istatistikçiler tarafından ürün ve proseslerin ince ayarını
7 yapmak için kullanılan ileri derecede teknik bir yöntem olarak tanımlamaktadır. Kısmen doğrudur. Ölçüm ve istatistik Altı Sigma nın anahtar bileşenleridir, fakat resmin tümü değillerdir. Müşteri ihtiyaçlarını kusursuz yakın karşılama hedefi Altı Sigma nın bir diğer yaygın kullanılan tanımıdır. Bu tanım da doğrudur. Altı Sigma, kusur/hataların her milyon faaliyette 3.4 e kadar indirilmesini hedefler. Bu çok az şirket ya da proseste başarıldığı iddia edilebilecek bir hedeftir. Altı sigma için Ürün ve süreçlerin optimumlaştırılmasına yönelik istatistiksel ve mühendislik yönü baskın olan bir yöntem felsefesi ve biçimidir denilebilir. Altı sigma uygulaması ile özetle aşağıdaki kazanımlar elde edilir. 1) Maliyetlerde azalma 2) Üretkenlikte artış 3) Pazar payında artış 4) Müşteri tatmininde artış 5) Döngü-süresinde azalma 6) Hata oranında azalma 7) Olumlu kültürel değişim 8) Ürün/hizmet geliştirme 6.2 Altı Sigma nın İstatistiksel Boyutu Sigma, Yunan alfabesindeki bir harfin adıdır. Büyük harf sigma genellikle toplam simgesi olarak (Σ ) ünlüdür. Küçük harf olarak da (σ ) özellikle istatistikte ve istatistiksel süreç kontrolunda çok önemli bir ölçüt olan, standart sapmanın simgesidir. Standart sapmanın karesi, varyans (σ 2 ) olarak adlandırılır. Varyans, değişkenliğin temel ölçütüdür. Standart sapma, varyansın karekökü olduğu ve dolayısıyla birimi de ilgili değişkenle aynı olduğu için dağılma (yayılma, sapma, farklılaşma, heterogenlik) ölçütü olarak uygulamacı açısından daha kolay anlaşılan ve dolayısıyla yeğlenen bir ölçüttür. Belirli koşullarda oluşan değerler arasındaki farklılaşma ne kadar büyükse, standart sapması da o denli büyük bir değer olarak
8 hesaplanmış olur. Tersine benzeşiklik (homogenlik) düzeyi arttıkça, yani farklılıklar azaldıkça, bunların ölçüsü olan standart sapmanın sayısal değeri de küçülür. Çok ileri ve iddialı bir hedef, sıfır sapmalı (sapmasız) sistemlere, süreçlere sahip olabilmektir. Bu özlemin kalite dünyasındaki karşılığı sıfır kusur ve sıfır tolerans kavramlarıdır. Altı sigma gerçekten çok farklı / yeni bir şey midir? sorusunun yanıtı oldukça çeşitlilik gösteriyor. Toplam kalite yönetimini doğru okuyanlar, onu bilinçli olarak yaşama geçirmeye çalışanlar için altı sigma, son 20 yıldaki TKY çalışmalarının doğal bir sonucudur ve hatta onun uzantısıdır. Araç ve yöntemlerinin pek çoğu TKY kökenlidir. General Electric ve Motorola gibi firmalarda zaten kalite ve altı sigma ayrılamayan iki kavramdır. Burada yeni olan, süreç ortalamasının tolerans aralığı ortasından 1.5σ kadar sapabileceği, dolayısıyla milyonda 3.4 kusurluya ulaşılabileceği gerçeğinin Motorola nın deneyimleri ile ortaya konmuş olmasıdır. Ayrıca istatistiksel yöntemlerin ve özellikle de istatistiksel deney planlamasının bilinçli, istekli ve etkin kullanımının vazgeçilemez önemde olduğunun anlaşılmış olmasıdır. Kurumların sigma seviyeleri ile kalite maliyetleri arasında kuvvetli bir ilişki bulunmaktadır. Sigma Düzeylerine göre hata oranları ve kalitesizlik maliyetlerinin değişimi aşağıdaki gibi ifade edilmiştir. Kalitesizlik Maliyeti PPM Sigma Satışların 30-40% 308.537 2 Satışların 20-30% 66.807 3 Satışların 15-20% 6210 4 Satışların 10-15% 233 5 Satışların <10% 3.4 6
9 TÖAİK (DMAIC) yöntemi Kusur, Kusurlu ve Kusurlu Oranı Bir ürün için geçerli ölçü ve toleranslar kusur, kusurlu ve kusursuz için de temel ölçütlerdir. Bir ürünün ilgilenilen kalite özeliği (değişken ) X için gerçekleşen değer x, Tolerans alt sınırı Ta ve üst sınırı da Tü olmak üzere, İki yanlı tolerans sınırlaması halinde, Ta X Tü ise kusursuz, değilse kusurlu(standart dışı) demektir. Bir yanlı tolerans sınırlaması durumunda Ta ya da Tü verilmesine göre, X< Ta (ya da X>Tü ) ise kusurlu anlamına gelecektir. Kusurlu oranı, bilindiği gibi, ilgili ürün kitlesi içindeki kusurlu sayısının o ürün kitlesi içindeki toplam ürün sayısına oranıdır. Ancak bu oranın kuramsal olarak incelenmesinde normal dağılım model olarak alınır. Zira ilgili ölçüm değerlerinin yaklaşık olarak normal dağılıma uyması ya da uygun değişken dönüştürmeleri ile norma dağılıma uydurulması olanağı vardır. Dolayısıyla ilgili özelik X in sahip olduğu normal dağılımda, teknik tolerans sınırlarına göre uç
10 değerlerin(standart dışı) bulunduğu bölgenin alanı kusurlu oranı anlamına gelecektir. Bu durum aşağıda şekillerle de yansıtılmış bulunmaktadır: İki Yandan Sınırlı Tolerans Aralığı Durumunda Kurumsal Kusurlu Oranı (Olasılığı) P = P 1 +P 2 Kusursuz Oranı (Olasılığı) q = 1- P Bu şekilden görüldüğü gibi, gerçekleşen süreç ortalamasının tolerans aralığı ortasına eşit olması halinde tolerans sınırları dışında kalan uç bölgeler alanı p 1 ve p 2 dir. Normal dağılım ortalamaya göre simetrik olduğu için de p 1 = p 2 dir. Dolayısıyla olası kusurlu oranı p=p 1 +p 2 = 2p 1 =2p 2 olacaktır. Bu sonuç olası kusurlu oranının yarısının tolerans alt sınırının geçmiş olması, diğer yarısının da tolerans üst sınırının geçmiş olması suretiyle ortaya çıkacağı anlamına gelir. Yani p 1 =p 2 = p/2 olacak demektir. Ancak süreç ortalamasının tolerans aralığı ortasından uzaklaşmasına,ta yada Tü ye yakın olmasına göre, kusurlu oranı da ilgili tolerans sınırının dışındaki alanın büyüklüğü ölçüsünde büyük bir değer olarak karşımıza çıkabilecektir. Bu durum şeklimizde de yansıtılmış bulunmaktadır. Söz konusu kuramsal kusurlu ya da kusursuz oranlarının hesabı, ilgili normal dağılımda tolerans sınırları dışında kalan alanın hesabı demektir. Bunun için de ilgili normal dağılım
11 fonksiyonun ilgili aralıktaki entegralinin belirlenmesi gerek ve yeterdir. Bunların değerleri tablolar halinde her istatistik kitabında da verilir. 7. Kusurlu Oranı ve Standart Sapma İlişkisi Ürünlerin ilgili X özeliği (değişkeni) açısından gerçekleşen değerleri, ortalaması μ (mü) ve standart sapması σ (sigma) olan bir normal dağılım olarak modellendiğinde, bu dağılımın Ta ve Tü ile sınırlanan uç bölgelerinin alanının kusurlu oranı anlamına geldiği yukarıda açıklanmıştı. Diğer taraftan normal dağılımlarda eğri altında kalan alanın standart sapmaya bağlı olarak bölünüşü de özetlenmişti. Bunlara göre uygulamada karşılaşılabilecek bazı özel durumlara ilişkin veriler aşağıda bir çizelge halinde ve onu izleyen şekillerle yansıtılmışlardır: Çizelge 6.1 Normal Dağılımlarda Eğri Altındaki Alanın Standart Sapmaya Bağlı Bölünüşü Tolerans Sınırları ve Kusurlu / Kusursuz Oranları İlişkisi Bu çizelgede teknik toleransların bir yönde ya da iki yönde sınırlama şeklinde verilmiş olması durumlarına göre, bir yönde ve iki yönde kusurlu oranları ile kusursuz oranlarının, tolerans aralığı genişliği (Tü-Ta) nün sigma ölçeğindeki değerine bağlı olarak ulaşabileceği değerler yansıtılmaktadır. Bu çizelgenin nasıl okunacağına ilişkin bir kaç örnek aşağıda verilmektedir. Örneğin;
12
13 8. ALTI SİGMA ORGANİZASYONUNDA ROLLER Altı Sigma nın başarısı herkesin oynayacağı rolün çok iyi belirlenmesine bağlıdır. Bu denklemin insan gücü tarafıdır. Örneğin bir futbol takımında görev yapan sucu çocuktan, takım kaptanına kadar herkesin açıkça tanımlanmış bir görevi vardır. Ayrıca bu görev tanımları içerisinde iyi bir iş çıkaramamanın sonuçları ve başarının sağlayacağı ödüllerde yer alır. Takımın başarısında bu tanımların rolü büyüktür. Bu nedenle Altı Sigma organizasyonlarında tüm personele aldıkları eğitiminin türüne göre farklı unvan, yetki ve sorumluluklar verilir. İlk bakışta Uzakdoğu sporlarının yapıldığı bir kulübün organizasyon yapısını andıran bu unvanlar Altı Sigma nın uygulandığı organizasyonun yapısı, uygulamanın kapsamı ve projelerin türüne bağlı olarak farklılık gösterebilir. Bazı şirketler genel kabul gören unvanlara sarı, mavi vb. kuşaklar eklerken, bazıları ise birkaç kuşakla yetinmektedir. Üst Kalite Konseyi Altı Sigma da projeler organizasyonun orta kademesinde yer alan Kara Kuşaklar tarafından yürütülür. Bunun için özellikle büyük çaplı işletmelerde bir üst kalite konseyinin oluşturulması yararlı olacaktır. Bu konseyin başlıca görevleri; Altı Sigma uygulamalarının kapsamını belirlemek, Altı Sigma organizasyonunu ve bu organizasyonda yer alan kişilerin yetki, sorumluluk ve görevlerini belirlemek, Altı Sigma uygulamalarının kapsamını değişen ihtiyaçlara ve işletmenin Altı Sigma konusunda ulaştığı olgunluk düzeyine göre genişletmek ve organizasyon yapısında buna uygun düzenlemeler yapmak, Altı Sigma projeleri için gerekli kaynakları sağlamak, proje takımlarının karşılaştıkları büyük problemleri çözümlemek, Altı Sigma projelerini takip etmek ve gerektiği durumlarda müdahalelerde bulunmak, Elde edilen olumlu sonuçlar ve iyi uygulamaların tüm şirkette yaygınlaşmasını sağlamak, şeklinde özetlenebilir. Yönetim Temsilcisi Yönetim Temsilcisinin başlıca görevleri;
14 Altı Sigma eğitim planlarını hazırlamak ve eğitimin plana uygun olarak icrasını sağlamak, Gerektiğinde Altı Sigma konusunda, eğitim kuruluşları, danışmalık şirketleri ve diğer ilgili kuruluşlardan yardım almak, Altı Sigma konusunda yardım isteyen kuruluşların taleplerini cevaplamak, Proje seçimi ve takımların oluşturulmasında kalite şampiyonu/şampiyonlarına yardımcı olmak, Belirlenen projeleri ve bu projeler için oluşturulan takımları onaylamak, Takımların ihtiyaçlarını değerlendirmek, uygun gördüklerinden yetkisi dahilinde olanları tedarik etmek, yetkisini aşanları üst kalite konseyine teklif etmek, Kalite şampiyonlarına her konuda destek olmak, Tüm iyileştirme projelerini takip etmek ve elde edilen sonuçları bir rapor halinde üst kalite konseyine sunmak, şeklinde özetlenebilir. Kalite Şampiyonu Kalite Şampiyonu, iyileştirme projelerini Üst Kalite Konseyi adına gözlemleyen kişi/kişilerdir. Kalite Şampiyonun başlıca görevleri; İyileştirme projelerinin işletme amaçları ile uyumlu olmasını sağlamak, İyileştirme takımlarının kaynak ihtiyaçlarını yönetim temsilcisine bildirmek, İyileştirme takımları arasında koordineyi sağlamak, Hızını yitiren çalışmalara müdahale etmek, gerektiğinde kapsam değişikliği, yeni personel görevlendirmesi vb. Tedbirler almak, İyileştirme projelerinin konu ve kapsam değişikliklerini onaylamak, şeklinde özetlenebilir. Yerel Şampiyonlar Bu rolleri, şirket içersinde en etkin konumdaki 3 ila 5 Genel Müdür Yardımcısı veya Bölüm Müdürünün üstlenmesi en doğrusudur. Yerel Şampiyonların sorumlulukları arasında kendi bölümleri için bir Altı Sigma Görevlendirme Planı hazırlamak, proje tanımı ve sıralaması yapmak, Kara Kuşakların tespiti, geliştirilmesi ve desteklenmesi ile sürdürülebilir sonuçlar alınması sağlamak sayılabilir.
15 Uzman Kara Kuşak Altı Sigma ile ilgili her konuda en üst düzey teknik bilgiye sahip uzmandır. Bu görev, Altı Sigma çalışmalarının başlangıcında dış kuruluşlardan kiralanan bir danışman tarafından yürütülebilir. Uzman Kara Kuşağın başlıca görevleri; İyileştirme takımlarına başta istatistik yöntemlerin seçimi ve kullanımı olmak üzere her konuda teknik destek sağlamak, Kalite şampiyonlarına projelerin tamamlanma sürelerinin belirlenmesinde yardımcı olmak, İyileştirme projelerinden elde edilen sonuçları yönetim temsilcisi için bir araya getirmek ve özetlemek, Altı Sigma konusunda eğitim vermek, Çalışanları bilgilendirmek suretiyle Altı Sigma nın organizasyon çapında benimsenmesine katkı sağlamak, şeklinde özetlenebilir. Kara Kuşak İyileştirme Takımının lideridir. İyileştirme projelerinin seçimi, yürütülmesi ve elde edilecek sonuçlardan birinci derecede sorumludurkara Kuşakların başlıca görevleri; İyileştirme projesini belirleyerek kalite şampiyonuna teklif etmek, İyileştirme projelerinin konu ve kapsam değişliklerini kalite şampiyonuna teklif etmek, Takım üyelerini belirlemek ya da belirlenmesinde kalite şampiyonuna yardımcı olmak, Takım üyeleri arasında iş/görev dağılımını yapmak, İyileştirme projesini yönetmek ve projenin miadında tamamlanmasını sağlamak, Bilgi ve kaynak ihtiyaçlarını belirlemek ve bu talepleri kalite şampiyonuna bildirmek, Takım üyelerine altı sigma araçlarını kullanımı ve proje görevlerinin yerine getirilmesi sırasında teknik destek sağlamak, şeklinde özetlenebilir. Sarı Kuşak Bu kuşak tüm Altı Sigma tanımlamalarında görülmemekle birlikte bahsedilmesinde yarar vardır. Magnuson bütün bu kuşaklara ilaveten yeni bir hiyerarşik seviyeyi Yeşil Kuşakların altına ilave
16 etmektedir.bu bireyler projede takım üyesi olarak görev alırlar. Altı Sigma felsefesi ve kullanılan araçlar hakkında yüzeysel eğitim alırlar. Magnusson a göre genel bir yaklaşımla bir Kara Kuşak, 100 işçiden sorumlu olmalıdır. Bir Kara Kuşak çevresinde 20 Yeşil Kuşak bulunmalıdır. 20 Kara kuşak için ise bir tane Uzman Kara Kuşak gerekmektedir. Bu şekilde yaklaşık 2000 işçi için bir Uzman Kara Kuşak gerekmekte, ve 5 işçiye bir Yeşil Kuşak liderlik etmektedir.