İstatistiksel proses kontrol ve kontrol diyagramı. 3. hafta
|
|
- Gül Sunter
- 6 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 İstatistiksel proses kontrol ve kontrol diyagramı 3. hafta
2 İstatistiksel proses kontrol Prosesteki değişkenliği ölçerek ve analiz ederek istatistiksel kontrolünü sağlamak ve sürdürmek için istatistiksel tekniklerin uygulanmasıdır. İstatistiksel proses kontrolün amaçları: Üretim maliyetini minimum yapmak Spesifikasyonları karşılayacak ürün/hizmet tutarlılığını sağlamak Yöneticilerin ve üretimi gerçekleştirenlerin prosesi etkileyen faaliyetler hakkında ekonomik kararı vermelerini sağlamak
3 Burada istatistiğin fark edilmeyen önemli bir yararı da: Gerçek problemleri, sürecin doğasında var olan değişkenlikten ayırt ederek gereksiz müdahalenin önüne geçmesidir.
4 İstatistiksel Proses Kontrolün Amaçları Sürecin olağan biçimde devam edip etmediğinin istatistiksel yöntemlerle kontrol edilmesi; olağan dışı bir durum varsa bunun farkedilmesi ve sebeplerinin belirlenerek giderilmesi Kalite karakteristiklerindeki değişkenliğin sistematik olarak azaltılması
5 Kontrol diyagramı (şeması-control chart) Kontrol diyagramı, bir ürün veya prosesin özellik/lerini tanımlayan örnek istatistiğini zamana göre düzenli izlemeyi sağlayan çizelgedir. Kontrol kartlarında x eksenine paralel üç çizgi yer alır. En üstteki üst kontrol sınırı, ortadaki merkez çizgi ve alttaki alt kontrol sınırı olarak adlandırılır. Bu sınırlara olasılık kurallarına göre hesaplanmaktadır.
6 Değişkenlik çeşitleri Rasgele (şans veya kaynağı belirlenemeyen) değişkenlik nedeni Özel (kaynağı belirlenen) değişkenlik nedeni
7 Kontrol diyagramının yapısı Kontrol diyagramının sınırları 3 standart sapma aralığı temel alınarak oluşturulmaktadır. Kontrol diyagramında 3 standart sapma limitlerinin kullanılması, süreçte mevcut rasgele değişkenlik nedenlerinin % 99,7 olasılıkla kontrol sınırları içinde bulunacağı anlamına gelmektedir. Geri kalan % 0,3 olasılık özel değişkenlik nedenlerine karşılık gelmekte olup bu çok düşük bir olasılığı göstermektedir. Dolayısıyla 3 standart sapma sınırları değişkenliğin rasgele ve özel nedenlerin hangisi tarafından meydana geldiğinin belirlenmesinde kullanılmaktadır.
8 Kontrol diyagramı
9 Kontrol diyagramının temel elemanları ÜSS: Üst spesifikasyon sınırı ASS: Alt spesifikasyon sınırı AKS: Alt kontrol sınırı ÜKS: Üst kontrol sınırı MÇ: Merkez çizgi
10 Kontrol diyagramı hata türleri Kontrol diyagramında iki tip hata vardır: 1. Tip (α) hatası 2. Tip (β) hatası
11 Kontrol sınırları
12 Kontrol sınırlarının genelleştirmiş şekli
13 Prosesin kontrol dışı olma durumları En az bir noktanın kontrol sınırları dışında olması Ardışık 7 noktanın bir tarafta yer alması (MÇ-ÜKS veya MÇ-AKS arasında) Noktaların periyodik değişimi Ani değişme
14 En sık karşılaşılan kontrol dışı 3 durum 1. Kontrol limitleri DIŞINDAKİ noktalar 2. Koşan Yediler 3. Tesadüfi olmayan davranış
15 1. Kontrol limitleri DIŞINDAKİ noktalar Kontrol limitleri yanlış hesaplanmış ya da nokta diyagram üzerine kötü bir şekilde hesaplanmıştır Proses performansı bozulmaktadır. Örn: malzeme sertliği, değişen çalışma koşulları, aşınma vb. Ölçme sistemi değişmiştir
16 2. Koşan Yediler: ortalama değerin sürekli altında ya da sürekli üstünde birbirini izleyen 7 noktanın varlığı. Ölçme sistemi değişmiştir Proses bozulmuştur ve kontrol limitleri dışına çıkabilir (Takım aşınması, makine ayarının bozulması, mevsim etkileri, vb.) Proses düzelmiştir ve bu düzelmenin sürekliliğini sağlamak için nedenlerin soruşturulması gerekmektedir
17 3. Tesadüfi olmayan davranış: Kontrol limitlerine yakın noktaların tekrarlanması Değişken bir neden, ısrarla proses kalitesini değiştirmektedir (Makine, malzeme, işçilik vs.) Toplanan verilerde değişiklik yapılmıştır. Yanlış örnekleme yöntemi kullanılmaktadır (değişik proseslerden gelen ürünler örnek olarak alınmıştır) Kontrol limitleri yanlış hesaplanmış ya da yanlış işaretlenmiştir.
18 Kontrol diyagramlarını oluşturma adımları 1- Ön hazırlık Kullanım amacının belirlenmesi Değişkenlerin seçimi Örnek büyüklüğünün belirlenmesi Örnek alma yönteminin belirlenmesi Ölçme yöntemlerinin belirlenmesi Gerekli kayıt formlarının hazırlanması
19 Kontrol diyagramlarını oluşturma adımları 2- Diyagramların çizimi Ölçümlerin yapılması ve sonuçların kaydedilmesi Diyagram üzerine işlenecek değerlerin hesaplanması Merkez çizgi ve kontrol limitlerinin hesaplanması ve diyagramın çizilmesi Ölçülen ve hesaplanan değerlerin kaydı ve diyagram üzerine işlenmesi
20 Kontrol diyagramlarını oluşturma adımları 3-Sonuçların analizi - Diyagram üzerinde kayıt ve noktaların analiz edilmesi ve yorumlanması (prosesleilgili yorumlar) - Özel nedenlerin araştırılması, düzeltici önlemlerin alınması - Süreç yeterlilik analizlerinin yapılması - Merkez çizginin ve kontrol limitlerinin yeniden belirlenerek diyagramın revize edilmesi.
21 Kontrol diyagramlarının sınıflandırılması Kontrol diyagramları 3 sınıfta ele alınabilir: Niceliksel kontrol diyagramı Niteliksel kontrol diyagramı p (uygun olmayan oranı) kontrol diyagramı np (uygun olmayan birim sayısı) kontrol diyagramı c (uygun olmama sayısı) kontrol diyagramı u (birim başına uygun olmama sayısı) kontrol diyagramı Özel kontrol diyagramı Kabul kontrol diyagramı Modifiye edilmiş kontrol diyagramı Cusum (birikimli toplam) kontrol diyagramı EWMA (eksponansiyel hareketli ağırlıklı ortalama) kontrol diyagramı
22 Sayılabilir değişkenler için kontrol diyagramları Açık ve tartışmasız tanımlanmış hata kriterleri oluşturulmalı ve bu kriterlerin çalışanlara çok iyi öğretilmesi gerekir. Hataların bulunması temeline dayanır. Belirli miktarda hata oluşmadan olumsuz bir proses değişikliğinin varlığını hakkında uyarıda bulunmaz. Sadece oranları ve hatalı ürünlerin dağılımını gösterir. Proses hakkında doğru bilgi alabilmek için yüksek miktarda rassal numune alınmalıdır. (en az 50 bazen 100) Ölçülebilir değişkenler için kontrol diyagramları Hata kriteri öngörülen bir parametre veya boyut toleransının çiğnenmesidir. Hataların önlenmesi temeline dayanır. Hatalar görülmese bile olumsuz proses değişikliklerinin varlığı doğrultusunda uyarır. Dağılmanın büyüklüğünü ve yönünü gösterir. Sadece örnekleme amacıyla (genellikle beş adet) alınan numunelerle proses hakkında güvenilir yorum yapılmasına olanak verir.
23 Kontrol Diyagramlarının Faydaları 1- Proses performansının tartışılmasında kullanılan ortak bir dil sağlayarak iletişimi kolaylaştırır: Örneğin sürecin kontrol dışına çıkışı veya karalılığın bozulması diyagramı gören veya inceleyen her ilgili tarafından fark edilebilir. Bazı üretim tezgahlarında bu durumu atölye içinde duyurmak için tezgaha renkli bir plaka iliştirilebilir. Böylece atölye yöneticisinin, varsa tezgah ayarlayıcısının, bakım elemanın, kalite yöneticisinin ve diğer ilgililerin durumdan anında haberdar olmaları sağlanabilir. Operatörlere proseste her şeyin yolunda gittiğini kontrol etme olanağını vererek öz-kontrol durumu sağlamaya katkı yapar.
24 Bir operatörün öz-kontrol durumunda olması için operatöre şunlar sağlamalıdır: Operatörün kendisinden ne yapması beklendiğini bilmesi olanağı sağlar. Örneğin sınırları belirtilmiş kontrol diyagramı, teknik resim, şartname, numune parça vs. gibi vasıtalar bu şartı sağlar. Operatörün ne yaptığını bilme olanağı sağlar. Ölçü aletleri, mastarlar ve kontrol diyagramı operatöre yaptığı işin kalitesini izleme olanağı sağlar. Proseste bir sorun çıkması halinde operatöre ne yapması gerektiğini bilme olanağı sağlar. Örneğin bozulan ayarı bizzat düzeltmek, ayarcıyı yardıma çağırmak, yöneticiye haber vermek gibi. Eğer bunlar sağlanmazsa operatörün öz-kontrol durumunda olduğu söylenemez ve herhangi bir yetersizlik halinde sorumlu tutulamaz.
25 2- Kontrol diyagramları özel ve genel bozulma nedenlerinin tespit edilebilmesi olanağını sağlayarak, hangi sorunların çalışanlar tarafından ve hangilerinin yönetim tarafından çözüleceğini gösterir. Yönetim tarafından çözümlenebilecek sorunlar genellikle bir yatırım gerektirir. Söz konusu yatırım kararına yönetimi ikna etme açısından güçlü bir vasıtadır. 3- Bir proses istatistiksel olarak kontrol durumunda iken performansı ve kalite seviyesi tutarlı ve ön görülebilir bir durumdadır. Kontrol diyagramının devamlı ve sürekli kullanılması değişkenliği ve hata seviyesini daha da azaltarak sürecin verimliliğinin artışında önemli rol oynar.
26 4- Kontrol diyagramının limitleri sürecin doğal değişkenlik sınırlarıdır. Söz konusu sınırların toleranslar ile karşılaştırılması ilerdeki bölümlerde geniş olarak açıklandığı gibi sürecin yeterliliği hakkında karar verilmesini sağlar. 5- Kontrol diyagramları ayarlanan orta değerde ve değişkenlikte meydana gelen farklılıkları gösterebilme özelliğine sahiptir. Diyagram ile proseste istatistik kontrol durumu sağlandıktan sonra, daha uyumlu çıktılar elde etmek gibi sürecin iyileştirilmesi ile ilgili hedefler için de kullanılırlar.
27 6- Kontrol diyagramı proses performansı hakkında bilgi veren kalıcı bir belgedir. Proses performansındaki farklılıklar daha önceki kontrol diyagramları incelenerek proses performansındaki değişimin değerlendirilmesine olanak sağlar. 7- Kontrol diyagramlarının kullanılması ile kalitesiz mamul miktarı düşmekte, dolayısıyla kalitesizliğin maliyeti azalmakta, bunun sonucu olarak mamul maliyetleri düşmektedir.
İstatistiksel Süreç Kontrol KAZIM KARABOĞA
İstatistiksel Süreç Kontrol KAZIM KARABOĞA KALİTENİN TARİHSEL KİMLİK DEĞİŞİMİ Muayene İstatistiksel Kalite Kontrol Toplam Kalite Kontrol Toplam Kalite Yönetimi İSTATİSTİKSEL KALİTE KONTROL İstatistiksel
DetaylıBir ürün yada hizmetin belirlenen yada olabilecek ihtiyaçları karşılama yeterliğine dayanan özelliklerinin toplamıdır.
KALİTE KONTROL Kalite: Bir ürün yada hizmetin belirlenen yada olabilecek ihtiyaçları karşılama yeterliğine dayanan özelliklerinin toplamıdır. Kontrol: Mevcut sonuçlarla hedefleri ve amaçları kıyaslama
DetaylıProf.Dr.Nihal ERGİNEL Anadolu Üniversitesi
İSTATİSTİKSEL SÜREÇ KONTROLÜNE GİRİŞ Prof.Dr.Nihal ERGİNEL Anadolu Üniversitesi İstatistiksel Süreç Kontrolü Bir üretim/ hizmet sürecinin kontrol altında olup olmadığına karar vermek için kullanılan teknikler
DetaylıİSTATİSTİKSEL PROSES KONTROLÜ
İSTATİSTİKSEL PROSES KONTROLÜ ZTM 433 KALİTE KONTROL VE STANDARDİZASYON PROF: DR: AHMET ÇOLAK İstatistiksel işlem kontrolü (İPK), işlemle çeşitli istatistiksel metotların ve analiz sapmalarının kullanımını
Detaylıİstatistiksel Kalite Kontrol
İstatistiksel Kalite Kontrol İstatistiksel kalite kontrol (İKK) metodlarının sanayide geniş çapta uygulanması ile imalatın hızlanması, firenin azaltılması, maliyetlerin düşürülmesi ve kalitenin yükseltilmesi
Detaylıİstatistiksel Kalite Kontrol BBY 374 TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ 18 NİSAN 2014
İstatistiksel Kalite Kontrol BBY 374 TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ 18 NİSAN 2014 İstatistiksel kalite kontrol o Üretim ve hizmet süreçlerinin ölçülebilir veriler yardımıyla istatistiksel yöntemler kullanılarak
DetaylıKalite Geliştirmede İstatistiksel Yöntemler ve Six Sigma
Kalite Geliştirmede İstatistiksel Yöntemler ve Six Sigma - 1 Ödevler 5 er kişilik 7 grup Hayali bir şirket kurulacak Bu şirketin kalite kontrol süreçleri raporlanacak Kalite sistem dokümantasyonu oluşturulacak
DetaylıDokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü END Kalite Planlama ve Kontrol
Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü END 3618 - Kalite Planlama ve Kontrol Uygulama Çalışması-I Dr. Öğr. Üyesi Kemal SUBULAN Tarih: 12.04.2018 A Aşağıda yer alan
Detaylıİstatistiksel Proses Kontrol
İstatistiksel Proses Kontrol İstatistiksel Proses Kontrol Nedir? ü İstatistiksel proses kontrolü, üretim sürecinde kaliteyi ölçmek ve kontrol etmek için kullanılan endüstri standardı bir metodolojidir.
Detaylıİstatistiksel Süreç Kontrolu. Doç.Dr.Nihal ERGİNEL Anadolu Üniversitesi
İstatistiksel Süreç Kontrolu Doç.Dr.Nihal ERGİNEL Anadolu Üniversitesi İstatistiksel Süreç Kontrolü Bir üretim/ hizmet sürecinin kontrol altında olup olmadığına karar vermek için kullanılan teknikler bütünüdür.
DetaylıQuality Planning and Control
Quality Planning and Control END 3618 KALİTE PLANLAMA VE KONTROL Prof. Dr. Mehmet ÇAKMAKÇI Dokuz Eylül Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı 1 İstatistiksel Proses Kontrol Kontrol Kartları Kontrol
Detaylı4. HİSTOGRAM. Tolerans Aralığı. Değişim Aralığı HEDEF. Üst Spesifikasyon Limiti. Alt Spesifikasyon Limiti
4. HİSTOGRAM Nedir? Sınıflandırılmış verilerin sütun grafiğidir. Sütunların (sınıfların) genişliği sabit olup, bir veri sınıfını temsil etmektedir. Sütunların yüksekliği ise her bir veri sınıfına düşen
DetaylıKalite Yönetimi. Kabul Örneklemesi 11. Hafta
Kalite Yönetimi Kabul Örneklemesi 11. Hafta Parti Kabulünde Uygulanacak Yaklaşımlar Muayene uygulamamak % 100 muayene Örnekleme muayenesi Kabul Örneklemesi Yığından örnekler alınır, birimlerin belirli
DetaylıİSTATİSTİKSEL PROSES KONTROLÜ KONTROL GRAFİKLERİ ÇİZİMİ ÖRNEK ARAŞTIRMA
İSTATİSTİKSEL PROSES KONTROLÜ KONTROL GRAFİKLERİ ÇİZİMİ ÖRNEK ARAŞTIRMA ZTM 433 KALİTE KONTROL VE STANDARDİZASYON PROF: DR: AHMET ÇOLAK ÖRNEK ARAŞTIRMA ZİNCİR FABRİKASINDA UYGULAMA (Zeyveli, M. ve Selalmaz,
DetaylıİÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...
İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ... v GİRİŞ... 1 1. İSTATİSTİK İN TARİHÇESİ... 1 2. İSTATİSTİK NEDİR?... 3 3. SAYISAL BİLGİDEN ANLAM ÇIKARILMASI... 4 4. BELİRSİZLİĞİN ELE ALINMASI... 4 5. ÖRNEKLEME... 5 6. İLİŞKİLERİN
DetaylıTemel ve Uygulamalı Araştırmalar için Araştırma Süreci
BÖLÜM 8 ÖRNEKLEME Temel ve Uygulamalı Araştırmalar için Araştırma Süreci 1.Gözlem Genel araştırma alanı 3.Sorunun Belirlenmesi Sorun taslağının hazırlanması 4.Kuramsal Çatı Değişkenlerin açıkça saptanması
DetaylıTemel ve Uygulamalı Araştırmalar için Araştırma Süreci
BÖLÜM 8 ÖRNEKLEME Temel ve Uygulamalı Araştırmalar için Araştırma Süreci 1.Gözlem Genel araştırma alanı 3.Sorunun Belirlenmesi Sorun taslağının hazırlanması 4.Kuramsal Çatı Değişkenlerin açıkça saptanması
DetaylıAPQP/PPAP. Prof. Dr. Ali ŞEN
APQP/PPAP Prof. Dr. Ali ŞEN Ürün Kalite Planlama Döngüsü Geri besleme Değerlendirmesi ve Düzeltici Faaliyetler Planla ve Tanımla Ürün ve Prosesin Geçerli Kılınması Ürün Tasarımı ve Geliştirmesi Proses
DetaylıEğitimcilerin Eğitimi Bölüm 4:Belirsizlik Değerlendirmesi, Prosedürler ve Risk Analizi. Elif Özdemir , ANTALYA
Eğitimcilerin Eğitimi Bölüm 4:Belirsizlik Değerlendirmesi, Prosedürler ve Risk Analizi Elif Özdemir 22.02.2017, ANTALYA Sunum İçeriği Belirsizlik Değerlendirmesi Prosedürler Risk Analizi Belirsizlik Tanım:
DetaylıÖrneklem Dağılımları & Hipotez Testleri Örneklem Dağılımı
Örneklem Dağılımları & Hipotez Testleri Örneklem Dağılımı Ortalama veya korelasyon gibi istatistiklerin dağılımıdır Çıkarımsal istatistikte örneklem dağılımı temel fikirlerden biridir. Çıkarımsal istatistik
DetaylıÜNİTE:1. İstatistiğin Tanımı, Temel Kavramlar ve İstatistik Eğitimi ÜNİTE:2. Veri Derleme, Düzenleme ve Grafiksel Çözümleme ÜNİTE:3
ÜNİTE:1 İstatistiğin Tanımı, Temel Kavramlar ve İstatistik Eğitimi ÜNİTE:2 Veri Derleme, Düzenleme ve Grafiksel Çözümleme ÜNİTE:3 Ortalamalar, Değişkenlik ve Dağılma Ölçüleri ÜNİTE:4 Endeksler ÜNİTE:5
DetaylıİSTATİSTİK STATISTICS (2+0) Yrd.Doç.Dr. Nil TOPLAN SAÜ.MÜH. FAK. METALURJİ VE MALZEME MÜH. BÖLÜMÜ ÖĞRETİM ÜYESİ ÖĞRETİM YILI
İSTATİSTİK STATISTICS (+) Yrd.Doç.Dr. Nil TOPLAN SAÜ.MÜH. FAK. METALURJİ VE MALZEME MÜH. BÖLÜMÜ ÖĞRETİM ÜYESİ ÖĞRETİM YILI KONU BAŞLIKLARI :. İSTATİSTİĞE GİRİŞ. VERİLERİN DÜZENLENMESİ. MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ.
DetaylıİSTATİSTİK I KISA ÖZET KOLAYAOF
DİKKATİNİZE: BURADA SADECE ÖZETİN İLK ÜNİTESİ SİZE ÖRNEK OLARAK GÖSTERİLMİŞTİR. ÖZETİN TAMAMININ KAÇ SAYFA OLDUĞUNU ÜNİTELERİ İÇİNDEKİLER BÖLÜMÜNDEN GÖREBİLİRSİNİZ. İSTATİSTİK I KISA ÖZET KOLAYAOF 2 Kolayaof.com
DetaylıT.C. ESKİŞEHİR OSMANGAZİ ÜNİVERSİTESİ KONTROL GRAFİKLERİ. Prof. Dr. Nimetullah BURNAK Prof. Dr. A. Sermet ANAGÜN. Endüstri Mühendisliği Bölümü
1970 T.C. ESKİŞEHİR OSMANGAZİ ÜNİVERSİTESİ KONTROL GRAFİKLERİ Prof. Dr. Nimetullah BURNAK Prof. Dr. A. Sermet ANAGÜN Endüstri Mühendisliği Bölümü 1 Kontrol Grafiği UygulamaAdımları Kontrol edilecek uygun
DetaylıELYAF İŞLETMELERİNDE İSTATİSTİKSEL SÜREÇ KONTROLÜNÜN UYGULANMASI * An Application of Statistical Process Control in Polyester factory
ELYAF İŞLETMELERİNDE İSTATİSTİKSEL SÜREÇ KONTROLÜNÜN UYGULANMASI * An Application of Statistical Process Control in Polyester factory Tuğba ÇOLAK İstatistik Anabilim Dalı Fikri AKDENİZ İstatistik Anabilim
Detaylıstatistiksel Proses Kontrol -Uygulamalar -
statistiksel Proses Kontrol -Uygulamalar - Prof.Dr. Erhan Öner eoner@marmara.edu.tr Prof.Dr. Erhan Öner/PK Problemleri/2002-1/34 Kontrol Diyagramları Niceliksel (kantitatif) kalite özellikleri ile oluturulan
DetaylıOtomotiv Sertifika Programı
Otomotiv Sertifika Programı Otomotiv ana sanayi ve yan sanayinde kabul gören, geleneksel iş modelleri artık günümüzde uluslararası standartlar olarak zorunluluklar haline gelmiştir. Bu eğitimde birçok
DetaylıDENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ
DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Sınıf/Y.Y. Ders Saati (T+U+L) Kredi AKTS OLASILIK VE İSTATİSTİK FEB-222 2/ 2.YY 3+0+0 3 3 Dersin Dili Dersin Seviyesi
DetaylıBÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ
1 BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Gözlenen belli bir özelliği, bu özelliğe ilişkin ölçme sonuçlarını yani verileri kullanarak betimleme, istatistiksel işlemlerin bir boyutunu oluşturmaktadır. Temel
DetaylıGenel Katılıma Açık Eğitimlerimiz Başlıyor!
Genel Katılıma Açık Eğitimlerimiz Başlıyor! Mavi Akademi, bünyesinde barındırdığı yetki belgeleri ve alanında uzman akademisyenler, sektör tecrübesine sahip baş denetçiler ve uzmanlardan oluşan kadrosuyla
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık Ders 10: Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım Varyans analizi niçin yapılır? İkiden fazla veri grubunun ortalamalarının karşılaştırılması t veya Z testi ile yapılabilir. Ancak karşılaştırılacak
DetaylıÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ
ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ TEMEL KAVRAMLAR PARAMETRE: Populasyonun sayısal açıklayıcı bir ölçüsüdür ve anakütledeki tüm elemanlar dikkate alınarak hesaplanabilir. Ana kütledeki
DetaylıDers 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin
Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin Kitle ve Örneklem Örneklem Dağılımı Nokta Tahmini Tahmin Edicilerin Özellikleri Kitle ortalaması için Aralık Tahmini Kitle Standart Sapması için Aralık
DetaylıKALİTE SİSTEM YÖNETİCİSİ EĞİTİMİ
FMEA-HATA TÜRLERİ VE ETKİ ANALİZİ Tanımlama Mevcut veya olası hataları ortaya koyan, bu hataların yaratabileceği etkileri göz önünde bulunduran ve etkilerine göre hataları önceliklendirerek oluşmalarının
DetaylıİÇİNDEKİLER. BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1. BÖLÜM 2 Frekans Dağılımları 37
İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1 İstatistik 1 Yığın ve Örnek; Tümevarımcı ve Betimleyici İstatistik 1 Değişkenler: Kesikli ve Sürekli 1 Verilerin Yuvarlanması Bilimsel Gösterim Anlamlı Rakamlar
Detaylıİçindekiler. Ön Söz... xiii
İçindekiler Ön Söz.................................................... xiii Bölüm 1 İstatistiğe Giriş....................................... 1 1.1 Giriş......................................................1
DetaylıAykut GÜRKAN Makine Mühendisi
Aykut GÜRKAN Makine Mühendisi Bakım nedir? İşletmede faaliyetlerin yerine getirilebilmesi için her türlü makine, ekipman ve teçhizatın belirli kurallar çerçevesinde gözden geçirilmesi, kontrol edilmesi
DetaylıKARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005
KARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005 1 Karşılaştırma istatistiği Temel kavramlar: Örneklem ve evren:
Detaylı13. Olasılık Dağılımlar
13. Olasılık Dağılımlar Mühendislik alanında karşılaşılan fiziksel yada fiziksel olmayan rasgele değişken büyüklüklerin olasılık dağılımları için model alınabilecek çok sayıda sürekli ve kesikli fonksiyon
DetaylıMühendislikte İstatistiksel Yöntemler
Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler BÖLÜM 9 VARYANS ANALİZİ Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU 1 Varyans analizi niçin yapılır? İkiden fazla veri grubunun ortalamalarının karşılaştırılması t veya Z testi
DetaylıİSTATİSTİK. Bölüm 1 Giriş. Ankara Üniversitesi SBF İstatistik 1 Ders Notları Prof. Dr. Onur Özsoy 4/4/2018
İSTATİSTİK Bölüm 1 Giriş 1 Bu Bölümde Anlatılacak Konular Bir Yönetici Neden İstatistik Bilmeli? Modern İstatistiğin Gelişimi İstatistiksel Düşünce ve Yönetim Tanımsal ve Yargısal İstatistik Data Türleri
DetaylıYıldız Teknik Üniversitesi İnşaat Fakültesi Harita Mühendisliği Bölümü TOPOGRAFYA (HRT3351) Yrd. Doç. Dr. Ercenk ATA
Yıldız Teknik Üniversitesi İnşaat Fakültesi Harita Mühendisliği Bölümü Ölçme Hataları Ölçme Hatası Herhangi bir ölçme aleti ile yapılan ölçüm sonucu bulunan değer yaklaşık değerdir. Bir büyüklük aynı ölçme
DetaylıBKİ farkı Standart Sapması (kg/m 2 ) A B BKİ farkı Ortalaması (kg/m 2 )
4. SUNUM 1 Gözlem ya da deneme sonucu elde edilmiş sonuçların, rastlantıya bağlı olup olmadığının incelenmesinde kullanılan istatistiksel yöntemlere HİPOTEZ TESTLERİ denir. Sonuçların rastlantıya bağlı
Detaylıİç Tetkik Soru Listesi
Std. Mad. Soru 4.1 1 Kalite Yönetim Temsilciliği İçin Sorular Sorular E / H Bulgular Kalite Yönetim Sistemi için ihtiyaç duyulan prosesler, proseslerin sırası ve birbirleriyle etkileşimleri belirlenmiş.
DetaylıLean Excellence. 10.11.2009 Farba Kalite Bölümü / Yan sanayi Proses Denetimleri
10.11.2009 Farba Kalite Bölümü / Yan sanayi Proses Denetimleri 1 NUMUNE ONAYININ ALINMASI DOKUMANTASYONUN FARBA / PPAP GEREKLİLİKLERİNE GÖRE HAZIRLANMASI PROSES DENETİMİ (DENETİM SONUCU 80 PUAN) ÜRÜN ONAYI
DetaylıGösterge Yönetimi. Dr. Öğretim Üyesi Arda BORLU Kalite Yönetim Birimi
Gösterge Yönetimi Dr. Öğretim Üyesi Arda BORLU Kalite Yönetim Birimi İçerik Gösterge nedir, amacı, faydaları Gösterge sorumlusunun görevleri Gösterge yönetimi Gösterge / İndikatör Bir konunun sayısallaştırılması
DetaylıISO 15189 Akreditasyonunun Klinik Laboratuvarlara Etkisi
ISO 15189 Akreditasyonunun Klinik Laboratuvarlara Etkisi Dr.Ömer Güzel Biruni&Centro Laboratuvarları 18 EKİM 2014 MALATYA 21. Yüzyılda Laboratuvarların Geleceği Otomasyon, Konsolidasyon, Moleküler tanı,
DetaylıDokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü
Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü END 3618 Kalite Planlama & Kontrol Bölüm 3: İstatistiksel Proses Kontrol Metotları & Felsefesi Yrd. Doç. Dr. Kemal SUBULAN 20-22.02.2018
DetaylıĐSTATĐSTĐK. Okan ERYĐĞĐT
ĐSTATĐSTĐK Okan ERYĐĞĐT Araştırmacı, istatistik yöntemlere daha işin başında başvurmalıdır, sonunda değil..! A. Bradford Hill, 1930 ĐSTATĐSTĐĞĐN AMAÇLARI Bilimsel araştırmalarda, araştırmacıya kullanılabilir
DetaylıÖlçüm Sisteminin Analizi
Ölçüm Sisteminin Analizi (Measurement System Analysis) Prof. Dr. Nihal Erginel TOPLAM DEĞİŞKENLİK SÜREÇTEN KAYNAKLANAN DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜM SİSTEMİNDEN KAYNAKLANAN DEĞİŞKENLİK Süreç Değişkenlik Kaynakları
DetaylıBİYOİSTATİSTİK. Ödev Çözümleri. Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK Ödev Çözümleri Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr Ödev 1 Çözümleri 2 1. Bir sonucun
DetaylıİSTATİSTİK DERS NOTLARI
Balıkesir Üniversitesi İnşaat Mühendisliği Bölümü umutokkan@balikesir.edu.tr İSTATİSTİK DERS NOTLARI Yrd. Doç. Dr. Umut OKKAN Hidrolik Anabilim Dalı Balıkesir Üniversitesi İnşaat Mühendisliği Bölümü Bölüm
DetaylıHipotez Testleri. Mühendislikte İstatistik Yöntemler
Hipotez Testleri Mühendislikte İstatistik Yöntemler Hipotez Testleri Parametrik Testler ( z ve t testleri) Parametrik Olmayan Testler (χ 2 Testi) Hipotez Testleri Ana Kütle β( µ, σ ) Örnek Kütle b ( µ
DetaylıAltı Sigma Nedir? Uygulayan şirketlere çok belirgin finansal kazançlar sağlamıştır.
ALTI SİGMA NEDİR? Altı Sigma Nedir? 1980 lerin ortasında Motorola tarafından, Japon kalite fikirleri ve kontrol sistemlerinin süreçlerde uygulanması için geliştirilmiştir. Mevcut problemleri çözmek, altı
DetaylıYÖNETİM SİSTEMLERİ. Yönetim Sistemi Modelleri: Deming tarafından geliştirilen, Planla Uygula Kontrol Et Önlem Al
YÖNETİM SİSTEMLERİ Yönetim Sistemi Modelleri: Deming tarafından geliştirilen, Planla Uygula Kontrol Et Önlem Al kavramlarını içeren sürekli iyileştirme döngüsü ile uygulanır. YÖNETİM SİSTEMLERİ Şematik
DetaylıÖlçüm Sisteminin Analizi Measurement System Analysis. Dr. Nihal Erginel
Ölçüm Sisteminin Analizi Measurement System Analysis Dr. Nihal Erginel TOPLAM DEĞİŞKENLİK Süreçten kaynaklanan değişkenlik Ölçüm sisteminden kaynaklanan değişkenlik Süreç Değişkenlik Kaynakları Hammadde
DetaylıFREKANS VERİLERİ. Prof.Dr. Levent ŞENYAY III - 1
3 FREKANS VERİLERİ 3.1. Frekans Tablolarının Düzenlenmesi 3.2. Frekans poligonu 3.3. Frekans tablosu hazırlama 3.4. Frekans Histogramı 3.5. Frekans eğrisi tipleri 3.6. Diğer İstatistiksel Grafik Gösterimler
DetaylıNİTELİKSEL KONTROL GRAFİKLERİ
NİTELİKSEL KONTROL GRAFİKLERİ Prof. Dr. Nihal ERGİNEL Ölçülemeyen ancak hatalı / hatasız, geçer / geçmez, tekstil sektöründe leke sayısı, dokuma kaçağı vb nin analiz edilmesi için oluşturulan kontrol grafikleridir.
DetaylıÖRNEKLEME TEORİSİ 1/30
ÖRNEKLEME TEORİSİ 1/30 NİÇİN ÖRNEKLEME Zaman Kısıdı Maliyeti Azaltma YAPILIR? Hata Oranını Azaltma Sonuca Ulaşma Hızı /30 Örnekleme Teorisi konusunun içinde, populasyondan örnek alınma şekli, örneklerin
DetaylıOTOMOTİV SEKTÖRÜ ÖZEL İSTEKLERİ EĞİTİMLERİ ( APQP, FMEA, PPAP, SPC, MSA )
OTOMOTİV SEKTÖRÜ ÖZEL İSTEKLERİ EĞİTİMLERİ ( APQP, FMEA, PPAP, SPC, MSA ) EĞİTİM ADI Otomotiv Sektörü Özel İstekleri Eğitimleri EĞİTİMİN AMACI Kurum Ürün Çevriminde Otomotiv Sektörü İsteklerinin Mühendislik
DetaylıEvren (Popülasyon) Araştırma kapsamına giren tüm elemanların oluşturduğu grup. Araştırma sonuçlarının genelleneceği grup
Evren (Popülasyon) Araştırma kapsamına giren tüm elemanların oluşturduğu grup Araştırma sonuçlarının genelleneceği grup Evrendeğer (Parametre): Değişkenlerin evrendeki değerleri µ : Evren Ortalaması σ
Detaylıİstatistiksel Süreç Kontrolü Statistical Process Control (SPC) Dr. Musa KILIÇ
İstatistiksel Süreç Kontrolü Statistical Process Control (SPC) Dr. Musa KILIÇ KALİTE VE KALİTE KONTROLÜ Kalitenin Tanımı Kalite, kullanıma uygunluktur (Juran). Kalite, bir ürünün gerekliliklere uygunluk
DetaylıZaman Serileri. IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr. Hacer Güner Gören
Zaman Serileri IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr. Hacer Güner Gören Zaman Serisi nedir? Kronolojik sırayla elde edilen verilere sahip değișkenlere zaman serisi adı verilmektedir. Genel olarak zaman serisi,
DetaylıKURUM İMAJININ OLUŞUMUNDA KALİTE FAKTÖRÜ
Ünite 11 KURUM İMAJININ OLUŞUMUNDA Öğr. Gör. Şadiye Nur GÜLEÇ Bu ünitede, sponsorluk konusu işlenecektir. Uzun dönemde, kurum imajını etkileyen en önemli unsurlardan bir ürün kalitesi dir. Kalite, bir
DetaylıİSTATİSTİKSEL HATALAR VE ÖRNEKLEME HATASININ ÖLÇÜLMESİ
İSTATİSTİKSEL HATALAR VE ÖRNEKLEME HATASININ ÖLÇÜLMESİ Yrd.Dop.Dr. Şehamet Bülbül (*) 1.GÎRÎŞ Herhangi bir konuda kaıar vermek veya tahmin yapabilmek için o konu ile ilgili birimler incelenerek gerekli
DetaylıFarkındalılık ISO 9001 Kalite Yönetim Sistemi Eğitimi. Uygulama ve başarımın anahtarları
ISO 9001 Kalite Yönetim Sistemi Eğitimi Uygulama ve başarımın anahtarları 1 Genel Eğitim Hakkında Kalite ve Yönetim Sistemi Kavramlar ve amaçlar TKY ve Kalite Yönetim Sistemi Standart maddeleri Fayda sağlamanın
DetaylıANALİTİK YÖNTEMLERİN DEĞERLENDİRİLMESİ. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2004
ANALİTİK YÖNTEMLERİN DEĞERLENDİRİLMESİ Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2004 1 Laboratuvarlarda yararlanılan analiz yöntemleri performans kalitelerine göre üç sınıfta toplanabilir: -Kesin yöntemler
DetaylıNicel / Nitel Verilerde Konum ve Değişim Ölçüleri. BBY606 Araştırma Yöntemleri 2013-2014 Bahar Dönemi 13 Mart 2014
Nicel / Nitel Verilerde Konum ve Değişim Ölçüleri BBY606 Araştırma Yöntemleri 2013-2014 Bahar Dönemi 13 Mart 2014 1 Konum ölçüleri Merkezi eğilim ölçüleri Verilerin ortalamaya göre olan gruplanması nasıl?
DetaylıHipotez Testi ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI. Ders 4 Minitab da İstatiksel Çıkarım-I. Hipotez Testi. Hipotez Testi
ENM 52 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI Ders 4 Minitab da İstatiksel Çıkarım-I (Ortalamalar ve Oranlar İçin ) İstatistiksel Hipotezler İstatistiksel hipotez testi ve parametrelerin güven aralığı tahmini,
DetaylıKAĞAN YÜCEL KİMYA MÜHENDİSİ
ÇALIŞMA ve SOSYAL GÜVENLİK BAKANLIĞI İş Sağlığı ve Güvenliği Genel Müdürlüğü İŞ HİJYENİ LABORATUVARLARINDA MEVZUAT İLE KALİTE SİSTEMLERİ İLİŞKİSİ KAĞAN YÜCEL KİMYA MÜHENDİSİ ŞUBAT 2015 BİLGİLENİDRME TOPLANTISI
DetaylıRÜZGAR ENERJİSİ KAYNAĞI VE BELİRSİZLİK
4. İzmir Rüzgâr Sempozyumu // 28-30 Eylül 2017 // İzmir RÜZGAR ENERJİSİ KAYNAĞI VE BELİRSİZLİK Prof. Dr. Barış Özerdem İzmir Ekonomi Üniversitesi Havacılık ve Uzay Mühendisliği Bölümü baris.ozerdem@ieu.edu.tr
DetaylıANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM317 Mühendislik İstatistiği İSTATİSTİKSEL TAHMİN Prof. Dr. Nihal ERGİNEL
ANADOLU ÜNİVERSİTESİ ENM317 Mühendislik İstatistiği İSTATİSTİKSEL TAHMİN Prof. Dr. Nihal ERGİNEL İSTATİSTİKSEL TAHMİN Örnekten anakütle parametrelerinin tahmin edilmesidir. İki tür tahminleme yöntemi vardır:
DetaylıT.C. AĞRI İBRAHİM ÇEÇEN ÜNİVERSİTESİ KÜTÜPHANE VE DOKÜMANTASYON DAİRE BAŞKANLIĞI KAMU İÇ KONTROL STANDARTLARINA UYUM EYLEM PLANI 2016
T.C. AĞRI İBRAHİM ÇEÇEN ÜNİVERSİTESİ KÜTÜPHANE VE DOKÜMANTASYON DAİRE BAŞKANLIĞI KAMU İÇ KONTROL STANDARTLARINA UYUM EYLEM PLANI 2016 (HAZİRAN-ARALIK) YILI DEĞERLENDİRME RAPORU Üniversitemiz Kamu İç Kontrol
Detaylıkültürel değişim gayreti Kültürel değişim ğş
Altı Sigma Nedir? Mühendis ve istatistikçiler tarafından ürün ve proseslerin ince ayarını yapmak için kullanılan ileri derecede teknik bir yöntem Müşteri ihtiyaçlarını kusursuza yakın karşılama hedefi
Detaylıİçindekiler vii Yazarların Ön Sözü xiii Çevirenin Ön Sözü xiv Teşekkürler xvi Semboller Listesi xvii. Ölçme, İstatistik ve Araştırma...
İçindekiler İçindekiler vii Yazarların Ön Sözü xiii Çevirenin Ön Sözü xiv Teşekkürler xvi Semboller Listesi xvii BÖLÜM 1 Ölçme, İstatistik ve Araştırma...1 Ölçme Nedir?... 3 Ölçme Süreci... 3 Değişkenler
Detaylı2018 YILI BİRİNCİ SEVİYE AKTÜERLİK SINAVLARI İSTATİSTİK VE OLASILIK 29 NİSAN 2018
2018 YILI BİRİNCİ SEVİYE AKTÜERLİK SINAVLARI İSTATİSTİK VE OLASILIK 29 NİSAN 2018 Sigortacılık Eğitim Merkezi (SEGEM) tarafından hazırlanmış olan bu sınav sorularının her hakkı saklıdır. Hangi amaçla olursa
Detaylı3- KONTROL FAALİYETLERİ
3- KONTROL FAALİYETLERİ Standart Kod No Kamu İç Kontrol Standardı ve Genel Şartı Mevcut Durum Eylem Kod No Öngörülen Eylem veya Eylemler Sorumlu Birim veya Çalışma grubu üyeleri İşbirliği Yapılacak Birim
DetaylıDokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü
Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü END 3618 Kalite Planlama & Kontrol Bölüm 6: Nitelikler (Belirtiler) İçin Kontrol Kartları Yrd. Doç. Dr. Kemal SUBULAN (13-15).03.2018
DetaylıSac Metal Şekillendirme Süreçlerinde 3D Metroloji
GOM Workshop Sac Metal Şekillendirme Sac Metal Şekillendirme Süreçlerinde 3D Metroloji Burak ACUN 12 Nisan, 2017 Sac Metal Şekillendirme Süreçlerinde Kalite Kalıp İmalatı & Şekillendirme Sınır Seri kalite
DetaylıBÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ
1 BÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Gözlenen belli bir özelliği, bu özelliğe ilişkin ölçme sonuçlarını yani verileri kullanarak betimleme, istatistiksel işlemlerin bir boyutunu oluşturmaktadır. Temel sayma
Detaylı3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI
ÖNSÖZ İÇİNDEKİLER III Bölüm 1 İSTATİSTİK ve SAYISAL BİLGİ 11 1.1 İstatistik ve Önemi 12 1.2 İstatistikte Temel Kavramlar 14 1.3 İstatistiğin Amacı 15 1.4 Veri Türleri 15 1.5 Veri Ölçüm Düzeyleri 16 1.6
DetaylıMIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009
MIT OpenCourseWare http://ocw.mit.edu 14.30 Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009 Bu materyale atıfta bulunmak ve kullanım koşulları için http://ocw.mit.edu/terms sayfasını ziyaret ediniz.
DetaylıMerkezi Yığılma ve Dağılım Ölçüleri
1.11.013 Merkezi Yığılma ve Dağılım Ölçüleri 4.-5. hafta Merkezi eğilim ölçüleri, belli bir özelliğe ya da değişkene ilişkin ölçme sonuçlarının, hangi değer etrafında toplandığını gösteren ve veri grubunu
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık Örnekleme Planlar ve Dağılımları Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım İncelenen olayın ait olduğu anakütlenin bütünüyle dikkate alınması zaman, para, ekipman ve bunun gibi nedenlerden dolayı
DetaylıDoç.Dr. Özlem İpekgil Doğan Araş Gör. Mert Topoyan
Doç.Dr. Özlem İpekgil Doğan Araş Gör. Mert Topoyan Neden Süreç Yönetimi? Örgütlerin çoğu geleneksel olarak fonksiyonel temelde yapılandırılmıştır. Tüm çalışmalar bağlı olunan fonksiyon içinde başlatılmakta,
Detaylıİçindekiler KALİTE KONTROL KALİTE KALİTE GÜVENCESİ MUAYENE KALİTE KONTROL
İçindekiler KALİTE KONTROL... 1 İSTATİSTİKSEL KALİTE KONTROL... 2 1. İPK Uygulaması... 3 1.1. Çetele Tablosu/Veri Toplama... 5 1.2. Pareto Analizi... 6 1.3. Sebep-Sonuç/Balık Kılçığı Diyagramları... 8
DetaylıDENEY 0. Bölüm 1 - Ölçme ve Hata Hesabı
DENEY 0 Bölüm 1 - Ölçme ve Hata Hesabı Amaç: Ölçüm metodu ve cihazına bağlı hata ve belirsizlikleri anlamak, fiziksel bir niceliği ölçüp hata ve belirsizlikleri tespit etmek, nedenlerini açıklamak. Genel
DetaylıKİRİŞLERDE PLASTİK MAFSALIN PLASTİKLEŞME BÖLGESİNİ VEREN BİLGİSAYAR YAZILIMI
IM 566 LİMİT ANALİZ DÖNEM PROJESİ KİRİŞLERDE PLASTİK MAFSALIN PLASTİKLEŞME BÖLGESİNİ VEREN BİLGİSAYAR YAZILIMI HAZIRLAYAN Bahadır Alyavuz DERS SORUMLUSU Prof. Dr. Sinan Altın GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ
DetaylıNİCELİKSEL KONTROL GRAFİKLERİ
NİCELİKSEL KONTROL GRAFİKLERİ Prof. Dr. Nihal ERGİNEL Anadolu Üniversitesi X BİRİMLER VE HAREKETLİ DEĞİŞİM ARALIĞI KONTROL GRAFİĞİ X- Birimler Kontrol Grafiği n= birimlik örnekler alınır. Üretim hızı oldukça
DetaylıANADOLU ÜNİVERSİTESİ İST 213 OLASILIK DERSİ TANIMLAR VE VERİ SINIFLAMASI
ANADOLU ÜNİVERSİTESİ İST 213 OLASILIK DERSİ TANIMLAR VE VERİ SINIFLAMASI DOÇ. DR. NİHAL ERGİNEL TANIMLAR VE VERİ SINIFLAMASI Olasılık, ilgilenilen olay/olayların meydana gelme olabilirliğinin ölçülmesidir.
Detaylı1. Kozmetik Kongresi, 18-20 Subat 2011, Antalya. EGM DANISMANLIK HIZMETLERI www.egmdanismanlik.com
KOZMETĐKTE GMP UYGULAMALARI ĐYĐ ÜRETĐM TEKNIKLERI www.egmdanismanlik.com GMP Nedir? Personel, Eğitim ve Hijyen Tesis ve Alt Yapı Ekipmanlar Hammaddeler ve Ambalaj Malzemeleri Üretim Bitmiş Ürünler Kalite
DetaylıTekrarlanabilirlik. Sapma, Tekrarlanabilirlik, Tekrar yapılabilirlik, Kararlılık, Doğrusallık. Sapma
ÖLÇÜM SİSTEMİ ANALİZİ (MEASUREMENT SYSTEM ANALYSIS - MSA) Ölçüm Sistemi Varyansının Türleri Ölçüm sistemi hataları beş grupta ele alınır. Sapma Sapma, Tekrarlanabilirlik, Tekrar yapılabilirlik, Kararlılık,
DetaylıSuların Kimyasal Analizi ve İzlenmesi için Teknik Spesifikasyon Direktifi 2009/90/EC
SU YÖNETİMİ GENEL MÜDÜRLÜĞÜ ENVANTER VE İZLEME DAİRESİ BAŞKANLIĞI Suların Kimyasal Analizi ve İzlenmesi için Teknik Spesifikasyon Direktifi 2009/90/EC Bahar Ayşe AYDIN Aralık 2014 1 Sunum İçeriği 2009/90/EC
DetaylıFMEA. Hata Türleri ve Etkileri Analizi
FMEA Hata Türleri ve Etkileri Analizi 2007 FMEA Tanımı FMEA (HTEA), bir ürün veya prosesin potansiyel hatalarını ve bunların sonucu olabilecek etkilerini tanımlama, değerlendirme, potansiyel hatanın ortaya
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık KORELASYON ve REGRESYON ANALİZİ Doç. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım Bir değişkenin değerinin diğer değişkendeki veya değişkenlerdeki değişimlere bağlı olarak nasıl etkilendiğinin istatistiksel
DetaylıKestirim (Tahmin) Bilimsel çalışmaların amacı, örneklem değerinden evren değerlerinin kestirilmesidir.
Biyoistatistik 9 Kestirim (Tahmin) Bilimsel çalışmaların amacı, örneklem değerinden evren değerlerinin kestirilmesidir. Evren parametrelerinin kestirilmesi (tahmini) için: 1. Hipotez testleri 2. Güven
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık Ders 2: Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım İnceleme sonucu elde edilen ham verilerin istatistiksel yöntemler kullanılarak özetlenmesi açıklayıcı istatistiği konusudur. Açıklayıcı istatistikte
DetaylıDEVRE ANALİZİ LABORATUARI. DENEY 1 ve 2 İSTATİSTİK ÖRNEKLEME VE ÖLÇME HATALARI
DEVRE ANALİZİ LABORATUARI DENEY 1 ve 2 İSTATİSTİK ÖRNEKLEME VE ÖLÇME HATALARI DENEY 1: İSTATİSTİK ÖRNEKLEME 1- Açıklama Bu deneyin amacı; örnekleme tekniği ile istatistik analizinin nasıl yapıldığını açıklamaktır.
DetaylıQuality Planning and Control
Quality Planning and Control END 3618 KALİTE PLANLAMA VE KONTROL Prof. Dr. Mehmet ÇAKMAKÇI Dokuz Eylül Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı 1 Süreç ve Ölçüm Sistemi Yeterlilik Analizi I (Process
DetaylıTemel İstatistik. Y.Doç.Dr. İbrahim Turan Mart Tanımlayıcı İstatistik. Dağılımları Tanımlayıcı Ölçüler Dağılış Ölçüleri
Temel İstatistik Tanımlayıcı İstatistik Dağılımları Tanımlayıcı Ölçüler Dağılış Ölçüleri Y.Doç.Dr. İbrahim Turan Mart 2011 DAĞILIM / YAYGINLIK ÖLÇÜLERİ Verilerin değişkenlik durumu ve dağılışın şeklini
Detaylı