Kalite Geliştirmede İstatistiksel Yöntemler ve Six Sigma

Transkript

1 Kalite Geliştirmede İstatistiksel Yöntemler ve Six Sigma - 1

2 Ödevler 5 er kişilik 7 grup Hayali bir şirket kurulacak Bu şirketin kalite kontrol süreçleri raporlanacak Kalite sistem dokümantasyonu oluşturulacak Gruplar en geç 29 Mart tarihine kadar mail atmalı - 2

3 İstatistiksel Kalite Kontrol Üretim ve hizmet süreçlerinin ölçülebilir veriler yardımıyla istatistiksel yöntemler kullanılarak izlenmesi, kontrol edilmesi İzleme, kontrol etme ile üretim sırasında ortaya çıkabilecek bozuklukların önceden tahmin edilerek buna göre düzeltici önlemlerin alınması - 3

4 İstatistiksel Kalite Kontrolün Önemi Üretim maliyetlerinin düşürülmesi İşgücü verimliliğinin artırılması Tüketicinin korunması - 4

5 Ortaya Çıkışı Artan tüketici ihtiyaçları Genişleyen üretim hacmi Küresel rekabet - 5

6 Ne Amaçla Yapılır? Üretim sürecinin ve üretim sonunda elde edilen ürünün kalitesini ölçmek Süreç/Proses kontrolü Ürünün üretimi aşamasında yapılan kalite kontrol Üretimde kalite kontrolü Kontrol grafikleri Ürün kontrolü İthalat/ihracat Kabul örneklemesi - 6

7 Süreç Kontrolünde Değişken Türleri Nicel Üretimleri makinayla yapılan vidaların uzunluklarının ölçülmesi Nitel Ampullerin kusurlu olup olmamasının ölçülmesi - 7

8 Kullanılan İstatistiksel Yöntemler Histogram Kontrol Tablosu Pareto Analizi Hata Yoğunluk Diyagramı Kontrol Grafikleri - 8

9 Kabul Örneklemesi Bir parti üründen rasgele alınan örneklerin incelenmesi ile o parti ürünün durumu hakkında karar verebilmek için kullanılan örnekleme yöntemi Karar kabul ya da red - 9

10 Neden Kabul Örneklemesi? Tüm evren üzerinden inceleme yapmak, Ürüne zarar verir Yüksek maliyetlidir Çok zaman alır - 10

11 - 11

12 Kabul Örneklemesi Türleri Tek aşamalı örnekleme planı İki aşamalı örnekleme planı Çok aşamalı örnekleme planı Ardışık örnekleme planı - 12

13 Tek Aşamalı Örnekleme Planı N: Partideki ürün sayısı n: Örnekteki ürün sayısı c: Örnekte kabul edilebilir kusurlu ürün sayısı k: Kusurlu ürün sayısı - 13

14 İki Aşamalı Örnekleme Planı Tek aşamalıya benzer İki farklı örnekleme - 14

15 Çok Aşamalı Örnekleme Planı - 15

16 Ardışık Örnekleme Planı - 16

17 Kontrol Grafikleri Üretimden belirli ve eşit zaman aralıklarında alınan örneklerden elde edilen ölçüm değerlerinin zaman içerisinde gösterdikleri değişimlerin grafiği Verilerin türüne göre, Nicel kontrol grafikleri Nitel kontrol grafikleri - 17

18 Kontrol Grafikleri - II - 18

19 Kontrol Grafikleri - III - 19

20 Kontrol Grafiklerinin Bileşenleri Merkez Hattı/Orta Çizgi (MH/OÇ) Kontrolün hedef değerini gösterir Kontrol sınırları Kontrol alanını gösterir Üst kontrol sınırı (ÜKS) (+3σ) Alt kontrol sınırı (AKS) (-3σ) Simetrik - 20

21 Six Sigma Σ / σ nedir? Standart sapma - 21

22 Six Sigma Normal Dağılım Normal dağılım modeli oluşturabilen süreçte, gözlenen değerlerin %99,7'sinin kontrol sınırlarının içinde yer alması beklenir. Süreçte gözlenen değerlerin kontrol limitlerinin dışına düşme olasılığı %0,3 tür. - 22

23 Süreç Performansı Müşteri pizzasının erken teslim edilmesini ister Peki ya ortalama teslimat süresi 23 dakika ise?? Teslim performansı iyi midir? Müşteriler hizmetten memnun mudur? - 23

24 Ortalama Yeterli Mi? - 24

25 Sigma Ölçeği * DPMO: Milyonda bir hata sayısı - 25

26 Kontrol Grafiği Oluşturma Adımları İncelenecek olan kalite özelliği belirlenir Hangi kontrol grafiğinin kullanılacağı belirlenir Uygun bir örnekleme yöntemi ile örneklem seçilir ve bu örneklemden incelenen kalite özelliğine ilişkin ölçüm değerleri kaydedilir Ortalama ve standart sapma hesaplanarak, merkez çizgisi ile alt ve üst sınırlar belirlenir (six sigma) Kontrol sınırlarının dışındaki ölçümler saptanır Bu ölçümlerin kontrol sınırlarının dışına çıkma (kusurlu/hatalı olma) nedenleri araştırılıp, uygun önlemler alınır - 26

27 Örnek 1 Bir buzdolabı üretim süreci Örneklem, n=20 Her bir buzdolabına ilişkin yüzey hata sayıları Kontrol grafiği türü: Birim başına kusur sayısı grafiği Nitel/nicel? - 27

28 Örnek 1 Buzdolabı no Yüzey hatası Buzdolabı no Yüzey hatası

29 Örnek 1-29

30 Örnek 1-30

31 Örnek 2 Sıcak daldırma yöntemi ile galvaniz kaplama yapan bir firma Üretilen parçaların galvaniz kalınlıkları için saatte 1 kez ölçüm Her ölçümde parça yüzeyinden farklı noktalardan 3 adet tekil ölçüm Min. 50, maks. 100, hedef 75 Nitel/nicel? - 31

32 - 32

33 Örnek 2-33

34 Örnek 2 Kontrol grafiklerine göre ölçümlerin hiçbiri beklentilerin (min. 50, maks. 100) dışında değil Son 6 saatlik ölçümün sürekli olarak alt sınıra yaklaşması dikkat çekici 1 veya 2 saat sonra sınırların dışına çıkılacağı öngörüsü Yapılması gereken? Neyin yanlış gittiği araştırılıp, hatalı üretimin önüne geçilmeli - 34

35 İstatistiksel Kalite Kontrolde Başarısızlık Nedenleri Veri toplama tekniklerinin yetersizliği Veri iletiminden doğan hatalar Hatalı matematiksel işlemler Verilerin gerçek dışı olması Uygun istatistiksel tekniklerin kullanılmaması Deneyimsiz kişilerin yaptıkları yanlışlar Anormal değerlerin kullanılması - 35

36 Kaynakça Işığıçok, E. (2012). Toplam kalite yönetimi bakış açısıyla istatistiksel kalite kontrol. Bursa: Ezgi Kitabevi. TÜİK. (2011). İstatistiksel kalite kontrol: Sorularla resmi istatistikler dizisi. TÜİK: Ankara. Yıldız, M.S. (2014). Six sigma ya giriş. giris?qid=71e18bb1-38cd-4135-a4a8-387a93c5a84c&v=default&b=&from_search=

37 Kalite Geliştirmede İstatistiksel Yöntemler ve Six Sigma - 37