belirlenmesine ve çözülmesine yönlendirmek, kolaylaştırmak ve sistematik bir yaklaşımla bu bilgi ve verileri değerlendirmek
|
|
- Su Cihan
- 8 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 7 KALİTE ARACI
2 7 KALİTE ARACI Kalite araçları olarak adlandırılan araçlar özellikle uygulama sürecinde ortaya çıkan ve/veya çıkabilecek problemlerin; belirlenmesine ve çözülmesine yönelik bilgi ve veri üretimini yönlendirmek, kolaylaştırmak ve sistematik bir yaklaşımla bu bilgi ve verileri değerlendirmek amacına yönelik olarak tasarlanmışlardır. Kalite araçları planlama ve üretim faaliyetlerine değişik kullanım amaçları çerçevesinde kullanılabilir özelliktedirler. Bütün bu kalite araçlarında beyin fırtınası yönteminden yararlanılır.
3 İÇERİK Akış Diyagramları Histogramlar Pareto Analizi Sebep Sonuç Diyagramı Kontrol Kartları Veri Toplama Dağılım Diyagramları
4 AKIŞ DİYAGRAMLARI Akış diyagramı, bir faaliyetin, ürünün ve/veya prosesin gerçekleştirilmesinde takip edilen adımların ucuca eklenmesiyle faaliyetin, ürünün ve/veya prosesin oluşum evrelerini sıralı olarak görüntüye getirmeye yarayan bir kalite aracıdır. Bir faaliyetin, ürünün ve/veya prosesin akışı, bu işin gerçekleşmesi için gerekli olan adımların basit, anlaşılır ve doğru bir şekilde birbirine eklenmesi ile şeffaf ve herkes tarafından anlaşılır hale gelir. Sistemin anlaşırlığını sağlayan akış diyagramları, problemlerin çözümüne yönelik çalışmalarda ilk başvurulan araçlardandır.
5 AKIŞ DİYAGRAMLARI Akış diyagramları, gerçekleştirilen faaliyetin tanımlanması ile faaliyetin kontrolüne olanak sağlar. Yapılan işin anlaşılabilmesi için, akış diyagra- mında sistemi tanımlayan ifadeler açık ve seçik olmalı ve bütün detayları içermelidir. Bütün bunlar da akış diyagramlarının hazırlanması işlemi ile doğru kişilerin ilgilenmesi gereğini ortaya çıkarır.
6 Akış diyagramlarının hazırlanmasında aşağıdaki gerekler yerine getirilmelidir: Aktiviteler, kararlar, dökümanlar ve iletişimle ilgili işlemlerin türü belirlenmelidir. Girdi ve çıktı dökümanlar ile iletişimle ilgili işlemlerin türü belirlenmelidir. Sorumluluklar, yerleşim düzeni ve müşteri tedarikçi ilişkileri ortaya konmalıdır. Geçiş ve proses süresi ile ilgili gerçek değerler ve tahminler yapılmalıdır. Maliyetler ve katma değerler belirlenmelidir. Potansiyel veriler oluşturulmalıdır. Potansiyel veri gereksinimleri ve kalite geliştirme olanakları tanımlanmalıdır.
7 Akış diyagramlarının hazırlanmasında ortak bir dil oluşturmaya yönelik olarak çeşitli semboller kullanılmaktadır. Akış diyagramları değişik amaçlar ve kapsamları çerçevesinde beş ayrı türde uygulanabilir: Makro akış diyagramları Dikey akış diyagramları İş akış diyagramları Geliştirme akış diyagramları Proses akış diyagramları
8 Akış Diyagramlarının oluşturulmasında kullanılan temel sembol örneklerinden bazıları
9 PROBLEM ÇÖZÜMÜNDE İZLENMESİ GEREKEN AŞAMALARI ORTAYA KOYAN AKIŞ DİYAGRAMI Makro Akış Diyagramları: Prosesteki aktiviteleri sıralı bir şekilde gösteren akış diyagramlarıdır. Yukarıdan aşağı düzenlenebildiği gibi soldan sağa doğruda düzenlenebilir.
10 İş Akış Diyagramları: Etkileşimlerin düzeninin ve bilgi veya iş akışını göstermenin yanı sıra aktivitelerin oluşum sırasını da gösteren akış diyagramlarıdır.
11 Geliştirme Akış diyagramları: Proseste gerçekleşen aktivitelerin yanısıra sorumluluk, karar verme ve görev oluşturmaya yönelik bilgileri de içeren bireyler ve bölümler arası etkileşimlerin göstergesi olan iletişimlerin görüntülenmesini sağlar. Ayrıca geliştirme akış kullanımı ile; Proseslerin anlaşılırlığı basitleşir. Sorumluluk ve yerleşim ile ilgili aktiviteler belirginleşir. Gelişmelerin izlenmesi, proses süresinin tanımlanması ve geliştirme potansiyellerinin yorumlanabilmesi sağlanır. Tedarikçi müşteri ilişkileri ve organizasyon arasındaki yatay bağlantılar görüntüye getirilir. Tekrar işleme ve düzeltici önleyici faaliyet isteyen hata noktaları, değişimin ilk kaynağı ve değersiz adımlar ortaya çıkarılır.
12 Proses Akış Diyagramları: Proses akış diyagramları, proses geliştirme sürecinde proses tasarımına katkı sağlarken yeni ürün ve servislerin planlanmasına yönelik uygulamalara da temel veri oluşturmayı sağlar.
13 Dikey Akış Diyagramları: Prosesteki esas adımları göstermeye yönelik olarak hazırlanan akış diyagramlarıdır. Dikey akış diyagramlarında esas adımı belirlemek amacıyla adım sayısı 7 ile sınırlandırılır ki bunlarda genellikle katma değer oluşturan adımlardır.
14 HİSTOGRAMLAR Histogramlar, veri dağlımları görsel olarak gözönüne koyabilme amacıyla süreklilik gösteren verilerin basit bir istatistiksel diyagram yoluyla ortaya konmasıdır. Veriler ne denli fazla olursa elde edilecek olan dağılımın resmi de o denli açık ve anlaşılır olacaktır. Histogramlar genellikle boyut, ağırlık, sıcaklık gibi ölçülebilir özelliklerin ölçümünden elde edilen verilerin, yani çok sayıdaki gözlemin dağılımını ve belirli bir zaman içindeki değişkenliğini görüntülemekte kullanılır. Bu değişkenliğin yorumlanmasıyla nedenlerin ortadan kaldırılmasına yönelik çalışmaların geliştirilmesine katkı sağlanır.
15 HİSTOGRAMLAR Histogramlar prosesi kontrol altında tutmada faydalanılabilecek en önemli araçlarından biridir. Histogramların oluşturulmasında ortalama, mod medyan, dağılım aralığı, sınıf sayısı, standart sapma gibi istatistiksel büyüklüklerden yararlanılır. Histogramların yorumlanması ile gerek görsel, gerekse sayısal değerler kullanılarak prosesin değişkenliğinin değerlendirmesine yönelik çok verimli sonuçlar elde edilir.
16 Histogramların oluşturulmasında izlenmesi gerekli adımları ve önemli noktaları özetlemek gerekirse: En az 50 ölçüm değeri veri olarak alınmalıdır. En büyük değerle en küçük değer arasındaki farktan oluşan dağılım aralığı uygun sınıf sayısına bölünmelidir. ( K=sınıf sayısı, n=veri sayısı) Bu çerçevede bir çetele diyagramı oluşturularak frekanslar belirlenmelidir. Frekanslara bağlı tekrarlanmaların çubuk diyagramına dönüştürülmesi yatay eksene ölçüm aralıklarının yerleştirilmesi ve mutlak frekans (mut H) değerlerinden göreceli frekans (gör H) değerlerine aşağıdaki bağıntı yardımı ile geçilmelidir.
17 HİSTOGRAMLAR
18 HİSTOGRAM TÜRLERİ histoğramların yorumlanması: Tanımı:Frekans merkeze yakın yerlerde yüksektir. Şekilsel olarak simetrik olup kenarlara doğru derece derece azalır. Değerlendirme:Normal dağılım sözkonusudur.
19 histoğramların yorumlanması: Tanımı:Frekans merkeze yakın yerlerde yüksek kenarlara doğru düzensiz biçimde azalmaktadır. Değerlendirme:Kolon genişliğinin doğru hesaplanıp hesaplanmadığı ve verileri toplayan operatörün ölçek okuma alışkanlıkları kontrol edilmelidir.
20 histoğramların yorumlanması: Tanımı:Histogramın ağırlıklı ortalaması merkezin solunda (sağında) dır. Frekans sol (sağ) taraftan sağ (sol) tarafa doğru derece derece azalmaktadır. Değerlendirme:Bu tip ancak alt limit (üst limit) teorik olarak ya da standartlarca sınırlandırıldığında, ya da belli bir değerin altına düşmediğinde görülür. Ayrıca, impurite miktarı % olduğunda ya da hatalı ürün ya da hatalı sayı sıfıra yakın olduğunda görülebilinir.
21 histoğramların yorumlanması: Tanımı:Histogramın ağırlıklı ortalaması merkezin en soluna (sağına) yakındır. Uçurumu andıran sol (sağ) taraftaki eğim sağ (sol) tarafa doğru derece derece azalır. Değerlendirme:Bu tip histogramlar standart dışı değerlerin seçilerek kullanılmaması durumunda görülür. Yanlış ölçüm yapılıp yapılmadığı, ölçümlerin yeterliliği, ölçüm hataları olup olmadığı kontrol edilir.
22 histoğramların yorumlanması: Tanımı:Frekans dağılım aralığı boyunca fazla değişmemektedir. Değerlendirme:Dağılımları birbirinden farklı sözkonusu olduğunda bu tip bir histogramlarla karşılaşılır. Veriler yeniden gruplandırılarak yeni histogramlar oluşturulmalıdır.
23 histoğramların yorumlanması: Tanımı:Frekans dağılım aralığının merkezinde az kenarlarında ise fazladır. Değerlendirme:Ağırlıklı ortamaları farklı iki dağılım karıştığında görülür. Örneğin: Ekipmanlar, malzemeler farklı olduğunda.
24 histoğramların yorumlanması: Tanımı:Normal dağılım gösteren bir histogramın sağında veya solunda ada görünümlü bir sıklık görülür. Değerlendirme:Verilerin doğru gruplandırılmaması sonucunda bu tip diyagramlar görülür. Geçmiş dönem verileri incelenerek proseste ölçümlerde bir hata olup olmadığı kontrol edilmelidir.ayrıca, başka bir prosese ait verilerin karışıp karışmadığı kontrol edilmelidir.
25 PARETO ANALİZİ Pareto diyagramı, bir problemin önemli sebeplerini daha az öneme sahip olan sebeplerden ayırdetmekte kullanılan bir çubuk diyagramıdır. Bu diyagram giderek azalan bir düzende bilgi verir. Pareto diyagramı aynı zamanda takım çalışması için önemli problemlerin belirlenmesinde kullanılan bir araçtır. Pareto analizi ilk defa İtalyan ekonomist Wilfredo Pareto tarafından kullanılmıştır. Problemlerin nedenleri genellikle pareto prensibine uygundur. Pareto prensibi; problemlerin büyük bir kısmının genellikle birbiri ile bağlantılı az sayıdaki ancak baskın (dominant) nedenden kaynaklandığını ifade eder. "80/20 kuralı" olarak da adlandırılan bu kalite aracı, "problemin %80 lik kısmına
26 PARETO ANALİZİ %20 lik aktivitenin neden olması ve bu önemli %20 lik payın üzerinde yoğunlaşılması" anlamına gelmektedir. Pareto analizinin faydaları şöyle sıralanabilir: Problem üstünde en önemli etkiye sahip olan faktörü belirlemek Problemleri listelemek yada sebepleri tablolamak ve her biri için oluşan hata sayısını saptamak Önem sırasına göre tablo oluşturmak Listedeki toplam hata sayısını belirlemek Her bir problemin gösterdiği % oranlarını hesaplamak Herhangi bir takım çalışmasında ortak bir karar almak ya da bir yolda birleşmek
27 PARETO ANALİZİ Pareto diyagramının oluşturulmasında dikkat edilmesi gerekli noktaları da göz önüne alarak izlenmesi gereken adımları aşağıdaki şekilde sıralamak olasıdır. Çalışan problemler veya prosesler seçilmelidir. Bölünebilir verilerde kategorilerin türü doğru olarak belirlenmelidir. Yatay eksende % oranı, düşey eksende aktivite yada sebebin gösterildiği diyagram oluşturulmalıdır. Yatay eksen eşit aralıklara bölünerek her çubuk değişik kategorileri ifade edecek şekilde tanımlamalıdır.
28 PARETO ANALİZİ En sık tekrarlanan kategori en solda yer alacak şekilde ve azalan genlikte sağa doğru daha düşük frekanslı kategorilerle devam edilmelidir. Kolay tanımlama için her çubuğu adlandırmakta fayda vardır. Diyagramın anlamlı bir başlıkla sunumu önemlidir.eğer pareto önemsizlikleri önemlilerden ayırmıyorsa verilerin değişik kategorilere ayrılması gereklidir.
29 Pareto diyagramı
30 SEBEP-SONUÇ (BALIK KILÇIĞI) DİYAGRAMLARI Sebep-sonuç diyagramları problem çözme ve proses geliştirmede çalışan takımların en çok kullandıkları kalite araçlarından birisidir. Görünüşünden dolayı balık kılçığı ve/veya 1943 yılında bu aracı ilk geliştiren kişi olan Tokyo Üniversitesi profesörlerinden Kaoru Ishikawa nın adıyla Ishikawa diyagramı olarak da adlandırılır. Sebep-sonuç diyagramı, tanımlanan proses- lerde söz konusu problemler veya geliştirme fırsatları ile öngörülen sebepler arasındaki bağların doğru ve eksiksiz olarak ortaya çıkarılmasına olanak verir. Bu aracın amacı, problemlerin ve/veya proseslerin anlaşılırlığını farklı bir bakış açısı ile ele almaktır. Sebep-sonuç diyagramları ile
31 SEBEP-SONUÇ DİYAGRAMLARI prosesteki her adım için veya her problem için genel sebeplerden yola çıkarak en ufak detaya inilir ve sebebin ortaya çıkarılması için temel bilginin ortaya konmasına olanak verir. Sebep-sonuç diyagramı temelde sebep ve sonuç olmak üzere iki kısımdan oluşur. Başarılı bir sebep-sonuç diyagramı analizi için şu yollar izlenmelidir: Problem üzerindeki tüm sebepler mümkün olduğunca göz önünde bulundurulmalıdır. Belirtiler yerine nedenler veya etkiler üzerinde çalışılmalıdır. Sorunla ilgili açıklamanın tatminkar olmasına dikkat edilmelidir. Nedenlerin belirlenmesinde mümkün olduğunca çok akış diyagramları kullanılarak çalışmaya özen gösterilmelidir.
32 SEBEP-SONUÇ DİYAGRAMLARI Sebep-sonuç diyagramları kullanılarak elde edilecek yararlar da şöyle sıralanabilir: Bu diyagram bir takım aracıdır: İnsanları birarada çalışmaya teşvik eder. Problemlerin potansiyel nedenlerinin eksiksiz listesini çıkarabilmeye olanak sağladığından dolayı eşi bulunmaz bir kalite aracıdır. Problemin gerçek sonucuna ulaşabilmek açısından veri toplanmasını yönlendirir. Çizilen diyagram, insanların çeşitlilik üzerine düşünmelerini sağlar. Belirli bir amaca ulaşmak için yapılan araştırmalarda bir yönetim aracı olarak da kullanılabilir.
33 Bu araç yardımıyla problem veya işlem içinde yer alan her konunun ele alınması mümkün olup sorunların çözümüne doğrudan ve hızlı katkı sağlanır. Önemli olan sonuca etki eden sebepleri doğru belirlemek ve sınıflandırmaktır. Bunun içinde takımın konu ile ilgili uzmanlardan oluşması şarttır. Sebep sonuç diyagramlarına iki örnek sizler için özel olarak oluşturulmuş ve faydanıza sunulmuştur.
34 Diyagram oluşturulurken bir kutu içerisinde problem (etki) yer alacak şekilde ana kılçık çizilir. Bu ana kılçığa temel kılçıklar olarak 5M (Man, Machine, Medium, Material, Method) veya daha uygun olanları yerleştirilir. Beyin fırtınası veya diğer analiz yöntemleri kullanılarak bu temel faktörlere etki eden ikincil, üçüncül,...faktörler, parametreler, yani etkili sebepler bulunur ve uygun yerlere yerleştirilir. Her kılçık veya sebep birçok alt kılçıklara veya alt alt kılçıklara sahip olabilir. Son yıllar itibarıyla 5M, 7M e doğru bir gelişme göstermekte olup diğer 2M de Management (yönetim) ile Measurability (ölçülebilirlik)tir.
35
36
37 KONTROL KARTLARI Herhangi bir proseste üretilen ürünler birbirlerine tamamen benzemezler, bir değişkenlik sözkonusudur. Bu değişkenliği gözlemlemek için kalite araçlarından biri olan kontrol kartlarına ihtiyaç duyulur. Bu araç, sürecin hem stabilitesini hem de yeterliliğini belirlemede yardımcı olur. Kontrol kartları, temelde kontrol limitlerinden ve orta hat çizgisinden oluşur. Orta hat çizgisi, alt grup değerlerinin ortalamasını temsil eder ve kalın çizgi ile belirtilir.kontrol limitleri ise kesikli çizgilerle toleransları belirtecek şekilde orta hat çizgisinin alt ve üst tarafına yerleştirilir.
38 KONTROL KARTLARI Kontrol kartları niteliksel ve niceliksel özellikler bakımından ikiye ayrılır. Niteliksel kontrol kartları ürünün geçer / geçmez, iyi / kötü diye sınıflandırılmasına dayalı olan kontrol kartlarıdır. Niceliksel kontrol kartları ise, belli bir karakteristiğin ölçü değerlerine dayanır. Bu ölçü değerleri çap, uzunluk, yüzey pürüzlülüğü vb.olabilir. Kontrol kartlarının oluşturulması ve kullanımı son derece basit olmakla beraber bir takım temel istatistiki bilgileri gerektirir. Bu istatistiki bilgiler istatistiksel proses kontrolü olarak tanımlanan kalite tekniğinin temelini oluşturur.
39 KONTROL KARTLARI
40 VERİ TOPLAMADA EN ETKİN VE VERİMLİ ARAÇ: ÇETELE DİYAGRAMI İş yoğunluğu bakımından çok yüklü işletmelerde eğer verileri toplamada uygun bir yöntem kullanılmazsa, bu veriler proses içinde kolaylıkla kaybolabilir ve çalışanların proses üzerinde yaptıkları müdahaleler verimli olmaktan çıkar. Bunun için çalışanların, işletmedeki operasyonlar sırasında verilerin nasıl toplandığını çok iyi bilmeleri ve özümsemeleri gerekmektedir. Veri toplama ve toplanan bu verileri işler hale sokmak en basit operasyon adımı için bile büyük önem taşır. Bir çetele diyagramı tablo formatında olup bugüne kadar basitliği ve ifade yeteneği ile özellikle ön plana çıkmış bir veri toplama aracıdır.
41 ÇETELE DİYAGRAMI Bu araç yardımıyla operasyon adımları hakkında kısa, net ve öz veri toplama imkanı doğar. Bir çetele diyagramı hazırlarken, bunu hazırlayan kişinin unutmaması gereken en önemli nokta verilerin bir karara varmak amacıyla toplan- dığıdır. Veriler tek başlarına hamdır ve koordine edilmemiştir. Bu şekildeki veriler hiçbir işe yaramaz. Ancak, veriler karar verebilme amacı güdülerek organize edilir ve gruplandırılırsa o zaman işe yarar hale gelirler. Bunun için de çetele diyagramı hem veri toplamada kolaylık sağlayacak şekilde hem de mümkünse bir bakışta proseste nelerin olup bittiğin gözler önüne serecek şekilde dizayn edilmelidir.
42 ÇETELE DİYAGRAMI Çetele diyagramı bir üretim sırasında nitel ve nicel verilerin toplanması için kullanılan etkili bir vasıtadır. Bir çalışmada (vardiyası saati, günü, haftası gibi) söz konusu süreçte hangi tip gelişmelerin yaşandığını gösterebilir. Bu bilgi, verilerin kolayca analiz edilmelerini sağlar. Aynı zamanda hangi konunun araştırılması gerektiğine dair kararın verilmesine de katkı sağlar. Çetele diyagramları genelde ikiye ayrılır: 1. Uygunsuz maddeler kontrol listeleri: Spesifik uygunsuzluklar listelenir. Farklı uygunsuzlukların hangi sıklıkta meydana geldiğini kontrol işaretleri belirtir. En sık rastlanan sorun görülür, fakat neden dolayı meydana geldiği belirtilmez.
43 ÇETELE DİYAGRAMI 2. Uygunsuz nedeni denetleme tabloları: Uygunsuzluklar hakkında veriler spesifik bir zaman aralığı ile ilgili olarak görülür. Farklı uygunsuzluklar sembollerle temsil edilir. Semboller uygun bölümlere nerede ve ne zaman meydana geldiğine göre kaydedilir.
44 ÇETELE DİYAGRAMI
45 DAĞILIM DİYAGRAMLARI Dağılım diyagramları bir süreç içindeki iki faktör arasındaki ilişkiyi gösterir. İki faktörün birbirini etkileyip etkilemediği veya etkiliyorsa nasıl etkilediğini belirlemek için gereklidir. Dağılım diyagramı bir x-y diyagramıdır ve yatay ekseninde problemin nedeni, dikey ekseninde ise problem yer alır. Problemin nedeni ve problem arasındaki ilişki, değişkenin aldığı ardışık değerlere karşılık gelen sonuç değerlerin ölçülmesi ile ortaya konur. Başarılı bir dağılım diyagramı oluşturabilmek için sebep-sonuç analizi desteğinde istenmeyen etkilere karşı şüpheli nedenlerin belirlenmesi gerekir. İlişkinin varlığını kesinleştirmek için çiftli değişkenlerin serisi karşılaştırılmalıdır.
46 DAĞILIM DİYAGRAMLARI Dağılım diyagramının yorumlanmasına yönelik iki genel yaklaşım söz konusudur. Diyagramda ilişkiyi görüntüleyen noktalar pozitif veya negatif olarak birbiri ile ilişkilidir ya da noktalar öylesine dağınıktır ki iki değişken arasında herhangi bir ilişkiden söz edilemez. Dağılım diyagramları göze en çok hitap eden grafik türlerinden biri olarak kabul edilir. Bu diyagramlar yardımıyla yeni fikirler ortaya koyabilme imkanı doğar.
47 DAĞILIM DİYAGRAMI TÜRLERİ X arttıkça Y de doğrusal olarak artmaktadır. X neden Y sonuç olduğunda; X kontrol edilerek hedef Y değerine ulaşılabilir. Ayrıca,X ve Y karakteristik olduğunda X değeri biliniyorsa Y değeri tahmin edilebilir.
48 DAĞILIM DİYAGRAMI TÜRLERİ X arttıkça Y de doğrusal olarak azalmaktadır. X neden faktörü Y sonuç olduğunda,x kontrol edilerek hedef Y Değerine ulaşılabilir. X ve Y karakteristik olduğunda X biliniyorsa Y tahmin edilebilir.
49 DAĞILIM DİYAGRAMI TÜRLERİ X arttıkça Y de artmaktadır,ancak aralarında açık bir ilişki yoktur. Y nin değerini etkileyen X dışında faktörler Olduğu düşünülmektedir. Y yi etkileyen diğer faktörlerde belirlenerek incelenmektedir.
50 DAĞILIM DİYAGRAMI TÜRLERİ X arttıkça Y azalmaktadır,ancak aralarında açık bir ilişki yoktur. Y nin değerini etkileyen X dışında faktörler olduğu düşünülmelidir. Y yi etkileyen diğer faktörlerde belirlenerek incelenmelidir.
51 DAĞILIM DİYAGRAMI TÜRLERİ X in artması Y yi etkilememektedir. Y yi etkileyen diğer faktörler incelenerek ilişkisi daha güçlü olan faktörler üzerinde durulmalıdır.
FREKANS 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
DetaylıKALİTE KONTROL VE STANDARDİZASYON 7 Teknik
KALİTE KONTROL VE STANDARDİZASYON 7 Teknik İKİNCİ DÜNYA SAVAŞI SONRASI, KAORU ISHIKAWA, ÜLKESİNE GELEN İKİ A.B.D.Lİ UZMAN JOSEPH JURAN VE EDWARSD DEMING İLE TANIŞIR. KAORU ISHIKAWA, KALİTEYE İLİŞKİN BU
Detaylıİstatistiksel proses kontrol ve kontrol diyagramı. 3. hafta
İstatistiksel proses kontrol ve kontrol diyagramı 3. hafta İstatistiksel proses kontrol Prosesteki değişkenliği ölçerek ve analiz ederek istatistiksel kontrolünü sağlamak ve sürdürmek için istatistiksel
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
DetaylıVERİ KÜMELERİNİ BETİMLEME
BETİMLEYİCİ İSTATİSTİK VERİ KÜMELERİNİ BETİMLEME Bir amaç için derlenen verilerin tamamının olduğu, veri kümesindeki birimlerin sayısal değerlerinden faydalanarak açık ve net bir şekilde ilgilenilen özellik
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
DetaylıVERİLERİ ÖZETLEME. Prof.Dr. Levent ŞENYAY III - 1
3 VERİLERİ ÖZETLEME 3.. 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
DetaylıBÖLÜM 4 FREKANS DAĞILIMLARININ GRAFİKLE GÖSTERİLMESİ
BÖLÜM 4 FREKANS DAĞILIMLARININ GRAFİKLE GÖSTERİLMESİ Frekans dağılımlarının betimlenmesinde frekans tablolarının kullanılmasının yanı sıra grafik gösterimleri de sıklıkla kullanılmaktadır. Grafikler, görselliği
DetaylıKALİTE KONTROL VE KALİTE İYİLEŞTİRMEDE KULLANILAN GRAFİK TEKNİKLER
1 KALİTE KONTROL VE KALİTE İYİLEŞTİRMEDE KULLANILAN GRAFİK TEKNİKLER Prof. Dr. Kaoru Ishikawa bir isletmedeki problemlerin %95 inin kalite kontrolünün yedi tekniği ile (grafik yöntemler) çözülebileceğini
DetaylıBölüm 2 VERİLERİN DERLENMESİ VE SUNUMU
Bölüm 2 VERİLERİN DERLENMESİ VE SUNUMU 1 Verilerin Derlenmesi ve Sunulması Anakütleden alınan örnek yardımıyla elde edilen veriler derlendikten sonra çizelgeler ve grafikler halinde bir diğer analize hazır
DetaylıKitle: Belirli bir özelliğe sahip bireylerin veya birimlerin tümünün oluşturduğu topluluğa kitle denir.
BÖLÜM 1: FREKANS DAĞILIMLARI 1.1. Giriş İstatistik, rasgelelik içeren olaylar, süreçler, sistemler hakkında modeller kurmada, gözlemlere dayanarak bu modellerin geçerliliğini sınamada ve bu modellerden
DetaylıSıklık Tabloları, BASİT ve TEK değişkenli Grafikler Ders 3 ve 4 ve 5
Sıklık Tabloları, BASİT ve TEK değişkenli Grafikler Ders 3 ve 4 ve 5 Sıklık Tabloları Veri dizisinde yer alan değerlerin tekrarlama sayılarını içeren tabloya sıklık tablosu denir. Tek değişken için çizilen
DetaylıBölüm 2. Frekans Dağılışları VERİLERİN DERLENMESİ VE SUNUMU. Frekans Tanımı. Verilerin Derlenmesi ve Sunulması
Verilerin Derlenmesi ve Sunulması Bölüm VERİLERİN DERLENMESİ VE SUNUMU Anakütleden alınan örnek yardımıyla elde edilen veriler derlendikten sonra çizelgeler ve grafikler halinde bir diğer analize hazır
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
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
DetaylıDers 1 Minitab da Grafiksel Analiz-I
ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI Ders 1 Minitab da Grafiksel Analiz-I İstatistik Nedir? İstatistik kelimesi ilk olarak Almanyada devlet anlamına gelen status kelimesine dayanılarak kullanılmaya
DetaylıTANIMLAYICI İSTATİSTİKLER
TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER Tanımlayıcı İstatistikler ve Grafikle Gösterim Grafik ve bir ölçüde tablolar değişkenlerin görsel bir özetini verirler. İdeal olarak burada değişkenlerin merkezi (ortalama) değerlerinin
Detaylı5. Adım: Listeyi hata frekanslarına göre azalan sırada yeniden listele. Kümülatif Yüzde sütununu oluştur.
1. PARETO DİYAGRAMI Nedir? Azalan bir sırada düzenlenmiş ve frekansları gösteren bir çubuk diyagram olup, problem çözme çalışmasının başlangıç noktasını/noktalarını seçmek amacıyla kullanılmaktadır. Pareto
DetaylıBÖLÜM 1 GİRİŞ: İSTATİSTİĞİN MÜHENDİSLİKTEKİ ÖNEMİ
BÖLÜM..AMAÇ GİRİŞ: İSTATİSTİĞİ MÜHEDİSLİKTEKİ ÖEMİ Doğa bilimlerinde karşılaştığımız problemlerin birçoğunda olaydaki değişkenlerin değerleri bilindiğinde probleme kesin ve tek bir çözüm bulunabilir. Örneğin
DetaylıÖrnek 4.1: Tablo 2 de verilen ham verilerin aritmetik ortalamasını hesaplayınız.
.4. Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri Merkezi eğilim ölçüleri kitleye ilişkin bir değişkenin bütün farklı değerlerinin çevresinde toplandığı merkezi bir değeri gösterirler. Dağılım ölçüleri ise değişkenin
DetaylıENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI. Nokta Grafikleri. Ders 2 Minitab da Grafiksel Analiz-II Tanımlayıcı İstatistikler
ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI Nokta Grafikleri Nokta grafikleri örnek veri dağılımlarını değerlendirmek ve karşılaştırmak için kullanılır. Bir nokta grafiği örneklem verilerini gruplandırır
Detaylıİstatistik Nedir? Ders 1 Minitab da Grafiksel Analiz-I ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI. İstatistiğin Konusu Olan Olaylar
ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI İstatistik Nedir? İstatistik kelimesi ilk olarak Almanyada devlet anlamına gelen status kelimesine dayanılarak kullanılmaya başlanmıştır. Ders 1 Minitab da
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
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
DetaylıÖrnek...4 : İlk iki sınavında 75 ve 82 alan bir öğrencinin bu dersin ortalamasını 5 yapabilmek için son sınavdan kaç alması gerekmektedir?
İSTATİSTİK Bir sonuç çıkarmak ya da çözüme ulaşabilmek için gözlem, deney, araştırma gibi yöntemlerle toplanan bilgiye veri adı verilir. Örnek...4 : İlk iki sınavında 75 ve 82 alan bir öğrencinin bu dersin
DetaylıPARETO Analizi. İş Sağlığı ve Güvenliği Konularında. PARETO Analizi. Uygulamaları. Nurdoğan İNCİ Öğretim Görevlisi Elektrik Mühendisi
İş Sağlığı ve Güvenliği Konularında Uygulamaları Nurdoğan İNCİ Öğretim Görevlisi Elektrik Mühendisi 1 Pareto analizi, değişik sayıdaki önemli nedenleri daha az önemde olan nedenlerden ayırmak için kullanılan
DetaylıKALİTE KONTROL VE STANDARDİZASYON ANALİZ VE DEĞERLENDİRME ANALİZ VE DEĞERLENDİRME ANALİZ VE DEĞERLENDİRME 16.12.2014
KALİTE KONTROL VE STANDARDİZASYON ANALİZ VE DEĞERLENDİRME GEÇMİŞ DERSLERDE, KK UN ÇEŞİTLİ AŞAMALARINDA NÜMUNE ALMA UYGULAMALARINI, KABUL VEYA RED ŞEKLİNDE ANLIK KARAR VERME UYGULAMALARINI; ÖLÇME TEKNİKLERİNİ
DetaylıYrd. Doç. Dr. Sedat Şen 9/27/2018 2
2.SUNUM Belirli bir amaç için toplanmış verileri anlamlı haline getirmenin farklı yolları vardır. Verileri sözel ifadelerle açıklama Verileri tablolar halinde düzenleme Verileri grafiklerle gösterme Veriler
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
DetaylıVERİ ANALİZİ PROSEDÜRÜ
Sayfa No 7/1 Hazırlayan İnceleyen Onaylayan Kalite Temsilcisi Kalite Yönetim Direktörü Başhekim 1.Amaç Bu prosedürün amacı;özel Çevre Hastanesi genelinde kalite probleminin tespit edilmesi ile çözümlenmesinde
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
DetaylıKANTİTATİF TEKNİKLER - Temel İstatistik -
KANTİTATİF TEKNİKLER - Temel İstatistik - 1 İstatistik Nedir? Belirli bir amaçla verilerin toplanması, düzenlenmesi, analiz edilerek yorumlanmasını sağlayan yöntemler topluluğudur. 2 İstatistik Kullanım
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
Detaylıİstatistiksel 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
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
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
DetaylıTEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ
TEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ 1 İstatistik İstatistik, belirsizliğin veya eksik bilginin söz konusu olduğu durumlarda çıkarımlar yapmak ve karar vermek için sayısal verilerin
DetaylıCopyright 2004 Pearson Education, Inc. Slide 1
Slide 1 Bölüm 2 Verileri Betimleme, Keşfetme, ve Karşılaştırma 2-1 Genel Bakış 2-2 Sıklık Dağılımları 2-3 Verilerin Görselleştirilmesi 2-4 Merkezi Eğilim Ölçüleri 2-5 Değişimin Ölçülmesi 2-6 Nispi Sabitlerin
DetaylıUYGULAMALI DAVRANIŞ ANALİZİNDE VERİLERİN GRAFİKSEL ANALİZİ
UYGULAMALI DAVRANIŞ ANALİZİNDE VERİLERİN GRAFİKSEL ANALİZİ Uygulamalı davranış analizinde verilerin gösterilmesi ve yorumlanması için grafikler kullanılır. Grafikler öğrenci performansının merkezi eğilimi,
DetaylıVERİLERİN GRAFİKLER YARDIMIYLA SUNUMU. 3.2.1.Daire Grafikleri Yardımıyla Verilerin Sunumu. 3.2.2.Sütun(Çubuk) Grafikleri Yardımıyla Sunumu
SAÜ 3. BÖLÜM VERİLERİN GRAFİKLER YARDIMIYLA SUNUMU PROF. DR. MUSTAFA AKAL İÇİNDEKİLER 3.2.Grafiksel Sunumlar 3.2.1.Daire Grafikleri Yardımıyla Verilerin Sunumu 3.2.2.Sütun(Çubuk) Grafikleri Yardımıyla
DetaylıKALİTE KAVRAMI VE KALİTENİN BOYUTLARI
KALİTE YÖNETİMİ KALİTE KAVRAMI VE KALİTENİN BOYUTLARI Hizmet veya üründe kalite kavramı için farklı tanımlar kullanılmaktadır. En genel hâliyle ihtiyaçlara uygunluk (Crosby), ürün veya hizmetin değeri
Detaylı3/29/2011. Create PDF files without this message by purchasing novapdf printer (http://www.novapdf.com)
Problem Çözme Teknikleri: Pareto Prensibi, Tabakalama Analizi, Çeteleler Prof. Dr. Burak BİRGÖREN Endüstri Mühendisliği Bölümü - Kırıkkale Üniversitesi Pareto Prensibi ve Diyagramı Wilfredo Pareto: İtalyan
DetaylıOLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR
OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR Kuramsal Dağılımlar İstatistiksel çözümlemelerde; değişkenlerimizin dağılma özellikleri, çözümleme yönteminin seçimi ve sonuçlarının yorumlanmasında önemlidir. Dağılma özelliklerine
DetaylıAltıncı Bölüm Problem Çözme Araçları
Altıncı Bölüm Hedefler Bu üniteyi çalıştıktan sonra; - Kalite çemberi problem çözme yöntemlerini bilecek, - Temel problem çözme yöntemlerini anlayacak, - Temel problem çözme yöntemlerinin nasıl kullanmak
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
DetaylıGRAFİK YORUMLAMA. 1 ) Sütun Grafiği : Belirli bir zaman aralığında bazı veri grup-
GRAFİK YORUMLAMA Verilerin veya karşılaştırılması yapılacak değişkenlerin çizgi, tablo, nokta veya şekillerle ifade edilmesine grafik adı verilir. Grafik türleri olarak; sütun, çizgi, daire, histogram,
DetaylıDeğeri $ ve bataryası 7 dakika yetiyor;) Manyetik alan prensibine göre çalıştığı için şimdilik demir ve bakır kaplama yüzeylerde
3.HAFTA Değeri 10.000$ ve bataryası 7 dakika yetiyor;) Manyetik alan prensibine göre çalıştığı için şimdilik demir ve bakır kaplama yüzeylerde kullanılabiliyor. Sistematik bir yöntem kullanmak suretiyle,
Detaylıveriler elde edebilmek için bilgilerin toplanması, düzenlenmesi, değerlendirilmesi ve alternatif çözümler
911-00-TA 004 10.12.22 1/5 1.Amaç Bu talimatin amacı; ürün tedarikinden başlayarak müşteri şikayetlerine kadar olan tüm aşamalarda sağlıklı veriler elde edebilmek için bilgilerin toplanması, düzenlenmesi,
DetaylıBASİT PROBLEM ÇÖZME TEKNİKLERİ. Doç. Dr. Nihal ERGİNEL
BASİT PROBLEM ÇÖZME TEKNİKLERİ Doç. Dr. Nihal ERGİNEL Problemin ve nedenlerinin araştırılması, problemin doğru tanımlanması en önemli adımdır. Eğer problem doğru tanımlanmaz ise, doğru çözümlere ulaşılamaz.
DetaylıMakine Elemanları I. Toleranslar. Prof. Dr. İrfan KAYMAZ. Erzurum Teknik Üniversitesi. Mühendislik Fakültesi Makine Mühendisliği Bölümü
Makine Elemanları I Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Mühendislik Fakültesi Makine Mühendisliği Bölümü İçerik Toleransın tanımı Boyut Toleransı Geçme durumları Tolerans hesabı Yüzey pürüzlülüğü Örnekler Tolerans
DetaylıProf.Dr.İhsan HALİFEOĞLU
Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU ÖDEV: Aşağıda verilen 100 öğrenciye ait gözlem değerlerinin aritmetik ortalama, standart sapma, ortanca ve tepe değerini bulunuz. (sınıf aralığını 5 alınız) 155 160 164 165 168
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
DetaylıTEMEL İSTATİSTİK BİLGİSİ. İstatistiksel verileri tasnif etme Verilerin grafiklerle ifade edilmesi Vasat ölçüleri Standart puanlar
TEMEL İSTATİSTİK BİLGİSİ İstatistiksel verileri tasnif etme Verilerin grafiklerle ifade edilmesi Vasat ölçüleri Standart puanlar İstatistiksel Verileri Tasnif Etme Verileri daha anlamlı hale getirmek amacıyla
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
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık Ders 8: Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım Tahmin (kestirim veya öngörü): Mevcut bilgi ve deneylere dayanarak olayın bütünü hakkında bir yargıya varmaktır. Bu anlamda, anakütleden çekilen
DetaylıGRAFİKLER. Grafikler gözlem sonuçlarının daha iyi anlaşılmasını sağlar ve değişik şekillerde sınıflandırılabilirler.
GRAFİKLER Verilerin matematiksel temellere sahip şekiller olarak gösterilmelerine grafik adı verilir. Araştırmalarda elde edilen veriler genellikle düzensiz ham verilerdir. Grafikler gözlem sonuçlarının
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
DetaylıJEODEZİK VERİLERİN İSTATİSTİK ANALİZİ. Prof. Dr. Mualla YALÇINKAYA
JEODEZİK VERİLERİN İSTATİSTİK ANALİZİ Prof. Dr. Mualla YALÇINKAYA Karadeniz Teknik Üniversitesi, Harita Mühendisliği Bölümü Trabzon, 2018 VERİLERİN İRDELENMESİ Örnek: İki nokta arasındaki uzunluk 80 kere
DetaylıAnaliz ve Kıyaslama Sistemi
Analiz ve Kıyaslama Sistemi Analiz Kıyaslama Raporu (? pgi=5&tabpg=4&arn=99506&oka=0) Puan Karşılaştırma Raporu (? pgi=5&tabpg=5&arn=99506&oka=0) Düzeltici Faaliyet Takip Raporu (? pgi=5&tabpg=7&arn=99506&oka
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
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
DetaylıISO 22000 UYGULAMA PROSEDÜRÜ
SAYFA NO 1 / 6 1. AMAÇ Firma tarafından; üretilen ürünlerin güvenliğinin sağlanmasına yönelik hijyenik faaliyetlerin sistemli bir şekilde yürütülmesini ve buna bağlı olarak iso 22000 gıda güvenliği yönetim
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
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
DetaylıYönetim Sistemleri Eğitimleri
Yönetim Sistemleri Eğitimleri ISO 9001-2008 /2015 EĞİTİMİ Kuruluşlarında kalite yönetim sistemi kuracak, geliştirecek ve/veya uygulayacak katılımcılara kalitenin tanımlarını ve kalite yönetim prensiplerini
DetaylıİSTATİSTİK MHN3120 Malzeme Mühendisliği
İSTATİSTİK MHN3120 Malzeme Mühendisliği CBÜ - Malzeme Mühendisliği Bölümü Ofis: Mühendislik Fakültesi A Blok Ofis no:311 Tel: 0 236 2012404 E-posta :emre.yalamac@cbu.edu.tr YARDIMCI KAYNAKLAR Mühendiler
Detaylıproje yönetim tekniklerine ihtiyaç duyulur. GÜNÜMÜZDEKĐ ÖNEMĐ Đadeler
1 Amaçlar Çalışanlar Tedarikçiler Rakipler Maliyetler Terminler Değişimler Pazar Aksilikler Hammadde 2 Hatalar Đadeler Proje Yönetimi Nedir? Birden çok işletmenin ve/veya çok sayıda kişinin işbirliği yapmasını
DetaylıİSTATİSTİK DERS NOTLARI
KARADENİZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ BEŞİKDÜZÜ MESLEK YÜKSEKOKULU İSTATİSTİK DERS NOTLARI BÖLÜM 2 İSTATİSTİK VE GRAFİK ÖĞR. GÖR. COŞKUN ALİYAZICIOĞLU BEŞİKDÜZÜ - 2017 1 İstatistik çalışmaları sonucu elde edilen
DetaylıİZDÜŞÜM PRENSİPLERİ 8X M A 0.14 M A C M 0.06 A X 45. M42 X 1.5-6g 0.1 M B M
0.08 M A 8X 7.9-8.1 0.1 M B M M42 X 1.5-6g 0.06 A 6.6 6.1 9.6 9.4 C 8X 45 0.14 M A C M 86 20.00-20.13 İZDÜŞÜM C A 0.14 B PRENSİPLERİ 44.60 44.45 B 31.8 31.6 0.1 9.6 9.4 25.5 25.4 36 Prof. Dr. 34 Selim
DetaylıMühendislik Mekaniği Statik. Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş
Mühendislik Mekaniği Statik Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş Bölüm 2 Kuvvet Vektörleri Kaynak: Mühendislik Mekaniği: Statik, R.C.Hibbeler, S.C.Fan, Çevirenler: A. Soyuçok, Ö.Soyuçok. 2 Kuvvet Vektörleri Bu bölümde,
DetaylıİSG Yönetim Sistemi Prensipleri
İSG Yönetim Sistemi Prensipleri Taahhüt ve politika Planlama Uygulama ve Çalıştırma Kontrol ve Düzeltici Faaliyet Yönetimin Gözden Geçirmesi ISO 18001 Awareness Training Ders 4 İSG ve OHSAS 18001 1 4.1
Detaylıde i im Kaizen Kamil BOLAT
Kaizen Kamil BOLAT Kaizen İyiye doğru değişiklikleri Her gün daha iyi için yapılan küçük değişiklikleri Yavaş, küçük ama sürekli iyileştirmeleri Müşteri memnuniyetini arttırmaya yönelik, herkes tarafından,
DetaylıYEDİ YENİ KALİTE ARACI Yedi yeni kalite aracı, süreçten toplanan verilerin analizlerini öngören basit problem çözme tekniklerinden farklı olarak,
YEDİ YENİ KALİTE ARACI Yedi yeni kalite aracı, süreçten toplanan verilerin analizlerini öngören basit problem çözme tekniklerinden farklı olarak, problem hakkında uzman ve problem ile ilişki içinde bulunan
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
DetaylıBÖLÜM 9 NORMAL DAĞILIM
1 BÖLÜM 9 NORMAL DAĞILIM Normal dağılım; 'normal dağılım eğrisi (normaly distribution curve)' ile kavramlaştırılan hipotetik bir evren dağılımıdır. 'Gauss dağılımı' ya da 'Gauss eğrisi' olarak da bilinen
DetaylıBilimsel Araştırma Yöntemleri I
İnsan Kaynakları Yönetimi Bilim Dalı Tezli Yüksek Lisans Programları Bilimsel Yöntemleri I Dr. M. Volkan TÜRKER 8 Bilimsel Süreci* 1. Gözlem alanının belirlenmesi 2. Ön Bilgi Toplama Yazın Taraması 3.
DetaylıToplam Kalite Yönetimi ve Kalite Maliyetleri
A.Ü. SİYASAL BİLGİLER FAKÜLTESİ İŞLETME DOKTORA PROGRAMI Toplam Kalite Yönetimi ve Kalite Maliyetleri Ömer ERDOĞAN Yönetim Muhasebesi Aralık 2014 Kalite Nedir? Kalite en basit tanımıyla, müşteri isteklerine
DetaylıKesit Görünüşler. Kesit Görünüşler
Kesit Görünüşler Bir parçanın içkısmında bulunan delikleri, boşlukları belirtmek ve ölçülendirebilmek için hayali olarak kesildiği farzedilerek çizilen görünüştür. geometrisi bulunan parçalar daha kolay
DetaylıRASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN
RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN 1 RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI Olasılığa ilişkin olayların çoğunluğunda, deneme sonuçlarının bir veya birkaç yönden incelenmesi
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
DetaylıMühendislik Mekaniği Statik. Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş
Mühendislik Mekaniği Statik Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş Bölüm 7 İç Kuvvetler Kaynak: Mühendislik Mekaniği: Statik, R. C. Hibbeler, S. C. Fan, Çevirenler: A. Soyuçok, Ö. Soyuçok. 7. İç Kuvvetler Bu bölümde, bir
Detaylı28.06.2012 tarihli Bankaların İç Sistemleri Hakkında Yönetmelik in Risk Yönetimine İlişkin Düzenlemeleri
28.06.2012 tarihli Bankaların İç Sistemleri Hakkında Yönetmelik in Risk Yönetimine İlişkin Düzenlemeleri Yönetici Özeti: 28.06.2012 tarihinde yayımlanan Bankaların İç Sistemleri Hakkında Yönetmelik ile
DetaylıYANLILIK. Yanlılık örneklem istatistiği değerlerinin evren parametre değerinden herhangi bir sistematik sapması olarak tanımlanır.
AED 310 İSTATİSTİK YANLILIK Yanlılık örneklem istatistiği değerlerinin evren parametre değerinden herhangi bir sistematik sapması olarak tanımlanır. YANLILIK Yanlı bir araştırma tasarımı uygulandığında,
Detaylı1203608-SIMÜLASYON DERS SORUMLUSU: DOÇ. DR. SAADETTIN ERHAN KESEN. Ders No:5 Rassal Değişken Üretimi
1203608-SIMÜLASYON DERS SORUMLUSU: DOÇ. DR. SAADETTIN ERHAN KESEN Ders No:5 RASSAL DEĞIŞKEN ÜRETIMI Bu bölümde oldukça yaygın bir biçimde kullanılan sürekli ve kesikli dağılımlardan örneklem alma prosedürleri
DetaylıMühendislikte İstatistiksel Yöntemler
Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler BÖLÜM 7 TAHMİNLER Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU 1 Tahmin (kestirim veya öngörü): Mevcut bilgi ve deneylere dayanarak olayın bütünü hakkında bir yargıya varmaktır.
DetaylıTOPLAM KALİTE YÖNETİMİ
SAKARYA ÜNİVERSİTESİ TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ Hafta 13 Yrd. Doç. Dr. Semra BORAN Bu ders içeriğinin basım, yayım ve satış hakları Sakarya Üniversitesi ne aittir. "Uzaktan Öğretim" tekniğine uygun olarak
DetaylıKURUMSAL RİSK YÖNETİMİ (KRY) EĞİTİMİ KURUMSAL RİSK YÖNETİMİ: KAVRAMSAL VE TEORİK ÇERÇEVE
KURUMSAL RİSK YÖNETİMİ (KRY) EĞİTİMİ KURUMSAL RİSK YÖNETİMİ: KAVRAMSAL VE TEORİK ÇERÇEVE SUNUM PLANI 1. RİSK VE RİSK YÖNETİMİ: TANIMLAR 2. KURUMSAL RİSK YÖNETİMİ 3. KURUMSAL RİSK YÖNETİMİ DÖNÜŞÜM SÜRECİ
DetaylıGRAFİKLER WORD PROGRAMINDA GRAFİK OLUŞTURMA DERS KİTABI. HAZIRLAYAN Mehmet KUZU
GRAFİKLER WORD PROGRAMINDA GRAFİK OLUŞTURMA DERS KİTABI HAZIRLAYAN Mehmet KUZU GRAFİKLER GRAFİKLER Grafik Nedir? Grafik nasıl oluşturulur? Word de ne tür grafikler oluşturulur? Grafik Oluşturma? Grafikler,
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
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
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,
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.
DetaylıSüreç Yönetimi. Logo
Süreç Yönetimi Logo Kasım 2013 SÜREÇ YÖNETİMİ Süreç belirlenen bir amaca ulaşmak için gerçekleştirilen faaliyetler bütünüdür. Örn; Sistemde kayıtlı personellerinize doğum günü kutlama maili gönderme, Deneme
DetaylıTanımlayıcı İstatistikler. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN
Tanımlayıcı İstatistikler Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN 1 Tanımlayıcı İstatistikler Yer Gösteren Ölçüler Yaygınlık Ölçüleri Merkezi Eğilim Ölçüleri Konum Ölçüleri 2 3 Aritmetik Ortalama Aritmetik ortalama,
DetaylıİSTATİSTİKTE TEMEL KAVRAMLAR
İSTATİSTİKTE TEMEL KAVRAMLAR 1. ve 2. Hafta İstatistik Nedir? Bir tanım olarak istatistik; belirsizlik altında bir konuda karar verebilmek amacıyla, ilgilenilen konuya ilişkin verilerin toplanması, düzenlenmesi,
Detaylıb) Aşağıda verilen tanımlamalardan herhangi 5 adeti yazılabilir. Aritmetik Ortalama: Geometrik Ortalama:
C S D Ü M Ü H E N D İ S L İ K F A K Ü L E S İ - M A K İ N A M Ü H E N D İ S L İ Ğ İ B Ö L Ü M Ü MAK-307 OM317 Müh. İstatistiği İstatistik ÖĞRENCİNİN: ADI - SOADI ÖĞREİMİ NOSU İMZASI 1.Ö 2.Ö A B Soru -
DetaylıDers 8: Verilerin Düzenlenmesi ve Analizi
Ders 8: Verilerin Düzenlenmesi ve Analizi Betimsel İstatistik Merkezsel Eğilim Ölçüleri Dağılım Ölçüleri Grafiksel Gösterimler Bir kitlenin tamamını, ya da kitleden alınan bir örneklemi özetlemekle (betimlemekle)
DetaylıMAKİNE ELEMANLARI DERS SLAYTLARI
MAKİNE ELEMANLARI DERS SLAYTLARI TOLERANSLAR P r o f. D r. İ r f a n K A Y M A Z P r o f. D r. A k g ü n A L S A R A N A r ş. G ör. İ l y a s H A C I S A L I H O Ğ LU Tolerans Gereksinimi? Tasarım ve üretim
DetaylıALFA DEĞER YÖNETİM SİSTEMLERİ DANIŞMANLIK ve RAPORLAMA
ISO 9001-2015 EĞİTİMİ Kuruluşlarında kalite yönetim sistemi kuracak, geliştirecek ve/veya uygulayacak katılımcılara kalitenin tanımlarını ve kalite yönetim prensiplerini hatırlatmak. ISO 9001:2015 kalite
DetaylıBAŞKENT ÜNİVERSİTESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAK - 402 MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ LABORATUVARI DENEY 4
BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAK - 0 MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ LABORATUVARI DENEY İÇİNDE SABİT SICAKLIKTA SİLİNDİRİK ISITICI BULUNAN DİKDÖRTGEN PRİZMATİK SAC KUTU YÜZEYLERİNDEN ZORLANMIŞ TAŞINIM
Detaylı