Proses Yeterlilik Analizi
|
|
|
- Emin Boztepe
- 8 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 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 2 Histogram of C1 Normal 400 Mean 0,01293 StDev 0,9918 N Frequency ,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 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 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 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 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 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 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 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% Satışların 20-30% Satışların 15-20% Satışların 10-15% Satışların <10% 3.4 6
9 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 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 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 12
13 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 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 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 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.
11. Proses Yeterlilik Analizi
1 11. Proses Yeterlilik Analizi 11.1 Proses Yeterliliği İşletmelerin rekabette başarılı olabilmesi için, tüketici sesifikasyonları içersinde üretim yamaları gerekmektedir. Dahası yakın gelecekte işletmeler
kültürel 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
4. 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
Genel olarak test istatistikleri. Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Dağılım (Yayılma) Ölçüleri. olmak üzere 2 grupta incelenebilir.
4.SUNUM Genel olarak test istatistikleri Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Dağılım (Yayılma) Ölçüleri olmak üzere 2 grupta incelenebilir. 2 Ranj Çeyrek Kayma Çeyrekler Arası Açıklık Standart Sapma Varyans
OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR
OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR Kuramsal Dağılımlar İstatistiksel çözümlemelerde; değişkenlerimizin dağılma özellikleri, çözümleme yönteminin seçimi ve sonuçlarının yorumlanmasında önemlidir. Dağılma özelliklerine
BÖLÜM 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
Dokuz 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
TANIMLAYICI 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
İSTATİSTİKSEL 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
Quality Planning and Control
Quality Planning and Control Prof. Dr. Mehmet ÇAKMAKÇI Dokuz Eylül Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı 1 Süreç ve Ölçüm Sistemi Yeterlilik Analizi II (Process and Measurement System Capability
Temel 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
MEYVE SUYU ÜRETİMİNDE SÜREÇ KARARLILIĞI VE YETERLİLİK ANALİZİ
MEYVE SUYU ÜRETİMİNDE SÜREÇ KARARLILIĞI VE YETERLİLİK ANALİZİ Evren DİREN Serkan ATAK Çiğdem CİHANGİR Murat Caner TESTİK ÖZET Kusurları ve israfı önleyerek müşteri memnuniyetini ve karlılığı arttırmayı
Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri
Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri Soru Öğrencilerin derse katılım düzeylerini ölçmek amacıyla geliştirilen 16 soruluk bir test için öğrencilerin ilk 8 ve son 8 soruluk yarılardan aldıkları puanlar arasındaki
Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü
Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü 1 Araştırma sonuçlarının açıklanmasında frekans tablosu
İstatistiksel 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
BÖLÜM 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
Sedona. Eğitim Kataloğu
Eğitim Kataloğu 1. Organizasyonel yapılanma Organizasyonel yapılanma kapsamında yer alan takım yapıları, yönetim anlayışı, yazılım süreçleri gibi kavramlar, yazılım projelerini başarıya taşıyan yapıtaşları
Sedona. Nisan 2013 Eğitim Kataloğu
Nisan 2013 Eğitim Kataloğu 8 Nisan 2013 Sedona, yazılım firmalarına ve büyük çaplı organizasyonların bilişim departmanlarına organizasyonel yapılanma, yöneticilik, takım çalışması ve kalite süreçleri alanlarında
TEMEL 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
TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ
SAKARYA ÜNİVERSİTESİ TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ Hafta 2 Yrd. Doç. Dr. Semra BORAN Bu ders içeriğinin basım, yayım ve satış hakları Sakarya Üniversitesi ne aittir. "Uzaktan Öğretim" tekniğine uygun olarak hazırlanan
Ders 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
İstatistik 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
Altı Sigma Nedir? www.kimyageriz.biz
Altı Sigma Nedir? Sigma,bir prosesteki değişkenliği ölçen ortalamadan standart sapma olarak da bilinir.altı sigma yaklaşımı,ölçüm aracı olarak ünite başına hata sayısı(defects per unit,(dpu)) ı kullanır.ünite
SÜREKLİ OLASILIK DAĞILIŞLARI
SÜREKLİ OLASILIK DAĞILIŞLARI Sürekli verilerin göstermiş olduğu dağılışa sürekli olasılık dağılışı denir. Sürekli olasılık dağılışlarının fonksiyonlarına yoğunluk fonksiyonu denilmekte ve bu dağılışlarla
BÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI
1 BÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI 'Student t dağılımı' ya da kısaca 't dağılımı'; normal dağılım ve Z dağılımının da içerisinde bulunduğu 'sürekli olasılık dağılımları' ailesinde yer alan dağılımlardan bir
İstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık -II Prof. Dr. İrfan KAYMAZ İki Ortalama Farkının Güven Aralığı Anakütle Varyansı Biliniyorsa İki ortalama arasındaki farkın dağılımına ilişkin Z değişkeni: Güven aralığı ifadesinde
6σ Temel bilgilendirme
6σ Temel bilgilendirme Müşteri odaklılık Süreç Yönetimi Veri 6σ Tanımlar Değişkenlik =Prosesin her zaman aynı sonucu (çıktıyı Y ) elde etmemesidir. Bazı değişkenlikler her proseste yer almaktadır. Değişkenlik
TOPLAM 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
Mühendislikte 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.
Genel 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
SÜREKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER
SÜREKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER Sürekli Rassal Değişkenler Sürekli Rassal Değişken: Değerleriölçümyadatartımla elde edilen, bir başka anlatımla sayımla elde edilemeyen, değişkene sürekli rassal değişken denir.
6 SIGMA. Yaner YURT. Yalın Hastane Etkinliği 08.11.2014
6 SIGMA Yaner YURT Yalın Hastane Etkinliği 08.11.2014 TANIM: Altı Sigma, operasyonlarda mükemmelliğin sağlanması amacıyla işletmelerde süreçlerin tanımlanması, ölçülmesi, analiz edilmesi, iyileştirilmesi
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
İstatistik 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
Quality 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
Hatalar Bilgisi ve İstatistik Ders Kodu: Kredi: 3 / ECTS: 5
Ders Kodu: 0010070021 Kredi: 3 / ECTS: 5 Yrd. Doç. Dr. Serkan DOĞANALP Necmettin Erbakan Üniversitesi Harita Mühendisliği Bölümü Konya 07.01.2015 1 Giriş 2 Giriş Matematiksel istatistiğin konusu yığın
YANLILIK. 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,
ISO NEDİR? TSE, ISO nun üyesi ve Türkiye deki tek temsilcisidir. EN NEDİR?
ISO Türk Standardları Enstitüsü 132 sayılı kuruluş yasası ile kendisine verilen Standardlara uygun ve kaliteli üretimi teşvik edecek her türlü çalışmayı yapmak ve bunlarla ilgili belgeleri düzenlemek görevini
Merkezi eğilim ölçüleri ile bir frekans dağılımının merkezi belirlenirken; yayılma ölçüleri ile değişkenliği veya yayılma düzeyini tespit eder.
Yayılma Ölçütleri Merkezi eğilim ölçüleri ile bir frekans dağılımının merkezi belirlenirken; yayılma ölçüleri ile değişkenliği veya yayılma düzeyini tespit eder. Bir başka ifade ile, bir veri setinin,
BÖLÜM 13 HİPOTEZ TESTİ
1 BÖLÜM 13 HİPOTEZ TESTİ Bilimsel yöntem aşamalarıyla tanımlanmış sistematik bir bilgi üretme biçimidir. Bilimsel yöntemin aşamaları aşağıdaki gibi sıralanabilmektedir (Karasar, 2012): 1. Bir problemin
ELYAF 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
Tanımlayıcı 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,
8.Hafta. Değişkenlik Ölçüleri. Öğr.Gör.Muhsin ÇELİK. Uygun değişkenlik ölçüsünü hesaplayıp yorumlayabilecek,
İSTATİSTİK 8.Hafta Değişkenlik Ölçüleri Hedefler Bu üniteyi çalıştıktan sonra; Uygun değişkenlik ölçüsünü hesaplayıp yorumlayabilecek, Serilerin birbirlerine değişkenliklerini yorumlayabileceksiniz. 2
rasgele değişkeninin olasılık yoğunluk fonksiyonu,
3.6. Bazı Sürekli Dağılımlar 3.6.1 Normal Dağılım Normal dağılım hem uygulamalı hem de teorik istatistikte kullanılan oldukça önemli bir dağılımdır. Normal dağılımın istatistikte önemli bir yerinin olmasının
SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ. Üstel Dağılım Normal Dağılım
SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ Üstel Dağılım Normal Dağılım 1 Üstel Dağılım Meydana gelen iki olay arasındaki geçen süre veya bir başka ifadeyle ilgilenilen olayın ilk defa ortaya çıkması için geçen sürenin
Sürekli Rastsal Değişkenler
Sürekli Rastsal Değişkenler Normal Dağılım: Giriş Normal Dağılım: Tamamen ortalaması ve standart sapması ile tanımlanan bir rastsal değişken, X, için oluşturulan sürekli olasılık dağılımına normal dağılım
JEODEZİK 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
Örnek 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
ÖRNEKLEME 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
Müşteri Bilgi Sistemi Tasarımı, Müşteri İzleme
Müşteri Bilgi Sistemi Tasarımı, Müşteri İzleme Günümüzün giderek zorlaşan rekabet ortamında artan müşteri sayıları nedeniyle müşteri ilişkileri yönetimi her geçen gün boyut değiştirmektedir. Müşterilerine
ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI. Ders 2 Merkezi Eğilim Ölçüleri
ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI Ders 2 Merkezi Eğilim Ölçüleri Basit Seriler Elde edilecek ham verilerin küçükten büyüğe doğru sıralanması ile elde edilen serilere basit seri denir ÖRNEK:
Test İstatistikleri AHMET SALİH ŞİMŞEK
Test İstatistikleri AHMET SALİH ŞİMŞEK İçindekiler Test İstatistikleri Merkezi Eğilim Tepe Değer (Mod) Ortanca (Medyan) Aritmetik Ortalama Merkezi Dağılım Dizi Genişliği (Ranj) Standart Sapma Varyans Çarpıklık
Merkezi Limit Teoremi
Örnekleme Dağılımı Merkezi Limit Teoremi Şimdiye kadar normal dağılıma uygun olan veriler ile ilgili örnekler incelendi. Çarpıklık gösteren veriler söz konusu olduğunda ne yapılması gerekir? Hala normal
Tecrübeye Dayanan Risklerde Aksiyon Planına Dahil Edilir
Sayfa No: 1-5 Doküman Tarihi: 12.10.2017 Önceki Prosesler (Girdilerin Kaynakları): Diğer tüm prosesler "ne" kaynak girdi sağlamaktadırlar. Proses (BİLGİ) Girdileri: Risk Aksiyon Planları (PLAN-01) Risk
Türkiye Mükemmellik Ödülleri
Türkiye Mükemmellik Ödülleri EFQM Tanıma Programı nın Önemli Bir Aşamasıdır EFQM 2012 2 EFQM Tanıma Programı Tüm paydaşlarının beklentilerini karşılayan ya da aşan üstün bir performans gerçekleştiren ve
13. 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
Ölçme Araçlarında Bulunması Gereken Nitelikler. Geçerlik. Geçerlik Türleri. Geçerlik. Kapsam Geçerliği
BÖLÜM 3 Ölçme Araçlarında Bulunması Gereken Nitelikler Yrd. Doç. Dr. Çetin ERDOĞAN [email protected] Ölçme Araçlarında Bulunması Gereken Nitelikler Geçerlik Güvenirlik Kullanışlılık Geçerlik Geçerlik,
BKİ 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
Merkezi 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
BÖLÜM 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
İÇİNDEKİLER. Birinci Bölüm Üretim Yönetiminde Temel Kavramlar
İÇİNDEKİLER Birinci Bölüm Üretim Yönetiminde Temel Kavramlar 1.1. Giriş... 2 1.2. Üretim Faktörleri ve Üretim... 3 1.3. Üretim ve İşlemler Yönetimi... 6 1.4. Üretim ve İşlemler Yönetiminin Kapsamı... 7
İstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık Ders 8: Prof. Dr. Tanım Hipotez, bir veya daha fazla anakütle hakkında ileri sürülen, ancak doğruluğu önceden bilinmeyen iddialardır. Ortaya atılan iddiaların, örnekten elde edilen
İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ALTI SİGMA METODU VE BİR ŞİRKET UYGULAMASI. YÜKSEK LİSANS TEZİ Mak. Müh.
İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ALTI SİGMA METODU VE BİR ŞİRKET UYGULAMASI YÜKSEK LİSANS TEZİ Mak. Müh. Birant AKARSLAN Anabilim Dalı : ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ Programı : ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ
TEK BOYUTLU RASSAL DEĞİŞKENLER
TEK BOYUTLU RASSAL DEĞİŞKENLER Rassal değişken: S örnek uzayının her bir basit olayını yalnız bir gerçel değere dönüştüren fonksiyonuna rassal (tesadüfi) değişken denir. İki para birlikte atıldığında üste
İstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık - I Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım Tahmin (kes1rim veya öngörü): Mevcut bilgi ve deneylere dayanarak olayın bütünü hakkında bir yargıya varmak7r. ü Bu anlamda, anakütleden çekilen
Mühendislikte İstatistik Yöntemler
.0.0 Mühendislikte İstatistik Yöntemler İstatistik Parametreler Tarih Qma.3.98 4..98 0.3.983 45 7..984 37.3.985 48 0.4.986 67.4.987 5 0.3.988 45.5.989 34.3.990 59.4.99 3 4 34 5 37 6 45 7 45 8 48 9 5 0
BÖLÜM 10 PUAN DÖNÜŞÜMLERİ
1 BÖLÜM 10 PUAN DÖNÜŞÜMLERİ Bir gözlem sonucunda elde edilen ve üzerinde herhangi bir düzenleme yapılmamış ölçme sonuçları 'ham veri' ya da 'ham puan' olarak isimlendirilir. Genellikle ham verilerin anlaşılması
Ders 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)
Örneklem 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
Doç.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,
Sapma (Dağılma) ölçüleri. Yrd. Doç. Dr. Tijen ÖVER ÖZÇELİK
Sapma (Dağılma) ölçüleri Yrd. Doç. Dr. Tijen ÖVER ÖZÇELİK [email protected] Sapma (Dağılma) ölçüleri Mutlak Sapma Ölçüleri Değişim aralığı Kartil ve Desil aralığı Ortalama mutlak sapma Standart sapma
SPORDA STRATEJİK YÖNETİM
SPORDA STRATEJİK YÖNETİM 8.Ders Yrd.Doç.Dr. Uğur ÖZER 1 STRATEJİK YÖNETİM 2 STRATEJİ DEĞERLENDİRME VE KONTROL Stratejik yönetim sürecinin son evresi seçilen stratejinin değerlendirilmesi, değerlendirme
BÖLÜM 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
Risk Analiz Prosedürü
Risk Analiz Prosedürü Doküman Tarihi: 9.11.217 AdlBelge-ORN-82 Yeni Yayın 1-Kontrolsüz Kopya Önceki Prosesler (Girdilerin Kaynakları): Proses (BİLGİ) Girdileri: Diğer tüm prosesler "Risk Analiz Sürecine"
İSTATİSTİK 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
Altı Sigma Kara Kuşak Yetiştirme Programı
Altı Sigma Kara Kuşak Yetiştirme Programı R D M A I C S Recognize - Gör Define - Tanımla Measure - Ölç Analyze - Analiz Et Improve - İyileştir Control - Kontrol Et Sustain - Sürdür Altı Sigma DMAIC Metodolojisine
ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ KALİTE GÜVENCESİ YÖNERGESİ
ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ KALİTE GÜVENCESİ YÖNERGESİ BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç ve Kapsam Madde 1- (1) Bu Yönerge, Çukurova Üniversitesi nin eğitim-öğretim ve araştırma faaliyetleri
Ölçme ve Değerlendirme
Ölçme ve Değerlendirme Z Puanı T Puanı Yrd. Doç. Dr. Yetkin Utku KAMUK Standart Puan Herhangi bir ölçüm sonucunda elde edilen ve farklı birimlere sahip ham puanların, standart bir dağılım haline dönüştürülmesi
Appendix B: Olasılık ve Dağılım Teorisi
Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ekonometri I Ders Notları Ders Kitabı: J.M. Wooldridge, Introductory Econometrics A Modern Approach, 2nd. edition, Thomson Learning Appendix B: Olasılık ve Dağılım
YTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları
Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ekonometri I Ders Kitabı: J.M. Wooldridge, Introductory Econometrics A Modern Approach, 2nd. edition, Thomson Learning Appendix B: Olasılık ve Dağılım Teorisi
YTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları
Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ekonometri I Ders Kitabı: J.M. Wooldridge, Introductory Econometrics A Modern Approach, 2nd. edition, Thomson Learning Appendix B: Olasılık ve Dağılım Teorisi
İstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık Ders 9: Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım Hipotez, bir veya daha fazla anakütle hakkında ileri sürülen, ancak doğruluğu önceden bilinmeyen iddialardır. Ortaya atılan iddiaların, örnekten
İSTATİSTİK HAFTA. ÖRNEKLEME METOTLARI ve ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN TESPİTİ
ÖRNEKLEME METOTLARI ve ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN TESPİTİ HEDEFLER Bu üniteyi çalıştıktan sonra; Örneklemenin niçin ve nasıl yapılacağını öğreneceksiniz. Temel Örnekleme metotlarını öğreneceksiniz. Örneklem
2- PROJE YÖNETİMİ BİLGİ ALANLARI Y R D. D O Ç. D R. K E N A N G E N Ç O L
2- PROJE YÖNETİMİ BİLGİ ALANLARI Y R D. D O Ç. D R. K E N A N G E N Ç O L 10 TEMEL BILGI ALANı (PMI YAKLAŞıMı) Proje Entegrasyon Yönetimi Proje Kapsam Yönetimi Proje Zaman Yönetimi Proje Maliyet Yönetimi
Aktüerlik Sınavları I. Seviye / Olasılık-İstatistik Örnek Sorular I
Aktüerlik Sınavları I. Seviye / Olasılık-İstatistik Örnek Sorular I S1. Cep telefonu üreten bir fabrikada toplam üretimin % 30 u A, % 30 u B ve % 40 ı C makineleri tarafından yapılmaktadır. Bu makinelerin
MIT 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.
Tecrübeye Dayanan Risklerde Aksiyon Planına Dahil Edilir
Sayfa No: 1-5 Doküman Tarihi: 12.1.217 SUREC-1 Önceki Prosesler (Girdilerin Kaynakları): Diğer tüm prosesler "ne" kaynak girdi sağlamaktadırlar. Proses (BİLGİ) Girdileri: Risk Aksiyon Planları (PLAN-1)
Gösterge 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
Kalite Yönetim Sistemleri
Editörler Doç.Dr. E. Mennan Yıldırım / Yrd.Doç.Dr. M. Emin Merter Kalite Yönetim Sistemleri Yazarlar Yrd.Doç.Dr.Cemal İnce Yrd. Doç. Dr. Ediz Güripek Dr.Selin Çavuşoğlu Dr.Nebahat Aral Ayca Özceylan Erkan
OLASILIK ve İSTATİSTİK Hipotez Testleri
OLASILIK ve İSTATİSTİK Hipotez Testleri Yrd.Doç.Dr. Pınar YILDIRIM Okan Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Hipotezler ve Testler Hipotez, kitleye(yığına) ait
BİR ÖRNEKLEM İÇİN T TESTİ İLİŞKİSİZ ÖRNEKLEMLER İÇİN T-TESTİ
1 BİR ÖRNEKLEM İÇİN T TESTİ İLİŞKİSİZ ÖRNEKLEMLER İÇİN T-TESTİ 2 BİR ÖRNEKLEM İÇİN T TESTİ 3 Ölçüm ortalamasını bir norm değer ile karşılaştırma (BİR ÖRNEKLEM İÇİN T TESTİ) Bir çocuk bakımevinde barındırılan
MIT 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.
DEVLET MALZEME OFİSİ TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ UYGULAMA VE ÖDÜL YÖNERGESİ BİRİNCİ BÖLÜM. Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar
DEVLET MALZEME OFİSİ TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ UYGULAMA VE ÖDÜL YÖNERGESİ BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç Madde l - Bu Yönergenin amacı, Devlet Malzeme Ofisi Merkez, Taşra Teşkilâtı ve
KALİTE GÜVENCESİNİN TARİHİ
KALİTE NEDİR? Kalite, bir ürün veya hizmetin belirlenen veya olabilecek ihtiyaçları karşılama kabiliyetine dayanan özelliklerin toplamıdır. Kalite Müşteri isteklerinin tatminidir ve bu harici ve dahili
Bölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler
Bölüm 3 Tanımlayıcı İstatistikler 1 Tanımlayıcı İstatistikler Bir veri setini tanımak veya birden fazla veri setini karşılaştırmak için kullanılan ve ayrıca örnek verilerinden hareket ile frekans dağılışlarını
LAÜ FEN EDEBĐYAT FAKÜLTESĐ PSĐKOLOJĐ BÖLÜMÜ PSK 106 ĐSTATĐSTĐK YÖNTEMLER I BAHAR DÖNEMĐ BÜTÜNLEME SINAVI SORULARI
LAÜ FEN EDEBĐYAT FAKÜLTESĐ PSĐKOLOJĐ BÖLÜMÜ PSK 106 ĐSTATĐSTĐK YÖNTEMLER I 2015-2016 BAHAR DÖNEMĐ BÜTÜNLEME SINAVI SORULARI Tarih/Saat/Yer: 24.06.16/11:00-12:30/AS010 Instructor: Prof. Dr. Hüseyin Oğuz
İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MÜŞTERİ ODAKLI ALTI SİGMA VE İMALAT SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA
İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MÜŞTERİ ODAKLI ALTI SİGMA VE İMALAT SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA YÜKSEK LİSANS TEZİ Mak. Müh. Sami ÇELEBİ Anabilim Dalı: ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ Programı:
Copyright 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
SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI
SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI Sayı ekseni üzerindeki tüm noktalarda değer alabilen değişkenler, sürekli değişkenler olarak tanımlanmaktadır. Bu bölümde, sürekli değişkenlere uygun olasılık dağılımları üzerinde
ŞİKAYET / İTİRAZ VE GERİ BİLDİRİM PROSEDÜRÜ
Sayfa No: 1/5 A. İÇİNDEKİLER Bölüm KONU SAYFA NO REFERANS STANDART MADDESİ TS EN ISO IEC 17020:2012 A. İÇİNDEKİLER 1 B. ŞİKAYET / İTİRAZ VE GERİ BİLDİRİM 2 7.6 1. AMAÇ 2 2. KAPSAM 2 3. SORUMLULUK 2 3.1
