İstatistiksel Proses Kontrol - Seminer Notları -

Transkript

1 MÜSEM - KALİTE YÖNETİCİLİĞİ UZMANLIK SERTİFİKA PROGRAMI 06 Nisa 00 İstatistisel Proses Kotrol - Semier Notları - Marmara Üiversitesi, Tei Eğitim Faültesi e-posta eoer@marmara.edu.tr GSM Telefo Dahili 413 İstabul, 00 00, Her haı yazara aittir. İzisiz alıtı yapılamaz ve yayılaamaz.

2 İçideiler 1. İstatistisel Proses Kotrol Sistemi...1. Prosesi Alama Proses Haıda Bilgi Toplaması 1. Proses Aış Diyagramı 1.3 Prosesi Sıaması 1.4 Prosesi Geliştirilmesi 3. Verileri Toplaması ve Suulması Sistemati Yalaşım 3 3. Veri Toplama ve Kayıt Temel İstatistisel Kavramlar Grafiler Pareto Aalizi Nede-Souç Aalizi Dağılma ve Korelasyo Kotrol Diyagramları 7 4. Değişeler ve Prosesi Değişimi Nuume Alma 7 4. İstatisti, Değişeli ve Kotrol Diyagramları Proses Değişeliğii Sebepleri Doğrulu ve Hassasiyet Merezi Değerleri Yerie Ait Ölçüler (Doğrulu) Değerleri Yayılmasıa Ait Ölçüler (Hassasiyet) Değişimi Alama - Normal Dağılım Nicelisel ve Nitelisel Kalite Özellilerii Kullaımı İle Proses Kotrolu Nicelisel Kalite Özellilerii Kullaımı İle Proses Kotrolu Nicelisel Kalite Özellileri İçi Kullaıla Uluslararası Kotrol Diyagramları Proses Yetee İdesleri Nitelisel Kalite Özellilerii Kullaımı İle Proses Kotrol Proses Kotrol Sistemii Tasarımı İstatistisel Proses Kotrolu ve Kalite Sistemi Eip Çalışması ve Proses Kotrol Taguchi Metodları 14 KAYNAKLAR...15

3 Kalite Yöeticiliği Uzmalı Sertifia Programı - İstatistisel Proses Kotrol - Sayfa No 1/15 1. İstatistisel Proses Kotrol Sistemi İstatistisel Proses Kotrol (İPK) metodları, yöetimi ararlılığı ve iyi orgaizasyou ile destelediğide, herhagi bir döüşüm proseside aliteyi objetif olara otrol ede araçlar olara arşımıza çıarlar. İPK, istatistisel teileri, veri toplama, aaliz etme, yorumlama ve çözümler oluşturma üzere alite problemlerie uygulamasıdır. Kalite ousuda çalışaca tüm elemaları istatisti ousuda eğitilmeleri zoruludur. Bir proses üzeride sistemati olara çalışıldığıda şu sorular sorulabilir İşi doğru bir şeilde yapabiliyor muyuz? (Yeterlili) İşi doğru bir şeilde yapıyor muyuz? (Kotrol) İşi doğru bir şeilde yaptı mı? (Kalite Güvecesi) İşi daha iyi bir şeilde yapabilir miyiz? (İyileştirme) Sorulara verile cevaplar, prosesi yeterliliği haıda bilgi temi eder. Bu bilgi, pazarlama, tasarım ve teoloji fosiyolarıa yasıtılır. İPK da, sayılar ve bilgi, ararlar ve faaliyetler içi temel oluşturur. Aşağıda belirtile basit metodlar, verileri toplaması, suulması ve aalizi içi yardımcı olurlar ) Proses Aış Diyagramı - (Ne yapılmatadır?) Kotrol Çizelgeleri/Çetele Diyagramlar - (Ne sılıta yapılmatadır?) Histogramlar (Sayıları dağılımı asıldır?) Grafiler - (Sayıları ullaara şeil oluşturabilir miyiz?) Pareto Aalizi - (Büyü problemler hagileridir?) Beyi Fırtıası ve Sebep/Eti Aalizi - (Problemlere e sebep olmatadır?) Saçıım Diyagramları - (Fatörler arasıda e şeilde bağıtı mevcuttur?) Kotrol Diyagramları - (Hagi değişimler ve asıl otrol edilecetir?). Prosesi Alama.1 Proses Haıda Bilgi Toplaması Bir prosesi alamaı veya iyileştirmei başlagıç aşamalarıda biri, bu proses içi bir aış diyagramı oluşturabilece şeilde prosesi öemli faaliyetleri haıda bilgi toplamatır. Bir aış diyagramı, bir proseste yer ala ativiteleri bir resmidir. Buradai e öemli zorlularda birisi, hagi aşamaları ve e düzeyde detayı aış diyagramıda yer alması geretiğie arar vermetir. Bir prosesi aış diyagramı il ez oluşturulduğuda, bu aış diyagramıı hazırlayalar geellile ço fazla detayı ve ço sayıdai aşamayı ele almatadırlar. Prosesler haıdai bilgi ayalarıı değerledirilmesi öemlidir Tedariçi/müşteri ilişisii taımlaması Prosesi olayca alaşılır hale getirme ve taımlama Prosedürleri stadartlaştırma Yei bir proses tasarımlama veya mevcut bir prosesi değiştirme İyileştirme içi zorluları ve fırsatları belirleme. Proses Aış Diyagramı Aış diyagramı, bir prosesi iyileştirilmesi içi ço öemli bir il aşamadır. Aış diyagramıdai şeil, sistem veya proses haıda bilgi alma isteye bir imseye veya bir eibe olaylı sağlayacatır. Dolayısıyla, aış diyagramı, prosesde yapılabilece iyileştirmeler içi olaylıları belirleyere, sistem veya prosesde iyileştirmeler yapaca ola eibe veya bireye yardımcı ola bir iletişim aracıdır. Ço farlı ullaımlar içi farlı tiplerde aış diyagramları oluşturulabilir. Aış diyagramıı e lasi şeli, ompüter programlamacılığıda ullaıla gibidir..3 Prosesi Sıaması Bir aış diyagramı, bir fosiyou gerçeleştirilmesi aşamalarıı adım adım göstermetedir. Bu fosiyo, bir imyasal prosesi aşamalarıda, hesaplama işlemi prosedürlerie adar, hatta bir yemeği hazırlaması aşamaları, vb. herşey olabilir. Aış diyagramları, usursuz doümatasyo temi ederler ve bir aşamaı diğeri ile asıl bağıtılı olduğuu taımlayara, hataları ortaya çıarılmasıda fayda sağlarlar. Aış diyagramları, mevcut prosesi sıamasıda, problemli bölgeleri belirlemeside yardımcı olara prosesi iyileştirilmeside olaylı sağlarlar. Proses haıda bilgi sahibi bir grup isa, aşağıdai basit aşamaları taip edere prosesi gözde geçirmelidir Mevcut prosesi aış diyagramıı çiziiz.

4 Kalite Yöeticiliği Uzmalı Sertifia Programı - İstatistisel Proses Kotrol - Sayfa No /15 Prosesi taip edebileceği veya taip etmesi geree iici bir aış diyagramı çiziiz. Problem veya zarar ayalarıı, iyileştirilmesi geree ısımları ve değiştirilmesi geree ısımları ortaya çıartaca şeilde ii diyagramı arşılaştırıız. Özellile, il aış diyagramıı, sorgulama teiği ullaılara eleştirisel olara sıaması geremetedir. Aış diyagramıdai faaliyetler yapılış amacı, yapıldığı yer, yapılış sırası, imlerle yapıldığı, hagi metodlar ile yapıldığı, bu faaliyetleri elimiasyou (iptali) birleştirilmesi yeide düzelemesi basitleştirilmesi şelidei değerledirmeler yoluyla sıaacatır. Tam olara cevapladırılmasıa ihtiyaç duyduğumuz sorular şulardır Amaç (İşi geresiz ısımlarıı ortada aldırıız!) Gerçete e yapılmatadır? (veya Gerçete e ortaya çıarılmıştır?) Bu faaliyet içi gerelidir? Başa e yapılabilirdi veya e yapılmalı? (Yer, iş sırası ve isalar aşamalarıı, daha etili souçları elde etme veya ziyaı azaltma yöüde yeide düzeleyiiz ve/veya mümü olduğuca birleştiriiz!) Yer Nerede yapılmatadır? Niçi bu şeçile yerde yapılmatadır? Başa erede yapılabilirdi veya erede yapılmalı? İş sırası Ne zama yapılmatadır? Niçi bu aşamada yapılmatadır? Başa hagi aşamada yapılabilirdi veya hagi aşamada yapılmalı? İsalar Kim yapmatadır? Niçi özellile bu işi tarafıda yapılmatadır? Başa bir işi yapabilirmiydi veya yapmalımı? Metod (İşlemleri basitleştiriiz!) Nasıl yapılmatadır? Niçi özellile bu şeilde yapılmatadır? Başa bir şeilde yapılamazmıydı veya yapılmalımıdır? Bu şeildei sorular ile herhagi bir prosesi sorgulaması, açılama getirilmesi geree pe ço otayı ortaya çıaracatır..4 Prosesi Geliştirilmesi İstatistisel proses otrol (İPK), pe ço sayıda şireti ve edüstriyel uruluşu ürüleridei, hizmetleridei, fiyatlarıdai ve teslimatlarıdai reabet çalışmalarıda ve buları iyileştirilmesi aşamalarıda öemli bir rol oyamatadır. İPK, bir istatistiçi içi, ürü ve hizmet aliteleride ve çalışma verimliliğide süreli iyileştirmeler sağlayabilme üzere uygu istatistisel araçları uygulaması alamıı taşımatadır. Bu ifadei esilile doğru olmasıa arşılı, İPK, pe ço işletmede, basit ve eti bir şeilde problem çözümüe yalaşım ve prosesi iyileştirilmesi olara taımlamatadır. Her proses, çözümüe ihtiyaç duyula problemlere sahiptir ve İPK araçları, her çalışaı (yöetici, operatör, sereter, imyager, mühedis, vd.) ullaımıa uygudur. Bir orgaizasyo içerisidei her çalışaa İPK araçlarıı ullaımı haıda eğitim verilmeli ve dolayısıyla çalışa yaptığı işi alitesii iyileştirmeye yöeli çalışmalar yapabilmelidir. Geellile, İPK deeyimie sahip tei persoel, otrol diyagramları gibi daha tei araçlara

5 Kalite Yöeticiliği Uzmalı Sertifia Programı - İstatistisel Proses Kotrol - Sayfa No 3/15 yöelire, aış diyagramları, sebep-souç diyagramları, otrol çizelgeleri ve Pareto diyagramları gibi daha basit İPK araçları, tüm persoel tarafıda ullaılabilmelidir. İPK araçlarıı çalışalara basitçe öğretilmesi yeterli olmayıp, yapılmata ola iş üzeridei örelere uygulaması gerelidir. İPK eğitimide e öemli husus, bir prosesi iyileştirilmeside veya geliştirilmeside adım-adım geliştirme ve iyileştirme yalaşımı teiği i ullamatır. Bir prosesi iyileştirilmeside veya geliştirilmeside adım-adım geliştirme ve iyileştirme yalaşımı teiği i ullama pe ço yarar şağlayacatır Şeçile problemi tipie bağımlı alma gibi ısıtlamalar yotur, ilgileile proses temelide iyileştirilecetir. Bu yalaşım sorasıda varılaca ararlar, ö yargıları veya salt fiirleri değil, gerçeleri esas alacatır, probleme duygusal yalaşımları olmadığı bir baış sergileecetir. İşgücüü alite haıda uyarılması, çalışaları bu iyileştirme proseside diret olara yer almasıda dolayı artacatır. Pprosesi yürüte isaları bilgi ve deeyim potasiyeli, bir sorgulama yalaşımı yoluyla sistemati bir şeilde ortaya çıarılmatadır. Bu çalışalar, problem çözmedei rollerii, ararlara varılıre ullaıla gerçeleri toplama ve buları iletişimii sağlama olduğuu daha iyi alayacalardır. Yöeticiler ve daışmalar, problemleri yalız başlarıa ve deeyimlerie dayalı olara değil, metodoloji olara çözecelerdir. Sistemati yalaşım, bireysel veya rastgele değil, birlite olacatır. Bir omüiasyo şeli olara İPK araçlarıı ullaımıı müemmelliğide dolayı, tüm fosiyolar arasıda ve arşılılı omüiasyo artacatır. 3. Verileri Toplaması ve Suulması 3.1 Sistemati Yalaşım Geresiimleri arşılaması olara alite taımıı beimserse, tasarım alitesi ve tasarıma uygulu alitesi avramlarıı değerledirilmesi geretiğii görürüz. Kalite yi sağlama içi aşağıdailere ihtiyaç duyulmatadır Uygu tasarım Uygu ayalar ve imalar (teçhizat, isa, para, vb.) Doğru malzemeler Uygu bir proses Kotrol altıdai prosesi işletilmesi ve taımlamasıda ullaıla metodları her iisie de ait detaylı talimatlar Proses otrolua sistemati bir yalaşımı uygulamasıda ii temel ural vardır Tüm verileri ayıt etme Düzgü teileri ullama Tüm veriler, özellile işlem ve üretim otalarıda ayıt edilmelidirler. Eğer veriler sistemati ve diatli bir şeilde ayıt edilmezlerse, ullaıma suulamazlar ve aaliz edilemezler. İstatisti, verileri toplaması, sııfladırılması ve ullaımı olara taımlaabilir. 3. Veri Toplama ve Kayıt Veriler; aaliz, arar ve faaliyet içi temel oluşturmalıdır. Verileri yapısı ve suumu, proseste prosese farlı olacatır. Sadece gereli veriler toplamalıdır, ullaılmayaca veya değerledirilmeyece verileri toplaması geresiz maliyet getirecetir. Dolayısıyla, verileri toplamasıda aşağıdai hususlara diat edilmelidir Verileri hagi amaç içi toplaacağı açıça belirleir Amaca hizmet edece verileri hagileri olduğu ararlaştırılır Bu verileri hagi öreleme yötemi ile ve asıl toplaacağı saptaır Verileri im(ler) tarafıda, hagi tarihte, asıl ve hagi birimlerce topladığı aydedilir Bu amaç içi, özel bir form geliştirilebilir Verileri isteile hassasiyette ve doğru olması içi ölçü aletlerii uyguluğu ve güveirliği sağlaır, böylece terarlaabilirli güvece altıa alıır. Kalite haıdai sayısal bilgi, sayara veya ölçere elde edilebilir. Sayara elde edile bilgi, belirli aralılar şelide ortaya çıar. Öreği, 10 adetli bir öre gruptai hatalar sadece 0, 1,, vb. olabilir. Belli uzulutai bir umaşdai hataları sayısı, bir sayfadai yazım hatalarıı sayısı şelidei verilere itelisel veriler adı verilir. Geellile ölçümler yoluyla elde elde edile veriler süreli bir sala (cetvel) üzeride yer alırlar ve bu veriler değişe veriler olara adladırılır. Değişe veriler, sıcalı, ağırlı, hacim, zama, fizisel boyutlar, yaş, vb. verileri apsar. Veri toplare bazı hususlara diat edilmesi gerelidir Toplaa veriler, hedeflee amaca uygu hassasiyette olmalıdır.

6 Kalite Yöeticiliği Uzmalı Sertifia Programı - İstatistisel Proses Kotrol - Sayfa No 4/15 Verii hassasiyeti ölçü aletii yeteeğii aşamaz. Öreği, g hassasiyetle yapılması geree bir tartım işlemi, g hassasiyete sahip bir terazide yapılamaz. Yapılaca gözlem sayısı, uygulaaca öreleme yötemi ve verileri değerledirme teiği araştırıla ouu özellilerie uygu olmalıdır. Veri toplaıre, her veri içi geçerli ola tüm oşullar saptamalı ve aydedilmelidir (İlgili vardiya, üretimi yapa işi, ullaıla cihaz, ullaıla hammadde, proses değişelerii durumu, çevre oşulları vb.) Veriler, otomati bir sistemle veya mauel olara toplaabilir. Verileri mauel olara toplaması bazı yölerde avatajlıdır Mauel veri toplaya işi, prosese daha yaıdır ve ou daha iyi alamaya çalışır. Veri toplaya işi, proses üzeride tecrübesii arttırdıça, değişeler arasıdai sebep-souç ilişisii daha iyi gözlemlemeye başlar. Veri toplama işlemi daha diami bir durum arzedecetir. Bazı verileri toplamasıı geresizliği ortaya çıaca, bua arşılı, daha öce değerledirilmemiş diğer parametreler eşfedilecetir. Süreli gelişme amaçlı veri toplama, araştırma itelilidir ve geçicidir. İsteile souca ulaşılıca, veri toplama işlemie so verilecetir ve toplaaca verileri mahiyeti yei ouya bağımlı olara değişecetir. Geçici faaliyetler içi mauel sistemleri ullaımı hem prati hem de ucuzdur. Yuarıda izah edile hususlarda, otomati sistemleri ullaılmaması geretiği alamı çıarılmamalıdır, çüü otomati veri toplama sistemlerii ullaımıı daha avatajlı olduğu ve/veya zorulu olduğu durumlar söz ousudur Değişimi ço hızlı olduğu durumlarda Ço sayıda verii ayı ada toplaması geretiğide Sağlı veya emiyet edei ile mauel veri toplamaı risli olması halide Veri toplamaı matematisel aalizii de yapılmasıı geretiğide. 3.3 Temel İstatistisel Kavramlar Freas Dağılımı Histogramlar ve freas dağılımları, verileri görsel olara icelemesie ve değerledirilmesie yaraya grafi araçlardır. Belirli bir sıra ve ural gözetilmede rastgele toplaa verileri düzeli olması beleemez. Elde edile bu değerlerde il baışta imalat haıda bilgi ediebilme mümü değildir. Prosestei değişeleri açıça görebilme ve prosesi geçerliliği haıda bir yargıya varabilme içi örelerde elde edile verileri büyülülerie göre grupladırılması geremetedir. Sıralama işlemide sora oluşturula gruplara sııf, ii sııf arasıdai fara sııf aralığı, bir sııftai alt ve üst sııf değerlerii ortalamasıa sııf orta değeri ve her sııfta bulua terim sayısıa da freas adı verilir. Verileri bu şeilde özetlemesi soucu ortaya çıa tablo da, freas dağılım tablosu dur. Grupladırılmış bir freas dağılımıı ve bua teabül ede histogramı hazırlamasıda aşağıdai hususlar tavsiye edilmetedir Kouyla ilgili veriler mümü olduğuca duyarlı, ayı ölçü birimi ile ve duyarlılığı ayı raamlarla tesbit edilir. E büyü ve e üçü değerler arasıdai far, yai değişim geişliği (rage) buluur. Değişim geişliği belirlee sııf sayısıa bölüere sııf aralığı tesbit edilir. Söz ousu verileri çoluğua ve cisie bağlı olara sııfları sayısı geellile 5-0 arasıda tesbit edilir. Sııf sayısı, Sturgess uralıda da olayca buluabilir K = log 10 N Burada; K sııf sayısı N gözlem sayısıdır. Tablo 6_1 i ullaımı ile de sııf sayısı olayca buluabilir. Verileri e üçüğü, birici sııfı alt sıırı olara alıır ve bua sııf aralığı eleere iici sııfı alt sıırı ve ayı işlem yapılara diğer sııfları alt sıırları tesbit edilir. İl sııfı üst sıır iici sııfı alt sıırıda bir ölçü üitesi esi olara tayi edilir. Bua sııf aralığı eleere iici sııfı üst sıırı buluur. Ötei sııfları üst sıırları da ayı şeilde bir öcei üst sııra sııf aralığıı eleme suretiyle hesaplaırlar. Bu metod ile, hiçbir değer sııfları dışıda bıraılmamata, bir değeri birbirii taip ede ii sııfta birie soulmasıda bir zorlu çeilmemetedir. Her sııf aralığıa düşe terim sayısı, yai sııf freasları buluur ve freas dağılım tablosu oluşturulur. Çizelge 6_1 Sturgess Kuralı. Gözlem Sayısı Sııf Sayısı

7 Kalite Yöeticiliği Uzmalı Sertifia Programı - İstatistisel Proses Kotrol - Sayfa No 5/ Freas Dağılımlarıı Yorumlaması Bir olaydai değişimleri göstere freas dağılımıa baara yorumda buluma veya bu olayı etileye fatörler haıda tahmiler yapma mümüdür. Şeil 6_1 de çeşitli freas dağılım tipleri görülmetedir. Bu histogramlar aşağıdai şeilde yorumlaır A. Değişeli, yai ölçü sapmalarıı dağılma aralığı izi verilede daha dardır ve ortalama sapmaı limitlere göre oumu iyidir. İşlem başarılı uyguladığıda, toleraslar bir mitar daha daraltılabilir. B. Değişeli azdır, faat ortalama değer üst limite tehlieli biçimde yalaşmıştır. Kusurlu parça sayısıı artması belemelidir. C. Bir öcei diyagramda bahsedile tehlie gerçeleşmiştir. Ortalama değeri aşırı derecede sağa aymasıı edeleri araştırılmalı, üretim teçhizatıı ve ölçme aletii ayarları otrol edilmelidir. D. Değişeli izi verile limitler içide olmala beraber fazla yaygıdır. Üst ve alt limitler dışıa taşma olasılığı yüsetir. Yötem, teçhizat ve ölçüm cihazları üzeride çalışara dağılma aralığıı daraltma veya toleras limitlerii geişletme olaaları araştırılmalıdır. E. Ortalama değeri bir mitar sağa ayması ile bir öcei diyagramda sözü edile tehlie gerçeleşmiş ve üst limiti aşa usurlu parça sayısı artmıştır. F. Ortalama değeri oumu değişmemele beraber dağılımı yaygılığı biraz daha artmış ve ii limiti de aşa usurlu parçalar ortaya çımıştır. (E) ve (F) dei saıcaları giderme içi (D) de belirtile çareler üzeride durulmalıdır. G. İi zirveli histogram adı verile bu dağılım tipi, üretimde ii farlı teçhizat ullama, teçhizat değiştirme, malzeme hatası, işçili vb. edelerle ortaya çımatadır. H. Normal görüümlü dağılım solda alt limit tarafıda esilmiştir. Daha öce tüm parçalara uygulaa bir muayee souda alt limiti dışıa çıa bütü parçalar ayılamıştır. Elde usurlu parça yotur, faat işlemde bir hata ayağı vardır ve giderilmesi gerelidir. Ortalama biraz sağa aydırılabilirse problem çözülmüş olur. I. Üst limiti dışıda ala üçü dağılım, teçhizatta bir süre değişi ayarla işlem yapıldığıı gösterir. Ustabaşı veya tezgah operatörüü uyarılması ile düzeltme olaağı vardır. Şeil 3_1 Çeşitli freas dağılım tipleri.

8 Kalite Yöeticiliği Uzmalı Sertifia Programı - İstatistisel Proses Kotrol - Sayfa No 6/ Grafiler Grafiler yoluyla verileri suulması, ço sı uygulamatadır. Grafiler; Çizgisel grafiler Dairesel grafiler ve Resimsel grafiler olara sııfladırılır. 3.5 Pareto Aalizi Pareto aalizi, alite iyileştirme çalışmalarıda e ço ullaıla teilerde biri olup, verileri öem veya öceli sırasıa göre düzelemeye dayaa bir teitir. Pareto aalizie ait aşamalar aşağıdai şeildedir Tüm elemaları listelemesi Elemaları ölçümü Elemaları dereceledirilmesi ve sıralaması Kümülatif dağılımları oluşturulması Pareto eğrisii çizimi Pareto eğrisii yorumu 3.6 Nede-Souç Aalizi Japo alite devrimii mimarlarıda Prof. Ishiawa tarafıda geliştirile ve alite çemberlerie öerile Nede- Souç diyagramı (ayrıca görüümüde ötürü balı ılçığı diyagramı olara da adladırılır) işletmelerde alite sorularıı edelerii belirleme içi yaygı olara ullaılmatadır. Nede-souç diyagramları, beyi fırtıası teiği sorasıda oluşturulur. Beyi fırtıası teiğii uygulaması sırasıda, alite çemberidei her bireyi görüşüe başvurulur ve heresi firii söyleyebilmesi içi uygu bir ortam oluşturulur. Nede-souç diyagramı aşağıdai aşamalar sorasıda oluşturulur Souç veya etiyi taımlama Hedefleri oluşturulması Diyagramı çizimi Ürüler Prosesler Teçhizat Programlar İsalar

9 Kalite Yöeticiliği Uzmalı Sertifia Programı - İstatistisel Proses Kotrol - Sayfa No 7/15 Nedeleri tümüü ayıt edilmesi Diyagramı aalizi Karar verme ve faaliyete geçme Nede-souç diyagramıı çizimi aşağıdai sıra içide yapılır Araştırılaca soru bir utu içie alıır ve alı bir ola gösterilir Bu sorua sebep olabilece aa edeler birer utu içie alıara bu oa bağlaır Her aa edei hataya sebep olabilece alt edeleri işaretleir Tüm alt edeler (temel edeler) tamamlaıcaya adar diyagram dalladırılır Çalışmayı yapa grup üyeleri (beyi fırtıası uralları uygulayara) e öemli edeleri belirler Belirlee bu edeleri doğrulaması içi veri toplaır, iceleir ve yorumlaır. Soru gideriliceye adar araştırmaya devam edilir. Nede-souç aalizii yararları şulardır Yötem, soruları üzerie gide atif bir yöetimi geliştirir Diyagramı hazırlaması iletişimi güçledirir ve heresi diatii bir otaya toplamasıı sağlar Eğitici bir çalışmadır, heresi bilgisii geliştirir Verileri toplamasıı ve probleme bilimsel biçimde yalaşmayı sağlar Kalite çemberideileri oularıa haimiyetlerii sıama içi eşsiz bir teitir Tüm sorulara uygulaabilir 3.7 Dağılma ve Korelasyo Dağılma diyagramları, aralarıda bir ilgi ya da orelasyo olup olmadığıı görme içi ii fatör veya parametreyi iceleme üzere ullaılmatadırlar.eğer bir fatörü diğerie bağımlılığı mevcutsa, bağımsız fatörü otrol altıa alara bağımlı fatörü otrol edebilme mümü olacatır. Bir saçıım diyagramıı hazırlare izleece belli başlı aşamalar aşağıdai şeildedir Bağımlı ve bağımsız fatörleri seçiiz. Bağımlı fatör, ede-souç diyagramıdai bir ede, bir spesifiasyo, bir alite ölçümü veya başa bir souç veya ölçüm olabilir. Bağımsız fatör, bağımlı fatör ile potasiyel ilişiside dolayı şeçilmetedir. Mevcut verileri ullaı veya verileri aydetme içi uygu bir otrol cetveli hazırlayı. Her ii fatörü aydı arasıdai zama aralığıa arar veri ve ölçüm metodlarıı, değişimi algılayaca adar yeterli hassasiyette olduğuda emi olu. Veriler bir ez aydedildiğide, otaları dağılım diyagramı üzerie yerleştiriiz. Geellile yatay ese bağımsız fatör ve diey ese de bağımlı fatör içi ullaılmatadır. Dağılım diyagramıı aaliz ediiz ve e alam taşıdığıı düşüüüz. 3.8 Kotrol Diyagramları Daha öcei bölümde alatıla İstatistisel Proses Kotrol teileride (araçlarıda) soucusu otrol diyagramları dır. Kotrol diyagramları, umue alma, değişeli ve zamaı içerir ve buları proses operatörüü olaylıla alayabileceği bir dille suar. 4. Değişeler ve Prosesi Değişimi 4.1 Nuume Alma Her prosesi doğasıda var ola değişeli, ürülerde birii diğeride farlı olmasıa sebep olmatadır. Değişeli açıılmazdır ve hiç imse ii ideti (özdeş) ürüü üretemez. Eğer değişim ço büyüse, eler olduğuu veya eyi ortaya çıtığıı tahmi etmemiz, bir umuei basitçe muayee edilmesi ile zorlaşaca veya mümü olamayacatır. Buula beraber, ürülerde, hizmetlerde, proseslerde veya bir proses esasıda ölçüle parametreleri biride alımış bir umuei muayeesie ait souçları değerledirme yoluyla bu tahmii yapabilme her zama mümüdür. Gülü her türlü ativitelerimizde, bir popülasyo da aldığımız umueler yoluyla popülasyo özellilerii değerlediririz ( Kabul örelemesi ). Her bir ürüü muayee işlemie uğradığı %100 muayee işlemi ise olduça zahmetli bir iştir ve bu şeilde yapıla bir çalışmada muayee edilmesi geree özellilerde yalaşı %15 ii muayee ede tarafıda ihmal edildiği bilimetedir. Dolayısıyla, riti ürüleri üretilmeside ve doğrulamasıda da ayı ısıtlama söz ousu olduğuda, bazı durumlarda %100 muayee işlemii e az 3 ez yapılması gereecetir. Otomati cihazları ullaımı yoluyla muayee ve veri toplama işlemlerii yaygılaşması, muayeeyi yapa isaları hatalı davramalarıı bir soucudur. Bu ouya başa bir yalaşım teiği ise, tüm proses operatörlerii edilerie ait ola muayeelerde sorumlu tutmatır. Bu durumda muayee, prosesi hayati bir parçası

10 Kalite Yöeticiliği Uzmalı Sertifia Programı - İstatistisel Proses Kotrol - Sayfa No 8/15 olacağıda, daha büyü öze gösterilece ve %85 li ora, %100 verimliliğe doğru yüseltilebilecetir. Mevcut ürüleri veya proses parametrelerii tümüü otrolde geçirilmesi, hem maliyetleri arttıracağı hem de ürüleri test edilmesi işlemide zarar göreceleri gereçeleri ile istememetedir. Dolayısıyla, popülasyoda umueleri alıması yoluyla yapıla muayee işlemii tercih edilmeside pe ço ede mevcuttur, faat amaç, umueleri muayeesi yoluyla popülasyo arateristilerii bulmadır. Açıça söyleebiliri, umue üzeride yapıla gözlemleri tüm popülasyoa estrapolasyou, muhtemel bir hata ayağıı oluşturacatır. Eğer, daha öcede popülasyo üyeleri arasıda bir değişim mevcutsa, bir umuei arateristiği ve tüm popülasyou arateristiği arasıda toplam bir uzlaşma olmayacatır. Numue alma, başlı başıa bir değişim ayağıdır. 4. İstatisti, Değişeli ve Kotrol Diyagramları İstatistisel teiler, ham malzemeleri, prosesleri, ürüleri ve hizmetleri daha öcede belirlemiş geresiimlere uyum derecelerii belirlemesi ve uatifiasyou (sayısal olara ifade edilebilmesi) içi ullaılabilirler. İstatisti Proses Kotrol, heresi arar verebilmesie, verilece arara ait doğrulu derecesii veya hatalı bir arar alma risii bilmesie ima taır. İstatistisel temelli bir otrol diyagramı, prosesi operatörleri tarafıda prosesi gerçeleştirildiği yerde ullaılma üzere hazırlaa bir araçtır. Operatörler, umue alma yoluyla mevcut durumu değerledirece ve ayı soucu veya souçları prosesi ölçüle yeteeğii yasıtaca bir diyagram üzeride gösterecelerdir. Bir otrol diyagramı üç bölgeye (uşağa) sahiptir ve umue hagi bölgeye düşüyorsa, oa göre müdahale de buluma gereecetir. Stabil (ararlı) Bölge Çalışmaya devam ediiz veya bir şey yapmaız geremez Uyarı Bölgesi Diat ediiz ve prosesde daha fazla bilgi elde etmeye çalışıız; proses ayar geretirmetedir Müdahale Bölgesi Müdahalede bulu, prosesi ayarlarıı yap. 3 Müdahale Bölgesi Ölçülebile veya Nitelisel Kalite Özelliği 1 1 Uyarı Bölgesi Stabil (Kararlı) Bölge Uyarı Bölgesi 3 Müdahale Bölgesi 4.3 Proses Değişeliğii Sebepleri Zama Proses otrol teorisii temelii, bir prosesi işletilmesi sırasıda, parametreleri değişim sebeplerie ait bir farı bulma oluşturur. Bazı değişimler, rastlatısal değişimler ategorisie girer i, bular içi prosesi gözde geçirmetete başa ço az şey yapılabilir. Bir prosesde yalızca rastlatısal (tesadüfi) değişimler mevcutsa, proses, istatistisel olara otrolda veya ısaca otrolda olara değerledirilir. Ayrıca, test cihazıda, muayee veya otrol prosedürüde veya bir bilgi sistemii özelliğide ayalaa değişim de mevcuttur. Muayee ve testi doğasıda ayalaa değişimler, proses değişeliğii arttıracatır. Büyü bir geliğe sahip ve olaylıla taımlaabile değişim sebepleri ataabilece veya özel sebepler olara sııfladırılır. Bir ataabilece sebep mevcudiyetide, proses değişeliği fazla olacatır ve proses, istatistisel olara otrol dışı veya beleile tesadüfi değişimleri öteside olara sııfladırılacatır. 4.4 Doğrulu ve Hassasiyet Ölçülebile özelliler yoluyla proses değişimii ölçümüde, bir prosesi doğruluğu ve hassasiyeti arasıdai far geellile yalış alaşılmatadır. Bu basit farlılı, aşağıdai hususları değerledirilmesi ile etleştirilebilir Doğrulu ve Hassasiyet arasıda bir far mevcuttur. Bir prosesi doğruluğu, hedeflee değeri bulma yeteeğie aittir.

11 Kalite Yöeticiliği Uzmalı Sertifia Programı - İstatistisel Proses Kotrol - Sayfa No 9/15 Bir prosesi hassasiyeti, değerleri yayılma derecesie aittir. Hassasiyet ve doğrulu arasıdai bu ayırım, souçlara veya değerlere te te değil, sadece grup olara baıldığıda alaşılabilir. Prosesi doğruluğu ve hassasiyeti haıda bilgi esiliğide dolayı, te bir soucu temel alara bir proseste ayarlar yapma ousuda arar verme, istemeye souçları ortaya çıarabilir. Proses hassasiyetii yoluğuu düzeltme üzere ayar yapma, yayılma veya dispersiyou düzeltme içi geree araştırmayı yapmata geellile daha olaydır. 4.5 Merezi Değerleri Yerie Ait Ölçüler (Doğrulu) Aritmeti Ortalama (Mea) Tüm ölçümleri toplamıı gözlem sayısıa bölümüdür. x1 + x + x x X = Burada X x i i= 1 Aritmeti ortalama Te bir ölçüm değeri x i i= 1 boyutlu umuedei tüm ölçümleri toplamı = x i Te bir örelemede ziyade tüm popülasyou, yai bir prosesi tüm çıtılarıa ait ortalama, Yua harfi µ ile gösterilir. Biz bu gerçe ortalama değerii (µ) hiç bir zama bilemeyiz, faat tüm umuelere ait ortalamaları ortalamasıı, yai büyü veya proses ortalamasıı ( X ) popülasyo ortalaması olara alabiliriz. X 1 + X + X X X = Burada, = j= 1 X j X X j Proses ortalaması j' ici umuei ortalaması boyutuda alıa umueleri sayısı 4.5. Ortaca Değer (Media) Ölçümler büyülü sırasıa dizildileride, ortaca değer (media), tam ortadai değerdir. Eğer seri toplamı (veri sayısı) te sayı ise, bu basitçe buluur. Eğer seri toplamı (veri sayısı) çift sayı ise, medya, sıraı ortasıdai ii elemaı aritmeti ortalamasıdır Tepe Değeri (Mod) Merezi eğilimi ölçüsüü elde edilmeside üçücü bir metod, e ço terarlaa değeri bulmatır. Bir sayı seriside mod u olmaması veya te bir değerde fazla olması durumu da mümüdür Aritmeti Ortalama, Ortaca Değer ve Tepe Değeri Arasıdai İlişi Bazı dağılımlar, merez değerlerie göre simetritirler. Böyle durumlarda, ortalama, medya ve mod ayıdır. Diğer dağılımlar asimetri olara belirleir ve çarpı olara adladırılır. Çarpı dağılımları ii tipi mevcuttur Eğer eğrii

12 Kalite Yöeticiliği Uzmalı Sertifia Programı - İstatistisel Proses Kotrol - Sayfa No 10/15 uyru ısmı sağa doğru uzamışsa, dağılım pozitif çarpılma, sola doğru uzamışsa egatif çarpılma olara adladırılır. Ortalama, mod ve media arasıda aşağıdai şeilde bir bağıtı mevcuttur (ortalama) - (mod) = 3 (ortalama - media) Böylece, parametrelerde ii taesii bilimesi, üçücüsüü bulumasıa yardımcı olur. 4.6 Değerleri Yayılmasıa Ait Ölçüler (Hassasiyet) Değişim Aralığı (Rage) Değişim aralığı (rage), e düşü ve e yüse ölçümler arasıdai fartır ve saçıımı e olay bulmamızı sağlayaca ölçütdür. Değişim aralığı geellile sembolu ile gösterilmetedir. Tüm umue değişim aralılarıı ortalaması ortalama değişim aralığı, R1 + R + R R = Burada; i= 1 R i R i R, aşağıdai şeilde hesaplaır + R i= 1 Numueleri tüm değişim aralılarıı toplamıdır boyutudai umueleri adedidir = R i Hesaplamadai basitlite dolayı, değişim aralığı, dağılımı hesaplamasıda sıça ullaılır. Faat ullaımıda ii temel problem mevcuttur Değişim aralığıı değeri, umuedei ölçüm sayısıa bağlıdır ve değişim aralığı umue boyutu arttıça artma eğilimi gösterir. Değişim aralığıı hesaplaması, sadece elde edile verileri bir ısmıı ullaımı ile olur. E düşü ve e yüse değerler arasıda ala değerlerde değişme olmasıa rağme, değişim aralığı değişmede alacatır Stadart Sapma Stadart sapma verileri tümüü hesaba atar ve ortalama değer de diğer değerleri sapmasıı bir ölçüsüdür. Farları arelerii ortalaması, umuei varyas ı olara biliir ve aşağıdai şeilde hesaplaır ( x X) i Stadart sapma geellile Yua harfi sigma ( σ ) ile gösterilir ve varyas ı areöüdür. Bu şeilde, değişim ile ayı birimlere sahip ola yayılmaı mitarı hesaplaır. σ = σ = ( x X) i Gerçe stadart sapma σ, ayı µ gibi, hiçbir zama biliemez (Buda sorai hesaplamalarda basitli olması açısıda σ, proses stadart sapması ı ifade edecetir!). Eğer bir umue proses yayılımıı bulma içi ullaılıyorsa, umueye ait stadart sapma tüm prosesi stadart sapmasıı düşü bulumasıa yol açar. Bu durum özellile az sayılı umuede öemlidir. Bu durumu düzeltme içi aşağıdai formül ullaılara prosesi tahmii stadart sapması hesaplaır

13 Kalite Yöeticiliği Uzmalı Sertifia Programı - İstatistisel Proses Kotrol - Sayfa No 11/15 s = ( xi X ) i= 1 ( 1) 4.7 Değişimi Alama - Normal Dağılım Stadart sapmaı alamıı e iyi şeilde alaşılması, ormal dağılım avramıı alaşılması ile olacatır. Eğer sürelili göstere bir değişe gözleiyorsa, bu değişe ormal olara ortalama değeri (µ) etrafıda dağılım gösterecetir. Değerleri yayılımı, ça eğrisii geişliğii taımlaya popülasyo stadart sapması ı ( σ ) birimleride ölçülebilecetir Hatalı Ürü Oraıı Buluması Bir proses geresiimleri arşılamada yeterli olmadığıda, üretim sırasıda toleras limitlerii dışıda üretilmiş ürü oraıı hesaplaması geellile geremetedir. Normal dağılımı arateristileri stadart sapma birimleri ile ölçüldüğüde dolayı öce, proses ortalaması ve üst spesifiasyo limiti (USL) arasıdai mesafeyi σ birimlerie döüştürmemiz geremetedir. Bu aşağıdai şeilde yapılabilir Z = ( USL X ) σ Burada; USL Üst Spesifiasyo Limiti X σ Hesaplamış proses ortalaması Hesaplamış proses stadard sapması Z USL ve X arasıdai stadardsapmaları adedi Düzgü bir şeilde merezlemiş proses içi Z, aşağıdai şeildedir Z = ( USL X) σ = ( X LSL) σ Burada; LSL Alt Spesifiasyo Limitidir Hedefleri Belirlemesi Bazı edüstrilerde, bir abul edilebilir alite seviyesi i (AQL) belirleme ço sı yapıla bir uygulamadır. Kabul Edilebilir Kotrol Seviyesi (AQL), müşterii toleras limitleri dışıda abul edeceği ürüü oraı veya yüzdesidir. Normal dağılımı arateristileri, hedeflee ortalama ve AQL belirlediğide, hedef masimum stadart sapmayı taımlama içi ullaılabilir. aşağıdai şeilde hesaplaır σ max σ max = ( USL X) Z 5. Nicelisel ve Nitelisel Kalite Özellilerii Kullaımı İle Proses Kotrolu 5.1 Nicelisel Kalite Özellilerii Kullaımı İle Proses Kotrolu Ortalamalar, Değişim Aralıları, Diyagramlar Değişe verileri ullaa bir prosesi otrol edebilme içi, veri dağılımıı doğrulu (merezi eğilim) ve hassasiyet ie (yayılım) ait mevcut durumu süreli ölçme geremetedir. Bu işlem, otrol diyagramları ı ullaımı yoluyla yapılabilir. Özel amaçlar içi ullaıla otrol diyagramları olmasıa arşılı, e fazla ullaıla otrol diyagramları, ortalama değer diyagramları ve değişim aralığı diyagramları olup, beraberce ullaılırlar. Proses Kotrol Altıdamıdır? Belirli aralılarda belli boyuttai (sayıdai) umueler (öreği 4 çubu, 5 utu boya, 8 tablet, 4 ulaşım zamaı, vb.) prosesde alımata ve prosesi stabil veya otrol altıda olduğua iaılıyorsa, ayarlar (düzeltmeler) yapılmamatadır.

14 Kalite Yöeticiliği Uzmalı Sertifia Programı - İstatistisel Proses Kotrol - Sayfa No 1/15 Alıa umuedei her bir malzeme içi değişe (uzulu, hacim, ağırlı, zama, vb.) ölçülmete, umue ortalaması (mea) ve değişim (rage) bir form üzeride aydedilmetedir. Form üzeride buluması geree bilgiler şulardır Proses ve operatörü imliği (taımı) Ürü spesifiasyou İstatistisel bilgi Toplaa veya gözlemlee veriler Numue ortalamaları ve değişim aralıları Numue ortalaması değerlerie ait diyagram Numue değişim aralığı değerlerie ait diyagram Ortalama Değer Kotrol Diyagramları Eğer proses stabil durumda ise, te te ölçümlerde elde edile souçları çoğuu X ± 3σ aralığıda olmasıı beleriz. Koşma lar, bir prosesde değişimi olduğuu veya yei başladığıı bize bildirmetedirler. Bir oşma, ortalama çizgisii altıda veya üzeride yer ala ve birbirii taip ede otalar olara taımlaır. Bir eğilim ise, basamalı değişimleri göstere, diyagram üzeride alçala veya yüsele otalarda oluşmatadır. Koşma ve eğilim i tesbit etmede ural, ortalama değeri yuarısıda veya aşağısıda yer ala ya da alçala veya yüsele 7 otayı tesbit etme işlemie dayamatadır. Bir ortalama diyagramı da müdahale ve uyarı hatlarıı belirlemeside ullaıla formüller aşağıda verilmiştir Üst Müdahale Hattı X + 3σ Üst Uyarı Hattı X + σ Proses Ortalaması X Alt UyarıHattı X σ Alt Müdahale Hattı X 3σ İstatistisel Proses otrolda alıa umue boyutu geellile 10 da azdır. Harley sabitlerii ve umue değişim aralıları ortalamasıı hesaba atılması ile yuarıdai formüller şu şeilde basitleştirilebilir Müdahale Hatları Uyarı Hatları Burada A X ± A R X ± 3 A R sabiti, tablolarda buluaca bir değerdir. Değişim Aralığı Kotrol Diyagramları Bir değişim aralığı diyagramıı sıırları aşağıdai formüller yardımıyla hesaplaır Üst Müdahale Hattı Üst Uyarı Hattı Alt UyarıHattı Alt Müdahale Hattı D '.001 ' ', D, D ve D '.999 '.001 '.05 '.975 '.999 Prosesi Kotrol Altıda Olup Olmadığıı Değerledirilmesi Eğer verileri toplaması sırasıda proses istatistisel otrol altıda ise D D D D R R R R sabitleri tablolarda buluur. Ortalama değerleri de veya değişim aralığı değerleri de hiçbiri müdahale hattları (3. Bölge) dışıda yer almayacatır.

15 Kalite Yöeticiliği Uzmalı Sertifia Programı - İstatistisel Proses Kotrol - Sayfa No 13/15 40 değer içeriside yalaşı 1 değerde daha fazlası Uyarı ve Müdahale Hatları arasıda (. Bölge) olmamalıdır. Ortalama değer veya değişim aralığı diyagramlarıda, birbirii taip ede ii ortalama değer veya değişim aralığı değerlerii ayı uyarı hattıı (. Bölge) dışıda yer almaması geremetedir. 5 veya daha fazla sayıda oşma veya eğilim i bir uyarı veya müdahale hattıı (. ve 3. Bölgeler) ihlal etmemesi geremetedir. Numue ortalamalarıa ait 6 da daha fazla sayıda oşma ı, proses ortalaması hattıı (1. Bölge) üzeride veya aşağısıda olmaması gerelidir. Numue ortalamalarıa ait 6 da daha fazla sayıda eğilim i olmaması geremetedir (1. Bölge). Eğer bir proses otrol dışıda ise, bulara sebep ola eteler zamaıda tesbit edilecetir ve ortada aldırılacatır. Prosesi daha sora istatistisel olara otrol altıda olup olmadığı yeide değerledirilecetir. 5. Nicelisel Kalite Özellileri İçi Kullaıla Uluslararası Kotrol Diyagramları İi stadart hatada alt ve üst uyarı hatlarıı hesaplaması yerie, Ameria otomativ edüstrisi ve diğer edüstriler basitleştirilmiş otrol diyagramlarıı ullırlar ve bularda yalızca alt otrol sıır (LCL) ve üst otrol sıırı (UCL) buluur. Değişim değerlerie ait otrol diyagramlarıdai müdahale ve uyarı hatları arasıda bulua alt ve üst otrol limitleri (sıırları) aşağıdai formuller yardımıyla hesaplaır 5.3 Proses Yetee İdesleri Üst Kotrol Limiti (UCL) Alt Kotrol Limiti (LCL) D ve D 4 Proses Yetee İdesi aşağıdai şeilde taımlaır sabitleri tablolarda buluur. USL LSL T Cp = veya 6σ 6σ Burada Cp USL LSL T Toleras ± ± D R 4 D R Proses Yetee İdesi Üst Spesifiasyo Limiti Alt Spesifiasyo Limiti Cp i değerii 1 de az olması, proses yeteeğii olmadığıı gösterir, yai rastlatısal değişimler daha öcede belirlee toleras badıda büyütür. 5.4 Nitelisel Kalite Özellilerii Kullaımı İle Proses Kotrol Nitelisel alite özellileri içi ullaıla şemalar şulardır Kusurlu oraı şeması (p-şeması) Kusurlu sayısı şeması (p-şeması) Kusur sayısı şeması (c-şeması) Birim başıa usur sayısı şeması (u-şeması) Bu şemalar sayeside birde fazla alite özelliği bir arada değerledirilebilir ve bu şemalar ile ilgili formuller aşağıdai şeildedir

16 Kalite Yöeticiliği Uzmalı Sertifia Programı - İstatistisel Proses Kotrol - Sayfa No 14/15 Şema Tipi Merez Hattı Alt ve Üst Kotrol Limitleri p - şeması p p ± 3 p(1 p) p - şeması p p ± 3 p(1 p) c - şeması c c ± 3 c u - şeması u u ± 3 u Burada umue boyutu p c u usurlu oraı usur sayısı birim başıa usur sayısı 6. Proses Kotrol Sistemii Tasarımı 6.1 İstatistisel Proses Kotrolu ve Kalite Sistemi Başarılı bir İPK çalışması içi, işletme içeriside e üst seviyedei yöeticide e alt ademedei işiye adar heresde alite bilicii buluması ve alite politiasıdai taahhütleri arşılaması geremetedir. Sistemi amacı, prosesdei değişimleri azaltara ürü ve hizmetlerdei iyileştirmeleri sağlayabilmetir. Kalite yöetim sistemi, işletmei tüm faaliyetleri ile ilgili olup, işletmei tümüe uygulaır ve tüm birimler ile ilgilidir 6. Eip Çalışması ve Proses Kotrol Eip çalışması, orgaizasyou içeriside yapılaca süreli iyileştirmeler de öemli bir rol oyayacatır ve orgaizasyo içeriside İPK ı yaygılaştırılması içi esas teşil etmetedir. Orgaizasyoları çoğuda, iyileştirme içi problemler ve fırsatlar departmalar arasıda mevcuttur. Te bir departmaı yapıla iyileştirmelere te başıa sahip çıması durumu adire meydaa gelir. Bir orgaizasyou içerisidei departmaları bağımsızlı durumuda birbirlerie bağımlılı durumu aşağıdai aşamalar ile gerçeleşeceltir Fiirleri ve bilgii ço az paylaşılması durumu Temel bilgileri birbirlerie atarılması aşaması Temel fiirleri birbirlerie atarma aşaması Gözlemleri/Hisleri ve verileri birbirlerie atarma aşaması Koruu ortada aldırılması Güve Açı iletişim ZAMAN 6.3 Taguchi Metodları Geichi Taguchi, alite yöetimii iyileştirire maliyetleri azaltaca bir taım metodlar belirlemiştir. Taguchi metodları, aşağıdai a başlılar altıda değerledirilebilir Toplam ayıp fosiyou Ürüleri, prosesleri ve üretimi tasarımı Değişimi azaltılması İstatistisel Deey Tasarımları

17 Kalite Yöeticiliği Uzmalı Sertifia Programı - İstatistisel Proses Kotrol - Sayfa No 15/15 KAYNAKLAR 1. Oalad J S, Followell R F, Statistical Process Cotrol - A Practical Guide, d Ed., Butterworth Heiema, Motgomery D C, Itroductio to Statistical Quality Cotrol, d Ed., Joh Wiley &Sos, Kavraoğlu İ, Kalite Cep Kitabı,. Bası, KalDer Yayıları, No3, TSE, İstatistisel Proses Kotrol, Eğitim Notları, Kobu B, Edüstriyel Kalite Kotrolu,. Bası, İ.Ü. İşletme Faültesi, Feigebaum A. V., Total Quality Cotrol, 3rd.Ed., McGraw-Hill, Graf U, Heig H J, Testil Araştırmalarıda İstatistii Metodlar, SAGEM Yayıları, Murphy T, Norris K P, Tippett L H C, Statistical Methods for Textile Techologists, The Textile Istitute, Oalad J S, Total Quality Maagemet, d.ed., Butterwotrh-Heiema Ltd., Ishiawa K., What Is Total Quailty Cotrol, The Japaese Way, Pretice-Hall, Ozawa M., Total Quality Cotrol ad Maagemet, The Japaese Approach, Juse Press, Mizuo S., Compay-Wide Total Quality Cotrol, Asia Productivity Orgaizatio, Shores A R, Reegieerig the Factory, A Primer for World-Class Maufacturig, ASQC, Carti T, Priciples ad Practices of TQM, ASQC, Imai M., KAİZEN, The Key to Japa s Competitive Success, The Kaize Ist.Ltd., Tür Stadartları Estitüsü, TS - ISO 9000 Stadartlar Serisi.