Quality Planning and Control

Benzer belgeler
YER ÖLÇÜLERİ. Yer ölçüleri, verilerin merkezini veya yığılma noktasını belirleyen istatistiklerdir.

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması

ÖLÇÜM, ÖLÇÜM HATALARI ve ANLAMLI RAKAMLAR

= k. Aritmetik Ortalama. Tanımlayıcı İstatistikler TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER. Sınıflanmış Seriler İçin Aritmetik Ortalama

Tanımlayıcı İstatistikler (Descriptive Statistics) Dr. Musa KILIÇ

Regresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi

Tahmin Edicilerin ve Test Đstatistiklerinin Simülasyon ile Karşılaştırılması

Giriş. Değişkenlik Ölçüleri İSTATİSTİK I. Ders 5 Değişkenlik ve Asimetri Ölçüleri. Değişkenlik. X i ve Y i aşağıdaki gibi iki seri verilmiş olsun:

KONTROL KARTLARI 1)DEĞİŞKENLER İÇİN KONTROL KARTLARI

Quality Planning and Control

ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ

BİR KARMAŞIK SİSTEMİN GÜVENİLİRLİK BLOK DİYAGRAMI İÇİN OLASILIK YOĞUNLUK FONKSİYONUNUN OLUŞTURULMASI VE İSTATİSTİKSEL GÜVENİLİRLİK HESAPLAMALARI*

Tanımlayıcı İstatistikler

BEKLENEN DEĞER VE VARYANS

REGRESYON ANALİZİNDE KULLANILAN EN KÜÇÜK KARELER VE EN KÜÇÜK MEDYAN KARELER YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

ĐÇI DEKILER 1. TEMEL ĐSTATĐSTĐK KAVRAMLAR VE OTASYO LAR 1

Quality Planning and Control

Değişkenler Arasındaki İlişkiler Regresyon ve Korelasyon. Dr. Musa KILIÇ

Sıklık Tabloları ve Tek Değişkenli Grafikler

FİNANSAL YÖNETİM. Finansal Yönetim Örnek Sorular Güz Yrd. Doç. Dr. Rüstem Barış Yeşilay 1. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek

Đst201 Đstatistik Teorisi I

Bir KANUN ve Bir TEOREM. Büyük Sayılar Kanunu

MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

EMEKLİLİK YATIRIM FONLARI DEĞERLENDİRMESİ AÇIKLAMA NOTLARI VE VARSAYIMLAR

1. GAZLARIN DAVRANI I

Tanımlayıcı İstatistikler

Parametrik Olmayan İstatistik Çözümlü Sorular - 2

Sayısal Türev Sayısal İntegrasyon İnterpolasyon Ekstrapolasyon. Bölüm Üç

Bağıl Değerlendirme Sisteminin Simülasyon Yöntemi ile Test Edilmesi: Kilis 7 Aralık Üniversitesi Örneği

Zaman Skalasında Box-Cox Regresyon Yöntemi

4/16/2013. Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin

WEİBULL DAĞILIMININ ÖLÇEK VE BİÇİM PARAMETRELERİ İÇİN İSTATİSTİKSEL TAHMİN YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

HĐPERSTATĐK SĐSTEMLER

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU

İSTATİSTİK. Doç. Dr. Suat ŞAHİNLER Arş.Gör. Özkan GÖRGÜLÜ

Doğrusal Korelasyon ve Regresyon

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının

İŞLETİM KARAKTERİSTİĞİ EĞRİSİ VE BİR ÇALIŞMA THE OPERATING CHARACTERISTIC CURVE AND A CASE STUDY

ELM201 ELEKTRONİK-I DERSİ LABORATUAR FÖYÜ

TABAKALI ŞANS ÖRNEKLEME

Tarihli Mühendislik ekonomisi final sınavı. Sınav süresince görevlilere soru sormayın. Başarılar dilerim.

Mühendislikte Olasılık, İstatistik, Risk ve Güvenilirlik Altay Gündüz. Mühendisler için İstatistik Prof. Dr. Mehmetçik Bayazıt, Prof. Dr.

Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI

TÜRKİYE ŞEKERPANCARI ÜRETİMİNDE FAKTÖR TALEP ANALİZİ ( ) (TRANSLOG MALİYET FONKSİYONU UYGULAMASI) Yaşar AKÇAY 1 Kemal ESENGÜN 2

KALİTE KONTROLDE ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN DEĞİŞKEN OLMASI DURUMUNDA p KONTROL ŞEMALARININ OLUŞTURULMASI

Korelasyon ve Regresyon

İşlenmemiş veri: Sayılabilen yada ölçülebilen niceliklerin gözlemler sonucu elde edildiği hali ile derlendiği bilgiler.

T.C. RECEP TAYYİP ERDOĞAN ÜNİVERSİTESİ İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ İŞLETME BÖLÜMÜ SAYISAL YÖNTEMLER ANABİLİM DALI DERS NOTLARI

ELECO '2012 Elektrik - Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu, 29 Kasım - 01 Aralık 2012, Bursa

8. Niteliksel ( Ölçülemeyen Özellikler İçin) Kontrol Diyagramları

Tanımlayıcı İstatistikler

BÉZIER YAKLAŞIMI İLE BİR YÜZEYİN OLUŞTURULMASI VE C PROGRAMLAMA İLE CAM KODLARININ TÜRETİLMESİ

PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYON

TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi İKT351 Ekonometri I, Ara Sınavı

Asimetri ve Basıklık Ölçüleri Ortalamalara dayanan (Pearson) Kartillere dayanan (Bowley) Momentlere dayanan asimetri ve basıklık ölçüleri

BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER İki Boyutlu Rasgele Değişkenler

İSTATİSTİK 2. Tahmin Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI.

Yüksek Mertebeden Sistemler İçin Ayrıştırma Temelli Bir Kontrol Yöntemi

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

DEĞİŞİM ÖLÇÜLERİ 4. TAŞINMAZ GELİŞTİRME TEZSİZ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI. Ünite: 4 DEĞİŞİM ÖLÇÜLERİ. Doç. Dr. Yüksel TERZİ İÇİNDEKİLER İÇİNDEKİLER

İŞLETMELERDE DAĞITIM SİSTEMİ MALİYETLERİ MİNİMİZASYONU İÇİN ÇÖZÜM MODELİ: BİR FİRMA UYGULAMASI

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ

kadar ( i. kaynağın gölge fiyatı kadar) olmalıdır.

Tanımlayıcı İstatistikler

Operasyonel Risk İleri Ölçüm Modelleri

AES S Kutusuna Benzer S Kutuları Üreten Simulatör

İşletme İstatistiği. [Type the document subtitle] Ege Yazgan ve Yüce Zerey 10/21/2003

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER

Regresyon Analizi Basit Do rusal Regresyon Analizi En Küçük Kareler Tekni i Varyans n(v 2 ) Tahmini Basit Do rusal Regresyonda Aral k Tahmini

PORTFÖY OPTİMİZASYONUNDA ORTALAMA MUTLAK SAPMA MODELİ VE MARKOWITZ MODELİNİN KULLANIMI VE İMKB VERİLERİNE UYGULANMASI

Tanımlayıcı İstatistikler

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 9 Sayı: 1 s. 1-7 Ocak 2007 HİDROLİK PROBLEMLERİNİN ÇÖZÜMÜNDE TAŞIMA MATRİSİ YÖNTEMİ

6. Uygulama. dx < olduğunda ( )

Tahmin Edici Elde Etme Yöntemleri

Polinom İnterpolasyonu

Politeknik Dergisi, 2015; 18 (1) : Journal of Polytechnic, 2015; 18 (1) : 35-42

Tuğba SARAÇ Yük. Endüstri Mühendisi TAI, Ankara Özet. 1. Giriş. 2. Gözden Geçirmeler. Abstract

OLİGOPOLİ. Oligopolic piyasa yapısını incelemek için ortaya atılmış belli başlı modeller şunlardır.

ARAŞTIRMA MAKALESİ / RESEARCH ARTICLE

TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ Sapmasızlık 3.2. Tutarlılık 3.3. Etkinlik minimum varyans 3.4. Aralık tahmini (güven aralığı)

Düşük Hacimli Üretimde İstatistiksel Proses Kontrolü: Kontrol Grafikleri

AMORTİSMAN MALİYETİ SAPTAMA YÖNTEMLERİ

) ( k = 0,1,2,... ) iterasyon formülü kullanılarak sabit

KALİTE VE SÜREÇ İYİLEŞTİRME İÇİN MÜŞTERİ GERİ BİLDİRİMLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ

denklemini sağlayan tüm x kompleks sayılarını bulunuz. denklemini x = 64 = 2 i şeklinde yazabiliriz. Bu son kompleks sayıları için x = 2iy

Bir Alışveriş Merkezinde Hizmet Sektörü Đçin En Kısa Yol Problemi ile Bir Çözüm

dir. Bir başka deyişle bir olayın olasılığı, uygun sonuçların sayısının örnek uzaydaki tüm sonuçların sayısına oranıdır.

GM-220 MÜH. ÇALIŞ. İSTATİSTİKSEL. Frekans Dağılımı Oluşturma Adımları VERİLERİN SUNUMU. Verilerin Özetlenmesi ve Grafikle Gösterilmesi

SU İHTİYAÇLARININ BELİRLENMESİ. Suİhtiyacı. Proje Süresi. Birim Su Sarfiyatı. Proje Süresi Sonundaki Nüfus

Servis Yönlendirmeli Sistemlerde Güven Yayılımı

YILLIK ÜCRETLİ İZİN YÖNETMELİĞİ ( tarihli ve sayılı Resmi Gazete'de yayımlanmıştır.) BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam ve Dayanak

TALEP TAHMİNLERİ. Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ

DOGRUSAL REGRESYONDA SAGLAM TAHMiN EDiciLER VE BiR UYGULAMA Meral Candan ÇETiN1, Aynur ORSOY1

GIDA SEKTÖRÜNDE İSTATİSTİKSEL KALİTE KONTROL GRAFİKLERİNİN BİR UYGULAMASI

İstatistik ve Olasılık

NİCELİKSEL KONTROL GRAFİKLERİ

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

4/4/2013. Ders 8: Verilerin Düzenlenmesi ve Analizi. Betimsel İstatistik Merkezsel Eğilim Ölçüleri Dağılım Ölçüleri Grafiksel Gösterimler

POISSON REGRESYON ANALİZİ

Transkript:

Qualty Plag ad Cotrol END 3618 KALİTE PLANLAMA VE KONTROL Prof. Dr. Mehmet ÇAKMAKÇI Dokuz Eylül Üverstes Edüstr Mühedslğ Aablm Dalı 1

Qualty Maagemet İstatstksel Proses Kotrol Kotrol Kartları 2

END 3618 KALİTE PLANLAMA VE KONTROL 1.2 Artmetk Ortalama Kotrol Grafğ ve Stadart Sapma Kotrol Grafğ X ad S Cotrol Charts X ve R Kotrol Grafkler uygulamada çok yaygı olarak kullaılsa da, sürec stadart sapma değer, gözlem değerler aralık değer ola R yere drekt olarak tahm edlmes arzu edlr. Bu durumda, X (artmetk ortalama) ve S (stadart sapma) ç kotrol grafkler kullaılmaktadır. Eğer; 1. Öreklem büyüklüğü > 10 veya 12 se. Aralığa Dayalı Kotrol Grafğ, öreklem büyüklüğü arttıkça Sgma'ı tahm edlmesde statstksel güvelrlğ kaybetmektedr. 2. Öreklem büyüklüğü değşke se. Bu bölümde, X ve s kotrol grafkler oluşturulması ve uygulaması öreklerle gösterlecektr. 3

END 3618 KALİTE PLANLAMA VE KONTROL 1.2 Artmetk Ortalama Kotrol Grafğ ve Stadart Sapma Kotrol Grafğ X ad S Cotrol Charts = ÜKL = X + A 3 S = MÇ = X = AKL = X A 3 S ÜKL = B 4 S MÇ = S AKL = B 3 S Üst Kotrol Lmt Merkez Çzg (Alt Kotrol Grupları Artmetk Ortalaması) Alt kotrol Lmt Üst Kotrol Lmt Merkez Çzg (Alt Kotrol Grupları Stadart Sapma Ortalaması) Alt Kotrol Lmt Artmetk Ortalama Kotrol Grafğ ç Kotrol Lmtler * Btmş malat (geçmş ver aalz) NOT: A 3, B 3, ve B 4 sabt değerler alt kotrol büyüklüğüe göre lgl tabloda seçlecektr! Stadart Sapma Kotrol Grafğ ç Kotrol Lmtler * Btmş malat (geçmş ver aalz) 4

Qualty Maagemet 1.2 Artmetk Ortalama Kotrol Grafğ ve Stadart Sapma Kotrol Grafğ X ad S Cotrol Charts X ad S Kotrol Kartları ç Örek Uygulama A: Otomobl motor pstou segmaları ç ç çap ölçümler (mm) Otomobl ya saay şletmesdek motor psto segma malatıda her br beşerl olmak üzere yrm beş umue (gözlem değer) grubu alımıştır. a) X bar ve S kotrol grafkler tabloda verle verler kullaarak oluşturulacaktır 5

X ad S Kotrol Kartları ç Örek Uygulama A: Qualty Maagemet 1.2 Artmetk Ortalama Kotrol Grafğ ve Stadart Sapma Kotrol Grafğ X ad S Cotrol Charts S 1 m m 1 S ÜKL = MÇ = X X c 3S 4 Üst Kotrol Lmt Merkez Çzg Z stadart ormal değer bell değl se ve A /( c ) 3 3 4 AKL = X c 3S 4 Alt Kotrol Lmt olarak taımladıysa 6

ÜKL = = X + A 3 S = 74,001+(1,427)(0,0094)= 74,014 m 1 1 MÇ = X X (1850,028) 74,001 m 1 25 AKL = = X A 3 S = 74,001-(1,427)(0,0094)=73,988 END 3618 KALİTE PLANLAMA VE KONTROL 1.2 Artmetk Ortalama Kotrol Grafğ ve Stadart Sapma Kotrol Grafğ X ad S Cotrol Charts X ad S Kotrol Kartları ç Örek Uygulama A Çözüm: ÜKL = B 4 S = (2,089)(0,0094)=0,0196 Üst Kotrol Lmt Merkez Çzg (Alt Kotrol Grupları Artmetk Ortalaması) Alt Kotrol Lmt Üst Kotrol Lmt Artmetk Ortalama Kotrol Grafğ ç Kotrol Lmtler NOT: A 3, B 3, ve B 4 sabt değerler öreklem büyüklüğüe göre lgl tabloda seçlecektr! m 1 1 MÇ = S S (0,2351) 0,0094 m 1 25 AKL = B 3 S = (0)(0,0094)=0 Merkez Çzg (Alt Kotrol Grupları Stadart Sapma Ortalaması) Alt Kotrol Lmt Stadart Sapma Kotrol Grafğ ç Kotrol Lmtler * Btmş malat (geçmş ver aalz) 7

Qualty Maagemet 1.2 Artmetk Ortalama Kotrol Grafğ ve Stadart Sapma Kotrol Grafğ X ad S Cotrol Charts X ad S Kotrol Kartları ç Örek Uygulama A: Artmetk Ortalama Kotrol Grafğ (S ya dayalı) Stadart Sapma Kotrol Grafğ 8

Qualty Maagemet 1.2 Artmetk Ortalama Kotrol Grafğ ve Stadart Sapma Kotrol Grafğ X ad S Cotrol Charts X ad S Kotrol Kartları ç Örek Uygulama B: Otomobl motor pstou segmaları ç ç çap ölçümler (mm) Gözlem Grubu Büyüklükler Farklı Otomobl ya saay şletmesdek motor psto segma malatıda her br üç le beş arasıda değşe yrm beş umue (gözlem değer) grubu alımıştır. a) Ağırlıklı Ortalama Yötem le X bar ve S kotrol grafkler tabloda verle verler kullaarak oluşturulacaktır 9

X ad S Kotrol Kartları ç Örek Uygulama B: Qualty Maagemet 1.2 Artmetk Ortalama Kotrol Grafğ ve Stadart Sapma Kotrol Grafğ X ad S Cotrol Charts Gözlem Grubu Büyüklükler Farklı ve X m 1 m 1 X MÇ = Merkez Çzg Gözlem grupları büyüklükler farklı olması durumuda da Artmetk Ortalama ve Stadart Sapma Kotrol Grafkler uygulaması mümkü olablmektedr. Bu durumda X ve S değerler hesaplamasıda Ağırlıklı Ortalama Yötem (weghted average approach) kullaılablmektedr. S m 1 m 1 1 S m 2 1/ 2 MÇ = Merkez Çzg 10

X ad S Kotrol Kartları ç Örek Uygulama B: Gözlem Grubu Büyüklükler Farklı Qualty Maagemet 1.2 Artmetk Ortalama Kotrol Grafğ ve Stadart Sapma Kotrol Grafğ X ad S Cotrol Charts Kotrol Lmtler de aşağıdak şeklde belrler: = ÜKL = X + A 3 S = AKL = X A 3 S ÜKL = B 4 S AKL = B 3 S Artmetk Ortalama Kotrol Grafğ ç Kotrol Lmtler Stadart Sapma Kotrol Grafğ ç Kotrol Lmtler NOT: A 3, B 3, ve B 4 sabt değerler öreklem büyüklüğüe göre lgl tabloda seçlecektr! 11

X ad S Kotrol Kartları ç Örek Uygulama B Çözüm: Gözlem Grubu Büyüklükler Farklı Qualty Maagemet 1.2 Artmetk Ortalama Kotrol Grafğ ve Stadart Sapma Kotrol Grafğ X ad S Cotrol Charts MÇ = X 25 5(74,010) 3(73,996)... 5(73,998) 5 3... 5 8362,075 113 1 25 1 X 74,001 MÇ = S m 1 m 1 1/ 2 2 1S 2 2 1/ 2 1/ 2 m 4(0,0148) 2 2(0,0046)... 4(0,0162) 5 3... 5 25 0,009324 88 0,0103 12

X ad S Kotrol Kartları ç Örek Uygulama B Çözüm: Qualty Maagemet 1.2 Artmetk Ortalama Kotrol Grafğ ve Stadart Sapma Kotrol Grafğ X ad S Cotrol Charts Gözlem Grubu Büyüklükler Farklı Kotrol Lmtler de aşağıdak şeklde belrler: = ÜKL = X + A 3 S = 74,001 + (1,427)(0,0103) = 74,016 = AKL = X A 3 S = 74,001 - (1,427)(0,0103) = 73,986 ÜKL = B 4 S = (2,089)(0,010,3) = 0,022 AKL = B 3 S = (0)(0,0103) = 0 Artmetk Ortalama Kotrol Grafğ ç Kotrol Lmtler Stadart Sapma Kotrol Grafğ ç Kotrol Lmtler 13

X ad S Kotrol Kartları ç Örek Uygulama B Çözüm: Qualty Maagemet 1.2 Artmetk Ortalama Kotrol Grafğ ve Stadart Sapma Kotrol Grafğ X ad S Cotrol Charts Artmetk Ortalama Kotrol Grafğ Stadart Sapma Kotrol Grafğ Gözlem Grubu Büyüklükler Farklı 14

Qualty Maagemet 1.3 Hareketl Aralık Kotrol Grafğ ve Breysel X Kotrol Grafğ MR ad IX Cotrol Charts (Movg Rage Cotrol Chart ad Idvdual X Cotrol Chart) Breysel Ölçümler Üretmde, süreç zlemede kullaıla öreklem büyüklüğüü = 1 olduğu durumlar vardır. Ya öreklem büyüklüğü breysel br brm çermektedr. Bu durumlarla lgl bazı örekler: Her brm parça yada ürüü aalz edldğ, alt grupladırmaı mümkü olmadığı tahrbatlı kotrollarda olduğu gb Gözlem değerler spete yavaş olarak alıabldğ ve gözlemler arasıdak süre uzu alt grupladırma le lgl problemlere ede olablmektedr. Proses üzerdek tekrar ölçümler, brçok kmyasal proseslerde olduğu gb laboratuvar veya aalz hatası edeyle farklılık göstermektedr. Yarı letke üretmde, öreğ mkro boyutuda ölçülmüş slko devre levhası üzerde brkaç farklı yerde okst kalılığıı ölçülmes gb ayı brm ürü zorulu olarak üzerde çoklu ölçümler yapılması Kağıt üretmde, rulo boyuca kaplama kalılığı gb bazı kalte (karakterstğ) parametreler ölçümler hassasyet gösterr. Rulo boyuca kaplama kalılığı sürekl olarak çok az farklılıklar gösterecektr. Kaplama kalılığıdak değşm, dolayısıyla satadart sapmadak değşm sürekl kotrol altıda tutablmes ç sürekl gözlem değerler alımasıı söz kousu olduğu durumlarda MR - Hareketl Aralık Kotrol Grafğ le IX - Idvdual X Kotrol Grafkler brlkte kullaılmasıa htyaç vardır. 15

Qualty Maagemet 1.3 Hareketl Aralık Kotrol Grafğ ve Breysel X Kotrol Grafğ MR ad IX Cotrol Charts (Movg Rage Cotrol Chart ad Idvdual X Cotrol Chart) Breysel Ölçümler MR ad IX Kotrol Kartları ç Örek Uygulama: Kout kreds başvuru şlem malyet Yadak ver tablosuda haftalara göre kout kreds başvuru Malyet değerler verlmektedr. a) Hareketl Aralık Kotrol Grafğ ve Breysel Gözlem Değerler Kotrol Grafğ tekğ le sürec aalz edlmes 16

Qualty Maagemet 1.3 Hareketl Aralık Kotrol Grafğ ve Breysel Gözlem Değerler X Kotrol Grafğ MR ad IX Cotrol Charts (Movg Rage Cotrol Chart ad Idvdual X Cotrol Chart) Breysel Ölçümler Hareketl Aralık MR X X 1 Hareketl Aralıkları Ortalaması Merkez Çzg 1 MR MR 1 2 ÜKL D MR (3,267)7,79 MR 20 1 4 1 20 2 MR 1 19 AKL D3 MR (0)7,79 0 25,45 (22 9 1... 5 3) 7,79 Hareketl Aralık Kotrol Grafğ NOT: d 2, D 3, ve D 4 sabt değerler =2 öreklem büyüklüğüe göre lgl tabloda seçlecektr! ÜKL X 3 X (310 288... 301 304) 20 1 X ÜKL X 3 MR d 2 MR d 2 300,5 3 300,5 3 7,79 1,128 7,79 1,128 321,22 279,78 300,5 Merkez Çzg Breysel Gözlem Değerler Kotrol Grafğ 17

Qualty Maagemet 1.3 Hareketl Aralık Kotrol Grafğ ve Breysel X Kotrol Grafğ MR ad IX Cotrol Charts (Movg Rage Cotrol Chart ad Idvdual X Cotrol Chart) Breysel Ölçümler Hareketl Aralık Kotrol Grafğ Breysel Gözlem Değerler Kotrol Grafğ 18

END 3618 KALİTE PLANLAMA VE KONTROL 19

END 3618 KALİTE PLANLAMA VE KONTROL Kayakça: Motgomery, D.C., 2009, Itroducto to Statstcal Qualty Cotrol, 6 th Edto Joh Wley & Sos, Ic. The Bog Compay, 1998, Advaced Qualty System, D1-9000, USA Park, S.H., 2003, Sx Sgma for qualty ad productvty promoto, Lea Sgma Isttute, Publshed by the Asa Productvty Orgazato, JAPAN Not: Bu slaytları hazırlamasıda yukarıda kayakçada lstelemş ola kayak ktapta yararlaılmıştır.. 20