T.C. ESKİŞEHİR OSMANGAZİ ÜNİVERSİTESİ KONTROL GRAFİKLERİ. Prof. Dr. Nimetullah BURNAK Prof. Dr. A. Sermet ANAGÜN. Endüstri Mühendisliği Bölümü

Benzer belgeler
NİCELİKSEL KONTROL GRAFİKLERİ

İstatistiksel Süreç Kontrolu. Doç.Dr.Nihal ERGİNEL Anadolu Üniversitesi

Quality Planning and Control

Prof.Dr.Nihal ERGİNEL Anadolu Üniversitesi

İstatistiksel Proses Kontrol

İSTATİSTİKSEL PROSES KONTROLÜ

Quality Planning and Control

statistiksel Proses Kontrol -Uygulamalar -

İstatistiksel Yorumlama

İstatistik ve Olasılık

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 Prof. Dr. Nihal ERGİNEL

8.Hafta. Değişkenlik Ölçüleri. Öğr.Gör.Muhsin ÇELİK. Uygun değişkenlik ölçüsünü hesaplayıp yorumlayabilecek,

NİTELİKSEL KONTROL GRAFİKLERİ

Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin

JEODEZİK VERİLERİN İSTATİSTİK ANALİZİ. Prof. Dr. Mualla YALÇINKAYA

Merkezi Limit Teoremi

BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. Hipotez Testleri. ENM317 Mühendislik İstatistiği Prof. Dr. Nihal ERGİNEL

Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler

İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...

İstatistik ve Olasılık

Copyright 2004 Pearson Education, Inc. Slide 1

İstatistiksel Kalite Kontrol

TEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ

Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü END Kalite Planlama ve Kontrol

10. Bir ana kütle oranının tahmininde α = 0,05 ise kullanılan Z değeri nedir? A) 1,64 B) 1,84 C) 1,96 D) 2,28 E) 3,08

Nokta ve Aralık Tahmini Merkezi Limit Teoremi Örneklem Dağılımı Hipotez Testlerine Giriş

Merkezi eğilim ölçüleri ile bir frekans dağılımının merkezi belirlenirken; yayılma ölçüleri ile değişkenliği veya yayılma düzeyini tespit eder.

VERİ SETİNE GENEL BAKIŞ

Örneklemden elde edilen parametreler üzerinden kitle parametreleri tahmin edilmek istenmektedir.

BÖLÜM 10 ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ

Örnek 4.1: Tablo 2 de verilen ham verilerin aritmetik ortalamasını hesaplayınız.

BÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

Verilerin Özetlenmesinde Kullanılan Sayısal Yöntemler

Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü

Kazanımlar. Z puanları yerine T istatistiğini ne. zaman kullanacağını bilmek. t istatistiği ile hipotez test etmek

BÖLÜM 9 NORMAL DAĞILIM

Gruplanmış serilerde standart sapma hesabı

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM317 Mühendislik İstatistiği İSTATİSTİKSEL TAHMİN Prof. Dr. Nihal ERGİNEL

Ölçüm Sisteminin Analizi

Ölçüm Sisteminin Analizi Measurement System Analysis. Dr. Nihal Erginel

Temel İstatistik. Y.Doç.Dr. İbrahim Turan Mart Tanımlayıcı İstatistik. Dağılımları Tanımlayıcı Ölçüler Dağılış Ölçüleri

İstatistik ve Olasılık

1.58 arasındaki her bir değeri alabileceği için sürekli bir

DAĞILMA YADA DEĞİ KENLİK ÖLÇÜLERİ (MEASURE OF DISPERSION) Prof.Dr.A.KARACABEY Doç.Dr.F.GÖKGÖZ

4. HİSTOGRAM. Tolerans Aralığı. Değişim Aralığı HEDEF. Üst Spesifikasyon Limiti. Alt Spesifikasyon Limiti

SÜREKLİ OLASILIK DAĞILIŞLARI

ÖRNEKLEME TEORİSİ 1/30

BİYOİSTATİSTİK. Uygulama 4. Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER

İstatistiksel Süreç Kontrol KAZIM KARABOĞA

KARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005

ÖRNEKLEME TEORİSİ. Prof.Dr.A.KARACABEY Doç.Dr.F.GÖKGÖZ

GÜVEN ARALIKLARI ve İSTATİSTİKSEL ANLAMLILIK. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı

Bölüm 3. Tanımlayıcı İstatistikler

Quality Planning and Control

HİPOTEZ TESTLERİ ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. Hipotez Testleri ENM317 Mühendislik İstatistiği Doç. Dr. Nihal ERGİNEL 2014

İSTATİSTİK MHN3120 Malzeme Mühendisliği

Tanımlayıcı İstatistikler. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

Tekrarlanabilirlik. Sapma, Tekrarlanabilirlik, Tekrar yapılabilirlik, Kararlılık, Doğrusallık. Sapma

Prof. Dr. Aydın Yüksel MAN 504T Yön. için Finansal Analiz & Araçları Ders: Risk-Getiri İlişkisi ve Portföy Yönetimi I

Konum ve Dağılım Ölçüleri. BBY606 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan

Örnek...4 : İlk iki sınavında 75 ve 82 alan bir öğrencinin bu dersin ortalamasını 5 yapabilmek için son sınavdan kaç alması gerekmektedir?

Kalite Yönetimi. Kabul Örneklemesi 11. Hafta

Aktüerlik Sınavları I. Seviye / Olasılık-İstatistik Örnek Sorular I

Prof. Dr. Özkan ÜNVER Prof. Dr. Hamza GAMGAM Doç. Dr. Bülent ALTUNKAYNAK SPSS UYGULAMALI TEMEL İSTATİSTİK YÖNTEMLER

Hipotez Testleri. Mühendislikte İstatistik Yöntemler

Mühendislikte İstatistik Yöntemler

istatistik 4. Bir frekans dağılımına ilişkin birikimli seriler 1. Birimlerle ilgili aşağıdaki ifadelerden hangisi

OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR

İstatistiksel Kalite Kontrol BBY 374 TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ 18 NİSAN 2014

objektif değerlendirilmesini sağlayan bilim - veri arasındaki farkın olup olmadığını tespit

Appendix B: Olasılık ve Dağılım Teorisi

YTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları

YTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları

ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ

Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü

Oluşturulan evren listesinden örnekleme birimlerinin seçkisiz olarak çekilmesidir

istatistik El 10 1_ ve 2_ sorular a Ş3 gldakl bilgilere göre Al 4 Bl 6 cı 7 Dl 8 Al 5 B) 12 CL 27 D) 28 E) 35 2Q 10 BS 4200-A

EĞĠTĠMDE ÖLÇME VE DEĞERLENDĠRME BÖLÜM IV Ölçme Sonuçları Üzerinde Ġstatistiksel ĠĢlemler VERİLERİN DÜZENLENMESİ VERİLERİN DÜZENLENMESİ

Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU

Olasılık Tanımı KALİTE KONTROL. Temel Olasılık ve İstatistik. İçindekiler Giriş

Sıklık Tabloları, BASİT ve TEK değişkenli Grafikler Ders 3 ve 4 ve 5

BİYOİSTATİSTİK Uygulama 4 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

Sürekli Rastsal Değişkenler

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 MÜHENDİSLİK İSTATİSTİĞİ PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER Prof. Dr. Nihal ERGİNEL

Hatalar Bilgisi ve İstatistik Ders Kodu: Kredi: 3 / ECTS: 5

ARALIK TAHMİNİ (INTERVAL ESTIMATION):

VERİ KÜMELERİNİ BETİMLEME

Deney Dizaynı ve Veri Analizi Ders Notları

Hipotez Testi ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI. Ders 4 Minitab da İstatiksel Çıkarım-I. Hipotez Testi. Hipotez Testi

İÇİNDEKİLER. BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1. BÖLÜM 2 Frekans Dağılımları 37

İstatistik ve Olasılık

İŞARETLİ SIRA İSTATİSTİĞİNİ KULLANAN PARAMETRİK OLMAYAN KONTROL DİYAGRAMIYLA SÜRECİN İZLENMESİ

SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI

İstatistik ve Olasılık

Merkezi Yığılma ve Dağılım Ölçüleri


İstatistiksel Tahmin ÜNİTE. Amaçlar. İçindekiler. Yazar Doç.Dr. Ahmet ÖZMEN

BİYOİSTATİSTİK Merkezi Eğilim ve Değişim Ölçüleri Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

Transkript:

1970 T.C. ESKİŞEHİR OSMANGAZİ ÜNİVERSİTESİ KONTROL GRAFİKLERİ Prof. Dr. Nimetullah BURNAK Prof. Dr. A. Sermet ANAGÜN Endüstri Mühendisliği Bölümü 1

Kontrol Grafiği UygulamaAdımları Kontrol edilecek uygun karakteristik belirlenir. Veri toplama noktası belirlenir. Kontrol grafiği tipi belirlenir. Örnek büyüklüğü ve frekansı belirlenir. Ölçüm metodu belirlenir. Ölçme sistem değerlendirmesi yapılır. Veri toplama ve grafik hale getirme prosesinin yeteneği hesaplanır. Veri toplama, değerlendirme, tedbir alma için prosedür oluşturulur. Yazılı dökümanlar hazırlanır ve personel eğitilir. 2

Hangi Kontrol Grafiği Uygundur? Kontrol grafiğinin seçilmesinde; üretilen birimlerin karakteristikleri (niceliksel/niteliksel), kalite karakteristiklerinin dağılımı (Normal/Binom/Poisson), muayene türü (tahribatlı/tahribatsız), muayene maliyeti (düşük/yüksek), muayene süresi (kısa/uzun), üretim esnasında örneklemenin yapılabilirliği (mümkün/ m değil), üretim sisteminin yapısı (sürekli/kesikli) gibi faktörler göz önüne alınır. 3

Hangi Kontrol Grafiği Uygundur? EĞER; üretilen birimlerin niceliksel karakteristikleri ölçülüyor (boyut, ağırlık, vb.), kalite karakteristiklerinin dağılımı normal dağılıma uyuyor, tahribatsız muayene uygulanıyor muayene maliyeti yüksek değil muayene süresi uzun değil, üretim esnasında örnekleme yapılabiliyor, üretim sistemi sürekli İSE, Ortalama ve Değişim Aralığı Ortalama ve Standart Sapma kontrol grafiklerinden biri kullanılabilir. 4

Kontrol Grafikleri Niceliksel Veri? Niteliksel n 1 n > 1 Kusurlu n? Tür? Kusur Birimler 2-R ÖnKontrol... Ortalama - R Ortalama - s Medyan Regresyon ÖnKontrol... np Sabit Değişken p c Sabit n? n? Değişken u 5

Ortalamada Sapma Ortalamada ve Varyansta Sapma 6

7

8

Kontrol grafiğinin kontrol sınırları ÜKS Y μ + 3 Y σ Y OÇY μ Y AKSY μ 3σ Y Y 9

10

NİCELİKSEL ÖLÇÜLER İÇİN ÖNEMLİ KONTROL GRAFİKLERİ 1. DEĞİŞİM ARALIĞI KONTROL GRAFİĞİ Değişim Aralığı kontrol grafiği, örnek değişim aralıkları temelinde süreç karakteristiğinin değişkenliğini kontrol etmek amacıyla oluşturulur. Değişim Aralığı : R enb - enk μ : Süreç karakteristiğinin ortalaması σ : Süreç karakteristiğinin standart sapması ~ N(μ, σ 2 ) 11

R - kontrol grafiğinin kontrol limitleri Süreç parametreleri : a) biliniyor b) bilinmiyor ÜKL R D 2 σ OÇ R d 2 σ ÜKL D4R R OÇ R R AKL R D 1 σ AKLR D3R 12

Ürün Ağırlıkları Örn.No 1 2 3 4 5 -ort. R s 1 9,48 10,73 10,65 10,40 10,48 10,35 1,25 0,50 2 10,00 10,38 10,15 9,40 10,05 10,00 0,98 0,36 3 10,55 9,90 10,43 9,65 9,88 10,08 0,90 0,39 4 10,53 9,78 10,38 9,55 9,78 10,00 0,98 0,42 5 9,83 10,00 10,10 10,35 10,03 10,06 0,53 0,19 6 10,00 9,98 10,68 10,33 11,13 10,42 1,15 0,49 7 9,68 10,70 10,45 10,13 10,43 10,28 1,03 0,39 8 10,20 10,43 9,45 10,53 10,45 10,21 1,08 0,44 9 9,90 10,60 10,10 10,35 11,13 10,42 1,23 0,48 10 10,28 10,40 10,50 10,48 10,43 10,42 0,23 0,09 11 9,48 10,65 9,68 10,45 9,88 10,03 1,18 0,50 12 10,20 10,73 10,25 9,60 10,58 10,27 1,13 0,43 13 10,43 10,48 10,58 10,33 11,20 10,60 0,88 0,35 14 10,55 10,55 10,63 10,35 11,13 10,64 0,78 0,29 15 10,48 9,73 10,38 9,55 9,83 9,99 0,92 0,41 13

ÖRNEK (R-KG): No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 R i 1,25 0,98 0,90 0,98 0,53 1,15 1,03 1,08 1,23 0,23 1,18 1,13 0,88 0,78 0,92 R i m Ri 1 1,25 + 0,98 + L + m 15 0,92 0,9473 14

n 5 için, katsayılar tablosundan, D 4 2,114 D 3 0 ÜKL R R D 4 2,114 0,9473 2,003 OÇ R R 0,9473 AKL R R D 3 0 15

R Kontrol Grafigi 2 ÜKL2,003 R 1 R0,9473 0 AKL0 0 5 10 15 Örnek No 16

2. STANDART SAPMA KONTROL GRAFİĞİ Örnek standart sapmaları temelinde süreç karakteristiğinin değişkenliğini kontrol etmek amacıyla oluşturulur. i1, i2, i3,..., in : i-inci örnek ölçüm değerleri s 2 i n j 1 (x ij x n 1 i ) 2 2 s i s i : i-inci örneğin standart sapması 17

Süreç Parametreleri a) Biliniyor ÜKL s B 6 σ OÇ s c 4 σ AKL s B 5 σ b) Bilinmiyor ÜKL s s B 4 OÇ s s AKL s s B 3 18

ÖRNEK (S-KG) No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 s i 0,50 0,36 0,39 0,42 0,19 0,49 0,39 0,44 0,48 0,09 0,50 0,43 0,35 0,29 0,41 s m 0,50+ 0,36+ 15 + 0,41 i i 1 L m s 0,3828 19

n 5 için, katsayılar tablosundan, B 4 2,089 B 3 0 ÜKL S s B 4 2,089 0,3828 0,7997 s OÇ S 0,3828 s AKL S B 3 0 20

S - Kontrol Grafigi S 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0,0 ÜKL0,7997 S0,3828 AKL0 0 5 10 15 Örnek No 21

Örn.No 1 2 3 4 5 -ort. R s 1 9,48 10,73 10,65 10,40 10,48 10,35 1,25 0,50 2 10,00 10,38 10,15 9,40 10,05 10,00 0,98 0,36 3 10,55 9,90 10,43 9,65 9,88 10,08 0,90 0,39 4 10,53 9,78 10,38 9,55 9,78 10,00 0,98 0,42 5 9,83 10,00 10,10 10,35 10,03 10,06 0,53 0,19 6 10,00 9,98 10,68 10,33 11,13 10,42 1,15 0,49 7 9,68 10,70 10,45 10,13 10,43 10,28 1,03 0,39 8 10,20 10,43 9,45 10,53 10,45 10,21 1,08 0,44 9 9,90 10,60 10,10 10,35 11,13 10,42 1,23 0,48 10 10,28 10,40 10,50 10,48 10,43 10,42 0,23 0,09 11 9,48 10,65 9,68 10,45 9,88 10,03 1,18 0,50 12 10,20 10,73 10,25 9,60 10,58 10,27 1,13 0,43 13 10,43 10,48 10,58 10,33 11,20 10,60 0,88 0,35 14 10,55 10,55 10,63 10,35 11,13 10,64 0,78 0,29 15 10,48 9,73 10,38 9,55 9,83 9,99 0,92 0,41 22

İşlemler m 10,35 + 10,00 + 15 + 9,99 i i 1 L m 10,25 R m 1,25 + 0,98 + 15 + 0,92 i i 1 L m R 0,9473 s m i i 1 L+ 0,41 m s 0,50 + 0,36 + 15 0,3828 23

3. ORTALAMA KONTROL GRAFİĞİ -Kontrol grafiği, süreçten alınan n birimlik örneklerin aritmetik ortalamasını izlemek üzere geliştirilen bir kontrol grafiğidir. Süreç parametreleri μ, nominal değer, ile σ nın, standart sapma, bilinip bilinmemesine göre - kontrol grafiği oluşturulur. 24

-Kontrol grafiğinin oluşturulması Süreçten alınan i-inci örnek ölçüm değerleri : i1, i2, i3,..., in i n j 1 n ij Genel ortalama m i 1 m i 25

a) Süreç Parametreleri Biliniyor ÜKL μ + Aσ OÇ μ AKL μ Aσ 26

b) Süreç Parametreleri Bilinmiyor Değişkenlik ölçüsü : R Değişkenlik ölçüsü : s ÜKL A2R + ÜKL A3s + OÇ OÇ AKL A2R AKL A3s 27

-ortalama Kontrol Graf igi 11,0 ÜKL10,79 Ortalama 10,5 OC10,25 10,0 AKL9,714 0 5 10 15 Örnek No 28

Tablo-3 : Sinyal Süreleri M 1 2 3 4 1 202 201 198 199 2 200 202 212 202 3 202 201 208 201 4 201 200 200 202 5 210 196 200 198 6 202 206 205 203 7 198 196 202 199 8 206 204 204 206 9 206 204 203 204 10 208 214 213 207 11 198 201 199 198 12 204 204 202 206 29

bar/r Chart for 1-4 210 1 Sample Mean 205 200 UCL207,0 Mean202,9 LCL198,7 Subgroup 0 5 10 Sample Range 15 10 5 0 1 UCL12,93 R5,667 LCL0 Şekil-10 : /R Kontrol Grafikleri 30

4. BİRİMLER KONTROL GRAFİĞİ Bazı durumlarda, -kontrol grafiğinin yanısıra, alınan örneklerdeki birimlerin kontrol sınırları arasındaki dağılımını da görmek önem taşır. Süreçten alınan örnekler her zaman 4-5 birimden oluşturulamaz. Zaman, maliyet, vb. nedenlerle tek birimlik örnekler almak gerekir. 31

-kontrol grafiği (control chart for individuals) olarak bilinen bu grafiğin kontrol sınırlarının belirlenmesinde dikkate alınan standart sapma; Örnekteki birim sayısı n1 olduğundan, hareketli değişim aralıklarından tahmin edilir. 32

Grafiğin Oluşturulması Süreç Parametreleri a) Biliniyor ÜKS μ + 3 Y Y σ Y OÇY μ Y AKS μ 3 Y Y σ Y 33

b) Bilinmiyor R i i i 1 R R i m 1 m i σˆ R/d 2 34

ÜKS + R 3 d 2 ÜKSR D4R OÇ OÇ R R AKS R 3 AKSR D3R d 2 35