İstatistiksel Süreç Kontrol KAZIM KARABOĞA



Benzer belgeler
İSTATİSTİKSEL PROSES KONTROLÜ

İstatistiksel proses kontrol ve kontrol diyagramı. 3. hafta

Prof.Dr.Nihal ERGİNEL Anadolu Üniversitesi

İstatistiksel Kalite Kontrol

TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ

Quality Planning and Control

veriler elde edebilmek için bilgilerin toplanması, düzenlenmesi, değerlendirilmesi ve alternatif çözümler

ELYAF İŞLETMELERİNDE İSTATİSTİKSEL SÜREÇ KONTROLÜNÜN UYGULANMASI * An Application of Statistical Process Control in Polyester factory

İstatistik Nedir? İstatistiğin Önemi Nedir? Tanımlayıcı ve Çıkarımcı İstatistik ttitik Tanımlayıcı İstatistik Türleri Çıkarımcı İstatistiğin i iği

İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...

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

FREKANS VERİLERİ. Prof.Dr. Levent ŞENYAY III - 1

Yapılan alan araştırması sonucunda aşağıdaki sonuçlar elde edilmiştir. ( ) ( ) ( ) ( )

İçindekiler. Ön Söz... xiii

Bir ürün yada hizmetin belirlenen yada olabilecek ihtiyaçları karşılama yeterliğine dayanan özelliklerinin toplamıdır.

İstatistik ve Olasılık

OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR

DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

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

Prof.Dr. Nihal ERGİNEL Anadolu Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü

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

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER

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

VERİ KÜMELERİNİ BETİMLEME

Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler

Zaman Serileri. IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr. Hacer Güner Gören

MEYVE SUYU ÜRETİMİNDE SÜREÇ KARARLILIĞI VE YETERLİLİK ANALİZİ

İSTATİSTİK STATISTICS (2+0) Yrd.Doç.Dr. Nil TOPLAN SAÜ.MÜH. FAK. METALURJİ VE MALZEME MÜH. BÖLÜMÜ ÖĞRETİM ÜYESİ ÖĞRETİM YILI

Zaman Serileri-1. If you have to forecast, forecast often. EDGAR R. FIEDLER, American economist. IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr.

ALTI SİGMA VE BİR UYGULAMA. Six Sigma And An Application

Copyright 2004 Pearson Education, Inc. Slide 1

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

İstatistiksel Süreç Kontrolü Statistical Process Control (SPC) Dr. Musa KILIÇ

VERİ SETİNE GENEL BAKIŞ

BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ

B: Bu şekildeki her bir nokta dikdörtgenin noktalarını temsil eder.

İstatistik ve Olasılık

TİTCK/ DESTEK VE LABORATUVAR HİZMETLERİ BAŞKAN YARDIMCILIĞI/ ANALİZ VE KONTROL LABORATUVAR DAİRESİ BAŞKANLIĞI KALİTE KONTROL PROSEDÜRÜ PR17/KYB

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

İstatistiksel Proses Kontrol

2. Amaç: Çekme testi yapılarak malzemenin elastiklik modülünün bulunması

13. Olasılık Dağılımlar

Veriye Dayalı Karar Verme (Bölüm 2) Can Akkan

3. TAHMİN En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1

2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI Tanım

MADDELERE SOLUNUM İLE MARUZİYETTE RİSK DERECESİ BELİRLENMESİ

BİYOİSTATİSTİK DERSLERİ AMAÇ VE HEDEFLERİ

ISO UYGULAMA PROSEDÜRÜ

BÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

Otomotiv Sertifika Programı

TS EN ISO 9001:2008 Kalite Yönetim Sistemi Kurum İçi Bilgilendirme Eğitimi ISO 9001 NEDİR?

Yrd. Doç. Dr. Sedat Şen 9/27/2018 2

Bekleme Hattı Teorisi

Kalite Yönetimi. Kabul Örneklemesi 11. Hafta

Dicle Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi (DÜSBED) ISSN :

Ki- Kare Testi ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 MÜHENDİSLİK İSTATİSTİĞİ İYİ UYUM TESTİ Prof.Dr. Nihal ERGİNEL

İstatistik ve Olasılık

Örneklemden elde edilen parametreler üzerinden kitle parametreleri tahmin edilmek istenmektedir.

İstatistik ve Olasılık

Oluşturulan evren listesinden örnekleme birimlerinin seçkisiz olarak çekilmesidir

Prof.Dr. Nihal ERGİNEL Anadolu Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü

Örneklem Dağılımları & Hipotez Testleri Örneklem Dağılımı

Korelasyon, Korelasyon Türleri ve Regresyon

CELAL BAYAR ÜNİVERSİTESİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ STAJ YÖNERGESİ

İSTATİSTİKSEL PROSES KONTROLÜ KONTROL GRAFİKLERİ ÇİZİMİ ÖRNEK ARAŞTIRMA

Quality Planning and Control

Kitle: Belirli bir özelliğe sahip bireylerin veya birimlerin tümünün oluşturduğu topluluğa kitle denir.

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

RGKLM-2015/02 BAL NUMUNESİ (HMF-NEM) LABORATUVARLAR ARASI KARŞILAŞTIRMA(LAK) TESTİ SONUÇ RAPORU

Kalite Geliştirmede İstatistiksel Yöntemler ve Six Sigma

Öğr. Elemanı: Dr. Mustafa Cumhur AKBULUT

DERS BİLGİLERİ. Uygulamalı İşletme İstatistiği BBA 282 Bahar

MIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009

Quality Planning and Control

TKY nin 7 Basit Aracı. TKY nin 7 Basit Aracı. TKY nin 7 Basit Aracı. TKY nin 7 Basit Aracı. TKY nin 7 Basit Aracı. Saat Hata

Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü

ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ

VERİLERİ ÖZETLEME. Prof.Dr. Levent ŞENYAY III - 1

statistiksel Proses Kontrol -Uygulamalar -

İstatistiksel Kalite Kontrol BBY 374 TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ 18 NİSAN 2014

ANALİTİK YÖNTEMLERİN DEĞERLENDİRİLMESİ. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2004

Ölçüm Sisteminin Analizi

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

MALZEME BİLGİSİ DERS 7 DR. FATİH AY. fatihay@fatihay.net

Ölçüm Sisteminin Analizi Measurement System Analysis. Dr. Nihal Erginel

İŞ SAĞLIĞI VE GÜVENLİĞİNDE RİSK YÖNETİMİ VE DEĞERLENDİRMESİ DOÇ. DR. İBRAHİM OCAK DOÇ. DR. ALİ İSMET KANLI

THOMAS TÜRKİYE PPA Güvenilirlik, Geçerlilik ve Standardizasyon Çalışmaları Özet Rapor

ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ

SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ. Üstel Dağılım Normal Dağılım

Mann-Whitney U ve Wilcoxon T Testleri

Merkezi Yığılma ve Dağılım Ölçüleri

PROF. DR. ERDAL ZORBA

ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ NDE KİMYA EĞİTİMİNİN GEREKLİLİĞİNİN İKİ DEĞİŞKENLİ KORELASYON YÖNTEMİ İLE İSTATİSTİKSEL OLARAK İNCELENMESİ

Merkez Bankası 1998 Yılı İlk Üç Aylık Para Programı Gerçekleşmesi ve İkinci Üç Aylık Para Programı Uygulaması

BİYOİSTATİSTİK Örnekleme ve Örnekleme Yöntemleri Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

EME Sistem Simülasyonu. Giriş. Olasılık Dağılımı. Rassal Degiskenler

İSTATİSTİKSEL VERİ ANALİZİ

Transkript:

İstatistiksel Süreç Kontrol KAZIM KARABOĞA

KALİTENİN TARİHSEL KİMLİK DEĞİŞİMİ Muayene İstatistiksel Kalite Kontrol Toplam Kalite Kontrol Toplam Kalite Yönetimi

İSTATİSTİKSEL KALİTE KONTROL İstatistiksel kalite kontrol, örnekleme teorisine dayanan ve periyodik ölçmelerle kalitenin devamlı olarak izlenmesine yönelik bir yöntemdir. Toplam kalite yönetimi anlayışı, sürekli iyileşme ve problem çözümüne istatistiksel ve sistematik bir yaklaşım ifade eder. Toplam kalite yönetiminde, sezgilerle değil verilerle çalışma alışkanlığı vardır.

İSK metodolojisinde; İstatistik, bir bütünün tamamını kontrol etmek yerine bütünden örnekler alarak sonuçlara göre bütün hakkında tahminde bulunmak için kullanılan araçları ifade eder. Proses, bir ürün veya hizmetin önceden belirlenen nitelikte elde edilebilmesi için kullanılan makine, alet, metot, malzeme ve insan gücünün bütününü içerir. Kontrol, prosesteki verilerin ölçümünde ve analizinde istatistiksel tekniklerin uygulanması anlamını taşır.

İSK Süreci

İstatistiksel Süreç Kontrolü (İSK) ne için kullanılır? Kalite gelişimini arttırmak Üretim maliyetini azaltmak Müşteri memnuniyetini arttırmak Ürün taleplerini geliştirmek ve belirlenen limitleri arttırmak Verimi arttırmak

İSK İSK da kullanılan temel araç süreç kontrol grafikleridir. Bu grafikler genelde bir merkez çizgiden (MÇ), alt (AKL) ve üst (ÜKL) kontrol limitlerinden ve ardışık gözlem noktalarından oluşur.

İSK METODLARI İzleme amaçlı İSK metodu Çıktı incelenir eğer kalite tatmin edici değilse standardın altındaki parçalar tekrar üretime sokulur veya daha ucuza satılır ya da hurda olarak ayrılır. Bu genellikle örneklem incelemesi ile yapılır. Kalitenin izlenmesinin genelde maliyeti pahalıdır ve bu nedenle pek önerilmez Koruyucu amaçlı İSK metodu Süreç incelenir ve kusurlu ürünün üretilmesinden kaçınmak için süreç kontrolü uygulanır. Tipik koruyucu amaçlı İSK metotları; 1-) Süreç değişkenleri için Shewhart kontrol grafikleri 2-) Süreç değişkenleri için CuSum kontrol grafikleri, 3-) Girdi materyallerinin örnekleme incelemesi 4-) Ürünün sürekli üretim incelemesi

SÜREÇ KONTROL ŞEMASI

SÜREÇ YETERLİLİK ANALİZİ Süreç yetenek analizi kalite geliştirme programının en önemli kesimidir. Süreç yeterliliği belirli bir kalite özelliği için değişkenlik ölçüsüdür. Bu değişkenlik zaman boyutunda iki farklı şekilde ele alınabilir: Belirli bir anda var olan değişiklik Zaman içinde oluşan değişiklik

SÜREÇ YETERLİLİK ANALİZİ Süreç yeterliliği, istatistiksel bir ölçüt olup müşteri beklentilerine göre bir sürecin ne kadar değişkenlik gösterdiğini özetler (Montgomery,2001). Bu aşamada dikkate alınan parametreler Cp ve Cpk indisleridir. Cp indisi, şartname limitleri ile proses kontrol limitleri arasındaki ilişkiyi gösterir. USL üst spesifikasyon limitini, ASL alt spesifikasyon limitini ve σ standart sapmayı ifade eder.

SÜREÇ YETERLİLİK ANALİZİ Süreç yeteneğinin ölçüsü olarak genellikle 6σ açıklığı olarak tanımlanır ve bu doğal toleranslar olarak adlandırılır. Ortalaması μ, standart sapması σ olan normal dağılım eğrisi aşağıdaki gibidir. Böyle bir dağılıma sahip sürecin değişkenlik sınırları μ-3σ ve μ+3σ olarak belirlenebilir.

μ+3σ ve μ-3σ için normal dağılım eğrisi

SÜREÇ YETERLİLİK ANALİZİ İndislerin hesaplanışı

SÜREÇ YETERLİLİK ANALİZİ Süreç yetenek analizinin sağladıkları; Sürecin toleranslara uygunluğunun kestirimi Süreç seçimi veya yenilenmesinde tasarımcılara yol göstermesi Süreç kontrolü için örnek alınma sıklıklarının belirlenmesi Yeni tezgâh ve donanımlar için performans ölçülerini oluşturmak Rakip satıcılar arasında seçim yapmak

SÜREÇ KONTROLÜNDE KULLANILAN İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER PARETO ANALİZİ :Pareto analizi, değişik sayıdaki önemli nedenleri daha az önemde olan nedenlerden ayırmak için kullanılan bir yöntemdir.

SÜREÇ KONTROLÜNDE KULLANILAN İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER ÖRNEK: Bir işletme müşteri kaybı probleminde pareto analizi yöntemini uyguluyor. Bunun sebepleri konusunda çeşitli araştırmalar yapılıyor, veriler kategorilere ayrılıyor. Üzerinde çalışıldığında en etkili olacak sebepleri tespit etmeye çalışıyorlar.

Pareto analizinde görüldüğü gibi müşteri kaybının %80 i ilk 4 sebepten kaynaklanmaktadır.

SÜREÇ KONTROLÜNDE KULLANILAN İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER Sebep-Sonuç Diyagramı :Kalite karakteristikleriyle etmenler arasındaki ilişkiyi gösteren diyagramdır. Balık kılçığı diyagramı olarak da adlandırılır. Omurgasını ilgili kalite özelliğinin oluşturduğu, sebepleri ise önemine göre (ana sebep/tali sebep) kılçıkları oluşturduğu bir gösterim metodudur.

SÜREÇ KONTROLÜNDE KULLANILAN İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER

SÜREÇ KONTROLÜNDE KULLANILAN İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER Saçılım Grafiği :Üretilen ürünün kalitesini etkileyen herhangi iki özellik arasında ilişki olup olmadığını belirlemek üzere kullanılan yöntemdir. Saçılım grafikleri genellikle iki cins veri arasındaki ilişkiyi ifade etmektedir. X ve Y gibi iki değişkenin artış ve azalışları birbirine bağlı olarak değişiyorsa aralarında korelasyon vardır demektir.

SÜREÇ KONTROLÜNDE KULLANILAN İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER Saçılım grafikleri, X bağımsız değişken Y bağımlı değişken olmak üzere aralarında sebep-sonuç ilişkisinin olup olmadığını da göstermektedir. X değerlerine bağlı olarak değişen Y değerlerinin kesiştiği yerlere nokta konulur. Bu noktalar demeti incelenerek aralarında ilişki olup olmadığı yorumlanabilecektir. Pozitif yönde doğrusal ilişki

SÜREÇ KONTROLÜNDE KULLANILAN İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER Negatif yönlü doğrusal ilişki İlişki yoktur

KONTROL ÇİZELGELERİ Kontrol çizelgesinin amacı, genel değişkenlik faktörlerini özel değişkenlik faktörlerinden ayırarak süreçteki anormal değişimin önüne geçmektir.

ÖLÇÜLEBİLEN ÖZELLİKLER İÇİN KONTROL ÇİZELGELERİ Kontrol çizelgelerinin kullanım amaçları; Mevcut bir sürecin kontrol edilebilirliğinin (yeterliliği) hangi sınırlar içinde olduğunu belirlemek Süreç değişikliklerinin analizini yapmak Bir sürecin istatistiksel olarak kontrol altına alınıp alınamayacağının kontrolü Süreç yeterliliğinin tespit edilmesi ve bu değişkenlerin müşteri gereksinimleri ile süreç performansı arasındaki farkın izlenmesi

ÖLÇÜLEBİLEN ÖZELLİKLER İÇİN KONTROL ÇİZELGELERİ X- R Çizelgeleri :Örneklem genişliği küçükse (n 10) ortalama ile birlikte değişim genişliği çifti şeklinde uygulanır. Bu uygulama ile hem ortalama hem de değişkenlik bakımından sürecin kontrol altında olup olmadığı araştırılabilir. x çizelgesinin parametreleri aşağıdaki şekilde hesaplanır:

ÖLÇÜLEBİLEN ÖZELLİKLER İÇİN KONTROL ÇİZELGELERİ Örnek: Bir rulman imalat sürecinden 20 saat süresince her saat 4 adet örnek alınıyor ve çap ölçümleri yapılıyor. Aşağıdaki tabloda verilen değerleri kullanarak X-R çizelgesini hazırlayalım ve süreci analiz edelim. ( Saraçoğlu, ipk eğitim notları,2000 ).

ÖLÇÜLEBİLEN ÖZELLİKLER İÇİN KONTROL ÇİZELGELERİ

ÖLÇÜLEBİLEN ÖZELLİKLER İÇİN KONTROL ÇİZELGELERİ X- R Çizelgeleri Alt ve Üst limit Hesaplamaları X- R Çizelgeleri Grafik Gösterimi

ÖLÇÜLEBİLEN ÖZELLİKLER İÇİN KONTROL ÇİZELGELERİ Grafikler incelendiğinde kontrol dışı bir durum olmadığı görülmektedir. Süreç kontrol altındadır.

ÖLÇÜLEBİLEN ÖZELLİKLER İÇİN x S Çizelgeler: KONTROL ÇİZELGELERİ Örneklem genişliğinin büyük olduğu durumlarda tercih edilir.

ÖLÇÜLEMEYEN ÖZELLİKLER İÇİN KONTROL GRAFİKLERİ Değişimleri sayısal olarak ölçülemeyen kalite seviyelerine geçer-geçmez, mat-parlak gibi yorumlar getirebilen yerlerde kullanılmaktadır. Buralarda ya kusurlu parça sayısı ya da bir parçadaki kusur sayılarının analizi yapılır. Örneğin sağlam-defolu ayrımı, boyada toz durumu gibi teslim edilen parçaların kaçının kusurlu olduğunun analizinde bu tip çizelgeler kullanılır. Burada herhangi bir ölçüm aletiyle kusurları ölçemeyiz, duyu organlarımızla ayırt edebileceğimiz niteliksel kusurlar vardır.

ÖLÇÜLEMEYEN ÖZELLİKLER İÇİN p Çizelgeleri KONTROL GRAFİKLERİ Bu çizelgenin amacı süreçteki kusurlu ürün yüzdesini kontrol etmektir.

ÖLÇÜLEMEYEN ÖZELLİKLER İÇİN KONTROL GRAFİKLERİ P- Kontrol Grafiği Grafik incelendiğinde kontrol dışına çıkmış bir gözlem bulunmamaktadır.

ÖLÇÜLEMEYEN ÖZELLİKLER İÇİN np - Çizelgeleri KONTROL GRAFİKLERİ p çizelgesine benzer, bu çizelgelerin amacı kusurlu ürün sayısını kontrol etmektir. Örnekleme ait alt gruptaki eleman sayılarının eşit olması durumunda kullanılır. Görüldüğü gibi kontrol dışında bir gözlem bulunmamaktadır.

İstatistiksel olarak veriler poisson dağılımına sahipse C ve U çizelgeleri kullanılır. C - Çizelgeleri Bu çizelgelerin amacı süreçteki toplam kusur sayısını kontrol etmektir. Örneklem genişliği sabitlendiğinde kullanılır. U- Çizelgeleri Örnek genişliğinin sabit olmadığı durumlarda bu çizelgenin amacı birim başına düşen kusur sayısını kontrol etmektir.

KÜMÜLÂTİF TOPLAM (CUSUM) KONTROL ÇİZELGELERİ Cusum kontrol çizelgeleri esas olarak kronolojik sırada düzenlenmiş verilerin analizi ile ilgilidir. Böylece bir sürecin sürekli kontrolünün sağlanması amaçlanır. Klasik çizelgelere göre başlıca üstünlükleri, özellikle değişimin fazla büyük olmadığı durumlarda, küçük maliyetle aynı etkinliği sağlamasıdır. Cusum kontrol çizelgesinde, süreç ortalamasındaki ani ve ısrarlı değişiklikler derhal fark edilmekte, değişimin zamanı daha belirgin olarak saptanmakta ve görüntülenebilmektedir.

KÜMÜLÂTİF TOPLAM (CUSUM) KONTROL ÇİZELGELERİ Süreç kontrol çizelgeleri incelendiği takdirde çoğunda geçmiş gözlemlerin dikkate alınmadığı görülür. Cusum çizelgeleri geçmiş gözlemleri dikkate alarak mevcut durum hakkında fikir verir.

KÜMÜLÂTİF TOPLAM (CUSUM) Örnek Uygulama KONTROL ÇİZELGELERİ Büyük bir şirkette 40 ay boyunca meydana gelen kazaların sayısı yandaki Tablo da verilmiştir. Bu veriler tek başlarına organizasyonun performansı hakkında açık ve güvenilir bir sonuç vermez.. (Oakland, John S. 2003).

KÜMÜLÂTİF TOPLAM (CUSUM) KONTROL ÇİZELGELERİ C- çizelgesi grafiği Cusum grafiği Bu veriler için oluşturulan c- çizelgesidir. Kontrol limitleri daha önce belirttiğimiz yöntemlerle hesaplanmıştır Çizelgeye göre 17. aya kadar küçük kazaların ortalama sayısı 3 ten büyüktür yani 17. aya kadar pozitif yönde artan bir eğilim görülür. 18. ve 35. aylar arasında ortalama kaza seviyesi düştüğü için eğim negatif yöndedir. Bunu çizelgede açıkça görebiliyoruz

KÜMÜLÂTİF TOPLAM (CUSUM) KONTROL ÇİZELGELERİ

V MASKESİ YÖNTEMİ Cusum kontrol çizelgelerinde kullanılan V maskesi, Shewhart kontrol çizelgelerindeki kontrol limitlerine karşılık gelmektedir. Bu yöntemin V maskesi olarak adlandırılmasının nedeni, kontrol limitlerinin yatay V(>) şeklinde olmasıdır. V maskesinin kolları sürecin kontrol altında olmasıdır. V maskesinin kolları sürecin kontrol altında kabul edileceği alt ve üst kontrol sınırlarını oluşturmaktadır.

EWMA (Üstel Ağırlıklı Hareketli Ortalama) Kontrol Çizelgeleri EWMA yöntemi ekonomide, stok kontrolünde ve tahmin yöntemlerinde sıkça kullanılmasına rağmen kalite kontrolde çok sık olarak kullanılmamaktadır. Bunun sebebi de CuSUM ve Shewhart kontrol çizelgelerinin arasında bir performansa sahip olmasıdır. Küçük değişimlerle ilgilendiğimiz zaman Shewhart kontrol çizelgelerine alternatif bir diğer yol EWMA kontrol çizelgeleridir.

KAYNAKÇA Burçin M. DURMAN, Yrd.Doç.Dr. Fatma PAKDİL; İSTATİSTİKİ PROSES KONTROL UYGULAMALARI İÇİN BİR SİSTEM TASARIMI PROF.DR. BESİM AKIN ;ÖĞR.GÖR. ERKAN ÖZTÜRK; İSTATİSTİK PROSES KONTROL TEKNİKLERİNİN BİLGİSAYAR ORTAMINDA UYGULANMASI Tuğba ÇOLAK; İSTATİSTİKSEL SÜREÇ KONTROLÜ VE UYGULAMALAR İrfan ERTUGRUL*, Nilsen KARAKASOGLU; KALTE KONTROLDE ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜGÜNÜN DEGSKEN OLMASI DURUMUNDA p KONTROL SEMALARININ OLUSTURULMASI ; stanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Yıl: 5 Sayı:10 Güz 2006/2 s 65-80 Mustafa Yücel; TOPLAM KALİTE KONTROLU AÇISINDAN İSTATİSTİKSEL SÜREÇ KONTROL TEKNİKLERİNİN ÖNEMİ ; 8. Türkiye Ekonometri ve İstatistik Kongresi