Prof.Dr.Nihal ERGİNEL Anadolu Üniversitesi

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

NİCELİKSEL KONTROL GRAFİKLERİ

6 SIGMA FELSEFESİ. Doç. Dr. Nihal ERGİNEL Anadolu Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü

NİTELİKSEL KONTROL GRAFİKLERİ

İstatistiksel Kalite Kontrol BBY 374 TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ 18 NİSAN 2014

Kalite Geliştirmede İstatistiksel Yöntemler ve Six Sigma

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

İstatistiksel Kalite Kontrol

Quality Planning and Control

Quality Planning and Control

İstatistiksel proses kontrol ve kontrol diyagramı. 3. hafta

İstatistiksel Süreç Kontrol KAZIM KARABOĞA

statistiksel Proses Kontrol -Uygulamalar -

BASİT PROBLEM ÇÖZME TEKNİKLERİ. Doç. Dr. Nihal ERGİNEL

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

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

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

İSTATİSTİKSEL PROSES KONTROLÜ

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

Kalite Yönetimi. Kabul Örneklemesi 11. Hafta

Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü

Gösterge Yönetimi. Dr. Öğretim Üyesi Arda BORLU Kalite Yönetim Birimi

Prof.Dr. Nihal ERGİNEL Anadolu Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü

BİYOİSTATİSTİK. Ödev Çözümleri. Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

2- VERİLERİN TOPLANMASI

İSTATİSTİKSEL PROSES KONTROLÜ KONTROL GRAFİKLERİ ÇİZİMİ ÖRNEK ARAŞTIRMA

Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü

de i im Kaizen Kamil BOLAT

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

İstatistiksel Proses Kontrol

KALİTE EKONOMİSİ PROF.DR. AHMET ÇOLAK

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

ENM 319 KALİTE KONTROL

Prof.Dr. Nihal ERGİNEL Anadolu Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü

YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ MİMARLIK FAKÜLTESİ MİMARLIK BÖLÜMÜ GÜZ YARIYILI

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

Ölçüm Sisteminin Analizi

Ölçüm Sisteminin Analizi Measurement System Analysis. Dr. Nihal Erginel

Quality Planning and Control

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 Prof. Dr. Nihal ERGİNEL

İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...

OLASILIK VE İSTATİSTİK

Deney Dizaynı ve Veri Analizi Ders Notları

Dicle Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi (DÜSBED) ISSN :

SICAKLIK-NEM HARİTALAMA TANITIM DOSYASI

İçindekiler KALİTE KONTROL KALİTE KALİTE GÜVENCESİ MUAYENE KALİTE KONTROL




ı ı ı ğ ş ı ı ı ı ı ı ı ı

objektif değerlendirilmesini sağlayan bilim - veri arasındaki farkın olup olmadığını tespit

KESİKLİ DÜZGÜN DAĞILIM

DENEY 4: SERİ/PARALEL REZİSTİF DEVRELERİN AC ANALİZİ

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

TEMEL İSTATİSTİK BİLGİSİ. İstatistiksel verileri tasnif etme Verilerin grafiklerle ifade edilmesi Vasat ölçüleri Standart puanlar

3/29/2011. Create PDF files without this message by purchasing novapdf printer (

DERS BİLGİ FORMU. Okul Eğitimi Süresi

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

Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü

ALTI SİGMA EĞİTİM PROGRAMLARI. Kara Kuşak Eğitimi

GÖSTERGE YÖNETİMİ ÇALIŞMA TALİMATI

İSTATİSTİK I. Giriş. Bölüm 1 Temel Terimler ve Tanımlar İSTATİSTİKLER

Su Ürünlerinde Temel İstatistik. Ders 2: Tanımlar

BÖLÜM-1.BİLİM NEDİR? Tanımı...1 Bilimselliğin Ölçütleri...2 Bilimin İşlevleri...3

Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler

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

İSTATİSTİK. Hafta 7.2 Kesikli Olasılık Dağılımları Poisson Dağılımı. Yrd. Doç. Dr. H. İbrahim CEBECİ

Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü

Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü

İSTATİSTİKİ PROSES KONTROL UYGULAMALARI İÇİN BİR SİSTEM TASARIMI. Burçin M. DURMAN, Yrd.Doç.Dr. Fatma PAKDİL

GİRNE AMERİKAN ÜNİVERSİTESİ EĞİTİM FAKÜLTESİ OKUL ÖNCESİ ÖĞRETMENLİĞİ AKTS

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

İSTATİSTİK I KISA ÖZET KOLAYAOF

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

VERİ ANALİZİ PROSEDÜRÜ

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

MAZİ İLE MUZARİ Ankara - 11 Ekim 2012

TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ

BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ

Altı Sigma Kara Kuşak Yetiştirme Programı

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

Muayene ve Kabul Örneklemesi

ÖĞRENCİNİN ADI SOYADI:. NO:

SÜREÇ YÖNETİMİ UZMANLIK PROGRAMI

Otomotiv Sertifika Programı

T.C. ÇEVRE VE ORMAN BAKANLIĞI Çevre Yönetimi Genel Müdürlüğü A. GENEL BİLGİLER

T.C. ÇEVRE VE ORMAN BAKANLIĞI ÇEVRE YÖNETİMİ GENEL MÜDÜRLÜĞÜ ÖLÇÜM VE İZLEME DAİRESİ BAŞKANLIĞI PARTİKÜL MADDE (TOZ) TAYİNİ SONER OLGUN.

VERİ KÜMELERİNİ BETİMLEME

BİLECİK ŞEYH EDEBALİ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MAKİNE VE İMALAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ DOYMA BASINCI DENEY FÖYÜ 3

TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ

İkinci Baskıya Önsöz... viii Önsöz... ix Sunuş... xiii Editör, Yazarlar ve Kısa Özgeçmişleri... xv

İstatistik ve Olasılık

Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü

ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI. Örnek Olay 1 (Sayfa 61) Ders 3 Minitab da Grafiksel Analiz-III Örnek Olaylar. Örnek Olay 1 (Sayfa 61)

BÖLÜM 13 HİPOTEZ TESTİ

Analitik Kimya. (Metalurji ve Malzeme Mühendisliği)

Monolitik Refrakter Malzemelerde Temel Özelliklerin Detaylandırılması

BSH Bosch Siemens Ev Aletleri Satisfaction Kaizeni

Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ İST 213 OLASILIK DERSİ TANIMLAR VE VERİ SINIFLAMASI

Transkript:

İSTATİSTİKSEL SÜREÇ KONTROLÜNE GİRİŞ Prof.Dr.Nihal ERGİNEL Anadolu Üniversitesi İstatistiksel Süreç Kontrolü Bir üretim/ hizmet sürecinin kontrol altında olup olmadığına karar vermek için kullanılan teknikler bütünüdür. Girdiler Süreç Çıktılar KABUL ÖRNEKLEMESİ İSTATİSTİKSEL SÜREÇ KONTROLÜ KABUL ÖRNEKLEMESİ Problemlerin temel nedenleri değişkenliktir. Şansa bağlı değişkenlik (genel), Belirlenebilir nedenlere bağlı değişkenlik (özel),

Şansa bağlı değişkenlik (genel nedenler) Her üretim/ servis sektöründe bulunan, küçük etkiye sahip faktörlerden kaynaklanan ve genelde çevre şartlarının etkisinden oluşan değişkenliktir. Ortadan kaldırılması maliyetlidir. Ortam sıcaklığı, nem, toz, elektrik dalgalanmaları vb. Belirlenebilir nedenlere bağlı değişkenlik (özel nedenler) Süreçte değişkenliği oluşturan bir neden söz konusudur. Bu neden dolayısıyla süreç kontrol dışına çıkmıştır ve bu neden belirlenebilir. Bu neden ortadan kalkmadıkça değişkenlik giderilemez. Kesici ucun körelmesi, makine ayalarının değişmesi, malzeme değişikliği, kalıp değişikliği vb. Verileri analiz edip kullanmıyor isek, veri toplamanın bir faydası yoktur. Kullanılmayan verilerin toplanmasında problemler yaşanabilir. Nasıl olsa kimse farketmez, dünkü değeri yazıvereyim Topluyoruz da ne oluyor, hiçbir değişiklik yok Zaman kaybı... Verileri analiz etmek; problem(ler)in belirlenebilmesi için önemlidir.

Verilerin yorumlanması Red Kabul Red Alt sınır Üst sınır Bu yaklaşım bize, kontrol edilen ürünün ilgili karakteristiğin kabul/red durumunu gösterir. Zamana göre gidişatı veya bir sonraki ürün hakkında herhangi bir bilgi vermez. Kontrol Grafikleri Kontrol grafikleri, değişkenliklerin şansa bağlı mı, yoksa belirlenebilir nedenlerden mi olduğunu ayırt etmemizi sağlar. Kontrol Grafiklerinin genel gösterimi İlgili karakteristiğin aldığı değer Red bölgesi Üst kontrol sınırı Orta çizgi Alt kontrol sınırı Red bölgesi zaman

Kontrol Sınırlarının hesaplanması Y : ilgilenilen süreç karakteristiği Y : ortalama Y : standart sapma olmak üzere, ÜKS= Y + 3 Y OÇ = Y AKS= Y - 3 Y Minitab-Kontrol Grafikleri Stat>Control Charts>Variables Charts for Subgroups şeklindedir. Sınırlar Ölçüm Değeri 3 Sigma 2 Sigma 1 Sigma 1 Sigma 2 Sigma 3 Sigma ÜKL AKL ZAMAN

Kontrol Grafiklerinin Yorumlanması Bir nokta ÜKS veya AKS nin dışında ise, (3-sigma limit) Ardışık üç noktanın iki tanesi 2-sigma limitlerinin dışında ise, Ardışık beş noktanın dört tanesi 1-sigma limitlerinin dışında ise, Ardışık dokuz nokta orta çizginin bir tarafında ise, Yani noktalar belli bir düzen gösteriyorlar ise, süreç kontrol altında değildir. Minitab da kuralların tanımlanması Kontrol grafiğini ilk oluştururken; Alınacak örneğin süreci temsil etmesi gerekir (vardiya, malzeme, operatör vb. değişkenlikleri kapsaması, 100 örnek yeterlidir.) leme bir defada n birimlik örnek alınarak yapılır, (n=1 özel durumdur) Kontrol grafikleri için örnekleme, grafik seçimi, çizimi için bir öğrenme periyodu söz konusudur, başlangıç hataların ortadan kalkması beklenmelidir, büyüklüğü ve sıklığı değişkenliği yakalayabilecek şekilde seçilmelidir.

Sürekli iyileşme için; Üst yönetimin desteğini sağlayın, Gerçekten yarar sağlanabilecek süreçleri seçin, İyileştirilmesi yarar sağlayacak hedef karakteristikleri tanımlayın, Herbir süreç için Süreç İyileştirme Ekibi oluşturun, değişkenliklerin nedenlerini araştırın ve ortadan kaldırılmasını sağlayın, Ölçümleri kolay kullanılacak ve yeterli hassasiyeti sağlayacak cihazlardan seçin ve Ölçüm Sistemi Analizlerini yapın, Başlangıçta niteliksel kontrol grafiklerinin kullanımı fazla olsa bile, niceliksel kontrol grafikleri kullanımına geçin. Yapılabilecek büyük hatalar! Kontrol Grafiği üzerine Spesifikasyon sınırlarının işaretlenmesi ÜKS ve AKS nın Spesifikasyon sınırları olarak değerlendirilmesi Bunu yaptığınız zaman, grafik sadece bir muayene aracı olur. ÜKS / AKS müşteri kusurları ile doğrudan ilişkili değildir Bir anda çok fazla kontrol grafiği oluşturmak ve takip etmeye çalışmak. Hiçbir etkili sürekli iyileştirme programına sahip olmamak. Veri türleri Niteliksel Veriler - Ölçülemeyen ancak iyi/kötü, geçer/geçmez, hatalı/hatasız vb. olarak ayırt edilebilen verilerdir. Niceliksel Veriler - Veriler (ölçülebilir) süreklidir. Bir borunun çapı, elektrik direnci, bir aracın ağırlığı vb. karakteristiklerin ölçümünden kaynaklanır.

Kontrol Grafiklerinin Seçimi Kontrol Grafikleri Niceliksel Niteliksel büyüklüğü Kusurlu sayısı Kusur sayısı n=1 n<10 n>10 değiş. sabit sabit değiş. X birimler -R -S p np c u Önemli Kontrol Grafikleri Nicel Ölçüler İçin Kontrol Grafikleri Birimler ve Hareketli Değişim Aralığı. X-Ortalama ve R. X-Ortalama ve S. Nitel Ölçüler İçin Kontrol Grafikleri p-. np-. c-. u-. Kontrol sınırlarının yeniden hesaplanması Kontrol sınırları sürecin kendisinden türetilir. Yeniden hesaplama sadece uygun olduğunda yapılmalıdır. Genelde, aşağıdaki durumlarda yeniden hesaplama yapılır: Süreçte bilinen bir değişiklik söz konusudur ve değişikliğin, eski kontrol sınırları karşısındaki etkisi değerlendirilir, Süreçte bilinmeyen veya belirli olmayan bir değişiklik vardır. Eğer ölçüm değerlerinin 2/3 ü veya daha fazlası orta çizginin üstünde/altında ise, sonuçları değerlendirilerek yeni kontrol sınırları oluşturulabilir.