NİTELİKSEL KONTROL GRAFİKLERİ Prof. Dr. Nihal ERGİNEL Ölçülemeyen ancak hatalı / hatasız, geçer / geçmez, tekstil sektöründe leke sayısı, dokuma kaçağı vb nin analiz edilmesi için oluşturulan kontrol grafikleridir. Kusur: Hata veya uygunsuzluktur. Bu hata ve uygunsuzluk parçanın spesifikasyonlar dışına çıkmasına neden olmaktadır. Kusurlu: Bir veya birden fazla kusuru olan parça veya ürün Kusurlu sayısı: n birimlik alınan örnekteki kusurlu parça sayısı(d) Kusur sayısı: Her bir örnekteki toplam kusur sayısıdır. Kusurlar farklı tipte olabilir. 1
KUSURLU ORANI (p) KONTROL GRAFİĞİ p (kusurlu oranı) kontrol grafiği Ölçülemeyen ancak hatalı/ hatasız, red/ kabul, geçer/ geçmez şeklinde tanımlanan kalite karakteristiklerinin izlenmesinde kullanılır. Kusurlu Oranı kontrol grafiğidir. En az bir kusuru olan (kusur tipi önemli değil) parça/ ürün oranını izlenmesi p kontrol grafiğinin sınırlarının hesaplanması : örnekteki birim sayısı : örnekteki kusurlu sayısı olmak üzere; = = 2
= + 3 = = - 3 Örnek: Karoların hatalı oranlarını izleyebilmek için saat başı 75 karodan oluşan örnekler alınmış ve hatalı karo sayıları aşağıda verilmiştir. Buna göre hatalı karo oranının kontrol altında olup olmadığını p kontrol grafiği ile analiz ediniz. Örnek no 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 Hatalı karo sayısı 8 7 10 21 5 9 11 15 5 8 7 6 8 12 Hatalı karo oranı 0.107 0.093 0.133 0.28 0.067 0.12 0.147 0.2 0.067 0.107 0.093 0.08 0.107 0.16 3
P Chart of hatalı karo sayısı 0.30 1 0.25 UCL=0.2406 0.20 Proportion 0.15 0.10 _ P=0.1257 0.05 0.00 1 2 3 4 5 6 7 8 Sample 9 LCL=0.0109 10 11 12 13 14 Hatalı karo oranı ortalama %12,6 dır. 4. Örnekteki hatalı oranı ÜKS nı aştığı için hatalı karo oranı kontrol altında değildir. Örnek Bir imalat hattında sabah ve öğlen vardiyalarında alınan örnekler ve bu örneklerdeki hatalı ürün sayıları aşağıda verilmiştir. Buna göre, imalat hattının kontrol altında olup olmadığını ilgili kontrol grafiğini çizerek belirleyiniz. Örnek No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Hatalı ürün sayısı 5 9 11 21 10 18 6 24 15 23 10 19 ni pi 125 125 125 150 150 150 150 175 175 175 175 175 0.04 0.07 0.09 0.14 0.07 0.12 0.04 0.14 0.09 0.13 0.06 0.11 n = 125 için; = + 3 = 0,0978 + 3 =0,177 = = 0,0978 = - 3 = 0,0978-3 = 0,018 4
n = 150 için; = + 3 = 0,0978 + 3 =0,1705 = = 0,0978 = - 3 = 0,0978-3 = 0,025 n = 175 için; = + 3 = 0,0978 + 3 =0,165 = = 0,0978 = - 3 = 0,0978-3 = 0,03 0.18 0.16 P Chart of hatalı ürün sayısı UCL=0.1581 0.14 Proportion 0.12 0.10 0.08 0.06 _ P=0.0924 0.04 0.02 0.00 1 2 3 4 5 6 7 Sample Tests performed with unequal sample sizes 8 9 10 11 12 LCL=0.0267 Hatalı ürün sayısı kontrol altındadır 5
KUSURLU SAYISI (np) KONTROL GRAFİĞİ np (kusurlu sayısı) kontrol grafiği Kusurlu sayılarını izlemek için oluşturulur. Örnek büyüklüğü sabit olduğu durumda hesaplama ve yorumlama kolaylığı olduğu için kullanılır. Operatörlerin kullanmasına elverişlidir. Stat>Control Charts>Attributes Charts > np 6
Örnek: Bir taşıma şirketi, taşınacak parçaları üreticisinden alıp ana sanayiye taşıma işini üstlenmiştir. Yolda meydana gelebilen hasarları kontrol etmek için günde 50 birimden oluşan örnekleri incelemiş ve hasarlı olanların sayısını aşağıdaki gibi tespit etmiştir. Taşıma işini yorumlayınız. Örnek no Hasarlı sayısı 1 4 2 6 3 5 4 2 5 3 6 5 7 4 8 7 9 2 10 3 11 1 12 4 13 3 14 5 15 2 16 5 17 6 18 3 19 1 20 2 = = 0,073 = 3,65+ 3 = 9,17 = n = 3,65 = -1,87 NP Chart for C1 10 UCL=9,168 Sample Count 5 NP=3,65 0 0 10 20 Sample Number LCL=0 Süreç kontrol altında. Noktalar orta çizginin etrafında rassal dağılmıştır. 7
KUSUR SAYISI (c) KONTROL GRAFİĞİ c (kusur sayısı) kontrol grafiği Bir veya daha çok kusur aynı karo üzerinde bulunabilir. Örneğin, elek baskı hatası, yağ lekesi, kenar-köşe kırık, oyuk, çatlak, sır damlaması, pasta damlaması, delikcik gibi. Önemli olan bu kusurların sayısıdır. Kusur sayıları bir sütuna girilir. Stat>Control Charts>Attributes Charts >c c kontrol grafiği sınırlarının hesaplanması = + 3 = = = - 3 8
C Chart for C1 Sample Count 15 10 5 UCL=13,09 C=5,84 0 LCL=0 0 5 10 15 20 25 Sample Number Kusur sayıları giderek artan bir düzen göstermektedir. Belirlenebilir bir neden söz konusudur. Örnek: Bir bardak imalat sürecinde 150 adet bardaktaki hatalar parti bazında incelenmiş ve hata sayıları aşağıda verilmiştir. Bardak imalat süreci kontrol altında mıdır? ÇÖZÜM parti boya hatası çatlak hatası toplam 1 1 1 2 2 2 0 2 3 3 2 5 4 2 0 2 5 4 0 4 6 2 2 4 7 3 1 4 8 5 0 5 9 6 2 8 10 3 0 3 11 4 0 4 12 6 2 8 13 7 3 10 14 5 2 7 15 8 2 10 = = = 5,2 = 5,2+ 3 = 12,04 = 5,2 = 0 9
12 10 C Chart of C3 UCL=12.04 Sample Count 8 6 4 _ C=5.2 2 0 1 2 3 4 5 6 LCL=0 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Sample Süreçte artan bir eğim olduğu için süreç kontrol dışı olabilir. BİRİM BAŞINA DÜŞEN KUSUR SAYISI (u) KONTROL GRAFİĞİ u (birim başına düşen kusur sayısı) kontrol grafiği Kusur sayıları ile ilgileniliyor, ancak örnekteki birim sayıları farklı ise kullanılan bir kontrol grafiğidir. Stat>Control Charts>Attributes charts >u 10
u kontrol grafiği sınırlarının hesaplanması u : birim başına düşen kusur sayısı olmak üzere, = = = + 3 = = - 3 Örnek Bir konfeksiyon atölyesinde dikimi yapılan ceketler incelendiğinde yapılan hatalar ve sayıları aşağıda verilmiştir. Buna göre dikim sürecini inceleyiniz. düğme kol yaka toplam ceket u dikme takma dikim hata adedi hatası hatası hatası 1 4 3 8 25 0,32 2 3 4 9 25 0,36 3 5 5 13 30 0,43 2 2 4 8 30 0,267 1 3 3 7 25 0,28 4 4 2 10 25 0,4 3 5 3 11 50 0,22 5 6 4 15 30 0,5 3 7 5 15 50 0,3 2 5 4 11 25 0,44 3 3 6 12 30 0,4 4 4 5 13 30 0,43 11
= = 0,352 n=25 için = + 3 =0,352+ 3 = 0,708 = = 0,352 = - 3 = - 0,00379 = 0 n=30 için = + 3 =0,352+ 3 = 0,676 = = 0,352 = - 3 = 0,027 n=50 için = + 3 =0,352+ 3 = 0,6037 = = 0,352 = - 3 = 0,1 Sample Count Per Unit 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 U Chart of hata sayısı UCL=0.6770 _ U=0.352 0.1 0.0 1 2 3 4 5 6 7 Sample Tests performed with unequal sample sizes 8 9 10 11 LCL=0.0270 12 Süreç kontrol altındadır. 12