TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ - 2

Benzer belgeler
KALİTE YÖNETİMİ. Hafta 8. Yrd. Doç. Dr. Semra BORAN SAKARYA ÜNİVERSİTESİ

Kalite Geliştirmede İstatistiksel Yöntemler ve Six Sigma

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

İstatistiksel Süreç Kontrol KAZIM KARABOĞA

Toplam Kalite Yönetimi ve Kalite Maliyetleri

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

İstatistiksel Kalite Kontrol BBY 374 TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ 18 NİSAN 2014

Prof.Dr. Nihal ERGİNEL Anadolu Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü

KALİTE YÖNETİM SİSTEMİ TS EN ISO 2015 PROSES YAKLAŞIMI

BSH Bosch Siemens Ev Aletleri Satisfaction Kaizeni

Altı Sigma Kara Kuşak Yetiştirme Programı

İstatistiksel proses kontrol ve kontrol diyagramı. 3. hafta

KALİTE KONTROL VE STANDARDİZASYON 7 Teknik

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

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

TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ

VERİ KÜMELERİNİ BETİMLEME

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

KALİTE EKONOMİSİ PROF.DR. AHMET ÇOLAK

Yrd. Doç. Dr. Sedat Şen 9/27/2018 2

İSTATİSTİKSEL PROSES KONTROLÜ

KALİTE KAVRAMI VE KALİTENİN BOYUTLARI

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

İÇİNDEKİLER. Birinci Bölüm Üretim Yönetiminde Temel Kavramlar

Genel Katılıma Açık Eğitimlerimiz Başlıyor!

TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ - 3. Copyright: Prof.Dr. Ömer Saatçioğlu

NİTELİKSEL KONTROL GRAFİKLERİ

kültürel değişim gayreti Kültürel değişim ğş

TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ

Yönetim Sistemleri Eğitimleri

TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ KERİM ÖZBEYAZ

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

Altıncı Bölüm Problem Çözme Araçları

İSTATİSTİK I KISA ÖZET KOLAYAOF

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

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

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

2- PROJE YÖNETİMİ BİLGİ ALANLARI Y R D. D O Ç. D R. K E N A N G E N Ç O L

Altı Sigma Nedir? Uygulayan şirketlere çok belirgin finansal kazançlar sağlamıştır.

TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ

Quality Planning and Control

İçİ İç ndek ndek ler Birinci Kısım GİRİŞ 1. Dijital Devrim Yeni Ekonomi Küreselleşme ve Değişim...35

Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler

BASİT PROBLEM ÇÖZME TEKNİKLERİ. Doç. Dr. Nihal ERGİNEL

VERİ SETİNE GENEL BAKIŞ

Boyahane Yükleme Seviyesinin Arttırılması

İÇİNDEKİLER. Önsöz... iii 1. BÖLÜM: STANDARDİZASYON 1. STANDARDİZASYON... 3

İstatistik ve Olasılık

Prof.Dr.Nihal ERGİNEL Anadolu Üniversitesi

Prof.Dr. Nihal ERGİNEL Anadolu Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü

İSTATİSTİK MHN3120 Malzeme Mühendisliği

İŞ SAĞLIĞI VE GÜVENLİĞİ YÖNETİM SİSTEMİ

ŞİKAYET / İTİRAZ VE GERİ BİLDİRİM PROSEDÜRÜ

OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR

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

Otomotiv Sertifika Programı

İstatistik ve Olasılık

GRAFİK YORUMLAMA. 1 ) Sütun Grafiği : Belirli bir zaman aralığında bazı veri grup-

PROSES TASARIMINA GİRİŞ [1-4]

Kalite Yönetimi. Kabul Örneklemesi 11. Hafta

İstatistik ve Olasılık

ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

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

DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

ISO PROSES YAKLAŞIMI TALİMATI

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

KALİTE SİSTEM YÖNETİCİSİ EĞİTİMİ

Üretim/İşlemler Yönetimi 9. Yrd. Doç. Dr. Mert TOPOYAN

İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...

İstatistik ve Olasılık

Gerçekler. Sanayileşme ve çevre sorunları Küreselleşme ve Pazarın büyümesi Rekabetin artması

KALİTE KONTROL VE STANDARDİZASYON ANALİZ VE DEĞERLENDİRME ANALİZ VE DEĞERLENDİRME ANALİZ VE DEĞERLENDİRME

6σ Temel bilgilendirme

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

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

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

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

Doç.Dr. Özlem İpekgil Doğan Araş Gör. Mert Topoyan

ISO 9001:2015 GEÇİŞ KILAVUZU

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

İSTATİSTİKSEL PROSES KONTROLÜ KONTROL GRAFİKLERİ ÇİZİMİ ÖRNEK ARAŞTIRMA

Kalite Yönetim Sistemi El Kitabı Dok.No: AU KYS EK Bölüm 9 Performans değerlendirme

TEKSTİLDE KALİTE DERSİ. Reklamasyon durumlarını belirlemek. İstatistik hesaplamaları yapmak

Ders 1 Minitab da Grafiksel Analiz-I

Yazılım Mühendisliği 1

JEODEZİK VERİLERİN İSTATİSTİK ANALİZİ. Prof. Dr. Mualla YALÇINKAYA

KALİTE GÜVENCE SİSTEMLERİ

FMEA. Hata Türleri ve Etkileri Analizi

ALFA DEĞER YÖNETİM SİSTEMLERİ DANIŞMANLIK ve RAPORLAMA

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER

DERS BİLGİ FORMU. Okul Eğitimi Süresi

ÖĞRENCİNİN ADI SOYADI:. NO:

a) Çıkarma işleminin; eksilen ile çıkanın ters işaretlisinin toplamı anlamına geldiğini kavrar.

İç Tetkik Soru Listesi

9. KYS NİN BAŞARISINI DEĞERLENDİRME

BİR MONTAJ HATTI ÜRETİM SİSTEMİNDE OPTİMAL İŞGÜCÜ DAĞILIMININ ARENA PROCESS ANALYZER (PAN) VE OPTQUEST KULLANILARAK BELİRLENMESİ

statistiksel Proses Kontrol -Uygulamalar -

İstatistik Nedir? Ders 1 Minitab da Grafiksel Analiz-I ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI. İstatistiğin Konusu Olan Olaylar

4. ÜRÜN GELİSTİRME İŞLEMİ

Transkript:

TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ - 2

İstatistiksel Süreç Kontrolü İstatistiksel Süreç Kontrol bir araçlar topluluğu olup birlikte kullanıldığında değişkenliği azaltır ve süreci kararlı (stability) kılar.

Kalite Kontrol Kalite kontrol, en ekonomik, en kullanışlı ve tüketiciyi her zaman memnun eden kaliteli bir ürünü geliştirmek, tasarlamak, üretmek ve bakımını yapmak demektir. Kalite kontrol, amaçlara ulaşmak için gereken önlemleri almak olarak tanımlanabilir.

Kalite Kontrol Kalite kontrolü yerine getirmede önemli olan bazı kavramlar vardır. Bunlar: Standartlar Tüketiciye Yönelim Kalite Fiyat Miktar ve Teslim Tarihi

Kalite Kontrol Kalite kontrolünde izlenmesi gereken üç adım vardır: Gerçek kalite karakteristiklerini belirlemek, Gerçek kalite karakteristiklerini ölçme ve test etme yöntemlerini belirlemek, İkame kalite karakteristiklerini ortaya çıkarmak ve gerçek kalite karakteristikleriyle ikame kalite karakteristikleri arasındaki ilgiyi doğru kurmak.

Bazı istatistiksel terimler Ortalama Medyan Mod Aralık Varyans Standart Sapma

İstatistiksel Kalite Kontrol Üretim işleminin normal koşullar altında kurulmasını ve yürütülmesini sağlamada çok önemli rol oynayan, bir aksaklık veya özel bir nedenle üretimin kontrol dışına çıkması halinde bu durumu hemen ortaya çıkartarak gerekli tedbirlerin zamanında alınmasını sağlayan metotların uygulanmasıdır. Bir ürünün en ekonomik ve yararlı tarzda üretilmesini sağlamak amacıyla, istatistik prensip ve tekniklerinin üretimin tüm aşamalarında kullanılmasıdır.

İstatistiksel Süreç Kontrol İstatistik: Sayısal gerçeklerin derlenerek bir düzene sokularak bunlardan anlamlı bazı sonuçlar çıkarmak tekniğidir. Süreç (süreç): Süreç, sürekli bir işlem veya işlemler dizisidir. Kontrol: Denetleme ve yöneltme faaliyetidir.

İstatistiksel Süreç Kontrol İSK üretimin, önceden belirlenmiş kalite spesifikasyonlarına uygunluğunu sağlayan, standartlara bağlılığı hedef alan, uygun olmayan ürün üretimini en aza indirgemekte kullanılan bir araçtır. Böylece Düzeltici ve Önleyici faaliyetlerin başlatılabilmesi için verilere dayalı karar verme olanağı sağlar.

Değişkenlik (Değişim) Bütün süreçler; makine, takım, yöntem, malzeme, operatör, bakım ve çevre şartlarından kaynaklanan değişime uğrarlar. Hiçbir zaman iki ürün veya ürünün herhangi bir özelliği aynı olamaz. İşlenen parçaların ölçüleri/özellikleri arasında küçük de olsa mutlaka birbirine göre fark vardır. Bu durum spesifikasyonların niçin toleransları olduğunu açıklar.

Kalite Değişkenliğinin Şans ve Nedeni Bulunabilir Sorunları Değişikliklerin sebebinin şans (Chance Causes) ile oluştuğu bir sürecin istatistiksel kontrol altında olduğu söylenebilir. Nedeni bulunabilir (Assignable Causes) sorunlardan oluşan bir sürecin kontrol dışında olduğu söylenebilir. İstatistiksel Süreç Kontrolün nihai amacı, nedeni bulunabilir sorunların tanımlanmasıyla süreçlerdeki değişkenliğin elimine edilmesi veya azaltılmasıdır.

Kalite Değişikliğinin Şans ve Nedeni Bulunabilir Sorunları

İstatistiksel Süreç Kontrolün Amaçları Değişkenliğin nedeni bulunabilir sebeplerini ortadan kaldırarak süreci kontrol altında tutmak, Önlemeyi esas alarak ilk defada yapılan hataları önlemek, süreç çıktısını istenen dizayn kalitesine uydurmak, değişkenliği azaltmak.

İSK nın Yararları Önceden sürecin durumunu belirlemeye imkan sağlar, Üründeki değişkenlikler azalır, Ürün kalitesi gelişir, Hurda oranı azalır, Etkin kapasite kullanımı artar, Birim maliyet düşer, Kontrol faaliyetleri azalır, Kalitesizlik maliyetleri düşer, Makine/süreç yeterliliğinin izlenmesine imkan sağlar, Düzeltici ve önleyici faaliyet ihtiyaçlarını belirler.

İSK nın Temel Fonksiyonları süreç değişkenliği ölçülür. süreç değişkenliği kontrol edilir. süreç yeterli hale getirilir. süreç değişkenliğinin azaltılması sürdürülür.

İSK Süreci Adım 1: Kalite sistemini kurarken neyin kontrol edileceğinin, Ürünün kalitesini etkileyen özelliklerin veya faktörlerin neler olduklarının belirlenmesi gerekmektedir.

İSK Süreci Adım 2: Kontrol edilmesi gereken süreci değerlendirmek için verilerin toplanması gerekir. Belli bir sürecin işleyişiyle ilgili bilgi gerektiğinde ana kütlenin tümü hakkında veri toplamak imkansızdır. Bu nedenle ana kütle içerisinden belli bir kütle incelenmek için örnek olarak alınır. Örnek alınan kütleye de örneklem denilmektedir.

Örnekleme Tesadüfi Örnekleme İradi Örnekleme

İSK Süreci Niteliksel veriler(sayılamayan): Bir ürünün özelliklerine göre sınıflandırılabilen veya sayılabilen verilerdir. Niceliksel veriler(sayılabilen, Ölçülebilen): Ölçülebilen ürün karakteristiklerini içermektedir.

İSK Süreci Adım 3: Belirlenen kalite karakteristiklerinin ölçülmesi ve test edilmesi Elde edilen verilerin ve kalite karakteristiklerinin test edilmesinde kullanılan tekniklerden bazıları; Kontrol Tablosu Pareto Analizi Neden-Sonuç Diyagramı Histogram Dağılma Grafiği Kontrol Diyagramı Gruplandırma

Toplam Kalite Yönetimi Teknikleri Basit sorun çözme teknikleri - sürekli iyileştirme sağlamak için ve özellikle kalite çemberleri tarafından kullanılırlar. Bu sorun çözme ve önleme tekniklerinin bir kısmı özel olarak çemberlerde kullanılmak üzere hazırlanmışken bir kısmı psikoloji, istatistik ve benzeri bilim dallarında daha önceden de kullanılmakta olan tekniklerdir. Bütün ülkelerde her tür işletmede uygulanan bu teknikler basit, kullanımı zevkli ve her düzeyde çalışanın anlayacağı özelliktedirler.

Toplam Kalite Yönetimi Teknikleri Başlıca Teknikler Veri Toplama Kontrol Tablosu Pareto Analizi Neden-Sonuç Diyagramı Histogram Dağılma Grafiği Kontrol Diyagramı Gruplandırma

Veri Toplama Ele alınan sorunların analizi ve çözüm önerilerin geliştirilmesi için gerekli veriler elde edilmelidir. Bunu sağlamanın bir yolu ürünün kalite özellikleriyle ilgili muayene ve testler uygulamak, ölçümler yapmaktır. Ayrıca işletmede yapılan çeşitli faaliyetlerle ilgili tutulan raporlar, yazılı dokümanların hepsi birer veri kaynağıdırlar. Verilerin değerlendirilmesinde yararlanılacak araçlar: Kontrol Tabloları Kontrol Listeleri Grafikler

Veri Toplama Kontrol tablosu muayene esnasında elde edilen verilerin dağılımını görmeyi sağlar. Örneğin bir tekstil atölyesinde dikilmekte olan gömleklerden 50 tanesinde yapılan muayene sonucu hata türlerinin sayıları kontrol tablosu ile elde edilir. Hata türü Hata Hata sıklığı Kol uzunluğu kısa IIIIII 6 Kol uzunluğun uzun III 3 Dikiş sökük IIIIIIIIIIIII 13 İplik rengi farklı IIIIIIIIIIIIIIII 16 Düğme kırık IIII 4

Veri Toplama Kontrol listesi işlerin eksiksiz yapılmasını sağlar. Yapılan işle ilgili kalite sorunu ortaya çıktığında nedeni araştırılırken atlanılan yapılmamış bir işleme bağlı olarak ortaya çıkıp çıkmadığını belirlemek için kontrol listesinden yararlanılır. Örneğin ekmek üretim prosesinde yer alan adımlar sıralanır her adım gerçekleştirildiğinde işaretlenir. İşlemler Un, maya, tuz ve suyu karıştır Yarım saat beklet Şekil ver Ekmek üstüne susam koy Fırını 250 C ayarla Fırına koy Yarım saat fırında tut Fırından çıkar Ambalajla

Veri Toplama Grafikler verilerin resimsel gösterimini sağlar. Ayrıca ürün resmi veya teknik resmi üzerinde hatanın ortaya çıktığı yer gösterilebilir. Pasta Grafiği: Category H1 H2 H3 H4 H5

Veri Toplama Sütun Grafiği Tekstil atölyesinde ortaya çıkan kusurlar haftalık olarak değerlendirildiğinde Eylül ayının 4 haftasına ait kusur türlerinin dağılımı aşağıdaki gibidir. Verileri grafiksel göstermek istendiğinde aşağıdaki grafik elde edilir. Hata türü Sembol 1. hafta 2. hafta 3. hafta 4. hafta Kol uzunluğu kısa H1 6 11 8 10 Kol uzunluğun uzun H2 3 3 5 2 Dikiş sökük H3 13 18 10 11 İplik rengi farklı H4 16 10 5 9 Düğme kırık H5 4 7 1 1 50 40 C1 H1 H2 H3 H4 H5 30 Veri 20 10 0 1hafta 2hafta 3hafta 4hafta

Toplam Kalite Yönetimi Teknikleri Pareto (İtalyan ekonomist ve sosyolog) analizi önemliyi sıradan olandan ayırmak için kullanılır. Kısıtlı kaynaklar ile nereye odaklanılması gerektiğini gösterirler. Kural birkaç önemli nedenin çoğu probleme sebep olduğunu açılar. %80-20 kuralı olarak ta tanımlanan bu analiz çeşitli işletme problemlerine uyarlanabilir. Örneğin ortaya çıkan hataların %80 ine hata türlerin %20 si neden olmaktadır. Pareto Analizi En önemli sorunu belirlemeyi sağlar Bir bakışta önem sırasını görmeyi sağlar Bütün faktörler içinde, ilgilenilen faktörün önem oranı görülebilir Hazırlaması kolaydır Geliştirme çabalarının sonuçları açıklıkla görülebilir.

Toplam Kalite Yönetimi Teknikleri Örnek Gömlek üreten bir tekstil atölyesinde bir haftada ortaya çıkan hata türleri ve ortaya çıkma sıklıkları aşağıdaki gibidir. Toplam hataların %85 ine karşılık gelen hata türlerini belirleyiniz. Sembol Hata türleri Hata sıklığı H1 Sökük 24 H2 Kol uzunluğu kısa 12 H3 Kol uzunluğu uzun 9 H4 İlik küçük 43 H5 Yırtık 21 H6 Renk tutmama 15 H7 Desen tutmama 13 H8 Yaka dikişi hatalı 5 H9 Düğme eksik 28 H10 İplik rengi farklı 19

Toplam Kalite Yönetimi Teknikleri Örnek grafiği: 200 100 150 80 100 60 % 40 50 20 0 hata H4 H9 H1 H5 H10 H6 H7 H2 H3 Diðer Count 43 28 24 21 19 15 13 12 9 5 Percent 22,8 14,8 12,7 11,1 10,1 7,9 6,9 6,3 4,8 2,6 Cum % 22,8 37,6 50,3 61,4 71,4 79,4 86,2 92,6 97,4 100,0 0

Toplam Kalite Yönetimi Teknikleri Örnek - Artarda yapılan Pareto analizleri: Tekrar işlemeye sebep olan beş ana hata

Toplam Kalite Yönetimi Teknikleri Örnek - Artarda yapılan Pareto analizleri «Part Failure» a sebep olan nedenler

Artarda yapılan Pareto analizleri sonucu

Toplam Kalite Yönetimi Teknikleri Neden-sonuç diyagramı nın amacı, bazı sorunların ortaya çıkmasına katkısı olan nedenlerin belirlenmesini sağlamaktır. Neden sonuç diyagramı şeklinden dolayı balık kılçığı diyagramı veya onu ilk kullanan kişi olan Ishikawa nın ismini alarak Ishikawa Diyagramı olarak da adlandırılır. Neden-sonuç diyagramı: Bir önlem planı oluşturmadan önce, problemin tüm nedenlerini ortaya koyarak anlaşılmasını kolaylaştırır. Üretim kalitesini etkileyen sistematik nedenlerin ve alt nedenlerinin anlaşılmasını sağlar. Olası iyileştirmeler için ip uçları verir.

Toplam Kalite Yönetimi Teknikleri Neden-sonuç diyagramı:

Toplam Kalite Yönetimi Teknikleri Çalışmayan bir cep telefonun çalışmamam nedeninin belirlenmesi ile ilgili neden sonuç diyagramı örneği aşağıda yer almaktadır. makina malzeme Düğme bozuk Kart bozuk Std uygun olmayan mazleme paslanma Cep telefonu çalışmıyor Eksik kullanım talimatı Yanlış tanımlanmış metod Kullanım talimatına uymama metod insan

Toplam Kalite Yönetimi Teknikleri Örnek Hatalar için oluşturulan bir başka örnek

Toplam Kalite Yönetimi Teknikleri Histogram sınıflandırılmış verilerin resimsel olarak gösterilmesidir. Bir histogram çubuklar arasında hiç aralık bulunmayan bir çubuk grafiktir. Verilerin dağılımını gösterir. Toplanan ham verinin sınıflandırılarak sıkıştırılması, dağılımını görmeyi kolaylaştırır. Ölçüm sonuçlarından elde edilen histogramın sütunlarının orta noktaların birleştirilmesi ile elde edilen dağılımın normal dağılıma uyması beklenir. Normal dağılım tek tepeli simetrik bir dağılımdır. Sürekli dağılımların en çok kullanılan çeşididir.

Toplam Kalite Yönetimi Teknikleri Histogram:

Toplam Kalite Yönetimi Teknikleri Örneğin bir ürünün ağırlıkları ile ölçümler yapılıyor olsun. 50 tane ürüne ait ölçüm sonuçları ve bunlara ait histogram aşağıdaki gibidir: 19,2 19,1 19,0 20,0 21,0 21,0 21,5 21,6 21,9 21,5 20,6 20,4 20,6 20,5 20,1 20,4 20,8 20,8 21,3 21,1 21,7 21,5 21,0 23,0 21,0 21,8 21,4 21,2 21,2 21,1 21,5 21,6 21,7 21,1 21,1 21,0 22,5 22,1 22,4 22,6 19,9 19,8 19,3 19,5 19,4 19,6 20,1 21,7 21,3 22,0

Toplam Kalite Yönetimi Teknikleri Örnek grafiği: 14 Histogram 12 10 Sýklýk 8 6 4 2 0 19 20 21 22 23

Toplam Kalite Yönetimi Teknikleri Örnek Histogram ve standart sapmanın belirlenmesi

Toplam Kalite Yönetimi Teknikleri Dağılma (serpilme) grafiği iki değişken arasında var olan ilişkinin şekilsel gösterimidir. Dağılma diyagramı, x değişkenindeki değişikliklerin, y değişkeni üzerinde ne gibi etkisi olduğunu gösterir. x değişkeni bağımsız, istenildiğinde değiştirilebilen değişkendir. y değişkeni bağımlı x değişiminden etkilenebilen değişkendir. x değişkenini değiştirerek y değişkeni üzerinde üç olası sonuç görülebilir: A: x arttıkça (azaldıkça) y de artar (azalır) (pozitif ilişki) B: x arttıkça (azaldıkça) y de azalır (artar) (negatif ilişki) C: x arttıkça y de hiçbir değişiklik olmaz (ilişki yok) x ile y arasındaki ilişki belirlendiğinde üretim sonrası bu ilişki görülmediğinde ürünün kalite karakteristikleri ile ilgili sorun olduğu anlaşılır.

Toplam Kalite Yönetimi Teknikleri Örnek Pozitif ilişki, negatif ilişki ve ilişki yok

Toplam Kalite Yönetimi Teknikleri Kontrol Diyagramı bir prosesin kontrol altında olup olmadığını belirlemeyi sağlayan grafiksel bir yöntemdir. Ürün karakteristiklerini etkileyen özel ve şans faktörlerinin olup olmadığını görmeyi sağlar. Böylece proses kontrol altında tutularak hatalıların ortaya çıkması ve tekrarı önlenir. Örnek Bir meyve suyu fabrikasında teneke kutuların ağırlıkları ile ilgili ölçümler yapılmaktadır. Ağırlığın 99 ml. ve 101 ml. arasında yer alması istenmektedir. Dolum işleminden geçen kutulardan saat başı 5 tane alınmakta ve ağırlıkları ölçülmektedir. Bu işlem 10 defa tekrarlanmaktadır. x ortalama kontrol diyagramı ile proses kontrol altında mıdır? Belirleyiniz. Örnek no 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 X1 99,8 99.8 99.8 99.0 100.0 99.8 100.3 99.9 100.2 100.4 X2 99.7 100.0 99.9 100.2 100.4 99.7 100.2 99.9 100.0 100.0 X3 100.0 100.1 100.0 100.7 100.2 100.1 100.0 100.2 99.9 100.6 X4 100.0 100.0 100.0 100.1 100.6 100.0 99.1 100.4 100.0 100.0 X5 99.9 99.8 99.9 100.1 99.9 100.0 99.8 100.1 100.7 100.0

Toplam Kalite Yönetimi Teknikleri Örnek grafiği: 100,5 100,4 UCL=100,4494 100,3 Örnek ortalamasý 100,2 100,1 100,0 99,9 _ X=100,024 99,8 99,7 99,6 LCL=99,5986 1 2 3 4 5 6 örnek no 7 8 9 10

Toplam Kalite Yönetimi Teknikleri Örnek Ölçümlerin ortalaması bulunup üst ve alt limitlerin belirlenmesi

Toplam Kalite Yönetimi Teknikleri Gruplandırma genel verileri alıp onu kısımlara ayırma sürecine gruplandırma adı verilir. Sorun kaynağını bulmak için verinin belirli özelliklere göre gruplandırılmasıdır. Bileşenler Malzeme Makine İşgücü Çalışma koşulları Zaman Çevre-iklim Özellikler Marka, üretim yeri, üretici Tip, model, kullanım yılı Yaş, deneyim, yetenek Isı, basınç, aydınlatma Sabah, gün, vardiya no, yemek öncesi/sonrası Yağmur, kar, nem

Toplam Kalite Yönetimi Teknikleri Örnek Bir tekstil atölyesinde aynı tür dikiş için kullanılan 3 dikiş makinası olsun. Bir günde dikilen parça sayısı ve hatalı parça sayısı aşağıdaki gibi olsun (makinalar model ve yaş olarak farklı olduğundan üretim miktarı ve hatalı parça sayısı farklıdır) Makina Üretim miktarı Hatalı parça sayısı M1 100 0 M2 110 0 M3 100 10

Toplam Kalite Yönetimi Teknikleri Bu verilere göre 3 nolu dikiş makinasının değiştirilmesi veya üzerinde değişiklikler yapılması istenir. Ancak analiz daha ayrıntılı yapılmalıdır. Bu atölyede 2 vardiya çalışılıyorsa bu durumda elde edilen veriler aşağıdaki gibi olsun. M3 Üretim miktarı Hatalı parça sayısı 1. vardiya 50 10 2. vardiya 50 0 Görüldüğü gibi hatalı parça üretimi makinadan değil makinayı kullanan çalışandan kaynaklanmaktadır. 1. vardiyada çalışan ya işe yeni girmiş, deneyimsiz veya işe uygun olmayan biri olabilir. Böylece hataların önlenmesi için doğru önlemler alınmış olacaktır.

Toplam Kalite Yönetimi Teknikleri Örnek Yüzey düzlüğünün makine hızı ile ilişkisi

Altı Sigma Analitik araçların ve istatistiğin kullanımı 80 yıldır sürekli gelişmektedir İstatistiksel kalite konturolu (başlangıç 1920, büyük gelişme: ikinci dünya savaşında 1950 ler) Yöneylem araştırması (1940 lar) FDA (False Defective Analysis), EPA (Engineering Process Analysis) in the 1970 s TKY (Toplam Kalite Yönetimi) (1980 lerdeki hareketlilik) İş süreçlerinin yeniden yapılanması (Reengineering of business processes) (1980 in sonlarında) Altı-Sigma (orijini Motorola dır (1987), 1990 lardan günümüze değin etkisi devam etmektedir)

Altı Sigma Nedir?

Altı Sigmanın Odağı, Süreç iyileştirme ile İşte Yüksek Başarı Sağlamaya Yapılan Vurgudur Bir süreç, organizasyona değer katan bir çıktı üreten aktivitelerin sıralı bir şekilde organizasyonudur. Tüm iş (birbiri ile bağlantılı) süreçlerden meydana gelir. Bazı durumlarda kolay fark edilir (imalat) Diğerlerinde ise daha zordur. Herhangi bir süreç iyileştirilebilir. İyileşme için organize bir yaklaşım gereklidir. Süreç odaklılık Altı Sigma için zaruridir.

Kalite iyileştirme neden önemlidir? Basit bir Örnek Fast-food mağazasına yapılan bir ziyaret: Hamburger (Hamburger ekmeği, et, özel sos, peynir, salatalık turşusu, soğan, kıvırcık, domates), kızartma, ve içecek. Bu ürün 10 bileşenden oluşmaktadır her bir bileşenin %99 iyi olduğu düşünülsün. P {Tek kişilik yemek iyi} = (0.99) ^ 10 = 0.9044 4 kişilik bir aile, ayda bir kez: P {Tüm yemekler iyi} = (0.9044) ^ 4 = 0.6690 P {Yıl boyunca yapılan tüm ziyaretlerdeki yemekler iyi} = (0.6690) ^ 12 = 0.0080 P {Tek kişilik yemek iyi} = (0.999) ^ 10 = 0.9900, P {Aylık ziyaretler iyi} = (0.99) ^ 4 = 0.9607 P {Yıl boyunca yapılan ziyaretler iyi} = (0.9607) ^ 12 = 0.6186

Altı Sigma (devam) Süreç ve ürün geliştirmede disiplinli ve analitik bir yaklaşımdır. Kişiler için özelleştirilmiş roller vardır: Şampiyonlar, Uzman Siyah Kuşaklar, Siyah Kuşaklar, Yeşil Kuşaklar Üst-ast güdümlü (Her işten şampiyonlar) Siyah Kuşaklar ve Uzman Siyah Kuşaklar sorumluluk sahibidir (proje tanımlama, liderlik, eğitim/rehberlik, takım oluşturma)

Altı Sigma organizasyonu Liderlik takımı: söz konusu işi ve çalışanların icrasından sorumludur ve raporlamayı yapar Şampiyon: Her projenin bir şampiyon lideri vardır. İşin lideri, projenin belirlenmesinden, seçiminden ve projeye atanması gerekli siyah kemerli üyelerle diğer üyelerin belirlenmesinde kolaylaştırıcı rol oynar. Şampiyon, projenin başarılı bir şekilde tamamlanmasından da sorumludur.

Altı Sigma Six Sigma yaklaşımı değişkenliği düşürür, kusurluyu elimine eder ve iş performansını yükseltir. Aşağıda bazı örnekler verilmiştir: Teslimat çizelgesine ve teslimat hedefine uygunluk Bütçenin ve diğer finansal belgelerin hazırlamasında yeniden işlemeyi (rework) elimine etmek Her hangi bir hizmet sistemindeki çevrim zamanını enazlama Tedarikçi zinciri yönetiminde yok satmayı en azlamak Tahminin doğruluğunu ve zamanlamasını iyileştirmek Nakit akışındaki değişkenliği azaltmak

Düzgün Çalışabilmesi için Ne Gerekli? Başarılı uygulamalar şu şekilde karakterize edilir: Liderliğe kendini adamış Üst düzey yetenek kullanımı Altyapı desteği (Supporting infrastructure) Resmi proje seçim süreci Resmi proje yeniden gözden geçirme süreci Tahsis edilmiş kaynaklar Finansal sistemin bütünleştirilmesi Projeden projeye geliştirme süreci (Juran ın fikri)

Altı Sigma nın Odak Noktaları Öncelikle imalatta Ticari Uygulamalarda Bankacılık Finans Kamu sektörü Hizmet sektörü DFSS (Design for Six Sigma) 6 Sigma için Tasarım Sadece çok fazla geliştirme var olan sistemi zorlayabilir Yeni süreç tasarımı Yeni ürün tasarımı (mühendislik)

Bazı Ticari Uygulamalar Tahsil olunacak hesaplar üzerindeki ödenmemiş günlerin değişkenliğini ve ortalamasını azaltmak Danışmanların (hesap uzmanları, avukatlar) yönetim maliyeti Kredi puantajı Defter kapama (hızlı, daha az değişkenlik) Audit accuracy, hesap mutabakatı Tahmin Stok yönetimi Tax filing Payroll accuracy

DFSS Yetenek ile Müşteri İhtiyaçlarını Örtüştürür Ortalama ve değişkenlik ürün performansını ve maliyeti etkiler Tasarımcılar maliyetleri ve verimi tasarım aşamasında tahmin edebilir. Ortalama ve değişkenliğin tasarım aşamasında göz önünde tutulması Bir tasarım için ortalama, değişkenlik ve başarısızlık oranı hedeflerinin oluşturulması Alt sistem ve bileşen seviyeleri için ortalamanın, değişkenliğin ve başarısızlık oranı hedeflerinin rasyonel olarak dağıtılması. Gereksinimlerin süreç yeteneğine karşın eşleştirilmesi ve aralıkların tanımlanması Üretilebilir bir tasarımı optimize etmek için aralıkların kapatılması Değişkenlik kaynaklarının tanımlanması ve tasarımların optimize edilmesi veya değişkenliklere karşı gürbüz tasarımların yapılması Sürecin yeteneği tasarım kararlarını etkiler DFSS ürün tasarım metotlarını geliştirir.

Altı Sigma Six Sigma (DMAIC) 5 adımlı bir süreç kullanır Tanımla (Define) Ölç (Measure) Analiz et (Analyze) İyileştir (Improve) Kontrol et (Control)

DMAIC Altı Sigma Araçlarını Kullanarak Problemleri Çözer DMAIC bir problem çözme yöntemler kümesidir. Bu metot problem çözmede kullanılır: Süreçlerdeki problemleri tanımla Performansı ölç Problemlerin sebeplerini analiz et Süreçleri iyileştir değişkenlikleri ve değer katmayan faaliyetleri ortadan kaldır Süreçleri kontrol et böylelikle problemler yeniden ortaya çıkmasın

Altı Sigma DMAIC Shewhart çevrimi ile çok yakın ilişkilidir (bazen Deming çevrimi veya PDCA çevrimi olarak da adlandırılır) Planla Yap Doğrula Karar ver