4. Maden Makinaları Sempozyumu, 23-24 Mayıs 2013, İzmir, Türkiye 4 th Mining Machinery Symposium, May 23-24 2013, İzmir, Turkey Hazır Beton Fabrikasında (Adana) İstatistiksel Kalite Kontrol Uygulaması Practice of Statistical Control at Ready Mixed Concrete Plant in Adana Oktay Bayat Çukurova Üniversitesi Maden Mühendisliği Bölümü Zehra Altınçelep Atatürk Üniversitesi, Oltu Yer Bilimleri Fakültesi, Maden Mühendisliği Bölümü, Burçin Kaymakoğlu Bilim ve Teknoloji Üniversitesi, Malzeme Mühendisliği Bölümü, Adana Mahmut Altıner Çukurova Üniversitesi Maden Mühendisliği Bölümü ÖZET İstatiksel Proses Kontrolü (IPK), üretimin önceden belirlenmiş kalite spesifikasyonlarına uygunluğunu sağlayan, standartlara bağlılığı hedef alan, uygun olmayan ürün üretimini en aza indirgemekte kullanılan bir araçtır. Bu çalışmada, Adana da faaliyet gösteren bir hazır beton firmasının ürettiği C20 sınıfı hazır betonun kalitesi IX MR kalite kontrol grafikleri ve pareto analizi tekniği ile değerlendirilmiştir. İstatiksel değerlendişrme sonucunda hazır beton tesisini etkileyen özel sebeplerin kontrol altında olduğu tespit edilmiştir. ABSTRACT Statistical Process Control (SPC) is an instrument that ensures the production in compliance with pre-determinated quality specifications, aims to adhere to standards and being used at minimizing the production of non-conforming product. In this study, the quality of C20 class ready mixed concrete produced by ready mixed concrete plant operating in Adana was evaluated with IX MR quality control charts and Pareto Analysis. After statistical evaluation, the ready mixed concrete plant was kept the specific reasons affecting the process under control. 1 GİRİŞ İstatiksel Proses Kontrol (İPK), bir prosesi sürekli denetlemek ve prosesteki değişkenliği (kararsızlığı) oluşturan koşulları belirlemekte kullanılan bir yöntemdir. İstatiksel proses kontrolü uygulamalarında proses sürekli gözlemlenerek problemler ve sebepleri tespit edilir, çözümler geliştirilir, geliştirilen çözüm uygulanır ve proses tekrar izlenir (Devor, 1992; Cook, 2006). İPK, kaliteyi kontrol etmenin en etkin yoludur. Bir ürünün kalitesi o ürünün tasarımından, imalatına ve piyasaya sürülerek kullanılmasına kadar olan bütün aşamalarında belirlenir. İstatistik proses kontrol prensipleri söz konusu bütün aşamalarda kullanılabilmekle birlikte esas olarak üretim aşaması için önemlidir. Bu aşamada sağlanan sürekli bilgi akışı ile gerek otomatik üretim tesislerinde ve gerekse el imalatına kadar her türlü imalat teknolojisi için uygun bir tekniktir. Kalite kontrol elemanlarının proseste karşılaşabileceği problemlerin çözümleri için aşağıda belirtilen 7 istatistik teknik kullanılır. Bunlar; i. Pareto Analizi ii. Sebep Sonuç Diyagramı iii. Histogram iv. Kontrol Tablosu v. Dağılım Diyagramı vi. Kusur Konsantrasyon Diyagramı vii. Kontrol Grafiği yöntemidir. 71
TMMOB Maden Mühendisleri Odası UCTEA The Chamber Of Mining Engineers of Turkey Bu araçlar kalite kontrol elemanları tarafından çok yaygın olarak kullanılan istatistik ve analitik araçlardır (Imai, 1991). Pareto analizi, kalite mühendisleri tarafından en fazla kullanılan istatistiki bir yöntemdir (Squires, 1986). Kalite kontrol grafikleri ise İPK yöntemleri içinde en fazla kullanılan kontrol grafikleri olup, 1924 yılında Shewart tarafından üretim prosesindeki değişimleri araştırmak ve anlamakta yardımcı olmak amacıyla hazırlanmıştır. Bu çalışmada, kalite kontrol grafikleri kullanılarak bir beton firmasına ait hazır betonun ürün kaliteleri incelenmiş ve pareto analizinin beton sanayinde nasıl uygulanabileceği araştırılmıştır. 2 KALİTE KONTROL KARTLARI Kalite kontrol, kalite isteklerini gerçekleştirmek amacıyla kullanılan uygulama teknikleridir. Kalite kontrol sürecinin temelinde üretimin planlanması aşamasında belirlenen kalite standartlarına üretim işlemleri boyunca, öncesinde ve sonrasında ne ölçüde uyulduğunun incelenmesi ve gözlenmesi yatmaktadır. (Işığıçok, 2005; Yücel, 2007). Grafiğin oluşturulmasında öncelikle belirli bir örnek alma yöntemine göre yeterli sayıda örnekler alınır, ölçüm değerleri belirlenir. Kontrol grafiğinin türüne karar verilir. Kontrol limitleri saptanır ve bu limitler grafiklendirilir. Kontrol limitlerinin dışında yer alan noktalar belirlendikten sonra bu noktaların sebepleri araştırılır. Son olarak düzeltici ve önleyici faaliyetler belirlenir. 2.1 Değişkenler İçin Kontrol Kartları Proses karakteristikleri sayısal olarak ifade edilebiliyorsa değişkenler için kontrol kartlarından söz edebiliriz. Değişkenler için IX-MR kontrol kartları kullanılmaktır. Bu kart genellikle düşük üretim hacmine sahip olunduğu ve alt grup örnek büyüklüğünün bir (n=1) olduğu durumlarda kullanılır. Bir kontrol grafiği üç çizgiden oluşur. Bunlar; alt kontrol sınır limiti (AKL), üst kontrol sınır limiti (ÜKL) ve orta değer (OÇ) çizgisidir. Kalite özelliğinin ortalama değeri aynı zamanda hedeflenen değer olarak da ifade edilen orta çizgi ile temsil edilir (Ertuğrul, 2004). Alt ve üst kontrol limitleri alt grupların genel ortalamasını gösteren orta çizgiden itibaren ±3a uzaklığı veya standart normal dağılım eğrisinin %99,73 lük alanını ifade eder (Bilir, 2005; Akın, 1996). IX-MR kontrol kartlarının çizimi için gerekli olan orta çizgi (OÇ), alt kontrol limiti (AKL) ve üst kontrol limitleri (ÜKL) aşağıdaki Çizelge 1 deki formüllere göre hesaplanır (Ryan, 1989; Juran ve Gryna, 1993; Montgomery, 1997). Çizelge 1. Kontrol grafikleri limitleri. Grafik Türü AKL ÜKL Ortalama ( X ) X - A 2 R X + A 2 R Değişim Aralığı ( R ) D3 * R D4 * R Burada alt grup ortalamalarının genel ortalamasını X ve R alt grup değişim aralıklarının ortalamasını vermektedir, A 2, D 3 ve D 4 ise alt grup örnek büyüklüğüne bağlı katsayılardır. 3 PARETO ANALİZİ Pareto analizi maliyet ve hata analizi için kullanılan basit bir yöntemdir. Bu yöntemle değişik parçalar için üretim hatalarının direk işçilik giderlerinin veya maliyetin yüzde ne kadarını oluşturduğu görülebilmektedir. Pareto analizi İtalyan ekonomist Vilfredo Pareto tarafından 1900 lü yılların başlarında ekonomik olaylar için uygulanmış, daha sonra Dr. Joseph M. Juran tarafından kalite kontrolde de uygulanmıştır. Pareto analizi bir problemi oluşturan nedenleri önem derecesine göre sıralayarak, önemlileri önemsizlerden ayırt etmeye ve dikkatleri önemli nedenler üzerinde toplamaya yarar. En önemli unsurlar, daha az önemli olanlardan ayrılarak, en az çaba ile en büyük iyileştirme elde edilir. Pareto diyagramı çizmek için belirli bir zaman aralığında ve düzenli bir şekilde toplanıp çetele tablosuna işlenen verilerden yararlanılmaktadır. 72
4. Maden Makinaları Sempozyumu, 23-24 Mayıs 2013, İzmir, Türkiye 4 th Mining Machinery Symposium, May 23-24 2013, İzmir, Turkey Belirlenen nedenler önem derecelerine göre veya miktarlarına göre sıralanır. Belirlenen nedenler yatay eksene eşit aralıklarla önem sırasına veya miktara göre yerleştirilir. Pareto analizi yapılabilmesi için ürün üzerinde çıkan hataların bir listesi yapılır, belirli bir alan içerisinde hatalarla ilgili veriler toplanır. Bunların toplam hata yüzdesi hesaplanır. Azalan yüzdelere göre bu hata yüzdeleri sıralanır. Bu yüzde değerleri toplanarak birikimli pareto diyagramı çizilir (Ulutürk, 1999). 4 HAZIR BETON FABRİKASI İÇİN İSTATİKSEL KALİTE KONTROL UYGULAMASI Bu çalışmada Adana da faaliyet gösteren bir hazır beton firmasının ürettiği C20 sınıfı hazır betonun 28 günlük basınç dayanım verileri kullanılarak kalite kontrol grafikleri oluşturulmuş ve pareto analizi uygulanarak istatiksel proses kontrolü yapılmıştır. Bu amaçla tesiste üretilen hazır betondan alınan her biri 25*25*25 cm boyutlarındaki beton küp numuneleri 25 gün boyunca 2 şer adet olmak üzere 28 gün süre ile kür işlemine tabi tutulmuş ve bu süre sonunda örnekleri basınç dayanım testi ile (TS 3323) basınç dayanım ortalama değerleri (n=2) aşağıdaki Çizelge 2 de verilmiştir. Çizelge 2. Beton küp örneklerinin basınç dayanımları. Gün Basınç Dayanımı (N/mm 2 ) R 1 32,2 0,5 2 32,7 0,7 3 33,4 0,9 4 32,5 0,5 5 33,0 0,6 6 30,6 0,4 7 30,2 3,3 8 33,5 1,0 9 32,5 1,1 10 31,4 1,4 11 32,8 0,9 12 33,7 0,4 13 34,1 3,3 14 30,8 2,7 15 33,5 0,7 16 32,8 0,6 17 33,4 0,7 18 32,7 2,6 19 30,1 3,4 20 33,5 2,0 21 31,5 1,3 22 30,2 1,9 23 32,1 0,4 24 31,7 0,7 25 32,4 0,7 Toplam 807,3 32,7 Aşağıdaki formüllerde; A 2, D 3 ve D 4 doğal toleranslar olarak tanımlanan ±3a değerlerinin normal dağılım eğrisi üzerinde ifade edilmesinden elde edilmiş sabitler olup, alt ve üst kontrol limitlerinin hesaplanmasında Çizege 3 de verilen sabit değerler kullanılmıştır (Burr, 2005). Çizelge 3. Kontrol limitleri için sabit değerler. n A 2 D 3 D 4 2 1,88 0 3,267 Kontrol grafiklerinin çizilmesinde X, R, OÇ, ÜKL ve AKL değerleri hesaplanmış ve hesaplama sonuçları aşağıda verilmiştir. X = 807,3 / 25 = 32, 3 MR = 32,7 / 25 = 1,31 ÜKL x = 32,3 + (1,88 * 1,31) = 34,76 AKL x = 32,3 (1,88 * 1,31) = 29,83 ÜKL R = 3,267 * 1,31 = 4,27 AKL R = 0 * 1,31 = 0 Bu değerler ile IX-MR grafik kartları hazırlanmıştır. Şekil 1 ve 2 incelendiğinde düzensizlik art etmemekte ve genellikle alt üst sınır değerler çok yakın ya da sınır değerlerinin içinde olduğu tespit edilmiştir. Belirli günlerdeki (7, 13, 14, 19, 20. günler) ortalamada görülen ufak tefek sapmalar tolere edilebilir sınırlar içerisindedir. Şekil 2 de görüldüğü gibi 1-6. günler arasında üretilen beton örneklerinin basınç dayanımları arasında görülen dayanım değişimleri ortalamadan sapmaktadır. 73
TMMOB Maden Mühendisleri Odası UCTEA The Chamber Of Mining Engineers of Turkey Şekil 1. Basınç mukavemeti ıx kontrol kartı. Şekil 2. Basınç mukavemeti mr kontrol kartı. Bu firmada meydana gelen bazı hataların hepsi birden ortadan kaldırılamayacağı için bazı sebeplere öncelik vermek gerekmektedir. Hangi sebeplere öncelik verilmesi gerektiğini tespit etmek için pareto analizinden faydalanılır. Bu firmadan alınan bilgiler çerçevesinde meydana gelen hatalar ve bunların tanımlamaları Çizelge 4 de gösterilmektedir. Çizelge 4. Kalite hatalarının kontrol tablosu. Hata Sebepleri Adet (%) Beton Döküm Sırasındaki İşçilik 90 45 Numune Almadaki İşçilik 44 22 İklimsel Faktörler 30 15 Hammadde Kalitesine Dayalı Hatalar 20 10 Kalibrasyon Problemleri 16 8 TOPLAM 200 100 hatalar %45 ile birinci sırada olduğu görülmektedir. Eğer döküm sırasında işçilikten kaynaklanan hataların sebepleri araştırılıp giderilirse beton kalitesinde istenen süreklilik sağlanacaktır. 5 SONUÇ VE ÖNERİLER Adana da faaliyet gösteren bir hazır beton firmasının ürettiği C20 sınıfı hazır betonun basınç dayanım verileri kullanılarak yapılan istatiksel kalite kontrol değerlendirilmesi sonucunda IX-MR grafiğin de yerleştirilen beton basınç değerleri alt ve üst sınır arasında değiştiğinden hazır beton tesisini etkileyen özel sebeplerin kontrol altında olduğunu göstermektedir. Ancak aşağıdaki çizelgeden de görüldüğü gibi (Çizelge 5) C20 beton sınıfının basınç dayanımı 25 N/mm 2 olarak sınıflandırılmaktadır. Oluşturulan pareto grafiği Şekil 3 de gösterilmiştir. Buradaki amaç kaliteye etki eden en önemli hatayı bulabilmektir. Beton dökümü sırasında işçilikten kaynaklanan 74
4. Maden Makinaları Sempozyumu, 23-24 Mayıs 2013, İzmir, Türkiye 4 th Mining Machinery Symposium, May 23-24 2013, İzmir, Turkey Çizelge 5. Beton sınıfları ve basınç dayanımları (açs, 2000). Beton Sınıfı Basınç Dayanımı, (N/mm 2 ) C14 16 C16 20 C20 25 C25 30 C30 35 C35 40 C40 45 C45 50 C50 55 Pareto analizi kullanılarak hazır beton tesisinde beton kalitesini etkileyen hataların sebepleri de istatiksel olarak incelenmiştir. Beton kalitesini olumsuz yönde etkileyen en önemli sebebin beton dökümü esnasında hatalı işçilikten kaynaklandığı görülmüştür. Bu durum tesiste tekrar değerlendirildiğinde işçi tecrübesinin mesleki içi eğitim ile arttırılması önerilmiştir. İşçilikten kaynaklanan hatalara çözüm sağlandığı takdirde kalitenin artacağı düşünülmektedir. Ayrıca bu işletmede pareto analizi tekniğinin uygulanabileceği de görülmüştür. Şekil 3. Pareto grafiği. KAYNAKLAR AÇS, 2000. Hazır Beton Yayınları. Akın, B, 1996. İşletmelerde İstatistik Proses Kontrol, Bilim Teknik Yayınevi, İstanbul, 150 s. Bilir, K, 1995. Kriblaj Tesisinde Kalite Denetimi, Madencilikte Bilgisayar Uygulamaları Sempozyumu, İzmir, s. 235-240. Burr, J. T., 2005. Elementary Statistical Quality Control, Marcel Dekker, New York, 435 s. Cook, D. F., 2006. Environmental Statistical Process Control Using an Augmented Neural Network Classification Approach, European Journal of Operational Research. Devor, R. E., 1992. Statistical Quality Design and Control, Macmillan Publishing Company, NewYork, USA. Ertuğrul, İ, 2004. Toplam Kalite Kontrol ve Teknikleri, Hünkar Ofset, İstanbul, s. 209-258. Imai, M, 1991. Kaizen, Brisa Yayıncılık, İstanbul. Işığıçok, E, 2005. Toplam Kalite Yönetimine Bakış Açısıyla İstatiksel Kalite Kontrol, Ezgi Yayınevi, Bursa, 426 s. Juran, J. M., Gryna, F. M., 1993. Ouality Planning and Analysis, 3 rd Edition, Mc Graw-Hill International. 383-396. 75
TMMOB Maden Mühendisleri Odası UCTEA The Chamber Of Mining Engineers of Turkey Montgomery, D. C., 1997. Introduction to Statistical Ouality Control, 3 rd Edition, John Willey-Sons Inc., New York, USA. Ryan, T. P., 1989. Statistical Methods for Quality Improvement, USA. Squires, H, 1986. Pareto Analysis, Quality Management Handbook, New York. TS (3114), 1990, Beton Basınç Mukavemeti Tayini. Ulutürk, S, 1999. İstatistiksel Kalite Kontrol Teknikleri, Doktora Tezi, İstanbul Kültür Üniversitesi. Yücel, M, 2007. Mükemmelliğe Giden Yolda Altı Sigma Modeli, 8. Türkiye Ekonometri ve İstatistik Kongresi, Malatya. 76