KALİTE KONTROL VE KALİTE İYİLEŞTİRMEDE KULLANILAN GRAFİK TEKNİKLER

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

BÖLÜM 4 FREKANS DAĞILIMLARININ GRAFİKLE GÖSTERİLMESİ

Altıncı Bölüm Problem Çözme Araçları

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

İSTATİSTİK I KISA ÖZET KOLAYAOF

Yrd. Doç. Dr. Sedat Şen 9/27/2018 2

KALİTE KONTROL VE STANDARDİZASYON 7 Teknik

Kök Neden Belirlemede Excel Destekli Pareto Analizi ve İyileştirme Alanının Hesaplanması

Bölüm 2 VERİLERİN DERLENMESİ VE SUNUMU

Bölüm 2. Frekans Dağılışları VERİLERİN DERLENMESİ VE SUNUMU. Frekans Tanımı. Verilerin Derlenmesi ve Sunulması

belirlenmesine ve çözülmesine yönlendirmek, kolaylaştırmak ve sistematik bir yaklaşımla bu bilgi ve verileri değerlendirmek

5. Adım: Listeyi hata frekanslarına göre azalan sırada yeniden listele. Kümülatif Yüzde sütununu oluştur.

Verilerin Özetlenmesinde Kullanılan Tablolar ve Grafiksel Yöntemler

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

Ders 1 Minitab da Grafiksel Analiz-I

İstatistik ve Olasılık

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

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

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

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

PARETO Analizi. İş Sağlığı ve Güvenliği Konularında. PARETO Analizi. Uygulamaları. Nurdoğan İNCİ Öğretim Görevlisi Elektrik Mühendisi

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

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

BÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık

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

Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler

İstatistik 1 BÖLÜM 2

Mühendislikte İstatistik Yöntemler

Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler

İstatistiksel proses kontrol ve kontrol diyagramı. 3. hafta

İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...

GRAFİKLER. Grafikler gözlem sonuçlarının daha iyi anlaşılmasını sağlar ve değişik şekillerde sınıflandırılabilirler.

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER

İSTATİSTİKSEL PROSES KONTROLÜ

İçindekiler KALİTE KONTROL KALİTE KALİTE GÜVENCESİ MUAYENE KALİTE KONTROL

Bilgi Güvenliği Risk Değerlendirme Yaklaşımları

Oluşturulan evren listesinden örnekleme birimlerinin seçkisiz olarak çekilmesidir

Verilerin Düzenlenmesi

İstatistiksel Kalite Kontrol BBY 374 TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ 18 NİSAN 2014

Yrd.Doç.Dr. Ali SICAK BEÜ. EREĞLİ EĞİTİM FAKÜLTESİ EĞİTİM BİLİMLERİ BÖLÜMÜ

VERİLERİN GRAFİKLER YARDIMIYLA SUNUMU Daire Grafikleri Yardımıyla Verilerin Sunumu Sütun(Çubuk) Grafikleri Yardımıyla Sunumu

Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri

VERİ SETİNE GENEL BAKIŞ

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

İstatistiksel Süreç Kontrol KAZIM KARABOĞA

İSTATİSTİK DERS NOTLARI

Ders 8: Verilerin Düzenlenmesi ve Analizi

İSTATİSTİK DERS NOTLARI

VERİLERİN SINIFLANDIRILMASI

BKİ farkı Standart Sapması (kg/m 2 ) A B BKİ farkı Ortalaması (kg/m 2 )

Copyright 2004 Pearson Education, Inc. Slide 1

BASİT PROBLEM ÇÖZME TEKNİKLERİ. Doç. Dr. Nihal ERGİNEL

Prof.Dr.Nihal ERGİNEL Anadolu Üniversitesi

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

Otomotiv Sertifika Programı

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

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

SIMÜLASYON DERS SORUMLUSU: DOÇ. DR. SAADETTIN ERHAN KESEN. Ders No:5 Rassal Değişken Üretimi

Veri Toplama, Verilerin Özetlenmesi ve Düzenlenmesi. BBY 606 Araştırma Yöntemleri

ÖZEL EGE İLKÖĞRETİM OKULU

TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ

VERİ ANALİZİ PROSEDÜRÜ

ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI. Nokta Grafikleri. Ders 2 Minitab da Grafiksel Analiz-II Tanımlayıcı İstatistikler

Muhasebe Bilgi Sisteminin Temel Yapısı. Bilgi Sistemleri Muhasebe Bilgi Sisteminin Niteliği ve İçeriği

Yedi Temel Araç. Kalite Kontrol Araçları (Yedi Temel Araç) Nicel veriler. 7M Araçları (Yedi Yeni Araç) Nicel ve nitel veriler

AHP ye Giriş Karar verici, her alternatifin her kriterde ne kadar başarılı olduğunu değerlendirir. Her kriterin amaca ulaşmadaki görece önemini değerl

Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU

PROJEYİ OLUŞTURAN ÖĞELER PROJE RAPORU YAZMA

KALİTE SİSTEM YÖNETİCİSİ EĞİTİMİ

İNSAN KAYNAKLARI PERFORMANS YÖNETİMİ NEDİR?

ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ

I. İSTATİSTİK VE OLASILIK

KALİTE KONTROLDE İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER PROF. DR. AHMET ÇOLAK

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

Bakım Yönetimi Logo Nisan 2016

KARİYER PLANLAMA Amaç ve Fayda Yayın Tarihi Kategori Ürün Grubu Modül Versiyon Önkoşulu Yükleme ve Gereken Dosyalar Yükleme Sonrası

Örnekleme Yöntemleri

Genel Bilgi. İz Düşüm Düzlemleri ve Bölgeler. Yrd. Doç. Dr. Garip GENÇ Şekil: İz düşüm düzlemlerine bakış doğrultuları. Page 1.

BÖLÜM 13 HİPOTEZ TESTİ

Kural Motoru.

GİRİŞ. Bilimsel Araştırma: Bilimsel bilgi elde etme süreci olarak tanımlanabilir.

MAK 210 SAYISAL ANALİZ

ÖLÇME BİLGİSİ ALANLARIN ÖLÇÜLMESİ

TEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ

Örneklem. Yöntemleri FBED511 Eğitim Bilimlerinde Temel Araştırma Yöntemleri 1. Evren & Örneklem. Evren. Örneklem ve örnekleme

BÖLÜM 1 GİRİŞ: İSTATİSTİĞİN MÜHENDİSLİKTEKİ ÖNEMİ

YEDİ YENİ KALİTE ARACI Yedi yeni kalite aracı, süreçten toplanan verilerin analizlerini öngören basit problem çözme tekniklerinden farklı olarak,

Farklı iki ilaç(a,b) kullanan iki grupta kan pıhtılaşma zamanları farklı mıdır?

AKSARAYLI TEMEL İSTATİSTİK YÖNTEMLER

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

Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU

İŞ AKIŞI ve YERLEŞTİRME TİPLERİ

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

İÜ AÇIK VE UZAKTAN EĞİTİM FAKÜLTESİ. Süreç İyileştirme Standardı

BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ

İSTATİSTİKSEL PROSES KONTROLÜ KONTROL GRAFİKLERİ ÇİZİMİ ÖRNEK ARAŞTIRMA

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

Transkript:

1 KALİTE KONTROL VE KALİTE İYİLEŞTİRMEDE KULLANILAN GRAFİK TEKNİKLER Prof. Dr. Kaoru Ishikawa bir isletmedeki problemlerin %95 inin kalite kontrolünün yedi tekniği ile (grafik yöntemler) çözülebileceğini savunmaktadır. Geriye kalan % 5 için ise ileri seviye yöntemlerin uygulanması gerekmektedir (Deney tasarımı, Çoklu Regresyon Analizi, Yöneylem Araştırması vb.). Bu yedi teknik söyle sıralanabilir: 1. Çetele diyagramları (tabloları) 2. Histogramlar 3. Verilerin gruplandırılması 4. Serpilme diyagramları 5. Pareto analizi 6. Sebep-sonuç (Kılçık) diyagramları 7. Kontrol diyagramları Bu kısımda kontrol diyagramları haricindeki diğer altı teknik üzerinde durulacaktır. Kontrol diyagramları üzerinde daha sonraki bölümlerde detaylı bir şekilde durulacaktır. 1) ÇETELE DİYAGRAMLARI İş yoğunluğu bakımından çok yüklü işletmelerde eğer verileri toplamada uygun bir yöntem kullanılmazsa, bu veriler proses içinde kolaylıkla kaybolabilir ve çalışanların proses üzerinde yaptıkları müdahaleler verimli olmaktan çıkar. Bunun için çalışanların, işletmedeki operasyonlar sırasında verilerin nasıl toplandığını çok iyi bilmeleri ve özümsemeleri gerekmektedir. Veri toplama ve toplanan bu verileri işler hale sokmak en basit operasyon adımı için bile büyük önem taşır. Veri toplama formu, veri toplama ve kaydetmek için bir şablondur. Uygun bir metotla veri toplamayı destekler ve analiz kolaylaşır. Bir çetele diyagramı tablo formatında olup bugüne kadar basitliği ve ifade yeteneği ile özellikle ön plana çıkmış bir veri toplama aracıdır. Bu araç yardımıyla operasyon adımları hakkında kısa, net ve öz veri toplama imkanı doğar.

2 Çetele diyagramı veri toplama araçlarından biridir. Bir sürecin geliştirilmesinde ihtimalleri elemede yardımcı olma potansiyeline sahiptir. Kalite geliştirme çalışmalarında veri ve bilgiye dayanmak önemlidir. Gelişmeyi temin için, sorunlarla sebepleri hakkında açık ve yararlı bilgiye ihtiyaç vardır. Birçok durumda, sorunların uzun süre çözümsüz kalmasının ardında, söz konusu soruna ilişkin bilgi eksikliği bulunmaktadır. Kurumlarda sayısız veri bulunur. Ancak, bir sorunla ilgili olarak çalışmaya başlandığında ihtiyaç duyulan verilerin ve bilginin eksik olduğu görülür. Kalite geliştirme ekipleri esas olarak, Sorunların nasıl oluştuğu? ve Sorunların nedenlerinin ne olduğu? ile ilgilenir. Sonuçta, soruna ilişkin bilgi aranmaktadır. Eldeki veriler her zaman istenilen bilgiye ulaşmamıza imkan vermez. Bu nedenle verilerin amaca uygun toplanması ve bilgilerin yararlı hale getirilmesi büyük önem taşır. Bilgi üretimi için; Yanıt aranan soru titizlikle hazırlanmalı, Soru ile ilgili veriler ve geçmiş olaylar titizlikle toplanmalı, Sorunun gerçek cevaplarının bulunmasına yönelik olarak veriler analiz edilmelidir. Etkin veri toplamada doğru soruyu sormayı öğrenme ustalığın anahtarıdır. Özenle planlanmış bir istatistiksel örnekleme planına bağlı olarak toplanan veriler herhangi bir kişinin dikkatini çekecek derecede açık bir şekilde soru yöneltmiyorsa kullanışlı değildir. İyi bir veri toplama planı aşağıdaki soruların cevaplarını içermelidir: Hangi soruya cevap aranmaktadır? Soruya verilecek cevaplar nasıl ifade edilebilir? Hangi veri analiz elemanları (pareto, histogram vb. gibi) kullanılacak ve sonuçlar nasıl ifade edilecektir? Bu analiz yöntemini teşkil etmek ve soruyu cevaplandırmak için ne tür verilere ihtiyaç vardır? Bu veriler sürecin hangi aşamasından elde edilebilir? Bu veriler süreçteki hangi çalışandan alınabilir? Veriler bu kişilerden en az maliyet ve en az hata payı ile nasıl toplanabilir? İleride yapılacak analizleri, referansları ve izlenebilirlikleri oluşturmakta hangi ek bilgilere gereksinim vardır? Veri toplamada pek çok yöntem ve teknik vardır. Ancak, çetele diyagramları bunlardan en basit ve kullanışlı olanıdır. Çetele diyagramları verilerin frekanslarının görüntülenmesinde kullanılan en kolay araçlardan birisidir.

3 Bir çetele diyagramı hazırlarken, bunu hazırlayan kişinin unutmaması gereken en önemli nokta verilerin bir karara varmak amacıyla toplandığıdır. Veriler tek başlarına hamdır ve koordine edilmemiştir. Bu şekildeki veriler hiçbir işe yaramaz. Ancak, veriler karar verebilme amacı güdülerek organize edilir ve gruplandırılırsa o zaman işe yarar hale gelirler. Bunun için de çetele diyagramı hem veri toplamada kolaylık sağlayacak şekilde hem de mümkünse bir bakışta proseste nelerin olup bittiğin gözler önüne serecek şekilde dizayn edilmelidir. Çetele diyagramının izlenmesinde izlenecek yol aşağıdaki gibidir: 1- Toplanacak verinin niteliği ve kaydedilme sıklığı veya hangi durumlarda kaydedilmesi gerektiği tespit edilmelidir. 2- Yapılan gözlemler belirlenen aralıkların ve/veya sınıfların karşısına çizgi çizilerek görüntülenir. Çizgilerin toplamı frekansı verir. 3- Toplanan verilerin görüntülenmesinde özellikle histogram, pareto analizi gibi grafikler kullanılabilir. Çetele diyagramı bir üretim sırasında nitel ve nicel verilerin toplanması için kullanılan etkili birvasıtadır. Bir çalışmada (vardiyası saati, günü, haftası gibi) söz konusu süreçte hangi tip gelişmelerin yaşandığını gösterebilir. Bu bilgi, verilerin kolayca analiz edilmelerini sağlar. Aynızamanda hangi konunun araştırılması gerektiğine dair kararın verilmesine de katkı sağlar.

4 2.HİSTOGRAMLAR Tüm tekrarlanan olayların bir değişkenliği vardır. Doğanın kendinde olan bu varyasyonun bir sonucu olarak herhangi bir örnekteki iki ölçüm tamamen birbirinin aynısı olmaz (Birimler aynımakinede, aynı operatör tarafından üretilmiş olsalar bile, ölçüm değerlerinde az çok bir farklılıkvardır). Histogram frekansları gösteren kolon grafikler olup, ölçüm değerlerinin birbirine ne kadaryakın yada birbirinden ne kadar farklı olduğunu göstermekte kullanılmaktadır. Histogramlarıoluşturan dikdörtgenlerin taban genişlikleri sınıfa aralıklarına eşit, alanları ise frekansları ile doğruorantılıdır. Histogramlar genellikle bir olayın oluş sıklığını göstermek ve belirlenen zaman aralığında tanımlanan problemin daha sık meydana gelip gelmediğini hesaplamak ve ortaya çıkan dağılımınşeklini bilinen bir dağılım ile karşılaştırmak amacıyla kullanılmaktadır. Her histogram yalnızca birtek özelliği ölçmektedir. Aynı özelliğe ait zaman içinde birden fazla histogram yapılmak suretiyleolay izlenebilir. Histogramı çizebilmek için yatay eksene toplanan değerleri sınıflandırarak yazmak gerekmektedir.her sınıfa düşen frekans sayısı da düşey eksende gösterilmelidir. Gerçeği yansıtabilmek için en az50 veri ile çalışılması tavsiye edilmektedir.

5 1. Adım: Veriler temin edilir. 2. Adım: Veriler küçükten büyüğe sıralanır. 3. Adım: Veri büyüklüğü tespit edilir. N=36 4. Adım: Sınıf Aralığı (R) tespit edilir. 5. Adım: Sınıf Sayısı (K) belirlenir. 6. Adım: Sınıf Aralığı (S) hesaplanır. 7. Adım: 1. sınıfın alt sınırı bulunur. 8. Adım: 1. sınıfın üst sınırı bulunur. 9. Adım: Her sınıfın orta noktası bulunur. 10. Adım: Tüm sınıflar belirlendikten sonra frekans tablosu oluşturulur.

6 11. Adım: Yatay eksende sınıflar düşey eksende ise frekanslar olmak üzere histogram çizilir. Histogramın yorumlanması: 1. Verilerin konumu ve dağılımı: Bu bilgi prosesin nasıl işlediğini görmekte yardımcı olur. A- Verilerin çoğu çok az bir değişkenlikle hedef değer üzerinde B- Bazı veriler hedefte olmasına rağmen, diğerleri hedeften uzakta yayılmış C- Verilerin çoğu birbirine yakın olmasına rağmen, hedef değerden önemli ölçüde uzakta konumlanmış.

7 D- Veriler hedef değerde yer almadığı gibi, aynı zamanda geniş bir değişkenliğe sahip 2. Spesifikasyon Limitleri: Ürün veya hizmetlerimizin spesifikasyon limitleri içerisinde yer alıpalmadığını bir başka ifade ile proses yeteneğini gösterir. A- Alınan ölçüm değerlerindeki sapma, izin verilen sapma miktarından daha dar ve dengeli.dağılımın merkezliği normal. Bu durumda prosesteki küçük değişmeler nedeniyle ıskarta riskiçok az. B- Dağılımın ortalaması Alt Spesifikasyon Limitine doğru oldukça kaymıştır. Taralı bölgedekiürünler kusurludur. Tezgah ve ölçme aletlerinin ayarları kontrol edilmelidir. 3. TABAKALAMA (GRUPLANDIRMA) Verilerin belli kategorilere ve özelliklere göre sınıflandırılmasıdır. Belli bir operatörün, malzemenin ya da tezgahın süreçteki etkisini incelemek için kullanılan bir tekniktir. Süreçteki bir sorunun kaynağını daha kolay bir şekilde belirleyebilmek için veriler gruplara ve kategorilere ayrıştırılır. Gruplama işleminin amaçları kısaca söyle ifade edilebilir: Sorunun çözümü için yardımcı bir araçtır. Soruna ait veriler sınıf ve kategorilere ayrıştırılarak daha iyi analiz ve karsılaştırmalar yapılabilir. Veri setinin içinde kaybolmuş olan sorun, veri setinin ayrıştırılması ile daha iyi anlaşılabilir. Bir sorunun parçalara ayrılarak tek tek incelenmesi ile sorunun daha dar bir alanda teşhis edilmesi sağlanabilir.

8 Aşağıda bir üretim hattındaki tezgahlar ve bunlarda ortaya çıkan kusur tür ve miktarlarının dağılımı verilmiştir. Bir sorunu parçalara ayırıp her bir parçayı tek tek inceleme sürecidir. Belli kategorilere ve özelliklere göre bilgilerin sınıflandırılması sürecidir. Bilgiler belli sınıflara ayrılarak, daha kolay karşılaştırılabilmekte ve değerlendirilmektedir. Sorunların kaynaklarının belirlenmesinde, olumlu değişkenlerin nedenlerini incelemekte yararlı bir araçtır. Gruplandırmaya aşağıdaki gibi birkaç örnek verilebilir: HATA TÜRÜNE GÖRE GRUPLANDIRMA HATA TÜRÜ GÜNDÜZ VARDYS GECE VARD. TOPLAM % A 10 30 40 28,6 B 15 15 30 21,4 C 14 20 34 24,3 D 16 20 36 25,7 TOPLAM 55 85 140 100

9 HAFTANIN GÜNLERİNE GÖRE GRUPLANDIRMA HATA TÜRÜ GÜNDÜZ VARD. GECE VARD. TOPLAM % PAZARTESİ 13 15 28 20 SALI 10 15 25 17,9 ÇARŞAMBA 10 20 30 21,4 PERŞEMBE 11 18 29 20,7 CUMA 11 17 28 20 TOPLAM 55 85 140 100 Bir başka örnek; Tablo 5.2. Tezgahlara bağlı olarak kusur türlerinin dağılımı Kusur Türü Tezgahlar T1 T2 T3 T4 T5 Toplam A 15 24 18 6 3 66 B 36 6 15 12 6 75 C 9 3 33 3 9 57 D 3 9 21 42 27 102 Toplam 63 42 87 63 45 300 Bu tabloyu kullanarak iki türlü sınıflandırma yapmak mümkündür. ilk olarak kusurların dağılımı, ikinci olarak tezgâhların kusurlu üretimlerinin dağılımlarını görmek ve yorumlar yapmak mümkündür.

10 Tablo 5.3. Kusurlu üretimin tezgahlara dağılımı Tezgahlar Kusurlu üretim Yüzde Kümülatif. yüzde T3 87 29 29 T1 63 21 50 T4 63 21 71 T5 45 15 86 T2 42 14 100 Toplam 300 100 Tablo 5.4. Kusurlu üretimin kusur türlerine göre dağılımı Kusurlar Mamul sayısı Yüzde Kümülatif yüzde D 102 34 34 B 75 25 59 A 66 22 81 C 57 19 100 Toplam 300 100 Tablo 5.5 teki veriler kategorilere göre ayrıştırıldığında hangi tezgahların kusurlu üretime meyilli oldukları ve üretimde hangi kusur türünün çok rastlandığını görmek mümkün olmaktadır. Tabloların incelenmesinden 3. tezgâhın kusurlu üretim içindeki payının (%29) en fazla olduğu ve D tipi kusurun (%34) üretimde en fazla rastlanan kusur türü olduğu anlaşılmaktadır. Öte yandan 2. tezgahın kusurlu üretime içindeki payının (%14) en düşük düzeyde olduğu ve üretimde en az rastlan kusurun C tipi kusur (%19) olduğu görülmektedir.

11

12

13

14 5.5. Pareto Diyagramı (Analizi) İtalyan ekonomi uzmanı Pareto, 1897 yılında, gelir dağılımının toplumun katmanlarına eşit dağılmadığını gösteren bir formül geliştirmiştir. Benzer bir teori 1907 de Amerikan iktisatçısı M.C. Lorenz tarafından da grafik olarak ortaya konmuştur. Her iki meslektaş, gelirin çok büyük bir diliminin, küçük bir azınlık tarafından sahiplenildiğine dikkat çekmişlerdir. Hatta bu oran 20/80 olarak açıklanmışlar; yani gelirlerin % 80 inin, toplumun % 20 lik bir kısmının elinde olduğunu iddia etmişlerdir. Çalışma hayatında da sorunların sebepleri ile ilgili buna benzer bir durum söz konusudur. Sorunların nedenleri genellikle Pareto prensibine uygundur. Normal dağılımda sebeplerin en önemli %20 si, sonuçların %80 ini sonra gelen %30 u, sonuçların %15 ini ve geri kalan %50 si ise sonuçların sadece %5 ini oluşturmaktadır. Bu oranlar sebebiyle Pareto prensibine literatürde 80-20, 90-10 kuralı veya 70-30 kuralı da denir. ABC analizi olarak da isimlendirilen Pareto grafiği, alışılmış temel ayrım metodu veya önceliklerin belirlenmesi amacıyla kullanılmaktadır. Pareto diyagramı, problem çözmek, başarı durumunu gözlemek veya problemin temel nedenini belirlemek için bir başlangıç noktası seçmek amacıyla tüm problemlerin veya şartların bağıl önemini göstermek için kullanılır. Kontrol diyagramları veya diğer veri

15 toplama formlarına dayanılarak yapılan Pareto diyagramları bize dikkatimizi hangi önemli problemlere vereceğimiz konusunda yardım eder. Pareto diyagramları büyük kayıplara neden olan küçük sorunların belirlenmesine olanak sağlar. Pareto analizinde olaylar sıklık, zaman ve önem sırasına göre grafik üzerinde sıralanır. Bu şekilde oluşturulan tablonun en belirgin özelliği, sıralamayı göstermesidir. Olayların sıklık sırasına göre sıralanması, hangi sorunun daha önce ele alınması gerektiği hususunda konu üzerinde çalışanlara yardımcı olur. Yüzde onluk bir öneme ve önceliğe sahip bir probleme zamanın yüzde sekseninin ayrılması rasyonel olmayacaktır. Sorunların önem ve öncelik sırasına göre çözülmesi daha rasyonel bir davranış olup, Pareto analizi bize bu imkanı verecektir. Pareto diyagramının amaca hizmet eder nitelikte oluşturulabilmesi için, sebeplerin önem sırasına göre gösterilmesi gerekir. Sebep-sonuç analizinden sonra, sorunların temel sebeplerinin belirlenmesine gerek vardır. Pareto diyagramının başlıca amaçları şunlardır; Problem çözmek için bir başlangıç noktası seçmek, Probleme ait temel nedenleri belirlemek, Başarıyı izlemek. Pareto diyagramının oluşturulması Karşılaştırılacak problemler beyin fırtınası veya var olan veriler kullanılarak seçilir. Ölçüm karşılaştırması için yıllık maliyet veya sıklık gibi bir standartlar seçilir, Çalışılacak zaman periyodunu belirlenir, 8 saat, 5 gün, 4 hafta,... gibi. Her kategorideki gerekli veriler bir araya getirilir. Diğer tüm kategorilere bağıl olan her kategorinin sıklığı veya maliyeti karşılaştırılır. Kategoriler azalan sıklık veya maliyetlerine göre, soldan sağa yatay bir eksende sıralanır. En az madde içeren kategoriler birleştirilerek son sütun olarak çizilir. Ölçüm birimi (frekanslar) dikey eksene çizilir. En uzun sütunun üstünden, soldan sağa doğru, kategorilerin kümülatif sıklığını veren bir çizgi eklenebilir. Bu hat, "Toplamın ne kadarı ilk 3 kategori ile açıklanır?" gibi sorulara cevap verir.

16 Burada dikkat edilmesi gereken hususlar şunlardır; En sık karşılaşılan problemler ile maliyetleri en yüksek olan problemlerin aynı olması gerekmediği unutulmamalıdır. Örneğin ölümle sonuçlanan iki trafik kazası, yararlanma ile sonuçlanan 100 trafik kazasından daha çok dikkat çekmelidir. Verilerin toplandığı zaman periyodu açıkça belirtilmelidir. Eğer mümkünse veriler normalize edilmelidir. Böylece verileri gelecekte düzenlenecek Pareto diyagramlarında da kullanarak değişimleri görmek mümkün olabilecektir. Örnek olarak aşağıdaki şekilde, belirtilen kusur türlerine göre düzenlenmiş bir Pareto diyagramı bulunmaktadır. Şekil 5.4. Üretim hattında ortaya çıkan kusurlar için Pareto diyagramı Pareto diyagramının yorumlanması

17 Çizilen diyagram yardımıyla ürün kusurlarını gidermeye yönelik bir programın öncelikle hangi kusur türünü ele alması gerektiği belirlenir. Yukarıdaki diyagramda kusurların %80 inin eksik kesme ve kusurlu vida yuvasından kaynaklandığı görülmektedir. Bu durumda iyileştirme çalışmalarına öncelikle eksik kesme hatasını önleyerek, daha sonra kusurlu vida yuvası hatasını gidererek başlamak gerekecektir Pareto diyagramı kusurların parasal boyutlarına göre de çizilebilir. Çok az gözlenen bir kusuru gidermek ya da kusur nedeni ile ürünü ıskartaya ayırmak önemli ölçüde parasal kayıba sebep olabilir. Böylesi bir durumda Pareto analizini parasal boyutta yapmak daha tutarlı olacaktır. Her bir kusurun meydana getirdiği parasal kayıplar belirlenerek düşey eksende, büyüklük sıralarına göre yer alırlar. Süreçte yapılan iyileştirme çalışmaları sonrası, gerekli verilerin derlenip yeni bir Pareto diyagramının çizilmesi ile yapılan çalışmaların etkili olup olmadığı ortaya çıkar. Kusurların bazılarının giderildiği, önem sıralarının değiştiği ve benzeri durumlarla karşılaşılabilir. 5.6. Proseslerin Tanımlanması ve Sebep - Sonuç (Kılçık) Diyagramları Bir proseste iyi bir kontrolün sağlanabilmesi için sürecin ve elemanlarının tanımlanması ve tarif edilmesi gerekir. Proses elemanları personel, teçhizat, malzeme, yöntemler ve çevre olabilir. Sürecin farklı yönlerini iyi bilen ve anlayan tüm bireylerin deneyimleri bir araya getirilmeli ve anlaşılabilir bir şekilde açıklanmalıdır. Sebep - Sonuç Diyagramı, bir sorunun çeşitli nedenlerini belirlemeye, sıraya dizmeye ve göstermeye yarayan bir araçtır. Bir iş sürecini geliştirmek için süreç ve süreç sonunda elde edilen çıktılar hakkında yeterli ve gerekli bilgiye sahip olmak gerekir. Sebep-Sonuç Diyagramı bu amaca ulaşmak için önemli bir kalite aracıdır. Diyagram, bu gösterim tarzını ilk kullanan Japon bilim adamı Ishikawa adı ile veya şeklinden dolayı balık kılçığı diyagramı olarak isimlendirilir. Sebep sonuç diyagramı sürecin grafiksel bir tanımını vererek olası bozulmaların ve değişkenliklerin kaynaklarını ortaya koyacak bilgiler içermektedir. Bu bakımdan (İPK) uygulaması sırasında şu amaçlarla kullanılabilir: Proses problemini etkileyen çeşitli sebepleri tanımlamaya yardımcı olmak, Grubun bir problem hakkında genel bir görüşe varmasına yardımcı olmak,

18 Var olan problemle ilgili bilgisindeki boşlukları meydana çıkarmak, Bilgi olmaksızın karar alma durumunu azaltmaya yardımcı olmak Önemli ve daha az önemli karakteristiklerin tanımlanmasına yardımcı olmak. Kılçık diyagramları aşağıdaki durumlarda kullanılır. Bir problemin potansiyel sebeplerini araştırırken, Beyin fırtınası listelerini sebepler ve sonuçlar olarak organize ederken, Proses varyasyonunun kaynaklarını tanımlarken, Deney dizaynlarını yaparken, Proses çıktılarını proses parametrelerine bağlarken. Sebep-Sonuç Diyagramı aşağıdaki adımlar izlenerek oluşturulur: Analiz edilen sorun açık bir şekilde tanımlanmalı ve ekip üyelerinin tümü tarafından anlaşıldığından emin olunmalıdır. Sayfanın ortasına soldan sağa, sağ tarafta kutu içinde sonuç (sorun) yer alacak şekilde ana kılçık çizilir. Sonuca etki eden ana nedenler bu ana kılçık üzerine, yine kutu içinde olacak şekilde çizilir. Belirlenen diğer sebepler küçük kılçıklar olarak temel kılçıklara eklenir. Temel kılçıklar olarak, personel, çevre, malzeme, yöntem, yönetim, ölçülebilirlik kullanılabilir ya da beyin fırtınası uygulanarak daha uygun olanları da bulunabilir. Başlıkların konu ile uyumlu ve mantıklı olması önemlidir. Beyin fırtınası ya da diğer analiz yöntemleri kullanılarak sebepler bulunur. Sebeplerin kısa ve özlü tanımlar haline getirilmesi önemlidir. Sebeplerin belli bir kategori içinde diyagrama yerleştirilmesi ve sıralanması sorunun net bir şekilde görülmesine yardımcı olacaktır. İlk kılçıktan başlayarak sebepler eklenir ve diğer kılçığa geçilir. Her kılçık veya sebep birçok alt kılçıklara sahip olabilir. Sebepler ve alt sebepler sıralanırken Bu niçin oldu? veya Buna sebep olan nedir? türü sorular sorulmalıdır. Kılçık diyagramı çizildikten sonra, iskeletin başına problemin tanımlanması yazılır. Kılçık diyagramının tamamlanmasından sonra her faktöre bir etki gücü verilmesidir. Diyagramdaki bütün faktörlerin sonuç üzerinde çok önemli etkileri olmayabilir. Sonuç

19 üzerinde önemli etkisi var gibi gözüken faktörler işaretlenerek bu faktörleri elimine etmek için çözüm çareleri üretilmeye çalışılır. Böyle bir çalışmada olabilecek bütün sebepleri düşünmek çok önemlidir. Çözümlerin liste olarak sunulması istenmemektedir. Bu aracın kullanılmasının amacı çalışanların karşısındaki sorunun sebeplerinden hangilerinin önemli olduğunu belirlemelerini sağlamalarıdır. Ancak böyle bir çalışmadan sonra soruna çözüm bulunabilir. Belli sorunların ayrı ayrı gözden geçirilmesi, farklı sorunlar içinde farklı çözümler gerektirir. Sebep sonuç diyagramları, çalışanların bir sorunu çözmede kullanabilecekleri bir yöntemdir. Bu araç çalışanların bir sorunla karşılaştıklarında kritik düşünmelerini ve sorun için çözüm üretmelerine imkan verir. Aşağıda çeşitli problemlerin çözümün kullanılabilecek Balık- Kılçığı diyagramı örnekleri verilmektedir. Şekil 5.5. Kusurlu mamul üretim problemi için sebep sonuç diyagramı

20 Kalite çalışmalarında yukarıda anlatılmış olan teknikler birlikte kullanılarak sorunların niteliği, önemi, sebepleri ve sonuçları ortaya konarak çözüm arayışlarına gidilir. Çetele diyagramları ile verilerin derlenmesi, histogramlarla verilerin dağılışları, serpilme diyagramları ile sebepler ve sonuçlar arası ilişkiler, gruplama işlemi ile verilerin düzenlenmesi, pareto diyagramı ile önemli etkiye sahip sebeplerin belirlenerek çözüme nereden başlanacağına karar verilmektedir. Önemli sorunun belirlenmesinden sonra bu soruna

21 sebep olan faktör ve alt faktörler belirlenerek kılçık diyagramı çizilir. Böylece sorunun sebepleri dikkatlice incelenerek ortadan kaldırılmaya çalışılır.