Ölçüm Sisteminin Analizi Measurement System Analysis. Dr. Nihal Erginel



Benzer belgeler
Ölçüm Sisteminin Analizi

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

Altı Sigma ve Arçelik teki Uygulamalar

NİCELİKSEL KONTROL GRAFİKLERİ

Quality Planning and Control

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

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

ART CRAFT SOFRA CAMI ÜRETİM İŞLETMESİNDE ÖLÇÜM SİSTEM ANALİZİ UYGULAMASI

İstatistik ve Olasılık

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 Prof. Dr. Nihal ERGİNEL

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

İKİ ÖLÇÜM EKİPMANININ HASSASİYETLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASINDA GRUBBS TİP TAHMİNLEYİCİLERİN KULLANILMASI ÖZET

NİTELİKSEL KONTROL GRAFİKLERİ

Quality Planning and Control

8.Hafta. Değişkenlik Ölçüleri. Öğr.Gör.Muhsin ÇELİK. Uygun değişkenlik ölçüsünü hesaplayıp yorumlayabilecek,

Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler

MEYVE SUYU ÜRETİMİNDE SÜREÇ KARARLILIĞI VE YETERLİLİK ANALİZİ

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

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

Akreditasyon Danışmanlık

İSTATİSTİK MHN3120 Malzeme Mühendisliği

İSTATİSTİKSEL PROSES KONTROLÜ

İstatistiksel Proses Kontrol

Temel İstatistik. Y.Doç.Dr. İbrahim Turan Mart Tanımlayıcı İstatistik. Dağılımları Tanımlayıcı Ölçüler Dağılış Ölçüleri

İki Varyansın Karşılaştırılması

İstatistik ve Olasılığa Giriş. İstatistik ve Olasılığa Giriş. Ders 3 Verileri Sayısal Ölçütlerle İfade Etme. Verileri Sayısal Ölçütlerle İfade Etme

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

WEIBULL DAĞILIMI WEIBULL DAĞILIMI ANADOLU ÜNİVERSİTESİ

Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü

İstatistik ve Olasılık

Copyright 2004 Pearson Education, Inc. Slide 1

BÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI

ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ

Veriye Dayalı Karar Verme (Bölüm 2) Can Akkan

TEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ

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

Merkezi eğilim ölçüleri ile bir frekans dağılımının merkezi belirlenirken; yayılma ölçüleri ile değişkenliği veya yayılma düzeyini tespit eder.

Sürekli Rastsal Değişkenler

ÖLÇÜM VARYASYONUNU BEL RLEMEK Ç N B R ÇALI MA

Erciyes Dağı. Rakım??? Tıbbi Laboratuvarlarda Ölçüm Belirsizliği

Quality Planning and Control

DAĞILMA YADA DEĞİ KENLİK ÖLÇÜLERİ (MEASURE OF DISPERSION) Prof.Dr.A.KARACABEY Doç.Dr.F.GÖKGÖZ

İstatistiksel Süreç Kontrol KAZIM KARABOĞA

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

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ REGRESYON KATSAYILARININ GÜVEN ARALIĞI = + REGRESYON KATSAYILARININ GÜVEN ARALIĞI

Prof.Dr. Nihal ERGİNEL Anadolu Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü

SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI

Oluşturulan evren listesinden örnekleme birimlerinin seçkisiz olarak çekilmesidir

Nicel / Nitel Verilerde Konum ve Değişim Ölçüleri. BBY606 Araştırma Yöntemleri Bahar Dönemi 13 Mart 2014

Mikrobiyolojide Ölçüm Belirsizliği

Prof.Dr.Nihal ERGİNEL Anadolu Üniversitesi

İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...

Genel olarak test istatistikleri. Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Dağılım (Yayılma) Ölçüleri. olmak üzere 2 grupta incelenebilir.

3. TAHMİN En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1

BİR KALİTE KARAKTERİSTİĞİNİN DENEY TASARIMI İLE İYİLEŞTİRİLMESİ

FAKTÖR ANALİZİ VAHİDE NİLAY KIRTAK

1.58 arasındaki her bir değeri alabileceği için sürekli bir

Kaynak: EURACHEM / CITAC Guide CG 4 Quantifying Uncertainty in Analytical Measurement Second Edition QUAM:2000.1

İstatistiksel proses kontrol ve kontrol diyagramı. 3. hafta

Appendix B: Olasılık ve Dağılım Teorisi

YTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları

YTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları

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

ÖNGÖRÜ TEKNĐKLERĐ ÖDEV 5 (KEY)

Z = S n E(S n ) V ar(sn ) = S n nµ. S nn. n 1/2 n σ

Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin

İki İlişkili Örneklem için t-testi. Tekrarlı ölçümler için t hipotez testine uygun araştırma çalışmalarının yapısını anlamak.

ARALIK TAHMİNİ (INTERVAL ESTIMATION):

BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ

İSTATİSTİK HAFTA. ÖRNEKLEME METOTLARI ve ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN TESPİTİ

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

ÖRNEK BULGULAR. Tablo 1: Tanımlayıcı özelliklerin dağılımı

Örneklem Dağılımları ve Merkezi Limit Teoremi

BOĞAZİÇİ UNIVERSITY KANDİLLİ OBSERVATORY and EARTHQUAKE RESEARCH INSTITUTE GEOMAGNETISM LABORATORY

Quality Planning and Control

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

Teşekkür. BOĞAZİÇİ UNIVERSITY KANDİLLİ OBSERVATORY and EARTHQUAKE RESEARCH INSTITUTE GEOMAGNETISM LABORATORY

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

İstatistik ve Olasılık

Kazanımlar. Z puanları yerine T istatistiğini ne. zaman kullanacağını bilmek. t istatistiği ile hipotez test etmek

ULUSAL VE ULUSLAR ARASI ÇOKLU VE ĐKĐLĐ KARŞILAŞTIRMA KURALLARI (PROTOKOL VE DEĞERLENDĐRME)

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 MÜHENDİSLİK İSTATİSTİĞİ PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER Prof. Dr. Nihal ERGİNEL

NORMAL DAĞILIM. 2., anakütle sayısı ile Poisson dağılımına uyan rassal bir değişkense ve 'a gidiyorsa,

İSTATİSTİK II MINITAB

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ İST 213 OLASILIK DERSİ TANIMLAR VE VERİ SINIFLAMASI

Ki- Kare Testi ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 MÜHENDİSLİK İSTATİSTİĞİ İYİ UYUM TESTİ Prof.Dr. Nihal ERGİNEL

BASİT PROBLEM ÇÖZME TEKNİKLERİ. Doç. Dr. Nihal ERGİNEL

K-S Testi hipotezde ileri sürülen dağılımla örnek yığılmalı dağılım fonksiyonunun karşılaştırılması ile yapılır.

Hipotez Testi Rehberi. Orhan Çevik İstanbul, 30 Ağustos 2014

ALTI SİGMA KÜÇÜK SÖZLÜĞÜ

Konum ve Dağılım Ölçüleri. BBY606 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan

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

Tablo (2): Atıştırma Sayısı ve Günlük Sınav Sayısı Atıştırma Sınav Sayısı (X)

SPSS (Statistical Package for Social Sciences)

Prof. Dr. Aydın Yüksel MAN 504T Yön. için Finansal Analiz & Araçları Ders: Risk-Getiri İlişkisi ve Portföy Yönetimi I

Araziye Çıkmadan Önce Mutlaka Bizi Arayınız!

Olasılık Tanımı KALİTE KONTROL. Temel Olasılık ve İstatistik. İçindekiler Giriş

BÖLÜM 8 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 2

Ankara Üniversitesi, SBF İstatistik 2 Ders Notları Prof. Dr. Onur Özsoy 1


Transkript:

Ölçüm Sisteminin Analizi Measurement System Analysis Dr. Nihal Erginel

TOPLAM DEĞİŞKENLİK Süreçten kaynaklanan değişkenlik Ölçüm sisteminden kaynaklanan değişkenlik

Süreç Değişkenlik Kaynakları Hammadde Operatör Makine Ekipman vb. Ölçüm Sistemi Değişkenlik Kaynakları Ölçüm aleti Operatör Ölçüm metodu vb.

Toplam Değişkenlik Ölçüm yapılan parçadan kaynaklanan değişkenlik Ölçüm sisteminden kaynaklanan değişkenlik 2 toplam 2 parça 2 ölçümsistemi Montgomery,1985

Ölçüm Sistemi Analizinin Kullanım Alanları Ölçümlere dayanan çalışmaların başlangıç noktasında Yeni ölçüm aletinin kabulünde İki ölçüm aletinin karşılaştırılmasında Kullanılan ölçüm aletinin değerlendirilmesinde vb.

Ölçüm Sistemindeki Değişkenlik Doğruluk(accuracy) Hassasiyet(precision)

Hassasiyet, ölçüm cihazı ve ölçümü yapan operatörlerden kaynaklanan değişkenlikler ile ilgilidir Tekrar edilebilirlik(repeatability) Tekrar üretilebilirlik(reproducibility) 2 ölçülendeğ er 2 gerçekdeğer 2 tekraredilebilirlik 2 tekrarüretilebilirli k Kolarik, 1995

Tekrar edilebilirlik (repeatability): Ölçüm cihazından kaynaklanan değişkenlik tekrar edilebilirlik olarak tanımlanmaktadır. Tekrar edilebilirlik, ölçüm cihazının aynı ölçüyü aynı operatör ile pek çok kere ölçtüğünde meydana gelen değişkenliktir.

Tekrar üretilebilirlik (reproducibility): Operatörlerden kaynaklanan değişkenlik ise, tekrar üretilebilirlik olarak tanımlanmaktadır. Tekrar üretilebilirlik, aynı ölçüm cihazı ile aynı ölçünün farklı operatörler tarafından ölçüldüğünde meydana gelen değişkenliktir. Tekrar üretilebilirlik, operatörlerin farklılıklarından kaynaklanan etkiyi içerdiği gibi, operatör x parça etkileşiminden kaynaklanan etkileri de kapsamaktadır.

Ölçüm sisteminin güvenirliliğinin test edilebilmesi için aynı ölçüm cihazı kullanılarak birden fazla operatörün, birden fazla parçayı, birden fazla kere ölçmesi gerekmektedir. Bu verileri toplamak için gerekli adımlar aşağıda verilmiştir:

Ölçüm sisteminin güvenirliliğinin testi için gerekli verilerin toplanması: 1) Parçaların numaralandırılması, 2) İlk operatörün önceden numaralanmış tüm parçalardaki belirlenmiş ölçüyü rassal bir sırada birer kez ölçmesi, 3) Sırasıyla ikinci, üçüncü,...operatörlerin önceden numaralanmış tüm parçalardaki belirlenmiş ölçüyü rassal bir sırada birer kez ölçmesi, 4) Tüm operatörlerin ilk ölçümlerini tamamlamalarından sonra, tekrar ölçüm sayısı kadar 2 ve 3. Adımların tekrarlanması. 5) Paket program ile verilerin analiz edilmesi ve yorumlanması

Süreç değişkenliğinin belli bir yüzdesine, tekrar edilebilirlik ve tekrar üretilebilirlik bileşenlerinden oluşan ölçüm sistemi katkıda bulunur, mi % R & R ölçümsiste 100 toplam (Breyfogle, 1999) Yukarıdaki formül, ölçüm sisteminden kaynaklanan değişkenliğin, toplam değişkenlik içindeki oranını göstermektedir. % R&R 0.10 olması istenir. Ancak uygulamalarda 0.30 a kadar da kabul edilebilir.

Tekrar edilebilirlik ve tekrar üretilebilirlik değişkenlerinden oluşan ölçüm sistemi ile ilgili toleransın yüzdesi: % Tolerans 5.15 ölçümsiste mi tolerans (Breyfogle, 1999) Burada tolerans Üst Spesifikasyon Limitinden, Alt Spesifikasyon Limitini çıkararak tespit edilir. Toleransın yüzde kaçının ölçüm hatası tarafından kullanıldığını açıklar. 5.15 Sigma = 5.15 x faktörün standart sapması. 5.15 değeri, cihaz anakütle dağılımının değişkenliğini temsil edebilmek için deneysel olarak geliştirilmiştir.

% Katkı (Contribution) = Varyansa bağlı olarak her faktörün yüzde katkısı Tekraredebilirlik = 100 x tekraredebilirlik varyansı/ toplam değişimin varyansı. % Çalışma Varyansı (% Study Variance) = 5.15 x faktör standart sapmasının, 5.15 x toplam değişimin standart sapmasına oranı. % Süreç Değişkenliği = 5.15 x faktör standart sapmasının süreç değişimine oranı. Tekraredebilirlik = 100 x 5.15 tekraredebilirlik standart sapması / süreç değişimi. Farklı Kategorilerin Sayısı = parça standart sapmasının toplam cihaz R&R standart sapmasının 1.41 katına oranı.

ÖRNEK: Yer karosu pasta yoğunluk Son karonun renk ölçümleri-a değeri

Pasta yoğunluk Gage R&R Gage R&R Study - ANOVA Method Gage R&R for yogunluk Two-Way ANOVA Table With Interaction Source DF SS MS F P parça 9 127736 14192,9 130,847 0,00000 operatör 1 416 416,0 3,835 0,08185 operatör*parça 9 976 108,5 0,722 0,68424 Repeatability 20 3006 150,3 Total 39 132135 Two-Way ANOVA Table Without Interaction Source DF SS MS F P parça 9 127736 14192,9 103,345 0,00000 operatör 1 416 416,0 3,029 0,09238 Repeatability 29 3983 137,3 Total 39 132135

Gage R&R %Contribution StdDev Study Var %Study Var Source VarComp (of VarComp) (SD) (5,15*SD) (%SV) Total Gage R&R 151,3 4,13 12,2992 63,341 20,32 Repeatability 137,3 3,75 11,7190 60,353 19,36 Reproducibility 13,9 0,38 3,7329 19,224 6,17 operatör 13,9 0,38 3,7329 19,224 6,17 Part-To-Part 3513,9 95,87 59,2781 305,282 97,91 Total Variation 3665,2 100,00 60,5406 311,784 100,00 Number of Distinct Categories = 7

Gage R&R (ANOVA) for yogunluk Gage name: Date of study: Reported by: Tolerance: Misc: Components of Variation By parça Percent 100 50 %Contribution %Study Var 1750 1700 1650 Sample Range 0 Gage R&R Repeat Reprod Part-to-Part R Chart by operatör 70 mesut nedim 60 50 40 30 20 10 0 UCL=38,06 R=11,65 LCL=0 1600 parça 1750 1700 1650 1600 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 By operatör Sample Mean 1750 1650 1550 0 0 Xbar Chart by operatör mesut nedim UCL=1695 Mean=1673 LCL=1651 Average operatör 1750 1700 1650 1600 parça mesut nedim operatör*parça Interaction 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 operatör mesut nedim

Birinci grafikte (Components of Variation) da Gage R&R = %20.32 olarak bulunmuştur. <%30 olduğu için yoğunluk ölçüm sistemi kabul edilebilir yeterliliktedir. Altıncı grafik (operatör*parça interaction) operatör ile parçaların etkileşimini göstermektedir. 2. parçada birinci ve ikinci operatör ölçüm ortalamaları arasında fark vardır. Ancak bu fark, ölçüm sisteminin analizinin yeterli bulunmasını etkilememiştir. İkinci grafik (R chart by operatör), operatörün iki ölçümü arasındaki farkı göstermektedir. Birinci operatörün 4. parça ölçümünde iki tekrarı arasındaki fark kabul edilebilir limitlerin üzerinde çıkmıştır. Ancak genel olarak yoğunluk için ölçüm sistemi yeterli görülmektedir. Üçüncü grafik (Xbar Chart by operatör), operatörlerin aynı parçayı iki kez ölçümlerinin ortalamalarını göstermektedir. İki operatör için de sırasıyla gösterilmiştir. Dördüncü grafik (By parça), herbir parça için alınan 4 ölçümüm dağılımlarını göstermektedir. 2. ve 4. parçaların öiçümleri diğer parçalara göre daha dağınıktır. Beşinci grafik (By operatör), operatörlerin toplamda yaptıkları 20 ölçümün ortalamalarını ve dağılımlarını vermektedir.

Yer Karosu, Renk-a Ölçümleri Analiz Sonuçları Renk a deðeri Gage name: Date of study: Reported by: Tolerance: Misc: MÝNOLTA 20.08.2001 Banu Doðan Sample Mean 0.4 0.3 0.2 0 Xbar Chart by Operator ERDOGAN SIBEL 3.0SL=0.3950 X=0.2783-3.0SL=0.1617 Average 0.4 0.3 0.2 Part ID 1 Operator*Part Interaction 2 3 4 5 Operator ERDOGAN SIBEL Sample Range 0.3 0.2 0.1 0.0 0 R Chart by Operator ERDOGAN SIBEL 3.0SL=0.2935 R=0.1140-3.0SL=0.000 0.4 0.3 0.2 0.1 Oper IDERDOGAN By Operator SIBEL Percent 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 Components of Variation Gage R&R Repeat Reprod Part-to-Part %Total Var %Study Var 0.4 0.3 0.2 0.1 Part ID 1 2 By Part 3 4 5

Teşekkürler