BASİT PROBLEM ÇÖZME TEKNİKLERİ. Doç. Dr. Nihal ERGİNEL

Benzer belgeler
Prof.Dr.Nihal ERGİNEL Anadolu Üniversitesi

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

NİTELİKSEL KONTROL GRAFİKLERİ

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

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

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

Prof.Dr. Nihal ERGİNEL Anadolu Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü

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

İstatistiksel Kalite Kontrol BBY 374 TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ 18 NİSAN 2014

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

Ölçüm Sisteminin Analizi

Ölçüm Sisteminin Analizi Measurement System Analysis. Dr. Nihal Erginel

MAK 210 SAYISAL ANALİZ

Kalite Geliştirmede İstatistiksel Yöntemler ve Six Sigma

Orta Anadolu Leke Savar Kaizeni

Ders 1 Minitab da Grafiksel Analiz-I

Altıncı Bölüm Problem Çözme Araçları

SEÇİL KAUÇUK. Çözüm Avcıları Kalite Çemberi

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

İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...

KALİTE KAVRAMI VE KALİTENİN BOYUTLARI

ALTI SİGMA VE BİR UYGULAMA. Six Sigma And An Application

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

Daha çok değil, daha akıllı çalışmak

KALİTE KONTROL VE STANDARDİZASYON 7 Teknik

Su Debisi ve Boru Çapı Hesabı

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER

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

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

Yalın Hastane. Özel Medicabil Hastanesi. Alper FINDIK

İSTATİSTİK MHN3120 Malzeme Mühendisliği

VERİ KÜMELERİNİ BETİMLEME

ÜNİTE:1. İstatistiğin Tanımı, Temel Kavramlar ve İstatistik Eğitimi ÜNİTE:2. Veri Derleme, Düzenleme ve Grafiksel Çözümleme ÜNİTE:3

HEMA ENDÜSTRİ. Gündüz Kalite Çemberi

İstatistiksel Süreç Kontrol KAZIM KARABOĞA

5. BORU HATLARI VE BORU BOYUTLARI

Uluslararası Yavuz Tüneli

GAP DANIġMANLIK EĞĠTĠM REHBERĠ

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

ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

NİCELİKSEL KONTROL GRAFİKLERİ

Kök Neden Belirlemede Excel Destekli Pareto Analizi ve İyileştirme Alanının Hesaplanması

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

Borularda Akış. Hesaplamalarda ortalama hız kullanılır.

BİYOİSTATİSTİK Grafikler Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

Copyright 2004 Pearson Education, Inc. Slide 1

İSTATİSTİK I KISA ÖZET KOLAYAOF

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

İstatistik Nedir? İstatistiğin Önemi Nedir? Tanımlayıcı ve Çıkarımcı İstatistik ttitik Tanımlayıcı İstatistik Türleri Çıkarımcı İstatistiğin i iği

İSTATİSTİKSEL VERİ ANALİZİ

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

REXAM KALĐTE KAIZEN

5/8/2018. Windsor Probe Penetrasyon Deneyi:

E-ITN 30 RADYO FREKANSLI ELEKTRONİK ISI PAY ÖLÇER

İzostatik Sistemlerin Hareketli Yüklere Göre Hesabı

Boyahane Yükleme Seviyesinin Arttırılması

I. İSTATİSTİK VE OLASILIK

İçindekiler KALİTE KONTROL KALİTE KALİTE GÜVENCESİ MUAYENE KALİTE KONTROL

MAK-LAB007 AKIŞKAN YATAĞINDA AKIŞKANLAŞTIRMA DENEYİ

Mühendislikte İstatistik Yöntemler

SÜRÜKLEME DENEYİ TEORİ

İSTATİSTİKSEL PROSES KONTROLÜ KONTROL GRAFİKLERİ ÇİZİMİ ÖRNEK ARAŞTIRMA

BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAK 402 MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ LABORATUVARI DENEY - 5 PSİKROMETRİK İŞLEMLERDE ENERJİ VE KÜTLE DENGESİ

Prof.Dr. Nihal ERGİNEL Anadolu Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü

TEKSTİL SEKTÖRÜNDE İSTATİSTİKSEL PROSES KONTROL TEKNİKLERİ UYGULAMASI ÜZERİNE BİR DENEME

ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI. Örnek Olay 1 (Sayfa 61) Ders 3 Minitab da Grafiksel Analiz-III Örnek Olaylar. Örnek Olay 1 (Sayfa 61)

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

Kontrol Sistemlerinin Analizi

Ayrıca, bu kitapta sunulan bilgilerin İnşaat Mühendislerine de meslek yaşamları boyunca yararlı olacağı umulmaktadır.

Ulusal Metroloji Enstitüsü GENEL METROLOJİ

8.333 İstatistiksel Mekanik I: Parçacıkların İstatistiksel Mekaniği

uzun vadeli çözüm ortağınız

ALGORİTMAYA GİRİŞ. Program: Belirli bir işi gerçekleştirmek için gerekli komutlar dizisi olarak tanımlanabilir.

Eğitimcilerin Eğitimi Bölüm 4:Belirsizlik Değerlendirmesi, Prosedürler ve Risk Analizi. Elif Özdemir , ANTALYA

PAZARLAMA ARAŞTIRMA SÜRECİ

Yrd. Doç. Dr. Sedat Şen 9/27/2018 2

Bölüm 2 VERİLERİN DERLENMESİ VE SUNUMU

Ön Söz vii Kitabın Türkçe Çevirisine Ön Söz Çevirenin Ön Sözü 1 Sinterleme Bilimine Giriş 2 Sinterleme Ölçüm Teknikleri xiii

BAKIM VE KALİBRASYON PROSEDÜRÜ YAYIN TARİHİ REVİZYON NO 02 BİRİM ADI REVİZYON TARİHİ Teknik Bölüm SAYFA NO 1 / 7

KAİZEN. Marmara üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü İleri Üretim Teknikleri Dersi. Hazırlayan: Mine Bihter ONUR

b) Aşağıda verilen tanımlamalardan herhangi 5 adeti yazılabilir. Aritmetik Ortalama: Geometrik Ortalama:

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

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ İST 213 OLASILIK DERSİ TANIMLAR VE VERİ SINIFLAMASI

İmalat Mühendisliğinde Deneysel Metotlar

Bar Diyagramı ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI. Ders 3 Minitab da Grafiksel Analiz-III. Bar Diyagramı İçin Checklist.

SÜRTÜNMELİ EĞİK DÜZLEMDE HAREKETTE SERBEST CİSİM DİYAGRAMI ÇİZME

uzun vadeli çözüm ortağınız

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

1 DAĞITICI MENFEZLER / ÇİFT SIRA KANATLI MENFEZ

İSTATİSTİKSEL PROSES KONTROLÜ

Nokta ve Aralık Tahmini Merkezi Limit Teoremi Örneklem Dağılımı Hipotez Testlerine Giriş

KALİTE FONKSİYON DAĞILIMI QUALITY FUNCTION DEPLOYMENT (QFD)

ÇÖZÜM 1) konumu mafsallı olup, buraya göre alınacak moment ile küçük pistona etkileyen kuvvet hesaplanır.

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

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

BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAK MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ LABORATUVARI DENEY 4

BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ

Varak, çok geniş kullanım alanı olan bir baskı malzemesidir.

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

TEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ

Transkript:

BASİT PROBLEM ÇÖZME TEKNİKLERİ Doç. Dr. Nihal ERGİNEL

Problemin ve nedenlerinin araştırılması, problemin doğru tanımlanması en önemli adımdır. Eğer problem doğru tanımlanmaz ise, doğru çözümlere ulaşılamaz. Problem; Spesifikasyonlar içinde üretim /servis yapılamamasıdır, Verim düşüklüğüdür, işgücü, zaman, maliyetin verimsizliği, Belirlenmiş hedeflere ulaşamamadır.

Problemlerin temel nedenleri değişkenliktir. Değişkenlik; Şansa bağlı değişkenlik (genel), Belirlenebilir nedenlere bağlı değişkenlik, şeklinde ikiye ayrılır.

Şansa bağlı değişkenlik: Her üretim/ servis sektöründe bulunan, küçük etkiye sahip faktörlerden kaynaklanan ve genelde çevre şartlarının etkisinden oluşan değişkenliktir. Ortadan kaldırılması maliyetlidir. Ortam sıcaklığı, nem, toz, elektrik dalgalanmaları vb.

Belirlenebilir nedenlere bağlı değişkenlik: Süreçte değişkenliği oluşturan bir neden söz konusudur. Bu neden dolayısıyla süreç kontrol dışına çıkmıştır ve bu neden belirlenebilir. Bu neden ortadan kalkmadıkça değişkenlik giderilemez. Kesici ucun körelmesi, makine ayalarının değişmesi, malzeme değişikliği, kalıp değişikliği vb.

Beyin Fırtınası Problemin ve nedenlerinin belirlenmesinde kullanılır. Belirli bir konu üzerinde katılımcılığı arttırarak yaratıcı fikirlerin ortaya çıkmasını sağlayan bir tekniktir.

Beyin fırtınasının adımları: Beyin Fırtınası yapılacak konu belirlenir, Lider her oturum öncesi kuralları açıklar, Herkese konu hakkında sırası ile söz verilir, Sırası gelen kişi sadece tek bir fikir söyler, Aklına bir fikir gelmeyen sırasını pas geçer, Tereddüt etmeden her fikir söylenebilmelidir, Hiçbir fikir için yorum yapılmaz ve eleştirilmez, Mümkün olduğunca çok fikir üretilir, Birbirlerinin fikirlerinden yararlanarak yeni fikirler ortaya konulabilir, Tüm fikirler bir yere yazılmalıdır, Bittikten sonra fikirler üzerinde tartışılarak, oylama ile önemli fikirler seçilir.

Problem Çözme Teknikleri 1) Sebep-Sonuç Diyagramı 2) Kayıt Formları 3) Histogram 4) Pareto Analizi 5) Serpme Diyagramı 6) Kutu Gösterimi 7) Kontrol Grafikleri

Sebep-Sonuç Diyagramı: Belirli bir problem veya hatanın olabilecek sebeplerinin araştırılması için kullanılan ve adına Balık Kılçığı veya Ishikawa Diyagramı da denilen gösterim şeklidir. Muhtemel sebepler ekip ile beraber beyin fırtınası ile belirlenebilir. Problem veya hatanın muhtemel tüm sebeplerinin bir arada ve eksiksiz görünmesine yardımcı olur.

Sebep-Sonuç Diyagramının genel gösterimi: Sebep Sebebin dallandırılması Sonuç

Sebep-Sonuç Diyagramı tipleri: Temelde üç tip Sebep-Sonuç diyagramı mevcuttur: (Kolarik) 1) Sebeplerin Sayılması, 2) Süreç Analizi, 3) Yayılma Analizi.

Sebeplerin Sayılması: Temel faktörler bazında sebeplerin genel olarak ele alınmasıdır. >Minitab>Stat>Quality Tools>Cause-and-Effect

Cause-and-Effect Diagram Measurements kalibrasyon tekrar üretilebilirl tekrar edilebilik Materials yogunluk sertlik renk tanecik büyüklügü Men görme yetenegi bilgi(ürün ve süreç) egitim yorgunluk tepki verme süresi hüner moral Reknk Uyumsuzluðu toz talimatlar devreye alma problem nem reçete voltaj sicaklik resim sicaklik Env ironment taþýmadaki hasar Methods süreç spesifikasyonl Machines basin

Süreç Analizi: Kurutucu viskosite sıcaklığı Basınç gramaj ölçüm hatası makine fırın ayarsızlığı sıcaklığı yağ eksik... Sır Engop Kurutma Presleme Renk atılması atılması işlemi işlemi Uyumsuzluğu yoğunluk engopun rengi bandın hızı Kurutma süresi karo sıcaklığı

Yayılma Analizi: Pasta Rengi Engop Karo Bünye Rengi(Masse) Elek Numarasi Sir Degisiminden Kaynaklanan Sir Renk Degisimi Elek Bakiye Viskozite Emisyon Kalinligi Viskozite Viskozite Gramaj Elek Tansiyonu Gramaj Gramaj Yogunluk Yogunluk Hammadde Degisimi(L,a.b Degerleri) Pozlama Süresi Yogunluk Renk Engopun Rengi Renk Renk Uyumsuzlugu Firin Sicakligi Firin Sicakligi Süre Firin Süresi Ragle Lastigi Degisimi Karo Sicakligi Karo Sicakligi Elek Degisiminde Makina Ayari Kurutucu Sicakligi ve Süresi Firin Sicakligi ve Süresi Desen Baski Makinasi

Kayıt Formları: Problem veya problemin muhtemel nedenleri için veri toplama aşamasında, verilerin kayıtlarının kaydedildiği formlardır. Kayıt formları sadece çıktıyı değil, çıktının alındığı sırada diğer parametrelerin durumlarını da gösterecek şekilde hazırlanmalıdır. (zaman, vardiya, operatör, makine, parti vb.)

Kayıt Formları (devam): Kayıt formlarının amacı iyi saptanmalıdır. Toplanan verilerden hangi araçları kullanarak ne tür sonuçlar çıkacağının önceden planlanması ve değerlendirme sonuçlarına göre önlem alınıyor olması gereklidir. Gereksiz veya değerlendirilmeyen veriler kayıt formundan çıkarılmalıdır. Sonuçlara göre yeni parametreler de eklenebilmelidir. Veriyi toplayan kişi, değerlendirmesini de yapabilmelidir. Eğer yapamıyor ise veri toplamaya gerekli özeni göstermeyecektir.

Kayıt formu örneği: HATA KAYIT FORMU Ürün Adı: Pembe Yer Karosu Tarih: 21.05.2001 Ürün Kodu: 1285 Parti No: 258 Üretim Noktası: Son kontrol Sipariş No: 147 Hata Türü 8:00-9:00 9:00-10:00 10:00-11:00 11:00-12:00 13:00-14:00 14:-15:00 Toplam Yüzey pürüzlülüğü X X X X \ X X X 15 Çatlak X X X X X \ X X X 17 Kırık X X \ X X \ \ X X \ 16 Siyah Nokta X \ \ \ X 7 Renk Ton Farkı... Delikcik... Çapak......... Kontrol Eden: İmza:

Kusurların yerlerinin tespit edilmesi: S İY A H N O K T A H A T A S I K A Y IT F O R M U Ü rü n A d ı: P e m b e Y e r K a r o s u T a r ih : 2 1.0 5.2 0 0 1 Ü rü n K o d u : 1 2 8 5 P a rti N o : 2 5 8 Ü re tim N o k ta s ı: S o n k o n tro l S ip a r iş N o : 1 4 7...... Kontrol Eden: İmza:

Histogram Histogram, toplanan verilerin dağılımının en basit gösterim şeklidir. En büyük ile en küçük değerlerin arasının eşit olarak bölünmesi ve her bir bölüme düşen veri sayının belirlenmesi ile çizilir. >Minitab>Graph>Histogram

Süreç hakkında bilgi sahibi olmamızı sağlar, Kullanımı basittir, Verilere dayalı olduğu için süreç hakkında sezgisel değil, doğru bilgilere erişilir, Grafiksel gösterimler etkilidir.

2 m kuralı: n: örnek büyüklüğü m: sınıf sayısı h: sınıf aralığı 2 nin kuvvetleri alınır ve 2 m > n oluncaya kadar devam edilir. Bu koşulu sağlayan m değeri istenilen sınıf sayısını verir. 2 1 =2 2 2 =4 2 3 =8 2 4 =16 2 5 =32 2 6 =64 > n=50 birim Sınıf aralığı: h=xenb - Xenk ile belilenir. m

Sturges kuralı: n: örnek büyüklüğü m: sınıf sayısı h: sınıf aralığı m= 1 + 3,322 log n olarak belirlenir. Örneğin; m= 1+3,322 log(50)= 6,64 Yaklaşık 7 sınıf sayısı Sınıf aralığı aynı şekilde belirlenir.

Bir uzunluk ölçüsünün histogramı:

Pareto Analizi: Verilerin frekanslarının büyükten küçüğe doğru sıralanmasıdır. Genellikle kalite problemlerinde, öncelikli kusur tiplerinin veya öncelikli nedenlerin belirlenmesinde kullanılır. Kalitesizliğin % 80 i, nedenlerin %20 si ile açıklanabilir. Hangi nedenler üzerine yoğunlaşılması gerektiğini gösterir. >minitab>stat>quality tools>pareto chart

Pareto Diyagramı: Yer karosu hatalari Pareto Diyagrami 50 100 40 80 Count 30 20 60 40 Percent 10 20 0 0 Defect Count Percent Cum % Renk ton fark i 17 34.7 34.7 Sirda s iy ah nok ta 11 22.4 57.1 Elek bask i hatas i 6 12.2 69.4 Catlak 5 10.2 79.6 Capak 4 8.2 87.8 Sir ön cesi kirik 3 6.1 93.9 Yag lekesi 3 6.1 100.0

Serpme Diyagramı: Probleme etki eden değişkenlerin birbirleri arasındaki veya çıktı ile aralarındaki ilişkileri gösteren grafiklerdir. İlişkinin var olup olmadığını ve yönünün tespit edilmesinde kullanılır. Sayısal bir değer ile ifade edilmez. >minitab>graph>plot

Korelasyon: Eğer bir ilişki var ve sayısal olarak ifade edilmek isteniyor ise, korelasyon katsayısı hesaplanır. >minitab>stat>basic statistics>correlation Korelasyon katsayısı, ±1 e yakın ise aralarındaki ilişki kuvvetli, 0 a yakın ise zayıf olduğunu gösterir.

Kutu Gösterimi: Verilerin dağılımını gösterir, Gruplamaya olanak sağlar, Gruplar arası farklılıklar grafiksel olarak görülür. >minitab>graph>boxplot

Kutu Gösterimi: (devam) Q3+1.5(Q3-Q1) aralığındaki en yüksek nokta 109 Q3: 75% DBP 104 99 94 Medyan Q1: 25% Q1-1.5(Q3-Q1) aralığındaki en küçük nokta

Kutu Gösterimi: (devam) 81 80 L-pembe-tek 79 78 77 1 2 3 1. Baski elek no

Kontrol Grafikleri: Sürecin kontrol altında olup olmadığının istatistiksel olarak analizinin yapılmasıdır. Shewhart tarafından geliştirilmiştir. Sürecin zaman içindeki değişimlerini incelemeye yarar. İSTATİSTİKSEL SÜREÇ KONTROLU nde anlatılacaktır.