Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

Top Management Program in Logistics & Supply Chain Management (TMPLSM) Üretim ve Operasyon Yönetimi 7: Süreçlerin izlenmesi ve iyileştirilmesi.

Benzer bir sunumlar


... konulu sunumlar: "Top Management Program in Logistics & Supply Chain Management (TMPLSM) Üretim ve Operasyon Yönetimi 7: Süreçlerin izlenmesi ve iyileştirilmesi."— Sunum transkripti:

1

2 Top Management Program in Logistics & Supply Chain Management (TMPLSM) Üretim ve Operasyon Yönetimi 7: Süreçlerin izlenmesi ve iyileştirilmesi

3 3 İstatiksel kalite kontrol methodları Odak noktamız Nitelikler Değişkenle r İstatiksel kalite kontrol methodları Kabul edilebilir örnekleme İstatiksel kalite kontrol

4 4 Bazı araçlar Süreç yeteneklerinin incelenmesi Süreç performanslarının izlenmesi Süreç performanslarının iyilestirilmesi

5 5 Küçük Büyük Kolay / Direk Farklı süreçler farklı yaklaşımlar gerektirir Zor / indirek Yeni ürünler Hacim Ölçüm Kanuni uygulamalar New Business Dev’t. Kitlesel üretim (Coca Cola) Reklamlar Öncelikle bu tip süreçlere odaklanın

6 6 Süreç yetenekleri (C p ) “6 Sigma Sirketlerinin hedefi C p = 2” Bu ne anlama geliyor?

7 7 Ürünü süreçten ayırın Ürün Süreç Ilk temel soru: Süreç ürünü üretebilecek yetkinlikte mi?

8 8 Basit bir örneğe bakalım. 12 Oz’lik şişelerde bira üretiyoruz. 11,4 Oz ile 12,6 Oz arasındaki ürünler kabul edilmektedir. Tasarım Özellikleri 11.4 oz12.6 oz12.0 Oz LSLUSL Dolum süreçlerimiz bu özellikleri karşılayacak durumda mı?

9 9 Hangi hat bu özellikleri sağlayabilir? Üç dolum hattımızın olduğunu varsayalım 11.4 oz12.6 oz12.0 Oz Hat 1 Hat 2 Hat 3

10 10 Öncelikle baska bir soruyu cevaplamalıyız: Sınırların dışında kalan ne kadar şişeyi kabul edebiliriz? 5%? 0.3% (veya 3 ppt)? 3.4 ppm? [veya kaç sigma?] 11.4 oz12.6 oz12.0 Oz Line 1 Line 2 Line 3

11 11 Hızlı hatırlatma Sigma –Değişkenliğin ölçümü σ 1σ 2.5 % ±2 σ: 95 % 3σ 0.15 % ± 3σ: 99.7 %

12 12 Bir “3 σ” süreci 0.3% kabul edilebilir sınır dışı ürün üretir 3σ 0.15 % 11.4 OZ12.O OZ12.6 OZ XX 99.7 %

13 13 Eğer “3 σ politikasını”, kabul edersek hat 2 ve 3 iyi görünüyor oz12.6 oz12.0 Oz hat 1 hat 2 hat 3 XX Hat 1’in değişkenliği (Sigma) çok yüksek. Hat 2 % 99,7 iyi şişe üretmek için uygun görünüyor. Hat 3 % 99,7’den daha bir üretim yeteneğine sahip Hat 1’in değişkenliği (Sigma) çok yüksek. Hat 2 % 99,7 iyi şişe üretmek için uygun görünüyor. Hat 3 % 99,7’den daha bir üretim yeteneğine sahip

14 14 “Cp” Süreç yetenekleri için bir ölçüm aracı Cp = Tasarım özelliklerinin kabul edilebilir seviyesi/ 2 * 3 σ Cp = Tasarım özelliklerinin kabul edilebilir seviyesi/ 2 * 3 σ σ : Hat 1 =.3 Hat 2 = 0.2 oz Hat 3 = 0.1 oz Cp Hat 1 = ( ) / 2*3*0.3 = 0.67 (“2 σ”) Cp Hat 2 = ( ) / 2*3*0.2 = 1 (“3 σ” ) Cp Hat 3 = ( ) / 2*3*0.1 = 2 (“6 σ”)

15 15 “6 σ sürecinde” Cp=2 3.4 ppm hatalı üretim kapasitesi 6σ 1.7 ppm 11.4 OZ12.O OZ12.6 OZ XX “3 σ Process” 3 σ”dan neredeyse 1000 kez daha iyi.

16 16 Yani süreç yeteneklerini geliştirmenin yolu (aynı zamanda 6 sigmanın yolu) süreç değişkenliklerini azaltmaktan geçiyor.

17 17 Aynı zamanda süreç ortalamasını de izlemeliyiz. İstenen Cp’ye ulaşmak zorunludur ama yeterli değildir oz12.6 oz12.0 Oz

18 Oz XX LSL USL C pk Süreç yeteneğini ölçmek için daha iyi bir yol

19 Oz XX LSL=11.4 oz USL=12.6 oz Bir örnek, Hat 3’deki ortalamanın (s=0,1) 12,3’e kaydığını varsayalım. C pk ne olur?

20 20

21 21 Kontrol Kartlarına dair çabuk bir Hatırlatma

22 22 X-Bar Grafiği Bir örnek Her saat başına 4 örnek alınç Örneğin saat 9’da oz 12.3 oz 11.9 oz 11.7 oz Ortalama 12.1 oz 12.0 oz 12.5 oz 11.5 oz 9 a.m.10 a.m.

23 oz 12.5 oz 11.5 oz 9 a.m.1011Öğlen1234 p.m. Süreç ortalaması bugün çok değişti mi? Hatırlatma: Bunlar 4 şişenin ortalaması

24 24 9 a.m.1011Öğle1234 p.m. X= 12.0 oz = Konuyu daha açık hale getirmek için, alt ve üst limitleri belirleyelim. Alt kontrol limiti Üst kontrol limiti ? ? Ama nerede?

25 25 Cevap ne kadar sıklıkla bayrağı kaldırmayı istediğinize bağlıdır 9 a.m.1011Öğlen1234 p.m. X= 12.0 oz = Alt kontrol Limiti (AKL) Üst kontrol Limiti (UKL) ? ? 1 p.m’de bayrak kaldırmalı mıyız? 2.p.m? 3 p.m.? Anormallik nerede? ? ?

26 26 Neyin normal neyin anormal olduğuna karar ver. 9 a.m.1011Noon1234 p.m. X= 12.0 oz = UKLUKL AKL “Anormal”: Bir şeyler yap! İstatiksel yöntemler UKL ve AKL’nin belirlenmesini sağlar ama yönetimsel kararlar veremez.

27 27 Araştırma için Kontrol Kartı Kanıtı Source: Bertrand L. Hansen, Quality Control: Theory and Applications, © 1963, p. 65. Reprinted by permission of Prentice Hall, Inc., Englewood Cliffs, NJ. Üst Kontrol Limiti Orta Çizgi Alt Kontrol Limiti Normal davranışÜKL dışıdan bir nokta, anormal durumun nedenini araştır. AKL dışıdan bir nokta, anormal durumun nedenini araştır. Üst Kontrol Limiti Orta Çizgi Alt Kontrol Limiti ÜKL civarında iki nokta. Anormal durumun nedenini araştır. AKL civarında iki nokta. Anormal durumun nedenini araştır. Orta çizgi üstünde beş nokta. Sürekli anormal durumun nedenini araştır.

28 28 Araştırma için Kontrol Kartı Kanıtı Source: Bertrand L. Hansen, Quality Control: Theory and Applications, © 1963, p. 65. Reprinted by permission of Prentice Hall, Inc., Englewood Cliffs, NJ. Üst Kontrol Limiti Orta Çizgi Alt Kontrol Limiti Üst Kontrol Limiti Orta Çizgi Alt Kontrol Limiti Orta çizgi altında beş nokta. Sürekli anormal durumun nedenini araştır. Her yöne olabilecek eğilimler. İlerleyen değişimin nedenini araştır. Kararsız davranış. Araştır. Seviyede ani değişiklik Nedenini araştır.

29 29 X-Bar grafiği süreç ortalamasındaki değişimi izler Süreç değişkenliğini nasıl izleyebiliriz?

30 30 Bir Aralık (R) grafiği oluşturalım. Saatte dört şişe örneğine geri dönelim oz 12.3 oz 11.9 oz 11.7 oz Aralık: = 0.8 oz 0.6 oz 1.0 oz 0.2 oz 9 a.m.10 a.m.

31 oz 1.0 oz 0.2 oz 9 a.m.1011Öğlen1234 p.m. Süreç değişkenliği bugün çok değişti mi? Aralık 4’lü örnek

32 32 ÜKL AKL 9 a.m.1011Öğle1234 p.m. Yine kontrol limitlerimizi oluşturalım Aralık 4’lü örnek R - Ne sağa gitti?!

33 33 UCL LCL 9 a.m.1011Öğle1234 p.m. Aralık 4’lü örnek R - 9 a.m.1011Öğle1234 p.m. X= 12.0 oz = UKL ACL Şimdi X ve R grafiklerine birlikte bakalım

34 34 3 AKL UKLUKL _ R p.m. AKL UKL = X p.m. 3 En iyi performans ne zamandı? En kötü performans ne zamandı? Bu iki dönem boyunca ne oldugu hakkında bir hipoteziniz var mı? Ve bir sonraki gün.....

35 35

36 36 Süreçlerin sürekli iyileştirilmesi için temel reçete: Aralıkları daralt ve ortalamayı ayarla

37 37 Taguchi: “Tasarım özelliklerini aşın (yenin)!” Tasarım Özellikleri LSLUSLOrtalama Maliyetler yüksek Alçak Çünkü gerçek maliyet fonksiyonu böyle değildir.

38 38 Gerçekte böyledir Tasarım Özellikleri LSLUSLOrtalama Maliyetler Yüksek Alçak Tasarım özellikleri sınırında olsanız bile değişkenliği azaltmak kazandırır

39 39 Restaurantlarda müşteri şikayetleri için Neden sonuç diyagramı Servis elemanının yaklaşımı Beklemeler Yemek Rez.kont. için uzun beklemeler Bilgisayar arızası Kabalık Acele Çok fazla masa Zayıf masa düzenlemesi Şaşkınlık Yeni çalışan Yetersiz eğitim Çevre Konforsuz bekleme yeri Oturarak bekleme yeri yok Soğuk servis Yemek hazır olduğunda garson belli değil Garson uyarı sistemi uygun değil Pencereler kirli Soğuk yemek yeme alanı Kirli halılar Düzensiz temizlik Temizlikçi eğitimi eksikliği Garson nezaketsizl iği

40 40 Acil servis faktörleri için Pareto Diyagramı Anket sonuçları: Değişim gerektiren faktörler Sıklık Kümülatif oran çizgisi Prosedürle r Alan Hastalar ED Pers. Hastane Pers Ekipman Kümülatif oran çizgisi

41 41 Lütfen hatırlayın, İPK, tekrar eden üretim yada hizmet süreçlerinde basit ve katma değer sağlayan araçlar sunar Küçük Büyük Kolay / DirekZor / Indirek Yeni ürünler Hacim Ölçüm Kanuni uygulamalar Yeni ürün geliştirme Seri üretim (Coca Cola) Reklamlar Diğer durumlarda onları fazla zorlamayın! İPK: İstatiksel Proses Kontrol


"Top Management Program in Logistics & Supply Chain Management (TMPLSM) Üretim ve Operasyon Yönetimi 7: Süreçlerin izlenmesi ve iyileştirilmesi." indir ppt

Benzer bir sunumlar


Google Reklamları