Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

Y -1. Y -2 Sorunların çözümü ve sürekli iyileştirmenin sağlanması, gerçek verilerin kullanılarak istatistik yorum yapılmasına bağlıdır Keyfi ve tesadüfen.

Benzer bir sunumlar


... konulu sunumlar: "Y -1. Y -2 Sorunların çözümü ve sürekli iyileştirmenin sağlanması, gerçek verilerin kullanılarak istatistik yorum yapılmasına bağlıdır Keyfi ve tesadüfen."— Sunum transkripti:

1 Y -1

2 Y -2 Sorunların çözümü ve sürekli iyileştirmenin sağlanması, gerçek verilerin kullanılarak istatistik yorum yapılmasına bağlıdır Keyfi ve tesadüfen ulaşılan sonuçlar ve buna bağlı olarak alınmış olan kararlar TKY felsefesinde havada kalmaktadır

3 Y -3 Eğer tüm proses değişkenlikleri ve girdiler kontrol altına alınırsa, çıktı özellikleri de kontrol altına alınmış olur

4 Y -4 Problemleri, başlangıç noktasında tespit ederek gecikmelerden kaynaklanabilecek kayıpları önler, Proseslerde tespit edilen problemlerin çözümü için daha hızlı hareket kabiliyetinin kazanılmasını sağlar, Proseslerde sağlanan sürekli iyileştirme ile kullanıcı / müşteri memnuniyetini artırır, Riskleri azaltarak emniyeti artırır, İş gücü kaybını azaltır, İşin zamanında tamamlanmasını sağlar, Verimliliği artırır, Tahmini veya tesadüfi değil, gerçek verilere dayalı iyileştirmelerin yapılmasını sağlar.

5 Y -5 Bir grup girdinin (ölçülebilir) alınıp, bunlardan bir ürün ya da bir hizmetin (müşteri/kullanıcı için değer oluştu- ran ölçülebir bir çıktının) yarattığı, Tekrarlanabilir, Tanımlanabilir, Ölçülebilir, Fonksiyonlar arası, Mutlaka bir sorumlusu olan, Hiyerarşinin aksine yatay, ortak bir amaca ulaşmak için yapılan faaliyetler (katma değeri olan) dizini.

6 Y -6 Denetleme ve yöneltme faaliyetidir. Bu faaliyet için bir temel, yani bir spesi- fikasyon veya standart şarttır. Kontrol edilecek konu ise önceden tahmin edilebilir veya öngörülebilir olmalıdır.

7 Y -7 Üretim faaliyetlerinin yürütül- mesi esnasında meydana gelebilecek kusurları veya üretimin kontrol dışına çıkması durumlarını hemen ortaya çıkartarak gerekli önlemlerin zamanında alın- masını sağlayan tekniklerin uygulanmasıdır.

8 Y -8 Kusurlu oluşumun evrensel nedeni değişimdir. Ürünler bütünüyle benzer kalitedeki; Malzemeler, Makinalar kullanılarak, Aynı yöntemlerle, Benzer şekilde muayene edilerek, üretilselerdi sonuç nasıl olurdu ?

9 Y -9 Birçok küçük kaynaktan oluşan ve her proseste tesadüfi olarak her an değişik seviyelerde bulunan bu değişimler önceden tahmin edilebilir, Bu değişimlerin tespit edilmesi ve düzeltilmesi zordur, Özel sebepler elimine edildikten sonra, zamanla genel sebepler stabil bir dağılım gösterdiklerinden bu sebeplerin azaltılması yoluna gidilmelidir. Genel Sebepler ; Örnek ; Titreşim, sıcaklık, nem, gerilim dalgalanması, vb.

10 Y -10 Belirsiz bir kaynaktan oluşur, Önceden tahmin edilemez ve düzenli değildir, Önlem almadıkça tekrar ederler, Özel sebeplerin ne zaman ortay çıktığı bilinirse kolaylıkla tespit edilebilir ve düzeltilebilir. Özel Sebepler ; Örnek ; Takım kırılması, takım aşınması, gevşeyen bağlantılar, malzeme cinsleri, tecrübesiz operatör, vb.

11 Y -11 Her bir değişim üretim kalitesini aynı seviyede etkilemez. Birçok faktör arasından, kusurların nedenlerinin bulun- ması uygulamasına “Proses Tanısı” denir. Sorunların çözümünde etkili sonuçlara ulaşabilmek, ancak “İstatistiksel Yön- temleri” kullanma becerisiyle donatılmış “insanlarla” mümkün olur.

12 Y -12 Veri toplamanın iki amacı vardır; Proseste meydana gelebilecek sorunları oluşmadan engellemek, Proseste meydana gelen sorunları ise analiz etmek.

13 Y -13 Doğru veri toplamak için ; Verilerin hangi örnekleme yöntemleri ile ve nasıl toplanacağı saptanmalı, Verilerin, kim ve/veya kimler tarafından, hangi tarihlerde, nasıl ve hangi birimlerde toplandığı kayıt edilmeli, Verilerin istenilen hassasiyette ve doğru olması için ölçü aletlerinin uygunluğu ve güvenilirliği sağlanmalıdır.

14 Y -14 Ölçerek ; Uzunluk, Sıcaklık, Ağırlık, Yoğunluk, vb. Sayarak ; Üretilen konserve adedi, Bozuk olarak reddedilen parti adedi, Yazım hataları, vb. Okuyarak ; Skor, notlar, raporlar, vb.

15 Y -15 ANA TEKNİKLER AKIŞ DİYAGRAMI İŞARET TABLOLARI PARETO ANALİZİ NEDEN-SONUÇ DİYAGRAMI HİSTOGRAM DAĞILIM DİYAGRAMI KONTROL ŞEMASI YARDIMCI TEKNİKLER BEYİN FIRTINASI NOMİNAL GRUP TEKNİĞİ KUVVET ALANI ANALİZİ

16 Y -16 Sıklık tablosundaki sıklık ve aralık değerlerine göre histogram çizilir Sıklık (Adet) 9,1 9,3 9,5 9,7 9,9 10,1 10,3 10,5 10,7 10,9 Kalınlık (cm)

17 Y -17 Hata ve Düzensizliklerin Araştırılması İki ayrı kısımlı histogram ; Bu çarpıklığın sebebini tetkik edin, Ürünler iki ayrı kaynaktan gelebilir, Değişik kalite kontrol elemanlarından gelebilir veya farklı ölçüm aletleri kullanılmış olabilir. Kesintili histogram ; Ölçümler yapılırken veya histogram yapılırken hatalar yapılmış olabilir, Ölçme aletlerini, okuma metodlarını kontrol et veya sınıf adedini değiştir.

18 Y -18 Hata ve Düzensizliklerin Araştırılması İki tepeli histogram ; İki ayrı üretim prosesi kullanılıyor olabilir, Grubun dağılımını tetkik et ve her grup için ayrı histogram yap. Azalan / Artan histogram ; Numuneler rasgele seçilmiş olabilir, Seçme – Ayıklama uygulanmıştır.

19 Y -19 Üretim Prosesinin Yakınlık ve Dağılımının, Tolerans İle Karşılaştırılarak Değerlendirilmesi Ölçüm değerlerinin dağılma sahası R, tolerans sahasının tam ortasında. Böyle bir durum uygunsuz ürün çıkma riskinin en az olduğu durumdur. R Tolerans Sahası X R X Hernekadar R tolerans sahası içerisinde ise de proses ortalaması X düşük tolerans sınırına çok yakın. Proseste olabilecek küçük bir değişiklik uygun olmayan ürünlerin çıkmasına sebep olabilir.

20 Y -20 Üretim Prosesinin Yakınlık ve Dağılımının, Tolerans İle Karşılaştırılarak Değerlendirilmesi R ve tolerans sahası birbirine eşit, hareket serbestliği yok. Her üretim prosesi değişikliği uygun olmayan ürün üretilmesine sebep olabilir. Proses ayarı iyi yapılmamış. R = Tolerans Sahası X R Tolerans Sahası X Tolerans sahası R’den çok geniş. Toleransları daraltmak ve/veya proses kabiliyetini artırmak için yer var.

21 Y -21 Üretim Prosesinin Yakınlık ve Dağılımının, Tolerans İle Karşılaştırılarak Değerlendirilmesi Üretim prosesinin durumu iyi değil, proses ortalaması çok sola kaymış, tolerans sahasının ortasına çekilmesi gerekir. Proses ayarı iyi yapılmamış. R Tolerans Sahası X R X Prosesin dağılımı çok geniş. Dağılımı azaltmak için prosesi geliştir veya tolerans sahasını genişlet.

22 Y -22 Bir prosesin istatistiksel olarak kontrol altında olup olmadığını belirlemek için, proseste meydana gelen sapmaların ne kadarının gelişigüzel değişmelerden ve ne kadarının belirli olaylardan ve/veya bireysel eylemlerden dolayı meydana geldiğini tespit etmek amacıyla kullanılır. Kontrol şeması genellikle, yakın zamanda proseste ortaya çıkabilecek sorunları önceden haber verir ve gerekli önlemlerin alınmasını sağlar.

23 Y -23 Kontrol şeması esasen, proses ortalamasının her iki yanında istatistiksel olarak hesaplanmış alt ve üst kontrol sınırlarının çizildiği bir akış diyagramıdır. Birim Zaman Üst Kontrol Sınırı (ÜKS) Alt Kontrol Sınırı (AKS) Ortalama (Merkez Çizgisi) Ölçüm, Hata Sayısı, Nabız Artışı, vb.

24 Y -24 Yaklaşık olarak 100 veri toplanır. Alt grup sayısını bulmak için veriler ’lik alt gruplara ayrılır. Veri tablosu doldurulur. Grup ölçüsü 2-10 arasında değişir Alt Grup x 1 x 2 x 3 x 4 x 5  X X R No Toplam

25 Y -25 Her bir alt grubun (X) ortalaması hesaplanır, X = X 1 + X X n n X 1 = = 35.6 Not : Sonuç, asıl değerden bir basamak fazla değerde yazılmalıdır. Örneğin asıl değer xxx ise elde edilen değer bir basamak fazlası olan xxx.x olmalıdır.

26 Y -26 Alt grupların (X) ortalaması hesaplanır, Not : Sonuç, asıl değerden iki basamak fazla değerde yazılmalıdır. Örneğin asıl değer xxx ise elde edilen değer iki basamak fazlası olan xxx.xx olmalıdır. X = X 1 + X X k k X =X = = 29.86

27 Y -27 Her bir alt gruptaki en büyük değer ile en küçük değer çıkarılarak alt grubun aralığı (R) hesaplanır R = X en büyük – X en küçük R 1 = 47 – 20 = 27 Alt grup aralıklarının ortalaması (R) hesaplanır R = R 1 + R R k k R =R = = Not : Sonuç, asıl değerden iki basamak fazla değerde yazılmalıdır. Örneğin asıl değer xxx ise elde edilen değer iki basamak fazlası olan xxx.xx olmalıdır.

28 Y -28 X – R Şeması için kontrol sınırları hesaplanır Alt Grup A Sayısı Katsayısı ÜKS X = X + ( A * R ) ÜKS X = ( * 27.44) ÜKS X = AKS X = X - ( A * R ) AKS X = ( * 27.44) AKS X = 13,97 Merkez Çizgi (MÇ) X = X = 29.86

29 Y -29 X – R Şeması için kontrol sınırları hesaplanır Alt Grup D1 D2 Sayısı Katsayısı Merkez Çizgi (MÇ) R = R = ÜKS R = D 2 * R ÜKS R = * ÜKS R = AKS R = D 1 * R AKS R = 0 AKS R = 0 * 27.44

30 Y -30 AKS, ÜKS ve MÇ’ye göre şema oluşturulur, Veriler, prosesten alınma sırasına göre şema üzerine işaretlenir. ÜKS R = R = AKS R = 0 R Şeması ÜKS X = X = AKS X = X Şeması

31 Y -31 A A B B C C 1 2a 2b 2c 2d 2e 2f ÜKS Ort. AKS

32 Y -32 A A B B C C 1 2a 2b 2c 2d 2e 2f 1. Bir veya daha fazla nokta kontrol sınırları dışına çıkarsa, ÜKS Ort. AKS

33 Y -33 A A B B C C 1 2a 2b 2c 2d 2e 2f ÜKS Ort. AKS 2a. Birbirini takip eden üç noktadan ikisi veya tamamı merkezin aynı tarafında A Bölge- sinde bulunduğunda,

34 Y -34 A A B B C C 1 2a 2b 2c 2d 2e 2f ÜKS Ort. AKS 2b. Birbirini takip eden beş noktadan dördü veya tamamı merkezin aynı tarafında ve B Bölgesinde veya ötesinde bulunduğunda,

35 Y -35 A A B B C C 1 2a 2b 2c 2d 2e 2f ÜKS Ort. AKS 2c. Birbirini takip eden dokuz nokta merkezin aynı tara- fında olduğunda,

36 Y -36 A A B B C C 1 2a 2b 2c 2d 2e 2f ÜKS Ort. AKS 2d. Birbirini takip eden altı nokta artış veya düşüş halinde oldu- ğunda,

37 Y -37 A A B B C C 1 2a 2b 2c 2d 2e 2f ÜKS Ort. AKS 2e. Birbirini takip eden ondört nokta aşağı yukarı oynar durumda sıralandığında (arada sırada peşpeşe artan veya eksilen birkaç nokta olmamalıdır),

38 Y -38 A A B B C C 1 2a 2b 2c 2d 2e 2f ÜKS Ort. AKS 2f. Birbirini takip eden onbeş nokta C Böl- gesinde bulunduğunda.,

39 Y -39 Veri Ölçülebilen (Niceliksel) Sayılabilen (Niteliksel) Her Örnekteki / Birimdeki Hata Sayısı Hatalı Birim Ya Da Ürün Sayısı C Şeması Sabit Örnek/ Birim Sayısı Değiş- ken Örnek/ Birim Sayısı Değiş- ken Örnek/ Birim Sayısı Sabit Örnek/ Birim Sayısı Sabit Örnek/ Birim Sayısı U Şeması P Şeması NP Şeması X / R Şeması

40 Y -40

41 Y -41 Proses yeterlilik indisleri (Cp ve Cpk) bir proseste, sistemden kaynaklanan değişimlerin olup olmadığını ve prosesin üretim toleranslarını karşılayıp karşılamadığını gösterir.

42 Y -42 Üretim toleransları belirlenir, Alt grup numune büyüklüğü belirlenir, Numune alma frekansı belirlenir, Her bir alt grup için X ve R hesaplanır, Standart sapma (  ) hesaplanır, Yeterlilik indisleri hesaplanır. Cp = ÜKS – AKS 6  Cpk1 = ÜKS – X 3  Cpk2 = X - AKS 3  Not : Cpk hesaplanırken X’e en yakın olan spesifikasyon limiti kullanılır.

43 Y -43 Proses yeterliliği için; Cp ve Cpk  1 olmalıdır. Cp Sonuç Cp  1.33 Proses yapabilirliği yeterli 1  Cp  1.33 Proses marjinal olarak yeterli, ancak takip edilmeli Cp  1.33 Proses yapabilirliği yetersiz Cp Sonuç Cpk  1.33 Proses spesifikasyon limitlerini karşılıyor 1  Cpk  1.33 Proses marjinal olarak spesifikasyon limitlerini karşılıyor, prosesin hata yüzdesi artabilir Cpk  1.33 Proses belirlenen spesifikasyonlarda üretim yapamaz

44 Y -44 AKS -3  X 3  ÜKS Proses merkezlenmiş Dağılım genişliği uygun Cp  1 Cpk  1 -3  AKS X ÜKS 3  Proses merkezlenmiş Dağılım genişliği uygun değil Cp  1 Cpk  1 -3  AKS X 3  ÜKS Proses merkezlenmemiş Dağılım genişliği uygun Cp  1 Cpk  1

45 Y -45 Makinaların bakımı yapınız, Proses parametrelerini gözden geçiriniz, Spesifikasyon limitlerini gözden geçiriniz, Ekipmanlarınızı yenileyiniz, Proses şeklini değiştiriniz, % 100 kontrol uygulayınız.

46 Y -46


"Y -1. Y -2 Sorunların çözümü ve sürekli iyileştirmenin sağlanması, gerçek verilerin kullanılarak istatistik yorum yapılmasına bağlıdır Keyfi ve tesadüfen." indir ppt

Benzer bir sunumlar


Google Reklamları