SÜREÇ YETENEK ANALİZLERİ 2 (PROCESS CAPABILITY ANALYSES)

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
Prof. Dr. Ali ŞEN Akdeniz KARPAZ Üniversitesi
Advertisements

Ardışık ilişkiyi bulunca ne yapmalı düzeltici önlemler?
LİMİT.
İstatistik Tahmin ve Güven aralıkları
Farklı örnek büyüklükleri ( n ) ve farklı populasyonlar için ’nın örnekleme dağılışı.
PROSES YETERLİLİK ÇÖZÜMLEMESİ
HATA TİPLERİ Karar H0 Doğru H1 Doğru H0 Kabul Doğru Karar (1 - )
Çokgen.
CİHAZ ve SÜREÇ/MAKİNA YETENEK ANALİZLERİ
İstatistiksel Süreç Kontrol
İNANÇ BAŞARININ NERESİNDE ?
Üretim ve Operasyon Yönetimi
Hakan Öktem Orta Doğu Teknik Üniversitesi
Sürekli Olasılık Dağılım (Birikimli-Kümülatif)Fonksiyonu
TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ ÖRNEKLEME DAĞILIMI
KOŞULLU ÖNGÖRÜMLEME.
İSTATİSTİKİ SÜREÇ KONTROL (İPK)
SİU 2009 Sınıflandırıcılarda Hata Ölçülmesi ve Karşılaştırılması için İstatistiksel Yöntemler Ethem Alpaydın Boğaziçi Üniversitesi
Yaygınlık Ölçüleri Bir dağılımdaki değerlerin ortalamaya olan uzaklıkları farklılıklar gösterir. Bu farklılıkların derecesi dağılımın yaygınlığı kavramını.
Bölüm 3: Sayısal Türev BirinciTürev: Bir f(x) fonksiyonunun [a,b] tanım aralığında bir x noktasındaki türevi, Limit ifadesiyle tanımlanır. Eğer f(x)’in.
Bölüm6:Diferansiyel Denklemler: Başlangıç Değer Problemleri
YÜZEY ALANININ BAĞINTISI
ONDALIK KESİRLER , , , , , , , , , , , ,.
İki Ortalama Farkının Test Edilmesi
SÜREÇ YETENEK ANALİZLERİ 1 (PROCESS CAPABILITY ANALYSES)
ONDALIK KESİRLER , , , , , , , , , , , ,.
İstatistiksel Kestirme
İSTATİSTİKSEL SÜREÇ KONTROLÜ 3 (STATISTICAL PROCESS CONTROL)
Yıldız Teknik Üniversitesi Makina Müh. Bölümü
EŞİTLİK ve DENKLEM.
ÇOKLU REGRESYON MODELİ
SPESİFİKASYONLAR VE LİMİTLERİ
Matematik Dönem Ödevi.
İSTATİSTİKTE GÜVEN ARALIĞI VE HATALAR
VEKTÖRLER YÖNLÜ DOĞRU PARÇALARI :
CALCULUS Derivatives By James STEWART.
İlişki kurulan alanların veri türleri aynı olmak zorundadır yoksa ifade de tür uyuşmazlığı hata mesajı çıkar. Sorguyu tasarım görünümünde açıp Ortalama:([sınav1]+[sınav2]+[sınav3])/3.
Otokorelasyon ut = r ut-1 + et -1 < r < +1 Yt = a + bXt + ut 
Getiri A.Ş.’nin Aralık 2005 ’de aşağıdaki ticari işlemleri yapmıştır. Bu ticari işlemlerin günlük ve büyük defter kayıtlarını yapınız tarihinde.
Uzayda Kapalı Yüzeyler
Gökçen ÖZDEMİR Necmi TAŞPINAR
ÖRNEKLEME DAĞILIMI NOKTA TAHMİNİ VE GÜVEN ARALIKLARI
Tüketim Gelir
KAREKÖKLÜ SAYILAR KAREKÖKLÜ SAYILAR √.
Elimizdeki verilerin ortalaması S=standart hata 4.
…ÇOKLU REGRESYON MODELİ…
MetroPOLL Stratejik ve Sosyal Araştırmalar Merkezi A.Ş. Cinnah Caddesi No: 67/ Çankaya/ANKARA Tel: (312) Faks: (312)
Matrisler ( Determinant )
İÇİNDEKİLER Giriş 8.1 Örnek Ortalaması ve Örnek Değişkesi.
HİPOTEZ TESTLERİNE GİRİŞ
Standart Puanlar Z puanı: T puanı: T=10*Z+50 = Bireyin puanı
İstatistik Tahmin ve Güven aralıkları
İSTATİSTİKTE TAHMİN ve HİPOTEZ TESTLERİ İSTATİSTİK
1 İ STATİSTİK II Tahminler ve Güven Aralıkları - 1.
GEOMETRİK OPTİK.
Konum ve Dağılım Ölçüleri BBY252 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan.
İSTATİSTİKSEL SÜREÇ KONTROLÜ (STATISTICAL PROCESS CONTROL)
1: Şehit Yüzbaşı Beşir Bayraktar Ortaokulu,
İstatİstİksel verİlerİ Düzenleme- frekans
Kümeleme Modeli (Clustering)
B- Yaygınlık Ölçüleri Standart Sapma ve Varyans Değişim Katsayısı
EK BİLGİ Bazı Eniyileme (Optimizasyon) Teknikleri Eniyileme problemi
Fasya bütün vücudu bir ağ gibi saran zar yapısıdır Fasya bütün vücudu bir ağ gibi saran zar yapısıdır. Vücuttaki kan damarları, kas, sinirler,
SAĞLIK KURUMLARINDA KARAR VERME YÖNTEMLERİ
TÜREV ve TÜREV UYGULAMALARI
SÜREÇ YETENEK ANALİZLERİ 2 (PROCESS CAPABILITY ANALYSES)
ÖLÇÜM SİSTEMLERİ ANALİZİ
İstatistiksel Kalite Kontrol
Tüketim Gelir
Çok Katmanlı Algılayıcı-ÇKA (Multi-Layer Perceptron)
Sunum transkripti:

SÜREÇ YETENEK ANALİZLERİ 2 (PROCESS CAPABILITY ANALYSES)

Süreç Merkezi ve Cpk Her iki üretim sürecinde de Cpk = 1

Cpm İndeksi 2 = ortalama karesel hata  = T ise Cpm = Cp olur.

Cpm İndeksi Örnek Tahmini

Cp ile Cpm ilişkisi Örnek tahmini

Örnek A ve B süreçleri için Cpm’i hesaplayalım.

Örnek A süreci B süreci

Boyles’e göre… olan bir süreçte Cpm için üst değer, olan bir Cp değeridir. Diğer bir deyişle, olabilmesi için gerekli koşul olmasıdır. Cpm = 1 olan bir süreçte, , spesifikasyon aralığının ortadaki 3’te 1’lik kısmına düşmektedir.

Cp için güven aralığı 103

Örnek ÜSL = 62, ASL = 38 olan bir süreci ele alalım. n = 20 olsun. s = 1.75 bulunmuş olsun. Cp ‘nin nokta tahmini, Cp için %95 güvenle aralık tahmini,

Cpk için güven aralığı

Örnek n = 20 ve olan bir durumu ele alalım.

Alıştırmalar