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

İstatiksel kalite kontrol methodları Kabul edilebilir örnekleme İstatiksel kalite kontrol Nitelikler Değişkenler Nitelikler Değişkenler Odak noktamız

Bazı araçlar Süreç yeteneklerinin incelenmesi Süreç performanslarının izlenmesi Süreç performanslarının iyilestirilmesi

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

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

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

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 oz 12.6 oz 12.0 Oz LSL USL Dolum süreçlerimiz bu özellikleri karşılayacak durumda mı?

Üç dolum hattımızın olduğunu varsayalım 11.4 oz 12.0 Oz 12.6 oz Hangi hat bu özellikleri sağlayabilir?

[veya kaç sigma?] 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?] Line 3 Line 2 Line 1 11.4 oz 12.0 Oz 12.6 oz

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

X Bir “3 σ” süreci 0.3% kabul edilebilir sınır dışı ürün üretir 99.7 % 0.15 % 0.15 % 3σ 3σ 11.4 OZ 12.O OZ 12.6 OZ X

X X Eğer “3 σ politikasını”, kabul edersek hat 2 ve 3 iyi görünüyor. 11.4 oz 12.0 Oz 12.6 oz X X 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

“Cp” Süreç yetenekleri için bir ölçüm aracı 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= (12.6-11.4) / 2*3*0.3 = 0.67 (“2 σ”) Cp Hat 2 = (12.6-11.4) / 2*3*0.2 = 1 (“3 σ”) Cp Hat 3 = (12.6-11.4) / 2*3*0.1 = 2 (“6 σ”)

“6 σ sürecinde” Cp=2 X X 3.4 ppm hatalı üretim kapasitesi “3 σ Process” 1.7 ppm 1.7 ppm 6σ 6σ 11.4 OZ 12.O OZ 12.6 OZ X X 3 σ”dan neredeyse 1000 kez daha iyi.

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

İstenen Cp’ye ulaşmak zorunludur ama yeterli değildir. Aynı zamanda süreç ortalamasını de izlemeliyiz. 11.4 oz 12.6 oz 12.0 Oz

Cpk Süreç yeteneğini ölçmek için daha iyi bir yol LSL USL 12.0 Oz X X

Bir örnek, Hat 3’deki ortalamanın (s=0,1) 12,3’e kaydığını varsayalım. Cpk ne olur? LSL=11.4 oz USL=12.6 oz 12.3 Oz X X

Sürecin İzlenmesi

Kontrol Kartlarına dair çabuk bir Hatırlatma

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

Süreç ortalaması bugün çok değişti mi? 12.5 oz 12.0 oz 11.5 oz 9 a.m. 10 11 Öğlen 1 2 3 4 p.m. Hatırlatma: Bunlar 4 şişenin ortalaması

Konuyu daha açık hale getirmek için, alt ve üst limitleri belirleyelim. kontrol limiti ? = X= 12.0 oz Ama nerede? Alt kontrol limiti ? 9 a.m. 10 11 Öğle 1 2 3 4 p.m.

Cevap ne kadar sıklıkla bayrağı kaldırmayı istediğinize bağlıdır ? Üst kontrol Limiti (UKL) ? = X= 12.0 oz Alt kontrol Limiti (AKL) ? ? 9 a.m. 10 11 Öğlen 1 2 3 4 p.m. 1 p.m’de bayrak kaldırmalı mıyız? 2.p.m? 3 p.m.? Anormallik nerede?

Neyin normal neyin anormal olduğuna karar ver. 9 a.m. 10 11 Noon 1 2 3 4 p.m. X= 12.0 oz = UKL AKL “Anormal”: Bir şeyler yap! İstatiksel yöntemler UKL ve AKL’nin belirlenmesini sağlar ama yönetimsel kararlar veremez.

Araştırma için Kontrol Kartı Kanıtı Üst Kontrol Limiti Orta Çizgi Alt Kontrol Limiti Normal davranış ÜKL 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. Source: Bertrand L. Hansen, Quality Control: Theory and Applications, © 1963, p. 65. Reprinted by permission of Prentice Hall, Inc., Englewood Cliffs, NJ.

Araştırma için Kontrol Kartı Kanıtı 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. Üst Kontrol Limiti Orta Çizgi Alt Kontrol Limiti Seviyede ani değişiklik Nedenini araştır. Source: Bertrand L. Hansen, Quality Control: Theory and Applications, © 1963, p. 65. Reprinted by permission of Prentice Hall, Inc., Englewood Cliffs, NJ.

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

Saatte dört şişe örneğine geri dönelim. Bir Aralık (R) grafiği oluşturalım. 12.5 oz 0.6 oz 1.0 oz 0.2 oz 9 a.m. 10 a.m. 12.3 oz Aralık: 12.5-11.7= 0.8 oz 11.9 oz 11.7 oz

Süreç değişkenliği bugün çok değişti mi? 1.0 oz 4’lü örnek Aralık 0.6 oz 0.2 oz 9 a.m. 10 11 Öğlen 1 2 3 4 p.m.

Yine kontrol limitlerimizi oluşturalım ÜKL 4’lü örnek Aralık R - AKL Ne sağa gitti?! 9 a.m. 10 11 Öğle 1 2 3 4 p.m.

Şimdi X ve R grafiklerine birlikte bakalım UKL = X= 12.0 oz ACL 9 a.m. 10 11 Öğle 1 2 3 4 p.m. UCL 4’lü örnek Aralık R - LCL 9 a.m. 10 11 Öğle 1 2 3 4 p.m.

Ve bir sonraki gün..... En iyi performans ne zamandı? UKL = X AKL 9 10 11 12 1 2 3 4 p.m. UKL _ R AKL 9 10 11 12 1 2 3 4 p.m. En iyi performans ne zamandı? En kötü performans ne zamandı? Bu iki dönem boyunca ne oldugu hakkında bir hipoteziniz var mı?

Süreçlerin Sürekli İyileştirilmesi

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

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

Gerçekte böyledir Yüksek Maliyetler Alçak LSL Ortalama USL Tasarım Özellikleri Tasarım özellikleri sınırında olsanız bile değişkenliği azaltmak kazandırır

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 nezaketsizliği

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

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