SÜREÇ YETENEK ANALİZLERİ 1 (PROCESS CAPABILITY ANALYSES)

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
Çıkarımsal İstatistik
Advertisements

Prof. Dr. Ali ŞEN Akdeniz KARPAZ Üniversitesi
Bölüm 5 Örneklem ve Örneklem Dağılımları
Kütle varyansı için hipotez testi
Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri
ZAMAN SERİLERİ -1 ÖNGÖRÜ :
POWER ANALİZİ.
İSTATİSTİK VE OLASILIK I
Kalibrasyon.
İSK SÜRECİ Yetenek oluşturma
Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ
Farklı örnek büyüklükleri ( n ) ve farklı populasyonlar için ’nın örnekleme dağılışı.
PROSES YETERLİLİK ÇÖZÜMLEMESİ
KARANLIKDERE PLANLAMA BİRİMİ İÇİN UYGULAMALI ANALİZLER
HATA TİPLERİ Karar H0 Doğru H1 Doğru H0 Kabul Doğru Karar (1 - )
MÜH 100 İSTATİSTİK Yrd. Doç. Dr. Veysel Gazi
MAKİNE ELEMANLARI DERS SLAYTLARI
CİHAZ ve SÜREÇ/MAKİNA YETENEK ANALİZLERİ
Doğrudan Tazmin Sistemi (DTS) Takas Odası Projesi
İstatistiksel Süreç Kontrol
Üretim ve Operasyon Yönetimi
Prof. Dr. Hüseyin BAŞLIGİL
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 9. Ders.
ISO 9001 standardı Maddelerinin Tanıtımı ve Yorumlanması, Kalite Yönetim Sistemlerinde Dokümantasyon 4. Hafta.
Değişkenlik Ölçüleri.
İSTATİSTİKİ SÜREÇ KONTROL (İPK)
Büyük ve Küçük Örneklemlerden Kestirme
ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ
ISO- 9001:2008 Standardı - 8. Maddenin Tanıtımı ve Yorumlanması, Kalite İyileştirme Araçlarına Bakış 7. Hafta.
SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİNİN OLASILIK YOĞUNLUK FONKSİYONLARI
OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR
İki Ortalama Farkının Test Edilmesi
Merkezi Eğilim (Yer) Ölçüleri
T - Testi Bağımsız örneklem t – Testi, bir birinden farklı örneklemlerin ölçülen ortalaması ile tahmin edilen ya da bilinen ortalamasının karşılaştırtırılmasında.
İSTATİSTİKSEL SÜREÇ KONTROLÜ 3 (STATISTICAL PROCESS CONTROL)
Örnekleme Yöntemleri Şener BÜYÜKÖZTÜRK, Ebru KILIÇ ÇAKMAK,
SPESİFİKASYONLAR VE LİMİTLERİ
KRUSKAL WALLIS VARYANS ANALİZİ
KABUL ÖRNEKLEMESİ (ACCEPTANCE SAMPLING)
SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ
Asimetri ve Basıklık Ölçüleri
Asimetri ve Basıklık Ölçüleri
Asimetri ve Basıklık Ölçüleri
KALİTE VE PERFORMANS. KALİTE VE PERFORMANS.
Analitik olmayan ortalamalar
HİPOTEZ TESTLERİNE GİRİŞ
Standart Puanlar Z puanı: T puanı: T=10*Z+50 = Bireyin puanı
İSTATİSTİKTE TAHMİN ve HİPOTEZ TESTLERİ İSTATİSTİK
Bölüm 7 Coklu regresyon.
Parametrik ve Parametrik Olmayan Testler Ortalamaların karşılaştırılması t testleri, ANOVA Mann-Whitney U Testi Wilcoxon İşaretli Sıra Testi Kruskal Wallis.
Verilerin Sınıflandırılması
1 İ STATİSTİK II Tahminler ve Güven Aralıkları - 1.
Analitik olmayan ortalamalar Bu gruptaki ortalamalar serinin bütün değerlerini dikkate almayıp, sadece belli birkaç değerini, özellikle ortadaki değerleri.
Parametrik ve Parametrik Olmayan Testler Ortalamaların karşılaştırılması t testleri, ANOVA Mann-Whitney U Testi Wilcoxon İşaretli Sıra Testi Kruskal Wallis.
İSTATİSTİK II Örnekleme Dağılışları & Tahminleyicilerin Özellikleri.
İSTATİSTİKSEL SÜREÇ KONTROLÜ (STATISTICAL PROCESS CONTROL)
ISO 9001:2015 standardı – Maddelerinin Tanıtımı
İSTATİSTİK II BAĞIMSIZLIK TESTLERİ VE İYİ UYUM TESTLERİ “ c2 Kİ- KARE TESTLERİ “
Ölçme Sonuçları Üzerinde İstatistiksel İşlemler
KABUL ÖRNEKLEMESİ (ACCEPTANCE SAMPLING)
ISO 9001:2015 standardı – Maddelerinin Tanıtımı
İSTATİSTİK II Tahminler ve Güven Aralıkları - 2.
Tıp Fakültesi UYGULAMA 2
Hipotez Testinde 5 Aşamalı Model
ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI
SÜREÇ YETENEK ANALİZLERİ 2 (PROCESS CAPABILITY ANALYSES)
ÖLÇÜM SİSTEMLERİ ANALİZİ
İstatistiksel Kalite Kontrol
BENZETİM 2. Ders Prof.Dr.Berna Dengiz Sistemin Performans Ölçütleri
SÜREÇ YETENEK ANALİZLERİ 2 (PROCESS CAPABILITY ANALYSES)
Sunum transkripti:

SÜREÇ YETENEK ANALİZLERİ 1 (PROCESS CAPABILITY ANALYSES)

Süreç Yetenek Analizi Süreç çıktılarının müşteri beklentileri ile uyumunun bilinmesi amacı ile kullanılır. Bir süreç yetenek çalışması, “kararlı” bir sürecin, özel bir kalite karakteristiği için üretmiş olduğu çıktılarının, spesifikasyon limitlerini karşılama yeteneğini analiz eder. 103

Sürecin doğal tolerans limitleri Üst Doğal Tolerans Limiti ÜDTL =  + 3 Alt Doğal Tolerans Limiti ADTL =  - 3

Sürecin doğal tolerans limitleri Doğal tolerans limitleri, spesifikasyon limitleri ile aynı ise, sürecin ürettiklerinin %0.27’si “uygun olmayan ürün”dür. Bu durum milyonda 2700 hatalı ürün demektir. (2700 defective ppm (parts per million))

Süreç yeteneğinin zayıf olduğu durumlar

Süreç yeteneğinin iyi olduğu durumlar

Süreç yeteneğinin Histogram kullanılarak analizi

Süreç yetenek indeksleri: Cp İndeksi ASL:Alt Spesifikasyon Limiti ÜSL:Üst Spesifikasyon Limiti (Cp’nin tahmini)

Cp İndeksinin Yorumu

Örnek:Bir piston segmanı yapılan bir üretimde çap için ÜSL=74 Örnek:Bir piston segmanı yapılan bir üretimde çap için ÜSL=74.05 mm ve ASL=73.95 mm sınırları verilmektedir. Belirli zaman aralıklarında 5’er örnek alınarak oluşturulan veri kümesi aşağıdadır. 25 defa alınan örnekler 125 adet gözlem oluşturmaktadır.

Cp indeksinin hesaplanması

Cp ve ppm

Cp ve ppm Cp ve karşılık geldiği ppm değerleri aşağıdaki varsayımlar sağlandığında geçerlidir. Kalite karakteristiğinin dağılışı normaldir. Süreç, istatistiksel olarak kontrol altındadır. Süreç ortalaması, spesifikasyonların ortasına düşmektedir.  = (ASL + ÜSL)/2 3. varsayım sağlanmadığında, tablodaki ppm’ler, kusurlu ürünler için minimum değerleri gösterir.

Cp ile Uygun olmayan ürün miktarı ilişkisi Uygun olmayan ürünlerin “minimum oranı” Örneğin, Cp = 1 ise,

Cpk indeksi Cp indeksi, yalnızca sürecin yayılmasını dikkate alır. (potansiyel yetenek) Cpk indeksi, süreç ortalamasının, spesifikasyon limitlerinin merkezine yakınlığını da dikkate alır. (gerçekleşen yetenek)

Her zaman Cp  Cpk

Cpk’nın Tahmini Kontrol kartı verileri için n adet bir defada toplanmış veri için

Örnek: Motor Piston segman iç çap verileri için Cpk

Cpk ve ppm Varsayımlar: Kalite karakteristiğinin dağılışı normaldir. Süreç, istatistiksel olarak kontrol altındadır. İzleyen tablodaki ppm’ler, uygun olmayan ürünler için minimum ve maksimum değerleri gösterir.

Cpk ve Uygun olmayan ürün miktarları

Cpk ve Uygun olmayan ürün miktarları Belli bir Cpk değeri için uygun olmayan ürünlerin oranı p, Örneğin Cpk = 1 ise, p’nin sınırları

Aynı Cpk değerine sahip iki süreç

Tek spesifikasyon limitli durumlarda süreç yetenek indeksleri Yalnızca üst spesifikasyon limiti var ise (örn. Emisyon vb.) Yalnızca alt spesifikasyon limiti var ise (örn. Dayanım, pürüzlülük vb.)

Tek spesifikasyon limitli durumlarda süreç yetenek indeksleri  ve  yerine diğer indekslerde olduğu gibi örnek tahminleri kullanılarak, indeksler tahmin edilebilir. Cpk = min(CpL, CpU)

CpL ve CpU ile ppm ilişkisi

CpL ve CpU ile uygun olmayan ürün miktarı ilişkisi Uygun olmayan ürünleri oranı p, CpL için, CpU için, Örneğin CpL = 1 için,

Örnek: Bir muhafaza kabının patlama dayanımı

Örnek: Bir muhafaza kabının patlama dayanımı Verilerden,

Örnek: Bir muhafaza kabının patlama dayanımı Uygun olmayan ürünlerin oranı, ppm değeri, 22800.

Süreç Yetenek indeksleri için tavsiye edilen değerler