Loading presentation...

Present Remotely

Send the link below via email or IM

Copy

Present to your audience

Start remote presentation

  • Invited audience members will follow you as you navigate and present
  • People invited to a presentation do not need a Prezi account
  • This link expires 10 minutes after you close the presentation
  • A maximum of 30 users can follow your presentation
  • Learn more about this feature in our knowledge base article

Do you really want to delete this prezi?

Neither you, nor the coeditors you shared it with will be able to recover it again.

DeleteCancel

İSTATİKSEL PROSES KONTROL

No description
by

on 18 January 2015

Comments (0)

Please log in to add your comment.

Report abuse

Transcript of İSTATİKSEL PROSES KONTROL

ISO9001:2000 Standardına göre hazırlanan TS ISO 16949 otomotiv sektörüne özel gereksinimlerin dâhil edilmesiyle oluşturulmuştur. Sürekli geliştirmeyi ve hataların ortaya çıkmamasını sağlayacak temel sistem anlayışına sahiptir. FORD, GM ve CHRYSLER 'in hazırladığı QS 9000, Alman VDA6.1, Fransız EAQF ve İtalyan AVSQ standartlarını içerisinde kapsamaktadır.

1.2. TS ISO 16949 İPK İçin Yapılan Çalışmalar
• PPAP Üretim Parçası Onay Prosesi
• FMEA Hata Türleri Etkileri Analizi
• SPC İstatiksel Proses Kontrol
• MSA Ölçüm Sistemleri Analizi
• APQP İleri Ürün Kalite Planlaması

DEĞİŞKENLİK
Bütün prosesler; Makine, Takım, Yöntem, Malzeme, Operatör, Bakım ve Çevre şartlarından kaynaklanan değişime uğrarlar. Hiçbir zaman iki ürün veya ürünün herhangi bir özelliği aynı olamaz. İşlenen parçaların ölçüleri/ özellikleri arasında küçük de olsa mutlaka birbirine göre fark vardır.
İPK
Bir ürünün en ekonomik ve yararlı bir tarzda üretilmesini sağlamak amacıyla veri toplamak, analiz etmek, yorumlamak ve çözüm yolları önermek üzere istatistik prensip ve tekniklerin üretimin tüm aşamalarında kullanılmasıdır.
İPK üretimin, önceden belirlenmiş kalite spesifikasyonlarına uygunluğunu sağlayan, standartlara bağlılığı hedef alan, uygun olmayan ürün üretimini en aza indirgemekte kullanılan bir araçtır.
DEĞİŞİMİN SEBEPLERİ
Titreşim, Sıcaklık, Nem, Gerilim dalgalanması vb. durumlar genel sebep olarak örnek gösterilebilir.
Takım kırılması, Takım aşınması, Gevşek bağlantılar, Tezgâh boşluklar, Yatak aşınmaları, Malzeme cinsleri, Tecrübesiz operatör vb. durumlarda özel sebeplere olarak örnek gösterilebilir.
İPK'NIN YARARLARI
• Önceden belirlemeye imkân sağlar,
• Üründeki değişkenlikler azalır,
• Ürün kalitesi gelişir,
• Hurda oranı azalır,
• Etkin kapasite kullanımı artar,
• Birim maliyet düşer,


İPK'NIN AMACI
• Değişimin özel sebeplerini ortadan kaldırır.
• Kontrol altındaki bir proses, değişimin özel sebepleri izlendiğinden ve ortadan kaldırıldığından sürekli olarak kendi doğal toleransları içinde ürünler üretir.
• Proses, istatistiksel olarak kontrol altında ve sürekli olarak kendi doğal toleransı içinde ürünler üretiyor ise prosesin yeterliliğinin belirlenmesi için doğal toleranslar, spesifikasyon toleransları ile karşılaştırılmalıdır.

TS ISO 16949 Otomotiv Sektörü Kalite Yönetim Sistemi
İSTATİKSEL PROSES KONTROL
İPK'NIN AMACI,YARARLARI VE SORUNLAR
İSTATİKSEL PROSES KONTROL
Müşteri talebinin gelmesinden başlayıp seri üretime geçilmesiyle sonuçlanan ürün kalite planlama sürecidir.
PPAP
Potansiyel hata türlerini analiz etmek için hataları olasılıklarına ve benzerliklerine göre sınıflandıran bir ürün geliştirme ve operasyon yönetim prosedürüdür.
FMEA
İstatiksel proses kontrolü, bir sürecin değişkenliğini değerlendirmek ve sürecin devamlı istenen nitelikte ürün verme yeteneğini sağlamaktadır.
SPC
Bitmiş olan ürünlere yapılan ölçüm sistemi analizidir.

MSA
Otomotiv sektörüne yönelik üretimin nasıl gerçekleştirileceği, hangi şartların kullanılacağı, üretirken gerekli olan malzeme, makine, insan, para ve metotları belirleyip, Müşterilere en kısa zaman ve düşük fiyatta sunmayı sağlayabilecek bir sistem oluşturmayı amaçlar.
APQP
• Yanlış ya da gerçeklerle bağdaşmayan veriler,
• Yetersiz veri toplama yöntemleri,
• Veri iletiminden doğan hatalar ve hatalı matematiksel işlemler,
• Anormal değerlerin kullanılması,
• Uygun istatistiksel yöntemlerin belirlenmemesi,
• Deneyimsiz kişilerin yaptıkları yanlış uygulamalar,


İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLERİN KULLANIMINA AİT SORUNLAR
İSTATİSTİKSEL PROSES KONTROLDE VERİ TOPLAMA
Nicel Veriler: Sayılabilir, ölçülebilir özellikteki verilerdir. Ör:(boy uzunluğu, ağırlık vb.)
Nitel Veriler: Nitelik belirten verilerdir. Ör:(cinsiyet, tabiiyet vb.)
• Ölçerek: Uzunluk, Sıcaklık, ağırlık, yoğunluk
• Sayarak: Üretilen konserve adedi, bozuk olarak reddedilen parti adedi
• Okuyarak: Skor, notlar, raporlar vb. veri toplanır.

Başlıca Veri Çeşitleri

• Mevcut durumu tespit etmek,
• Prosesi kontrol altında tutmak ve iyileştirmek,
• Ezbere değil verilere dayanarak, izleme ölçme neticesinde karar verebilmek,
• Sürekli iyileşmenin sonuçlarını ortaya koyabilmek,

Veri Toplama Nedenleri


Verileri toplamaktaki amacın açık olarak belirlenmesi incelenmekte olan durumu gerçekçi bir şekilde yansıtmalı, verilere yorum katılmamalıdır.
• Veriler gerçekleri açığa çıkaracak şekilde toplanmalıdır.
• Toplanan verilerin yeterli olup olmadığı araştırılmalıdır.
• Veriler ne amaçla toplandığı belirlenmelidir.
• Nerede, ne zaman ve kim tarafından toplandığı bilinmelidir.
• Veriler toplandığı yere göre sınıflandırılmalıdır.(makinalar, ürünler, hammadde, çalışma grubu, çalışma yeri vs.)
• Kullanılacak ölçü aletleri, ölçü birimleri, parti miktarları ve veri sayısı belirlenmelidir.


Verilerin Toplanmasında Dikkat Edilecek Hususlar
Sayısal Verileri Toplarken Göz Önünde Tutulacak Hususlar :
• Veriler iyi dizayn edilmiş hazır bir form üzerine kaydedilmelidir.
• Ölçüm yöntemleri ve cihazların doğru olması, periyodik bakımlarının gerçekleştirilmiş ve kalibrasyonlarının yapılmış olması verilerin güvenilir olması açısından önemlidir.
• Veri toplamanın bir cezalandırma aracı olmayacağı veri toplayanlara anlatılmalı ve verilerin güvenilirliğinden emin olunmalıdır.


Betimleyici İstatistikler
• Aritmetik Ortalama n sayıdaki verilerin toplamının n’e bölümüdür.
• Ortanca n sayıdaki veri küçükten büyüğe sıralandığında ortadaki değerdir.
• Tepe Değeri (Mode) n sayıdaki veriler içerisinde en çok tekrar eden değerdir.
• Ortalama, ortanca ve tepe değerinin yorumlanması ile veri kümesinin dağlımı konusunda fikir sahibi olabiliriz.
• Eğer üç değer birbirine eşitse normal dağılım formundadır.
• Ortalama >ortanca>t. değeri ise + yöne çarpık.
• Ortalama <ortanca<t. değeri ise negatif yöne çarpık yorumu yapılır.

Değişim Ölçüleri
• R range: Veri kümesindeki en büyük ile en küçük değer arasındaki fark.
• Standart Sapma: ortalamadan ayrılışların kareler ortalaması.
• s=\/ topi (xi-xort.)/n-1
• Standart sapma varyans’ın kareköküdür.


7 TEMEL TEKNİK
Çetele Tablosu
Histogram
Pareto Analizi
Sebep-Sonuç Diyagramı (isikawa)
Gruplandırma
Dağılma diyagramı (basit regrasyon)
Kontrol Şemaları

Çetele Tablosu
Örneklem seçilmesinde iki temel yaklaşım söz konusudur. Birinci yaklaşıma göre, bir zaman periyodunda yapılan üretimi temsilen oluşturulan örnekte yer alacak birimler mümkün olduğunca yakın seçilmelidir. İkinci yaklaşımda ise herhangi bir zaman periyodu boyunca gerçekleştirilen üretimi temsil etmek üzere seçilecek ürünler, o zaman ara-lığı içindeki üretimi en iyi temsil edecek şekilde alınmalıdır
Histogram
Histogramlar genellikle bir olayın oluş sıklığını göstermek ve belirlenen zaman aralığında tanımlanan problemin daha sık meydana gelip gelmeyeceğini hesaplamak ve ortaya çıkan dağılım şeklini bilinen bir dağılım ile karşılaştırmak amacıyla kullanılmaktadır.
Pareto Analizi
Pareto grafi, hatalı parçaların ve hata çeşitlerinin tespit edilmesinde kalite kontrol elemanlarına yol göstererek emeklerinin en verimli sahalarda yoğunlaştırılmasını ve isabetli kararlar verilerek gerekli tedbirlerin alınmasını sağlamaktır.
Sebep Sonuç Diyagramı
Prosesteki her adım için veya her problem için genel sebeplerden yola çıkılarak en ufak detaya inilir ve sebebin ortaya çıkarılması için temel bilginin ortaya konmasına olanak verilir. Diyagram, hangi sebeplerin hangi sonucu meydana getirdiğini açıklamada etkili bir araçtır
Gruplandırmanın Kullanım Amaçları:
• Problemlerin çözümü için yardımcı bir yöntemdir, Çözüm sürecine yardım eder, sorunları çözemez; çözüme doğru yaklaşmada çok etkili bir yöntemdir.
• Var olan bir sorunun tümüne bakıldığında parçalardan herhangi biri gözden kaçabilir.
• Gruplandırma problemlerin kaynaklarının belirlenmesinde etkili bir metottur.
• Gruplandırma veri toplama, örnekleme, pareto, histogram, neden-sonuç, dağılma diyagramı, kontrol kartları gibi istatistik metotlarla kullanılabilir ve sonuca ulaşmada yardımcıdır.
• Veriler değişik şekillerde gruplandırılabilir,
• Makinalar, Vardiya, Günler, Çalışanlar, Hata türlerine vb.

Gruplandırma
Dağılma Diyagramı
Üretilen ürün kalitesini etkileyen herhangi iki özellik arasında ilişki olup olmadığını belirlemek üzere kullanılan bir yöntemdir. Dağılma diyagramları genellikle iki cins veri arasındaki ilişkiyi ifade ederler.
Dağılma Diyagramı Hazırlanırken Aşağıdaki İşlemler Yapılır:
Çetele hazırlanır,
Toplanan veriler çeteleye işlenir,
Grafik çizilir dikey eksen sonucu, yatay eksen nedeni gösterir.
Çetele üzerindeki veriler grafik üzerinde bir nokta ile belirlenir.
İşaretlenmiş noktaları ortalayan bir doğru geçilir.

Kontrol Şemaları
Kontrol Çizelgelerinin Amaçları
• Değişkenliğin genel nedenlerinin (şans faktörleri) bir sonucu olan prosesin doğal limitlerini belirlemek
• Proses kontrol altında tutarak, performansını iyileştirmek
• Değişkenliğin özel nedenlerinin proseste ortaya çıktığı anda bulmak

Kontrol tablosu, örnek gözlemlerden veri toplayarak model çıkarma veya problem çözme gibi işlemlerin akıllı bir başlama noktasıdır. Kontrol tablosu, üretim sırasında hangi olayların ne sıklıkta meydana geldiğini gösteren, kullanım ve anlaşılması basit bir formdur.




Kontrol Tablosu
Kontrol Grafikleri
Üretimden belirli ve eşit zaman aralıklarında alınan örneklerden elde edilen ölçüm değerlerinin zaman içerisindeki değişimlerin gösterildiği grafiklere
Basit bir kontrol kartı, dikey bir eksen üzerinde merkezi (orta) çizginin ve alt-üst eylem sınırlarının bulunduğu üç yatay çizgiden oluşur.
Kontrol kartının ortasındaki orta çizgi dağılım ortalamasını ya da olması istenilen standart değeri gösterir.
% 95 olasılık sınırları olan ±2δ uzaklığa çizilen iki yatay doğru uyarı sınırlarıdır. Alt ve üst kontrol limitleri olarak da bilinen % 99,73 güvenilirlikle orta çizginin ±3δ uzaklığına çizilen iki yatay doğru ise eylem sınırlarını oluşturur.
Kontrol Grafikleri
X-R kontrol grafikleri; kalite karakteristiklerinin ölçülebilen, sayısal olarak ifade edilebilen, değişkenlerde kullanılan kontrol grafikleridir. X kontrol grafiği ortalamadan, R kontrol grafiği ise homojenlikten meydana gelen sapmaları gösterir. X kontrol grafiğinin kontrol sınırları, R kontrol grafiğinin merkez çizgisi kullanılarak oluşturulmaktadır.
X-R Kontrol Grafiği
X-S Kontrol Grafiği
X-S kontrol grafikleri, proses ortalamasının ve proses değişkenliğinin kontrol altında olup olmadığını belirlemede kullanılmaktadır. X kontrol grafiği ortalamadan, S kontrol grafiği ise işletme-deki niceliksel verilerin, işletme ölçüm ortalamasına göre sapmalarını gösterir. X-S kontrol grafikleri, daha önce de ifade ettiğimiz gibi örneklem hacminin 10’dan fazla olması durumunda kullanılmaktadır.
. Makine Yeterlilik Analizi
Makine Yeterlilik Analizi, kısa bir süre içinde, aynı proses şartlarında kullanılan makinelerin kabiliyeti ve varsa değişimleri ortaya çıkarmak amacıyla kullanılmaktadır.
Uygulama Adımları:
Kesintisiz bir ortamda, aynı kişi tarafından, aynı metot, cihaz ve şartlarda en az 50 numune alınır.
Ölçüm cihazının toleransının 1/10 hassasiyetinde olmasına dikkat edilir.
Ölçüm sonuçları forma kaydedilir.
Standart sapma (s ) hesaplanır.
Yeterlilik indisleri hesaplanır.

Proses yeterlilik analizinin amacı; proses ortalaması ve standart sapmasını, spesifikasyonlar ile ilişkilendirerek prosesin tüketici isteklerine uygun ürün oluşturma yeteneğini değerlendirmektir.Süreç yeterliliği, istatistiksel bir ölçüt olup müşteri beklentilerine (şartname limitleri spesifikasyonlar) göre bir sürecin ne kadar değişkenlik gösterdiğini özetler. Bu aşamada dikkate alınan parametreler Cp ve Cpk indisleridir. Cp indisi, şartname limitleri ile proses kontrol limitleri arasındaki ilişkiyi gösterir. Cpk indisi ise, proses ortalamasının hedef değere göre konumunu ve spesifikasyon limitleri arasındaki konumunu gösterir.
Uygulama Adımları:
• Üretim toleransları belirlenir,
• Alt grup numune büyüklüğünü belirlenir,
• Numune alma frekansı belirlenir,
• Her bir alt grup için ve R hesaplanır,
• Standart sapma (s ) hesaplanır,
• Yeterlilik indisleri hesaplanır

Proses Yeterlilik Analizi
Filkar A.Ş. de Verilerin Çekilmesi
Dinlediğiniz İçin Teşekkürler...
Full transcript