Çok Değişkenli Grafik (Multi-Vari Chart) yardımı ile Problem Çözme;

Problem çözmenin ilk adımı problemin tanımını doğru yapmaktır.

Çok Değişkenli Grafik (Multi-Vari Chart), bir proseste değişkenliğe neden olan kaynakları analiz ederek tanımlamak ve  önlem almak için kullanılan bir istatistik tekniktir. Değişkenlikleri ortadan kaldırma sürecinde bir ürün yada proses çıktısındaki değişkenliklerin neden kaynaklandığını belirlemeye yardımcı olur.

Çok Değişkenli Grafik 3 ana değişkenlik kaynağını araştırmayı içerir;

·        Parça içi değişkenlik; Aynı ürün yada parçanın üzerindeki değişkenlikler. Bir kablo boyunca gözlemlenen ölçüm farkları.

·         Parçalar arası değişkenlik; Aynı üretim partisinde üretilen farklı parçalar /ürünler arası değişkenlik. Aynı üretim lotunda üretilen kablolarda gözlemlene ölçü farkları.

·        Zamana bağlı değişkenlik; Farklı zamanlarda üretilen parçalar arası değişkenlik. Farklı vardiyalarda üretilen kabloların kablolar arası ölçü farklılkaları.

Çok Değişkenli Grafik yardımı ile problem çözme süreci;

·        Her problemde olduğu gibi problemin doğru tanımlanması problem çözmenin en önemli adımıdır. Iskarta miktarında atış, ürün kalitesinde dalgalanmalar gibi.

·         Doğru veriyi toplamak. Ürün /Proses kalitesini gösteren nicel verileri (çap, ağırlık, basınç…) seçmek ve sağlıklı bir şekilde ölçmek önemlidir.

·        Kaç ölçüm yapmalıyız? Genle kural her bir değişkenlik kaynağını yakalayacak yeterli sayıda ölçüm almalıyız. Yani,  her bir parçadan birden fazla ölçüm almalı, faklı parçalardan ve farklı zaman aralıklarından veri toplanmalıdır.

·        Grafik çizilmesinde kullanılan Mintab, Sigma XL … benzeri yazlımlar var olmakla beraber bir miktar yaratıcılıkla, parça üzerindeki, parçalar arası ve zamana bağlı değişkenlikleri yorumlayabileceğiz Çok değişkenli grafik MS Excel yardımıyla da çizilebilmektedir.

Bağlantı Parçası İçin Çok Değişkenli Grafik (Multi Vari Chart)

Yukarıdaki grafikte  Bağlantı parçasında  (Braket) yaşana boyutsal problemleri teşhis etmek için hazırlanan  Çok değişkenli grafik görülmektedir.

Veri toplama planı aşağıdaki şekilde hazırlnmmıştır.

·        Problem yaşanan boyutun ölçüsü

·        Sabah, Öğle ve Akşam vardiyaları,

·        Her vardiyada 3 farklı saate (Vardiya başı, ortası ve sonu)

·        Her seferinde ardışık olarak yapılacak ölçüm sayısı; 3-5

Bağlantı Parçası için hazırlanan Çok Değişkenli Grafiğin yorumlanması;

·        Noktalar; yapılan en düşük ve en yüksek ölçümleri göstermektedir.

·        Parça üzerindeki değişim; Her bir dikey çizgi yapılan ardaşık ölçümlerin en düşük ve en yüksek değerleri arsındaki farkı gösterir.

·        Sabah, Öğle ve Akşam vardiyalarında farklı saatlerde alınan ölçümlerin ortalaması gruplar arası farklı göstermektedir.

·         Sabah, Öğle ve akşam vardiyalarında alınan ölçümlerin ortalaması zaman bağlı değişimi göstermektedir.

·        Örneğimizde;

-       Her bir dikey çizgi arasındaki (en düşük ve en yüksek) farkın çok büyük olmadığı görülmektedir. Bu durum prosesin kısa dönemde tutarlı olduğunu göstermektedir.

-       Aynı vardiya içinde alınan vardiya başı ortası ve sonu ölçümleri arasındaki farkın fazla olduğu görülmektedir.   Bu durum vardiya içinde zamanla ölçülerin değiştiğini göstermektedir.

-       Sabah, Öğle vardiyalarında alınan ölçümler vardiya sonuna doğru artmaktadır. Akşam vardiyasında daha tutarlı ölçümler alınmıştır.

-       Her 3 vardiyadaki ölçümlerin ortalaması tutarlı olup, dikkat alınması gereken değişkenliğin vardiya içinde yaşananalar kaynaklı olduğu sonucuna varmaktayız.

-       Çözümler uygulandıktan sonra, yeni veriler toplanır ve yeni bir Multi-Vari Grafik çizilir. Çizlen yeni grafik vardiya içindeki değişkenliklerin kabul edilebilir bir seviyeye indiğini gösteriyorsa yapılan çalışma başarılı olmuştur. Sorun devam ediyorsa kök neden analizine devam ederek farklı problem çözme teknikleri uygulanmalıdır.

Çok Değişkenli grafikler üretimde yaşanan değişkenlikleri analiz etmek toplanan karmaşık verileri görsel bir yapıya çevirerek prosesteki değişkenliğin üretim çalışanları tarafından kolayca teşhis edilmesine yardımcı olur

En temel değişkenlikler olan

1.     Parça içi,

2.     Parçalar arası ve

3.     Zaman bağlı

Değişkenliklerin analizi ve kök nedenlerini belirlemek için veri sağlar. Üretim ve Kalite Kontrol sürecinde bir prosesin neden istikrarsızlaştığını veya beklentilinden saptığını anlamamıza yardımcı olur.

7 Kalite Aracı ve Global 8 D Eğitimi