Kontrol kartları prosesin kontrol altında olup olmadığını anlamamıza yarayan istatiksel bir araçtır. Temelde zamana bağlı olarak düzenlenen bir grafik olup; proses ortalama değeri merkezde, proses kontrol limitleri her iki uçta yer alır. Kontrol limitleri dışındaki bir nokta prosesin kontrol dışı olduğunu gösterir. Prosesin kontrol dışı olduğunu gösteren başka kriterlerde vardır.
Proses değişkenliği, Özel nedenler (Special causes) ve Gürültü faktörler/ Genel nedeneler ( common causes) olmak üzere 2 sebepten oluşur.
Genel nedenler prosesin doğasında olan değişkenliklerdir, dış faktörlere bağlı olarak meydana gelmezler. Gürültü faktörlerinden meydana gelen değişkenlikleri ortadan kaldırmak yada azaltmak oldukça güç ve masraflıdır.
Özel nedenlerden kaynaklı değişkenlikler; prosesin veya sistemin doğasında olmayan faktörler kaynaklıdır. Bunlar dış kaynaklıdır ve kolayca fark edilirler.
Kontrol kartlarının kullanımı değişkenliklerin özel nedenler kaynaklı ya da
Gürültü faktörleri kaynaklı olduğunu anlamamıza yardımcı olur. Değişkenliğin tanımlanması; alınacak karşı tedbirlerin doğru olarak belirlemesine yardımcı olacaktır.
Proses kontrol kartı kullanımı ipk- İstatiksel Proses Kontrolü için önem arz etmektedir. Ölçmek istediğimiz veriye bağlı olarak farklı tipte Kontrol Kartları kullanılmaktadır.
Kontrol etmek istediğimiz prosesten elde ettiğimiz veriye bağlı olarak kontrol kartı seçimi yapabilmek için farklı tipteki Kontrol kartlarını tanıyor olmak önemlidir.
Kontrol Kartı Tipleri;
Kontrol kartı kavramına başlamadan önce veri tiplerine bir göz atalım. Aşağıdaki tabloda gösterildiği üzere, Kalitatif (Süreksiz) ve Kantitatif (Nicel/ Sürekli) olmak üzere 2 tip veri vardır.
Kalitatif veri subjectif özeliklidir ve objektif olarak ölçülemez.
Kalitatif veri kendi içinde;
Sınıflama (Nominal), Sıralama(Ordinal) ve Metrik(Binary) olmak üzere 3 e ayrılır.
Kantitaif veri kendi içinde;
Ayrık (Discrete/Attribute) ve Sürekli(Continous) olmak üzere 2 ye ayrılır.
Kontrol kartı tiplerini daha iyi anlamak için “alt grup” kavramını da algılamak gerekir. Değişkenliği irdelemek amacıyla, belirli zaman aralıklarıyla, örnekler (bir adet yada bir grup) seçme süreci rasyonel alt grup belirlemek olarak adlandırılır. Birbirini takip eden alt gruplar arasında, proses değişkenliğini algılamak için yeterli zaman aralığı olmalıdır. Kontrol grafiğini çizerken, her bir alt grubun ortalaması ve standart sapması yanında, toplam örnekleminde ortalaması hesaplanmaktadır. Bu hesaplama alt grupların kendi içinde ve alt gruplara arası değişkenliği hesaplamak için yapılır. Kontrol kartının seçimi alt grup eleman sayısına göre belirlenecektir.
Aşağıdaki grafik uygun kontrol kartının seçimi için algoritmayı göstermektedir.
Sürekli Veri; Toplanan veri sürekli karakterde olduğunda, prosesteki değişkenliği takip etmek için Ortalama(Mean) ve Aralık (Range) ya da Ortalama (Mean) ve Standart sapma (Standart Deviation) parametreleri kullanılır.
I & MR Kartı: Alt grup olarak 1 adet seçildiği durumdur. Bu durumda ortalama hesaplanamaz, toplanan tek veri otalama değere olarak I (individual) grafiğine işlenir. Ardışık veriler arasındaki aralık hesaplanır. Her bir değer ile birlikte hesaplanan Aralık (Range) karttaki MR grafiğine işlenir.
Xort – R Kartı; Örnek sayısı 9 dan az olduğu durumda, örneklem grubu içindeki değişkenliği tespit etmek uygundur. Kart üzerinde Ortalama ve Aralık değerlerinin işlendiği 2 grafik mevcuttur.
Xort – S Kartı; Örnek sayısı 9 ve üzerinde olduğunda örnek grubu içindeki değişkenliği saptamak için standart sapma kullanılır.
Sürekli Veri / Continous Data
Ayrık Veri; Toplanan veri ayrık karakterde olduğu zaman kullanılan 2 metot vardır.
Hatalı ürün sayısı; seçilen örnek büyüklüğüne göre “nP” ve “P” olmak üzere 2 kart tipi kullanılır. “nP” Kartı sabit büyüklükteki gruplar için, “P” Kartı oransal değerler alınarak büyüklükteki örnek grupları için kullanılır.
Üründeki Hata sayısı; Seçilen örnek büyüklüğüne bağlı olarak kullanılan, “u Kartı” ve “c Kartı” olmak üzere 2 tip kart vardır. “c Kartı” sabit büyüklükteki örnek sayısı için kullanılır. “u kartı” değişken büyüklükteki örnek grubu için kullanılır.
Ayrık Veri /(Attribute Data
Comments