• Sonuç bulunamadı

statistiksel Kalite Kontrol Teknikleri

statistiksel kalite kontrol prosesi; gözlem, de erlendirme, te his, karar ve yorumu içermektedir. Tablo 1.1’de de görüldü ü gibi toplam kalite yönetimi felsefesinin ana de erlerinin ve kavramlarının olu turulabilmesinde problem çözme ve sürekli iyile tirme için kalite takımları tarafından kullanılan PK yöntemlerine, yöneticiler tarafından kullanılan kalite fonksiyon göçerimine ve kalite kontrol tarafından kullanılan istatistiksel kalite kontrol yöntemlerinden olu an araçlara ihtiyaç vardır.33

Tablo 1.1: Toplam Kalite Elemanları, Toplam Kalite Yönetimi

Felsefi Elemanlar Kalite Kontrol Bölümü Araçları Genel Araçlar • Mü teri e ilimli kalite • statistiksel kalite kontrol

yöntemleri • statistiksel proses kontrolü

• Liderlik a. Örnekleme planları a. Süreç akı emaları

• Sürekli iyilenme b. Süreç yeterlili i kontrolü b. Kontrol çizelgeleri • Çalı anların katılımı c. Taguchi yöntemleri c. Histogramlar

• Çabuk cevap verme d. Pareto analizi

• Tasarım kalitesi e. Neden-sonuç diyagramı

• Gerçekçi yönetim f. Akı kartları

• Firma sorumlulu u ve

aidiyet g. Kontrol emaları

• Kalite fonksiyon göçerimi Toplam kalite konusunda Japonya’daki en önemli isimlerden biri olan K. Ishikawa, bir i letmedeki problemlerin % 95’inin kalite kontrolün yedi tekni i ile çözülebilece ini savunmaktadır. Bu tekniklerin, özellikle uygulama sürecinde ortaya çıkan ya da çıkabilecek olan problemlerin belirlenmesinde ve çözülmesinde, gerekli verilerin olu turulmasında yararlı oldukları söylenebilmektedir. Bu yedi teknik,

31 Stevenson, 1993: 487

32 Anderson vd, (1996). Statistics for Business and Economics, West Publishing Company, p.754. 33 Gümü o lu, 2000: 12

planlama ve üretim faaliyetlerinde de i ik kullanım amaçlarına hizmet edebilecek özelliktedir ve a a ıda maddeler halinde sıralanmı tır:

• Süreç Akı eması • Pareto Analizi

• Çetele Diyagramı (Kontrol Çizelgeleri) • Sebep - Sonuç Diyagramı

• Histogram

• Da ılma (Saçılma) Diyagramı • Kontrol eması

Süreç Akı eması

Süreç akı eması, belli bir süreçteki adımları grafik sembollerle göstermektedir. Süreç akı emalarıyla, büyük bir süreçte çe itli basamaklar tanımlanmakta ve yapılan i in herkes tarafından anla ılması sa lanmaktadır. Bu tür emalar incelenerek, sorunun potansiyel kayna ı olan çevrimler açı a çıkartılabilmektedir.34 Süreç akı eması olu turmakla, belli bir süreçte atılması gereken adımlara daha yakından bakma olana ına kavu ulmaktadır. Aynı zamanda akı emaları, sürece kimin nasıl katılaca ını belirlemede önemli katkı sa lamaktadır. Son olarak akı eması, süreç esnasında hangi alanlarda daha çok iyile tirmeye gerek oldu unun belirlenmesine yardımcı olmaktadır. Tablo 1.2’de, süreç akı emalarında kullanılan semboller görülmektedir.

Tablo 1.2: Standart Süreç Akı eması Sembolleri

34 Ertu rul, 2004: 269

Karar Ba lama

ekil 1.3’de bir i letmede yeni kurulmaya çalı ılan intranet (i letme içinde ileti imin sa lanabilmesi için internetin kullanımıdır) uygulaması için hazırlanan akı

eması görülmektedir.

ekil 1.3: Bir Intranet Uygulaması çin Akı Diyagramı

Pareto Analizi

V. Pareto, 1897’de gelir da ılımının e it olmadı ını gösteren bir formül geli tirerek, gelirin çok büyük bir diliminin, küçük bir azınlık tarafından sahiplenildi ine dikkat çekmi tir. Gelirlerin %80’inin, %20’lik bir gruba ait oldu unu iddia ederek, bu oranı 20/80 olarak açıklamı tır. Juran, bu kurala “Pareto Prensibi” adını vermi tir. Bu prensibe göre, uygunsuzlukların çok büyük bölümü belli birkaç sebebe dayanmakta ve bu sebeplerin tespiti, sorunların giderilmesinde

Bilgi htiyacına Karar Ver Intranet Politikası Olu tur Intranet Kadrosunu Olu tur

Son Kullanıcılar çin Doküman Hazırla

Dı arıdan Sa lansın mı?

Intranet

Sa layıcısını Seç Veri Bankasını Sa la

Intranet Güvenli ini Olu tur Sistemin Performansını zle E H

kilit rol oynamaktadır.35 Pareto analizinin amacı, hatalı parçaların ve hata çe itlerinin tespit edilmesinde kalite kontrol elemanlarına yol göstererek emeklerinin en verimli sahalarda yo unla tırılmasını ve isabetli kararlar verilerek gerekli tedbirlerin alınmasını sa lamaktır. Çok sayıda parçadan olu an karma ık mamullerde tolerans limitlerini dü ürmek için, Pareto grafi inin çizimi bu konuda uygulanabilecek basit fakat etkili bir analizdir. Pareto analizi, maliyet ve hataları tespit etmek için kullanılabilen bir yöntemdir. Bu analizden faydalanılarak hangi parçaların maliyet bakımından önemli oldu u tespit edilmekte ve kontrol çalı maları, daha çok bu parçalar üzerinde yapılmaktadır. 36

Örne in, bir i letmede hata tipine göre hatalı parça verilerinin sınıflandırılması ve benzer makinelerden hangilerinin en çok hatalı parça üretti inin belirlenmesi amacıyla Pareto analizinin yapılması istendi i varsayılıp, Tablo 1.3’de görülen veriler elde edilmi olsun37:

Tablo 1.3: Pareto Diyagramına li kin Veriler

Hata Sebepleri Frekans Birikimli Frekans

Hatalı parçalar 120 120

Yanlı montaj parçaları 30 150

Toleranslar 24 174

Yetersiz operatör e itimi 16 190

Yetersiz takım 10 200

Toplam 200

Bu verilere ili kin Pareto diyagramı ekil 1.4’de gösterilmi tir.

35 “ statistiksel Proses Kontrol II”,

http://www.altisigma.com/modules.php?name=News&file=article&sid=30, Son Eri im Tarihi:20.12.2005

36 S. Özcan (2001). statistiksel Proses Kontrol Tekniklerinden Pareto Analizi ve Çimento Sanayiinde

Bir Uygulama, Cumhuriyet Ünv. ktisadi ve dari Bilimler Dergisi, Cilt: 2, Sayı: 2, s.153.

0 20 40 60 80 100 120 140 Hatalı

parçalar mon.parçYanlı Toleranslar operatör e t.Yetersiz Yetersiztakım

Hata Sebepleri Sıklık

ekil 1.4: lgili Örne e Ait Pareto Diyagramı

Çetele Diyagramı

Çetele diyagramı, belirli bir zaman aralı ında meydana gelen hataların ortaya çıkma nedenlerini ve kaynaklarını bulmak amacıyla sorunları çetele ile göstererek sıklık derecelerinin saptanması için kullanılan bir araçtır.38 Çetele diyagramı, veri toplarken kullanılan bir yöntem olup, veriye ait istatistik özelliklerin anında görülebilmesine olanak sa lamaktadır. Çetele diyagramları, sorunların cinsini ve ortaya çıkma sıklı ını göstermekte ancak nedenini ve kayna ını göstermemektedir.

Tablo 1.4’de, bir e ya ta ıma irketi tarafından hazırlanan ve son zamanlarda mü terilerden gelen ikayetleri gösteren çetele diyagramı görülmektedir.

Tablo 1.4: Bir Ta ıma irketi çin Hazırlanan Çetele Diyagramı

ÇETELE D YAGRAMI Mü teriden Gelen ikayetler

Kırılan camlar ///// ///// /// 13

Yanlı adrese teslim /// 3

Araç üzerindeyken mobilyanın

araca sürtülmesi ///// ///// ///// // 32

Geç teslimat ///// // 7

Kayıp parçalar ///// ///// 10

Sert hareket nedeniyle olu an

sıyrık ve çizikler ///// ///// .... // 28

Kirlenmi dö emeler ///// / 6

TOPLAM 99

Sebep-Sonuç Diyagramı

lk defa 1953 yılında K. Ishikawa tarafından kullanılan bu yöntem, daha sonra Japonya’da büyük ilgi görmü ve Japon Endüstri Standartları (JIS) Kalite Kontrol terminolojisine dahil edilmi tir. Orada geçen tanımıyla Sebep-Sonuç Diyagramı, “kalite karakteristikleriyle etmenler arasındaki ili kiyi gösteren diyagram”dır. “Balık kılçı ı diyagramı” olarak da bilinen bu diyagram, omurgasını ilgili kalite karakteristi inin (sonuç) olu turdu u, sebeplerin ise önemine göre (ana sebep/tali sebep) kılçıkları te kil etti i bir gösterim yöntemidir.39

Tablo 1.5’de bir hava yolu irketi tarafından hazırlanan ve ertelenen uçu sebeplerini gösteren sebep-sonuç diyagramı görülmektedir.

Tablo 1.5: Bir Havayolu irketinin Sebep-Sonuç Diyagramı

Histogram

Histogram, ürünlerin kalite düzeylerinin ara tırılması amacıyla uygulamada yaygın olarak kullanılan "frekans bölünmesi"nin, uygun örnekleme planına göre derlenen verilerin gruplandırılmı biçimidir. Böylece, ölçülebilir özelliklere sahip gözlem sonuçları frekans bölünmesi ile sayısal düzeyde incelenebilmektedir. Sayısal de erlerin fazlalı ının algılama güçlü ü yarattı ı dü ünüldü ünde, frekans bölünmesinin grafi i olarak adlandırılan "histogram" çizilebilmektedir. Böylece, gözlem sonuçları ile bu sonuçların frekansları arasındaki ili ki, görsel açıdan etkin bir biçimde incelenebilmekte ve gözlem sonuçlarının belirli bir bölünme ekline uyup uymadı ı da izlenebilmektedir. 40 Tablo 1.6’da histogram çizimi için kullanılacak veriler, ekil 1.5’de ise bu verilerle olu turulan histogram görülmektedir.

40 “ statistiki Proses Kontrol”, http://www.yazilimvadisi.com/?pg=urun_qpro, Son Eri im:20.12.2005

MAK NA

GÜCÜ

Uçakların Giri e Geç Kalması

Kapıdaki Yolcu lemleri

Kabin Temizleyicilerinin Gecikmesi Hazır Olmayan Kokpit

Mürettebatı Geciken Kabin Mürettebatı ERTELENEN UÇU KALKI LARI D ER METOT MALZEME Hava Mekanik Arızalar Hava Trafik Ertelemeleri

Bagajın Uça a Geç Gelmesi

Yakıtın Gecikmesi

Yiyecek Hizmetinin Gecikmesi

Kalkı lar için Zayıf Anons

A ırlık/Denge Levhasının Gecikmesi

Ertelenmi Check-in Prosedürleri Geç Kalan Yolcuların

Tablo 1.6: Histograma li kin Veriler Gruplar Frekans 5.00 – 7.75 6 7.75 – 10.50 20 10.50 – 13.25 11 13.25 – 16.00 3 0 5 10 15 20 25 5.00-7.75 7.75-10.5 10.5-13.25 13.25-16.00 Grup Frekans

ekil 1.5: lgili Örne in Histogram ile Gösterimi

Da ılma (Saçılma) Diyagramı

Kimi zaman yöneticiler, belli bir faktörün belli bir kalite problemine neden olup olmadı ından emin olamamaktadırlar. Da ılma diyagramı, bu üpheyi do rulamakta ya da geçersiz kılmaktadır.41 Da ılma diyagramı ile belirli bir süreçte birbirleriyle ili kili olarak dü ünülen iki veri, bir diyagram üzerinde incelenmektedir. Diyagramın yatay ekseninde, genellikle neden olarak de erlendirilecek de i ken yer alırken; dikey ekseninde bundan etkilendi i dü ünülen de i ken yer almaktadır. Diyagramdaki de i kenlerden biri artarken di eri de artıyorsa, iki de i ken arasında pozitif bir ili ki, aksi durumlarda da negatif bir ili ki mevcuttur. Bu diyagrama verileri yerle tirirken dikkat edilecek en önemli husus, verilerin alındı ı iki de i ken arasında anlamlı bir ili kinin olmasıdır. Aksi halde, yanlı sonuçlara meydan verilmektedir.42

41 L.J. Krajewski, L.P. Ritzman (1998). Operations Mangement/Strategy and Analysis, USA:

Addison-Wesley Publishing Comp., p.229.

Benzer Belgeler