SPC Nedir ve nasıl kullanılır?

AQL NUMUNE ALMA VE DEĞERLENDİRME

İstatistiksel Proses kontrol veya kısaltma olarak İPK üretim esnasında üretilen mamul veya yarı mamullerin hatalı olmadan hatayı önlemeye dayanmaktadır. Bunu sağlamak için ciddi anlamda birikmiş done / veri ve tecrübe gerektirmekedir. Bu verilere dayanarak tercih edilen istatistiksel yöntemler ile analiz edilerek sonraki yol haritası belirlenir. Bu sayede Proses ölçümlerinde gerektirmeyen ölçümleri ölçerek gereksiz zaman kayıbını ve bu ölçümler için gereksiz personel ihtiyaçlarının önüne geçmiş olur ve gerçek sıkıntılı ve sürekli ölçmeniz gereken ölçülere konsantre olablirsiniz. Proses kontrol'de bu aşama size hem zaman, hem personel ve hem para tasarufu sağlar.

Bir ürünün kalitesi o ürünün tasarımından, imalatına ve piyasaya sürülerek kullanılmasına kadar olan bütün aşamalarında belirlenir. İstatistik proses kontrol prensipleri söz konusu bütün aşamalarda kullanılabilmekle birlikte esas olarak üretim aşaması için önemlidir. Bu aşamada sağlanan sürekli bilgi akışı ile, gerek otomatik üretim tesislerinde ve gerekse el imalatına kadar her türlü imalat teknolojisi için uygun bir tekniktir. Büyük ölçekli sanayi tesislerinde olduğu kadar, çok küçük ölçekli hatta tek bir tezgâhın çalıştığı atölyelerde bile başarı ile uygulanabilir. İPK, ürünlerin şartnameler ve toleransları ile uğraşan geleneksel kalite kontrolünden farklıdır. En önemli özelliği, ürün karakteristiklerinin şartnameler veya toleranslar ile karşılaştırılmasından çok, alınan ölçülerin üretim sürecinin doğal değişkenlik sınırları ile karşılaştırması üzerine yoğunlaşmasıdır. Bu bakımdan İPK yaklaşımı hem ürün karakteristiklerinin (boyut, yüzey pürüzlülüğü, sertlik vs), hem de proses karakteristiklerinin (sıcaklık, basınç, devir sayısı vs) ölçülmesi ve izlenmesini gerektirebilir. Ölçümler prosesin meyli hakkında bilgi verir (örneğin kararlı ve kararsız olduğu hakkında). Bu bilgiler bazı sorunlar için erken uyarı sağlayarak, önlem alınmasını bildirir. Böylece prosesin geliştirilmesi, hataların azaltılması ve müşteri beklentilerine (veya tasarım şartlarına) uyan üretim yapılması mümkün olur. Oysa geleneksel kalite kontrole göre, ürün karakteristiklerinin şartnameler veya toleranslar ile karşılaştırarak yapılan muayenesinde, hata ve ıskartaların meydana gelmesi önlenemez. Bu durum yüzde yüz muayenede dahi geçerlidir. Ancak prosesin kontrol altında tutulması ile üretim sürecini zaman içinde geliştirmek ve olası hatalı ürün miktarını önceden tespit ederek yüzde olarak tahmin etmek mümkündür.

Danışmanların veya Eğitmenlerin ( Ne hikmetse “Bilgi paylaştıkça çoğalır” derler ama Bilgiyi paylaşmak yerine hep parayla satmaya çalışırlar ) söylediklerine aksine illaki Cpk veya Cmk Formları kullanmak geretirmez. Hatta bazı ölçümlerde veya değerlendirmelerde de hiç bir işe yaramaz. Örnek olarak vermek gerekirse:

Ölçülmesi gereken yerde max. 0,5 mm pah istenmiştir. Bu durum da Cpk veya Cmk değerleri hiç bir zaman doğru çıkmayacaktır (Bu konuyu daha sonra detaylı şekilde ele alacağız) . Aslında burda keskin köşe istenmediği için ve Teknik resim çizim yöntemleri gereği sınırlama yapmak zorunda oldukları için bir değer vermişlerdir. Dolayısıyla burdaki yöntemi 2 şekil istatistiksel kontrol yapabilirsiniz.

Örnek: 1 – Histrogram yöntemini kulanarak ölçüm aralıklarını kayıt edersiniz ve yoğunluğun birikme aralığına bakarak bir karar alırsınız.

Histogram

Bu analizde de eğer Müşteri sürekli takip isememiş ise bir daha belirili dönemlerde örneklem ölçüm yapma şartıyla ölçülmesini iptal edebirisiniz.

2 – Göz kontrollü yaparak pah var / pah yok çetelesi tutup uygun ve uygun olmayan % oranlarını çıkararak karara bağlayabilirsiniz.

Oranti Analizi

çıkan sonucun değerlendirmesini AQL Numune alma ve değerlendirme tablosu‘na göre gerçekleştirilir.

Yukarıda iki örnekte’de görüldüğü gibi istatistiksel olarak proses ölçümler gerçekletirmiş olduk. Sonuç olarak önemli olan işlemlerde ciddi bir veri birikimidir. Unutmamız gereken bir konu ise veri değerlendirmelerini hemen değil uzun vade de biriken veriler ile de yapabilmemiz olmasıdır. Türkiye olarak üretimde esnek kabiliyete sahip olduğumuzdan genel olarak düşük Miktarlarda üretim yapmamız söz konusu. Dolayısıyla uzun vadede analizler de yapılmasında yarar vardır. Analiz yöntemleri olarak çeşitli yöntemleri kullanmakta kesinlikle özgürsünüz ve hangisi sizin için iyi olacağını siz karar vermelisiniz. Tabi ki bunu Ecxel ortamında tutabileceğiniz gibi, özel yazılım satın alabilir veya yaptırabilirsiniz. Günümüzde hemen hemen bütün Ölçüm aletlerin İstatistiksel proses kontrol için alt yapısı bulunmakta ve bu da tabi işleri daha kolay hale getirmektedir.

www.000webhost.com

ipk

ipk etkileri

istatistiksel proses kontrol

IPK
ipk formülleri

SPC veya İstatistiksel Süreç Kontrolü, bir sürecin hareketini değerlendirmek için istatistiksel bir yöntemdir. Üretim sırasında, hem makinelerin performansını belirlemek hem de devam eden ölçüm kontrolü için bir SPC ölçümü kullanılabilir. Bir SPC ölçümü yardımıyla makinelerin performansını belirlemek için, makineden çok sayıda iş parçasının gönderilmesi gerekir ve bunların hepsinin ölçülmesi gerekir. Bu ölçümler, makinenin çalışabileceği toleransları tanımlamak için kullanılabilir. Üretim planlamasında, çeşitli iş parçalarının müşterinin istediği toleranslar dahilinde üretim yapmak için gerekli performansa sahip bir makinede üretildiğini göz önünde bulundurabilirsiniz. Ölçümler üretilen iş parçalarının tolerans sınırları doğrultusunda hareket ettiğini gösteriyorsa, bazen üretim sırasında değişiklik yapmak için sürekli kontroller yapılabilir. Bu, örneğin bir takım değişimi ve makinede ayarlamalar olabilir. Devam eden kontroller, gerektiğinde müşteriler için ölçüm raporları oluşturmak için de kullanılabilir. SPC ölçümü ile çalışırken, ölçüm belirsizlikleri dikkate alınmalıdır. Ölçüm belirsizlikleri, diğer şeylerin yanı sıra, ölçümleri yapan kişinin becerilerinden ve malzemenin depolandığı odadaki sıcaklık gibi koşullardan etkilenir. SPC ölçümleri çeşitli cihazlarla gerçekleştirilebilir, örn. kumpaslar, mikrometreler veya CMM makineleri. Hangi cihazın seçileceği, örneğin iş parçasının kaç boyutu olduğuna ve hassasiyet gereksinimlerinin ne kadar yüksek olduğuna bağlıdır. SPC'nin temelleri - istatistiksel süreç kontrolü = istatistiksel süreç kontrolü veya istatistiksel süreç kontrolü için bir kısaltma - ABD'de Walter A. Shewhart tarafından geliştirilmiştir. SPC, proses stabilitesinin önleyici korunması için ürün veya proses parametrelerinin üretime eşlik eden bir testi veya ölçümü anlamına gelir. Shewhart kendine, tek ve aynı sürecin hem iyi hem de kötü - yani spesifikasyonlara uygun olmayan - ürünlerle sonuçlanmasından hangi sebeplerin sorumlu olduğunu sordu. Bileşenlerde ve süreçlerde dağılmayı - yani bileşenden bileşene değişen hedef değerden sapmayı - etkinin ana nedenleri olarak tanımladı. SPC'nin Hedefi SPC'nin amacı, artan süreç kararlılığı yoluyla ürün kalitesini iyileştirmekti ve hala da öyle. Bu amaçla SPC testleri veya ölçümleri yardımıyla süreç sürekli olarak izlenir ve sonuçlar SPC kontrol kartları veya kalite kontrol kartları ile belgelenir. İstatistiksel olarak önemli sapmalar varsa, süreçte düzeltici eylem yapılır. Sürece istatistiksel olasılıklar temelinde müdahale etme kararı, süreç gözlemcisi için başlangıçta bir sürpriz olarak gelir, çünkü bir kişi olarak genellikle istatistiklerden farklı karar verirdi. Bununla birlikte, SPC'nin istatistiksel temelli yaklaşımı, daha istikrarlı süreçlere yol açar ve insanların tek başına karar vermesinden daha güvenilir bir şekilde reddetmeleri önler. Reddedilenler veya kararsız süreçlerle mi mücadele ediyorsunuz? SPC eğitimimiz için tıklayınız... Devamı ... SPC'un tanımı Bu nedenle, SPC'nin bir tanımı olarak aşağıdaki formüle edilebilir: SPC, süreç izleme için ürün ve/veya süreç parametrelerinin tekrarlanan bir ölçümü veya testidir. İstatistiksel ve/veya ampirik olarak önceden seçilmiş uyarı ve müdahale limitlerinin aşılması durumunda, proses müdahalesi ile ürün kalitesinin iyileştirilmesini sağlamak amacıyla istatistiksel olasılıklar bazında proses müdahalesi hakkında karar verilir. Saçılma Nedenleri Esas olan, değer yaratma sürecinde yer alan tüm unsurların bireysel farklılıklarıyla birlikte genel varyansa katkıda bulunduğu bilgisidir. Bir nihai ürünün genel kalitesi, bu nedenle, bireysel bileşenlerinin birleşik dağılımının bir sonucudur. İstatistiksel olarak bu yayılmaya sigma veya standart sapma denir. Tek tek bileşenlerin hedef değerden standart sapması ne kadar büyük olursa, toplam ürün o kadar fazla yayılır. Ne yazık ki, saçılma doğrusal olarak değil, kare bir işlevle toplanır. Bu, hedeften önemli ölçüde sapan tek bir unsurun bu nedenle genel yayılmaya hakim olabileceği anlamına gelir. Shainin Problem Çözme Yönteminin burada başlamasının nedenlerinden biri de budur. Etkileyen unsurlara örnekler malzemeler Tek bileşenler Montajlar Aletler makine Çalışan Ölçüm ekipmanı ve sistemleri Örnekleme, kapsam ve seçim Çevresel etkiler Dağılımın kök neden analizinde hata Her şey dağılıyor! Ama eğer öyleyse, gözlemlenen bir süreç varyansı rastgele midir? Yoksa ortadan kaldırılması gereken rahatsızlığın nedensel olarak haklı bir nedeninden mi kaynaklanıyor? Kök neden analizi ve dağılımı azaltma girişimi sırasında Shewhart, şirket uygulamasındaki karar verme sürecinde üç temel hata buldu: Genel bir nedenden, yani şans ve gürültüden kaynaklanmış olsa bile, belirli bir nedene bir sapma atanır. Çok özel, özel bir nedenin sonucu olmasına ve bu nedenle tesadüfi bir nitelikte olmamasına rağmen, genel bir nedene bir sapma atanır. Etkileyen faktörlerin tümü bilinmez veya izlenmez. Bu nedenle Shewart'ın amacı, genel ve özel nedenleri tanımlayabilmek ve ayırt edebilmekti. Şimdiye kadar bu, çalışanın deneyimine ve öznel duygusuna bırakıldı. Bu, SPC'nin önceki yöntemlere göre en büyük ilerlemesidir. SPC ile, bir sapmanın rastgele mi yoksa önemli mi olduğuna istatistiksel olasılıklar temelinde karar verilir. Tabii ki, süreçteki varyansı etkileyen tüm nedenleri ve faktörleri belirlemek ve ideal olarak bunları sabit tutmak önemlidir. Aynı şekilde, örnek seçimi ve örnekleme türü de eleştirel bir incelemeyi hak ediyor. Örneğin, Ishikawa diyagramı veya süreç analizinin sonuçları, nedenleri analiz etmek ve olası nedenleri ve etkileyen değişkenleri belirlemek için kullanılabilir. Kalite kontrol kartları (QRK) ve SPC Süreç izleme için, sahada istenen hedef penceredeki süreçleri izlemek için basit bir araç olarak istatistiksel ilkelere dayanan QRK kalite kontrol kartları geliştirildi. istatistiksel proses kontrol, istatistiksel proses kontrol eğitimi, istatistiki proses kontrol, proses kontrol, i̇statistiksel kalite kontrol, statistical process control, ipk, i̇stati̇sti̇ksel proses kontrol, istatistiki proses kontrolü, istatistiksel kontrol, process control, dış kaynaklı proses kontrolü, kalite kontrol, proses, process, kontrol planı, kontrol, örnek kontrol planı, ürün kontrol, minitab kontrol grafikleri, ipk eğitimi, kontrol planı uygulama

ipk ipk ipk ipk ipk ipk ipk ipk ipk ipk ipk ipk ipk ipk ipk ipk ipk ipk ipk ipk ipk ipk ipk ipk ipk ipk ipk ipk ipk ipk ipk ipk ipk ipk ipk ipk ipk ipk ipk ipk ipk ipk ipk ipk ipk ipk ipk ipk ipk ipk ipk ipk ipk ipk ipk ipk