BASİT PROBLEM ÇÖZME TEKNİKLERİendustri.eskisehir.edu.tr/nerginel/TKY302/icerik/3_Basit Problem... · Beyin fırtınasının adımları: Beyin Fırtınası yapılacak konu belirlenir,

BASİT PROBLEM ÇÖZME

TEKNİKLERİ

Prof. Dr. Nihal ERGİNEL

Problemin ve nedenlerinin araştırılması, problemin doğru tanımlanması en önemli adımdır. Eğer problem doğru tanımlanmaz ise, doğru çözümlere ulaşılamaz.

Problem;

Spesifikasyonlar içinde üretim /servis yapılamamasıdır,

Verim düşüklüğüdür, işgücü, zaman, maliyetin verimsizliği,

Belirlenmiş hedeflere ulaşamamadır.

Problemlerin temel nedenleri değişkenliktir.

Değişkenlik;

Şansa bağlı değişkenlik (genel),

Belirlenebilir nedenlere bağlı değişkenlik,

şeklinde ikiye ayrılır.

Şansa bağlı değişkenlik:

Her üretim/ servis sektöründe bulunan,

küçük etkiye sahip faktörlerden

kaynaklanan ve genelde çevre şartlarının

etkisinden oluşan değişkenliktir.

Ortadan kaldırılması maliyetlidir.

Ortam sıcaklığı, nem, toz, elektrik

dalgalanmaları vb.

Belirlenebilir nedenlere bağlı

değişkenlik:

Süreçte değişkenliği oluşturan bir neden söz konusudur.

Bu neden dolayısıyla süreç kontrol dışına çıkmıştır ve bu neden belirlenebilir.

Bu neden ortadan kalkmadıkça değişkenlik giderilemez.

Kesici ucun körelmesi, makine ayalarının değişmesi, malzeme değişikliği, kalıp değişikliği vb.

Beyin Fırtınası

Problemin ve nedenlerinin belirlenmesinde

kullanılır.

Belirli bir konu üzerinde katılımcılığı

arttırarak yaratıcı fikirlerin ortaya çıkmasını

sağlayan bir tekniktir.

Beyin fırtınasının adımları:

Beyin Fırtınası yapılacak konu belirlenir,

Lider her oturum öncesi kuralları açıklar,

Herkese konu hakkında sırası ile söz verilir,

Sırası gelen kişi sadece tek bir fikir söyler,

Aklına bir fikir gelmeyen sırasını pas geçer,

Tereddüt etmeden her fikir söylenebilmelidir,

Hiçbir fikir için yorum yapılmaz ve eleştirilmez,

Mümkün olduğunca çok fikir üretilir,

Birbirlerinin fikirlerinden yararlanarak yeni fikirler ortaya konulabilir,

Tüm fikirler bir yere yazılmalıdır,

Bittikten sonra fikirler üzerinde tartışılarak, oylama ile önemli fikirler seçilir.

Problem Çözme Teknikleri

1) Sebep-Sonuç Diyagramı

2) Kayıt Formları

3) Histogram

4) Pareto Analizi

5) Serpme Diyagramı

6) Kutu Gösterimi

7) Kontrol Grafikleri

Sebep-Sonuç Diyagramı:

Belirli bir problem veya hatanın olabilecek

sebeplerinin araştırılması için kullanılan ve

adına Balık Kılçığı veya Ishikawa Diyagramı

da denilen gösterim şeklidir.

Muhtemel sebepler ekip ile beraber beyin

fırtınası ile belirlenebilir.

Problem veya hatanın muhtemel tüm

sebeplerinin bir arada ve eksiksiz

görünmesine yardımcı olur.

Sebep-Sonuç Diyagramının genel

gösterimi:

Sonuç

Sebep

Sebebin

dallandırılması

Temelde üç tip Sebep-Sonuç diyagramı

mevcuttur: (Kolarik)

1) Sebeplerin Sayılması,

2) Süreç Analizi,

3) Yayılma Analizi.

Sebep-Sonuç Diyagramı tipleri:

Sebeplerin Sayılması:

Temel faktörler bazında sebeplerin genel

olarak ele alınmasıdır.

>Minitab>Stat>Quality Tools>Cause-and-Effect

Reknk Uyumsuzluðu

toz

nem

sicaklik

taþýmadaki hasar

tekrar edilebilik

tekrar üretilebilirl

kalibrasyon

talimatlar

reçete

resim

süreç spesifikasyonl

tanecik büyüklügü

renk

sertlik

yogunluk

devreye alma problem

voltaj

sicaklik

basin

moral

hüner

tepki verme süresi

yorgunluk

egitim

bilgi(ürün ve süreç)

görme yetenegi

Men

Machines

Materials

Methods

Measurements

Env ironment

Cause-and-Effect Diagram

Süreç Analizi:

Kurutucu

viskosite sıcaklığı Basınç

gramaj ölçüm hatası makine

fırın ayarsızlığı

sıcaklığı yağ eksik

... Sır Engop Kurutma Presleme Renk

atılması atılması işlemi işlemi Uyumsuzluğu

bandın hızı

yoğunluk karo sıcaklığı

engopun rengi Kurutma

süresi

Yayılma Analizi:

Renk Uyumsuzlugu

Pasta Rengi Engop

Karo Bünye

Rengi(Masse)

Elek

Numarasi

Sir Degisiminden

Kaynaklanan Sir Renk

Degisimi

Renk

Yogunluk

Gramaj

Viskozite

Elek Bakiye

Engopun

Rengi

Yogunluk

Gramaj

Viskozite

Hammadde

Degisimi(L,a.b

Degerleri)Pozlama

Süresi

Elek

Tansiyonu

Emisyon

Kalinligi

Renk

Yogunluk

Gramaj

Viskozite

Desen Baski

Makinasi

Firin Sicakligi

ve Süresi

Kurutucu

Sicakligi ve

Süresi

Firin Sicakligi

Süre

Karo Sicakligi

Firin Sicakligi

Firin Süresi

Karo Sicakligi

Ragle Lastigi

Degisimi

Elek

Degisiminde

Makina Ayari

Kayıt Formları:

Problem veya problemin muhtemel

nedenleri için veri toplama aşamasında,

verilerin kayıtlarının kaydedildiği

formlardır.

Kayıt formları sadece çıktıyı değil, çıktının

alındığı sırada diğer parametrelerin

durumlarını da gösterecek şekilde

hazırlanmalıdır. (zaman, vardiya, operatör,

makine, parti vb.)

Kayıt Formları (devam):

Kayıt formlarının amacı iyi saptanmalıdır.

Toplanan verilerden hangi araçları kullanarak ne

tür sonuçlar çıkacağının önceden planlanması ve

değerlendirme sonuçlarına göre önlem alınıyor

olması gereklidir.

Gereksiz veya değerlendirilmeyen veriler kayıt

formundan çıkarılmalıdır. Sonuçlara göre yeni

parametreler de eklenebilmelidir.

Veriyi toplayan kişi, değerlendirmesini de

yapabilmelidir. Eğer yapamıyor ise veri toplamaya

gerekli özeni göstermeyecektir.

Kayıt formu örneği:

Ürün Adı: Pembe Yer Karosu Tarih: 21.05.2001

Ürün Kodu: 1285 Parti No: 258

Üretim Noktası: Son kontrol Sipariş No: 147

Hata Türü 8:00-9:00 9:00-10:00 10:00-11:00 11:00-12:00 13:00-14:00 14:-15:00 Toplam

Yüzey pürüzlülüğü X X X X \ X X X 15

Çatlak X X X X X \ X X X 17

Kırık X X \ X X \ \ X X \ 16

Siyah Nokta X \ \ \ X 7

Renk Ton Farkı ...

Delikcik ...

Çapak ...

...

...

Kontrol Eden:

İmza:

HATA KAYIT FORMU

Kusurların yerlerinin tespit edilmesi:

.

. .

. . .Kontrol Eden:

İmza:

Ü rü n A d ı : P e m b e Y e r K a r o s u T a r ih : 2 1 .0 5 .2 0 0 1

Ü rü n K o d u : 1 2 8 5 P a rt i N o : 2 5 8

Ü re tim N o k ta s ı : S o n k o n t ro l S ip a r iş N o : 1 4 7

S İY A H N O K T A H A T A S I K A Y IT F O R M U

Histogram

Histogram, toplanan verilerin dağılımının

en basit gösterim şeklidir.

En büyük ile en küçük değerlerin arasının

eşit olarak bölünmesi ve her bir bölüme

düşen veri sayının belirlenmesi ile çizilir.

>Minitab>Graph>Histogram

Süreç hakkında bilgi sahibi olmamızı sağlar,

Kullanımı basittir,

Verilere dayalı olduğu için süreç hakkında

sezgisel değil, doğru bilgilere erişilir,

Grafiksel gösterimler etkilidir.

2m kuralı:

n: örnek büyüklüğüm: sınıf sayısıh: sınıf aralığı

2’nin kuvvetleri alınır ve 2m > n oluncaya kadar devam edilir. Bu koşulu sağlayan m değeri istenilen sınıf sayısını verir.

21=222=423=824=1625=3226=64 > n=50 birim

Sınıf aralığı: h=Xenb - Xenk ile belilenir. m

Sturges kuralı:

n: örnek büyüklüğüm: sınıf sayısıh: sınıf aralığı

m= 1 + 3,322 log n olarak belirlenir.Örneğin;m= 1+3,322 log(50)= 6,64Yaklaşık 7 sınıf sayısı

Sınıf aralığı aynı şekilde belirlenir.

Bir uzunluk ölçüsünün histogramı:

Pareto Analizi:

Verilerin frekanslarının büyükten küçüğe

doğru sıralanmasıdır.

Genellikle kalite problemlerinde, öncelikli

kusur tiplerinin veya öncelikli nedenlerin

belirlenmesinde kullanılır.

Kalitesizliğin % 80’i, nedenlerin %20’si ile

açıklanabilir. Hangi nedenler üzerine

yoğunlaşılması gerektiğini gösterir.

>minitab>stat>quality tools>pareto chart

Pareto Diyagramı:

Yag lekesi

S ir öncesi k

i rik

CapakCatla

k

Elek bask i hatas i

Si rda s iy ah nok ta

Renk ton fa

rk i

3 3 4 5 61117

6.1 6.1 8.210.212.222.434.7

100.0 93.9 87.8 79.6 69.4 57.1 34.7

50

40

30

20

10

0

100

80

60

40

20

0

Defect

Count

Percent

Cum %

Perc

ent

Count

Yer karosu hatalari Pareto Diyagrami

Serpme Diyagramı:

Probleme etki eden değişkenlerin birbirleri

arasındaki veya çıktı ile aralarındaki

ilişkileri gösteren grafiklerdir.

İlişkinin var olup olmadığını ve yönünün

tespit edilmesinde kullanılır.

Sayısal bir değer ile ifade edilmez.

>minitab>graph>plot

Korelasyon:

Eğer bir ilişki var ve sayısal olarak ifade

edilmek isteniyor ise, korelasyon katsayısı

hesaplanır.

>minitab>stat>basic statistics>Correlation

Korelasyon katsayısı, ±1’e yakın ise

aralarındaki ilişki kuvvetli, 0’a yakın ise

zayıf olduğunu gösterir.

Kutu Gösterimi:

Verilerin dağılımını gösterir,

Gruplamaya olanak sağlar,

Gruplar arası farklılıklar grafiksel olarak

görülür.

>minitab>Graph>Boxplot

Kutu Gösterimi: (devam)

109

104

99

94

DB

P

Q1: 25%

Medyan

Q3: 75%

Q1-1.5(Q3-Q1)

aralığındaki en

küçük nokta

Q3+1.5(Q3-Q1)

aralığındaki en

yüksek nokta

Kutu Gösterimi: (devam)

1 2 3

77

78

79

80

81

1. Baski elek no

L-p

em

be

-te

k

Kontrol Grafikleri:

Sürecin kontrol altında olup olmadığının

istatistiksel olarak analizinin yapılmasıdır.

Shewhart tarafından geliştirilmiştir.

Sürecin zaman içindeki değişimlerini

incelemeye yarar.

İSTATİSTİKSEL SÜREÇ

KONTROLU’nde anlatılacaktır.