Başlangıç » Nedir » Shainin deney tasarımının yedi aracı

Shainin deney tasarımının yedi aracı

Posted by: Ahmet BAĞIŞ 23 Mart 2010 Yorum Yaz

Shainin deney tasarımının yedi aracı Kalite
1) Çoklu Değişken Kartları: Çoklu değişken kartı maksimum ve minimum ölçüler arasına çizilen düşey çizgiyle örneklerin tümünün temsil edilmesiyle oluşturulur. Böylece bu çizginin boyunun büyüklüğü, ölçünün direkt bir göstergesidir (Juran J. M., 1951).
2) Bileşenlerin Araştırması: Bileşenlerin araştırması çalışmasının prensipleri 132072 kelime içeren bir sözlükten seçilen bir kelimeyi bulma oyununa benzer (Bhote K. R.,1991). Benzer hızlı eleme prosesi bileşenlerin araştırmasında kullanılır. Suçlu değişkeni bir montajdan, binin üzerinde alt montajının yüz parçası, alt montajın altından yirmi parçayı ve er geç bir veya bir kaç kırmızı X’in bulunması da kullanılan bir yöntemdir (Bhote K. R.,1991).
3) Eşlenmiş Karşılaştırmalar: Eşlenmiş karşılaştırma metodu “iyi” ve “kötü” birimlerin eşlenmiş karşılaştırmasından çıkarılan ip uçlarından sağlanan kırmızı X ailesindeki çok sayıdaki muhtemel değişkenliklerin nedenlerinin azaltılması, bileşenlerin araştırılması hedefiyle aynıdır.
Bu teknik;
* Birimlerdeki bileşenlerin veya ikinci montajların de monte veya yeniden monte edilemediği, (bileşen araştırması gibi olamayan)
* Eşlendirilebilecek çok az kötü ve çokça iyi birimler varsa,
* İyiden kötüye ayırabilecek uygun parametreler bulunabildiğinde, kullanılır.
4) Değişkenliklerin Araştırılması: Değişkenliğin sistematik azalması çoklu değişken kartları, bileşenlerin araştırılması veya eşlenmiş karşılaştırmayla (bazen bu tekniklerin ikisi ve üçü birden birbirini izleyen sırayla veya eş zamanlı olarak yapılır) başlar. Burada amaç çok sayıdaki ilgili sebepleri daha küçük genellikle 5-15 arası, ilişkili sebepler ailesine kadar azaltmaktır. Değişkenlerin araştırılması bir sonraki adımdır. Amaç; 1) kırmızı X, pembe X ve bazen 1 ve 3’den daha fazla birbiriyle etkileşimli değişkenleri kesin olarak belirlemedir. Çünkü iki değişkenin bir biri arasındaki güçlü etkileşimin kırmızı X veya pembe X olması muhtemeldir ve 2) önemsiz olanlardan önemlileri ayırarak, önceki sıkı kontrolü kaldırmak ve ikinci olarak da maliyeti azaltmak için toleransları genişletmektir (Bhote K. R., 1991).
5) Tam Faktöriyel: Tam faktöriyel deneylerin hedefi şunlardır:
* Çoklu değişken kartları, bileşenlerin araştırması ve eşlenmiş karşılaştırmalar, tekniklerinden elde edilen ip uçlarıyla önemli değişken olan kırmızı X ve hedeflediği pembe X’i kesin olarak belirlemek.
* Önemli değişkenlerin ana ve birbirleriyle olan etkileşimlerinin etkilerini ayırmak ve rakamla belirlemektir.
* Önemli olmayan değişkenlerin toleranslarını açma prosesini başlatmaktır (Bhote K. R., 1991).
6) B&C: Deney tasarımında B&C genellikle kırmızı X’i bulan çoklu değişken kartları, değişkenlerin araştırması gibi önceki tekniklerin son onayı olarak kullanılır. Bu aynı zamanda bir teknikten diğerine geçerken deney tasarımının başlangıcında kullanılabilir. Bu sadece mühendisin daha iyi metoda veya tasarıma sahip olduğunun raporudur. (Osanna M. N., 2004)
B&C analizinde B ve C sembolleri bir değişkenin veya iki prosesin veya bir çift karmaşık metodun veya politikanın karşılaştırmasına ihtiyaç duyulduğunda (+) ve (-) diye iki seviyede oluşturulur. C genellikle mevcut prosesi ve B ise daha iyi olması muhtemel olan prosesi temsil eder. Ama bunların her ikisinin de yeni prosesler olduğu durumlarda da değerlendirme yapılabilir.
7) Serpilme diyagramları: Teknik kişilerin %90’nından fazlası girdi parametrelerine göre toleransları kurmamaktadır. Ürün veya proses karakteristikleri doğru olarak birleştirilmemektedir. Toleransların etkinliği önemli ekonomik kayıplar içinde speklerin altında veya üzerine gelişi güzel olarak sırlanmasıdır.
Serpilme diyagramı; bağımsız değişkenin değerlerinin 30 rasgele okumayla sıralanıp, çıktı değerinin karşılığı olan noktalarının grafiksel teknik sunudur. Eğer bu iki değişken arasında korelasyon varsa ince çizgi veya paralellerle bağımsız değişkenin kırmızı X olduğu en uygun hedef değer ve tolerans grafiksel olarak belirlenir. Eğer çok az varsa veya hiç korelasyon, yoksa , bağımsız değişkenler önemsizse ve bunun değerleri ve toleransı en optimal seviyeleri en ekonomik olarak yer verir (Bhote K. R., 1991).
Kaynak: Prof. Dr. M. Numan Durakbaşa, Arş Gör. İlknur Çavuşoğlu, “Otomotiv Endüstrisinde Modern Kalite Yönetimi Metotları İle Süreçlerin İzlenmesi Ve Optimizasyonu”, TMMOB Makine Mühendisleri Odası IX. Otomotiv ve Yan Sanayii Sempozyumu, 27-28 Mayıs 2005.



2010-03-23

Bir Cevap Yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir