İstatistiksel süreç kontrolü

Yazar: Leandro Alegsa Oluşturulma tarihi: 18 Mayıs 2022

İstatistiksel süreç kontrolü (SPC), bir sürecin istikrarını ve çıktılarının kalitesini değerlendirmek için istatistiksel yöntemlerin kullanılmasıdır. Örneğin, bir şişeleme tesisi düşünün. Doldurulmuş şişeler üreten tüm üretim sistemi bir süreç olarak adlandırılır. Bir şişeye eklenen sıvı içeriğin ağırlığının maliyet kontrolü ve müşteri memnuniyeti açısından kritik öneme sahip olduğunu varsayalım. İçerik 250 gram ağırlığında olmalıdır, ancak gerçek ağırlığın 245 ila 255 gram arasında olması kabul edilebilir. İzleme, her şişenin ağırlığının ölçülmesi ve kaydedilmesi anlamına gelir; örnekleme ise yalnızca birkaç şişenin (örneğin binde bir) gerçekten tartılması anlamına gelir (örnekleme oranını belirlemek ve örneğin temsil kabiliyetini değerlendirmek için yapılan analiz, SPC'nin köklü bir parçasıdır).

SPC, gözlemlenen varyasyonu değerlendirmek için ölçümlerin nicel ve grafik analizine dayanır. İlgili nitelikler (bu örnekte içerik ağırlığı) kabul edilebilir bir aralıkta değişiyorsa, bir sürecin kontrol altında, istatistiksel kontrolde veya kararlı olduğu söylenir. Kabul edilemez varyasyonlar kaydedildiğinde, bunların nedenini belirlemek ve düzeltmek için genellikle önlemler alınır. Şişeleme örneğinde, çok fazla şişenin 245 gramdan daha az doldurulduğunu varsayalım. Tesis ekipmanının kontrol edilmesi, on doldurma valfinden birinin arızalı olduğunu ortaya çıkarır.

SPC, 1920'lerdeki tanıtımından bu yana üretimde ve diğer birçok tekrarlayan faaliyet türünde geniş bir uygulama alanına sahiptir.

SPC'nin gücünün büyük bir kısmı, öznel görüşler yerine nesnel analize ağırlık veren ve her bir kaynağın gücünün sayısal olarak belirlenmesine olanak tanıyan araçlar kullanarak bir süreci, bu süreçteki varyasyon kaynakları açısından inceleme becerisinde yatmaktadır. Süreçte son ürün veya hizmetin kalitesini etkileyebilecek varyasyonlar tespit edilip düzeltilebilir ve böylece israfın yanı sıra sorunların müşteriye aktarılma olasılığı da azaltılabilir. Sorunların erken tespitine ve önlenmesine verdiği önemle SPC, kaynakları sorunlar ortaya çıktıktan sonra tespit etmeye ve düzeltmeye harcayan denetim gibi diğer kalite yöntemlerine göre belirgin bir avantaja sahiptir.

SPC, israfı azaltmanın yanı sıra, ürün veya hizmetin uçtan uca üretilmesi için gereken sürenin kısalmasını da sağlayabilir. Bu kısmen nihai ürünün yeniden işlenmesi gerekme olasılığının azalmasından kaynaklanır, ancak aynı zamanda süreçteki darboğazları, bekleme sürelerini ve diğer gecikme kaynaklarını belirlemek için SPC verilerinin kullanılmasından da kaynaklanabilir. Proses döngü süresindeki azalmalar, verimdeki gelişmelerle birleştiğinde SPC'yi hem maliyet azaltma hem de müşteri memnuniyeti açısından değerli bir araç haline getirmiştir.

Tarih

İstatistiksel süreç kontrolü, 1920'lerin başında Walter A. Shewhart tarafından öncülük edilmiştir. Shewhart, dikkatlice tasarlanmış deneylerle kontrol şemasının ve istatistiksel kontrol durumu kavramının temelini oluşturmuştur. Dr. Shewhart saf matematiksel istatistik teorilerinden yararlanırken, fiziksel süreçlerden elde edilen verilerin nadiren bir "normal dağılım eğrisi" (Gauss dağılımı, genellikle "çan eğrisi" olarak da adlandırılır) oluşturduğunu anlamıştır. Üretim verilerinde gözlemlenen varyasyonun her zaman doğadaki verilerle (örneğin, parçacıkların Brown hareketi) aynı şekilde davranmadığını keşfetti. Dr. Shewhart, her süreç varyasyon gösterirken, bazı süreçlerin süreç için doğal olan kontrollü varyasyon (varyasyonun genel nedenleri), diğerlerinin ise süreç nedensel sisteminde her zaman mevcut olmayan kontrolsüz varyasyon (varyasyonun özel nedenleri) sergilediği sonucuna varmıştır. Kontrolsüz varyasyon genellikle kusurlu ürünlerle ilişkilendirilir ve sorunları tanımlamak ve kaliteyi artırmak için veri odaklı bir araç sağlar.

W. Edwards Deming daha sonra İkinci Dünya Savaşı sırasında ABD'de SPC yöntemlerini uyguladı ve böylece mühimmat ve diğer stratejik öneme sahip ürünlerin üretiminde kaliteyi başarılı bir şekilde geliştirdi. Savaş sona erdikten sonra, SPC yöntemlerinin Japon endüstrisine tanıtılmasında etkili oldu. Deming'in SPC'yi ilgili yönetim uygulamalarıyla birlikte kullanma yaklaşımı kalite yönetim sistemi olarak bilinmeye başlandı.

Uygulama

Aşağıdaki açıklama hizmet sektöründen ziyade imalat sektörüyle ilgilidir, ancak SPC ilkeleri her iki sektöre de başarıyla uygulanabilir. SPC'nin bir hizmet ortamına nasıl uygulandığına dair bir açıklama ve örnek için Roberts'a (2005) bakınız. Selden, SPC'nin satış, pazarlama ve müşteri hizmetleri alanlarında nasıl kullanılacağını, Deming'in ünlü Kırmızı Boncuk Deneyini takip etmesi kolay bir örnek olarak kullanarak açıklamaktadır.

Seri imalatta, bitmiş ürünün kalitesi geleneksel olarak ürünün imalat sonrası denetimi ile sağlanırdı; her bir ürünün (veya bir üretim partisinden alınan numunelerin) tasarım özelliklerini ne kadar iyi karşıladığına bağlı olarak kabul veya reddedilirdi. Buna karşılık, İstatistiksel Süreç Kontrolü, daha sonra ürünün reddedilmesine neden olabilecek önemli sapmaları tahmin etmek amacıyla üretim sürecinin performansını gözlemlemek için istatistiksel araçlar kullanır.

Tüm imalat süreçlerinde iki tür varyasyon meydana gelir: bu iki tür süreç varyasyonu da nihai üründe daha sonra varyasyona neden olur. Birincisi doğal ya da genel nedenli varyasyon olarak bilinir ve tasarlandığı şekliyle sürecin doğasında bulunan varyasyondan oluşur. Yaygın neden varyasyonu sıcaklık, hammaddelerin özellikleri, elektrik akımının gücü vb. değişimleri içerebilir. İkinci tür varyasyon özel nedenli varyasyon ya da atanabilir nedenli varyasyon olarak bilinir ve ilkine göre daha az sıklıkta görülür. Yeterli araştırmayla, özel nedenli varyasyonlar için anormal hammadde veya yanlış kurulum parametreleri gibi belirli bir neden bulunabilir.

Örneğin, bir kahvaltılık gevrek paketleme hattı her bir gevrek kutusunu 500 gram ürünle dolduracak şekilde tasarlanabilir, ancak net ağırlıkların dağılımına uygun olarak bazı kutularda 500 gramdan biraz daha fazla, bazılarında ise biraz daha az ürün bulunacaktır. Üretim süreci, girdileri veya ortamı değişirse (örneğin, üretimi yapan makineler aşınmaya başlarsa) bu dağılım değişebilir. Örneğin, kamları ve kasnakları aşındıkça, tahıl dolum makinesi her kutuya belirtilenden daha fazla tahıl koymaya başlayabilir. Bu değişimin kontrol edilmeden devam etmesine izin verilirse, üreticinin veya tüketicinin toleranslarının dışında kalan daha fazla ürün üretilecek ve bu da israfa yol açacaktır. Bu durumda atık, tüketici için "bedava" ürün şeklinde olsa da, tipik olarak atık, yeniden işleme veya hurdadan oluşur.

Kalite mühendisi veya üretim hattından sorumlu ekibin herhangi bir üyesi, bir değişikliğe yol açan süreçte neler olduğunu doğru zamanda gözlemleyerek, sürece giren varyasyonun temel nedenini giderebilir ve sorunu düzeltebilir.

SPC, bir süreçte bir eylemin ne zaman yapılması gerektiğini gösterir, ancak aynı zamanda ne zaman eylem yapılmaması gerektiğini de gösterir. Örnek olarak, sabit bir vücut ağırlığını korumak isteyen ve haftalık kilo ölçümleri yapan bir kişi verilebilir. SPC kavramlarını anlamayan bir kişi, kilosu her arttığında diyet yapmaya başlayabilir veya kilosu her azaldığında daha fazla yiyebilir. Bu tür bir eylem zararlı olabilir ve muhtemelen vücut ağırlığında daha da fazla değişkenlik yaratabilir. SPC normal kilo değişimini hesaba katacak ve kişinin aslında ne zaman kilo aldığını veya verdiğini daha iyi gösterecektir.

SPC'nin Temel Adımları

İstatistiksel Süreç Kontrolü genel olarak üç faaliyet grubuna ayrılabilir: sürecin anlaşılması; varyasyon nedenlerinin anlaşılması; ve özel nedenli varyasyon kaynaklarının ortadan kaldırılması. SPC'deki temel araçlar kontrol çizelgeleri, sürekli iyileştirmeye odaklanma ve tasarlanmış deneylerdir.

Bir sürecin anlaşılmasında, süreç tipik olarak haritalandırılır ve süreç kontrol çizelgeleri kullanılarak izlenir. Kontrol çizelgeleri, özel nedenlerden kaynaklanabilecek varyasyonu belirlemek ve kullanıcıyı genel nedenlerden kaynaklanan varyasyonla ilgili endişelerden kurtarmak için kullanılır. Bu sürekli, devam eden bir faaliyettir. Bir süreç istikrarlı olduğunda ve bir kontrol çizelgesi için tespit kurallarından herhangi birini tetiklemediğinde, mevcut sürecin gelecekte uygun (yani spesifikasyon dahilinde) ürün üretme yeteneğini tahmin etmek için bir süreç-yetenek analizi de yapılabilir.

Kontrol çizelgesi tespit kuralları tarafından aşırı varyasyon tespit edildiğinde veya süreç kapasitesinin eksik olduğu tespit edildiğinde, bu varyansın nedenlerini belirlemek için ek çaba sarf edilir. Kullanılan araçlar arasında Ishikawa diyagramları, tasarlanmış deneyler ve Pareto çizelgeleri yer alır. Tasarlanmış deneyler, SPC'nin bu aşaması için kritik öneme sahiptir, çünkü birçok potansiyel varyasyon nedeninin göreceli önemini objektif olarak ölçmenin tek yoludur.

Varyasyonun nedenleri belirlendikten sonra, hem istatistiksel hem de pratik olarak önemli olan nedenleri ortadan kaldırmak için çaba harcanır (yani, sadece küçük ama istatistiksel olarak önemli bir etkisi olan bir nedenin düzeltilmesi uygun maliyetli olmayabilir; ancak istatistiksel olarak önemli olmayan bir neden asla pratik olarak önemli kabul edilemez). Genel olarak bu, standart iş geliştirme, hata önleme ve eğitimi içerir. Özellikle süreç kapasitesiyle ilgili bir sorun varsa, varyasyonu azaltmak veya süreci istenen hedefle uyumlu hale getirmek için ek süreç değişiklikleri gerekebilir.

SPC ve Yazılım Kalitesi

1989 yılında Yazılım Mühendisliği Enstitüsü, SPC'nin yazılım mühendisliği süreçleri gibi imalat dışı süreçlere de uygulanabileceği fikrini Yetenek Olgunluk Modeli'nde (CMM) ortaya atmıştır. Bu fikir bugün Yetenek Olgunluk Modeli Entegrasyonunun (CMMI) Seviye 4 ve Seviye 5 uygulamalarında yer almaktadır. Bununla birlikte, SPC'nin mühendislik süreçleri gibi tekrar etmeyen, bilgi yoğun süreçlere uygulandığında yararlı bir araç olduğu düşüncesi çok fazla şüpheyle karşılaşmış ve bugün de tartışmalı olmaya devam etmektedir. Sorun, yazılımın tekrarlanmayan, ancak uzun vadeli bir bakış açısıyla tekrarlanan performans için gözlemlenmek yerine kalitenin tek seferlik veya bir defaya mahsus yönleri olan çok sayıda alanında yatmaktadır.

İlgili sayfalar

Kalite güvencesi
Kalite kontrol
ANOVA
Örnekleme (istatistik)
Altı Sigma

Sorular ve Yanıtlar

S: İstatistiksel süreç kontrolü (SPC) nedir?

C: İstatistiksel süreç kontrolü (SPC), bir sürecin istikrarını ve çıktılarının kalitesini değerlendirmek için istatistiksel yöntemlerin kullanılmasıdır.

S: SPC'ye örnek olarak ne verilebilir?

C: SPC'ye örnek olarak, maliyet kontrolü ve müşteri memnuniyetini sağlamak için her bir şişeye eklenen sıvı içeriğin ağırlığının izlenmesi ve kaydedilmesi gereken bir şişeleme tesisi verilebilir.

S: SPC bir süreçteki varyasyonları nasıl tespit eder?

C: SPC, gözlemlenen varyasyonu değerlendirmek için ölçümlerin nicel ve grafik analizine dayanır. Ölçülen nitelikler kabul edilebilir bir aralıkta değişiyorsa, sürecin kararlı olduğu söylenir. Kabul edilemez varyasyonlar kaydedildiğinde, bunların nedenlerini belirlemek ve düzeltmek için genellikle önlemler alınır.

S: SPC kullanmanın bazı avantajları nelerdir?

C: Bazı avantajlar arasında sorunların erken tespiti ve önlenmesi, israfın azaltılmasının yanı sıra sorunların müşterilere aktarılması, yeniden işlemenin azalması nedeniyle uçtan uca üretim için gereken sürenin kısalması, üretimi geciktirebilecek darboğazların veya bekleme sürelerinin belirlenmesi, iyileştirilmiş verim nedeniyle maliyetin düşürülmesi ve artan müşteri memnuniyeti yer alır.

S: SPC'nin muayene gibi diğer kalite yöntemlerinden farkı nedir?

C: Sorunlar ortaya çıktıktan sonra kaynakları uygulayan denetim gibi diğer kalite yöntemlerinin aksine, SPC, sorunların ilk etapta ortaya çıkmasını önlemek için kaynakları sorunlar ortaya çıkmadan önce uygular.

S: SPC ne zaman kullanılmaya başlandı?

C: SPC, 1920'lerde tanıtılmasından bu yana geniş bir uygulama alanına sahip olmuştur.