Kalite Araçları – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri
Kalite Araçları
Bu oturumda aşağıdakileri yapmayı öğreneceksiniz:
• Ortalama bir kontrol grafiği oluşturun ve yorumlayın
• Bir aralık kontrol tablosu oluşturun ve yorumlayın
• Bir standart sapma kontrol tablosu oluşturun ve yorumlayın
• Bir orantı kontrol tablosu oluşturun ve yorumlayın
• Bir Pareto grafiği oluşturun ve yorumlayın
Süreçler ve Varyasyon
Herhangi bir organizasyonel veya doğal sistemi, süreçlerle veya bir sonuç üreten bir dizi adımla meşgul olarak düşünebiliriz. Örgütlerde mal ve hizmetler süreçlerin ürünleridir. Ürün veya hizmet kalitesinin bir boyutu, süreç varyasyonunun derecesidir. Yani, bir malın kalitesinin bir yönü genellikle tutarlılığıdır. Örgütsel başarının anahtarlarından biri, süreç varyasyonunu anlamaktır. Bir süreci denetlemekten sorumlu kişiler, bir süreçteki varyasyonları tespit etmek ve bunlara yanıt vermek için araçlara ihtiyaç duyar.
Tabii ki, bazı varyasyonlar indirgenemez veya hatta bazen arzu edilebilir olabilir. Bununla birlikte, varyasyon bir sistemin bozulmasından veya bir sistemin çalışma ortamındaki önemli değişikliklerden kaynaklanıyorsa, bazı müdahaleler veya eylemler uygun olabilir.
Yöneticilerin, varyasyon bir sorun oluşturduğunda müdahale etmesi, ancak zarar veren veya faydası olmayan gereksiz müdahalelerden kaçınmaları çok önemlidir. Neyse ki, bir yöneticinin bu tür durumlar arasında ayrım yapmasına yardımcı olabilecek yöntemler var.
Bu oturum, kontrol çizelgeleri olarak bilinen bir grup istatistiksel aracı tanıtır. Kontrol grafiği, örnek bir istatistiğin zaman serisi grafiğidir. Bir kontrol çizelgesini, bir sürecin “kontrol altında” olduğu şeklindeki boş hipotezi test eden bir dizi hipotez testi olarak düşünün.
“Kontrol altında”yı nasıl tanımlarız? İki kaynak veya varyasyonun altında yatan nedenler arasında ayrım yapacağız:
• Yaygın neden (rastgele veya şans olarak da adlandırılır): Tipik olarak, bir süreç içindeki veya süreci etkileyen faktörlerin etkileşimi nedeniyle. Bir süre boyunca, birbirlerini “iptal etme” eğilimi gösterirler, ancak ardışık numuneler arasında gözle görülür farklılıklara yol açabilirler. Ortak neden varyasyonu her zaman mevcuttur.
• Tahsis edilebilir neden (özel veya sistematik olarak da adlandırılır): Genellikle sürecin “dışında” ortaya çıkan belirli bir etki veya olay nedeniyle olur.
Varyasyonun tamamı ortak neden çeşitliliğine ait olduğunda, bir süreç “kontrol altında” veya “istatistiksel kontrol altında” demektir. Yöneticiler genellikle, atanabilir neden değişikliği olan bir sürece müdahale etmelidir. Kontrol çizelgeleri, atanabilir neden varyasyonunu tespit etmemize yardımcı olması açısından yararlıdır.
7 kalite aracı
Kalite kontrol araçları nelerdir
Toplam Kalite Yönetimi araçları
Kalite araç ve Teknikleri
Balık Kılçığı Diyagramı
Kontrol diyagramı
Toplam Kalite Yönetimi Pareto Analizi
Kalite İYİLEŞTİRME Teknikler
Bir Süreç Ortalamasının Çizelgesini Çıkarma
Birçok süreçte, ölçülebilir nicel bir sonuçla uğraşıyoruz. Proses kararlılığının ilk göstergesi, örnek ortalama x olacaktır. Kontrol altındaki bir süreçten yalnızca ortak neden değişikliğine tabi olan bir örnek aldığımızda ne olduğunu düşünün. Her örnek gözlem için, ölçümümüzün gerçek (ancak bilinmeyen) süreç ortalamasına, μ, artı veya eksi ortak nedenlerden dolayı küçük bir miktara eşit olduğunu hayal edebiliriz.
n gözlemlik bir örnekte, bir örnek ortalama bulacağız, x . Bir sonraki numune biraz farklı bir ortalamaya sahip olacaktır, ancak sürecin kontrol altında olduğu varsayılırsa, numune ortalamaları μ civarında dalgalanmalıdır. Aslında, hemen hemen tüm örneklerin gerçek popülasyon ortalamasının üç standart hatası içinde dalgalandığını bulmalıyız.
Bir x grafiği, geçmiş (veya varsayılan) süreç ortalama değerini ve ayrıca kontrol limitlerini temsil eden iki satırı gösteren, örnek ortalamaların devam eden bir kaydıdır. Kontrol limitleri, bölgeyi ortalamanın yaklaşık üç standart hatası içinde gösterir. SPSS, aşağıda daha ayrıntılı olarak açıklanan kontrol sınırlarını hesaplar. Bir örnek anlatacaktır.
Ev yardımcı programı verilerini hatırlayın (şimdi açmanız gereken Yardımcı Program dosyasında). Bu dosyada, Carver evinde 81 aylık elektrik ve doğal gaz tüketimi okumaları ile aylık sıcaklık ve iklim verileri var. Mevsimsel değişikliklere ve aile faaliyetlerine göre değişen aylık elektrik tüketimi için bir kontrol tablosu oluşturarak başlayacağız.
Carver ailesi bir oda ekledi ve veri setinde yaklaşık beş yıl boyunca başlayarak evde bazı değişiklikler yaptı. İnşaat projesinin ve ek yaşam alanlarının varlığının aylık ortalama elektrik kullanımını artırmış olabileceğinden şüphelenmek mantıklıdır. Bu şüpheyi araştırmak için her yılın verilerini 12 aylık bir örnek olarak kabul edeceğiz ve bu örneklerin ortalamalarını çizeceğiz. Bunu yapmak için önce dosyada yılı temsil edecek yeni bir değişken tanımlamalıyız.
Veri Tanımlama Tarihleri… Bu komut, özel tarih değişkenleri yaratır. Diyalog kutusunu aynen burada gördüğünüz gibi tamamlayın, Cases Are: kutusunda Yıllar, aylar’ı seçin ve ilk vakanın Eylül 1990 olduğunu belirtin.
Çıktı Görüntüleyicide üç yeni değişkenin oluşturulduğuna dair bir mesaj göreceksiniz. Veri Editörüne geçin ve dosyadaki gözlemlerin tarihlerini temsil ettiklerini onaylayın.
Kalite Kontrol Kontrol Grafiklerini Analiz Edin… SPSS, farklı veri türlerine ve farklı veri düzenleme yöntemlerine uygun çeşitli kontrol grafikleri sunar. Açılan iletişim kutusunda, X-Bar, R, s ve varsayılan Veri Organizasyon seçeneğini seçeceğiz (Vakalar birimlerdir). Tanımla’yı tıklayın.
Ana iletişim kutusunda (bir sonraki sayfada gösterilmektedir), Proses Ölçümü olarak Günlük tüketilen KWH [kwhpday] ortalamasını seçin ve Alt Gruplar Tanımlama ölçütü altında: periyodik değil YIL’ı seçin. Grafiğinize uygun bir başlık verin.
Bu kontrol tablosuna yakından bakalım. Haritanın temel “coğrafyası” basittir. Yatay eksende yıl; zaman içinde toplanmış, her biri 12 gözlemden oluşan 8 örneğimiz var. Daha doğrusu, orta 6 yılın her biri 12’dir; 1990 yılı 4 ay (Eylül-Aralık) ve 1997 yılı 5 ay (Ocak-Mayıs) üzerine kuruludur.
Dikey eksen, her örneğin ortalamasını temsil eder. 16.721’deki düz yatay çizgi, tüm örneklerin büyük ortalamasıdır. Kesikli iki çizgi üst ve alt kontrol limitleridir (UCL ve LCL). Üst satır, ortalamanın üzerinde üç standart hatadır ve alt satır, altında üç standart hatadır1
İlk ve son yıllarda kontrol limitleri daha küçük örnek boyutunu yansıtır ve diğerlerinden daha geniştir.
Bu tablo bize elektrik tüketimi hakkında ne söylüyor? İlk beş yıl için süreç oldukça istikrarlı görünüyor. İlk yedi için kontrol onda.
Kontrol limitlerinin dışında herhangi bir nokta bulunmamaktadır. Altıncı yılda, istikrarlı model değişmeye başlar, sekizinci yılda üst kontrol sınırını geçene kadar istikrarlı bir şekilde yükselir. Bu, atanabilir bir nedene işaret ediyor – elektrikli aletler ve yeni yaşam alanları gerektiren bir inşaat projesi. Kullanım neden artmaya devam etmiş olabilir? Olası açıklamalar hakkında spekülasyon yapın.
X-Bar grafiği ve testler, baştan sona sabit bir proses standart sapması olduğunu varsayar. Bu çizelgeye dayanarak sonuçlar çıkarmadan önce, bu varsayımı incelemeliyiz. Dahası, numune varyasyonu, proses kararlılığının başka bir yönüdür. Kaya gibi sağlam bir ortalamaya sahip, ancak standart sapması zamanla büyüyen bir sürecimiz olabilir. Böyle bir süreç de biraz dikkat gerektirecektir.
Daha sonra Standart Sapma (S) grafiğinin kullanımını göstereceğiz; S grafiği, beş veya daha fazla gözlemi olan örnekler için uygundur. Örneklerimiz, n = 4 olan bir örnek dahil olmak üzere boyut olarak değişir, bu nedenle Aralık (R) grafiğiyle başlayacağız.
7 kalite aracı Balık Kılçığı Diyagramı Kalite araç ve Teknikleri Kalite İYİLEŞTİRME Teknikler Kalite kontrol araçları nelerdir Kontrol diyagramı Toplam Kalite Yönetimi araçları Toplam Kalite Yönetimi Pareto Analizi