Isıl işlem hattında vardiyada bir kez ölçüm yapılıyor: fırından çıkan parçadan bir tane alınıyor, sertlik ölçülüyor, değer sisteme giriliyor. Ama SPC şablonu X-bar R olarak kurulmuş. Yazılım her beş ölçümü bir alt grup sanıyor, ortalamalarına göre limit hesaplıyor ve bireysel değerleri o dar limitlerin içine çizmeye çalışıyor. Sonuç: operatör her gün en az bir alarm kapatıyor, hiçbiri gerçek değil. Altı ay sonra kimse grafiğe bakmıyor. Hangi kontrol grafiği kullanılır sorusu, kurulum günü beş dakika düşünülmediğinde yıllarca bedel ödetiyor.
Seçimi yapan iki soru
Kontrol grafiği seçmek karmaşık bir iş değil; iki soruya cevap verirseniz grafik kendini seçer. Birinci soru: veriniz ölçülen bir değer mi (çap, sertlik, ağırlık, sıcaklık) yoksa sayılan bir şey mi (hatalı parça adedi, yüzeydeki kusur sayısı)? İkinci soru: her ölçüm anında kaç parça ölçüyorsunuz? Birinci soru sürekli veri ile nitel veri ailesini, ikincisi ise aile içindeki grafiği belirler.
Bu iki sorunun cevabını çoğu firma zaten biliyor, ama şablonu kuran kişi bunları sormuyor. Yazılım kurulurken varsayılan şablon ne geliyorsa o kalıyor; en yaygın varsayılan da X-bar R oluyor. Bir kontrol planında yirmi karakteristiğin on sekizinin aynı şablonla izlendiğini gördüğünüzde, bu soruların sorulmadığını anlarsınız.
Bir üçüncü soru da işe yarar ama o kadar belirleyici değil: veri hangi sıklıkta geliyor? Saatte bir ölçüm yapılan bir hatta ile günde bir ölçüm yapılan bir prosesin grafiği aynı hızda dolmaz, dolayısıyla limit hesaplamak için gereken süre de aynı değildir. Günde tek ölçüm alınan bir karakteristikte 25 nokta toplamak bir ayı bulur; bu süre boyunca grafiği limitsiz çizip veri biriktirmek en doğrusudur. Hangi kontrol grafiği kullanılır sorusunun cevabı burada değişmez, sadece devreye alma takvimi uzar.
X-bar R: alt grup 2 ile 9 arasında
Her ölçüm anında birden fazla parça ölçüyorsanız X-bar R grafiği doğru seçimdir. Alt grubun ortalaması üst grafiğe, alt grup içindeki en büyük ve en küçük değerin farkı yani açıklık alt grafiğe çizilir. Üstteki grafik ortalamanın kaydığını, alttaki grafik yayılımın büyüdüğünü gösterir. İkisini birlikte okumak gerekir; yalnızca ortalamaya bakmak yayılma kaynaklı sorunları gizler.
Alt grup, aynı koşullarda arka arkaya üretilmiş parçalardan oluşmalıdır. Talaşlı imalatta art arda beş parça, preste aynı vuruştan sonraki beş parça gibi. Yaygın hata, alt grubu "kolay olsun" diye vardiya boyunca farklı zamanlarda alınan parçalardan kurmaktır. Böyle bir alt grubun içine vardiya boyunca oluşan kayma da girer, alt grup içi değişkenlik şişer, kontrol limitleri gereğinden geniş çıkar ve grafik hiçbir sinyal vermez. Aynı mantık yeterlilik hesabını da bozar; bunu Cp/Cpk ve Pp/Ppk farkı yazısında ele almıştık.
X-bar S: alt grup 10 ve üzeri
Alt grup büyüklüğü 10'a çıktığında açıklık, yayılımı temsil etmekte zayıflar; çünkü açıklık yalnızca en uç iki değeri kullanır ve aradaki bilgiyi atar. Bu noktadan sonra alt grafik olarak standart sapma kullanılır, yani X-bar S grafiğine geçilir. Otomotiv imalatında alt grup nadiren 10'u geçer, bu yüzden X-bar S daha çok otomatik ölçüm yapan hatlarda ve laboratuvar uygulamalarında görülür.
Bir de şu var: alt grup büyüklüğünü kolaylık için değil, yakalamak istediğiniz kaymaya göre seçersiniz. Alt grup büyüdükçe ortalama grafiği küçük kaymalara daha duyarlı hâle gelir. Kritik bir karakteristikte beş yerine üç parça ölçmek zamandan kazandırır ama küçük kaymaları görme şansınızı düşürür.
I-MR: alt grup tek parça
Her ölçüm anında tek bir değer elde ediliyorsa I-MR grafiği kullanılır. Üst grafikte bireysel değerler, alt grafikte ardışık iki ölçüm arasındaki fark, yani hareketli açıklık çizilir. Tek parça ölçülen durumlar sanıldığından yaygındır: kimyasal banyo konsantrasyonu, fırın sıcaklığı, uzun çevrim süreli işleme, tahribatlı testler, günde bir kez yapılan laboratuvar ölçümleri, düşük hacimli üretim.
I-MR'ın bilinmesi gereken bir zayıflığı var: bireysel değerlerle çalıştığı için verinin dağılımına X-bar grafiğinden daha duyarlıdır. Çarpık dağılan karakteristiklerde (düzlemsellik, dairesellik, konum toleransı gibi) I-MR alt sınırı anlamsız yerlere düşer ve yanlış alarm üretir. Böyle durumlarda ya dönüşüm uygulanır ya da farklı bir yaklaşım seçilir; şablonu kurarken bunu bir kez düşünmek yeterlidir.
Yanlış şablonun bedeli
Yazının başındaki ısıl işlem hattına dönelim. O karakteristiğin gerçek bireysel standart sapması 0,030 idi. Doğru kurulmuş bir I-MR grafiğinde kontrol limitleri ortalamanın yaklaşık 0,090 birim üstünde ve altında oluşur. X-bar R şablonu beşerli alt grup varsaydığı için limitler ortalama etrafında yaklaşık 0,040 birime sıkışıyordu. Yani bireysel değerler, kendileri için hesaplanmamış, iki kattan fazla dar bir bandın içine çizilmeye çalışılıyordu.
| Kurulum | Çizilen nokta | Kontrol limiti (±) | Aylık yanlış alarm |
|---|---|---|---|
| X-bar R şablonu (yanlış) | Bireysel değer | 0,040 | 18 |
| I-MR (doğru) | Bireysel değer | 0,090 | 1 |
Ayda on sekiz yanlış alarm, ayda on sekiz kez "tamam, kapat geç" demek demektir. O alışkanlık oturduktan sonra gerçek sinyal geldiğinde de aynı refleks çalışır. Kontrol grafiğinin işe yaramamasının bir numaralı sebebi yanlış grafik seçimi, iki numaralı sebebi de bu alışkanlıktır.
Yarım günlük bir denetim yapın: SPC ile izlenen karakteristiklerin listesini çıkarın ve her satır için tek soru sorun — bu ölçümde her seferinde kaç parça ölçülüyor? Cevabı "bir" olan satırlarda grafik türü I-MR mi diye bakın. Yaptığımız incelemelerde bu tek kontrol, listelerin dörtte birinde yanlış şablon ortaya çıkardı. Düzeltmesi bir öğleden sonra sürüyor, kazandırdığı şey operatörün grafiğe olan güveni.
Bu hattı I-MR'a çevirdikten sonra ilk üç haftada tek bir alarm çıktı ve o alarm gerçekti: fırının bir bölgesindeki termokupl kaymıştı. Grafik bir kez doğru kurulduğunda ilk gerçek sinyali vermesi genelde uzun sürmüyor.
Nitel veride hangi grafik
Sayılan veride durum biraz farklıdır. Burada iki ayrım vardır: hatalı parça mı sayıyorsunuz yoksa parçadaki hata adedi mi, ve örneklem büyüklüğü sabit mi değişken mi. Bir parçada üç kusur olabilir; o parça bir hatalı parçadır ama üç hata taşır. Bu ayrım grafiği belirler.
| Grafik | Ne sayılır | Örneklem | Tipik kullanım |
|---|---|---|---|
| p grafiği | Hatalı parça oranı | Değişken | Günlük sevkiyat ıskarta oranı |
| np grafiği | Hatalı parça adedi | Sabit | Her partiden 200 parça kontrolü |
| c grafiği | Birimdeki hata adedi | Sabit birim | Bir kaportadaki boya kusuru sayısı |
| u grafiği | Birim başına hata oranı | Değişken birim | Metrekare başına yüzey kusuru |
Pratikte en sık karışan ikili p ile u grafiğidir. Sevkiyat miktarı her gün değişiyorsa ve siz hatalı parça sayıyorsanız p grafiği doğrudur; adet grafiği çizip "bu ay arttı" demek yanıltır. Payda değişirken pay üzerinden konuşmanın yarattığı sorunu trend mi sapma mı yazısında ayrıntılı anlattık.
QMS'te grafiği doğru tanımlamak
Kalite yönetim sisteminde SPC kurarken karakteristik kartına dört alan koyun: grafik türü, alt grup büyüklüğü, ölçüm sıklığı ve limitlerin hesaplandığı tarih. Bu dört alan doldurulmadan veri girişi açılmamalı. Dördüncü alan özellikle önemli; limitlerin ne zaman ve hangi veri setiyle hesaplandığını bilmiyorsanız, grafikteki sinyalin anlamını da bilemezsiniz.
Limitleri her ay yeniden hesaplayan kurulumlardan uzak durun. Süreç kötüleşirken kendi kötü verisiyle yeni limit hesaplayan bir sistem, hiçbir zaman sinyal vermez; grafiği sürece uydurur. Limit yalnızca bilinçli bir değişiklikten sonra yenilenir: makine değişimi, kalıp revizyonu, malzeme tedarikçisi değişikliği, yöntem değişikliği. PaKalite'de kontrol grafiği tanımı bu alanlarla birlikte saklanıyor ve limit yenilendiğinde eski limit tarihiyle arşivleniyor; grafiğin üzerinde değişim çizgisi görünüyor. Hangi karakteristiğin hangi sıklıkta izleneceği ise kontrol planından okunmalı, ayrı bir listeden değil.
Devreye alırken sıra
Yeni bir karakteristiği SPC'ye alırken şu sırayı izleyin. Önce ölçüm sistemini doğrulayın. Sonra alt grup büyüklüğünü ve sıklığı kontrol planına göre belirleyin. Üçüncü adımda hangi kontrol grafiği kullanılır sorusunu bu iki karara bakarak cevaplayın ve şablonu kurun. Dördüncü adımda limitsiz olarak en az 20-25 nokta toplayın; bu aşamada grafiğe bakıp karar vermeyin, sadece veri biriktirin. Beşinci adımda limitleri hesaplayın ve tarihini kaydedin. Altıncı adımda operatöre iki şeyi öğretin: hangi desende hattı durduracak ve grafiğin altına ne yazacak.
Bu altı adımı atlayıp doğrudan şablon kuran kurulumların ortak kaderi aynı: üç ay sonra grafik dolu, notlar boş, kimse bakmıyor. Devreye alma bir günlük iş değil, bir aylık iştir ve bu bir ayın çoğu veri beklemekle geçer.
Denetçi kontrol grafiğine baktığında üç şeye bakar: grafik türü veriye uygun mu, limitler toleransla karıştırılmış mı, ve sinyal veren noktaların altında bir kayıt var mı. Üçüncüsü en çok bulgu üreteni. Kontrol dışı bir nokta işaretlenmiş ama yanında ne yapıldığı yazılmamışsa, grafiğin izlendiği söylenemez. Operatörün grafiğin altına iki satır not yazması, en pahalı yazılımdan daha çok işe yarar.
Sık yapılan üç hata
Birincisi, kontrol limitlerini tolerans sınırlarıyla değiştirmek. Bu, grafiğin sesini tamamen kısar; süreç kayarken bile noktalar tolerans içinde kaldığı sürece uyarı görmezsiniz. İkincisi, yetersiz veriyle limit hesaplamak. En az 20-25 alt grup toplanmadan hesaplanan limitler oynaktır; on alt gruba bakıp limit çizmek, sonraki üç ay boyunca yanlış bir referansla çalışmak demektir. Üçüncüsü, ölçüm sistemini doğrulamadan grafiğe başlamak; cihazın kendi değişkenliği büyükse grafikteki hareketin ne kadarının süreçten geldiğini söyleyemezsiniz. Bu doğrulama için MSA çalışması grafik kurulumundan önce gelir.
Karar tek bir soruda
Hangi kontrol grafiği kullanılır sorusunu şuna indirin: her ölçüm anında kaç parça ölçüyorum? Cevap bir ise I-MR, iki ile dokuz arası ise X-bar R, on ve üzeri ise X-bar S. Ölçmüyor da sayıyorsanız p, np, c ve u ailesine geçersiniz. Bu tek soru, sahada gördüğüm yanlış kurulumların neredeyse tamamını çözüyor. Grafiğin arkasındaki mantığı derinleştirmek isterseniz SPC sayfamız iyi bir başlangıç; ama şablonu düzeltmek için o kadar beklemenize gerek yok, listenizi bugün öğleden sonra gözden geçirebilirsiniz.