spc-istatistiksel-proses-kontrol-3 -2024 egitimi-1
BU İÇERİĞİ YAZDIRMAK VEYA PAYLAŞMAK İSTER MİSİNİZ?
2024 SPC EĞİTİMİ – İSTATİSTİKSEL PROSES KONTROL – MAKİNE VE PROSES YETERLİLİĞİ
CORE TOOLS EĞİTİMİ: SPC
2024 spc eğitimi – core tools eğitimleri
EĞİTİMİN AMACI
Standart gerekliliklerinde yer almakta olan istatistiksel proses kontrol çalışmaları detaylı olarak anlatılmaktadır. Kolay takip edilebilir içeriği ve uygulamaları ile istatistiğin detaylarında kaybolmadan sadece gerekli seviyede istatistik bilgisi ile konular ele alınmaktadır.
İÇERİK KATILIMCI PROFİLİ
Mavi ve beyaz yaka çalışanlar arasında istatistiksel prosesi uygulayan, analiz eden, aksiyon alan ve yorumlayan tüm seviyelerdeki çalışanlar eğitime katılabilirler. Eğitim içeriğinde istatistiksel temel kavramlar ve uygulama çalışmaları yer almaktadır.
GEREKLİ ÖN BİLGİLER
Eğitim öncesi katılımcıların istatistiksel kavramlarla ilgili ön bilgi edinmesi, eğitimdeki konuların daha iyi kavranması açısından faydalı olacaktır. Herhangi bir ön bilgi gerekliliği bulunmamaktadır.
EĞİTİM YÖNTEMİ VE DEĞERLENDİRME
Katılımcılar eğitim esnasında uygulamaları gruplar halinde yapmakta, hazırlanan eğitim dokümanları ile istatistiksel metotların proses kontrolde kullanımı anlatılmaktadır. Eğitim değerlendirmesi sınav ile yapılmaktadır.
EĞİTİM SÜRESİ: 1 GÜN
MAKİNE VE PROSES YETERLİLİKLERİ
Yeterlilik çalışmalarında şu 6 faktör dikkate alınmalıdır.
6 FAKTÖR:
Bunlar genellikle yeterlilik ölçümlerinde değişikliğe neden olduğu hesaba katılan faktörlerdir:
Makine yeterliliği (KISA SÜRELİ ÇALIŞMA)
Makine yeterliliği Cm ve Cmk ile ölçülür; tolerans limitleriyle ilişkili
olarak bir makinenin ne kadar iyi performans gösterdiğinin göstergesidir.
Makine yeterlilik ölçümü yapılırken, makine ayarlarını değiştirmemeli veya takımları, malzemeleri, operatörleri veya ölçüm metotlarını değiştirmemeli, makineyi durdurmamalısınız vs. Başka bir deyişle: 6 faktör dışında, sadece makine ve ölçümün sonucu etkilemesine müsaade etmelisiniz.
Proses yeterlilik (UZUN SÜRELİ ÇALIŞMA)
Proses yeterlilik Cp ve Cpk nın ölçüldüğü uzun vadeli bir çalışmadır prosesin çalışma süresince tolerans limitleriyle ilişkili olarak ne kadar iyi performans gösterdiğinin yanı sıra yakın gelecekte muhtemel performansı gösterecektir.
Proses yeterlilik, bir süre boyunca ölçülen makine yeterliliklerinin indisinin toplamıdır diyebilirsiniz.
Proses yeterliliğini ölçümü yapılırken, prosesi etkileyen her şeyi, diğer bir deyişle altı faktörü de dahil etmeniz gerekir.
MAKİNE VE PROSES YETERLİLİK KAVRAMLARI
YETERLİLİK DEĞERLERİNİN NORMAL DAĞILIM İLE AÇIKLANMASI
Cm – Cmk ve Cp – Cpk DEĞERLERİNİN GÖRSEL OLARAK AÇIKLANMASI
PDF OLARAK BURADAN INDIREBILIRSINIZ
İstatistiksel olarak bu kavramları hep birbirine karıştırırız, tam anladık deriz birkaç ay sonra unuturuz. Daha doğrusu ben bu sıkıntıları hep yaşadım. Sonra araştırdım ve aşağıdaki görsel içerikli konuyu oldukça net anlatan yayınlara ulaştım. Artık benim için olay çok net. Cm ve Cp 2 yeterlilik değeri demek o dağılımda 2 adet normal dağılım eğrisini üst ve alt tolerans arasına rahatça yerleştiriyoruz demek. Cmk veya cpk 2 demek toleransların tam orta noktasına yakın bir dağılım olduğunu anlamamı sağlıyor.
Lütfen, aşağıdaki açıklamaları dikkatle okuyun, daha bir çok sorunuzun cevabını bulacaksınız.
Önemli bir eksikliği doldurduğunu düşündüğüm bu yazının okunması için başlığı çok zekiler için SPC yaptım. Bakın etkili olmuş buraya kadar okunmuş bile.
CM (MAKİNE YETERLİLİK)
Cm indisi makine yeterliliğini tanımlamaktadır; makinenin yayılımının tolerans genişliğine sığdırma sayısıdır. Cm değeri ne kadar yüksekse, makine o kadar iyidir.
Örnek: eğer Cm = 2.5 ise, yayılım tolerans genişliğine 2,5 kat sığar, oysa Cm =1 olması yayılımın tolerans genişliğine eşit olduğu anlamına gelir.
Yayılım merkezden sapmış olsa bile, hala aynı boyutta (Cm indisi) olduğunu dikkate alınız. Şekil, yayılımın üst ve alt tolerans limitleri ile ilişkili olarak nereye konumlandırıldığını dikkate almıyor ancak yayılım genişliği ile tolerans genişliği arasındaki ilişkiyi basitçe gösteriyor. (bkz. Fig.1)
Cmk (makine yeterlilik indisi)
Eğer makinenin yeterlilik pozisyonunu tolerans sınırlarıyla ilişkili incelemek isterseniz, pozisyon için düzeltilmiş olan kabiliyeti tanımlayan Cmk indisini kullanın. Eğer makine ayarı tolerans aralığının ortasına göre merkezden uzak ise, yüksek Cm indisine sahip olmak pek fazla bir kullanım değildir.
Yüksek bir Cmk indisi, tolerans genişliği ile ilişkili olarak küçük bir yayılım gösteren iyi bir makineye sahip olduğunuz ve aynı zamanda bu genişlikte iyi ortalanmış olduğu anlamına gelir. Eğer Cmk, Cm değerine eşit ise, makine tolerans aralığının tam ortasında üretilecek şekilde ayarlanmıştır. (bkz. Fig.2)
Normal gereklilik, Cmk ‘nın en az 1.67 olmasıdır.
Cp (proses yeterlilik)
Cp indisi proses yeterliliği tanımlamaktadır; prosesin yayılımının tolerans genişliğine sığdırma sayısıdır. Cp değeri ne kadar yüksekse, proses o kadar iyidir.
Örnek: eğer Cp = 2.5 ise, proses yayılımı tolerans genişliğine 2,5 kat sığar, oysa Cp =1 olması yayılımın tolerans genişliğine eşit olduğu anlamına gelir.
Yayılım merkezden sapmış olsa bile, hala aynı boyutta (Cp indisi) olduğunu dikkate alınız. Şekil, yayılımın üst ve alt tolerans limitleri ile ilişkili olarak nereye konumlandırıldığını dikkate almıyor ancak yayılım genişliği ile tolerans genişliği arasındaki ilişkiyi basitçe gösteriyor. (bkz. Fig.3)
Cpk (proses yeterlilik indisi)
Eğer makinenin yeterlilik pozisyonunu tolerans sınırlarıyla ilişkili incelemek isterseniz, pozisyon için düzeltilmiş olan kabiliyeti tanımlayan Cpk indisini kullanın. Eğer makine ayarı tolerans aralığının ortasına göre merkezden uzak ise, yüksek Cp indisine sahip olmak pek fazla bir kullanım değildir.
Yüksek bir Cpk indisi, tolerans genişliği ile ilişkili olarak küçük bir yayılım gösteren iyi bir makineye sahip olduğunuz ve aynı zamanda bu genişlikte iyi ortalanmış olduğu anlamına gelir. Eğer Cpk, Cp değerine eşit ise, makine tolerans aralığının tam ortasında üretilecek şekilde ayarlanmıştır. (bkz. Fig.4)
Normal gereklilik, Cpk ‘nın en az 1.33 olmasıdır.
6 FAKTÖR
YETERLİLİK
Makine yeterliliği Cm ve Cmk ile ölçülür; tolerans limitleriyle ilişkili olarak bir makinenin ne kadar iyi performans gösterdiğini gösteren bir görüntüdür. (Fig.6 bazı örnekler göstermektedir.)
Proses yeterlilik, bir süre boyunca ölçülen makine yeterliliklerinin indisinin toplamıdır diyebilirsiniz. (bkz. Fig.7)
Makine yeterlilik Proses yeterlilik
PROSES PERFORMANSI – PROSES YETERLİLİĞİ
Gelin hep beraber birbirine karıştırdığımız bu iki kavramı açıklığa kavuşturalım Cpk vs. Ppk
RASYONEL ALT GRUPLAR Rasyonel bir alt grup, aynı koşullar altında üretilen bir ölçüm grubudur. Alt grupların sürecinizin anlık görüntüsünü temsil etmesi amaçlanmıştır. Bu nedenle bir alt grubu oluşturan ölçümlerin benzer bir zaman noktasından alınması gerekir. Örneğin, her saat başı 5 öğe örnekliyorsanız alt grup boyutunuz 5 olur.
FORMÜLLER, TANIMLAR, VS. Yetenek analizinin amacı, bir sürecin müşteri spesifikasyonlarını karşılama kapasitesine sahip olmasını sağlamaktır ve bu değerlendirmeyi yapmak için Cpk ve Ppk gibi yetenek istatistiklerini kullanırız. Normal (dağıtım) süreç kabiliyeti için Cpk ve Ppk formüllerine bakarsak bunların neredeyse aynı olduğunu görebiliriz:
Tek fark, Üst ve Alt istatistiklerin paydasında yatmaktadır: Cpk, İÇİNDE standart sapma kullanılarak hesaplanırken Ppk, GENEL standart sapmayı kullanır. Standart sapma formüllerini çevreleyen ayrıntılarla sizi sıkmadan, standart sapmayı alt grup standart sapmalarının ortalaması olarak düşünün; genel standart sapma ise tüm verilerin varyasyonunu temsil eder. Bu şu demek:
Cpk: Yalnızca alt gruplar İÇİNDEKİ varyasyonu açıklar Alt gruplar arasındaki kayma ve sürüklenmeyi hesaba katmaz Bazen potansiyel yetenek olarak da adlandırılır çünkü alt gruplar arasında (yani zaman içinde) herhangi bir değişiklik olmadığı varsayılarak, prosesinizin spesifikasyon dahilinde parça üretme potansiyelini temsil eder.
Ppk: Alınan tüm ölçümlerin GENEL varyasyonunu hesaba katar.
(Nasıl şimdi artık net mi?) 🙂
Teorik olarak hem alt gruplar içindeki varyasyonu hem de alt gruplar arasındaki kayma ve kaymayı içerir.
CPK VE PPK ARASINDAKİ FARK ÖRNEKLERİ Örnek olarak, 10 gün boyunca her gün 5 ölçümün alındığı bir veri setini ele alalım.
Örnek 1 – Benzer Cpk ve Ppk
Sol taraftaki grafiğin gösterdiği gibi, alt grupların kendi içindeki varyasyonla karşılaştırıldığında alt gruplar arasında çok fazla kayma ve kayma yoktur. Bu nedenle, iç ve genel standart sapmalar benzerdir, bu da Cpk ve Ppk’nin de benzer olduğu anlamına gelir (sırasıyla 1,13 ve 1,07).
Örnek 2 – Farklı Cpk ve Ppk
Bu örnekte aynı verileri ve alt grup boyutunu kullandım ancak verileri farklı alt gruplara taşıyarak kaydırdım. (Elbette pratikte verileri asla farklı alt gruplara taşımak istemeyiz; bunu burada sadece bir noktayı göstermek için yaptım.)
Aynı verileri kullandığımız için genel standart sapma ve Ppk değişmedi. Ancak benzerliklerin bittiği yer burasıdır.
Cpk istatistiğine bakın. 3,69, daha önce elde ettiğimiz 1,13’ten çok daha iyi. Alt grupların grafiğine baktığınızda Cpk’nin neden arttığını söyleyebilir misiniz? Grafik, her bir alt gruptaki noktaların birbirine eskisinden çok daha yakın olduğunu gösteriyor. Daha önce standart sapmayı alt grup standart sapmalarının ortalaması olarak düşünebileceğimizden bahsetmiştim. Dolayısıyla, her bir alt grup içindeki daha az değişkenlik, standart sapma dahilinde daha küçük bir değişkenliğe eşittir. Bu da bize daha yüksek bir Cpk verir.
Ve burada tehlike sadece Cpk’yi haber yapmakta ve George Michael’ın daha az tanınan grup arkadaşıymış gibi Ppk’yi unutmakta yatıyor (kim olursa olsun onu suçlamıyorum). Yukarıdaki örneklerden Cpk’nin bize hikayenin yalnızca bir kısmını anlattığını görebiliriz, bu nedenle bir dahaki sefere süreç yeteneğini incelediğinizde hem Cpk’nizi hem de Ppk’nizi düşünün. Ve eğer süreç zaman içinde çok az değişiklikle istikrarlıysa, her iki istatistik de hemen hemen aynı olmalıdır.
PPK ve CPK anlatımı için detaylı bilgiye ihtiyacınız var ise: https://blog.minitab.com/en/process-capability-statistics-cpk-vs-ppk (Biz buradan çevirdik)
IATF GEREKLİLİĞİ NASIL BAHSEDİYOR
IATF requirement 9.1.1.1: “The organization shall perform process studies on all new manufacturing (including assembly or sequencing) processes to verify process capability and to provide additional input for process control, including those for special characteristics….. The organization shall maintain manufacturing process capability or performance results as specified by the customer’s part approval process requirements….” So, while it is a requirement to measure process capability the indices to be used is not mandated (e.g. Ppk or Cpk) The index and acceptable capability value could be defined by the customer specific requirements. For example Ford state: “The capability index for reporting launch process capability and ongoing production process capability is Ppk (Performance Index) The organization shall maintain ongoing process capability at Ppk > 1.33” My view is Ppk is a much better indicator of capability as it uses the true standard deviation, not an estimate used in Cpk.
FORD MÜŞTERİ ÖZEL İSTEKLERİNDE GEREKLİLİK TANIMI
Ford_Customer_Specfics_for_PPAP_March 06
Note: If the data collected are not normally distributed, either transform the data to a normal distribution, or determine if the data match another known distribution, such as Weibull, before calculation of Ppk.
The initial process study data set of 25 subgroups is to be developed to include the expected inherent variation of the manufacturing process (e.g., the actual manufacturing environment, including all shifts, expected operating patterns.)
Demonstration of process capability (When the Ppk data set requirements are not met)
If part size or other factors prevent the collection of 25 subgroups covering the expected inherent variation of the manufacturing process, the process is classified as unstable and 100% inspection is required (see section 13 below). Later demonstration of process stability and acceptable capability will remove the need for 100% inspection
PEKİ PROSES Ppk>1,33 ü sağlamıyorsa ne yapmalıyız? IATF Standardı bu konuda aşağıdaki gibi %100 kontrol ile üretime devam edilebileceğini belirtiyor (müşteri onayı gerekiyor ise aksiyon planına müşteri onayı alınmak kaydıyla);
9.1.1.1 Üretim proseslerinin izlenmesi ve ölçülmesi
“Kuruluş, kontrol planında belirtilen ve şartnamelere uygunluk üzerindeki etkilerini değerlendiren bir reaksiyon planı başlatır. İstatistiksel olarak yetenekli olmayan veya dengesiz olan özellikler için. Bu reaksiyon planları uygunsa, ürünün içeriğini ve %100 kontrol faaliyetlerini de kapsamalıdır.
Özel olarak kuruluş tarafından belirten düzeltici bir eylem planı geliştirilir ve uygulanır. Sürecin istikrarlı ve istatistiksel olarak yetenekli olmasını sağlamak için eylemler, zamanlama ve verilen sorumluluklar. Planlar olacak gerektiğinde müşteri tarafından incelenip onaylanır. Kuruluş, etkili süreç değişikliklerinin kayıt tarihlerini tutacaktır.”
SPC KILAVUZUNDAN YETERLİLİK AÇIKLAMALARI
HEDEF DEĞER
Yuvarlak bir deliğe takılmış bir mil düşünün.
Eğer milin çapı büyükse, mil ve delik arasında yağlayıcı için optimum boşluktan daha az yer kalır. Bunun sonucunda yağlama az, aşınma daha hızlı ve daha kısa kullanım ömrü olur.
Öte yandan küçücük bir çap, optimum oynamadan daha iyidir. Oynama daha hızlı artma eğilimi gösterir, bu da yaşam süresini kısaltır.
Montaj, en iyi hedef değer T de çalışır, bu durumda hedef tolerans aralığının ortasıdır. (bkz. Fig.8)
Yorulma, yüzey pürüzlülüğü veya mekanik mukavemet gibi tek taraflı özellikler için hedef değer sıfırdır. (bkz. Fig.9)
İstatistiksel proses kontrolü, prosesinizi hedef değer üzerinde merkezlemenizi sağlar.
Hedef değer için merkezleme değeri
Bu, hedef değer T’den makinenin veya proses yayılımının ortalama değerine olan uzaklıktır (normal dağılım eğrisindeki tümsek), tolerans genişliğinin yüzdesi olarak ifade edilir. (bkz. Fig.10)
Bu günlerde hedef değer için merkezleme değerinden daha az söz edilmektedir, ancak izin verilen maksimum sapma TO ±% 15 bölgesinde olmuştur.
Normal dağılım eğrisi
Şeklinden dolayı aynı zamanda çan eğrisi olarak adlandırılır, ölçüm değerlerinin çoğu durumda ortalama değer ile ilgili rastgele varyasyonlar sonucu dağıtıldığı modeldir. (tümseğin en yüksek noktasıdır, bkz. Fig.11)
Değerlerin çoğunun tümseğin yakınında gruplandığını unutmayın; kenarlara doğru uzaklaştıkça, değerler daha az olur. Bir başka deyişle, rastgele kontrol ölçümleri yaparken herhangi bir bileşeni geniş sapma gösteren değerlerde bulacağınız olası değildir. Dolayısı ile, ölçüm yaptığınız bileşenlerin hepsinin tolerans içinde olması yeterli değildir
Çan eğrisinin boyut ve şeklini belirlemek için çok sayıda bileşen ölçümü gerekir ve bu zaman alıcı olabilir. Ancak standart sapma size kısa yol sunar!
PPM (milyonda parça)
Kalite kontrol bağlamında, PPM, tolerans limitlerinin dışında kalan milyon başına parça sayısını (yüzde olarak) temsil eder. Cpk 1.00, üretilen parçaların 2700 PPM’inin (% 0.27) tolerans dışı olduğu anlamına gelirken, Cpk 1.33, 63 PPM’inin (% 0.0063) ıskartalar olduğu anlamına gelir.
PPM indisinin, yeterlilik indisindeki küçük iyileştirme ile büyük ölçüde iyileştirilebileceğine dikkat ediniz. (bkz. Fig.12)
Altı Sigma
Altı Sigma, şirketler ve kuruluşlar tarafından kullanılan kalite iyileştirme için bir felsefe ve zihniyettir. Metot, prosesteki değişkenlikleri en aza indirerek atıkların en aza indirgenmesine odaklanır.
Somut olarak, Altı Sigma, şirketin proseslerinin, prosesin ortalama değerinden en yakın tolerans limitine kadar altı standart sapmayı sürdürmesi anlamına gelir. Bundan da anlaşıldığı gibi, Cpk 2.0, 6 sigma verirken, örneğin Cpk 1.33, 4 sigma verir. (bkz.Fig.13)
Standart sapma
Bir standart sapma
Bu örneğin, normal dağılım eğrisini hesaplamak için kullanılan istatistiksel bir fonksiyondur. Yöntem, ortalama değerden (tümseğin en yüksek noktası) eğrinin yön değiştirdiği ve dışa doğru dönmeye başladığı noktaya olan mesafenin ölçümüdür. Bu mesafe bir standart sapmayı oluştur. (bkz.Fig.14)
Bu, makinenin veya prosesin ne kadar değişken olduğunu bulmak için yüzlerce bileşeni ölçmenize gerek olmadığı anlamına gelir. Bunun yerine, standart sapmayı kullanarak yayılımı hesaplayabilirsiniz (aşağıya bakın).
Altı standart sapma
Normal dağılım yayılımını hesaplarken, normal dağılım eğrisinin toplam genişliğini elde etmek için standart sapmayı 6 ile çarparsınız. Eğer ölçümler yapmaya başlamışsanız eğriyi çizmiş olabilirsiniz, fakat şimdi bunu yerine hesaplamışsınızdır. (bkz.Fig.15)
Normal dağılım eğrisi bir standart sapmadan türetilir ve altı taneden oluşur. Bu altı değer, fiili sonucun% 99.73′ ünü oluşturmaktadır. Bu aynı zamanda sonuçların % 0.27′ sinin normal dağılım eğrisine dahil olmadığı anlamına gelmektedir.
Kontrol limitleri
Kontrol limitleri, istatistiksel proses kontrolünün önemli bir parçasıdır. Tolerans limitleri ile hiçbir ilgisi yoktur, çünkü proses davranışlarını değiştirdiğinde dikkatinizi çekecek şekilde tasarlanmıştır.
Kontrol limitleri, belirli bir parçanın özelliklere uygun olup olmadığını belirlemek için ayrı ölçümlerle birlikte kullanılan tolerans limitlerinin aksine, kontrol grafiğinde ortalama değeri ile prosesi kontrol etmek için kullanılması önemli bir prensiptir.
Kontrol limitlerinin fonksiyonu, prosesi, genellikle tolerans genişliğinin ortası ile aynı olan hedef değer üzerine merkezlemek ve istikrarlı bir prosesin limitinin nerede olduğunu göstermektir. Bu, prensip olarak, kontrol çizelgesi kesin davranış işaret edene kadar tepki göstermek için hiçbir sebebin olmadığı anlamına gelir.
Yaygın olarak kullanılan kontrol grafiği olan XR grafiği, prosesin konumu ve yayılımını alt gruplar ve kontrol limitleri yardımıyla gözlendiği grafiktir.
Eğer bir nokta X grafiğinde bir kontrol limitinin dışına çıkarsa, prosesin konumu değişmiştir. (bkz.Fig.16)
Eğer bir nokta R grafiğinde bir kontrol limitinin dışına çıkarsa, prosesin yayılımı değişmiştir. (bkz.Fig.17)
Kontrol limitleri nasıl belirlenir?
Kontrol limitlerinin prosese uyum sağlamasına izin vermek doğru yoldur. Böylelikle, proseste daha küçük bir yayılım daha dar bir kontrol bölgesi verirken, daha büyük bir yayılım daha geniş bir kontrol bölgesi verir. (bkz.Fig.18)
Bunun, operatörün prosesi daha sıklıkla ayarlamasına neden olacağı yaygın bir efsanedir, fakat pratikte tersi doğrudur; proses, SPC’ siz operasyona göre daha az sıklıkla ayarlanır. Eğer kontrol limitlerinin prosesi takip etmesine izin verirseniz, prosesin davranışı değiştiğinde ne çok erken ne de çok geç reaksiyon göstereceksiniz.
Kontrol limitlerini belirlemenin diğer yolları
Bazı durumlarda kontrol limitlerinin prosese uyum sağlamasına izin vermenin zorlukları olabilir. Sabit rayba veya zımbalar gibi kolayca ayarlanamayan takımların kullanıldığı prosesler böyle bir durumdur.
Bu tür takımlar genellikle proseste çok az değişkenlik üretir ve bu yüzden takımı ayarlama imkanı olmaksızın dar bir kontrol bölgesine izin verir, kontrol limitlerini prosesten kesip yerine onları tolerans limitlerinden belirli bir mesafeye kadar kilitlemek daha iyi olabilir. (bkz.Fig.19)
Alt grup
Bir alt grup, bir prosesten sırayla yapılan bir takım ayrı ölçümlerden (normalde üç, dört veya beş) oluşur. Bu alt grupların ortalama değeri, işlemin kendisi gibi, normal bir dağılım eğrisi izler. (bkz.Fig.20)
Ortalama değerler, ayrı ölçümlere göre çok daha az değişim gösterir. Bu gerçek, kontrol grafiğinde prosesi izleyen kontrol limitleri ile birleştirildiğinde, prosesin ayarlanmasında ayrı ölçümlere dayandığında makine operatörünün artık aşırı tepki vermediği anlamına gelir. Bu yüzden, operatör kural olarak, prosesi daha düşük sıklıkla ölçecek ve ayarlayacak; aynı zamanda kalite daha iyi olacaktır.
YARARLANILAN KAYNAKLAR:
http://www.statisticalprocesscontrol.info/glossary.html Çeviren: Can İlaslan
IATF16949:2016 Standart Kılavuzu
SPC Kılavuzu
Ford Müşteri Özel İstekleri
Quality Partners (Paul Hardiman) 3 aylık dergi içeriği
Derleme / Düzenleme / Yazar: Özkan KAHVECİ
WWW.KAHVERENGI.ONLINE
SÜREKLİ İYİLEŞTİRME SISTEMI KAZANDIRIYOR
VOLKSWAGEN FORMELQ KONKRET EĞİTİMİ
6 SİGMA EĞİTİMLERİ – 6 SİGMA PROJE KOORDİNATÖRLÜĞÜ
AVRUPA ARAÇ ÜRETCİLERİNE NELER OLUYOR?
DİJİTAL ÇAĞDA ENDÜSTRİ 4.0 VE KALİTE 4.0
İNKÜBATÖR Kalibrasyon Merkezi Nem Ölçer – Sıcaklık – Termometre – ETÜV – SOĞUK ODA Kalibrasyonu
NQS BURSA Kalibrasyon Laboratuvarı – Tork – Pleyt – Sıcaklık – Nem – Basınç – Boyutsal Kalibrasyon
CQI-27 DÖKÜM PROSES DENETİM EĞİTİMİ
OTOMOTİV KALİTE YÖNETİM SİSTEMİ WEBSİTE REHBERİ
CQI-23 PLASTİK KALIPLAMA PROSES DENETİM EĞİTİMİ
CQI-20 KILAVUZU EĞİTİMİ – ETKİLİ PROBLEM ÇÖZME CQI-10 / CQI-20 / CQI21
MAKİNE VE PROSES YETERLİLİĞİ – 2024 SPC EĞİTİMİ / CORE TOOLS EĞİTİMİ
KAHVERENGİ EĞİTİM DANIŞMANLIK LİMİTED. ŞTİ. 23 NISAN MAH. KÖROGLU CAD. STARCITY NO:11 NİLÜFER / BURSA TEL: 0224 441 68 67 - 0532 452 49 70