A Research on Using Statistical Engineering Algorithm in Six Sigma Projects
Journal Name:
- Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi
Keywords (Original Language):
| Author Name | University of Author | Faculty of Author |
|---|---|---|
Abstract (2. Language):
Reducing the variation of process outputs is a vital part of process improvement. In the processes which variety of parts are produced or assembled , reducing the variation means reducing the costs, improving the functions of the product and increase customer satisfaction due to improved quality. On the other hand, large variation will have consequences like scrap, rework, customer returns, and weakness in functions of the product and reduced reliability and durability.
Statistical Engineering is an algorithm that aims to reduce process variation. This algorithm is designed to solve chronic problems in production and assembly. The basis of statistical engineering relies on the belief that realizing the necessary changes in the process for obtaining reduced costs can be succeeded by increasing the level of knowledge about the behaviors of the process. In order to increase process knowledge empirically, Question, Plan, Data, Analysis, Conclusion (QPDAC) cycle is suggested.
In this study first the statistical engineering algorithm is introduced. Seven tools that take place in this algorithm are reviewed. Applications of several statistical analysis methods in the course of employing statistical engineering algorithm are demonstrated. The affects of this algorithm on process improvement is analyzed via six sigma projects that are executed in a large factory that is producing parts for automotive industry.
Bookmark/Search this post with
Abstract (Original Language):
Süreç çıktılarındaki değişkenliği azaltmak, süreç iyileştirmede anahtar bir parça durumundadır. Çok sayıda parça üretilen veya monte edilen süreçler için değişkenliği azaltmak, eş zamanlı olarak maliyetlerin azalmasını, ürünün fonksiyonlarının iyileşmesini ve ürünle bağlantılı olarak müşteri memnuniyetinin artmasını sağlayacaktır. Diğer taraftan aşırı değişkenlik, hurda ve yeniden işlemeler, ilave muayeneler, müşteri iadeleri, ürün fonksiyonlarında zayıflama, güvenilirlik ve dayanıklılıkta da azalmalar gibi istenmeyen sonuçlara yol açacaktır.
İstatistiksel Mühendislik (Statistical Engineering), süreç değişkenliğini azaltma amaçlı bir algoritmadır. Bu algoritma, özellikle üretim ve montaj süreçlerindeki kronik problemleri çözmek için tasarlanmıştır. İstatistiksel mühendislik algoritmasının temeli, süreçte maliyet azaltmada etkili olacak değişiklikleri fark etmenin, süreç davranışları hakkındaki bilgi düzeyinin artması ile mümkün olabileceği inancına dayanmaktadır. Süreç bilgisini ampirik olarak arttırmanın yolu olarak Sor, Planla, Veri Topla, Analiz Et, Karar Ver (Question, Plan, Data, Analysis, Conclusion = QPDAC) döngüsü önerilmektedir.
Bu çalışmada, öncelikle İstatistiksel Mühendislik algoritması tanıtılmıştır. Algoritma içerisinde yer alan, kronik problemler hakkında elde edilen bilgilere bağlı olarak kullanılabilecek yedi değişkenlik azaltma yaklaşımı kısaca gözden geçirilmiştir. İstatistiksel analiz tekniklerinin (basit grafiksel tekniklerden daha karmaşık istatistiksel tekniklere kadar) algoritma içerisindeki kullanımlarına ilişkin örnek uygulamalar verilmiştir. Algoritmanın süreç iyileştirmeler üzerindeki etkisi otomotiv sektöründeki bir kuruluşta uygulanan 6 Sigma projeleri dikkate alınarak analiz edilmiştir.
FULL TEXT (PDF):
- 32