Tabakalaşma diyagramı

Bu makalede tabakalaşma çizelgelerinin ne olduğu ve ne için kullanıldığı açıklanmaktadır. Ayrıca tabakalaşma diyagramının nasıl yapıldığını ve bu tür diyagramın örneklerini görebileceksiniz.

Tabakalaşma şeması nedir?

Katmanlaşma grafiği, verilerin katmanlara veya gruplara göre sınıflandırıldığı bir grafiktir. Basitçe söylemek gerekirse, tabakalaşma şeması, bilgilerin daha iyi analiz edilebilmesi için ortak özelliklere sahip gruplara ayrıldığı bir grafiktir.

Tabakalaşma şeması, farklı grupların tek bir grafikte değerlendirilmesine olanak sağladığı için kalite kontrolde sıklıkla kullanılmaktadır. Ayrıca farklı grupların görsel olarak karşılaştırılmasına olanak tanır.

Örneğin, bir şirketin satışlarının zaman içindeki gelişimini temsil etmek ve bunları konuma göre ayırmak için bir tabakalaşma grafiği kullanabiliriz; bu şekilde hangi mağazaların en çok satış yaptığını bilebiliriz.

Kalite yönetiminde, kritik kalite özelliklerini değerlendirmek ve personele, makinelere, ürün tipine, zamana vb. dayalı bilgileri ayırmak için sınıflandırma çizelgeleri yaygın olarak kullanılır. Aslında tabakalaşma şeması temel kalite araçlarından biri olarak kabul edilir.

Tabakalaşma şeması nasıl yapılır

Tabakalaşma diyagramı oluşturmak için izlenecek adımlar aşağıdaki gibidir:

1. Analiz etmek istediğiniz kalite karakteristiğini, yani tabakalaşma diyagramında temsil edilecek bilgiyi tanımlayın.
2. Katmanlandırma faktörünü seçin ve verileri bu faktöre göre ayırın.
3. Önceki adımda elde edilen her tabaka için verilerin grafiğini çizin. Farklı grupların karşılaştırmayı kolaylaştıracak şekilde temsil edilmesi gerektiğini unutmayın. Tipik olarak bir histogram, çubuk grafik veya dağılım grafiği kullanılır.
4. Diyagramdaki farklı katmanları karşılaştırarak elde edilen katmanlaşma diyagramını analiz edin.
5. Önceki analizden sonuçlar çıkarın ve incelenen süreç veya ürünün kalitesini artıracak kararlar alın.

Tabakalaşma Tablosu Örneği

Tabakalaşma şemasının tanımını gördükten sonra, kavramın anlaşılmasını tamamlamak için bunun nasıl yapıldığına dair çözümlenmiş bir örnek göreceğiz.

• Bir sanayi firması, ürünlerinin kalitesine ilişkin bir çalışma yürütüyor; Bunun için art arda dört gün boyunca üretilen arızalı birimlere ilişkin veri topladı. Toplanan bilgilere dayanarak bir tabakalaşma diyagramı oluşturun.

Bu durumda, tabakalaşma diyagramının katmanları makineler olacaktır, dolayısıyla kusurlu birimleri, onları üreten makineye göre ayırarak temsil edeceğiz.

Bu durumda tüm verileri temsil etmek için bir çubuk grafik kullandık. Çubuklar günlere göre ayrılmış ve yükseklikleri arızalı ürün sayısına göre değişmekte, ayrıca her çubuk, kendisine karşılık gelen makineye göre farklı bir renge boyanmaktaydı.

Tabakalaşma diyagramından, 1. makinenin her gün daha fazla kusurlu birim ürettiğini görebiliriz. Ayrıca dördüncü gün en fazla kusurlu ürünün üretildiği gündür.

Sonuç olarak, verileri makine bazında ayırmış olmamız sayesinde, en hatalı birimleri üreten makinenin 1. makine olduğunu ve bu nedenle ilk önce incelenmesi gereken makinenin olduğunu bilebiliriz.

Gördüğünüz gibi, tabakalaşma grafiği çubuk grafiğe benzer ancak ayrıca veriler daha fazla analiz için gruplara ayrılır.

Lamine nokta bulutu

Tabakalandırma yalnızca çubuk grafiklere değil aynı zamanda diğer grafik türlerine de uygulanabilir. Bu nedenle, kalite yönetiminde dağılım diyagramları, onları daha iyi analiz edebilmek için genellikle katmanlara ayrılır.

Aşağıdaki örneğe bakın. İlk olarak, bir dizi veri bir dağılım diyagramında ortaklaşa temsil ediliyordu; daha doğrusu, bir nüfusta yaşayanların maaşlarına göre sahip oldukları aylık harcamaya karşılık geliyordu.

Öncelikle grafik verilerinden kişinin aylık harcamalarının aylık maaşıyla bağlantılı olduğu sonucunu çıkarabiliriz. Dolayısıyla bu iki istatistiksel değişken pozitif bir korelasyona sahiptir, çünkü birinin değeri arttığında diğeri de artar.

Ancak veriler katılımcıların yaşlarına göre de katmanlandırılabilir. Öyle ki aynı grafikte 35 yaş altı kişilere ait verileri tek renkle, 35 yaş üstü kişilere ait verileri ise başka renkle gösterebiliyoruz.

Verileri katmanlara ayırarak farklı bir sonuca ulaştık. 35 yaşın altındaki insanlar maaşları arttıkça daha fazla harcama yapıyor, ancak maaşa göre aylık harcamalardaki değişiklik 35 yaşın üzerindeki insanlar için çok daha az. Bunun nedeni muhtemelen yaşlı insanların daha muhafazakar olma eğiliminde olmaları ve emeklilik hakkında düşünürken daha fazla tasarruf etme eğiliminde olmalarıdır.

Kaliteli kaplamanın faydaları

Kalite yönetiminde verileri bir diyagramda katmanlamanın avantajları şunlardır:

• Tabakalaşma grafiği, verileri grafiksel olarak görselleştirmenize ve farklı tabakaların ne olduğunu hızlı bir şekilde görmenize olanak tanır.
• Farklı veri gruplarını kolayca karşılaştırmanıza olanak tanır.
• Bilgiyi katmanlara ayırarak verilerin analiz edilmesine ve sonuçların çıkarılmasına olanak tanır.
• Genel olarak, verileri katmanlı grafiklerde temsil ederken daha iyi kararlar alınır, çünkü genellikle daha doğru sonuçlara varılır.

Mantıksal olarak, bir tabakalaşma diyagramı ancak gerçekte farklı tabakalar mevcutsa yapılabilir; Tüm gözlemlerin aynı özelliklere sahip olması durumunda bir veri setini ayırmak pratik değildir.