7 temel kalite arac\u0131<\/strong> \u015funlard\u0131r:<\/p>\n Yedi temel kalite arac\u0131n\u0131n her biri a\u015fa\u011f\u0131da daha ayr\u0131nt\u0131l\u0131 olarak a\u00e7\u0131klanmaktad\u0131r ve ayr\u0131ca her birinin bir \u00f6rne\u011fini de g\u00f6receksiniz.<\/p>\n Kontrol sayfas\u0131,<\/strong> bir s\u00fcre\u00e7ten verileri kaydetmek i\u00e7in kullan\u0131lan tablo \u015feklinde bir sayfad\u0131r. Ba\u015fka bir deyi\u015fle kontrol sayfas\u0131, bir s\u00fcreci g\u00f6zlemlemek ve g\u00f6zlemlenen olaylar\u0131 meydana geldik\u00e7e kaydetmek i\u00e7in kullan\u0131lan bir \u015fablondur.<\/p>\n \u00d6rne\u011fin, \u00fcretilen birimlerdeki \u00e7e\u015fitli kusurlar\u0131 kaydetmek i\u00e7in bir kontrol sayfas\u0131 kullan\u0131labilir, b\u00f6ylece operat\u00f6r fark etti\u011fi her kusuru bir kontrol sayfas\u0131na not eder. Bu \u015fekilde hangi ar\u0131zalar\u0131n meydana geldi\u011fini ve hangilerinin en \u00e7ok tekrarland\u0131\u011f\u0131n\u0131 bilebileceksiniz.<\/p>\n Kontrol listesine ayn\u0131 zamanda kontrol listesi<\/strong> , kontrol sayfas\u0131<\/strong> veya kontrol sayfas\u0131<\/strong> da denilebilir.<\/p>\n Kontrol sayfas\u0131n\u0131n temel \u00f6zelli\u011fi verilerin i\u015faretlenerek kaydedilmesidir. Bu nedenle, bir kontrol sayfas\u0131 s\u0131kl\u0131kla b\u00f6lgelere b\u00f6l\u00fcn\u00fcr ve b\u00f6ylece farkl\u0131 b\u00f6lgelerde yap\u0131lan i\u015faretler farkl\u0131 anlamlara gelir. Veriler, sayfadaki i\u015faretlerin yeri ve say\u0131s\u0131 g\u00f6zlemlenerek okunur.<\/p>\n Kalite y\u00f6netiminde kontrol sayfalar\u0131n\u0131n bir\u00e7ok uygulamas\u0131 vard\u0131r, ancak \u00f6ncelikle bir prosesin unsurlar\u0131n\u0131 kaydetmek i\u00e7in kullan\u0131l\u0131rlar. Bir kontrol sayfas\u0131yla toplanan veriler, s\u00fcre\u00e7 performans\u0131n\u0131 analiz etmek, kusurlar\u0131n nedenlerini belirlemek ve e\u011filimleri veya kal\u0131plar\u0131 ortaya \u00e7\u0131karmak i\u00e7in faydal\u0131d\u0131r. <\/p>\n Da\u011f\u0131l\u0131m grafi\u011fi<\/strong> veya da\u011f\u0131l\u0131m grafi\u011fi<\/strong> , iki de\u011fi\u015fkenli bir veri k\u00fcmesinin iki Kartezyen koordinat ekseninde \u00e7izildi\u011fi bir t\u00fcr istatistiksel diyagramd\u0131r.<\/p>\n Bu nedenle, iki istatistiksel de\u011fi\u015fken aras\u0131ndaki ili\u015fkiyi analiz etmek i\u00e7in da\u011f\u0131l\u0131m grafikleri kullan\u0131l\u0131r. <\/p>\n Da\u011f\u0131l\u0131m grafiklerinin “korelasyon diyagram\u0131”<\/strong> veya “da\u011f\u0131l\u0131m grafi\u011fi”<\/strong> gibi birka\u00e7 farkl\u0131 ad\u0131 vard\u0131r. <\/p>\n Histogram<\/strong> , bir dizi istatistiksel verinin dikd\u00f6rtgen \u00e7ubuklarla temsil edildi\u011fi, b\u00f6ylece histogramdaki her \u00e7ubu\u011fun kar\u015f\u0131l\u0131k gelen frekans\u0131yla orant\u0131l\u0131 oldu\u011fu bir istatistiksel grafik t\u00fcr\u00fcd\u00fcr.<\/p>\n Histogramlar, istatistiksel bir \u00f6rne\u011fin a\u011f\u0131rl\u0131\u011f\u0131 gibi s\u00fcrekli de\u011fi\u015fkenlerin grafi\u011fini \u00e7izmek i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r. Ek olarak histogram, bir da\u011f\u0131l\u0131m\u0131n \u015feklini h\u0131zl\u0131 bir \u015fekilde g\u00f6rselle\u015ftirmenize olanak tan\u0131r. <\/p>\n Frekans histogram\u0131ndaki her \u00e7ubuk, aral\u0131\u011f\u0131n geni\u015fli\u011fiyle orant\u0131l\u0131 bir geni\u015fli\u011fe ve aral\u0131\u011f\u0131n frekans\u0131yla orant\u0131l\u0131 bir y\u00fcksekli\u011fe sahiptir. <\/p>\n Pareto grafi\u011fi,<\/strong> bir veri k\u00fcmesinin azalan s\u0131rada \u00e7ubuklarla temsil edildi\u011fi bir istatistiksel grafik t\u00fcr\u00fcd\u00fcr. Ek olarak, k\u00fcm\u00fclatif y\u00fczdeler bir frekans poligonu kullan\u0131larak Pareto grafi\u011finde grafik olarak g\u00f6sterilmektedir.<\/p>\n Pareto \u015femas\u0131 bir sorunu analiz etmek ve ana nedenlerini belirlemek i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r. Asl\u0131nda Pareto grafi\u011fi Pareto ilkesinin temelidir, a\u015fa\u011f\u0131da bu istatistiksel kural\u0131n nelerden olu\u015ftu\u011funu g\u00f6rece\u011fiz. <\/p>\n Pareto grafi\u011fi ayn\u0131 zamanda kapal\u0131 e\u011fri veya ABC da\u011f\u0131l\u0131m\u0131 olarak da bilinir ve \u0130talyan ekonomist Vilfredo Pareto taraf\u0131ndan icat edilmi\u015ftir. <\/p>\n Tabakala\u015ft\u0131rma,<\/strong> bir dizi verinin farkl\u0131 katmanlara veya gruplara s\u0131n\u0131fland\u0131r\u0131lmas\u0131ndan olu\u015fur. Dolay\u0131s\u0131yla s\u0131n\u0131fland\u0131rma, bilgilerin daha iyi analiz edilebilmesi i\u00e7in ortak \u00f6zelliklere sahip gruplara ayr\u0131lmas\u0131na dayanmaktad\u0131r.<\/p>\n Grafik katmanla\u015ft\u0131rma, farkl\u0131 gruplar\u0131n tek bir grafik \u00fczerinde analiz edilmesine olanak tan\u0131d\u0131\u011f\u0131 i\u00e7in kalite y\u00f6netiminde s\u0131kl\u0131kla kullan\u0131l\u0131r. Ayr\u0131ca farkl\u0131 gruplar\u0131n g\u00f6rsel olarak kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131lmas\u0131na olanak tan\u0131r.<\/p>\n A\u015fa\u011f\u0131daki \u00f6rne\u011fe bak\u0131n. Grafikte temsil edilen verileri katmanland\u0131rarak \u00f6rnek verileri daha iyi analiz edebilir ve farkl\u0131 bir sonuca varabiliriz. <\/p>\n Yukar\u0131daki da\u011f\u0131l\u0131m grafi\u011finde g\u00f6rebilece\u011finiz gibi, verileri katmanland\u0131rmazsak herhangi bir ki\u015finin ayl\u0131k harcamas\u0131n\u0131n maa\u015f\u0131yla do\u011fru orant\u0131l\u0131 oldu\u011funu d\u00fc\u015f\u00fcnebiliriz.<\/p>\n Ancak verileri katmanlara ay\u0131rd\u0131\u011f\u0131m\u0131zda farkl\u0131 bir sonuca ula\u015ft\u0131k. 35 ya\u015f\u0131n alt\u0131ndaki ki\u015filer maa\u015flar\u0131 artt\u0131k\u00e7a daha fazla harcama yap\u0131yor, ancak maa\u015fa g\u00f6re ayl\u0131k harcamalardaki de\u011fi\u015fiklik 35 ya\u015f\u0131n \u00fczerindeki ki\u015filer i\u00e7in \u00e7ok daha az. Bunun nedeni muhtemelen ya\u015fl\u0131 insanlar\u0131n daha muhafazakar olma e\u011filiminde olmalar\u0131 ve emeklilik d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcrken daha fazla tasarruf etme e\u011filiminde olmalar\u0131d\u0131r. <\/p>\n Ishikawa diyagram\u0131<\/strong> bir problemin nedenlerini incelemek i\u00e7in kullan\u0131lan bir diyagramd\u0131r. Somut olarak Ishikawa diyagram\u0131, bir sorunun t\u00fcm nedenlerinin, onu analiz etmek ve d\u00fczeltebilmek i\u00e7in temsil edildi\u011fi bir diyagramd\u0131r.<\/p>\n Ishikawa diyagram\u0131 \u015fekli nedeniyle neden-sonu\u00e7 diyagram\u0131<\/strong> , bal\u0131k diyagram\u0131<\/strong> veya bal\u0131k k\u0131l\u00e7\u0131\u011f\u0131 diyagram\u0131<\/strong> olarak da bilinir.<\/p>\n Ishikawa diyagram\u0131 a\u015fa\u011f\u0131daki b\u00f6l\u00fcmlerden olu\u015fur:<\/p>\n Ayr\u0131ca k\u00fc\u00e7\u00fck dikenlerin aras\u0131ndan \u00e7\u0131kan dikenleri de \u00e7izebilece\u011finizi unutmay\u0131n; bunlar, k\u00fc\u00e7\u00fck nedenlerin nedenlerini temsil eder. Ve asl\u0131nda zincirdeki son nedene ula\u015fana kadar bu s\u00fcreci s\u00fcresiz olarak devam ettirebilirsiniz. <\/p>\n\n
<\/span> do\u011frulama sayfas\u0131<\/span><\/h3>\n
![\"do\u011frulama](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/exemple-de-fiche-de-verification-avec-classification.png\")
<\/figure>\n<\/span> Da\u011f\u0131l\u0131m grafi\u011fi<\/span><\/h3>\n
![\"Da\u011f\u0131l\u0131m](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/diagramme-de-dispersion.png\")
<\/figure>\n<\/span> Histogram<\/span><\/h3>\n
![\"histogram\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/histogramme-1.png\")
<\/figure>\n<\/span> Pareto grafi\u011fi<\/span><\/h3>\n
![\"Pareto](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/diagramme-de-pareto.png\")
<\/figure>\n<\/span> tabakala\u015fma<\/span><\/h3>\n
![\"tabakala\u015fma\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/exemple-de-diagramme-de-stratification.png\")
<\/figure>\n<\/span> Ishikawa diyagram\u0131<\/span><\/h3>\n
\n
![\"Ishikawa](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/diagramme-dishikawa-diagramme-de-cause-a-effet.png\")
<\/figure>\n
![\"kontrol](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/carte-de-controle-carte-de-controle.png\")
<\/figure>\n