Otomotiv sektörü başta olmak üzere, aslında tedarikçi ile çalışılan her sektörde karşılıklı olarak ‘ne istediğini’ ve ‘ne sağlayabildiğini’ ortaya koyan bazı dokümanlar vardır. Bunlardan en yaygınları PPAP, APQP, FMEA, SPC, MSA’dir. Unutmayalım ki bu dokümanların içerikleri tamamen iki tarafın isteklerine göre farklılık gösterebilir. Önceki yazılarımızda PPAP, APQP ve FMEA’i incelemiştik. Bu yazımızda da SPC’yi inceleyeceğiz.
SPC Nedir?
SPC adını İngilizce ‘Statistical Process Control’ kelimelerinin baş harflerinden almıştır ve Türkçesi ‘İstatistiksel Proses Kontrolü ‘dür. SPC, bir prosesin değişkenliğini değerlendirmek ve en az atık ile en uygun ürünü elde etme çalışmasıdır. Bir ürünün ne ekonomik ve yararlı bir şekilde üretilmesini sağlamak için veri toplamak, analiz etmek, yorumlamak ve çözüm yolları bulmak üzere istatistik prensip ve tekniklerinin üretimin her aşamasında kullanılmasıdır. SPC, üretimin, önceden belirlenmiş kalite spesifikasyonlarına uygunluğunu sağlayan, standartlarına bağlılığını hedef alan, uygun olmayan üretimi en aza indirgemekte kullanılan bir yöntemdir. SPC yöntemi, üretim kalitesini sürekli iyileştirmeyi hedefler.
Bir üretimdeki değişkenleri, en genel haliyle; makine, takım, yöntem, malzeme, operatör, bakım ve çevre şartları olarak sıralayabiliriz. Hiçbir zaman iki ürün veya ürünün herhangi bir özelliği aynı olamaz. İşlenen parçaların özellikleri arasında küçükte olsa mutlaka birbirine göre fark vardır. Bu değişkenleri en aza indirdiğimizde; daha iyi kalite, daha düşük maliyet (atık, hurda, yeniden işleme vb.) gibi avantajlar elde ederiz.
Bu teknikte, veri toplamak kritik bir noktadır. Bize bilgi verecek ve yol gösterecek olan, toplanılan verilerdir. Başlıca veri çeşitleri;
Nicel veriler: Sayılabilir, ölçülebilir özellikteki verilerdir. (boy, uzunluk, ağırlık vb.)
Nitel veriler: Nitelik belirten özelliklerdir. (cinsiyet, renk vb.)
Veri toplamak, mevcut durumu tespit etmek için, prosesi kontrol altında tutmak ve iyileştirmek için, ezbere değil verilere göre izleyerek, ölçerek hareket edebilmek için, sürekli iyileşmenin sonuçlarını ortaya koyabilmek için önemli bir aşamadır.
Sayısal verileri toplarken dikkat edilmesi gereken hususlar;
- Veriler iyi dizayn edilmiş hazır bir form üzerine kaydedilmelidir.
- Ölçüm yöntemlerinin doğru ve cihazlarının uygun olması, periyodik bakımlarının ve kalibrasyonlarının yapılmış olması verilerin güvenilirliği açısından önemlidir.
- Verilerin, veri toplayan kişi için bir sınama olamayacağı kişiye anlatılmalı ve veri güvenliğinden emin olunmalıdır.
Yukarıda bahsettiğimiz ölçme yöntemlerinin doğruluğu ve cihazlarının uygunluğu konusunda çeşitliliği engellemek için standartlar vardır. Buradaki soru ‘Yeterli ölçme cihazı ne demektir?’ olacaktır. ISO/TS 16949:2002 standardı ile sadece ölçme cihazı yeterliliği değil, bu yeterliliğin nasıl sağlanacağı konusu da talimatlar vermektedir. Bu standart şunları talep etmektedir;
- Her cins ölçme cihazları için ölçüm sonuçlarının dağılımını belirlemek üzere istatistiksel analizler uygulanmak zorundadır.
- Bu talepler seri üretimde kullanılacağı belirtilen tüm ölçme cihazları ve sistemleri için uygulanmak zorundadır.
- Kullanılan metotlar ve kabul kriterleri müşteri tarafından belirlenen ölçme sistemi değerlendirme kriterine uygun olmalıdır. Farklı kabul kriterleri ve metotları müşteriden alınacak özel izin ile mümkündür.
Makine Yeterlilik Analizi
Kısa bir süre içinde, aynı proses şartlarında kullanılan makinelerin kabiliyet ve varsa değişimlerini ortaya çıkarmak amacıyla kullanılır. Uygulama adımlar;
- Kesintisiz üretimde, aynı kişi tarafından, aynı metot, cihaz ve şartlarda en az 50 numune alınmalıdır.
- Ölçüm cihazının toleransının 1/10 hassasiyetinde olmasına dikkat edilmelidir.
Proses Yeterlilik Analizi
Proses ortalamasını ve standart sapmasını, spesifikasyonlar ile ilişkilendirerek, prosesin müşteri isteklerine uygun ürün oluşturma yeteneğinin değerlendirilmesidir.
Sonuç olarak SPC, üretimden elde edilen ürünün müşteri beklentisini karşılaması amacıyla en iyi hale getirmek için yapılan kontrol, ölçme, değerlendirme ve çözüm bulma işlemidir. Tüm bu süreçte;
- Müşteri memnuniyeti ve daha az müşteri şikayeti,
- İnceleme ihtiyacını azaltmak veya ortadan kaldırmak,
- Öngörülebilir ve tutarlı bir kalite düzeyi oluşturmak,
- Hurda, yeniden işleme ve muayene maliyetini azaltmak,
- Operatör motivasyonunu arttırmak,
- Daha verimli veri girişi, analiz ve raporlama yapmak,
- Verimliliği arttırmak gibi olumlu çıktılar elde edilebilir.
Yorumlar