SPC Nedir?

Bir üretim hattınız var. Her gün binlerce parça üretiyorsunuz. Bazıları spesifikasyon içinde, bazıları dışında. Peki hangisinin hatalı olacağını önceden bilebilir misiniz? SPC tam da bunu yapmaya çalışıyor.

SPC Ne Demek?

SPC, "Statistical Process Control" yani "İstatistiksel Proses Kontrol" anlamına geliyor. Üretim süreçlerini istatistiksel yöntemlerle izleme ve kontrol etme tekniği.

Temel fikir şu: Her proses doğal bir varyasyona sahip. Bu varyasyonu anlamak, normal dışı durumları tespit etmek ve müdahale etmek. Reaktif değil, proaktif bir yaklaşım.

Walter Shewhart 1920'lerde Bell Labs'ta bu kavramı geliştirdi. Sonra W. Edwards Deming Japonya'ya taşıdı. Bugün kalite yönetiminin temel taşlarından biri.

Neden SPC?

Geleneksel yaklaşım: Üret, sonra kontrol et, hatalıları ayıkla.

SPC yaklaşımı: Üretirken izle, sorun çıkmadan müdahale et.

Fark büyük. Birincide hatayı zaten üretmişsiniz, maliyet oluşmuş. İkincide hatayı önlüyorsunuz.

SPC'nin faydaları:

Hataları oluşmadan önlemek
Proses varyasyonunu azaltmak
Müşteriye giden hatalı ürünü minimize etmek
Maliyetleri düşürmek
Veriye dayalı karar almak

Varyasyon Kavramı

SPC'yi anlamak için varyasyonu anlamalısınız.

Ortak Neden Varyasyonu (Common Cause)

Her proseste doğal olarak bulunan, sisteme içkin varyasyon. Kaçınılmaz.

Örnekler:

Makine titreşimi
Hammadde partileri arasındaki küçük farklar
Ortam sıcaklığı değişimleri
Operatör farklılıkları

Bu varyasyon her zaman var. Prosesin doğası gereği. Azaltabilirsiniz ama tamamen yok edemezsiniz.

Özel Neden Varyasyonu (Special Cause)

Normal dışı, beklenmedik, sisteme yabancı varyasyon. Tespit edilebilir ve düzeltilebilir.

Örnekler:

Takım aşınması
Yanlış ayar
Defolu hammadde partisi
Eğitimsiz operatör

Bu varyasyon olmamalı. Tespit edildiğinde kök neden bulunmalı ve ortadan kaldırılmalı.

SPC'nin amacı bu iki varyasyon türünü ayırt etmek. Özel neden varsa müdahale edin. Sadece ortak neden varsa sisteme dokunmayın — gereksiz müdahale durumu daha kötü yapar.

Kontrol Grafikleri

Kontrol grafikleri SPC'nin kalbi. Proses verilerini zamana göre görselleştiren grafikler.

Temel Yapı

Bir kontrol grafiği şunları içerir:

Merkez çizgisi (CL): Proses ortalaması. Verinin etrafında toplandığı değer.

Üst kontrol limiti (UCL): Ortalamanın üzerinde, tipik olarak 3 sigma uzaklıkta.

Alt kontrol limiti (LCL): Ortalamanın altında, tipik olarak 3 sigma uzaklıkta.

Veri noktaları: Zaman sırasına göre çizilen ölçümler.

Kontrol Grafiği Türleri

Değişken veriler için (ölçülebilir):

X-bar ve R grafiği — Ortalama ve açıklık
X-bar ve S grafiği — Ortalama ve standart sapma
I-MR grafiği — Bireysel ölçümler

Öznitelik veriler için (sayılabilir):

p grafiği — Hata oranı
np grafiği — Hata sayısı
c grafiği — Hata sayısı (sabit numune)
u grafiği — Birim başına hata

Hangi grafiği kullanacağınız veri türüne ve numune alma şekline bağlı.

Kontrol Grafiği Yorumlama

Veriler kontrol limitleri içindeyse proses "kontrol altında" demek. Sadece ortak neden varyasyonu var.

Veriler kontrol limitleri dışındaysa veya belirli kalıplar gösteriyorsa "kontrol dışı" demek. Özel neden var.

Kontrol Dışı Sinyaller

Limit dışı noktalar. Bir veya daha fazla nokta UCL veya LCL dışında.

Trendler. Ardışık 7 veya daha fazla nokta sürekli yükseliyor veya düşüyor.

Shift (kayma). Ardışık 7 veya daha fazla nokta merkez çizgisinin aynı tarafında.

Kalıplar. Döngüsel davranış, katmanlaşma, vb.

Bu sinyallerden biri görüldüğünde proses durdurulmalı ve araştırılmalı.

Proses Yeterliliği

Kontrol altında olmak yetmez. Proses aynı zamanda müşteri spesifikasyonlarını karşılamalı.

Cp ve Cpk

Cp (Proses Potansiyeli): Spesifikasyon genişliğinin proses genişliğine oranı.

Cp = (USL - LSL) / (6σ)

Cp > 1.33 ise proses potansiyel olarak yeterli.

Cpk (Proses Yeterliliği): Proses merkezinin spesifikasyon merkezinden sapmasını da hesaba katar.

Cpk = min[(USL - μ) / 3σ, (μ - LSL) / 3σ]

Cpk > 1.33 ise proses yeterli.

Yorumlama

Değer	Yorumlama
< 1.00	Yetersiz, ciddi sorun
1.00 - 1.33	Marjinal, iyileştirme gerekli
1.33 - 1.67	Yeterli
> 1.67	Mükemmel

Otomotiv sektöründe genellikle Cpk ≥ 1.67 bekleniyor. Kritik karakteristikler için daha yüksek değerler.

Size Uygun Eğitimi Bulun

Bireysel mi yoksa kurumsal mı eğitim arıyorsunuz?

SPC Uygulama Adımları

Adım 1: Kritik Karakteristikleri Belirleyin

Her şeyi ölçemezsiniz. Müşteri için önemli olan, kaliteyi etkileyen karakteristiklere odaklanın.

Adım 2: Ölçüm Sistemi Analizi

Ölçüm sisteminiz güvenilir mi? Gage R&R çalışması yapın. Ölçüm varyasyonu kabul edilebilir seviyede mi?

Adım 3: Veri Toplayın

Numune planı belirleyin. Kaç numune, ne sıklıkla, nasıl seçilecek? Verilerinizi kaydedin.

Adım 4: Kontrol Limitleri Hesaplayın

İlk verilerle kontrol limitlerini hesaplayın. Bu pilot veriler temiz olmalı — bilinen özel nedenler varken toplanan veriler kullanılmamalı.

Adım 5: Kontrol Grafiğini Başlatın

Gerçek zamanlı izlemeye başlayın. Her numune grubunu grafiğe işleyin.

Adım 6: Kontrol Dışı Durumları Araştırın

Sinyal gördüğünüzde durdurun, araştırın, kök nedeni bulun, düzeltin.

Adım 7: Sürekli İyileştirme

Proses stabil olduktan sonra varyasyonu azaltmaya çalışın. Cp ve Cpk değerlerini iyileştirin.

SPC Zorlukları

Ölçüm sistemi hataları. Ölçüm sisteminiz güvenilir değilse SPC sonuçları da güvenilir değil. Önce ölçüm sistemini doğrulayın.

Yanlış tepki. Her dalgalanmaya müdahale etmek (over-adjustment) durumu kötüleştirir. Sadece gerçek sinyallere tepki verin.

Yetersiz eğitim. Operatörler grafiği okuyamıyorsa, ne zaman müdahale edeceklerini bilmiyorsa SPC işe yaramaz.

Veri kalitesi. Yanlış veri, eksik veri, gecikmeli veri... Veri kalitesi kritik.

Kültür. SPC bir araç ama arkasında veri odaklı karar alma kültürü olmalı.

SPC Yazılımları

Manuel kontrol grafikleri mümkün ama zaman alıcı. Yazılımlar işi kolaylaştırıyor:

Minitab
JMP
InfinityQS
Statgraphics
Excel (temel graflikler için)

Yazılım seçerken:

Kullanım kolaylığı
Gerçek zamanlı veri bağlantısı
Raporlama özellikleri
Entegrasyon imkanları

düşünülmeli.

SPC ve Diğer Araçlar

SPC tek başına değil, diğer kalite araçlarıyla birlikte kullanılır:

MSA (Ölçüm Sistemi Analizi) — SPC'den önce ölçüm sistemi doğrulanmalı

FMEA — Hangi karakteristiklerin kritik olduğunu belirler

8D / Problem Çözme — Kontrol dışı durumlarda kök neden analizi

Control Plan — SPC parametrelerini (numune büyüklüğü, sıklık, kontrol limitleri) dokümante eder

Sıkça Sorulan Sorular

SPC'ye başlamak için ne gerekli?

Temel istatistik bilgisi, güvenilir ölçüm sistemi ve veri toplama disiplini. Ayrıca yönetim desteği ve eğitimli personel.

Kontrol limitleri ile spesifikasyon limitleri aynı mı?

Hayır, farklı kavramlar. Kontrol limitleri prosesin sesini temsil eder — prosesin ne yapabildiğini gösterir. Spesifikasyon limitleri müşterinin sesini temsil eder — müşterinin ne istediğini gösterir.

Her proses için SPC gerekli mi?

Hayır. Kritik karakteristikler, müşteri için önemli özellikler, problem yaşanan noktalar için SPC uygulanır. Her şeyi ölçmeye çalışmak kaynak israfı.

SPC eğitimi almak gerekir mi?

Tavsiye edilir. Temel istatistik, kontrol grafikleri, proses yeterliliği konularında eğitim almak uygulama başarısını artırır. Özellikle üretim ve kalite alanında çalışıyorsanız değerli bir yetkinlik.

SPC ve Six Sigma ilişkisi nedir?

SPC, Six Sigma'nın temel araçlarından biri. Six Sigma DMAIC metodolojisinde, özellikle Control aşamasında SPC yoğun olarak kullanılır. İkisi birbirini tamamlıyor.