QS-9000 kalite güvence sistemlerinin referans konularından ölçüm sistemleri analizi'nin istatistiksel olarak incelenmesi ve bir işletmede uygulanması
Küçük Resim Yok
Tarih
2001
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Ege Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/closedAccess
Özet
ÖZET QS-9000 KALİTE GÜVENCE SİSTEMİNİN REFERANS KONULARINDAN ÖLÇÜM SİSTEMLERİ ANALİZİ'NİN İSTATİSTİKSEL OLARAK İNCELENMESİ VE BİR İŞLETMEDE UYGULAMASI GELİPGİDEN, Bircan Yüksek Lisans Tezi, İstatistik Bölümü Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Şanslı ŞENOL Eylül 2001, 243 sayfa Kalite Yönetim sistemlerinin en gelişmişi QS-9000'in referans dokümanlarından biri olan "MSA - Measurement System Analysis - Ölçüm Sistemleri Analizi" elkitabında, üretilen ürünün müşteri isteklerini ve beklentilerini karşılama derecesini tespit edebilmek amacıyla incelenmesi ve kontrol altında tutulması gereken ölçüm sistemleri, istatistiksel olarak incelenmiştir. Bir kalite kontrol sistemi ne kadar iyi olursa olsun, ölçüm sistemi ile elde edilen veriler doğru ve güvenilir değilse ve eğer ölçüm sistemini oluşturan faktörler (ölçümcü, ölçüm aleti, lab. koşulları...)ölçüm değerleri üzerinde olumsuz etkide bulunuyor ve değişkenliğe neden oluyorsa; yapılan ölçümler gerçeği yansıtmayacak ve hedefe ulaşılıp ulaşılamadığı da belirlenemeyecektir. Bu nedenle, öncelikle ölçüm sistemi istatistiksel olarak incelenmeli ve güvenilirliği sağlanmalıdır.VI Bu çalışmada, ölçüm sistemlerinin analiz edilmesinde niteliksel veriler için uygulanan "Sapma Analizi" ve "Bayes Analizi" metodlarından ve niceliksel veriler için uygulanan "Aralık" ve "Ortalama-Aralık" metodlarından bahsedilmiştir. Çalışmanın asıl konusunu ise, klasik ölçüm sistemleri analizi çalışmalarında ölçüm sistemlerine dahil edilmeyen ancak gerçekte ölçüm değişkenliğinde etken olan laboratuvar faktörünün de dahil edildiği ANOVA yöntemi, ölçüm hataları sonucu oluşacak üretici ve tüketici risklerinin analiz edilmesi ve ölçüm sistemlerinin deney tasarımı yöntemi ile analizi için rasgele seçilen 10 parçalık örneklem ölçümünün yeterliliğini araştırmak suretiyle, istatistiksel varsayımları sağlayan bir kabul planı oluşturmaktır. Elde edilen sonuçlara göre, laboratuvar koşullarının da ölçüm değerlerindeki değişkenliklere neden olabileceği ve etkilerinin ölçümlerden arındırılması gerektiği görülmüştür. Ayrıca, incelenen ölçüm sistemi ile yapılan ölçüm hataları sonucu oluşan üretici ve tüketici riskleri hesaplanmıştır. Bu risklerin çok küçük olması halinde örneklem ölçümünün, klasik ölçüm sistemleri analizinde önerilen sayıdan daha fazla olması gerektiği ve bulunan yeni örneklem ölçümünün, istatistiksel olarak, normal dağılım varsayımlarından biri olan "örneklem ölçümünün 30'dan büyük olması koşulu"nu desteklediği görülmüştür. Anahtar Sözcükler: MSA, tekrarlanabilirlik, tekrarüretilebilirlik, ölçüm hatası, kararlılık, eğilim, doğrusallık, sabit faktör, rasgele faktör, deney taşanım, varyans bileşenleri, ANOVA analizi, üretici ve tüketici riskleri, örneklem ölçümü
vn ABSTRACT STATISTICAL ANALYSIS AND IMPLEMENTATION WITHIN AN ESTABLISHMENT OF MEASUREMENT SYSTEM ANALYSIS - ONE OF THE QS-9000 QUALITY ASSURANCE SYSTEM'S REFERENCES TOPICS GELİPGİDEN, Bircan MSc in Statistics Department Supervisor: Doç. Dr. Şanslı ŞENOL September 2001, 243 pages In the MSA (Measurement System Analysis) manual -one of the reference documents of the most advanced Quality Management Systems QS-9000, the measurement systems that need to be examined and kept under control, in order to set the extent to which the products meet the customers' requirements and expectations, have been analyzed statistically. No matter how advanced a quality control system is, if data acquired through measurement system is erroneous and unreliable if features making up the measurement system (appraisers, gages and laboratory conditions) have a negative effect on measured values and cause variability, then the measurements taken will not reflect reality and it will not be defined wheather the target has been reached or not. For this reason, firstly, the measurement system must be analyzed statistically and its reliability must be proven.vm In this study, made for analysing measurement systems, we have discused "Range" and "Average - Range" Methods used for quantitative data and "Deviation Analysis" and "Bayes Analysis" methods used for qualitative data. The main topic in fact is, the ANOVA method which includes the laboratory factor that is highly effective although not generally included in classical measurement systems; analysis of risks of producers and consumers that occur due to measurement errors and to create an acceptance plan that enables statistical assumptions by means of investigating capability of a 10-units sample size that is randomly selected for analysing measurement systems by design of experiment method. According to results, it is understood that, laboratory conditions are also effective on variability of measurement values and that their effects should be cleared from measurements. In addition, the consumer and producer risks that arise due to mezsurement errors realized by the measurement system under investigation have been calculated. In case these risks are minimal, the sample size must be greater than quantities suggested in classical measurement system analysis and it has been observed that the new sample size found, supports " the condition of sample size being greater than 30 units" that is one of the normal distribution assumptions statistically. Key Words: MSA, repeatability, reproducibility, measurement errors, stability, bias, linearity, fixed factor, random factor, design of experiments (DOE), variance components, ANOVA, producer and consumer risks, sample size.
vn ABSTRACT STATISTICAL ANALYSIS AND IMPLEMENTATION WITHIN AN ESTABLISHMENT OF MEASUREMENT SYSTEM ANALYSIS - ONE OF THE QS-9000 QUALITY ASSURANCE SYSTEM'S REFERENCES TOPICS GELİPGİDEN, Bircan MSc in Statistics Department Supervisor: Doç. Dr. Şanslı ŞENOL September 2001, 243 pages In the MSA (Measurement System Analysis) manual -one of the reference documents of the most advanced Quality Management Systems QS-9000, the measurement systems that need to be examined and kept under control, in order to set the extent to which the products meet the customers' requirements and expectations, have been analyzed statistically. No matter how advanced a quality control system is, if data acquired through measurement system is erroneous and unreliable if features making up the measurement system (appraisers, gages and laboratory conditions) have a negative effect on measured values and cause variability, then the measurements taken will not reflect reality and it will not be defined wheather the target has been reached or not. For this reason, firstly, the measurement system must be analyzed statistically and its reliability must be proven.vm In this study, made for analysing measurement systems, we have discused "Range" and "Average - Range" Methods used for quantitative data and "Deviation Analysis" and "Bayes Analysis" methods used for qualitative data. The main topic in fact is, the ANOVA method which includes the laboratory factor that is highly effective although not generally included in classical measurement systems; analysis of risks of producers and consumers that occur due to measurement errors and to create an acceptance plan that enables statistical assumptions by means of investigating capability of a 10-units sample size that is randomly selected for analysing measurement systems by design of experiment method. According to results, it is understood that, laboratory conditions are also effective on variability of measurement values and that their effects should be cleared from measurements. In addition, the consumer and producer risks that arise due to mezsurement errors realized by the measurement system under investigation have been calculated. In case these risks are minimal, the sample size must be greater than quantities suggested in classical measurement system analysis and it has been observed that the new sample size found, supports " the condition of sample size being greater than 30 units" that is one of the normal distribution assumptions statistically. Key Words: MSA, repeatability, reproducibility, measurement errors, stability, bias, linearity, fixed factor, random factor, design of experiments (DOE), variance components, ANOVA, producer and consumer risks, sample size.
Açıklama
Bu tezin, veri tabanı üzerinden yayınlanma izni bulunmamaktadır. Yayınlanma izni olmayan tezlerin basılı kopyalarına Üniversite kütüphaneniz aracılığıyla (TÜBESS üzerinden) erişebilirsiniz.
Anahtar Kelimeler
İstatistik, Statistics, ISO 9000, ISO 9000, Kalite güvence sistemi, Quality assurance system, Standartlar, Standards, Ölçme sistemleri, Measurement systems