|
|
Histogram
Nedir:
- Bir
parçadan veya prosesten alınan bireysel ölçümün dağılımını
gösteren çubuk grafiktir. Aynı zamanda frekans dağılımı
olarak da adlandırılır çünkü herhangi verilen değerin görülme
sıklığı çubuğun uzunluğu ile gösterilir.
Niçin:
- Ölçümlerin
dağılımının şekli, varyasyonu (yayılımı) ve merkezini
kolayca gözlemlemeyi sağlar
- Ölçümlerdeki
şablon gözlenir
- Varyasyonu
azaltma ve problemlerin sebepleri hakkında ipucu sağlar
- Kalite
karakteristiğinin üretim tutarlılığı gözlemlenir
- Proses
yeterliliği ile spesifikasyonların arasındaki ilişki grafik
olarak gösterilir
- Ölçümlerin
normal olarak dağılıp dağılmadığını görsel olarak değerlendirilir
Ne
zaman:
- Önemli
karakteristikler veya herhangi proses çıktısının ölçümlerini
toplarken
- Yeterlilik
çalışmaları yapıldığında
- Gelen
malzemenin ve çıkan ürünün kalitesini analiz ederken
Nasıl:
- Proses
veya önemli karakteristiklerden ölçümler (değişken veriler)
toplanır. Otuz veya daha fazla ölçüm tercih edilir
- Verileri
kayıt etmek için kontrol listesi kurulur
- En
küçük ölçümün en büyüğünden çıkartılarak verilerin
aralığı belirlenir
- Ölçümlerin
gruplanacağı uygun sayıda sınıf aralığı seçilir (aşağıdaki
tablo rehber olarak kullanılabilir)
|
Gözlemler
|
Sınıf
Aralığı Sayısı
|
|
25
– 50
|
5
- 8
|
|
51
– 100
|
6
- 11
|
|
101
– 250
|
9
– 13
|
|
251
ve üstü
|
11
– 15
|
- Sınıf
aralıklarının genişlik ve limitleri belirlenir.
Sınıf aralığı, veri aralığını toplam sınıf sayısına
bölmekle elde edilir. Sınıf limitlerini öyle seçilmeli ki
herhangi bir veri verilen limitlerin dışında kalmasın. Bu her
limite mantıki ondalık değerleri eklemek ile yapılabilir. Örneğin
eğer sınıf aralıklarının limitlerini 0.5 – 5.5, 5.5 – 10.5
, ... olarak ayarlanırsa 5.5 olan değer hem birinci sınıfa hem
de ikinci sınıfa girebilir. Bu probleme engel olmak için sınıf
aralık limitleri 0.51 – 5.50, 5.51 – 10.50, ... olarak
ayarlanabilir.
- Frekans
tablosu oluşturulur. Örnek olarak aşağıdaki tabloyu
verebiliriz.
|
Sınıf
|
Sınıf
Limitleri
|
Gözlenen
Ölçüm Sayısı
|
|
1
|
0.51
– 5.50
|
10
|
|
2
|
5.51
– 10.50
|
20
|
|
3
|
10.51
– 15.50
|
25
|
|
4
|
15.51
– 20.50
|
20
|
|
5
|
20.51
– 25.50
|
15
|
|
6
|
25.51
– 30.50
|
10
|
Kuvvetli
Yönleri
- Görsel
- Basit
ve güçlü
- Büyük
miktardaki veriyi kolayca özetler
- Önemli
karakteristik varyasyonu ile spesifikasyon arasındaki ilişkiyi göstermekte
kullanılır.
Zayıf
Yönleri
- Proses
kararlılığını sayısal olarak değerlendirilemez
- Zamana
göre duyarlı değildir
- Herhangi
bir modelin görülmesi için büyük miktarda veri gerekmektedir
- Şekil
değerlendirmesi özneldir.
|
