Multivariate statistical quality control: an industrial application

Abstract

Günümüz rekabetçi sanayi ortamında yüksek kalitede üretim yapmak kaçınılmaz bir zorunluluktur. Bu zorunluluğun yerine getirilmesi ve ticari başarı ve büyüme için en gerekli araçlardan biri kalite kontroldür. Kalite kontrolün en kullanışlı yöntemlerinden biri olan istatistiksel süreç kontrolü, kontrol kartlarının kullanımıyla süreçlerdeki değişikliklerin kontrolü ve sürekli ilerlemeyi sağlar. Kalite kontrol uzmanlarının ve süreç mühendislerinin büyük bir kısmı, değişkenleri tek tek inceleyerek süreçteki olağandışı olayları belirlemek için tasarlanmış olan tek değişkenli kalite kontrol yöntemlerini yaygın olarak kullanmaktadırlar. Ancak bir ürünün veya hizmetin kalitesi birden çok eş zamanlı değişkene bağlı olduğundan, kalite kontrol problemleri çoğunlukla çok değişkenli bir yapıya sahiptir. Veri toplama teknolojisinin hızlı gelişimi ve süreçlerin bilgisayarlar aracılığıyla izlenmesi de, birden fazla kalite bileşeninin veya süreç değişkeninin eş zamanlı kontrolüne olan ilgiyi artıran nedenler arasındadır. Bu teknikler genellikle çok değişkenli istatistiksel süreç kontrol yöntemleri olarak adlandırılırlar. Hotelling's T2, çok değişkenli süreçlerin incelenmesinde en yaygın olarak kullanılan kontrol diyagramı istatistiklerinden biridir. Bu çalışmada, cam takviyeli plastik borular ve bağlantı manşonları üreten SUBOR firmasının sürekli elyaf sarma sürecine çok değişkenli istatistiksel kalite kontrolü uygulanması hedeflenmiştir. Çalışmanın ilk bölümünde çok değişkenli istatistiksel kalite kontrolü üzerine giriş bilgilerine yer verilmiş ve tezin amaçları tanımlanmıştır. Konunun genel altyapısı ve uygulama aşamaları ikinci bölümde verilmiştir. Çalışmanın üçüncü bölümünde ise literatür bulgularının ışığında ilgili süreç için çok değişkenli istatistiksel bir kalite konrol yöntemi geliştirilmiştir. Bu yöntem Hotelling's T2 kontrol diyagramı istatistiği üzerine kurulmuştur. Uygulama aşamalarında çok değişkenli istatistik kalite kontrol paket olan QualStat kullanılmıştır. Dördüncü bölüm uygulamanın genel sonuçlarını içermekte olup, konuyla ilgili tartışma ve değerlendirmeler beşinci bölümde yer almaktadır. In today's competitive industrial environment, producing high-quality products have become an inevitable requirement. One of the most important tools in fulfilling this requirement and achieving business success and growth is Quality Control. The rationale of statistical process control, one of the most useful elements of quality control, is the control of variation in processes and continuous improvement through the use of control charts. Most quality control practitioners and process engineers are familiar with the univariate control procedures which are designed to detect unusual events in the process by monitoring one variable at a time. However, many quality control problems are multivariate in character since the quality of a given product or service consists simultaneously of more than one variable. The rapid growth in the data-acquisition technology and the use of online computers for process monitoring have also resulted in an increased interest in the simultaneous monitoring of several related quality characteristics or process variables. These techniques are often referred to as multivariate statistical control procedures. One of the most popular control chart statistics for monitoring a multivariate process is the Hotelling's T2. In this study, it has been aimed to apply Multivariate Statistical Process Control on the continuous filament winding process of SUBOR, a company engaged in the production of fiberglass reinforced plastic pipes and fitting elements. In the first part of the study, introductory statements have been made on the multivariate statistical process control and the objectives of the thesis have been defined. The general background and application procedures have been provided in the second part. In the third part of the study, a multivariate statistical process control procedure for the process has been proposed in the light of the literature survey. The procedure is based on the Hotelling T2 control chart statistic; and QualStat, the multivariate statistical software package, has been used through the application stages. The fourth part includes the general results of the study. Finally, the discussions and evaluations on the subject have been given in the fifth part of the study.