1 / 59

Veri Toplama

Veri Toplama. Prof. Dr. Ali ŞEN. Öğrenme Amaçları. Öğrenciler bu dersin sonunda : Önemli veri toplama metotlarını tanıyacaklar, Bir Veri Toplama Planı Hazırlayabilecekler, Gözleme dayalı metotları değerlendirebilecekler,

shamus
Télécharger la présentation

Veri Toplama

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Veri Toplama Prof. Dr. Ali ŞEN

  2. Öğrenme Amaçları Öğrenciler bu dersin sonunda : • Önemli veri toplama metotlarını tanıyacaklar, • Bir Veri Toplama Planı Hazırlayabilecekler, • Gözleme dayalı metotları değerlendirebilecekler, • Verilerin geçerlilik ve güvenilirliklerinin ne anlama geldiğini bileceklerdir.

  3. İçerikBirinci Kısım :Ölçme ve Veri Toplama • Önemli Veri Toplama Metotları, • Veri Toplama Planı Hazırlama, • Veri Toplama Planını Uygulama, • Örnekler,

  4. İçerikİkinci Kısım: Raporlar • Yapılandırılmamış & Yarı-Yapılandırılmış Enstrumanlar • Görüşmeler mi Anketlermi? • Değerlendirme • Yanıtlardaki Sapmalar, • Rastgeleleştirilmiş Yanıtlar,

  5. İçerikÜçüncü Kısım :Gözlem Metotları • Gözlem Metotları: Yapısal Olmayan Gözlemler, Yapısal Gözlemler

  6. İçerikDördüncü Kısım: Veri Kalitesi • Ölçme • Ölçüm Ekipmanlarının Güvenilirliği • Geçerlilik • Sayısal Ölçümleri değerlendirmedeki diğer kriterler • Sayısal olmayan verilerin değerlendirilmesi

  7. Giriş • Veri toplama , yanıtı aranan soruların , yanıtlarının sistematik olarak bulunmasına yardım eden değerlendirme sorularının bireysel yanıtlarını elde etme sürecidir. • Veri toplamanın planlanması, yanıtlanması gereken sorular ile uygun/kullanılabilir bilgi kaynakları arasında istatistisel olarak güvenilir bağlar kurma planlamasıdır.

  8. Giriş • Elde edilecek verilerin farklı gözlemciler tarafından nasıl elde edileceğini, nasıl düzenlenmesi gerektiğini, hangi analiz uygulamalarının nasıl yapılacağını, analiz sonuçlarının hangi amaçlara ve bilgi edinme yönünde yorumlanacağını, ve son olarak da bu bilgilerin nasıl raporlanacağını önceden planlanmış olması gereklidir. • Geniş veri kaynaklarından verilerin nasıl toplanacağına yönelik çok sayıda metot vardır.

  9. Veri Toplama: İlk Adımlar 1. Veri toplama amaçlatını tanımlayınız. 2. Veri toplama planının işlemsel adımlarını tanımlayınız. 3. Toplanan verinin doğruluğu, hassasiyeti, doğrusallığı ve durağanlığından emin olun.

  10. ÖLÇÜM SİSTEMLERİ ANALİZİ

  11. TERMİNOLOJİ(1) • Ölçüm: Bir büyüklüğün değerinin bulunmasına yönelik işlemler dizisi • Ölçüm hatası: Ölçüm sonucundan ölçülen büyüklüğün gerçek değerinin çıkartılmasıyla elde edilen sonuç • Ölçüm cihazı: Ölçümleri elde etmek için kullanılan herhangi bir cihaz. • Ölçüm sistemi: Ölçülen karakteristiğe numara tayin eden operasyonlar, yöntemler, ölçüm cihazları ve diğer cihazlar, yazılım(software), ve personel toplamı; ölçümleri elde etmek için kullanılan proseslerin tümü.

  12. TERMİNOLOJİ(2) • Ölçüm cihazı: Ölçümleri elde etmek için kullanılan herhangi bir cihaz; sık sık, spesifik olarak, atölye zemininde kullanılan cihazlar anlamında kullanılır; geçer-geçmez cihazlarını kapsar. • Ölçüm sistemi: Ölçülen karakteristiğe numara tayin eden operasyonlar, yöntemler, ölçüm cihazları, diğer cihazlar, yazılım(software), ve personel toplamı; ölçümleri elde etmek için kullanılan proseslerin tümü.

  13. Genelleştirilmiş bir ölçüm sisteminin altı temel elemanı bulunmaktadır ve kısaca S.W.I.P.E olarak adlandırılır. • S : Standart ( Standard ) • W : Ölçülecek olan şey ( Workpiece ) • *Örneğin, parça • I : Alet ( Instrument ) • P : İnsan / Prosedür ( Person/Procedure ) • E : Çevre ( Environment )

  14. Ölçüm sistemi, değişkenliğin hem sistematik hem de tesadüfi kaynaklarından etkilenir. • Değişkenliğin bu kaynakları genel ve özel sebeplere dayanmaktadır. Ölçüm sisteminin değişkenliğini kontrol etmek için; • Değişkenliğin potansiyel kaynaklarını tanımlayın. • Değişkenliğin bu kaynaklarını izleyin yada mümkünse ortadan kaldırın.

  15. ÖLÇÜM SİSTEMLERİNİN İSTATİSTİKSEL ÖZELLİKLERİ • Her ölçüm sisteminin değişik istatistiksel özelliklere sahip olması gerekmesine rağmen, bütün ölçüm sistemlerinin sahip olması gereken belirli özellikler vardır. Bunlar: 1) Ölçüm sistemi istatistiksel olarak kontrol altında olmalıdır. Bu, ölçüm sistemindeki varyansların özel sebeplerden değil sadece genel sebeplerden kaynaklanması anlamına gelir. Bu, istatistiksel kararlılığa karşılık gelir. 2) Üretim prosesinin değişkenliğiyle karşılaştırıldığında ölçüm sisteminin değişkenliği daha küçük olmalıdır.

  16. ÖLÇÜM SİSTEMLERİNİN İSTATİSTİKSEL ÖZELLİKLERİ 3) Spesifikasyon limitleriyle karşılaştırıldığında değişkenlik küçük olmalıdır. 4) Ölçümün artışları, proses değişkenliği veya spesifikasyon limitlerinden daha küçük olanına göre küçük olmalıdır. Artışlar için genel bir kural, proses değişkenliği ve spesifikasyon limitlerinden daha küçük olanının onda birinden daha büyük olmamasıdır. 5) Ölçülen parçalar farklılaştıkça, ölçüm sisteminin istatistiksel özellikleri değişebilir. Eğer böyle olur ise, ölçüm sisteminin en büyük (en kötü) değişimi, proses değişimi veya spesifikasyon limitlerinden en küçük olanına göre küçük olmasıdır.

  17. ÖLÇÜM SİSTEMİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ-GENEL KURALLAR • Doğru değişkenin ölçüldüğünü doğrulamak • Eğer yanlış değişken ölçülüyorsa, ölçüm sisteminin ne kadar doğru veya hassas olduğu önemli değildir! • Ölçüm sisteminin kabul edilebilir olması için hangi istatistiksel özelliklere sahip olduğunu belirlemek. • Bu belirlemeyi yapmak için, verilerin nasıl kullanılacağını bilmek önemlidir. • Ölçüm sisteminin bu özelliklere zaten sahip olup olmadığını değerlendirmek

  18. ÖLÇÜM SİSTEMİ VARYANSI ÇEŞİTLERİ Çoğu kez ölçümlerin hatasız olduğu kabul edilir. Analiz ve sonuçlar bu varsayıma dayandırılır. • Kişiler, ölçüm sisteminde kişisel ölçümleri etkileyen varyanslar olduğunu ve kararların verilere dayandırıldığının farkına varamayabilir. • Ölçüm sistemi çalışmasının bir amacı, ortam şartlarıyla etkileşen ölçüm sistemlerinin, ölçüm varyansı miktarı ve çeşitleriyle ilgili bilgi elde etmektir.

  19. Ölçüm sistemi hataları beş kategoriye ayrılabilir. • Eğilim • Tekrarlanabilirlik • Tekrar yapılabilirlik • Kararlılık • Doğrusallık

  20. 1.)Eğilim • Eğilim, ölçümlerin gözlemlenen ortalaması ve referans değeri arasındaki farktır. • Kabul edilen referans değeri veya mastar değer olarak da bilinen referans değeri, ölçülen değerler için hemfikir olunan referans olarak işe yarayan bir değerdir. • Referans değeri, yüksek seviyeli bir ölçüm ekipmanı (örneğin, metroloji laboratuvarı veya yerleşim ekipmanı) ile yapılan ölçümlerin ortalaması alınarak belirlenebilir. • Eğilim ölçüm sisteminin sistematik hatasının ölçümüdür.

  21. 1.)Eğilim(2) Aşırı eğilimin mümkün sebepleri: • Ölçüm aletinin kalibrasyona ihtiyaç duyması, • Eskimiş ölçüm aleti, ekipman veya fikstür, • Eskimiş veya zarar görmüş mastar, mastardaki hata • Yanlış kalibrasyon • Ölçüm aletinin kalitesinin zayıflığı • Doğrusallık hatası • Uygulamada yanlış aletin kullanılması • Değişik ölçüm metodu – ayarlama, yükleme, sıkıştırma • Yanlış karakteristik ölçmek • Çarpıklık ( ölçüm aletinin veya parçanın ) • Çevre – sıcaklık, rutubet, vibrasyon, temizlik • Uygulama – parçanın büyüklüğü, pozisyon, operatörün yeteneği

  22. 1.)Eğilim(3) İşlem aralığında spesifik bir lokasyonda, ölçüm sisteminin eğilimini belirlemek için, bir parçanın kabul edilmiş referans değerini elde etmek gerekir. Eğilim şu şekilde hesaplanabilir: 1) Referans değerler olarak kalibreli mastarlar kullanılabilir ve parçalar kalibreli ölçüm ekipmanları (Eğilimi hesaplanacak ölçüm ekipmanından 1/10 birim daha fazla okuma hassasiyetine sahip) ile daha hassas olarak ölçülür. 2) Belirlenmiş olan ölçüm cihazı kullanarak, ölçümcünün aynı parçayı en az 10 kez ölçmesi sağlanır; 3) Okumaların ortalamaları hesaplanır. Referans değeri ve hesaplanan ortalamanın farkı ölçüm sisteminin eğilimini gösterir. eğilim, proses varyansına (veya toleransa) bölüp 100’le çarparak proses varyansı(veya tolerans) yüzdesine çevrilebilir.

  23. 2.)Tekrarlanabilirlik (Ekipman varyasyonu) • Tekrarlanabilirlik, bir ölçüm cihazının bir ölçümcü tarafından bir çok kez kullanılarak, aynı parçanın aynı karakteristiğini ölçerken elde edilen ölçümlerin varyansıdır.

  24. 2.)Tekrarlanabilirlik(2) • Tekrarlanabilirlik, ekipmanın doğal değişkenliği veya yeteneğidir. Tekrarlanabilirlik, genellikle ekipman değişkenliği (EV) olarak belirtilir. Ancak bu yanıltıcıdır. Tekrarlanabilirlik, genel sebep değişkenliğidir. Tekrarlanabilirliğin en iyi tanımı; tanımlanmış ve sabitlenmiş ölçüm şartlarında ( Örneğin; varsayımlar, çevre, operatör, metot, standart, alet ve sabit bir parça gibi ) sistem içi değişkenliktir.

  25. 2.)Tekrarlanabilirlik(3) Düşük tekrarlanabilirliğin mümkün sebepleri ; • Parça İçi ( Örnek ) : form, pozisyon, yüzey cilası, örnek uyumu • Alet İçi : tamir; yıpranma, ekipman veya fikstür hatası, zayıf kalite veya bakım • Standart İçi : kalite, sınıf, yıpranma • Metot İçi : ayardaki değişkenlik, teknik, sıfırlama • Ölçümcü İçi : teknik, pozisyon, deneyimsizlik, yorgunluk • Çevre İçi : kısa dönemlerde sıcaklıktaki değişiklikler, rutubet, vibrasyon, ışıklandırma, temizlik • Bir varsayımın bozulması – kararlı, uygun operasyon. • Alet tasarımı veya dirençten yoksun metot, zayıf tekdüzelilik • Uygulamada yanlış ölçüm aleti kullanmak • Parçanın yada ölçüm aletinin çarpıklığı • Uygulama – parça büyüklüğü, pozisyon, gözlem hatası

  26. 3.)Tekrar Yapılabilirlik(Ölçümcü varyasyonu) • Tekrar yapılabilirlik, değişik ölçümcülerin aynı ölçüm cihazını kullanarak, aynı parçanın aynı karakteristiğini ölçerken elde ettikleri ölçümlerin ortalamalarının varyansıdır.

  27. 3.)Tekrar Yapılabilirlik(2) • …Bu ifade, operatörün ustalığının tesir ettiği el ile kullanılan aletler için doğrudur. Ancak, değişkenliğin temel kaynağının operatör olmadığı ölçüm sistemleri için ( örneğin otomatik sistemler ) bu ifade doğru değildir. Bu sebepten dolayı tekrar yapılabilirlik, ölçüm şartları arası veya sistemler arası değişkenliğin ortalaması ile ilgilidir.

  28. 3.)Tekrar Yapılabilirlik(3) Tekrar yapılabilirlik hatasının potansiyel kaynakları ; • Parçalar Arası ( Örnek ) : aynı alet, operatörler ve metot kullanılarak A, B, C, … gibi parça türlerini ölçerken ortalama fark • Aletler Arası : aynı parçalar, operatörler ve çevre koşulları için A, B, C,… gibi aletleri kullanım sonucundaki ortalama fark • Standartlar Arası : ölçüm prosesindeki farklı ayar standartlarının ortalama etkisi • Metotlar Arası : elle idare edilen sistemlere karşılık otomatik sistemler, sıfırlama, nokta yoğunluğu vb ’ nde ki değişikliklerin sebep olduğu ortalama fark • Ölçümcüler Arası ( Operatörler ) : beceri, deneyim, tekniğin sebep olduğu operatörler arası ortalama fark. • Çevre Arası : çevresel faktörlerin, zaman içerisindeki ölçümler üzerinde sebep olduğu ortalama fark. • Çalışmadaki varsayımın bozulması • Alet tasarımı veya dirençten yoksun metot • Uygulama – parça büyüklüğü, pozisyon, gözlem hatası

  29. 4.)Doğrusallık • Ölçüm cihazının beklenen çalışma aralığı boyunca eğilim değerleri farkıdır. Doğrusallık

  30. 4.)Doğrusallık(2) Doğrusallık

  31. 4.)Doğrusallık(3) Doğrusallık hatasının mümkün sebepleri : • Ölçüm aletinin kalibrasyona ihtiyaç duyması, • Eskimiş ölçüm aleti, ekipman veya fikstür, • Bakımsızlık – hava, enerji, hidrolik, filtreler, korozyon, pas, temizlik • Eskimiş veya zarar görmüş mastar, mastardaki hata • Yanlış kalibrasyon ( çalışma aralığını kapsamayan ) • Ölçüm aletinin kalitesinin zayıflığı • Uygulamada yanlış aletin kullanılması • Değişik ölçüm metodu – ayarlama, yükleme, sıkıştırma • Çarpıklık ( ölçüm aletinin veya parçanın ) • Çevre – sıcaklık, rutubet, vibrasyon, temizlik • Uygulama – parçanın büyüklüğü, pozisyon, operatörün yeteneği

  32. Kararlılık(veya yönelim), aynı mastar veya parçalar üzerinde, uzun bir zaman periyodu içinde tek bir karakteristiği ölçerken, bir ölçüm sistemiyle elde edilen ölçümlerin toplam varyansıdır. 5.)Kararlılık(Durağanlık) (Stabilite)

  33. Ölçüm sisteminin varyansını tanımlamak için kullanılabilecek dağılım şöyle karakterize edilebilir: Lokasyon • kararlılık • eğilim • doğrusallık Genişlik veya yayılım • tekrarlanabilirlik • tekrar yapılabilirlik

  34. Bir ölçüm sistemini seçerken veya analiz ederken ölçüm sisteminin ayırımı önem kazanır; yani ölçüm sisteminin ölçülen karakteristiklerdeki küçük değişimleri bile tespit edebilme ve doğru olarak gösterme yeteneği; çözünürlük olarak da adlandırılır.

  35. Eğilim, referans değeri ve gözlemlenen ölçüm ortalaması arasındaki farkla belirlenir. Bunu yapmak için, bir parça örneği, ölçüm yapanlardan biri tarafından on kez ölçüldü. On adet ölçüm değeri yanda yerleşim denetim ekipmanları tarafından belirlenen referans değeri 0.80 mm ve parça için proses varyansı 0.70 mm’dir. ÖRNEKLER 1. Eğilim Örneği

  36. 1.Eğilim Örneği(devam) • Gözlemlenen ortalama, ölçümlerin toplamının ölçüm sayısına (10’a) bölünmesiyle bulunur.

  37. 1. Eğilim Örneği(devam) Şekilde görüldüğü gibi eğilim, referans değeri ve gözlemlenen ortalama arasındaki farktır. Eğilim Örnekleri Eğilim = Gözlemlenen Ortalama - Referans Değeri Eğilim = 0.75 - 0.80 = -0.05 Eğilim için proses varyansı yüzdesi öyle hesaplanır: %Eğilim = 100 ( Eğilim / Proses Varyansı) %Eğilim = 100 ( 0.05 / 0.70 ) = % 7.1

  38. 1. Eğilim Örneği(devam) • Proses varyansının yerini tolerans aldığı durumlarda, eğilim için tolerans yüzdesi aynı şekilde hesaplanır. • Böylece, R&R çalışmasında kullanılacak kalınlık ölçüm cihazının eğilimi -0.05 tir. • Bu şu anlama gelir; • Ortalama üstünde gözlemlenen ölçümler, ortalama değerden 0.05 daha küçük olacaktır ve proses varyansının %7.1’idir.

  39. 2. Tekrarlanabilirlik Örneği • Üretim prosesinden beş örnek seçilmiştir. Normal olarak ölçümleri yapan iki ölçümcü çalışmaya katılmıştır. Her parça her ölçümcü tarafından üç kez ölçülmüştür, ve ölçümler veri sayfasına kaydedilmiştir.(Tablo 1)

  40. 2. Tekrarlanabilirlik Örneği

  41. 2. Tekrarlanabilirlik Örneği • Veriler, her alt grup için ortalama (X ) ve aralık (R) hesaplanarak analiz edilir. • Aralık değerleri, aralık kontrol çizelgesi üzerinde işaretlenir (şekil 10) ve ortalama aralığı ( R) hesaplanır. • Deneme sayısı (3) için D3 ve D4 faktörleri (Tablo 3), aralık çizelgesinin kontrol limitlerini hesaplamak için kullanılır. • Limitler, bütün değerlerin kontrol altında olup olmadığını anlamak için çizilir. • Bütün aralıklar kontrol altındaysa, ölçümcülerin hepsi “aynı” görünür. Eğer ölçümcülerden birisi kontrol dışıysa, onun metodu diğerlerinden farklıdır. Eğer bütün, ölçümcülerin kontrol dışı aralıkları varsa, ölçüm sistemi ölçümcülerin tekniğine göre hassastır ve yararlı veri toplamak için geliştirilmelidir.

  42. 2. Tekrarlanabilirlik Örneği

  43. 2. Tekrarlanabilirlik Örneği

  44. 2. Tekrarlanabilirlik Örneği • Tahmin edilen tekrarlanabilirlik veya ölçüm cihazı standard sapması • d2 , Tablo 2’den elde edilir ve deneme sayısına (m=3) ve parça sayısı-ölçümcü sayısı çarpımına (g=5x2=10) bağlıdır. • Bu çalışmada tekrarlanabilirlik, 5.15σe = 5.15 x 1.45 = 7.5 olarak hesaplanmıştır. 5.15, normal bir dağılımda ölçümlerin %99’unu temsil eder.

  45. 3. Tekrar Yapılabilirlik Örneği • Tablo 1’de görülen verilerden, her ölçümcünün elde ettiği örneklerin ortalaması alınarak her ölçümcünün ortalaması hesaplanır. Ölçümcü ortalaması aralığı (R0), en büyük ortalamadan en küçüğü çıkartılarak bulunur. • R0 = 216.9 - 216.3 = 0.6 • Ölçümcü standart sapması = R0 / = 0.6 / 1.41 = 0.4, • , Tablo 2’den elde edilir ve ölçümcü sayısına(m=2) ve g’ye bağlıdır.(sadece bir aralık hesaplaması olduğu için g=1) • Tekrar yapılabilirlik = 5.15 R0 / = 2.2 • Bu tahmin, ölçüm cihazının varyansıyla kirlendiği için, tekrar yapılabilirliğin bir kısmı çıkartılarak yeniden hesaplanmalıdır. Düzeltilmiş tekrar yapılabilirlik: • == • =1.0 • n = parça sayısı ve, r = deneme sayısı. • Düzeltilmiş ölçümcü standart sapması = = 0.19.

  46. 2.- 3. Tekrarlanabilirlik &TekrarYapılabilirlik Örneği (R & R) 2 – 3 ölçümcü, 5 – 10 üretimden alınan parça ile gerçekleştirilir. Her parça, tüm ölçümcüler tarafından rasgele sırada 2 – 3 kez ölçülür. R & R hesaplamalarında izleyen formlar kullanılabilir:

  47. Ölçüm cihazı tekrarlanabilirlik ve tekrar yapılabilirliğin(%R&R) kabulü için anahatlar: • %10 hatanın altı:Ölçüm sistemi kabul edilebilir • %10 ile %30 arası hata:Uygulamanın önemine, ölçüm cihazının maliyetine, tamir masraflarına,vb.,bağlı olarak kabul edilebilir. • %30 hatanın üzeri: Ölçüm sisteminin geliştirilmesi gerekir. Problemleri belirlemeye ve düzeltmeye çalışın.

  48. R & R Hesaplamaları • Eğer analiz proses varyansı yerine toleransa dayandırılmışsa, ölçüm cihazı tekrarlanabilirlik ve tekrar yapılabilirlik raporu formu, formun sağ tarafı % Toplam Varyans yerine % Tolerans gösterecek şekilde modifiye edilebilir. Bu durumda, %EV, %AV, %R&R, ve %PV, hesaplamalarda toplam varyans (TV) yerine paydaya tolerans değeri koyularak hesaplanır. Bu iki yaklaşım tarzının her ikisi de veya ikisi birden ölçüm sisteminin planlanan kullanımına ve müşterinin isteklerine göre kabul edilebilir.

More Related