Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightHotelling T2 istatistiği toplam kalite değişkenliğinin daha çok hangi kalite özelliklerinden ileri geldiği hakkında bilgi vermediği halde önemli bileşenler kullanılarak yapılan kalite kontrolunda değişkenliğe en fazla neden olan kalite özellikleri belirlenebilir.Dolayısıyla prosesin kontrol altına alınması daha çabuk ve kolay olur.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Shewhart kontrol grafikleri mamuldeki bir kalite özelliğinin izlenmesi amacıyla kullanılır. Dolayısıyla Shewhart kontrol grafikleri mamulün sadece bir kalite özelliği olduğunu varsayar. Oysa mamullerin ölçülebilir ve ölçülemez birden çok kaliteözelliği vardır ve bir mamulün kalitesi birden çok özelliklerin birlikte değerlendirilmesi ile belirlenir. Bunun için her kalite özelliğinin ayrı bir kontrol grafiği ile izlenmesi düşünülebilir. Ancak bu takdirde birden çok kalite özelliğinin birlikte değerlendirilmesinde çeşitli güçlükler söz konusudur. Özelliklerin ayrı ayrı grafiklerle izlenmesi özellikler arasında ilişki olmadığını varsaymaktır. Oysa özellikler arasında az ya da çok ilişki vardır.Bu nedenle birden çok kalite özelliğini birlikte dikkate alan ve 1. tip hata olasılığını belli bir düzeyde tutan kalite kontroluna ihtiyaç vardır. Bunun için çok değişkenliistatistik analiz tekniklerinden Hotelling T2 ve Önemli Bileşen Analizinden yararlanılabilir. Her ikisi de birden çok ölçülebilir kalite özellikleri arasındaki ilişkileri dikkate alır ve 1. tip hata olasılığını istenilen seviyede tutarlar. Hotelling T2 istatistiği toplam kalite değişkenliğinin daha çok hangi kalite özelliklerinden ileri geldiği hakkında bilgi vermediği halde önemli bileşenler kullanılarak yapılan kalite kontrolunda değişkenliğe en fazla neden olan kalite özellikleri belirlenebilir.Dolayısıyla prosesin kontrol altına alınması daha çabuk ve kolay olur.