Satın alma ekipleri karşılaştırma yapar optik ayırma makineleri bir teklifte tek satırda: yüzde 99,9 veya daha yüksek doğruluk oranı. Fabrika ekipleri daha sonra, aynı makinenin yaklaşık yüzde 1'lik bir reddetme oranı bildirdiğini, bu akışın bir kısmının satılabilir ürün olduğunu ve kartona gerçekte kaç kusurlu ürün ulaştığını kimsenin bilemediğini fark eder. Bu farkın nedeni nadiren dürüst olmayan bir tedarikçidir. Bu bir ölçüm sorunudur; çünkü kaçan kusurlar, kaybedilen iyi ürünler ve verim, tek bir yüzde rakamının bir araya getirdiği üç ayrı niceliktir.
PPM cinsinden ayırma doğruluğu, incelenen her bir milyon parça başına ayırıcıdan geçen kusurlu parça sayısını ifade eder ve ancak yanlış reddetme oranı (yanlışlıkla dışarı atılan iyi parçaların oranı) ve verim (kabul akışına ulaşan iyi parçaların oranı) ile birlikte değerlendirildiğinde anlam kazanır. İyi ürünlerin yüzde 0,2’sini elerken 25 PPM’lik bir kaçış oranına sahip bir makine, aşırı eleme oranı neredeyse sıfır olan ve 200 PPM’lik bir kaçış oranına sahip bir makineyle aynı değildir; her ikisi de yüzde 99,9 doğruluk oranına sahip olarak satılsa bile.
Aşağıdaki bölümlerde bu üç rakam birbirinden ayrıştırılmakta, her birinin normal üretim sayımlarından nasıl hesaplanacağı gösterilmekte ve fabrika sonuçlarının neden nadiren sergi salonundaki sonuçlarla örtüşmediği açıklanmaktadır.
PPM cinsinden sıralama doğruluğu aslında neyi ölçer?
PPM cinsinden doğruluk, incelenen her bir milyon parça başına mutlak sayı olarak ifade edilen bir kusur oranıdır; bu sayede yüzde değeri, hacimle çarpılabilen, malzeme maliyetine göre fiyatlandırılabilen ve müşterinin kabul sınırıyla karşılaştırılabilen bir miktara dönüştürülür. Yüksek hacimli tedarikçiler tam da bu nedenle bu birimi benimsemiştir: Yüzdeler, ilgi çekici aralığı iki ondalık basamağa sıkıştırır; bu durumda 99,9 ile 99,99 neredeyse aynı görünürken, kaçan kusurlar açısından on kat fark vardır.
Yüzde değeri neden sorunu gizler?
Yüzde 99,9 doğruluk iddiası, mükemmelliğe çok yakın bir rakam gibi görünüyor. Bu aynı zamanda, sevk edilen her bir milyon parçada 1.000 kusurlu parça olduğu anlamına gelir; ya da yılda yirmi milyon parça denetleyen bir tesis için yirmi bin kusurlu parçanın kontrolünden kaçtığı anlamına gelir. Bu rakam, kusurlu parçaların ayrıştırılması, nakliye masrafları ve performans değerlendirme görüşmelerine yol açar.
| Belirtilen doğruluk | Kaçış oranı | Kaçan milyonda bir |
| yüzde 99 | yüzde 1 | 10,000 |
| yüzde 99,9 | yüzde 0,1 | 1,000 |
| yüzde 99,99 | yüzde 0,01 | 100 |
| yüzde 99,999 | yüzde 0,001 | 10 |
Birimin tanımı, şu standart referans belgesinde yer almaktadır: parça başına gösterimi, ve 1 PPM yüzde 0,0001’e eşittir; dolayısıyla her ondalık basamak gerçek paraya karşılık gelir.
Formül ve işaret edebileceği iki yön
PPM’deki doğruluk, bir milyona ölçeklendirilmiş bir orandır; ancak bir ayırıcı iki çıkış akışı üretir ve payın seçimi, hangi riskin tanımlandığını belirler. Kabul edilen akış üzerinden hesaplanan Kaçış PPM’si, makineden çıkan kusurları ölçer ve müşterilerin deneyimlediği durum budur. Reddedilen akış üzerinden hesaplanan Reddedilen PPM, gerçek kusurları kusursuz ürünlerle karıştırır ve bu nedenle tek başına doğruluk hakkında hiçbir bilgi vermez. Besleme akışı üzerinden hesaplanan Aşırı İmha PPM’si, denetlenen her milyon parça başına imha edilen kusursuz parçaları ölçer; bu, fabrikanın maliyeti olan kısımdır. Temeli belirtilmeden verilen tek bir PPM rakamı, bir spesifikasyon değil, bir slogandır.
Hedefler, yalnızca denetim çabasından ziyade süreç yetkinliğini de ifade eder. 64 PPM’lik bir kusur seviyesi, 1,33’lük bir yetkinlik endeksine karşılık gelir; 0,6 PPM ise 1,66’ya karşılık gelir. NIST/SEMATECH’in proses yetkinliği el kitabı. Dolayısıyla, 20 PPM hedefi, sıralayıcının kendisiyle ilgili olduğu kadar, sıralayıcıya malzeme besleyen süreçle de ilgili bir iddiadır; zira makine, yalnızca optik sisteminin algıladığı ve iticilerinin ulaşabildiği nesneleri ayıklayabilir.
PPM, yanlış reddetme oranı ve verim arasındaki ilişki
PPM, yanlış reddetme oranı ve verim, tek bir denetim kararları kümesinin üç farklı göstergesidir; bu nedenle bu göstergeler bir arada değerlendirilmelidir, zira bunlardan herhangi birinin iyileştirilmesi, diğer ikisinin fark edilmeden bozulmasına yol açabilir. Algılama bölgesinden geçen her parça, dört kategoriden tam olarak birine girer ve her kategorinin farklı bir sorumlusu ve farklı bir maliyeti vardır.
Her denetim kararının dört sonucu
| Sıralayıcı kararı | Kısmen iyi | Parça arızalı |
| Dışarı atıldı | Yanlış reddetme ya da aşırı tepki. Üretici maliyeti. | Doğru reddetme |
| Kabul edildi | Doğru, kabul ediyorum | Kaçış ya da yanlış kabul. Müşteri masrafı. |
İki hata hücresini tek bir doğruluk yüzdesine indirgemek, mükemmel algılama yeteneğine sahip ancak aşırı algılama performansı zayıf bir makinenin, tam tersi özelliklere sahip bir makineyle eşdeğermiş gibi pazarlanmasını sağlar. Hatalar ayrıca ayarlamalara farklı tepkiler verir: Eşiğin sıkılaştırılması, kaçırma oranını neredeyse bire bir oranında aşırı algılama ile değiştirirken, daha iyi optik sistemler, aydınlatma veya parça aralıkları her ikisini de aynı anda azaltabilir.
Üç formül
Reddedilen parçalar kutusundan çıkan parçalar fiziksel olarak yeniden incelendikten ve sınıflandırıldıktan sonra, bu üç gösterge de sayım sonuçlarından elde edilir ve aynı payda mantığını paylaştıkları için birbirleriyle tutarlı hale gelir.
- Yanlış reddetme oranı: İncelenen toplam iyi parçalara bölünmüş, dışarı atılan iyi parça sayısı, 100 ile çarpılır.
- Verim: Kabul akışına ulaşan iyi parçaların sayısı, beslemedeki toplam iyi parça sayısına bölünür ve sonuç 100 ile çarpılır.
- Saflık: Kabul akışındaki iyi parçaların sayısının, kabul edilen toplam parça sayısına bölünmesi ve sonucun 100 ile çarpılmasıyla elde edilen değerdir; bu, kaçış PPM’nin tersidir.
Yüzde 98 doğruluk oranına sahip olduğu belirtilen bir ayırıcı, yüzde 85 verimle yüzde 98 saflık sağlayabileceği gibi, yüzde 98 verimle yüzde 95 saflık da sağlayabilir. Bunlar, farklı ekonomik koşullar için tasarlanmış farklı makinelerdir.
Üretim verilerinden gerçek sıralama doğruluğunun hesaplanması
Gerçek doğruluk, teknik özellik tablosundan değil, belirli bir üretim aralığı boyunca yapılan beş sayımdan kaynaklanır: besleme, kabul akışı, reddedilen akış, reddedilen akış içindeki doğrulanmış kusurlar ve aynı akış içindeki doğrulanmış kusursuz parçalar. Bu beş öğenin tümünün kaydedilmesi, savunulabilir bir kalite raporunu bir tahminden ayıran unsurdur ve bunlar mevcut olduğunda, ardından gelen hesaplamalar basittir.
Kaydetmeniz gereken beş kalem
- Ayırıcıya giren toplam parça sayısı veya kütle.
- Kabul edilen akıştaki toplam parça sayısı veya kütle.
- Sayım toleransı dahilinde ilk ikisiyle karşılaştırılarak doğrulanmış, reddedilen akıştaki toplam parça sayısı veya kütle.
- Reddedilen parçalar arasından yapılan fiziksel inceleme sonucunda, gerçekten kusurlu olduğu tespit edilen parçalar.
- Aynı denetimden çıkan, şartlara uygun olmasına rağmen reddedilen parçalar.
İki hata sıkça görülür ve her ikisi de sonucu daha iyi gösterir: reddedilen akışı, onu ayrıştırmadan beslemenin yüzdesi olarak bildirmek ve reddedilen kutu denetimini atlamak; bu da hatalı reddetme oranını görünmez kılar ve kaçma oranını doğrulanamaz hale getirir.
Bir milyon parçalık bir örnek hesaplama
Giriş kusur oranı yüzde 0,5 olan bir milyon parça, kusurların yüzde 99,5’ini tespit eden bir ayırıcı ve iyi parçaların yüzde 0,2’sini yanlış olarak eleyen bir yanlış eleme oranı olduğunu varsayalım.
| Akış mı, yoksa metrik mi? | Hesaplama | Sonuç |
| Yemdeki kusurlu parçalar | 1,000,000 × 0.005 | 5,000 |
| Yemdeki yararlı bileşenler | 1.000.000 − 5.000 | 995,000 |
| Hatalı ürünler doğru şekilde reddedildi | 5,000 × 0.995 | 4,975 |
| Kaçışlar | 5.000 − 4.975 | 25 |
| Hatalı olarak reddedilen iyi parçalar | 995,000 × 0.002 | 1,990 |
| Toplam reddedilen akış | 4,975 + 1,990 | 6,965 |
| Yanlış reddetme oranı | 1.990 ÷ 995.000 | yüzde 0,20 |
| Verim | 993.010 ÷ 995.000 | yüzde 99,80 |
| PPM'den Kaçış | 25 ÷ 993.035 × 1.000.000 | 25 PPM |
Yüzde 0,70’lik genel reddetme oranı neredeyse hiçbir anlam ifade etmiyor, çünkü bu akışın yüzde 29’u satılabilir üründen oluşuyor. Önemli olan rakamlar, müşteri tarafında 25 PPM ve tesis tarafında milyonda 1.990 adet imha edilen iyi parça; ancak bu rakamların hiçbiri reddetme oranı raporunda yer almıyor.
Yeniden inceleme döngüleri neden sayıyı değiştirir?
Üretim hattının sonuna yerleştirilen bir manuel yeniden denetim istasyonu, operatörlerin 25 kusurlu parçanın bir kısmını yakalaması sayesinde kusur oranını anında düşürecektir; ancak bu, kendi hata oranı ve parça başına maliyeti olan ikinci bir iş gücü grubunu da devreye sokar. Bu nedenle raporlarda, ayırıcının sağladığı “hat PPM” ile müşterinin yeniden işleme sonrasında aldığı “sevkiyat PPM” ayrı ayrı belirtilmelidir. Bu iki rakamı birleştirmek, ne ekipmanı ne de işgücünü doğru bir şekilde değerlendiren bir sonuç ortaya çıkarır.
Neden isim levhası doğruluğu üretim sahasında korunamıyor?
Teknik özelliklerdeki doğruluk, makinenin bir daha karşılaşmayacağı koşullar altında ölçülür ve üretim hattında bu doğruluk azalır; zira toz, titreşim, ışık sapmaları ve parti farklılıkları, algılama zincirinin her bir parçasını ayrı ayrı etkiler. Tanıtım odası ise sabit sıcaklık, temiz optik sistemler, tek bir parça türü ve çalışabilirlikten ziyade iyi görünmesi için seçilmiş bir besleme hızı sunar.
Sunum ve tek tek ayırma
Bir ayırıcı, yalnızca ayrı ayrı görebildiği parçaları sınıflandırabilir. Üst üste binen parçalar birbirlerini gizler ve ejektör aralığından daha yakın mesafede bulunan parçalar birlikte çıkarılır; dolayısıyla bir yabancı parça, yanındaki sağlam parçayı da beraberinde götürür. Bu nedenle besleme hızı, tek katman kalitesi ve valf aralığı, hiçbir algoritma ayarlamasıyla aşılamayacak bir minimum yanlış reddetme oranı sınırı belirler. Parçaları bir bant üzerinde taşıyan makineler, olukla beslenen tasarımlara göre aralıkları daha tutarlı bir şekilde korur; bu nedenle bir kayış tipi optik ayırma makinesi Aşırı maliyetin baskın olduğu durumlarda sıklıkla belirtilir.
Optik bozulma ve kirlenme
Toz, lif ve nem, lens ile ürün arasındaki pencerede birikir. Ortaya çıkan bu bulanıklık, eşik tabanlı bir sınıflandırıcı tarafından renk değişikliği olarak algılanır; bu nedenle, temiz parçalar bile çıkarma mekanizması tarafından dışarı atılır. Işık yayan diyotların verimi de binlerce saat içinde azalır ve her eşiğin kalibrasyonunda kullanılan renk referans çizgisini değiştirir. Her iki arıza da alarmı tetiklemez; her ikisi de aşırı reddetmeyi yavaşça artırır ve operatörler hassasiyeti azaltarak bunu telafi eder, bu da aşırı reddetmeyi kaçaklara dönüştürür.
Titreşim, ortam ışığı ve parti farklılıkları
Önceki preslerden gelen zemin titreşimi kenar piksellerini bulanıklaştırır ve bu bulanık kenarlar boyutsal düzensizlik olarak algılanır. Açık kapılardan giren gün ışığı, vardiya boyunca renk sıcaklığını değiştirir; bu nedenle sabah 8'de ayarlanan bir eşik değeri, öğleden sonra 4'te yanlış sınıflandırmaya neden olur. Yeni bir kaplama partisi, yüzey yansıtma oranını değiştirir ve kimse tarafından yeniden doğrulanmamış bir reçeteyi geçersiz kılar. Bu etkiler bir araya geldiğinde, fabrikadaki hatalı reddetme oranları genellikle demonstrasyon değerlerinin birkaç katına çıkar.
Sıralama işlemiyle sorun çözülemediğinde
Ayırma işlemi yalnızca ayrılabilenleri ayırır. Kirlenme bir parti içinde eşit olarak dağılmışsa, hiçbir kesme noktası temiz bir fraksiyonu izole edemez ve reddetme oranını yükseltmek, kaliteyi iyileştirmeden verimi düşürür. Düşük maliyetli tahıl ayıklama üzerine yayınlanmış çalışmalar, bu konudaki sınırları ortaya koymaktadır: Kirletici dağılımını değiştirmek için yüzde 23 ila 28 arasında bir reddedilme oranı gerekliydi ve aşırı derecede kirlenmiş bir numune setinde temiz fraksiyon hiç bulunmamaktaydı. Öncelikle gelen malzemenin kusur dağılımını ölçün, ardından hedefi belirleyin ve son olarak ekipmanı seçin.
Bin PPM’nin ekonomik boyutu
Bin PPM, ahlaki bir kusurdan ziyade bir ödün verme eğrisindeki bir konumdur ve doğru konum, uygulamanızda kaçakların mı yoksa aşırı önlemlerin mi daha pahalıya mal olduğuna bağlıdır. Bu iki hata farklı birimlerle ölçüldüğünden, satın alma ve kalite departmanları genellikle aynı makine konusunda fikir ayrılığına düşer.
Kaçışın bedeli
Gözden kaçan bir kusurun üretimi ucuz, tespit edilmesi ise pahalıdır. Görünür maliyetler arasında müşteride yapılan sızıntı önleme ayıklaması, nakliye, idari masraflar ve düzenlemelere tabi kategorilerde parti karantinası yer alır. Gizli maliyetler ise sızıntı önlemenin kanıtlanması için harcanan mühendislik süresini ve yeni iş verme istekliliğindeki azalmayı kapsar. Güvenlik açısından kritik parçalarda tek bir kaçak, bir yıldan fazla süren aşırı önlemlerin alınmasını gerektiren bir düzeltici eylemi tetikleyebilir; işte bu nedenle otomotiv bağlantı elemanlarının ayrıştırılması Programlar, genel endüstriyel çalışma koşullarına kıyasla bir mertebe daha düşük kaçış seviyelerini hedeflemektedir.
Aşırı harcamaların maliyeti
Aşırı üretim, hammadde, işçilik ve kapasite açısından maliyet yaratır ve hammadde zaten satın alınmış olduğu için genellikle gerçek değerinden daha az hesaplanır. Saatte 10 ton işleyen ve %2’lik hatalı reddetme oranına sahip bir üretim hattı, her saat 200 kilogram satılabilir ürünü çöpe atar; bu da iki vardiya boyunca 3,2 tona denk gelir. Parça mallarda, yılda yirmi milyon adetlik üretimde milyonda 1.990 parça, kabaca 39.800 adede karşılık gelir; buna ek olarak, bu ürünlerin elleçlenmesi ve yeniden denetlenmesi de söz konusudur.
Ekonomik çalışma noktasını bulma
Toplam maliyet U şeklinde bir eğri izler: duyarlılık arttıkça maliyet düşüşünden kurtulur, aşırı maliyet artar ve toplam maliyet bu ikisinin arasında bir noktada en düşük seviyeye ulaşır. Bu minimum seviye, parça değeri, ceza terimleri ve işçilik ücretlerine göre değişir; bu nedenle, tesisler arasında kopyalanan üretim reçeteleri nadiren istenen performansı gösterir.
| Çalışma modu | Kaçış hedefi | Yanlış reddetme | Verim | Tipik kullanım alanı |
| Önce saflık | 10 PPM'nin altında | yüzde 1,5 ila yüzde 3 | yüzde 96 ila 98 | Güvenlik açısından kritik, düzenlemelere tabi |
| Dengeli | 20 ila 50 PPM | yüzde 0,3 ile yüzde 1 arası | yüzde 99 ila 99,5 | Genel endüstriyel |
| Önce verim | 100 ila 300 PPM | Yüzde 0,2'nin altında | Yüzde 99,5'in üzerinde | Yüksek malzeme değeri |
Kurulum öncesi ve sonrası sıralama doğruluğunu nasıl kontrol edebilirim?
Doğrulama, gösterimi, önceden yerleştirilmiş kusurlar, istatistiksel olarak belirlenmiş örneklemler ve sözleşmede belirtilen kabul kriterleri kullanılarak, kusurlu bir makinenin testi geçemeyeceği şekilde tasarlanmış bir deney ile değiştirir. Her bir unsur, tedarikçinin kendi test raporundaki belirli bir boşluğu kapatır.
Tohumlu kusur protokolü
- Hedef kaçak seviyesini tespit edebilecek büyüklükte bir üretim numunesi alın: güven aralığında 50 PPM değerini kanıtlamak için, kaçak sayısı sıfır olan yaklaşık 60.000 parça gereklidir.
- Makinenin tespit etmesi gereken her sınıfta, sınır durumlar da dahil olmak üzere bilinen kusurları dağıtın ve kesin sayılarını kaydedin.
- Operatörlerin tohumlanmış parçaları ayırt edememesi için rastgele sıralama yapın ve üretim besleme hızı ve hızında çalıştırın.
- Tespit edilen tohumlanmış parçaları, sınıf bazında toplam tohumlanmış parça sayısıyla karşılaştırın ve aynı üretim döngüsü sırasında dışarı atılan kusursuz parçaların sayısını belirleyin.
- Bunu üç deneme ve üç vardiya boyunca tekrarlayın, ardından en iyi sonuç yerine aralığı bildirin.
Örnekleme mantığı da önemlidir. Aşağıdaki şartlar altında parti kabul örneklemesi ISO 2859-1 Müşteriyi kalitesiz bir partiye karşı korur; ancak bir makinenin PPM kapasitesini belirlemez ve ilk amaç için hazırlanmış bir tablo, ikinci amaç açısından neredeyse her makineyi uygun bulacaktır.
Sözleşmeye eklenmesi gereken kabul kriterleri
| Kriter | Özellik örneği | Doğrulama yöntemi |
| Kaçış seviyesi | 50 PPM veya daha iyi | Tohumlu deneme, 60.000 parça, 3 tur |
| Yanlış reddetme oranı | yüzde 0,5 veya daha az | Hatalı ürün kutusu denetimi, 3 vardiya |
| Verim | ,3 veya daha fazla | Sayım veya kütle dengesi, 8 saat |
| Tekrarlanabilirlik | Yüzde 20 aralığında | 3 denemenin karşılaştırılması |
| Değişiklik kontrolü | Kayıt altına alınan ve yeniden doğrulanmış her eşik değişikliği | Tarif geçmişi denetimi |
Şu gözle inceleme işlevleri Sunulan fonksiyonlar, tohumlanmış denemede yer alan kusur sınıflarıyla bire bir eşleşmelidir; eşleşen fonksiyonu olmayan bir sınıf, bir kabul boşluğudur, eğitimle ilgili bir sorun değildir. İzleme süreci daha sonra sabit bir ritimle devam eder: hedefe göre günlük kaçak PPM, yanlış reddetme tahminini güncel tutmak için haftalık olarak birkaç yüz reddedilen parçanın denetlenmesi ve aşırı tepki olarak ortaya çıkmadan önce bozulmayı tespit eden planlı optik ve aydınlatma kontrolü.
SSS
Bir sıralama spesifikasyonu aslında hangi kaçış PPM’sini hedef almalıdır?
Hedefi broşürden değil, müşterinin üretim sürecinden belirleyin. Geleneksel yüksek hacimli tedarik için yaygın bir endüstri standardı yaklaşık 200 PPM’dir; bu seviyeden yaklaşık 20 PPM veya daha iyi bir seviyeye ulaşmak için yüzde 100 optik denetim kullanılır. Bunu sınırlayan en önemli faktör kanıttır: 50 PPM'nin altındaki iddiaları kanıtlamak için on binlerce parçanın denetlenmesi gerekir; bu nedenle, doğrulama bütçesinden daha sıkı bir hedef denetlenemez ve uygulanamaz.
Reddedilen ürün akışı, tam olarak incelenemeyecek kadar büyükse, hatalı reddetme oranı nasıl tahmin edilebilir?
Tüm grubu değil, tabakalı bir örneklem üzerinde denetim yapın. Vardiyalar, parça türleri ve günün saatleri arasında 300 ila 500 parça seçin, her birini elle veya bir ölçüm tezgahında sınıflandırın, ardından sonuçları her tabakanın reddedilen parça akışındaki payına göre ağırlıklandırın. Bu akış kasıtlı olarak kusurlarla zenginleştirildiğinden, uygun parçalardan alınan örnek oranı, gelen kusur oranını değil, yanlış reddetme oranını tahmin eder; bu ikisini karıştırmak ise doğruluk iddialarının abartılmasının en sık görülen nedenidir.
Sınıflandırma doğruluğunu artırmak her zaman verim kaybına neden olur mu?
Hayır. Eşik ayarlaması yalnızca bir hatayı diğeriyle değiştirir. Daha iyi aydınlatma homojenliği, daha temiz optikler, daha dar parça aralıkları ve yeniden eğitilmiş sınıflandırıcılar, kaçakları ve aşırı algılamaları aynı anda azaltır; çünkü her iki hata da sensörün ne gördüğüne dair aynı belirsizlikten kaynaklanır. Verim kaybı, ancak makine optiklerinin çözünürlüğünün veya besleme sisteminin sağlayabileceği ayırma kapasitesinin ötesine zorlandığında kaçınılmaz hale gelir; bu, bir yazılım ayarından ziyade mekanik bir sınırlamadır.