Numune Kontrolünün Acımasız Matematiği

1935 yılında Avusturyalı fizikçi Erwin Schrödinger canı biraz sıkılmış olacak ki tarihin en meşhur kedilerinden birini yarattı.

Gerçekte olmayan bir kedi.

Hayali bir kedi.

Talihsiz bir kedi.

Kediyi kapalı bir kutunun içine koydu.

Kutunun içine küçük bir radyoaktif madde yerleştirdi.

Madde bozunursa mekanizma çalışacak.

Mekanizma çalışırsa zehir açığa çıkacak.

Zehir açığa çıkarsa kedi ölecek.

Kutuyu kapattı.

Sonra dönüp dünyaya şunu söyledi:

Kutuyu açana kadar kedi hem canlıdır hem ölüdür.

Fizikçiler bu fikri çok sevdi.

Kediler pek sevmedi.

Ama ilginç olan şu ki bugün dünya üzerindeki milyonlarca kalite mühendisi farkında olmadan her gün Schrödinger'in kedisiyle uğraşıyor.

Depoya gelen bir parti düşünün.

50.000 adet ürün.

Kutuların içerisinde ne olduğunu bilmiyorsunuz.

Hepsi mükemmel olabilir.

Bazıları hatalı olabilir.

Belki yalnızca birkaç tanesi sorunludur.

Belki de parti tamamen problemlidir.

Kutular açılana kadar kimse bilmiyor.

Yani aslında ürünler bir bakıma aynı anda hem uygun hem uygunsuz.

En azından siz ölçene kadar.

Burada kısa bir mola verelim.

Çocukluğumuzdan beri duyduğumuz romantik bir cümle vardır:

Gözler kalbin aynasıdır.

Şairler sever.

Şarkı sözleri sever.

Aşk filmleri sever.

Ama kalite kontrol pek sevmez.

Çünkü üretimde gözler çoğu zaman gerçeğin aynası değildir.

Kutular da içindekilerin aynası değildir.

İçi dışı bir değil ki.

Nereden bilelim?

Bir kutunun üzerinde:

Kalite Kontrol Yapılmıştır

yazması içindeki bütün ürünlerin kusursuz olduğu anlamına gelmez.

Bir ürünün parlak görünmesi sağlam olduğu anlamına gelmez.

Bir partinin geçen ay sorunsuz çıkmış olması bu ay da sorunsuz çıkacağını göstermez.

İnsanlık tam olarak bu gerçekle yüzleştiğinde istatistiğe ihtiyaç duymaya başladı.

Çünkü her şeyi açıp bakamıyorduk.

Ama yine de karar vermek zorundaydık.

AQL'nin Asıl Hikâyesi

AQL aslında bir kalite aracı değildir.

Önce bir güven problemidir.

Daha sonra istatistik problemine dönüşür.

Ve en sonunda kalite aracına dönüşür.

Temel soru şudur:

Elimdeki ürünlerin tamamını inceleyemiyorsam, onlar hakkında ne kadar güvenle konuşabilirim?

Bu soru yalnızca üretimde sorulmaz.

Doktorlar da sorar.

Ekonomistler de sorar.

Bilim insanları da sorar.

Hakimler de sorar.

Çünkü hayatın büyük bölümü eksik bilgiyle karar vermekten ibarettir.

AQL de bunun endüstriyel versiyonudur.

İkinci Dünya Savaşı ve Milyonlarca Parça

Modern kabul örnekleme sistemlerinin gelişimi büyük ölçüde İkinci Dünya Savaşı yıllarına dayanır.

O dönem milyonlarca mühimmat üretiliyordu.

Milyonlarca ekipman.

Milyonlarca parça.

Her parçayı tek tek kontrol etmek mümkün değildi.

Ama kontrol etmeden de savaş kazanılmıyordu.

İşte bu nedenle Dodge ve Romig gibi araştırmacılar kabul örnekleme sistemleri üzerinde çalışmaya başladı.

Bugün kullandığımız ISO 2859 ve ANSI/ASQ Z1.4 sistemlerinin temelinde bu çalışmalar bulunmaktadır.

AQL'nin Kimsenin Sevmediği Gerçeği

AQL sistemini ilk öğrenen birçok insan aynı tepkiyi verir:

Yani hatalı ürünler olabilir mi?

Evet.

Olabilir.

İstatistik bazen insanlara hoşlanmadıkları gerçekleri söyler.

AQL sistemi kusursuzluğu garanti etmez.

Riski yönetir.

Çünkü %100 kontrol bile kusursuzluk sağlamaz.

İnsan gözden kaçırabilir.

Operatör hata yapabilir.

Ölçüm sistemi yanılabilir.

Dolayısıyla mesele hatayı sıfırlamak değildir.

Hatayı makul seviyede yönetebilmektir.

Akademik Literatür Bize Ne Söylüyor?

Örnekleme teorisi üzerine yapılan çalışmalar yaklaşık bir asırdır devam etmektedir.

Araştırmacılar farklı sektörlerde kabul örnekleme sistemlerinin performansını incelemiştir.

Vaka Analizi 1: Dodge ve Romig Çalışmaları

Modern kabul örneklemesinin temelleri Harold Dodge ve Harry Romig tarafından atılmıştır.

Araştırmacılar farklı hata oranlarına sahip partiler üzerinde binlerce senaryo çalışmıştır.

Sonuçlar göstermiştir ki doğru tasarlanan örnekleme planları, maliyet ve güvenilirlik arasında oldukça güçlü bir denge kurabilmektedir.

Vaka Analizi 2: Elektronik Endüstrisi

Elektronik sektöründe yapılan araştırmalar, %100 kontrol sistemlerinin her zaman daha iyi sonuç vermediğini göstermektedir.

Bazı çalışmalarda yüksek kontrol maliyetlerine rağmen hata yakalama oranlarında beklenen iyileşmeler elde edilememiştir.

Sebep basittir:

Kontrol eden insanlar da hata yapar.

Vaka Analizi 3: İlaç ve Medikal Ürünler

Risk temelli örnekleme sistemleri üzerine yapılan araştırmalar, kritik ürün gruplarında örnekleme stratejisinin ürün riskine göre belirlenmesi gerektiğini göstermektedir.

Araştırmacılar tek bir örnekleme yaklaşımının her sektör için uygun olmadığını vurgulamaktadır.

Peki AQL Tablosu Gerçekte Ne Söylüyor?

Birçok kişi AQL tablosuna baktığında yalnızca rakam görür.

Oysa tablo aslında tek bir cümle kurmaktadır:

Elindeki bilgilerle verebileceğin en makul karar budur.

? Parti büyüklüğü.

? Muayene seviyesi.

? AQL değeri.

? Kabul ve red sayıları.

Bütün tablo bu dört bilgi üzerinden çalışır.

Ve size kesinlik değil, güven seviyesi sunar.

Sayılar Neden Bu Kadar Acımasız?

Çünkü sayılar duygularla ilgilenmez.

Bir parti ya kabul edilir.

Ya reddedilir.

İstatistik sizin ürüne ne kadar emek verdiğinizi bilmez.

Ne kadar mesai harcadığınızı bilmez.

Ne kadar umut bağladığınızı bilmez.

Yalnızca veriye bakar.

Belki de bu yüzden birçok mühendis istatistiği aynı anda hem sever hem nefret eder.

Dinlerken Okunabilecek Bir Şey

Bu makalenin bir müziği olsaydı muhtemelen şu olurdu:

🎵 Cem Karaca – Tamirci Çırağı

Çünkü şarkı da aslında eksik bilgiyle kurulan hikâyelerden bahseder.

Bir parçayı görürsünüz.

Bütün hikâyeyi değil.

AQL de tam olarak bunun matematiğini yapmaya çalışır.

Yazarın Notu

Hayatın ilginç tarafı şu:

Hiçbirimiz bütün kutuları açamıyoruz.

İnsanları da.

Şirketleri de.

Ürünleri de.

Bazen elimizde yalnızca birkaç örnek oluyor.

Ve o örneklerden bütünü anlamaya çalışıyoruz.

İstatistik bu yüzden var.

Kusursuz kararlar vermek için değil.

Eksik bilgiyle daha az hata yapmak için.

Belki de AQL'nin özü budur.

Sonuç

AQL tabloları yalnızca kalite kontrol araçları değildir.

Belirsizlik altında karar verme sistemleridir.

Literatürdeki çalışmalar da göstermektedir ki doğru uygulanan örnekleme planları:

? maliyetleri düşürmekte,

? karar hızını artırmakta,

? kaynak kullanımını optimize etmekte

önemli avantajlar sağlamaktadır.

Çünkü bazen bütün kutuları açamazsınız.

Ama yine de karar vermek zorundasınızdır.