İçeriğe geçScholarGate
KütüphaneKitaplığımMasaReview StudioAsistan
Giriş
Bu sayfada
SezgiNasıl çalışırNe zaman kullanılırGüçlü yönler & sınırlılıklarYaygın tuzaklarUygulamalarSSS🔒 Tam yöntemi okuKaynaklarİlişkili yöntemler
Bu sayfaya atıf yapBu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →
Ana sayfa›İstatistik›Shewhart Değişkenler Kontrol Grafiği (X-bar / R)
Process / pipelineStatistical process control

Shewhart Değişkenler Kontrol Grafiği (X-bar / R)

Shewhart Variables Control Chart (X-bar and R) · Ayrıca şöyle bilinir: X-bar and R chart, Shewhart chart, variables control chart, process control chart, Shewhart kontrol kartı

1920'lerde Bell Labs'te Walter Shewhart tarafından icat edilen ve 1931 tarihli kitabında ortaya konan Shewhart kontrol grafiği, istatistiksel proses kontrolünün temel aracıdır. Bir proses istatistiğini – tipik olarak alt grup ortalamasını (X-bar) ve ranjını (R) – zaman içinde bir merkez çizgisine ve üç-sigma kontrol limitlerine karşı çizer, stabil bir prosese özgü doğal ortak-neden varyasyonunu, bir şeylerin değiştiğini ve araştırma gerektirdiğini gösteren özel-neden varyasyonundan ayırır.

ScholarGate
  1. Process / pipeline
  2. v1
  3. 2 Kaynaklar
  4. PUBLISHED
Bu sayfaya atıf yap →
Araçlar & kaynaklar
Slaytları indir
Öğren & keşfet

Tam yöntemi oku

Yalnızca üyeler

Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.

Giriş yap

Yöntem haritası

İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.

Shewhart Değişkenler Kontrol Grafiği (X-bar / R)
Nitelik Kontrol Grafikle…Yığımlı Toplam Kontrol G…Betimsel İstatistiklerEWMA Kontrol GrafiğiSüreç Yetenek Analizi (C…Altı Sigma DMAIC

Ne zaman kullanılır

Tekrarlayan bir prosesin sürekli (değişken) bir kalite özelliğini zaman içinde izlemek için bir Shewhart X-bar/R grafiği kullanın – üretim boyutları, dolum ağırlıkları, çevrim süreleri, laboratuvar ölçümleri – rasyonel alt gruplar toplayabildiğinizde ve ortalama ile yayılımdaki değişiklikleri tespit etmek istediğinizde. Orta ila büyük, ani kaymaları tespit etmek için en etkilidir; küçük, sürekli kaymalar için CUSUM veya EWMA grafikleri daha hassastır. Yöntem, yaklaşık bağımsız gözlemler ve rasyonel alt gruplamayı varsayar; otokorelasyon veya kötü alt gruplama limitleri zayıflatır. Ölçümler yerine sayım veya oran verileri için, bunun yerine nitelik grafikleri (p, np, c, u) kullanın.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Ortak-neden varyasyonunu özel-neden varyasyonundan ayırarak ne zaman harekete geçileceği ve ne zaman bir prosese dokunulmayacağı konusunda rehberlik eder.
  • Atölye zemininde ve hizmet operasyonlarında basit, görsel ve evrensel olarak anlaşılır.
  • Üç-sigma limitleri, stabil bir proses için düşük, öngörülebilir bir yanlış alarm oranı sağlar.
  • Temel ve genel – çoğu diğer kontrol grafiklerinin türediği şablondur.
Sınırlılıklar
  • Ortalamadaki küçük, sürekli kaymalara karşı hassas değildir; CUSUM ve EWMA bunları daha hızlı tespit eder.
  • Bağımsız gözlemleri varsayar; otokorelasyonlu veriler yanlış alarmları şişirir.
  • Bazı proseslerde elde edilmesi zor olabilen rasyonel alt gruplamaya dayanır.
  • Standart kurallar, alt grup istatistiğinin yaklaşık normal dağılımını varsayar.

SSS

Kontrol limitleri ile spesifikasyon limitleri arasındaki fark nedir?

Kontrol limitleri prosesin gerçekte ne yaptığını tanımlar – proses verilerinden hesaplanır ve ortak-neden varyasyonunu sınırlar. Spesifikasyon limitleri müşterinin ne gerektirdiğini tanımlar. Bir proses kontrol altında (kontrol limitleri dahilinde) ancak yeteneksiz (spesifikasyonların dışında) olabilir, bu nedenle ikisi asla karıştırılmamalı veya birbirinin yerine kullanılmamalıdır.

Neden üç sigma?

Shewhart, yanlış alarmlar ve kaçırılan sinyaller arasındaki ekonomik bir denge olarak üç-sigma limitlerini seçti. Stabil, kabaca normal bir proses için, her 370 noktada yaklaşık bir yanlış alarm üretirler, bu da sürekli gereksiz aramalar yapmaya neden olmadan bir sinyalin araştırılmaya değer olmasını sağlayacak kadar nadirdir.

Ne zaman CUSUM veya EWMA kullanmalıyım?

Shewhart grafikleri büyük kaymalara hızlı tepki verir ancak küçük, kalıcı kaymalara yavaş tepki verir çünkü her nokta izole olarak değerlendirilir. Ortalamadaki küçük sürekli kaymaları tespit etmek önemli olduğunda, noktalar arasındaki bilgiyi biriktiren CUSUM ve EWMA grafikleri önemli ölçüde daha hassastır.

Kaynaklar

  1. Shewhart, W. A. (1931). Economic Control of Quality of Manufactured Product. D. Van Nostrand Company. ISBN: 978-0-87389-076-2
  2. Montgomery, D. C. (2009). Introduction to Statistical Quality Control (6th ed.). John Wiley & Sons. ISBN: 978-0-470-16992-6

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 2). Shewhart Variables Control Chart (X-bar and R). ScholarGate. https://scholargate.app/tr/statistics/shewhart-control-chart

İlişkili yöntemler

Nitelik Kontrol Grafikleri (p, np, c, u)Yığımlı Toplam Kontrol GrafiğiBetimsel İstatistiklerEWMA Kontrol Grafiği

Hangi yöntem?

Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.

  • Nitelik Kontrol Grafikleri (p, np, c, u)İstatistik↔ karşılaştır
  • Yığımlı Toplam Kontrol Grafiğiİstatistik↔ karşılaştır
  • Betimsel İstatistiklerİstatistik↔ karşılaştır
  • EWMA Kontrol Grafiğiİstatistik↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Bu yönteme atıf yapanlar

Nitelik Kontrol Grafikleri (p, np, c, u)Yığımlı Toplam Kontrol GrafiğiEWMA Kontrol GrafiğiSüreç Yetenek Analizi (Cp, Cpk)Altı Sigma DMAIC

Benzer yöntemler

Kontrol Grafiğiİstatistiksel Süreç KontrolüYığımlı Toplam Kontrol GrafiğiNitelik Kontrol Grafikleri (p, np, c, u)Hibrit Kontrol GrafiğiRisk-based Control ChartBayes İstatistiksel Süreç KontrolüEWMA Kontrol Grafiği

İlgili referans kavramlar

İstatistiksel Proses Kontrolü ve Çalışma GrafikleriKalite Kontrol ve Kalite GüvencesiDeğişkenlik ÖlçütleriKalite İyileştirme YöntemleriKalite Geliştirme Yöntemleri ve BilimiNormal Dağılım

Bu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →

ScholarGate — Shewhart Control Chart (Shewhart Variables Control Chart (X-bar and R)). 2026-07-21 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/statistics/shewhart-control-chart · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Walter A. Shewhart
Year
1931
Type
Statistical process control chart for variables
Subfamily
Statistical process control
ControlLimits
3-sigma (center line ± 3σ)
Monitors
Process mean and within-subgroup variation
İlişkili yöntemler
Nitelik Kontrol Grafikleri (p, np, c, u)Yığımlı Toplam Kontrol GrafiğiBetimsel İstatistiklerEWMA Kontrol Grafiği
ScholarGate

Araştırma yöntemleri için içerik öncelikli bir referans kütüphanesi — her yöntemin ne olduğu, nasıl çalıştığı ve nereden geldiği.

Açık veri (CC-BY)

Keşfet

  • Kütüphane
  • Yöntemlerde ara…
  • Alanlara göre gez
  • Alanlar
  • Yolculuk
  • Karşılaştır
  • Hangi yöntem?

Başvuru

  • Konular
  • Atlas
  • Sözlük
  • Metodoloji
  • Felsefe

Çalışma alanı

  • Kitaplığım
  • Masa
  • Sohbet

Şirket

  • Hakkımızda
  • Fiyatlandırma
  • İletişim
  • Yöntem öner

Kayıtlar, başvuru amacıyla yayımlanmış kaynaklardan derlenmiştir. Herhangi bir bilginin doğruluğunu ve kendi kullanımınıza uygunluğunu denetlemek sizin sorumluluğunuzdadır.

© 2026 ScholarGate · Araştırma yöntemleri referans kütüphanesi
  • Gizlilik
  • Çerezler
  • Koşullar
  • Hesabı sil