Erkunt Sanayi A.Ş.'den bir başarı projesi:

Döküm projesinde
6 Sigma uygulamaları

M. E. İşkol, İ. Erkul, B. Karagüzel, K. Gürsoy, B. Aral, B. Gülbay – Erkunt Sanayi A.Ş.

BU PROJE, 6 SİGMA KARAKUŞAK EĞİTİMİ KAPSAMINDA OLUŞTURULMUŞ VE 9 AYDA BİTİRİLMİŞTİR. ELDE EDİLEN SONUÇLAR İLE SÜREÇ VERİMLİLİĞİ VE KALİTESİ ARTTIRILIP MALİYETLER AZALTILMIŞTIR.

ÖZET
Birçok girdisi olan ve bu girdilerin birbirleriyle etkileşimleri sonucu çıktının özelliğini etkileyen, birçok değişken faktörü içinde barındıran döküm sektörü için problemleri anlayıp çözüm üretmek oldukça karmaşık bir hal almaktadır. Bu problemlerin kalıcı bir şekilde çözümlenmesi için proseste milyonda 3,4 hataya ulaşabilecek 6 Sigma metodolojisi bize ışık tutmaktadır. 
Bu çalışmada; gri bir döküm parçasının üretiminde işleme sonrası Azot (N) gazı hatasına yönelik 6 Sigma metodolojisi ile proses parametrelerini ayarlayarak fire oranının azaltılması anlatılmaktadır. Döküm parçada azot gazı hatası ortadan kaldırılarak % 4,2 olan toplam fire oranı, hedef değer olan % 2,8 in altına indirilmiştir. 
Anahtar Kelimeler:  6 Sigma metodolojisi, Azot (N) gazı hatası, Gri dökme demir.

6 SIGMA APPLICATIONS AT CASTING PROCESS
ABSTRACT
It is quite complicated to understand and solve the problems of casting process including many variables and inputs affecting the final output. To achieve permanent solutions, 6 Sigma methodology guides us, by which 3.4 error/million can be reached. 
In this study, applying 6 Sigma methodology is explained for decreasing the scrap rate after machining of a grey iron cast part by adjusting the process parameters related to the Nitrogen (N) defects. Total scrap rate of the relevant part has been decreased from 4,2 % to lower values than the target rate, which was 2,8 %, by eliminating Nitrogen defects in the casting.
Keywords: 6 Sigma methodology, Nitrogen (N) defect, Grey cast iron.

1. GİRİŞ
Günümüzde satılabilir ürün veya hizmet sunabilmek için müşteri gereksinimlerini yerine getirecek düzeyde kaliteli, istenilen zamanda, istenilen miktarda ve ucuz maliyette üretim yapmak gerekmektedir. Müşteri gereksinimlerini yerine getirecek kalite düzeyleri için uygun insan kaynağı, uygun kalite ve kontrol sistemleri kullanılmalıdır. İstenilen zamanda ve miktarda üretim yapabilmek için uygun teknolojik donanım, süreçlerin profesyonel yönetimi ve uygun kapasite kullanılmalıdır. Ürün veya hizmetteki kaliteyi sürekli iyileştirmek ve müşteriden gelecek taleplere cevap verebilmek için artan üretim ve hizmet maliyetlerinin aşağıya çekilmesi zorunluluk haline gelmiştir. Üretimi ilk defada doğru ve verimli yapmak, katma değersiz işlemlerden oluşan gizli fabrikaları ortadan kaldırmak, üretimi ucuza mal etmenin en önemli ayağıdır. Bunun yolu ise yüzyıllardır kullanılan analiz araçları ve istatistiğin belli bir sistematik dahilinde süreçlere uygulanmasından geçmektedir. 6 Sigma bunu gerçekleştiren yönetimsel ve kültürel bir değişim programıdır.
Erkunt' da 6 Sigma uygulamaları kapsamında belirlenen fire azaltma projesi için 2003 yılında üretim tonajına göre fire oranı yüksek olan parçaların içinde ilk sırada yer alan Yatak Gövdesi parçası seçilmiştir. Bu parça beton mikserlerinin araç üzerindeki konumunu belirleyen ve hareketini yataklayan GG30 kalitesinde bir parçadır. Parçanın yatak bölümünde, işleme operasyonundan sonra azot gazı hatası çıkmaktadır. Bu bölgede hiçbir hataya izin verilmediği için parçalar fireye ayrılmaktadır. Proje ile parçanın % 4,2 olan toplam firesini % 2,8 oranına indirilmesi hedeflenmiştir. Bu hedef belirlenirken yıl içerisinde gerçekleşen en iyi fire oranı olan % 2,9 göz önüne alınmıştır. Ayrıca bu proje ile maliyet azaltma, verimlilik arttırma, iç ve dış müşteri memnuniyeti, kapasite artırımı, yeni iş imkanları ve belli bir maddi  kazanç hedeflenmiştir. Projede 6 Sigma TÖAİK modeli uygulanmıştır. Bu model; Tanımlama, Ölçme, Analiz, İyileştirme ve Kontrol  aşamalarından oluşmaktadır. 

2. DENEYSEL ÇALIŞMALAR
2.1. Tanımlama ve Ölçme
Proje beyanı netleştirildikten sonra bu aşama için yapılması gereken çalışmalara yönelik bir zaman planı hazırlanmıştır. Ekip üyeleri ile birlikte tedarikçi  müşteri zinciri olan SIPOC diyagramı oluşturulup prosesin temel süreç adımları belirlenmiştir. Kaynaklarımızı verimli kullanmak adına 10 basamaktan oluşan temel süreç adımlarının hangilerinde çalışma yapılacağına karar vermek için Şekil-1' de görülen fire tipi paretosu oluşturulmuştur. Bunun için geçmiş 9 aylık üretim verileri toplanmıştır. Bu paretodan görüldüğü gibi parçadaki firenin % 83' ünü gaz hatası oluşturmaktadır. Meydana gelen gaz hatasının da % 90' ının azot kaynaklı geri kalanının ise hidrojen kaynaklı olduğu tespit edilmiştir. Dolayısıyla sadece gaz hatasının meydana gelebileceği Maça, Kalıplama, Ergitme ve Döküm süreçlerine yönelik çalışmalar yapılmıştır. Bu 4 süreç için detaylı süreç şemaları oluşturulup girdi çıktı analizi yapılmıştır.
Süreçlerde belirlenen girdiler 3 grupta incelenmiştir. Çıktı üzerinde etkisi olan ama kontrolü güç veya mümkün olmayanlar gürültü, çıktı üzerinde etkisi olduğu düşünülen girdiler süreç parametreleri ve sürecin işleyişine yönelik dokümanlar da standart işler, prosedürler olarak ifade edilmiştir. Burada belirlenen gürültü ve süreç parametreleri Sebep&Sonuç matrisine taşınarak puanlama yapılmıştır. Belirlenen 112 adet girdi arasından en yüksek puan alan 24 adet girdi üzerinde çalışmalar yürütülmüştür. Bu girdiler, nitel ve nicel olacak şekilde iki gruba ayrılıp alt, üst ve nominal değerleri belirlenmiştir. Gaz hatası oluşumunda etkili olduğu düşünülen girdilerde yapılan ölçümlerin güvenilirliğini test etmek için nitel ve nicel Gage R&R (Ölçüm Sistemi Yeterlilik Analizi) çalışmaları yapılmıştır. Şekil-2' de bu çalışmalara örnek olarak kalıp kumu nem ölçümü için yapılan nicel Gage R&R çalışması görülmektedir. Buradaki R'ler yinelenebilirlik (Repeatibility) ve yeniden üretilebilirlik (Reproducibility) kavramlarını ifade etmektedir. Gage R&R çalışmaları; kalibrasyon dışında ölçüm aleti, operatör ve numunenin birlikte test edilmesini sağlamaktadır. Otomotiv sektörü için Gage R&R değerinin % 30' un altında olması yeterlidir. İyi bir ölçüm sistemi için ise Gage R&R değerinin % 10' un altında olması gerekmektedir. Çalışmalar sonucunda ölçüm sistemlerimizin yeterli olduğu görülmüştür
Geçmiş 9 aylık üretim verileri içerisinde grafiksel analizler ile verilerin dağılımlarını, zamana göre değişimlerini ve gaz hatasıyla olan ilişkilerini görmek için Histogram, Dot Plot, Box Plot, Time Series Plot, Control Chart, Scatter Plot ve Pareto Diagramları oluşturulmuştur. Şekil-3 ve Şekil-4' de parçadaki gaz hatasının 9 aylık üretime göre değişimi görülmektedir. Gaz hatası ve değişkenliğin en az olduğu üretim 4. ayda meydana gelmiştir. Gaz hatası ve değişkenliğin en fazla olduğu üretim ise 8. ayda gerçekleşmiştir.
Prosesteki bu değişkenliğin nedenleri araştırılmıştır. Şekil-5 ve Şekil-6' da görüldüğü gibi gaz hatasının yüksek olduğu ve analizdeki titanyum oranının düşük olduğu dönemde diğer girdilerin de değişimine bağlı olarak gaz hatasının daha fazla değişkenlik gösterdiği tespit edilmiştir.
Bunun dışında kalıp kumu nemindeki mevsimsel değişim, hafta başı üretimlerinde maça boya neminin yüksek olması, maça boya kurutma prosesinde eski fırının kurutma performansındaki değişkenliğinin çok fazla olması gibi durumlar tespit edilmiştir. Prosesteki girdilerin değişimine bağlı olarak parçadaki gaz hatasının da değişim gösterdiği görülmüştür. 

2.2. Analiz
Gaz hatasının değişimine yönelik ip uçları yakalayabilmek için  geçmiş verilerde  alt gruplamalar oluşturularak çoklu değişken analizleri yapılmıştır. Bu çalışmalara örnek olarak Şekil-7' de parça hangi sıcaklıkta dökülürse dökülsün bir pota ile dökülecek kalıp sayısı 8 olduğu durumlarda gaz hatasının düşük olduğu görülmektedir. Şekil-8'de ise analizdeki titanyumun yüksek değerlerinde kalıp kumu neminin düşük veya yüksek olması gaz hatasında çok fazla bir değişim yaratmamaktadır. Ancak titanyum % 0,015 değerinde kalıp kumu nemi de % 4 seviyelerinde olursa çok yüksek oranlarda gaz hatası meydana gelebileceği görülmektedir.
Girdilerdeki değişkenliklerin gaz hatası üzerindeki etkilerinin raslantısal mı yoksa gerçekte de böyle mi olduklarını görmek için ANOVA (Analysis Of Variance) ile analizler yapılıp etkili olan girdiler ispat edilmiştir. Proje başlangıcında gaz hatası için etkili olduğu düşünülen diğer girdilere yönelik geçmişte veri olmadığından doğru bir modelleme yapılamamıştır. Sebep&Sonuç matrisinde belirlenen bu girdiler için 2 aylık üretim boyunca veri toplanmıştır. Toplanan yeni veriler General Lineer Model yaklaşımı kullanılarak analiz edilmiştir. Burada gaz hatası için etkili olan faktörler belirlenmeye çalışılmıştır. Bu çalışmaların sonucunda girdilerin ana etkileri ve bunların birbirleri ile olan etkileşimleri Şekil-9'da görülmektedir. Her istatistiksel çalışma sonucunda elde edilen bulguların doğrulanması gerekmektedir. Yapılan doğrulama deneyinin sonucu Şekil-10'da verilmiştir. Ortalaması 0,06 standart sapması 1,2 olan model %1 fire oranı ile 1 aralığında doğrulanmıştır.

(Makalenin tamamını görselleri ile beraber basılı nüshada bulabilirsiniz.)