Beşiktaş Forum  ( 1903 - 2013 ) Taraftarın Sesi


Geri git   Beşiktaş Forum ( 1903 - 2013 ) Taraftarın Sesi > Eğitim Öğretim > Dersler - Ödevler - Tezler - Konular > İstatistik

Cevapla
 
LinkBack Seçenekler Stil
Alt 15-03-2007, 10:53   #1
imparator
Guest
 
imparator - ait Kullanıcı Resmi (Avatar)
 
İstatistiksel Proses Kontrol

KALİTENİN İYİLEŞTİRİLMESİNDE İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER




1. GİRİŞ
Bilgiye ulaşmanın çok çabuk ve kolay gerçekleştiği, müşteri beklentilerinin sürekli arttığı ve teknolojinin süratle ilerlediği bir dönemdeyiz. Bu şartlarda işletmelerin ticari piyasada rekabet edebilmeleri gitgide zorlaşmaktadır. Ayakta kalmak için, hızlı, verimli ve kaliteli üretimden başka çare gözükmemektedir.
Ancak bu üç unsurun aynı anda elde edilmesi çok zordur. Zira üretimi hızlandırmak genellikle hata oranını yükseltir. Kalite standartlarına bağlı olarak belirlenen toleransların daralması ise verimin düşmesine yol açar; şart koşulan kalite gerekliliklerini sağlamayan mamullerin miktarı artar. Bu uygunsuz mamuller de ya yeniden işleme tabi tutulur veya hurdaya ayrılır. Her iki durum da malzeme, işgücü ve zaman kaybı demektir.
Bu birbirleriyle çakışıyor gibi görünen hedeflere ulaşabilmek ve uygun olmayan ürün oranını düşürebilmek, bunu yaparken de belli kalite maliyetlerini aşmamak, geçmişte kullanılan geleneksel Kalite Kontrol teknikleriyle pek mümkün değildir. Zira bitmiş ürünün kalitesinin kontrolü, istenen kalite standardının doğrulanmasını sağlarsa da pahalı ve verimsizdir. Bu nedenle günümüzdeki Kalite Yönetimi felsefesi, ürünün kavram olarak ortaya çıkışından kullanım ömrünün sona ermesine kadar geçen tüm evrelerinin izlenmesine dayanmaktadır (“Life Cycle Approach”).
Süreç Kontrolü adı verilen bu yöntemde, tüm süreç boyunca :
· Hedef kaliteden sapmalar ve uygunsuzluklar tespit edilir
· Uygunsuzluğa yol açan gerçek sebepler ortaya çıkarılır
· buna bağlı olarak belirlenen düzeltici/önleyici faaliyetler uygulanır
Hataların görünür belirtileri (semptomlar) ile kökeninde yatan sebepler genellikle çok farklı olduklarından, uygun “tedaviye” başlanabilmesi için iyi bir “teşhis” kaçınılmazdır. Verimin artırılması için hayati önem taşıyan doğru teşhise varabilmek için ise, objektif verilerin kullanıldığı, bilimsel temellere dayanan yöntemlerden faydalanmak gerekir. İstatistiksel yöntemler bu kriterleri sağladıklarından, süreç kontrolü mekanizmasında yaygın kabul görmektedirler. Bu yazıda da İstatistiksel Süreç Kontrolü yöntemi ve bu yöntemin, üretim aşamalarında ürün kalitesinin yükseltilmesi amaçlı kullanım teknikleri arz edilecektir. İstatistik yöntemlerin kullanıldığı diğer bir alan olan “Örnekleme ile Kalite Kontrol”, yani üretim sonrası parti içinden rasgele alınan numunelere göre kabul/ret kararı verme metodu ise bu yazının kapsamı haricindedir. Bu konunun kapsamında olan örnekleme, muayene metotları, numune alma planları ve Kabul Edilebilir Kalite Seviyesi (AQL) hakkında bilgi edinmek için TS 2756 standardına başvurulabilir.
  Alıntı ile Cevapla
Alt 15-03-2007, 10:54   #2
imparator
Guest
 
imparator - ait Kullanıcı Resmi (Avatar)
 

1. Üretim Süreçlerinin Kontrolünde İstatistiksel Yöntemlerin Rolü

Uygunsuzluğun Oluşumu

Uygunsuzluk, (bir ürün veya hizmete ait) karakteristiklerin; sözleşme, spesifikasyon veya onaylanmış diğer bir tanımda belirtilen gereksinimleri sağlamaması durumudur[1]. Uygunsuzluk, seri üretimin varolduğu her yerde karşılaşılan bir problemdir. Çünkü kalite karakteristikleri daima üründen ürüne farklılık gösterirler. Gerçekten de, aynı malzemenin kullanıldığı, aynı üretim proseslerinin geçerli olduğu ve aynı kişi/cihazların kullanıldığı bir seri üretimde elde edilen çıktılar bile hiçbir zaman birbirinin aynı olmayacaktır. Zira bizim aynı veya değişmez gördüğümüz tüm bu girdiler ve araçlar, bünyelerinde küçük veya büyük farklılıklar barındırırlar. Örneğin bizim aynı zannettiğimiz malzeme, belki mikro düzeyde çatlaklar içermektedir; belki proseste kullanılan cihazın bağlı olduğu enerji kaynağının gerilimi düşmüştür. Ya da cihaza kumanda eden teknisyen aynı olduğu halde o gün canı bir şeye sıkılmıştır!
İşte bu gibi tüm etmenler ürün/hizmet kalitesine etki ederek çıktı özellikleri üzerinde değişkenlik meydana getirirler. Bu değişkenlik (varyasyon), her seri üretimin doğal bir sonucudur (unutmayın ki aynı yumurta ikizleri bile birbirinin tıpatıp aynı değildir!).
Ürünün uygun veya uygunsuz olma durumunu (ya da uygunsuzluk oranını) belirleyen ise kabul kriterleridir. Kabul kriterleri genellikle müşteri tarafından saptanırlar ve belli bir ürün/hizmetin kabul edilebilir olması için taşıması gereken asgari şartları tanımlarlar. Bu tanım aralığı ne kadar dar tutulursa, ürün kalitesindeki varyasyon sonucunda bu aralığın dışına çıkarak uygunsuzluğuna karar verilen ürünlerin oranı da o kadar yüksek çıkacaktır. Kabul aralığını değiştirmek mümkün olmadığına göre verimi yükseltmek için geriye kalan tek yol, değişkenliği azaltmaktır.
Her türlü ürün veya hizmet için geçerli bir altın kural olan “değişkenliğin azaltılması” ise ancak, o ürün/hizmeti ortaya çıkarmak için kullanılan tüm proseslerin analizi ile mümkündür; zira herhangi bir prosesin kalitesindeki değişim, o prosese etki eden tüm faktörlere ait değişimlerin bileşkesidir.
Proses Analizi ve Sebebin Tanımlanması

Ürün/hizmetin türü ve kullanılan prosesin çeşidi ne olursa olsun, değişkenliğe yol açan sebepler çok da farklılık göstermezler. Kalite karakteristiklerine etki edebilecek faktörler teori de sayılamayacak kadar çok da olsalar, pratikte karşılaşılan ana etmenler altı grupta toplanabilir :
· Malzeme (Hammadde)
· Makine
· Üretim Metodu
· İşgücü
· Çevre (Ortam) Şartları
· Muayene ve Deneyler
Burada sonuncu faktör olarak zikredilen “Muayene ve Deneyler” aslında ürün kalitesi üzerinde değişkenliğe yol açmazlar; ancak muayene ve deneyde kullanılan test/ölçüm cihazlarının kalibrasyonuna ve muayene/deneyi yapan kişinin algılamasına bağlı olarak değerlendirme sonucuna etki ederler. Örneğin belli bir muayene komisyonu tarafından uygun olarak kabul edilen bir ürün, belki başka bir komisyonca uygunsuz bulunabilir.
Etkin bir problem çözme süreci, aşağıdaki adımları içerir :
· TANIM : Sorun tanımlanır
· GÖZLEM : Sorunun karakteristik özellikleri (semptomlar) gözlemlenir
· ANALİZ : Hayati sebepler ortaya çıkarılır
· AKSİYON : Sebeplerin ortadan kaldırılmasına yönelik faaliyet başlatılır
· DOĞRULAMA : Faaliyetin, hedeflenen çözüm için uygunluğu denetlenir
· STANDARTLAŞTIRMA : Sebeplerin tekrarını önleyici tedbirler alınır
· GÖZDEN GEÇİRME : Sebep-sonuç ilişkileri ve uzun vadeli önlemler irdelenir
Süreç kontrolünde Gözlem – Analiz – Aksiyon - Doğrulama çevriminin başarısı, ancak döngüdeki tüm işlemlerin doğru olmasıyla mümkündür; ancak yine de bu adımların en kritiği Analiz aşamasıdır. Çünkü sebeplerin teşhisinde yapılacak bir hata, düzeltici önlemin de yanlışlığına yol açacak ve zincirleme etkileşim sonucunda prosesin kalitesi daha da düşecektir.
Tanının ortaya konmasında, prosesin geçmişi ve tanıyı koyanın tecrübesi hiç şüphesiz inkar edilemez. Bazen sezgiler de bu konuda yol gösterici olabilir. Ancak prosesin uygulamaya yeni konmuş olması, ortaya çıkan uygunsuzlukların daha önce görülmemiş olması gibi olağanüstü durumlarda da doğru sebebe ulaşabilmek ve kişi/prosesten bağımsızlığı sağlamak için objektif yöntemlere başvurmak gerekir. İstatistiksel yöntemler, kalite gerekliliklerinin karşılanması ve proses veriminin yükseltilmesinde vazgeçilmez öneme sahiptir. Ne var ki başarıya ulaşmada etken unsur, bu yöntemlerin bilinmesinden ziyade doğru bir şekilde kullanılmasıdır. Ancak bu sayede Deming’in ifade ettiği Sürekli İyileştirme felsefesi yakalanmış olur.


[1] MIL-STD-1520C, “Uygunsuz Malzemeye İlişkin Düzeltici Faaliyet ve Elden Çıkarma Sistemi”, 1986
  Alıntı ile Cevapla
Alt 15-03-2007, 10:54   #3
imparator
Guest
 
imparator - ait Kullanıcı Resmi (Avatar)
 

1. Veri Toplama Teknikleri
İstatistiğin temeli veriye dayandığına göre, veri toplama da istatistiğe dayalı kontrol için kritik öneme sahiptir. Bu konuda dikkat edilmesi gerekli konular şu başlıklar altında toplanabilir :
· Hedefler Net ve Açık Tanımlanmalıdır
Veri toplanmadan önce, bu verinin ne işe yarayacağı ve hangi amaçlar doğrultusunda kullanılacağı belirlenmelidir. Bunun için de kontrol edilecek süreçlerin önceden belirlenmiş olması şarttır. Kalitede veri toplamanın amaçları şunlar olabilir :
- Üretim sürecinin gözlenmesi ve denetimi (Sürekli İyileştirmeye yönelik)
- Uygunsuzluk analizi
- Muayene/deney
· Ölçümlerin güvenilirliği sağlanmalıdır
Ölçüm cihazlarının kalibrasyonu, ölçüm aralığı, çevre şartları ve nesnellik gibi faktörler göz önüne alınmalıdır. Ayrıca OT-VT (Otomatik Tanıma / Veri Toplama) tekniklerinin kullanılması, veri toplarken oluşacak hız kaybı ve kişiye bağlı hataların önüne geçecektir[1].
· Tüm bunlardan sonra toplanan verilerin, kullanılacak istatistik yöntemine uygun olarak kaydedilmesi ve sonraki işlemleri kolaylaştıracak şekilde bir araya getirilmesi gerekir. Verilerin alındığı tarih/saat, veriyi kaydeden şahıs, üretimin yapıldığı donanım ve üreten kişi, üretilen parti (lot) gibi kritik bilgiler, mutlaka veriyle birlikte işlenmelidir. Ayrıca verinin görsel olarak analizini çabuklaştıracak şekilde düzenlenmesi de (örneğin çetele tablosu tutulması) hataların daha çabuk tespitini sağlar.

1. Veri Analizi
Toplanan verilen analizinde 7 temel metot yaygın olarak kullanılmaktadır :
· Çetele Tablosu
· Pareto Analizi
· Sebep-Sonuç Diyagramı
· Serpilme Diyagramı + Regresyon Analizi
· Histogram + Proses Yeterlilik Analizi
· Proses Kontrol Çizelgeleri
· Sınıflandırma
Kaoru Ishikawa[2], kaliteye ilişkin problemlerin % 95’inin bu 7 temel istatistiksel teknikle çözümlenebileceğini söylemektedir. Geriye kalan % 5 için ise ileri seviye yöntemlerin uygulanması gerekmektedir (Tasarlanmış Deneyler, Çoklu Regresyon Analizleri, Yöneylem Araştırmaları).
  Alıntı ile Cevapla
Alt 15-03-2007, 10:54   #4
imparator
Guest
 
imparator - ait Kullanıcı Resmi (Avatar)
 

Çetele Tablosu
Çetele Tablosu, veriyi toplarken kullanılan bir metot olup, veriye ait istatistik özelliklerin anında görülebilmesine olanak sağlar (Şekil 1).
Şekil 1. Üretim Sürecindeki Dağılımı Gösterir Çetele Tablosu
Şekil 1’de, ürünün seçilen karakteristik özelliğine ait ölçümler alınmış ve hedef değerden sapmasına göre çeteleye işlenmiştir. Çeteleye bakıldığında ortalama değer, sapma aralığı, ve dağılım adetleri bir arada görülebilmektedir. Verilerin çeteleye işlenmesi, analiz metodu olarak histogramın kullanıldığı durumlarda da kolaylık sağlar.
Şekil 2’deki çetele tablosunda uygunsuz malzeme, hata türüne göre ayrıştırılarak kaydedilmiştir. Bu tür bir kayıt ise Pareto Analizinde bize yardımcı olur.
Şekil 2. Uygunsuz Malzeme Çetele Tablosu
Pareto Analizi
İtalyan ekonomi uzmanı V. Pareto, 1897 yılında, gelir dağılımının eşit olmadığını gösteren bir formül geliştirmiştir. Benzer bir teori 1907’de Amerikan iktisatçısı M.C. Lorenz tarafından da grafik olarak ortaya konmuştur. Her iki meslektaş, gelirin çok büyük bir diliminin, küçük bir azınlık tarafından sahiplenildiğine dikkat çekmişlerdir. Hatta bu oran 20/80 olarak açıklanmış; yani gelirlerin % 80’inin, % 20’lik bir gruba ait olduğunu iddia etmişlerdir. Bu hipotezi Dr. J.M. Juran, Kalite Kontrol alanına uygulayarak problemlerin sınıflandırılmasında “hayati azınlık” ve “önemsiz çoğunluk” kavramlarını getirmiştir. “Hayati azınlık” (vital few), sayıca az, fakat önemce büyük etmenlerden oluşur. “Önemsiz çoğunluk” (trivial many) ise sayıca çok olmalarına rağmen etkileri fazla olmayan faktörleri barındırır. Juran, hayatın geneline uygulanabilecek bu kurala Pareto Prensibi adını vermiştir. Bu prensibe göre uygunsuzlukların çok büyük bölümü belli birkaç sebebe dayanmakta ve bu sebeplerin tespiti, sorunların giderilmesinde kilit rol oynamaktadır.
Pareto Analizinde aşağıdaki işlem sırası talip edilir :
a) İncelenecek problemlerin cinsi, toplanacak bilgiler ve bunların sınıflandırma şekli belirlenir. Bilgi toplama metodu ve süresine karar verilir.
b) Veriler, problem tiplerine göre sınıflandırılmış bir çetele tablosu üzerine işlenir. Her sınıfa ait toplamlar ve yüzdeleri belirtilir. Seçilmiş sınıfların dışında kalan problemler, en son grup olarak “diğerleri” hanesine işlenir.
c) Dikey eksenin toplamları ve yüzdelerini, yatay eksenin de grupları gösterdiği bir çubuk diyagramı oluşturulur.
d) İlk çubuğun sağ üst köşesinden başlayarak kümülatif toplamları gösteren Pareto eğrisi çizilir (Şekil 3).
  Alıntı ile Cevapla
Alt 15-03-2007, 10:55   #5
imparator
Guest
 
imparator - ait Kullanıcı Resmi (Avatar)
 

Asıl amacı hayati problemleri ve sebeplerini ortaya çıkarmak olan Pareto Analizinde aşağıdaki noktalara dikkat edilmelidir :
· Değişik sınıflandırmalara gidip farklı Pareto diyagramları denenmelidir.
· “Diğerleri” sınıfının yüzdesi küçük olmalıdır. Aksi takdirde sınıflandırmanın düzgün yapılmadığı anlaşılır.
· Verilere mali anlamlar yükleyerek dikey eksene bu değerleri taşımak daha isabetli sonuçlar verir.
· Herhangi bir problem -etkisi küçük de olsa- eğer çabuk ve kolayca çözüme kavuşturulabiliyorsa, öncelik ona tahsis edilmelidir.
· Semptomlara dayalı olarak yapılacak bir analizin ardından, sebepleri araştıran bir analiz mutlaka hazırlanmalıdır. Semptomlar; kalite uygunsuzluğu (tamir, yeniden işlem, hurda, iade vs.), maliyet, sevkiyat veya emniyet ile ilgili görünen sorunlardır. Sebepler ise, işletmen, teçhizat, hammadde veya yöntemler olabilir.
Sebep-Sonuç Diyagramı
İstatistiksel yöntemler kullanarak sonuçlardan hareketle sebeplere ulaşabildiğimize göre, sonuçlarla bunları doğuran sebepler arasındaki çapraşık ilişkinin ortaya çıkarılması ve görsel olarak masaya konması gerekmektedir. Bunu ise en kolay olarak Sebep-Sonuç Diyagramları ile yapabiliriz.
İlk defa 1953 yılında Kaoru Ishikawa tarafından kullanılan bu metot, daha sonra Japonya’da büyük ilgi görmüş ve Japon Endüstri Standartları (JIS) Kalite Kontrol terminolojisine dahil edilmiştir. Orada geçen tanımıyla Sebep-Sonuç Diyagramı, “kalite karakteristikleriyle etmenler arasındaki ilişkiyi gösteren diyagram”dır. “Balık kılçığı diyagramı” olarak da bilinen bu diyagram, omurgasını ilgili kalite karakteristiğinin (sonuç) oluşturduğu, sebeplerin ise önemine göre (ana sebep / tali sebep) kılçıkları teşkil ettiği bir gösterim metodudur (Şekil 4).
Şekil 4. Sebep-Sonuç Diyagramı Örneği
Bu diyagramın hazırlanmasında öncelikle araştırılacak karakteristik, çizilen omurganın sağına yazılır. Daha sonra birinci derecede etki eden faktörler büyük kılçıklarla, onlara bağlı ikincil etkenler de küçük kılçıklarla gösterilir. Tüm olası sebepleri ortaya dökebilmek için genellikle geniş katılımlı “beyin fırtınası” toplantıları düzenlenir. Diyagramın oluşturulmasında şu hususlara dikkat edilmelidir :
· Tüm sebeplerin aktarılabilmesi için her kesimin görüşü alınmalıdır.
· Karakteristik somut olarak tanımlanmalı ve ölçülebilir olmalıdır.
· Her karakteristik için ayrı bir diyagram hazırlanmalıdır.
· Etkenler çözülebilir nitelikte olmalıdır.
· Sebeplerin önemini tayin ederken objektif davranmalıdır.
· Zaman içinde diyagramın güncelleştirilmesi gerekir.
Pareto Analizi ve Balık Kılçığı Diyagramının birlikte kullanılması, genellikle pratikte tercih edilen metottur. Önce “hayati” karakteristikler Pareto Analizi kullanılarak keşfedilir; daha sonra ise Sebep-Sonuç Diyagramı ile bu karakteristiğe etki eden faktörler açığa çıkarılır. Bu faktörlerin düzeltilmesi, problemi belki % 95 oranında çözecektir.
  Alıntı ile Cevapla
Alt 15-03-2007, 10:55   #6
imparator
Guest
 
imparator - ait Kullanıcı Resmi (Avatar)
 

Serpilme Diyagramları
Sebep-sonuç arasındaki ilişkinin kurulmasında değişkenler arasındaki bağıntının doğru biçimde ortaya konabilmesi çok önemlidir. Zira bir prosesi kontrol ederken hangi parametreyle ne şekilde oynamanız gerektiği bilmek zorundasınızdır. Aksi takdirde durumu daha da kötüleştirip işin içinden çıkılmaz hale getirmek kaçınılmaz olur. Genel soru şudur :
Ne neyi nasıl etkiler ?
İşte bu sorunun cevabını vermek için serpilme diyagramlarını kullanırız. Kalite iyileştirmesinde kullanılan serpilme diyagramları :
· Bir kalite karakteristiği ile ona etki eden faktör arasındaki
· Birbirine bağımlı iki kalite karakteristiği arasındaki
· Bir kalite karakteristiğini etkileyen birbiriyle ilişkili iki faktör arasındaki bağıntıyı (korelasyon) bulmaya yarar.
Bir serpilme diyagramı şu adımlara uyularak hazırlanmalıdır :
· Bağıntısı incelenecek değişkenler, (x,y) veri çiftleri halinde bir tabloya kaydedilmelidir. En az 30 değer çifti alınması tavsiye edilir.
· Değerlerin alt ve üst sınırları tespit edilerek diyagram x,y eksenleri oluşturulur. Alışılagelmiş uygulamada x ekseni bağımsız değişkeni (etki eden faktör), y ekseni bağımlı değişkeni (kalite karakteristiği) temsil eder.
· (x,y) veri çiftleri diyagrama noktalar halinde işaretlenir.
  Alıntı ile Cevapla
Cevapla

Bu konuyu arkadaşlarınızla paylaşın


Konuyu Toplam 1 Üye okuyor. (0 Kayıtlı üye ve 1 Misafir)
 
Seçenekler
Stil

Yetkileriniz
You may not post new threads
You may not post replies
You may not post attachments
You may not edit your posts

BB code is Açık
Smileler Açık
[IMG] Kodları Açık
HTML-KodlarıKapalı
Trackbacks are Açık
Pingbacks are Açık
Refbacks are Açık




Türkiye`de Saat: 05:12 .

Powered by vBulletin® Copyright ©2000 - 2008, Jelsoft Enterprises Ltd.
SEO by vBSEO 3.3.2

Sitemiz CSS Standartlarına uygundur. Sitemiz XHTML Standartlarına uygundur

Oracle DBA | Kadife | Oracle Danışmanlık



1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520 521 522 523 524 525 526 527 528 529 530 531 532 533 534 535 536 537 538 539 540 541 542 543 544 545 546 547 548 549 550 551 552 553 554 555 556 557 558 559 560 561 562 563 564 565 566 567 568 569 570 571 572 573 574 575 576 577 578 579 580