Kalite iyileştirmede veri madenciliği kullanımı ve geliştirilmesi

Date

2009

Author

Köksal, Gülser
Batmaz, İnci
Karasözen, Bülent
Kayalıgil, Sinan
Testik, Caner Murat
Özdemirel, Nur Evin
Weber, Wilhelm Gerhard
Bakır, Berna
Güntürkün, Fatma
İpekçi, Arif İlker
Öztürk, Başak
Yerlikaya, Fatma

Metadata

Show full item record

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Item Usage Stats

4
views

22
downloads

Bu projede amaç, sanayi kuruluşlarında ürün ve süreçlerin kalitesini iyileştirmeye yönelik veri madenciliği (VM) yaklaşımlarını belirlemek ve daha etkili yaklaşımlar geliştirmektir. Projede imalat sanayi kuruluşlarının ürün ve süreçlerinin kalitesini iyileştirme ile ilgili kalitenin tanımlanması, tahmin edilmesi, sınıflandırılması ve parametrelerinin optimizasyonu problemleri ele alınmıştır. Bu problemlerin çözümü için veri hazırlama ve önişlemenin yanısıra kümeleme, tahmin etme, sınıflandırma, birliktelik analizi ve optimizasyon VM işlevlerinin gerekli olabileceği belirlenmiştir. Bu kapsam dahilinde geniş bir literatür taraması yapılmış ve değişik imalat sektörlerinde etkinlik gösteren altı kuruluş ziyaret edilmiştir. Bunlardan üçünün sağladığı veriler üzerinde uygun VM metotları uygulanmış ve sonuçlar karşılaştırılmıştır. Bu karşılaştırma sonucunda belli VM işlevleri için kalite iyileştirme amaçlarına en uygun VM metotları belirlenmiş ve uygulayıcılara önerilmiştir. Projenin yöntem geliştirme kısmında ise uygulama aşamasında karşılaşılan bazı problemlerin giderilmesi ve mevcut yöntemlerin kullanım kolaylığı ve/veya etkililiğinin artırılması yönünde çalışmalar gerçekleştirilmiştir. Sonuçta, kalite verilerinin yeniden örneklenmesi için bir yöntem; parametrik olmayan alternatif bir regresyon yaklaşımı (CMARS); ikili sınıflandırmada kullanımı kolay olan Mahalanobis Taguchi Sistemi metodunun çok sınıf ve ayrıca parametre optimizasyonu için uyarlamalar; bulanık sınıflandırmada kalite verilerine uygun alternatif yaklaşımlar (bulanık regresyona dayalı modeller) ve parametrik olmayan bulanık tahmin etme ve sınıflandırma fonksiyonları; parametre optimizasyonunda çekicilik fonksiyonlarının optimizasyonu için alternatif yaklaşımlar ve birliktelik kurallarının seçimi için bir yöntem geliştirilmiştir. Bu sonuçların ve metotların kalite iyileştirme alanında uygulayıcıların çalışmalarına yön vermesi ve bunların kullanım kolaylığı ile etkililiğini artırması beklenmektedir.

Subject Keywords

Endüstri Mühendisliği, Kalite iyileştirme, Kalite kontrol, Veri madenciliği, Kümeleme, Tahmin etme, Regresyon, Sınıflandırma, Parametre optimizasyonu, Birliktelik analizi

URI

https://app.trdizin.gov.tr/publication/project/detail/T1RZMk5qWT0
https://hdl.handle.net/11511/49397

Collections

Department of Industrial Engineering, Project and Design