Seramik sağlık gereçleri üretim sürecinde hata sınıflandırma ve makine öğrenmesi ile kalite iyileştirme yaklaşımları
Defect classification in ceramic sanitary ware manufacturing using machine learning and ensemble models
- Tez No: 1001106
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDENER ÖZÇETİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hitit Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında, seramik sağlık gereçleri üretim sürecinde ortaya çıkan hataların makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak sınıflandırılması ve üretim kalitesinin iyileştirilmesine yönelik veri odaklı bir yaklaşım geliştirilmesi amaçlanmıştır. Çalışmada, Türkiye'de faaliyet gösteren bir seramik sağlık gereçleri üretim işletmesinden elde edilen ve üretim sürecinde oluşan gerçek hataları içeren 11.071 gözlemden oluşan özgün bir veri seti kullanılmıştır. Tez kapsamında çok sınıflı bir hata sınıflandırma problemi ele alınmış; üretim sürecinde en sık karşılaşılan hata türleri Çatlak, Rötuş ve Diğer olmak üzere üç ana sınıf altında incelenmiştir. Sınıflandırma problemi için doğrusal, çekirdek tabanlı ve ağaç tabanlı makine öğrenmesi yöntemleri karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir. Bu kapsamda sırasıyla multinominal lojistik regresyon, radyal tabanlı fonksiyon çekirdeğine sahip destek vektör makineleri ve kategorik değişkenlere duyarlı gradyan artırma algoritması olan CatBoost kullanılmıştır. Ayrıca, farklı öğrenme paradigmalarının tamamlayıcı güçlü yönlerinden yararlanmak amacıyla olasılık temelli bir oylamaya dayalı topluluk (voting ensemble) yaklaşımı geliştirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, tekil modeller arasında performans farklılıkları bulunduğunu; ancak olasılıkların kalibre edilerek ağırlıklı biçimde birleştirildiği oylama temelli topluluk yaklaşımının en dengeli ve yüksek sınıflandırma başarısını sunduğunu göstermektedir. Sonuçlar, önerilen yaklaşımın seramik sağlık gereçleri üretiminde kalite kontrol süreçlerinin dijitalleştirilmesi ve hataların erken aşamada tespit edilmesi açısından uygulanabilir bir karar destek sistemi potansiyeli taşıdığını ortaya koymaktadır. Ayrıca, çalışmada elde edilen bulgular, kusur oluşumunun yalnızca ürün özellikleriyle değil; malzeme yapısı ve üretim proses koşullarıyla da güçlü biçimde ilişkili olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, a data-driven quality improvement approach is proposed for classifying defects occurring in ceramic sanitary ware production processes using machine learning techniques. The study is based on an original dataset consisting of 11,071 real production observations obtained from a ceramic sanitary ware manufacturing company operating in Türkiye. A multi class defect classification problem is addressed, where the most frequently observed defect types are grouped into three main classes: Crack, Retouch, and Other. To solve this problem, several machine learning algorithms representing different learning paradigms were comparatively evaluated. These include multinominal logistic regression, support vector machines with a radial basis function kernel, and CatBoost, a gradient boosting algorithm specifically designed for handling categorical variables. In addition, a probability-based voting ensemble framework was developed to integrate the complementary strengths of individual classifiers. The results demonstrate that while individual models exhibit varying strengths across defect classes, the calibrated and weighted voting ensemble approach achieves the most balanced and robust classification performance. The findings indicate that the proposed methodology can serve as an effective decision support tool for digitalized quality control and early defect detection in ceramic sanitary ware production lines. Moreover, the results highlight that defect formation is strongly influenced not only by product characteristics but also by material properties and production process conditions.
Benzer Tezler
- Düşük şamot içerikli FFC seramik sağlık gereçleri reçetelerinin geliştirilmesi
Development of FFC ceramic sanitaryware bodies with reduced chammotte content
EKİN NAZ BAŞAKINCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Seramik MühendisliğiEskişehir Teknik ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALPAGUT KARA
- Türkiye ekonomisinde seramik sanayiinin önemi ve sorunları
The importance and problems of the ceramics industry in Turkey's economy
ZEHRA OBUT BİLİM
- Tekerlekli sandalye kullanıcısı olan bedensel engelliler için klozet tasarımı ve vitrifiye imalat sürecinde CAD/CAM sistemleriyle üretimi
Toilet seats design and production with CAD/CAM systems in the manufacturing process of toilet seats for the physically disabled wheelchair users
METİN TOLGA BERKAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Endüstri Ürünleri TasarımıAnadolu ÜniversitesiSeramik Ana Sanat Dalı
PROF. DR. EZGİ HAKAN
- Türk seramik sağlık gereçlerinde tasarım faktörünün pazar payına etkisi
Market share effect of design factor in Turkish ceramic sanitary wares
FEVZİYE ÖZER
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Endüstri Ürünleri TasarımıSakarya ÜniversitesiSeramik ve Cam Tasarımı Ana Sanat Dalı
YRD. DOÇ. N. GÜLGÜN ELİTEZ