Nitel özellikler için kontrol diyagramları ve örnekleme planlarında genetik algoritmaların kullanımı
Using of genetic algorithms in attiributes control charts and sampling plans
- Tez No: 153749
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. ORHAN ENGİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Nitel Kontrol Diyagramları, Örnekleme Planları, Genetik Algoritma, Örnek Hacmi, Kabul Edilebilir Kusur Sayısı, Attributes Control Charts, Sampling Plans, Genetic Algorithms, Sample Size, Acceptance Number
- Yıl: 2004
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 88
Özet
ÖZET Yüksek Lisans Tezi NİTEL ÖZELLİKLER İÇİN KONTROL DİYAGRAMLARI VE ÖRNEKLEME PLANLARINDA GENETİK ALGORİTMALARIN KULLANIMI İhsan KAYA Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı Danışman: Yrd. Doç. Dr. Orhan ENGİN 2004, 88 Sayfa Jüri: Prof. Dr. Ali ÜNÜVAR Doç. Dr. M. Fatih BOTSALI Yrd. Doç. Dr. Orhan ENGİN Bu çalışmada, çok aşamalı proseslerde kalite kontrol problemlerinin çözümünde Genetik Algoritmaların (GA) kullanılabilirliliği incelenmiştir. Birinci bölümde kalite ile ilgili temel kavramlar tanımlanmıştır ve çok aşamalı prosesler kısaca açıklanmıştır. İkinci bölümde, GA ile ilgili temel kavramlar verilmiş ve GA kısaca açıklanmıştır. Üçüncü bölümde, örnekleme planları ve örnekleme ile ilgili temel kavramlar kısaca izah edilmiştir. Dördüncü bölümde, nitel özellikler için kontrol diyagramlarında örnek hacmi belirleme probleminin çözümü için çok amaçlı bir model geliştirilmiş ve bu modeli çözmek için GA yaklaşımı kullanılmıştır. Beşinci bölümde ise, çok aşamalı proseslerde istenilen kalite seviyesine ulaşmak için en uygun örnek hacmi ve kabul edilebilir kusur sayısı çiftinin belirlenmesi için Lagner (2001) tarafından geliştirilen modelin GA yardımı ile çözümünde parametre optimizasyonu yapılmış ve en iyi örnek hacmi/kabul edilebilir kusur sayısı değerleri belirlenmiştir.Sonuç olarak, nitel kontrol diyagramlarında örnek hacminin belirlenmesinde ve çok aşamalı süreçlerde istenilen kalite seviyesine ulaşmak için en uygun örnek hacmi ve kabul edilebilir kusur sayısı değerlerinin belirlenmesinde GA' nın çok etkin olarak kullanılabileceği ve performanslarının kullanılan parametrelere bağlı olduğu belirlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Ill ABSTRACT Master Thesis USING OF GENETIC ALGORITHMS IN ATTRIBUTES CONTROL CHARTS AND SAMPLING PLANS İhsan KAYA Selçuk University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Industrial Engineering Supervisor: Asst. Prof. Dr. Orhan ENGİN 2004, 88 Pages Jury: Prof. Dr. Ali ÜNÜVAR Assoc. Prof. M. Fatih BOTSALI Asst. Prof. Dr. Orhan ENGİN In this study, implementation of Genetic Algorithms (GA) was investigated to solve quality control problems in multistage processes. In first section, quality and, terms and multi stage processes; in second section, GAs were explained shortly. In third section, sampling plans and basic sampling concept were explained very shortly. In fourth section, basic GAs terms were explained and a multi objective model was created for defining sample size in attributes control charts. A multi objective model was formulated and 10 genetic operators which consist of five crossovers and five mutation operators were compared each other upon this model, then best operators and best ratios were defined for mutation and crossover, n, c values were determined for control charts by the aid of genetic algorithms. In fifth section, a multi objective model which was created to define best sample size and acceptance number by Langner (2001) was formulated and 10 genetic operators which consist of five crossovers and five mutation operators were compared each other upon this model, then best operators and best ratios were defined for mutation and crossover.IV We notice that GA can be used to determine sample size for attributes control charts very effectively and their performance depend on their parameters. And GAs can be used to determine sample size and acceptance number in sampling plans but their performance depend on their encoding systems.
Benzer Tezler
- Nitel özellikler için bulanık kontrol diyagramları ve kabul örneklemesi planlarının genetik algoritmalarla çözümü
Solving with genetic algorithms in attributes fuzzy control charts and sampling plans
AHMET ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. ORHAN ENGİN
- The role of service design as a driver of innovation in the manufacturing industry
İmalat sanayiinde inovasyonu tetikleyen etken olarak servis tasarımının rolü
DENİZ SAYAR
Doktora
İngilizce
2018
Endüstri Ürünleri Tasarımıİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Ürünleri Tasarımı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZLEM ER
- Tip-2 bulanık küme yaklaşımı ile kusur sayısı kontrol diyagramlarının tasarımı ve otomotiv sektöründen bir gerçek hayat uygulaması
Design of control charts for nonconformities based on type-2 fuzzy sets and a real case application in automotive sector
ELİF DEVRİM
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İHSAN KAYA
- Çok değişkenli istatistiksel kalite kontrolünün ilaç endüstrisine uygulanması
Application of multivariate statistical quality control in pharmaceutical industry
MESUT ÜLEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM DEMİR
- Sezgisel bulanık kümeler kullanılarak P ve NP kontrol diyagramlarının geliştirilmesi ve bir uygulama
Development of P and NP control charts based on intuitinistic fuzzy sets with a real case
YUNUS EMRE SAADCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. COŞKUN ÖZKAN