Geri Dön

Mining association rules for quality related data in an electronics company

Bir elektronik şirketi için kalite verilerinden birliktelik kurallarının belirlenmesi

  1. Tez No: 237591
  2. Yazar: YASEMİN KILINÇ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. NUR EVİN ÖZDEMİREL, PROF. DR. SİNAN KAYALIGİL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 115

Özet

Günümüzde ürünlerdeki hata oranlarının azaltılmasının üretim maliyetini azaltmayönündeki etkileri gözlenmekte ve bu yüzden kalite konusu oldukça önemkazanmaktadır. Bu yüzden firmalar büyük miktarlarda kalite verisi üretmekte vesaklamaktadırlar. Bu verilerin analizi, problemlerin ve sebeplerinin anlaşılarakönleyici tedbirlerin alınması açısından önemlidir. Bu tezde bir veri madenciliğiyöntemi olan birliktelik kuralları için bir metodoloji sunulmuştur. KullanılanApriori algoritması çok fazla kural üretmektedir. Bu kuralların çoğu gereksizdir.Bu yüzden gereksiz kuralların elenmesine yönelik üç aşamalı bir eleme yöntemigeliştirilmiştir. Bu yaklaşım bir elektronik firmasında üretim ve mal giriş kaliteverileri üzerinde uygulanmıştır. Ortaya çıkarılan kurallar test verileri iledoğrulanmış ve sonuçlar analiz edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Quality has become a central concern as it has been observed that reducingdefects will lower the cost of production. Hence, companies generate and storevast amounts of quality related data. Analysis of this data is critical in order tounderstand the quality problems and their causes, and to take preventiveactions. In this thesis, we propose a methodology for this analysis based on oneof the data mining techniques, association rules. The methodology is applied forquality related data of an electronics company. Apriori algorithm used in thisapplication generates an excessively large number of rules most of which areredundant. Therefore we implement a three phase elimination process on thegenerated rules to come up with a reasonably small set of interesting rules. Theapproach is applied for two different data sets of the company, one forproduction defects and one for raw material non-conformities. We then validatethe resultant rules using a test data set for each problem type and analyze thefinal set of rules.

Benzer Tezler

  1. Havalimanı hizmet kalitesinin servqual modeli ile ölçülmesi ve değerlendirme sorularının apriori algoritması ile ilişki analizi

    Measuring the airport service quality with the servqual model and analysis of the evaluation questions with the apriori algorithm

    DUYGU DEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YUSUF SAİT TÜRKAN

  2. Tarımsal veri madenciliğinde aprıorı birliktelik kuralının uygulanması

    Use of apriori algorithm for discovering association rules in agricultural data mining

    FİGEN YILDIZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    ZiraatÇukurova Üniversitesi

    Zootekni Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEYNEL CEBECİ

  3. TV ve set üstü cihaz arayüz kullanılabilirlik ölçümü

    Usability evaluation of TV and set-top box interfaces

    AYCAN PEKPAZAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÇİĞDEM ALTIN GÜMÜŞSOY

  4. Leveraging ai in construction management

    İnşaat proje yönetiminde yapay zekadan faydalanma

    BARAN AKOL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATMA PINAR ÇAKMAK