Geri Dön

Altı sigma yaklaşımında bulanık süreç yeterliliği analizleri

Fuzzy process capability analyses in six sigma approach

  1. Tez No: 293883
  2. Yazar: İHSAN KAYA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 304

Özet

Süreç yeterlilik analizi (SYA), süreç kalitesi ve verimliliğinin sürekli geliştirilmesi amacıyla uygulanan istatistiksel süreç kontrol çalışmaları için önemli bir araçtır. Bu analiz, süreç yeterlilik indekslerinden (SYİ) faydalanarak sürecin çıktıları ile spesifikasyon limitlerini karşılaştırmaktadır. Eğer hesaplanan süreç yeterlilik indeksi değerleri daha önceden belirlenmiş kritik değerlerden daha büyük ise süreç ?yeterli?, aksi durumda ?yetersiz? olarak sınıflandırılmaktadır. Süreç yeterlilik indekslerinin taşıdıkları önemden dolayı daha esnek, daha duyarlı ve daha fazla bilgi içerecek şekilde analiz edilmesi daha yararlı olacaktır. SYA gerçekleştirilirken eksik bilginin ve/veya esnek tanımlamanın mümkün olduğu durumlarda spesifikasyon limitlerinin, süreç ortalamasının ve varyansın kesin değerler şeklinde tanımlanması süreç yeterlilik indekslerinin daha sınırlı bilgi içermelerine yol açmaktadır.Bu çalışmada süreç yeterlilik indekslerinin esneklik ve bilgi içeriğini arttırmak için bulanık küme teorisi kullanılmıştır. Bu amaç doğrultusunda ölçüm değerleri ve spesifikasyon limitleri dilsel değişkenler olarak ifade edilmiş ve daha sonra bu değerler bulanık sayı olarak değerlendirilmiştir. Ayrıca bulanık değerler için bulanık kontrol diyagramları elde edilmiştir. Bulanık kontrol diyagramları sürecin istatistiksel olarak kontrol altında olup olmadığını test ederek, SYA'nın doğruluğunu arttırmıştır. Bulanık ortalama, varyans ve spesifikasyon limitleri kullanılarak bulanık SYI (BSYI) elde edilmiştir. SYI indeksleri hem kesin hem de bulanık mantık çevresinde altı sigma yaklaşımı kapsamında değerlendirilmiştir. Elde edilen BSYI hem klasik mantıktaki kesin değeri üyelik derecesi 1,00 olacak şekilde içermekte hem de olabilecek tüm olası değerleri göstermektedir. Bu çalışmada ayrıca kusurlu ve kusursuz çıktı yüzdesinin bulanık olarak analiz edilmesi için bulanık normal dağılım yaklaşımı da kullanılmış ve bu değerler bulanık ortalama, varyans ve spesifikasyon limitleri değerleri kullanılarak hesaplanmıştır. Kusurlu ve kusursuz ürün yüzdesinin bulanık olarak hesaplanması, süreç mühendisleri için daha esnek bir değerlendirme imkânı sunmuştur.

Özet (Çeviri)

Process capability analysis (PCA) has become an important tool in applying statistical process control studies to continuously improve process? quality and productivity. The PCA compares the output of a process to the specification limits (SLs) by using process capability indices (PCIs). The process can be classified as ?capable? if the PCIs are greater than predetermined critical values. Otherwise they can be labeled as ?incapable?. Because of the importance of the PCIs, more flexibility and sensitiveness should be added to them for more information. Crisp definitions of SLs, process mean and variance cause a limitation on PCIs.In this study, the fuzzy set theory is used to add more information, more sensitiveness and more flexibility to PCA. For this aim, the linguistic definition of quality characteristic measurements are converted to fuzzy numbers, and then fuzzy PCIs are produced based on these measurements. Fuzzy control charts are also derived for fuzzy measurements of the related quality characteristic. They are used to increase the accuracy of PCA by determining whether or not the process is in statistical control. PCIs are reevaluated in six sigma approach by taking into account not only classic set theory but also fuzzy set theory. Fuzzy PCIs include the crisp values of the classical logic with a membership value of 1.00 and show all possible values of PCIs. Fuzzy normal distribution is also used to calculate the fuzzy percentages of conforming (CIs) and nonconforming items (NCIs) by taking into account fuzziness in process mean, variance, and SLs. The calculation of the percentages of conforming and nonconforming items by fuzzy numbers adds more flexible evaluation ability for the process engineer.

Benzer Tezler

  1. Six sigma project evaluation under fuzziness in food industry

    Gıda sektöründe bulanıklık altında altı sigma proje değerlendirmesi

    ÖZLENEN ŞENTÜRK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKadir Has Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZEKİ AYAĞ

    PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN

  2. Improving the performance of remote sensing-based water budget components across mid- and small- scale basins

    Küçük ve orta ölçekli havzalarda uzaktan algılama tabanlı su bütçesi değişkenlerinin iyileştirilmesi

    GÖKHAN KAYAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ESRA ERTEN

    PROF. DR. UMUT TÜRKER

  3. Mekanik üretim sürecinde altı sigma metodolojisi ile kalite verilerinin iyileştirilmesine yönelik bir uygulama

    Quality indicators improvement with six sigma methodology and application in the mechanical production process

    HAKAN YÜKSEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Makine MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. ETHEM DUYGULU

  4. Altı sigma yaklaşımı ve otomotiv sektöründe bir uygulama

    The six sigma approach and an application at automotive industry

    ŞEFİK SUCU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÜLTEKİN ÇAĞIL

  5. Kalite yönetiminde altı sigma yaklaşımı

    Six sigma approach quality management

    İZZETTİN İLKER GÜR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FEVZİ KUTAY