Geri Dön

Bulanık kalite kontrol grafiklerinde yeni bir yaklaşım (Oran Yaklaşımı)

A new approach in fuzzy quality control charts (Ratio Approach)

  1. Tez No: 328190
  2. Yazar: NİLÜFER PEKİN ALAKOÇ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AYŞEN APAYDIN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, İstatistik, Industrial and Industrial Engineering, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 142

Özet

Kalite kontrol grafikleri bir sürecin değişkenliğini izlemek için kullanılan en önemli istatistiksel süreç kontrol araçlarıdır. Bu grafikler bulanık teori ile geliştirildiğinde gerçeği daha iyi yansıtan sonuçlar elde edilir. Bunun nedeni bulanık sayılarla sürecin daha esnek tanımlanabilmesidir. Bu çalışmada, oran yaklaşımı olarak adlandırılan, bulanık kalite kontrol grafikleri çizmek için geliştirilmiş yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Bulanık c kalite kontrol grafiği çizmek için düzenlenen yaklaşım detaylarıyla anlatılmıştır. Yaklaşımın avantajları açıklanmış ve yaklaşım literatürdeki çalışmalar ile karşılaştırılmıştır. Oran yaklaşımı ile oluşturulmuş kontrol grafiklerinin performansları ortalama koşum uzunlukları hesaplanarak incelenmiştir. Çalışmanın son bölümünde, bulanık kontrol grafiklerinin kontrol dışı durumlarını tanımlayan kurallar tartışılmıştır.

Özet (Çeviri)

Quality control charts which are used to monitor variation of a process are the most important statistical process control tools. More realistic results are obtained when these charts are developed with fuzzy theory. This is due to the fact that the process can be defined more flexible with fuzzy numbers. In this study, a new approach named as ratio approach developed for fuzzy quality control charts is proposed. The approach designed for charting fuzzy c quality control chart is explained in details. The advantages of the approach are explained and the approach is compared with the studies in literature. Performances of quality control charts formed by ratio approach are investigated by calculating average run lengths. At the last section of the study, rules that define out of control situations of the fuzzy control charts are discussed.

Benzer Tezler

  1. İstatistiksel süreç kontrolünde bulanık mantık yaklaşımı ve bir uygulama

    Fuzzy logic approach in statistical process control and an application

    ALEV ASLANGİRAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    İşletmeAkdeniz Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN AKYÜZ

  2. Perceptually-driven computer graphics and visualization

    Görsel algı odaklı bilgisayar grafikleri ve görselleştirme

    ZEYNEP ÇİPİLOĞLU YILDIZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALİL BÜLENT ÖZGÜÇ

    DOÇ. DR. TOLGA KURTULUŞ ÇAPIN

  3. Kontrol grafiklerinin bulanık mantık ile yorumlanması

    Interpretation of control charts by fuzzy logic

    ÖMER ÇİMEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İNCİ SARIÇİÇEK

  4. Elektronik devre kartı üzerindeki kusur sayıları için bulanık c kalite kontrol grafikleri uygulaması

    An application of fuzzy c quality control charts for faults on electronic circuit card

    BEKİR ELİTOK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKırıkkale Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEVGİ YURT ÖNCEL

  5. İstatistiksel ve bulanık nitel kalite kontrol grafiklerinin karşılaştırılması

    Comparison of statistical and fuzzy quantitative quality control using with simulation data

    EBRU BEKDAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    İstatistikMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AYTAÇ PEKMEZCİ