Üstel ağırlıklı hareketli ortalama kontrol grafiği performansının genetik algoritma ile belirlenmesi
Identification of exponentially weighted moving average contol chart's performance by using genetic algorithms
- Tez No: 361049
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SEMRA BORAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: EWMA kontrol kartları, EWMA control charts
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sakarya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Kalite, pazar şartlarında rekabet ve ürünlerin uygunluğunu sağlamak için önemlidir. Bu yüzden işletmeler; kalite standartlarının belirlenip izlenmesi, müşteri memnuniyetinin sağlanması ve varlıklarını sürdürebilmek için istatistiksel süreç kontrol (İPK) araçlarından olan kontrol grafiklerini kullanıp kalitelerini arttırmak zorundadır. Bu tez çalışması küçük sapmaların bulunmasında iyi performans sağlayan 'Üstel Ağırlıklı Hareketli Ortalama Kontrol Grafiği' (EWMA) ile ilgilidir. EWMA grafiği, süreç ortalamasındaki küçük değişimlere karşı daha hassas olduğunu kontrol süreçleri için kullanılmaktadır. Çalışma yapılırken EWMA'nın performans göstergelerinden biri olan 'Ortalama Çalışma Süresi', genetik algoritma yöntemi kullanılarak bulunmuştur.
Özet (Çeviri)
Quality is very important for competitiveness in the market conditions and provide with product's conformance. Statistical techniques are very useful in the quality control applications. Statistical process control (SPC) is a quality control method which uses statistical techniques. This thesis about EWMA control chart which is one of the best available options to use when good performance is needed to detect small process shifts. EWMA charts for control processes, in which the detection of small shifts is not necessary, and at the same time is effective in detecting important shifts. While doing this study, we calculated the Average Run Length (ARL) values by using genetic algorithms
Benzer Tezler
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Ege bölgesi keçi liflerinin bazı önemli fiziksel, kimyasal özellikleri ve değerlendirme imkanları
Başlık çevirisi yok
NİLÜFER ERDEM
Doktora
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLSEREN YAZICIOĞLU
- Matris lie grupları üzerine
Başlık çevirisi yok
RIFAT GÜNEŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Matematikİnönü ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NURİ KURUOĞLU
- Pamuk ipliklerinde istatiksel bir hata analiz yönteminin geliştirilmesi üzerinde araştırmalar
Başlık çevirisi yok
AYŞE KARAKOR
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER
- Tokat merkez kazası vakıf kayıtları: H. 984 (M. 1576) tarihli Defter-i Efkaf-ı
Başlık çevirisi yok
FATMA ÜSTEK