Geri Dön

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

  1. Tez No: 361049
  2. Yazar: SEDA HATİCE GÖKLER
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SEMRA BORAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Sakarya Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 108

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

  1. 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

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKEREK

  2. New scheme for monitoring project performance using statistical control charts

    Proje performansını izleme istatistiksel kontrol çizelgelerini kullanma

    MUSTAFA ALIBRAHIM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    İnşaat MühendisliğiAltınbaş Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEPANTA NAİMİ

  3. Normal dağılmayan veriler için değişen örnekleme aralıkları ile Tukey-EWMA kontrol grafiği

    Tukey-EWMA control chart with variable sampling intervals to non normal data

    SELCEM ADSIZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    İstatistikEge Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BURCU AYTAÇOĞLU

  4. Self-starting control charts in software development projects

    Yazılım geliştirme projelerinde kendi kendine başlayan kontrol grafikleri

    MELİKE TAKIL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURAT CANER TESTİK

  5. Faz I uygulamalarının Poisson-üstel ağırlıklı hareketli ortalama (PEWMA) kontrol grafiklerinin faz II performansına etkisi

    Effect of phase I applications on the phase II performance of Poisson-exponentially weighted moving average (PEWMA) control charts

    UĞUR MURAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURAT CANER TESTİK