Geri Dön

Bulanık c-ortalamalar yöntemi ile demerit kontrol şeması tasarımı ve tekstil sektöründe uygulama

Design of demerit control scheme by fuzzy c-means method and an application in textile sector

  1. Tez No: 484002
  2. Yazar: HÜLYA YİNELEK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SEDA UĞURLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  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: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Kalite, müşterilerin beklentilerini karşılamak için maliyetleri düşürerek işletmelere yardımcı olur. Şirketlerin rekabetçi bir pazarda kendilerini farklılaştırarak ayakta kalmaları ancak, kalitenin yaratılması, korunması, geliştirilmesi ve iyileştirilmesi gibi konularda eğilim göstererek mümkündür. Bu durum, kalitenin ölçülmesini ve analiz edilmesini gerektirir. Bu amaçla birçok kalite geliştirme yöntemi geliştirilmiştir. Bu çalışmada, kontrol şemalarında kalite özelliklerinin genelde tek boyutlu olduğu veya çok boyutlu olduğu durumlarda da hataların eşit önem ağırlığında kabul edildiği kısıtlayıcı durumu ortadan kaldıran ve düşük maliyet ile daha hassas süreç kontrolü sağlayan bir yöntem önerilmektedir. Önerilen yöntemde öncelikle Bulanık c-Ortalamalar yöntemi kullanılarak hata türleri, ıskarta sayısı, tamir sayısı ve tamir süresi olarak belirlenen parametre değerlerine göre Matlab programında kümelenmiş ve her hata için küme üyelik değerleri bulunmuştur. Ardından kontrol diyagramı tasarımı yapılıp kontrol şemaları oluşturulmuştur. Demerit kontrol şema sonuçlarının geçmiş verilerle karşılaştırılması yapılarak sonuçlar açıklanmıştır.Önerilen yöntemin test edilmesi için bir tekstil işletmesinde farklı 6 ürün için u, c ve demerit kontrol şemaları oluşturulmuştur. %100 muayene geçmiş verileri ile demerit kontrol şemaları uygulanan modellerin %100 muayene sonuçları karşılaştırıldığında hem ıskarta hem de tamir oranlarında azalış gözlenmiştir.

Özet (Çeviri)

Quality helps businesses by reducing costs to meet customer expectations. The survival of the companies by differentiating themselves in a competitive market is only possible by tending the issues such as creation, protection, development and improvement of the quality. That requires the quality to be measured and analyzed. For that purpose, many quality improvement methods have been developed.When the quality characteristics in the control schemes are generally one-dimensional or multi-dimensional the cases where the importance weights of the defects are considered to be equal can be restrictive. In this study, it was proposed a method that removes this restrictive situation and provides more precise process control at low cost. In the proposed method, the fuzzy c-means method is used. The defect types according to the number of scrap, repair number and repair time parameters are clustered in Matlab program and cluster membership values are found for each defect. Then control diagrams were designed and control diagrams were created.The Demerit scheme results were compared to the observed data. In order to test the proposed method u, c and demerit control schemes for 6 different products have been established in a textile operation. When the observed data of 100% inspection is compared with the results of 100% inspection of the models applied to the demerit schemes, both scrap and repair rates decreased.

Benzer Tezler

  1. Gezgin satıcı probleminin çözümünde parçacık sürü optimizasyonu algoritması performansının bulanık c-ortalamalar yöntemi ile iyileştirilmesi

    Improving solution performance of the particle swarm optimization algorithm on traveling salesman problem with fuzzy c-means method

    AHMET YEKTA KAYMAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKocaeli Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. KASIM BAYNAL

  2. Bulanık c-ortalamalar kümeleme analizi ve sağlık alanında uygulaması

    Fuzzy c-means clustering method and its application in medical field

    SURİYE ÖZGÜR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    BiyoistatistikEge Üniversitesi

    Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET NURULLAH ORMAN

  3. Farklı kümeleme teknikleri ile Türkiye'deki illerin insani gelişmişlik endekslerinin karşılaştırılması

    Comparision of human development indexes of provinces in Türkiye using different clustering techniques

    UĞUR ÖZDEMİR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    İstatistikİstanbul Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZLEM YORULMAZ

  4. Anfıs ve bulanık C-ortalamalar yöntemleri tabanlı çok kriterli envanter sınıflandırma modeli

    Multi-criteria inventory classification model based on anfis and fuzzy C-means methods

    ELİF İSEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MÜMTAZ İPEK

  5. Tip-2 bulanık kümelemeye dayalı parametre tahmini

    Parameter estimation based on type-2 fuzzy clustering

    SEDA SAĞIRKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    İstatistikKaradeniz Teknik Üniversitesi

    İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TÜRKAN ERBAY DALKILIÇ