Baskılı devre kartı montajında hata birlikteliklerini ve örüntülerini keşfederek ürün kalitesini iyileştirmek için veri madenciliği
Data mining for discovering defect associations and patterns to improve product quality in printed circuit board assembly
Yazar: AYŞE MERVE PARLAKTUNA
Danışman: PROF. DR. MURAT CANER TESTİK
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Operasyonel mükemmellik için müşterilerin kalite beklentilerini karşılarken, üretim esnasında karşılaşılan hataları ve yeniden işleme oranlarını da en aza indirmek hedeflenmelidir. Bu ancak, ilk seferde doğru ürünü üreterek sağlanabilir.  Bu çalışmada, baskılı devre kartı montaj hatlarında meydana gelen hataların kök sebeplerinin geleneksel yöntemler yerine veri madenciliği uygulamalarıyla incelenmesi hedeflenmiştir. Hem hataların birliktelikleri hem de zaman içerisindeki örüntüleri incelenmiş, aynı kök sebebi tetikleyebilecek farklı hata türlerinin belirlenmesi sağlanmıştır. Birliktelik kurallarının keşfi için Apriori algoritması, sıralı örüntü madenciliği için ise, Eşdeğerlik Sınıfları kullanılarak Sıralı Örüntü Keşfi (Sequential Pattern Discovery using Equivalence Classes - SPADE) algoritması kullanılarak baskılı devre kartı montajı yapan farklı iki firmada uygulama yapılmıştır. Hem kart tipi bazında, hem de yıl bazında birliktelik kuralları keşfedilirken, sıralı  örüntü analizi ile ise birlikte oluşan hataların zamana bağlı ilişkileri anlamlandırılmaya çalışılmıştır. Üretilen birliktelik kurallarının sayıca çok olduğu durumlarda, meta kurallardan faydalanılmıştır. Bu tez kapsamında, kullanılan metodunun standartlaştırılması ve farklı firmalarda farklı alanlarda uygulanabilmesi amaçlanmıştır. Bu doğrultuda, gerçek veriler ikinci bir firmada uygulanmış ve metodun uygulanabilirliği doğrulanmıştır. Standartlaşma ve kök sebep çalışmalarına kolay entegrasyon çalışmaları kapsamında, R üzerinden bir ara yüz oluşturarak, analizlerin görselleştirilmesi sağlanmıştır. Bu çalışmada, kullanılacak verinin hazırlanması, gerçek veri setine metotların uygulanması, elde edilen çok sayıda kuralın elenerek anlamlandırılması, görselleştirilmesi ve son olarak çalışmanın uygulanabilirliğinin farklı bir firmanın üretim hattında doğrulanması örneklerle açıklanmıştır.

Abstract:
To achieve operational excellence, companies must satisfy the customers' quality expectations while reducing the number of encountered defects and reworks. This can be achieved only if companies produce the product right at the first time. In this study, defects, which are encountered while producing printed circuit board cards are investigated via data mining rather than conventional methods. Both associations and sequential patterns of defects were analyzed to find out a common root cause that can trigger different kind of defects. Two different sets of defect data are investigated in this study. Apriori algorithm was selected for association rules, while Sequential Pattern Discovery using Equivalence Classes – SPADE algorithm was considered for sequential pattern mining. Defects are analyzed in two ways for association mining; card-based and year-based. On the other hand, in sequential pattern mining, associated defects relationship over time were investigated. During the investigations, there were huge number of rule sets to be analyzed and these rule sets are not easy to analyze or have a meaningful conclusion. Thus, meta rules approach was utilized to come up with reliable results. One goal of this thesis is to standardize this analysis method for different companies at different application areas. To achieve this goal, two companies' data were used to standardize the method and compare the results. R software is used to create an interface for visualization of data, which extends the standardization procedure. Within this thesis, exemplifications for organizing data, implementation methods for analysis, a procedure for generating meaningful rule sets as well as visualization tools for comparison of results is provided.