Bilgisayar veri günlükleri üzerine HTEA otomasyonu ve alternatif yöntemler ile çözüm yaklaşımları
FMEA automation on computer log data and solution approaches with alternative methods
Yazar: HALİL İBRAHİM AYAZ
Danışman: PROF. DR. MURAT CANER TESTİK
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Hata türleri ve etkileri analizi = Failure mode and effect analysis

Özet:
Sistem ve süreç kavramlarının oluşmasından itibaren bunların kalitelerinin artırılması ve sürekli geliştirme çabaları büyük ölçüde önem verilen konular haline gelmiştir. Literatürde ve bu zamana kadar yapılan çalışmalarda kalite ve sürekli geliştirme uğraşları birçok araştırmacı ve yazar tarafından farklı yöntemler ile ele alınmıştır. Bahsedilen iyileştirmeler teknolojik imkânların sınırlı olduğu zamanlarda daha çok uzman çabalarına dayanmaktadır. Teknolojinin gelişmesi ile birlikte bilgisayar tabanlı sistem ve süreçlerin tamamına yakın bir kısmında çalışma süresinde oluşan işlemler ve hata kayıtları saklanabilmektedir. Ancak bu işlem ve kayıtlar çok büyük boyutlara ulaşabilmekte ve bu yüzden verilerin arasından yararlı bilgileri elde edebilmek için yeni yöntemlere ihtiyaç duyulmaktadır. 
Hata Türleri ve Etkileri Analizi (HTEA) sistemdeki hataları ve etkilerini tanımlayan, ortaya çıkaran ve araştıran bir kalite aracıdır. Geleneksel yöntemler ile gerçekleştirilen HTEA'da farklı bölümlerin uzmanlarından oluşan bir HTEA ekibi kurulur. Bu ekip öncelikle hata türlerine karar verir. Ardından kararlaştırılan hata türlerinin etkileri analiz edilir ve analiz edilen hata türlerine farklı risk metrikleri için skorlar verir. Son olarak skor değerleri çarpılarak her bir hata türü için bir risk önceliklendirme sayısı (RÖS) elde edilir. RÖS değerleri hata türlerinin sistem üzerindeki etkileri olarak değerlendirilir ve buna göre sıralama yapılarak sistemdeki en önemli hata türleri elde edilir.
HTEA bir sistemin herhangi bir aşamasında uygulanabilir. Tasarım aşamasında uygulanacak olursa muhtemel ürün hatalarının engellenmesi, ileriki aşamalarda uygulanması da gerçekleşmiş hataların analizi ve azaltma yöntemleri hakkında bilgi sağlar. Ancak geleneksel yöntemler ile gerçekleştirilen HTEA birçok açıdan eksiklikler ve yetersizlikler içermektedir. Bu eksikliklerin en başta geleni verilen skorların uzmandan uzmana değişmesi ve dolayısıyla sübjektiflik içermesidir. Daha önceki çalışmalar ağırlıklı olarak RÖS üzerinde yoğunlaşmış ve sübjektif kararların azaltılması için bir öneri getirmemiştir. 
Sunulan tez çalışmasında bilgisayar veri günlükleri uygulama alanı olarak seçilerek HTEA'nın adımları otomatikleştirilmeye ve böylece hem sübjektifliğin ortadan kaldırılmasına hem de analizin daha kolay yapılmasına olanak sağlanmaya çalışılmıştır. HTEA'ya başlamadan önce bilgisayarlardan elde edilen verilere bazı önişlemler uygulanarak kullanıma hazır hale getirilmiştir. Hata türleri uzmanlar tarafından belirlenmek yerine veri setinden otomatik olarak elde edilmiştir. Bu hata türlerini değerlendirmek için geleneksel yöntemler ile birlikte veri tabanlı objektif risk metrikleri önerilmiştir ve önerilen metriklerin detaylı analizleri yapılmıştır. Gri İlişkisel Analizi (GİA), TOPSIS, VIKOR yöntemleri ve geleneksel HTEA tabanlı alternatif bir yöntem ile risk sıralamaları yapılmıştır. Sonuçlar ve yöntemler karşılaştırılmıştır.

Abstract:
Since the terms of system and process have emerged, increase of quality of these and efforts for continuously improving them have become significantly important topics. In the literature and the studies that have been carried out up to now, quality and continuous improvement have been handled by using different methods by the researchers and authors. When technological opportunities were very limited, improvements were generally based on the efforts of experts. Along with the technological developments, operations and error records during processing can be stored in almost all the computer based systems. However, operations and records may reach massive sizes and thus new statistical methods have to be developed to obtain useful information from the raw data. 
Failure Modes and Effects Analysis (FMEA) is a powerful and proactive quality tool for defining, detecting, and identifying potential failure modes and their effects. An FMEA team consisting experts from different departments is organized in carrying out FMEA using traditional methods. This team firstly determines the failure modes. Afterwards, the effects of determined failure modes are analyzed and the analyzed failure modes are scored for different risk metrics. Finally, for each failure mode, a Risk Prioritization Number (RPN) is obtained by multiplying the score values. RPN values are evaluated for the effects of failure modes and the most important failure modes in the system are determined by ranking the RPN values. 
FMEA can be applied in any stage of a system. If FMEA is applied during the design stage, it enables prevention of possible failures. If it is applied at later stages of the system, it provides methods for analyzing and decreasing the failures which have been revealed. However, traditional FMEA consists of many deficiencies and inadequacies in a lot of ways. The leading and the most significant one of these deficiencies is that varying scores caused by different experts, and thus subjective decisions. Former studies were mainly focused on RPN and there was not much done research to decrease subjectiveness of scores decisions. 
In this thesis, computer log data domains are considered as application area. It is aimed to automate the stages of the FMEA and thus to remove both subjective decisions as well as making the analysis easier. Initially, the data obtained from the computers were pre-processed to make them fit for an FMEA study. At this stage, noisy and repeat data were removed. Failure modes were determined automatically from this data set instead of subjective expert decisions. For evaluating each failure mode, data based different objective risk metrics were suggested along with traditional methods and the suggested metrics were analyzed in detail. After that, by using Gray Relational Analysis (GRA), TOPSIS, VIKOR methods, and a traditional FMEA based method, risk rankings were ascertained. Results and methods are compared.