Bir ankastre fabrikasında sipariş gecikmelerinin tip-2 bulanık kural tabanlı hata türü ve etkileri analizi ile incelenmesi
Investigation of order delays in a built-in factory via type-2 fuzzy rule based failure mode and effects analysis
Yazar: MERVE GELEN
Danışman: PROF. DR. SERMİN ELEVLİ
Ondokuz Mayıs Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Akıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
İşletmeler, günümüz rekabet koşullarında ayakta kalabilmek için ürün ve hizmet kalite seviyelerini sürekli olarak iyileştirme arayışı içindedir. Vaktinde karşılanamayan her talep müşteri memnuniyetsizliğine, problemin çözülmeyip tekrarlanması durumunda ise müşteri kayıplarına sebep olabilmektedir. Hata Türü ve Etkileri Analizi (HTEA) (Failure Mode and Effects Analysis-FMEA) olası veya bilinen hataların risklerini tanımlayan ve bu risklere göre hata türlerini önceliklendiren bir tekniktir. Bu teknik hataların oluşmadan veya müşteriye ulaşmadan önlenmesi prensibine dayandığından, önleyici bir teknik olarak yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. HTEA'da hataların ortaya çıkma olasılığına, ortaya çıktığı durumlarda müşteri üzerindeki etkisini gösteren şiddetine ve saptanabilirliğine göre hataları sıralamak ve bu sıralamaya göre iyileştirme aksiyonu alarak kalitesizlik kaynaklı iç ve dış başarısızlık maliyetlerini azaltmak amaçlanmaktadır. Bu çalışmada bir ankastre firmasındaki siparişlerin müşterilere geç teslimatı problemi, AIAG (Automotive Industry Action Grup) & VDA (Verband Der Automobilindustrie) tarafından 2019 yılında yayınlanan kılavuza göre aksiyon önceliğini belirleyerek hata türlerini sıralayan Proses HTEA (P-HTEA) formu esas alınarak analiz edilmiştir. HTEA'da olasılık, şiddet ve saptanabilirlik dereceleri dilsel ifadelere dayandığı için bulanık mantık yaklaşımından yararlanılmıştır. MATLAB Fuzzy Logic Designer kullanılarak Tip-1, Tip-2 ve Aralık Tip-2 bulanık kümeleri için hesaplamalar yapılmış ve sonuçlar karşılaştırılmıştır. Yapılan analizler sonucunda farklı önceliklendirmeler elde edildiğinden, ortak bir öncelik sıralaması elde etmek üzere gri ilişki analizinden yararlanılmıştır. Elde edilen sıralama, sipariş gecikmelerinden hammadde ve yarımamül stok sapmalarının öncelikli olarak sorumlu olduğuna işaret etmiştir.

Abstract:
In today's competitive conditions, companies are consistently striving to enhance the quality of their products and services. Every demand that is not met on time can cause customer dissatisfaction, and if the problem is not resolved and repeated, it can cause customer losses. Failure Mode and Effects Analysis (FMEA) is a technique that identifies the risks of potential or known failures and prioritizes failure modes according to these risks. Since this technique is based on the principle of preventing errors before occurring or reaching the customer, it is widely used as a preventive technique. In FMEA, failures are prioritized based on their probability of occurrence, the severity of their impact on the customer when they occur, and their detectability. It is aimed to reduce the internal and external failure costs caused by poor quality by taking improvement action according to this order.  In this study, the problem of tardy delivery of orders to customers in an built-in company was analyzed based on the Process FMEA (P-FMEA) form, which ranks failure types by determining action priority according to the guide published by AIAG (Automotive Industry Action Group) & VDA (Verband Der Automobilindustrie) in 2019. Because of the fact that the probability, severity, and detectability levels in FMEA are based on linguistic expressions, the fuzzy logic method was used. Type-1, Type-2, and Interval Type-2 fuzzy sets were calculated using MATLAB Fuzzy Logic Designer, and the results were compared. As a result of the analyses, different prioritizations were obtained, and the used to grey relational analysis approach, which identifies important factors by examining. The ranking obtained indicated that raw material and semi-finished product stock deviations were primarily responsible for order delays.