Otomotiv yan sanayi işletmelerinde kalitesizlik maliyetlerinin tahmini
Estimation of poor quality costs in automotive supply industry
Yazar: MURAT BAYRAKTARBAŞI
Danışman: DOÇ. DR. HAKAN MURAT ARSLAN
Düzce Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgi ve Belge Yönetimi = Information and Records Management

Özet:
Bu çalışmanın amacı, otomotiv yan sanayi alanında faaliyet gösteren bir firmanın üretmiş olduğu uygunsuz ürünlerle ilgili olarak, aylık bazlarda müşteri firmalar tarafından kesilen ve kalitesizlik maliyetleri olarak adlandırılan fatura tutarlarına etki eden, nicel özellikteki faktörlerin araştırılıp ortaya çıkarılması, bu faktörlerin kalitesizlik maliyetlerine olan etkilerinin regresyon modeli ile incelenerek geçerli bir model oluşturulması ve bu model üzerinden ileriki dönemler için kalitesizlik maliyetlerinin tahmin edilmesi, bu mümkün olmadığı takdir ise geçmiş dönemlere ait kalitesizlik maliyetleri üzerinden trend analizi yöntemleri ile ileriki dönemler için kalitesizlik maliyetlerinin tahmin edilmesidir.
Araştırmada otomotiv yan sanayinde faaliyet gösteren ve Düzce, Manisa, Bulgaristan, Güney Afrika, Çin, İspanya ve Meksika'daki fabrikalarında üretim yapmakta olan firmanın,  mevcut veri tabanındaki, her bir müşterisine ait projeler için ilgili fabrikasında üretilip teslim edilen aylık ürün adetleri, uygunsuzluk nedeniyle reddedilen ürün adetleri, reddedilen ürün adetleri/teslim edilen ürün adetleri x 106 şeklinde hesaplanan PPM oranları, aylık olarak artan çalışan deneyimlerine ait katsayı değerleri, garanti kapsamındaki ürün adetleri ve uygunsuz ürün nedeniyle müşteri firmalardan gelen Euro (€) bazındaki fatura tutarlarına ait veriler kullanılmıştır. Firmanın ilgili çalışanları tarafından kaydedilen bu veriler, C# programlama dilinde hazırlanan bir program aracılığıyla veri tabanındaki ilgili tablolardan çekilerek aylık bazlarda müşteri, üretim yapılan fabrika ve proje kodu bazında gruplandırılmıştır. Bunlar içinden Ocak 2015-Kasım 2018  aralığında, düzenli verilere sahip bir projenin verileri alınarak fatura tutarları bağımlı değişken, teslim edilen ve reddedilen ürün adetleri, PPM değerleri, çalışan deneyimi katsayıları ve garanti kapsamındaki parça adetleri bağımsız değişkenler olmak üzere bir regresyon analizi yapılmış ve bu analiz ile bağımlı değişken ile hangi bağımsız değişkenler arasında ilişki olduğu ortaya çıkarılmaya çalışılmış ve bunun sonrasında yalnız bağımlı değişken olan fatura tutarı verileri kullanılarak trend analizi yöntemi ile tahmin yapılmıştır.   Regresyon modelinin oluşturulması ve trend analizi için Minitab 17, serilerin durağanlık kontrolü için EViews 11 programları kullanılmıştır.

Abstract:
The purpose of this study is to investigate and reveal the quantitative factors that affect the invoice amounts that issued by customer companies for inappropriate products on monthly basis, regarding the inappropriate products produced by a company operating in the automotive supply industry, with the regression model and after this, estimating the poor quality costs for the future periods through this model, and if this is not possible, it is the estimation of the poor quality costs for the future periods by trend analysis methods over the poor quality costs of the previous periods.
In the research, the data which monthly product quantities produced and delivered at the relevant plants for the projects of each customer,  product quantities rejected due to non-conformity, PPM ratios that calculating by rejected product quantities / delivered product quantities x 106, coefficient values of employee experience increasing monthly, product quantities under warranty and invoice amounts that make out by customer companies for inappropriate products, of the company which operates in the automotive supply industry and producing in its factories in Düzce, Manisa, Bulgaria, South Africa,  Spain, Mexico and China, is used. These data, which were recorded by the relevant employees of the company, were obtained from the relevant tables in the database through a program prepared in C# programming language, and grouped on a monthly basis based on customer, plant, and project code. Among them, the data of a project with regular data were taken between January 2015 and November 2018. Regression analysis was performed using the invoice amounts as the dependent variable, the number of delivered items, the number of rejected items, PPM rates, employee experience coefficients, and the number of parts under warranty as independent variables and it has been tried to reveal the relationship between the dependent variable and which independent variables. After that, estimation was made with the trend analysis method by using only the data of the invoice amount, which is the dependent variable. Minitab 17 was used for regression model creation and trend analysis, and EViews 11 programs were used for stationarity control of the series.