Bulanık istatistiksel kalite kontrolü ve bir orman endüstrisi işletmesinde uygulama
Fuzzy statistical quality control and application in a forestry industry
Yazar: İBRAHİM HALİL ÖZDAMAR
Danışman: Y.DOÇ.DR. MUSTAFA ZİHNİ TUNCA
Süleyman Demirel Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2006
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering ; İstatistik = Statistics ; İşletme = Business Administration

Özet:
Üretimde bir gereksinmeyi karşılamak amacıyla fiziksel bir varlık yaratmak veya hizmetsunmak söz konusu olabilir. Bu faaliyet sonunda ortaya çıkan mal ve hizmetin amaçlananihtiyaçları giderme kalitesi de eski çağlardan beri önemle üstünde durulan bir konu olmuştur.İstenilen mal ve hizmetin en iyi biçimde üretebilecek seviyeye getirilebilmesi için uzun yıllarverilen uğraşlar kuşkusuz kalite düzeyini yükseltme amacıyla ortaya konulmuştur. İstenilen malveya hizmet üretilirken bir süreçten geçer. Bu üretim sürecinin değişkenliği sonuçta o mal vehizmetin kalitesini belirler. Bir üretim sürecinin değişkenliği o üretim sürecinin ölçülebilen çeşitliözelliklerine bağlı olarak belirlenir. Bir kalite denetimi uygulanmasının amacı süreci üretim hattıüzerinde, yani henüz işlerken izlemektir. Çünkü, üretilen her bir birimin özelliklerinin ölçülmesinerdeyse olanaksızdır. Bunun yerine küçük örneklemler çekilip ölçümler yaparak zaman içindekideğişimi çizimlere dökülür ve sürecin davranışına ilişkin çıkarsama elde edilir. İstatistikkavramların kalite yönetimindeki önemi değişkenlik ve gerçekleşme şansının anlaşılmasında yatar.Üretim sürecinin incelenmesinde, değişkenlik ve gerçekleşme şansının anlaşılmasında en önemliaraç İstatistiksel kalite kontrol diyagramlarıdır. İstatistiksel kalite kontrolü hipotez sınamasıöğelerini içerir. Çünkü denetim çizgilerine işlenen örneklem istatistikleri denetim eşikleri ilekarşılaştırılır. Hipotez sınamalarının anlamlılık düzeylerine göre belirlenen bu eşikler standarttanuzaklaşma görüntüleri şansa bağlıyken sürecin araştırma için durdurulması işleminin çok seyrekolmasını sağlar.Bu Çalışmanın amacı, günümüzde daha hızlı dağıtım, daha küçük sipariş miktarı ve dahakusursuz ürünlere olan talebin giderek artması, üretim sistemlerini daha esnek birleştirilmiş ve zekiolması yönüne itmiştir. Bu durumda kritik süreçlerin gözlemlenmesi önem kazanmıştır. Üretimsüreç bilgileri hızlı bir şekilde analiz edilmeli ve bu işlem karar vermenin sağlığı açısından süreklidevam etmelidir. Üretim ve ölçüm teknolojilerindeki gelişmeler süreç ve ürün kalitesinde gerçekzamanlı ve bütünleştirilmiş ölçümleri mümkün kılmıştır.Otomatik üretim ve kontrollerin pek çok endüstride yaygın olarak kullanılmaya başlamasısonucunda istatistik kalite kontrol işlemlerinde artık sürecin daha küçük değişikliklere karşı dahaduyarlı iyileştirmeler daha hızlı analizler ve daha bilgilendirici ve zeki değerlendirmeler yapmasıaçısından otomatikleşmesi gerekmektedir. Geleneksel istatistiksel kalite kontrol yaklaşımları buyeni gelişmeleri karşılamakta yetersiz kalmaktadır.Yapılan çalışmada bu hızlı gelişmelere ayak uydurabilmek için, maliyet açısından, kontrolündaha duyarlı ve hızlı yapılmasından, daha etkili ve hızlı bir kalite kontrolü açısından yetersiz kalanklasik istatistiksel kalite kontrol grafikleri yerine, bulanık mantık modeli kullanılarak dilsel yapıylaelde edilen değerlerle bulanık istatistiksel kalite kontrol grafikleri elde edilmiştir. Bulanık girdilive çıktılı model sonunda elde edilen bulanık mantık sonuçları ile gerçek ölçümlerkarşılaştırıldığında aralarında çok güçlü bir korelasyon olduğu görülmüştür. Sonucunda ise, kalitekontrolünde örnek alımı, örnek alma sıklığı, hatalı karar verme riski gibi büyük maliyet getirenkonular büyük oranda ortadan kaldırılmıştır ve daha duyarlı, hızlı ölçümler yapılabileceği, süreçhakkında daha sağlıklı bilgi elde edileceği ortaya konulmuştur.Anahtar Kelimeler: Bulanık Mantık, İstatistiksel Kalite Kontrol, Toplam Kalite Yönetimi,Orman Endüstri Mühendisliği, Orman Ürünleri Sanayi

Abstract:
Production can be defined as manufacturing a physical good or service to fulfill a requirement.Quality of the goods or services created in this process has received significant attention sinceearlier ages. The long lasting efforts to produce goods in the best conditions surely aimed toincrease the quality level. Manufacturing goods or services occur in a process. Variability ofmanufacturing process eventually determines the quality of goods or services. Variability of amanufacturing process can be identified according to several measurable specifications of thatprocess. Aim of a quality assessment application is to follow the process in the production linewhile it is working. It is almost impossible to measure all produced items. Instead, small quantityof samples are selected in order to measure and reach conclusions about behaviors of the processby drawing charts which are showing the changes in time. Statistics is important in qualitymanagement as it increase the understanding of variability and establishment possibilities. Duringthe investigation of manufacturing process, one of the most important tools to understandvariability and establishment is statistical quality control diagrams. Statistical quality controlconsists of hypothesis investigation element. Because, drawn sampling statistics on control limitsare compared with inspection threshold. While such variations are based on possibilities, haultingthe system for investigation causes less frequent occurances.Ever increasing demand for faster delivery, smaller order quantities and demand for defect-freeproducts lead manufacturing systems to be more flexible and intelligent. As a result, it is importantto observe critical processes. Manufacturing process information must be analyzed quickly and thisoperation must continue for a healthy decision-making practice. Developments in production andmeasurement technologies allow real-time comprehensive measurements in process and productqualities possible.As a result of common use of automated manufacturing and measurement technologies in severalindustries automation of quality control practices become necessary to observe even very smallchanges in a process to be able to make faster analyses and more informative and smarterevaluations. Because, traditional quality control approaches cannot achieve those requirements.In this study, fuzzy statistical quality control charts have been developed using fuzzy basedlinguistics structures in order to reduce costs, speed up quality control process and to replaceexisting unsatisfactory quality control charts. The result, obtained from fuzzy input-output model isfound to be highly correlated to the real observations. As a result, problems with sampling,sampling frequency, risk of decision-making errors that resulting higher costs have beensignificantly reduced, and more sensitive, and faster decision-making practices have beenpresentedKeywords: Fuzzy logic, Statistical quality control, Total quality management, ForestProducts Industry, Forest Industrial Engineering