İstatistiksel ve bulanık nitel kalite kontrol grafiklerinin karşılaştırılması
Comparison of statistical and fuzzy quantitative quality control using with simulation data
Yazar: EBRU BEKDAŞ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYTAÇ PEKMEZCİ
Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
İstatistiksel kalite kontrol (İKK), süreçten elde edilen hizmet veya ürünlerin standartlara, müşteri beklentilerine ve spesifikasyonlara uygun olup olmadığını kontrol eden istatistiksel yöntemler topluluğudur. En iyi bilinen IKK yöntemi kalite kontrol grafikleridir (KKG). KKG'leri bir ürüne ilişkin kalite karakteristiğinin (ortalama, standart sapma vs) kabul edilebilir sınırlar içerisinde kalıp kalmadığını kontrol eden ve bu sınırları aşması durumunda uyarı veren grafiksel bir yöntemdir. KKG'ler nicel ve nitel olmak üzere ikiye ayrılmaktadır. Bu iki kategori arasındaki temel fark, nicel KKG'leri ürünün standart sapma, ortalama ve aralık gibi ölçülebilir özelliklerini göz önüne alırken, nitel KKG'lerin de ölçülemeyen özellikleri göz önüne almasıdır. Her iki kategori içinde temel istatistiksel varsayım, süreçten elde edilen örneklerin normal dağılıma uymasıdır. Ancak gerçek uygulamalarda, örneklerin bu varsayımı sağlaması oldukça zordur.  Bunun dışında, bu grafiklerin kullanılabilir olması için örneklerdeki gözlemler kesin olmak zorundadır. İstatistiksel KKG'lerin bu tür dezavantajlarını ortadan kaldırmak için son zamanlarda bulanık KKG'ler kullanılmaya başlanmıştır. Bulanık KKG'ler belirsiz ve eksik veriyi ele alabilme yeteneğine sahip bulanık küme teorisine dayanmaktadır. Bulanık KKG'lerde temel mantık, kontrol limitlerinin bulanık sayı olarak elde edilmesine izin vermesidir. Bulanık KKG'ler şu ana kadar birçok çalışmada kullanılmıştır. Ancak istatistiksel ve bulanık KKG'lerin performanslarını simülasyon çalışması yoluyla karşılaştıran bir çalışma bulunmamaktadır. Bu çalışma, nitel istatiksel ve bulanık KKG'lerin performanslarının simülasyon çalışması yoluyla karşılaştırmayı amaçlamaktadır. Bu amaca yönelik olarak, sürecin kontrol altında ve kontrol dışı olduğu durumları göz önüne alan simülasyon çalışması gerçekleştirilmiştir. Yapılan analizler sonucunda, nitel bulanık KKG'lerin en iyi performansı sağladığı görülmüştür.

Abstract:
Statistical Quality Control (SQC) is a collection of statistical methods that check whether the services or products obtained from the process comply with standards, customer expectations and specifications. The most known SQC method is quality control charts (QCC). QCCs are a graphical method that checks whether the quality characteristic (average, standard deviation, etc.) of a product remains within acceptable limits and gives a warning if it exceeds these limits. QCCs are divided into two as quantitative and qualitative. The main difference between these two categories is that while quantitative QCCs take into account the measurable features of the product, such as standard deviation, average and range, qualitative QCCs also take into account features that cannot be measured. The main statistical assumption in both categories is that the samples obtained from the process fit into the normal distribution. However, in real applications it is quite difficult for the examples to provide this assumption. Apart from this, observations in the examples must be precise for these graphics to be available. To eliminate such disadvantages of statistical QCCs, fuzzy QCCs have been used recently. Fuzzy QCCs are based on the fuzzy set theory that has the ability to handle ambiguous and incomplete data. The basic logic in fuzzy SBCs is that it allows control limits to be obtained as fuzzy numbers. Fuzzy QCCs have been used in many studies so far. However, there is no study comparing the performance of statistical and fuzzy QCCs through simulation study. This study aims to compare the performances of qualitative statistical and fuzzy QCCs through simulation study. For this purpose, a simulation study was carried out that takes into account the situations in which the process is under control and out of control. As a result of the analyzes, it was seen that qualitative fuzzy QCCs provide the best performance.