Tip-2 bulanık küme yaklaşımı ile kusur sayısı kontrol diyagramlarının tasarımı ve otomotiv sektöründen bir gerçek hayat uygulaması
Design of control charts for nonconformities based on type-2 fuzzy sets and a real case application in automotive sector
Yazar: ELİF DEVRİM
Danışman: PROF. DR. İHSAN KAYA
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Bulanık kümeler = Fuzzy sets ; Bulanık mantık = Fuzzy logic ; Bulanık sayılar = Fuzzy numbers ; X-R diyagramları = X-R diagrams

Özet:
İstatiksel süreç kontrol (İSK) süreçlerin değerlendirilmesi, ürün kalitesinin geliştirilmesi, yeniden işleme ve ıskartaların azaltılması için kullanılan oldukça etkin bir yaklaşımdır. İSK, süreç varyasyonundaki özel nedenleri belirlemek ve süreç için belirli bir düzeltici faaliyetin gerekliliğinin sinyalini vermek için üretim sürecinin kontrol diyagramları ile denetlenmesine dayanmaktadır. ISK aracılığıyla üretimde yüksek adetlerde hatalı ürün üretilmeden hataların sebepleri bulunabilir ve gerekli aksiyonlar önerilebilir. Değişkenliğin belirlenmesi, bir süreçte maliyeti ve kaliteyi etkiler. Yüksek hurda oranını, yeniden işleme maliyetini ortadan kaldırmak ve müşteri memnuniyetini sağlamak için, kontrol diyagramları bir sürecin üretim ortamında kontrol altında mı yoksa kontrol dışı mı olduğunu belirlemek için en önemli araçtır.
Eğer kalite karakteristikleri nümerik değerler ile ifade edilemiyorsa (görünüm, yumuşaklık, renk vb. ), bu tür kalite özelliklerinin bağımsız olarak izlenmesi çok aldatıcı olabilir. Bu sebeple nitel özellikler için kontrol diyagramları kullanılır.
Klasik kontrol diyagramları teorisi, tüm verilerin tam olarak bilinmesini gerektirir. Ancak bu sürecin herhangi bir şekilde belirsizlik içermesi durumunda klasik kontrol diyagramları yetersiz kalabilmektedir. Bulanık küme teorisinin ana katkısı, belirsiz verileri temsil etme kabiliyetidir. Bulanık kümeler, belirsiz olan veya iyi tanımlanmayan durumlarla başa çıkmada sistematik bir temel sunar. Bu amaçla kontrol diyagramları bulanık küme teorisi ile beraber kullanılmaktadır.
Tip-1 bulanık kümelerde o kümelere ait elemanların üyelik dereceleri [0,1] aralığında değerler almaktadır ancak Tip-2 bulanık kümelerde üyelik dereceleri de bir bulanık küme belirttiği üyelik fonksiyonu ile ifade edilmektedir. Bir elemanın bir kümeye üyeliğinin 0 veya 1 olduğunun bilindiği durumda Tip-1 bulanık küme kullanılmakta ve eğer elemanların üyelik dereceleri tam olarak bilinmiyor ise Tip-2 bulanık kümeler kullanılmaktadır. Tip-2 bulanık kümelerde üyelik dereceleri de bir bulanık küme içerdiğinden belirsizliklerin etkisi daha fazla azaltılmaktadır. Bu sebeple endüstri de değerlendirmenin kişiden kişiye değiştiği durumlarda dilsel verilerin yorumlanmasında Tip-2 bulanık kümelerin kullanımı hassasiyet ve esnekliği arttırmaktadır. Bu amaçla kontrol diyagramlarının tasarımı ve kullanımı için Tip 2 bulanık küme yaklaşımı analiz edilmiştir. Bu doğrultuda kusur sayısı kontrol diyagramları incelenmiştir.
Bu tez kapsamında c ve u Tip-2 bulanık kontrol diyagramları formülasyonu oluşturulmuş olup, bulanık c ve u kontrol diyagramları ile bir otomotiv firmasından alınan kalite kontrol değerleri BNP yöntemi ile durulaştırılmış ve sürecin kontrol altında olup olmadığı analiz edilmiştir. Yapılan analiz sonucuna göre tip-2 bulanık kontrol diyagramlarının daha hassas ve etkili sonuç verdiği görülmüştür.

Abstract:
Statistical process control (SPC) is an effective tool to evaluate processes, to improve the product quality and reduce rework and scraps. The SPC relies on the use of control charts to monitor a manufacturing process for identifying special causes in the process variation and signaling the necessity of a certain corrective action for the process so that their causes can be found and the necessary corrective action can be taken before a large quantity of nonconforming products are manufactured. The determination of variability affects the cost and the quality in a process. To eliminate high scrap ratio, rework cost and to ensure customer satisfaction, control charts are the most important tool to determine whether a process is in-control or out-of-control in a production environment. 
If the quality-related characteristics cannot be represented in numerical form, such as characteristics for appearance, softness, color, etc., monitoring such quality characteristics independently can be very deceptive. Therefore control charts for attributes are used.
The theory of classical control charts requires all the data to be exactly known. The major contribution of the fuzzy set theory (FST) is its capability of representing vague data. The fuzzy sets offers a systematic base in dealing with situations, which are ambiguous or not well defined. Fuzzy control charts are utilised in the case of vague data is used as real valued interpretations of uncertainty. For this purpose, control diagrams are used together with fuzzy set theory.
In Type-1 fuzzy sets named classical fuzzy sets, the membership degrees of the elements belonging to those sets are in the range [0,1]. But in the Type-2 fuzzy sets, membership degrees are expressed by a fuzzy set. Type-1 fuzzy cluster is used in case a membership to a cluster is known to be 0 or 1, and Type-2 fuzzy sets are used if the membership's degrees are not fully known. The impact of uncertainties is further reduced as membership degrees in a type-2 fuzzy set also include a fuzzy set. For this reason, the use of Type-2 fuzzy sets in the interpretation of linguistic data increases the sensitivity and flexibility in the industry where the assessment varies from person to person. For this aim, usage of type 2 fuzzy set on control charts has been analysed in this thesis. We analysed control charts for nonconfomities. 
By the way, the formulation of the u and c control diagrams based on type-2 fuzzy sets have been created and the control results that are received from automotive company have been defuzzificated with best nonfuzzy performance value (BNP) method and the process has been analysed to understand that process is under control or not. According to result of the anaysis, it was determined that Type-2 fuzzy control charts based on type-2 fuzzy sets provide more effective and sensitive values.