Aralık Tip-2 ve sezgisel bulanık kontrol grafiklerinin geliştirilmesi
Development of interval Type-2 and intuitionistic fuzzy control charts
Yazar: HATİCE ERCAN TEKŞEN
Danışman: PROF. DR. AHMET SERMET ANAGÜN
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Kontrol grafikleri pek çok alanda kullanılmakla birlikte sürecin, ürünün durumuyla ilgili bilgi vermesi açısından önem arz etmektedir. Kontrol grafikleri sayesinde süreç ve/veya üründeki anormal ve olağan durumlar fark edilerek gerekli önlemlerin alınması sağlanır. Bu noktada en önemli ve kritik olan uzman görüşleri ile ilgili bilgi kaybının olacağı düşünülmektedir. Özellikle niteliksel veriler için bu durumun daha fazla olduğu söylenebilir. Bu ve buna benzer veri kayıplarını engellemek, dilsel ifadeleri sayısal verilere dönüştürebilmek adına son zamanlarda yaygın bir şekilde kullanılan bulanık mantıktan yararlanmak gerekir. Son zamanlarda kontrol grafiklerinin bulanık sayılarla oluşturulması ile ilgili bazı çalışmalar yapılmış olsa da bunların hepsi yalnızca sayının o kümeye üye olma derecesini baz alan tip-1 bulanık sayılar kullanılarak yapılmıştır. Oysa günlük hayattaki pek çok verinin tip-1 bulanık sayı ile ifade edilemeyeceği bilinmektedir. Diğer bir ifade ile bir sayının bir kümeye ait olma derecesini net bir sayı ile ifade etmek yeterli değildir. Bu durum göz önüne alındığında, tip-1 bulanık sayıların verileri temsil etmekte yetersiz kaldığı ve aralık tip-2 bulanık sayıları (AT2BS) kullanmanın oluşacak veri kaybını azaltacağı belirlenmiştir. Diğer bir açıdan ise günlük hayatta bazı kararları verirken o kararın eksik yanları ve kararsız kalınan durumların var olduğu görülür. Bu ve buna benzer durumlarda veri toplandığında tip-1 bulanık sayı kullanılırsa verilen kararsızlık ve üye olmama durumları göz ardı edilmiş olur. Ancak sezgisel bulanık sayıların (SBS) varlığı ile verilerde oluşacak bilgi kayıpları indirgenebilir. Bu çalışma temelde veri kayıplarını engellemek, süreçle ilgili uzmanın kararlarında oluşabilecek çelişkileri indirgemek ve literatüre daha önce benzeri yapılmamış bir çalışma sunarak bundan sonraki çalışmalara ışık tutmayı amaçlamaktadır. Çalışma sonrasında elde edilen sonuçlar klasik kontrol grafikleri ile karşılaştırılarak değerlendirilecektir.

Abstract:
Besides control charts are used in many fields, they are important because the process gives information about the product's situation. Thanks to control charts, necessary precautions are taken by noticing abnormal and normal situations of process and/or product. It is considered that at this point the most important and critical issue is that there will be loss of information about the expert opinions. It can be said that this situation is more common especially for the qualitative data than quantitative data. To prevent losses of data like this and so on and to transform linguistic expressions into numeric data, it is needed to take advantage of fuzzy logic that is commonly used recently. Although some studies about creating control graphics by fuzzy numbers have been conducted recently, all of them are done only by using type-1 fuzzy numbers that are based on the number's membership degree of the group. However, it is known that much of the data used in daily life cannot be expressed by type-1 fuzzy number. When this situation is taken into account, it is determined that type-1 fuzzy numbers are inadequate in gathering data and using type-2 fuzzy numbers reduces the loss of data. From another angle, when making some decisions in daily life, it is seen that there are missing sides of the decisions and undecided situations. If type-1 fuzzy number is used when gathering data in a situation like this and so on, undecided and non-membership situations will be ignored. However, losses of information in data can be reduced with the presence of intuitionistic fuzzy numbers. The aim of this study is to prevent data losses, reducing contradictions that can be occured in decisions of the expert and throwing light on future studies by presenting a study to the literature that has never been done like that before. The results obtained from the study will be evaluated by comparing with classic control charts.