İstatistiksel kalite kontrol kartlarında yapay sinir ağları ile örüntü tanıma
Pattern recognition with neural networks in statistical quality control charts
Yazar: CANER KONUK
Danışman: PROF. DR. BURCU HÜDAVERDİ AKTAŞ
Dokuz Eylül Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı / Veri Bilimi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: İstatistik = Statistics
Dizin: Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Örüntü tanıma = Pattern recognition ; İstatistiksel kalite kontrol = Statistical quality control

Özet:
İstatistiksel kalite kontrolü, veriye dayalı süreçlerden elde edilen ürünler veya hizmetler için kalite kontrol standartlarına uygunluğun ölçülmesini sağlayan bir yaklaşımdır. Kontrol kartları ise istatistiksel kalite kontrol yöntemlerinden birisidir. Kontrol kartları, süreçlerde ilgilenilen kalite karakteristiklerine göre sürecin görsel bir görünümünü sunmaktadır. Dolayısıyla, ilgili süreç için kontrol kartlarında ortaya çıkan örüntülerin incelenmesi sürecin kararlılığı açısından büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmanın asıl amacı, temel kontrol kartı örüntülerine ek olarak eş zamanlı kontrol kartı örüntülerinin de yapay sinir ağı modelleri ile tanınmasının gerçekleştirilmesidir. Literatür incelendiğinde çoğu yapay sinir ağı yöntemi içeren çalışmada sadece temel örüntülerin tanınmasının gerçekleştirildiği ve eşzamanlı örüntüler için ise çoğunlukla derin öğrenme yöntemlerinin kullanıldığı görülmektedir. Dolayısıyla, bu çalışmanın bir diğer amacı ise çok katmanlı algılayıcı ve öğrenmeli vektör kuantizasyon, yapay sinir ağı modellerinin eşzamanlı örüntüler açısından ortaya koydukları örüntü tanıma performanslarının da detaylıca incelenmesini sağlamaktır. Bu çalışmada, kontrol kartlarında örüntü tanıma literatüründeki iki güçlü yapay sinir ağı modeli olan çok katmanlı algılayıcı ve öğrenmeli vektör kuantizasyon modelleri kullanılarak 7 temel ve 9 eşzamanlı örüntü olmak üzere toplamda 16 adet Shewhart kontrol kartı örüntüsü için kontrol kartı örüntü tanıma çalışması gerçekleştirilmiştir. Elde edilen sonuçlar detaylı olarak incelenmiş ve en iyi örüntü tanıyıcı modelinin belirlenmesi sağlanmıştır. Ayrıca sonuçlara göre kontrol kartı örüntü tanıma literatüründe sıkça kullanılan bu iki yapay sinir ağı modelinin detaylı olarak karşılaştırılması ve yorumlanması gerçekleştirilmiştir.

Abstract:
Statistical quality control is an essential approach for assessing compliance with quality control standards in data – driven processes, ensuring the quality of products and services. Control charts play a vital role in this methodology by providing visual representations of process performance based on relevant quality characteristics. Consequently, analyzing patterns emerging in control charts holds significant importance in maintaining process stability. The main objective of this study is to achieve the recognition of concurrent control chart patterns in addition to basic control chart patterns using artificial neural network models. Based on literature review, artificial neural network studies primarily focus on recognizing basic patterns, while deep learning methods are more commonly used for concurrent patterns recognition. Therefore, another aim of this study is to comprehensively examine the pattern recognition performance of multilayer perceptron and learning vector quantization, artificial neural network models, specifically in relation to concurrent patterns. In this study, a control chart pattern recognition analysis was conducted using two powerful artificial neural network models in the control chart literature which are multilayer perceptron and learning vector quantization models. The study aimed to recognize a total of 16 Shewhart control chart patterns, including 7 basic patterns and 9 concurrent patterns. The obtained results were thoroughly examined, allowing for with detailed analysis and determination of the best pattern recognition model. In addition, a comprehensive comparison and interpretation of these two frequently used artificial neural network models in the control chart pattern recognition literature were carried out based on the results.