Giriş Kalite Kontrol Sürecinde Kabul-Ret Kararı Destek Sistemi
Giriş Kalite Kontrol Sürecinde Kabul-Ret Kararı Destek Sistemi
Yazar: Yılmaz Eroğlu, Duygu
Dergi: Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji, Vol. 7 No. 3, 2019
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Melez genetik algoritma,Melez radyal tabanlı fonksiyon,Sınıflandırma

Karar destek algoritması tasarlanırkenen önemli aşama, kullanıcıların beklentilerinin belirlenmesidir. Sonrasındaveriler, veri madenciliği çalışma alanına aktarılır, hazırlanarak en önemligirdi parametreleri belirlenir, sistemi en iyi temsil eden ve örüntüdeki gizlibilgileri ortaya çıkaran model kurulur. Ardından, modelin performans göstergesisaptanır ve doğrulanmış sonuçlar değerlendirilir ya da karara destek olmaküzere kullanıma sunulur. Bu çalışmada da iplik kalite kabul sürecinde, dörtadet girdi faktörünün yanında, kabul kararının verilmesinde çalışanların bilgibirikimlerinin de dikkate alındığı bir sistem için öngörü destek algoritmaları tasarlanmıştır.İlk algoritma, daha önce sınıflandırma çalışması için tasarlanıp doğrulananmelez genetik algoritma olup mevcut çalışmaya adapte edilmiştir. Diğeralgoritma ise sinirsel ağlar temelli melez radyal tabanlı fonksiyondur ve probleme uygunhale getirilerek kodlanmıştır. Gerçek üretim verilerinin kabul-ret kararı içinsınıflandırılması sürecinde, geliştirilen iki algoritmanın yanında literatürdeiyi bilinen bazı yöntemler kullanılarak performans karşılaştırması yapılmıştır. Melezgenetik algoritmanın performansı doğrulandıktan sonra, elde edilen en iyikromozom, sınıflandırma tahmin modeli olarak kullanılmıştır. Önerilen yöntemegöre, seçilen öznitelik değerleri, belirlenen katsayılar ile çarpılmış ve bireşik değeri ile karşılaştırılarak makul bir doğruluk oranı ile kabul-ret kararıverilebilmiştir.  Makaleninliteratüre katkısı ise iki şekilde değerlendirilebilir. İlki, önerilen melezgenetik algoritmanın sınıflandırma performansının melez sinirsel ağlar yöntemiile karşılaştırılması, ikincisi, önerilen melez genetik algoritma sonucundaelde edilen en iyi kromozomun iplik kalite kabul süreci için destek sistemolarak kullanabilmesidir.

Karar destek algoritması tasarlanırkenen önemli aşama, kullanıcıların beklentilerinin belirlenmesidir. Sonrasındaveriler, veri madenciliği çalışma alanına aktarılır, hazırlanarak en önemligirdi parametreleri belirlenir, sistemi en iyi temsil eden ve örüntüdeki gizlibilgileri ortaya çıkaran model kurulur. Ardından, modelin performans göstergesisaptanır ve doğrulanmış sonuçlar değerlendirilir ya da karara destek olmaküzere kullanıma sunulur. Bu çalışmada da iplik kalite kabul sürecinde, dörtadet girdi faktörünün yanında, kabul kararının verilmesinde çalışanların bilgibirikimlerinin de dikkate alındığı bir sistem için öngörü destek algoritmaları tasarlanmıştır.İlk algoritma, daha önce sınıflandırma çalışması için tasarlanıp doğrulananmelez genetik algoritma olup mevcut çalışmaya adapte edilmiştir. Diğeralgoritma ise sinirsel ağlar temelli melez radyal tabanlı fonksiyondur ve probleme uygunhale getirilerek kodlanmıştır. Gerçek üretim verilerinin kabul-ret kararı içinsınıflandırılması sürecinde, geliştirilen iki algoritmanın yanında literatürdeiyi bilinen bazı yöntemler kullanılarak performans karşılaştırması yapılmıştır. Melezgenetik algoritmanın performansı doğrulandıktan sonra, elde edilen en iyikromozom, sınıflandırma tahmin modeli olarak kullanılmıştır. Önerilen yöntemegöre, seçilen öznitelik değerleri, belirlenen katsayılar ile çarpılmış ve bireşik değeri ile karşılaştırılarak makul bir doğruluk oranı ile kabul-ret kararıverilebilmiştir.  Makaleninliteratüre katkısı ise iki şekilde değerlendirilebilir. İlki, önerilen melezgenetik algoritmanın sınıflandırma performansının melez sinirsel ağlar yöntemiile karşılaştırılması, ikincisi, önerilen melez genetik algoritma sonucundaelde edilen en iyi kromozomun iplik kalite kabul süreci için destek sistemolarak kullanabilmesidir.