Bir Kapı-Doğrama Süreci Belirsizlik Analizi için Bulanık Modelleme
Fuzzy Modeling for Uncertainty Analysis of a Door-Joinery Process
Yazar: Başkır, Mükerrem Bahar; Karayılmazlar, Selman
Dergi: Bartın Orman Fakültesi Dergisi, Vol. 20 No. 3, 2018
Anahtar kelimeler: Door production,pareto analysis,fishbone diagram,fuzzy clustering,fuzzy regression ; Kapı imalatı,pareto analizi,balıkkılçığı diyagramı,bulanık öbekleme,bulanık regresyon

İşletmeler günümüzrekabet ortamına ayak uydurabilmek için yönetim, üretim/hizmet süreçlerininbütününde, müşteri memnuniyetinin ön planda tutulduğu iyileştirme çalışmalarındabulunmaktadır. Türkiye’de bu çalışmaların en etkili örnekleri inşaat sektöründegerçekleştirilmektedir. Küresel inşaat sanayinde kendini ispatlamış birçok Türkfirması mevcut kaynak yönetimini iyileştirme ve kontrol altına alma çalışmalarıiçerisindedir. İşletmeler bünyelerinde yan sanayi gereksinimlerinikarşıladıkları birimler kurmaktadırlar. Bunun yanı sıra, işletmeler için süreçiyileştirme çalışmalarında bilimsel yöntemlere dayalı değerlendirmelerin önemiartmaktadır. Bu çalışmada, bir şirketler topluluğunun yan sanayi ihtiyaçlarınıkarşılamak amacı ile kurduğu kapı doğrama fabrikasında birim kapı imalat sürecininmodellenmesi için bir yaklaşım önerilmektedir. Bu yaklaşım üç aşamadanoluşmaktadır: i) Birim kapı imalatında problem kaynağının tespit edilerek veritabanlarının oluşturulması, ii) Oluşturulan veri tabanları için üyelikdeğerlerinin hesaplanması, iii) Veri tabanlarının üyelikleri ile birliktebulanık (regresyon) fonksiyonlar kullanılarak modellenmesi. Fabrikada problembirim kapı imalatının hedeflenenden daha uzun sürmesidir. Birinci aşamada,balıkkılçığı diyagramı ile problemin etkili nedenleri belirlenmektedir. Paretoanalizi ile kapı imalatında harcanan süre bakımından etkili olan ana parçalarve alt işlemleri seçilerek veri tabanları oluşturulmaktadır. İkinci aşamada, buveri tabanlarının yapısı kaynaklı belirsizlikler için bulanık öbekleme ileüyelik değerleri hesaplanmaktadır. Üçüncü aşamada, veri tabanları ve üyelikleribulanık (regresyon) fonksiyonları ile modellenmektedir. Önerilen yaklaşıma görebelirlenen kapı kanadı ve kasası veri tabanlarının bulanık öbeklenme yapıları,sırasıyla, %93,0 ve %94,0 doğruluk oranları ile oluşturulmuştur. Sonuç olarak, birimkapı imalat-süreleri için belirlenen bulanık fonksiyon performans sonuçlarının(kapı kanadı için R2=%73,8ve HKOK=0,455; kapı kasası için R2=%72,8 ve HKOK=0,553) klasik regresyondan daha iyiolduğu görülmüştür.

Organizations have been working on theimprovement studies focused on customer requirements in their management,production/service processes to keep up with global competition area. The mosteffective examples in Turkey can be seen in construction sector. The famousTurkish organizations in global construction industry have been working onimproving their resource managements and taking them under control.Organizations set up their ancillary industries to fulfill their ownrequirements. Besides, there is an increased interest in scientific techniquesfor improving processes. In this study, we proposed an approach to model aproduction process of a door-joinery factory, which is set up to satisfy the Turkishcorporation group’s requirements. This approach has three phases: i)Determining problem-resources for a door production and creating databases, ii)Calculating membership values for the databases, iii) Modeling the databaseswith their memberships using fuzzy (regression) functions. Factory’s problem isrelated to a door production-time, which takes long than the factory’s target. Inthe first phase, the effective causes of the problem are investigated usingfishbone diagram. After determining the effective main parts and their operationsby the production-time via pareto analysis, the databases are created. In thesecond, membership values of the databases are calculated to identifydata-based uncertainties. In the third phase, databases and their membershipsare modeled by fuzzy (regression) functions. According to the proposedapproach, fuzzy clustering structures of the door leaf and frame databases areoccurred with 93.0% and 94.0% accuracy rates, respectively. Consequently, fuzzyfunctions for a door production-time give better performance-results (door-leaf: R2=73.8%, RMSE=0.455;door-frame: R2=72.8%, RMSE=0.553) than convenientmodels.