Elektronik devre kartı üzerindeki kusur sayıları için bulanık c kalite kontrol grafikleri uygulaması
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2016
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Kırıkkale Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Kalite kontrol grafiği belirli ve eşit zaman aralıklarında alınan örneklemden elde edilen verilerin zaman içindeki değişimlerinin gösterildiği grafiklerdir. Müşteri ihtiyaçlarını karşılamak için süreçteki kaymaları tespit eden bir istatistiksel süreç kontrol tekniğidir. Bu çalışmada kalite karakteristiği olarak dilsel eşikler kullanıldığında bulanık kalite kontrol grafiklerinin çizimi tartışılmıştır. Bulanık dönüştürme teknikleri olarak bulanık mod, a-seviyesinde bulanık orta aralık ve bulanık medyan değer yaklaşımları ele alınmıştır. Uygulamada bir elektronik devre kartından alınan lehim hataları için hem klasik hem de bulanık c kontrol grafikleri çizilmiştir. Bu iki grafiğin karşılaştırması yapıldığında klasik c kontrol grafiklerinde "kontrol dışı" görünen noktalar bulanık mantık teorisine dayalı çizilen bulanık c kontrol grafiklerinde, "kontrol altında" görülmüştür. Bulanık kontrol grafiği sayesinde teknik personelinin mercek yardımıyla yaptığı kontrol sırasında ki dikkatsizliği sonucu sürecin kontrol dışına çıktığı tespit edilmiştir. Klasik kontrol grafiklerinde sürecin kontrol dışında olması problemini gidermenin bir yolu tolerans sınırlarını genişletmektir. Bu da hataları artırmaktadır. Ancak bulanık kontrol grafikleri çizilirse gerçekte tolere edilebilecek ürünle tolere edilemeyecek ürünün ayrımı sağlıklı bir şekilde yapılabilmektedir. Bu nedenle üretim yapan işletmelere dilsel değişkenlerin kullanılabildiği durumlarda klasik kontrol grafikleri yerine bulanık kontrol grafiklerini kullanmaları önerilir. Anahtar kelimeler: İstatistiksel Kalite Kontrol, Niteliksel Klasik Kontrol Grafikleri,Bulanık Mantık, Niteliksel Bulanık Kontrol Grafikleri, Elektronik Devre Kartı.
Quality control charts are graphs showing changes in data from a specific sample obtained with equal periods. It is a statistical process control technique to detect process changes in order to satisfy customer needs. In this study, construction of fuzzy contol charts are discussed when the quality characteristic is expressed by using linguistic thresholds. Fuzzy mode, a -level fuzzy mid range and fuzzy median approaches are used as fuzzy transformation techniques. As an application control charts for solder faults in an electronic circuit board are constructed using classical and fuzzy c control charts. When these two charts are compared, it can be seen that, while points in the classical c control chart identified as "out of control", are actually identified as "under control" in the fuzzy control chart. By using the fuzzy control chart it has been observed that the process was out of control due to a neglegence of technical personel when checking products using a lens. One way of overcoming the out of control problem in the classical control chart is to extend the tolerance limits, which results in an increased number of faults. On the other hand by using fuzzy control charts it is possible to distinguish between products which may be tolerated and which should not be tolerated. Therefore, we suggest that companies producing items should prefer fuzzy control charts over classical control charts when linguistic variables are appropriate. Key Words: Statistical Quality Control, Qualitative Classic Control Charts, Fuzzy Logic, Qualitative Fuzzy Control Charts, Electronic Circuit Card
Quality control charts are graphs showing changes in data from a specific sample obtained with equal periods. It is a statistical process control technique to detect process changes in order to satisfy customer needs. In this study, construction of fuzzy contol charts are discussed when the quality characteristic is expressed by using linguistic thresholds. Fuzzy mode, a -level fuzzy mid range and fuzzy median approaches are used as fuzzy transformation techniques. As an application control charts for solder faults in an electronic circuit board are constructed using classical and fuzzy c control charts. When these two charts are compared, it can be seen that, while points in the classical c control chart identified as "out of control", are actually identified as "under control" in the fuzzy control chart. By using the fuzzy control chart it has been observed that the process was out of control due to a neglegence of technical personel when checking products using a lens. One way of overcoming the out of control problem in the classical control chart is to extend the tolerance limits, which results in an increased number of faults. On the other hand by using fuzzy control charts it is possible to distinguish between products which may be tolerated and which should not be tolerated. Therefore, we suggest that companies producing items should prefer fuzzy control charts over classical control charts when linguistic variables are appropriate. Key Words: Statistical Quality Control, Qualitative Classic Control Charts, Fuzzy Logic, Qualitative Fuzzy Control Charts, Electronic Circuit Card
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering ; İstatistik,
