çok değişkenli kalite kontrolde regresyon düzeltmesi

Bir üretim sürecindeki değişkenliği takip etmek amacıyla yaygın olarak kullanılan yöntemlerden birisi, söz konusu süreçteki değişkenler için kontrol kartı tutulmasıdır. Eğer bir süreci etkileyen değişken sayısı birden fazla ise, oluşturulması gereken kontrol kartı sayısı ve buna bağlı maliyet de doğal olarak artacaktır. Her değişken için ayrı ayrı kontrol kartı tutmak yerine regresyon analizi uygulanarak, modelden elde edilen artıklarla ilgili kontrol kartları oluşturmak zaman ve maliyet açısından önemli kazançlar sağlayacaktır. Bu çalışmada, bir döküm firmasında, yedi bağımsız, bir bağımlı değişkenin bulunduğu örnek bir süreç incelenmiş, yeterlilik analizleri sonucunda regresyon modeli oluşturulmuş, elde edilen artıkların kontrol kartı oluşturulmuş ve kartın I. ve II. tip hata olasılıkları hesaplanmıştır

Çok Değişkenli Kalite Kontrol ,

Regresyon Düzeltmesi ,

Artıkların Kontrol Kartı ,

Adım Adım Regresyon ,

Çok Değişkenli Süreç Yeterliliği ,

Multivariate Quality Control ,

Regression Adjustment ,

One of the methods that is widespreadly used to monitor variability in a manufacturing process is construction of control charts for the variables in the stated process. If the number of variables that affect a process is more than one, then the number of constructed control charts and accordingly the cost will naturally increase. In the processes that have more than one independent variable and a dependent variable associated with these independent variables, constructing control charts related with the residuals that are obtained from the model by applying regression analysis instead of constructing control charts for each variable individually will provide significant profits in terms of time and cost. In this study, in a die-casting firm, a sample process that has seven independent variables and a dependent variable was examined, control charts were constructed in consequence of capacity analysis and the probabilities of type 1 and type 2 errors were computed.

Control Charts of Error ,

Stepwise Regression ,

Multivariate Process Capability ,