SavedAdd your journal

Journals / İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi / 2017 / Cilt: 16 - Sayı: 32

GİRİŞ KALİTE KONTROL SÜREÇLERİNDE DEĞİŞKENLERE YÖNELİK BİR KABUL ÖRNEKLEMESİ SİSTEMATİĞİ

Emre ÇEVİKCAN
Sevcan YILDIRIM ÖZER
Pages
27–42
Publication Date
2017-12-31
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Önerilen yöntem bir soğutucu fabrikasında uygulanmış ve hataların üretim hattına girmeden yakalanmasında daha etkili olduğu görülmüştür.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Tedarik edilen parçalarda tespit edilemeyen kusurlar üretim hattında büyük kayıplara neden olmakta ve müşteri memnuniyetinde olumsuz etki oluşturmaktadır.
📊
Key Findings & Data:Çalışma kapsamında giriş kalite kontrol süreçlerinde kullanılmak üzere değişkenlere yönelik bir kabul örneklemesi sistematiği önerilmiştir. 414 askeri standardını (ANSI/ASQC Z1.9) dikkate alan bu çalışmada, ilgili literatürde yer alan çalışmalardan farklı olarak süreç değişkenliği ve talep koşulları da muayene türlerinin belirlenmesi amacı ile göz önünde bulundurulmuştur.
💡
Conclusion & Impact:Önerilen yöntem bir soğutucu fabrikasında uygulanmış ve hataların üretim hattına girmeden yakalanmasında daha etkili olduğu görülmüştür.
🔬Design:Survey & Empirical Study
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Kabul örneklemesi · giriş kalite kontrol · süreç yeterliliği

Özet

Tedarik edilen parçalarda tespit edilemeyen kusurlar üretim hattında büyük kayıplara neden olmakta ve müşteri memnuniyetinde olumsuz etki oluşturmaktadır. Bu nedenle, kusurlu ürünlerin üretim sistemine girmesine engel olunması amacı ile uygulanan giriş kalite kontrol faaliyetleri üretim sistemlerinde oldukça önem kazanmaktadır. Bir diğer yandan, geleneksel yaklaşımlar kaliteyi sadece spesifikasyonlara uygunluk olarak tanımlamışlardır. Ancak güncel yaklaşımlar, süreç ve üründe değişkenliğin azaltılması yönündendir. Çalışma kapsamında giriş kalite kontrol süreçlerinde kullanılmak üzere değişkenlere yönelik bir kabul örneklemesi sistematiği önerilmiştir. 414 askeri standardını (ANSI/ASQC Z1.9) dikkate alan bu çalışmada, ilgili literatürde yer alan çalışmalardan farklı olarak süreç değişkenliği ve talep koşulları da muayene türlerinin belirlenmesi amacı ile göz önünde bulundurulmuştur. Önerilen yöntem bir soğutucu fabrikasında uygulanmış ve hataların üretim hattına girmeden yakalanmasında daha etkili olduğu görülmüştür.

🔖

Cite This Article

ÇEVİKCAN, E., ÖZER, S. Y. (2017). GİRİŞ KALİTE KONTROL SÜREÇLERİNDE DEĞİŞKENLERE YÖNELİK BİR KABUL ÖRNEKLEMESİ SİSTEMATİĞİ. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, Cilt: 16 - Sayı: 32, 27–42. https://ajindex.com/articles/123936

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (12)

  1. Al-Salamah, M., (2016), “Economic Production Quantity in Batch Manufacturing with Imperfect Quality, Imperfect Inspection, and Destructive and Non-Destructive Acceptance Sampling in A Two-Tier Market”, Computers and Industrial Engineering, 93, 275-285.
  2. Aslam, M., Lio, Y. L., Jun, C.-H., (2013), “Repetitive acceptance sampling plans for burr type XII percentiles”, International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 68, 495-507.
  3. Aslam, M., Wu, C.-W., Azam, M., Jun, C.-H., (2013), “Variable Sampling Inspection for Resubmitted Lots Based on Process Cpk”, Applied Mathematical Modelling 37, 667-675.
  4. Bhattacharya, R., Pradhana, B., Dewanji, A., (2015), “Computation of Optimum Reliability Acceptance Sampling Plans in Presence of Hybrid Censoring”, Computational Statistics and Data Analysis, 83, 91-100.
  5. Fournel, I., Tiv, M., Hua, C., Soulias, M., Astruc, K., (2010), “Randomisation and Sample Size for Clinical Audit on Infection Control”, Journal of Hospital Infection,76, 292-295.
  6. Hradesky, J. L., (1998), “Productivity and Quality Improvement”, Mc Graw Hill Book Company, New York. Jaraiedi, M., & Segall, R. S. (1990). “Mathematical Modelling of Dodge-Romig Sampling Plans for Random Incoming Quality”, Applied Mathematical Modelling, 14, 264-270.
  7. Kent, R., (2016), “Acceptance Sampling”, Quality Management in Plastics Processing, 193-196.
  8. Klufa, J., (2014), “Dodge-Romig AOQL Sampling Plans for Inspection by Variables – Optimal Solution”, Procedia Economics and Finance,12, 302-308.
  9. Kobilinskya, A., Bertheaub, Y., (2005), “Minimum Cost Acceptance Sampling Plans for Grain Control with Application to GMO Detection”, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 75, 189-200.
  10. Lam, Y., Li, K.-H., Ip, W.-C., (2006), “Sequential Variable Sampling Plan for Normal Distribution”, European Journal of Operational Research, 172, 127-145.
  11. Mussidaa, A., Gonzales-Barron, U., Butler, F., (2011), “Operating Characteristic Curves for Single, Double and Multiple Fraction Defective Sampling Plans Developed for Cronobacter”, Procedia Food Science, 1, 979- 986. Montgomery, D. C., (2009), “Introduction to statistical quality control”, Wiley, United States of America. Nezhad, M. F., Nasab, H. H., (2012), “A new Bayesian Acceptance Sampling Plan Considering Inspection Errors”. Scientia Iranica E,19(6), 1865-1869.
  12. Öner, M., Karaman, R., (2004), “Nitel Özelliklere Göre Yapilan Kabul Muayenelerinde Tekli Örnekleme Planının Tasarımı”, Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi