Journals / Çukurova Üniversitesi Mühendislik-Mimarlik Fakültesi Dergisi / 2017 / Cilt: 32 - Sayı: 1

The Application of Control Charts and Multidimensional Scaling Analysis in Copper Concentrate Plants

Bakır Konsantre Tesislerinde Kontrol Kartlarının ve Çok Boyutlu Ölçekleme Analizinin Uygulanması

Pages
99–108
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)

Multidimensional scaling analysis of the results of the data set used in this study seems to adequately reflect

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:In this study, statistical quality control application was applied to two copper concentrate plants in Turkey.
📊
Key Findings & Data:The Cp and Cpk indices for A and B plants were 1.42, 1.20 and 1.50, 1.10, respectively.
💡
Conclusion & Impact:Multidimensional scaling analysis of the results of the data set used in this study seems to adequately reflect
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

In this study, statistical quality control application was applied to two copper concentrate plants in Turkey. Process capability analysis was carried out to determine whether there was sufficient of the production process with the information obtained. The Cp and Cpk indices for A and B plants were 1.42, 1.20 and 1.50, 1.10, respectively. According to these values, it has been determined that the processes meet the needs. Furthermore, stress index value and the correlation value were determined with multidimensional scaling (MDS) analysis. As a result of the calculations, the stress value was founded 0.01258, indicating that this was a perfect fit between the configuration distances and the estimated distances. The correlation index value (R2) was 0.99923. This value showed that the euclidean distance model represents the data very well in terms of reliability. Multidimensional scaling analysis of the results of the data set used in this study seems to adequately reflect

Özet

Bu çalışmada, Türkiye'deki iki bakır zenginleştirme tesisinde istatistiksel kalite kontrol uygulaması yapılmıştır. Elde edilen bilgilerle üretim sürecinin yeterli olup olmadığını tespit etmek amacıyla proses yeterlilik analizi yapılmıştır. A ve B tesisleri için Cp ve Cpk indisleri sırası ile 1,42, 1,20 ve 1,50, 1,10 bulunmuştur. Bu değerlere göre proseslerin ihtiyaçları karşıladığı tespit edilmiştir. Ayrıca, çok boyutlu ölçekleme (ÇBÖ) analizi ile stress değeri ve korelasyon indeksi değeri tespit edilmiştir. Hesaplamalar sonucunda stress değeri 0,01258 bulunmuş ve bu değer konfigürasyon uzaklıkları ile tahmini uzaklıklar arasında mükemmel bir uyum olduğunu göstermiştir. Korelasyon indeksi değeri (R2) 0,99923'dür. Bu değer güvenilirlik açısından öklid uzaklık modelinin verileri çok iyi temsil ettiğini göstermektedir. Çok boyutlu ölçekleme analizi sonuçlarının çalışmada kullanılan veri setini yeterli ölçüde yansıttığı görülmektedir

🔖

Cite This Article

ARSLAN, V. (2017). The Application of Control Charts and Multidimensional Scaling Analysis in Copper Concentrate Plants. Çukurova Üniversitesi Mühendislik-Mimarlik Fakültesi Dergisi, Cilt: 32 - Sayı: 1, 99–108. https://ajindex.com/articles/199055

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (16)

  1. Akın, B., Öztürk, E., 2005. İstatistik Proses Kontrol Tekniklerinin Bilgisayar Ortamında Uygulanması, 7. Ulusal Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu, 2-15, İstanbul
  2. Elevli S., Bedhioğlu S., 2006. İstatistiksel Proses Kontrolü Teknikleri ile Kömür Kalitesindeki Değişkenliğin Belirlenmesi, Madencilik Dergisi, 45, 3, 19-26
  3. Akkoyun, Ö., 2006. Kalite Kontrol Grafikleri Oluşturmak için Bir Bilgisayar Yazılımının Geliştirilmesi ve Mermer Sektöründe Denenmesi, Geosound Yerbilimleri Dergisi, Sayı: 48-49 ISSN 1019-1003
  4. Şahin O., 2013. İstatiksel Proses Kontrolünde Kontrol Grafiklerinin Kullanımı ve Tekstil Sanayinde Bir Uygulama, Dicle Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 10, 53-75
  5. Madanhirea, I., Mbohwab, C., 2016. Application of Statistical Process Control (SPC) in Manufacturing Industry in a Developing Country, Procedia CIRP 40, 580-583
  6. Bircan, H., Özcan, S., 2003. Excel Uygulamalı Kalite Kontrol, Yargı Yayınevi, 375 syf., Ankara
  7. Devor R. E., Chang T., Sutherland J. W., 1992. Statistical Quality Design and Control, Macmillan Publishing Company, NewYork, USA
  8. Juran J. M., Gryna F. M., 1993. Quality Planning and Analysis, 3rd Edition, McGrawHill Company, 383-396, USA
  9. Ankara H., Bilir K., 1995. Kriblaj Tesisinde Kalite Denetimi, Madencilikte Bilgisayar Uygulamaları Sempozyumu, 235-240, İzmir
  10. Akın B., 1996. İşletmelerde İstatistik Proses Kontrol, Bilim Teknik Yayınevi, 150 syf., İstanbul
  11. Grant E.L., Leavenworth R.S., 1996. Statistical Quality Control, 7 th Edition, McGraw-Hill Company, 35-116, USA
  12. Ertuğrul, İ., 2004. Toplam Kalite Kontrol ve Teknikleri, Hünkar Yayınevi, 209-258, İstanbul. 13.Burr J.T., 2005. Elementary Statistical Quality Control, 2nd Edition, Marcel Dekker CRC Press, 480 p., New York, USA
  13. Montgomery D. C., 2007. Introduction to Statistical Quality Control, 4th Edition., John Wiley and Sons Inc., 818 p., New Jersey, USA. 15.Ryan T.P., 2011. Statistical Methods for Quality Improvement, 3 rd Edition, John Wiley and Sons Inc., 657, New Jersey, USA
  14. Arslan V., Bayat, O., 2012. Çukurova Bölgesindeki Kömür Briketleme Fabrikalarına İstatistiksel Kalite Kontrol Uygulaması, Türkiye 18. Kömür Kongresi, 111-122, Zonguldak
  15. Zeyveli M., Selalmaz E., 2008. İstatistiksel Proses Kontrol Tekniklerinin Zincir İmalatı Yapan Bir İşletmede Uygulanması, Doğu Anadolu Bölgesi Araştırmaları, 36-45, Elazığ
  16. Kolarık W. J., 1995. Creating Quality, Industrial Engineering Series, McGraw-Hill Company, 925