AI Summary & Key Takeaways
AI InsightAdditionally, the fuzzy control charts have made it possible to make more precise measurements and to eliminate the firms from unnecessary process improvement costs.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
It is crucial that the gaining continuity of quality that has become increasingly important especially after the Second World War and has become an indispensable concept for both firms and consumers since the late nineteenth century. To ensure this continuity, enterprises in manufacturing and in the service sector are in an effort to periodically check the quality characteristics of their products or services. Moreover, as well as traditional control charts that are still widely used in quality control, the use of control charts based on fuzzy logic theory has become widespread in the field of quality control in recent years. In this paper, it is aimed to compare traditional p-control charts with fuzzy control charts for making more accurate decisions and quality control measurements in businesses. For this purpose, by using the assumption that binomial distribution conforms to the collected data for p-control charts, the data is derived by simulation technique and analyzes are performed. As a result of the analysis, it is seen that the data in the traditional p-control charts that are out of the control limits are under control in the fuzzy control charts. Additionally, the fuzzy control charts have made it possible to make more precise measurements and to eliminate the firms from unnecessary process improvement costs.
Özet
İkinci Dünya Savaşı sonrasında önemi gittikçe artan ve 19. Yüzyılın sonlarından itibaren hem işletmeler hem de tüketiciler açısından vazgeçilmez bir kavram haline gelen kalitenin süreklilik kazanması için işletmeler gerek üretim gerekse hizmet sektöründe olsun ürettikleri ürün veya hizmetlere ait kalite karakteristiklerini periyodik olarak kontrol etme çabası içerisindedir. Kalitenin kontrol edilmesinde halen daha yaygın bir şekilde kullanılan klasik kontrol grafiklerinin yanı sıra son zamanlarda birçok alanda olduğu gibi kalite kontrol alanında da fuzzy (fazi[1]) mantık teorisi temelli kontrol grafiklerinin kullanımı da yaygınlaşmaya başlamıştır. Bu çalışmada, kalite konusunda işletmeler için daha hassas kalite kontrol ölçümleri yapabilmeleri ve bununla birlikte işletmelerin daha doğru kararlar alabilmelerini sağlayabilmek üzere klasik p-kontrol grafikleri ile fazi kontrol grafiklerinin karşılaştırılması amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda p kontrol grafikleri için toplanan verilerin binom dağılıma uyma varsayımı dikkate alınarak simülasyon tekniği ile veriler türetilmiş ve analizler gerçekleştirilmiştir. Analizler sonucunda klasik p kontrol grafiklerinde kontrol sınırları dışında çıkan verilerin fazi kontrol grafiklerinde kontrol altında olduğu görülmüştür. Bununla birlikte fazi kontrol grafiklerinin daha hassas ölçümler yaparak işletmeleri gereksiz süreç iyileştirme maliyetlerinden kurtarabildiği sonucuna ulaşılmıştır. [1] Armutlulu (2014: 22) yılındaki yayınlamış olduğu “Belirsizlik ve Fazi Aritmetiği Sosyal Bilimlerin Dili” adlı kitabında L.A. Zadeh’in “Fuzzy” kavramı için vermiş olduğu katkı ve bu katkıya duymuş olduğu saygının yanı sıra kavramın Türkçe literatürdeki “bulanık” ifadesinin “Fuzzy” kavramını tam karşılamadığını düşünmesinden dolayı “Fuzzy” kavramı için “Fazi” ifadesini kullanmıştır. Bu nedenle çalışma da “Fuzzy” kavramı “Fazi” ifadesi kullanılarak ele alınacaktır.