Kalite Kontrol Grafiklerinde R Programlama Dilinin Kullanımı İle İlgili İçerik Analizi

Content Analysis about Usage of R Programming Language in Quality Control Charts

Özet

İstatistiksel süreç kontrolünde kalite iyileştirmeye yardımcı olan çeşitli yöntemler bulunmasına rağmen, kalite kontrol grafikleri mevcut yöntemlerin en önemlisi olarak kabul edilir. Bu grafiklerin diğer yöntemlere göre üstün tarafları tasarlanmasının, kullanımının ve görsel olarak anlaşılmasının kolay olmasıdır. Kalite kontrol grafiklerinde belirlenen kalite karakteristikleri ile ilgili gözlemler, genellikle SPSS, MINITAB, STATA gibi hazır paket programlarında ya da MATLAB, C++ gibi programlama dilleri ile oluşturulan grafiklerde takip edilmektedir. Ancak son zamanlarda R programlama dilinin de kalite kontrol grafiklerinin oluşturulmasında, kontrol dışı sinyallerin tespiti ile hata teşhisinde ve benzeri alanlarda kullanımının hızla yaygınlaştığı ve yabancı literatürde oldukça fazla çalışmanın yapıldığı tespit edilmiştir. Bu kapsamda, R programlama dilinin kalite kontrol grafiklerinde kullanımı ile ilgili olarak içerik analizi yöntemi kullanılarak bir araştırma yapılmasına ihtiyaç duyulmuştur. Bu amaçla yapılan çalışmanın, kalite kontrolünde çalışanlar ile yerli ve yabancı literatüre katkı sağlayacağı değerlendirilmektedir. Yapılan çalışmada; dört adet kitap ve 36 adet makale, içerik analizi yöntemi kapsamında yedi ölçüte göre oluşturulan araştırma ölçeğine uygun olarak incelenmiştir. Çalışmanın sonucunda; (1) R programlama dilinin kontrol grafiklerinde kullanımı ile ilgili olarak incelenen kitaplarda ve makalelerde teorik konulara ağırlık verildiği, uygulamalı konuların azınlıkta olduğu, (2) kalite kontrol grafiklerinin dizayn edilmesinde en çok R paketlerinden “qcc” paketinin kullanıldığı, ancak diğer paketlerden de ihtiyaç duyulan fonksiyonların kullanıldığı, (3) yapılan uygulamalar ile teori geliştirmede ağırlıklı olarak çok değişkenli kontrol grafiklerinin kullanıldığı ve kullanılan kontrol grafiklerinden ise en çok Hotelling T², MCUSUM ve MEWMA kontrol grafikleri ile uygulamaların yapıldığı, (4) kontrol grafiklerinin performansının ölçülmesinde ve performanslarının karşılaştırılmasında ARL değerlerinin kullanıldığı, (5) kontrol grafikleri ile yapılan uygulamalarda ağırlıklı olarak yapay verilerin kullanıldığı, (6) simülasyon çalışmalarında Monte Carlo simülasyon yönteminin tercih edidiği ve (7) çeşitli durumlar için önerilen çok çeşitli kontrol grafiğinin literetürde yer aldığı sonuucuna ulaşılmıştır.

Abstract

Although there are various methods that help improve quality in statistical process control, quality control charts are considered to be the most important methods available. The superiority of these charts compared to other methods is that they are easy to use, to design and visually understandable. Observations related to the quality characteristics determined in the quality control charts are generally followed by the creation of package programs such as SPSS, MINITAB, STATA or programming languages such as MATLAB, C++. Recently, however, it has been determined that the use of R programs in the creation of quality control charts, the detection of uncontrolled signals in these charts, in the diagnosis of errors and similar areas is rapidly becoming widespread and a lot of studies are conducted in foreign literature. In this context, it was aimed to make a research about the use of R program in quality control charts. In this way, it is considered that this study will contribute to the quality control employees and the domestic and foreign literature. In this study, four books and thirty-six articles were examined according to content analysis method according to seven criteria. As a result of the study; (1) in the books and articles examined in relation to the use of the R program in control charts, theoretical issues are emphasized, applied issues are in the minority, (2) most of the R packages used in the design of quality control charts is qcc package (3) mainly used control graphs are multivariate control graphs in theory development and applications, and most commonly used control charts were Hotelling T², MCUSUM and MEWMA control charts, and (4) control charts were measured using ARL. (5) mainly used artificial data in applications with control charts, (6) Monte Carlo simulation method is preferred in simulation studies, (7) it is concluded that a wide variety of control charts suggested for various situations are included in the literature.