KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Artvin Çoruh Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi / 2025 / Cilt: 26 Sayı: 2

Bireysel Ölçümler ile Proses İzleme: Oluklu Mukavva Endüstrisinde Bir Örnek Çalışma

Process Monitoring with Individual Measurements: A Case Study in Corrugated Cardboard Industry

Sebahattin Tiryaki(KARADENİZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ)0000-0003-3466-5505
Aytaç Aydın(KARADENİZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ)0000-0001-7460-9618
Sedat Ondaral(KARADENİZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-8388-1944
Sayfa
580–588
Yayın Tarihi
2025-10-15
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Grafiklerin, ilgilenilen kalite değişkeni açısından etkili sinyal tespit ve süreç kontrol veya izleme araçları olarak üretim sürecine uygulanabildiği görülmüştür.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:İstatistiksel proses kontrol grafikleri ile üretim proseslerini izleme proses hakkında yararlı bilgiler sağlayabilir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Çalışma kapsamında, patlama direncine ait toplam 126 veri kontrol grafiklerini oluşturmak için kullanılmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Grafiklerin, ilgilenilen kalite değişkeni açısından etkili sinyal tespit ve süreç kontrol veya izleme araçları olarak üretim sürecine uygulanabildiği görülmüştür.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Patlama direnci · Kontrol grafiği · Kalite

Özet

İstatistiksel proses kontrol grafikleri ile üretim proseslerini izleme proses hakkında yararlı bilgiler sağlayabilir. Bu uygulama, üstel ağırlıklı hareketli ortalama (EWMA) ve bireysel-hareketli aralık (I-MR) kontrol grafikleri aracılığıyla patlama direnci verileri açısından üretim prosesinin kontrolde olup olmadığını ortaya koymayı amaçlamaktadır. Hem EWMA grafiği hem de I-MR grafikleri belirli bir zaman periyodu için bir işletmeden sağlanan patlama direnci verileri kullanılarak oluşturulmuştur. Çalışma kapsamında, patlama direncine ait toplam 126 veri kontrol grafiklerini oluşturmak için kullanılmıştır. EWMA grafiğinin oluşturulmasında, ağırlık faktörü (λ) 0.2 olarak seçilmiştir. Çalışma kapsamında dikkate alınan tüm tek değişkenli süreç izleme araçlarının sonuçları, üretim prosesinin patlama direnci açısından kontrol dışı olduğunu göstermiştir. Diğer bir ifadeyle, EWMA ve I-MR grafikleri, çalışma altındaki kalite değişkenine ait veri seti için değişkenlikleri etkili bir şekilde tespit edebilmiştir. Grafiklerin, ilgilenilen kalite değişkeni açısından etkili sinyal tespit ve süreç kontrol veya izleme araçları olarak üretim sürecine uygulanabildiği görülmüştür.

Abstract

Monitoring production processes with statistical process control charts can provide useful information about the process. This application aims to reveal whether the production process is in control in terms of the data of the bursting strength through exponentially weighted moving average (EWMA) and individual-moving range (I-MR) control charts. Both EWMA chart and I-MR charts were created using the bursting strength data provided from an enterprise for a certain period of time. Within the scope of the study, a total of 126 data belonging to the bursting strength were used to create the control charts. In the creating of the EWMA chart, the weighting factor (λ) was chosen as 0.2. The results of all univariate process monitoring tools considered within the scope of the study showed that the production process was out of control in terms of the bursting strength. In other words, EWMA and I-MR charts were able to effectively detect the variations for the data set belonging to the quality variable under study. It was seen that the charts can be applied to the production process as effective signal detection and process control or monitoring tools in terms of the quality variable of interest.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Tiryaki, S., Aydın, A., Ondaral, S. (2025). Bireysel Ölçümler ile Proses İzleme: Oluklu Mukavva Endüstrisinde Bir Örnek Çalışma. Artvin Çoruh Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi, Cilt: 26 Sayı: 2, 580–588. https://doi.org/10.17474/artvinofd.1722824

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (35)

  1. Abbas N, Riaz M, Does RJMM (2011) Enhancing the performance of EWMA charts. Quality and Reliability Engineering International, 27(6):821-833. https://doi.org/10.1002/qre.1175
  2. Abdallah RA, Haridy S, Shamsuzzaman M, Bashir H, Maged A (2021) An Application of EWMA Control Chart for Monitoring Packaging Defects in Food Industry. Proceedings of the 11th Annual International Conference on Industrial Engineering and Operations Management, Singapore, March 7-11, pp. 2151-2159.
  3. Alevizakos V, Chatterjee A, Chatterjee K, Koukouvinos C (2024) The exponentiated exponentially weighted moving average control chart. Statistical Papers, 65:3853-3891. https://doi.org/10.1007/s00362-024-01544-2
  4. Boaca FI, Cananau S, Calin A, Bucur M, Prisecaru DA, Stoica M (2024) Mechanical analysis of corrugated cardboard subjected to shear stresses. Journal of Composites Science, 8:404. https://doi.org/10.3390/jcs8100404
  5. Bota J, Vukoje M, Brozović M, Hrnjak-Murgić Z (2017) Reduced water permeability of biodegradable PCL nanocomposite coated paperboard packaging. Chemical and Biochemical Engineering Quarterly, 31(4):417-424. https://doi.org/10.15255/CABEQ.2017.1126
  6. Chaudhary AM, Sanaullah A, Hanif M, Almazah MMA, Albasheir NA, Al-Duais FS (2023) Efficient monitoring of a parameter of non-normal process using a robust efficient control chart: a comparative study. Mathematics, 11(19):4157. https://doi.org/10.3390/math11194157
  7. Çubukçu HC (2020) The weighting factor of exponentially weighted moving average chart. Turkish Journal of Biochemistry, 45(5): 639-641. https://doi.org/10.1515/tjb-2019-0368
  8. Çubukçu HC (2021) Performance evaluation of internal quality control rules, EWMA, CUSUM, and the novel machine learning model. Turkish Journal of Biochemistry, 46(6): 661-670. https://doi.org/10.1515/tjb-2021-0199
  9. Dalgıç E (2020) Çift dalga oluklu mukavva üretiminde farklı dalga kombinasyonlarının kalite özellikleri üzerine etkisinin araştırılması. Yüksek Lisans Tezi, Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Kahramanmaraş.
  10. Erdoğan M, Torman R (2024) Analyzing the causes of deforestation with statistical quality control methods in Turkey. Researcher, 04(02):192-210.
  11. Essam Eissa M (2024) Tracking stability using Shewhart charts to elucidate trending patterns in glyceryl guaiacolate assay: paving the way for quality improvement in medicinal chemical industry. Acta Natura et Scientia, 5(2):119-124. https://doi.org/10.61326/actanatsci.v5i2.314
  12. Febrina W, Fitriana W (2022) Exponential weight moving average (EWMA) control chart for quality control of crude palm oil product. International Journal of Management and Business Applied, 1(1):19-27. https://doi.org/10.54099/ijmba.v1i1.93
  13. Garbowski T, Gajewski T, Grabski JK (2021) Estimation of the compressive strength of corrugated cardboard boxes with various openings. Energies, 14(1):155. https://doi.org/10.3390/en14010155
  14. Gok B, Akpinar D (2020) Investigation of strength and migration of corrugated cardboard boxes. Hittite Journal of Science and Engineering, 7(3):163-168. https://doi.org/10.17350/HJSE19030000185
  15. Hamasha MM, Obeidat MS, Alzoubi K, Shawaheen G, Mayyas A, Almomani HA, Al‑Sukkar A, Mukkatash A (2023) Symmetry of gamma distribution data about the mean after processing with EWMA function. Scientific Reports, 13:15096. https://doi.org/10.1038/s41598-023-39763-6
  16. Haq A, Khoo MBC (2020) Multivariate process dispersion monitoring without subgrouping. Journal of Applied Statistics, 47(9):1652-1675. https://doi.org/10.1080/02664763.2019.1688262
  17. Işığıçok E (2012) Toplam Kalite Yönetimi Bakış Açısıyla İstatistiksel Kalite Kontrol (2. Baskı). Ezgi Kitapevi Yayınları, Bursa.
  18. Jin X-L, Song JB, Peng JX, Pan X-P, Guo R, Xing X-F (2022) Study on the established customized limits for the daily quality assurance procedure. Journal of Radiation Research, 63(1):128-136. https://doi.org/10.1093/jrr/rrab079
  19. Khoo MBC, Quah SH, Ch'ng CK (2006) A combined individuals and moving range control chart. Journal of Modern Applied Statistical Methods, 5(1):248-257. https://doi.org/10.22237/jmasm/1146457140
  20. Kurt R, Karayılmazlar S (2021) Which control chart is the best for the particleboard industry: Shewhart, CUSUM or EWMA? Drewno, 64(208):95-117.https://doi.org/10.12841/wood.16443985.382.07
  21. Kurt R (2022) Control of system parameters by estimating screw withdrawal strength values of particleboards using artificial neural network-based statistical control charts. Journal of Wood Science, 68:64. https://doi.org/10.1186/s10086-022-02065-y
  22. Maravelakis PE, Castagliola P (2009) An EWMA chart for monitoring the process standard deviation when parameters are estimated. Computational Statistics and Data Analysis, 53:2653-2664. https://doi.org/10.1016/j.csda.2009.01.004
  23. Mitra A (2016) Fundamentals of Quality Control and Improvement. 4th Edition, Hoboken, New Jersey, John Wiley & Sons, Inc.
  24. Mitra A, Lee KB, Chakraborti S (2019) An adaptive exponentially weighted moving average-type control chart to monitor the process mean. European Journal of Operational Research, 279(3):902-911. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2019.07.002
  25. Montgomery DC (2012) Introduction to Statistical Quality Control. 7th Edition, Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc.
  26. Mutlu NG, Altuntaş S (2021) Monitoring technological changes with statistical control charts based on patent data. Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 36(4):1875-1892.
  27. Naveed M, Azam M, Khan N, Aslam M (2018) Design of a control chart using extended EWMA statistic. Technologies, 6:108. https://doi.org/10.3390/technologies6040108
  28. Pidl R, Fehér L, Böröcz P (2022) The effect of side wall cutout sizes on corrugated box compression strength in the function of length-to-width ratios-an experimental study. Applied Sciences, 12:6939. https://doi.org/10.3390/app12146939
  29. Ramesh S, Vasu BA (2019) Application of EWMA chart for monitoring process mean in paper industry. Management Science Letters, 9:571-576. https://doi.org/10.5267/j.msl.2019.1.006
  30. Rifki KAF, Rosyadi N, Zenklinov AP, Suhermi N (2024) Intrusion detection systems (IDSs) using multivariate control chart Hotelling’s T2 with dimensional reduction of factorial analysis of mixed data (FAMD) and autoencoder. INFERENSI, 7(1):1-9. https://doi.org/10.12962/j27213862.v7i1.18751
  31. Roberts SW (1959) Control chart tests based on geometric moving averages. Technometrics,1(3):239-250. https://doi.org/10.1080/00401706.1959.10489860
  32. Şengöz NG (2018) Control Charts to Enhance Quality. In: Leo D. Kounis (Ed.) Quality management systems-a selective presentation of case-studies showcasing its evolution. IntechOpen. pp. 153-194.
  33. Tiryaki S (2025) A detailed statistical process control implementation for density in MDF manufacture through PCA, Shewhart and EWMA charts. European Journal of Wood and Wood Products, 83:80. https://doi.org/10.1007/s00107-025-02233-z
  34. Tuncer T (2010) Karton ambalaj ve oluklu mukavva üretiminde kullanılan kraft liner ve saman fluting malzemelerinin seçim kriterlerinin incelenmesi. Yüksek Lisans Tezi, Marmara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
  35. Zwetsloot IM, Jones-Farmer LA, Woodall WH (2024) Monitoring univariate processes using control charts: some practical issues and advice. Quality Engineering, 36(3):487-499. https://doi.org/10.1080/08982112.2023.2238049