Dergiler / Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi / 2020 / Cilt: 22 - Sayı: 66

X-R Kontrol Kartları ve Çok Boyutlu Ölçekleme Analizi Kullanılarak Çayeli Bakır İşletmelerinin İstatistiksel Proses Kontrolü

Statistical Process Control for Çayeli Copper Companies using X-R Control Charts and Multidimensional Scaling Analysis

Sayfa
681–690
DOI
—
🏛️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)

Benzer şekilde, bu çalışma bakır ve çinko için hesaplanan Cpk değerlerinin (2,15, 1,20 ve 1,72 ; 3,82, 1,05 ve 1,53) 1,0'den büyük olduğunu göstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Çinko ve bakır cevherlerinin besleme malı, konsantre ve atıkları çok boyutlu ölçekleme analizi ile incelenmiştir.
📊
Temel Bulgular & Veri:X-R analizine göre bakır (besleme malı, konsantre ve artık) için hesaplanan 〖LCL_X,UCL〗_X and UCL_R değerleri sırasıyla 1.94, 16.92, 0.16; 2.96, 22.90, 0.41 ve 0.89, 5.19, 0.21’dir.
💡
Sonuç & Katkı:Benzer şekilde, bu çalışma bakır ve çinko için hesaplanan Cpk değerlerinin (2,15, 1,20 ve 1,72 ; 3,82, 1,05 ve 1,53) 1,0'den büyük olduğunu göstermektedir.
🔬Tür:Uygulamalı Anket & Alan Araştırması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:bakır · kontrol kartları · çok boyutlu ölçekleme analizi

Özet

Çinko ve bakır cevherlerinin besleme malı, konsantre ve atıkları çok boyutlu ölçekleme analizi ile incelenmiştir. X-R analizine göre bakır (besleme malı, konsantre ve artık) için hesaplanan 〖LCL_X,UCL〗_X and UCL_R değerleri sırasıyla 1.94, 16.92, 0.16; 2.96, 22.90, 0.41 ve 0.89, 5.19, 0.21’dir. Benzer şekilde, çinko için bu değerler sırasıyla 0.31, 43.46, 0.23; 3.00, 50.33, 0.66 ve 2.34, 5.97, 0.37’dir. Hesaplanan Cp bakır ve çinko değerleri sırasıyla 2,08, 1,42, 1,39 ve 1,82, 1,54 ve 1,25'tir. Bakır ve çinkonun besleme malı, konsantre ve atık parametreleri 1,0'den büyüktür. Benzer şekilde, bu çalışma bakır ve çinko için hesaplanan Cpk değerlerinin (2,15, 1,20 ve 1,72 ; 3,82, 1,05 ve 1,53) 1,0'den büyük olduğunu göstermektedir. Stress değerleri, analizin ilk aşamasında hesaplanmış ve bakır ve çinko için sırasıyla 0,00258 ve 0,00674'te belirlenmiştir. Bununla birlikte RSQ, sırasıyla bakır ve çinko için 0,9998 ve 0,9986 olarak hesaplanmıştır. Bu değerler faktörler arasında yüksek bir korelasyon olduğunu göstermiştir. Son olarak, bu çalışma Çayeli Bakır İşletmelerinde karar vericilere yardımcı olmak için ortalama ve aralık kontrol çizelgeleri, süreç doğruluk indeksleri ve çok boyutlu ölçekleme analizi gibi istatistiksel işlem kontrol tekniklerinin kullanışlılığını göstermiştir.

Abstract

The feeding materials, concentrates and tailings of zinc and copper ores were examined by multidimensional scaling analysis. The calculated 〖LCL_X,UCL〗_X and UCL_R values for copper (feeding material, concentrate, and tailing) according to X-R analysis are 1.94, 16.92, 0.16; 2.96, 22.90, 0.41 and 0.89, 5.19, 0.21 respectively. Likewise, these values for zinc are 0.31, 43.46, 0.23; 3.00, 50.33, 0.66 and 2.34, 5.97, 0.37 respectively. The calculated Cp copper and zinc values are 2.08, 1.42, 1.39 and 1.82, 1.54, 1.25 respectively. The feeding material, concentrate, and tailing parameters of the copper and zinc products are greater than 1.0. Likewise, this study shows that the calculated Cpk values for copper and zinc (2.15, 1.20, 1.72 and 3.82, 1.05, 1.53 respectively) are larger than 1. Stress value was calculated at the first step of the analysis and established at 0.00258 and 0.00674 for copper and zinc, respectively, which indicates a fair fit for both. Nevertheless, the coefficient of determination (RSQ) was calculated as 0.9998 and 0.9986 for copper and zinc, respectively. These values indicated a high correlation between factors. Finally, this study showed that the usefulness of statistical process control techniques, such as mean and range control charts, process capability indexes and multidimensional scaling analysis, in helping decision makers in Çayeli Copper Companies.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ARSLAN, V. (2020). X-R Kontrol Kartları ve Çok Boyutlu Ölçekleme Analizi Kullanılarak Çayeli Bakır İşletmelerinin İstatistiksel Proses Kontrolü. Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi, Cilt: 22 - Sayı: 66, 681–690. https://ajindex.com/articles/157361

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (3)

  1. Benneyan, J.C., Lloyd, R.C., Plsek, P.E., 2003. Statistical Process Control As A Tool for Research and Healthcare Improvement, Quality Safety Health Care, Vol. 12, pp. 458-464. DOI: 10.1136/qhc.12.6.458 Oakland, J.S., 2004. Oakland on Quality Management, 3rd Edition,
  2. Butterworth Heinemann. Mason, B., Antony, J., 2007. Statistical Process Control: An Essential Ingredient for Improving Service and Manufacturing Quality, Managing Service Quality, Vol. 10(4), pp. 233-238. DOI: 10.1108/09604520010341618 Salaheldin, I., 2009. Critical Success Factors for TQM Implementation and Their Impact on Performance of SMEs, International Journal of Productivity and Performance Management, Vol. 58(3), pp. 215-237. DOI: 10.1108/17410400910938832 Madanhire, I., Mbohwa, C., 2016. Application of Statistical Process Control (SPC) in Manufacturing Industry in A Developing Country, Procedia CIRP, Vol. 40, pp. 580-583. DOI: 10.1016/j.procir.2016.01.137 Mirko, S., Jelena, J., Zdravko, K., Aleksandra, V., 2009. Basic Quality Tools in Continuous Improvement Process, Journal of Mechanical Engineering, Vol. 55(5), pp. 1-4.
  3. Azizi, A., 2015. Evaluation Improvement of Production Productivity Performance using Statistical Process Control Overall Equipment Efficiency and Autonomous Maintenance, Procedia Manufacturing, Vol. 2, pp. 186-190. DOI: 10.1016/j.promfg.2015.07.032 Tan, K.C., 2002. A Comparative Study of 16 National Awards, Total Quality Magazine, Vol. 14(3), pp. 165-167. DOI: 10.1108/09544780210425874 Machado, J.T., 2012. Multidimensional Scaling Analysis of Fractional Systems, Computers and Mathematics with Applications, Vol. 64(10), pp. 2966-2972. DOI: 10.1016/j.camwa.2012.02.069 Lopes, A.M., Andrade, J.P., Machado, J.T., 2016. Multidimensional Scaling Analysis of Virus Diseases, Computer Methods and Programs in Biomedicine, Vol. 131, pp. 97-110. DOI: 10.1016/j.cmpb.2016.03.029 Wang, J.H., Raz, T., 1990. On the Construction of Control Charts using Linguistic Variables, International Journal of Production Research, Vol. 28(3), pp. 477-487. DOI: 10.1080/00207549008942731 Montgomery, D.C., Woodall, W.H., 1997. A Discussion on Statistically-Based Process Monitoring and Control, Journal of Quality Technology, Vol. 29(2), pp. 121-162. DOI: 10.1080/00224065.1997.11979738 Chan, L.K., Cui, H.J., 2003. Skewness Correction X and R Charts for Skewed Distributions, Naval Research Logistics, Vol. 50(6), pp. 555-573. DOI: 10.1002/nav.10077 Khademi, M., Amirzadeh, V., 2014. Fuzzy Rules for Fuzzy X