KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Dokuz Eylül Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi / 2007 / Cilt: 8 - Sayı: 2

KALİTE FONKSİYON GÖÇERİMİNDE MARKOV ZİNCİRLERİ: OTOMOTİV SEKTÖRÜ ÖRNEĞİ

İrfan ERTUĞRUL
Esra AYTAÇ
Sayfa
181–200
Yayın Tarihi
2007-06-01
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)

Bu anlamda Markov zincirlerinin temelinde bulunan olasılık ve geçiş matrisleri yardımıyla müşteri gereksinimleri ile teknik gereksinimler arasındaki ilişki, beklenen değerler bazında değerlendirilmiş ve teknik gereksinimlerin gelecekte farklı dönemlerde alacağı değerler gözlemlenerek bir analiz yapılmıştır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Kalite Fonksiyon Göçerimi (KFG), müşteriyi tatmin etmeyi ve müşterinin talep ettiklerini tasarım hedeflerine ve üretim sırasında kullanılacak başlıca kalite güvence noktalarına dönüştürmek amacıyla tasarım kalitesini geliştirmeyi amaçlayan bir yöntemdir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu yöntemin bir aşaması, müşteri gereksinimleri ile teknik gereksinimler arasındaki ilişkiyi belirlemektir.
💡
Sonuç & Katkı:Bu anlamda Markov zincirlerinin temelinde bulunan olasılık ve geçiş matrisleri yardımıyla müşteri gereksinimleri ile teknik gereksinimler arasındaki ilişki, beklenen değerler bazında değerlendirilmiş ve teknik gereksinimlerin gelecekte farklı dönemlerde alacağı değerler gözlemlenerek bir analiz yapılmıştır.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Kalite Fonksiyon Göçerimi · Markov Zincirleri · Geçiş Matrisleri

Özet

Kalite Fonksiyon Göçerimi (KFG), müşteriyi tatmin etmeyi ve müşterinin talep ettiklerini tasarım hedeflerine ve üretim sırasında kullanılacak başlıca kalite güvence noktalarına dönüştürmek amacıyla tasarım kalitesini geliştirmeyi amaçlayan bir yöntemdir. Bu yöntemin bir aşaması, müşteri gereksinimleri ile teknik gereksinimler arasındaki ilişkiyi belirlemektir. Bu çalışmada ilişkinin modellenebilmesi için Markov zincirlerinden yararlanılmış ve otomotiv sektöründe otomobil sahiplerinin isteklerine yönelik otomobil tasarımı için kalite fonksiyon göçerimi uygulanmıştır. Bu anlamda Markov zincirlerinin temelinde bulunan olasılık ve geçiş matrisleri yardımıyla müşteri gereksinimleri ile teknik gereksinimler arasındaki ilişki, beklenen değerler bazında değerlendirilmiş ve teknik gereksinimlerin gelecekte farklı dönemlerde alacağı değerler gözlemlenerek bir analiz yapılmıştır.

Abstract

Kalite Fonksiyon Göçerimi (KFG), müşteriyi tatmin etmeyi ve müşterinin talep ettiklerini tasarım hedeflerine ve üretim sırasında kullanılacak başlıca kalite güvence noktalarına dönüştürmek amacıyla tasarım kalitesini geliştirmeyi amaçlayan bir yöntemdir. Bu yöntemin bir aşaması, müşteri gereksinimleri ile teknik gereksinimler arasındaki ilişkiyi belirlemektir. Bu çalışmada ilişkinin modellenebilmesi için Markov zincirlerinden yararlanılmış ve otomotiv sektöründe otomobil sahiplerinin isteklerine yönelik otomobil tasarımı için kalite fonksiyon göçerimi uygulanmıştır. Bu anlamda Markov zincirlerinin temelinde bulunan olasılık ve geçiş matrisleri yardımıyla müşteri gereksinimleri ile teknik gereksinimler arasındaki ilişki, beklenen değerler bazında değerlendirilmiş ve teknik gereksinimlerin gelecekte farklı dönemlerde alacağı değerler gözlemlenerek bir analiz yapılmıştır.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ERTUĞRUL, İ., AYTAÇ, E. (2007). KALİTE FONKSİYON GÖÇERİMİNDE MARKOV ZİNCİRLERİ: OTOMOTİV SEKTÖRÜ ÖRNEĞİ. Dokuz Eylül Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, Cilt: 8 - Sayı: 2, 181–200. https://ajindex.com/articles/74537

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (12)

  1. Aaltonen, J. & Östermark, R. (1998). Mixed Markov Modelling of Financial Success: Empirical Evidence with Swedish Data. Kybernetes, 27 (1): 54–70.
  2. Aparisi, F. & Diaz, C.J. (2007). Design and Optimization of EWMA Control Charts for in-Control, Indifference, and out-of-Control Regions. Computers & Operations Research, 34: 2096–2108.
  3. Aytemiz, T. & Şengönül, A. (2004). Markov Zincirlerinin Ekonomik Bir Probleme Uygulanması: Perakende Alışverişlerde Bireysel Olarak Kullanılan Madeni Para Stratejilerinin Karşılaştırmalı Analizi. Dokuz Eylül Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 6 (4): 29-43.
  4. Bottani, E. & Rizzi, A. (2006). Strategic Management of Logistics Service: A fuzzy QFD Approach. Int. J. Production Economics, 103: 585- 599. Chan, L.K. & Wu, M.L. (2005). A Systematic Approach to Quality Function Deployment with a Full Illustrative Example. Omega, 33: 119-139.
  5. Chen, Y.K. (2007). Economic Design of Variable Sampling Interval T2 Control Charts-A Hybrid Markov Chain Approach with Genetic Algorithms. Expert Systems with Applications, 33: 683–689.
  6. Ching, W.K., Fung, E.S. & Ng, M.K. (2002). A Multivariate Markov Chain Model for Categorical Data Sequences and Its Applications in Demand Predictions. IMA Journal of Management Mathematics, 13: 187-199.
  7. Dağdeviren, M., Eraslan, E. & Kurt M. (2007). İşgücü Planlamasında Markov Zincirlerinin Kullanımı ve Örnek Bir Çalışma. Yöneylem Araştırması-Endüstri Mühendisliği 27. Ulusal Kongresi Bildiriler Kitabı, 50-54.
  8. Doğan, Ö.İ. (2000). Kalite Uygulamalarının İşletmelerin Rekabet Gücü Üzerine Etkisi. Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 2 (1). Ertuğrul, İ. (2004). Toplam Kalite Kontrol ve Teknikleri. Bursa: Ekin Kitabevi.
  9. Ertuğrul, İ. & Aytaç, E. (2006a). Construction of Quality Control Charts by Using Probability and Fuzzy Approaches and an Application in a Textile Company. Proceedings of 5th International Symposium on Intelligent Manufacturing Systems, 181-194.
  10. Ertuğrul, İ. & Aytaç, E. (2006b). Öğrenci Faaliyetlerinin İyileştirilmesinde Bulanık Kalite Fonksiyon Göçeriminin Uygulanabilirliği. VI. Üretim Araştırmaları Sempozyumu Bildiriler Kitabı, İstanbul, 83-93.
  11. Ertuğrul, İ. & Aytaç, E. (2007). Kalite Fonksiyon Göçerimi: Markov Zincirlerinin Uygulanabilirliği. VII. Ulusal Üretim Araştırmaları Sempozyumu, Gazi Üniversitesi, Ankara, 15-17
  12. Kasım. Ertuğrul, İ. & Karakaşoğlu, N. (2007). Comparison of Fuzzy AHP and Fuzzy TOPSIS Methods for Facility Location Selection. Int. Jour. Adv Manuf Techno.,