Kalite iyileştirmede veri madenciliği kullanımı ve geliştirilmesi

TÜBİTAK MAG30.06.2009Bu projede amaç, sanayi kuruluşlarında ürün ve süreçlerin kalitesini iyileştirmeye yönelik veri madenciliği (VM) yaklaşımlarını belirlemek ve daha etkili yaklaşımlar geliştirmektir. Projede imalat sanayi kuruluşlarının ürün ve süreçlerinin kalitesini iyileştirme ile ilgili kalitenin tanımlanması, tahmin edilmesi, sınıflandırılması ve parametrelerinin optimizasyonu problemleri ele alınmıştır. Bu problemlerin çözümü için veri hazırlama ve önişlemenin yanısıra kümeleme, tahmin etme, sınıflandırma, birliktelik analizi ve optimizasyon VM işlevlerinin gerekli olabileceği belirlenmiştir. Bu kapsam dahilinde geniş bir literatür taraması yapılmış ve değişik imalat sektörlerinde etkinlik gösteren altı kuruluş ziyaret edilmiştir. Bunlardan üçünün sağladığı veriler üzerinde uygun VM metotları uygulanmış ve sonuçlar karşılaştırılmıştır. Bu karşılaştırma sonucunda belli VM işlevleri için kalite iyileştirme amaçlarına en uygun VM metotları belirlenmiş ve uygulayıcılara önerilmiştir. Projenin yöntem geliştirme kısmında ise uygulama aşamasında karşılaşılan bazı problemlerin giderilmesi ve mevcut yöntemlerin kullanım kolaylığı ve/veya etkililiğinin artırılması yönünde çalışmalar gerçekleştirilmiştir. Sonuçta, kalite verilerinin yeniden örneklenmesi için bir yöntem; parametrik olmayan alternatif bir regresyon yaklaşımı (CMARS); ikili sınıflandırmada kullanımı kolay olan Mahalanobis Taguchi Sistemi metodunun çok sınıf ve ayrıca parametre optimizasyonu için uyarlamalar; bulanık sınıflandırmada kalite verilerine uygun alternatif yaklaşımlar (bulanık regresyona dayalı modeller) ve parametrik olmayan bulanık tahmin etme ve sınıflandırma fonksiyonları; parametre optimizasyonunda çekicilik fonksiyonlarının optimizasyonu için alternatif yaklaşımlar ve birliktelik kurallarının seçimi için bir yöntem geliştirilmiştir. Bu sonuçların ve metotların kalite iyileştirme alanında uygulayıcıların çalışmalarına yön vermesi ve bunların kullanım kolaylığı ile etkililiğini artırması beklenmektedir.The objective of this project is to identify the data mining (DM) approaches that can effectively improve product and process quality in industrial organizations, and to develop more effective approaches. In the project, quality definition, prediction, classification and parameter optimization problems associated with product and process quality improvement in manufacturing industries are considered. For the solution of these problems, clustering, prediction, classification, association and optimization functions of DM as well as data preparation and preprocessing are determined as relevant. A comprehensive literature survey has been performed and six manufacturing companies operating in different sectors have been visited, within this context. Appropriate DM methods are applied on data sets obtained from three of these companies, and the results are compared. As a result, the most appropriate DM methods are suggested for specific DM functions and quality improvement purposes. In the method development part of the project, studies are performed to overcome some problems encountered during the applications, and to increase ease of use and effectiveness of the VM methods. As a result, a resampling method for quality data; an alternative nonparametric approach (CMARS) for regression; adaptations of an easy to use binary classification method, Mahalanobis Taguchi system, to multiple classes and also to parameter optimization; alternative approaches for fuzzy classification of quality data (models based on fuzzy regression) and nonparametric fuzzy functions; alternative approaches for optimization of desirability functions in parameter optimization; and a method for reduction of association rules are developed. It is expected that these results and approaches guide practitioners in quality improvement area, and incease the ease of use and effectiveness of them