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

Karar ağacı ve regresyon analizi ile hata nedeni modelleme : döküm endüstrisinden örnek bir çalışma.

In this thesis, we study improvement of product quality in manufacturing industry by identifying and optimizing influential process variables that cause defects on the items produced. Real data provided by a manufacturing company from the metal casting industry were studied. Two well-known approaches, logistic regression and decision trees, were used to model the relationship between process variables and defect types. The approaches used were compared.M.S. - Master of Scienc

Mekansal-zamansal örüntülerden birbirini tetikleyen olayları bulmak için parametrik olmayan yaklaşımlar.

Temporal or spatio-temporal sequential pattern discovery is a well-recognized important problem in many domains such as seismology, criminology and finance. The majority of the current approaches are based on candidate generation which necessitates parameter tuning such as definition of a neighborhood, an interest measure and a threshold value to evaluate candidates. However, their performance is limited as the success of these methods relies heavily on parameter settings. In this thesis, two sequential pattern mining algorithms are developed for the multi-type spatio-temporal point patterns based on the nonparametric stochastic declustering methodology. The algorithms use multivariate conditional intensity model to define triggering relations within and among the event types and employs the estimated model to extract significant triggering patterns. They initially estimate pairwise triggering probabilities of all instances according to the multivariate Hawkes model, and then generate candidate patterns by using a rank selection method. Since a pair of instances is associated with a triggering probability, the proposed approaches also allow user to evaluate the significance of the pairwise pattern of any event type.The proposed methods are tested with synthetic data sets exhibiting different characteristics. The method gives good results that are comparable with the methods based on candidate generation in the literature. It is observed that the discretization of the density function based on the significant interaction ranges obtained by Diggle D-function maximizes the triggering probabilities of the patterns that exist at similar scales. The method is tested with real data to estimate the effects of the speed bumps on the number of accidents reported in METU Campus.Ph.D. - Doctoral Progra

Destination branding process: Akçakoca example

YÖK Tez No: 530802Bu araştırmanın temel amacı Akçakoca ilçesinin bir destinasyon olarak ele alı-nıp markalaşmaya uygun olup olmadığının yerel yönetim, turizm paydaşları ve aka-demisyenlerden alınan görüşler doğrultusunda incelenmesi ve değerlendirilmesidir. Araştırma kapsamına yerel yönetimden 4 katılımcı, işletme yöneticilerinden 13 katı-lımcı ve akademisyenlerden 6 katılımcı araştırmaya dahil edilmiştir. Araştırmada nitel araştırma yöntemi uygulanmıştır. Araştırmaya ilişkin veriler yüz yüze görüşmeler so-nucu elde edilmiştir. Elde edilen veriler betimsel analiz tekniği ile analiz edilmiştir. Araştırma sonuçlarında deniz-kum-güneş avantajlarının yanında tarihi, doğa ve kültü-rel avantajlarıyla bir bütünlük oluşturan Akçakoca'nın gerekli tanıtım faaliyetlerinin tamamlandığında markalaşmaya uygun olduğu tespit edilmiştir.The main aim of this research is to investigate and evaluate whether Akçakoca district is considered as a destination and is suitable for branding in line with the opi-nions received from local government, tourism stakeholders and academicians. Four participants from local government, 13 from business managers and 6 from academi-cians were included in the research. Qualitative research method was applied in the research. Survey data were obtained by the results of the face-to-face interviews. The obtained data were analyzed by descriptive analysis technique. It has been determi-ned that Akçakoca, which is in integration with the historical, natural and cultural advantages in addition to sea-sand-sun advantages, is suitable for branding when the necessary promotional activities are completed

DESTİNASYON MARKALAŞMASINA YÖNELİK PAYDAŞ ANALİZİ: AKÇAKOCA ÖRNEĞİ

Destinasyon markalaşması bir ülkenin, bölgenin veya şehrin kendilerine bir kimlikoluşturarak ve öne çıkan özelliklerine çekicilikler kazandırarak farklılık sağlamasıdır. Buaraştırmanın amacı Akçakoca ilçesinin destinasyon markalaşması açısından değerlendirilipyerel yönetim, turizm paydaşları ve turizm akademisyenlerinden oluşan sektör paydaşlarının görüşleri temelinde ele alınmıştır. Araştırmada nitel araştırma yöntemi tercih edilmiş vebetimsel analiz uygulanmıştır. Araştırma kapsamında yerel yönetimden 4 katılımcı, işletmeyöneticilerinden 13 katılımcı ve akademisyenlerden 6 katılımcı olmak üzere toplamda 23katılımcı yer almıştır. Elde edilen bulgular sonucunda tarihi, doğal ve kültürel çekicilikleriile bütünlük oluşturan Akçakoca’nın ihtiyaç duyulan tanıtım faaliyetlerinin tamamlanmasıile marka destinasyonlar arasında yer alabileceği sonucuna ulaşılmıştır.The purpose of this study is to evaluate whether the Akçakoca district is suitable for branding as a destination on the basis of the opinions of the local administration, tourism stakeholders and the academicians who provide training in the tourism department. In the study, qualitative research method was preferred and descriptive analysis was applied. Within the scope of the study, 4 participants from local government, 13 participants from business managers and 6 participants from academicians took part in totaly 23 participant has taken placed. As a result of the findings, it has been determined that it is suitable for branding by completing the necessary promotional activities of Akçakoca, which creates a integrity with its historical, natural and cultural advantages

Defect Cause Modeling with Decision Tree and Regression Analysis

The main aim of this study is to identify the most influential variables that cause defects on the items produced by a casting company located in Turkey. To this end, one of the items produced by the company with high defective percentage rates is selected. Two approaches-the regression analysis and decision trees are used to model the relationship between process parameters and defect types. Although logistic regression models failed, decision tree model gives meaningful results. Based on these results, it can be claimed that the decision tree approach is a promising technique for determining the most important process variables