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

Veri Madenciliği Yöntemleri İle Türkiye İklim Bölgelerinin Yeniden Belirlenmesi Ve Yağış Tahmin Modellerinin Geliştirilmesi

Bir ülkenin ekonomisi güçlü bir şekilde tarım ve su gücüne bağlıdır. Araştırmalar hidroloji ve su kaynaklarındaki değişimin yağış miktarları ile ilişkili olduğunu göstermektedir. Bu nedenle iklimin bir ülke gelişiminde rol oynayan önemli etkenlerden biri olduğu söylenebilir. Bunun farkedilerek anlaşılması, herhangi bir planlama ve politik kararda büyük önem taşır. Bu çerçevede küresel iklim değişikliği ile ilgili temel sorun, ötekilerin yanı sıra yağış değişkenliğinde, yoğunluğunda ve mevsimsel miktarlarındaki değişimlerdir. Bu nedenle, yağışın belirli bir güvenirlik düzeyinde başarılı şekilde tahmininin yapılması, hangi tarımsal ürünü/hayvanı nerede yetiştirmek ve su kaynaklarının yönetimi gibi durumları planlamak, kuraklık ve kıtlık durumlarını öngörebilmek için önemlidir. İşte bu yüzden, bu çalışmanın temel amacı, çeşitli klimatolojik verilere dayalı olarak belirlenecek olan homojen iklim bölgelerinde, mekansal ve zamansal veri madenciliği yöntemleri kullanarak tüm Türkiye için yağış tahmin modellerini geliştirmektir. Bu amaçla, çalışmada, sıcaklık (ortalama, maksimum ve minimum), buhar basıncı, bağıl nem, güneş radyasyonu, bulutluluk, yağış miktarı, yağışlı gün sayısı, ortalama rüzgar hızı, fırtınalı gün sayısı gibi iklim parametrelerine ilişkin 1950- 2008 yılları arasında kayıtlı günlük tüm istasyon verileri kullanılacaktır. Bu çalısma sonucunda, Türkiye iklim bölgeleri yeniden tanımlanmış olacaktır. Daha sonra, yeniden tanımlanan iklim bölgelerine ilişkin yağışlardaki uzun süreli eğilimin belirlenmesi ve yine veri madenciliği yöntemleri ile modellemesi yapılacaktır

METHODOLOGY Second-Order Experimental Designs for Simulation Metamodeling

On behalf of

Estimating the neutral real interest rate in an emerging market economy

This study estimates the neutral real interest rate and output gap jointly under two different multivariate unobserved components models. In the analyses, Kalman filter is applied to a small-scale macroeconomic model of the Turkish economy to estimate the unobserved variables for the period 1989 to 2005. In addition, two alternative specifications for neutral real interest rate are exploited in the analyses. The first model uses a simple random walk model for the neutral rate, whereas the second one employs more structural specification, which specifically links the neutral rate with the trend growth rate and the long-term course of the risk premium by adapting the model proposed by Laubach and Williams (2003) to allow for small open economy consideration. Model evaluations clearly indicate the use of more structural specification against random walk specification. Results point out that the variation in the long-term course of the risk premium could be an important determinant of the neutral real interest rate in Turkey. Though there is relatively high uncertainty surrounding the neutral rate estimates to use them directly in the policy-making process, estimates appear to be very useful for ex post monetary policy evaluations

StreamMARS: A Streaming Multivariate Adaptive Regression Splines Algorithm

Computers and internet have become inevitable parts of our life in the 1990s, and afterwards, bulk of data are started being recorded in digital platforms automatically. To extract meaningful patterns from such data computational methods are developed in data mining and machine learning domains. Multivariate adaptive regression splines (MARS) is one such method successfully applied to off-line static data for prediction. In about last ten years, we face with the big data problem due to the steady increase in the size of the data. Streaming data is a kind of big data collected from sensor networks, production processes, twitter messages etc. Algorithms processing this type of data should consider both memory and time limitations as well as its changing nature with time. We develop a streaming version of a powerful predictive method MARS for estimating model parameters on-line in a temporarily adaptive manner using forgetting factors. Performance of the algorithm developed is tested on simulated data with different dimensions in static, abrupt and smoothly changing environments; as well as on real-life datasets, and also, compared with those of some benchmarking methods such as sliding windows. Results show that StreamMARS is a promising algorithm for predicting streaming big data

Estimating the neutral real interest rate in an emerging market economy

This study estimates the neutral real interest rate and output gap jointly under two different multivariate unobserved components models. In the analyses, Kalman filter is applied to a small-scale macroeconomic model of the Turkish economy to estimate the unobserved variables for the period 1989 to 2005. In addition, two alternative specifications for neutral real interest rate are exploited in the analyses. The first model uses a simple random walk model for the neutral rate, whereas the second one employs more structural specification, which specifically links the neutral rate with the trend growth rate and the long-term course of the risk premium by adapting the model proposed by Laubach and Williams (2003) to allow for small open economy consideration. Model evaluations clearly indicate the use of more structural specification against random walk specification. Results point out that the variation in the long-term course of the risk premium could be an important determinant of the neutral real interest rate in Turkey. Though there is relatively high uncertainty surrounding the neutral rate estimates to use them directly in the policy-making process, estimates appear to be very useful for ex post monetary policy evaluations.

Statistical Modeling of Fluoride Release Profiles of Various Dental Restorative Materials in three Buffer Solutions

This study compare the fluoride release profiles of two glass ionomer cements (GICs) and three resin-modified glass ionomer cements (RMGICs) by using statistical modeling. Commercial disc specimens were prepared using a cylindrical teflon mold and placed into organic acid buffer solutions (AAB: Acetic Acid Buffer; CAB:Citric Acid Buffer and LAB: Lactic Acid Buffer) with a costant pH value of 4.1. Fluoride release was measured using a fluoride-ion spesific electrode at different time intervals up to 168 hours. Then, data obtained non-cumulatively were statistically analyzed, and the fluoride released profiles were compared. The highest fluoride release was obtained from the RMGIC (PhotacFil Quick) in AAB, CAB and LAB solutions. This was followed by RMGIC (Vitremer) and GICs (Ketac Cem, Fuji Plus and Aqua Cem) in all solutions, respectively. Fluoride release profiles of materials KTC, FP and AC (Group 1) have completely different characteristics to that of the materials PFQ and V (Group 2). Therefore, two separate linear regression model development studies are attempted to for Group 1 and Group 2 materials. Fluoride release patterns of Group 2 materials (PFQ and V) do not all have similar characteristic at all solutions. To illustrate, the fluoride release profile of PFQ in AAB and LAB, and that of V in AAB and LAB are similar, and can be modeled by using even simple linear regression. Although there are some similarities, fluoride release profiles of Group 1 materials in different solutions are significantly different from each other. The development of statistical models for fluoride release can be supportive alternatives to compare the fluoride release behavior of dental materials and also be helpful in understanding and eliminating the factors which are responsible for the formation of fluoride release amounts for the production of new generation materials