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

İstatistiksel süreç kontrol şemalarının değişik koşullar altında performans analizi

TEZ3266Tez (Yüksek Lisans) -- Çukurova Üniversitesi, Adana, 1999.Kaynakça (s. 66-69) var.viş, 88 s. ; 30 cm.

Improving Outcomes for Solid-Organ Transplant Recipients At Risk from Cytomegalovirus Infection: Late-Onset Disease and Indirect Consequences

Cytomegalovirus (CMV) is one of the most important pathogens following solid-organ transplantation, and effective prevention of CMV infection is a priority. The long-term control of CMV infection is dependent, in part, on the development of CMV-specific T cells, and controversy exists regarding whether CMV prophylaxis may prevent this. Although preemptive therapy is beneficial for the prevention of CMV disease, monitoring of viral levels in the blood does not always reflect what is occurring in tissues. Persistent low-level CMV infection has been associated with indirect consequences, such as transplant-associated vasculopathy, posttransplantation diabetes, an increased risk of opportunistic infection, and graft rejection. The issues surrounding preventive strategies for CMV disease following solid-organ transplantation are reviewed. We argue that prophylaxis is more effective than preemptive therapy; extending the duration of prophylaxis to the period of less intense immunosuppression could protect patients from late-onset disease, as well as from the indirect effects of CMV infectio

A review of data mining applications for quality improvement in manufacturing industry

Many quality improvement (QI) programs including six sigma, design for six sigma, and kaizen require collection and analysis of data to solve quality problems. Due to advances in data collection systems and analysis tools, data mining (DM) has widely been applied for QI in manufacturing. Although a few review papers have recently been published to discuss DM applications in manufacturing, these only cover a small portion of the applications for specific QI problems (quality tasks). In this study, an extensive review covering the literature from 1997 to 2007 and several analyses on selected quality tasks are provided on DM applications in the manufacturing industry. The quality tasks considered are; product/process quality description, predicting quality, classification of quality, and parameter optimisation. The review provides a comprehensive analysis of the literature from various points of view: data handling practices, DM applications for each quality task and for each manufacturing industry, patterns in the use of DM methods, application results, and software used in the applications are analysed. Several summary tables and figures are also provided along with the discussion of the analyses and results. Finally, conclusions and future research directions are presented

Guidelines for automating Phase I of control charts by considering effects on Phase-II performance of individuals control chart

With the advances in measurement technologies, today products and processes may have hundreds of variables that can be monitored. As the number of variables to be monitored in a process increases, a cumbersome task is the design of control charts, especially when one needs to estimate unknown process parameters. In Phase-I control chart implementations, a set of samples that are ideally from an in-control process is formed by iteratively eliminating/retaining potentially out-of-control samples and this is then used in parameter estimation. Nevertheless, sampling variability and samples from an out-of-control process that are not eliminated from a Phase-I data set may have effects on the online process monitoring (Phase II) performance of a control chart due to the control chart design with estimation errors. To provide Phase-I control chart design guidelines, here we investigate in detail the iterative use of the individuals control chart (I-control chart) in Phase I for identifying potentially out-of-control process observations when the initial Phase-I data set consists of contaminated observations, which is then followed by another Phase-II I-control chart designed with the parameter estimates obtained in Phase I. Using the sample size and the width of I-chart?s control limits as design factors in Phase I, process parameters are estimated, and these are used to design an I-chart with 3-sigma control limits for Phase II. In Phase II, expected value (AARL) and standard deviation (SDARL) of the average run lengths are evaluated. Six standard deviation estimators and three different contamination levels are considered. Guidelines for selecting the control limit width, sample size, and standard deviation estimator for the Phase I implementations are provided to yield desirable Phase II AARL performance with a small SDARL. Our contribution is neither in the theory of control charts nor in the individual techniques. Results of this study would be especially useful in automating control chart design processes where there are many control charts to be designed by well-trained operators in statistical process control. With transformations to Industry 4.0, which is a trend for automation and data exchange in manufacturing, utility of procedures for control chart design automation is expected to increase

İmalat sektöründe kalite iyileştirmede veri madenciliği tekniklerinin kullanımı

Günümüzde kalite dünya pazarında rekabetin ana unsurlarından biri haline gelmiştir. İşletmeler artık ürün ve süreçlerin kalite tasarım, kontrol ve iyileştirme çalışmalarına daha fazla önem vermekte, bu çalışmaları da tüm çalışanların katılımıyla gerçekleştirmektedir. Sonuç olarak müşteri memnuniyetinin kazanılmasıyla birlikte maliyetlerin düşürülmesi, verimlilik ve kârlılığın artırılması istenmektedir. Kalite iyileştirme çalışmalarında sıklıkla sahadan, müşteriden ve üretimden veriler toplamak yoluyla çeşitli analizler yapılmaktadır. Bu analizlerde, özellikle karışık tipte ve çok sayıda girdi ve çıktı değişkenine sahip büyük miktardaki veri kümeleri için giderek daha fazla veri madenciliği (VM) yaklaşımları kullanılmaktadır. Ancak VM, kalite iyileştirme çalışmalarında bulunanlar tarafından hâlâ yeterince tanınmayan ve kalite iyileştirmeye olası katkıları yeterince araştırılmamış bir alandır. Bu çalışmada, öncelikle VM süreci tanımlanmış ve ardından 1997-2007 yılları arasını kapsayan literatürden seçilen, imalat sektöründe belirli kalite iyileştirme problemlerine uygulanmış VM çalışmaları değerlendirilmiştir. Kalite iyileştirme problemlerinden süreç ve ürün kalitesinin tanımlanması, kalitenin tahmini, kalitenin sınıflandırılması ve kalite parametrelerinin optimizasyonu üzerinde durulmuştur. Çalışmada ayrıca, en yaygın kullanılan ve etkili VM tekniklerinden karar ağaçlarının bir döküm fabrikasında döküm hatalarına neden olan değişkenleri ve seviyelerini belirlemek amacıyla yapılan uygulamaya yer verilmiştir.Quality is a major requirement of competition in today's world markets. Organizations give much more importance to quality design, control and improvement of products and processes, and accomplish these with the participation of all employees. As a result, it is aimed to achieve customer satisfaction along with reduction in cost and increase in productivity and profitability. In quality improvement (QI) studies, a variety of analyses are performed by collecting data from the field, customer and manufacturing. In these analyses, an increasing number of data mining (DM) approaches are being used, especially for large datasets with too many and mixed type of input and output variables. However, DM is still not widely known and utilized by people practicing QI, and there is no sufficient research into the possible contributions of it to QI. In this study, first of all, the DM process is defined, and then selected DM applications on certain QI problems in manufacturing industry, published in 1997-2007, are examined. Among the QI problems, the followings are studied: description of product and process quality, prediction of quality, classification of quality, and optimization of quality parameters. Moreover, a case study is presented, which utilizes a commonly used and effective DM technique called decision trees for identifying influential process variables and their levels that cause casting defects in a casting company

Non-parametric Control Charts for Monitoring Serial Dependence based on Ordinal Patterns

We consider the problem of monitoring for the existence of serial dependence in real-valued and continuously distributed processes. These can exist when a process goes out-of-control. Besides, as many control charts are designed under the assumption of independent and identically distributed observations, the validity of this assumption needs to be checked. In the literature, the majority of studies handled this problem by utilizing a specific case of autoregressive moving-average time series models. Also a moving-window approach is often considered, which leads to the drawback that at least a window length of observations need to be collected before an out-of-control situation can be detected. Here, we utilize ordinal patterns and propose charts that are fully non-parametric and distribution-free, have a unique chart design, and can be used almost instantaneously at the start of process monitoring. The proposed control charts do not require any model fitting, thus eliminating the problems associated with estimation errors, but might be used as part of a Phase-I study. Through a comprehensive performance comparison study under various out-of-control scenarios, the effectiveness of the charts in uncovering serial dependence is shown and recommendations for selection are given. Implementations of the proposed charts are illustrated by using batch yield data from a chemical process.</p

Araç Takip Sistemi Verilerini Kullanarak Elektrikli ve Hibrit Taşıtlar için Enerji Yönetim Sistemi Algoritmalarının Optimizasyonu ve Ticari/Kamusal Kullanıma Yönelik Motorlu Taşıtlar için Optimal Hibritleştirme Alternatiflerinin Değerlendirilmesi

TÜBİTAK MAG Proje01.03.2019Bir yandan toplu tasımada kullanılan sehir içi otobüsler ve servisler, öte yandan her gün yüzkilometrenin üzerinde yol kateden çöp kamyonları ve kurye araçları çok miktarda yakıttüketmektedir. Bu proje kapsamında, Ankara içinde yolcu tasımacılıgında görev yapanbelediye otobüsleri üzerinden yogun veri toplama ve simülasyon faaliyetlerini içerenanalizlerin sonuçlarına dayanarak, belediyelerin ve Ulastırma Bakanlıgı?nın gelecekte içtenyanmalı motora sahip tasıtlar yerine elektrikli ve/veya hibrit tasıtların kullanması halinde,saglanabilecek yakıt tasarrufunun analizine yönelik bir arastırma yapılmıstır. Baska birdeyisle, mevcut tasıtların ya elektrikli araca ya hibrit araca dönüsümü yapılarak ve bunlarınenerji yönetim algoritmalarını (proje esnasında elde edilme yöntemi çözümlenen sürüsçevrimlerine göre) optimize etmek suretiyle, teorik olarak, ne kadar yakıt tasarrufuyapılabilecegi hesaplanmıstır.Proje esnasında sürüs çevrimleri bir araç takip sistemi üreticisi ile ortak çalısma yürütülerekelde edilmistir. Ayrıca bir otobüs üreticisiyle de proje ekibi veri toplayarak araç takip üreticisitarafından saglanan verilerin validasyonu yapmıstır. Proje esnasında, özgün bir yöntemle,araç takip sistemi verileri kullanılarak ülkemizin farklı sehirleri için geçerli sürüs çevrimlerinin(driving cycle) belirlenmesinde kullanılabilecek yöntemler gelistirilmis ve sonrasında buyöntemler hibritlestirme analizinde kullanılmıstır.Üstteki amaçlar dogrultusunda, bahsi geçen tasıtların güç dizini ve tasıt dinamigi modellerisanal ortamda kurulmus. Elektrik-hibrit tasıtların enerji yönetim sistemlerinin algoritmalarıliteratürden arastırılmıs ve özellikle Esdeger Enerji Minimizasyon Yöntemi (EEMY) veDinamik Programı tabanlı yöntemler gibi gelismis yöntemlerin, daha basit olan kural tabanlıyöntemlere göre ne miktarda fayda saglayacagı konusunda analizler yürütülmüstür. ÖzellikleEEMY nin gerçek zamanlı sürüs çevrimine göre güncellenmesi tabanlı özgün bir yöntemgelistirilmistir. Bu yöntem kullanılarak % 50 ye varan yakıt tüketimi tasaruffu yapmanınmümkün oldugu tespit edilmistir. Yöntem kapsamında, araç takip sistemlerinin kullanımı ileenerji yönetim sistemi parametrelerinin trafik yogunluk bilgisine göre uyarlanmasısaglanmıstır. Baska bir deyisle, sanal ortamda, trafige yeni katılan bir aracın teorik olarakbulundugu yol segmenti için hız zaman grafiginin ne sekilde olacagı yakın geçmiste bu yolsegmentinde seyahat etmis araçların araç takip sistemi verileri kullanılarak öngörülerek enerjisarfiyatı en aza indirilmistir. Dolayısıyla, sürüs çevrimleri kullanılarak elde edilmisalgoritmaların kalibrasyonunu bu yol segmenti için yapılmıstır.Projenin son asamasında üç tekerlekli, ön tekerlekleri elektrikli jant motorlu, arka tekerlegiiçten yanmalı motor tahrikli paralel hibrit mimariye sahip bir tasıt üretilmistir. Bu tasıtın tasıtkontrol bilgisayarına projenin teorik asamaları esnasında tasarlanan hibrit enerji yönetimalgoritmaları kodlanmıstır. Hacettepe kampüsünde hız-zaman verileri toplanmıstır. Elde edilenverilerden basitlestirilmis bir sürüs çevrimi türetilmistir. Kontrollü deneylerin yapılabilmesiadına Hacettepe Ü. Otomotiv Laboratuvarında bulunan dinamometre deney düzenegiüzerinde özgün bir test prosedürü gelistirilmistir. Test esnasında içten yanmalı motorun veelektrikli jant motorlarının (sökülüp paralel bir araca monte edilerek) dinamometretamburlarının es zamanlı olarak tahrik etmesi mümkün kılınmıstır. Deneysel sonuçlar,projenin teorik asamalarında da gösterildigi gibi, hibrit tasıtların kullanılması halinde, EEMYnin, diger yöntemlere göre, çok daha fazla yakıt tasarrufu saglayabildigini göstermektedir.Hem teorik hem de pratik sonuçlar sürüs çevrimi hakkında bilgi sahibi olundugunda (ki busehir için yolcu tasımacılıgında kullanılan tasıtlar için son derece geçerlidir), üstte bahsi geçenhibrit enerji yönetim algoritmasının yakıt tüketimini azaltmada büyük potansiyeli oldugunukanıtlamaktadır.Both city buses and personnel services that are used in public transportation on the one hand andgarbage trucks and courier vehicles on the other travel more than a hundred kilometers per dayand consume substantial amounts of fuel. Within the scope of this project, based on results basedon intensive data collection and simulation activities related to municipal buses serving the city ofAnkara, a research study about the analysis of potential fuel savings, that could be provided ifmunicipalities and the Ministry of Transport used electric and/or hybrid vehicles instead of vehicleswith internal combustion engines, has been carried out. In other words, the amount of fuel savingshas theoretically been calculated by transforming the existing vehicles to either electric or hybridvehicles and by optimizing their energy management algorithms (according to the driving cyclesobtained during the project).During the project, driving cycles were obtained by collaborating with a vehicle tracking systemmanufacturer. In addition, together with a bus manufacturer, the project team collectedexperimental data and validated the data provided by the vehicle tracking system manufacturer.Original methods were developed to determine driving cycles for the different cities of our countryand were used in the subsequent hybridization analyses.For the above mentioned purposes, powertrain and vehicle dynamics models of aforementionedvehicles were established in the virtual environment. The algorithms of the energy managementsystems of the electric/hybrid vehicles have been investigated from the literature and analyseshave been carried out to determine the benefits of advanced methods such as the EquivalentConsumption Minimization Strategy (ECMS) and Dynamic Programming based methodscompared to simpler rule based methods. In particular, an original method based on adaptive-ECMS, which consists in scheduling control parameters according to the real–time driving cyclehas been developed. By using this method, it was found that fuel consumption savings up to 50%fuel consumption were possible. Within the scope of the method, the parameters of the energymanagement system were adapted to the traffic density information provided by the vehicletracking system. In other words, in the virtual environment, the speed time graph for the roadsegment where the ego vehicle is about to travel is predicted theoretically, using the vehicletracking system data of vehicles that travelled on the same road segment in the recent past.Thereby, the calibration of the hybrid energy system algorithms is made possible by using drivingcycles calculated for the road segment under interest.In the final stage of the project, a three–wheeled parallel hybrid vehicle with electric hub motorsat the front wheels and an internal combustion engine driven rear wheel has been constructed.The hybrid energy management system algorithms designed during the theoretical stages of theproject, have been coded to the vehicle control computer of this vehicle. Speed – time data havebeen collected in the Hacettepe University campus and a simplified driving cycle has beenobtained according to the data. In order to carry out controlled experiments, a unique testprocedure has been developed on the dynamometer test setup in the Hacettepe UniversityAutomotive Laboratory. During the tests, internal combustion engine and electric hub motors(which were disassembled and mounted to a separate vehicle chassis) were made to drivedynamometer drums simultaneously. Experimental results show that ECMS can provide muchmore fuel savings than other methods as also shown in the theoretical stages of the project. Boththe theoretical and practical results prove that the hybrid energy management algorithmmentioned above has a great potential in reducing fuel consumption, when the driving cycle ismore or less known, which is quite valid for vehicles used in urban passanger transportation thatgenerally have fixed routes.Keywords: Electric Vehicle, Hybrid Vehicle, Energy Management System, Equivalent EnergyMinimization Strateg