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

Turkish transport equipment production industry.

M.S. - Master of Scienc

Conceptualizing manufacturing flexibility: an operational approach and a comparative evaluation

An operational approach to conceptualization and the measurement of manufacturing flexibility is presented. A critical review of selected measures from the literature is provided in the context of the operational approach. A flexibility measure is proposed. A formulation and the features of the proposed measure are discussed. An application of the measure is demonstrated through a hypothetical example. Using the same example, selected flexibility measures from the literature are evaluated. The performance of the measures and the proposed measure are compared

Ant Colony Optimization based clustering methodology

In this work we consider spatial clustering problem with no a priori information. The number of clusters is unknown, and clusters may have arbitrary shapes and density differences. The proposed clustering methodology addresses several challenges of the clustering problem including solution evaluation, neighborhood construction, and data set reduction. In this context, we first introduce two objective functions, namely adjusted compactness and relative separation. Each objective function evaluates the clustering solution with respect to the local characteristics of the neighborhoods. This allows us to measure the quality of a wide range of clustering solutions without a priori information. Next, using the two objective functions we present a novel clustering methodology based on Ant Colony Optimization (ACO-C). ACO-C works in a multi-objective setting and yields a set of non-dominated solutions. ACO-C has two pre-processing steps: neighborhood construction and data set reduction. The former extracts the local characteristics of data points, whereas the latter is used for scalability. We compare the proposed methodology with other clustering approaches. The experimental results indicate that ACO-C outperforms the competing approaches. The multi-objective evaluation mechanism relative to the neighborhoods enhances the extraction of the arbitrary-shaped clusters having density variations

Kapalı çevrimli bir otomatik sistemde işletme ve depolama uygulama problemleri ve önerileri

TÜBİTAK MİSAG Proje01.01.1995Otomatik tezgahların, hatasız, hızlı ve programlanabilir nitelikte olmaları nedeniyle çalışmaları esnasındaki fiziksel özelliklerinin özenle incelenmesini gerekir. Bu işletme özelliklerinin anlaşılmasının bir yolu da küçük ölçekli modellerinin kurulup deneysel ortamlarda çalıştınlmalandır. Bu raporda, yükleme amaçlı bir robot kolu da bulunan küçültülmüş ölçekte bir otomatik imalat hücresinde ürün-oranlama probleminin incelenme metodolojisi ve sonuçlan anlatılmaktadır. Fiziki sistem Orta Doğu Teknik Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü Otomatik İmalat Modelleme Laboratuvannda yeralmakta ve yedi modülden oluşmaktadır. İmalat süreci, parçalan temsil eden ağaç ve plastik bloklann akışı ile benzetilmiştir. İki tür ürününün kanşık imalatında değişik ürün oranlamalan kullamlarak bir dizi fiziksel benzetim (simulasyon) deneyi yapılmıştır. Deneylerden derlenen veriler bir matematiksel optimizasyon modelinin parametreleri olarak kullamlarak iki ayn yaklaşımın (matematiksel modelleme/fıziki benzetim) birbiriyle ilişkileri araştınlmış ve karşılaştırmasına girişilmiştir. Değişik ürün oranlamalannın belirli üstün yanlan olabileceği görülmüştür. Ancak, bir safhanın bütün ürünler için darboğaz oluşturduğu hallerde bu üstünlükler belirgin olmaktan çıkmaktadır

Baz İstasyonu Yatırım Planlaması

Türkiye telekomünikasyon pazarının rekabetçi ve değişken yapısıyla bu pazarda oluşan talepler; şirketleri, alt yapı yatırımlarını arttırmada daha etkili ve akılcı operasyon planları yapmaya itmektedir. Projenin amacı, belirsizliklerin yüksek olduğu bir ortamda baz istasyonu yatırım kararlarında sponsor firmaya yardımcı olacak bir karar destek sistemi tasarlamaktır. Proje, yerleri belirlenmiş aday baz istasyonları arasından, yeni açılacak baz istasyonlarının kârlılık ölçütüne göre seçilmesi, kapasitesini aşan mevcut baz istasyonlarının kapasite artırımı ve bu yatırımların ne zaman yapılacağı konularını kapsamaktadır. Bu yatırım kararları üzerinde ise firmanın bütçe, iş gücü ve teknoloji kısıtları bulunmaktadır. Bu doğrultuda, mevcut ve aday baz istasyonlarının trafik değerlerini, gelirlerini, giderlerini ve yatırım kârlılığı değerlerini göz önünde bulunduran bir karışık tamsayı modeli ve sezgisel model geliştirilmiştir. Trafik değerlerinin belirsiz olmasından ötürü bu modeller farklı durumları değerlendiren senaryolarda çalıştırılıp, en tutarlı çözümler belirlenmiştir. Modellerin çıktıları, yeni açılacak ve kapasitesi arttırılacak baz istasyonlarının listesiyle bu kararların zamanlamasını belirten listelerdir