Üstel ağırlıklı hareketli ortalama kontrol grafiği performansının genetik algoritma ile belirlenmesi

Abstract

Kalite, pazar şartlarında rekabet ve ürünlerin uygunluğunu sağlamak için önemlidir. Bu yüzden işletmeler; kalite standartlarının belirlenip izlenmesi, müşteri memnuniyetinin sağlanması ve varlıklarını sürdürebilmek için istatistiksel süreç kontrol (İPK) araçlarından olan kontrol grafiklerini kullanıp kalitelerini arttırmak zorundadır. Bu tez çalışması küçük sapmaların bulunmasında iyi performans sağlayan 'Üstel Ağırlıklı Hareketli Ortalama Kontrol Grafiği' (EWMA) ile ilgilidir. EWMA grafiği, süreç ortalamasındaki küçük değişimlere karşı daha hassas olduğunu kontrol süreçleri için kullanılmaktadır. Çalışma yapılırken EWMA'nın performans göstergelerinden biri olan 'Ortalama Çalışma Süresi', genetik algoritma yöntemi kullanılarak bulunmuştur.

Quality is very important for competitiveness in the market conditions and provide with product's conformance. Statistical techniques are very useful in the quality control applications. Statistical process control (SPC) is a quality control method which uses statistical techniques. This thesis about EWMA control chart which is one of the best available options to use when good performance is needed to detect small process shifts. EWMA charts for control processes, in which the detection of small shifts is not necessary, and at the same time is effective in detecting important shifts. While doing this study, we calculated the Average Run Length (ARL) values by using genetic algorithms