PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN

Bulanıklık altında özelliklere göre örnekleme planlarının optimizasyonu Optimization of sampling plans by attributes under fuzzy environment

İstatistiksel kalite kontrol ile verilerin toplanması, analizi, yorumlanması ve gerekli çözüm yollarının geliştirerek üretilen mal ve hizmetlerin kalite yönünden kontrol altında olması sağlanır. İstatistiksel kalite kontrolün en önemli konularından bir tanesi kabul örneklemesidir. Kabul örneklemesinde anakütleden (parti) örnek alınır, örnekteki birimlerin bazı kalite karakteristikleri muayene edilir ve bu örneklerden elde edilen bilgiye dayanılarak partinin ne şekilde değerlendirileceğine yani kabulü veya reddine karar verilir. Düzgün bir kabul örneklemesi planının tasarımı, genellikle müşteri tarafından gerekli kılınan, gerçek kalite seviyesinin bilinmesine ihtiyaç duymaktadır. Ancak bazı durumlarda, bu kalite seviyesini kesin değerler ile belirlemek mümkün olmayabilmektedir. Özellikle üretim ortamında, kusurlu oranı, örnek hacmi, kabul edilebilir hata sayısı gibi kabul örneklemesi parametrelerini kesin olarak belirleyebilmek kolay olmamaktadır. Bu tez projesinde yukarıda bahsedilen belirsizliği ve bilgi eksikliğini giderebilmek için kabul örneklemesi planlarında kullanılan parametreler dilsel değişkenler yardımıyla tanımlanmış ve bulanık kümeler teorisi kabul örneklemesine başarılı bir şekilde uygulanmıştır. Ayrıca özelliklere göre örnekleme planlarından tekli ve ikili örnek alma planlarının tasarımı için bulanıklık altında çeşitli kısıtlar (üretici ve tüketici riskinin belirli değerleri aşmaması) göz önüne alınarak çok amaçlı matematiksel modeller geliştirilmiş ve en uygun çözümler elde edilmiştir. Sonuç olarak bulanıklık altında geliştirilen tekli ve ikili örnek alma planlarında daha düşük örnek hacimlerinin elde edildiği ortaya konulmuştur. Anahtar Kelimeler: Bulanıklık Altında İkili Örnek Alma Plan Optimizasyonu, Bulanıklık Altında Tekli Örnek Alma Plan Optimizasyonu, Bulanık Kümeler Teorisi, Bulanık İstatistik.