Implementation of Decision Support System with Data Mining Methods in the Quality Control Process of the Automotive Sector
Loading...
Files
Date
2019
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Access Rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
Abstract
Today, the automotive sector is the "key" sector for developed and even developing countries. A strongautomotive sector is striking as one of the common features of industrialized countries. Production in this sectorconsists of many processes. One of the most important of these processes is quality control. The measurementdata in this area is very large and as the volume of data increases, the rate that people understand is reduced.Variations are the enemy of quality. There are many variations in the area of quality control. In this study, adecision support system is applied in the quality control process with classification algorithms which are datamining methods. C4.5, Naive Bayes, SMO and Random Forest algorithms are run on data set collected fromproduction. These algorithms are used to measure the quality and accuracy of the product without completing theoperations during production. Algorithms have been cost-reduced by determining that the product is faultybefore operations are completed. The algorithm C4.5 has been the best performing algorithm. In addition, thesealgorithms make quality analysis very fast and easy. Thanks to this work, the cost of labor and materials hasbeen reduced in the production company.
Günümüzde otomotiv sektörü, gelişmiş ve hatta gelişmekte olan ülkeler için “anahtar” sektör rolündedir. Güçlübir otomotiv sektörü, sanayileşmiş ülkelerin ortak özelliklerinden biri olarak gözümüze çarpmaktadır. Busektörde üretim birçok süreçten oluşmaktadır. Bu süreçlerin en önemli olanlarından biri de kalite kontroldür. Bualanda ölçüm verileri çok fazladır ve verilerin hacmi arttıkça insanların anladığı oran azalmaktadır. Varyasyonlarkalitenin düşmanıdır ve her şeyde varyasyon bulunmaktadır. Bu çalışmada veri madenciliği yöntemlerinden olansınıflandırma algoritmaları ile kalite kontrol sürecinde bir karar destek sistemi uygulaması yapılmıştır. C4.5,Naive Bayes, SMO ve Random Forest algoritmaları, üretimden toplanan veri seti üzerinde çalıştırılmaktadır. Bualgoritmalar, üretim sırasında işlemler tamamlanmadan ürünün kalitesini ve doğruluğunu ölçmek için kullanılır.Algoritmalar, işlem tamamlanmadan önce ürünün arızalı olduğunu belirleyerek maliyet düşürülmektedir.Algoritma C4.5 en iyi performans gösteren algoritma olmuştur. Ek olarak, bu algoritmalar kalite analizini çokhızlı ve kolay hale getirmektedir. Bu çalışma sayesinde, firmalarda işçilik ve malzeme maliyeti azaltılmıştır.
Günümüzde otomotiv sektörü, gelişmiş ve hatta gelişmekte olan ülkeler için “anahtar” sektör rolündedir. Güçlübir otomotiv sektörü, sanayileşmiş ülkelerin ortak özelliklerinden biri olarak gözümüze çarpmaktadır. Busektörde üretim birçok süreçten oluşmaktadır. Bu süreçlerin en önemli olanlarından biri de kalite kontroldür. Bualanda ölçüm verileri çok fazladır ve verilerin hacmi arttıkça insanların anladığı oran azalmaktadır. Varyasyonlarkalitenin düşmanıdır ve her şeyde varyasyon bulunmaktadır. Bu çalışmada veri madenciliği yöntemlerinden olansınıflandırma algoritmaları ile kalite kontrol sürecinde bir karar destek sistemi uygulaması yapılmıştır. C4.5,Naive Bayes, SMO ve Random Forest algoritmaları, üretimden toplanan veri seti üzerinde çalıştırılmaktadır. Bualgoritmalar, üretim sırasında işlemler tamamlanmadan ürünün kalitesini ve doğruluğunu ölçmek için kullanılır.Algoritmalar, işlem tamamlanmadan önce ürünün arızalı olduğunu belirleyerek maliyet düşürülmektedir.Algoritma C4.5 en iyi performans gösteren algoritma olmuştur. Ek olarak, bu algoritmalar kalite analizini çokhızlı ve kolay hale getirmektedir. Bu çalışma sayesinde, firmalarda işçilik ve malzeme maliyeti azaltılmıştır.
Description
Keywords
Bahçe Bitkileri, Balıkçılık, Bilgisayar Bilimleri, Bilgi Sistemleri, Bilgisayar Bilimleri, Donanım ve Mimari, Bilgisayar Bilimleri, Sibernitik, Bilgisayar Bilimleri, Teori ve Metotlar, Bilgisayar Bilimleri, Yapay Zeka, Bilgisayar Bilimleri, Yazılım Mühendisliği, Bitki Bilimleri, Biyoloji, Biyoloji Çeşitliliğinin Korunması, Çevre Bilimleri, Çevre Mühendisliği, Denizcilik, Deniz ve Tatlı Su Biyolojisi, Ekoloji, Endüstri Mühendisliği, Enerji ve Yakıtlar, Entomoloji, Fizik, Akışkanlar ve Plazma, Fizik, Atomik ve Moleküler Kimya, Fizik, Katı Hal, Fizik, Matematik, Fizik, Nükleer, Fizikokimya, Fizik, Partiküller ve Alanlar, Fizik, Uygulamalı, Genetik ve Kalıtım, Gıda Bilimi ve Teknolojisi, Görüntüleme Bilimi ve Fotoğraf Teknolojisi, Hücre ve Doku Mühendisliği, İmalat Mühendisliği, İnşaat Mühendisliği, İnşaat ve Yapı Teknolojisi, Jeokimya ve Jeofizik, Jeoloji, Kimya, Analitik, Kimya, İnorganik ve Nükleer, Kimya, Organik, Kimya, Tıbbi, Kimya, Uygulamalı, Limnoloji, Maden İşletme ve Cevher Hazırlama, Malzeme Bilimleri, Biyomalzemeler, Malzeme Bilimleri, Kâğıt ve Ahşap, Malzeme Bilimleri, Kaplamalar ve Filmler, Malzeme Bilimleri, Kompozitler, Malzeme Bilimleri, Özellik ve Test, Malzeme Bilimleri, Seramik, Malzeme Bilimleri, Tekstil, Mantar Bilimi, Matematik, Metalürji Mühendisliği, Meteoroloji ve Atmosferik Bilimler, Mikroskopi, Mimarlık, Mineraloji, Mühendislik, Biyotıp, Mühendislik, Deniz, Mühendislik, Elektrik ve Elektronik, Mühendislik, Hava ve Uzay, Mühendislik, Jeoloji, Mühendislik, Kimya, Mühendislik, Makine, Mühendislik, Petrol, Nanobilim ve Nanoteknoloji, Nükleer Bilim ve Teknolojisi, Optik, Orman Mühendisliği, Paleontoloji, Parazitoloji, Polimer Bilimi, Robotik, Savunma Bilimleri, Spektroskopi, Su Kaynakları, Taşınım, Taşınım Bilimi ve Teknolojisi, Telekomünikasyon, Termodinamik, Yeşil, Sürdürülebilir Bilim ve Teknoloji, Ziraat Mühendisliği, Ziraat, Toprak Bilimi
Journal or Series
Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi
WoS Q Value
Scopus Q Value
Volume
7
Issue
1
