| Summary: | Günümüzde otomotiv sektörü, gelişmiş ve hatta gelişmekte olan ülkeler için “anahtar” sektör rolündedir. Güçlü
bir otomotiv sektörü, sanayileşmiş ülkelerin ortak özelliklerinden biri olarak gözümüze çarpmaktadır. Bu
sektörde üretim birçok süreçten oluşmaktadır. Bu süreçlerin en önemli olanlarından biri de kalite kontroldür. Bu
alanda ölçüm verileri çok fazladır ve verilerin hacmi arttıkça insanların anladığı oran azalmaktadır. Varyasyonlar
kalitenin düşmanıdır ve her şeyde varyasyon bulunmaktadır. Bu çalışmada veri madenciliği yöntemlerinden olan
sınıflandırma 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. Bu
algoritmalar, 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 çok
hızlı ve kolay hale getirmektedir. Bu çalışma sayesinde, firmalarda işçilik ve malzeme maliyeti azaltılmıştır.
|
|---|
