Baskılı devre kartı montajında hata birlikteliklerini ve örüntülerini keşfederek ürün kalitesini iyileştirmek için veri madenciliği

Operasyonel mükemmellik için müşterilerin kalite beklentilerini karşılarken, üretim esnasında karşılaşılan hataları ve yeniden işleme oranlarını da en aza indirmek hedeflenmelidir. Bu ancak, ilk seferde doğru ürünü üreterek sağlanabilir. Bu çalışmada, baskılı devre kartı montaj hatlarında meydana gelen hataların kök sebeplerinin geleneksel yöntemler yerine veri madenciliği uygulamalarıyla incelenmesi hedeflenmiştir. Hem hataların birliktelikleri hem de zaman içerisindeki örüntüleri incelenmiş, aynı kök sebebi tetikleyebilecek farklı hata türlerinin belirlenmesi sağlanmıştır. Birliktelik kurallarının keşfi için Apriori algoritması, sıralı örüntü madenciliği için ise, Eşdeğerlik Sınıfları kullanılarak Sıralı Örüntü Keşfi (Sequential Pattern Discovery using Equivalence Classes - SPADE) algoritması kullanılarak baskılı devre kartı montajı yapan farklı iki firmada uygulama yapılmıştır. Hem kart tipi bazında, hem de yıl bazında birliktelik kuralları keşfedilirken, sıralı örüntü analizi ile ise birlikte oluşan hataların zamana bağlı ilişkileri anlamlandırılmaya çalışılmıştır. Üretilen birliktelik kurallarının sayıca çok olduğu durumlarda, meta kurallardan faydalanılmıştır. Bu tez kapsamında, kullanılan metodunun standartlaştırılması ve farklı firmalarda farklı alanlarda uygulanabilmesi amaçlanmıştır. Bu doğrultuda, gerçek veriler ikinci bir firmada uygulanmış ve metodun uygulanabilirliği doğrulanmıştır. Standartlaşma ve kök sebep çalışmalarına kolay entegrasyon çalışmaları kapsamında, R üzerinden bir ara yüz oluşturarak, analizlerin görselleştirilmesi sağlanmıştır. Bu çalışmada, kullanılacak verinin hazırlanması, gerçek veri setine metotların uygulanması, elde edilen çok sayıda kuralın elenerek anlamlandırılması, görselleştirilmesi ve son olarak çalışmanın uygulanabilirliğinin farklı bir firmanın üretim hattında doğrulanması örneklerle açıklanmıştır.