Doğrusal vektör kuantizasyon modeli kullanılarak yapay sinir ağlarıyla kontrol şemalarında örüntü tanıma: Hazır beton üreten bir işletmede uygulama

Bu çalışmada amaç, işletmenin kalite amaçlarının yerine getirilmesi olarak tanımlanan süreçte ortaya çıkan ya da gelecekte meydana gelebilecek hataları tespit etmek ve bunları iyileştirmek için Yapay Zeka (YZ) tekniklerinden biri olan Yapay Sinir Ağları'nın (YSA) uygulanabilirliğini göstermektir. Böylece kalite düzeyini yükseltmek, işletme maliyetlerini azaltmak, zaman tasarrufu, çalışanları motive etmek, müşteri şikayetlerini azaltmak gibi kalite kontrolünün gerekleri olan temel amaçlara katkı sağlanabilecektir. İlk bölümde genel olarak kalite, kalite kontrol ve istatistiki kalite kontrol teknikleri açıklanmaktadır. Bu çalışmanın anahtar kavramı olan YZ teknikleri tanıtılmakta, YSA tanımı, yapısı, modelleri ve uygulamaları açıklanarak kalite kontrol konusundaki çalışmalarda kullanılan YSA modelleri ve sonuçlarına yer verilmektedir. Ayrıca, araştırmada kullanılan YSA modeli de bu bölümde ayrıntılı olarak ele alınmaktadır. Uygulamayı içeren ikinci bölümde, YZ tekniklerinden biri olan YSA kullanılarak Kontrol Şemaları Örüntü Tanıma (KŞÖT) uygulaması gerçekleştirilmiş ve elde edilen sonuçlar kullanılarak bu uygulama görsel bir programa dönüştürülmüştür. Bu amaçla, hazır beton üreten bir işletmenin en önemli kalite göstergelerinden biri olan basınç dayanım ortalamaları kullanılmıştır. YSA modeli olan DVK (Doğrusal Vektör Kuantizasyon) modeli kullanılarak kontrol şemalarına ilişkin kalite karakteristiği gözlem değerleri ve kontrol şemalarına ilişkin parametrelerle iki model kurulmuş, modeller karşılaştırıldığında kalite karakteristiği gözlem değerleriyle oluşturulan modelin kontrol şemalarına ilişkin parametrelerle oluşturulan modele göre daha başarılı sonuçlar verdiği ortaya konmuştur. En iyi performansa sahip olan ham veri modeline ilişkin ağırlık değerleriyle DVK algoritmasına uygun hazırlanan görsel program test edilerek KŞÖT uygulamasının beton basınç dayanım ortalamasının kontrolünde etkin bir şekilde kullanılabildiği sonucuna varılmıştır. Anahtar Kelimeler: Kalite Kontrol, Kontrol Şemalarında Örüntü Tanıma, Yapay Sinir Ağları, DVK, Beton Kalite.