Faz I uygulamalarının Poisson-üstel ağırlıklı hareketli ortalama (PEWMA) kontrol grafiklerinin faz II performansına etkisi

Düşük maliyet ile kaliteli ürün veya hizmeti müşteriye sunarak, her geçen gün daha rekabetçi hale gelen ulusal/uluslararası alanda sürekliliğini sağlama ve büyüme gayreti içerisinde bulunan kurum ve kuruluşlar bunu sağlamak amacıyla çeşitli İstatistiksel Süreç Kontrol araçları kullanmaktadır. Bu araçlardan en etkilisi olarak nitelendirilen kontrol grafikleri ise yaygın olarak kullanılmaktadır. Kontrol grafiği kullanımının, geriye dönük analiz aşaması olan Faz I ile izleme aşaması olarak adlandırılan Faz II olmak üzere iki aşamalı bir uygulama olduğu kabul edilmektedir. Uygun kontrol grafiğinin seçimi ve tasarımının ise kontrol grafiğinin performansına önemli etkileri olmaktadır. Tez kapsamında, Faz I uygulamasının, Poisson-Üstel Ağırlıklı Hareketli Ortalama (PEWMA) ve Shewhart c kontrol grafiklerinin Faz II performansına etkileri araştırılmıştır. Süreç parametrelerinin bilindiği ve bilinmediği durumlar, bilinmediği durumlarda parametre tahmini ile Faz I uygulaması yapılması ve yapılmaması durumları karşılaştırılmıştır. Faz I ve Faz II uygulamalarında farklı parametreler ve değişkenler kullanılarak kontrol grafikleri için en iyi tasarım parametreleri belirlenmeye çalışılmıştır. Bu kapsamda ayrıca, sürecin kontrol dışı durumunun simülasyonu amacıyla süreçte sapma ve kirli veri olması durumları ele alınmıştır. Kontrol grafiklerinin Faz I aşaması çeşitli parametre kombinasyonları ile simüle edilmiş, Faz II performansını gösteren Ortalama Çalışma Uzunluğu (ARL) değerleri, PEWMA kontrol grafikleri için Markov zinciri yaklaşımı ile, c kontrol grafiği için ise olasılık değerleri bulunarak hesaplanmıştır. ARL değerleri üzerinden hesaplanan Ortalama ARL (AARL), Medyan ARL (MARL), ARL'nin Standart Sapması (SDARL), ARL'nin Değişkenlik Katsayısı (CVARL) ve persentil değerleri gibi farklı metrikler ile kontrol grafiklerinin performansı karşılaştırılmış ve yorumlanmıştır. Tez çalışmasında elde edilen AARL sonuçlarına istinaden Faz I analizinde kullanılan en iyi kontrol limiti genişliklerinin tespitine yönelik bir yöntem belirlenmiştir. Kirli verinin olduğu ve olmadığı durumlardaki en iyi sonuçların sayısına göre önerilen kontrol limiti genişlikleri belirlenmiştir. Endüstriyel uygulamalarda kullanılmak üzere öneriler sunulmuştur.