KALİTE FONKSİYON GÖÇERİMİNDE MARKOV ZİNCİRLERİ: OTOMOTİV SEKTÖRÜ ÖRNEĞİ

Kalite Fonksiyon Göçerimi (KFG), müşteriyi tatmin etmeyi ve müşterinin talep ettiklerini tasarım hedeflerine ve üretim sırasında kullanılacak başlıca kalite güvence noktalarına dönüştürmek amacıyla tasarım kalitesini geliştirmeyi amaçlayan bir yöntemdir. Bu yöntemin bir aşaması, müşteri gereksinimleri ile teknik gereksinimler arasındaki ilişkiyi belirlemektir. Bu çalışmada ilişkinin modellenebilmesi için Markov zincirlerinden yararlanılmış ve otomotiv sektöründe otomobil sahiplerinin isteklerine yönelik otomobil tasarımı için kalite fonksiyon göçerimi uygulanmıştır. Bu anlamda Markov zincirlerinin temelinde bulunan olasılık ve geçiş matrisleri yardımıyla müşteri gereksinimleri ile teknik gereksinimler arasındaki ilişki, beklenen değerler bazında değerlendirilmiş ve teknik gereksinimlerin gelecekte farklı dönemlerde alacağı değerler gözlemlenerek bir analiz yapılmıştır.

KALİTE FONKSİYON GÖÇERİMİNDE MARKOV ZİNCİRLERİ: OTOMOTİV SEKTÖRÜ ÖRNEĞİ

Kalite Fonksiyon Göçerimi (KFG), müşteriyi tatmin etmeyi ve müşterinin talep ettiklerini tasarım hedeflerine ve üretim sırasında kullanılacak başlıca kalite güvence noktalarına dönüştürmek amacıyla tasarım kalitesini geliştirmeyi amaçlayan bir yöntemdir. Bu yöntemin bir aşaması, müşteri gereksinimleri ile teknik gereksinimler arasındaki ilişkiyi belirlemektir. Bu çalışmada ilişkinin modellenebilmesi için Markov zincirlerinden yararlanılmış ve otomotiv sektöründe otomobil sahiplerinin isteklerine yönelik otomobil tasarımı için kalite fonksiyon göçerimi uygulanmıştır. Bu anlamda Markov zincirlerinin temelinde bulunan olasılık ve geçiş matrisleri yardımıyla müşteri gereksinimleri ile teknik gereksinimler arasındaki ilişki, beklenen değerler bazında değerlendirilmiş ve teknik gereksinimlerin gelecekte farklı dönemlerde alacağı değerler gözlemlenerek bir analiz yapılmıştır.

___

  • Aaltonen, J. & Östermark, R. (1998). Mixed Markov Modelling of Financial Success: Empirical Evidence with Swedish Data. Kybernetes, 27 (1): 54–70.
  • Aparisi, F. & Diaz, C.J. (2007). Design and Optimization of EWMA Control Charts for in-Control, Indifference, and out-of-Control Regions. Computers & Operations Research, 34: 2096–2108.
  • Aytemiz, T. & Şengönül, A. (2004). Markov Zincirlerinin Ekonomik Bir Probleme Uygulanması: Perakende Alışverişlerde Bireysel Olarak Kullanılan Madeni Para Stratejilerinin Karşılaştırmalı Analizi. Dokuz Eylül Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 6 (4): 29-43.
  • Bottani, E. & Rizzi, A. (2006). Strategic Management of Logistics Service: A fuzzy QFD Approach. Int. J. Production Economics, 103: 585- 599.
  • Chan, L.K. & Wu, M.L. (2005). A Systematic Approach to Quality Function Deployment with a Full Illustrative Example. Omega, 33: 119-139.
  • Chen, Y.K. (2007). Economic Design of Variable Sampling Interval T2 Control Charts-A Hybrid Markov Chain Approach with Genetic Algorithms. Expert Systems with Applications, 33: 683–689.
  • Ching, W.K., Fung, E.S. & Ng, M.K. (2002). A Multivariate Markov Chain Model for Categorical Data Sequences and Its Applications in Demand Predictions. IMA Journal of Management Mathematics, 13: 187-199.
  • Dağdeviren, M., Eraslan, E. & Kurt M. (2007). İşgücü Planlamasında Markov Zincirlerinin Kullanımı ve Örnek Bir Çalışma. Yöneylem Araştırması-Endüstri Mühendisliği 27. Ulusal Kongresi Bildiriler Kitabı, 50-54.
  • Doğan, Ö.İ. (2000). Kalite Uygulamalarının İşletmelerin Rekabet Gücü Üzerine Etkisi. Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 2 (1).
  • Ertuğrul, İ. (2004). Toplam Kalite Kontrol ve Teknikleri. Bursa: Ekin Kitabevi.
  • Ertuğrul, İ. & Aytaç, E. (2006a). Construction of Quality Control Charts by Using Probability and Fuzzy Approaches and an Application in a Textile Company. Proceedings of 5th International Symposium on Intelligent Manufacturing Systems, 181-194.
  • Ertuğrul, İ. & Aytaç, E. (2006b). Öğrenci Faaliyetlerinin İyileştirilmesinde Bulanık Kalite Fonksiyon Göçeriminin Uygulanabilirliği. VI. Üretim Araştırmaları Sempozyumu Bildiriler Kitabı, İstanbul, 83-93.
  • Ertuğrul, İ. & Aytaç, E. (2007). Kalite Fonksiyon Göçerimi: Markov Zincirlerinin Uygulanabilirliği. VII. Ulusal Üretim Araştırmaları Sempozyumu, Gazi Üniversitesi, Ankara, 15-17 Kasım.
  • Ertuğrul, İ. & Karakaşoğlu, N. (2007). Comparison of Fuzzy AHP and Fuzzy TOPSIS Methods for Facility Location Selection. Int. Jour. Adv Manuf Techno., DOI 10.1007/s00170-007-1249-8
  • Fua, J.C., Spiringa, F.A. & Xieb, H. (2002). On The Average Run Lengths of Quality Control Schemes Using a Markov Chain Approach. Statistics & Probability Letters, 56: 369–380.
  • Fung, R.Y.K., Chen, Y. & Tang, J. (2005). Estimating The Functional Relationships for Quality Function Deployment under Uncertainties. Fuzzy Sets and Systems, 157 (1): 98-120.
  • Güllü, E. & Ulcay, Y. (2002). Kalite Fonksiyon Yayılımı ve Bir Uygulama. Uludağ Üniversitesi Mimarlık ve Mühendislik Fakültesi Dergisi, 7(1): 71-91.
  • Ho, L.L., Medeiros, P.G. & Borges, W. (2007). An Alternative Model for On-Line Quality Monitoring for Variables. Int. J. Production Economics, 107 (1): 202–222.
  • Khoo, L.P. & Ho, N.C. (1996). Framework of a Fuzzy Quality Deployment System. International Journal of Production Research, 34 (2): 299-311.
  • Lam, Y., Li, K.H., Ip, W.C. & Wong, H. (2006). Sequential Variable Sampling Plan for Normal Distribution. European Journal of Operational Research, 172: 127–145.
  • Lin, Y.C. & Chou, C. (2007). Non-normality and the Variable Parameters X Control Charts. European Journal of Operational Research, 176: 361–373.
  • Magalhaes, M.S., Costab, A.F B. & Neto, F.D.M. (2006). Adaptive Control Charts: A Markovian Approach for Processes Subject to Independent Disturbances. Int. J. Production Economics, 99: 236- 246.
  • Makis, V. (2008). Multivariate Bayesian Process Control for a Finite Production Run. European Journal of Operational Research, doi:10.1016/j.ejor.2008.01.001
  • Öter, Z. & Tütüncü, Ö. (2001). Turizm İşletmelerinde Kalite Fonksiyon Göçerimi: Seyahat Acentelerine Yönelik Varsayımsal Bir Yaklaşım. DEÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 3 (3): 95-117.
  • Öztürk A. (2005). Yöneylem Araştırması. Bursa: Ekin Kitabevi.
  • Render, B. & Stair, R. (1991). Quantitative Analysis for Management, Boston: Allyn and Bacon.
  • Rüzgar, N. (2003). Bir İşletmenin Ödemeler Dengesinin Markov Süreçleri Yardımıyla Analizi. Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 5 (1): 29-43.
  • Sakallı, S. & Birgören, B. (2006). Seyahat Otobüslerinde Araç Sahiplerinin İsteklerine Yönelik Bir Kalite Fonksiyonu Yayılımı Uygulaması. YA/EM 2006 Bildiriler Kitabı, 164-167.
  • Saccucci, M.S. & Lucas, J.M. (1990). Average Run Lengths for Exponentially Weighted Moving Average Control Schemes using the Markov Chain Approach. Journal of Quality Technology, 22: 154–162.
  • Savaş, H. & Ay, M. (2005). Üniversite Kütüphanesi Tasarımında Kalite Fonksiyon Göçerimi Uygulaması. Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Fakültesi Dergisi, 7 (3): 80-98.
  • Serel, D.A. & Moskowitz, H. (2008). Joint Economic Design of EWMA Control Charts for Mean and Variance. European Journal of Operational Research, 184: 157–168.
  • Taha H.A. (2000). Yöneylem Araştırması. Çev. Ş. Alp Baray, Şakir Esnaf, İstanbul: Literatür Yayınları.
  • Yang, S.F. & Yu, Y.N. (2007). Using VSI EWMA Charts to Monitor Dependent Process Steps with Incorrect Adjustment. Expert Systems with Applications, doi:10.1016/j.eswa.2007.09.036
  • Yenginol, F. (2000). Yeni Ürün Geliştirmede Müşteri İstek ve İhtiyaçlarını Teknik Karakteristiklere Dönüştürmeyi Sağlayan Bir Yöntem: Kalite Fonksiyon Göçerimi. Yayınlanmamış Doktora Tezi, Dokuz Eylül Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İzmir.
  • Vanegas, L. & Labib, A. (2001). A Fuzzy Quality Function Deployment (FQFD) Model for Deriving Optimum Targets. Int. J. Production Research, 39 (1): 99-120.
  • Wu, H.H. & Shieh, J. (2006). Using a Markov Chain Model in Quality Function Deployment to Analyse Customer Requirements. Int J. Adv. Manuf. Technology, 30: 141–146.
  • Wu, H.H. & Shieh, J. (2007). Applying A Markov Chain Model in Quality Function Deployment. Quality and Quantity, DOI 10.1007/s11135- 007-9079-1.