TY  - JOUR
T1  - Bir Kapı-Doğrama Süreci Belirsizlik Analizi için Bulanık Modelleme
TT  - Fuzzy Modeling for Uncertainty Analysis of a Door-Joinery Process
AU  - Başkır, Mükerrem Bahar
AU  - Karayılmazlar, Selman
PY  - 2018
DA  - December
JF  - Bartın Orman Fakültesi Dergisi
PB  - Bartin University
WT  - DergiPark
SN  - 1302-0943
SP  - 565
EP  - 575
VL  - 20
IS  - 3
LA  - tr
AB  - İşletmeler günümüzrekabet ortamına ayak uydurabilmek için yönetim, üretim/hizmet süreçlerininbütününde, müşteri memnuniyetinin ön planda tutulduğu iyileştirme çalışmalarındabulunmaktadır. Türkiye’de bu çalışmaların en etkili örnekleri inşaat sektöründegerçekleştirilmektedir. Küresel inşaat sanayinde kendini ispatlamış birçok Türkfirması mevcut kaynak yönetimini iyileştirme ve kontrol altına alma çalışmalarıiçerisindedir. İşletmeler bünyelerinde yan sanayi gereksinimlerinikarşıladıkları birimler kurmaktadırlar. Bunun yanı sıra, işletmeler için süreçiyileştirme çalışmalarında bilimsel yöntemlere dayalı değerlendirmelerin önemiartmaktadır. Bu çalışmada, bir şirketler topluluğunun yan sanayi ihtiyaçlarınıkarşılamak amacı ile kurduğu kapı doğrama fabrikasında birim kapı imalat sürecininmodellenmesi için bir yaklaşım önerilmektedir. Bu yaklaşım üç aşamadanoluşmaktadır: i) Birim kapı imalatında problem kaynağının tespit edilerek veritabanlarının oluşturulması, ii) Oluşturulan veri tabanları için üyelikdeğerlerinin hesaplanması, iii) Veri tabanlarının üyelikleri ile birliktebulanık (regresyon) fonksiyonlar kullanılarak modellenmesi. Fabrikada problembirim kapı imalatının hedeflenenden daha uzun sürmesidir. Birinci aşamada,balıkkılçığı diyagramı ile problemin etkili nedenleri belirlenmektedir. Paretoanalizi ile kapı imalatında harcanan süre bakımından etkili olan ana parçalarve alt işlemleri seçilerek veri tabanları oluşturulmaktadır. İkinci aşamada, buveri tabanlarının yapısı kaynaklı belirsizlikler için bulanık öbekleme ileüyelik değerleri hesaplanmaktadır. Üçüncü aşamada, veri tabanları ve üyelikleribulanık (regresyon) fonksiyonları ile modellenmektedir. Önerilen yaklaşıma görebelirlenen kapı kanadı ve kasası veri tabanlarının bulanık öbeklenme yapıları,sırasıyla, %93,0 ve %94,0 doğruluk oranları ile oluşturulmuştur. Sonuç olarak, birimkapı imalat-süreleri için belirlenen bulanık fonksiyon performans sonuçlarının(kapı kanadı için R2=%73,8ve HKOK=0,455; kapı kasası için R2=%72,8 ve HKOK=0,553) klasik regresyondan daha iyiolduğu görülmüştür.
KW  - Kapı imalatı
KW  - pareto analizi
KW  - balıkkılçığı diyagramı
KW  - bulanık öbekleme
KW  - bulanık regresyon
N2  - Organizations have been working on theimprovement studies focused on customer requirements in their management,production/service processes to keep up with global competition area. The mosteffective examples in Turkey can be seen in construction sector. The famousTurkish organizations in global construction industry have been working onimproving their resource managements and taking them under control.Organizations set up their ancillary industries to fulfill their ownrequirements. Besides, there is an increased interest in scientific techniquesfor improving processes. In this study, we proposed an approach to model aproduction process of a door-joinery factory, which is set up to satisfy the Turkishcorporation group’s requirements. This approach has three phases: i)Determining problem-resources for a door production and creating databases, ii)Calculating membership values for the databases, iii) Modeling the databaseswith their memberships using fuzzy (regression) functions. Factory’s problem isrelated to a door production-time, which takes long than the factory’s target. Inthe first phase, the effective causes of the problem are investigated usingfishbone diagram. After determining the effective main parts and their operationsby the production-time via pareto analysis, the databases are created. In thesecond, membership values of the databases are calculated to identifydata-based uncertainties. In the third phase, databases and their membershipsare modeled by fuzzy (regression) functions. According to the proposedapproach, fuzzy clustering structures of the door leaf and frame databases areoccurred with 93.0% and 94.0% accuracy rates, respectively. Consequently, fuzzyfunctions for a door production-time give better performance-results (door-leaf: R2=73.8%, RMSE=0.455;door-frame: R2=72.8%, RMSE=0.553) than convenientmodels.
CR  - Aladag, C.H., Turksen, I.B., Dalar, A.Z., Egrioglu, E., Yolcu, U. (2014). Application of Type-1 fuzzy functions approach for time series forecasting. Turkish Journal of Fuzzy Systems, 5(1): 1-9.
CR  - Bardak, S., Tiryaki, S., Bardak, T., Aydın, A. (2016). Predictive performance of artificial neural network and multiple linear regression models in predicting adhesive bonding strength of wood. Strength of Materials, 48(6): 811-824.
CR  - Bardak, T., Bardak, S. (2017). Prediction of wood density by using red-green-blue (rgb) color and fuzzy logic techniques. Journal of Polytechnic, 20(4): 979-984.
CR  - Başkır, M.B. (2006). Kapı-doğrama sürecinde altı sigma yaklaşımı. 5. İstatistik Günleri Sempozyumu Bildiriler Kitabı, s. 71-78, Antalya.
CR  - Başkır, M.B., Türkşen, I.B. (2010). An uncertainty analysis of supplier selection by fuzzy logic. IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE 2010), Barcelona, Spain.
CR  - Başkır, M.B. (2016). Type-1 Fuzzy Modeling for DuPont Analysis on Turkish Insurance Sector. Turkish Journal of Fuzzy Systems, 7(1): 29-40.
CR  - Bezdek, J.C. (1974a). Numerical taxonomy with fuzzy sets. Journal of Mathematical Biology, 1: 57-71.
CR  - Bezdek, J.C. (1974b). Cluster validity with fuzzy sets. Journal of Cybernetics, 3(3): 58-73.
CR  - Bezdek, J.C. (1981). Pattern recognition with fuzzy objective function algorithms. Plenum Press: New York.
CR  - Breyfogle F.W. (2003). III, Implementing six sigma: smarter solutions using statistical methods. John Wiley & Sons, Hoboken, N.J.
CR  - Çelikyılmaz, A., Türkşen, I.B. (2008a). Validation criteria for enhanced fuzzy clustering. Pattern Recognition Letters, 29(2): 97-108.
CR  - Demirci, M. (1999). Fuzzy functions and their fundamental properties. Fuzzy Sets and Systems, 106(2): 239–246.
CR  - Demirci, M. (2003). Foundations of fuzzy functions and vague algebra based on many valued equivalence relations, part I: fuzzy functions and their applications. International Journal of General Systems, 32(2): 123–155.
CR  - Fukuyama, Y., Sugeno, M. (1989). A new method of choosing the number of clusters for the fuzzy c-means method, in Proceedings of 5th Fuzzy Systems Symposium, pp. 247-250.
CR  - Ishikawa, K. (1990) Introduction to Quality Control, Taylor & Francis.
CR  - Kim, M., Ramakrishna, R.S. (2005). New indices for cluster validity assessment. Pattern Recognition Letters, 26(15): 2353-2363.
CR  - Tang, Y., Sun, F., Sun, Z. (2005). Improved validation index for  fuzzy clustering. American Control Conference, 1120-1125, USA.
CR  - Taormina, R., Chau K-W., Sivakumar, B. (2015). Neural network river forecasting through baseflow separation and binary-coded swarm optimization. Journal of Hydrology, 529(3): 1788-1797.
CR  - Türkşen, I.B. (2008). Fuzzy function with LSE. Applied Soft Computing, 8(3): 1178-1188.
CR  - Türkşen, I.B. (2012). A review of developments from fuzzy rule bases to fuzzy functions. Hacettepe Journal of Mathematics and Statistics, 41(3): 347-359.
CR  - Wang, W-C., Xu, D-M., Chau, K-W., Lei, G-J. (2014). Assessment of river water quality based on theory of variable fuzzy sets and fuzzy binary comparison method. Water Resources Management, 28(12): 4183-4200.
CR  - Xie, X.L., Beni, G.A. (1991). Validity measure for fuzzy clustering. IEEE Trans. Pattern and Machine Intelligence, 3(8): 841-846.
Zadeh, L.A. (1965). Fuzzy sets. Information Control, 8(3): 338-353.
CR  - Zarandi, MHF., Zarinbal, M., Ghanbari, N., Turksen, IB. (2013). A new fuzzy functions model tuned by hybridizing imperialist competitive algorithm and simulated annealing. Application: Stock price prediction. Information Sciences, 222(10): 213-228.
UR  - https://dergipark.org.tr/en/pub/barofd/article/469535
L1  - https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/578924
ER  -