The Application of Control Charts and Multidimensional Scaling Analysis in Copper Concentrate Plants

Yıl 2017, Cilt: 32 Sayı: 1, 99 - 108, 15.03.2017

Volkan Arslan

https://doi.org/10.21605/cukurovaummfd.310063

Cited By: 3

Öz

In this study, statistical quality control application was applied to two copper concentrate plants in Turkey. Process capability analysis was carried out to determine whether there was sufficient of the production process with the information obtained. The Cp and Cpk indices for A and B plants were 1.42, 1.20 and 1.50, 1.10, respectively. According to these values, it has been determined that the processes meet the needs. Furthermore, stress index value and the correlation value were determined with multidimensional scaling (MDS) analysis. As a result of the calculations, the stress value was founded 0.01258, indicating that this was a perfect fit between the configuration distances and the estimated distances. The correlation index value (R2) was 0.99923. This value showed that the euclidean distance model represents the data very well in terms of reliability. Multidimensional scaling analysis of the results of the data set used in this study seems to adequately reflect.

Anahtar Kelimeler

Copper concentrate plant, Control charts, Process capability analysis, Multidimensional scaling analysis

Bakır Konsantre Tesislerinde Kontrol Kartlarının ve Çok Boyutlu Ölçekleme Analizinin Uygulanması

Öz

Bu çalışmada, Türkiye’deki iki bakır zenginleştirme tesisinde istatistiksel kalite kontrol uygulaması yapılmıştır. Elde edilen bilgilerle üretim sürecinin yeterli olup olmadığını tespit etmek amacıyla proses yeterlilik analizi yapılmıştır. A ve B tesisleri için Cp ve Cpk indisleri sırası ile 1,42, 1,20 ve 1,50, 1,10 bulunmuştur. Bu değerlere göre proseslerin ihtiyaçları karşıladığı tespit edilmiştir. Ayrıca, çok boyutlu ölçekleme (ÇBÖ) analizi ile stress değeri ve korelasyon indeksi değeri tespit edilmiştir. Hesaplamalar sonucunda stress değeri 0,01258 bulunmuş ve bu değer konfigürasyon uzaklıkları ile tahmini uzaklıklar arasında mükemmel bir uyum olduğunu göstermiştir. Korelasyon indeksi değeri (R2) 0,99923’dür. Bu değer güvenilirlik açısından öklid uzaklık modelinin verileri çok iyi temsil ettiğini göstermektedir. Çok boyutlu ölçekleme analizi sonuçlarının çalışmada kullanılan veri setini yeterli ölçüde yansıttığı görülmektedir.

Anahtar Kelimeler

Bakır konsantre tesisi, Kontrol grafikleri, Proses yeterlilik analizi, Çok boyutlu ölçekleme analizi

Kaynakça

• 1. Akın, B., Öztürk, E., 2005. İstatistik Proses Kontrol Tekniklerinin Bilgisayar Ortamında Uygulanması, 7. Ulusal Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu, 2-15, İstanbul.
• 2. Elevli S., Bedhioğlu S., 2006. İstatistiksel Proses Kontrolü Teknikleri ile Kömür Kalitesindeki Değişkenliğin Belirlenmesi, Madencilik Dergisi, 45, 3, 19-26.
• 3. Akkoyun, Ö., 2006. Kalite Kontrol Grafikleri Oluşturmak için Bir Bilgisayar Yazılımının Geliştirilmesi ve Mermer Sektöründe Denenmesi, Geosound Yerbilimleri Dergisi, Sayı: 48-49 ISSN 1019-1003.
• 4. Şahin O., 2013. İstatiksel Proses Kontrolünde Kontrol Grafiklerinin Kullanımı ve Tekstil Sanayinde Bir Uygulama, Dicle Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 10, 53-75.
• 5. Madanhirea, I., Mbohwab, C., 2016. Application of Statistical Process Control (SPC) in Manufacturing Industry in a Developing Country, Procedia CIRP 40, 580-583.
• 6. Bircan, H., Özcan, S., 2003. Excel Uygulamalı Kalite Kontrol, Yargı Yayınevi, 375 syf., Ankara.
• 7. Devor R. E., Chang T., Sutherland J. W., 1992. Statistical Quality Design and Control, Macmillan Publishing Company, NewYork, USA.
• 8. Juran J. M., Gryna F. M., 1993. Quality Planning and Analysis, 3rd Edition, McGraw-Hill Company, 383-396, USA.
• 9. Ankara H., Bilir K., 1995. Kriblaj Tesisinde Kalite Denetimi, Madencilikte Bilgisayar Uygulamaları Sempozyumu, 235-240, İzmir.
• 10. Akın B., 1996. İşletmelerde İstatistik Proses Kontrol, Bilim Teknik Yayınevi, 150 syf., İstanbul.
• 11. Grant E.L., Leavenworth R.S., 1996. Statistical Quality Control, 7th Edition, McGraw-Hill Company, 35-116, USA.
• 12. Ertuğrul, İ., 2004. Toplam Kalite Kontrol ve Teknikleri, Hünkar Yayınevi, 209-258, İstanbul.
• 13. Burr J.T., 2005. Elementary Statistical Quality Control, 2nd Edition, Marcel Dekker CRC Press, 480 p., New York, USA.
• 14. Montgomery D. C., 2007. Introduction to Statistical Quality Control, 4th Edition., John Wiley and Sons Inc., 818 p., New Jersey, USA.
• 15. Ryan T.P., 2011. Statistical Methods for Quality Improvement, 3rd Edition, John Wiley and Sons Inc., 657, New Jersey, USA.
• 16. Arslan V., Bayat, O., 2012. Çukurova Bölgesindeki Kömür Briketleme Fabrikalarına İstatistiksel Kalite Kontrol Uygulaması, Türkiye 18. Kömür Kongresi, 111-122, Zonguldak.
• 17. Zeyveli M., Selalmaz E., 2008. İstatistiksel Proses Kontrol Tekniklerinin Zincir İmalatı Yapan Bir İşletmede Uygulanması, Doğu Anadolu Bölgesi Araştırmaları, 36-45, Elazığ.
• 18. Kolarık W. J., 1995. Creating Quality, Industrial Engineering Series, McGraw-Hill Company, 925 p., USA.
• 19. Vapur H., Bayat O., Akyol F., 2005. Eti Gümüş A.Ş. Liç Prosesinde İstatistiksel Proses Kontrolü Uygulaması, 19. Uluslararası Madencilik Kongresi, 347-356, İzmir.
• 20. Aydın Ö., Pakdil F., Aydın Ö., 2010. Kömür Kalorisi Değişkenliğinin Azaltılmasında Proses Yeterlilik Analizi, Osmangazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 23, 2, 1-17, Eskişehir.
• 21. Işığıçok E., 2012. Toplam Kalite Yönetimine Bakış Açısıyla İstatistiksel Kalite Kontrol,2. Baskı, Ezgi Yayınevi, 412, Bursa.
• 22. Doğan, İ., 2003. Kuzularda Büyümenin Çok Boyutlu Ölçekleme Yöntemi ile Değerlendirilmesi, Uludağ Üniversitesi, Veterinerlik Fakültesi Dergisi, 22, 1, 33-37, Bursa.
• 23. Tüzüntürk, S., 2009. Çok Boyutlu Ölçekleme Analizi: Suç İstatistikleri Üzerine Bir Uygulama, Uludağ Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 28, 2, 71-91, Bursa.
• 24. Bülbül, S., Köse, A., 2010. Türkiye’de Bölgelerarası İç Göç Hareketlerinin Çok Boyutlu Ölçekleme Yöntemi ile İncelenmesi, İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 39, 1, 75-94, İstanbul.
• 25. Çelik, Ş., 2015. Çok Boyutlu Ölçekleme Analizi ile Hayvancılık Açısından Türkiye’de İllerin Sınıflandırılması, Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 31, 4, 159-164, Kayseri.