Application of statistical quality control methods in a textile manufacturing company

Year 2023, Volume: 11 Issue: 2, 367 - 378, 23.06.2023

Ömer Faruk Yılmaz

https://doi.org/10.29109/gujsc.1221568

Abstract

Statistical quality control is an effective method employed to increase the finished product quality of enterprises, and this method is used to increase the quality standards of the textile company presented in this study. The company's knitted fabric quality control data of the previous years are analyzed, and appropriate statistical quality control methods are determined to improve the quality control system currently used. U control chart is considered to assess the quality limits of the fabrics received from the suppliers. A single acceptance sampling plan is structured to standardize the acceptance sampling method applied by the company to the knitted fabric lots. MIL-STD 105 D military standard is considered while creating a single acceptance sampling plan. The operating characteristic (OC Curve) for the sampling plan is designed and the acceptance probabilities of the lots with different defective rates are examined. As stated in the computational results, suppliers need quality improvement efforts and followed by that it would be possible to reach high quality levels in the enterprise.

Keywords

Statistical Quality Control, Control Charts, Single Acceptance Sampling, Operating Characteristic Curve

References

• [1] Kılıç, M., (2006). İstatistiksel Kalite Kontrolü ve Tekstil İşletmelerinde Uygulanması. Yüksek Lisans Tezi, Dokuz Eylül Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İzmir.
• [2] Doğan, Ü., (1991). Kalite Yönetimi ve Kontrolü. İstiklal Matbaası.
• [3] Grant, E. L., Leavenworth, R. S., (1980). Statistical quality control. New York: McGraw-Hill.
• [4] Şahan S., (2003). Acceptance sampling methods used in quality control and an application. Yüksek Lisans Tezi, Dokuz Eylül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İzmir.
• [5] Kayaalp, İ. D., Erdoğan, M. Ç.,(2009). Konfeksiyon işletmesinde dikiş hatalarının istatistiksel proses kontrol yöntemlerini kullanarak azaltılması. Tekstil ve Konfeksiyon, 19(2), 169-174.
• [6] Özdamar, İ. H., (2014). İşletim karakteristiği eğrisi ve bir çalışma. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 5(10), 86-91.
• [7] Gergin, Z., Özkan, C., Ayan B., (2014). Kalite Kontrol Faaliyetlerinde Uygun Kabul Örneklemesi Planı Kullanımı: Bir Tekstil İşletmesinde İnceleme. 14. Üretim Araştırmaları Sempozyumu (UAS 2014) 14th Symposium for Production Research.
• [8] Kısaoğlu, Ö. D., (2010). Orta Büyüklükte Bir Dokuma İşletmesinde İstatistiksel Proses Kontrol Sistemi: I. Kumaş Hatalarının Kontrolü. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 16(3), 291-301.
• [9] Ala, D. M., İkiz, Y., (2015a). Defect Detection of Velvet Bathrobe Fabrics and Grading with Demerit Point Systems. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 21(7), 288-295.
• [10] Ala, D. M., İkiz, Y., (2015b). A Statistical Investigation for Determining Fabric Defects That Occur During Weaving Production. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 21(7), 282-287.
• [11] Yıldız, K., Buldu, A., (2017). Kumaş hata tespiti ve sınıflandırmada dalgacık dönüşümü ve temel bileşen analizi. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 23(5), 622-627.
• [12] Ünal, C., Ağırgan, A. Ö., (2018).Yuvarlak Örme Kumaş Hatalarının Kontrol Kartlarıyla İstatistiksel Analizi. Tekstil ve Mühendis, 25(111), 246-253.
• [13] Pınar, Z., (2020). Makine öğrenmesi yaklaşımları kullanılarak denim kumaşlarda kusur tespiti. Yüksek Lisans Tezi, Kocaeli Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Kocaeli.
• [14] Çelik, A., Tekin, E., (2020). Tekstil Baskı Kalite Kontrolünün Görüntü İşleme Teknikleri ile Gerçekleştirilmesi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 268-276.
• [15] Arıkan, C. O., (2021). Akıllı kumaş kontrol makinesi için raporlama ve altyapı iyileştirme sistemi geliştirilmesi. Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi, 9(3), 969-982.
• [16] Çam, K., Aydın, C., Tarhan, C., (2022). Classification of Fabric Defects Using Deep Learning Algorithms. Innovations in Intelligent Systems and Applications Conference (ASYU).
• [17] Baykal, P. D., Göçer, E., (2012). Konfeksiyonda kumaş ve model çeşitliliğinin üretimde kalite ve verimliliğe etkisi. Tekstil ve Mühendis, 19(87), 14-23.
• [18] Rahman, A. K. M., S., (2018). Quality Control Management on Apparel Order Process: A Case Study in Bangladesh Garment Industry. International Journal of Science and Research, 7(2), 89-92.
• [19] Özdemir, H., (2022). Deri tekstil firmasında altı sigma uygulaması. Yüksek Lisans Tezi, Karabük Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Karabük.
• [20] Montgomery, D. C., (2009). Statistical quality control. New York: Wiley.