Calculation of Hidden Quality Costs with Grey Prediction and Taguchi Loss Function

Yıl 2024, Cilt: 15 Sayı: 43, 883 - 908, 31.08.2024

Mükrime Öksüz Demirgubuz , Vesile Ömürbek

https://doi.org/10.21076/vizyoner.1316195

Öz

Calculation of hidden quality costs has also become important in order to accurately calculate and record quality costs. In research, it trial to calculated the hidden quality costs with the Grey Prediction Method GM (1.1) model and the Taguchi Quality Loss Function, using the data obtained from a business in Denizli that manufactures bagalite parts between the years 2019- 2020. In the study, firstly using the grey prediction method GM (1.1) model, the forward prediction of the reclamation expenses, poor quality product costs, internal reprocessing costs, overtime costs and quality training costs were made. Then by making Taguchi Quality Loss application; The loss of quality in the business is examined by considering Taguchi's idea of Loss of Quality and the information obtained from the grey prediction application and the actual costs obtained from the business. Afterwards, the number of quality training and quality training costs in the business were examined according to the years and it was determined whether there was a loss of quality. As a result, in the application of Taguchi Quality Loss detection with Grey prediction method, it was determined that quality loss occurred in poor quality product costs, internal reprocessing costs, quality training costs. It has been determined that there is no loss of quality in the reclamation expenses. It has been tried to show that Taguchi Quality Loss and Quality Loss Function formula can be used not only in certain places but also in every activity and cost calculation. As in the study, original studies should be carried out with different applications.

Anahtar Kelimeler

Hidden Quality Costs, Taguchi Quality Loss Function, Grey Prediction GM (1,1) Model

Gri Tahminleme ve Taguchi Kayıp Fonksiyonu ile Gizli Kalite Maliyetlerinin Hesaplanması

Öz

Kalite maliyetlerinin doğru hesaplanabilmesi için gizli kalite maliyetlerinin de hesaplanması artık önemli hale gelmiştir. Bu çalışmada da 2019-2020 yılları arasında Denizli ilinde bulunan ve bagalit parça imalatı yapan bir işletmeden elde edilen veriler kullanılarak Gri Tahmin Yöntemi GM (1,1) modeli ve Taguchi Kalite Kayıp Fonksiyonu ile gizli kalite maliyetleri hesaplanmaya çalışılmıştır. Çalışmada ilk önce Gri Tahmin Yöntemi GM (1,1) modeli kullanılarak; reklamasyon giderleri, süreçten çıkan kalitesiz ürün maliyetleri, işletme içi yeniden işleme maliyetleri, fazla mesai maliyetleri ve kalite eğitim maliyetlerinin ileri tahminlemesi yapılmıştır. Ardından Taguchi Kayıp uygulaması yapılarak; Taguchi’nin Kalite Kaybı düşüncesi ve gri tahmin uygulamasından elde edilen bilgiler ve işletmeden elde edilen gerçekleşen maliyetleri ele alınarak işletmedeki kalite kaybı incelenmiştir. Daha sonra yıllara göre işletmedeki kalite eğitim sayısı ve kalite eğitim maliyetleri incelenerek kalite kaybı olup olmadığı tespit edilmiştir. Sonuç olarak, gri tahmin yöntemi ile Taguchi Kalite Kaybı tespiti uygulamasında, işletme içi yeniden işleme maliyetlerinde ve süreçten çıkan kalitesiz ürün maliyetlerinde ve kalite eğitim maliyetlerinde kalite kaybının gerçekleştiği tespit edilmiştir. Reklamasyon giderlerinde ise kalite kaybı gerçekleşmediği tespit edilmiştir. Ayrıca Taguchi Kalite Kaybı ve Kalite Kayıp Fonksiyonu formülü işletmede sadece belli yerlerde değil her faaliyette ve maliyet hesabında kullanılabileceği gösterilmeye çalışılmıştır. Çalışmada olduğu gibi farklı uygulamalar ile özgün çalışmalar yapılmalıdır.

Anahtar Kelimeler

Gizli Kalite Maliyetleri, Taguchi Kalite Kayıp Fonksiyonu, Gri Tahmin GM (1,1) Modeli

Kaynakça

• Acun, Ö. ve Apalı, A. (2020). Gri temelli maliyet tahmininin mobilya üretim sektöründe uygulaması. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 11(Ek), 235-244.
• Aksoy, E. ve Akçakanat, Ö. (2019). Bankalarda bireysel kredi riskinin GM(1,1) modeli ile tahmin edilmesi. Kastamonu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 21, 70-98.
• Albright, T. L. ve Roth, H. P. (1992). The Measurement of quality costs: An alternative paradigm. Accounting Horizons, 6(2), 15-27.
• Andrijasevic, M. (2008). Total quality accounting. Ekonomic Annals, 53(176), 110-122.
• Basık, F. O. (2012). Rekabet stratejisinde maliyet yönetimi. Türkmen Kitabevi.
• Başakın, E. E., Özger, M. ve Ünal, N. E. (2019). Gri tahmin yöntemi ile İstanbul su tüketiminin modellenmesi. Gazi Üniversitesi Politeknik Dergisi, 22(3), 755-761.
• Bayrakçı, E. ve Aksoy, E. (2019). Gri tahmin yöntemi: Bireyel emeklilik sistemi üzerine bir uygulama. Avrasya Sosyal ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 6(1), 20-33.
• Bilgil, H., Öztürk, Z. ve Özgül, E. (2019). Gri tahmin modeli ve uygulaması. Aksaray University Journal of Science and Engineering, 3(2), 75-81.
• Blocher, E. J., Stout, D. E., Juras, P. E. ve Smith, S. (2019). Cost management a strategic emphasis (8. Baskı). McGraw-Hill Education.
• Cheah, S.-J., Shahbudin, A. S. ve Taib, F. M. (2011). Tracking hidden quality costs in a manufacturing company: An action research. International Journal of Quality ve Reliability Management, 28(4), 405-425.
• Chen, Y. S. ve Tang, K. (1992). A pictorial approach to poor-quality cost management. IEEE Transactions on Engineering Management, 39(2), 149-157.
• Chiou, H.-K., Tzeng, G.-H. ve Cheng, C.-K. (2004). Grey prediction GM(1,1) model for forecasting demand of planned spare parts in navy of Taiwan. MCDM 2004, Whistler, B. C. Canada August 6(11), 1-8.
• Dahlgaard, J. J. ve Dahlgaard, S. M. (2002). From defect reduction to reduction of waste and customer/stakeholder satisfaction (understanding the new TQM metrology). Total Quality Management, 13(8), 1069-1086 .
• Defeo, J. A. (2001). The Tip of the iceberg . Quality Progress, 34(5), 29-37.
• Freiesleben, J. (2002). On the profitability of technology-rooted delivery quality. Gutenberg Verlag, University of State Gallen.
• Giakatıs, G., Enkawa, T. ve Washitani, K. (2001). Hidden quality costs and the distinction between quality cost and quality loss. Total Quality Management, 12(2), 179-190.
• Hamzaçebi, C. ve Kutay, F. (2003). Taguchi metodu: Bir uygulama. Teknoloji Dergisi, 6(3-4), 9-17.
• Harrington, H. J. (1999). Performance improvement: A total poor-quality cost system. The TQM Magazine, 11(4), 221-230.
• Hsu, C.-I. ve Wen, Y.-H. (1998). Improved grey prediction models for the trans-pacific air passenger market. Transportation Planning and Technology, 22, 87-107.
• Hu, Y.-C. (2017, Temmuz). Predicting foreign tourists for the tourism ındustry using soft computing-based Grey–Markov models. Sustainability, 9(1228), 1-12.
• Huang, C.-Y., Kuo, C.-C., Kao, Y.-S., Lu, H.-H. ve Chıang, P.-Y. (2014). Forecasting the internet of things market by using the Grey Prediction model based forecast method. International Conference on Economic Management and Trade Cooperation, 337-345.
• Huang, K. Y. ve Jane, C.-J. (2009). A hybrid model for stock market forecasting and portfolio selection based on ARX, Grey system and RS theories. Expert Systems with Applications, 36(3), 5387-5392.
• Julong, D. (1989). Introduction to Grey system theory. The Journal of Grey System 1(1), 1-24.
• Kaygusuz, S. (2012). Gizli fabrika ve gizli kalite maliyetleri. Paradoks Ekonomi,Sosyoloji ve Politika Dergisi, 8(1), 17-35.
• Kim, M. W. ve Liao, W. M. (1994). Estimating hidden quality costs with quaiity loss functions. American Accounting Association/Accounting Horizons, 8(1), 8-18.
• Krishnamoorthi, K. (2006). A first course in quality engineering integrating statistical and management methods of quality. Pearson Prentice Hall.
• Krishnan, S. K. (2006). Increasing the visibiliy of hidden failure costs. Measuring Business Excelence, 10(4), 77-101. Lin, C.-T. ve Hsu, P.-F. (2002). Forecast of non-alcoholic beverage sales in Taiwan using the Grey theory. Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics, 14(4), 1-12.
• Liu, S. ve Lin, Y. (2006). Grey information theory and practical applications. Springer-Verlag London Limited.
• Liu, S. ve Lin, Y. (2010). Grey systems theory and application. Springer-Verlag London Limited.
• Liu, S. Forrest, J. ve Yang, Y. (2013). Advances in Grey systems research. The Journal of Grey System, 25(2), 1-18.
• Liu, S., Yang, y. ve Forrest, J. (2016). Grey data analysis methods, models and applications. Springer-Verlag London Limited.
• Liu, Y., Xue, D., Pan, F. ve Hu, X. (2019). Hybrid Gray model based onfraztiona order Gray model and Verhulst Model. The 31th Chinese Control and Decision Conference, 2048-2053.
• Mahmood, S. ve Kureshi, N. (2015,). A literature review of the quantification of hidden cost of poor quality in the historical perspective. Journal of Quality and Technology Management, XI(I), 1-24.
• Mostafaei, H. ve Kordnoori, S. (2012). Hybrid Grey forecasting model for Iran’s energy consumption and supply. International Journal of Energy Economics and Policy, 2(3), 97-102.
• Mugan, C. S. ve Erel, E. (2000). Distribution of quality costs: Evidence from an aeronautical firm. Total Quality Management, 11(2), 227-234.
• Oruç, K. O. ve Eroğlu, Ş. Ç. (2017). Isparta ili için doğal gaz talep tahmini. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(1), 31-42.
• Oruç, K. O. ve Fındık, A. B. (2020). Gri tahminleme ile Süleyman Demirel Üniversitesi Ağız Diş Sağlığı Merkezi'nde yatan hasta sayılarının tahmini. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Entitüsü Dergisi, 2(37), 193-212.
• Öksüz Demirgubuz, M. ve Ömürbek, V. (2020). Gizli kalite maliyetlerinin belirlenmesi üzerine bir uyguama. Uluslararası İşletme, Ekonomi ve Yönetim Perspektifleri Dergisi, 4(2), 165-191.
• Ömürbek, V., Akçakanat, Ö. ve Aksoy, E. (2018). Kamu Sermayeli mevduat bankalarının karlılıklarının Gri tahmin yöntemi ile değerlendirilmesi. Journal of Social and Humanities Sciences Research, 5(29), 3455-3468.
• Ömürbek, V., Aksoy, E. ve Akçakanat, Ö. (2018). Bankaların Grup bazlı karlılıklarının Gri tahmin yöntemi ile değerlendirilmesi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 10(23), 75-89.
• Öztürk, Z. ve Bilgil, H. (2019). Gri modelleme ile Türkiye sağlık sektöründe harcamaların matematiksel tahmini. Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 35(3), 52-58.
• Ross, P. J. (1996). Taguchi techniques for quality engineering: Loss function, orthogonal experiments, parameter and tolerance design. McGraw-Hill.
• Roy, R. K. (2001). Design Of experiments using the Taguchi approach 16 steps to product and process ımprovement. John Wiley ve Sons.
• Saat, M. (2000). Kalite denetiminde Taguchi yaklaşımı. Gazi Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 2(3), 97-108.
• Sailaja, A., Basak, P. ve Viswanadhan, K. (2015a). Cost of quality:exploratory analysis of hidden elements and prioritization using analytic hierarchy process. International Journal of Supply and Operations Management, 1(4), 489-506.
• Sailaja, A., Basak, P. ve Viswanadhan, K. (2015b). Hidden Costs of quality: Measurement ve analysis. International Journal of Managing Value and Supply Chains, 6(2), 13-25.
• Schiffauerova, A. ve Thomson, V. (2006). Managing cost of quality: Insight into ındustry practice. The TQM Magazine, 18(5), 1-10.
• Snieska, V., Daunoriene, A. ve Zekeviciene, A. (2013). Hidden costs in the evaluation of quality failure costs. Inzinerine Ekonomika-Engineering Economics, 3(24), 176-186.
• Starcevic, D. P., Mijoc, I. ve Mijoc, J. (2015). Quantification of quality costs: Impact on the quality of products. Ekonomski Pregleg, 66(3), 231-251.
• Şahin, E. E. ve Bağcı, B. (2020). Kripto para fiyatlarının tahmininde Gri sistem teorisi: Yöntemsel karşılaştırma. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 20(1), 219-232.
• Taguchi, G. ve Clausing, D. (1990). Robust quality. Harvard Business Review, 68(1), 65-75.
• Taguchi, G., Chowdhury, S. ve Wu, Y. (2004). Taguchi's quality engineering handbook. John Wiley ve Sons, Inc.
• Tang, L. ve Xiao, D. (2019). Monthly attenuation prediction for asphalt pavement performance by using GM (1, 1) model. Hindawi Advancesin Civil Engineering, 2019(2), 1-12.
• Tsai, M.-T., Hsiao, S.-W. ve Liang, W.-K. (2005). Using Grey theory to develop a model for forecasting the demand for telecommunications. Journal of Information and Optimization Sciences, 26(3), 535-547.
• Wu, L., Li, N. ve Zhao, T. (2019). Using the seasonal FGM(1,1) model to predict the air quality indicators in Xingtai and Handan. Environmental Science and Pollution Research, 26(14), 14683-14688.
• Wu, M., Qiu, S., Liu, J. ve Zhao, L. (2005). Prediction model based on the Grey theory for tackling wax deposition in oil pipelines. Journal of Natural Gas Chemistry, 14(4), 243-247.
• Xie, N.-m. ve Liu, S.-F. (2009). Discrete grey forecasting model and its optimization. Applied Mathematical Modelling 33(2), 1173-1186.
• Yang, C.-C. (2008). Improving the definition and quantification of quality costs. Total Quality Management ve Business Excellence, 19(3), 175-191.
• Yıldıztekin, İ. (2005). Kalite maliyetleri ölçümlerinde belirlenen fırsat maliyetleri. Atatürk Üniversitesi, İktisadi İdari Bilimler Dergisi, 19(1), 401-422.
• Yu, L., Xiang, X. ve Yang, L. (2019). A new background value improvement of fractional order accumulated FAGM(1,1) model and ıts application. Asian Research Journal of Mathematics, 12(4), 1-14.
• Yu, M.-C., Wang, C.-N. ve Ho, N.-N.-Y. (2016). A Grey forecasting approach for the sustainability performance of logistics companies. Sustainability, 8(866), 2-18.
• Yükçü, S. (1999). Kalite maliyetlerinin muhasebeleştirilmesi. Vizyon Eğitim ve Danışmanlık.
• Zhao, J. (2016). A project cost forecasting method based on Grey system theory. Chemical Engıneering Transactions, 51(2016), 367-372.