Otomotiv Sektörünün Kalite Kontrol Sürecinde Veri Madenciliği Yöntemleri ile Karar Destek Sistemi Uygulaması

Today, the automotive sector is the "key" sector for developed and even developing countries. A strongautomotive sector is striking as one of the common features of industrialized countries. Production in this sectorconsists of many processes. One of the most important of these processes is quality control. The measurementdata in this area is very large and as the volume of data increases, the rate that people understand is reduced.Variations are the enemy of quality. There are many variations in the area of quality control. In this study, adecision support system is applied in the quality control process with classification algorithms which are datamining methods. C4.5, Naive Bayes, SMO and Random Forest algorithms are run on data set collected fromproduction. These algorithms are used to measure the quality and accuracy of the product without completing theoperations during production. Algorithms have been cost-reduced by determining that the product is faultybefore operations are completed. The algorithm C4.5 has been the best performing algorithm. In addition, thesealgorithms make quality analysis very fast and easy. Thanks to this work, the cost of labor and materials hasbeen reduced in the production company.Günümüzde otomotiv sektörü, gelişmiş ve hatta gelişmekte olan ülkeler için “anahtar” sektör rolündedir. Güçlübir otomotiv sektörü, sanayileşmiş ülkelerin ortak özelliklerinden biri olarak gözümüze çarpmaktadır. Busektörde üretim birçok süreçten oluşmaktadır. Bu süreçlerin en önemli olanlarından biri de kalite kontroldür. Bualanda ölçüm verileri çok fazladır ve verilerin hacmi arttıkça insanların anladığı oran azalmaktadır. Varyasyonlarkalitenin düşmanıdır ve her şeyde varyasyon bulunmaktadır. Bu çalışmada veri madenciliği yöntemlerinden olansınıflandırma algoritmaları ile kalite kontrol sürecinde bir karar destek sistemi uygulaması yapılmıştır. C4.5,Naive Bayes, SMO ve Random Forest algoritmaları, üretimden toplanan veri seti üzerinde çalıştırılmaktadır. Bualgoritmalar, üretim sırasında işlemler tamamlanmadan ürünün kalitesini ve doğruluğunu ölçmek için kullanılır.Algoritmalar, işlem tamamlanmadan önce ürünün arızalı olduğunu belirleyerek maliyet düşürülmektedir.Algoritma C4.5 en iyi performans gösteren algoritma olmuştur. Ek olarak, bu algoritmalar kalite analizini çokhızlı ve kolay hale getirmektedir. Bu çalışma sayesinde, firmalarda işçilik ve malzeme maliyeti azaltılmıştır