Dersin Adı Dersin Seviyesi Dersin Kodu Dersin Tipi Dersin Dönemi Yerel Kredi AKTS Kredisi Ders Bilgileri
KALİTE MÜHENDİSLİĞİ İkinci Düzey ENM 516 Seçmeli 1 7.50 7.50 Yazdır
   
Dersin Tanımı
Ön Koşul Dersleri Ön koşul bulunmamaktadır
Eğitimin Dili Türkçe
Koordinatör DR. ÖĞR. ÜYESİ BETÜL AYMAN
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı -
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı -
Dersin Veriliş Şekli Yüz yüze
Dersin Amacı öğrencilere modern üretim ve hizmet sistemlerinde kaliteyi planlamak, kontrol etmek ve iyileştirmek için kullanılan ileri istatistiksel yöntemleri ve yönetim felsefelerini kazandırmaktır. Ders, varyasyonun azaltılması, süreç optimizasyonu ve ürün/süreç güvenilirliğinin artırılmasına yönelik analitik yetkinlikler geliştirmeyi hedefler.
Dersin Tanımı İstatistiksel Süreç Kontrolü (SPC) yöntemlerinin ileri uygulamaları (CUSUM, EWMA), Süreç Yeterlilik Analizleri, Ölçüm Sistemleri Analizi (Gage R&R), Deney Tasarımı (DOE - Tam ve Kesirli Faktöriyel Tasarımlar), Tepki Yüzeyi Metodolojisi (RSM), Taguchi Yöntemleri, Güvenilirlik Mühendisliği temelleri ve Altı Sigma (DMAIC) metodolojisi detaylı olarak ele alınır.

Dersin İçeriği
1 Giriş ve İstatistiksel Temeller
2 İleri İstatistiksel Süreç Kontrolü (I)
3 İleri İstatistiksel Süreç Kontrolü (II)
4 Çok Değişkenli Süreç Kontrolü
5 Süreç Yeterliliği ve Ölçüm Sistemleri
6 Deney Tasarımına Giriş (DOE)
7 Faktöriyel Tasarımlar
8 Ara Sınav
9 Kesirli Faktöriyel Tasarımlar
10 Tepki Yüzeyi Metodolojisi (RSM)
11 Gürbüz Tasarım (Robust Design)
12 Güvenilirlik Mühendisliği
13 Altı Sigma ve Yalın Entegrasyonu
14 Hizmet Sektöründe Kalite Mühendisliği
15 Kalite Yönetim Sistemleri ve Standartlar
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları
1 Süreçlerdeki varyasyon kaynaklarını tanımlayabilir ve ileri istatistiksel kontrol kartlarını (Multivariate, CUSUM vb.) kullanarak süreci izleyebilir.
2 Ölçüm sistemlerinin hata paylarını analiz edebilir (MSA).
3 Kalite kayıp fonksiyonlarını (Taguchi Loss Function) kullanarak ekonomik tolerans tasarımı yapabilir.
4 Süreç parametrelerini optimize etmek için deney tasarımları (DOE) kurgulayabilir ve analiz edebilir.
5 Ürün ömrü ve başarısızlık oranlarını tahmin etmek için güvenilirlik modellerini uygulayabilir.
6 Gerçek bir endüstriyel problemi Altı Sigma metodolojisi ile çözmek için proje geliştirebilir.
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi
1 Endüstri mühendisliği alanında ileri düzeyde kuramsal ve uygulamalı bilgiye sahip olarak, bu bilgileri disiplinler arası bağlamda bütünleştirip karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde etkin ve eleştirel bir yaklaşımla kullanabilme.
2 Karmaşık ve belirsizlik içeren endüstri mühendisliği problemlerini ileri matematiksel, istatistiksel ve optimizasyon temelli yöntemlerle modelleyebilme, çözümleyebilme ve alternatif çözüm yaklaşımlarını karşılaştırmalı olarak değerlendirebilme.
3 Alanıyla ilgili ulusal ve uluslararası bilimsel literatürü sistematik ve eleştirel bir bakış açısıyla inceleyebilme, elde edilen bilgileri sentezleyerek yeni bakış açıları geliştirebilme.
4 Gerçek hayat sistemlerini analitik modelleme, simülasyon ve veri analitiği teknikleri kullanarak temsil edebilme, elde edilen sonuçları yorumlayarak karar verme süreçlerine bilimsel katkı sağlayabilme.
5 Endüstri mühendisliği alanına yönelik bir problemi bilimsel araştırma yöntemlerine uygun biçimde tanımlayabilme, araştırma tasarlayabilme, veri toplayabilme, analiz edebilme ve sonuçları bilimsel olarak yorumlayabilme.
6 Farklı disiplinlerden uzmanlarla birlikte çok disiplinli takımlarda etkin rol alabilme, sistem yaklaşımı çerçevesinde karmaşık problemlerin çözümüne katkı sunabilme.
7 Alanıyla ilgili bir çalışmayı bağımsız olarak planlayabilme, yürütebilme ve sonuçlandırabilme, bu süreçte bilimsel etik ilkelere ve kalite standartlarına uygun hareket edebilme.
8 Elde ettiği bulguları bilimsel raporlar, teknik dokümanlar ve sözlü sunumlar aracılığıyla açık, sistematik ve etkili bir şekilde ifade edebilme.
9 Gerçekleştirdiği araştırma sonuçlarını ulusal ve/veya uluslararası bilimsel platformlarda sunabilme, akademik yayın haline getirebilme ve bilimsel tartışmalara katkı sağlayabilme.
10 Alanında kullanılan modern mühendislik araçlarını, yazılımları ve veri analitiği tekniklerini ileri düzeyde kullanabilme ve bu araçları problem çözüm süreçlerine entegre edebilme.
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
Yıldızların sayısı 1’den (en az) 5’e (en fazla) kadar katkı seviyesini ifade eder

Planlanan Öğretim Faaliyetleri, Öğretme Metodları ve AKTS İş Yükü
  Sayısı Süresi (saat) Sayı*Süre (saat)
Yüz yüze eğitim 12 3 36
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme) 10 1 10
Ödevler 10 2 20
Sunum / Seminer hazırlama 5 10 50
Kısa sınavlar 0 0 0
Ara sınavlara hazırlık 1 15 15
Ara sınavlar 1 2 2
Proje (Yarıyıl ödevi) 1 20 20
Laboratuvar 0 0 0
Arazi çalışması 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık 1 15 15
Yarıyıl sonu sınavı 1 2 2
Araştırma 1 20 20
Toplam iş yükü     190
AKTS     7.50

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
Yarıyıl içi değerlendirme Sayısı Katkı Yüzdesi
Ara sınav 1 100
Kısa sınav 0 0
Ödev 0 0
Yarıyıl içi toplam   100
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı   100
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı   0
Genel toplam   100

Önerilen Veya Zorunlu Okuma Materyalleri
Ders kitabı Introduction to Statistical Quality Control, Douglas C. Montrgomery
Yardımcı Kaynaklar Diğer Kalite Kitapları ve Notlarından istifade edilebilir

Ders İle İlgili Dosyalar