Defect cause modeling with decision tree and regression analysis: A case study in casting industry

Abstract

ÖZKARAR AĞACI VE REGRESYON ANALİZİ İLE HATA NEDENİMODELLEME: DÖKÜM ENDÜSTRİSİNDEN ÖRNEK BİR ÇALIŞMABakır, BernaYüksek Lisans, Bilişim Sistemleri BölümüTez Yöneticisi: Doç. Dr. Nazife BaykalOrtak Tez Yöneticisi: Doç. Dr. İnci BatmazMayıs 2007, 108 sayfaBu tezde, üretim endüstrisinde, üretilen ürünlerin kusurlu olmasındaetkili süreç değişkenlerini ve bu değişkenlerin en iyi değerlerinisaptayarak ürün kalitesini artırmayı amaçladık. Metal dökümendüstrisinden bir üretim firmasının sağladığı gerçek veri üzerindeçalışıldı. Süreç değişkenleri ve kusur türleri arasındaki ilişkilerimodellemek amacı ile, yaygın olarak bilinen iki yaklaşım, lojistikregresyon ve karar ağaçları kullanıldı. Kullanılan iki yaklaşım vesonuçları karşılaştırıldı.Anahtar Kelimeler: Karar ağaçları, lojistik regresyon, kalite iyileştirme,üretim, döküm endüstrisi

ABSTRACTDEFECT CAUSE MODELING WITH DECISION TREE ANDREGRESSION ANALYSIS: A CASE STUDY IN CASTINGINDUSTRYBakır, BernaM.Sc., Department of Information SystemsSupervisor: Assoc. Prof. Dr. Nazife BaykalCo-Supervisor: Assoc. Prof. Dr. İnci BatmazMay 2007, 108 pagesIn this thesis, we study improvement of product quality inmanufacturing industry by identifying and optimizing influentialprocess variables that cause defects on the items produced. Realdata provided by a manufacturing company from the metal castingindustry were studied. Two well-known approaches, logisticregression and decision trees, were used to model the relationshipbetween process variables and defect types. The approaches usedwere compared.Keywords: Decision trees, logistic regression, quality improvement,manufacturing, casting industry