Hata türü ve etkileri analizinde bulanık adaptif rezonans teorisi yaklaşımı ile bir model önerisi

Abstract

Hata, kısaca bir birimin sahip olması gereken özelliklerinden bir sapma olarak tanımlanmaktadır. Hata Türü ve Etkileri Analizi ise, imalat endüstrisinde imalat kalitesi ve verimliğini iyileştirmek amacıyla kullanılmaktadır ve sistem, tasarım, süreç veya serviste oluşabilecek hataların değerlendirmesini yapan ve bu tür hataların değerlerinin sürekli iyileştirilmesi ve azaltılmasını hedefleyen bir yöntemdir.Müşteri beklentileri, yönetmelik gerekleri ve yargı organlarının tutumlarındaki hızlı değişimden dolayı, potansiyel problemleri belirlemek ve önlemek için gerekli bir tekniğin kullanım disiplinine olan gereksinim, önemli boyuttadır. Bu nedenle, Hata Türü ve Etkileri Analizi yöntemi, problemleri oluşmadan önlemek şeklinde disipline olmuş bir yaklaşım sağlamak amacıyla kritik güvenlik gereken endüstrilerde sıklıkla kullanılmaktadır.Adaptif Rezonans Teorisi yapay sinir ağları, sınıflandırma problemleri için geliştirilmiş danışmansız öğrenme algoritmalarıdır.Hata Türü ve Etkileri Analizi yönteminde Risk Öncelik Göstergesi değerini oluşturan üç risk faktörü (şiddet, keşfedilebilirlik ve olasılık) ayrı ayrı ölçülüp, birbirleri ile çarpılmak suretiyle tek bir değer üzerinden (risk öncelik göstergesi) değerlendirilmektedir. Bu durum, üç risk faktörü değerinin ayrı ayrı kaybolmasına sebep olmaktadır. Bunun gibi geleneksel Hata Türü ve Etkileri Analizi yönteminin, etkinliğine etki eden ve gerçekleştirilmesini sınırlandıran bir çok açmazı bulunmaktadır. Söz konusu açmazlara yanıt verebilmek amacıyla bu çalışmada, hata türü ve etkileri analizinde, risk öncelik göstergesini değerlendirmek için adaptif rezonans teorisi algoritmalarından Bulanık Adaptif Rezonans Teorisi adlı yöntem uygulanmış ve başarılı sonuçlar elde edilmiştir.

Failure is described as a deviation from the necessary specifications of a unit. Failure Mode and Effects Analysis has been used to improve production quality and productivity and it is a method which evaluates possible failures in the system, design, process or service and aims to continuously improve and decrease this kind of failure modes.The requirement of usage discipline in a necessary technique to determine and prevent the potential problems because of the rapid change in customer expectations, regulation laws and judicial bodies? policies, is at the important level. For this reason, Failure Mode and Effects Analysis methods have been used frequently at the industry needs critical security, with the aim of providing an approach formed to prevent problems before existing.Adaptive Resonance Theory is one of the learning algorithms without consultants which are developed for clustering problems in artificial neural networks.According to classical Failure Mode and Effects Analysis method, every failure mode in the system is analyzed by severity, occurence and detection and Risk Priority Number is acquired by the multiplication of these three risk factors and necessary failure modes are improved with respect to determined threshold value. This situation caused the loss of three risk factors separately. Similarly, there exist many difficulties of traditional Failure Mode and Effects Analysis method which affect its efficiency and limit its realization. To respond these difficulties, this study introduces the method named Fuzzy Adaptive Resonance Theory, one of the Adaptive Resonance Theory networks, to evaluate Risk Priority Number in Failure Mode and Effects Analysis.