Akademik Veri Yönetim Sistemi
40. Yöneylem Araştırması ve Endüstri Mühendisliği Kongresi, İstanbul, Türkiye, 4 - 07 Temmuz 2021, ss.75
Bir ürün veya sürecin girdi, süreç veya çevre faktörlerindeki değişkenliğe karşı duyarsız en iyi parametre değerlerini elde etmek önemli bir tasarım problemidir. Bu nedenle, birçok endüstriyel organizasyon robust parametre tasarımını kullanmaktadır. Sürekli yanıta sahip kalite karakteristiklerinin tasarım parametre eniyilemesi için litertürde birçok yöntem bulunurken, sıralı kategorik yanıta sahip kalite karateristikleri için daha az çalışmaya rastlanmaktadır. Bu çalışma, sıralı kategorik yanıt veren ürün ve süreçlerin tasarım parametrelerinin robust seviyelerinin bulunması için yeni bir yöntem önermektedir. Birçok yaklaşım, yanıt kategorik olduğunda konum ve dağılım ölçüsü olarak beklenen değer ve varyans kullanmaktadır. Ancak, numerik veriler için kullanılan bu ölçüler kategorik verileri özetlemek için anlamlı değildir. Geliştirilen yöntem, sıralı kategorik veriler için önerilmiş olan ortanca değer ve sıralı varyasyon katsayısını (COV) sırasıyla konum ve dağılım ölçüsü olarak kullanmaktadır. Belirli parametre değerlerinde yanıtın ortanca değer ve COV ölçülerini modellemek için Extreme Gradient Boosting (XGBoost) algoritması kullanılmıştır. Eniyi parametre değerleri bu iki ölçü için karar vericinin tercihleri dikkate alınarak belirlenir. Önerilen yöntemin uygulaması literatürde sıklıkla kullanılan bir örnek üzerinde gösterilmiştir.