MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ

Endüstri Mühendisliği

 

Duyurular


 

SOSYAL MEDYA


 

IE 334 | Ders Tanıtım Bilgileri

Dersin Adı
Kalite Güvence ve Güvenilirlik
Kodu
Yarıyıl
Teori
(saat/hafta)
Uygulama/Lab
(saat/hafta)
Yerel Kredi
AKTS
IE 334
Bahar
3
0
3
7

Ön Koşul(lar)
  IE 234 Başarılı olmak (En az DD notu almış olmak)
veya MATH 236 Başarılı olmak (En az DD notu almış olmak)
Dersin Dili
İngilizce
Dersin Türü
Zorunlu
Dersin Seviyesi
Lisans
Dersin Koordinatörü
Öğretim Eleman(lar)ı
Yardımcı(lar)ı -
Dersin Amacı Bu dersin amacı kalite güvence ve güvenilirlik analizlerinde kulanılan teknikler ve temel modeller hakkında bilgi vermeyi amaçlamaktadır. Dersin konuları arasında hipotez testleri, örnekleme, Shewhart kontrol grafikleri, Xbar ve R kontrol grafikleri, süreç yeterlilik ve güvenilirlik yer almaktadır.
Öğrenme Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • Kalitenin anlamını ve kaliteyi iyileştirmek için tasarım ve kontrolün önemini açıklayabilecek
  • Veri karakterizasyonu için istatistiksel yöntemleri ve veri olasılık kavramlarını uygulayabilecek
  • Örnekleme dağılımını ve hipotez testini açıklayabilecek
  • Kaliteyi iyileştirmek için kontrol grafiği tekniklerini uygulayabilecek
  • Tolerans ve süreç yeterlilik değerlendirmesini uygulayabilecektir
Tanımı 20.yüzyılın son yirmi yılında kalite kontrol alanında büyük değişiklikler gözlemlendi. Bu değişiklikler kalite kontrolün Endüstri Mühendisliği müfredatında önemli bir yer edinmesine neden oldu. Bu ders kalite kavramlarını anlamada istatistiksel yöntemlerin kullanımını anlatmak için tasarlanmıştır.

 



Ders Kategorisi

Temel Meslek Dersleri
X
Uzmanlık/Alan Dersleri
Destek Dersleri
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
Aktarılabilir Beceri Dersleri

 

HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Kalite Yönetimi ve İyileştirmesine Giriş Montgomery, Kısım 1 okunması
2 6 Sigma: DMAIC Problem Çözme Yöntemi Montgomery, Kısım 2 okunması
3 Veri Karakterizasyonu için İstatistiksel Yöntemler ve Olasılık Terimleri Montgomery, Kısım 3.1, 3.2 okunması
4 Veri Karakterizasyonu için İstatistiksel Yöntemler ve Olasılık Terimleri Montgomery, Kısım 3.3, 3.4, 3.5 okunması
5 Kontrol Grafikleri için İstatiksel Temel Montgomery, Kısım 5 okunması
6 Kontrol Grafikleri için İstatiksel Temel Montgomery, Kısım 5 okunması
7 Genel tekrar ve arasınav
8 Değişken Veriler için Kontrol Grafikleri Montgomery, Kısım 6 okunması
9 Değişken Veriler için Kontrol Grafikleri Montgomery, Kısım 6 okunması
10 Özellik Verileri için Kontrol Grafikleri Montgomery, Kısım 7.1, 7.2 okunması
11 Özellik Verileri için Kontrol Grafikleri Montgomery, Kısım 7.3, 7.4, 7.5 okunması
12 Süreç Yetenek Değerlendirmesi Montgomery, Kısım 8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 8.5 okunması
13 Süreç Yetenek Değerlendirmesi Montgomery, Kısım 8.6, 8.7, 8.8, 8.9 okunması
14 Örnekleme Yöntemleri Montgomery, Kısım 15.1,15.2 okunması
15 Örnekleme Yöntemleri Montgomery, Kısım 15.3, 15.4, 15.5 okunması
16 Güvenilirlik Ders notlarının okunması

 

Dersin Kitabı

Ders Kitabı : Montgomery, D.C., Introduction to Statistical Quality Control, John Wiley and Sons Co., 7th Edition, 2013.

Diğer Kaynaklar

Course Notes and Slides

 

DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

Yarıyıl İçi Çalışmaları Sayı Katkı Payı %
Derse Katılım
Laboratuvar / Uygulama
Arazi Çalışması
Küçük Sınavlar / Stüdyo Kritiği
Ödev
4
20
Sunum / Jüri Önünde Sunum
Proje
Çalıştay
Ara Sınav / Sözlü Sınav
1
35
Final Sınavı / Sözlü Sınav
1
45
Toplam

Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
2
60
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
1
40
Toplam

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

Aktiviteler Sayı Süresi (Saat) İş Yükü
Teorik Ders Saati
(Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati)
16
2
32
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati
Sınav haftası dahil değildir. 16 x uygulama/lab ders saati
16
2
Sınıf Dışı Ders Çalışması
16
3
Arazi Çalışması
Küçük Sınavlar / Stüdyo Kritiği
30
Ödev
4
30
Sunum / Jüri Önünde Sunum
Proje
Çalıştay
Ara Sınavlar / Sözlü Sınavlar
1
10
Final / Sözlü Sınav
1
18
    Toplam
260

 

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ

#
Program Yeterlilikleri / Çıktıları
* Katkı Düzeyi
1
2
3
4
5
1 Benzetim, eniyileme, olasılık ve istatistik gibi Endüstri Mühendisliği kavram ve tekniklerini üretim ve hizmet sistemlerinde kullanarak yönetimsel karar verme işlemlerini iyileştirmek, kalite bilincini oluşturmak, elde edilen verileri yorumlayabilmek ve değerlendirebilmek X
2 Bütünleşik işleri veya iş sistemlerini ihtiyaçları doğrultusunda çeşitli alternatifler üreterek ve değerlendirerek sistem bakış açısı ile tasarlayabilmek X
3 Endüstri Mühendisliği ile ilgili uygulamada karşılaşılan konuları/sorunları tanımlayabilmek, analiz edebilmek, kanıtlara ve araştırmalara dayalı çözüm önerileri geliştirebilmek X
4 Nicel analiz ve eleştirel düşünce yöntemlerini kullanarak kaynak aktarımı, üretim planlaması ve çizelgelemesi, kalite kontrol ve güvence, finansal analiz ve risk analizi vb. Endüstri Mühendisliği ile ilgili konularda sorunları belirleyebilmek; bu sorunlar için alternatif çözümler üretebilmek ve alternatif çözümler içinden sistem gereksinimlerine cevap verecek en iyi çözümleri bulmak X
5 Uygulamada karşılaşılan ve öngörülemeyen karmaşık sorunları çözmek için bireysel ve grup üyesi olarak sorumluluk alabilmek, sorumluluğu altında çalışanların veya grup çalışanlarının mesleki gelişimine yönelik etkinlikleri planlayabilmek ve yönetebilmek X
6 Endüstri Mühendisliği alanında edindiği bilgi ve becerileri eleştirel bir yaklaşımla değerlendirebilmek, öğrenme gereksinimlerini belirleyebilmek ve öğrenmesini yönlendirebilmek X
7 Endüstri Mühendisliği ile ilgili konularda ilgili kişi ve kurumları bilgilendirebilmek; düşüncelerini ve sorunlara ilişkin çözüm önerilerini yazılı ve sözlü olarak aktarabilmek ve nicel ve nitel verilerle destekleyerek uzman olan ve olmayan kişilerle paylaşabilmek X
8 Bir yabancı dili kullanarak Endüstri Mühendisliği ilgili bilgileri izleyebilmek ve meslektaşları ile iletişim kurabilmek (“European Language Portfolio Global Scale”, Level B1) X
9 Endüstri Mühendisliği ile ilgili bilgisayar yazılımlarını kullanabilmek ve uygulamada karşılaşacağı bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanabilecek bilgi ve beceriye sahip olmak (“European Computer Driving License”, Advanced Level) X
10 Sosyal hakların evrenselliğine değer veren, sosyal adalet bilinci kazanmış, kalite yönetimi ve süreçleri ile çevre koruma ve iş güvenliği konularında yeterli bilince sahip olmak X
11 Endüstri Mühendisliği ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması ve uygulanması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahip olmak X

*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest

 


HABERLER