Süleyma Demirel Üiversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi Y.2012, C.17, S.1, s.123-142. Suleyma Demirel Uiversity The Joural of Faculty of Ecoomics ad Admiistrative Scieces Y.2012, Vol.17, No.1, pp.123-142. GRİ İLİŞKİSEL ANALİZ VE UYUM ANALİZİ İLE BİR İŞLETMEDE KARŞILAŞILAN ÜRETİM HATALARININ İNCELENMESİ ANALYSING PRODUCTION ERRORS IN AN ESTABLİSHMENT BY GREY RELATIONAL ANALYSIS AND CORRESPONDENCE ANALSIS Doç.Dr.Zeki ÇAKMAK 1 Yrd.Doç.Dr.Meti BAŞ 2 Arş.Gör.Esra YILDIRIM 3 ÖZET Vitrifiye sektörüde faaliyet göstere bir işletmede, kalite gelişimie katkı sağlamak içi üretimde karşılaşıla hata türleri üzerie bir çalışma amaçlamıştır. Bu amaç doğrultusuda Gri İlişkisel Aaliz (GİA) ve Uyum aalizi (UA) hakkıda bilgi verilmiştir. Daha sora işletmede karşılaşılabile olası hata türleri GİA i gri ilişkisel dereceleri kullaılarak e çok karşılaşıla hata türleri belirlemiştir. Belirlee bu hata türleri ile hataları oluşmasıda etkili olası hata sebepleri ile ürü kalite kategorileri arasıdaki ilişkiler uyum aalizi yardımıyla icelemiştir. Çalışma soucuda uyum aalizii alaşılır, kolay yorumlaabilir, görselliğe dayaa grafiksel souçlarıı, başta üretim sürecide çalışalar olmak üzere yöeticiler ve tüm çalışalara değerledirme ve karar verme aşamasıda yardımcı ve etkili olabileceği görülmüştür. Bu doğrultuda kalite ve kaliteyi sürekli iyileştirme gibi işbirliğie dayaa ve tüm işletme çalışalarıı yakıda ilgiledire koular içi etki bir yötem olabileceği soucua ulaşılmıştır. ABSTRACT It was aimed to carry out a study i a establishmet active i vitreous products sector over the error types i productio so as to cotribute to quality improvemet. I lie with this aim, iformatio was give about Grey Relatioal Aalysis (GRA) ad Correspodece Aalysis (CA). Afterwards, by applyig grey relatioal levels of GRA to the possible error types i the establishmet, the most frequet error types were determied. By 1 2 3 Dumlupıar Üiversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, İşletme Bölümü, Sayısal Yötemler Aabilim Dalı. Dumlupıar Üiversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, Ekoometri Bölümü, İstatistik Aabilim Dalı. Dumlupıar Üiversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, İşletme Bölümü, Üretim Yöetimi ve Pazarlama Aabilim Dalı.
ÇAKMAK BAŞ YILDIRIM 2012 usig these error types, the relatios betwee the reasos for these errors ad product quality categories were aalyzed via CA. as a result, it was see that the comprehesible, iterpretable ad visually effective graphical results of CA could be effective o ad helpful for employees at productio process ad for eecutives ad the whole staff at assessmet ad decisio makig stages. Accordigly, it was cocluded that it could be a effective method for such matters as quality ad sustaiig quality improvemet that cocer the whole staff closely ad deped o cooperatio. Uyum Aalizi, Gri İlişkisel Aaliz, Üretim, Kalite. Correspodece Aalysis, Grey Relatioal Aalysis, Productio, Quality 1. GİRİŞ İsalık tarihi kadar eski ola üretim, fayda yaratacak yei bir fiziksel ürü veya hizmet elde edilmesi amacıyla girişile faaliyetler olarak taımlamaktadır. Hızlı gelişe tekoloji ve arta rekabet ortamıda güümüz işletmeleri, varlıklarıı devam ettirebilmek içi uygu miktar, doğru zama, e iyi maliyet kavramlarıyla birlikte üretim faaliyetleride kalite stadartlarıı oluşturulması ve bu doğrultuda atılacak adımlara gittikçe daha fazla öem vermektedirler (Harriso ve Petty, 2002:7). Üretim faaliyeti souda elde edile ürü veya hizmeti gereksiimi karşılama düzeyi ve amaca uyguluk derecesi olarak taımlaabile kalite, hem tüketiciyi hem de üreticiyi yakıda ilgiledirmektedir (Efil,1999:5; Değirmeci vd.,2010:10). Tüketiciler, elde edecekleri faydayı maksimize etmeye çalışarak kaliteye ödeme yaparlar. İşletmeler ise tüketicii istediği veya belirlediği kaliteyi gerçekleştirme amacıa yöelik olarak üretim faaliyetlerii yöledirirler ve yatırım yaparlar. İlk seferde doğru üretimi giderek öem kazadığı güümüzde üretim hatalarıı e aza idirmek temel amaçlarıda biri halie gelmiştir. Bu amaca ulaşmayı egelleyebilecek istemeye bir durumla karşılaşmamak, karşılaşılması durumuda da buu düzeltmek içi kalite kotrol kousua odaklaılmaktadır. Etki kalite kotrol ile üretim sürecide karşılaşıla hataları aaliz edilmesi ve bu hataları giderilmesi veya azaltılmasıa yöelik ölemleri alıması yoluyla üretim verimliliğii artırılması, kalitei iyileştirilmesi ve amaçlaa tüketici memuiyeti sağlaabilmektedir. Çalışmada vitrifiye sektörüde faaliyet göstere bir üretim işletmeside, çok değişkeli istatistiksel bir tekik ola uyum aalizide yararlaılarak kalitei gelişimie katkı yapılması amaçlamıştır. Öcelikle işletmede karşılaşılabile olası 26 hata türü, gri ilişkisel aaliz kullaılarak üretimde e çok karşılaşıla 11 hata türüe idirgemiştir. Daha sora elde edile 11 hata türü, bu hata türlerii oluşmasıda etkili ola hata sebepleri ve ürü kalite kategorileri arasıdaki ilişkiler ürü bazıda uyum aaliziyle icelemiştir. Aaliz souçlarıa göre işletmede karşılaşıla hataları oluşmasıı öleyerek veya azaltarak kalitei iyileştirilmesi düşüülmüştür. 124
C.17, S.1 Gri İlişkisel Aaliz ve Uyum Aalizi İle Bir İşletmede Karşılaşıla 2. YÖNTEM 2.1. Gri İlişkisel Aaliz (GİA) Gri ilişkisel aaliz, gri sistem teorisii alt başlıklarıda birisi olarak bilimsel çalışmalarda yerii almış olup bir dereceledirme, sııfladırma ve karar verme tekiğidir (Li ve diğerleri, 2004: 198; We, 2004: 2 4; Liu ve Li, 2006; Yamaguchi ve diğerleri, 2007: 401). Ju-log Deg tarafıda geliştirile Gri Sistem Teori sii e öemli kousu ola gri ilişkisel aalizi karmaşık hesaplamalar ve formüllere ihtiyaç duymaması, belirli ve et hesaplama süreci ve adımlarıda oluşması bu tekiği kolay ve uygulaabilir olmasıı sağlamaktadır (Baş, 2010:58-73; Deg, 1982;1989; Lu ve Wevers, 2007:48). Gri sistem teoriside rekleri koyuluğu geelde bilgii belirgiliğii derecesii ifade etmektedir (Liu ve Li, 2006:4). Siyah bilimeye bilgi, beyaz bilie bilgi, gri ise kısme bilie ve kısme bilimeye bilgi olmaktadır. Böylece kesi olarak bilimeye bilgiyle sistemler siyah sistemler, kesi olarak bilie bilgiyle sistemler beyaz sistemler, kısme bilimeye ve kısme bilie bilgiyle sistemler ise gri sistemler olarak taımlaırlar (Li ve diğerleri, 2004:197; We, 2004:5; Liu ve Li, 2006:4). Gri ilişkisel derecei belirlemesi içi gerekli ola matematiksel temelli hesaplama adımları aşağıdaki biçimde taımlaabilir (Liu ve Li, 2006: 95 99; Xuerui, 2004: 355 357; We, 2004: 50 52). Adım 1. m tae birim ve tae değişkei oluşturduğu referas seri ( ) ve birbirleriyle karşılaştırılacak ola m tae birim ve tae 0 k değişkei oluşturduğu faktör serileri i (k) belirleir. Bular, k) = ( (1), (2), (3),..., ( )) k = 1,2,..., 0 ( 0 0 0 0 i ( k) = ( i (1), i (2), i (3),..., i ( )) k = 1,2,3,... i = 1,2,3,... m, m Î N biçimide ifade edilirler. 0 ( k ) : Referas faktör serisi, kıyas yapılacak ola seridir. i (k) : İcelee faktör serisi, karşılaştırılacak ola seridir. Adım 2. Belirlee faktör serilerideki veriler gerekiyor ise stadardize edilerek stadart tek tip veri biçimie çevrilir (Li ve Tsai, 2005: 97). Adım 3. Belirlee ( ) ve (k) i serilerie ait i ici seri ve 0 k k ıcı sıradaki g ( 0 ( k), i ( k)) gri ilişkisel katsayı hesaplaır. Gri ilişkisel katsayı, 125
ÇAKMAK BAŞ YILDIRIM 2012 g ( 0 ( k), D + zd mi ma i ( k)) = k 1,2,3,... D 0i ( k) + zd ma, m Î N formülü ile hesaplaır. Bu formülde, = i = 1,2,3,... m D 0i ( k) = 0 ( k) - i ( k) D mi = mi i, k 0 ( k) - i ( k) D ma = ma i, k 0 ( k) - i ( k) biçimide taımlaa eşitlikler yerie koulursa, g ( 0 mi i, ( k), i ( k)) = k = 1,2,3,... i = 1,2,3,... m, m Î N aralığıda herhagi bir değer alıabilir. ola, k 0 ( k) - ( k) + z ma 0 ( k) - ( k) + z ma i i i, k i, k 0 ( k) - ( k) 0 ( k) - ( k) formülü elde edilir. z ayırıcı katsayıdır ve z Î[ 0,1] Adım 4. Gri ilişkisel dereceler, gri ilişkisel katsayıları ortalaması 1 G0 = g ( ( k), ( k)) k = 1,2,3,... i = 1,2,3,... m i å 0 k = 1, m Î N formülü ile hesaplaır. i Bu hesaplama adımlarıda sora belirlee gri ilişkisel dereceler ile dereceledirme ve sıralama yapılarak karar verme aşamasıa başlamış olur. 2.2. Uyum Aalizi (UA) Güümüzde bilimsel araştırmalarda elde edile verileri çözümlemesi ve souçları yorumlamasıda istatistiksel tekikler yoğu olarak kullaılmaktadır. Değişkeler arasıdaki ilişkileri icelemeside yararlaılacak ölçek ve tekikleri doğru seçilmesi; daha güveilir souçlara ulaşıp, ayrıtılı olarak suulmasıda büyük öeme sahiptir. Çok değişkeli istatistiksel tekiklerde biri ola uyum aalizi basit olarak, kategorik veriler arasıdaki ilişkileri ayrıtılı biçimde aaliz edilmesi ve elde edile souçları iki boyutlu bir uzayda grafiksel olarak gösterilmesii sağlaya bir tekik olarak taımlaabilir. Uyum Aalizi, kategorik olarak elde edilmiş yada kategorize edilerek tablolaştırılmış ola ve tablo gözelerideki frekasları yetersizliği edeiyle ki-kare aalizii yetersiz kaldığı, ki-kare aalizi ile aaliz edildiğide değişke kategorileri arasıdaki sıra, sütu gösterimlerii öem sıralamalarıı eşalı yapılamadığı durumlarda, çapraz tablolarda göze frekaslarıı yetersiz olması edeiyle birleştirme yapılması gerektiği i i 126
C.17, S.1 Gri İlişkisel Aaliz ve Uyum Aalizi İle Bir İşletmede Karşılaşıla kotejas tablolarıda ki-kare aalizi yerie uygulaması tercih edile bir yötemdir (Özdamar, 2004:462). Uyum aalizide, değişkeleri alabileceğe değerlere karşılık gele olasılık dağılımlarıa ait bir varsayım ve modeli sıaacağı bir hipotez testi yoktur. Elde edile souçlar, iki boyutlu haritalar üzeride gösterilip rakamsal souçlara göre daha kolay iceleip yorumlaabilmektedir (Blasius ve Greeacre, 1994: 23; Clause,1198:5). Buları yaıda faktör aalizi gibi boyut idirgeme özelliği sayeside de daha az veri kullaılarak aaliz yapılmasıı sağlamaktadır (Hair,1998:548) Uyum aalizi, iki boyutlu kotejas tablolarıda gözelerdeki frekas değerlerii kullaarak iki değişkei gözlemlee birlikteliğii, bir değişkei belirli seviyelerii diğer bir değişkei bazı seviyeleriyle birlikteliğii olup olmadığıı belirler. Bu doğrultuda uyum aalizi, iki boyutlu bir kotejas tablosuu satır ve sütularıı tablodaki ilişkilerie uygu olacak şekilde iki boyutlu bir uzayda oktalar halide geometrik gösterime sahip bir yötemdir. Amaç verileri iki boyutlu uzayda ayrıtılı biçimde görebilmek ve daha kolay yorumlayabilmektir (Youg, 1996:65). Uyum aalizide karşılaşıla kavramlar; kotejas tablosu, profil, kütle, ki-kare uzaklığı ve hareketsizlik olarak özetleebilir(uzgöre, 2007:4). Kotejas (Çapraz) Tabloları, istatistiksel araştırmalarda, verileri iki veya daha çok kategorik değişkee göre sııfladırıldığı ve bu sııflamada, gözlee frekasları hesaplaarak özetlediği tablolardır. Geel olarak rc kotejas tablosu olarak bilie iki boyutlu kotejas tablolarıda; r satırları, c ise sütuları göstermektedir (Tablo 1). X ve Y değişkelerii alt kategorileride elde edile toplam N birimde oluşa rc (i=1,2,...,r ; j=1,2,...,c) kotejas tablosuda, i satır ve j sütu gözlem sayılarıı, r+ tablodaki sıra toplamlarıı, + C tablodaki sütu toplamlarıı gösterir. Kotejas tablolarıı aalizide ve yorumlamasıda her gözei frekas değerlerii karşılaştırılmasıı çok fazla bir alamı bulumaz. Güveilir ve sağlıklı bir karşılaştırma içi, satır ve sütuları ayı temelde ele alıması yaklaşımıı beimsemesi gerekir. Bu edele, geellikle satır ve sütulardaki değerleri, satır ve sütu toplamlarıa oralaarak yüzdeleri hesaplaıp her bir satır ve sütu toplamıı bir olmasıı sağlayacak oratılı frekaslar hesaplamaktadır. Satırlar ve sütular içi hesaplaa bu oratılı değerlere profil deir (Greeacre ve Blasıus,1994:9). Dolayısıyla satır (sütu) profilleri satır (sütu) değişkeii kategorilerii sütu (satır) değişkeii her bir kategorisi içi hesapladığı oratılı frekas değerlerii gösterir (Clause,1998:10). 127
ÇAKMAK BAŞ YILDIRIM 2012 Tablo 1: İki Boyutlu Kotejas Tablosuu Geel Gösterimi 1 2 c Satır Toplamı 1 11 12 1 C 2 2 C 1+ 2+ R r1 r 2 rc r + Sütu Toplamı +1 + 2 + C N Herhagi bir satırdaki her bir gözlee frekası o satıra ait toplam frekas değerie bölümesiyle elde edile i. satır profili r+, æ r ç è r 1, r 2,..., rc + r + r + ö ø şeklide ifade edilir. Satır profillerie bezer olarak, bir sütuda yer ala her bir gözlee frekası o sütua ait toplam frekas değerie bölümüyle elde edile j. sütu profili +c, æ ç è 1C, 2C,..., rc + C + C + C ö ø biçimide ifade edilir. Böylelikle kotejas tablosuu satır ve sütularıda yer ala değişkeleri her bir düzeyi içi, ayrı ayrı profiller hesaplaır. Uyum aalizide ortalama satır ve ortalama sütu profili olmak üzere iki ayrı kavram daha vardır. Ortalama satır profili farklı sütulardaki toplam gözlem sayısıı geel toplama bölümesi; æ + 1 + 2 + C ç è, N N,..., N ö ø ile elde edilir. Ortalama sütu profili de farklı satırlardaki toplam gözlem sayısıı geel toplama bölümesi æ 1+ 2+ r+ ç è, N N,..., N ö ø ile elde edile souçtur. Bu oktalar merkez olarak isimledirilir ve oktaları aa ekseleri orijie göre yerii belirler. Eğer bir profil ortalama profilde çok farklıysa okta orijide uzak, bua karşılık ortalama profile yakısa profiller merkeze 128
C.17, S.1 Gri İlişkisel Aaliz ve Uyum Aalizi İle Bir İşletmede Karşılaşıla yakı yer alacaklardır. Eğer kategoriler eşit profillere sahipse, tüm oktalar merkezde toplaacaktır (Uzgöre,2008:5; Clause,1998:10). Uyum aalizide amaç grafikteki satır oktaları arasıdaki uzaklıkları eşitleye bir düze bulmaktır. Uyum aalizii yakılaştırdığı uzaklıklar ağırlıkladırılmıştır. Bu ağırlıklı uzaklıklar kütle kavramıı temel alır. Kütle, bir frekas değerii ou marjial frekasıa ola etkisii göstere bir ölçümü olup satır ve sütu toplamlarıı geel toplama bölümesi ile elde edile oralara deir. Mass, kategori olasılığı, marjial olasılık şeklide de isimledirilir (Seyfullahoğulları,2003:43; Özdamar,2004:465). Kütlei (mass) taımı daha öce taımlaa ortalama satır ve ortalama sütu profilleri ile ayıdır. Yai satır massları ortalama sütu profilie; sütu massları ise ortalama satır profillerie karşılık gelmektedir. Ki-kare uzaklıkları, uyum aalizii e öemli kavramlarıda bir diğeridir. Uyum aalizide satır ve sütu profillerii oktalarla gösterileceği bir uzay taımlaır. Bu uzaydaki satır ve sütu profilleri arasıdaki mesafe tartılı öklid uzaklığı olarak da isimledirile Ki-kare uzaklığı ile buluur (Murtagh,2005:52). i'ci satır profili ile ortalama satır profili arasıdaki öklid c ij + c 2 uzaklığı; s( i, i ) = å( - ) olarak elde edilir(clause,1998:11). N j= 1 r+ Uygulamalarda geellikle tartılı öklid uzaklığı ola Ki-kare uzaklığı kullaılır ve tartılar ortalama profil elemalarıı tersidir. i'ci satır profili ile ortalama satır profili arasıdaki Ki-kare uzaklığı; ij + c 2 ( - ) c r+ N d( i, i ) = å olarak elde edilir (Uzgöre,2007:6; j= 1 + c N Clause,1998:11). Kotejas tablolarıda ki-kare uzaklığı; herhagi bir satır (veya sütu) profili elemaları ile ortalama satır (veya sütu) profili elemaları arasıdaki farkları karesi alııp daha sora bu farkları her birii, ortalama satır (veya sütu) profilii karşılık gele elemaı ile bölüüp, bu değerleri toplamıı kareköküü alıması ile hesaplaır. Bu uzaklıklar farklı değişkeleri kategorileri arasıda değil, ayı değişkei farklı kategorileri arasıda hesaplaır. Uyum aalizi bu ki-kare uzaklığı temelie dayalı olup ki-kare istatistiğii ayrıştırılmasıa ilişki bir tekik olarak da taımlaabilir (Clause,1998:11; Uzgöre,2007:7). Ki-kare uzaklığı, kotejas tablosuu hareketsizlik (iertia) değerii hesaplamasıda kullaılır. Hareketsizlik (iertia), satır profil oktaları ile ortalama satır profil oktası (veya sütu profil oktaları ile ortalama sütu profil oktası) arasıdaki karesi alımış ki-kare uzaklıklarıı 129
ÇAKMAK BAŞ YILDIRIM 2012 ağırlıklı ortalamasıdır (Greeacre ve Blasıus,1994:12; www.statsoft.com/tetbook/correspodece-aalysis). Profilleri ortalama profillerde e kadar saptığıı grafiksel olarak özetleye uyum aalizide, ki-kare uzaklığı ile yakı ilişkisi bulua 2 2 c hareketsizlik (iertia); L = formülü ile hesaplamaktadır. Toplam N 2 2 c 2 hareketsizlik (iertia) phi-kare ciside de; j = = L biçimide N yazılabilir (Clause,1998:15; Uzgöre,2007:8) Değişkeleri aldığı değerlerdeki değişimi bir ölçüsü ola Toplam hareketsizlik değerii düşük olması, veride değişkeliği az olduğuu veya değişkeliği olmadığıı gösterir (Greeacre ve Blasıus,1994:24). Büyük bir hareketsizlik değeri, satır ve sütular arasıdaki birlikteliği yüksek olduğuu, sıfıra yakı bir iertia değeri ise birlikteliği olmadığı alamıa gelir ve profil oktalarıı grafik gösterimde birbirie yakı bir serpilme gözleir (Clause,1998:14) Uyum aalizii temel ve diğer tekiklerde farklı özellikleride biri, aaliz souçlarıı harita olarak isimledirile grafikler ile sua bir tekik olmasıdır. Haritalar, ki-kare uzaklıkları kullaılarak satır (yada sütu) oktaları arasıdaki uzaklıklar ve farklı oktaları merkeze uzaklığı ya da dik uzaklıklarıı hesaplaması ile oluşturulur (Hair vd.,1998;551). Haritalar ve grafiksel gösterimi aaliz sürecie dahil ede uyum aalizi üç asamada oluşmaktadır (Seyfullahoğulları,2003:41); 1. Satır ve sütu profillerii hesaplaması, 2. Satır ve sütu profillerii ayrı haritalarda gösterilmesi 3. Satır ve sütu profillerii iki boyutlu uzayda ayı harita üzeride gösterilmesi. 3. UYGULAMA ve BULGULAR Çalışmada verileri elde edildiği işletme 1995 yılıda kurulmuş olup vitrifiye sektörüde faaliyet göstermektedir. 3 vardiyalı çalışma sistemi uygulaya işletmei 2009 yılı sou toplam üretim kapasitesi 2.550.000 parça/yıl olup düya pazarlarıa yöelik, öemli boyutlardaki ihracat bağlatılarıı gerçekleştirmektedir. İşletme e ileri tekolojik olaakları kullaarak her türlü lavabo, bayo gibi sıhhi sağlık ihtiyaçlara cevap verecek itelikte vitrifiye ürülerii üretim ve satışıı yapmaktadır. Çalışmada işletmede üretile toplam ürülerde satış yüzdesi e fazla ola klozet ve lavabo ürülerie yöelik veriler kullaılarak aaliz souçları icelemiştir. Firmada üretile ürüler kalite düzeylerie göre beş kategoriye ayrılmaktadır. Taşıdığı hata türüe, hataı büyüklüğüe, hataı etkisie vb. 130
C.17, S.1 Gri İlişkisel Aaliz ve Uyum Aalizi İle Bir İşletmede Karşılaşıla kriterlere göre kalite kategorileri; 1. Kalite, Etra, Defo, Tamir ve Iskartadır. 1. Kalite, büyük olasılıkla hatasız üretimi yapılmış ürülerde oluşmaktadır. Etra ise 1. Kaliteye çok yakı, ürüe hiçbir etkisi olmaya çok küçük hata/hataları içere ürülerdir. Defolu ürüler, hata/hataları bulua fakat satılabilir özelliğii koruya ürülerdir. Tamire gele ürüler üzeride fark edilir hata/hatalar vardır fakat tamir ile bu hatalar giderilmeye çalışılıp daha iyi kalite kategorisie döüştürülmeye çalışılır. Iskartada ise üretim stadartlarıı sağlamaya ürüler bulumaktadır. İşletmede karşılaşıla ve ürüleri kalite kategorilerie ayrılmasıa sebep ola 26 hata türü Tablo 2 de verilmiştir. Tablo 2: İşletme Karşılaşıla Olası Hata Türleri HATA TÜRLERİ AR MKTS HK OY KMYU RCT HD LG KYUK ST DEF IS AY KMYK OTKB YM SB TAC TS RH YY ET YT TR TP FYUK İlk olarak işletmedeki olası hata türlerii icelemek ve sebeplerii ortaya çıkarmak amacıyla işletmei üretim sürecide görevli çalışalar ile görüşmeler yapılmış ayrıca hata türlerie ait geel sebepleri göstere aşağıdaki balık kılçığı diyagramı kullaılmıştır. Doğru düşüme ve verile bir souç ile muhtemel sebepleri arasıdaki ilişkileri görülmesi içi kullaıla Balık kılçığı diyagramı Yötem, İsa, Madde ve Makie olmak üzere 4 aa sebep ile bu sebepleri çeşitli alt sebepleride oluşmaktadır (Çeti vd.,2001:426). Şekil 1 de lavabo ürüü içi hazırlamış bir balık kılçığı diyagramı verilmiştir. 131
ÇAKMAK BAŞ YILDIRIM 2012 Şekil 1: Lavabo Ürüü içi Balık Kılçığı (Nede-Souç) Diyagramı Oluşturula balık kılçığı diyagramı ve çalışalar ile yapıla görüşmeler soucuda lavabo ve klozet ürüleri içi temel bazda oluşturula 9 hata sebebi aşağıdaki gibi belirlemiştir; Periyodik bakım yetersizliği Temizlik Elema dikkatsizliği Elektrik kesitisi aksaklıkları Reçete değişiklikleri Taşıma sırasıda karşılaşıla aksaklıklar Stok alaı yerleşim düzesizliği Üretim araçlarıda ortaya çıka aksaklıklar Diğer. İşletmede karşılaşıla farklı hata türleri farklı sebeplerde kayaklamakta olup ürüü farklı kalite kategorileride yer almasıa sebep olmaktadır. Bu süreç tam belirli ve kesi değildir. Bu durum sistemi gri sistem olarak düşüülebilmeside etkili olmuştur. Çükü üretim sistemii etkileye hata türlerii ve bu hata türlerii yoğuluğu, etkileri ve souçlarıı belirsizliği gri sistemi temel araştırma kouları arasıda yer almaktadır. 132
C.17, S.1 Gri İlişkisel Aaliz ve Uyum Aalizi İle Bir İşletmede Karşılaşıla 3.1. Hata Türlerie İlişki GİA Souçları Çalışmada işletmede karşılaşıla 26 hata türüü hagi ürüde, kalite kategorileri toplamıda hagi sıklıkta karşılaşıldığıa yöelik ola belirsizliği gri ilişkisel aaliz kullaılarak giderilmesi düşüülmüştür. Bu doğrultuda işletmede olası 26 hata türü yerie karşılaşılma olasılığı daha yüksek ola hataları belirlemek içi gri ilişkisel aalizde faydalaılmıştır. Aaliz soucu hata türlerii ürü bazıda ilişki derecelerie bakılarak hata türlerii toplam ortaya çıkma dereceleri (gri ilişki dereceleri GİD) hesaplamıştır. Elde edile verileri ayı ölçekte ve karşılaştırılabilir bir yapıda olmasıda dolayı stadardize edilmesie gerek duyulmamıştır. Aaliz içi MATLAB yüksek seviyede ümerik işlem ve gösterim amaçlı tekik yazılım programı ile kayak kodları oluşturulmuş toolbo kullaılmıştır. Tablo 3: Hata Türlerie İlişki Sıralamış Gri İlişki Dereceleri Değişke Hata Türleri D 01 D 02 Sıralı GİD HT Değişke 1 AR 34 239 0.9750 AR 2 ST 177 108 0.9738 ST 3 TS 836 2111 0.6324 MKTS 4 MKTS 848 1957 0.5559 RCT 5 DEF 847 2124 0.5538 TP 6 RH 847 2125 0.5443 YM 7 HK 824 2106 0.5420 HK 8 IS 846 2123 0.5409 HD 9 YY 848 2122 0.5334 TS 10 OY 841 2124 0.5247 OTKB 11 AY 847 2124 0.5208 TAC 12 ET 848 2120 0.4176 LG 13 KMYU 848 2120 0.4175 KMYK 14 KMYK 848 2119 0.4175 YT 15 YT 848 2119 0.4151 ET 16 RCT 813 2095 0.4151 KMYU 17 OTKB 844 2122 0.4102 SB 18 TR 845 2123 0.4096 YY 1 2 4 16 21 20 7 19 3 17 26 22 14 15 12 13 23 9 133
ÇAKMAK BAŞ YILDIRIM 2012 Değişke Hata Türleri D 01 D 02 Sıralı GİD HT Değişke 19 HD 831 2106 0.4066 TR 20 YM 833 2103 0.4065 IS 21 TP 785 2101 0.4063 KYUK 22 LG 847 2119 0.4027 OY 23 SB 840 2116 0.4018 DEF 24 FYUK 847 2118 0.4018 AY 25 KYUK 847 2123 0.3933 FYUK 26 TAC 831 2125 0.3908 RH Gri ilişkisel aaliz soucuda değişkeleri birbirleriyle yüksek düzeyde ilişkili olalarıı belirlemesi amaçlamıştır. Acak buu e az kayıpla olması ve bütü hata türlerii temsil edebilmesi içi % 50 kayıpla değişkeleri % 50 ve üzeride ilişkili olalarıı alımasıı uygu olabileceği düşüülmüştür. Bu sebeple 1 (AR), 2 (ST), 4 (MKTS), 16 (RCT), 21 (TP), 20 (YM), 7 (HK), 19 (HD), 3 (TS), 17 (OTKB) ve 26 (TAC) değişkeleri seçilmiş ve bu değişkeleri hagi hata türleri olduğu Tablo 3 te hata türlerii taımları ve hata sebepleri de Tablo 4 te verilmiştir. Tablo 4: İşletmede E Fazla Karşıla Hata Türleri Ve Hata Sebepleri 18 8 25 10 5 11 24 6 Hata Türü AR ST MKTS RCT TP YM HK Hata Türü Taımı Ürüde sırlamamış bölgelerde oluşa küçük çatlak hatasıdır. Bu hatalar araldit malzeme ile tamir edilip giderilmeye çalışılır. ürüü ikici bölge deile görülmeye kısmıda sırlama aşamasıda sora görüle hatalar olup;bu hatalara soğuk tamir işlemi uygulamaktır. ürüleri ölçüm stadartlarıda toleras sıırlarıı aşması durumuda karşılaşıla hatalardır. Makie taşlama işlemi ile giderilmeye çalışılır. ürüü sırlamasıda sora yüzeyide oluşa çatlak hatası ürüü em degesi veya fırı rejimi vb sebeplerde kayaklaa toplama hatasıdır ortam temizliğii yeterice yapılmaması veya dikkatsizlik gibi çeşitli sebeplerle mamule yapışa masse yada yabacı madde hatasıdır pişmiş mamul yüzeyide pürüzlü görüüm olup; ürüü sırlamasıda öce çeşitli sebeplerle Hata Sebepleri Periyodik bakım yetersizliği (prb) Temizlik ( tmz) Elema dikkatsizliği ( elmdik) Elektrik kesitisi aksaklıkları (elekkes) Reçete değişiklikleri ( rt) Taşıma sırasıda karşılaşıla aksaklıklar 134
C.17, S.1 Gri İlişkisel Aaliz ve Uyum Aalizi İle Bir İşletmede Karşılaşıla Hata Türü HD TS OTKB TAC oluşa hata türüdür Hata Türü Taımı pişmiş mamul yüzeyide pürüzlü görüüm olup; ürü sırlamada öce çeşitli sebeplerle oluşa hata türüdür ürüde çeşitli edelerle oluşmuş çapaklar, yabacı madde veya birleşim bölgelerideki hatalardır. Taşlama tamir ile bu hatalar giderilmeye çalışılır ö taba kalıp birleşimi ola bu hata türüde ürüü kalıba yapışması durumuyla karşılaşılır ürüü taba sırsız bölgeside karşılaşıla, em degesi problemi, isa faktörü veya trasportta kayaklaa çatlak hatasıdır Hata Sebepleri ( tsmaks) Stok alaı yerleşim düzesizliği ( stkdüz) Üretim araçlarıda ortaya çıka aksaklıklar ( üraraks) Diğer (dgr) Çalışmaı temelii oluştura bu kısımda GİA soucuda belirlee 11 hata türü ile balık kılçığı diyagramı ve çalışalarla yapıla görüşmeler soucuda elde edile olası hata sebeplerii kategorik olarak icelemesi, yorumlaması ve tablolaştırılarak değişkeler arasıdaki uyumluluğu grafiksel olarak icelemesi amaçlamıştır. Bu amaç doğrultusuda gri ilişkisel aaliz soucu belirlee hata türleri, bu hata türlerii sebepleri ve ürü kalite kategorileri arasıdaki ilişki durumları uyum aalizi ile iki boyutlu bir uzayda oluşturula grafikler yardımıyla saptamaya çalışılmıştır. 3.2. Lavabo Ürüü içi Uyuma Aalizi Souçları 3.2.1. Hata Türleri Hata Sebeplerie İlişki Souçlar Şekil 2: Hata Türleri Hata Sebepleri Değişkelerie İlişki UA Grafiği (Lavabo Ürüü) 135
ÇAKMAK BAŞ YILDIRIM 2012 ST, TS ve YM hataları ayı bölgede yer alıp büyük olasılıkla temizlik (tmz) hata sebebide kayaklamaktadır. Hata türleri arasıda meydaa gelme olasılığı yüksek ola bu hata türlerie yöelik işletmedeki ortam temizliğie biraz daha fazla dikkat edilmesi ve bu yöde ölemleri alıması gerekmektedir. OTKB, TAC,TP,HD ve HK hata türleri üraraks (Üretim araçlarıda ortaya çıka aksaklıklar), elkkes (Elektrik kesitisi aksaklıkları), ve rt (Reçete değişiklikleri) sebepleride kayaklaabilmektedir. Fakat OTKB hata türüü üraraks (üretim araçlarıda ortaya çıka aksaklıklar) sebebie; HK ve HD hata türlerii rt (Reçete değişiklikleri) sebebie; TP i ise elekkes (Elektrik kesitisi aksaklıkları) sebebie daha yakı olduğu görülmektedir. AR hata türü stkdüz (Stok alaı yerleşim düzesizliği) ve tsmaks (Taşıma sırasıda karşılaşıla aksaklıklar) sebepleride; RCT ise prb (Periyodik bakım yetersizliği) sebebide kayaklamaktadır. Dgr (Diğer) ve elmdik (Elema dikkatsizliği) sebepleri orjide yer aldığı içi tüm hata türlerii oluşmasıda eşit olasılıkta etkili olabile hata sebepleridir. 3.2.2. Hata türleri- Ürü Kalite Düzeylerie İlişki Souçlar Şekil 3: Hata türleri- Ürü Kalite Düzeyleri Değişkelerie İlişki UA Grafiği (Lavabo Ürüü) Lavabo ürüü içi ürüü ıskartaya alımasıa sebep olacak hata türü TAC hata türü olup karşılaşılma olasılığı çok düşüktür. Tamire gide hata türleri YM, HK,RCT ve TP olup bu hata türlerii tamir üiteside daha iyi kalite kategorilerie yükseltilme imkaları olabilmektedir; dolayısıyla ürürüü kurtarılma ihtimali olabilmektedir. Tamir birimideki makie doaım ve kalifiye elema istihdamı, birimi amacıı gerçekleştirmeside öemli faktörler olacağı göz öüe alımalıdır. AR,ST,TS,HD,OTKB hata türleri üretimi büyük bir yüzdesii oluştura 3 ürü kaliteside (1. Kalite, 136
C.17, S.1 Gri İlişkisel Aaliz ve Uyum Aalizi İle Bir İşletmede Karşılaşıla defo, etra) görüle hata türleridir. Bu souca göre bu hata türlerii geelde ürüü satılabilir özelliğii egellemediği soucua ulaşılabilir fakat burada hata türüü ürü üzerideki şiddeti veya etkisi de göz öüe alımalıdır. Ürü üzeride oluşa hata türüü şiddeti arttıkça, kalite kategori düzeyide düşüş olacaktır. 3.3. Klozet Ürüü içi Uyuma Aalizi Souçları 3.3.1. Hata Türleri Hata Sebeplerie İlişki Souçlar Şekil 4: Hata Türleri Hata Sebepleri Değişkelerie İlişki UA Grafiği (Klozet Ürüü) HD,HK,TP ve MKTS hata türleri grafiği ayı bölgeside yer alıp üraraks (Üretim araçlarıda ortaya çıka aksaklıklar) ve rt (Reçete değişiklikleri) sebepleride kayaklaabildiği belirledi. Bu hata türleri içide HD,HK ve TP hataları rt (Reçete değişiklikleri) sebebide meydaa gelebilmektedir. RCT hatası ise üraraks (Üretim araçlarıda ortaya çıka aksaklıklar) sebebie daha yakıdır. MKTS hata türü ise grafikte eşit uzaklıkta olması edeiyle hem üraraks (Üretim araçlarıda ortaya çıka aksaklıklar) hem de rt (Reçete değişiklikleri) hata sebebide kayaklaabilmektedir. ST, TS ve YM hata türleri 2 boyutlu koordiat sistemide ayı bölgede (I.bölge) yer alıp tmz (Temizlik) ve elkkes (Elektrik kesitisi aksaklıkları) sebepleriyle ilişkili görülmektedir. Bu sebepler içide tmz (Temizlik) her üç hata türüe eşit olasılıkta sadece TS hatası elkkes (Elektrik kesitisi aksaklıkları) sebebie daha yakı olasılıkla meydaa gelebilmektedir. AR ve RCT hata türleri ayı bölgede yer almalarıa rağme AR hata türü stkdüz (Stok alaı yerleşim düzesizliği) ve tsmaks (Taşıma sırasıda 137
ÇAKMAK BAŞ YILDIRIM 2012 karşılaşıla aksaklıklar) sebepleride kayaklaabilmekte; prb (Periyodik bakım yetersizliği), elmdik (Elema dikkatsizliği) ve dgr (Diğer) hata sebepleri de hem AR hem de RCT ve ST hata türlerii eşit olasılıkla etkileyebilmektedir. Dgr (Diğer) hata sebebi ve elmdik (Elema dikkatsizliği) orjide yer aldığı içi bütü hata türleride görülebile hata sebepleri olabilmektedir. Çükü dgr (diğer) hata sebebi, işletmede belirtile hata sebepleri dışıda kala veya gözde kaçabile sebepleri ifade etmektedir. Elmdik (Elema dikkatsizliği) ise tamame yok edilemeye acak azaltılabile isa faktörüü göz öüe ala hata sebebidir. 3.3.2. Hata türleri- Ürü Kalite Düzeylerie İlişki Souçlar Şekil 5: Hata türleri- Ürü Kalite Düzeyleri Değişkelerie İlişki UA Grafiği (Klozet Ürüü) Klozet ürüüde karşılaşıla hata türleride ıskartaya gide ürü çok azdır. Yai geelde yapıla hatalar defolu ürü kategoriside direk satılabilmekte veya tamir işlemi ile satılabilir ürü kategorisie kazadırılabilmektedir. Bu durum işletmede kalite ve kalite geliştirme kousua öem verildiği göstermektedir. Fakat düşük bir olasılıkla TS ve HK hata türlerii barıdıra ürüler hataı şiddetie göre ıskartaya alıabilmektedir. Tüm ürü kaliteleride görüle hata türleri eşit olasılıkta görümektedir. MKTS, AR, ST hata türleri 1. Kalite, etra ve defo kalite kategorileride e fazla görüle hata türleri olup ek olarak işletmede karşılaşıla e fazla olasılığa sahip hata türleridir. YM,TP, RCT ve HD hata türleri de geelde tamir kalite kategoriside işlem görebilmektedir. Lavabo ürürüde olduğu gibi oluşa hataı şiddeti öemli bir faktördür. 138
C.17, S.1 Gri İlişkisel Aaliz ve Uyum Aalizi İle Bir İşletmede Karşılaşıla 4. SONUÇ Yoğu rekabet ortamıda kalitei ö plaa çıkması, üretim sürecide ilk seferde doğru üretim amacıa ulaşma çalışmalarıı artırmıştır. Bu durum gerek yöetsel gerekse üretim faaliyetleride yüksek kalite alayışıı beimsemesii gerektirmektedir. Bu çalışmada vitrifiye üretimi yapa bir işletmei üretim sürecide hatasız üretim ve bu doğrultuda kalitei yükseltilmesi içi Gri ilişkisel aaliz (GİA) ve Uyum aalizi kullaılmıştır. Çalışmada elde edile souçlar aşağıda verilmiştir: İşletmede olası hataları öleme veya azaltma amacıa yöelik olarak Lavabo ve Kozet ürüleride karşılaşıla 26 hata türü ele alımıştır. GİA yardımıyla bu hata türleri işletmede e fazla karşılaşılma derecelerie göre sıralamış ilişki dereceleri 0,50 ve üzeri ola 11 hata türü icelemeye dahil edilmiştir. Üretim sürecide, GİA i mevcut e az ola bilgiyi e iyi ve e mükemmel düzeyde kullaıp sistemi çözerek faktörler arasıdaki ilişkileri ortaya çıkarma özelliğide faydalaılmıştır. Üretim sürecide çalışalar ile yapıla görüşmeler ve balık kılçığı diyagramı yardımıyla işletmede karşılaşıla hata türlerii oluşmasıda etkili ola 9 temel hata sebebi belirlemiştir. Lavabo ve klozet ürüleri işletmede üretim kalitelerie göre 1. Kalite, Etra, Defo, Tamir ve Iskarta olmak üzere beş kategoriye ayrılmaktadır. Kalite kategorileri ile belirlee hata türleri ve hata sebeplerie yöelik veriler, ürü bazıda ayrı ayrı kotejas tabloları halie getirilerek, kategorik değişkeler arasıdaki ilişkileri icelemek amacıyla uyum aalizide kullaılmıştır. Uyum aalizi soucuda ayrı ayrı klozet ve lavabo ürüleri içi hata türleri ve kalite düzeyleri arasıdaki ilişkiler ve hata türleri ile bu hata türlerii oluşmasıda etkili hata sebepleri arasıdaki ilişkiler icelemiştir. İlişkiler grafiksel çıktı ola haritalar üzeride iceleerek yorumlamış, alıabilecek ölemler suulmuştur. Aaliz soucuda üretile ürülerde çok fazla ıskartaya ayrılacak kadar yüksek şiddet veya etkilere sahip hata türleriyle karşılaşılmadığı görülmüştür. Grafikler üzeride işletmede ürüü ıskartaya ayrılmasıa sebep olabilecek hata türüü lavabo ürüüde TAC hata türü olabileceği klozet ürüü içi yie düşük olasılıkla TS ve HK hata türleri olabileceği fakat bu durumuda sıklıkla meydaa gelmediği görülmüştür. Bu alamda işletmei kalite kavramıa öem verdiği düşüülebilir. Temizlik hata sebebii her iki ürü içi öemli bir hata sebebi olduğu grafiklerde görülmüş; bu hata sebebii ST ve YM hata türlerii oluşmasıda etkili olduğu soucua ulaşılmıştır. Bu alamda işletmei üretim sürecide temizlik faktörüe öem verilmesi ve bu doğrultuda uygu ölemler alıması öerilebilir. Ayrıca her iki ürüe yöelik grafikte isa faktörüü orijide yer alması, öemli bir hata sebebi olabileceği ve göz ardı edilmemesi gerektiği soucua ulaştırmaktadır. Kalifiye elema istihdamı 139
ÇAKMAK BAŞ YILDIRIM 2012 buu yaıda çalışa eğitimie öem verilmesi bu hata türlerii oluşumuu azaltabilecek öeriler olabilir. Klozet ürüüde MKTS, HK, HD ve TP hata türleri ile rt (Reçete değişiklikleri) ve üraraks (Üretim araçlarıda ortaya çıka aksaklıklar) hata sebepleri ayı bölgede (IV. Bölge) yer alırke; lavabo ürüü içi ST, TS ve YM hata türleri ile sadece tmz (temizlik) hata sebebi ayı bölgede (IV. Bölge) görülmektedir. Çalışmada kullaıla Gri ilişkisel aaliz tekiğii, kısıtlı ve az sayıda veri setide bulua birde çok faktörle birde çok değişke arasıdaki karşılıklı ilişkileri çözümlemeside kullaılmasıı uygu olduğu zamalarda, yüksek performas elde edilebilecek bir aaliz tekiği olabileceği belirlemiştir. Çalışmada temelii oluştura uyum aalizi ve bu aalizi souçlarıı alaşılır ve kolay yorumlaabilir şekilde grafik yardımıyla görselliğe dökmesi gerek üretim sürecide çalışalar gerekse yöeticilere değerledirme ve karar verme aşamasıda yei bir bakış ile yorum yapma olaağı sağlayabilecektir. İşletmede üretim sürecide karşılaşıla hata türlerii ve bu hata türlerii oluşturabilecek sebepler ile ürü kalite kategorileri ve hata türleri arasıdaki ilişkileri öcede belirleerek gerekli ölemleri alıması, mevcut kayakları etki kullaımıı sağlayabilecek ve işletmei yüksek verimliliğe ulaşmasıa yardımcı olabilecektir. Burada, işletmelerde hatalı ürü üretimii ölemek veya azaltmak bu doğrultuda da kalite iyileştirmeye yöelik uygulamalı bir çalışma suulmuştur. Bu çalışmaı sağlıklı bir şekilde uygulaıp gerçekleştirilebilmesi içi taımlamaları ve aalizleri uzmalar tarafıda yapılması gerekliliği göz ardı edilmemesi gereke bir faktördür. KAYNAKÇA 1. BAŞ, Meti (2010), İşletmelerde Fiasal Başarısızlığı Ögörülmeside Gri İlişkisel Aaliz Tekiği, Tekstil ve Deri Sektörüde Bir Uygulama, Basılmamış Doktora Tezi, Dumlupıar Üiversitesi Sosyal Bilimler Estitüsü, Kütahya. 2. CHU, Hug-Chi, Yi-Tig Hsu ve Yog-Hsu Lai, (2008), A Weighted Routig Protocol Usig Grey Relatioal Aalysis For Wireless Ad Hoc Networks, Autoomic ad Trusted Computig, Chumig, RONG, Marti, G. JAATUN, Frode, E. SANDNES, Laurece T. YANG ve Jiahua, MA, Fifth Iteratioal Coferece ATC, Oslo, Norway, pp. 655-664. 3. CLAUSEN S.E. (1998), Applied Correspodece Aalysis-A Itroductio, Sage Publicatio, USA. 4. CLAUSEN Ste-Erik (1998), Applied Correspodece Aalysis, Sage Publicatio, USA. 140
C.17, S.1 Gri İlişkisel Aaliz ve Uyum Aalizi İle Bir İşletmede Karşılaşıla 5. ÇETİN C., Besim Akı, Vedat Erol (2001), Toplam Kalite Yöetimi ve Kalite Güvece Sistemi, Beta Yayı, İstabul. 6. DENG, Ju-Log, (1982), Cotrol Problem of Grey System, System ad Cotrol Letters, Vol. 5, pp. 288-294. 7. DENG, Ju-Log, (1989), Itroductio to Grey System Theory, The Joural of Grey System, Vol. 1, pp. 1-24. 8. EFİL İ. (1999), Toplam Kalite Yöetimi ve ISO 9000 Kalite Güvece Sistemi, Alfa Yayıları, İstabul. 9. GREENACRE Michael (2002), Correspodece Aalysis of the Spaish Natioal Health Survey, Gac Sait, Vol:16, No:2, Mar.-Apr., Barceloa. 10. GREENACRE Michael (2007), Correspodece aalysis i practice, secod editio, Chapma Ad Hall/Crc, Taylor Ad Fracis Group, USA. 11. GREENACRE Michael ve J. Blasıus,(1994), Correspodece Aalysis i the Social Scieces, Academic Press Limited, USA. 12. HAIR, Joseph F., Rolph E. Aderso, Roald L. Tatham, William C. Black, (1998), Multivariate Data Aalysis, Upper Saddle River, N.J.:Pretice Hall, Fifth Editio, USA. 13. HARRİSON K. David ve David J. Petty (2002), Systems for Plaig ad Cotrol ı Maufacturig, Newes, Academic Press Limited, USA. 14. HUANG, Chi-Chu, Hoh-Mig Lee, (2003), A Novel Partial-Memory Learig Algorithm Based O Grey Relatioal Structure, Advaces Itelliget Data Aalysis V, Michael, R., BERTHOLD, Has-Jaachim, LENZ, Elizabeth, BRADLEY, Rudolf, KRUSE ve Christia, BORGELT, Fifth Iteratioal Symposium O Itelliget Data Aalysis IDA Proceedigs, Berli, Germay, pp.68-75. 15. LEE, B.L. (2006). Correspodece Aalysis, http://www.uv.es/ prodat/vista, (02.04.2010). 16. LIN, Chi-Tsai ve Hui-Yi Tsai, (2005), Hierarchical Clusterig Aalysis Based o Grey Relatio Grade, Iformatio ad Maagemet Scieces, Vol. 16, No.1, pp. 95 105. 17. LIN, Yi, Mia-Yu Che ve Sifeg Liu, (2004), Theory of Grey Systems: Capturig ucertaities of Grey Iformatio, Grey Systems Theory ad Applicatios, Mia-Yu, CHEN, Sifeg, LIU ve Yi, LIN, (Ed.), Kyberetes, The Iteratioal Joural of Systems ad Cyberetics, Vol. 33, No. 2, pp. 196-218. 18. LIU, Sifeg ve Yi Li, (2006), Grey Iformatio: Theory ad Pratical Applicatios With 60 Figures, Spriger-Verlag Lodo Limited, Spriger Sciece+Busiess Media, Prited i the Uited States of America (MVY). 141
ÇAKMAK BAŞ YILDIRIM 2012 19. LU, Meg ve Kees Wevers, (2007), Grey System Theory ad Applicatios: A Way Forward, Joural of Grey System, Vol. 10, No.1, pp.47 54. 20. MURTAGH Fio (2005), Correspodece Aalysis ad Adata Codig With Java Ad R, Chapma Ad Hall/Crc, Taylor Ad Fracis Group,USA. 21. ÖZDAMAR, Kazım (2004), Paket Programlar ile İstatistiksel Veri Aalizi-2, Kaa Kitabevi, Eskişehir. 22. SEYFULLAHOĞULLARI, Ayha (2003), Çapraz Tabloları Aalizi ve Ticari Malları Değerledirilmesiyle İlgili Bir Uygulama, İstabul Ticaret Üiversitesi Fe Bilimleri Dergisi, Sayı:4, Aralık. 23. UZGÖREN, Nevi (2007), Uyum Aalizii Teorik Esasları ve Regresyo Aalizi İle Bezerliğii Grafiksel Boyutta Karsılaştırılması, Dumlupıar Üiversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, sayı:18, Kütahya. 24. WEN, Ku-Li, (2004), Grey Systems: Modelig ad Predictio, Yag s Scietific Research Istitute, Yag s Scietific Press, Vol. 4, October. 25. XUERUI, Ta ve Li Yuguag, (2004), Usig Grey Relatioal Aalysis to Aalyze the Medical Data, Grey Systems Theory ad Applicatios, Mia-Yu, CHEN, Sifeg, LIU ve Yi, LIN, (Ed.), Kyberetes, The Iteratioal Joural of Systems ad Cyberetics, Vol.33, No.2, pp.355 362. 142