Fen Edebiyat Fakültesi Matematik ISE 318 - Kalite Güvence ve Güvenilirlik DERS TANITIM BÝLGÝLERÝ Dersin Adý Kodu Yarýyýl Teori (saat/hafta) Uygulama/Laboratuar (saat/hafta) Yerel Kredi AKTS Kalite Güvence ve Güvenilirlik ISE 318 Güz/Bahar 2 2 3 6 Ön Koþullar MATH 234 Başarılı olmak (En az DD notu almış olmak) Dersin Dili Dersin Türü Dersin Seviyesi Dersin Koordinatörü Dersi Veren(ler) İngilizce Seçmeli Lisans * Prof. Dr. Hakkı Eskicioğlu * Prof. Dr. Hakkı Eskicioğlu * Öğr. Gör. Dr. Nimet Kardeş Sever Dersin Yardýmcýlarý Dersin Amacý * Araş. Gör. Caner Taçoğlu 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, bar ve R kontrol grafikleri, süreç yeterlilik ve güvenilirlik yer almaktadır. Dersin Öðrenme Çýktýlarý 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 Page 1/5
Dersin Ýçeriði 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. HAFTALIK KONULAR VE ÝLGÝLÝ ÖN HAZIRLIK ÇALIÞMALARI Hafta Konular Ön Hazýrlýk 1 Kalite Yönetimi ve İyileştirmesine Giriş Montgomery, Kısım 1 2 6 Sigma: DMAIC Problem Çözme Yöntemi Montgomery, Kısım 2 3 Veri Karakterizasyonu için İstatistiksel Yöntemler ve Olasılık Terimleri Montgomery, Kısım 3.1, 3.2 4 Veri Karakterizasyonu için İstatistiksel Yöntemler ve Olasılık Terimleri Montgomery, Kısım 3.3, 3.4, 3.5 5 Kontrol Grafikleri için İstatiksel Temel Montgomery, Kısım 5 6 Kontrol Grafikleri için İstatiksel Temel Montgomery, Kısım 5 7 Genel tekrar ve arasınav 8 Değişken Veriler için Kontrol Grafikleri Montgomery, Kısım 6 9 Değişken Veriler için Kontrol Grafikleri Montgomery, Kısım 6 10 Özellik Verileri için Kontrol Grafikleri Montgomery, Kısım 7.1, 7.2 11 Özellik Verileri için Kontrol Grafikleri Montgomery, Kısım 7.3, 7.4, 7.5 12 Süreç Yetenek Değerlendirmesi Montgomery, Kısım 8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 8.5 13 Süreç Yetenek Değerlendirmesi Montgomery, Kısım 8.6, 8.7, 8.8, 8.9 14 Örnekleme Yöntemleri Montgomery, Kısım 15.1,15.2 15 Örnekleme Yöntemleri Montgomery, Kısım 15.3, 15.4, 15.5 16 Güvenilirlik Ders notlarının Page 2/5
KAYNAKLAR Ders Notu Ders Kitabı : Montgomery, D.C., Introduction to Statistical Quality Control, John Wiley and Sons Co., 6th Edition, 2008. Diðer Kaynaklar Statistical Quality Design and Control, Second Edition Richard E. Devor, Tsonghow Chang, John W. Sutherland DEÐERLENDÝRME ÖLÇÜTLERÝ Yarýyýl Ýçi Çalýþmalarý Sayý Katký Payý Devam/Katılım - - Laboratuar - - Uygulama - - Arazi Çalışması - - Derse Özgü Staj - - Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği - - Ödev - - Sunum/Jüri - - Projeler - - Seminer/Workshop - - Ara Sınavlar/Sözlü Sınavlar 2 60 Final/Sözlü Sınav 1 40 Toplam 3 100 YARIYIL ÝÇÝ ÇALIÞMALARININ BAÞARI NOTU KATKISI - 60 YARIYIL SONU ÇALIÞMALARININ BAÞARI NOTUNA KATKISI - 40 Toplam 0 100 Page 3/5
DERS KATEGORÝSÝ Ders Kategorisi Temel Meslek Dersleri Uzmanlık/Alan Dersleri Destek Dersleri İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri Aktarılabilir Beceri Dersleri DERSÝN ÖÐRENÝM ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLÝLÝKLERÝ ÝLE ÝLÝÞKÝSÝ # Program Yeterlilikleri / Çýktýlarý * Katký Düzeyi 1 2 3 4 5 1 Temel matematik, uygulamalı matematik ve istatistik kuramlarına ve uygulamalarına hakim olmak, 2 Matematik ve istatistik alanındaki edindiği ileri düzeydeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri kullanabilmek, 3 Sorunları tanımlayabilmek, analiz edebilmek ve bilimsel yöntemlere dayalı çözüm üretebilmek, 4 Disiplinlerarası yaklaşımla, matematiği ve istatistiği gerçek yaşamda uygulayabilmek ve uygulama konusunda kendi potansiyellerini keşfedebilmek, 5 Matematiğin kullanıldığı hemen her alanda, gerekli bilgileri edinebilmek ve modelleme yapabilmek ve kendini geliştirebilmek, 6 Kurduğu modellere ve çözümlere eleştirel bakabilmek, yenileyebilmek, 7 Kuramsal ve teknik bilgilerini gerek detaylı olarak uzman kişilere, gerekse basit ve anlaşılır bir şekilde uzman olmayan kişilere rahatça aktarabilmek, 8 İngilizce yi ve Avrupa Dil Portföyünden ikinci bir yabancı dili B1 Genel Düzeyinde etkin şekilde kullanabilmek ve bilgi birikimini güncel tutabilmek, yurtiçi ve yurtdışı meslektaşlarıyla rahat bir şekilde iletişim kurabilmek, periyodik litaretürü takip edebilmek, 9 Matematik ve istatistik alanlarında yaygın olarak kullanılan yazılımlara aşina olmak ve Avrupa Bilgisayar Kullanma Lisansı İleri Düzeyindeki ez az bir programı etkin şekilde kullanabilmek, 10 Dahil olduğu projelerin tüm aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere uygun hareket edebilmek, toplumsal duyarlılık çerçevesinde proje geliştirip uygulayabilmek, Page 4/5
11 Evrensel anlamda birikimli ve duyarlı olarak tüm süreçleri etkin şekilde değerlendirebilmek ve kalite yönetimi konusunda yeterli bilince sahip olmak, 12 Soyut düşünce yapısına hakim olarak, somut olaylara bağlayabilmek ve çözümleri taşıyabilmek, deney tasarlayıp veri toplayarak bilimsel yöntemlerle sonuçları incelemek ve yorumlamak, 13 Edindiği bilgi, beceri ve yetkinlikleri hayat boyu yenileyebilmek, yaşam boyu öğrenme bilincine sahip olmak, 14 Matematik ve istatistik alanında edindiği bilgileri ortaöğretim seviyesine uyarlayarak aktarabilmek, 15 Matematik ve istatistik alanında bireysel veya ekip olarak bir çalışmayı sürdürmek, bağımsız çalışmanın ilgili tüm aşamalarında etkili olmak, karar verme sürecine katılmak, zamanı etkili kullanarak gerekli planlamayı yapmak ve yürütmek. *1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest AKTS / ÝÞ YÜKÜ TABLOSU Aktiviteler Sayý Süresi (Saat) Toplam Ýþ Yükü Ders saati (Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati) 16 2 32 Laboratuvar 16 2 32 Uygulama - - - Derse Özgü Staj - - - Arazi Çalışması - - - Sınıf Dışı Ders Çalışması 15 3 45 Sunum / Seminer - - - Proje - - - Ödevler 1 10 10 Küçük Sınavlar 1 30 30 Ara Sınavlar / Sözlü Sınavlar 2 9 18 Final / Sözlü Sınav 1 12 12 Toplam Ýþ Yükü 179 Page 5/5