نوع مقاله : مقاله پژوهشی - کاربردی

نویسندگان

1 گروه مدیریت، دانشکده مدیریت، اقتصاد و حسابداری، واحد تبریز، دانشگاه آزاد اسلامی، تبریز، ایران.

2 گروه مدیریت، دانشکده مدیریت، اقتصاد و حسابداری. واحد تبریز، دانشگاه آزاد اسلامی، تبریز، ایران.

چکیده

هدف: کنترل آماری فرآیند مجموعه‌ای توانا از ابزارهای حل مشکل است که باعث ثبات در فرآیندهای تولیدشده و توانایی تولید محصول باکیفیت را بالا می‌برد. نمودارهای کنترل کلاسیک با استفاده از داده‌های دقیق و معین، فرآیندهای تولیدی را در دو گروه تحت کنترل یا خارج از کنترل قرار می‌دهند، درحالی‌که مجموعه‌های فازی با تعریف توابع عضویت پیوسته و استفاده از داده‌های مبهم و نامعین با بهره‌گیری از اعداد فازی مثلثی و ذوزنقه‌ای، به‌صورت دسته‌های تحت کنترل، نسبتاً تحت کنترل، نسبتاً خارج از کنترل و خارج از کنترل طبقه‌بندی نموده و سطح کیفی محصول را به‌صورت‏ واقعی‏تر بیان می‌کنند.
روش‌شناسی پژوهش: این پژوهش از نوع تحقیقات کاربردی و توصیفی می‌باشد و باهدف طراحی مدل کاربردی کنترل آماری فرآیند به روش مد و میانه فازی و مقایسه نتایج آن با روش کلاسیک در شرکت صنعتی داداش برادر تبریز اجراشده است. روش جمع‌آوری اطلاعات برای اجرای مدل از سیستم نمونه‌گیری در ایستگاه بازرسی تبعیت می‌کند و به‌صورت 30 نمونه 50 تایی انواع شکلات است.
یافته ها: با توجه به نقص‌های هفت‌گانه شکلات که شامل: رنگ، طعم، ماسیدگی، شکوفه شکر، عوامل بافتی و مواد خارجی می‌باشد، ماهیت شکلات‌های تولیدی مشخص گردید. در روش کلاسیک 28 مورد تحت کنترل و فقط 2 مورد خارج از کنترل شناسایی گردید، اما در بررسی با روش SPC فازی 20 نمونه تحت کنترل، 4 نمونه نسبتاً تحت کنترل، 4 نمونه نسبتاً خارج از کنترل و 2 نمونه خارج از کنترل بودند.
اصالت/ارزش افزوده علمی: نتایج تحقیق حساس بودن روش SPC فازی را نسبت به روش کلاسیک نشان می‌دهد، درنتیجه شناسایی تغییرات فرآیند دقیق‌تر و سریعتر است، و بر این اساس پیشنهادات کاربردی به شرکت مذکور ارائه‌ گردید.

کلیدواژه‌ها

موضوعات

عنوان مقاله [English]

Designing an applied model of statistical process control (SPC) by fuzzy mode and middle fuzzy and comparing its results with classical method case study: Dadash Baradar Ind. Co.

نویسندگان [English]

  • Bahavar Azarmizad 1
  • Kamaleddin Rahmani 2
  • Alireza Bafandeh Zendeh 2
  • Sirous Fakhimiazer 2

1 Department of Management, Faculty of Management, Economic and Accounting, Tabriz Branch, Islamic Azad University, Tabriz, Iran.

2 Department of Management, Faculty of Management, Economic and Accounting, Tabriz Branch, Islamic Azad University, Tabriz, Iran.

چکیده [English]

Purpose: Statistical Process Control (SPC) is a powerful set of problem-solving tools that stabilize production processes and increase the ability to produce high quality product. Classic control diagrams, using precise and definite data, place production processes into two groups: under control or out of control; while Fuzzy sets by defining continuous membership functions and using ambiguous, indefinite data, triangular and trapezoidal Fuzzy numbers, classify into these categories: under control, relatively under control, relatively out of control and out of control which express the quality level of the product more realistically.
Methodology: This research is an applied and descriptive research with the aim of designing an applied model of Statistical Process Control by Fuzzy Mode and Middle Fuzzy and comparing its results with Classical Method in Dadash Baradar Ind. Co. in Tabriz. This method of data collection to run the model follows the sampling system at the inspection station and is in the form of 30 samples of 50 chocolates.
Findings: According to the seven defects of chocolate, which include: color, taste, acidity, sugar blossom, tissue factors and foreign substances, the nature of the produced chocolate was determined. In the Classical Method, 28 cases under control and only 2 cases out of control were identified, but in the study with Fuzzy SPC Method, 20 samples under control, 4 samples relatively under control, 4 samples relatively out of control and 2 samples were out of control.
Originality/Value: Research results shows the sensitivity of the Fuzzy SPC Method compared to the Classical Method; as a result, identifying process changes is more accurate and faster, and accordingly practical suggestions have been provided to the company.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Dadash Baradar Ind. Co
  • Fuzzy SPC
  • Fuzzy mode
  • Middle fuzzy
Alizadeh, H. M., & Ghomi, S. M. T. (2011). Fuzzy development of Mean and Range control charts using statistical properties of different representative values. Journal of intelligent & fuzzy systems22(5-6), 253-265. DOI:  10. 3233/IFS-2011-0487
Bradshaw Jr, C. W. (1983). A fuzzy set theoretic interpretation of economic control limits. European journal of operational research13(4), 403-408. https: //doi. org/10. 1016/0377-2217(83)90100-5
Casco, B. (1993). Fuzzy thinking [A. Ghaffari, A. Maghsoudpour Mumtaz, J. Qasimi, Trans.]. Khajeh Nasir al-Din Tusi University of Technology Publications. (In Persian). https: //www. agahbookshop. com/%D8%AA%D9%81%D9%83%D8%B1-%D9%81%D8%A7%D8%B2%D9%8A_16749   
Cheng, C. B. (2005). Fuzzy process control: construction of control charts with fuzzy numbers. Fuzzy sets and systems154(2), 287-303. https: //doi. org/10. 1016/j. fss. 2005. 03. 002
Ebrahimi, E., Ghasem Akbari, M., & Etminan, J. (2012). Quality control chart C based on fuzzy data using bootstrap confidence interval and Yao-view meter. 11th national conference on intelligent systems. Tehran. Iran. (In Persian). https: //civilica. com/doc/214610/
El-Shal, S. M., & Morris, A. S. (2000). A fuzzy rule-based algorithm to improve the performance of statistical process control in quality systems. Journal of intelligent & fuzzy systems9(3-4), 207-223.
Erginel, N., Sentürk, S., Kahraman, C. , & Kaya, I. (2011). Evaluating the packing process in food industry using fuzzy and [stilde] control charts. International journal of computational intelligence systems4(4), 509-520. https: //doi. org/10. 1080/18756891. 2011. 9727809
Ertuğrul, İ., & Aytaç, E. (2009). Construction of quality control charts by using probability and fuzzy approaches and an application in a textile company. Journal of intelligent manufacturing20(2), 139-149. https: //doi. org/10. 1007/s10845-008-0230-1
Esmaeilpour, R., Ramezanian, M. R., & Kazemof, F. (2009). Presenting a model of fuzzy statistical process control with fuzzy mode method to control product defects. Industrial management journal1(2). (In Persian). https: //imj. ut. ac. ir/article_20359. html?lang=en
Grant, E. L., & Lonworth, R. (2006). Statistical quality control [M. Pesaran Qader, A. Kahalzadeh, A. Jabbari, Trans.]. University Publication Center. (In Persian). https: //www. gisoom. com/book/1370127/%DA%A9%D8%AA%D8%A7%D8%A8-%DA%A9%D9%86%D8%AA%D8%B1%D9%84-%DA%A9%DB%8C%D9%81%DB%8C%D8%AA-%D8%A2%D9%85%D8%A7%D8%B1%DB%8C/  
Gülbay, M., Kahraman, C., & Ruan, D. (2004). α‐Cut fuzzy control charts for linguistic data.  International journal of intelligent systems19(12), 1173-1195. https: //doi. org/10. 1002/int. 20044
Gülbay, M., & Kahraman, C. (2006). Development of fuzzy process control charts and fuzzy unnatural pattern analyses. Computational statistics & data analysis51(1), 434-451. https: //doi. org/10. 1016/j. csda. 2006. 04. 031
Kanagawa, A., Tamaki, F., & Ohta, H. (1993). Control charts for process average and variability based on linguistic data. The international journal of production research31(4), 913-922. https: //doi. org/10. 1080/00207549308956765
Kaya, İ., & Kahraman, C. (2011). Process capability analyses based on fuzzy measurements and fuzzy control charts. Expert systems with applications38(4), 3172-3184. https: //doi. org/10. 1016/j. eswa. 2010. 09. 004
Nelson, L. S. (1984). The Shewhart control chart—tests for special causes. Journal of quality technology16(4), 237-239. https: //doi. org/10. 1080/00224065. 1984. 11978921
Noeipour, B. (2006). Fuzzy logic. Network e-journal, 71, 270-280. (In Persian). https: //www. sid. ir/fa/journal/ViewPaper. aspx?ID=178781
Raz, T., & Wang, J. H. (1990). Probabilistic and membership approaches in the construction of control charts for linguistic data. Production planning & control1(3), 147-157. https: //doi. org/10. 1080/09537289008919311
Senturk, S., & Erginel, N. (2009). Development of fuzzy X∼-R∼ and X∼-S∼ control charts using α-cuts. Information sciences179(10), 1542-1551. https: //doi. org/10. 1016/j. ins. 2008. 09. 022
Sogandi, F., Mousavi, S. M., & Ghanaatian, R. (2014). An extension of fuzzy P-control chart based on a-level fuzzy midrange. Advanced computational techniques in electromagnetics, 1-8. DOI: 10. 5899/2014/acte-00177
Taleb, H., & Limam, M. (2002). On fuzzy and probabilistic control charts. International journal of production research40(12), 2849-2863. https: //doi. org/10. 1080/00207540210137602
Wang, J. H., & Raz, T. (1990). On the construction of control charts using linguistic variables. The international journal of production research28(3), 477-487. https: //doi. org/10. 1080/00207549008942731
Electric, W. (1982). Statistical quality control handbook. Western Electric Co. https: //www. amazon. com/Statistical-Quality-Control-Handbook-Second/dp/B004OVUP24
Wooluru, Y., Swamy, D. R., & Nagesh, P. (2014). The process capability analysis-a tool for process performance measures and metrics-a case study. International journal for quality research8(3), 399-416.
Zhang, D., & Lu, Q. (2016). Robust regression analysis with LR-type fuzzy input variables and fuzzy output variable. Journal of data analysis and information processing4(2). DOI: 10.4236/jdaip.2016.42006