Industrial Engineering
Course Details
KTO KARATAY UNIVERSITY
Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi
Programme of Industrial Engineering
Course Details
Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi
Programme of Industrial Engineering
Course Details
| Course Code | Course Name | Year | Period | Semester | T+A+L | Credit | ECTS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 15271712 | Statistical Quality Control | 4 | Autumn | 7 | 3+0+0 | 0 | 5 |
| Course Type | Elective |
| Course Cycle | Bachelor's (First Cycle) (TQF-HE: Level 6 / QF-EHEA: Level 1 / EQF-LLL: Level 6) |
| Course Language | Turkish |
| Methods and Techniques | - |
| Mode of Delivery | Face to Face |
| Prerequisites | - |
| Coordinator | Prof. Murat DARÇIN |
| Instructor(s) | Asst. Prof. Şule ERYÜRÜK |
| Instructor Assistant(s) | - |
Course Instructor(s)
| Name and Surname | Room | E-Mail Address | Internal | Meeting Hours |
|---|---|---|---|---|
| Asst. Prof. Şule ERYÜRÜK | - | [email protected] |
Course Content
Kalite kontrol sistemlerinin prensipleri. Süreç kontrolü. Şartname ve toleranslar. Proses yeterlilik çalışmaları ve kontrol grafikleri. Kabul örnekleme planları. Kalite kararlarının maliyet yönleri.
Objectives of the Course
To improve and control the quality by applying statistical principles and techniques to the data obtained at every stage of production. To use these principles and techniques in process development
Contribution of the Course to Field Teaching
| Basic Vocational Courses | |
| Specialization / Field Courses | X |
| Support Courses | |
| Transferable Skills Courses | |
| Humanities, Communication and Management Skills Courses |
Relationships between Course Learning Outcomes and Program Outcomes
| Relationship Levels | ||||
| Lowest | Low | Medium | High | Highest |
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| # | Program Learning Outcomes | Level |
|---|---|---|
| P1 | Sufficient knowledge of mathematics, science and Industrial Engineering discipline-specific subjects; Ability to use theoretical and applied knowledge in these fields to solve complex Industrial Engineering problems | 5 |
| P2 | Ability to identify, formulate and solve complex Industrial Engineering problems; Ability to select and apply appropriate analysis and modeling methods for this purpose | 5 |
| P3 | In the field of Industrial Engineering, the ability to design a complex system, process, device or product to meet specific requirements under realistic constraints and conditions; Ability to apply modern design methods for this purpose | 5 |
Course Learning Outcomes
| Upon the successful completion of this course, students will be able to: | |||
|---|---|---|---|
| No | Learning Outcomes | Outcome Relationship | Measurement Method ** |
| O1 | Kalite ve kalite ile ilgili genel terimleri tanımlayabilir. | P.1.37 | 1 |
| O2 | Bir nitelik veya nicelik kalite karakteristiğine göre üretim sürecini izlemek için uygun süreç kontrol araçlarını seçebilir ve kullanabilir. | P.2.56 | 1 |
| O3 | İstenilen müşteri ve üretici seviyelerini sağlamak için uygun bir kabul örnekleme süreci seçebilir | P.2.57 | 1 |
| O4 | Temel istatistiksel prensipleri ve teknikleri kalite geliştirme ve kontrolde kullanma becerisi elde edebilir. | P.2.58 | 1 |
| O5 | Bir nitelik veya nicelik kalite karakteristiğine göre üretim sürecini izlemek için uygun süreç kontrol araçlarını seçebilir ve kullanabilir. | P.3.32 | 1 |
| O6 | İstenilen müşteri ve üretici seviyelerini sağlamak için uygun bir kabul örnekleme süreci seçebilir | P.3.33 | 1 |
| O7 | Temel istatistiksel prensipleri ve teknikleri kalite geliştirme ve kontrolde kullanma becerisi elde edebilir. | P.3.34 | 1 |
| ** Written Exam: 1, Oral Exam: 2, Homework: 3, Lab./Exam: 4, Seminar/Presentation: 5, Term Paper: 6, Application: 7 | |||
Weekly Detailed Course Contents
| Week | Topics |
|---|---|
| 1 | Temel Kavramlar (Kalite, Kontrol, İstatistiksel Süreç Kontrolü, Örnekleme, ...) |
| 2 | Tanımlayıcı İstatistikler, İhtimal Dağılımları, Aralık Tahmini (Ortalama, Varyans, Oran, İki Ortalamanın Farkı) |
| 3 | Kalitedeki değişimin rastgele ve tayin edilebilir sebepleri. Kontrol diyagramının istatistiksel esasları. Kontrol limitlerinin seçimi. |
| 4 | Örnek büyüklüğü ve örnekleme frekansı. Alt gruplar. Kontrol diyagramları için kurallar |
| 5 | Çetele tablosu. Pareto diyagramı. Sebep ve etki diyagramı. Saçılma diyagramı |
| 6 | Kabul Örneklemesi (Temel Kavramlar, Kabul Örneklemesinde Risk, İşletim Karakteristiği Eğrisi) |
| 7 | Kontrol Grafikleri, Süreç Değişkenliği, Süreç Kontrolünde İstatistiksel Riskler |
| 8 | Ara Sınav |
| 9 | Niceliksel Ölçüler için Kontrol Grafikleri |
| 10 | Niteliksel Ölçüler için Kontrol Grafikleri |
| 11 | Kontrol Limitleri, Spesifikasyon Limitleri ve Doğal Tolerans Limitleri |
| 12 | Süreç Yeterlilik Analizi |
| 13 | Altı Sigma |
| 14 | Hata türleri ve etkileri analizi |
| 15 | Final Sınavına Hazırlık |
Textbook or Material
| Resources | Burnak N., Toplam Kalite Yönetimi "İstatistiksel Süreç Kontrolü", Osmangazi Üniversitesi, 1997 |
| Introduction to Statistical Quality Control, Douglas C. Montgomery, 7th Edition, 2013 |
Evaluation Method and Passing Criteria
| In-Term Studies | Quantity | Percentage |
|---|---|---|
| Attendance | - | - |
| Laboratory | - | - |
| Practice | - | - |
| Field Study | - | - |
| Course Specific Internship (If Any) | - | - |
| Homework | - | - |
| Presentation | - | - |
| Projects | - | - |
| Seminar | - | - |
| Quiz | - | - |
| Listening | - | - |
| Midterms | 1 | 40 (%) |
| Final Exam | 1 | 60 (%) |
| Total | 100 (%) | |
ECTS / Working Load Table
| Quantity | Duration | Total Work Load | |
|---|---|---|---|
| Course Week Number and Time | 14 | 3 | 42 |
| Out-of-Class Study Time (Pre-study, Library, Reinforcement) | 14 | 3 | 42 |
| Midterms | 1 | 30 | 30 |
| Quiz | 0 | 0 | 0 |
| Homework | 0 | 0 | 0 |
| Practice | 0 | 0 | 0 |
| Laboratory | 0 | 0 | 0 |
| Project | 0 | 0 | 0 |
| Workshop | 0 | 0 | 0 |
| Presentation/Seminar Preparation | 0 | 0 | 0 |
| Fieldwork | 0 | 0 | 0 |
| Final Exam | 1 | 36 | 36 |
| Other | 0 | 0 | 0 |
| Total Work Load: | 150 | ||
| Total Work Load / 30 | 5 | ||
| Course ECTS Credits: | 5 | ||
Course - Learning Outcomes Matrix
| Relationship Levels | ||||
| Lowest | Low | Medium | High | Highest |
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| # | Learning Outcomes | P1 | P2 | P3 |
|---|---|---|---|---|
| O1 | Kalite ve kalite ile ilgili genel terimleri tanımlayabilir. | 5 | - | - |
| O2 | Bir nitelik veya nicelik kalite karakteristiğine göre üretim sürecini izlemek için uygun süreç kontrol araçlarını seçebilir ve kullanabilir. | - | 5 | - |
| O3 | İstenilen müşteri ve üretici seviyelerini sağlamak için uygun bir kabul örnekleme süreci seçebilir | - | 5 | - |
| O4 | Temel istatistiksel prensipleri ve teknikleri kalite geliştirme ve kontrolde kullanma becerisi elde edebilir. | - | 5 | - |
| O5 | Bir nitelik veya nicelik kalite karakteristiğine göre üretim sürecini izlemek için uygun süreç kontrol araçlarını seçebilir ve kullanabilir. | - | - | 5 |
| O6 | İstenilen müşteri ve üretici seviyelerini sağlamak için uygun bir kabul örnekleme süreci seçebilir | - | - | 5 |
| O7 | Temel istatistiksel prensipleri ve teknikleri kalite geliştirme ve kontrolde kullanma becerisi elde edebilir. | - | - | 5 |