No abstract

Performance of a product usually depends on several responses (quality characteristics) which must meet all of the specifications simultaneously. This could be achieved by applying of (the) robust design methodology to problems with multiple characteristics. In the literature, several works have been published concerning multi-response optimization methods, which aim to achieve the best possible robustness. One of the approaches for multi-response optimization is Loss Function Approach which allows the practitioner to include variance-covariance structure of the responses, prediction quality and the economic importance of the responses relevant to the product or process. In this paper, we propose utilizing Analytic Hierarchy Process, a multi-criteria decision making tool, to determine the economic importance matrix in the multivariate loss function. An example of the suggested method is presented on a study conducted for a company producing water proof polymer roofing materials.

In this study, we propose a new descriptive statistic, coefficient of variation function, for functional data analysis and present its utilization. We recommend coefficient of variation function, especially when we want to compare the variation of multiple curve groups and when the mean functions are different for each curve group. Besides, obtaining coefficient of variation functions in terms of cubic B-Splines enables the interpretation of the first and second derivative functions of these functions and provides a stronger inference for the original curves. The utilization and effects of the proposed statistic is reported on a wellknown data set from the literature. The results show that the proposed statistic reflects the variability of the data properly and this reflection gets clearer than that of the standard deviation function especially as mean functions differ.

No abstract

ÖzLiteratürde ilk önerilmiş olan süreç yetenek indeksleri, süreç verilerinin normal dağılması, kalite karakteristiklerine ait toleransların simetrik olması ve sürecin kontrol altında olması varsayımları altında çalışmaktadır. İlerleyen çalışmalarda, süreç verilerinin normal dağıldığı ve toleransların asimetrik olduğu, süreç verilerinin asimetrik bir dağılıma uyduğu ve toleransların simetrik olduğu durumlar için bazı yetenek indeksleri önerildiği görülmektedir. Bu çalışmanın amacı, literatürdeki diğer çalışmalardan farklı olarak, toleransların asimetrik ve süreç verilerinin dağılımının normal olmadığı durumlar için yeni bir süreç yetenek indeksi önermektir. Asimetrik toleranslı ve asimetrik dağılımlı süreçlerin tanımlanması için Pearson dağılım ailesi ile çalışılmıştır. Önerilen indekste baz dağılım ile süreç dağılımının dört temel bileşeni karşılaştırılmaktadır. Dağılımın hedef değerden uzaklığı, basıklık ve çarpıklık değerlerindeki değişimi ile alt ve üst spesifikasyon limitlerine olan yakınlığı dikkate alınmıştır. Önerilen indeksin çeşitli durumlarda gösterdiği performans örneklerle incelenmiştir. Sonuç olarak indeks değeri, süreç dağılımının basıklık değeri arttıkça ve süreç dağılım verileri hedef değere yaklaştıkça artmakta, çarpıklık değerindeki artışlarda azalmaktadır.