| Ders Adı | Kodu | Verildiği Yıl | Verildiği Yarıyıl | Süresi (T+U) | Yerel Kredisi | AKTS Kredisi |
| Kalite Mühendisliği | IE 326 | | | 4 + 0 | 4 | 7,00 |
| |
| Ders Bilgileri |
| Dersin Öğretim Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
| |
Dersin Öğrenme Kazanımları:
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler: |
| 1. Kalite uygulamalarında DMAIC gibi istatistiksel ve diğer problem çözme yöntemleri hakkında bilgi sahibi olacaklar. |
| 2. Uygun kontrol grafiklerini oluşturma ve yorumlama becerisi kazanacaklar |
| 3. Ürün/hizmet kalitesiyle ilgili verileri toplama ve analiz etme, kabul örnekleme tekniklerini kullanma ve süreç yeteneğini değerlendirme becerisi elde edecekler. |
| 4. Kalite analizi için gerekli olan istatistiksel paket programlarını kullanabilecekler. |
| 5. Kalite iyileştirmeleri için deneysel tasarım yapma; sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi kazanacaklar. |
| 6. Sözlü sunum becerilerini geliştirecekler. |
| 7. Takım çalışmasına dahil olacaklar. |
| 8. Etik sorunlar ve mühendislik standartları konusunda farkındalığa sahip olacaklar. |
| |
| Dersin Önkoşulları ve Birlikte Alınması Gereken Dersler | IE228 (ön koşul) |
| Daha Önce Alınmış Olması Önerilen Dersler | Yok |
| |
Dersin Tanımı:
Kalite ve kalite iyileştirmeye giriş; DMAIC süreci; Temel istatistik kavramlarının tekrarı; Değer Akış Haritası ve kalite iyileştirmesi için diğer görsel araçlar; İstatistiksel Süreç Kontrolü yöntemleri ve teknikleri; Değişkenler için kontrol grafikleri; Öznitelikler için kontrol grafikleri; Süreç yeterlilik analizi; Özniteliklerle ve değişkenlerle kabul muayenesi; Deney tasarımı; 2k etkensel tasarım; İki seviye kısmi etkensel tasarım; Kalite yönetim sistemleri ve mühendislik standartları. |
| |
Üretken Yapay Zeka Kullanımı:
|
| |
| Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı): |
| |
| Hafta | Konu |
| 1 | Kalite ve Kalite İyileştirme Kavramına Giriş |
| 2 | DMAIC Metodolojisi |
| 3 | Temel istatistiksel kavramların gözden geçirilmesi |
| 4 | Değer Akış Haritalama ve kalite iyileştirme için diğer görsel araçlar. |
| 5 | İstatistiksel Süreç Kontrol yöntemleri ve teknikleri |
| 6 | Değişkenler için Kontrol Grafikler: X-R |
| 7 | Değişkenler için Kontrol Grafikleri: X-S |
| 8 | Nitelikler için Kontrol Grafikleri |
| 9 | Süreç Yeterlilik Analizi |
| 10 | Nitelikler için Kabul Örneklemesi |
| 11 | Değişkenler için Kabul Örneklemesi |
| 12 | Tasarımlı Deneyler: 2k Faktöriyel Tasarım |
| 13 | İki Seviyeli Kesirli Faktöriyel Tasarımlar |
| 14 | Kalite Yönetim Sistemleri ve Mühendisliği Standartları |
| |
| Kaynaklar: |
| Montgomery Douglas C., Statistical Quality Control: A Modern Introduction, John Wiley & Sons, 2020, ISBN: 978-1119657118 |
| |
| Diğer Kaynaklar: |
| |
| |
| Öğretim Yöntem ve Teknikleri: |
| Haftada 4 saat ders işlenecektir. Son haftanın 2 saati sunumlara ayrılacaktır. |
| |
| Değerlendirme Sistemi: |
| Yöntem | Adet | Katkı (%) |
| Aktiviteler | 1 | %35 |
| Final Sınavı | 1 | %40 |
| Aktiviteler | 2 | %10 |
| Sözlü Sunum | 1 | %15 |
| |
| Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu? |
| Gerektirmiyor |
| |
Dersin AKTS İş Yükü:
|
| # | Aktivite | Adet | Süre (Saat) | İş Yükü |
| 1 | Derslere Katılım (haftalık bazda) | 14 | 4,00 | 56,00 |
| 2 | Laboratuvarlara/Derslere Katılım (haftalık bazda) | 0 | 0,00 | 0,00 |
| 3 | Notların önceden hazırlanması ve son haline getirilmesi (haftalık bazda) | 14 | 1,00 | 14,00 |
| 4 | İlgili materyalin toplanması ve seçilmesi (bir kez) | 1 | 2,00 | 2,00 |
| 5 | İlgili materyalin kendi kendine incelenmesi (haftalık bazda) | 14 | 1,50 | 21,00 |
| 6 | Ev ödevleri | 2 | 10,00 | 20,00 |
| 7 | Sınavlara Hazırlık | 0 | 0,00 | 0,00 |
| 8 | Ara Sınavlara Hazırlık (Sınavların süresi dahil) | 1 | 12,00 | 12,00 |
| 9 | Dönem Ödevi/Vaka Çalışması Raporunun Hazırlanması (sözlü sunum dahil) | 0 | 0,00 | 0,00 |
| 10 | Dönem Projesi/Saha Çalışması Raporunun Hazırlanması (sözlü sunum dahil) | 1 | 21,00 | 21,00 |
| 11 | Final Sınavına Hazırlık (sınav süresi dahil) | 1 | 28,00 | 28,00 |
| |
Dersin Program Yeterlilikleri vs. Öğrenme Kazanımları:
|
| # | Program Yeterlilikleri | Katkı (0-4) |
| 1 | Matematik, fen bilimleri, temel mühendislik, bilgisayarla hesaplama ve Endüstri Mühendisliği disiplinine özgü konularda bilgi. | 2 |
| 2 | Edinilen bilgileri karmaşık Endüstri Mühendisliği problemlerinin çözümünde kullanma becerisi. | 2 |
| 3 | İnsan, malzeme, makine, para, bilgi, zaman, teknoloji ve enerji gibi bileşenleri içeren karmaşık Endüstri Mühendisliği problemlerini, temel bilim, matematik ve mühendislik bilgilerini kullanarak ve ele alınan problemle ilgili BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçlarını* gözeterek tanımlama, uygun yöneylem araştırması metotları ve modelleme teknikleri ile formüle etme ve analiz etme becerisi. | 1 |
| 4 | İnsan, malzeme, makine, para, bilgi, zaman, teknoloji ve enerji gibi bileşenleri içeren karmaşık Endüstri Mühendisliği problemlerine yaratıcı çözümler tasarlama becerisi. | 2 |
| 5 | Karmaşık bir sistemi ve/veya alt-sistemi veya süreci gerçekçi kısıtları ve koşulları gözeterek, mevcut ve gelecekteki gereksinimleri karşılayacak biçimde tasarlama becerisi. | 2 |
| 6 | Endüstri Mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık mühendislik problemlerinin analizi ve çözümüne yönelik, tahmin ve modelleme de dahil olmak üzere, Endüstri Mühendisliği ile ilgili yazılım olanakları ile uygun teknikleri, kaynakları, modern mühendislik ve bilişim araçlarını, sınırlamalarının da farkında olarak seçme ve kullanma becerisi. | 2 |
| 7 | Karmaşık Endüstri Mühendisliği problemlerinin incelenmesi için literatür araştırması, deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama dahil, araştırma yöntemlerini kullanma becerisi. | 4 |
| 8 | Mühendislik uygulamalarının BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları kapsamında, topluma, sağlık ve güvenliğe, ekonomiye, sürdürülebilirlik ve çevreye etkileri hakkında bilgi. | 1 |
| 9 | Mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık. | 1 |
| 10 | Mühendislik meslek ilkelerine uygun davranma, etik sorumluluk hakkında bilgi. | 2 |
| 11 | Hiçbir konuda ayrımcılık yapmadan, tarafsız davranma ve çeşitliliği kapsayıcı olma konularında farkındalık. | 2 |
| 12 | Bireysel olarak ve disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda (yüz yüze, uzaktan veya karma) takım üyesi veya lideri olarak etkin biçimde çalışabilme becerisi. | 2 |
| 13 | Hedef kitlenin çeşitli farklılıklarını (eğitim, dil, meslek gibi) dikkate alarak, teknik konularda sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi. | 3 |
| 14 | Teknik resim, akış diyagramı gibi görsel araçları kullanma becerisi. | 3 |
| 15 | Proje yönetimi ve ekonomik yapılabilirlik analizi gibi iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi. | 0 |
| 16 | Girişimcilik ve yenilikçilik hakkında farkındalık. | 0 |
| 17 | Bağımsız ve sürekli öğrenebilme, yeni ve gelişmekte olan teknolojilere uyum sağlayabilme ve teknolojik değişimlerle ilgili sorgulayıcı düşünebilmeyi kapsayan yaşam boyu öğrenme becerisi. | 0 |