YAPAY ZEKA MÜHENDİSLİĞİ
Lisans	TYYÇ: 6. Düzey	QF-EHEA: 1. Düzey	EQF-LLL: 6. Düzey

Ders Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Yarıyıl	Teorik	Pratik	Kredi	AKTS
ISM5212	Kalite Yönetimi	Bahar	3	0	3	12

Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir.

Temel Bilgiler

Öğretim Dili:	Turkish
Dersin Türü:	Non-Departmental Elective
Dersin Seviyesi:	LİSANS
Dersin Veriliş Şekli:	Yüz yüze
Dersin Koordinatörü:	Doç. Dr. AHMET BEŞKESE
Dersi Veren(ler):	Doç. Dr. AHMET BEŞKESE
Opsiyonel Program Bileşenleri:	Yok
Dersin Amacı:	Dersin amacı, istatistiksel süreç kontrol ve kalite yönetiminin esaslarını sağlamaktır. Dersin içeriğinde temel olarak varyasyonun nedenleri, istatistiksel süreç kontrol, kontrol şemaları, kalite kontrol araçları ve teknikleri bulunmaktadır. Bunun yanında kalitenin yönetimsel ve organizasyonel yönleri, toplam kalite yönetimi, kalite ödülleri, kalite güvence sistemleri, ISO belgeleme süreci, 6-sigma ve DMAIC süreci de bulunmaktadır.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
I. Kalite, kalite iyileştirme, ve kalitenin değişik boyutlarını betimler.
II. Deming, Juran, Feigenbaum and Crosby'nin kalite yönetim felsefelerini betimler.
III. Toplam kalite yönetimi, six-sigma, ISO standartları ve kalite ödüllerini tartışır.
IV. DMAIC'in adımlarını açıklar.
V. Bir süreçteki değişkenliğin şans ve atanabilir nedenlerinin farkına varır.
VI. İstatistiksel süreç kontrolünün temel süreç iyileştirme araçlarını kullanır.
VII. Bir örneklem veya iki örneklemi karşılaştırmak için güven aralıklarını değerlendirir.
VIII. Değişkenler için farklı tipte kontrol şemaları kurar.
IX. Kontrol şemaları kullanarak süreç yeterliliğini analiz eder.
X. Özellikler için farklı tipte kontrol şemaları kurar.

Dersin İçeriği

Dersin içeriğinde temel olarak varyasyonun nedenleri, istatistiksel süreç kontrol, kontrol şemaları, kalite kontrol araçları ve teknikleri bulunmaktadır. Bunun yanında kalitenin yönetimsel ve organizasyonel yönleri, toplam kalite yönetimi, kalite ödülleri, kalite güvence sistemleri, ISO belgeleme süreci, 6-sigma ve DMAIC süreci de bulunmaktadır.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta	Konu	Ön Hazırlık
1)	Kaliteye giriş: temel tanımlar ile kalite ve kalite iyileştirmenin tarihsel gelişimi
2)	Kalite ve üretkenlik, kalite maliyetleri, kalite yönetim felsefeleri
3)	Kalitenin yönetimsel yönleri: TQM, ISO, 6-sigma
4)	Kalitenin yönetimsel yönleri: DFSS, Yalın yönetim, DMAIC süreci
5)	Kalite kontrol ve kalite iyileştirme için araç ve teknikler
6)	Ürün ve süreç kalitesinde istatistiksel çıkarım
7)	Ürün ve süreç kalitesinde istatistiksel çıkarım
8)	Ara sınav
9)	Değişkenler için kontrol şemaları: Xbar-R, Xbar-S, I-MR kontrol şemaları
10)	Değişkenler için kontrol şemaları: CUSUM, EWMA kontrol şemaları
11)	Kontrol şemaları kullanarak süreç yeterlilik analizi
12)	Özellikler için kontrol şemaları: p, np kontrol şemaları
13)	Özellikler için kontrol şemaları: c, u kontrol şemaları
14)	Proje sunumları

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar:	Douglas C. Montgomery, Cheryl L. Jennings, Michele E. Pfund, 2011. Managing, Controlling, and Improving Quality, John Wiley & Sons, 1st Edition
Diğer Kaynaklar:	Douglas C. Montgomery, 2009. Statistical Quality Control: A Modern Introduction, John Wiley & Sons, 6th Edition

Değerlendirme Sistemi

Yarıyıl İçi Çalışmaları	Aktivite Sayısı	Katkı Payı
Ödev	4	% 10
Projeler	1	% 20
Ara Sınavlar	1	% 30
Final	1	% 40
Toplam		% 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI		% 40
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI		% 60
Toplam		% 100

AKTS / İş Yükü Tablosu

Aktiviteler	Aktivite Sayısı	Süre (Saat)	İş Yükü
Ders Saati	14	3	42
Sınıf Dışı Ders Çalışması	14	2	28
Sunum / Seminer	1	10	10
Proje	1	40	40
Ödevler	4	10	40
Ara Sınavlar	1	15	15
Final	1	20	20
Toplam İş Yükü			195

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

Etkisi Yok	1 En Düşük	2 Düşük	3 Orta	4 Yüksek	5 En Yüksek

	Dersin Program Kazanımlarına Etkisi	Katkı Payı
1)	Matematik, fen bilimleri ve yapay zeka mühendisliği konularında yeterli altyapıya sahiptir.
2)	Matematik, fen bilimleri ve yapay zeka mühendisliği alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri mühendislik çözümleri için beraber kullanır.
3)	Mühendislik problemlerini saptar, tanımlar, formüle eder ve çözer, bu amaçla uygun analitik yöntemler ve modelleme tekniklerini seçer ve uygular.
4)	Bir sistemi, sistem bileşenini ya da süreci analiz eder ve istenen gereksinimleri karşılamak üzere gerçekçi kısıtlar altında tasarlar; bu doğrultuda modern tasarım yöntemlerini uygular.
5)	Mühendislik uygulamaları için gerekli olan modern teknik ve araçları seçer ve kullanır.
6)	Deney tasarlar, deney yapar, veri toplar sonuçları analiz eder ve yorumlar.
7)	Bireysel olarak ve çok disiplinli takımlarda etkin olarak çalışır.
8)	Bilgiye erişir ve bu amaçla kaynak araştırması yapar, veri tabanları ve diğer bilgi kaynaklarını kullanır.
9)	Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilincindedir; bilim ve teknolojideki gelişmeleri izler ve kendini sürekli yeniler.
10)	Alanının gerektirdiği en az Avrupa Bilgisayar Kullanma Lisansı İleri Düzeyinde bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanır.
11)	Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurar; bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü B1 Genel Düzeyinde kullanır.
12)	Mühendislik çözümlerinin ve uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlardaki etkilerinin bilincinde olur; girişimcilik ve yenilikçilik konularının farkında olur ve çağın sorunları hakkında bilgiye sahiptir.
13)	Mesleki ve etik sorumluluk bilincine sahiptir.
14)	Proje yönetimi, işyeri uygulamaları, çalışanların sağlığı, çevre ve iş güvenliği konularında bilinç; mühendislik uygulamalarının hukuksal sonuçları hakkında farkındalığa sahiptir.