IE 334 | Ders Tanıtım Bilgileri - Matematik | İzmir Ekonomi Üniversitesi

Dersin Adı

İstatistiksel Kalite Kontrol

Kodu	Yarıyıl	Teori (saat/hafta)	Uygulama/Lab (saat/hafta)	Yerel Kredi	AKTS
IE 334	Güz/Bahar	2	2	3	7

Ön-Koşul(lar)

	IE 240 Başarılı olmak (En az DD notu almış olmak)
veya	MATH 236 Başarılı olmak (En az DD notu almış olmak)

Dersin Dili

İngilizce

Dersin Türü

Seçmeli

Dersin Düzeyi

Lisans

Dersin Veriliş Şekli

-

Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri

Problem çözme
Deney / Laboratuvar / Atölye uygulama
Anlatım / Sunum

Ulusal Meslek Sınıflandırma Kodu

-

Dersin Koordinatörü

Prof. Dr. Ahmet Sermet Anagün

Öğretim Eleman(lar)ı

Prof. Dr. Ahmet Sermet Anagün

Yardımcı(ları)

-

Dersin Amacı	Bu ders; kalite maliyetleri, kalite kontrol ile ilgili temel konu, araç ve istatistiksel yöntemler hakkında bilgi vermeyi amaçlamaktadır.
Öğrenme Çıktıları	Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; Kalite maliyetlerini analiz edebilecektir. Veri karakterizasyonu için istatistiksel yöntemleri uygulayabilecektir. Problem belirleme araçlarını kullanabilecektir. Kaliteyi iyileştirmek için kontrol grafiklerini uygulayabilecektir. Süreç yeterlilik ve ölçüm sistemi analizlerini gerçekleştirebilecektir. Kalite problemlerini istatistiksel deney tasarımı ile çözümleyebilecektir.
Ders Tanımı	Bu ders; kalite maliyetleri ve analizi, istatistiksel yöntemler (güven aralıkları, hipotez testleri, varyans analizi), problem belirleme araçları, değişken ve özellik veriler için kontrol grafikleri, süreç yeterlilik analizi, ölçüm sistemi analizi, istatistiksel deney tasarımı konularını kapsamaktadır.
Dersin İlişkili Olduğu Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları

Dersin Kategorisi	Temel Ders
	Uzmanlık/Alan Dersleri
	Destek Dersleri
	İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
	Aktarılabilir Beceri Dersleri

Hafta	Konular	Ön Hazırlık
1	Kalite Kavramı, Kalite Maliyetleri	Montgomery, D.C., Introduction to Statistical Quality Control (7th Edition), Bölüm 1, s. 3-47
2	Veri Karakterizasyonu için İstatistiksel Yöntemler	Montgomery, D.C., Introduction to Statistical Quality Control (7th Edition), Bölüm 3, s.67-79
3	Veri Karakterizasyonu için İstatistiksel Yöntemler	Montgomery, D.C., Introduction to Statistical Quality Control (7th Edition), Bölüm 3, 80-102
4	Süreç Kalitesi ile İlgili Çıkarımlar	Montgomery, D.C., Introduction to Statistical Quality Control (7th Edition), Bölüm 4, s. 117-150
5	Kontrol Grafikleri için İstatistiksel Temel, Problem Belirleme Araçları	Montgomery, D.C., Introduction to Statistical Quality Control (7th Edition), Bölüm 5, s. 187-210
6	Değişken Veriler için Kontrol Grafikleri	Montgomery, D.C., Introduction to Statistical Quality Control (7th Edition), Bölüm 6, 234-258
7	Değişken Veriler için Kontrol Grafikleri	Montgomery, D.C., Introduction to Statistical Quality Control (7th Edition), Bölüm 6, 259-276
8	Ara Sınav
9	Özellik Veriler için Kontrol Grafikleri	Montgomery, D.C., Introduction to Statistical Quality Control (7th Edition), Bölüm 7, s.297-316
10	Özellik Verileri için Kontrol Grafikleri	Montgomery, D.C., Introduction to Statistical Quality Control (7th Edition), Bölüm 7, s. 317-339
11	Süreç Yetenek Analizi	Montgomery, D.C., Introduction to Statistical Quality Control (7th Edition), Bölüm 8, s. 355-378
12	Ölçüm Sistemi Analizi	Montgomery, D.C., Introduction to Statistical Quality Control (7th Edition), Bölüm 8, s.379-395
13	Deney Tasarımına Giriş	Montgomery, D.C., Introduction to Statistical Quality Control (7th Edition), Bölüm 13, s. 563-569
14	Faktöriyel Tasarımlar	Montgomery, D.C., Introduction to Statistical Quality Control (7th Edition), Bölüm 13, 570-590
15	Dönemin Gözden Geçirilmesi
16	Final sınavı

Ders Kitabı	Montgomery, D.C., Introduction to Statistical Quality Control-A Modern Introduction, Wiley, 7th Edition, 2013, ISBN: 9781118322574
Önerilen Okumalar/Materyaller	Montgomery, D.C., Design and Analysis of Experiments, Wiley, 8th Edition, 2013, ISBN: 9781118097939.

Yarıyıl Aktiviteleri	Sayı	Katkı Payı %
Katılım
Laboratuvar / Uygulama	1	20
Arazi Çalışması
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
Portfolyo
Ödev
Sunum / Jüri Önünde Sunum
Proje	1	15
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınav	1	25
Final Sınavı	1	40
Toplam			0	0	0	0	0	0

Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı	3	60
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı	1	40
Toplam

Yarıyıl Aktiviteleri	Sayı	Süre (Saat)	İş Yükü
Teorik Ders Saati (Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati)	16	2	32
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati (Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati)	16	2	32
Sınıf Dışı Ders Çalışması	14	4	56
Arazi Çalışması			0
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği			0
Portfolyo			0
Ödev			0
Sunum / Jüri Önünde Sunum			0
Proje	1	25	25
Seminer/Çalıştay			0
Sözlü Sınav			0
Ara Sınavlar	1	25	25
Final Sınavı	1	40	40
		Toplam	210

#	Program Yeterlilikleri / Çıktıları	* Katkı Düzeyi
#	Program Yeterlilikleri / Çıktıları	1	2	3	4	5
1	Temel matematik, uygulamalı matematik veya istatistik kuramlarına ve uygulamalarına hâkim olur.	-	-	-	-	-
2	Matematik veya istatistik alanlarında edindiği ileri düzey bilgi ve becerilerini kullanarak verileri yorumlar, sorunları tanımlar, araştırmalara ve kanıtlara dayalı çözüm önerileri geliştirir.	-	-	-	-	-
3	Disiplinler arası yaklaşımla, matematik veya istatistiği gerçek yaşamda uygular ve kendi potansiyelini keşfeder.	-	-	-	-	-
4	Matematik veya İstatistik alanında edindiği ileri düzeyde bilgi ve becerilerini eleştirel bir yaklaşımla değerlendirir.	-	-	-	-	-
5	Kuramsal ve teknik bilgilerini detaylı olarak uzman olan veya olmayan kişilere rahatça aktarır.	-	-	X	-	-
6	Matematik veya istatistik alanlarında bireysel veya ekip olarak bir çalışmayı sürdürür, bağımsız çalışmanın ilgili tüm aşamalarında etkili olur, karar verme sürecine katılır, zamanı etkili kullanarak gerekli planlamayı yapar.	-	-	-	-	-
7	Matematik veya istatistik alanlarında yaygın olarak kullanılan yazılımlara aşina olur ve Avrupa Bilgisayar Kullanma Lisansı İleri Düzeyindeki en az bir programı etkin şekilde kullanır.	-	-	-	-	-
8	Dahil olduğu projelerin tüm aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere uygun hareket eder, toplumsal duyarlılık çerçevesinde proje geliştirip uygular.	-	-	-	-	-
9	Evrensel anlamda birikimli ve duyarlı olarak tüm süreçleri etkin şekilde değerlendirir ve kalite yönetimi konusunda yeterli bilince sahip olur.	-	-	-	-	-
10	Soyut düşünce yapısına hâkim olarak, somut olayları bağlar ve çözüm üretir, veri toplayarak bilimsel yöntemlerle sonuçları inceler ve yorumlar.	-	-	-	X	-
11	Bir yabancı dili kullanarak Matematik veya İstatistik ile ilgili bilgi toplar ve meslektaşları ile iletişim kurar.	-	-	-	-	-
12	İkinci yabancı dili orta düzeyde kullanır.	-	-	-	-	-
13	İnsanlık tarihi boyunca oluşan bilgi birikimini uzmanlık alanıyla ilişkilendirir.	-	-	-	-	-