Η παρούσα διατριβή αφορά στην ολοκλήρωση των μεθόδων Στατιστικού Ελέγχου Ποιότητας με τεχνικές Μηχανικής Μάθησης, για την καλύτερη εξυπηρέτηση των αναγκών των σύγχρονων επιχειρήσεων. Προς αυτή την κατεύθυνση, έγινε αρχικά μια λεπτομερής ανασκόπηση της σχετικής βιβλιογραφίας για τον εντοπισμό και την αναγνώριση των σημαντικότερων ελλείψεων του Στατιστικού Ελέγχου Ποιότητας. Στη συνέχεια, χρησιμοποιήθηκαν τεχνικές Μηχανικής Μάθησης για την αντιμετώπιση των παραπάνω ελλείψεων. Πιο συγκεκριμένα, προτάθηκε μια μεθοδολογία για αναγνώριση μέσων μετατοπίσεων σε αυτοσυσχετιζόμενα δεδομένα πολυμεταβλητών διεργασιών, τα οποία συναντώνται πολύ συχνά σε πραγματικές διεργασίες. Η προτεινόμενη μεθοδολογία δοκιμάζεται και ελέγχεται ως προς την απόδοσή της και την ικανότητά της για εφαρμογή σε δεδομένα διαφορετικής φύσεως σε δυο μελέτες περίπτωσης. Τα αποτελέσματα από τις μελέτες αυτές είναι ενθαρρυντικά καθώς επιτεύχθηκαν αρκετά υψηλά ποσοστά επιτυχών αναγνωρίσεων μέσων μετατοπίσεων. Η διατριβή ολοκληρώνεται με παράθεση μιας σειράς συμπερασμάτων, ανάδειξη της συμβολής της προτεινόμενης μεθοδολογίας και υπόδειξη μελλοντικών ερευνητικών κατευθύνσεων για την επέκτασή της. / This thesis concerns the integration of Statistical Quality Control methods with Machine Learning techniques for covering contemporary business needs. The proposed approach took into account a thorough review of the literature, which identified the major shortcomings of Statistical Quality Control. A consideration of Machine Learning techniques with respect to the above shortcomings was then performed. More specifically, a methodology was proposed for identifying mean shifts in auto-correlated multivariate data processes, which occurs very often in real processes. The proposed approach was tested through two different case studies for its performance and ability to implement data of different type. The results of these case studies were encouraging as quite high rates were achieved for the successful recognition of mean shifts. The thesis concludes by listing a series of findings, highlighting the contribution of the proposed approach and suggesting a series of future research directions.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:upatras.gr/oai:nemertes:10889/4916 |
| Date | 09 January 2012 |
| Creators | Φουντουλάκη, Αικατερίνη |
| Contributors | Μανατάκης, Μανώλης, Fountoulaki, Aikaterini, Καρακαπιλίδης, Νίκος, Μακρής, Χρήστος, Χρυσολούρης, Γεώργιος, Δημαρά, Ευθαλία, Αδαμίδης, Εμμανουήλ, Γούτσος, Σταύρος |
| Source Sets | University of Patras |
| Language | gr |
| Detected Language | Greek |
| Type | Thesis |
| Rights | 0 |
| Relation | Η ΒΚΠ διαθέτει αντίτυπο της διατριβής σε έντυπη μορφή στο βιβλιοστάσιο διδακτορικών διατριβών που βρίσκεται στο ισόγειο του κτιρίου της. |
Page generated in 0.0807 seconds