Özet:
Klasik kabul örneklemesi planlarında örneklem büyüklükleri ve kabul edilebilir
kusur sayıları belirli değerler olarak ifade edilir. Fakat gerçek hayat
problemlerinde bu değerlerin belirsizlik içermesi söz konusudur. Bulanık küme
teorisi bu kapsamda kullanılabilecek en etkili yaklaşımlardan biridir fakat
literatürde, kabul örneklemesi planlarının belirsizlik altında modellemesi
konusunda çok az çalışma olduğu tespit edilmiştir. Bu çalışma kapsamında,
örnekleme planları, bulanık küme uzantıları yardımıyla farklı belirsizlik türleri
altında modellenerek analizler gerçekleştirilmiş ve özellikle literatürde bu
alandaki eksiklik giderilmeye çalışılmıştır. Bu amaç doğrultusunda tez
kapsamında nötrosofik kümeler (NK), sezgisel bulanık (SBK) ve tip-2 bulanık
kümeler kullanılarak binom ve poisson dağılımları için örnekleme planları
geliştirilmiştir. SBK için geliştirilen planlar dilsel terim yaklaşımıyla entegre
edilmiştir. Bu planlar ayrıca dilsel pisagor bulanık kümeler (PBK) ve dilsel
tereddütlü bulanık kümeler (TBK) için de kullanılabilir hale getirilmiştir.
Önerilen yeni yaklaşımlar çerçevesinde örnekleme planlarının temel karakteristik
fonksiyonlarından olan kabul ve ret ihtimalleri, ortalama örnek sayısı, ortalama
muayene sayısı, çıkan ortalama kalite ve çıkan ortalama kalite limiti analiz
edilerek, geliştirilen istatistiksel dağılımlar doğrultusunda yeniden
türetilmişlerdir. Ayrıca bu kümeleri esas alan temel istatistiksel dağılımlardan
olan binom ve poisson dağılımları da yeniden tasarlanmıştır.
Geliştirilen bu planlar örnek sayısal problemler üzerinde incelenmiştir. Bulanık
küme uzantılarının, geleneksel (tip-1) bulanık kümelere nazaran belirsizliği daha
iyi temsil ettiği ortaya konulmuştur. Elde edilen sonuçlar, muayene
kapsamındaki belirsizliğin uzmanlık yetersizliği, ölçüm yetersizliği vb.
durumlardan kaynaklanmakta iken ise SBK kullanılarak modellenmesinin daha
elverişli sonuçlar verdiğini göstermiştir. Eğer uzmanların görüşleri arasında
önemli uyuşmazlıklar oluşuyor ise TBK kullanılarak, elde edilen verilerde
tutarsızlık mevcut ise NK veya PBK yaklaşımıyla modelleme daha sağlıklı
sonuçlar vermektedir. Bu küme türleri için oluşturulan planlarda, kabul veya ret
kararının verilemediği kararsızlık durumu ortaya çıkabilmektedir. Eğer bu
istenmeyen bir durum ise, insan faktöründen kaynaklı belirsizlik, sürecin
kendisinden kaynaklı belirsizliklerle bir arada ele alınabilir. Böyle bir durumda,
tip-2 bulanık kümeler ile modellemek daha elverişli olacaktır.
