Open AccessA Statistical Investigation for Determining Fabric Defects That Occur During Weaving Production
Author(s) -
Deniz Mutlu,
Yüksel İkiz
Publication year - 2015
Publication title -
mühendislik bilimleri dergisi/mühendislik bilimleri dergisi
Language(s) - English
Resource type - Journals
eISSN - 2147-5881
pISSN - 1300-7009
DOI - 10.5505/pajes.2014.05706
Subject(s) - weaving , statistical process control , control chart , pareto chart , statistical analysis , production (economics) , computer science , quality (philosophy) , yarn , process (computing) , engineering drawing , manufacturing engineering , pulp and paper industry , process engineering , materials science , engineering , pareto principle , statistics , mathematics , composite material , operations management , physics , quantum mechanics , operating system , economics , macroeconomics
Dokuma üretimi süresince oluşan kumaş hataları, konfeksiyon üretiminde firelere yol açmaktadır. Eğer kumaş hataları konfeksiyon üretiminde fark edilmezse bitmiş ürünün ikinci kaliteye ayrılmasına sebep olmaktadır. Bu çalışmada bir dokuma işletmesinde, üç hafta boyunca dokuma sonrası ışıklı panoda yapılan ham kumaş kontrolü sonucu görülen kumaş hataları istatistiksel yöntemler kullanılarak incelenmiştir. Kalite kontrol sonucu görülen hatalar sınıflandırılarak kalite kontrol kartlarına kaydedilmiştir. Kumaş kontrolü sonucunda görülen hata sayılarının istatistiksel değerlendirilmesinde istatistiksel proses kontrol yöntemlerinden pareto analizi ve p kontrol grafikleri kullanılmıştır.Fabric defects that occur during weaving production causes wastage at garment production. If fabric defects can not be detected during garment production, causes separation of the finished product as second quality. In this study, in a weaving mill, raw fabrics were inspected during three weeks for defect detection after weaving operation and results were investigated using statistical methods. Detected fabric defects has been classified and noted on quality control charts. For statistical investigation of number of defects pareto analysis and p control charts were used from statistical process control methods