Kağıt endüstrisinde istatistiksel proses kontrol uygulamaları
Statistical process control applications in paper industry
Yazar: ULVİ BEYTEKİN
Danışman: YRD. DOÇ. DR. RIFAT HACIOĞLU
Zonguldak Karaelmas Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2010
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Kağıt endüstrisinde kaliteyi artırmak amacıyla; prosesin kontrol altında olup olmadığının ve kaliteyi etkileyen baskın değişkenlerin araştırılması önemlidir. Bu çalışmada öncelikle kağıt kalite kriterleri ve bunları etkileyen değişkenler (proses parametreleri) belirlenmiştir. Analiz aşamasında gerçek bir kağıt fabrikasının verilerinden yararlanılmış ve ilk olarak prosesin kararlılığını test etmek amacıyla Tek Değişkenli (X ? Kartı) ve Çok Değişkenli Kontrol Kartları (T^2 ? Kartı) kullanılmıştır.Kontrol Kartları uygulamasının, kağıt üretim prosesinin izlenmesinde, son derece etkin bir araç olduğu yapılan örnek çalışma ile açık biçimde ortaya konmuştur. Kontrol dışı durumların oluşmadan önce ya da oluştuktan sonra kolayca tespit edilebildiği gözlenmiştir. Bu sayede, kontrol kartları tarafından ikaz edilen özel sebeplerin araştırılması ve ortadan kaldırılması ile, prosesin daha etkin biçimde çalıştırılabileceği görülmüştür.Çoklu Regresyon Analizi'nde hesaplanan en yüksek regresyon katsayıları; Nişasta, Sarsıntı Numarası, Patlama Endeksi, Uzama ve Yırtılma Endeksi değişkenlerine işaret etmektedir. Bu durum literatürle ve verilerin kullanıldığı kağıt fabrikasındaki deneyimle büyük ölçüde uyuşmaktadır. Korelasyon Analizi sonucunda ise, temel kalite kriteri ile yüksek ilişkiye sahip olan değişkenler şu şekilde sıralanmıştır: Patlama Endeksi, Nişasta, Toplam DKR Enerjisi, Uzama, Yırtılma Endeksi, Jet/Elek Oranı ve Hamur Kasası Kuru Madde Oranı. Bu sonuçlar da literatürle bire bir uyum içindedir. Baskın parametrelerin meydana çıkarılmasında Temel Bileşen Analizi (TBA) ile faydalı sonuçlar elde edilememiştir. Elde edilen temel bileşen katsayıları, baskın parametrelere işaret etmek anlamında, ne literatürle ne de verilerin kullanıldığı kağıt fabrikasındaki deneyimle örtüşmemiş; parametrelerin tamamı, bileşenlerin birinde pozitif ilişki sergilerken diğerinde negatif ilişki sergilemiş ve şiddetleri ciddi oranlarda değişkenlik göstermiştir. Ancak TBA sonuçlarının prosesteki değişkenliğin sebeplerini anlamada faydalı olabileceği neticesine ulaşılmıştır. TBA'da, on altı adet bağımsız değişkeni %91 oranında ifade edebilmek, ancak on bir adet bağımlı değişken (temel bileşen) ile mümkün olmuştur. Bu durum pratik bir fayda sağlamamıştır.Son olarak, analiz sonuçlarından hareketle, fabrikadaki kalite geliştirme çalışmalarına katkı sağlamak üzere çeşitli tavsiyeler geliştirilmiştir. Bunlar arasında; kağıdın uzamanın azaltılması, nişasta kullanımının artırılması ve düşük kesafetli öğütüm enerjisinin yükseltilmesi ön plana çıkmaktadır.

Abstract:
It is important to determine whether the process is in control or not and find out the effective variables in manufacturing of high quality products in paper industry. In this thesis, first of all, prominent quality criteria and affecting variables (process parameters) have been specifi-ed. Routine measurements from a paper mill have been used and both Univariate (X ? Chart) and Multivariate Control Charts (T^2 - Chart) have been applied to check the stability of the process in the first step. Later on, gathered data have been analysed by the help of Multiple Regression Analysis (MRA), Correlation Analysis (CA) and Principal Component Analysis (PCA) to find out the dominant variables among plenty of the others.With the help of control charts derived from real mill data, it has been shown that control charts are so powerful to monitor the manufacturing process. It can easily be detected on the control charts either the process is out of control or seems to be soon. By the alarm from the charts assignable causes can be investigated and eliminated, so process can promote to a more efficient state.In MRA following variables have been determined as dominant: Starch, Shake Number, Bursting Strength, Stretch and Tearing Strength. These findings are consistent with both the literature and the experience at the paper mill to show dominating variables. At the end of CA it has been found that the variables having the highest relation with main quality criterion are as follows: Bursting Strength, Starch, Total Net Specific Energy of Low Consistency Refiners (LCR), Stretch, Tearing Strength, Jet/Wire Ratio and Headbox Consistency. CA results conform with the literature. PCA did not perform well determining dominant variables. The coefficients were pointing negative direction in some of the principle components and positive direction in others. Also the magnitudes were changing too much up and down. However, after several discussions with the mill staff, it has been agreed that PCA results can be used to understand the variation in the process. 91 percent of the total variation of sixteen independent variables could be expressed by eleven dependent variables (principle components). This is not a success in terms of data reduction.While evaluating the results of the analyses several recommendations have been developed to contribute quality improvement activities in the mill. Among them; decreasing paper stretch, increasing unit starch consumption and rasing low consistency refiners? net specific energy were outshining.