Cevap yüzeyi yöntemlerinin süreç iyileştirme amacı ile kullanılması üzerine bir araştırma
An investigation on the use of response surface methods for process improvement
Yazar: CENK ÖZLER
Danışman: DOÇ.DR. LEVENT ŞENYAY
Dokuz Eylül Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 1997
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Cevap yüzeyleri = Response surfaces ; Deney tasarımı = Experimental design ; Ekonometri = Econometrics ; Kalite geliştirme = Quality improvement ; Taguchi yöntemi = Taguchi method

Özet:
ÖZET Cevap yüzeyi yöntembilimi, bir kaç girdi değişkeninin bir ürün veya sürecin cevabını etkilediği durumlarda ve amaç, bu cevabın optimizasyonu olduğunda, kullanılan matematiksel ve istatistiksel tekniklerin bütünüdür. Cevap yüzeyi yöntembiliminde kullanılan teknikler ise aşağıdakileri kapsamaktadır: ' 1. Söz konusu cevabın ölçülmesini sağlayacak uygun deneylerin tasarlanması; 2. (l)'de seçilen tasarımdan toplanan verilere en iyi uyumu sağlayacak modelin bulunması; 3. Optimum cevap değerini veren koşulların (faktör seviyelerinin) seçimi. Bu çalışmada; cevap yüzeyi yöntembiliminde kullanılan deney tasarımları olan birinci ve ikinci derece modeller için cevap yüzeyi tasarımları; cevap yüzeylerinin analizinde kullanılan en hızlı artış, kanonik analiz ve sırt (ridge) analizi yöntemleri; çok cevaplı deneylerin analizinde kullanılan yöntemler (uyum yetersizliği testi, dual cevap teknikleri, çekicilik fonksiyonu, genelleştirilmiş uzaklık fonksiyonu) ve Taguchi'nin parametre tasarımına alternatif olarak kullanılan cevap yüzeyi yöntemleri incelenmiştir. Çok cevaplı süreçlerin optimizasyonunda kullanılmak üzere bir göreli uzaklık fonksiyonu önerilmiştir. Çok cevaplı süreçlerin optimizasyonunda kullanılması önerilen bu yaklaşımın Taguchi'nin parametre tasannu problemlerinde de kullanılabileceği gösterilmiştir. Ayrıca, çok cevaplı süreçlerin optimizasyonunda kullanılan yaklaşımlar olan çekicilik fonksiyonu ve genelleştirilmiş uzaklık yaklaşımlarının parametre tasarımı problemlerinde kullanılabileceği gösterilmiştir. Son olarak, çok cevaplı süreçler için parametre tasannu problemlerinde, çok değişkenli beklenen kayıp fonksiyonunun kullanılması önerilmiştir. Bu çalışmada önerilen prosedürler için bir kaç örnek, uygulama bölümünde verilmiştir.

Abstract:
ABSTRACT Response surface methodology is a collection of mathematical and statistical techniques that are useful for the modelling and analysis of problems in which a response of interest is influenced by several input variables and the objective is to optimize this response. The techniques used in response surface methodology include the following: 1. Designing a set of experiments that will yield adequate and reliable measurements of the response of interest, 2. Determining a model that best fits the data collected from the design chosen in (1), and 3. Determining the optimal settings of experimental factors that produce optimum value of the response. In this study, the techniques used in response surface methodology are presented: Experimental designs that are set up for the purpose of collecting data for fitting first- order second-order models are presented. Techniques for the determination of optimum conditions when a first-order or a second-order model is fitted to a data set are given (steepest ascent, canonical analysis, and ridge analysis). It is devoted to a discussion of some multivariate aspects of response surface methodology with regard to parameter estimation, lack of fit, and simultaneous optimization. Dual response techniques, desirability function approach, and generalized distance approach are presented. Another distance function, particularly to those who like consider relative changes from the individual optimum, is proposed. Response surface alternatives to the Genichi Taguchi's robust parameter design approach are presented. It has also been shown how desirability function approach, generalized distance approach, and relative distance approach can be applied in robust design studies. When there are several responses, multivariate expected loss function can be used for achieving a robust process. Several examples illustrate these procedures are given in the application chapter.