Ürün formülasyonu için optimum karışım deney tasarımları-Altı sigma için tasarım yaklaşımı
Optimum mixture designs for product formulation-A designs for six sigma approach
Yazar: GÜNDÜZ GÜZEL
Danışman: YRD. DOÇ. DR. SEMRA KOŞUCUOĞLU ÖZKAN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2008
Konu: Kimya Mühendisliği = Chemical Engineering ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Günlük hayatta kullanılan birçok ürün birden fazla bileşenin belirli oranlarda karıştırılması yoluyla elde edilmektedir. Bu ürünleri üreten endüstriler rekabetçi piyasa koşulları ve daha kaliteli-daha ucuz maliyetli etkileşimini korumak için ürünlerini ve üretim süreçlerini ölçülebilir hale getirmelidirler. Bu amaçla geliştirilen birçok süreç iyileştirme ve ürün geliştirme araçlarına yönetim araçlarının da eklenmesiyle elde edilen Yalın Altı Sigma (YAS) süreç iyileştirme yöntemleri tüm dünyada yaygın olarak kullanılmaktadır. YAS süreç iyileştirme yöntemlerinin en etkin aracı olan deney tasarımları (DT), sürecin iyileştirme adımlarında kullanılabildiği gibi yeni bir ürün/süreç tasarımının söz konusu olduğu geliştirme/tasarım adımlarında da kullanılabilir. DT'ler yardımıyla sürecin ölçülebilir çıktılarını/performans göstergelerini belirli matematik fonksiyonlarına uydurarak modelleyebilmek mümkündür.Deney tasarımlarının ürün formülasyonları için geliştirilmiş biçimi karışımlar için deney tasarımı yöntemleri değişken olarak ürün bileşenlerini kullanır. KDT'lere süreç değişkenlerinin eklenmesiyle karışım-süreç deney tasarımları (KSDT) mümkündür. KDT'ler D-optimum kriteri gibi optimizasyon algoritmalarının da yardımıyla, ürün geliştirme ve ürün formülasyonları için etkin olarak kullanılabilmektedir.Boya endüstrisinde yaygın kullanılan üniversal renklendiriciler birçok bileşenin belirli oranlarda bulunduğu karışımlardır. Bu çalışmada KDT'lerin teorik altyapısı açıklandıktan sonra, etkin olduğu tarama deney tasarımlarıyla belirlenmiş 5 ürün bileşeni ve 2 süreç bileşeni için optimum KSDT uygulaması gerçekleştirilmiştir. Üç cevap değişkeni için (dE, viskozite ve maliyet) Scheffé tipi çokterimli matematik modeller oluşturulmuştur. Sıradan en küçük kareler yöntemi kullanılarak elde edilen bu istatistikî modeller, ANOVA ve ilgili analizlere tabi tutulmuş ve istatistikî sağlıklılığı irdelenmiştir.Oluşturulan modellerle, belirlenen hedef değerler için, çoklu-cevap değişkeni optimizasyonu gerçekleştirilmiş, sonuçta optimum reçeteler elde edilmiştir.Anahtar kelimeler: Endüstriyel deney tasarımları; Karışım deney tasarımları; Karışım-süreç deney tasarımları; Reçete tasarımı; D-optimum algoritması; Yalın Altı Sigma; Çoklu-cevap Optimizasyonu

Abstract:
Industrial products consist of two or more components in defined proportions. Due to the competitive market conditions and quality improvement necessities, industries have to rationalize their products and production processes. There are lots of accumulated process and product improvement methodologies. Among them, Lean Six Sigma (LSS) methodologies have gained a grand interest because of joining qualitative and statistical tools together.Industries can decrease their process variances and control all of their processes via LSS methodologies. The most important tool of LSS is the design of experiments (DOE). This tool can be used for the improvement part of LSS and can also be used for the product design/development cycles.The quality of an industrial product depends on the raw material proportions and the process variable levels, both of which need to be taken into account in designing a product. A specialized form of DOE?s which can be used for designing products are named as mixture designs. By adding process variables to these kinds of designs, a new version called as mixture-process designs has been developed.Universal colorants are used in paint and related industries. In this study, after explaining the theoretical background of mixture designs, a mixture-process design has been established for 5 mixture components and 2 process variables. Scheffé type polynomial models have been developed for three measured responses (dE, viscosity and cost). These statistical models have been developed via the partial least squares regressions and analyzed through ANOVA and related diagnostic tools.Finally, models have been used for multi-response optimization by assigning goals for each response.Keywords: Mixture Designs; Mixture-Process designs; Experimental design for formulation; Industrial design of experiments; D-optimum criteria; Lean Six Sigma; DFSS; Multi-response optimization