İplik üretiminde pamuk harmanı seçiminin iplik kalitesine etkisinin tahminlenmesi
Estimation of the effect of cotton blend selection on yarn quality in yarn production
Yazar: FATMA GÜZİN TELLİOĞLU
Danışman: PROF. DR. KADİR ÖZKAYA
Pamukkale Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Ring iplikçiliği = Ring spinning ; Çoklu lineer regresyon analizi = Multiple linear regression analysis

Özet:
İplik üretim süreçleri, hammadde, makine performansı, işletme koşulları ve çalışan faktörü gibi çeşitli değişkenlerin etkileşimiyle şekillenmektedir. Bu çalışma, iplik kalitesini etkileyen en önemli faktörlerden biri olan hammadde yönetiminin iplik kalitesi üzerindeki etkilerini incelemekte ve bu özelliklere dayalı tahmin modelleri geliştirmektedir. Çalışma, Denizli ilindeki bir iplik üretim tesisinde gerçekleştirilmiş olup iki ana bölümden oluşmaktadır.

Birinci bölümde, hammadde özelliklerinin iplik kalitesine etkileri, çoklu doğrusal regresyon analizi kullanılarak modellenmiştir. Çoklu doğrusal regresyon analizi öncesinde korelasyon analizi yapılmış ve aralarındaki ilişki 0,90 ve üzeri olan değişkenler modelden çıkarılarak; SCI, MST, MIC, UNI, STR ve ELG değişkenleri bağımsız değişken olarak belirlenmiştir. 8 farklı harman kullanılarak üretilen 14/1, 16/1 ve 20/1 iplik numaralarının kalite parametreleri (İnce50, Kalın50, Neps200, H, B-force, Elg ve Rkm) bağımlı değişken olarak ele alınmıştır. Özellikle Neps200 ve B-force parametreleri için %80'in üzerinde R² ve düzeltilmiş R² değerleri elde edilmiştir. Bu bulgular, iplik kalitesini tahmin etmek için geliştirilen modellerin yüksek doğruluğa sahip olduğunu ve üretim süreçlerinde kullanılabilir olduğunu göstermektedir.

Çalışmanın ikinci bölümünde, balya dizilim tahmini ele alınmıştır. Rastgele dizilen balyaların kalite farklılıklarına yol açmasını önlemek amacıyla, her bir balya için kalite skorları hesaplanmış ve bu skorlar kullanılarak gruplama ve kümeleme adımları uygulanmıştır. Mic, Str ve +b parametrelerine göre hesaplanan kalite skorlarında her bir parametrenin ağırlığı Analitik Hiyerarşi Süreci (AHP) yöntemiyle belirlenmiş ve Mic %65, Str %29, +b %6 ağırlıkları verilmiştir. Sonuç olarak, toplam 54 balya üçerli gruplar halinde düzenlenmiş ve rastgele dizilimde balyalar arasındaki en büyük kalite farkı 0,84'ten gruplama ve kümeleme çalışmaları sonucunda 0,006'ya düşürülmüştür. Bu düzenleme, homojen bir kalite dağılımı sağlayarak kalite farklılıklarından kaynaklanan sorunların azaltılmasına yönelik olumlu sonuçlar ortaya koymuştur.

Abstract:
Yarn production processes are shaped by the interaction of various factors such as raw materials, machine performance, operating conditions, and workforce factors. This study examines the effects of raw material management, one of the most critical factors affecting yarn quality, on yarn properties and develops prediction models based on these features. The study was conducted in a yarn production facility located in Denizli and consists of two main parts.

In the first section, the effects of raw material properties on yarn quality were modeled using multiple linear regression analysis. Prior to the multiple linear regression analysis, a correlation analysis was conducted, and variables with a correlation of 0.90 or higher were excluded from the model. SCI, MST, MIC, UNI, STR, and ELG were determined as independent variables. The quality parameters (Fine50, Thick50, Neps200, H, B-force, Elg, and Rkm) of 14/1, 16/1, and 20/1 yarn counts produced using 8 different blends were considered as dependent variables. Particularly for the Neps200 and B-force parameters, R² and adjusted R² values exceeding 80% were achieved. These findings demonstrate that the models developed to predict yarn quality have high accuracy and are suitable for use in production processes.
In the second section of the study, bale arrangement prediction is addressed. To prevent the quality differences caused by randomly arranged bales, quality scores were calculated for each bale, and grouping and clustering steps were applied based on these scores. The weights of each parameter in the quality scores, calculated based on the Mic, Str, and +b parameters, were determined using the Analytic Hierarchy Process (AHP) method, assigning weights of 65% to Mic, 29% to Str, and 6% to +b. As a result, a total of 54 bales were organized into groups of three, reducing the maximum quality difference between bales from 0.84 in random arrangements to 0.006 as a result of the grouping and clustering efforts. This arrangement demonstrated positive outcomes in reducing issues arising from quality differences by ensuring a homogeneous quality distribution.