Deney tasarımı ve yapay zeka tekniklerinden yararlanarak ürün kalitesinin geliştirilmesi
Improvement of product quality by using design of experiment and artificial intelligence techniques
- Tez No: 559184
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÜMİT YALÇIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Balıkesir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 111
Özet
Deney Tasarımı metotları, en uygun üretim faktörlerini, süreç ya da sistem girdilerinde değişiklik yaparak sonuçların gözlemlenmesi ve analizi ile bulan etkin istatistiksel metotlardır. Hedeflenen kalite seviyesi için hangi girdilerin hangi seviyelerinin optimum olduğunu belirlemek gerekmektedir. İncelenmesi gereken girdi sayısının artması optimum seviyeyi belirlemeyi zaman ve maliyet açısından oldukça zorlaştırmaktadır. Bu noktada Deney Tasarımı metotlarından olan Taguchi yöntemi, uygulanması gereken deney sayılarını azaltacak ortogonal diziler ile maliyet ve zaman açısından büyük avantaj sağlamaktadır. Deney Tasarımı metotları bu avantajlarıyla sektör için kalite problemleri çözümünde sıklıkla tercih edilir duruma gelmiş ve çalışmamızda da bu metotlardan Taguchi yöntemi kullanılmıştır. Bu çalışmada plastik enjeksiyon alanında faaliyet gösteren bir firmada; kalitesel problemlerin en sık yaşandığı parçalardan biri ele alınmıştır. İncelenen parçada üretim aşamasından belirli bir süre geçtikten sonra boyutsal küçülmeler meydana gelmekte ve bu nedenle parça montajında sorunlar çıkmaktadır. Parçada yaşanan bu sorunun çözülmesi için soruna neden olan faktörler balık kılçığı analizi yapılarak tespit edilmiştir. Boyutsal küçülme miktarının minimizasyonu için bu faktörlerin uygun seviyelerinin belirlenmesi, Taguchi yönteminden yararlanılarak yapılmıştır. Taguchi ortogonal dizilerinden L18 kullanılarak deneyler tasarlanmış ve uygulanmış, deney sonuçları analiz edilerek faktörlerin uygun seviyeleri belirlenmiştir. Daha sonra aynı faktörler kullanılarak bir Yapay Sinir Ağı modeli oluşturulmuştur. Oluşturulan sinir ağını eğitmek için deneyler sonucunda elde edilen veriler kullanılmıştır. Eğitilen ağ yapısında 4374 adet deney sorgulanarak; problemi minimize eden parametre değerlerine ulaşılmıştır. Çalışma sonunda ise Yapay Sinir Ağından ve Taguchi Yönteminden elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Experimental design methods are effective statistical methods that find the most appropriate production factors by changing the process or system inputs and observing and analyzing the results. It is necessary to determine which levels of the inputs are optimal for the targeted quality level. Increasing the number of inputs that need to be examined makes it difficult to determine the optimum level in terms of time and cost. At this point, the Taguchi method, which is one of the Experimental Design methods, provides a great advantage in terms of cost and time with orthogonal arrays which will reduce the number of experiments to be applied. Experimental design methods have been preferred to solve quality problems for the sector with these advantages and Taguchi method has been used in our study. In this study, a company operating in the field of plastic injection; one of the most frequently experienced parts of quality problems. Partial shrinkage occurs after a certain period of time from the production stage in the examined part and therefore there are problems in part assembly. In order to solve this problem in the part, the factors causing the problem were determined by fishbone analysis. The determination of the appropriate levels of these factors for minimization of the dimensional reduction was made by using the Taguchi method. Experiments were conducted using L18 from Taguchi orthogonal arrays and experimental results were analyzed, and appropriate levels of factors were determined. Then an Artificial Neural Network model was created by using the same factors. The data obtained from the experiments were used to train the neural network. 4374 experiments were investigated in the network structure; The parameter values that minimize the problem have been reached. At the end of the study, the results obtained from the Artificial Neural Network and Taguchi Method were compared.
Benzer Tezler
- Belirlenmiş mühendislik problemlerinin tasarımı, modellenmesi ve optimizasyonu için çoklu-stokastik nonlineer nöro-regresyon analizi ve geleneksel olmayan arama algoritmaları tabanlı yeni bir sistematik yaklaşım
A new systematic approach for design, modeling and optimization of the engineering problems based on stochastic multiple-nonlinear neuro-regression analysis and non traditional search algorithms
MELİH SAVRAN
Doktora
Türkçe
2023
Makine Mühendisliğiİzmir Katip Çelebi ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. LEVENT AYDIN
- Çok amaçlı enerji verimli atölye çizelgeleme problemi için yeni bir çözüm yaklaşımı: WASPAS tabanlı NSGA-2
A new solution approach for multi-objective energy efficient job shop scheduling problem: WASPAS based NSGA-2
MİNE BÜŞRA GELEN MERT
Doktora
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPARSLAN SERHAT DEMİR
- Belirsiz koşullar altında talep tahmini ve gıda işletmesinde bir uygulama
Demand forecasting under uncertainty and an application in food company
FEYZA ÇOBAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiPamukkale ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ LEYLA DEMİR
- Yapay sinir ağları parametrelerinin optimizasyonunda deney tasarımının kullanılması: Tütün endüstrisi örneği
Utilizing experimental design to optimize parameters of artificial neural networks: Example of tobacco industry
YUNUS EMRE MİDİLLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOndokuz Mayıs ÜniversitesiAkıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERMİN ELEVLİ
- Development of operation and maintenance strategies for offshore wind industry based on big data management
Büyük veri yönetimi ile açık deniz rüzgar endüstrisinde işletme ve bakım stratejilerinin geliştirilmesi
UWE LUETZEN
Doktora
İngilizce
2024
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi ve Deniz Teknoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERDAR BEJİ