Journals / Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi / 2026 / Cilt: 30 Sayı: 2

Statistical process control applications in plywood manufacturing

Kontrplak üretiminde istatistiksel proses kontrol uygulamaları

Merve Yılmaz(KARABÜK ÜNİVERSİTESİ)
Erkan Sami Kökten(KARABÜK ÜNİVERSİTESİ)
Pages
155–162
Publication Date
2024-04-30
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

In this research, the nonconformities of plywood production process and their possible causes are analyzed.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Wood is a widely used material in industry due to its sufficient load-carrying capacity, obtaining from sustainable sources and easiness in its processing, etc.
📊
Key Findings & Data:Also, in order to control the improvements in the process, an additional data including 15 days of data were collected in the 2nd Stage and a p-control chart was created.
💡
Conclusion & Impact:In this research, the nonconformities of plywood production process and their possible causes are analyzed.
🔬Design:Araştırma Makalesi
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:İstatistiksel proses kontrol · Çetele tablosu · Ağaç diyagramı

Abstract

Wood is a widely used material in industry due to its sufficient load-carrying capacity, obtaining from sustainable sources and easiness in its processing, etc. Plywood is a wood panel manufactured from layers of wood veneer and combined under pressure with an adhesive. Plywood panels are widely used in the furniture and construction industry. In this study, the nonconformities during the plywood production process are analyzed using statistical process control methods. First, check sheet are created. p-quality control chart is created using this data. p-control chart is evaluated to investigate whether the process provides the desired quality level. In addition, the tree diagram and the cause-effect diagram are created after the information obtained by brainstorming technique. Also, in order to control the improvements in the process, an additional data including 15 days of data were collected in the 2nd Stage and a p-control chart was created. In this research, the nonconformities of plywood production process and their possible causes are analyzed.

Özet

Ahşap, uygun taşıma kapasitesi, sürdürülebilir kaynaklardan elde edilmesi ve işlenmesindeki kolaylık gibi nitelikleri nedeniyle endüstride yaygın olarak kullanılan bir malzemedir. Kontrplaklar, ahşap kaplamaların basınç altında bir yapıştırıcı ile birleştirilmesi sonucu üretilen ahşap panellerdir. Kontrplaklar mobilya ve inşaat sektöründe yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalışmada, kontrplak üretim sürecinde meydana gelen hatalar istatistiksel proses kontrol yöntemleri ile analiz edilmiştir. Öncelikle çetele tablosu oluşturulmuştur. Bu çizelgeden elde edilen veriler ile kalite kontrol grafiklerinden kusurlu oranı p-kontrol grafiği oluşturulmuştur. p-kontrol grafiği incelenerek sürecin hedeflenen kalite düzeyinde olup olmadığı araştırılmıştır. Ek olarak, beyin fırtınası tekniği ile bilgiler toplandıktan sonra ağaç diyagramı ve neden-sonuç diyagramı oluşturulmuştur. Ayrıca alınan önlemlerin süreçte iyileşme sağlayıp sağlamadığını kontrol etmek amacıyla 2. aşamada süreçten 15 günlük daha veri toplanmıştır ve p-kontrol grafiği oluşturulmuştur. Yapılan bu araştırma ile kontrplak üretim süreci hataları ve olası nedenleri analiz edilmiştir.

🔖

Cite This Article

Yılmaz, M., Kökten, E. S. (2024). Statistical process control applications in plywood manufacturing. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Cilt: 30 Sayı: 2, 155–162. https://ajindex.com/articles/1058080

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (21)

  1. İstek A, Özlüsoylu İ, Kızılkaya A. “Türkiye ahşap esaslı levha sektör analizi”. Bartın Orman Fakültesi Dergisi, 19(1), 132-138, 2017.
  2. Aras U, Kalaycıoğlu H. “Wood based composites and application areas”. International Refereed Journal of Engineering and Sciences, 6, 120-136, 2016.
  3. Ferretti I.” Optimization of the use of biomass residues in thepoplar plywood sector”. Procedia Computer Science, 180, 714-723, 2021.
  4. Kısaoğlu DÖ. “Orta büyüklükte bir dokuma işletmesinde istatistiksel proses kontrol sistemi: ı. kumaş hatalarının kontrolü”. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 16(3), 291-301, 2010.
  5. Ala DM, İkiz Y. “Dokuma üretimi süresince oluşan kumaş hatalarının belirlenmesine yönelik istatistiksel bir araştırma”. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 21(7), 282-287, 2015.
  6. Duran C, Çetindere A. “Konfeksiyon sanayiinde faaliyet gösteren bir işletmede istatistiksel proses kontrol teknikleri ile ürün hatalarının analiz edilmesi”. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 21(2), 233-254, 2012.
  7. Ertuğrul İ, Özçil A. “The Application of “p” and “p-cusum” charts ınto textile sector in the statistical quality control process”. Tekstil ve Konfeksiyon, 24(1), 9-14, 2014.
  8. Ata S, Yıldız M, Durak İ. “Statistical process control methods for determining defects of denim washing process: a textile case from Turkey”. Tekstil ve Konfeksiyon, 30(3), 208-219, 2020.
  9. Mayang N, Koeswandi T.A., Yulianti S. “The analysis of quality control in garment company using statistic in controling product”. Advances in Economics, Business and Management Research, 15, 254-258, 2016.
  10. Awaj Y, Singh A, Amedie W. “Quality improvement using statistical process control tools in glass bottles manufacturing company”. International Journal for Quality Research, 7(1), 107-126, 2013.
  11. Kırık B. Bir Konfeksiyon İşletmesindeki Son Kontrol Hatalarının İstatistiksel Yöntemlerle Analizi. Yüksek Lisans Tezi, Namık Kemal Üniversitesi, Tekirdağ, Türkiye, 2017.
  12. Zasadzien M. “Using the pareto diagram and fmea (failure mode and effects analysis) to identify key defects in a product”. Management Systems in Production Engineering, 4(16), 153-156, 2014.
  13. Idrıs N, Sin T, İbrahim S, FadZliramli M, Ahmad R. “A case study of coffee sachets production defect analysis using pareto analysis, p-control chart and ıshikawa diagram”. Intelligent Manufacturing and Mechatronics Conference, Perlis, Malaysia, 20 June 2021.
  14. Islam M, Khan AM, Khan MR. “Minimization of reworks in quality and productivity improvement in the apparel industry”. International Journal of Engineering and Applied Sciences, 1(4), 2305-8269, 2013.
  15. Turgut M. Otomotiv Sektöründe Altı Sigma Metodolojisi ile Yeniden İşlenen Ürün Miktarının Azaltılması. Yüksek Lisans Tezi, Kocaeli Üniversitesi, Kocaeli, Türkiye, 2022.
  16. Kaya İ, Engin O. “Kalite iyileştirme sürecinde yapay zekâ tekniklerinin kullanımı”. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 11(1), 103-114, 2005.
  17. Başaran N. Kalite İyileştirmede İstatistiksel Proses Kontrol Tekniklerinden Pareto Analizi ve Gıda Sektöründe Bir Uygulama. Yüksek Lisans Tezi, Marmara Üniversitesi, İstanbul, Türkiye, 2010.
  18. Yıldırım H, Karaca E. “Üretim sürecinde istatistiksel proses kontrol (İPK) uygulamaları ve elektronik sektöründe bir inceleme”. Öneri Dergisi, 10(39), 77-87, 2013.
  19. Özcan S, Aykanat Z. “Tam yağlı katı yoğurt üretiminde süt yağ oranının istatistiksel kalite kontrol grafikleri ile incelenmesi”. Karadeniz Uluslararası Bilimsel Dergisi, 34(34), 109-130, 2017.
  20. Ertuğrul İ, Karakaşoğlu N. “Kalite kontrolde örneklem büyüklüğünün değişken olması durumunda p kontrol şemalarının oluşturulması”. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 5(10), 65-80, 2006.
  21. Montgomery DC. Statistical Quality Control. 7nd Ed. New York, USA, Wiley, 2009.