Journals / Sakarya University Journal of Science / 2026 / Volume: 19 Issue: 1

The application of Taguchi method in food industry for optimization of multi-response problem

Taguchi yönteminin gıda sektöründe çok yanıtlı problemin eniyilemesinde uygulanması

Pages
—
Publication Date
2015-04-01
🏛️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 study an industrial problem is discussed, and it has been tried to solve this problem by using multiple response optimization.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:The statistical experiments that are suggested can often lose their effectiveness in terms of cost and time because of the factorial enlargement of the product parameters and its varieties.
📊
Key Findings & Data:However, the results of the researches that are conducted by Taguchi developed experiment designs (OA:orthogonal arrays) with less trial and high success rate as classic method and also accepted by the manufacturing sector.
💡
Conclusion & Impact:In this study an industrial problem is discussed, and it has been tried to solve this problem by using multiple response optimization.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Experimental Design · Taguchi Method · Multiple Response Problems

Abstract

The statistical experiments that are suggested can often lose their effectiveness in terms of cost and time because of the factorial enlargement of the product parameters and its varieties. However, the results of the researches that are conducted by Taguchi developed experiment designs (OA:orthogonal arrays) with less trial and high success rate as classic method and also accepted by the manufacturing sector. OA allow users to change factor levels simultaneously instead of changing them one by one. Taguchi divides the studies, which are done to provide quality, into two parts as on-line and off-line. The statistical experiment design falls into the off-line quality control of the Taguchi's quality system. In the study, it is aimed to discover the improvements as an industrial application and the effectiveness of the Taguchi method, which is used effectively in solving industrial problems and allows improving quality features, by determining sources that cause the quality problems. In this study an industrial problem is discussed, and it has been tried to solve this problem by using multiple response optimization.

Özet

Tasarım için önerilen istatistiksel deneyler, ürün parametrelerinin ve parametre değişkenlerinin artmasına paralel, faktöriyel olarak büyüdüğü için çoğu zaman maliyet ve zaman açısından pratikte uygulanabilirliğini tümüyle yitirmektedir. Ancak Dr. G. Taguchi yaptığı çalışmalar sonucunda çok daha az denemeli ve klasik yöntem kadar da iyi sonuç veren deney dizileri (ortogonal dizi) geliştirmiş ve deneysel tasarımın imalat sektörünce de kabul görmesini sağlamıştır. Ortogonal diziler, faktör seviyelerini birer birer değiştirmek yerine es zamanlı olarak değiştirme yapmaya olanak verir. Taguchi, kaliteyi sağlamak için yapılan çalışmaları çevrim içi (on-line) ve çevrim dışı (off-line) olmak üzere iki bölüme ayırmaktadır. İstatistiksel deney tasarımı Taguchi'nin kalite sisteminde çevrim dışı kalite kontrol içinde yer almaktadır. Bu çalışmada, kalite ile ilgili problemlere neden olan değişkenlik kaynakları belirlenerek, kalite karakteristiklerinin en iyilenmesine olanak veren; endüstriyel problemlerin çözümünde yaygın ve etkin olarak kullanılan Taguchi Yöntemi, çok yanıtlı problemlerin eniyilemesinde kullanılarak, endüstriyel bir uygulama bazında yaptığı iyileştirmeleri ve yöntemin etkinliğini ortaya koymak amaçlanmıştır. Çalışmada endüstriyel bir problem ele alınmış ve çok yanıtlı problem eniyilenmesi yaklaşımı ile çözülmeye çalışılmış; elde edilen sonuçlar irdelenerek yorumlanmıştır.

🔖

Cite This Article

Baynal, K., Gencel, İ. (2015). The application of Taguchi method in food industry for optimization of multi-response problem. Sakarya University Journal of Science, Volume: 19 Issue: 1. https://doi.org/10.16984/saufenbilder.60727

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (23)

  1. Çelik, C. (1993) “Kalite geliştirmede tasarım eniyileme problemine taguchi yöntemlerinin uygulanmasında sistematik bir yaklasim”, Doktora Tezi, Anadolu Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü.
  2. Loncher, R.H., Matar, J.E. (1990) “Designing for Quality: An Introduction to tbe Best of Taguchi and Western Mehods of Statistical Experimental Design, First edition, Chapman and Hall, USA
  3. Ünal, R., Dean, E.B. (1991) “Taguchi Approach to Design Optimization for Quality and Cost: An Overwiev”, Annual Conference of the Int. Society of Parametric Analysts
  4. Kasap, Ş. (2005) “F-4 savaş uçaklarında yakıt tüketimini etkileyen faktörlerin 2k deneyleri ve Taguchi yöntemiyle belirlenmesi”, Yüksek lisans tezi, Anadolu Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Eskişehir
  5. Koç, S. (2003) “Kritik ünitelerin performansını etkileyen faktörlerin deneysel tasarım yöntemi ile optimizasyonu”, Yüksek Lisans Tezi, Çukurova Üniversitesi, F.B.E., Adana
  6. Montgomery, D.C. (1997) “Introduction to Statistical Quality Control”, John Wiley&Sons Inc., Canada,
  7. Mitra, A. (1993) “Fundemantels of Quality Control and Improvement”, Macmillian Publishing Company
  8. Bhote, K.R. (1991) “World Class Quality”, Second edition, American Management Association
  9. Krottmaier, J. (1993) “Optimizing Engineering Design”, McGraw-Hill Book Company
  10. Keleş, Ö. (1996) “Matkap uçlarının ark PVD ile TİN kaplamasında proses parametrelerinin taguchi metodları ile optimizasyonu”, Yüksek lisans tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul
  11. Graessel, B., Zeidler, P. (1993) “Using quality function deployment to improve customer service”, Quality Progress, Vol.19, No:2, s.19-23
  12. Özler, C. (1997) “Cevap yüzeyi yöntemlerinin süreç iyileştirme amacı ile kullanılması üzerine bir arastirma”, Doktora tezi, Dokuz Eylül Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İzmir
  13. Barker, T.B. (1994). “Quality By Experimental Design”, Marcel Dekker Inc.
  14. Baynal, K. (2003) “Çok yanıtlı problemlerin taguchi yöntemi ile eniyilenmesi ve bir uygulama”, Doktora tezi, İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul
  15. Kağnıcıoğlu, C.H. (1998) “Üretim öncesi kalite kontrolünde taguchi yöntemi ve kükürtdioksit giderici sitrat yöntemine uygulanması”, Doktora tezi, Anadolu Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü
  16. Taguchi, G., Chowdhury, S., Taguchi, S. (1999) “Robust Engineering: Case Studies”, McGraw-Hill
  17. Lai, H.H., Chang, Y., Chang, H. (2004) “A robust design approch for enhancing the feeling quality of a product: a car profile case study”, Int. Journal of Industrial Ergonomics, 169, s.10-16
  18. Tuncer, N. (2002) “Alkol endüstrisi, etil alkolün tarihçesi ve üretim prosesleri”, Lisans Tezi, Cumhuriyet Üniversitesi Fen-Edebiyat Fakültesi, Sivas
  19. Aktan, N., Kalkan, H. (1999) “Distile Alkollü İçkiler Teknolojisi”, Ege Üniversitesi, İzmir-Bornova
  20. Madaeni, S.S., Koocheki, S. (2006) “Application of taguchi method in the optimization of wastewater treatment using spiral-wound reverse osmosis element”, Chemical Engineering Journal, 119, s.37-44
  21. Doğan, Ü., “Kalite Yönetimi ve Kontrolü”, İstiklal Matbaası, İzmir, (1991)
  22. http://www.mersin.edu.tr/meitamx/meitam/cihazlar-ve-ozellikleri/gaz-kromatografisi-gc-[12.09.2014]
  23. Tong, L.I., Su, C.T., Wang, C.H. (1997) “The optimization of multi response problems in the taguchi methods”, Int. Journal of Quality&Reliability Management, Vol.14, No.4, s. 367-380