Journals / Tekstil ve Mühendis / 2022 / Cilt: 29 - Sayı: 127

KONFEKSİYON ÜRETİMİNDE KUMAŞ KAYNAKLI HATALARIN AZALTILMASI AMACIYLA KESİMHANE ÖNCESİNDE UYGULANAN 4PUAN KUMAŞ KONTROL SİSTEMİ VERİMLİLİĞİNİN ANALİZİ

Pages
140–149
Publication Date
2022-11-07
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)

According to the statistical analysis results, the proposed 4P-FIS reduced the number of products with fabric-related defects by 90%, and the labor costs caused by the repair of defects decreased by a mean rate of 89.68%.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Fabric costs are in the first place among cost items in garment manufacturing.
📊
Key Findings & Data:Of course, a significant part of these costs consists of fabric-related second quality costs.
💡
Conclusion & Impact:According to the statistical analysis results, the proposed 4P-FIS reduced the number of products with fabric-related defects by 90%, and the labor costs caused by the repair of defects decreased by a mean rate of 89.68%.
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

Fabric costs are in the first place among cost items in garment manufacturing. Of course, a significant part of these costs consists of fabric-related second quality costs. This study aims to identify fabric-related defects at a facility that manufactures garments and reveal the efficiency of a 4-Point Fabric Inspection System (4P-FIS) that aims to minimize potential losses by the identification of fabric-related defects before the cutting process of the fabric. For this purpose, data were collected through the classification department of a facility that manufactures trousers from woven fabrics that is placed after the cutting department and functions as an additional inspection unit. Accordingly, the cutting department of the studied facility was monitored for 10 days, and the numbers of defects in each defect class were determined by inspecting the cut pieces in the classification process. In the second 10-day period, the necessary inspections were made based on 4P-FIS while the fabrics were still in storage, and the numbers of defects in each defect class were determined. The SPSS Version 22 program was used to analyze the data. The data were subjected to One-way analysis of variance (Oneway Anova), Duncan’s test, correlation analysis and paired-samples t-test to determine the efficiency of the system. According to the statistical analysis results, the proposed 4P-FIS reduced the number of products with fabric-related defects by 90%, and the labor costs caused by the repair of defects decreased by a mean rate of 89.68%.

Özet

Kumaş maliyetleri, konfeksiyon üretiminde maliyet kalemleri içinde ilk sırada yer almaktadır. Şüphesiz bu maliyetlerin önemli bir kısmını da kumaş kaynaklı ikinci kalite maliyetleri oluşturmaktadır. Bu çalışma, hazır giyim üretimi yapan bir işletmede kumaş kaynaklı hataların neler olduğunun tespiti ve kumaş kesime girmeden önce hataların tespit edilip olası kayıpların minimizasyonunu amaçlayan 4Puan kumaş kontrol sisteminin (4P-KKS) verimliliğini ortaya çıkarmayı hedeflemektedir. Bu amaçla dokuma kumaştan pantolon üretimi yapan bir işletmenin kesimhane sonrasına konulan ve ek bir kontrol işlevi gören tasnif departmanı aracılığı ile veriler toplanmıştır. Buna göre araştırma yapılan işletmenin kesimhanesi 10 gün boyunca takip edilmiş ve kesilen ürünler tasnifte kontrol edilerek hangi hata sınıfında kaç adet hatanın olduğu tespit edilmiştir. İkinci 10 günlük süreçte ise kumaşlar daha depoda iken 4P-KKS’ye göre gerekli kontroller yapılmış ve kesim sonrasında belirlenen hata sınıflarındaki hata adetleri tespit edilmiştir. Veri analizi için SPSS Version22 programı kullanılmıştır. Elde edilen verilere tek yönlü varyans analizi (Oneway Anova), Duncan testi, Korelasyon analizi ve Paired Samples T-testi uygulanarak sistemin ne düzeyde verimli olduğu ortaya konulmaya çalışılmıştır. İstatistiksel analiz sonuçlarına göre önerilen 4P-KKS’nin günlük kumaş kaynaklı hatalı ürün sayısını %90 oranında düşürdüğü ve yapılan hataların telafisinden kaynaklı oluşan işgücü maliyetlerinin de ortalama olarak %89,68 oranında azaldığı hesaplanmıştır.

🔖

Cite This Article

EROL, M., AYDEMİR, H. (2022). KONFEKSİYON ÜRETİMİNDE KUMAŞ KAYNAKLI HATALARIN AZALTILMASI AMACIYLA KESİMHANE ÖNCESİNDE UYGULANAN 4PUAN KUMAŞ KONTROL SİSTEMİ VERİMLİLİĞİNİN ANALİZİ. Tekstil ve Mühendis, Cilt: 29 - Sayı: 127, 140–149. https://ajindex.com/articles/654309

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (15)

  1. Erol, M., 2021, An in-line control model proposal developed to reduce manufacturing defects in garment industry sewing line, Journal of Textiles and Engineer, 28(123): 208-218
  2. Erol, M., 2021, Dikiş makinelerinin teknolojik seviyesinin birim üretim süresine ve maliyete etkisinin analizi, Türk Doğa ve Fen Dergisi, 10(1): 150-158
  3. Erol, E., Paşayev, N.,2014, Analyzıng productıon cost of small and medıum sızed enterprıces in terms of sewıng department productıon condıtıons, Textile and Apparel, 24(1): 134-140
  4. Türk Standartları Enstitüsü, 2005, “Dokuma Kumaşlar Hata Tarifleri- Terimler”. Türk Standartları Enstitüsü, Ankara, Türkiye, TS 471 ISO 8498 5. K. Srinivasan, P.H. Dastoor, P. Radhakrishnaiah, S. Jayaraman, 1992, FDAS: Aknowledge-based framework for analysis of defects in woven textile structures, J. Textile Inst. 83 (3): 431–448
  5. Mehta PV, Bhardwaj SK., 1998, Managing Quality in the Apparel Industry. 1st ed. New Delhi, India. New Age International Ltd. pp. 237
  6. Çelik, Hİ, Dülger, LC, Topalbekiroğlu, M., 2012, Görüntü işleme teknikleri kullanarak kumaş hatalarının belirlenmesi, Tekstil Teknolojileri Elektronik Dergisi, 6(1): 22-39
  7. Kısaoğlu, Ö., 2006, Kumaş Kalite Kontrol Sistemleri, Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 12(2): 233-241
  8. Kumar Naveen, K.V., Ragupaty, U.S., 2012, An intelligent scheme for fault detection in textile web materials, International Journal of Computer Applications, 46(10): 24-29
  9. Behera, BK., Madan Mohan, TE., 2005, Objective measurement of pilling by ımage processing technique, International Journal Of Clothing Science And Technology, 17 (5): 279-291
  10. Balakrishnan H., Venkataraman, S., & Jayaraman, S., 1998, FDICS: A Visionbased system for the identification and classification of fabric defects, Journal of the Textile Institute, 89(2): 365-380
  11. Yücel, Ö., 2007, Konfeksiyon üretiminde hata türü ve etkileri analizi, Tekstil ve Konfeksiyon, 17(2): 126-131
  12. Eren, E.R., Pamuk, O., 2020, Hata türü ve etkileri analizi yönteminin konfeksiyon sektöründe uygulanması, Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 25(3): 1533-1546
  13. Ala, D.M., İkiz, Y., 2014, Bornozluk kadife kumaşların hata kontrolü ve hata puan sistemlerine göre sınıflandırılması, Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 21(7): 288-295
  14. Barış, B., Özek, H.Z., 2019, Dokuma kumaş hatalarının sistematik sınıflandırılması üzerine bir çalışma, Tekstil ve Mühendis, 26 (114): 156-167
  15. Yıldırı