Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightÇalışmada endüstriyel bir problem ele alınmış ve çok yanıtlı problem eniyilenmesi yaklaşımı ile çözülmeye çalışılmış; elde edilen sonuçlar irdelenerek yorumlanmıştır.
📌 3 Maddede Bu Makale
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.
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 studyan industrial problem is discussed, and it has been tried to solve this problem by using multiple response optimization.