Use of Taguchi Optimization Method in Manufacturing Engineering: The Minitab Example

Year 2023, Volume: 28 Issue: 3, 1049 - 1068, 27.12.2023

Erman Aydın

https://doi.org/10.17482/uumfd.1314990

Abstract

In this study, the Taguchi optimization method, which is used within the scope of total quality management in many engineering fields, experimental design and the use of ANOVA in the field of manufacturing engineering are emphasized. Cutting speed (Vc), feed rate (f), depth of cuth (a), cutting tool tip angles and many other factors used in manufacturing processes (turning, milling, drilling, etc.) are important factors that must be determined correctly during the manufacturing phase. For this reason, it is aimed to obtain results with the least number of experiments by using experimental design processes and to determine the optimum factor levels after comparing these results with validation experiments. In order to be a guide for both the R&D units and the academic studies of postgraduate students, the studies carried out with the Taguchi optimization method in the field of manufacturing engineering have been examined and explained in a simple way through the Minitab 18 package program by dealing with examples of use in the field of manufacturing. As a result, a sample study was conducted as a guide for new researchers on how to use the Taguchi optimization method, experimental design and ANOVA in the most effective way.

Keywords

Taguchi method, Experiment design, Optimization in manufacturing, Minitab 18

TAGUCHİ OPTİMİZASYON METODUNUN İMALAT MÜHENDİSLİĞİ ALANINDA KULLANIMI: MİNİTAB ÖRNEĞİ

Abstract

Bu çalışmada, bir çok mühendislik alanında toplam kalite yönetimi kapsamında kullanılmakta olan Taguchi optimizasyon metodu, deney tasarımı ve ANOVA’nın imalat mühendisliği alanında kullanımı üzerinde durulmuştur. İmalat süreçlerinde (tornalama, frezeleme, delme vb.) kullanılan kesme hızı (𝑉𝐶), ilerleme değeri (f), kesme derinliği (a), kesici takım uç açıları ve diğer birçok faktör imalat aşamasında doğru saptanması gereken önemli faktörlerdir. Bu sebepten dolayı, deneysel tasarım süreçleri kullanılarak en az deney sayısı ile sonuçlar elde edilmesi ve bu sonuçların doğrulama deneyleri ile kıyaslanmasının ardından optimum faktör seviyelerinin belirlenmesi hedeflenmektedir. Hem sanayi kuruluşlarındaki Ar-Ge birimlerine hem de yüksek lisans ve doktora öğrencilerinin akademik çalışmalarına bir rehber niteliğinde olması amacıyla, imalat mühendisliği alanında Taguchi optimizasyon metodu ile yapılan çalışmalar incelenmiş, imalat alanında kullanım örnekleri ile ele alınarak Minitab 18 paket programı aracılığıyla sade bir şekilde açıklanmıştır. Sonuç olarak, yeni araştırmacılar için Taguchi optimizasyon metodunu, deney tasarımını ve ANOVA’yı en efektif şekilde nasıl kullanabilecekleri hakkında rehber niteliğinde örnek bir çalışma gerçekleştirilmiştir.

Keywords

Taguchi metodu, Deney tasarımı, İmalatta optimizasyon, Minitab 18

References

• 1. Akhtar, M. N., Sathis, T., Mohanavel, V., Afzal, A., Arul, K., Ravichandran, M., Rahim, I. A., Alhady, S. S. N., Bakar, E. A., ve Saleh, B. (2021). Optimization of process parameters in cnc turning of aluminum 7075 alloy using l27 array-based taguchi method. Materials, 14(16). https://doi.org/10.3390/ma14164470
• 2. Aman, A., Bhardwaj, R., Gahlot, P., ve Kumar Phanden, R. (2023). Selection of cutting tool for desired surface finish in milling Machine using Taguchi optimization methodology. Materials Today: Proceedings, 78, 444-448. https://doi.org/10.1016/J.MATPR.2022.10.253
• 3. Balaji, M., Murthy, B. S. N., ve Rao, N. M. (2016). Optimization of Cutting Parameters in Drilling of AISI 304 Stainless Steel Using Taguchi and ANOVA. Procedia Technology, 25, 1106-1113. https://doi.org/10.1016/j.protcy.2016.08.217
• 4. Basmacı, G., Kırbaş, İ., Ay, M., ve Peker, M. (2018). Karma Taguchi ve yüzey yanıt yöntemi kullanılarak astm b574 (hastelloy c-22)’in tornalanması esnasındaki işleme parametrelerinin yüzey pürüzlülüğüne etkisinin incelenmesi ve kesme parametrelerinin optimizasyonu. Sakarya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 22(2), 761-771. https://doi.org/10.16984/saufenbilder.353379
• 5. Canıyılmaz, E., ve Kutay, F. (2003). Taguchi Metodunda Varyans Analizine Alternatif Bir Yaklaşım. Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 18(3), 51-63.
• 6. Çakiroǧlu, R., ve Acir, A. (2013). Optimization of cutting parameters on drill bit temperature in drilling by Taguchi method. Measurement, 46(9), 3525-3531. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2013.06.046
• 7. Çiftçi, İ., ve Gökçe, H. (2018). Molibden alaşımlarının işlenmesinde kesici takım ve kesme parametrelerinin Taguchi Metodu ile optimizasyonu. Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 2018(2018). https://doi.org/10.17341/gazimmfd.416482
• 8. Dutta, S., ve Kumar Reddy Narala, S. (2021). Optimizing turning parameters in the machining of AM alloy using Taguchi methodology. Measurement: Journal of the International Measurement Confederation, 169. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2020.108340
• 9. Erdem, İ. (2017). Minitab Uygulamalı İstatistik Yöntemler. Seçkin Yayıncılık. https://www.bkmkitap.com/minitab-uygulamali-istatistik-yontemler
• 10. Erdem, V., Belevi, M., ve Koçhan, C. (2010). Taguchi Metodu İle Plastik Enjeksiyon Parçalarda Çarpılmanın En Aza İndirilmesi. Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi, 12(2), 17-29. www.pdffactory.com
• 11. Gökçe, B., ve Taşgetiren, S. (2009). Kalite İçin Deney Tasarımı. Makine Teknolojileri Elektronik Dergisi, 6(1), 71-83. https://www.researchgate.net/publication/260389787
• 12. Günay, M. (2013). AISI 316L Çeliğinin İşlenmesinde Takım Radyüsü Ve Kesme Parametrelerinin Taguchi Yöntemiyle Optimizasyonu. Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 28(3), 437-444.
• 13. Hamzaçebi, Ç., ve Kutay, F. (2003). Taguchi Metodu: Bir Uygulama. Teknoloji, 6(3-4), 7-17.
• 14. İç, T., Duran, H., Keçeci, B., İlik, E., ve Bilgiç, B. (2016). Çok Yanıtlı Taguchi Eniyilemesine Yönelik Bir Bilgisayar Uygulamasının Geliştirilmesi. Journal of Polytechnic, 19(3), 311-323. https://doi.org/10.2339/2016.19.3
• 15. İç, Y. T., ve Yıldırım, S. (2012). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleriyle Birlikte Taguchı Yöntemini Kullanarak Bir Ürünün Tasarımının Geliştirilmesi. Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 27(2), 447-458.
• 16. Kackar, R. N. (1985). Off-Line Quality Control, Parameter Design, and the Taguchi Method. Journal of Quality Technology, 17(4), 176-188. https://doi.org/10.1080/00224065.1985.11978964
• 17. Kahraman, F., Başar, G., Koçoğlu, Z., ve Yeniyıl, E. (2018). Delik Büyütme İşleminde Kesme Parametrelerinin Çok Yanıtlı Taguchi Deneysel Tasarım Yaklaşımı Kullanılarak Optimizasyonu. Journal of Polytechnic, 21(2), 283-290. https://doi.org/10.2339/politeknik.385921
• 18. Kara, F., Özbek, O., Kam, M., ve Saruhan, H. (2017). AISI 4140 Islah Çeliğinin Tornalanmasında Yüzey Pürüzlülüğü Ve Titreşimin Taguchi Metodu İle Optimizasyonu. INTERNATIONAL ACADEMIC RESEARCH CONGRESS, 1132-1140. www.inescongress.com
• 19. Karatas, M. A., Gokkaya, H., ve Nalbant, M. (2020). Optimization of machining parameters for abrasive water jet drilling of carbon fiber-reinforced polymer composite material using Taguchi method. Aircraft Engineering and Aerospace Technology, 92(2), 128-138. https://doi.org/10.1108/AEAT-11-2018-0282
• 20. Khan, K., ve Sahai, R. (2012). An Overview on Taguchi Method. International Journal of Engineering and Mathematical Sciences, 1, 11-18. https://www.researchgate.net/publication/265282800
• 21. Kilickap, E. (2010). Optimization of cutting parameters on delamination based on Taguchi method during drilling of GFRP composite. Expert Systems with Applications, 37(8), 6116-6122. https://doi.org/10.1016/J.ESWA.2010.02.023
• 22. Kumar, M. V., Meignanamoorthy, M., Sakthivelu, S., Kumar, S. D., Chanakyan, C., ve Alagarsamy, S. V. (2020). Optimization of material removal rate in CNC turning of AA2024 via Taguchi technique. Materials Today: Proceedings, 27, 1163-1167. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2020.02.045
• 23. Mamedov, A. (2021). Taguchi Yöntemleri Kullanılarak Frezeleme İşleminde Kesme Parametrelerinin Yüzey Pürüzlülüğüne Etkisinin Araştırılması. Mühendis ve Makina, 62(703), 321-331. https://doi.org/10.46399/muhendismakina
• 24. Meral, G., Sarikaya, M., ve Dilipak, H. (2011). Delme işlemlerinde kesme parametrelerinin Taguchi yöntemiyle optimizasyonu The optimization of cutting of parameters in drilling processes by Taguchi method (C. 27, Sayı 4).
• 25. Mia, M., Dey, P. R., Hossain, M. S., Arafat, M. T., Asaduzzaman, M., Shoriat Ullah, M., ve Tareq Zobaer, S. M. (2018). Taguchi S/N based optimization of machining parameters for surface roughness, tool wear and material removal rate in hard turning under MQL cutting condition. Measurement, 122, 380-391. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2018.02.016
• 26. Nalbant, M., Gökkaya, H., ve Sur, G. (2007). Application of Taguchi method in the optimization of cutting parameters for surface roughness in turning. Materials and Design, 28(4), 1379-1385. https://doi.org/10.1016/j.matdes.2006.01.008
• 27. Önal, Ş., Bölümü, E. M., Üniversitesi, A. B., Ankara, T., ve Yazar, S. (2021). Taguchi Metodu Kullanılarak Plastik Enjeksiyon Kalıplama Tekniğiyle Üretilen Parçadaki Çekme Probleminde Etkili Parametrelerin Optimizasyonu. ANKARA SCIENCE UNIVERSITY, RESEARCHER, 1(1), 48-56. https://dergipark.org.tr/tr/pub/researcher/issue/64182/939978
• 28. Pathak, A. D., Warghane, R. S., ve Deokar, S. U. (2018). Optimization of cutting parameters in Dry Turning of AISI A2 Tool Steel using Carbide Tool by Taguchi Based Fuzzy Logics. Materials Today: Proceedings, 5, 5082-5090. www.sciencedirect.comwww.materialstoday.com/proceedings2214-7853
• 29. Samtaş, G., ve Korucu, S. (2019). Temperlenmiş Alüminyum 5754 Alaşımının Frezelenmesinde Kesme Parametrelerinin Taguchi Metodu Kullanılarak Optimizasyonu. Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 7, 45-60.
• 30. Şavaşkan, M., ve Taptık, Y. (2004). Deney tasarımı yöntemi ile matkap uçlarında performans optimizasyonu. İTÜ Dergisi Seri D: Mühendislik, 3(6), 117-128.
• 31. Şirvancı, M. (1997). Kalite için Deney Tasarımı “Taguçi Yaklaşımı”. Literatür Yayıncılık. https://www.kitapyurdu.com/kitap/kalite-icin-deney-tasarimi-taguci-yaklasimi/22830.html
• 32. Tabachnick, B. G., Fidell, L. S., ve Baloğlu, M. (2015). Çok değişkenli istatistiklerin kullanımı. https://www.kitapsepeti.com/cok-degiskenli-istatistiklerin-kullanimi
• 33. Taylan, D. (2009). Taguchi Deney Tasarımı Uygulaması [Yüksek Lisans]. Süleyman Demirel Üniversitesi.
• 34. Tekaüt, İ., Günay, M., ve Şeker, U. (2011). Tornalama İşlemlerinde Talaş Kırıcı Formunun ve Kesme Parametrelerinin Taguchi Yöntemiyle Optimizasyonu. 6th International Advanced Technologies Symposium (IATS’11), 127-131.
• 35. Yadu Krishnan, J., Poorna Sundar, S., Karthikeyan, L., Veera Ajay, C., ve Manisekar, K. (2021). Experimental optimization of cutting parameters in turning of brass alloy using Taguchi method. Materials Today: Proceedings, 42, 377-382. https://doi.org/10.1016/J.MATPR.2020.09.561