Soğuk Zincir Süreçlerinde Kalite Üzerine Etkili Parametrelerin Deney Tasarımı ile İncelenmesi

Abstract

Bu çalışma, soğuk zincir lojistiğinde çevresel koşulların ürün kalitesi üzerindeki etkilerini analiz etmek amacıyla tam faktöriyel deney tasarımı yaklaşımını uygulamaktadır. Deney tasarımı (Design of Experiments, DOE), çoklu faktörlerin sistematik biçimde incelenmesini sağlayan güçlü bir istatistiksel yöntemdir. Özellikle 2ᵏ tam faktöriyel tasarımlar, her bir faktörün iki düzeyde ele alındığı ve tüm kombinasyonların test edildiği durumlar için uygundur. Bu yapı hem ana etkilerin hem de iki faktörlü etkileşimlerin detaylı biçimde analiz edilmesine olanak tanımaktadır. Çalışmada yanıt değişkeni olarak taşınan ürünlerin kalite skorları belirlenmiş, dört iki seviyeli faktör incelenmiştir. Bunlar taşıma süresi (12 saat ve 24 saat), iç ortam sıcaklığı (2°C ve 8°C), bağıl nem oranı (%40 ve %80) ve titreşim düzeyidir (düşük ve yüksek). Deneysel veriler varyans analizi (ANOVA), ana etki ve etkileşim grafikleri ile değerlendirilmiştir. Sonuçlar, sıcaklık ve nem gibi faktörlerin doğrudan etkisinin yanı sıra, taşıma süresi ile titreşim gibi ikili kombinasyonların da kalite üzerinde önemli etkiler yarattığını göstermiştir. Elde edilen bulgular, deney tasarımı yönteminin soğuk zincir gibi çevresel değişkenlere duyarlı sistemlerde uygulanabilirliğini ortaya koymakta ve kalite kontrol süreçlerinde karar destek aracı olarak etkinliğini göstermektedir. Bu yönüyle çalışma hem lojistik hem de üretim sektörlerinde DOE uygulamalarına somut bir katkı sunmaktadır.

Keywords

• Deney Tasarımı
• Soğuk Zincir
• Tedarik Zinciri Yönetimi
• Faktöriyel Analiz
• Kalite Optimizasyonu

Investigation of Parameters Affecting Quality in Cold Chain Processes with Experimental Design

Abstract

Abstract: This study applies the full factorial design of experiments (DOE) methodology to analyze the impact of environmental factors on product quality within cold chain logistics. DOE is a powerful statistical approach that allows for the systematic examination of multiple variables and their interactions. Specifically, full factorial designs are suitable when each factor is studied at two levels, enabling a complete analysis of main effects and two-factor interactions. In this study, the response variable is defined as the quality score of transported products. Four two-level factors were selected: transportation duration (12 hours and 24 hours), internal temperature (2°C and 8°C), relative humidity (40% and 80%), and vibration intensity (low and high). The experimental results were evaluated using statistical tools such as analysis of variance (ANOVA), main effect plots, and interaction plots. Findings reveal that, in addition to the individual effects of temperature and humidity, interaction effects—particularly between transportation time and vibration—significantly influence product quality. These results demonstrate the applicability of factorial design in cold chain logistics, where environmental sensitivity is high and quality degradation can be critical. The study highlights that DOE can effectively support decision-making in optimizing quality control in logistics and production systems. By providing a structured framework for identifying influential factors, the methodology contributes to improved quality management and operational efficiency.

Keywords

• Design of Experiments
• Cold Chain
• Supply Chain Optimization
• Full Factorial Design
• Product Quality

References

1. [1] Z. R. Lazic, Design of Experiments in Chemical Engineering: A Practical Guide, pp. 157–165, 2004.
2. [2] D. Efendioğlu, Pem Yakıt Hücresi performansının deney tasarım kullanılarak optimizasyonu, 2013.
3. [3] A. Çoban ve A. Salaman, “Fen bilgisi öğretimi dersinde özgün deney tasarım sürecinin öğretmen adayının öz yeterlik algısına etkisi”, Atatürk Üniversitesi Erzincan Eğitim Fakültesi Dergisi, vol. 4, no. 2, pp. 3–10, 2002.
4. [4] L. Demir, İstatistiksel Deney Tasarımı Yöntemi ve Bir Tekstil İşletmesinde Uygulanması, 2004.
5. [5] M. Savaşkan, Y. Taptik ve M. Ürgen, “Deney Tasarımı Yöntemi ile Matkap Uçlarında Performans Optimizasyonu,” 2004.
6. [6] A. Aytaç, B. Yılmaz ve V. Deniz, “Kord Bezi Üretiminde Büküm Yönünün Etkilerinin Farklı Deney Tasarımı Yöntemleri ile İncelenmesi,” 2008.
7. [7] Ö. Hasgül, “Ürün ve süreçlerin geliştirilmesinde deney tasarımı: gıda sektöründe bir uygulama,” Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, vol. 9, no. 15, pp. 42–67, 2011.
8. [8] G. Akman ve C. Özkan, “Sac İmalatında Karşılaşılan Yapışma Probleminin Deney Tasarımı ile Çözümü,” 2011. [9] K. Baynal, A. Gürsoy, H. Gülkaç ve A. Aktel, “Okuma hızını etkileyen önemli faktörlerin deney tasarımı ile optimizasyonu,” XI. Üretim Araştırmaları Sempozyumu, İstanbul, 23–24 Haziran 2011, pp. 428–436. [Online]. https://avesis.kocaeli.edu.tr/yayin/9668581e-6e14-41d7-8067-a4244b937cc6

9. [10] Â. Y. Orbak ve T. G. Cengiz, “Titreşim Sönüm Elemanları Üreten Bir Firmada İstatistiksel Kalite Kontrolü ve Deney Tasarımı Yöntemleri ile Süreçlerin İyileştirilmesi,” 2012.
10. [11] Y. Şişman, A. Şişman ve S. Bektaş, “Koordinat Dönüşümünde Deney Tasarımı Yaklaşımı,” Harita Teknolojileri Elektronik Dergisi, vol. 5, no. 1, pp. 37–46, 2013.
11. [12] S. Taphasanoglu ve K. Baynal, “Bayanlara Özel Spor Merkezinde Karşılaşılan Yeterli Kilo Verememe ve İncelememe Probleminin Deney Tasarımı ile Optimizasyonu,” MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi, vol. 5, no. 5, pp. 211–227, 2016. [Online]. https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/577715
12. [13] Y. Şişman ve A. Şişman, “The Experimental Design Approach in GNSS Positioning,” Harita Teknolojileri Elektronik Dergisi, 2015. [Online]. Available: https://doi.org/10.15659/Hartek.15.01.49
13. [14] E. Özden, Elektrostatik Toz Boya Proses Parametrelerinin Deney Tasarımı Yöntemleri ile Optimizasyonu ve Endüstriyel Uygulaması, 2020.
14. [15] M. Balaban, “Regresyon ve Kriging Meta-Modelleri İçin Kullanılan Deney Tasarımı Yöntemleri,” Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, vol. 7, no. 3, pp. 1444–1455, 2019. [Online]. Available: https://doi.org/10.29130/dubited.528940
15. [16] B. Çayır Ervural, “Varyans Analizi (ANOVA) ve Kovaryans Analizi (ANCOVA) ile Deney Tasarımı: Bir Gıda İşletmesinin Tedarik Süresine Etki Eden Faktörlerin Belirlenmesi,” Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, vol. 7, no. 2, pp. 923–941, 2020. [Online]. Available: https://doi.org/10.35193/bseufbd.719341
16. [17] Y. Ayaz Atalan, M. Tayanç, K. Erkan ve A. Atalan, “Development of Nonlinear Optimization Models for Wind Power Plants Using Box Behnken Design of Experiment: A Case Study for Turkey,” Sustainability, vol. 12, no. 15, art. no. 6017, Jul. 2020. doi: 10.3390/su12156017.
17. [18] S. Samanlı ve Ö. Öney, “Kütahya/Altıntaş Grafitlerinin Kaba Flotasyon Parametrelerinin Box-Behnken Deney Tasarımı Kullanılarak Optimizasyonu ve Modellenmesi,” Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi, vol. 19, no. 56, pp. 532–542, 2017.
18. [19] E. Di̇nçer, Aerodynamic design and performance analyses of grid fin in supersonic flow using design of experiments and computational fluid dynamics, M.S. thesis, Middle East Technical University, Ankara, Turkey, 2022.
19. [20] M. Shahzad, A Method To Develop Landfill Liner Material Using Design Of Experiments Methodology, M.S. thesis, İstanbul Kültür Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, İstanbul, 2023.
20. [21] E. Özkan, “Kelebek Vanaların Simülasyon Destekli Deney Tasarımı ve Prototip Üretimi,” Makina Tasarım ve İmalat Dergisi, vol. 21, no. 2, pp. 89–98, 2023. [Online]. Available: https://doi.org/10.56193/matim.1245809
21. [22] C. Kavak, Aerodynamic and geometric optimization of a transport aircraft wing using design of experiments, M.S. thesis, Middle East Technical University, Ankara, Turkey, 2024.
22. [23] İ. Karadağ, S. Dündar ve Ö. F. Gürcan, “Taguchi Deney Tasarımı ile Fiber Optik Kablo Üretimi Proses Optimizasyonu,” Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, vol. 36, no. 2, pp. 743–754, 2024. [Online]. Available: https://doi.org/10.35234/fumbd.1434003