Çalışmanın amacı; bir kauçuk üretim işletmesinde, istatistiksel deneysel tasarım uygulanarak, kalite hatalarını ve kalite kaynaklı hataların ürün maliyetini düşürmek makine-süreç parametrelerinin optimizasyonunu oluşturmaktır. Bu nedenle, ürünün kalitesel özellikleri (patlak, yırtık, yanık ve çapak) tepki değişkeni olarak belirlenmiş olup, belirlenen kalite özelliklerine etkisi olan, enjeksiyon makine parametreleri (kalıp sıcaklığı, pişme zamanı ve enjeksiyon hızı) girdi değişkeni olarak seçilmiştir. Çalışma, Tekirdağ (Çerkezköy) bölgesinde çamaşır makinesi üretimi yapan fabrikanın tedarikçisi olan bir işletmede gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmada, tepki yüzeyi tasarımlarından 23 tam faktöriyel tasarım uygulanmış olup, deneylerin tamamı çamaşır makinesi sızdırmazlık contasının üretimi için gerçekleştirilmiştir. Minitab paket programı yardımıyla istatistiksel analizler uygulanmış olup, bağımlı değişkenleri için regresyon denklemi oluşturulmuş ve bağımlı değişkenlerini optimum hale getiren makine-süreç parametrelerinin belirlenmesi amacıyla çoklu optimizasyon yapılmıştır. Oluşturulan modellerin güvenilirlik analizi yapılmış ve değerlendirmelerin kullanılabilirliğine bakılmıştır.
The purpose of the study is to optimize machine-process parameters which minimize quality errors and quality-sourced product cost in a rubber factory. For this purpose, product’s quality characteristics (burst, torn, burn and burr) are determined as response variable. Injection machine parameters (mold temperature, cooking time and injection speed) that affect the determined quality properties, were selected as input variables. The study was carried out in a plant that is the supplier of a factory producing washing machines in the Tekirdağ (Çerkezköy) region. In this study, 23 full factorial experimental design which is called the response surface design was applied, experiments were carried out for the production of washing machine sealing gaskets. Statistical analysis was applied with the help of Minitab package program, regression model was developed for each response variable and multiple response optimization was performed in order to determine the machine-process parameter that optimizes the response variables. Reliability analysis was performed for the developed models and the applicability of the results was evaluated.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Engineering |
Journal Section | Research Article |
Authors | |
Publication Date | June 1, 2021 |
Submission Date | June 8, 2020 |
Acceptance Date | December 17, 2020 |
Published in Issue | Year 2021 Volume: 9 Issue: 2 |