Ergonomik ürün tasarımına bütünleşik bir yaklaşım

Abstract

 Günümüzde teknoloji hızlı gelişmekte ve müşterilerin ürünlerden beklentileri artmaktadır. Bu nedenle müşteri isteklerinin ön plana çıkması ve sürekli değişmesi ürün tasarımını geçmişe göre daha önemli kılmaktadır. Yaygın olarak kullanılan çamaşır makinesini üreten firmalar pazar payına sahip olabilmeleri için müşteri isteklerini göz önünde bulundurmak zorundadır. Müşteri isteklerinden birisi de ergonomik kullanım kolaylığıdır. Bu çalışmada ergonomik bir çamaşır makinesi tasarımında müşteri isteklerine ve firma kapasitesine göre teknik özellikler üzerinde iyileştirme yapılması amaçlanmıştır. Bu çalışmada kalite fonksiyon yayılımı yöntemi ve bulanık çok amaçlı doğrusal programlama yaklaşımı ergonomik çamaşır makinesi tasarımı için önerilmiştir. Kalite fonksiyon yayılımı müşteri istekleri ve teknik özellikler arasındaki ilişkiyi belirleyebilmektedir. Bu sonuçlara göre ergonomik bir çamaşır makinesi tasarımı için hangi teknik özelliğin daha önemli olduğu belirlenmiştir. Ancak sadece bu sonuç sadece müşteri isteklerine göre belirlenmiştir. Firma kapasitesi ihmal edildiği için firmanın zaman ve maliyet açısından problemlerle karşılaşması ve pazar rekabetinde geri kalması söz konusudur. Firma ergonomik bir çamaşır makinesi tasarlarken müşteri isteklerinin maksimize edilmesi, maliyetin düşürülmesi, zamanın minimize edilmesi gibi farklı amaçlara sahiptir. Bu çalışma bu problemi ortadan kaldırmak için müşteri istekleri ve firma kapasitesini birlikte inceleyen Zimmermann ve hibrid yaklaşım olmak üzere iki bulanık çok amaçlı doğrusal programlama yaklaşımını önermiş ve elde edilen sonuçları karşılaştırmıştır.

Keywords

• Ergonomik çamaşır makinesi,Kalite fonksiyon yayılımı,bulanık çok amaçlı doğrusal programlama,Ürün tasarımı

An integrated approach for ergonomic product design

Abstract

Nowadays technology develops rapidly and the customer requirements (CRs) on product increase. Therefore, the CRs change continuously and are more important than past so that product design is more important than past. Firms, which manufacture the washing machines used commonly, must consider the CRs to have the market share. One of the CRs is ergonomic ease of use. This paper aims to improve on technical characteristics in an ergonomic washing machine design according to the CRs and the capacity of the firm. This paper proposes an integrated approach, which consists of quality function deployment (QFD) method and fuzzy multi-objective linear programming (FMOLP) method, for an ergonomic washing machine design. QFD method defines the relation between the CRs and technical characteristics. This result presents the importance degrees of technical characteristics for an ergonomic washing machine design but this result is defined according to only the CRs. Firm can meet with some problems in terms of time and cost due to neglecting of the capacity of the firm thus the firm can fall behind in market competitive. The firm considers different objectives such as maximizing the CRs, minimizing the cost and minimizing the time for an ergonomic washing machine design. This paper proposes two FMOLP methods, which consist of Zimmermann and hybrid approaches, to overcome this drawback so that the obtained results are compared.   

Keywords

• Ergonomic washing machine,Quality function deployment,fuzzy multi-objective linear programming,product design

References

1. [1] Yung, K.L., Ko, S.M., Kwan, F.Y., Tam, H.K., Lam, C.W., Ng, H.P., Lau, K.S., Application of function deployment model in decision making for new product development (2006) Concurrent Engineering Research and Applications, 14 (3), 257-267.
2. [2] Schilling, M. A., ve C. W. Hill. 1998. “Managing the New Product Development Process: Strategic Imperatives.” The Academy of Management Executive 12 (3): 67–81.
3. [3] Yan, H.B., Ma, T., A fuzzy group decision making approach to new product concept screening at the fuzzy front end (2015) International Journal of Production Research, 53 (13), 4021-4049.
4. [4] Ozer, M. 2005. “Factors which Influence Decision Making in New Product Evaluation.” European Journal of Operational Research 163: 784–801.
5. [5] Efe, B., Boran, F.E., Kurt M. "Sezgisel Bulanık TOPSIS Yöntemi Kullanılarak Ergonomik Ürün Konsept Seçimi." SDÜ Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi 3(3) (2015) 433-440.
6. [6] Kondo, Y., Customer satisfaction: How can I measure it? (2001) Total Quality Management, 12 (7), 867-872.
7. [7] Gryna FM (2001) Quality planning and analysis: from product development through use. McGraw-Hill, New York.
8. [8] Ersöz, S., Aktepe, A. (2011). An application of data envelopment analytic network process (DEANP) in quality function deployment (QFD), Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 26(2), 401-413.

9. [9] Onar, S. Ç., Büyüközkan, G., Öztayşi, B., Kahraman, C. (2016). A new hesitant fuzzy QFD approach: An application to computer workstation selection, Applied Soft Computing Journal, 46, 1-16.
10. [10] Celik, M., Cebi, S., Kahraman, C., Er, I.D. (2009). An integrated fuzzy QFD model proposal on routing of shipping investment decisions in crude oil tanker market, Expert Systems with Applications, 36 (3 PART 2), 6227-6235.
11. [11] Huang, H.Z., Bo, R.F., ve Chen, W., 2006. An integrated computational intelligence approach to product concept generation and evaluation. Mechanism and Machine Theory, 41 (5), 567–583.
12. [12] Ayağ, Z. ve Özdemir, R.G., 2009. A hybrid approach to concept selection through fuzzy analytic network process. Computers and Industrial Engineering, 56 (1), 368–379.
13. [13] Shidpour, H., Da Cunha, C., Bernard, A. Group multi-criteria design concept evaluation using combined rough set theory and fuzzy set theory, (2016) Expert Systems with Applications, 64, 633-644.
14. [14] Xiao, A., et al., 2005. Collaborative multidisciplinary decision making using game theory and design capability indices. Research in Engineering Design, 16 (1–2), 57–72.
15. [15] Ayağ, Z., An integrated approach to concept evaluation in a new product development (2016) Journal of Intelligent Manufacturing, 27 (5), 991-1005.
16. [16] Goswami, M., Singh, J., & Kumar, V. (2016). An enterprise based decision support system for engineering aggregate selection: a case study. Journal of Engineering, Design and Technology, 14(4).
17. [17] Han, S., Seo, S., & Choi, H. J. (2015). A study on modeling customer preferences for conceptual design. Journal of Mechanical Science and Technology, 29(12), 5083-5091.
18. [18] Tiwari, R. N., Dharmahr, S., & Rao, J. R. (1987). Fuzzy goal programming-an additive model. Fuzzy Sets and Systems, 24(1), 27–34.
19. [19] Zimmermann, H. J. (1978). Fuzzy programming and linear programming with several objective functions, Fuzzy Sets and Systems, 1(1), 45–55.
20. [20] Sevük, A., 1998. Kaynak Elektrodu Üretiminde Kalite Fonksiyon Açılımı (QFD) Yaklaşımına Bir Örnek. Tüsiad-Kalder 7. Ulusal Kalite Kongresi, Tebliğler ve Özgeçmişler, İstanbul, s. 133-160.
21. [21] Güllü, E., Ulcay, Y., (2002). Kalite Fonksiyonu Yayılımı ve Bir Uygulama, Uludağ Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 7(1), 71-91.
22. [22] Raharjo, H., Xie, M., Brombacher, A.C., Prioritizing quality characteristics in dynamic quality function deployment (2006) International Journal of Production Research, 44 (23), 5005-5018.
23. [23] Chan LK, Wu ML (2002) Quality function deployment: a literature review. Eur J Oper Res 143:463–497.
24. [24] Iqbal, Z., Grigg, N.P., Govindaraju, K., Campbell-Allen, N.M. A distance-based methodology for increased extraction of information from the roof matrices in QFD studies (2016) International Journal of Production Research, 54 (11), 3277-3293.
25. [25] Griffin, A., and J. R. Hauser. 1993. “The Voice of the Customer.” Marketing Science 12 (1), 1–27.
26. [26] Chen, L. H., Chen, C. N. (2014). Normalisation models for prioritising design requirements for quality function deployment processes. International Journal of Production Research, 52(2), 299-313.