Multi Response Optimization by Taguchi Parameter Design for a Package Food Production Company

Öz

Although multi-response optimization (MRO) applications have become widespread in recent years, the application of experimental design on food products is often performed as a single response optimization problem solution. In this study, Taguchi parameter design method was used to increase the quality of chicken Adana kebab (Meatball) produced in a food operation. We have investigated the optimum levels of cooking temperature, cooking time and fan speed of e for the optimization of microbiological load, center temperature and weight quality characteristics. Simultaneous optimization of all three quality characteristics has been carried out by using the desirability function and the quality loss function. According to the obtained solution, suggestions have been made for the optimum production parameter levels of chicken Adana kebab product.

Anahtar Kelimeler

• Taguchi Parameter Design,Multi-Response Optimisation,Desirability Function,Quality Loss Function,Chicken Adana Kebab/ Meatball

BİR PAKET GIDA ÜRETİM İŞLETMESİNDE TAGUCHİ PARAMETRE TASARIMI İLE ÇOK YANITLI ENİYİLEME

Öz

Çok yanıtlı eniyileme (Multi Response Optimization-MRO) uygulamaları son yıllarda yaygın olarak kullanılmaya başlansa da gıda ürünleri üzerindeki deney tasarımı uygulamaları çoğunlukla tek yanıtlı eniyileme problem çözümü şeklinde gerçekleştirilmektedir. Bu çalışmada bir gıda işletmesinde üretilen Tavuk Adana Kebap (Köfte) gıda ürününün kalitesinin arttırılması için Taguchi parametre tasarımı yöntemi kullanılmıştır. Pişirme sıcaklığı, pişirme süresi ve fan hızı parametrelerinin en uygun düzeyleri ile mikrobiyolojik yük, merkez sıcaklığı ve ağırlık kalite karakteristiklerinin en iyi değerlerinin belirlenmesi için her üç kalite karakteristiğinin eşzamanlı eniyilenmesi çekicilik fonksiyonu ve kalite kayıp fonksiyonu kullanımıyla gerçekleştirilmiştir. Elde edilen çözüme bağlı olarak Tavuk Adana Kebap ürünü için en uygun üretim parametrelerinin düzeylerine ilişkin önerilerde bulunulmuştur.

Anahtar Kelimeler

• Taguchi Parametre Tasarımı,Çekicilik Fonksiyonu,Kalite Kayıp Fonksiyonu,Çok Yanıtlı Eniyileme,Tavuk Adana Kebap/Köfte

Kaynakça

1. Akteke-Öztürk, B., Weber, G.W. ve Köksal G. (2009) Çekicilik fonksiyonlarının bileşke fonksiyonlar olarak çözümlenmesi, Yöneylem Araştırması Ve Endüstri Mühendisliği 29. Ulusal Kongresi (YA/EM 2009), Ankara, Türkiye, Haziran 22-24, 2009.
2. Aytekin, A. G. Ç. (2011) Robotik gazaltı köşe kaynak işleminin Taguchi yöntemi ile eniyilenmesi. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 9(15), 7-28.
3. Bautista, D. A., Sylvester, N., Barbut, S. and Griffiths, M. W. (1997) The Determination Of Efficacy Of Antimicrobial Rinses On Turkey Carcasses Using Response Surface Designs International Journal Of Food Microbiology, Volume 34, Issue 3, 3 March, Pages 279-292. doi: 10.1016/S0168-1605(96)01201-9
4. Baynal, K., (2003) Çok yanıtlı kalite karakteristiklerinin eşzamanlı eniyilenmesinde Taguchi yöntemi, IV. Endüstri İşletme Mühendisliği Kurultayı, 12-13 Aralık.
5. Baynal, K., Gencel İ. (2015) Taguchi yönteminin gıda sektöründe çok yanıtlı problemin eniyilemesinde uygulanması, SAÜ Fen Bil Der, 19(1), 107-121.
6. Byun, J. H., & Kim, K. J. (1998) On robust design for multiple quality characteristics. In Quality Improvement Through Statistical Methods (pp. 289-297). Birkhäuser, Boston, MA.
7. Danacıoğlu, N., & Muluk, F. Z. (2005) Taguchi techniques for 2k fractional factorial experiments. Hacettepe Journal Of Mathematics And Statistics, Volume 34, 85-93.
8. Del Castillo, E., Montgomery, D. C., & McCarville, D. R. (1996) Modified desirability functions for multiple response optimization. Journal of Quality Technology, 28(3), 337-345.

9. Derringer, G. (1980) Simultaneous optimization of several response variables. Journal of Quality Technology, 12(4), 214-219.
10. Derringer, G.C.: (1994) A balancing act: optimizing a product’s properties, Quality Progress, 27(6), 51-58.
11. Ferah, M. (2003) Çok yanıtlı Taguchi deneysel tasarım metodu ve alüminyum sanayinde bir uygulama. Sakarya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 7(2), 61-69.
12. Fowlkes, W. Y., & Creveling, C. M. (1995) Engineering Methods For Robust Product Design: Using Taguchi Methods İn Technology And Product Development. Addison-Wesley.
13. Gómez-Ariza, J. L., García-Barrera, T., Lorenzo, F., & González, A. G. (2005) Optimisation of a pressurised liquid extraction method for haloanisoles in cork stoppers. Analytica Chimica Acta, 540(1), 17-24. doi:10.1016/j.aca.2004.08.031
14. Hasgül Ö., (2010) Üretim parametrelerinin güçlü tasarımı ve bir gıda işletmesinde uygulanması, İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yayımlanmamış Doktora Tezi, İstanbul.
15. Hasgül, Ö. (2011) Ürün ve süreçlerin geliştirilmesinde deney tasarımı: gıda sektöründe bir uygulama. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 9(15), 42-67.
16. Houng, J. Y., Hsu, H. F., Liu, Y. H., & Wu, J. Y. (2003) Applying the Taguchi robust design to the optimization of the asymmetric reduction of ethyl 4-chloro acetoacetate by bakers’ yeast. Journal of Biotechnology, 100(3), 239-250. doi:10.1016/S0168-1656(02)00179-7
17. Hsieh, K. L., Tong, L. I., Chiu, H. P., & Yeh, H. Y. (2005) Optimization of a multi-response problem in Taguchi's dynamic system. Computers & Industrial Engineering, 49(4), 556-571. doi: 10.1016/j.cie.2005.08.002 http://www.resmigazete.gov.tr/eskiler/2012/12/20121205-12.htm
18. Khuri, A. I. (1990) Analysis of multi-response experiments: a review. Edited By Subir Ghosh Statistical Design And Analysis Of Industrial Experiments, Marcel Dekker Inc, USA, pp. 533.
19. Khuri, A. I.; Conlon, M. (1981) Simultaneous optimization of multiple responses represented by polynomial regression functions. Technometrics, 23.4: 363-375. doi:10.1080/00401706.1981.10487681
20. Kılınççeker, O., Hepsağ, F., & Kurt, Ş. (2015) The effects of lentil and chickpea flours as the breading materials on some properties of chicken meatballs during frozen storage. Journal of Food Science and Technology, 52(1), 580-585. doi:10.1007/s13197-013-1019-6
21. Kim, Kyu-Seob., Kim, K. S., Lee, B. H., & Lee, B. H. (2017) Taguchi Robust Design For The Multi-Response With Consideration For The Manufacturing Tolerance Used İn High Speed Air Blower Motor. In Electric Machines And Drives Conference (IEMDC), 2017 IEEE International, pp. 1-7.
22. Kim, M., Rao, A. S., & Yoo, C. (2009) Dual optimization strategy for N and P removal in a biological wastewater treatment plant. Industrial & Engineering Chemistry Research, 48(13), 6363-6371. doi: 10.1021/ie801689t
23. Koç, B., & Kaymak-Ertekin, F. (2010) Yanıt yüzey yöntemi ve gıda işleme uygulamaları. GIDA/The Journal of FOOD, 35(1).
24. Lagarias, J. C., Reeds, J. A., Wright, M. H., & Wright, P. E. (1998) Convergence properties of the Nelder--Mead simplex method in low dimensions. SIAM Journal on optimization, 9(1), 112-147. doi: 10.1137/110830150
25. Lemos, A. L. S. C., Nunes, D. R. M., & Viana, A. G. (1999) Optimization of the still-marinating process of chicken parts. Meat Science, 52(2), 227-234. doi:10.1016/S0309-1740(98)00172-7
26. Microsoft Excel, Microsoft Corporation, Redmond, WA.
27. Minitab.inc MINITAB Statistical Software. USA.
28. Montgomery, D. C. (2001) Design And Analysis Of Experiment, New York, John Wiley&Sons.
29. Myers, R., Montgomery D. C. (2002) Response Surface Methodology Process And Product Optimization Using Designed Experiments, Second Edition, John Wiley&Sons, pp. 798.
30. Nelder, J. A., Mead R. (1965) A simplex method for function minimization”, The Computer Journal, 7(4), pp.308-313. doi:10.1093/comjnl/7.4.308
31. Noorossana, R., Tajbakhsh, S. D., & Saghaei, A. (2009) An artificial neural network approach to multiple-response optimization. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 40(11-12), 1227-1238. doi:10.1007/s00170-008-1423-7
32. Orhunbilge, N. (2000) Örnekleme Yöntemleri Ve Hipotez Testleri, Avcıol Basım Yayın, İstanbul Üniversitesi İşletme İktisadı, Yayın No: 8, S. 420.
33. Ortiz Jr, F., Simpson, J. R., Pignatiello Jr, J. J., & Heredia-Langner, A. (2004) A genetic algorithm approach to multiple-response optimization. Journal of quality technology, 36(4), 432. doi:10.1080/00224065.2004.11980289
34. Özler, C., & Şenyay, l. (2013) Çok cevaplı süreçlerin optimizasyonu üzerine bir inceleme. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 13(2).
35. Park, Sung H. (1996) Robust Design And Analysis For Quality Engineering, Chapman & Hall, London, UK, pp. 318.
36. Phadke, M.S. (1989) Quality Engineering Using Robust Design, Prentice Hall PTR, Englewood Cliffs New Jersey 07632, pp. 334.
37. Sait, A. N., Aravindan, S., & Haq, A. N. (2009) Optimisation of machining parameters of glass-fibre-reinforced plastic (GFRP) pipes by desirability function analysis using Taguchi technique. The international journal of advanced manufacturing technology, 43(5-6), 581. doi:10.1007/s00170-008-1731-y
38. Sauers, D. G. (1999) Using the Taguchi loss function to reduce common-cause variation.Quality Engineering, 12(2), 245-252. doi:10.1080/08982119908962581
39. Soh, W., Kim, H., & Yum, B. J. (2016) A multivariate loss function approach to robust design of systems with multiple performance characteristics. Quality and Reliability Engineering International, 32(8), 2685-2700. doi: 10.1002/qre.2038
40. Stat-EaseInc.(Design-Expert®),Minneapolis,MN. http://www.statease.com/ (Erişim:30.01.2018) http://www.statease.com/docs/v11/contents/optimization/numerical optimization algoritm.html
41. Taguchi, G. (1995) Quality engineering (Taguchi methods) for the development of electronic circuit technology. IEEE Transactions on Reliability, 44(2), 225-229.
42. Taguchi, G., & Clausing, D. (1990) Robust quality. Harvard business review, 68(1), 65-75.
43. Taguchi, G., Chowdhury, S., & Taguchi, S. (2000) Robust engineering: learn how to boost quality while reducing costs & time to market. McGraw-Hill Professional Pub.
44. Taner, T., & Antony, J. (2006) Applying Taguchi methods to health care. Leadership in Health Services, 19(1), 26-35. doi:10.1108/13660750610643831
45. TMMOB Gıda Mühendisleri Odası, Türk Gıda Kodeksi Et Ve Et Ürünleri Tebliği (Tebliğ No: 2012/74) (Erişim: 29.01.18)
46. Tong, L. I., & Su, C. T. (1997) Optimizing multi-response problems in the Taguchi method by fuzzy multiple attribute decision making. Quality and reliability engineering International, 13(1), 25-34. doi:10.1002/(SICI)1099-1638(199701)13:1<25::AID QRE59>3.0.CO;2-B
47. Ünlütürk, A., Turantaş F. (2002) Gıdaların Mikrobiyolojik Analizi, İkinci Baskı, Meta Basım Matbaacılık Hizmetleri Bornova İzmir, S.186.
48. Vining, G. G. (1998) A compromise approach to multiresponse optimization. Journal of Quality Technology, 30(4), 309-313. doi:10.1080/00224065.1998.11979867
49. Vural, A. Mete, K. Bayındır Ç., Tümay M. (2009) 12 darbeli bir statcom için denetleyici ve filtre parametrelerinin simplex yöntemi ile optimizasyonu. Elektrik, Elektronik, Bilgisayar, Biyomedikal Mühendisliği 13. Ulusal Kongresi, ODTÜ KKM, Ankara, 23-26 Aralık 2009.
50. Yoon, H. S., & Yum, B. J. (2007) Robust design of communication systems: The case of expedited forwarding of voice traffic in differentiated services networks. International Journal of Communication Systems, 20(10), 1131-1154. doi: 10.1002/dac.866
51. Zorba, Ö., & Kurt, Ş. (2006) Optimization of emulsion characteristics of beef, chicken and turkey meat mixtures in model system using mixture design. Meat science, 73(4), 611-618. doi:/10.1016/j.meatsci.2006.02.017