Ürün formülasyonu için optimum karışım deney tasarımları-Altı sigma için tasarım yaklaşımı

Abstract

Günlük hayatta kullanılan birçok ürün birden fazla bileşenin belirli oranlarda karıştırılması yoluyla elde edilmektedir. Bu ürünleri üreten endüstriler rekabetçi piyasa koşulları ve daha kaliteli-daha ucuz maliyetli etkileşimini korumak için ürünlerini ve üretim süreçlerini ölçülebilir hale getirmelidirler. Bu amaçla geliştirilen birçok süreç iyileştirme ve ürün geliştirme araçlarına yönetim araçlarının da eklenmesiyle elde edilen Yalın Altı Sigma (YAS) süreç iyileştirme yöntemleri tüm dünyada yaygın olarak kullanılmaktadır. YAS süreç iyileştirme yöntemlerinin en etkin aracı olan deney tasarımları (DT), sürecin iyileştirme adımlarında kullanılabildiği gibi yeni bir ürün/süreç tasarımının söz konusu olduğu geliştirme/tasarım adımlarında da kullanılabilir. DT'ler yardımıyla sürecin ölçülebilir çıktılarını/performans göstergelerini belirli matematik fonksiyonlarına uydurarak modelleyebilmek mümkündür. Deney tasarımlarının ürün formülasyonları için geliştirilmiş biçimi karışımlar için deney tasarımı yöntemleri değişken olarak ürün bileşenlerini kullanır. KDT'lere süreç değişkenlerinin eklenmesiyle karışım-süreç deney tasarımları (KSDT) mümkündür. KDT'ler D-optimum kriteri gibi optimizasyon algoritmalarının da yardımıyla, ürün geliştirme ve ürün formülasyonları için etkin olarak kullanılabilmektedir. Boya endüstrisinde yaygın kullanılan üniversal renklendiriciler birçok bileşenin belirli oranlarda bulunduğu karışımlardır. Bu çalışmada KDT'lerin teorik altyapısı açıklandıktan sonra, etkin olduğu tarama deney tasarımlarıyla belirlenmiş 5 ürün bileşeni ve 2 süreç bileşeni için optimum KSDT uygulaması gerçekleştirilmiştir. Üç cevap değişkeni için (dE, viskozite ve maliyet) Scheffé tipi çokterimli matematik modeller oluşturulmuştur. Sıradan en küçük kareler yöntemi kullanılarak elde edilen bu istatistikî modeller, ANOVA ve ilgili analizlere tabi tutulmuş ve istatistikî sağlıklılığı irdelenmiştir. Oluşturulan modellerle, belirlenen hedef değerler için, çoklu-cevap değişkeni optimizasyonu gerçekleştirilmiş, sonuçta optimum reçeteler elde edilmiştir.