Kalite İçin Deney Tasarımı

ÖZET Deneysel çalışmalar bilim ve araştırmanın vazgeçilmez bir unsurudur,

ancak deneysel çalışmalar uzun zaman ve bir o kadarda uğraşı

gerektiren bir çalışmadır.

Deneysel çalışmalarda doğru bir sonuca ulaşabilmek için doğru bir

deney tasarımının yapılması, parametrelerin doğru olarak belirlenmesi ve

deney sonucundan ne bekleneceğinin doğru olarak bilinmesi

gerekmektedir. Bütün bu koşullar yerine getirildiği zaman bile doğru

bir sonuca ulaşmak için aynı numuneden veya aynı deneyden çok

sayıda yapılması gerekebilir. Bu ise hem uzun zaman, hem maliyet hem de

harcanan eforu arttırır.

Bu çalışmada kaliteli ürün geliştirmek yada üretmek için şimdiye kadar

yapılan ve bundan sonra yapılması tavsiye edilen deney tasarımları

hakkında bilgiler verilmiştir.

1. GİRİŞ

Deney Nedir?

Deneyler, araştırmacılar tarafından bir sistemi yada belirli bir süreci

tanımlamak ve anlamak için kullanılır.

Literatürde bir deney aynı zamanda bir testtir. Bir süreç yâda sistemin

girdilerinde değişiklik yapılarak çıktıların gözlemlenmesi ve analiz

edilmesidir.

Deney Tasarımı ilk olarak 1920’lerde ünlü İngiliz istatistikçi R.A. Fisher

ve arkadaşları tarafından geliştirilmiştir. Fisher, varyans analizi (Anova)

tekniğini de geliştirmiştir.

Anova: Anakütle ortalamaları arasında farkın olup olmamasını sınar.

Deney tasarımının en temel amaçlarından biri deney hatalarını minimuma

indirmektir.

Deneyin planlaması sırasında bir kontrol listesinin oluşturulması

gereklidir.

Bir deneyin tasarımında kontrol listesinde oluşturulan adımların hiçbiri bir

birinden bağımsız değildir.

Bunlar;

1. Deneyin amaç ve hedeflerinin belirlenmesi

2. Bütün değişken özelliğe sahip kaynaklarının tanımlanması

a) Deney üniteleri

b) Kontrol edilebilen faktörler

c) Kontrol edilmeyen faktörler

d) Bloklama işlemleri

3- Uygulamada deneyi ünitelere ayırmak için bir kuralın belirlenmesi

4- Deneyin ölçü birimlerinin belirlenmesi

5- Pilot bir uygulama yapılması

6- Pilot uygulamadan sonra model oluşturulması

7- Analiz için bir çerçeve oluşturulması

8- Kaç adet gözlem yapılacağının hesaplanması

9- Gözden geçirme ve revizyon

Genel olarak deneyler sistemin yada sürecin performansını ölçmede de

kullanılır. Bir deney modeli şekil 1 de gösterilmiştir. Burada deneyin

gerçekleştirilmesi sürecinde, deneyde kullanılacak parametreler bir

takım girdilerdir.

Bunlar makine, teçhizat, yöntem ve insan kaynakları gibi girdi türleri

olabilir.

Parametreler iki şekilde deneye etki eder, bunlar kullanıcı tarafından

bizzat kontrol edilebilen parametreler, mesela kullanılacak malzemelerin

çeşitleri, sıcaklık farklılıkları, karışım oranları gibi parametrelerdir.

Kontrol edilemeyen parametreler ise kullanıcının müdahale edemediği

çevre sıcaklığı, nem oranı, sıcaklık değişimi, nakliye gibi daha akla

gelmeyen birçok sebeplerdir.

Şekil 1 de X1, X2 ve X3 kontrol edilebilen parametreler ve Z1,Z2

ve Z3 ise kontrol edilemeyen parametrelerdir. Deney sonucunda elde

edilecek çıktılar şu sorulara cevap vermelidir

1. y Çıktısını en fazla etkileyen parametre hangisidir?

2. y çıktısı en az, nominal yada en yüksek değerde istendiği zaman, X parametrelerinin konumları ne olmalıdır?

3. Z1,Z2 ve Z3 kontrol edilmeyen parametreleri minimize etmek için kontrol edilebilen (X) parametrelerin konumları ne olmalıdır?

Şekil 1 Bir sistem yada sürecin genel modeli

Süreç

Kontrol Edilebilen Parametreler

X1 X2 …… Xn

Girdiler

Kontrol Edilemeyen Parametreler

Z1 Z2 ……. Zn

Çıktılar

Bilindiği gibi deneysel çalışmalarda çok sayıda deneyler yapılır. Bu deneyler laboratuar ortamında, pilot uygulama, tam uygulama yada klinik olarak yapılır.

Deney tasarımı için şunlar gereklidir.

1. Toplam deney sayısını azaltmak,

2. Tasarımcının formüle ettiği etkinliği eşzamanlı olarak değiştirebilmek,

3. Doğru bir deney stratejisi belirlemek.

Eğer bir deney doğru bir şekilde tasarlanırsa, en iyi sonuç için veriler doğru bir şekilde toplanmış olacaktır. Bundan dolayı deney tasarımı yapılırken aşağıdaki sorulara cevap verilecek şekilde tasarım yapılmalıdır.

1. Sonuçlar ve parametrelerin etkisi hesaplanabiliyor mu?

2. Sonucu kaç tane parametre etkiliyor?

3. Eş zamanlı olarak kaç tane parametre hesaba katılmalı?

4. Kaç tane deney tekrarının yapılması gerekiyor?

5. Ne tür bir veri analizi (Regresyon, Anova) kullanılmalı?

6. Etkiler üzerindeki hangi seviye farklılıkları ne kadar önemlidir?

Veriler deneysel yada gözlemsel çalışmaların merkezindedir.

Şekil 2 de de görüldüğü gibi veriler deneysel çalışmaların ve gözlemlerin kesişim noktasında olmalıdır. Deneysel çalışmalarda değişkenlerin kaynağı her bir test için kontrol edilebilir yada sabitlenebilir.

Ancak gözlemsel çalışmalarda değişkenler kontrol edilemezler sadece veri olarak kaydedilebilirler .

Şekil 2: Bilimsel çalışmalarda istatistiksel girdi düzeyi

Deney

Gözlem

Problemi Formüle etme

Çıkarım Veri

Bütün gözlemsel çalışmaların metodolojisi iki büyük gruba bölünür. Bunlar;

1. Klasik yada pasif metodoloji

2. Aktif yada istatistiksel metodoloji

2.KLASİK METODOLOJİ İLE DENEY TASARIMI

Klasik yada geleneksel yöntem ile yapılan deney çalışmalarında, her

seferinde bir parametre değiştirilir ve diğer bağımsız parametreler sabit

tutulur. Bu yöntemde sistemin parametrelerin arasında o anda

değiştirilen parametrenin sisteme etkisinin araştırılması yapılır.

Şekil 3 de görüldüğü gibi bir ürün geliştirmede yada üretim problemini

çözmek için klasik metodoloji ile yapılan deney tasarımında, deney için

parametreler belirlenir ve deneye başlanır. Deneyde X1 parametresi

değiştirilir, deneyin sonucu ölçülür ve deneye etkisi belirlenmeye

çalışılır bu sırada diğer parametreler sabit tutulur.

Şekil 3: Klasik metodoloji ile yapılan deney tasarımı ve ölçümü

Klasik metodoloji ile yapılan deney çalışmasında deneyi etkileyen dış

faktörler (kontrol edilemeyen) çok fazla hesaba katılmaz.

Deney için

Parametreleri

Belirle ve

Deneye başla

X1

Parametresini

değiştir

X2

Parametresini

değiştir

X3

Parametresini

değiştir

Xn

Parametresini

değiştir

Sonucu ölç Sonucu ölçSonucu ölçSonucu ölç

Etkisini belirleEtkisini belirleEtkisini belirleEtkisini belirle

3. İSTATİSTİKSEL METODOLOJİ İLE DENEY TASARIMI

Deney tasarımında klasik yöntemlerin yetersizliği istatistiksel deney tasarım

yöntemleri ile giderilmiştir. İstatistiksel deney tasarımında farklı yöntemler

kullanılmaktadır. Bunlar;

1. Tam faktöriyel

2. Kesirli faktöriyel

3. Taguchi metodu

3.1 Tam Faktöriyel Deney Tasarımı

En az iki veya daha fazla parametre ve bu parametrelere ait en az iki veya

daha seviyelerin bulunduğu deneylerde, seviyelerin birbirleri ile

çarpımları ile oluşan kombinasyondur.

Bilimsel olarak deney tasarımı 3 temel prensibe sahiptir. Bunlar; deney

tekrarı, deneyin sırasının rastgele yapılması ve deneyin bloklanmasıdır.

Tam faktöriyel deney tasarımında rastsal tam bloklamalar kullanılır.

Bloklamanın temel amacı bilinmeyen ve kontrol edilemeyen hataların

deneyi etkilemesini önlemesidir.

Deney esnasında oluşabilecek hatalardan ve sapmalardan sakınmak için iki

yöntem kullanılmaktadır.

Bunlar deneylerin rastgele yapılması ve geriye dönük detayların

incelenerek gerekli düzetmelerin yapılmasıdır.

Deney sonrasında varyasyon analizinin yapılabilmesi için deneyin en az

üç kez tekrar edilmesi gerekmektedir. Böylece deney istatistiksel olarak

yorumlanabilir.

Tam faktöriyel deneylerin analizinde ANOVA (Varyasyon Analizi) ve

regresyon analizi kullanılmaktadır.

Bu yöntemler ile bir parametrenin deney üzerindeki etkisi hesaplanabilir.

Varyasyon ve regresyon analizi teknikleri işlem sırasınca bir değişiklik

yapmadan farklılıkların kaynağının belirlenmesine yardımcı olur.

3.2 Kesirli Faktöriyel Deney Tasarımı

Tam faktöriyel deney tasarımında parametrelerin bütün seviyelerinin

kombinasyonları tek- tek denendiğinden deney maliyetini arttırmakta ve

çok zaman almaktadır.

Maliyetten ve zamandan kazanmak için deney sayısının orantılı olarak

azaltarak kesirli faktöriyel deney tasarımı elde edilir.

Örneğin 7 parametreli ve 2 şer seviyeli bir deney tam faktöriyel olarak

yapıldığında 2 üzeri 7 = 128 deney yapılması gerekir bunun ½ kesiri yani

64 deney yada ¼ yani 32 yada 1/8 yani 16 deney ile yapılabilir. Deney

sayısını kesirli olarak azaltmak tamamen araştırmacıların elindedir.

3.3 Taguchi Metodu

Taguchi Yöntemi, parametre tasarımı, sistem tasarımı ve tolerans

tasarımı üzerine kurulmuş bir deney tasarım ve optimizasyon

yöntemidir.

En yaygın olarak, kalite güvence sistemleri kapsamında toplanan

verilerin, istatistiksel analizinde kullanılmaktadır.

Taguchi’nin deney tasarım yöntemi, farklı parametrelerin, farklı

seviyeleri arasından optimum kombinasyonu saptamak adına oldukça

yararlı bir yöntemdir.

Taguchi Metodu literatürde bilim adamları tarafından en çok kullanılan

deney tasarım yöntemlerinden biridir.

Sistem tasarımı:

Sistem tasarımı bu metodun ilk adımıdır. Bu adımda eldeki bütün

materyaller değerlendirilir, aynı zamanda mevcut teknolojik yenilikler

araştırılır ve sistemde kullanabilirliği üzerine fizibilitesi yapılır.

Bu adımda amaç en az maliyetle en iyi ürün tasarımı ve maksimum

müşteri memnuniyetidir.

Parametre tasarımı:

Süreç yenilemesi ve iyileştirmesinin en önemli adımı parametre

tasarımıdır.

Bu adımda üretilecek olan ürünün yada geliştirilecek olan ürünün

özelliklerinin en iyi seviyeye getirilebilmesi için üretimde kullanılan

parametrelerin iyileştirilmesi sağlanır.

Parametrelere en iyi seviyeler seçilir. Üretim esnasında ürünün

kalitesini olumsuz etkileyecek kontrol edilemeyen etkiler belirlenir.

Bunlara kontrol edilemeyen parametre adı verilir bu parametrelerin etkileri

minimize edilir.

Tolerans tasarımı:

Tolerans tasarımında parametre belirleme çalışmaları sonucu istenilen

hedefe ulaşılamadığı durumda yapılan ilave çalışmalardan ibarettir.

Bu aşamada gözlenen değerlerden faydalanılarak ürünün hedef değerden

sapma göstermesinin getirdiği kayıplar bulunur ve bu sapmalar azaltılır.

3.4 Taguchi Deneysel Tasarımının Prosedürleri

Taguchi metodu ile deney tasarımında uygulanması gereken bazı temel

prosedürler belirlenmiştir.

Deneyin tam olarak Taguchi metoduna göre gerçekleştirilmesi için bu

prosedürlerin uygulanması gerekmektedir.

Prosedürler;

1. Problemin tanımlanması.

2. Ölçüm sisteminin belirlenmesi

3. Deney parametrelerinin ve parametrelere ait seviyelerin belirlenmesi

4. Parametrelerin kontrol edilebilen ve kontrol edilemeyen olarak ayrılması

5. Parametreler arasında etkileşimin olup olmadığının kontrol edilmesi

6. Deneye uygun ortagonal dizinin seçilmesi

7. Tüm parametrelerin ortagonal sütuna atanması

8. Kalite kayıp fonksiyonları ve performans istatistiklerinin seçilmesi

9. Deneylerin belirli tekrarda yapılması ve sonuçların kaydedilmesi

10. Vayrans analizinin yapılması ve etkin parametrenin belirlenmesi

11. İstenilen sonuca göre en iyi parametre seviye kombinasyonun

belirlenmesi

12. Gerçekleme deneyinin yapılması ve deneyin sonuçlandırılması

Taguchi Uygulması

Taguchi, çok sayıda deneysel durumu açıklamak için ortogonal

dizileri oluşturmuştur. Ortogonal dizinin en önemli özelliği, birçok

faktörün en az sayıda test edilmesi ve faktör seviyelerini eş zamanlı

olarak değiştirme yapmaya olanak sağlamasıdır. Ortogonal diziler

problemin özelliğine göre, 2 veya 3 kademeli olarak belirlenmektedir.

Ortogonal dizilere tasarım matrisi de denilmektedir.

Genel olarak kullanılan diziler 2 seviyeliler için L4, L8 L16,

3 seviyeliler için L9 ve L27 dizileri olmaktadır. Dizilerin seçim düzey

sayısı ve toplam serbestlik derecesine göre yapılmaktadır.

Ortogonal dizi, ürün ortalaması ve varyansında etkili olan birçok

faktörle aynı anda ve daha kısa sürede çalışmayı sağlamaktadır. L9 tasarım

matrisi örnek olarak aşağıdaki Çizelgede verilmiştir.

Deney No A B C D

1 1 1 1 1

2 1 2 2 2

3 1 3 3 3

4 2 1 2 3

5 2 2 3 1

6 2 3 1 2

7 3 1 3 2

8 3 2 1 3

9 3 3 2 1

Ortogonal Dizinler tam faktöriyel tasarım gereği (2ⁿ veya 3ⁿ) çok

sayıda yapılması gereken denemeleri büyük oranda azaltmaktadır.

Çizelge için, tam faktöriyel tasarıma göre 3’üzeri 4 =81 adet deneme

yapılması gerekirken, ortogonal dizinler sayesinde deneme sayısı 9’a

düşmektedir.

4. Sonuç;

Etkin ve güçlü tasarımın amacı sonuç yığından beklenen ortalamayı

iyileştirmek ve hatalardan kaynaklanan belirsizlikleri minimize etmektir.

Taguchi deney tasarımı ile yapılan deneysel çalışmalar ile geleneksel

yöntem ile yapılan çalışmalar karşılaştırıldığında deney sonucu

performansında önemli bir gelişme olduğu gözlemlenebilir.

Taguchi yöntemi sadece araştırmacılar için değil aynı zamanda

endüstri için de hem zamandan hem de maliyetten kazanımlar

sağlayabilecek bir yöntemdir