Merhabalar. Başka bir konuyla daha karşınızdayım. Bu yazım diğerlerinden birazda olsa benim için daha farklı, çünkü benimde sizinle birlikte öğreneceğim bir konu. Diğer yazılarımda bir nebze olsun konuya yakınlığım vardı. O yüzden bunun heyecanını duyduğumu belirtmekte fayda var deyip başlayalım 🙂 İlk olarak deney nedir, deney tasarımı nedir, nerelerde kullanırız deney tasarımını, buna bakalım.

deney2

Deney; bir konu üzerinde bilinmeyeni ya da merak edilen bilgiyi ortaya çıkarmak, var olan bilgileri kanıtlamak üzere yapılan çalışmaların bütününe” deney diyoruz. Hepimizin ufak veya büyük çaplı deneyler yaptığını düşünüyorum. En basitinden fasulye deneyi veya basit elektrik devresi deneyi ülkemizde okulların ”velilere” yaptırdığı deneylerden birkaçı 🙂 peki deney tasarımı nedir? “Deney sırasında sonucu etkileyecek olan bağımsız değişkenler üzerinde değişiklik yaparak bu bağımsız değişkenlere bağlı olan bağımlı değişkenin durumdan nasıl etkileneceğini araştıran ve bu amaçla kurgulanmış yöntemdir.” Evet çok uzun bir tanım oldu şöyle söyleyelim; bir deney yapıyoruz ve bu deneyde bizim elimizde olan, yani değiştirebileceğimiz değişkenler var. Acaba bunların, değiştiremediklerimiz üzerinde ve sonuçta nasıl bir etkisi oluyor diye bakmamıza deney tasarımı diyoruz. Deney tasarımının çeşitleri vardır. Bunlar ;

 – Klasik deney tasarımı
– İstatistiksel deney tasarımı yaklaşımı
– Tam faktörlü deney tasarımı
– Kesir faktörlü deney tasarımı
– Taguchi metoduyla deney tasarımı
– Diğer deney tasarımı türleri(tam rassal, bloklanmış faktörlü, latin kareler, iç içe, d-optimal, merkezi karma deney tasarımı…)

page_ankarali-kimyagere-insan-uzerinde-deney-yapma-cezasi_235587240

Deney tasarımı, mühendislik çalışmalarına önemli avantajlar getirmektedirler. Deney tasarımlarına sadece istatiksel olarak bakmak yanlış olur; çünkü kaliteyi, güvenilirliği arttıran, maliyetleri düşüren, kontrol edilmesi zor maliyetli ürünleri kontrol altına alan, prosesin kalite özelliklerini belirleyen de bir yöntemdir.  Deney tasarımını daha iyi kavramımız için somut örneklerle anlatacak olursam, mesela bir deney yapıyoruz ve parametrelerimiz beklenenden çok daha yüksek bir değeri gösteriyor burada deney tasarımı tekniklerine başvurabiliriz, veya matkap ucu deneyi deney tasarımının en bilinen örneklerinden biri. Bilindiği üzere matkap üretim süreçlerinde sık kullanılan bir alettir ve matkap sert cisimleri delmek, vidalamak için kullandığımız üzere çok sık korozyona uğrar. Burada deney tasarımı nasıl etkili oluyor diye soracak olursak; kullandığımız yüzeylere göre matkap ucu üretiyoruz ve bunu daha az maliyetle yapmaya çalışıyoruz. Zaten deney tasarımının mühendislikte kullanılan iki temel amacı da ürün tasarımı&geliştirme ve sürecin yapısını tanıma&optimize etmektir.

  Yukarıda deney tasarımı yöntemlerinden bahsetmiştim. Bunlardan Taguchi yöntemini açıklamaya çalışacağım.

dr-genichi-taguchi

Taguchi Methodu; Japonca bir terim olup kalite geliştirimi için Genichi Taguchi tarafından önerilen istatiksel bir metottur. Aslında ilk olarak bu konu üzerinde çalışmaları Fischer yapmıştır ama zaman ilerledikçe eksik bulunduğu için Taguchi  bu çalışmalar üstüne eklemeler yaparak çalışmalarına devam etmiştir. Klasik deney tasarımı yöntemleri, endüstriyel şartlar altında verimli olmayan yöntemler olarak görülmekte; çünkü sistemi etkileyen faktörlerin sayısı arttıkça gerekli olan deney sayısı da artmakta. İşte burada Genichi Taguchi devreye girmiş ve çalışmalarına devam ederek deneyler gerçekleşirken verimliliği arttıracak bir çözüm bulmuştur. Bu çözüm sayesinde fazla olan deney sayısını düşürebilmiştir.

 Taguchi deneylerinde çıkan sonuçları S/N oranına çevrilmektedir. (Burada S: sinyal N: gürültü) S/N oranından çıkan sonuç; büyük değer, nominal değer ve küçük değer olarak ayrılır ve o şekilde hesaplanarak analiz edilir. Hangi S/N değeri kullanılırsa kullanılsın sonuç olarak karşımıza çıkan değerlerden hangisi daha büyükse o S/N oranı daha iyi deney sonucu ifade eder deriz. Yani sonuçlara göre çıkan en büyük S/N oranı en iyi performansı gösterir.

resoprobequip_labyrinthe

Her  çalışmada olduğu gibi Taguchi Deneylerinde de izlememiz gereken bir sıra vardır. Bu sıra;

  • Faktörlerin seçimi ve aralarındaki etkileşimlerin değerlendirilmesi (beyin fırtınası, akış diyagramı, sebep sonuç diyagramı gibi metotlar kullanılarak),
  • Faktörlerin seviyelerinin belirlenmesi,
  • Doğru dengeli tasarımın seçimi,
  • Faktörlerin ve/veya aralarındaki etkileşimlerin dengeli deney düzenindeki kolonlarla eşleştirilmesi,
  • Deneylerin daha önceki adımlarda planlanan şekilde gerçekleştirilmesi,
  • Sonuçların analizi,
  • Onama deneylerinin yapılmasıdır,

Bu sıralamadaki aşamaları izledikten sonra ürün için optimum sonuca ulaşabileceğimiz deney parametresi belirlenecek ve buna göre bir kalite değeri öngörülebilecektir.

Örnek olarak gösterecek olursak;

15328348_1835873550024708_1759826033_n

15301290_1835873523358044_2073841855_n

 

Facebook Sayfamizdan Bizleri Takip Edebilirsiniz