Tasarım Basamakları

Taguchi metonun ilk aşamasını meydana getirmektedir. Bir ürüne saptanan özellikleri sağlamak için farklı prosessler tasarlanır. Bu süreçte ürün pazarının tanımı, bulguların değerlendirilmesi, bilimsel araştırmanın toplanması, gerekliolan yararlı bilgiler, malzeme ve araç-gereçlerin araştırılması ve seçimi bu aşamada yapılmaktadır [57].

3.3.2.2. Parametre Tasarımı

Taguchi yöntemi uygulanarak kalite iyileştirmenin en önemli kısmının parametre tasarımı olduğu söylenebilinir. Üretim parametreleri, malzeme değişkenleri, boyutsal değişkenler vb. optimal değerlerin seçilmesidir. Bu bölümdeki temel amaç; kontrolden çıkan faktörlere karşı optimum değerler altında kontrol edilebilen parametreleri belirleyerek üründeki ve prosesteki değişimi minimum değere indirmek. Sıcaklık, nem, toz, farklı ürünler ve uygulamalar ... vb. Dış etkenlere duyarsız olan bu tasarıma katı tasarım denir [55].

3.3.2.3. Tolerans Tasarımı

Parametre tasarımı geçersiz olduğu koşullarda uygulanmaktadır. Bu tür tasarımda, düşük maliyetli ve yüksek değişkenlik aralığına sahip faktörler kullanılabilir. Yani, değişkenliği tanımlanan boyuta getirmek için bileşenlerin kalitesinin artırılması gerekdiği zamanlarda, tolerans tasarımı uygulanmaktadır. Tolerans tasarımında, Taguchi metodu deneysel parametrelerin etkilerini değerlendirerek ve deneysel tasarım sonuçlarını sinyal / gürültü (S / N) oranlarına çevirerek gerçekleştirilir. Sinyal / gürültü oranlarının sonuçlarını değerlendirirken, en küçük değer en iyi, nominal değer en iyi ve en büyük değer en iyi arasından seçilmeli ve sonucun veya proses sonucunun uygun çıktısı belirlenmesi zorunludur. Bir sonraki aşamada ise varyans analizi (ANOVA) yapılarak sonucu hangi varyans parametrelerinin etkilediği ölçülebilir [58].

3.3.3. Sinyal/Gürültü (S/N) Oranı

Taguchi metodunda; Kalite özelliklerinin ölçmesi ve değerlendirmesi için uygulanan kriter, ölçülecek sinyalin (S) gürültü faktörüne (N) oranıdır. Deney tasarımı yardımıyla ölçülen gerçek değer bir gürültü faktörü ise, sinyal miktarı, ölçülen değerdeki istenmeyen faktörlerin payını simgeler. Sinyal miktarı kontrolü ölçülebilen gerçek değerdir.

19

Ayrıca gürültü faktörü kontrol edilemeyen ve ölçülebilen değerdedir ve istenmeyen faktörleri temsil eder. Elde edilmesi amaçlanan kalite değeri üç kategoriye ayrılmaktadır [58].

En küçük en iyi: Deneysel sonuçların değerlerinin küçük olmasının arandığı sonuçlar bu tür bir yaklaşımla ele alınır. Bu miktarda sonuç için alt sınır yoktur ve miktar azaldıkça tasarım gelişir.

En küçük en iyi: = 10 log (3.1)

En büyük en iyi: Deney sonuçların değerlerinin büyük olmasının istendiği sonuçlar bu tür yaklaşımla ele alınır. Bu sonuç miktarı için bir üst sınır olmayıp miktar artıkça tasarım iyileşmektedir.

En büyük en iyi: = −10 log ∑ (3.2)

Normal en iyi: Sapmaların negatif ve pozitif olarak değişebildiği kalite değişkeni içeren deney tasarımlarında uygulanır. Önceden saptanmış nominal değere deney tasarımı sonuçlarının yakın olması istenir.

Hedef değer en iyi: = −10 log ∑ (3.3)

3.3.4. ANOVA

Çıktılar deney tasarımında bir araya getirildikten sonra, bu çıktı değerlerini etkileyen parametrelerin etki oranlarını belirlenmesi için varyans analizi yapılmaktadır. Toplam varyasyon, varyans analizi yardımıyla bileşenlere ayrılmıştır. Varyans analiziyle serbestlik derecesi, karelerin toplamı, ortalama kareler (varyans) değerleri Çizelge 3.1 dikkate alınarak hesaplanır [58].

20

Çizelge 3.1. Varyans analizi nicelikleri.

Simge _Anlamı

SST Tüm değerlerin kareleri toplamı SSA A faktörü için kareler toplamı

SSo Hata kareleri toplamı

VT Toplam serbestlik derecesi

VA A’nın serbestlik derecesi

VAxB A ve B interaksiyonunu serbestlik derecesi

VO Hata varyansı

N Elde edilen toplam veri sayısı

NA A faktörü için veri sayısı

T Mevcut tüm verilerin aritmetik ortalaması yi : Gözlenmiş değer

kA A faktörünün kademe sayısı

3.3.4.1. Varyans

ANOVA tablosundan hesaplanabilen bir değer tanımlayıcısı istatistikte varyans olarak adlandırılır. Hata varyansı, genellikle varyans olarak bilinir ve hata kareleri toplamının hata serbestlik derecesi ile bölümünden elde edilen değere eşittir [58].

𝑉𝑒 = 𝐻𝑎𝑡𝑎 𝑉𝑎𝑟𝑦𝑎𝑛𝑠𝚤 (3.4)

𝑉𝑇 = (3.5) Deney tasarımında tahmin edilemeyen, kontrol dışı sebeplerden sonuca etki eden hataya hata varyansı denilmektedir. Parametrelerin ve birbirleri içerisinde etkileşimleri de aynı şekilde hesaplanmaktadır. A, B parametreleri ve AxB etkileşimi için varyans hesabı aşağıda yer alan formüllerde verilmiştir [58].

𝑉𝑇𝑎 = (3.6)

𝑉𝑇𝑏 = (3.7)

21

Ortogonal düzende atama yapılmamış olan sütunların toplam kareler toplamı, hata kareler toplamını vermektedir [58]-[59]. Deneyin tasarımındı yapmadan önce belirlenen parametrelerin sonuç üzerindeki etkisi düşünüldüğü kadar her zaman büyük olmayabilir. Bu parametrelerin belirlendiği sütunların varyansı daha küçük olduğundan, bu sonuçlar hata varyansını belirlemek için kullanılır. Herhangi bir parametrenin test sonucuna olan etki yüzdesi küçük bir değerse, tasarımda yüksek darbe oranına sahip parametreleri belirlenmesi amacıyla analiz hesaplamalarını göz ardı etmek önemli bir konudur. Hatanın varyansında, F testi süt seçiminde de kullanılabilir. En yüksek etkiye sahip parametrenin, takip eden diğer daha küçük etkili parametreler için önemli olup olmadığını görmek için F testi yapılmaktadır [60].

3.3.4.2. F Testi

Deney tasarımı sonucunda ortaya çıkan verilerle faktörün etki oranı F testi ile hesaplanmıştır. F testi kullanılırken, analiz sırasında hesaplanan F değerleri tarafından belirlenen güven düzeyindeki F tablosu oranları karşılaştırılır. Tablo değerinden daha yüksek F değerine sahip faktörlerin performans üzerinde etkisi olduğu düşünülür. Sonuç verilerinden hesaplanan F değeri; faktör veya etkileşim varyansının hata varyansına oranıdır.

22

4. MATERYAL VE METOT

4.1. TAGUCHİ METODU VE ANOVA ANALİZİ KULLANILARAK TASARIM GEOMETRİSİNDE OPTİMİZASYON

Taguchi Metodu ve ANOVA analizi endüstride birçok problemin en az deney sayısı ile çözümlenmesi için uygulanmaktadır [55]-[59]. Özellikle yüzlerce deney sonucunda elde edilecek optimum koşullara genelde 8-36 deney sonucunda ulaşılabilmektedir. Protez montaj parçalarında tasarımsal sorunların çözümlenmesi ile ilgili Parametrik Tasarım Taguchi Metodu ve ANOVA analizi ile ilgili literatürde bir araştırma gözlemlenmemiştir. Tez çalışmasının ilk adımında tibial komponent ve polietilen insert geometrisinde optimizasyon için bu yöntemler uygulanmıştır.