Ergonomik ürün tasarımına bütünleşik bir yaklaşım

Transkript

1 SAKARYA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ DERGİSİ SAKARYA UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE e-issn: X Dergi sayfası: Geliş/Received Kabul/Accepted Doi /saufebilder Ergoomik ürü tasarımıa bütüleşik bir yaklaşım Burak Efe *1, Ömer Faruk Efe 2, Mustafa Kurt 3 ÖZ Güümüzde tekoloji hızlı gelişmekte ve müşterileri ürülerde bekletileri artmaktadır. Bu edele müşteri isteklerii ö plaa çıkması ve sürekli değişmesi ürü tasarımıı geçmişe göre daha öemli kılmaktadır. Yaygı olarak kullaıla çamaşır makiesii ürete firmalar pazar payıa sahip olabilmeleri içi müşteri isteklerii göz öüde buludurmak zorudadır. Müşteri istekleride birisi de ergoomik kullaım kolaylığıdır. Bu çalışmada ergoomik bir çamaşır makiesi tasarımıda müşteri isteklerie ve firma kapasitesie göre tekik özellikler üzeride iyileştirme yapılması amaçlamıştır. Bu çalışmada kalite foksiyo yayılımı yötemi ve bulaık çok amaçlı doğrusal programlama yaklaşımı ergoomik çamaşır makiesi tasarımı içi öerilmiştir. Kalite foksiyo yayılımı müşteri istekleri ve tekik özellikler arasıdaki ilişkiyi belirleyebilmektedir. Bu souçlara göre ergoomik bir çamaşır makiesi tasarımı içi hagi tekik özelliği daha öemli olduğu belirlemiştir. Acak bu souç sadece müşteri isteklerie göre belirlemiştir. Firma kapasitesi ihmal edildiği içi firmaı zama ve maliyet açısıda problemlerle karşılaşması ve pazar rekabetide geri kalması söz kousudur. Firma ergoomik bir çamaşır makiesi tasarlarke müşteri isteklerii maksimize edilmesi, maliyeti düşürülmesi, zamaı miimize edilmesi gibi farklı amaçlara sahiptir. Bu çalışma bu problemi ortada kaldırmak içi müşteri istekleri ve firma kapasitesii birlikte iceleye Zimmerma ve hibrid yaklaşım olmak üzere iki bulaık çok amaçlı doğrusal programlama yaklaşımıı öermiş ve elde edile souçları karşılaştırmıştır. Aahtar Kelimeler: Ergoomik çamaşır makiesi, Kalite foksiyo yayılımı, bulaık çok amaçlı doğrusal programlama, Ürü tasarımı A itegrated approach for ergoomic product desig ABSTRACT Nowadays techology develops rapidly ad the customer requiremets (CRs) o product icrease. Therefore, the CRs chage cotiuously ad are more importat tha past so that product desig is more importat tha past. Firms, which maufacture the washig machies used commoly, must cosider the CRs to have the market share. Oe of the CRs is ergoomic ease of use. This paper aims to improve o techical characteristics i a ergoomic washig machie desig accordig to the CRs ad the capacity of the firm. This paper proposes a itegrated approach, which cosists of quality fuctio deploymet (QFD) method ad fuzzy multi-objective liear programmig (FMOLP) method, for a ergoomic washig machie desig. QFD method defies the relatio betwee the CRs ad techical characteristics. This result presets the importace degrees of techical characteristics for a ergoomic washig machie desig but this result is defied accordig to oly the CRs. Firm ca meet with some problems i terms of time ad cost due to eglectig of the capacity of the firm thus the firm ca fall behid i market competitive. The *1 Necmetti Erbaka Üiversitesi, Mühedislik-Mimarlık Fakültesi, Edüstri Mühedisliği Bölümü, burakefe0642@gmail.com 2 Gümüşhae Üiversitesi, Sağlık Bilimleri Fakültesi, İş Sağlığı ve Güveliği Bölümü, omerfarukefe86@gmail.com 3 Gazi Üiversitesi, Mühedislik Fakültesi, Edüstri Mühedisliği Bölümü, mkurt@gazi.edu.tr 0192

2 firm cosiders differet objectives such as maximizig the CRs, miimizig the cost ad miimizig the time for a ergoomic washig machie desig. This paper proposes two FMOLP methods, which cosist of Zimmerma ad hybrid approaches, to overcome this drawback so that the obtaied results are compared. Keywords: Ergoomic washig machie, Quality fuctio deploymet, fuzzy multi-objective liear programmig, product desig 1. GİRİŞ (INTRODUCTION) Güümüzde müşteri istek ve ihtiyaçlarıı karşılamak içi üretile ürüler, üreticileri pazarda öemli bir pay almalarıı sağlamak içi yetersizdir. Çükü müşterileri istekleri bekleilede daha yüksektir. Bu durum, tasarım aşamasıda yei ürü geliştirmeyi daha öemli ve zor kılmıştır [1]. Yei ürü geliştirme (YÜG) ve iovasyo sıklıkla pazarda rekabeti aahtar süreçleri olarak taımlaır. YÜG, yüksek hata oraıı souçlarıı yüksek maliyete ede olacağıı ifade etmektedir [2]. Firmalar YÜG sürecide rekabet avatajlarıı kaybetmei yüksek riskleriyle karşılaşırlar [3]. Firmalar YÜG sürecide iki tip hatalı karar verdiği belirlemiştir [3,4]: 1. Firmalar potasiyel olarak başarısız yei ürü fikrii sürdürmeye karar verebilirler. Kalitesiz yei ürüü ticarileştirmesii soladırma katlaılmaz maliyet ve kayak tüketimie ede olacak. YÜG projelerii başladıkta sora soladırmak yöeticiler içi zordur. Bu yüzde, ticarileştirile yei ürü proje yaklaşımlarıı maliyetleri ormal olarak arta orada büyümektedir. Zarara ede ola bu maliyetler YÜG sürecideki kararları gelecekte devam edip etmeyeceğide büyük bir etkiye sahiptir. 2. Firmalar potasiyel olarak başarılı yei ürüü geliştirmemeye karar verebilirler. Bu durum doğal olarak yatırım fırsatlarıı kaçmasıa ede olacaktır. Müşteri istekleri çok hızlı bir şekilde değişmektedir. Bu yüzde firmaları müşteri isteklerie hızlı ve doğru biçimde cevap verebilmesi firmaları pazarda yer alabilmeleri içi oldukça öemlidir. Tasarım prosesii ilk aşamasıda müşteri istekleri belirlemeli, bu müşteri istekleri baz alıarak ürü spesifikasyolarıı bir listesi geliştirilmelidir. Bu spesifikasyolar ürü tarafıda sağlamalıdır. Kosept tasarımıı soraki aşaması tasarım prosesidir ve alt sistemleri kurulmasıı kapsar. Çeşitli koseptler belirledikte sora e yüksek performası ve e düşük maliyeti vere alt kümelerde oluşa e iyi kombiasyo seçilir. Bu proses kosept seçimi olarak adladırılır. Bu aşamada sora tasarım prosesi detaylı çözüme doğru ilerler. Kosept gelişim prosesii aşamalarıda biri ola kosept seçimii amacı, prosesi başlagıcıda e uygu olaı seçmektir. Ürü kosept seçim aşaması ürü geliştirme prosesii e öemli adımıdır. Prosesi ilerleye aşamalarıda tasarımı değiştirmek maliyetli ve zor bir iştir. Maliyetleri yaklaşık olarak %60-80'i bu aşamada ortaya çıkmaktadır. Yei bir ürüü başarılı şekilde piyasaya suulması iyi taımlamış bir ürü geliştirme prosesii soucudur. Ürü geliştirme prosesi; plalama, kosept geliştirme, sistem-düzey tasarımı, detaylı tasarım, deeme ve ayıklama, ve deeme üretimi aşamalarıda oluşur. Ürü gelişim prosesi plalama aşaması ile başlar. Bu aşamaı çıktıları ayı zamada kosept gelişim aşamasıı girdisii oluşturmaktadır ve bu girdiler ürü geliştirme takımıa yol göstermektedir. Ürü gelişim prosesii so aşaması ürüü piyasaya suulması ve satı alıması içi ürüü hazır hale getirilmesidir. Yei bir ürüü başarılı şekilde piyasaya suulması iyi taımlamış bir ürü geliştirme prosesii soucudur. Ürü geliştirme prosesi; plalama, kosept geliştirme, sistemdüzey tasarımı, detaylı tasarım, deeme ve ayıklama, ve deeme üretimi aşamalarıda oluşur. Ürü gelişim prosesi plalama aşaması ile başlar. Bu aşamaı çıktıları ayı zamada kosept gelişim aşamasıı girdisii oluşturmaktadır ve bu girdiler ürü geliştirme takımıa yol göstermektedir. Ürü gelişim prosesii so aşaması ürüü piyasaya suulması 0193

3 ve satı alıması içi ürüü hazır hale getirilmesidir [5]. Müşteri memuiyeti toplam kalite yöetimii ihai hedefidir. Firmalar yüksek müşteri memuiyetii başarmak içi daha fazla bir şeyler sağlamalı ve tüm şikâyetleri elimie etmelidir [6]. Müşteri şikâyetlerii, hata raporlarıı az olması yüksek müşteri memuiyeti olduğuu ifade etmemektedir. Müşteri isteklerii karşılamak içi pazar araştırması yapılması gerekmektedir. Pazar araştırmasıı geel hedefleri aşağıdaki gibidir [7]: 1. Müşteri ihtiyaçlarıı belirlemek 2. Mevcut müşteri memuiyetii ölçmek 3. Müşteri devamlılık ve bağlılık durumlarıı aaliz etmek Ersöz ve Aktepe [8] veri aalizi ve aalitik ağ sürecii KFY de birleştirerek beyaz eşya üretimi yapa bir firmada icelemiştir. Oar vd. [9] tereddütlü bulaık sayı temelli KFY yötemii bilgisayar iş istasyou seçimide kullamışlardır. Çelik vd. [10] akliye yatırım süreci içi bulaık KFY metoduu icelemişlerdir. Huag vd. [11] tasarım kosept üretimi ve değerledirmeside bütüleşik bir yaklaşımı formüle etmek içi geetik algoritma ve siir ağlarıyla bulaık kümeleri birleştirdi. Acak, öerile yaklaşım karmaşık algoritma yapılarıa ve uzu eğitim sürecie sahiptir. Ayağ ve Özdemir [12] bir yei ürü geliştirme ortamıda geliştirile tasarım alteratiflerii değerledirmek içi AHP (aalitik hiyerarşi prosesi) i daha geel biçimi ve aalitik ağ sürecideki bulaık matığıı sumuştur. Shidpour vd. [13] kaba küme ve bulaık küme teorilerii birleştirerek tasarım kosept değerledirmesi yapmışlardır. Efe vd. [5] ergoomik cep telefou ürü kosept seçimi içi sezgisel bulaık TOPSIS (techique for order preferece by similarity to ideal solutio) yötemii icelemişlerdir. Xiao vd. [14] işbirlikçi tasarım ortamlarıa oyu teorisii uyguladı ve çıktıdaki bazı özellikleri icelleştirmek içi tasarım yeterlilik idislerii kullamışlardır. Ayağ [15] yei ürü geliştirmede kosept seçimi içi döüştürülmüş TOPSIS ve AAS (aalitik ağ süreci) süreçlerii birleştirmiştir. Goswami vd. [16] tasarım kosept seçimi içi KFY, foksiyoel aaliz sistem tekiği ve AHP yaklaşımlarıı kullamışlardır. Ha vd. [17] e iyi kosept seçimi içi bayes ağı temelli yapay siir ağları yaklaşımıı sumuşlardır. Bu çalışmada kalite foksiyo yayılımı yötemi ve bulaık doğrusal programlama yaklaşımı ergoomik çamaşır makiesi tasarımı içi öerilmiştir. Güümüzde çamaşır makiesi yaygı olarak kullaılmaktadır. Dolayısıyla çamaşır makiesi pazarı oldukça hareketlidir. Bu pazarda pay alabilmek içi işletmeler büyük rekabet içerisidedir. Bu yüzde işletmeler müşteri isteklerie hızlı cevap verebilmelidir. Müşteriler bir çamaşır makiesi alırke birçok faktörü göz öüde buludurmaktadır. Müşterileri öem verdiği koularda birisi de ergoomik kullaım kolaylığıdır. Bu çalışmada ergoomik bir çamaşır makiesi tasarımı içi hagi müşteri isteklerii ve tekik özelliklerii olduğu belirlemiştir. Müşteri isteklerie göre tekik özellikler üzeride iyileştirme çalışmaları yapılmaktadır. Bu bağlatıyı sağlayabilmek içi kalite foksiyo yayılımı tercih edilmiştir. Kalite foksiyo yayılımı müşteri istekleri ve tekik özellikler arasıdaki ilişkiyi belirleyebilmektedir. Ayrıca tekik özellikler arasıdaki korelasyo ve müşteri istekleri arasıdaki korelasyou belirleyebilmektedir. Bu ilişki ve korelasyo değerlerii ormalize edilmesi soucuda tekik özellikleri öem dereceleri belirlemiştir. Bu souçlara göre ergoomik bir çamaşır makiesi tasarımı içi hagi tekik özelliği daha öemli olduğu belirlemiştir. Acak sadece bu souç sadece müşteri isteklerie göre belirlemiştir. Firma bu istekleri karşılarke kedi kapasitesii de göz öüde buludurmak zorudadır. Bu bakımda firma ergoomik bir çamaşır makiesi tasarlarke müşteri isteklerii maksimize edilmesi, maliyeti düşürülmesi, zamaı miimize edilmesi gibi farklı amaçlara sahiptir. Müşteri isteklerii maksimize etmek içi kalite foksiyou yayılımı soucuda belirlee tekik özellikleri öem dereceleri ele alımıştır. Maliyet miimizasyou içi tekik özellikleri iyileştirilmesi soucuda meydaa gelecek maliyet icelemiştir. Zama miimizasyou içi tekik özellikleri iyileştirilmesi içi gerekli zama icelemiştir. Bu üç amaç foksiyouu eş zamalı olarak icelemek içi çok amaçlı matematiksel programlama yaklaşımıda 0194

4 yararlaılmıştır. Çok amaçlı programlama yaklaşımıda bulaık matık kavramı ele alımıştır. Tiwari et al. [18] ve Zimmerma [19] tarafıda öerilmiş ola bulaık çok amaçlı programlama yaklaşımı icelemiş ve iki yaklaşımı souçları karşılaştırılmıştır. Bu çalışma dört kısımda oluşmaktadır. Çalışmada kullaıla yötemler bölüm 2 de alatılmıştır. Kalite foksiyo yayılımı ve bulaık doğrusal programlama yaklaşımı bu kısımda alatılmıştır. Üçücü bölümde ergoomik çamaşır makiesi tasarımı içi uygulama yapılmış ve souçlar suulmuştur. So bölümde souç kısmı alatılmıştır. 2. YÖNTEMLER (METHODS) 2.1. Kalite Foksiyo Yayılımı (Quality Fuctio Deploymet) Kalite Foksiyo Yayılımı (KFY) ilk olarak 1972 yılıda Japo Mitsubishi firması ile başlayıp, 1984 de sora da ABD de icelee ve kullaıla ve bugü tüm düyada kabul göre bir kalite tekiğidir. KFY, esas olarak müşteri isteklerii ölçülebile performas değişikliklerie döüştürüp, optimize edilmiş bir süreç ve iyi bir dağıtım/satış kaalı elde edilmesie yardımcı ola müşteri odaklı ve takım çalışmasıı gerektire bir kalite metodolojisidir [20,21]. Kalite foksiyo yayılımı (KFY), tasarım gerekliliklerideki (TG) müşteri istekleri (Mİ) belirleye müşteri odaklı bir ürü geliştirme tekiğidir. KFY ürü geliştirme ve tasarımı, kalite yöetimi ve plalaması, karar verme, üretim, hizmet ve eğitim gibi birçok alada uygulamaktadır. Kalite foksiyou yayılımıda kalite evi olarak adladırıla ilişki matrisi, ilgili Mİ i performasıa TG i etkisii göstere Mİ ve TG arasıdaki ilişki yoğuluğuu göstermektedir. Ayrıca her bir TG i arasıdaki korelasyo ve her bir Mİ i arasıdaki korelasyo kalite evide gösterilmektedir. Kalite evide belirtile bilgiler kullaılarak tasarım ekibi maksimum müşteri memuiyetii sağlamak içi TG leri öceliklerii belirlemelidir. Kalite foksiyo yayılımı (KFY) ürü tasarım geliştirme sürecide e öemli araçları biri olarak küresel kabul görmüştür. KFY i yapısıda kayaklaa problem yeterli öcelikledirme stratejileride yoksu olmasıdır. Sıırlı kayaklarla maksimum müşteri memuiyetii kazamak amacıyla optimizasyo tekikleri tasarım ve operasyoel süreçte kullaıla doğru ve güveilir ürü parametrelerii sağlamak içi KFY aalizide kullaılabilir [22]. KFY birçok saayi sektörüde müşteri memuiyetii iyileştirmek ve müşteri isteklerii karşılamak içi yaygı olarak kullaılmaktadır [23]. KFY süreci kalite evi olarak bilie birikimli matrisler sistemii kullamaktadır. Bir eve bezeye bu kavramsal harita, ürüü/hizmeti geliştirmeye yardım etmek içi rekabetçi performas ve tekik özellikleri müşteri istekleriyle ilişkiledire bilgiyi icelemektedir. Kalite evi, müşteri istekleri, müşteri öcelik oraları, ürü veya hizmet içi gerekli tekik özellikler ve rekabetçilerle ilgili performas verisi arasıdaki ilişkileri ölçmektedir [24]. Şekil 1 farklı birimlerde oluşa bir kalite evii göstermektedir [25]. Uygulayıcılar, fial ağırlığı olarak bilie toplam öem oraıı belirlemek içi bu birimlerdeki bilgileri birleştirirler. Fial ağırlığı, müşteri memuiyetie tekik özellikleri katkısıı öcelikliğii belirler. Şekil 1 de gösterile A bölgesi müşteri istekleri arasıdaki ilişkiyi, B bölgesi ise tekik özellikler arasıdaki ilişkiyi göstermektedir. Normalize edilmiş ilişki matris değerleri daha alamlı gösterim vermek içi kullaılırlar. Tekik özellikler ve müşteri istekleri arasıdaki ilişkiyi hesaplaya m müşteri isteği ve tekik özellik içi Che ve Che [26] tarafıda öerile model aşağıda gösterilmiştir: R orm k1kj Rij ij j1 k1kj Rij (1) kj, j. tekik özellik ve k. tekik özellik arasıdaki korelasyo derecesii göstere değerdir. Rik, i. müşteri isteği ve k. tekik özellik arasıdaki ilişki orm derecesii göstere değerdir. Rij değeri ise j. tekik özellik belli seviyede karşıladığıda i. müşteri isteğii karşılama seviyesideki arta değişim olarak yorumlaabilir. m l1il di i m m i1 l1il di IR, i 1,2,..., m (2) 0195

5 βij, i. ve j. müşteri istekleri arasıdaki korelasyo değeridir. di ise i. müşteri isteğii öem derecesidir. Her bir tekik özelliği skoru aşağıdaki gibi hesaplaabilir: m orm j ij i, i1 AS R * IR j 1,2,3,..., (3) ASj, j. tekik özelliği mutlak skorudur. IRi ise i. müşteri isteğii korelasyolu öem derecesidir. KFY i öcelikleri e yüksek skorda e düşük skora her bir tekik özelliğe arta sayıya göre ataarak elde edilebilir. Şekil 1. Tipik bir kalite evi (A typical quality house) 2.2. Bulaık Doğrusal Programlama (Fuzzy Liear Programmig) Zimmerma [19] tarafıda öerile bulaık doğrusal programlama bulaık hedef ve bulaık kısıtlarda oluşmaktadır. Zimmerma [19] tarafıda öerile doğrusal programlama aşağıdaki gibidir: Miimize Z Cx (4) Kısıtlar; Ax b (5) x 0 (6) Bulaıklaştırmada sora eşitlikler aşağıdaki gibi döüştürülür: Cɶ ɶ Z (7) Ax ɶ b (8) ɶ x 0 (9) ɶ sembolü eşit veya daha küçük alamıdadır. A ɶ vec ɶ bulaık sayıları ifade etmektedir. 3. UYGULAMA (APPLICATION) Ergoomik bir çamaşır makiesi tasarımı içi 5 kişilik bir uzma komitede ortak bir görüş alımıştır. Uzma kişiler, çamaşır makiesii aktif olarak kullaa ve ayı zamada çamaşır makiesi üretimide çalışa mühedislerdir. Uzma grup ilk olarak ergoomik çamaşır makiesi içi tasarım gereklilikleri ve müşteri isteklerii belirlemiştir. Daha sora tasarım gereklilikleri arasıdaki korelasyo, müşteri istekleri arasıdaki korelasyo belirlemiştir. Ayrıca tasarım gereklilikleri ve müşteri istekleri arasıdaki ilişkiyi de belirlemişlerdir. Uzma grup müşteri isteklerii öem derecelerii beyi fırtıası yoluyla değerledirmiş ve ortak bir görüş olarak belirlemiştir. Şekil 2 de görüldüğü gibi ergoomik bir çamaşır makiesi tasarlamak içi kalite foksiyo yayılımı kullaılmıştır. Ergoomik bir çamaşır makiesi içi müşteri istekleri (Mİ) satı alma maliyeti (Mİ1), çalıştırma maliyeti (Mİ2), kurutma 0196

6 performası (Mİ3), yıkama performası (Mİ4), güveilirlik (Mİ5), geiş açıda yukarı açılabile kapılar (Mİ6), otomatik ve güveli kaza pozisyo ayarı (Mİ7), çamaşırı kolay doldurulması veya kazada dışarı alıması (Mİ8), deterja kutusu biçimi (Mİ9) olmak üzere 9 taedir. Ergoomik bir çamaşır makiesi içi tasarım gereklilikleri (TG) ise yükü belirleme (TG1), sertliği ölçme (TG2), kirli parçaları yükleme (TG3), temiz parçaları boşaltma (TG4), su doldurma (TG5), su boşaltma (TG6), yıkama (TG7) olmak üzere 7 taedir. TG ler kedi arasıda korelasyo değerlerie, Mİ ler kedi arasıda korelasyo değerlerie sahiptir. Korelasyo değerleri zayıf, orta, güçlü, zayıf egatif, orta egatif ve güçlü egatif olmak üzere 0.1, 0.3, 0.9, -0.1, -0.3 ve -0.9 olarak belirlemiştir. TG ler ve Mİ ler arasıda ilişki vardır. İlişkiler zayıf, orta ve güçlü olmak üzere sırasıyla 1,3 ve 9 değerleri olarak belirlemiştir. Şekil 2. Ergoomik çamaşır makiesi içi kalite foksiyo yayılımı (Quality fuctio deploymet for a ergoomic washig machie) Lyma ormalizasyo modeli temelli KFY yaklaşımı soucuda ergoomik bir çamaşır makiesi tasarlamak içi tekik özellikleri öem dereceleri belirlemiş ve souçlar Tablo 1 de gösterilmiştir. Elde edile souçlara göre TG leri sıralaması Tablo 1 deki gibi TG3> TG4> TG7> TG1> TG6> TG5> TG2 olarak belirlemiş ve mutlak tasarım ağırlıkları sırasıyla , , , , 8.452, 6.236, olarak belirlemiştir. Firma sadece KFY souçlarıa göre ergoomik çamaşır makiesi tasarlarsa uzu döemde bazı problemlerle karşılaşabilir. Çükü firma zama, maliyet, müşteri memuiyeti gibi bazı kısıtlamalara sahiptir. KFY soucuda belirlee e öemli tekik özellik ilk olarak ele alıırsa bu tekik özellik oldukça fazla zamaa ve maliyete sebep olabilir. İşletme zama ve maliyet açısıda belirli bir kapasiteye sahip olduğu içi bu kapasiteyi çok iyi kullaıp ergoomik çamaşır makiesi tasarımı hedefie ulaşmalıdır. Bir tekik özellik içi ayrıla fazla maliyet ve zama diğer tekik özellikler içi ayrıla maliyet ve zamaı azaltacaktır. Bu problemleri üsteside gelmek içi bu çalışmada çok amaçlı matematiksel programlama yaklaşımı öerilmiştir. Çok amaçlı matematiksel programlama içi hibrid ve Zimmerma yaklaşımları icelemiş ve iki farklı 0197

7 yaklaşımı souçları karşılaştırılmıştır. Firma ergoomik çamaşır makiesi tasarımı içi TL lik bir bütçe ayırmıştır. Firmaı her bir TG yi ele aldığı durumda gerekli ola maliyet ve zama verileri Tablo 2 de suulmuştur. Firma üç farklı amacı eş zamalı olarak icelemek istemektedir. Bu yüzde çok amaçlı matematiksel model öerilmiş ve eşitlikler (10)-(15) kullaılmıştır. Tablo 1. KFY souçları (The results of quality fuctio deploymet) Müşteri İstekleri Öem dereceleri Korelasyolu öem dereceleri DR1 DR2 DR3 CR ,0 0,394 0,084 0,111 0,084 0,137 0,097 0,093 27,0 27,0 CR ,0 0 0, ,145 0,275 0,435 10,0 10,0 CR3 10 8,5 0, , ,188 8,5 8,5 CR ,7 0, , ,188 12,7 12,7 CR ,6 0,138 0, ,172 0,5 11,6 11,6 CR6 5 7,3 0,08 0 0,46 0, ,3 7,3 CR7 5 4,2 0,08 0 0,46 0, ,2 4,2 CR , ,5 0, ,7 14,7 CR9 5 3, ,279 0,279 0,442 3,9 3,9 Mutlak tasarım ağırlığı 17,166 5,927 23,615 20,235 6,236 8,452 18,371 Göreceli tasarım ağırlığı DR4 DR5 DR6 DR7 İstee ağırlık Göreceli istee ağırlık Tablo 2. Firmaı belirlediği veriler (Data preseted by the firm) TG1 TG2 TG3 TG4 TG5 TG6 TG7 Maliyet (TL) Zama (Gü) Tablo 3. Amaç foksiyo değerlerii alt ve üst sıırları (Upper ad lower values of objective fuctios) - Z 1 + Z 1 - Z 2 + Z 2 - Z 3 + Z Notasyolar: : Tekik özellik toplam sayısı NRTIRi: i. tekik özelliği ormalize edilmiş göreceli öem değeri Ci: i. tekik özelliği maliyeti ti: i. tekik özellik içi gerekli süre xi: i. tekik özelliği ele alıma durumu, 0-1 değişke Sj: j. müşteri isteği içi miimum memuiyet seviyesi Rij: i. tekik özellik ve j. müşteri isteği arasıdaki ilişkii ormalize değeri Maksimize Z NRTIR. x 2 1 (10) i1 Miimize Z. 3 i1 Miimize Z. i i i i C x (11) t x (12) i i i1 Kısıtlar C. x (13) i1 i1 i i R. x S jmi (14) ij i j x1,2,3,4,5,6,7 0veya 1 (15) Yukarıdaki matematiksel model Z1 (tekik özellikleri ormalize edilmiş göreceli öem değerleri toplamı) amaç foksiyouu maksimize etmektedir. Böylece Z1 içi üst sıır belirleir. Ayı amaç foksiyou miimize edildiğide Z1 içi alt sıır belirleir. Z2 (maliyet) ve Z3 (zama) amaç foksiyolarıı ise miimize etmektedir. Z1 içi yapıla süreç Z2 ve Z3 içi gerçekleştirilir. Çok amaçlı matematiksel modeli souçları GAMS (versiyo 22.5) yazılım paket programı yardımıyla belirleir. Elde edile souçlar Tablo 3 te suulmuştur. 0198

8 Ergoomik çamaşır makiesi tasarımı problemi içi kesi formülasyo olarak Tiwari vd. [18] tarafıda öerile ağırlıklı eklemeli model (hibrid yaklaşım) kullaılır. Üç farklı amaç foksiyouu ağırlıkları karar vericileri ortak görüşü olarak belirlemiştir. Kesi formülasyoda amaç ve kısıtları üyelik foksiyolarıı eklemeli değeri maksimize edilir. Amaç foksiyoudaki λ1, λ2 ve λ3 değerleri Z1, Z2 ve Z3 amaç foksiyolarıı üyelik dereceleridir. λ, λ1, λ2 ve λ3 değerleri sırasıyla 0.67, 0.114, 0.95 ve 1.00 olarak bulumuştur. Hibrid yaklaşım soucuda TG1, TG3 ve TG7 tekik özelliklerii ergoomik çamaşır makiesi tasarımı içi ilk olarak ele alıması gerekli olduğu belirlemiştir. Ergoomik çamaşır makiesi tasarımı problemi içi ayrıca Zimmerma [19] tarafıda öerile yaklaşım kullaılır. Bu yaklaşımda tüm üyelik foksiyolarıı ağırlıkları ayı iceleir. Zimmerma yaklaşımıda λ tüm amaç foksiyoları ve kısıtları içi tüm üyelik foksiyou olarak belirleir. Böylece λ (tüm üyelik foksiyou) maksimize edilir. GAMS (versiyo 22.5) yazılım paket programı yardımıyla hibrid ve Zimmerma yaklaşımlarıı souçları belirlemiş ve Tablo 4 te suulmuştur. λ değeri ise olarak belirlemiştir. Zimmerma yaklaşımı soucuda TG2, TG3, TG4 ve TG7 tekik özelliklerii ergoomik çamaşır makiesi tasarımı içi ilk olarak ele alıması gerekli olduğu belirlemiştir. Her iki yaklaşımda TG3 ve TG7 tekik özelliklerii ele alıması gerektiği belirlemiştir. KFY soucuda tekik özellikleri göreceli öem derecesie göre e öemli tekik özellik TG3 olarak belirlemiştir. Firmaı kapasitelerie göre çok amaçlı matematiksel programlama hibrid ve Zimmerma olmak üzere iki farklı yaklaşımla icelemiş ve her ikiside de TG3 öemli bir tekik özellik olarak belirlemiştir. TG7 ise KFY soucuda 3. sırada ike matematiksel modellere göre her ikiside de yer almıştır. Hâlbuki TG4 KFY soucuda 2. sırada ike hibrid yaklaşımda ele alımamıştır. Çükü firmaı kapasitesiyle ilgili bir kısıtlama söz kousu olmuş olabilir. Hibrid yaklaşım Maksimize λ λ λ 3 Kısıtlar λ 1 λ λ x x x x x x x x 8000x 12000x 11000x 14000x 15000x 16000x x 5x 15x 15x 7x 8x 9x x 8000x 12000x 11000x 14000x 15000x 16000x x 0.084x 0.111x 0.084x 0.137x 0.097x 0.093x 0.145x 0.145x 0.275x 0.435x x 0.624x 0.188x x 0.624x 0.188x x 0.19x 0.172x 0.5x x 0.46x 0.46x x 0.5x x 0.279x 0.442x 1,2,3 0, x1,2,3,4,5,6,7 0veya 1 Müşteri memuiyeti kısıtlarıda müşteri 6 ve 7 i ayı eşitliğe sahip olmasıda dolayı matematiksel modelde tek bir eşitlik olarak gösterilmiştir. 0199

9 Zimmerma yaklaşım Maksimize λ Kısıtlar x x x x x x x x 8000x 12000x 11000x 14000x 15000x 16000x x 5x 15x 15x 7x 8x 9x x 8000x 12000x 11000x 14000x 15000x 16000x x 0.084x 0.111x 0.084x 0.137x 0.097x 0.093x 0.145x 0.145x 0.275x 0.435x x 0.624x 0.188x x 0.624x 0.188x x 0.19x 0.172x 0.5x x 0.46x 0.46x x 0.5x x 0.279x 0.442x 0, x1,2,3,4,5,6,7 0veya 1 Tablo 4. Hibrid ve Zimmerma yaklaşımlarıı karşılaştırması (Compariso of Hybrid ad Zimmerma approaches) Amaç foksiyou Hibrid yaklaşım Z Z Z SONUÇ (CONLUSION) Zimmerma yaklaşımı Müşteri istekleri çok hızlı bir şekilde değişmektedir. Bu yüzde firmaları müşteri isteklerie hızlı ve doğru biçimde cevap verebilmesi firmaları pazarda yer alabilmeleri içi oldukça öemlidir. Bu çalışmada kalite foksiyo yayılımı yötemi ve bulaık çok amaçlı doğrusal programlama yaklaşımı ergoomik çamaşır makiesi tasarımı içi öerilmiştir. Bu çalışma ergoomik bir çamaşır makiesi tasarımı içi Che ve Che [26] tarafıda öerile kalite foksiyo yayılımı yötemii kullamıştır. Sadece müşteri isteklerie göre bir ürü tasarımı yapmak firmaı kapasitesiyle uyuşmayabilir. Firma sadece KFY souçlarıa göre ergoomik çamaşır makiesi tasarlarsa uzu döemde bazı problemlerle karşılaşabilir. Çükü firma bu tasarım içi belli zama ve bütçeye sahiptir. KFY soucuda belirlee e öemli tekik özellik ilk olarak ele alıırsa bu tekik özellik oldukça fazla zamaa ve maliyete sebep olabilir. İşletme zama ve maliyet açısıda belirli bir kapasiteye sahip olduğu içi bu kapasiteyi çok iyi kullaıp ergoomik çamaşır makiesi tasarımı hedefie ulaşmalıdır. Bir tekik özellik içi fazlada ayrıla maliyet ve zama diğer tekik özellikler içi ayrıla maliyet ve zamaı azaltacaktır. Bu yüzde birçok amacı eş zamalı olarak icelemek zorudadır. Bu yüzde bulaık çok amaçlı doğrusal programlama yaklaşımıı ele almıştır. Bulaık kavramı amaç foksiyoları ve kısıtlarda kullaılmıştır. Bulaık çok amaçlı matematiksel programlama içi hibrid ve Zimmerma yaklaşımları icelemiş ve iki farklı yaklaşımı souçları karşılaştırılmıştır. Literatürde ergoomik özellikleri dikkate alıa bir çamaşır makiesi tasarımıyla ilgili çalışmaya rastlamamıştır. Bu çalışma müşteri memuiyetii e iyi şekilde yerie getirmek içi KFY yaklaşımda faydalamıştır. Böylece 0200

10 müşteri istekleri temelide hagi tekik özelliklerde iyileştirme yapılması gerektiği belirlemiştir. KFY soucua göre e öemli tekik özellikler sırasıyla kirli parçaları yükleme, temiz parçaları boşaltma, yıkama, yükü belirleme, su boşaltma, su doldurma ve sertliği ölçme olarak belirlemiştir. KFY soucuda sadece müşteri istekleri ele alımış firmaı kapasitesi dikkate alımamıştır. Firma kapasitesi ve müşteri gereksiimlerii birlikte ele almak içi bulaık çok amaçlı doğrusal programlama yaklaşımı öerilmiştir. Hibrid yaklaşım soucua göre kirli parçaları yükleme, yıkama ve yükü belirleme tekik özellikleri belirlemiştir. Zimmerma yaklaşım soucua göre kirli parçaları yükleme, temiz parçaları boşaltma, yıkama ve sertliği ölçme tekik özellikleri belirlemiştir. Gelecek çalışmalarda bütüleşik kalite foksiyo yayılımı yötemi ve bulaık çok amaçlı doğrusal programlama yaklaşımı farklı ürü tasarım problemleri içi iceleebilir. Ayrıca KFY yötemide bulaık matık yaklaşımı iceleerek çalışma geişletilebilir. KAYNAKÇA (REFERENCES) [1] Yug, K. L., Ko, S. M., Kwa, F. Y., Tam, H. K., Lam, C. W., Ng, H. P., Lau, K. S., Applicatio of fuctio deploymet model i decisio makig for ew product developmet. Cocurret Egieerig Research ad Applicatios, 14(3), , Yug, K.L., [2] Schillig, M. A., ve C. W. Hill Maagig the New Product Developmet Process: Strategic Imperatives. The Academy of Maagemet Executive, 12 (3): 67 81, [3] Ya, H.B., Ma, T., A fuzzy group decisio makig approach to ew product cocept screeig at the fuzzy frot ed. Iteratioal Joural of Productio Research, 53(13), , [4] Ozer, M. Factors which Ifluece Decisio Makig i New Product Evaluatio. Europea Joural of Operatioal Research, 163: , [5] Efe, B., Bora, F.E., Kurt M. "Sezgisel Bulaık TOPSIS Yötemi Kullaılarak Ergoomik Ürü Kosept Seçimi." SDÜ Mühedislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi 3(3), , [6] Kodo, Y., Customer satisfactio: How ca I measure it? Total Quality Maagemet, 12(7), , [7] Grya F. M. Quality plaig ad aalysis: from product developmet through use. McGraw-Hill, New York, [8] Ersöz, S., Aktepe, A. A applicatio of data evelopmet aalytic etwork process (DEANP) i quality fuctio deploymet (QFD), Joural of the Faculty of Egieerig ad Architecture of Gazi Uiversity, 26(2), , [9] Oar, S. Ç., Büyüközka, G., Öztayşi, B., Kahrama, C. A ew hesitat fuzzy QFD approach: A applicatio to computer workstatio selectio, Applied Soft Computig Joural, 46, 1-16, [10] Celik, M., Cebi, S., Kahrama, C., Er, I.D. A itegrated fuzzy QFD model proposal o routig of shippig ivestmet decisios i crude oil taker market, Expert Systems with Applicatios, 36 (3 PART 2), , [11] Huag, H.Z., Bo, R.F., ve Che, W. A itegrated computatioal itelligece approach to product cocept geeratio ad evaluatio. Mechaism ad Machie Theory, 41(5), , [12] Ayağ, Z. ve Özdemir, R.G. A hybrid approach to cocept selectio through fuzzy aalytic etwork process. Computers ad Idustrial Egieerig, 56(1), , [13] Shidpour, H., Da Cuha, C., Berard, A. Group multi-criteria desig cocept evaluatio usig combied rough set theory ad fuzzy set theory, (2016) Expert Systems with Applicatios, 64, [14] Xiao, A., et al. Collaborative multidiscipliary decisio makig usig game theory ad desig capability idices. Research i Egieerig Desig, 16 (1 2), 57 72, [15] Ayağ, Z. A itegrated approach to cocept evaluatio i a ew product developmet. Joural of Itelliget Maufacturig. 27(5), ,

11 [16] Goswami, M., Sigh, J., & Kumar, V. A eterprise based decisio support system for egieerig aggregate selectio: a case study. Joural of Egieerig, Desig ad Techology, 14(4), [17] Ha, S., Seo, S., & Choi, H. J. (2015). A study o modelig customer prefereces for coceptual desig. Joural of Mechaical Sciece ad Techology, 29(12), [18] Tiwari, R. N., Dharmahr, S., & Rao, J. R. Fuzzy goal programmig-a additive model. Fuzzy Sets ad Systems, 24(1), 27 34, [19] Zimmerma, H. J. Fuzzy programmig ad liear programmig with several objective fuctios, Fuzzy Sets ad Systems, 1(1), 45 55, [20] Sevük, A. Kayak Elektrodu Üretimide Kalite Foksiyo Açılımı (QFD) Yaklaşımıa Bir Örek. Tüsiad-Kalder 7. Ulusal Kalite Kogresi, Tebliğler ve Özgeçmişler, İstabul, s , [21] Güllü, E., Ulcay, Y. Kalite Foksiyou Yayılımı ve Bir Uygulama, Uludağ Üiversitesi Mühedislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 7(1), 71-91, [22] Raharjo, H., Xie, M., Brombacher, A.C., Prioritizig quality characteristics i dyamic quality fuctio deploymet. Iteratioal Joural of Productio Research, 44(23), , [23] Cha LK, Wu M. L. Quality fuctio deploymet: a literature review. Eur J Oper Res, 143: , [24] Iqbal, Z., Grigg, N.P., Govidaraju, K., Campbell- Alle, N.M. A distace-based methodology for icreased extractio of iformatio from the roof matrices i QFD studies. Iteratioal Joural of Productio Research, 54 (11), , [25] Griffi, A., ad J. R. Hauser. The Voice of the Customer. Marketig Sciece, 12(1), 1 27, [26] Che, L. H., Che, C. N. Normalisatio models for prioritisig desig requiremets for quality fuctio deploymet processes. Iteratioal Joural of Productio Research, 52(2), ,