Sakarya Üverstes Fe Blmler Esttüsü Dergs, Vol(No): pp, year SAKARYA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ DERGİSİ SAKARYA UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE e-issn: 2147-835X Derg sayfası: http://dergpark.gov.tr/saufeblder Gelş/Receved Kabul/Accepted Do Ergoomk Ürü Tasarımıa Bütüleşk Br Yaklaşım Burak EFE *1, Ömer Faruk EFE 2, Mustafa KURT 3 ÖZ Güümüzde tekoloj hızlı gelşmekte ve müşterler ürülerde bekletler artmaktadır. Bu edele müşter stekler ö plaa çıkması ve sürekl değşmes ürü tasarımıı geçmşe göre daha öeml kılmaktadır. Yaygı olarak kullaıla çamaşır makes ürete frmalar pazar payıa sahp olablmeler ç müşter stekler göz öüde buludurmak zorudadır. Müşter steklerde brs de ergoomk kullaım kolaylığıdır. Bu çalışmada ergoomk br çamaşır makes tasarımıda müşter steklere ve frma kapastese göre tekk özellkler üzerde yleştrme yapılması amaçlamıştır. Bu çalışmada kalte foksyo yayılımı yötem ve bulaık çok amaçlı doğrusal programlama yaklaşımı ergoomk çamaşır makes tasarımı ç öerlmştr. Kalte foksyo yayılımı müşter stekler ve tekk özellkler arasıdak lşky belrleyeblmektedr. Bu souçlara göre ergoomk br çamaşır makes tasarımı ç hag tekk özellğ daha öeml olduğu belrlemştr. Acak bu souç sadece müşter steklere göre belrlemştr. Frma kapastes hmal edldğ ç frmaı zama ve malyet açısıda problemlerle karşılaşması ve pazar rekabetde ger kalması söz kousudur. Frma ergoomk br çamaşır makes tasarlarke müşter stekler maksmze edlmes, malyet düşürülmes, zamaı mmze edlmes gb farklı amaçlara sahptr. Bu çalışma bu problem ortada kaldırmak ç müşter stekler ve frma kapastes brlkte celeye Zmmerma ve hbrd yaklaşım olmak üzere k bulaık çok amaçlı doğrusal programlama yaklaşımıı öermş ve elde edle souçları karşılaştırmıştır. Aahtar Kelmeler: Ergoomk çamaşır makes, Kalte foksyo yayılımı, bulaık çok amaçlı doğrusal programlama, Ürü tasarımı A Itegrated Approach for Ergoomc Product Desg ABSTRACT Nowadays techology develops rapdly ad the customer requremets (CRs) o product crease. Therefore, the CRs chage cotuously ad are more mportat tha past so that product desg s more mportat tha past. Frms, whch maufacture the washg maches used commoly, must cosder the CRs to have the market share. Oe of the CRs s ergoomc ease of use. Ths paper ams to mprove o techcal characterstcs a ergoomc washg mache desg accordg to the CRs ad the capacty of the frm. Ths paper proposes a tegrated approach, whch cossts of qualty fucto deploymet (QFD) method ad fuzzy mult-objectve lear programmg (FMOLP) method, for a ergoomc washg mache desg. QFD method defes the relato betwee the CRs ad techcal characterstcs. Ths result presets the mportace degrees of techcal characterstcs for a ergoomc washg mache desg but ths result s defed accordg to oly the CRs. Frm * Sorumlu Yazar / Correspodg Author *1 Necmett Erbaka Üverstes, Mühedslk-Mmarlık Fakültes, Edüstr Mühedslğ Bölümü, burakefe0642@gmal.com 2 Gümüşhae Üverstes, Sağlık Blmler Fakültes, İş Sağlığı ve Güvelğ Bölümü, omerfarukefe86@gmal.com 3 Gaz Üverstes, Mühedslk Fakültes, Edüstr Mühedslğ Bölümü, mkurt@gaz.edu.tr 2017 Sakarya Üverstes Fe Blmler Esttüsü http://dergpark.gov.tr/saufeblder
ca meet wth some problems terms of tme ad cost due to eglectg of the capacty of the frm thus the frm ca fall behd market compettve. The frm cosders dfferet objectves such as maxmzg the CRs, mmzg the cost ad mmzg the tme for a ergoomc washg mache desg. Ths paper proposes two FMOLP methods, whch cosst of Zmmerma ad hybrd approaches, to overcome ths drawback so that the obtaed results are compared. Keywords: Ergoomc washg mache, Qualty fucto deploymet, fuzzy mult-objectve lear programmg, product desg 1. GİRİŞ (INTRODUCTION) Güümüzde müşter stek ve htyaçlarıı karşılamak ç üretle ürüler, üretcler pazarda öeml br pay almalarıı sağlamak ç yeterszdr. Çükü müşterler stekler beklelede daha yüksektr. Bu durum, tasarım aşamasıda ye ürü gelştrmey daha öeml ve zor kılmıştır [1]. Ye ürü gelştrme (YÜG) ve ovasyo sıklıkla pazarda rekabet aahtar süreçler olarak taımlaır. YÜG, yüksek hata oraıı souçlarıı yüksek malyete ede olacağıı fade etmektedr [2]. Frmalar YÜG sürecde rekabet avatajlarıı kaybetme yüksek rskleryle karşılaşırlar [3]. Frmalar YÜG sürecde k tp hatalı karar verdğ belrlemştr [3,4]: 1. Frmalar potasyel olarak başarısız ye ürü fkr sürdürmeye karar vereblrler. Kaltesz ye ürüü tcarleştrmes soladırma katlaılmaz malyet ve kayak tüketme ede olacak. YÜG projeler başladıkta sora soladırmak yöetcler ç zordur. Bu yüzde, tcarleştrle ye ürü proje yaklaşımlarıı malyetler ormal olarak arta orada büyümektedr. Zarara ede ola bu malyetler YÜG sürecdek kararları gelecekte devam edp etmeyeceğde büyük br etkye sahptr. 2. Frmalar potasyel olarak başarılı ye ürüü gelştrmemeye karar vereblrler. Bu durum doğal olarak yatırım fırsatlarıı kaçmasıa ede olacaktır. Müşter stekler çok hızlı br şeklde değşmektedr. Bu yüzde frmaları müşter steklere hızlı ve doğru bçmde cevap vereblmes frmaları pazarda yer alablmeler ç oldukça öemldr. Tasarım proses lk aşamasıda müşter stekler belrlemel, bu müşter stekler baz alıarak ürü spesfkasyolarıı br lstes gelştrlmeldr. Bu spesfkasyolar ürü tarafıda sağlamalıdır. Kosept tasarımıı sorak aşaması tasarım prosesdr ve alt sstemler kurulmasıı kapsar. Çeştl koseptler belrledkte sora e yüksek performası ve e düşük malyet vere alt kümelerde oluşa e y kombasyo seçlr. Bu proses kosept seçm olarak adladırılır. Bu aşamada sora tasarım proses detaylı çözüme doğru lerler. Kosept gelşm proses aşamalarıda br ola kosept seçm amacı, proses başlagıcıda e uygu olaı seçmektr. Ürü kosept seçm aşaması ürü gelştrme proses e öeml adımıdır. Proses lerleye aşamalarıda tasarımı değştrmek malyetl ve zor br ştr. Malyetler yaklaşık olarak %60-80' bu aşamada ortaya çıkmaktadır. Ye br ürüü başarılı şeklde pyasaya suulması y taımlamış br ürü gelştrme proses soucudur. Ürü gelştrme proses; plalama, kosept gelştrme, sstemdüzey tasarımı, detaylı tasarım, deeme ve ayıklama, ve deeme üretm aşamalarıda oluşur. Ürü gelşm proses plalama aşaması le başlar. Bu aşamaı çıktıları ayı zamada kosept gelşm aşamasıı grds oluşturmaktadır ve bu grdler ürü gelştrme takımıa yol göstermektedr. Ürü gelşm proses so aşaması ürüü pyasaya suulması ve satı alıması ç ürüü hazır hale getrlmesdr. Ye br ürüü başarılı şeklde pyasaya suulması y taımlamış br ürü gelştrme proses soucudur. Ürü gelştrme proses; plalama, kosept gelştrme, sstemdüzey tasarımı, detaylı tasarım, deeme ve ayıklama, ve deeme üretm aşamalarıda oluşur. Ürü gelşm proses plalama aşaması le başlar. Bu aşamaı çıktıları ayı zamada kosept gelşm aşamasıı grds oluşturmaktadır ve bu grdler ürü gelştrme Sakarya Üverstes Fe Blmler Esttüsü Dergs, vol., o. : pp, year 2
takımıa yol göstermektedr. Ürü gelşm proses so aşaması ürüü pyasaya suulması ve satı alıması ç ürüü hazır hale getrlmesdr [5]. Müşter memuyet toplam kalte yöetm ha hedefdr. Frmalar yüksek müşter memuyet başarmak ç daha fazla br şeyler sağlamalı ve tüm şkâyetler elme etmeldr [6]. Müşter şkâyetler, hata raporlarıı az olması yüksek müşter memuyet olduğuu fade etmemektedr. Müşter stekler karşılamak ç pazar araştırması yapılması gerekmektedr. Pazar araştırmasıı geel hedefler aşağıdak gbdr [7]: 1. Müşter htyaçlarıı belrlemek 2. Mevcut müşter memuyet ölçmek 3. Müşter devamlılık ve bağlılık durumlarıı aalz etmek Ersöz ve Aktepe [8] ver aalz ve aaltk ağ sürec KFY de brleştrerek beyaz eşya üretm yapa br frmada celemştr. Oar vd. [9] tereddütlü bulaık sayı temell KFY yötem blgsayar ş stasyou seçmde kullamışlardır. Çelk vd. [10] aklye yatırım sürec ç bulaık KFY metoduu celemşlerdr. Huag vd. [11] tasarım kosept üretm ve değerledrmesde bütüleşk br yaklaşımı formüle etmek ç geetk algortma ve sr ağlarıyla bulaık kümeler brleştrd. Acak, öerle yaklaşım karmaşık algortma yapılarıa ve uzu eğtm sürece sahptr. Ayağ ve Özdemr [12] br ye ürü gelştrme ortamıda gelştrle tasarım alteratfler değerledrmek ç AHP (aaltk hyerarş proses) daha geel bçm ve aaltk ağ sürecdek bulaık matığıı sumuştur. Shdpour vd. [13] kaba küme ve bulaık küme teorler brleştrerek tasarım kosept değerledrmes yapmışlardır. Efe vd. [5] ergoomk cep telefou ürü kosept seçm ç sezgsel bulaık TOPSIS (techque for order preferece by smlarty to deal soluto) yötem celemşlerdr. Xao vd. [14] şbrlkç tasarım ortamlarıa oyu teors uyguladı ve çıktıdak bazı özellkler celleştrmek ç tasarım yeterllk dsler kullamışlardır. Ayağ [15] ye ürü gelştrmede kosept seçm ç döüştürülmüş TOPSIS ve AAS (aaltk ağ sürec) süreçler brleştrmştr. Goswam vd. [16] tasarım kosept seçm ç KFY, foksyoel aalz sstem tekğ ve AHP yaklaşımlarıı kullamışlardır. Ha vd. [17] e y kosept seçm ç bayes ağı temell yapay sr ağları yaklaşımıı sumuşlardır. Bu çalışmada kalte foksyo yayılımı yötem ve bulaık doğrusal programlama yaklaşımı ergoomk çamaşır makes tasarımı ç öerlmştr. Güümüzde çamaşır makes yaygı olarak kullaılmaktadır. Dolayısıyla çamaşır makes pazarı oldukça hareketldr. Bu pazarda pay alablmek ç şletmeler büyük rekabet çersdedr. Bu yüzde şletmeler müşter steklere hızlı cevap vereblmeldr. Müşterler br çamaşır makes alırke brçok faktörü göz öüde buludurmaktadır. Müşterler öem verdğ koularda brs de ergoomk kullaım kolaylığıdır. Bu çalışmada ergoomk br çamaşır makes tasarımı ç hag müşter stekler ve tekk özellkler olduğu belrlemştr. Müşter steklere göre tekk özellkler üzerde yleştrme çalışmaları yapılmaktadır. Bu bağlatıyı sağlayablmek ç kalte foksyo yayılımı terch edlmştr. Kalte foksyo yayılımı müşter stekler ve tekk özellkler arasıdak lşky belrleyeblmektedr. Ayrıca tekk özellkler arasıdak korelasyo ve müşter stekler arasıdak korelasyou belrleyeblmektedr. Bu lşk ve korelasyo değerler ormalze edlmes soucuda tekk özellkler öem dereceler belrlemştr. Bu souçlara göre ergoomk br çamaşır makes tasarımı ç hag tekk özellğ daha öeml olduğu belrlemştr. Acak sadece bu souç sadece müşter steklere göre belrlemştr. Frma bu stekler karşılarke ked kapastes de göz öüde buludurmak zorudadır. Bu bakımda frma ergoomk br çamaşır makes tasarlarke müşter stekler maksmze edlmes, malyet düşürülmes, zamaı mmze edlmes gb farklı amaçlara sahptr. Müşter stekler maksmze etmek ç kalte foksyou yayılımı soucuda belrlee tekk özellkler öem dereceler ele alımıştır. Malyet mmzasyou ç tekk özellkler yleştrlmes soucuda meydaa gelecek malyet celemştr. Zama mmzasyou ç Sakarya Üverstes Fe Blmler Esttüsü Dergs, vol., o. : pp, year 3
tekk özellkler yleştrlmes ç gerekl zama celemştr. Bu üç amaç foksyouu eş zamalı olarak celemek ç çok amaçlı matematksel programlama yaklaşımıda yararlaılmıştır. Çok amaçlı programlama yaklaşımıda bulaık matık kavramı ele alımıştır. Twar et al. [18] ve Zmmerma [19] tarafıda öerlmş ola bulaık çok amaçlı programlama yaklaşımı celemş ve k yaklaşımı souçları karşılaştırılmıştır. Bu çalışma dört kısımda oluşmaktadır. Çalışmada kullaıla yötemler bölüm 2 de alatılmıştır. Kalte foksyo yayılımı ve bulaık doğrusal programlama yaklaşımı bu kısımda alatılmıştır. Üçücü bölümde ergoomk çamaşır makes tasarımı ç uygulama yapılmış ve souçlar suulmuştur. So bölümde souç kısmı alatılmıştır. 2. YÖNTEMLER (METHODS) 2.1. Kalte Foksyo Yayılımı (Qualty Fucto Deploymet) Kalte Foksyo Yayılımı (KFY) lk olarak 1972 yılıda Japo Mtsubsh frması le başlayıp, 1984 de sora da ABD de celee ve kullaıla ve bugü tüm düyada kabul göre br kalte tekğdr. KFY, esas olarak müşter stekler ölçüleble performas değşklklere döüştürüp, optmze edlmş br süreç ve y br dağıtım/satış kaalı elde edlmese yardımcı ola müşter odaklı ve takım çalışmasıı gerektre br kalte metodolojsdr [20,21]. Kalte foksyo yayılımı (KFY), tasarım gerekllklerdek (TG) müşter stekler (Mİ) belrleye müşter odaklı br ürü gelştrme tekğdr. KFY ürü gelştrme ve tasarımı, kalte yöetm ve plalaması, karar verme, üretm, hzmet ve eğtm gb brçok alada uygulamaktadır. Kalte foksyou yayılımıda kalte ev olarak adladırıla lşk matrs, lgl Mİ performasıa TG etks göstere Mİ ve TG arasıdak lşk yoğuluğuu göstermektedr. Ayrıca her br TG arasıdak korelasyo ve her br Mİ arasıdak korelasyo kalte evde gösterlmektedr. Kalte evde belrtle blgler kullaılarak tasarım ekb maksmum müşter memuyet sağlamak ç TG ler öcelkler belrlemeldr. Kalte foksyo yayılımı (KFY) ürü tasarım gelştrme sürecde e öeml araçları br olarak küresel kabul görmüştür. KFY yapısıda kayaklaa problem yeterl öcelkledrme stratejlerde yoksu olmasıdır. Sıırlı kayaklarla maksmum müşter memuyet kazamak amacıyla optmzasyo tekkler tasarım ve operasyoel süreçte kullaıla doğru ve güvelr ürü parametreler sağlamak ç KFY aalzde kullaılablr [22]. KFY brçok saay sektörüde müşter memuyet yleştrmek ve müşter stekler karşılamak ç yaygı olarak kullaılmaktadır [23]. KFY sürec kalte ev olarak ble brkml matrsler sstem kullamaktadır. Br eve bezeye bu kavramsal harta, ürüü/hzmet gelştrmeye yardım etmek ç rekabetç performas ve tekk özellkler müşter stekleryle lşkledre blgy celemektedr. Kalte ev, müşter stekler, müşter öcelk oraları, ürü veya hzmet ç gerekl tekk özellkler ve rekabetçlerle lgl performas vers arasıdak lşkler ölçmektedr [24]. Şekl 1 farklı brmlerde oluşa br kalte ev göstermektedr [25]. Uygulayıcılar, fal ağırlığı olarak ble toplam öem oraıı belrlemek ç bu brmlerdek blgler brleştrrler. Fal ağırlığı, müşter memuyete tekk özellkler katkısıı öcelklğ belrler. Şekl 1 de gösterle A bölges müşter stekler arasıdak lşky, B bölges se tekk özellkler arasıdak lşky göstermektedr. Normalze edlmş lşk matrs değerler daha alamlı gösterm vermek ç kullaılırlar. Tekk özellkler ve müşter stekler arasıdak lşky hesaplaya m müşter steğ ve tekk özellk ç Che ve Che [26] tarafıda öerle model aşağıda gösterlmştr: orm k1 kj j j1 k1 kj R Rj (1) R kj, j. tekk özellk ve k. tekk özellk arasıdak korelasyo dereces göstere değerdr. Rk,. müşter steğ ve k. tekk özellk arasıdak lşk dereces göstere değerdr. orm Rj değer se j. tekk özellk bell sevyede karşıladığıda. müşter steğ karşılama sevyesdek arta değşm olarak yorumlaablr. j Sakarya Üverstes Fe Blmler Esttüsü Dergs, vol., o. : pp, year 4
m l1l m m 1 l1 l d IR, 1,2,..., m d βj,. ve j. müşter stekler arasıdak korelasyo değerdr. d se. müşter steğ öem derecesdr. Her br tekk özellğ skoru aşağıdak gb hesaplaablr: (2) m AS R orm * IR j 1,2,3,..., (3) j j, 1 ASj, j. tekk özellğ mutlak skorudur. IR se. müşter steğ korelasyolu öem derecesdr. KFY öcelkler e yüksek skorda e düşük skora her br tekk özellğe arta sayıya göre ataarak elde edleblr. Şekl 1. Tpk br kalte ev (A typcal qualty house) 2.2. Bulaık Doğrusal Programlama (Fuzzy Lear Programmg) Zmmerma [19] tarafıda öerle bulaık doğrusal programlama bulaık hedef ve bulaık kısıtlarda oluşmaktadır. Zmmerma [19] tarafıda öerle doğrusal programlama aşağıdak gbdr: MmzeZ Cx (4) Kısıtlar; Ax b (5) x 0 (6) Bulaıklaştırmada sora eştlkler aşağıdak gb döüştürülür: C Z (7) Ax b (8) x 0 (9) sembolü eşt veya daha küçük alamıdadır. A ve C bulaık sayıları fade etmektedr. 3. UYGULAMA (APPLICATION) Ergoomk br çamaşır makes tasarımı ç 5 kşlk br uzma komtede ortak br görüş alımıştır. Uzma kşler, çamaşır makes aktf olarak kullaa ve ayı zamada çamaşır makes üretmde çalışa mühedslerdr. Uzma grup lk olarak ergoomk çamaşır makes ç tasarım gerekllkler ve müşter stekler belrlemştr. Daha sora tasarım gerekllkler arasıdak korelasyo, müşter stekler arasıdak korelasyo belrlemştr. Ayrıca tasarım gerekllkler ve müşter stekler arasıdak lşky de belrlemşlerdr. Uzma grup müşter stekler öem dereceler bey Sakarya Üverstes Fe Blmler Esttüsü Dergs, vol., o. : pp, year 5
fırtıası yoluyla değerledrmş ve ortak br görüş olarak belrlemştr. Şekl 2 de görüldüğü gb ergoomk br çamaşır makes tasarlamak ç kalte foksyo yayılımı kullaılmıştır. Ergoomk br çamaşır makes ç müşter stekler (Mİ) satı alma malyet (Mİ1), çalıştırma malyet (Mİ2), kurutma performası (Mİ3), yıkama performası (Mİ4), güvelrlk (Mİ5), geş açıda yukarı açılable kapılar (Mİ6), otomatk ve güvel kaza pozsyo ayarı (Mİ7), çamaşırı kolay doldurulması veya kazada dışarı alıması (Mİ8), deterja kutusu bçm (Mİ9) olmak üzere 9 taedr. Ergoomk br çamaşır makes ç tasarım gerekllkler (TG) se yükü belrleme (TG1), sertlğ ölçme (TG2), krl parçaları yükleme (TG3), temz parçaları boşaltma (TG4), su doldurma (TG5), su boşaltma (TG6), yıkama (TG7) olmak üzere 7 taedr. TG ler ked arasıda korelasyo değerlere, Mİ ler ked arasıda korelasyo değerlere sahptr. Korelasyo değerler zayıf, orta, güçlü, zayıf egatf, orta egatf ve güçlü egatf olmak üzere 0.1, 0.3, 0.9, -0.1, -0.3 ve -0.9 olarak belrlemştr. TG ler ve Mİ ler arasıda lşk vardır. İlşkler zayıf, orta ve güçlü olmak üzere sırasıyla 1,3 ve 9 değerler olarak belrlemştr. Şekl 2. Ergoomk çamaşır makes ç kalte foksyo yayılımı (Qualty fucto deploymet for a ergoomc washg mache) Lyma ormalzasyo model temell KFY yaklaşımı soucuda ergoomk br çamaşır makes tasarlamak ç tekk özellkler öem dereceler belrlemş ve souçlar Tablo 1 de gösterlmştr. Elde edle souçlara göre TG ler sıralaması Tablo 1 dek gb TG3> TG4> TG7> TG1> TG6> TG5> TG2 olarak belrlemş ve mutlak tasarım ağırlıkları sırasıyla 23.615, 20.235, 18.371, 17.166, 8.452, 6.236, 5.927 olarak belrlemştr. Frma sadece KFY souçlarıa göre ergoomk çamaşır makes tasarlarsa uzu döemde bazı problemlerle karşılaşablr. Çükü frma zama, malyet, müşter memuyet gb bazı kısıtlamalara sahptr. KFY soucuda belrlee e öeml tekk özellk lk olarak ele alıırsa bu tekk özellk oldukça fazla zamaa ve malyete Sakarya Üverstes Fe Blmler Esttüsü Dergs, vol., o. : pp, year 6
sebep olablr. İşletme zama ve malyet açısıda belrl br kapasteye sahp olduğu ç bu kapastey çok y kullaıp ergoomk çamaşır makes tasarımı hedefe ulaşmalıdır. Br tekk özellk ç ayrıla fazla malyet ve zama dğer tekk özellkler ç ayrıla malyet ve zamaı azaltacaktır. Bu problemler üstesde gelmek ç bu çalışmada çok amaçlı matematksel programlama yaklaşımı öerlmştr. Çok amaçlı matematksel programlama ç hbrd ve Zmmerma yaklaşımları celemş ve k farklı yaklaşımı souçları karşılaştırılmıştır. Frma ergoomk çamaşır makes tasarımı ç 60000 TL lk br bütçe ayırmıştır. Frmaı her br TG y ele aldığı durumda gerekl ola malyet ve zama verler Tablo 2 de suulmuştur. Frma üç farklı amacı eş zamalı olarak celemek stemektedr. Bu yüzde çok amaçlı matematksel model öerlmş ve eştlkler (10)-(15) kullaılmıştır. Tablo 1. KFY souçları (The results of qualty fucto deploymet) Müşter İstekler Öem dereceler Korelasyolu öem dereceler DR1 DR2 DR3 CR1 25 27,0 0,394 0,084 0,111 0,084 0,137 0,097 0,093 27,0 27,0 CR2 10 10,0 0 0,145 0 0 0,145 0,275 0,435 10,0 10,0 CR3 10 8,5 0,188 0 0 0,624 0 0 0,188 8,5 8,5 CR4 15 12,7 0,188 0 0,624 0 0 0 0,188 12,7 12,7 CR5 15 11,6 0,138 0,19 0 0 0 0,172 0,5 11,6 11,6 CR6 5 7,3 0,08 0 0,46 0,46 0 0 0 7,3 7,3 CR7 5 4,2 0,08 0 0,46 0,46 0 0 0 4,2 4,2 CR8 10 14,7 0 0 0,5 0,5 0 0 0 14,7 14,7 CR9 5 3,9 0 0 0 0 0,279 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 Görecel tasarım ağırlığı 4 7 1 2 6 5 3 DR4 DR5 DR6 DR7 İstee ağırlık Görecel stee ağırlık Tablo 2. Frmaı belrledğ verler (Data preseted by the frm) TG1 TG2 TG3 TG4 TG5 TG6 TG7 Malyet (TL) 10000 8000 12000 11000 14000 15000 16000 Zama (Gü) 10 5 15 15 7 8 9 Tablo 3. Amaç foksyo değerler alt ve üst sıırları (Upper ad lower values of objectve fuctos) - Z 1 + Z 1 - Z 2 + Z 2 - Z 3 + Z 3 55.772 85.314 37000 57000 34 54 Notasyolar: : Tekk özellk toplam sayısı NRTIR:. tekk özellğ ormalze edlmş görecel öem değer C:. tekk özellğ malyet t:. tekk özellk ç gerekl süre x:. tekk özellğ ele alıma durumu, 0-1 değşke Sj: j. müşter steğ ç mmum memuyet sevyes Rj:. tekk özellk ve j. müşter steğ arasıdak lşk ormalze değer Maksmze Z NRTIR. x 2 1 (10) 1 1 Mmze Z Cx. (11) 3 1 Mmze Z t. x (12) Kısıtlar 1 Cx. 50000 (13) 1 R. x S j Mİ (14) j j x1,2,3,4,5,6,7 0 veya 1 (15) Sakarya Üverstes Fe Blmler Esttüsü Dergs, vol., o. : pp, year 7
Yukarıdak matematksel model Z1 (tekk özellkler ormalze edlmş görecel öem değerler toplamı) amaç foksyouu maksmze etmektedr. Böylece Z1 ç üst sıır belrler. Ayı amaç foksyou mmze edldğde Z1 ç alt sıır belrler. Z2 (malyet) ve Z3 (zama) amaç foksyolarıı se mmze etmektedr. Z1 ç yapıla süreç Z2 ve Z3 ç gerçekleştrlr. Çok amaçlı matematksel model souçları GAMS (versyo 22.5) yazılım paket programı yardımıyla belrler. Elde edle souçlar Tablo 3 te suulmuştur. Ergoomk çamaşır makes tasarımı problem ç kes formülasyo olarak Twar vd. [18] tarafıda öerle ağırlıklı eklemel model (hbrd yaklaşım) kullaılır. Üç farklı amaç foksyouu ağırlıkları karar vercler ortak görüşü olarak belrlemştr. Kes formülasyoda amaç ve kısıtları üyelk foksyolarıı eklemel değer maksmze edlr. Amaç foksyoudak λ1, λ2 ve λ3 değerler Z1, Z2 ve Z3 amaç foksyolarıı üyelk derecelerdr. λ, λ1, λ2 ve λ3 değerler sırasıyla 0.67, 0.114, 0.95 ve 1.00 olarak bulumuştur. Hbrd yaklaşım soucuda TG1, TG3 ve TG7 tekk özellkler ergoomk çamaşır makes tasarımı ç lk olarak ele alıması gerekl olduğu belrlemştr. Ergoomk çamaşır makes tasarımı problem ç ayrıca Zmmerma [19] tarafıda öerle yaklaşım kullaılır. Bu yaklaşımda tüm üyelk foksyolarıı ağırlıkları ayı celer. Zmmerma yaklaşımıda λ tüm amaç foksyoları ve kısıtları ç tüm üyelk foksyou olarak belrler. Böylece λ (tüm üyelk foksyou) maksmze edlr. GAMS (versyo 22.5) yazılım paket programı yardımıyla hbrd ve Zmmerma yaklaşımlarıı souçları belrlemş ve Tablo 4 te suulmuştur. λ değer se 0.419 olarak belrlemştr. Zmmerma yaklaşımı soucuda TG2, TG3, TG4 ve TG7 tekk özellkler ergoomk çamaşır makes tasarımı ç lk olarak ele alıması gerekl olduğu belrlemştr. Her k yaklaşımda TG3 ve TG7 tekk özellkler ele alıması gerektğ belrlemştr. KFY soucuda tekk özellkler görecel öem derecese göre e öeml tekk özellk TG3 olarak belrlemştr. Frmaı kapastelere göre çok amaçlı matematksel programlama hbrd ve Zmmerma olmak üzere k farklı yaklaşımla celemş ve her ksde de TG3 öeml br tekk özellk olarak belrlemştr. TG7 se KFY soucuda 3. sırada ke matematksel modellere göre her ksde de yer almıştır. Hâlbuk TG4 KFY soucuda 2. sırada ke hbrd yaklaşımda ele alımamıştır. Çükü frmaı kapastesyle lgl br kısıtlama söz kousu olmuş olablr. Hbrd yaklaşım Maksmze 0.35λ 1+0.40λ 2+0.25λ 3 Kısıtlar λ 1 17.166x 1 5.927x 2 23.615x 3 20.235x 4 6.236x 5 8.452x 6 18.371x 7 55.772 29.542 57000 10000 x1 8000x 2 12000 x3 11000 x4 14000 x5 15000 x6 16000 x7 λ 2 20000 54 10 x1 5x2 15x3 15x4 7x5 8x6 9x7 λ 3 20 10000 x 8000x 12000x 11000 x 14000x 15000x 16000x 60000 1 2 3 4 5 6 7 0.394x 0.084x 0.111x 0.084x 0.137x 0.097x 0.093x 0.35 1 2 3 4 5 6 7 0.145x 0.145x 0.275x 0.435x 0.35 2 5 6 7 0.188x 0.624x 0.188x 0.35 1 4 7 0.188x 0.624x 0.188x 0.35 1 3 7 0.138x 0.19x 0.172x 0.5x 0.35 1 2 6 7 0.08x 0.46x 0.46x 0.35 1 3 4 0.5x 0.5x 0.35 3 4 Sakarya Üverstes Fe Blmler Esttüsü Dergs, vol., o. : pp, year 8
0.279x 0.279x 0.442x 0.35 1,2,3 0,1 5 6 7 x1,2,3,4,5,6,7 0veya 1 Müşter memuyet kısıtlarıda müşter 6 ve 7 ayı eştlğe sahp olmasıda dolayı matematksel modelde tek br eştlk olarak gösterlmştr. Zmmerma yaklaşım Maksmze λ Kısıtlar 17.166x 1 5.927x 2 23.615x 3 20.235x 4 6.236x 5 8.452x 6 18.371x 7 55.772 29.542 57000 10000 x1 8000x 2 12000 x3 11000 x4 14000 x5 15000 x6 16000 x7 20000 54 10 x1 5x2 15x3 15x4 7x5 8x6 9x7 20 10000 x 8000x 12000x 11000 x 14000x 15000x 16000x 60000 1 2 3 4 5 6 7 0.394x 0.084x 0.111x 0.084x 0.137x 0.097x 0.093x 0.35 1 2 3 4 5 6 7 0.145x 0.145x 0.275x 0.435x 0.35 2 5 6 7 0.188x 0.624x 0.188x 0.35 1 4 7 0.188x 0.624x 0.188x 0.35 1 3 7 0.138x 0.19x 0.172x 0.5x 0.35 1 2 6 7 0.08x 0.46x 0.46x 0.35 1 3 4 0.5x 0.5x 0.35 3 4 0.279x 0.279x 0.442x 0.35 5 6 7 0,1 x1,2,3,4,5,6,7 0veya 1 Tablo 4. Hbrd ve Zmmerma yaklaşımlarıı karşılaştırması (Comparso of Hybrd ad Zmmerma approaches) Amaç foksyou Hbrd yaklaşım Z 1 59.152 68.147 Z 2 38000 47000 Z 3 34 44 4. SONUÇ (CONLUSION) Zmmerma yaklaşımı Müşter stekler çok hızlı br şeklde değşmektedr. Bu yüzde frmaları müşter steklere hızlı ve doğru bçmde cevap vereblmes frmaları pazarda yer alablmeler ç oldukça öemldr. Bu çalışmada kalte foksyo yayılımı yötem ve bulaık çok amaçlı doğrusal programlama yaklaşımı ergoomk çamaşır makes tasarımı ç öerlmştr. Bu çalışma ergoomk br çamaşır makes tasarımı ç Che ve Che [26] tarafıda öerle kalte foksyo yayılımı yötem kullamıştır. Sadece müşter steklere göre br ürü tasarımı yapmak frmaı kapastesyle uyuşmayablr. Frma sadece KFY souçlarıa göre ergoomk çamaşır makes tasarlarsa uzu döemde bazı problemlerle karşılaşablr. Çükü frma bu tasarım ç bell zama ve bütçeye sahptr. KFY soucuda belrlee e öeml tekk özellk lk olarak ele alıırsa bu tekk özellk oldukça fazla zamaa ve malyete sebep olablr. İşletme zama ve malyet açısıda belrl br kapasteye sahp olduğu ç bu kapastey çok y kullaıp ergoomk çamaşır makes tasarımı hedefe Sakarya Üverstes Fe Blmler Esttüsü Dergs, vol., o. : pp, year 9
ulaşmalıdır. Br tekk özellk ç fazlada ayrıla malyet ve zama dğer tekk özellkler ç ayrıla malyet ve zamaı azaltacaktır. Bu yüzde brçok amacı eş zamalı olarak celemek zorudadır. Bu yüzde bulaık çok amaçlı doğrusal programlama yaklaşımıı ele almıştır. Bulaık kavramı amaç foksyoları ve kısıtlarda kullaılmıştır. Bulaık çok amaçlı matematksel programlama ç hbrd ve Zmmerma yaklaşımları celemş ve k farklı yaklaşımı souçları karşılaştırılmıştır. Lteratürde ergoomk özellkler dkkate alıa br çamaşır makes tasarımıyla lgl çalışmaya rastlamamıştır. Bu çalışma müşter memuyet e y şeklde yere getrmek ç KFY yaklaşımda faydalamıştır. Böylece müşter stekler temelde hag tekk özellklerde yleştrme yapılması gerektğ belrlemştr. KFY soucua göre e öeml tekk özellkler sırasıyla krl parçaları yükleme, temz parçaları boşaltma, yıkama, yükü belrleme, su boşaltma, su doldurma ve sertlğ ölçme olarak belrlemştr. KFY soucuda sadece müşter stekler ele alımış frmaı kapastes dkkate alımamıştır. Frma kapastes ve müşter gereksmler brlkte ele almak ç bulaık çok amaçlı doğrusal programlama yaklaşımı öerlmştr. Hbrd yaklaşım soucua göre krl parçaları yükleme, yıkama ve yükü belrleme tekk özellkler belrlemştr. Zmmerma yaklaşım soucua göre krl parçaları yükleme, temz parçaları boşaltma, yıkama ve sertlğ ölçme tekk özellkler belrlemştr. Gelecek çalışmalarda bütüleşk kalte foksyo yayılımı yötem ve bulaık çok amaçlı doğrusal programlama yaklaşımı farklı ürü tasarım problemler ç celeeblr. Ayrıca KFY yötemde bulaık matık yaklaşımı celeerek çalışma geşletleblr. KAYNAKÇA (REFERENCES) [1] Yug, K. L., Ko, S. M., Kwa, F. Y., Tam, H. K., Lam, C. W., Ng, H. P., Lau, K. S., Applcato of fucto deploymet model decso makg for ew product developmet. Cocurret Egeerg Research ad Applcatos, 14(3), 257-267, 2006. Yug, K.L., [2] Schllg, M. A., ve C. W. Hll. 1998. Maagg the New Product Developmet Process: Strategc Imperatves. The Academy of Maagemet Executve, 12 (3): 67 81, 1998. [3] Ya, H.B., Ma, T., A fuzzy group decso makg approach to ew product cocept screeg at the fuzzy frot ed. Iteratoal Joural of Producto Research, 53(13), 4021-4049, 2015. [4] Ozer, M. Factors whch Ifluece Decso Makg New Product Evaluato. Europea Joural of Operatoal Research, 163: 784 801, 2005. [5] Efe, B., Bora, F.E., Kurt M. "Sezgsel Bulaık TOPSIS Yötem Kullaılarak Ergoomk Ürü Kosept Seçm." SDÜ Mühedslk Blmler ve Tasarım Dergs 3(3), 433-440, 2015. [6] Kodo, Y., Customer satsfacto: How ca I measure t? Total Qualty Maagemet, 12(7), 867-872, 2001. [7] Grya F. M. Qualty plag ad aalyss: from product developmet through use. McGraw-Hll, New York, 2001. [8] Ersöz, S., Aktepe, A. A applcato of data evelopmet aalytc etwork process (DEANP) qualty fucto deploymet (QFD), Joural of the Faculty of Egeerg ad Archtecture of Gaz Uversty, 26(2), 401-413, 2011. [9] Oar, S. Ç., Büyüközka, G., Öztayş, B., Kahrama, C. A ew hestat fuzzy QFD approach: A applcato to computer workstato selecto, Appled Soft Computg Joural, 46, 1-16, 2016. [10] Celk, M., Ceb, S., Kahrama, C., Er, I.D. A tegrated fuzzy QFD model proposal o routg of shppg vestmet decsos crude ol taker market, Expert Systems wth Applcatos, 36 (3 PART 2), 6227-6235, 2009. [11] Huag, H.Z., Bo, R.F., ve Che, W. A tegrated computatoal tellgece approach to product cocept geerato ad evaluato. Mechasm ad Mache Theory, 41(5), 567 583, 2006. [12] Ayağ, Z. ve Özdemr, R.G. A hybrd approach to cocept selecto through fuzzy aalytc etwork process. Computers ad Idustral Egeerg, 56(1), 368 379, 2009. Sakarya Üverstes Fe Blmler Esttüsü Dergs, vol., o. : pp, year 10
[13] Shdpour, H., Da Cuha, C., Berard, A. Group mult-crtera desg cocept evaluato usg combed rough set theory ad fuzzy set theory, (2016) Expert Systems wth Applcatos, 64, 633-644. [14] Xao, A., et al. Collaboratve multdscplary decso makg usg game theory ad desg capablty dces. Research Egeerg Desg, 16 (1 2), 57 72, 2005. [15] Ayağ, Z. A tegrated approach to cocept evaluato a ew product developmet. Joural of Itellget Maufacturg. 27(5), 991-1005, 2016. [16] Goswam, M., Sgh, J., & Kumar, V. A eterprse based decso support system for egeerg aggregate selecto: a case study. Joural of Egeerg, Desg ad Techology, 14(4), 2016. [17] Ha, S., Seo, S., & Cho, H. J. (2015). A study o modelg customer prefereces for coceptual desg. Joural of Mechacal Scece ad Techology, 29(12), 5083-5091. [18] Twar, R. N., Dharmahr, S., & Rao, J. R. Fuzzy goal programmg-a addtve model. Fuzzy Sets ad Systems, 24(1), 27 34, 1987. [19] Zmmerma, H. J. Fuzzy programmg ad lear programmg wth several objectve fuctos, Fuzzy Sets ad Systems, 1(1), 45 55, 1978. [20] Sevük, A. Kayak Elektrodu Üretmde Kalte Foksyo Açılımı (QFD) Yaklaşımıa Br Örek. Tüsad-Kalder 7. Ulusal Kalte Kogres, Teblğler ve Özgeçmşler, İstabul, s. 133-160, 1998. [21] Güllü, E., Ulcay, Y. Kalte Foksyou Yayılımı ve Br Uygulama, Uludağ Üverstes Mühedslk-Mmarlık Fakültes Dergs, 7(1), 71-91, 2002. [22] Raharjo, H., Xe, M., Brombacher, A.C., Prortzg qualty characterstcs dyamc qualty fucto deploymet. Iteratoal Joural of Producto Research, 44(23), 5005-5018, 2006. [23] Cha LK, Wu M. L. Qualty fucto deploymet: a lterature revew. Eur J Oper Res, 143:463 497, 2002. [24] Iqbal, Z., Grgg, N.P., Govdaraju, K., Campbell- Alle, N.M. A dstace-based methodology for creased extracto of formato from the roof matrces QFD studes. Iteratoal Joural of Producto Research, 54 (11), 3277-293, 2016. [25] Grff, A., ad J. R. Hauser. The Voce of the Customer. Marketg Scece, 12(1), 1 27, 1993. [26] Che, L. H., Che, C. N. Normalsato models for prortsg desg requremets for qualty fucto deploymet processes. Iteratoal Joural of Producto Research, 52(2),299-313, 2014. Sakarya Üverstes Fe Blmler Esttüsü Dergs, vol., o. : pp, year 11