Deneyin tasarımı, yeni bir süreç geliştirmek veya mevcut bir süreci geliştirmek için kilit bir rol oynar. Literatürde sürekli kalite iyileştirme için faktöriyel deneysel tasarımları kullanılmıştır. Bu makalede, tasarım faktörlerinin optimizasyonu için bir deney verisi analizi yapmak amacıyla faktöriyel deney tasarımına sahip yeni bir yöntem sunulmaktadır. Önerilen yöntem beş ana adıma sahiptir. İlk adım deney öncesi planlama ile ilgilidir. İkinci adım faktöriyel tasarıma sahip deneysel aşamadır. Üçüncü adım bir deneye ait verileri analiz eder. Daha sonra, tasarım faktörlerinin en uygun değerlerini elde etmek için faktöriyel tasarıma dayalı optimizasyon modeli ilk defa geliştirilmiştir. Son adım deneyden elde edilen sonuçları doğrulamak için sonuçlar ve tavsiyeler adımdır. Son olarak, güncel literatürdeki sayısal bir örnek için farklı hedef değerler kullanılarak karşılaştırma çalışmaları yapılmıştır. Ayrıca, önerilen faktöriyel tasarıma dayalı süreç optimizasyon modelinin belirtilen hedef değere göre daha fazla varyansı azaltabileceği sonucuna varılmıştır.
The design of the experiment plays a key role to develop a new process or improve an existing process. In the literature, factorial experimental designs are used for continuous quality improvement. This paper presents a novel methodology with a factorial experimental design in order to conduct an experiment data analysis for the optimization of design factors. The proposed methodology has five main steps. The first step is related to pre experimental planning. The second step is the experimental phase with a factorial design. The third step analyzesdata for an experiment. Next, a factorial design-based optimization model is firstly developed to get the optimal settings of design factors. The last step is the conclusions and recommendations step in order to validate the conclusions from the experiment. Finally, comparison studies are performed using the different target values for a numerical example from the current literature. In addition, it was concluded that the proposed factorial design based process optimization model could reduce more variance based on the specified target value.
