Kalite fonksiyon yayılım sürecinin eniyilenmesi: Çok amaçlı programlama yaklaşımına dayalı bir karar destek sistemi

Abstract

Bu tez çalışmasının amacı yeni ürün tasarımı veya var olan ürünün geliştirilmesinde teknik gereksinimlerin (TG) kesikli değerleri için Kalite Fonksiyon Yayılım (KFY) sürecinin eniyilenmesidir. KFY literatüründe ürün geliştirme sürecinin eniyilenmesi için sürekli bir aralıkta değer alan TG'lerin hedef değerlerinin belirlenmesi son derece önemli bir konudur. Buna ek olarak, pratikte, TG'ler genellikle kesikli değerler almaktadır. Bu nedenle, literatürdeki çalışmalardan farklı olarak TG'lerin kesikli değerler aldığı düşünülerek KFY sürecini eniyilenmesi için yeni bir Karma Tamsayılı Doğrusal Programlama-1 (KTDP-1) modeli önerilmiştir. Bu modelde, müşteri tatmin boyutlarının da eniyileme sürecinde dikkate alınması için Kano model kullanılmıştır. Bunun yanı sıra, KTDP-1 modelinde KFY literatürüne benzer şekilde TG'lerin başarılma düzeyleri ile maliyetleri arasındaki ilişkinin doğrusal olduğu varsayımı yapılmıştır. Fakat gerçek hayat uygulamalarında teknolojik ve üretim kısıtlarından dolayı böyle bir ilişki nadiren ortaya çıkmaktadır. Bununla birlikte, KFY süreci daha gerçekçi sonuçların elde edilmesi için birden fazla birbiriyle çelişen amacın eşzamanlı olarak eniyilenmesini gerektirebilir. Belirsiz bir ortamda ele alınan bu amaçların hedef değerlerinin belirlenmesi ise karar vericiler için son derece zor bir durumdur. Bu nedenlerden dolayı önerilen KTDP-1 modeli genişletilerek sırasıyla Karma Tamsayılı Doğrusal Programlama-2 (KTDP-2), Karma Tamsayılı Hedef Programlama (KTHP) ve Bulanık Karma Tamsayılı Hedef Programlama (BKTHP) modelleri geliştirilmiştir. Son olarak, önerilen modellerin tasarımcılar tarafından daha etkin bir şekilde kullanılması ve daha kolay ve hızlı bir şekilde ürün tasarımının yapılması için bir Karar Destek Sistemi (KDS) geliştirilmiştir. KFY Analizci adı verilen bu KDS'nin uygulanabilirliği gerçek bir hayat problemi üzerinde gösterilmiştir.

The purpose of this thesis is to optimize Quality Function Deployment (QFD) process for discrete values of design requirements (DRs) in new product design or development of an existing product. In the QFD literature, for optimizing product development, determining the target levels of DRs that are continuous range is crucial. However, in practice, values of DRs are often discrete. Therefore, unlike the existing studies, a new Mixed Integer Linear Programming-1 (MILP-1) model is proposed by considering that values of DRs are discrete for QFD optimization. In this model, Kano model is used in order to integrate customer satisfaction levels into QFD optimization process. In addition, same as the existing literature, it is assumed that there is a linear relationship between fulfillment levels of DRs and their costs. But, such a relationship in real cases rarely emerges due to the technological and production constraints. Besides, QFD process may necessitate to simultaneously optimize more than one conflicting objectives to obtain more realistic solutions. It is really hard for decision makers to determine the target values of these objectives in imprecise and uncertain environment. Because of these reasons, Mixed Integer Linear Programming-2 (MILP-2), Mixed Integer Goal Programming (MIGP) and Fuzzy Mixed Integer Goal Programming (FMIGP) are developed respectively by extending the MILP-1 model. Finally, a Decision Support System (DSS) is developed in order to assist decision makers to effectively use the proposed models and make product design easily and faster. Applicability of developed DSS called QFD Analist is illustrated in a real life problem.