Bulanık kalite fonksiyon göçerimi ile hata türü ve etkileri analizinin bir ambalaj firmasında uygulanması

Abstract

Rekabetin yüksek olduğu bir pazarda müşteri memnuniyeti, farklılık yaratan bir anahtar olarak görülmektedir. İşletmelerin kendilerini farklılaştırarak rekabet ortamında ayakta kalabilmeleri; kalitenin yaratılması, korunması, geliştirilmesi ve iyileştirilmesi gibi konulara eğilmeleri ile mümkün olmaktadır. Bu amaçlarla, çok sayıda kalite iyileştirme metodu geliştirilmiştir. Kalite Fonksiyon Göçerimi(KFG) ve Hata Türü ve Etkileri Analizi (HTEA) bu metotlardan en bilinenleridir. KFG, müşteri memnuniyetini artırmak için mevcut ürünlerin ya da yeni bir ürünün geliştirilmesinde kullanılan müşteri odakli bir yaklaşımdır. HTEA, bir ürün ya da süreçteki potansiyel hataları tanımlayan ve bu hataların müşteriler üzerindeki potansiyel etkilerini ortaya koyan bir risk analiz tekniğidir. HTEA, hata türleri için belirlenen olasılık, şiddet ve tespit edilebilirlik şeklindeki üç risk faktörü değerinin çarpılması ile hesaplanan Risk Öncelik Puanları(RÖP) yardımı ile risk faktörlerini derecelendirmektedir. Her iki metodun da bir takım eksiklikleri vardır. Kalite evi insanların belirsiz ve tamamen subjektif olan sözel değerlendirmelerinden üretilmektedir. HTEA metodu da gerçekçi olmasa da üç risk faktörünün de aynı öneme sahip olduğunu kabul etmektedir.Bu çalışmada KFG sürecindeki belirsizlik problemini çözebilmek için bulanık mantık yaklaşımı uygulanmış, HTEA'nin risk faktörlerinin ağırlıklarını göz ardı etmesi sorununu çözebilmek için de Bulanık Analitik Hiyerarşi Prosesi HTEA sürecine dahil edilmiş ve Chang'ın Bulanık AHP metodu kullanılmıştır. Bu çalışmanın temel amacı; iki kalite aracı arasındaki etkileşimi sağlayan bir metodoloji önermek ve bu metotların eksikliklerinin nasıl giderilebileceğini ortaya koyabilmektir. Önerilen bu metodoloji, plastik ambalaj sektöründe faaliyet gösteren bir işletmede uygulanmıştır. Anahtar Kelimeler: Bulanık Kalite Fonksiyon Göçerimi, Hata Türü ve Etkileri Analizi, Bulanık Analitik Hiyerarşi Prosesi

In a competitive marketplace where busininesses compate for customers, customer satisfaction seen as a key differentiator. The survival of the companies by differentiating themselves in a competitive market is only possible by tending the issues such as creation, protection, development and improvement of the quality. With this aim many quality improvement methods have been developed. Quality Function Deployment (QFD) and Failure Mode and Effects Analysis (FMEA) come at the beginning of these methods.QFD( Quality function deployment) is a customer driven approach used in new product development and for existing products in order to maksimize customer satisfaction and FMEA( Failure Modes and Effects Analysis can be defined as a risk analysis tecnique that identify the potantial errors of a product of process and consider the possible effects of these errors on customers. FMEA determines the risk priorities of failure modes using the risk priority numbers(RPN), by multiplying the scores of the risk factors like the occurrence (O), severity (S) and detection (D) of each failure code. Both methods have some drawbacks.House of quality process is generated from human beings' perceptions and linguistic assetments that are quiet subjective and vague. And in FMEA, The three risk factors are assumed to have the same importance but this situation is not suitable real life practical applicationsIn this study to solve the uncertainty or imprecion problems in QFD and to eliminate the disadvantages of the analysis, a fuzzy set theory will be applied to QFD and to eliminate the disadvantages of the FMEA about risk factor's weights, fuzzy AHP has applied to FMEA and Chang's method has been used as a Fuzzy AHP method. The main intention of this study to propose a methodology for interactions between the two quality tools: QFD and FMEA. The proposed metodology has apllied to a manufacturing firm performing in plastic package sector. Key Words: Fuzzy Quality Function Deployment, Failure Mode and Effects Analysis, Fuzzy Analitic Hierarchy Process