Bulanık mantık ve taguchi yaklaşımlı müşteri istemli ürün belirleme

Günümüz piyasasındaki keskin rekabet koşulları ve yükselen müşteri memnuniyet seviyesini karşılama gereksinimi, firmaları ürünün tasarımı ve montajında müşteri odaklı bir yönelime gitmelerine neden olmuştur. Kendin Yap yaklaşımı ile son montajın müşteriye bırakılması, imalatçılar bakımından üretim maliyetinin azalması ve ürünün müşteriye ulaşma süresinin kısalması kazancını da getirmektedir. Buna karşın tüketicinin biraz daha bilinçli olması istenmektedir. Karar verme sürecinde müşteriye yardım edecek, yön verecek uzmanlara gereksinim duyulabilmektedir. Fikir belirtecek uzmanların azlığı, müşterinin kendi isteğini ifade etmesindeki zorluk, ilgili ürün hakkında arzu edilen sonuca ulaşmada olumsuzluklar doğuracaktır. Müşterinin kendi isteklerini en iyi kendisinin bileceği ve bunu yaparken genelde dilsel ifadeler kullanması gerçeği, karar verme işlemi için yardımcı bir mekanizmaya ihtiyaç duyurmaktadır. Bu makalede Kendin Yap kapsamında değerlendirilen bir ürün için, Bulanık Mantık (BM) ve Taguchi deney tasarımı kullanılarak müşterinin kendi ihtiyacına göre ürün belirlemesi gerçekleştirilmiştir. Önerilen modelin etkinliğini göstermek amacıyla sayısal bir örnek verilmiş ve modelin başarımı %90’ın üzerinde saptanmıştır.

Customer driven product determination with fuzzy logic and Taguchi approaches

Severe competition conditions in today’s market and the necessity of answering raised customer satisfaction level force firms to direct themselves into a customer oriented tendency in product design and assembly. Do it yourself approach, which requires customer involvement in final assembly, helps manufacturers in lessening production cost and also makes benefits in short product due time. However, it requires that the customer should be more conscious. Experts that help and direct customer at decision making process can be necessitated. Shortage on the experts that give idea and the difficulty on that customer express his/her requests cause negativities in obtaining customer’s desired answer on the demanded product. The reality that customers best know what they desire and, in general, they use linguistic descriptions on the issue need an auxiliary mechanism for decision making process. Therefore, in this paper, a customer driven product determination process was realized for a product evaluated as do it yourself product. Due to demonstrate the effectiveness of the model a numeric example was given and its success was obtained above 90%.

PDF

___

1. Ho, J-W. ve Huang, Y-S., “A Study on Customer Involvement in Final Assembly for DIY Products”, Computers & Industrial Engineering, Cilt 56, No. 1, 19-27., 2008.
2. Yelland, F., ve Varty, C., “DIY: Consumer-Driven Research”, Journal of the Market Research Society, Cilt 39, No. 2, 297-315, 1997.
3. Song, J. H., ve Adams, C. R., “Differentiation through Customer Involvement in Production or Delivery”, Journal of Consumer Marketing, Cilt 10, No. 2, 4-12, 1993.
4. Kurniawan, S. H., Zhang, M., Tseng, M. M., “Connecting Customers in Axiomatic Design”, Proceedings of ICAD2004, The Third International Conference on Axiomatic Design, Seoul, June 21-24, 2004.
5. Khoo, L.P., Chen, C.H. ve Yan, W., “An Investigation on a Prototype Customer-Oriented Information System for Product Concept Development”, Computers in Industry, Cilt 49, 157-174, 2002.
6. Huang, G.Q., Mak, K.L. ve Humphreys, P.K., “A New Model of the Customer–Supplier Partnership in New Product Development”, Journal of Materials Processing Technology, Cilt 138, 301– 305, 2003.
7. Finch, B.J., “Internet Discussions as a Source for Consumer Product Customer Involvement and Quality Information: an Exploratory Study”, Journal of Operations Management, Cilt 17, 535–556, 1999.
8. Chen, C-H. ve Yan, W., “An In-Process Customer Utility Prediction System for Product Conceptualisation”, Expert Systems with Applications, Cilt 34, 2555–2567, 2008.
9. Walter, A., “Relationship-Specific Factors Influencing Supplier Involvement in Customer New Product Development”, Journal of Business Research, Cilt 56, 721– 733, 2003.
10. Pappas J.M. ve Flaherty K.E., “The Effect of Trust on Customer Contact Personnel Strategic Behavior and Sales Performance in a Service Environment”, Journal of Business Research, Cilt 61, No. 9, 894-902, 2008.
11. Humphreysa, P., Huangb, G., Caddena, T. ve McIvor, R., “Integrating Design Metrics within the Early Supplier Selection Process”, Journal of Purchasing & Supply Management, Cilt 13, 42– 52, 2007.
12. Popov, P.E., Mukavemet Katı Cisimlerin Mekaniğine Giriş, Çeviri: Demiray, H., Çağlayan Kitabevi, İstanbul, İkinci Baskı, 1990.
13. Spiegel, L. ve Limbrunner, G.F., Applied Statics and Strength of Materials, Prentice Hall, Third Edition, Ohio, USA, 1991.
14. Gologlu, C. ve Mizrak, C., “An Integrated Fuzzy Logic Approach to Customer Oriented Product Design”, Journal of Engineering Design, doi: 10.1080/09544820903032519, 2009.
15. Taguchi, G., Elsayed, E., Hsiang, T., Quality Engineering in Production Systems, McGraw- Hill, New York, USA 1989
16. Canıyılmaz, E. ve Kutay, F., "Taguchi Metodunda Varyans Analizine Alternatif Bir Yaklaşım", Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak. Der., Cilt 18, No 3, 51- 63, 2003.
17. Gologlu, C. ve Sakarya, N., “The Effects of Cutter Path Strategies on Surface Roughness of Pocket Milling of 1.2738 Steel Based on Taguchi Method”, Journal of Materials Processing Technology, Cilt 206, No. 1-3, 7- 15, 2008.
18. Taguchi, G., Chowdhury, S. ve Wu, Y., Taguchi's Quality Engineering Handbook, Wiley- Interscience, New Jersey, USA, 2004.
19. Sağıroğlu, Ş., Beşdok, E. ve Erler, E., Mühendislikte Yapay Zeka Uygulamaları - I: Yapay Sinir Ağları, Ufuk Yayıncılık, Kayseri, 2003.
20. Şen, Z., Mühendislikte Bulanık (Fuzzy) Mantık ile Modellenme Prensipleri, Su Vakfı Yayıları, İstanbul, 2004.
21. Zadeh, Z.A., 1965. “Fuzzy sets”, Information and Control, Cilt 8, No. 3, 338–353.
22. Zimmermann, H.J., Fuzzy set theory and its applications, 3rd ed. Boston, MA: Kluwer, 1996.
23. Klir, G.R. andYuan, B., 1995. Fuzzy sets and fuzzy logic theory and applications. NewYork: Prentice- Hall.
24. Shehab, E.M. and Abdalla, H.S., “Manufacturing cost modeling for product development”, Robotics and Computer Integrated Manufacturing, Cilt 17, No. 4, 341–353, 2001.
25. Cox, E., The Fuzzy Systems Handbook, AP Professional, Second Edition, New York, USA, 1999.