Kansei engineering and its applications

Globalleşen dünya ve ağır rekabet koşulları müşteri odaklı üretim yapmayı zorunlu hale getirmiştir. Kansei Mühendisliği müşteri odaklı bir yaklaşım olup, kişinin arzu ettiği bir ürünle ilgili olarak hissettiklerinin ve aklındaki imajın ürünün tasarım aşamasına yansımasını sağlayan bir teknoloji olarak tanımlanabilmektedir. Bu çalışmada; müşteri odaklı tasarım yapmanın gerekliliği üzerinde durularak, tasarlama teorilerinin gelişiminden ve Kansei Mühendisliği'nin (KM) bu süreç içindeki yerinden söz edilmektedir. Kansei'nin ve KM'nin tanımı, tarihsel gelişimi, tasarımla olan ilişkisi konularına değinilmekte ve KM'nin 3 tipi tanıtılmaktadır. KM'nin günlük hayattaki uygulamalarından örnekler verilmekte, KM'nin uygulanmasında görülen zorluklar ve KM ile ilgili eleştiriler aktarılmakta ve KM uygulamalarının geleceği ile ilgili yorum ve öneriler sunulmaktadır.In the 1970's, manufacturers produced a volume of products and people bought them. Nowadays consumers desire the products that match their own feelings of design, function and price. That's why the newest ergonomic technology, which was the opposite pole from western objectivity and logical thinking -named Kansei Engineering (KE) - was born in Japan. KE aims to implement the consumer's needs and desires into the product design. In this study, the need of consumer centered design, the development of designing theories and the place of KE in design process are explained. KE is introduced and procedure of KE is explained. After that some examples of application areas of KE are presented. How KE can help or develop design processes is explained. Finally the difficulties that KE applicants are faced to are presented and some comments are given about the present and future situation of KE

Determining the optimum crossover operator in the solution of flowshop scheduling problems by genetic algorithm

Bu çalışmada tamamlanma zamanı (Cmax) kriterli akış tipi çizelgeleme problemlerinin Genetik algoritma yardımı ile çözümünde uygun çaprazlama operatörünün belirlenmesine çalışılmıştır. Genetik algoritmanın çözüm performansını önemli ölçüde etkileyen parametrelerden birisi olan çaprazlama operatörünün akış tipi çizelgeleme problemleri için en etkinini belirlemek amacıyla bu tip problemlerin çözümüne uygun olan altı ayrı çaprazlama operatörü; işlem süreleri 1-1000 dakika aralığında üniform dağılıma göre rassal olarak oluşturulan iki makine-çok iş ve J. Carlier (1978) tarafından geliştirilen ve işlem süreleri [1-1000] dakika aralığında değişen çok makine-çok iş problemleri üzerinde test edilmiştir. Etkin çaprazlama yönteminin makine sayısına bağlı olarak değiştiği belirlenmiştir.In this study crossover operators of Genetic Algorithms are tested for flowshop scheduling problems which are in NP-hard class and the most effective operator is determined. Six crossover operators are tested on different scaled flowshop scheduling problems with long processing times. Problems are examined in two categories: 2 machine and multi machine problems. In 2-machine problems six different scaled problems were used which are produced randomly. For multi-machine problems seven different scaled reference problems were used which are produced by J. Carlier. The most effective crossover operators are determined for both categories according to the results of 2050 experiments

Forecasting of Zinc Coating Thickness with Artificial Neural Network

Since the competition level among the companies is increasing day by day, meeting customer demands with qualified products and cost reduction are primary goals of each company. And zinc, the main raw material in galvanization sector, is the most important cost item. So it is required to forecast the amount of zinc to be spent. In this study it is tried to forecast the amount of zinc consumption using the artificial neural network (ANN) method. To evaluate the convenience of values hypothesis tests are done; and the results showed that there is no significant difference between the predicted and real outputs statistically