ABSTRACT In this study the problem of target weight is considered after colored operation in textile industry. The factors affected is firstly determined and used in Ã½nverse regression. Therefore it is estimated tissue weight which is common problem in textile industry.Tekstil sektöründe ham kumaşın, boyama işleminden sonra müşterinin istediği gramajda elde edilmesi problem oluşturmaktadır. Bu çalışmada boyalı gramajı etkileyen faktörler belirlenip ters regresyon yöntemi ile probleme çözüm getirilmeye çalışılmıştır. Böylece istenilen boyalı gramajı verecek ham kumaş değeri belirlenip ham kumaşın üretimi sırasında belirli bir hedef değere göre üretim yapılmasına olanak sağlanmış olacaktır

ŞEHİRLİOĞLU, ALİ KEMAL

DSpace at Dokuz Eylul University

 D.E.Ü.Ý.Ý.B.F.Dergisi Cilt:13, Sayý:II, Yýl:1998, ss:185-192 TERS REGRESYON YÖNTEMİ VE TEKSTİL SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA   Ali Kemal ŞEHİRLİOĞLU (*)   ÖZET  Tekstil sektöründe ham kumaþýn, boyama iþleminden sonra müþterinin istediði gramajda elde edilmesi problem oluþturmaktadýr. Bu çalýþmada boyalý gramajý etkileyen faktörler belirlenip ters regresyon yöntemi ile probleme çözüm getirilmeye çalýþýlmýþtýr. Böylece istenilen boyalý gramajý verecek ham kumaþ deðeri belirlenip ham kumaþýn üretimi sýrasýnda belirli bir hedef deðere göre üretim yapýlmasýna olanak saðlanmýþ olacaktýr. 1. TERS REGRESYON YÖNTEMİ Mevcut (Xi;Yi) veri seti için  doðru uyumunun yapýldýðý kabul edilsin. Y’nin belirlenmiþ bir Y  deðeri için, karþýlýðý olan X deðerinin kestirilmiþ deðeri ’ýn ve bu nokta etrafýnda X’in güven aralýðýnýn elde edilmesi ile ilgilenildiðinde ortaya çýkan problem ters (inverse) regresyon problemi olarak adlandýrýlýr. $Y b b X= +0 10$X 0 Bu tip problemlerde eldeki veri setinin özelliklerine göre çözümü elde etmenin bir  kaç alternatif yolu mevcuttur. Ýlk olarak  deðerinin hedeflenen gerçek bir ortalama deðer olduðu kabul edilsin. Baþka bir deyiþle tek bir gözlem ya da q adet gözlemin ortalamasý deðildir,(Draper,N.R. ve Smith, H. 1981). Uyumu yapýlan doðru ve X deðeri için gerçek ortalama deðer Y’nin %(1-Y0α )100 güven aralýðý Þekil 1’de gösterilmiþtir. Y Y= 0  noktasýndan X eksenine paralel bir doðru çizilmiþtir. Bu doðrunun güven aralýðý eðrilerini kestiði noktalardan X eksenine  çizilen  kesikli  dik doðrular  ve ile tanýmlanan güven sýnýrlarýný belirtirler. Uyumu yapýlan regresyon doðrusu ile  ortalama doðrusunun kesiþtiði noktadan  X eksenine çizilen kesikli dik doðru  X’in ters tahminini verir. X L X UY Y= 0                                                 (*) Araþ.Gör. Dr. D.E.Ü. Ý.Ý.B.F. Ekonometri Bl.  185   A.Kemal Þehirlioðlu  Þekil 1. Ters regresyon yönteminin grafiksel gösterimi Bu ifade Y b  eþitliðinin  için çözülmesi ile, b X0 0 1= + $ 0 $X 0 $ ( )X Y b b0 0 0= − 1                                                                                 1 elde edilir.  ve  deðerlerinin elde edilmesi aþaðýda açýklanmýþtýr. deðeri Y  doðrusunun X  koordinatýný vermektedir, X L X UX L Y= 0              (                                                             2 Y Y= 0 )Y b b X= +0 1 0$ayný nokta için güven aralýðý eðrisi dikkate alýndýðýnda  Y deðeri,  ( )( )Y Y tsnX XX XXLiL= − +−−⎧⎨⎪⎩⎪⎫⎬⎪⎭⎪∑12212                                                      3 olarak da ifade edilebilir. Burada  Y b b XX LL = +0 1 , ( )t v= −,1 2α daðýlýþýnýn deðeri, v ise ’nin serbestlik derecesidir. Eþitlik (2) ve (3) eþitlenip, b  ihmal edilerek, tekrar düzenlendiðinde için kuadratik bir denklem, s2 0X L 186   Ters Regresyon Yöntemi  =PX QX RL L2 2 0+ +                                                  4 elde edilir, (Draper,N.R. ve Smith, H., 1981). Burada ,  ( )P b t s X Xi= − −∑12 2 2 2   ( )Q t s X X X b Xi= −∑2 2 2 12 0$−                                                           5  ( )R b X t s n t s X X Xi= − − −∑12 02 2 2 2 2 2$  þeklindedir. için de eþitlik (4) ile tanýmlanan denklemin aynýsý elde edilir. Sonuç olarak  XL ve  eþitlik (4)’ün kökleridir. Bazý iþlemlerden sonra, X UX U( ) ( ) ( )[ ] ( ) ( )( ){ }( )( )XXXb Y Y ts Y Y X X b n t s n X Xb t s X XULi ii= +− ± − − + − −− −∑ ∑∑1 0 02 212 2 221212 2 22                 6 ya da alternatif bir form olarak, ( ) ( ) ( ) ( ) ( )XXXX X g ts b X X X X g ngULi= +− ± − −⎡⎣⎢⎤⎦⎥+ −⎧⎨⎩⎫⎬⎭−∑$$ $00 1 02 21211                          7 eþitlikleri elde edilir, (Draper, N.R. ve Smith, H., 1981). Burada,  ( )( )g t s b X Xi= −∑2 2 12 2   olup, g deðeri 0.05 ya da daha küçük ise onu sýfýr olarak kabul etmek uygun olabilecektir, (Draper,N.R. ve Smith, H. 1981).  Regresyon doðrusu iyi bir þekilde belirlenmedikçe baþka bir deyiþle tahmini istatistiksel olarak önemli olmadýkça ters regresyon yönteminin kullanýlmasý pratik sonuçlar vermez. Regresyon doðrusu iyi belirlenmemiþ ise bazý ilginç durumlar ortaya çýkabilir. Örneðin    ve  kompleks deðerler alabilir ya da her ikiside gerçel olmakla birlikte regresyon doðrusunun ayný tarafýnda olabilir. b1XL X U Yukarýda tanýtýlan formüller gerçek ortalama deðer için oluþturulmuþtur.  , q adet gözlemin ortalamasý ise eþitlik (3), (5), (6) ve (7)’deki Y01 n  deðeri yerine 1 1q n+  kullanýlýr. q = 1  ise tek bir gözlem  için  187   A.Kemal Þehirlioðlu kullanýlacak olan formül elde edilir. q = ∞  olduðunda gerçek ortalama deðer elde edilmiþ olup yukarýda tanýmlanan formüller geçerlidir. 2. PROBLEMIN TANIMLANMASI Tekstil sektöründe alýcýlar boyalý kumaþýn gr/cm2 aðýrlýðý ile ilgilenir ve istedikleri bu hedef deðeri tedarikçi firmaya iletir. Problem, istenen boyalý kumaþ gramajýný verecek olan ham kumaþ gramaj deðerinin ve toleranslarýnýn belirlenmesidir. Esas olarak müþteri kalite þartlarýnýn proseste kontrol karakteristiklerine dönüþtürülmesi Kalite Fonksiyon Göçerimi (Quality Function Deployment: QFD) adý altýnda ele alýnan bir problemdir. Çalýþmada QFD üzerinde durulmamýþtýr. Bu konu ile ilgilenenler temel bilgileri Þen, A ve Yenginol, F. 1995’den almalarý mümkündür.Problemin çözümü için ilk bölümde tanýtýlan ters regresyon yöntemi kullanýlmýþtýr. Ham kumaþ 18-20 kg’lik toplar halinde içindeki su belirli bir sýcaklýða gelmiþ boya kazanlarýna kazanýn kapasitesini aþmayacak þekilde konur. Daha sonra istenen rengi verecek boya ve kumaþýn özelliðine uygun kimyasallar ilave edilir ve kumaþ belirli bir süre bu kazanda boyama iþlemine tabi tutulur. Boyalý kumaþ gramajýna etkisi olabilecek faktörler olarak, ham kumaþ gramajý, may sayýsý, en ölçüsü ve boya rengi olarak belirlenmiþtir. Tablo 1. Safir Tekstil A.Þ. Verileri Sýra No Y X1 X2 X3 X4  Sýra No Y X1 X2 X3 X41 215.50 178.55 16 111 0  25 210.20 175.80 16 111 1 2 199.05 172.60 16 111 0  26 222.05 174.85 17 115 1 3 214.00 177.85 16.5 111 0  27 221.90 176.15 16.5 116 1 4 215.25 175.60 16 111 0  28 214.75 171.40 16.5 115 1 5 216.05 176.25 16.5 111 0  29 216.80 189.50 17 116 1 6 214.85 176.60 16 111 0  30 229.60 183.75 17 116 1 7 216.05 176.20 16.5 111 0  31 221.50 180.75 16 92 1 8 218.35 182.55 17 112 0  32 225.40 176.40 16 96 1 9 213.70 176.40 16.5 111 0  33 222.70 180.70 15.5 95 1 10 222.55 187.25 17 111 0  34 215.10 179.90 16 94 1 11 210.70 176.40 16.5 111 0  35 220.85 179.85 15.5 93 1 12 223.35 179.25 17 95 0  36 205.85 180.65 15 96 1 13 218.75 182.35 16.5 94 0  37 214.75 181.15 15 96 1 14 219.00 177.30 16 95 0  38 227.20 180.50 16 96 1 15 215.15 179.00 16 95 0  39 230.90 177.30 16.5 116 2 16 222.85 177.55 15.5 95 0  40 222.80 172.50 16.5 116 2  188   Ters Regresyon Yöntemi  17 217.35 185.10 15 91 0  41 225.15 180.30 16.5 116 2 18 217.05 182.15 15 95 0  42 224.10 177.70 16 115 2 19 212.40 175.60 15.5 95 0  43 225.55 177.05 16 115 2 20 223.40 176.00 16.5 111 1  44 227.40 179.00 16 115 2 21 230.70 181.80 17 116 1  45 218.80 178.25 16 116 2 22 207.00 174.30 16 111 1  46 224.05 179.45 16.5 116 2 23 240.90 182.85 17 116 1  47 226.40 179.65 16.5 116 2 24 217.35 176.70 16 111 1  48 222.35 178.90 16 116 2  3. PROBLEMÝN ÇÖZÜMÜ Uygulamada kullanýlan veriler SAFÝR Tekstil A.Þ.’deki çalýþmalarda elde edilmiþtir. Her top kumaþtan boyanmadan önce bir noktadan alýnan örnek hassas terazi ile ölçülmüþ ve (kumaþ çift katlý olduðu için) ortalamasý elde edilmiþtir. Boyandýktan sonra üç farklý noktadan q=6 deðer elde edilip ortalamasý alýnmýþtýr. X1=Ham gramaj, X2=May sayýsý, X3=En ölçüsü, X4=Boya rengi, Y=Boyalý gramaj, verileri Tablo 1’de verilmiþtir (Y ve X1 için verilen deðerler ortalama deðerlerdir, ayrýca boya renkleri XTREME GREEN=0, PALE PÝNK=1, COAL=2 olarak kodlanmýþtýr). En iyi regresyon modelinin seçimi amacýyla stepwise yaklaþýmý (detaylý bilgi için bkz. Draper,N.R ve Smith,H. 1981; Rawlings,J.O. 1988) Minitab 8.2 paket programý kullanýlarak gerçekleþtirilmiþtir. Sonuç olarak çözümde kullanýlabilecek en iyi modelin ham kumaþ gramajý ile boyalý kumaþ gramajý arasýnda oluþturulan sabit terimsiz basit regresyon,  Y b X e= +1 1                                                                                           8 modeli olduðu bulunmuþtur. Belirlenen modelin incelenmesi Statgraphics 6.0 paket programý ile gerçekleþtirilmiþtir. Model için gerçekleþtirilen varyans analizi Tablo 2’de sunulmuþtur. Tahminlenen model,                                                                                  9 Y X= 1228256 1. e+olup parametre tahmini için Tablo 3’deki sonuçlar elde edilmiþtir.     189   A.Kemal Þehirlioðlu Tablo 2. Regresyon Modelinin Varyans Analizi Deðiþkenlik Kaynaðý Kareler Toplamý Serbestlik Derecesi Kareler OrtalamasýF- Oraný P- Deðeri Model 2313362.00 1 2313362.00 45652.7 0.0000 Hata 2381.63 47 50.6731   Toplam 2315743.63 48    R2 0 999= .  s=7.1185      Tablo 3. b1 Parametresi Ýçin Sonuçlar Tahmin 1.228256 t- Deðeri 213.6649 Standart Hata 0.005749 Önem Seviyesi 0.0000  Sonuçlardan da görüldüðü gibi elde edilen parametre tahmini anlamlýdýr. Elde edilen modelde sapan gözlemleri araþtýrmak için standardize artýklar incelenmiþ ve tüm artýk deðerlerinin üç standart hata deðerinin altýnda kaldýðý görülmüþtür. Daha sonra yüksek etki noktalarý (leverage) ve etkili gözlemler incelenmiþ (detaylý bilgi için bkz. Chatterjee, S. ve Hadý, A.S. 1988) ve sonuçlar Tablo 4’de sunulmuþtur.  Tablo 4. Sapan Gözlem, Yüksek Etki Noktasý ve Etkili Gözlem     Sonuçlarý Gözlem Sýrasý Standardize Artýk Yüksek Etki Noktasý Mahalanobis Uzaklýðý DFITS 23 2.43565 0.02180 0.04659 0.36363 29 -2.37759 0.02342 0.12434 -0.36818 36 -2.38804 0.02128 0.02153 -0.35214   190   Ters Regresyon Yöntemi  Gerçekleþtirilen inceleme sonuçlarý tahminlenen regresyon modelinin, ters regresyon yöteminde kullanýlmaya elveriþli bir model olduðunu göstermiþtir. Ters regresyon için nokta tahminleri b0=0 alýnarak eþitlik (1) yardýmý ile sýnýr deðerleri  ve ise eþitlik (6) kullanýlarak elde edilmiþtir. Sonuçlar Tablo 5’de gösterilmiþtir. XL X UTablo 5. X için Nokta Tahmin ve Sýnýr Deðerleri t-Deðeri =2.015 s =7.1185 b1 =1.228256 q =6 n =48 X  =182.5032 Y  =224.2011     Y0  215 220 225 230 235 X L  164 172 178 183 186 $X 0  175 179 183 187 191 XU  180 184 189 195 203 Not: Aradaki gramaj deðerleride hesaplanmýþ fakat tabloda verilmemiþtir. Elde edilen sonuçlar  için en yakýn büyük tamsayýya, için ise en yakýn küçük tam sayýya yuvarlanmýþtýr. X L X U 4. SONUÇ Bu çalýþma Safir Tekstil A.Þ.’de üretilen 20/1 P03 silikonlu pike kumaþý için gerçekleþtirilmiþ ve sonuçlar bir sonraki üretimde doðrulanmýþtýr. Bu amaçla yirmi top kumaþýn ham gramajlarý ölçülmüþtür. Müþterinin istemiþ olduðu hedef mamul gramaj deðeri 230 gr/cm2’dir. Ondokuz top kumaþýn ham gramaj deðerleri 183-195 gr/cm2 arasýnda çýkmýþtýr. Diðer topun ise 180 gr/cm2 olarak ölçülmüþtür. Red edilmesi gereken bu kumaþ doðrulama amacýyla iþaretlenerek diðer kumaþlarla birlikte ayný kazanda boyanmýþtýr. Sonuçta ondokuz top kumaþ için 230 gr/cm2 hedef mamul gramaj deðeri elde edilmiþ, diðer kumaþýn mamul aðýrlýðý 226 gr/cm2 olarak ölçülmüþtür. Ýstenilen boyalý gramajý verecek ham gramaj deðerinin ve toleranslarýnýn belirlenmesi, gerçekte uygun olmayan sonuçlar verecek ham kumaþlarýn boyama sürecine girmesini engelleyerek kayýplarýn indirgenmesine yardýmcý olmaktadýr. Tablo 5’deki nokta tahminler firmada oluþturulan ISO 9002 kalite güvence sisteminin önemli bir parçasý olan kalite planýna nominal deðerler ve    191   A.Kemal Þehirlioðlu X L , sýnýr deðerleri ise toleranslar olarak ilave edilmiþtir. Bunun sonucunda sezgisel olarak ve tecrübelere dayanarak gerçekleþtirilen süreç kalite kontrolu bilimsel bir temele oturtulmuþtur. X UBu çalýþma farklý iplik numaralarý ve kumaþ tipleri için de gerçekleþtirilebilir. ABSTRACT In this study the problem of target weight is considered after colored operation in textile industry. The factors affected is firstly determined and used in ýnverse regression. Therefore it is estimated tissue weight which is common problem in textile industry.   KAYNAKÇA CHATTERJEE, S. ve HADI, A.S. (1988), Sensitivity Analysis in Linear Regression. John Wiley and Sons, New York. DRAPER, N.R. ve SMITH, H. (1981), Applied Regression Analysis, John Wiley and Sons, New York. RAWLINGS, J.O. (1988), Applied Regression Analysis: A Research Tool,Wadsworth and Brooks, California. ÞEN, A. ve YENGÝNOL,F. (1995), Kalite Fonksiyon Göçerimi, MMO, Ýzmir.               192

Ters Regresyon Yöntemi Ve Tekstil Sektöründe Bir Uygulama

http://acikerisim.deu.edu.tr:8080/xmlui/bitstream/20.500.12397/1686/1/1139575235_1.pdf

Ters Regresyon Yöntemi Ve Tekstil Sektöründe Bir Uygulama

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

DSpace at Dokuz Eylul University