Reduction of warp breaks in weaving preparation through lean techniques

Abstract

Bu tez, bir tekstil sürecindeki gerçek verilerden yararlanılarak çözgü kopuşlarının azaltılmasını çalışmaktadır. Başlangıçta, AHP (analitik hiyerarşi süreç) analizi kullanılarak dokuma hazırlık hattındaki major problem seçildi. Yalın altı sigma TÖAİK (tanımlama, ölçme, analiz, iyileştirme ve kontrol) methodolojisi basamaklarından yararlanılarak, kopuşa neden olan kök nedenler daraltılmıştır. Bu methodoloji beş farkli aşamadan oluşmaktadır, bunlar: tanımlama, ölçme, analiz, geliştirme ve kontrol. Hız, sıklık ve tansiyon ana faktörler olarak belirlenmiştir. Sonra, geliştirme aşamasının bir parçası olarak tam faktöryel deney tasarımı uygulanmıştır. Analiz, iki tekrarlı bir 3³ tam faktöryel deney tasarımı uygulamaktadır. Deney analizi, maximum kopuşa sahip olan konik çözgü makinasına uyarlanmıştır. Deney sonuçları, 54 deney içeren minimum sayıda kopuş bulmak için Minitab17 yazılımı ile analiz edilmiştir. Ayrıca, deney dizaynındaki verileri içeren Arena 14 yazılımı ile benzetim modeli dizayn edilmiştir. Bu model analiz edilen tekstil sürecini modeller. Bu çalışmada, deney sonuçları benzetim modeli ile karşılaştırılmaktadır ve kopuş sayısının nasıl azaltılabileceği değerlendirilmektedir. Son olarak, simülasyon modeli, deney tasarımı ve gerçek sistem sonuçlarına göre parasal tasarruf, çevrim süresi iyileştirmeleri, makine kullanım oranı iyileştirmeleri ve kalite iyileştirmeleri tartışılmaktadır.

This thesis studies reducing warp breaks by using actual data in a textile process. Firstly, the major problem is selected by using AHP (analytic hierarchy process) analysis on weaving preparation line. Using the lean Six Sigma DMAIC (define, measure, analyze, improve, control) methodology steps, the causes of root breaks are reduced. This methodology consists of five phases. These phases are: define, measure, analyze, improve and control. Velocity, density and tension values are determined as main factors. After, using these main factors, a full factorial experimental design is implemented as a part of the improvement phase. The analysis employs a 3³ full factorial experiment design with two replications. The experimental analysis is conducted to the conical warping machine that has the maximum number of breaks. The experimental results are analyzed with the Minitab 17 software to obtain the minimum number of breaks involving 54 experiments. In addition, the simulation model is designed with the Arena 14 software that includes the data used for the experimental design and it models the textile process analyzed. In this study, the results of experiments are compared with a simulation model, and how to decrease the number of breaks is examined. Finally, monetary savings, cycle time improvements, machine utilization improvements and quality improvements are discussed according to the results obtained from the simulation model, design of experiment and the real system.