Plastik termoform prosesinin adaptif yanıt yüzey yöntemi ile eniyilenmesi: Şahlan Plastik firmasında uygulaması

Abstract

Bu çalışmada, plastik termoform süreci eniyilenmesi üzerine çalışılmıştır. Bu amaçla Balıkesir OSB’de faaliyet gösteren Şahlan Plastik firmasının termoform bardak şekillendirme süreci adaptif yanıt yüzey yöntemi (AYYY) kullanılarak eniyilenmiştir. Bu yöntem kontrol edilebilen değişkenleri ve kontrol edilemeyen değişkenleri birlikte dikkate alarak eniyileme yapan bir yöntemdir. Çalışmanın uygulama aşamasında, 200 ml’lik beyaz ayran bardağı üretimi ele alınmıştır. Makine bölge sıcaklıkları (4 farklı bölge), kalıp hızı, giriş suyu sıcaklığı, ortam sıcaklığı, bobin soğuma saati girdilerine karşılık gözlenen bardak ağırlıkları için 48 adet gözlem değeri alınmıştır. Ağırlık ile ağırlık üzerinde etkili bu faktörler arasındaki ilişki regresyon denklemi ile modellenmiştir. Modelin kullanılabilir olup olmadığını belirlemek için, belirleme katsayısı (R2 ) ve ANOVA analizi sonuçlarına bakılmıştır. Ardından, anlamlı bulunan bu model için 5 gr bardak ağırlığını veren eniyilenmiş üretim süreç parametreleri belirlenmiştir.

In this study, optimization of plastic thermoforming process is considered. For this purpose, thermoform cup forming process of Sahlan Plastic Company operating in Balıkesir Industrial Zone was optimized by using Adaptive Response Surface Methodology (ARSM). This method is an optimization method by dealing with controllable variables and uncontrollable variables together. During the application phase of the study, the production of 200 ml white buttermilk glasses was discussed. Zone temperatures (4 different zones), mold speed, inlet water temperature, ambient temperature, coil cooling time are used as the factors, while the cup weights were measured as the output (response) and 48 observation values were taken. The relationship between weight and these factors affecting the weight is modeled with the regression equation. To determine whether the model is significant, the results for the coefficient of determination (R2 ) and ANOVA analysis were examined. Then, for this model - which is found to be significant - the optimized production process parameters were determined, giving the weight of 5 g.