Montaj hattı besleme esaslı Milk-Run sistemi ile yeni bir matematiksel model yaklaşımı

Yıl 2025, Cilt: 40 Sayı: 2, 1173 - 1182

Oğuzhan Ahmet Arık , Pınar Nur Yufka

https://doi.org/10.17341/gazimmfd.1505204

Öz

Günümüzde, artan rekabet koşulları nedeniyle hem üretim hem de hizmet sektöründe katma değeri olmayan işlerden uzaklaşmayı amaçlayan yalın üretim felsefesi yaygınlaşmıştır. Yalın üretim, temelinde gereksiz hareketler ve taşıma süreçlerinden kurtulmayı hedefler. Müşterinin talep ettiği ürünü kaliteli, zamanında ve düşük maliyetle üretebilmek için montaj hatlarına ihtiyaç duyulan parçaların hat besleme süreciyle taşınması gerekmektedir. Bu süreç, tesis içi lojistik olarak adlandırılmaktadır. Tesis içi lojistik, planlama, çizelgeleme ve zamanında üretim ile büyük ölçüde iyileştirilebilir. Montaj hatlarına besleme yapılırken, katma değeri olmayan işlerin ortadan kaldırılması, düşük maliyetle ve kısa sürede hat başında en az stokla üretim yapılması önemlidir. Bu çalışmada, iki adet montaj hattı bulunan ve çeşitli derin dondurucular üreten bir fabrikanın montaj hatları ve bu hatların beslenmesi incelenmiştir. Müşteri talepleriyle ürün çeşitliliği artan bu fabrikada, malzeme çeşitliliği de oldukça fazladır. Çalışma kapsamında, gereksiz malzeme taşıma probleminin iki aşamalı olduğu tespit edilmiştir. Birinci aşamada, malzemeler hammadde depodan forklift veya transpalet ile taşınmaktadır. İkinci aşamada ise, tesis içindeki yan birimlerden yine forklift veya transpalet ile taşınmaktadır. Bu taşıma esnasında zaman kaybı oldukça fazladır ve bu durum üretimi olumsuz yönde etkilemektedir. Ayrıca, malzemelerin montaj hatlarına yeterli miktarda taşınması gerekmektedir. Plansız taşıma, ihtiyaç miktarlarından daha fazla veya daha az stok ile çalışmayı ve bu nedenle hatlarda dengesizliklere yol açabilmektedir. Bu tez çalışmasında, çok ürünlü montaj hatlarının dengelenmesi ile eş zamanlı olarak hatların beslenmesini de dikkate alan bir karma tam sayılı matematiksel model önerilmiştir. Önerilen model, derin dondurucu üretimi gerçekleştiren Kayseri Sersim firmasında uygulanmıştır. Bu model, tesis içi lojistik süreçlerinin iyileştirilmesi ve üretim hatlarındaki verimliliğin artırılması amacıyla geliştirilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Montaj hattı dengeleme, montaj hattı besleme, milk run, matematiksel model, yalın üretim

Kaynakça

• 1. Yalçın S.E., Henden B., Başaran İ., Pamuk B., Öztürk N. Montaj hattı parça besleme süreçlerinin planlanması için kural tabanlı sistem tasarımı, Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 23 (4), 71-82, 2018.
• 2. Şahin İ. E., Kanban kontrollü milkrun döngülü malzeme besleme sistemi: Tv fabrikasında bir uygulama, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, 2011.
• 3. Gürgen Z., Otacıoğlu H.C., Kurt H.O., AGV sayısına ve hatlardaki stok miktarlarına karar veren bir hat besleme sistemi kurulması, Endüstri Mühendisliği Dergisi, 30 (2), 75-92, 2019.
• 4. Çağlayan M.S., Montaj hattında malzeme besleme sisteminin yapay sinir ağı yöntemi ile seçimi, Yüksek Lisans Tezi, Bursa Uludağ Üniversitesi, 2022.
• 5. Özcan M., Montaj hattı besleme işlemlerinin çizelgelenmesi için bir çözüm yaklaşımı, Yüksek Lisans Tezi, TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi, 2016.
• 6. Büyüközkan K., Karma modelli montaj hatlarına yönelik döngüsel malzeme besleme sistemi optimizasyonu, Doktora Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, 2018.
• 7. Günay E.E., Otomotiv montaj hatlarında montaj öncesi ara stok içeriğinin belirlenmesi, Doktora Tezi, Sakarya Üniversitesi, 2016.
• 8. Tansel B., Cabıoğlu M.F., Arslan Y., Çakır C., Bilgin E., Çay S.B., Çamaşır Makinesi fabrikası iç lojistik aktivitelerinin optimize edilmesi, Endüstri Mühendisliği Dergisi, 21 (3), 25-38, 2010.
• 9. Tekin S., Yılmaz C., Vergili C., Uzgören N., Öztürk Z.Ş., Demirpolat E.N., Lider bir dondurma fabrikasında WCM metodolojisiyle üretim alanlarında lojistik optimizasyonu, Endüstri Mühendisliği Dergisi, 27 (4), 3-14, 2016.
• 10. Sipahioğlu A., Altın İ., A mathematical model for in-plant Milk-Run routing, Pamukkale Universitesi Mühendislik Bilim Dergisi, 25 (9), 1050-1055, 2019.
• 11. Küçükoğlu İ., Yağmahan B., Çağlıyan M.S., Yıldız A., Aktokluk D., İç lojistik sisteminde malzeme tedariği için geliştirilmiş matematiksel modelleme yaklaşımı: Bir uygulama, Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 23 (4),159-176, 2018.
• 12. Arslan R. Süreç optimizasyonu: Tesis içi ürün taşıma operasyonunun milk-run ile optimizasyonu, Yüksek Lisans Tezi, Gebze Teknik Üniversitesi, 2018.
• 13. Çevikcan E., Sol E., Satoğlu Ş.I., Durmuşoğlu M.B. Fabrika içi lojistik süreçlerinin set yapma esaslı tasarımı ve bir uygulama, Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 23 (4), 83-98, 2018.
• 14. Savaşaneril S., Köksalan M., Yetimoğlu S., Küçük T.C., İnaltekin F., Çolak Ö., Bilici G. Fabrika içi çekme esaslı taşıma sistemi tasarımı, Endüstri Mühendisliği Dergisi, 18 (3), 31-42, 2007.
• 15. Baler R., Hage S., Fontaine P., Spinler S., The assembly line feeding problem: An extended formulation with multiple line feeding policies and a case study, Internetional Journal of Production Economics, 222, 107489, 2020.
• 16. Nourmohammadi A., Eskandari H., Fathi M., Bourani M.R., An integrated model for cost-oriented assembly line balancing and parts feeding with supermarkets, Procedia CIRP, 72, 381–385, 2018.
• 17. Fedtke S., Boysen N., Schumacher P., In line kitting for part feeding of assembly lines: workload balancing and storage assignment to reduce the workers’ walking efort, OR Spectrum, 45, 717-758, 2023.
• 18. Zhou, B., Huang, Y., Dynamic cyclic kitting part-feeding scheduling for mixed-model assembly line by a hybrid quantum-behaved particle swarm optimization, Robotic Intelligence and Automation, 43 (3), 267–289, 2023.
• 19. Delice, Y., Aydoğan, E.K., Himmetoğlu, S., Özcan, U., Integrated mixed-model assembly line balancing and parts feeding with supermarkets, CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology, 41,1–18, 2023.
• 20. Junhao C., Jia X., He Q., A novel bi-level multi-objective genetic algorithm for integrated assembly line balancing and part feeding problem, International Journal of Production Research, 61 (2), 580-603,2023.
• 21. Müllerklein D., Fontaine P., Ostermeier F., Integrated consideration of assembly line scheduling and feeding: A new model and case study from the automotive industry, Computers & Industrial Engineering, 170, 108288, 2022.
• 22. Prakong C., Chutima P., Many-objective Assembly-Line Parts Feeding decisions in Automotive Industry, MSIE '22: Proceedings of the 4th International Conference on Management Science and Industrial Engineering, Chiang Mai, Thailand, 302-310, 2022.
• 23. Adenipekun E.O., Limère V., Schmid N.A., The impact of transportation optimisation on assembly line feeding, Omega, 107, 102544, 2022.
• 24. Calzavara M., Serena M., Battini D., Sgarbossa F., Persona A., A Joint Assembly Line Balancing and Feeding Problem (JALBFP) considering direct and indirect supply strategies, International Journal of Production Research, 60 (19), 5727–5745, 2022.
• 25. Morett, E.,Tappia, E.,Melacini, M., Scheduling Mobile Robots in Part Feeding Systems, Proceedings of the Hamburg International Conference of Logistics, Hamburg, Germany, 129–149, 2021.
• 26. Saez-Mas, A., Garcia-Sabater, J.P., Garcia-Sabater, J.J., Ruiz, A., Redesigning the in-plant supply logistics: A case study, Computers and Industrial Engineering, 143, 106422, 2020.
• 27. Kundu, K., Rossini, M., Portioli-Staudacher, A., A study of a kanban based assembly line feeding system through integration of simulation and particle swarm optimization, International Journal of Industrial Engineering Computations, 10 (3), 421–442, 2019.
• 28. Emde, S., Schneider, M., Just-in-time vehicle routing for in-house part feeding to assembly lines, Transportation Science, 52 (3), 657–672, 2018.
• 29. Caputo, A.C., Pelagagge, P.M., Salini, P., Selection of assembly lines feeding policies based on parts features and scenario conditions, International Journal of Production Research, 56 (3), 1208–1232, 2018.
• 30. Sali, M., Sahin, E., Line feeding optimization for Just in Time assembly lines: An application to the automotive industry, International Journal of Production Economics, 174, 54–67, 2016.
• 31. Arık O.A., A lagrange relaxation based algorithm for parallel injection machine scheduling problem, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 40 (1), 277-286, 2024.
• 32. Kabadurmuş Ö., Erdoğan M.S., Bi-Objective green vehicle routing problem minimizing carbon emissions and maximizing service level, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 38 (1), 103-112, 2023.
• 33. Çelikdin A.E., Adapted large neighborhood search algorithm with optimized golden ratio spiral initial solution for capacitated vehicle routing problem with time windows, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 39 (2), 797-810, 2024.
• 34. Boz E., Çalık A., Şahin Y., Solution approaches for the green vehicle routing problem with time window and simultaneous pickup and delivery, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University,39 (2), 757-770, 2024.
• 35. Boz E., Aras N., The joint order batching and vehicle routing problem with time window, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 39 (4), 2223-2237, 2024.
• 36. Kılınçcı Ö., Assembly line balancing problem with resource and sequence-dependent setup times (ALBPRS), Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 38 (1), 557-570, 2023.
• 37. Bekdemir P., Taşan S.Ö., Cost-based assembly line balancing and worker-cobot assignment problem under ergonomic constraints, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 39 (1), 461-472, 2023.
• 38. Arıkan M., Hybrid simulated annealing-tabu search algorithms for solving U-shaped type-2 assembly line balancing problems with workload smoothing objective, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 39 (3), 1733-1743, 2024.