Abstract
Efficiency and effectiveness in production system is getting much more importance for
company. Competitiveness force production firms to become much more effective, that’s mean to
obtain same output with less input or higher output with same input and also it is essential to
determine degree of change with investment and number of operators to ensure efficient use of
resources. The purpose of this study is analyzing rate of utilization of resource in the manufacturing
system and comparing efficiency of scenarios. The scope of the study is a medium size production
firm which is located in Bursa. The method using is first to create simulation model to analyze current
situation. Simulation model is created in Arena packed program then utilization rate of the resource is
calculated. Then 6 different scenarıos are created. Then data envelop analyze is realized to determine
efficient scenarios.
Keywords
Discrete Event Simulation Data Envelopment Analysis Capacity Improvement Manufacturing Systems
References
- BAE KI-HWAN G., ZHENG LONG, IMANI FARHAD, 2015, “A Simulation Analysis Of The Vehicle Axle And Spring Assembly Lines”, Proceedings of the 2015 Winter Simulation Conference.
- DEMİR, M., H., GÜMÜŞOĞLU, Ş., 2009, Üretim Yönetimi. İstanbul: Beta Yayım Dağıtım.
- DURMAZ, S., 2008, Taguchi Metodunun Kauçuğun Vulkanizasyonu Prosesine Uygulanması, Sakarya Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi.
- FENG, Y., W. FAN, Y. QIN., 2013, “A Discrete Event Simulation Based Production Line Optimization through Markov Decision Process.” Communications in Computer and Information Science 402: 385-390.
- HASKOSE A., KINGSMAN B.G., WORTHINGTON D., 2004, “Performance Analysis Of Make-Toorder Manufacturing Systems Under Different Workload Control Regimes”, Int. J. Production Economics, 90: 169-186.
- KAĞNICIOĞLU, H., AYDIN, S., HASGÜL, S. VE ANAGÜN, S., 2012, Üretim Yönetimi. Eskişehir: Anadolu Üniversitesi Yayınları.
- KIYILDI R. K., KARAŞAHİN M., 2006, “Türkiye’deki Hava Alanlarının Veri Zarflama Analizi İle Altyapı Performansının Değerlendirilmesi”, Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 10-3 (2006),391-397
- KOBU, B., 2010, Üretim Yönetimi. İstanbul: Beta Basım.
- LAW A. M., KELTON D. W., (2000). Simulation Modeling and Analysis, McGraw Hill, Boston.
- LU M. VE WONG L., (2007). “Comparison of two simulation methodologies in modeling constructionsystems: Manufacturing-oriented PROMODEL vs. constructionoriented SDESA”, Automation in Construction, 16: 86-95.
- NGUYEN, M. D. AND S. TAKAKUWA., 2008, “Emergence of Simulation for Manufacturing Line Designs in Japanese Automobile Manufacturing Plants.” In Proceedings of the 2008 Winter Simulation Conference, edited by S. J. Mason, R.R. Hill, L. Mönch, O. Rose, T. Jefferson, and J. W. Fowler, 1847-1855. Piscataway, New Jersey: Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc..
- PIDD M., 2009, Computer Simulation In Management Science, Yöneylem Araştırmasında Benzetim, Çev. H. Kemal SEZEN, M. Murat GÜNAL, Bursa.
- RIVERO, Luis Ernesto Blanco 2004, "Applications In Logistics Using Simulation With ProModel", Second LACCEI International Latin American and Caribbean for Engineering and Technology (LACCEI’2004), 2-4.06.2004, Miami, Florida, USA, ss.1-6.
- RUIZ C., CAZORLA D., CUARTERO F., VE MACIA H., 2009, “Improving Performance In Flexible Manufacturing Systems”, The Journal Of Logic And Algebraic Programming, 78: 260-273.
- STEINEMANN, A., TAIBER, J., FADEL, G., WEGENER, K., KUNZ, A., 2012, “Adapting Discrete-Event Simulation Tools to Support Tactical Forecasting in the Automotive Industry.” In Proceedings of TMCE, Karlsruhe, Germany, 319 –332
Abstract
İmalat sistemlerinde etkinlik ve verimlilik firmalar için önem arz etmektedir. Özellikle imalat
firmaları yoğun yaşanan rekabete dayanabilmek için bu konuya büyük önem verirler. Aynı çıktıyı az
girdi ile sağlama ve ya aynı girdi ile daha çok çıktı sağlama seçeneklerinin yanında hangi postaya
kaynak(yatırım) ve girdi yatırımı ile hattın verimliliği ve çıktı miktarındaki değişimin saptanması
kaynakların etkin değerlendirilmesi için önem arz eder. Bu çalışmanın amacı, bir imalat atölyesinde
etkinliğin arttırılması kapsamında istasyondaki kaynak sayılarının incelenmesi ve verimliliklerinin
karşılaştırılmasıdır. Öncelikle iş istasyonlarındaki mevcut durum analiz edilmiş ve kurulan benzetim
modeli sayesinde kaynak kullanım oranları çıkarılmıştır. Daha sonra kullanım oranı yüksek olan
kaynak değerleri arttırılarak sistemin üretebileceği üretim sayları hesaplanmış ardından veri zarflama
analizi ile etkin senaryolar belirlenip işletme yönetimine bildirilmiştir.
References
- BAE KI-HWAN G., ZHENG LONG, IMANI FARHAD, 2015, “A Simulation Analysis Of The Vehicle Axle And Spring Assembly Lines”, Proceedings of the 2015 Winter Simulation Conference.
- DEMİR, M., H., GÜMÜŞOĞLU, Ş., 2009, Üretim Yönetimi. İstanbul: Beta Yayım Dağıtım.
- DURMAZ, S., 2008, Taguchi Metodunun Kauçuğun Vulkanizasyonu Prosesine Uygulanması, Sakarya Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi.
- FENG, Y., W. FAN, Y. QIN., 2013, “A Discrete Event Simulation Based Production Line Optimization through Markov Decision Process.” Communications in Computer and Information Science 402: 385-390.
- HASKOSE A., KINGSMAN B.G., WORTHINGTON D., 2004, “Performance Analysis Of Make-Toorder Manufacturing Systems Under Different Workload Control Regimes”, Int. J. Production Economics, 90: 169-186.
- KAĞNICIOĞLU, H., AYDIN, S., HASGÜL, S. VE ANAGÜN, S., 2012, Üretim Yönetimi. Eskişehir: Anadolu Üniversitesi Yayınları.
- KIYILDI R. K., KARAŞAHİN M., 2006, “Türkiye’deki Hava Alanlarının Veri Zarflama Analizi İle Altyapı Performansının Değerlendirilmesi”, Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 10-3 (2006),391-397
- KOBU, B., 2010, Üretim Yönetimi. İstanbul: Beta Basım.
- LAW A. M., KELTON D. W., (2000). Simulation Modeling and Analysis, McGraw Hill, Boston.
- LU M. VE WONG L., (2007). “Comparison of two simulation methodologies in modeling constructionsystems: Manufacturing-oriented PROMODEL vs. constructionoriented SDESA”, Automation in Construction, 16: 86-95.
- NGUYEN, M. D. AND S. TAKAKUWA., 2008, “Emergence of Simulation for Manufacturing Line Designs in Japanese Automobile Manufacturing Plants.” In Proceedings of the 2008 Winter Simulation Conference, edited by S. J. Mason, R.R. Hill, L. Mönch, O. Rose, T. Jefferson, and J. W. Fowler, 1847-1855. Piscataway, New Jersey: Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc..
- PIDD M., 2009, Computer Simulation In Management Science, Yöneylem Araştırmasında Benzetim, Çev. H. Kemal SEZEN, M. Murat GÜNAL, Bursa.
- RIVERO, Luis Ernesto Blanco 2004, "Applications In Logistics Using Simulation With ProModel", Second LACCEI International Latin American and Caribbean for Engineering and Technology (LACCEI’2004), 2-4.06.2004, Miami, Florida, USA, ss.1-6.
- RUIZ C., CAZORLA D., CUARTERO F., VE MACIA H., 2009, “Improving Performance In Flexible Manufacturing Systems”, The Journal Of Logic And Algebraic Programming, 78: 260-273.
- STEINEMANN, A., TAIBER, J., FADEL, G., WEGENER, K., KUNZ, A., 2012, “Adapting Discrete-Event Simulation Tools to Support Tactical Forecasting in the Automotive Industry.” In Proceedings of TMCE, Karlsruhe, Germany, 319 –332
Details
| Journal Section | Articles |
|---|---|
| Authors | |
| Publication Date | October 31, 2016 |
| Published in Issue | Year 2016 |