Research Article
BibTex RIS Cite

Yalın Üretim Uygulamaları Destekli Bütünleşik Bir Üretim Yönetimi Sistemi: Bir Simülasyon Uygulaması

Year 2025, Volume: 12 Issue: 2, 207 - 227, 01.07.2025
https://doi.org/10.17541/optimum.1537409

Abstract

Yalın üretim uygulamaları, ürettiği çarpıcı çıktılar ile pek çok sektör tarafından kullanılan güçlü bir kurumsal yaklaşım ve felsefe olarak karşımıza çıkmaktadır. Yalın üretim bileşenlerinin ortaya koyacağı çıktıların simüle edilerek karar vericilerle paylaşılması, uygulamaya geçiş sürecini ve yalın yaklaşımın tüm kurum tarafından benimsenmesini kolaylaştırmaktadır. Bu çalışmada, otomotiv sektöründe faaliyet gösteren bir işletmede, depo yönetimi, satınalma, üretim ve üretim yönetimi süreçlerini içeren ve tüm kurumu kapsayacak entegre bir yalın üretim uygulaması tasarlanmıştır. Arena simülasyon yazılımı ile tasarlanan sistem simüle edilmiş ve sonuçlar ortaya konmuştur. Simülasyon sonuçları sonrası karar vericiler tarafından uygulamaya geçirilmesine karar verilmiş; yaklaşık 12 aylık bir süre sonrasında elde edilen uygulama sonuçları ile mevcut durum ve simülasyon sonuçları karşılaştırılmıştır. Temin süresi ve üretim kalitesi ana başlıkları altında toplanan sonuçlar, temin süresinde %36,3 ve ürün başı hatalı/eksik parça sayısında ise %54’lük bir azalma olduğunu ortaya koymuştur. Simülasyon sonuçları ile uygulama sonrası elde edilen sonuçlar arasında ortaya çıkan yaklaşık %5’lik fark da, etkin ve doğru ölçülmüş girdilerle yapılan simülasyon çalışmalarından elde edilen sonuçların, gerçek sonuçlara ne kadar yaklaşabileceğini göstermektedir.

References

  • Aksar, O., Elgun, D., Beldek, T., Konyalıoğlu, A. K., & Camgöz-Akdağ, H. (2022). An integrated value stream mapping and simulation approach for a production line: a Turkish automotive industry case. In Digitizing Production Systems: Selected Papers from ISPR2021, October 07-09, 2021 Online, Turkey (pp. 357-371). Springer International Publishing.
  • Andersson, M., & Olsson, G. (1998). A simulation based decision support approach for operational capacity planning in a customer order driven assembly line. In 1998 Winter Simulation Conference. Proceedings (Cat. No. 98CH36274) (Vol. 2, pp. 935-941). IEEE.
  • Gebus, S., Soulas, A., & Juuso, E. (2013). Short term scheduling in electronics manufacturing using discrete-event simulation. Proeedings of SIMS–Scand. Simul. Soc, 1-7.
  • Goienetxea Uriarte, A., Ng, A. H., & Urenda Moris, M. (2020). Bringing together Lean and simulation: a comprehensive review. International Journal of Production Research, 58(1), 87-117.
  • Harish, D. R., Gowtham, T., Arunachalam, A., Narassima, M. S., Lamy, D., & Thenarasu, M. (2024). Productivity improvement by application of simulation and lean approaches in an multimodel assembly line. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering Manufacture, 238(6-7), 1084-1094.
  • Jeon, S. M., & Kim, G. (2016). A survey of simulation modeling techniques in production planning and control (PPC). Production Planning & Control, 27(5), 360-377.
  • Johny J, & Thenarasu M. (2019). Productivity enhancement in A pressure vessel manufacturing industry using lean principles. Int J Innov Technol Exploring Eng (IJITEE); 8(8): 3272–3279.
  • Kotowska, J., & Burduk, A. (2018). Optimization of production support processes with the use of simulation tools. In Information Systems Architecture and Technology: Proceedings of 38th International Conference on Information Systems Architecture and Technology–ISAT 2017: Part III (pp. 275-284). Springer International Publishing.
  • Mazumder S, Padmanabhan S & Thenarasu M. (2020). Assembly line balancing and workstation design for a manufacturing industry. Int J Sci Technol Res. 9(3), 6470–6475.
  • Kaya –Yalın Üretim Uygulamaları Destekli Bütünleşik Bir Üretim Yönetimi Sistemi: Bir Simülasyon Uygulaması 225.
  • Mohamad, E., Ibrahim, M. A., Shibghatullah, A. S., Rahman, M. A. A., Sulaiman, M. A., Rahman, A. A. A., et.al. & Salleh, M. R. (2016). A simulation-based approach for lean manufacturing tools implementation: a review. ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences, 11(5), 3400-3406.
  • Neeraj, R. R., Nithin, R. P., Niranjhan, P., Sumesh, A., & Thenarasu, M. (2018). Modelling and simulation of discrete manufacturing industry. Materials Today: Proceedings, 5(11), 24971-24983.
  • Olhager, J., & Wikner, J. (2000). Production planning and control tools. Production Planning & Control, 11(3), 210-222.
  • Schroer, B. J. (2004). Simulation as a tool in understanding the concepts of lean manufacturing. Simulation, 80(3), 171-175.
  • Shou, W., Wang, J., & Wu, P. (2021). The application of simulation in lean production research: a critical review and future directions. Engineering, Construction and Architectural Management, 28(8), 2119-2154.
  • Sohn, H., Tanasic, Z., & Song, T. H. (2022, March). System Simulation of High Voltage Circuit Breaker using Multi Object Optimization. 6th International Conference on Electric Power Equipment-Switching Technology (ICEPE-ST) (pp. 339-342). IEEE.
  • Su Min Jeon & Gitae Kim (2016) A survey of simulation modeling techniques in production planning and control (PPC), Production Planning & Control, 27:5, 360-377, DOI: 10.1080/09537287.2015.1128010
  • Tokola, H., Niemi, E., & Väistö, V. (2015, December). Lean manufacturing methods in simulation literature: Review and association analysis. Winter Simulation Conference (WSC) (pp. 2239-2248). IEEE.
  • Venkateswaran, J., & Son, Y. J. (2005). Hybrid system dynamic—discrete event simulation-based architecture for hierarchical production planning. International Journal of Production Research, 43(20), 4397-4429.
  • Yuan, Z., Qiao, Y., Guo, Y., Wang, Y., Chen, C., & Wang, W. (2020). Research on lean planning and optimization for precast component production based on discrete event simulation. Advances in Civil Engineering, 2020(1), 8814914.

Integration of a Lean Manufacturing Supported Production Management System: A Simulation Application

Year 2025, Volume: 12 Issue: 2, 207 - 227, 01.07.2025
https://doi.org/10.17541/optimum.1537409

Abstract

Lean production practices stand out as a powerful corporate approach and philosophy widely adopted by various industries due to their impressive results. Simulating the outputs of lean production components and sharing them with decision-makers facilitates the transition process and the adoption of the lean approach across the entire organization. In this study, an integrated lean production application encompassing warehouse management, procurement, production, and production management processes was designed for a company operating in the automotive sector. The developed system was simulated and the results were presented via Arena simulation software. After the simulation results, the decision-makers decided to implement the application. Approximately 12 months later, the results of the implementation were compared with the current situation and the simulation results. The results, categorized under lead time and production quality, showed 36.3% reduction in procurement time and a 54% reduction in defective/missing parts per product. The approximately 5% difference between the simulation results and the post-implementation results demonstrates how closely simulation results with effectively and accurately measured inputs can approach real-world outcomes.

References

  • Aksar, O., Elgun, D., Beldek, T., Konyalıoğlu, A. K., & Camgöz-Akdağ, H. (2022). An integrated value stream mapping and simulation approach for a production line: a Turkish automotive industry case. In Digitizing Production Systems: Selected Papers from ISPR2021, October 07-09, 2021 Online, Turkey (pp. 357-371). Springer International Publishing.
  • Andersson, M., & Olsson, G. (1998). A simulation based decision support approach for operational capacity planning in a customer order driven assembly line. In 1998 Winter Simulation Conference. Proceedings (Cat. No. 98CH36274) (Vol. 2, pp. 935-941). IEEE.
  • Gebus, S., Soulas, A., & Juuso, E. (2013). Short term scheduling in electronics manufacturing using discrete-event simulation. Proeedings of SIMS–Scand. Simul. Soc, 1-7.
  • Goienetxea Uriarte, A., Ng, A. H., & Urenda Moris, M. (2020). Bringing together Lean and simulation: a comprehensive review. International Journal of Production Research, 58(1), 87-117.
  • Harish, D. R., Gowtham, T., Arunachalam, A., Narassima, M. S., Lamy, D., & Thenarasu, M. (2024). Productivity improvement by application of simulation and lean approaches in an multimodel assembly line. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering Manufacture, 238(6-7), 1084-1094.
  • Jeon, S. M., & Kim, G. (2016). A survey of simulation modeling techniques in production planning and control (PPC). Production Planning & Control, 27(5), 360-377.
  • Johny J, & Thenarasu M. (2019). Productivity enhancement in A pressure vessel manufacturing industry using lean principles. Int J Innov Technol Exploring Eng (IJITEE); 8(8): 3272–3279.
  • Kotowska, J., & Burduk, A. (2018). Optimization of production support processes with the use of simulation tools. In Information Systems Architecture and Technology: Proceedings of 38th International Conference on Information Systems Architecture and Technology–ISAT 2017: Part III (pp. 275-284). Springer International Publishing.
  • Mazumder S, Padmanabhan S & Thenarasu M. (2020). Assembly line balancing and workstation design for a manufacturing industry. Int J Sci Technol Res. 9(3), 6470–6475.
  • Kaya –Yalın Üretim Uygulamaları Destekli Bütünleşik Bir Üretim Yönetimi Sistemi: Bir Simülasyon Uygulaması 225.
  • Mohamad, E., Ibrahim, M. A., Shibghatullah, A. S., Rahman, M. A. A., Sulaiman, M. A., Rahman, A. A. A., et.al. & Salleh, M. R. (2016). A simulation-based approach for lean manufacturing tools implementation: a review. ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences, 11(5), 3400-3406.
  • Neeraj, R. R., Nithin, R. P., Niranjhan, P., Sumesh, A., & Thenarasu, M. (2018). Modelling and simulation of discrete manufacturing industry. Materials Today: Proceedings, 5(11), 24971-24983.
  • Olhager, J., & Wikner, J. (2000). Production planning and control tools. Production Planning & Control, 11(3), 210-222.
  • Schroer, B. J. (2004). Simulation as a tool in understanding the concepts of lean manufacturing. Simulation, 80(3), 171-175.
  • Shou, W., Wang, J., & Wu, P. (2021). The application of simulation in lean production research: a critical review and future directions. Engineering, Construction and Architectural Management, 28(8), 2119-2154.
  • Sohn, H., Tanasic, Z., & Song, T. H. (2022, March). System Simulation of High Voltage Circuit Breaker using Multi Object Optimization. 6th International Conference on Electric Power Equipment-Switching Technology (ICEPE-ST) (pp. 339-342). IEEE.
  • Su Min Jeon & Gitae Kim (2016) A survey of simulation modeling techniques in production planning and control (PPC), Production Planning & Control, 27:5, 360-377, DOI: 10.1080/09537287.2015.1128010
  • Tokola, H., Niemi, E., & Väistö, V. (2015, December). Lean manufacturing methods in simulation literature: Review and association analysis. Winter Simulation Conference (WSC) (pp. 2239-2248). IEEE.
  • Venkateswaran, J., & Son, Y. J. (2005). Hybrid system dynamic—discrete event simulation-based architecture for hierarchical production planning. International Journal of Production Research, 43(20), 4397-4429.
  • Yuan, Z., Qiao, Y., Guo, Y., Wang, Y., Chen, C., & Wang, W. (2020). Research on lean planning and optimization for precast component production based on discrete event simulation. Advances in Civil Engineering, 2020(1), 8814914.
There are 20 citations in total.

Details

Primary Language Turkish
Subjects Business Administration
Journal Section Research Article
Authors

Tekiner Kaya 0000-0001-6136-5028

Submission Date August 22, 2024
Acceptance Date January 4, 2025
Publication Date July 1, 2025
Published in Issue Year 2025 Volume: 12 Issue: 2

Cite

APA Kaya, T. (2025). Yalın Üretim Uygulamaları Destekli Bütünleşik Bir Üretim Yönetimi Sistemi: Bir Simülasyon Uygulaması. Optimum Ekonomi Ve Yönetim Bilimleri Dergisi, 12(2), 207-227. https://doi.org/10.17541/optimum.1537409
AMA Kaya T. Yalın Üretim Uygulamaları Destekli Bütünleşik Bir Üretim Yönetimi Sistemi: Bir Simülasyon Uygulaması. OJEMS. July 2025;12(2):207-227. doi:10.17541/optimum.1537409
Chicago Kaya, Tekiner. “Yalın Üretim Uygulamaları Destekli Bütünleşik Bir Üretim Yönetimi Sistemi: Bir Simülasyon Uygulaması”. Optimum Ekonomi Ve Yönetim Bilimleri Dergisi 12, no. 2 (July 2025): 207-27. https://doi.org/10.17541/optimum.1537409.
EndNote Kaya T (July 1, 2025) Yalın Üretim Uygulamaları Destekli Bütünleşik Bir Üretim Yönetimi Sistemi: Bir Simülasyon Uygulaması. Optimum Ekonomi ve Yönetim Bilimleri Dergisi 12 2 207–227.
IEEE T. Kaya, “Yalın Üretim Uygulamaları Destekli Bütünleşik Bir Üretim Yönetimi Sistemi: Bir Simülasyon Uygulaması”, OJEMS, vol. 12, no. 2, pp. 207–227, 2025, doi: 10.17541/optimum.1537409.
ISNAD Kaya, Tekiner. “Yalın Üretim Uygulamaları Destekli Bütünleşik Bir Üretim Yönetimi Sistemi: Bir Simülasyon Uygulaması”. Optimum Ekonomi ve Yönetim Bilimleri Dergisi 12/2 (July2025), 207-227. https://doi.org/10.17541/optimum.1537409.
JAMA Kaya T. Yalın Üretim Uygulamaları Destekli Bütünleşik Bir Üretim Yönetimi Sistemi: Bir Simülasyon Uygulaması. OJEMS. 2025;12:207–227.
MLA Kaya, Tekiner. “Yalın Üretim Uygulamaları Destekli Bütünleşik Bir Üretim Yönetimi Sistemi: Bir Simülasyon Uygulaması”. Optimum Ekonomi Ve Yönetim Bilimleri Dergisi, vol. 12, no. 2, 2025, pp. 207-2, doi:10.17541/optimum.1537409.
Vancouver Kaya T. Yalın Üretim Uygulamaları Destekli Bütünleşik Bir Üretim Yönetimi Sistemi: Bir Simülasyon Uygulaması. OJEMS. 2025;12(2):207-2.

Please click for the statistics of Google Scholar.