Özet
Sürekli iyileşmenin
sürdürülebilirliği için, üretim alanından mümkün olduğunca fazla veri almanın önemi
tartışılamaz. Ancak, bu verileri, yalın üretim
sisteminde anahtar performans göstergelerine dönüştürmek çok daha önemlidir.
Bu makale, gerçek üretim ortamında, dokuma
endüstrisinin finisyon sürecine odaklanmıştır. Çalışmada, öncelikle RFID ve PLC
otomasyon yapısı ile barkod bazlı izlenebilirlik sağlanmıştır. Sonraki aşamada,
her bir süreç için genel ekipman etkinliği (OEE)’nin hesaplanması sağlanmış ve özgün
bir gösterge olarak genel çıktı etkinliği (OTE)’ne dönüştürme yöntemi
önerilmiştir. Makalenin son aşamasında, genel
çıktı etkinliği değerinin otomatik olarak alınmasından sonra, üretim ortamı
parametreleri ile gösterge (OTE) arasındaki ilişkinin ortaya çıkarılması
hedeflenmiştir. OTE sonuçlarını etkileyen en
önemli üretim ortamı parametrelerini bulmak için, Revize Melez Genetik
Algoritma önerilmiştir. Geliştirilen algoritmanın sonucunu doğrulamak için ise
Çoklu Doğrusal Regresyon kullanılmıştır. (Bu
çalışma, Güncel Yazılım Ar-Ge Merkezi ve Türkiye Bilimsel ve Teknik Araştırma
Kurumu (TÜBİTAK-TEYDEB- 7151608) tarafından desteklenmiştir.)
Anahtar
Kelimeler: Genel Çıktı Etkinliği, Genel Ekipman Etkinliği, Finisyon Süreci, Dokuma
Endüstrisi
Abstract
For the sustainability
of continuous improvement, the importance of getting as much data as possible
from production field is indisputable. But, converting these data to key
performance indicators in lean production system is much more important. This paper
focused on finishing process of weaving industry, in real production plant. In
the study, firstly, barcode based traceability was provided by RFID and PLC
automation structure. In the next step, the calculation of the general
equipment efficiency (OEE) for each process was provided and then a method of
converting these OEE values to the unique indicator as general output efficiency
(OTE) was proposed. In the last phase of the paper, after getting OTE value
automatically, it was aimed to reveal the relationship between production
environment parameters and indicator of OTE. Revised Hybrid Genetic Algorithm was
proposed to find the most important production environment parameters that affect
OTE results. Multiple Linear Regression was utilized to verify the result of developed
algorithm. (This work supported by Güncel Yazılım R&D Center and The
Scientific and Technical Research Council of Turkey (TUBİTAK-TEYDEB- 7151608.))
Keywords: Overall
Throughput Effectiveness, Overall Equipment Effectiveness, Finishing Process, Weaving
Industry
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Wearable Materials |
Journal Section | Articles |
Authors | |
Publication Date | June 30, 2019 |
Submission Date | September 4, 2018 |
Acceptance Date | May 27, 2019 |
Published in Issue | Year 2019 Volume: 29 Issue: 2 |