A Process Quality Improvement Case Study By Lean Six Sigma and Industry 4.0 Integration

Abstract

In the process of problem-solving manufacturing companies try to model the process on statistical tools and software by using data collected from the shop floor, and to understand how the process will behave through the model. One of the issues that compel manufacturers and prevent them from getting the results they want in process improvement works is the inability to collect enough, timely and reliable data for modeling from the field. In many enterprises, sampling methods are preferred in data collection because the data collection process is human-dependent and costly. However, due to the data obtained by sampling method it is not always possible to establish an accurate model, and because the analysis of the model is dependent on human labor, the interpretation of process analyses can take a long time. In today's conditions, where the variability is so high, it seems unlikely that process stability can be achieved without technology. In this study, a high-waste process of a company operating in the aluminum sector was examined with a Lean Six sigma perspective; solutions were developed, tried and results were evaluated by using some of the Industry 4.0 technologies to ensure process stability.

Keywords

• Industry 4.0
• Lean Six Sigma
• Aluminium Profile Manufacturing

Yalın Altı Sigma ve Endüstri 4.0 Entegrasyonu ile Kalite İyileştirme Vaka Çalışması

Öz

Üretim endüstrisinde işletmeler problem çözme ya da süreç iyileştirme çalışmalarında sahadan toplanan verileri istatistiksel araç ve yazılımlar üzerinde kullanarak süreci modellemeye; model üzerinden de sürecin nasıl davranış göstereceğini anlamaya çalışırlar. Bu süreç içinde işletmeleri zorlayan ve süreç iyileştirme çalışmalarında istedikleri sonucu alabilmelerini engelleyen konuların başında sürecin doğru modellenebilmesi için gerekli olan verinin yeterince, zamanında ve güvenilir olarak sahadan toplanamaması gibi sorunlar gelmektedir. Veri toplama işleminin insana endeksli ve maliyetli olması nedeni ile örnekleme yöntemleri tercih edilmekte; örnekleme süreci modelin tam olarak kurgulanamamasına neden olabilmekte, modelin analizi için insan emeğine gereksinim olduğundan süreç analizlerinin yorumlanması zaman almaktadır. Ancak, günümüz rekabet koşullarında işletmelerin varlıklarını devam ettirebilmeleri için eskiye oranla daha verimli olmaları; verimli olabilmek içinde süreçlerinde kararlılığı sağlamaları gereklidir. Bu çalışmada, Alüminyum sektöründe faaliyet gösteren bir firmanın yüksek fire veren bir süreci yalın altı sigma bakış açısı ile irdelenmiş; süreç kararlılığının sağlanabilmesi için Endüstri 4.0 teknolojilerinin bir kısmından faydalanılarak çözüm yolları geliştirilmiş, denenmiş ve sonuçlar değerlendirilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Yalın Altı Sigma
• Endüstri 4.0
• Aluminyum Profil Üretimi

Kaynakça

1. Apiliogullari, L., (2018). “The Road Map of Digital Transformation”, Aura Publishing, ISBN: 978-605-103-381-5, İstanbul
2. Apiliogullari, L., (2010). “Lean transformation: The code of productivity”, System Publishing, ISBN: 978-975-322-576-2, İstanbul
3. Black & White Paper, (2017), “Enterprise Digital Transformation Strategies Turning Disruption into Differentiation”, Century Link
4. Bilgiç, E, Türkmenoğlu, M, Bozoğlu Batı, G . (2019). İş analitiği ve değer zinciri: Detaylı ve sistematik bir literatür taraması. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, (54, 1-24. DOI: 10.18070/erciyesiibd.51077
5. Darmois, E., at all, (2015), “IoT Standards Landscape – State of the Art Analysis and Evolution”, River Publisher Series in Communications, ISBN: 978-87-93609-10-5
6. Dopico, M., at all, (2016), “A vision of industry 4.0 from an artificial intelligence point of view”, Int'l Conf. Artificial Intelligence | ICAI'16 |
7. Ezell.S and Swanson.B., (2017),”How Cloud Computing Enables Modern Manufacturing”, American Enterprise Institute, Information Technology and Innovation Foundation, June 2017
8. Jacobs, R., (2011), ”Operations and Supply Chain Management”, Thirteenth Edition, McGraw-Hill Irwin, ISBN: 978-0-07-122090-3

9. Khan, A., Turowkski, K., (2016), “A Survey of Current Challenges in Manufacturing Industry and Preparation for Industry 4.0”, Proceedings of the First International Scientific Conference “Intelligent Information Technologies for Industry” (IITI’16), Advances in Intelligent Systems and Computing 450, DOI 10.1007/978-3-319-33609-1_2
10. Mila Malavasi, M., Schenetti, G., (2017). “Lean Manufacturing and Industry 4.0: an empirical analysis between Sustaining and Disruptive Change”, Politecnico di Milano.
11. Montgomery, D., (2013), “Statistical Quality Control”, Seventh Edition, John Wiley, ISBN: 978-1-118-32257-4
12. Rohen, M., (2015), “IoT Driving Digital Transformation – Impact on Economy and Society”, River Publisher Series in Communications, ISBN: 978-87-93609-10-5
13. Schuh. G., at all’s (2017),” Industry 4.0 Maturity Index/Managing the Digital Transformation of Companies”, acatech – National Academy of Science and Engineering
14. Simchi-Levi, D, Kaminski P, Simchi-Levi, E, (2009). Designing and managing the supply chain: Concepts, strategies and case studies, McGraw-Hill, New York
15. Stratton, R, Warburton, R, (2003), The strategic integration of agile and lean supply, International Journal of Production Economics, Vol. 85, 183-198.
16. Vermesan, O., at all, (2015) “Internet of Things Cognitive Transformation Technology Research Trends and Applications”, River Publisher Series in Communications, ISBN: 978-87-93609-10-5
17. Wu D, Ren A, Zhang W, et al (2018) Cybersecurity for digital manufacturing. J Manuf Syst. doi: 10.1016/j.jmsy.2018.03.006
18. Yusuf, Y, Gunasekaran, A, (2004), Agile supply chain capabilities: Determinants of competitive objectives, International Journal