Bir Denim Konfeksiyon İşletmesinde Otomasyon Sistemlerinin, İş Sürelerindeki İyileşmeye Olan Etkisinin Değerlendirilmesi

Yıl 2021, , 591 - 599, 30.09.2021

Hilal Bilgiç

https://doi.org/10.21605/cukurovaumfd.1004911

Öz

Bu çalışmada, bir denim konfeksiyon işletmesinde iş istasyonlarına göre, elle ve otomatik olarak yapılan işlerin zaman etüdü yapılmış ve kıyaslanmıştır. Dikim bölümünde işlem zorluğu ve işlem süresinin uzunluğu nedeni ile otomatlara ihtiyaç duyulan işlemler de etüt edilmiştir. Yapılan etütler sonucu dikimhanede kullanılan otomatlarda işlem süresi açısından en düşük iyileşme yüzdesi %28,94 ile rivet çakma otomatında (bu işlem, ürün yıkama öncesi yapıldığından, otomat, dikimhane departmanı içindedir), en yüksek iyileşme yüzdesi ise %88,57 ile kemer takma otomatında kaydedilmiştir. Denim konfeksiyona has kuru işlemlerde ise, 13 adet numunenin üzerlerindeki işlemlerin hem manuel, hem de otomatik makinelerdeki işlem süreleri etüt edilmiştir. Elde edilen verilere göre zaman açısından iyileşme yüzdeleri hesaplanmıştır. Numunelere uygulanan kuru bitim işlemlerinde ise zorluk derecesine göre işlem sürelerinde %25,52 ila %56,25 arasında iyileşme görülmüştür.

Anahtar Kelimeler

Denim konfeksiyon, Otomasyon, Dikim otomatları, Lazer ile kuru işlemler

Evaluation of the Effect of Automation Systems on Improvement in Work Period in a Denim Apparel Plant

Öz

In this study, the time study of manual and automatic work done by workstations in a denim garment business was compared. In the sewing department, the processes that require automatic machines due to the difficulty of processing and the length of the processing time were also studied. As a consequence of the studies performed, the lowest improvement percentage in terms of processing time was recorded in rivet fastening automat with 28.94% (this process was done before washing the product, so it was in the sewing department), the highest improvement percentage was recorded in the belt fastening automat with 88.57%. In dry processes specific to denim apparel, the processing times of the processes on 13 samples were investigated both in manual and automatic machines. Based on the data obtained, the improvement percentages in terms of time were calculated. In the dry finishing processes applied to the samples, an improvement between 25.52% and 56.25% was observed in the processing times depending on the difficulty.

Anahtar Kelimeler

Denim manufacturing, Automation, Sewing automat, Dry laser processes

Kaynakça

• 1. Öylek İ., 2014. Hareketli Bant İçeren Bir Otomasyon Prosesinin Veri Matris Kodu Teknikleri Kullanılarak Gerçeklenmesi. Sakarya Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Sakarya, 92.
• 2. Erol, E., Paşayev, N., 2014. Küçük ve Orta Ölçekli Konfeksiyon İşletmelerinde Üretim Maliyetlerinin Dikim Bölümü Üretim Şartları Açısından Analizi. Tekstil ve Konfeksiyon Dergisi, 24(1), 134-140.
• 3. Ciğer, M., 2010. Bilgisayar Kontrollü, İnternet Destekli Sera Otomasyonu. Çukurova Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Tarım Makineleri A.B.D, Yüksek Lisans Tezi, Adana, 146.
• 4. Bilgiç, H., 2017. Denim Konfeksiyonda Otomasyon Uygulamaları. 2. Uluslararası Akdeniz Bilim ve Mühendislik Kongresi (IMSEC 2017) Tam Metin Bildiri, Adana.
• 5. Yazgan, B.E., Kut, A., Baser, G., Kasap, M., 2002. Web Based Automation Software for Calculating Production Costs in Apparel Industry. Conference: Advances in Information Systems, Second International Conference, ADVIS 2002 October 23-25, Izmir.
• 6. Chin, K.S., Pun, K.F., Lau, H., Leung, Y.S., 2004. Adoption of Automation Systems and Strategy Choices for Hong Kong Apparel Practitioners. Int J Adv Manuf Technol, 24, 229–240. DOI 10.1007/s00170-003-1592-3.
• 7. Li, X., Hui, E.C., Lang, W., Zheng, S., Qin, X., 2019. Transition from Factor-driven to Innovation-driven Urbanization in China: A Study of Manufacturing Industry Automation in Dongguan City. China Economic Review. https://doi.org/10.1016/j.chieco.2019.101382.
• 8. Huang, H.Q., Mok, P.Y., Kwok, Y.L., Au, J.S., 2012. Block Pattern Generation: from Parameterizing Human Bodies to Fit Feature-Aligned and Flattenable 3D Garments. Computers in Industry, 680–691.
• 9. Cömert, M., Kadem, D.F., 2015. Dikim Bandında Bir Proses Analizinin Uygulaması. Çukurova Üniversitesi, Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 30(1), 151-166.
• 10. Kumaş, Z., Sabır, C.E., Baykal, D.P., 2016. Konfeksiyon İşletmesinin Verimliliği için İş Etüdü Tekniği Kullanımı. Çukurova Üniversitesi, Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 31(1), 175-190.
• 11. Ünal, B.Z., Erdoğan, M.Ç., Öndoğan Z., 2005. Konfeksiyon İşletmelerindeki Makinelerin Kârlılık Üzerine Etkileri. Pamukkale Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 11(2), 249-255.
• 12. http://www.serkonmakina.com (Ekim-2019)
• 13. Vidyasagar, P.V., 2000. Encyclopedia of textiles—Textile Automation, Vol 3, 1st Edn. Mittal Publications, New Delhi, India, 169.
• 14. http://www.vavtechnology.com (Eylül-2019)
• 15. Bilgiç, H., 2015. Örme Konfeksiyonda Kumaş Eni ile Kumaş ve Model Türlerinin Pastal Resmi Verimliliğine Etkileri. Çukurova Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Tekstil Mühendisliği A.B.D, Doktora Tezi, Adana, 326.