EN
TR
Bir Üretim İşletmesinde Simülasyon Yöntemi ile Darboğaz Analizi ve Sistem İyileştirmesi
Öz
Üretim süreçlerinde iyileştirmelerin yapılabilmesi ve performans artışının sağlanabilmesi için sistemin mevcut durumunun gerçek süreç verileriyle ortaya konması ve süreçte aksaklık yaratan noktaların tespit edilebilmesi gerekmektedir. Üretim sistemlerinde mevcut durumun analiz edilmesi, darboğazların belirlenmesi, çıktı miktarı ve kaynak kullanımını iyileştirecek önerilerin ortaya konması ve değerlendirilebilmesinde simülasyon sıklıkla başvurulan bir yöntemdir. Bu çalışmada elektrik motoru üreten bir firmanın bir stator yarı mamul üretim hattının, AnyLogic yazılımı kullanılarak kesikli olay simülasyon modeli geliştirilmiştir. Ele alınan hatta 8 makine ve 11 operatör kaynağı kullanılarak akış tipi üretim gerçekleştirilmektedir. Model ile darboğaz belirleme ve hatta kaynak kullanım oranlarını maksimize eden ve stok maliyetlerini minimize eden akışın oluşturulması amaçlanmaktadır. Model parametreleri, hatta ilişkin geçmiş bir yıllık veriler kullanılarak yapılan girdi analizi ile hazırlanmıştır. Simülasyon modelinin çalıştırılması ile mevcut durum analiz edilmiştir. Bulgular, hatta yer alan sarım makinesinin darboğaz olduğuna işaret etmektedir. Sistem performansını iyileştirmek için, hattın verimliliği ve kaynakların kullanım oranlarına odaklanılarak, sarım makinesinin ideal üretim miktarı belirlenmiştir. Ayrıca, hat için yeni bir yerleşim önerisinde bulunularak bu önerinin operatör kullanım oranına katkısı değerlendirilmiştir.
Anahtar Kelimeler
Teşekkür
Bu çalışmaya verdiği destekten dolayı Volt Elektrik Motor San. Tic. A.Ş.’ye teşekkür ederiz.
Kaynakça
- Xu, L. D., Xu, E. L., & Li, L. (2018). Industry 4.0: state of the art and future trends. International Journal of Production Research, 56(8), 2941-2962.
- Theorin, A., Bengtsson, K., Provost, J., Lieder, M., Johnsson, C., Lundholm, T., & Lennartson, B. (2017). An event-driven manufacturing information system architecture for Industry 4.0. International journal of production research, 55(5), 1297-1311.
- Lai, X., Shui, H., Ding, D., & Ni, J. (2021). Data-driven dynamic bottleneck detection in complex manufacturing systems. Journal of Manufacturing Systems, 60, 662-675.
- Pehrsson, L., Ng, A. H., & Bernedixen, J. (2016). Automatic identification of constraints and improvement actions in production systems using multi-objective optimization and post-optimality analysis. Journal of manufacturing systems, 39, 24-37.
- Goldratt, E. M. (1990). Theory of constraints (pp. 1-159). Croton-on-Hudson: North River.
- Leporis, M., & Králová, Z. (2010). A simulation approach to production line bottleneck analysis. In International conference cybernetics and informatics (pp. 13-22).
- Li, L. (2009). Bottleneck detection of complex manufacturing systems using a data-driven method. International Journal of Production Research, 47(24), 6929-6940.
- Li, L., Chang, Q., & Ni, J. (2009). Data driven bottleneck detection of manufacturing systems. International Journal of production research, 47(18), 5019-5036.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Mühendislik
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yayımlanma Tarihi
30 Kasım 2021
Gönderilme Tarihi
19 Ekim 2021
Kabul Tarihi
20 Ekim 2021
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2021 Sayı: 28
APA
Cihangir, E., Demircan Keskin, F., Çiçekli, U. G., & Yakan, G. (2021). Bir Üretim İşletmesinde Simülasyon Yöntemi ile Darboğaz Analizi ve Sistem İyileştirmesi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 28, 917-923. https://doi.org/10.31590/ejosat.1012124
Cited By
Analysis and Improvement of Gearbox Manufacturing Process Using Simulation Modelling
Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
https://doi.org/10.17798/bitlisfen.1656352