An Efficient Proposal for a Semi-Finished Product Storage System Shelf Assignment in a Machine Factory

Öz

In this study, an effective layout for semi-finished products of welding department in a machine factory is aimed. Presently, semi-finished products are stored in this department for a long time. The absence of specific places for parts in process, cause waste of time for employees and excessive transfer distances to work centers. Consequently, redundant costs due to non-value added affairs arise. Two integer mathematical programming models are utilized to solve that shelf space allocation problem. The shelf areas and container sizes are taken into consideration in these models to determine the shelf assignments. The dimensions of these semi-finished products planned to be placed are determined by using of technical drawings and by direct measurements. Two different models have been solved with GAMS software to determine the placement of transport vehicles such as containers and pallets on the shelves. The first model aims to minimize the diversity of parts in shelves and the second model aims to minimize the diversity of the parts in the corridors. With the developed approach, two alternative layout plans for semi-finished products of each part is proposed. According to the results obtained by the solution of the models, the shelf occupancy rate became 76.25% in the first model and 78.47% in the second model.

Anahtar Kelimeler

• Integer Mathematical Model,Shelf Space Allocation Problems,Storage System in Production

Bir Makine Fabrikasında Yarı Mamul Depolama Sistemi için Etkin Raf Yerleşimi Önerisi

Öz

Bu çalışmada, bir makine fabrikasındaki kaynak bölümünde bulunan yarı mamuller için etkin bir yerleşim düzeninin oluşturulması hedeflenmiştir. Firmada, yarı mamuller, kaynak bölümünde uzun süre kalmaktadır. Parçaların burada belirli bir yerinin olmaması, çalışanların bunları ararken vakit kaybetmesine sebep olmakta ve tezgâha taşıma mesafesini arttırarak değer katmayan faaliyetlerden kaynaklanan ek maliyetler oluşturmaktadır. Buradaki raf alanı yerleşimi probleminin çözümü için, tamsayılı matematiksel modellerden yararlanılmıştır. Bu modellerde, raf alanları ve taşıma aracı boyutları göz önüne alınarak parçaları oluşturacak yarı mamullerin raflara atanması yapılmaktadır. Yerleştirilmesi planlanan bu yarı mamullerin boyutları teknik resimler ve gerektiğinde parça üzerinden yapılan ölçümlere dayanarak belirlenmiştir. Kasa ve palet gibi taşıma araçlarının raflara yerleşimini yapmak üzere GAMS yazılımı ile iki ayrı model çözülmüştür. İlk model ile her bir raftaki parça çeşitliliğini en küçüklemek, ikinci modelde ise koridorlarda bulunan parça çeşitliliğini en küçüklemek hedeflenmiştir. Geliştirilen yaklaşımla, her bir parçanın yarı mamulleri için alternatif iki yerleşim düzeni önerilmiştir. Modellerin çözümüyle elde edilen sonuçlara göre ilk modelde raf doluluk oranı %76,25, ikinci modelde ise %78,47 olarak belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Tamsayılı Doğrusal Model,Raf Alanı Yerleşim Problemi,Üretim İçi Depolama Sistemi

Kaynakça

1. Chabot, T., Lahyani, R., Coelho, L.C., & Renaud J. (2015). Order Picking Problems under Weight, Fragility and Category Constraints. CIRRELT- 2015- 49, 1-29.
2. Çolak M., Aydın Keskin G., Günel G., & Akkaya D. (2016). Bir kimya firmasında hammadde deposunun etkin yerleşimi için bir model önerisi. Beykent Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 9(2), 55-76.
3. Denizhan B., & Menşur Ş. (2019). Bir lastik fabrikasında dinamik adresleme yaklaşımı ile depoya yerleştirme. Academic Platform Journal of Engineering and Science, 7(3), 481-488.
4. Frazelle, E. H., & Sharp, G. P. (1989). Correlated assignment strategy can improve any order picking operation. Industrial Engineering, 21, 33-37.
5. Gül, G., Erol, B., Öngelen, G., Eser, S., Çetinkaya Ç., Özmutlu, H. C., Özmutlu, S., Gökçedağlıoğlu, M., & Erhuy, C. G. (2016). Ambar depolama maksimizasyonu. Endüstri Mühendisliği Dergisi, 27(4), 26-38.
6. Heragu, S.S., Du L., Mantel, R.J. & Schuur, P. C. (2005). Mathematical model for warehouse design and product allocation. International Journal of Production Research, 43(2), 327-338.
7. Kırış Ş. (2013). Multi-criteria inventory classification by using a fuzzy analytic network process (ANP) approach. Informatica, 24(2), 199-217.
8. Kulaç S., & Çağıl G. (2019). Bir iç lojistik sistem probleminin, araç rotalama çözüm yöntemleri ile iyileştirilmesi. Uluslararası Mühendislik Araştırma ve Geliştirme Dergisi, 11(2), 528-541.

9. Küçükoğlu, İ., Yağmahan, B., Çağlıyan, M.S., Yıldız, A., & Aktokluk D. (2018). İç lojistik sisteminde malzeme tedariği için geliştirilmiş matematiksel modelleme yaklaşımı: Bir uygulama. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 23(4), 159-173. doi: 10.17482/uumfd.455198.
10. Le-Duc, T. (2005). Design and contol of efficient order picking processes. Doktora Tezi, Erasmus Research Institute of Management, Rotterdam, 12-16.
11. Öztürk, Z. K., Akyol Özer, E., Gülen Ç., Çiçek, A., & Serttaş, M. D. (2019) Mathematical and heuristic solution approaches for shelf assignment problem in multiple warehouses. Endüstri Mühendisliği, 30(1), 63-74.
12. Öztürkoğlu Ö., & Hoşer D. (2018). Yeni bir depo tasarım problemi ve polinomsal zamanlı optimal sipariş toplama algoritması önerisi. Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 33(4), 1569-1588.
13. Öztürkoğlu Ö., Kocaman Y., & Gümüşoğlu Ş. (2018). Çok kapılı birim yük depolarda Chevron koridor tasarımının değerlendirilmesi. Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 33(3), 793-807.
14. Petersen C. G. (1997). An Evaluation of Order Picking Routing Policies. International Journal of Operations and Production Management, 17(11), 1098-1111. doi/ 10.1108/01443579710177860.
15. Petersen C. G., & Aase G. R. (2017). Improving Order Picking Efficiency with the Use of Cross Aisles and Storage Policies. Open Journal of Business and Management, 5, 95-104. doi: 10.4236/ojbm.2017.51009.
16. Sert, M., & Kesen, S.E. (2019). Tam zamanında üretim felsefesine dayalı bir seri üretim hattının simülasyon tekniğiyle performans analizi. Selçuk Üniversitesi Mühendislik, Bilim ve Teknoloji Dergisi, 7(1), 115-134. doi: 10.15317/Scitech.2019.186.
17. Seval, İ. (2018). Lojistik ve tedarik zinciri yönetiminde talep hacmi, depo ve filo işletme planlaması. Yüksek Lisans Tezi, Maltepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul, 57-59.
18. Surjandari. I., Rachman, A., & Lusiani, M. (2012). Optimization of products shelf space allocation based on product price using multilevel association rules. 2nd International Conference on Industrial Technology and Management, IPCSIT. 49, 62-65. doi: 10.7763/IPCSIT.2012.V49.12
19. Tekil, S., & Özkır, V.Ç. (2016). Konteyner yükleme problemlerinin incelenmesi ve lojistik sektöründe bir uygulama. Toros Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 3(5), 213-223.
20. Tunç, S., Kutlu B., Zincidi, A., & Atmaca, E. (2008). Depo sisteminde sipariş toplama sürecinin iyileştirilmesi. Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 23(2), 357-364.
21. Yener, F., & Yazgan, H.R. (2019). Optimal warehouse design: Literature review and case study application. Computers & Industrial Engineering, 129, 1-13. doi: 10.1016/j.cie.2019.01.0
22. Yılmaz Yalçıner A., & Can B. (2019). Tam sayılı programlama ve simülasyon ile raf alanı optimizasyonu: bir ambalaj firmasında uygulama. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi Özel Sayı, 375-388.
23. Zhou W., Piramuthu S., & Chu F. (2017). RFID enabled flexible warehousing. Decision Support Systems, 98, 99-112.