IMPROVEMET OF RESOURCE UTILIZATION RATE IN MANUFACTURING SYSTEM

Abstract

Efficiency and effectiveness in production system is getting much more importance for company. Competitiveness force production firms to become much more effective, that’s mean to obtain same output with less input or higher output with same input and also it is essential to determine degree of change with investment and number of operators to ensure efficient use of resources. The purpose of this study is analyzing rate of utilization of resource in the manufacturing system and comparing efficiency of scenarios. The scope of the study is a medium size production firm which is located in Bursa. The method using is first to create simulation model to analyze current situation. Simulation model is created in Arena packed program then utilization rate of the resource is calculated. Then 6 different scenarıos are created. Then data envelop analyze is realized to determine efficient scenarios.

Keywords

• Discrete Event Simulation,Data Envelopment Analysis,Capacity Improvement,Manufacturing Systems

İMALAT SİSTEMLERİNDE KAYNAK KULLANIM ORANLARININ İYİLEŞTİRİLMESİ

Öz

İmalat sistemlerinde etkinlik ve verimlilik firmalar için önem arz etmektedir. Özellikle imalat firmaları yoğun yaşanan rekabete dayanabilmek için bu konuya büyük önem verirler. Aynı çıktıyı az girdi ile sağlama ve ya aynı girdi ile daha çok çıktı sağlama seçeneklerinin yanında hangi postaya kaynak(yatırım) ve girdi yatırımı ile hattın verimliliği ve çıktı miktarındaki değişimin saptanması kaynakların etkin değerlendirilmesi için önem arz eder. Bu çalışmanın amacı, bir imalat atölyesinde etkinliğin arttırılması kapsamında istasyondaki kaynak sayılarının incelenmesi ve verimliliklerinin karşılaştırılmasıdır. Öncelikle iş istasyonlarındaki mevcut durum analiz edilmiş ve kurulan benzetim modeli sayesinde kaynak kullanım oranları çıkarılmıştır. Daha sonra kullanım oranı yüksek olan kaynak değerleri arttırılarak sistemin üretebileceği üretim sayları hesaplanmış ardından veri zarflama analizi ile etkin senaryolar belirlenip işletme yönetimine bildirilmiştir.  

Anahtar Kelimeler

• Kesikli Olay Benzetimi,Veri Zarflama Analizi,Kapasite İyileştirme,İmalat Sistemleri

Kaynakça

1. BAE KI-HWAN G., ZHENG LONG, IMANI FARHAD, 2015, “A Simulation Analysis Of The Vehicle Axle And Spring Assembly Lines”, Proceedings of the 2015 Winter Simulation Conference.
2. DEMİR, M., H., GÜMÜŞOĞLU, Ş., 2009, Üretim Yönetimi. İstanbul: Beta Yayım Dağıtım.
3. DURMAZ, S., 2008, Taguchi Metodunun Kauçuğun Vulkanizasyonu Prosesine Uygulanması, Sakarya Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi.
4. FENG, Y., W. FAN, Y. QIN., 2013, “A Discrete Event Simulation Based Production Line Optimization through Markov Decision Process.” Communications in Computer and Information Science 402: 385-390.
5. HASKOSE A., KINGSMAN B.G., WORTHINGTON D., 2004, “Performance Analysis Of Make-Toorder Manufacturing Systems Under Different Workload Control Regimes”, Int. J. Production Economics, 90: 169-186.
6. KAĞNICIOĞLU, H., AYDIN, S., HASGÜL, S. VE ANAGÜN, S., 2012, Üretim Yönetimi. Eskişehir: Anadolu Üniversitesi Yayınları.
7. KIYILDI R. K., KARAŞAHİN M., 2006, “Türkiye’deki Hava Alanlarının Veri Zarflama Analizi İle Altyapı Performansının Değerlendirilmesi”, Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 10-3 (2006),391-397
8. KOBU, B., 2010, Üretim Yönetimi. İstanbul: Beta Basım.

9. LAW A. M., KELTON D. W., (2000). Simulation Modeling and Analysis, McGraw Hill, Boston.
10. LU M. VE WONG L., (2007). “Comparison of two simulation methodologies in modeling constructionsystems: Manufacturing-oriented PROMODEL vs. constructionoriented SDESA”, Automation in Construction, 16: 86-95.
11. NGUYEN, M. D. AND S. TAKAKUWA., 2008, “Emergence of Simulation for Manufacturing Line Designs in Japanese Automobile Manufacturing Plants.” In Proceedings of the 2008 Winter Simulation Conference, edited by S. J. Mason, R.R. Hill, L. Mönch, O. Rose, T. Jefferson, and J. W. Fowler, 1847-1855. Piscataway, New Jersey: Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc..
12. PIDD M., 2009, Computer Simulation In Management Science, Yöneylem Araştırmasında Benzetim, Çev. H. Kemal SEZEN, M. Murat GÜNAL, Bursa.
13. RIVERO, Luis Ernesto Blanco 2004, "Applications In Logistics Using Simulation With ProModel", Second LACCEI International Latin American and Caribbean for Engineering and Technology (LACCEI’2004), 2-4.06.2004, Miami, Florida, USA, ss.1-6.
14. RUIZ C., CAZORLA D., CUARTERO F., VE MACIA H., 2009, “Improving Performance In Flexible Manufacturing Systems”, The Journal Of Logic And Algebraic Programming, 78: 260-273.
15. STEINEMANN, A., TAIBER, J., FADEL, G., WEGENER, K., KUNZ, A., 2012, “Adapting Discrete-Event Simulation Tools to Support Tactical Forecasting in the Automotive Industry.” In Proceedings of TMCE, Karlsruhe, Germany, 319 –332