Üretim kontrol sistemleri, çekme sistemleri (örneğin Kanban Sistemi) ve itme sistemleri (örneğin Malzeme İhtiyaç Planlaması) olmak üzere iki temel grupta sınıflandırılabilir [Kimura ve Terada, 1981]. İtme sistemleri olarak adlandırılan geleneksel üretim sistemlerinde parçalar üretilir ve bir sonraki sürece veya stok alanına gönderilir. Çekme sistemleri, sonraki süreçlerin önceki süreçlerden, sadece tükettikleri miktarda ve zamanda parça talep ettikleri ve çektikleri sistemlerdir ve bu nedenle talebin çektiği sistemler olarak da tanımlanırlar. Birçok yazar [Fox, 1984; Schroer vd., 1984; Bose ve Rao, 1988], Malzeme İhtiyaç Planlamasını (MİP) veya daha gelişmiş olan Üretim Kaynakları Planlaması (ÜKP) sistemini bir itme sistemi olarak, Tam Zamanında Üretim (TZÜ) sistemini de [Monden, 1983; Rao, 1989; Occeña ve Yokato, 1991; Sumichrast vd., 1992] bir çekme sistemi olarak tanımlamışlardır.
Optimum Üretim Tekniği (OÜT) kavramının ortaya çıkışını hazırlayan neden MİP ve TZÜ sisteminin tek bir sistemde toplanmasının istenmesidir. OÜT, ÜKP ve TZÜ sistemi arasında bir köprüdür ve bu sistemlerin tipik özelliklerine sahiptir [Bose ve Rao,1988, Ptak, 1991]. Huang, Rees ve Taylor [1988], Amerika'daki endüstriyel çevrelerde çekme sistemini kullanan sistemin itme sistemini kullanan sistemden daha iyi bir performans gösterip göstermediğini belirlemek amacıyla bir benzetim çalışması yapmışlardır.
Sarker ve Fitzsimmons [1989], itme ile çekme üretim kontrol sistemlerinin performansları açısından karşılaştırmak için işlem sürelerin değişiminin ve süreçler arası stokların, dokuz iş istasyonundan oluşan üretim hattının performansı üzerinde etkilerini incelemişlerdir. Üretim hızının, işlem süreleri değişim katsayılarına duyarlı olduğunu saptamışlardır.
Uzsoy ve Martin-Vega [1990], Sipper ve Shapira'nın bir üretim sisteminin çekme veya itme sistemlerinden hangisi ile kontrol edilmesi gerektiğini belirleyecek bir karar verme kuralı geliştirdiklerini bildirmişlerdir. Golhar ve Stamm [1991], hücresel üretim ortamında çekme sisteminin rolü üzerinde durmuştur. Durmuşoğlu [1991], hücresel üretim ortamında itme ve çekme sisteminin etkisini karşılaştırmak için bir benzetim çalışması yapmıştır.
Chu ve Shih [1992], TZÜ sisteminde benzetim çalışmaları yoluyla yaptıkları incelemeden, hazırlık süresi, parti miktarı, işleme süresindeki değişkenlik ve talep oranı gibi çeşitli faktörlerin, TZÜ uygulamalarının başarısında ne denli önemli olduğunu vurgulamışlardır. Bu sonuçlar da, bir TZÜ sisteminin tasarımı ve uygulamasında, bu faktörlere özel bir önem verilmesi gerektiğini gösterir.
Hodgson ve Wang [Savsar, 1996], TZÜ ve MİP politikalarını birleştirerek üretimin bazı aşamalarında bir itme politikası ve diğer aşamalarında bir çekme politikası kullanmanın daha iyi bir sistem performansına yol açacağı sonucuna varmıştır. Savsar [1997], bir montaj hattında haftalık talebi karşılamak amacıyla itme ve çekme sistemini benzetim yoluyla karşılaştırmıştır. Ertay [1998], bir üretim hücresinde itme ile çekme sistemlerini incelemek amacıyla bir benzetim modeli kurmuş ve bu sonuçları kullanarak iki sistemin performansını karşılaştırmak amacıyla bir ekonomik analiz yapmıştır.
Huang ve Kusiak [1998], süreç içi envanteri azaltmak, temin sürelerini kısaltmak, üretkenliği ve makina kullanım oranını arttırmak amacıyla karışık modelli atölye ve akış tipini kullanarak tekrarlı bir üretim ortamı için uygun olan, itme-çekme yaklaşımının uygulanması için bir yöntem geliştirmiştir.
Boney [1999], çeşitli şartlar altında itme ve çekme sisteminin sistem performansı üzerinde ne gibi bir etkiye sahip olduğunu analiz etmek amacıyla bir benzetim çalışması yapmıştır. Krishnamurthy [2000], çok ürünlü bir esnek üretim hattında itme ve çekme sisteminin etkilerini incelemek amacıyla bir benzetim çalışması yapmış ve sonuç olarak bu tip hatlarda itme ve çekme sisteminin birlikte kullanılabileceği kararına varmıştır.
Bu çalışmada da, itme sistemi esasına dayalı kesikli parti üretimi yapan bir işletmedeki üretim hücresinde, itme ve çekme üretim kontrol sistemlerinin etkilerini analiz etmek amacıyla bir benzetim çalışması yapılmıştır. Genel olarak çok hücreli bir sistemde, hücreler arasında çekme (Kanban) sisteminin kullanılabileceği, hücre içinde ise itme sisteminin yeterli olduğu bilinmektedir. Ancak burada üzerinde tartışılan hücre, oldukça büyük bir hücre olduğundan, birden fazla işgören çalışacak ve bu nedenle itme sisteminin yanı sıra, çekme esasına göre işletilip analiz edilmesi halinde hücre performansının artıp artmadığının saptanması uygun olacaktır.
Analiz için gerçekleştirilen benzetimde, talep dalgalanması, yardımcı ekipman değişim süresi, itme sistemi için emniyet stoku, çekme sistemi için ise, izin verilen maksimum kuyruk uzunluğu faktörlerinin çeşitli seviyelerinin etkisi altında, hücre değerlendirilmiştir.
ENDÜSTRİYEL ÜRETİM HÜCRESİ ve BENZETİMİ
Sözü edilen hücre, iki model traktörün [MF 240 KF ve MF 240 DF ismiyle anılan) arka çamurluklarından olan köşeli çamurlukları işleyen hücredir. Hücrenin benzetim modeli, SIMAN [Pegden, 1990] benzetim dili ile kodlanmıştır.
MF 240 KF ve MF 240 DF model traktörlerin seçilmesinin nedeni, piyasada en çok tutulan modellerdir ve işletmenin diğer 12 farklı model traktörü arasında aylık %50'den fazla bir satışa sahiptir. Tablo 1'de son üç yılın aylık traktör satışları gösterilmektedir. Köşeli çamurluğa ait işlem tanımları ve kullanılan makinalar ile hücre yerleşim düzeni Şekil 1'de verilmiştir. Şekil 2'de ise, köşeli çamurluk iş akış şeması gösterilmektedir.
Tablo 1. Son Üç Yıla Ait Aylık Traktör Satışları
| 1997-1998-1999 Yılları Aylık Traktör Satışları | |||||
Aylar | Gün* | 1997 | Gün | 1998 | Gün | 1999 |
Ocak | 25 | 428 | 26 | 678 | 24 | 1253 |
Şubat | 23 | 649 | 22 | 1028 | 24 | 1896 |
Mart | 24 | 887 | 26 | 1404 | 24 | 2589 |
Nisan | 20 | 718 | 20 | 1137 | 18 | 2097 |
Mayıs | 25 | 843 | 26 | 1335 | 25 | 2462 |
Haziran | 25 | 1016 | 25 | 1609 | 26 | 2967 |
Temmuz | 18 | 979 | 15 | 1552 | 18 | 2858 |
Ağustos | 26 | 998 | 26 | 1583 | 26 | 2864 |
Eylül | 26 | 791 | 26 | 1251 |
|
|
Ekim | 26 | 648 | 26 | 1025 |
|
|
Kasım | 25 | 714 | 25 | 1136 |
|
|
Aralık | 27 | 853 | 27 | 1354 |
|
|
* İşletmenin aylık fiili çalışma süresi
İşlem No | Yapılan İşlem | Önceki işlem | Sonraki işlem | Kullanılan Makinalar |
10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 200 210 220 230 240 250 260 270 280 290 | Köşeli çamurluk üst kısım kenar kesimi Köşeli çamurluk üst kısım kenar Köşeli çamurluk üst kısım A, B kenar Sinyal sacı ütüleme Sinyal sacı polisaj etme Tutamak kaynatma (TİG kaynağı) Sinyal sacına tutamak kaynak etme Sinyal sacı komplesini üst kısma kaynak etme Üst kısım kaporta etme Yan panel polisaj etme Yan panel kenar bükme Sağ ve sol kuşaklara ara parça kaynak etme Ön brakete somun kaynatma Arka brakete somun kaynatma Köşeli çamurluk üst kısıma braket kaynatma Çamurluk üst kısıma kelepçe kaynatma Çamurluk üst kısıma üst braket kaynatma Çamurluk üst kısıma braket kaynatma Çamurluk üst kısıma arka braketi kaynatma Çamurluk üst kısıma dört adet kelepçe kaynatma Çamurluk üst kısıma ön braketi kaynatma Sinyal sacına ön braketi oksijen kaynağı ile kaynatma Üst kısım polisaj etme Üst kısım yan yüzeyini çökerterek uydurma ve numaralama Çamurluk üst kısımı ve yan panele kaynak etme Üst kısım ve yan panel komplesine sağ ve sol kuşak kaynatma Üst kısım panel köşesini oksi-asetilen kaynağı ile kaynak etme Köşeli çamurluk kuşak kaynaklarını sıkılaştırma Köşeli çamurluğu komple polisaj etme | --- 10 20 --- 40 --- 50,60 30,70 80 --- 100 --- --- --- 90 150 140,160 170 180 190 130,200 210 220 110,230 240 120,250 260 270 280 | 20 30 80 50 70 70 80 90 150 110 240 260 210 170 160 170 180 190 200 210 220 230 240 250 260 270 280 290 Boya | Kordon kesim T1 Kordon kesim T2 Eksantrik pres EXP Kordon kesim T3 Polisaj Tez. PT1 TİG kaynağı S23 Nokta punta kay. S6 Nokta punta kay. S62 Kaporta Tez. S70 Polisaj Tez. PT2 Kaporta Tez. S69 Elektrik ark kay. S27 Nokta direnç kay. S59 Nokta direnç kay. S59 Nokta direnç kay. S11 Nokta direnç kay. S11 Nokta direnç kay. S11 Nokta direnç kay. S11 Nokta direnç kay. S11 Nokta direnç kay. S11 Nokta direnç kay. S12 Oksi asetilen kay. O1 Polisaj tez. PT3 Kaporta Tez. S69 Askılı nokta kay. S481 Askılı nokta kay. S482 Oksi asetilen kay. O2 Nokta direnç kay. S4 Polisaj tez. PT4 |
Şekil 1. Köşeli Çamurluk Üretim Hücresi Düzeni ve İşlem Planı
Şekil 2. Köşeli Çamurluk İş Akış Şeması
İşlem ve Taşıma Sürelerinin Belirlenmesi
Benzetim modelinde gerekli olan makina işlem sürelerini belirlemek amacıyla hücrede daha önceden toplanmış olan veriler değerlendirilmiştir. Söz konusu veriler, kronometre ile sürekli ve akümülatif ölçme tekniği yardımıyla elde edilmiştir. Her makinaya ait toplanmış olan işlem süreleri ile ilgili veri setlerinin hangi dağılıma uyduğunun belirlenmesi amacıyla istatistiksel test uygulanmıştır. Test sonuçları, işlem sürelerinin %95 güvenirlilikle normal dağılıma uyduğunu göstermektedir.
Çamurluk üretiminin, ikinci işlemi sonunda çamurluk, hücreden çıkıp kenar bükme işlemi için pres atölyesine gitmek zorunda kalmaktadır. Hücre ile pres atölyesi arasındaki taşıma süresi 20 dakika kabul edilmiştir. Bu 20 dakikalık süreye yükleme, boşaltma ve çeşitli nedenlerle oluşabilecek kayıp sürelerinin dahil olduğu varsayılmıştır.
Tablo 3. Taşıma Dışındaki İşlem Süreleri ile İlgili Belirlenen Parametreler
İşlem No | Kullanılan Makinalar | Yardımcı Ekipman | İşlem süreleri (dk) | |||
Ortalama | Standart | Min. | Maks. | |||
10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 200 210 220 230 240 250 260 270 280 290 | Kordon kesim T1 Kordon kesim T2 Eksantrik pres EXP Kordon kesim T3 Polisaj Tez. PT1 TİG kaynağı S23 Nokta punta kay. S6 Nokta punta kay. S62 Kaporta Tez. S70 Polisaj Tez. PT2 Kaporta Tez. S69 Elektrik ark kay. S27 Nokta direnç kay. S59 Nokta direnç kay. S59 Nokta direnç kay. S11 Nokta direnç kay. S11 Nokta direnç kay. S11 Nokta direnç kay. S11 Nokta direnç kay. S11 Nokta direnç kay. S11 Nokta direnç kay. S12 Oksi asetilen kay. O1 Polisaj tez. PT3 Kaporta Tez. S69 Askılı nokta kay. S481 Askılı nokta kay. S482 Oksi asetilen kay. O2 Nokta direnç kay. S4 Polisaj tez. PT4 | 20 20 30 20 20 20 20 20 30 25 35 30 20 20 20 20 20 20 20 20 20 25 30 35 40 40 30 30 35 | 0.489 0.661 1.171 0.172 0.772 0.448 0.494 0.651 2.320 1.393 2.548 1.612 0.607 0.353 0.677 0.674 0.533 0.521 0.538 0.676 0.693 1.001 1.611 2.364 4.479 4.479 1.640 1.609 4.288 | 0.117 0.135 0.329 0.028 0.237 0.087 0.132 0.274 0.619 0.357 0.507 0.681 0.188 0.068 0.207 0.255 0.171 0.170 0.153 0.244 0.167 0.258 1.401 0.823 1.523 1.523 0.502 0.551 0.493 | 0.261 0.338 0.675 0.130 0.417 0.318 0.296 0.349 1.577 1.001 1.940 0.727 0.363 0.280 0.408 0.292 0.345 0.343 0.369 0.424 0.609 0.794 1.205 2.297 3.215 3.215 1.318 1.002 2.923 | 0.739 0.976 1.802 0.257 1.550 0.655 0.771 1.139 3.581 2.504 3.331 3.355 1.051 0.515 1.171 1.225 0.863 1.004 0.884 1.186 1.187 1.563 3.154 4.341 5.790 5.790 2.795 2.914 5.308 |
Zaman Serileri Yardımıyla Gelecekteki Satış Tahminlerinin Belirlenmesi
Geçmişteki satış kayıtlarına bakarak bir "trend" olup olmadığını tespit etmek, eğer bir "trend" varsa bundan yararlanarak gelecekteki talebi tahmin etmek ve benzetim modelinde kullanmak amacıyla zaman serileri kullanılmıştır. İşletmenin son üç yıla ait aylık satışları daha önceki Tablo 1'de gösterilmektedir.
Tablo 1'deki veriler kullanılarak Şekil 3'deki zaman serileri elde edilir. Noktaların dağılımı incelenirse, satışların zamanla arttığı görülebilir. Burada değişmelerin bir doğru etrafında meydana geldiği varsayılmıştır.
Satışlar ile aylar arasında yakın bir ilişki bulunduğu görülür. Dolayısıyla satışların gelecekteki bir değeri için ne olacağını tahmin etmek mümkündür. Tablo 4'de son sütundaki rakamlar, gelecek yılların aylarına ait trend doğrusu değerlerini ayarlama faktörleridir. Regresyon denklemi ile gelecekteki herhangi bir periyodun satış değeri bulunur ve o aya ait ortalama oranla çarpılırsa gerçeğe daha yakın bir sonuç elde edilir. 2000 yılı için ayarlanmış satış tahminleri en son sütunda görülmektedir. Şekil 3'de ise 2000 yılı için mevsim etkisi hesaba katılmış (düzeltilmiş) satış tahminleri "2000 tahmini" grafiği ile gösterilmiştir. Kurulan benzetim modelinde, 2000 yılı için düzeltilmiş satış tahmin verileri kullanılmaktadır.
Kurulan Benzetim Modelinin Varsayımları
Kurulan model için aşağıda belirtilen varsayımlar yapılmıştır,
• Kuyruk uzunluğu işlem sürelerini etkilememektedir.
• Makina sayısı benzetim çalışması boyunca sabittir.
• Kuyruklar ilk giren önce (İGÖ) işlem görür sıralama kuralına göre düzenlenmiştir.
• Her traktör için iki adet çamurluğa ihtiyaç duyulmaktadır.
• Zaman serileri yardımıyla bulunan 2000 yılı satış tahminleri benzetim modelinde talep verileri olarak kullanılmıştır.
• Hücrede her işgören, her makinaya atanabilmektedir. Başka bir deyişle esnek, çok fonksiyonlu işgörenler mevcuttur.
• Taşıma süreleri ile ilgili standart zamanlar, tempo ve toleransların (kişisel ihtiyaç, yorulma ve gecikme toleransları) normal zamana dahil edilmesi ile bulunmuştur.
• Makina arızaları, kusurlu parçalar, yeniden işlemeler ve makinalar arası taşımalar göz ardı edilmiştir. Bunun nedeni bu gibi durumlarda işlenecek malzemenin hazır bulunacağının kabul edilmesidir. Üretimi tam zamanında gerçekleştirmenin amaçlarından biri, maliyeti yükselten, ancak ürüne katma değer sağlamayan tüm israfların yok edilmesidir. Hücresel üretim, taşımaları, hazırlık zamanlarını, parti büyüklüklerini ve atölyede bulunan yarı mamul ve mamul stoklarını azaltarak veya yok ederek bu amaca yardım eder. Bu nedenle benzetimi yapılacak itme ve çekme sisteminde söz konusu israfların, ihmal edilecek kadar küçük olduğu kabul edilmiştir.
Şekil 3. Son Üç Yıla Ait Aylık Gerçekleşen ve Tahmini Traktör Satışları
Tablo 4. Son Üç Yıla Ait Aylık Gerçekleşen ve Tahmini Traktör Satışları
| 1997-1998-1999 Yılları Aylık Traktör Satışları (adet/ay) | ||||||||||
Aylar | * Gün | 1997 Gerçek Tahmini | Gün | 1998 Gerçek Tahmini | Gün | 1999 Gerçek Tahmini | % Ort. | 2000 + | |||
Ocak | 25 | 428 | 387 | 26 | 678 | 1129 | 24 | 1253 | 1870 | 79.2 | 2068 |
Şubat | 23 | 649 | 449 | 22 | 1028 | 1191 | 24 | 1896 | 1932 | 110.0 | 2941 |
Mart | 24 | 887 | 511 | 26 | 1404 | 1252 | 24 | 2589 | 1994 | 139.0 | 3802 |
Nisan | 20 | 718 | 573 | 20 | 1137 | 1314 | 18 | 2097 | 2056 | 105.0 | 2937 |
Mayıs | 25 | 843 | 634 | 26 | 1335 | 1376 | 25 | 2462 | 2117 | 115.4 | 3299 |
Haziran | 25 | 1016 | 696 | 25 | 1609 | 1438 | 26 | 2967 | 2179 | 131.3 | 3835 |
Temmuz | 18 | 979 | 758 | 15 | 1552 | 1500 | 18 | 2858 | 2241 | 120.1 | 3582 |
Ağustos | 26 | 998 | 820 | 26 | 1583 | 1561 | 26 | 2864 | 2303 | 115.8 | 3525 |
Eylül | 26 | 791 | 883 | 26 | 1251 | 1623 |
|
| 2365 | 83.4 | 2590 |
Ekim | 26 | 648 | 943 | 26 | 1025 | 1685 |
|
| 2426 | 65.0 | 2059 |
Kasım | 25 | 714 | 1005 | 25 | 1136 | 1747 |
|
| 2488 | 68.0 | 2196 |
Aralık | 27 | 853 | 1067 | 27 | 1354 | 1808 |
|
| 2550 | 77.4 | 2548 |
* İşletmenin aylık fiili çalışma süresi, + Ortalama değerlere göre düzeltilmiş 2000 yılı aylık tahmini satışları, % Trend doğrusu ayarlama faktörleri,
Kurulan Benzetim Modelinin Algoritması
• Algoritma I (İtme sistemi)
Kurulan benzetim modelinin itme sistemi esasına göre algoritması Şekil 4'de görüldüğü gibidir.
• Algoritma II (Çekme sistemi)
İtme sisteminde kullanılan algoritma çekme sistemi için de geçerlidir. Hücrede çekme kontrolünü sağlamak için programa, ikinci bir alt program (çekme kontrolü modülü) eklenmiştir. Çekme sisteminin işleyişi Şekil 5'de görüldüğü gibidir.
Deneylerin Tasarımı
Bu çalışmada analiz edilen faktörler; talep dalgalanması, yardımcı ekipman değişim süresi, itme sistemi için emniyet stoku, çekme sistemi için ise, maksimum kuyruk uzunluğu değişimidir. Bu faktörlerin değişik seviyelerindeki sistem performansları, aynı zamanda itme veya çekme sisteminden hangisinin, diğerinden daha yüksek performans gösterdiğini belirleyecektir.
Ürün talebi ve dalgalanmaları: Çekme sistemi sabit talep için idealdir. Bununla beraber talebin değişken dalgalanması gerçek hayatta kaçınılmaz bir durumdur. Talebin dalgalanabileceği sınırları test etmek için şu şartlar belirlenmiştir; Mevcut talep (Talep + % 0), Mevcut talebin %20 fazlası (Talep + % 20) ve mevcut talebin %20 eksiği (Talep - % 20) şeklinde gösterilmiştir.
Yardımcı Ekipman Değişim Süresi (YED): İşlemlerin sürdürülebilmesi için gerekli olan kaynak makinaları için, elektrot, kaynak tüpü, punta vb. değişimi ve kontrol zamanlarıdır. Yardımcı Ekipman Değişim Süresi (YED) dalgalanması seviye gösterimi sınırları test etmek için şu şartlar belirlenmiştir; Mevcut YED (YED + % 0), Mevcut YED'in %20 fazlası (YED + % 20) ve mevcut YED'in %20 eksiği (YED - % 20) şeklinde gösterilmiştir.
İtme sistemi için emniyet stoku (Estk.) : İtme sisteminde izin verilen maksimum emniyet stoku miktarını göstermektedir. Emniyet stoku seviye gösterimi: Emniyet stoku 0 (adet), (Estk. 0), 20 adet (Estk. 20), 50 adet (Estk. 50) şeklindedir.
Çekme sistemi için maksimum kuyruk uzunluğu (Max.ku.): Çekme sisteminde izin verilen kuyruk uzunluğunu göstermektedir. Maksimum kuyruk uzunluğu (adet) seviye gösterimi: 0 adet (Max.ku. 0), 1 adet (Max.ku. 1 ), 5 adet (Max.ku. 5) şeklindedir.
Benzetim Modelinde Ele Alınan Performans Ölçütleri
İtme ve çekme sistemi şartları altında modelde ele alınan faktörlerin değişik seviyeleri için aşağıda belirtilen performans ölçüleri benzetim sonuçlarından elde edilmiş olup, bu sonuçlar Tablo 5 ve 6'da verilmiştir.
• Toplam stok maliyeti (TSM).
• Hücre temin süresi,
• Ortalama kuyruk süresi,
• Hücre çevrim süresi,
• Dönem içinde (gün bazında) elde bulunan ortalama stok miktarı,
• Kuyruk uzunlukları,
• Zamanında karşılanan talep oranı,
Bu performans ölçüleri içersinde öncelikle TSM üzerinde durulmuştur. Bu önemli performans ölçülerinden biridir [Chu ve Shih, 1992]. Benzetim esnasında program içerisinde, aşağıdaki şekilde hesaplanmaktadır.
Toplam Stok Maliyeti (TSM) = SSM + SBM + KSM
• Toplam Süreç içi stok maliyeti (SSM) = Temin süresi x Birim Süreç içi stok maliyeti,
• Temin süresi = İşlem süresi + Kuyruk süresi,
• Toplam Stok bulundurma maliyeti (SBM) = Elde bulunan stok x Birim Stok bulundurma maliyeti,
• Toplam Kayıp satış maliyeti (KSM) = Elde olmayan stok x Birim Kayıp satış maliyeti,
Benzetim Sonuçlarının Değerlendirilmesi
Tablo 5'de itme sistemi için talebin üç seviyesi olan mevcut talep ( Talep +%0), talebin %20 artması (Talep +%20), talebin %20 azalması (Talep -%20) ve emniyet stokunun sırasıyla 0, 20 ve 50 birim olması faktörleri altında elde edilen performans değerleri gösterilmiştir.
Tablo 6'da ise, çekme sistemi için talebin üç seviyesi olan mevcut talep ( Talep +%0), talebin %20 artması (Talep +%20), talebin %20 azalması (Talep -%20) ve müsaade edilen maksimum kuyruk uzunluğu 0, 1 ve 5 birim olması faktörleri altında elde edilen performans değerleri gösterilmiştir.
İtme Sistemini Etkileyen Faktörlerin Analizi
Tablo 5'den görüleceği gibi YED faktörü talebin karşılanma oranı, temin süresi ve TSM performans ölçütü üzerinde önemli bir etkiye sahip değildir. Örneğin YED değerinin %20 attırıldığı, talep şartının değişmediği ve "0" emniyet stoku durumunda, talebin zamanında karşılanma oranı sabit kalmakta, temin süresi ve TSM'deki çok düşük değişimin ise, ihmal edilecek derecede olduğu saptanmıştır.
Talebin artma durumunda ise, temin süreleri ve diğer performans ölçütlerinin bundan olumsuz derecede etkilendiği görülmektedir. Bu olumsuz etkinin emniyet stokunun artması ile de değişmediği yine Tablo 5'den izlenmektedir.
Şekil 4. Kurulan İtme Sistemi Benzetim Modelinin Algoritması
Şekil 5. Çekme Sisteminin Algoritması
Tablo 5. İtme Sistemini Kullanan Üretim Sisteminin Farklı Faktör Seviyelerindeki Performans Değerleri
| Performans ölçütleri | TALEP + % 0 | TALEP + % 20 | TALEP - % 20 | ||||||
| Estk. 0 | Estk. 20 | Estk. 50 | Estk. 0 | Estk. 20 | Estk. 50 | Estk. 0 | Estk. 20 | Estk. 50 | |
YED. + % 0 | Ort.ku TS ÇS KS SK KTO % TSM | 57 897 4.78 864 81 77 14669 | 57 900 4.78 868 81 78 15257 | 58 903 4.81 870 81 83 16863 | 81 1020 5.01 987 25 65 21097 | 85 1034 5.04 1001 125 74 20785 | 82 1025 4.84 992 125 77 21459 | 38 792 4.69 759 91 80 12057 | 38 792 4.69 759 91 83 12896 | 38 786 4.68 753 91 89 14074 |
YED. + % 20 | Ort.ku TS ÇS KS SK KTO % TSM | 58 913 4.83 880 81 77 14795 | 58 917 4.83 884 81 78 15384 | 59 917 4.80 884 81 83 16981 | 82 1034 5.05 1001 25 65 21243 | 87 1061 4.90 1028 125 73 21372 | 83 1039 4.88 1007 125 77 21622 | 38 807 4.74 774 91 79 12158 | 38 806 4.73 773 91 83 12984 | 38 780 4.72 766 91 89 14157 |
YED. - % 20 | Ort.ku TS ÇS KS SK KTO % TSM | 57 883 4.73 850 81 77 14572 | 57 887 4.74 854 81 78 15166 | 57 889 4.71 856 81 83 16777 | 80 1005 4.98 972 25 66 20924 | 83 1017 4.94 984 125 74 20649 | 82 1011 4.80 978 125 77 21339 | 37 778 4.64 746 91 79 11986 | 37 778 4.64 746 91 83 12825 | 37 774 4.64 741 91 89 14011 |
TS : Temin süresi, KS : Kuyruk süresi, KTO % : Zamanında karşılanan talep oranı, YED. : Yardımcı ekipman değişim süresi,
ÇS : Çevrim süresi, SK : Kalan stok, TSM : Toplam stok maliyeti, Estk. : Emniyet stoku,
Ort.ku : Ort. kuyruk uzunluğu.
Tablo 6. Çekme Sistemini Kullanan Üretim Sisteminin Farklı Faktör Seviyelerindeki Performans Değerleri
| Performans | TALEP + % 0 | TALEP + % 20 | TALEP - % 20 | ||||||
Max.ku. 0 | Max.ku. 1 | Max.ku. 5 | Max.ku. 0 | Max.ku. 1 | Max.ku. 5 | Max.ku. 0 | Max.ku. 1 | Max.ku. 5 | ||
YED. + % 0 | Ort.ku TS ÇS KS SK KTO % TSM | 0 206 12.63 195 22 99 3039 | 1 190 12.59 179 21 100 3130 | 2 240 8.27 218 41 92 4471 | 0 217 10.98 206 25 100 3647 | 1 238 10.63 227 31 98 4169 | 2 247 9.58 230 44 95 4955 | 0 174 15.57 163 26 100 2440 | 1 176 15.03 164 30 100 2530 | 2 276 6.09 266 31 83 3901 |
YED. + % 20 | Ort.ku TS ÇS KS SK KTO % TSM | 0 211 13.05 200 30 100 3132 | 1 175 11.91 164 31 99 3073 | 2 337 5.90 327 23 81 5146 | 0 260 11.21 249 34 98 4258 | 1 257 11.07 246 36 98 4263 | 2 240 10.55 205 41 100 4430 | 0 192 15.54 180 27 100 2486 | 1 213 14.00 200 25 98 3210 | 2 315 5.50 304 - 45 79 4169 |
YED. - % 20 | Ort.ku TS ÇS KS SK KTO % TSM | 0 175 12.38 164 22 100 2788 | 1 175 11.91 164 31 99 3073 | 2 239 7.31 229 44 87 4597 | 0 204 10.52 194 31 99 3521 | 1 206 10.08 225 29 97 3898 | 3 207 9.15 196 42 96 4422 | 0 169 10.68 159 60 82 3451 | 1 156 14.55 145 26 100 2370 | 2 224 7.28 213 34 88 3650 |
TS : Temin süresi, KS : Kuyruk süresi, KTO
% : Zamanında karşılanan talep oranı,
YED. : Yardımcı ekipman değişim süresi, ÇS : Çevrim süresi, SK : Kalan stok,
TSM : Toplam stok maliyeti, Max.ku. : İzin verilen maksimum kuyruk uzunluğu,
Ort.ku : Ortalama kuyruk uzunluğu.
Çekme Sistemini Etkileyen Faktörler ve Ekonomik Çalışma Alanı:
Çekme sistemi ile odaklanılan hücrenin performansı, seçilen performans ölçütlerine göre radikal bir şekilde artmaktadır.
Çekme sisteminin performansını etkileyen en önemli faktör Tablo 6'dan da izlendiği gibi, yardımcı ekipman değişim süresidir.
Çekme yapısında, talebin artış ve azalışı da performans üzerinde önemli bir etkiye sahiptir. Talebin bu dalgalanışının üretim maliyetini fazla etkilememesi için, yardımcı ekipman değişim süresi azaltılmalı, maksimum kuyruk uzunluğu sıfır olmalı, sadece talep düştüğünde kuyruk uzunluğunun bir birim olmasına izin verilmelidir. Yardımcı ekipman değişim süresi arttığı zaman ise, temin süresi uzamakta ve performans olumsuz yönde etkilenmektedir.
Üretimin Düzgünleştirilmesi
İtme sistemi için benzetim koşum sonuçlarından mevcut talep, mevcut YED ve 0 emniyet stoku için Tablo 7'de görülen ayrıntılı sonuçlar elde edilmiştir. Tabloda dönemler ayları, gün ise o ay içersinde çalışılacak gün sayısını, ortalama günlük talep ve bu talebi karşılamak için gerekli çevrim süresi, temin süresi ve TSM görülmektedir.
Eğer günlük normal vardiyadaki üretim, saptanan üretim miktarını karşılayamamışsa, ikinci vardiyaya geçilir. İkinci vardiyada da, saptanan üretim miktarı karşılanamamışsa, üçüncü vardiya gerekir. (Şekil 4). Benzetim sonuçlarına göre saptanan vardiya farklarından dolayı, itme sisteminde günler arasında düzgün bir üretim göze çarpmamaktadır. Bu da üretim etkinliğini düşüren bir durumdur. [Miltenburg ve Sinnamon, 1989].
Yapılan benzetim deneyleri yardımıyla çekme sisteminin, mevcut talep, YED'in mevcut durumdan %20 azaltılması ve izin verilen maksimum kuyruk uzunluğunun sıfır olması şartıyla iki vardiyada düzgün üretim yapabileceği saptanmıştır. Buna göre Tablo 8'deki benzetim sonuçları elde edilmiştir.
Çekme sistemi talep yükseldiği zaman çevrim süresini azaltarak, talep düştüğünde ise çevrim süresini yükselterek talebi karşılamaktadır. Buna göre, Tablo 8' den izlendiği gibi 1. dönem çevrim süresi birim başına 16.49 dk. iken, söz konusu çevrim süresi 2.dönemden sonra, talebin artması ile önemli oranda düşmektedir. Talebe uygun seçilen çevrim süresine, klasik çevrim süresi ile karışmaması için takt süresi denmektedir. [Edwards vd.,1993].
Çekme sistemi için, hücredeki işlemler, çevrim sürelerine göre gruplandırılarak dengelenmiştir. Her gruba bir işgören ataması yapılarak her dönem toplam çalışacak işgören sayısı bulunmuştur. 90, 110 ve 240 numaralı işlemleri (Şekil 1) yapacak olan kaporta işgörenleri ise, özel olarak yetişmiş elemanlardır. Bu yüzden bu işlemler için bir eleman görevlendirilmesi zorunluluğu vardır.
İşgören atamaları toplu olarak Tablo 9'da görülmektedir. Bu sonuçlar, hücrede talep azaldığında çevrim süresi ve bir işgörenin kullandığı makina sayısı arttırılarak grup sayısının azaltılması; talep arttığı zaman ise, çevrim süresi ve bir işgörenin kullandığı makina sayısı azaltılarak grup sayısının arttırılması gerektiğini göstermektedir.
Bu çalışmanın temel hedeflerinden biri de, talebi karşılayacak şekilde işgücü performansının yüksek tutulması yoluyla hücrenin geliştirilmesidir. Bunun için de üretim hücresinde çalışan işgörenler, her görev için çok fonksiyonlu bir şekilde eğitilmiş olmalıdır. Çok fonksiyonlu eğitilmiş personel, işletmede büyük esneklik sağlar. Hücremizde ise, tüm işgörenlerin hücredeki tüm işleri yapabilme durumuna gelmeleri, Tablo 9'un son sütununda görüldüğü gibi belirlenen çevrim sürelerine göre, aynı miktardaki işin, daha az işgörenle yapılmasına imkan vermektedir. Başka bir deyişle işgören performansı arttırılmış olmaktadır.
Tablo 7. Mevcut Talep, Mevcut YED ve Emniyet Stoku Olmayan, İtme Sisteminde Dönemler İtibarıyla Talebe Bağlı Çevrim, Temin Süresi ve TSM Değişimi
Dönem | Gün | Günlük talep (adet/gün) | Çevrim süresi (dk) | Temin süresi (dk) | TSM | |
Ortalama | St. sapma | |||||
1 | 29 | 41 | 2.063 | 4.68 | 819 | 4497 |
2 | 29 | 38 | 9.064 | 4.68 | 655 | 4890 |
3 | 30 | 63 | 8.568 | 4.67 | 875 | 4510 |
4 | 28 | 72 | 0.994 | 4.96 | 994 | 6036 |
5 | 30 | 68 | 3.651 | 4.84 | 974 | 6358 |
Tablo 8. Mevcut Talep, YED (- %20) ve Maksimum Kuyruk Uzunluğu Sıfır Olan Çekme Sisteminde Dönemler İtibarıyla Talebe Bağlı Çevrim, Temin Süresi ve TSM Değişimi
Dönem | Gün | Günlük talep (adet/gün) | Çevrim süresi | Temin süresi | TSM | İtme sistemine | |
Ortalama | St.sapma | ||||||
1 | 29 | 41 | 2.441 | 16.49 | 172 | 558 | % 88 |
2 | 29 | 40 | 9.895 | 16.67 | 170 | 952 | % 81 |
3 | 30 | 64 | 8.634 | 11.50 | 196 | 1199 | % 73 |
4 | 28 | 72 | 0.995 | 10.74 | 206 | 1586 | % 74 |
5 | 30 | 67 | 1.260 | 10.40 | 248 | 1680 | % 74 |
Tablo 9. Dönemler İtibarıyla, İşlemlerin İşgörenler Arasında Dağılımı
Dönem | İşlem Grupları | Makina Gruplarında çalışacak hesaplanan işgören sayısı ** | Makina Gruplarında çalışacak önerilen işgören sayısı *** | |||
1. Grup* | 2. Grup | 3. Grup | 4. Grup | |||
1 | 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 130, 140, 150-200, 210, 220, 230, 100 | 110, 240, 250, 260, 120 | 270, 280, 290 | ----- | 1. G: 3 2. G: 2 3. G: 1 Toplam : 6 kişi | 1. G: 1 2. G: 1 3. G: 1 Toplam : 3 kişi |
2 | 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 130, 140, 150-200, 210, 220, 230, 100 | 110, 240, 250, 260, 120 | 270, 280, 290 | ----- | 1. G: 3 2. G: 2 3. G: 1 Toplam : 6 kişi | 1. G: 1 2. G: 1 3. G: 1 Toplam : 3 kişi |
3 | 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 130, 140, 150-200, 210 | 100, 110, 220, 230, 240 | 250, 120, 260 | 270, 280, 290 | 1. G: 3 2. G: 2 3. G: 1 4. G: 1 Toplam : 7 kişi | 1. G: 1 2. G: 1 3. G: 1 4. G: 1 Toplam : 4 kişi |
4 | 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 130 ,140, 150-200 | 100, 110, 210, 220, 230, 240 | 250, 120, 260 | 270, 280, 290 | 1. G: 3 2. G: 2 3. G: 1 4. G: 1 Toplam : 7 kişi | 1. G: 1 2. G: 1 3. G: 1 4. G: 1 Toplam : 4 kişi |
5 | 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 140, 150-200 | 100, 110, 130, 210, 220, 230, 240 | 250, 260 | 120, 270, 280, 290 | 1. G: 3 2. G: 2 3. G: 1 4. G: 1 Toplam : 7 kişi | 1. G: 1 2. G: 1 3. G: 1 4. G: 1 Toplam : 4 kişi |
SONUÇ
Talebe uygun saptanan çevrim sürelerine (takt sürelerine) göre işgören atamaları yapıldığı zaman, söz konusu hücre itme sistemi yapısından, çekme sistemi yapısına geçmektedir. Bu da hücrenin talebe göre düzgün üretim yapabilme yeteneğini arttıracaktır. Hücrenin performansı da, YED süresinin kısaltılabildiği oranda ve kuyruğa izin vermeyen (maksimum kuyruk uzunluğu sıfır) yapıda artmaktadır.
Ayrıca hücredeki işgören performansının artmasında, çok fonksiyonlu işgörenlerin ne denli önemli olduğu, gerçek bir üretim hücresinde sayısal olarak gösterilmiş olmaktadır.
KAYNAKÇA
1. Bonney, M. C., Zhang, Z., Head, M. A., Tien, C. C., ve Barson, R. J. [1999] "Are Push And Pull Systems Really So Different ?", International Journal of Production Economics, No.59, s. 53-64.
2. Bose, G.J., ve Rao, A. [1988] "Implementing JIT With MRP II Creates Hybrid Manufacturing Environment", Industrial Engineering, Eylül, s. 49-53.
3. Chu, C.H., ve Shih, W.L. [1992] "Simulation Studies in JIT Production", International Journal of Production Research, Cilt 30, No.11, s. 2573-2586.
4. Durmuşoğlu, B., Altunterim, B., ve Akhun, M. [1994] "Bir Kesici Takım Üretim Sisteminde Tam Zamanında Üretime Geçiş I ", Mühendis ve Makina, Cilt 35, Sayı 409, s. 20-30.
5. Durmuşoğlu, M. B., [1991] "Comparison of Push and Pull System in A Cellular Manufacturing System", Just- In- Time Manufacturing Systems, Operational Planning and Control Issues, Ed: A. Şatır, Elsevier Science, s. 115-132.
6. Edwards, D. K., Edgell, R. C. ve Richa, C. E. [1993] Standard Operations - The Key to Continuous Improvement in a Just-In-Time Manufacturing System, Production and Inventory Management Journal, Cilt 34, No.3, s. 7-13.
7. Ertay, T., [1998], "Simulation Approach In Comparison Of A Pull System In A Cell Production System With A Push System In A Conventional Production System According To Flexible Cost: A Case Study", International Journal of Production Economics, No. 56, s. 145-155.
8. Fox, K.A. [1984] "MRP II Providing A Natural 'Hub' for Computer Integrated Manufacturing System", Industrial Engineering, Cilt 16, No.10, s. 44-50.
9. Golhar, D.Y., Stamm, C.L., ve Smith W.P. [1990] "JIT Implementation In Small Manufacturing Firms", Production and Inventory Management Journal, Second Quarter: 44-48.
10. Golhar, D.Y., ve Stamm, C.L. [1991] "The Just-In-Time Philosophy: A Literature Review", International Journal of Production Research, Cilt 29, No.4, s. 657-676.
11. Gülsün, B. [1998] Üretim Hücrelerinde İtme ve Çekme Tipi Üretim Kontrol Sistemlerinin Etkilerinin İncelenmesi ve Bir Uygulama, Doktora Tezi (Yıldız Teknik Üniversitesi, F.B.E.), İstanbul.
12. Gülsün, B., Özgürler, M. [1999] "Tam Zamanında Üretim Sisteminin Performansını Etkileyen Faktörler ve Ekonomik Çalışma Alanlarının Belirlenmesi", YTÜD, Yıldız Teknik Üniversitesi Dergisi, s. 102-112.
13. Huang, C.C., ve Kusiak, A. [1998] "Manufacturing Control With A Push-Pull Approach", International Journal of Production Research, Cilt 36, No.1, s. 251-275.
14. Huang, P.Y., Rees, L.R., ve Taylor, III, B.W. [1988] "A Simulation Study of The Japanese Just-In-Time Technique (With Kanban) for A Multistage Production System", Decision Science, Cilt 13, s. 326-344.
15. Kimura, O. ve Terada, H. [1981), " Design and Analysis of Pull System, A Method of Multi-Stage Production Control", International Journal of Production Research, Cilt 19, No.3, s. 241-253.
16. Krishnamurthy, A., Suri, R., ve Vernon, M., [2000], "Push Can Perform Better Than Pull For Flexible Manufacturing Systems With Multiple Products", Industrial Engineering Research 2000 Conference Proceedings, Institute for Industrial Engineers, Norcross, GA, USA.
17. Miltenburg, J. ve Sinnamon, G. [1989] "Scheduling Mixed-Model Multi-Level Just-In-Time Production System", International Journal of Production Research, Cilt 27, No.9, s. 1487-1509.
18. Monden, Y. [1983] Toyota Production System - Practical Approach to Production Management, IIE Press.
19. Occeña, L.G., ve Yokota, T. [1991] "Modelling of An Automated Guided Vehicle System (AGVS) in A Just-In-Time (JIT) Environment", International Journal of Production Research, Cilt 29, No.3, s. 495-511.
20. Pegden, C.D., Shannon, R.E., Sadowski, R.P. [1990] Introduction Simulation With SIMAN , McGraw-Hill, Newyork.
21. Ptak, C.A. [1991] "MRP, MRP II, OPT, JIT and CIM- Succession, Evolution, or Necessary Combination", Production and Inventory Management Journal, Second Quarter, s. 7-11.
22. Rao, A. [1989] "A Survey of MRP-II Software Suppliers' Trends in Support of Just-In-Time", Production and Inventory Management Journal, Third Quarter, s. 14-17.
23. Sarker, B.R., ve Fitzsimmons, T.A. [1989] "The Performance of Push and Pull Systems: A Simulation and Comparative Study", International Journal of Production Research, Cilt 27, No.10, s. 1715-1731.
24. Savsar, M. [1996] "Effects of Kanban Withdrawal Policies and Other Factors on The Performance of JIT Systems-A Simulation Study", International Journal of Production Research, Cilt 34, No.10, s. 2879-2899.
25. Savsar, M., [1997], "Simulation Analysis of A Pull-Push System For An Electronic Assembly Line", International Journal of Production Economics, No. 51, s. 205-214.
26. Schroer, B.J., Black, J T. ve Zhang, S. X. [1984] "Microcomputer Analyses 2-Card Kanban System For 'Just-In-Time' Small Batch Production", Industrial Engineering, Cilt 16, No.6, s. 54-65.
27. Sumichrast, R.T., Russel, R.S., ve Taylor, B.W. [1992] "A Comparative Analysis of Sequencing Procedures for Mixed-Model Assembly Lines in A Just-In-Time Production System", International Journal of Production Research, Cilt 30, No.1, s. 199-214.
28. Uzsoy, R., ve Martin-Vega, L.A. [1990] "Modelling Kanban - Based Demand – Pull Systems: A Survey and Critique", Manufacturing Review, Cilt 3, No.3, s. 155-160.
