A fuzzy approach for total productive maintenance performance measurement in manufacturing systems

Abstract

Stratejik bir bakım tekniği olan Toplam Verimli Bakım (TVB) birçok organizasyon tarafından başarılı bir şekilde yaygın olarak uygulanmaktadır. Bu bağlamda TVB performansının değerlendirilmesi de organizasyonların üretim süreçlerinin ve performanslarının geliştirilmesine büyük katkı sağlamaktadır. Bu nedenle, bu tez, niceliksel ve nitel performans göstergelerine dayalı TVB performans ölçümü için yeni bir çerçeve geliştirmeyi amaçlamaktadır. Bu tez kapsamında önerilen TVB performans ölçüm sistemi (TVB PÖS) tasarım, değerlendirme, uygulama ve gözden geçirme olmak üzere dört aşamadan oluşmaktadır. Tasarım aşamasında, TVB performansı üzerinde etkili olabilecek yeni performans göstergeleri belirlenmiş ve analiz edilmiştir. Değerlendirme aşamasında, bu göstergeler, bulanık aritmetik ve sıralamaya dayalı iyileştirilmiş bir bulanık çok ölçütlü karar verme yöntemi (BÇÖKV) kullanılarak değerlendirilmiştir. Ayrıca, iyileştirilen yöntem literatürdeki en popüler BÇÖKV yöntemleriyle karşılaştırılmış ve iyileştirilen yöntemin uygulanabilirliği ve güvenilirliği duyarlılık analizi yapılarak belirlenmiştir. Uygulama aşamasında, TVB performansı bulanık veri zarflama analizi (BVZA) kullanılarak yeni performans göstergeleri ile ölçülmüştür. Bu bağlamda, arzu edilen ve edilmeyen girdi ve çıktıların varlığında güvenli bölge kısıtlarını dikkate alan farklı genelleştirilmiş bulanık veri zarflama analizi modelleri önerilmiştir. Böylece önerilen modeller, TVB literatürüne önemli katkı sağlamıştır. Gözden geçirme aşamasında ise TVB performansının periyodik olarak izlenmesi ve gerektiğinde koruyucu ve önleyici karar ya da eylemlerin alınması gerektiği vurgulanmıştır. Son olarak, önerilen TVB PÖS, otomotiv endüstrisinde faaliyet gösteren uluslararası bir imalat şirketinde uygulanmıştır.

Total Productive Maintenance (TPM), which recognized as a strategic maintenance technique, has been widely and successfully implemented in many organizations. In this context, evaluation of TPM performance can make a great contribution to organizations in advancing their manufacturing operations. Therefore, this thesis aims to develop a new framework for the performance measurement of TPM based on quantitative and qualitative performance indicators. Within the scope of this thesis, the proposed TPM performance measurement system (TPM PMS) is divided into four phases namely design, evaluation, implementation, and review. In the design phase, novel performance indicators having impact on TPM performance are identified and analyzed. In the evaluation phase, these indicators are evaluated using a fuzzy multiattribute decision making (FMADM) method improved on the basis of fuzzy arithmetic and ranking. Moreover, the improved method is compared with the most popular FMADM methods in the literature and its applicability and reliability are determined by carrying out sensitivity analysis. In the implementation phase, TPM performance is measured with novel performance indicators using fuzzy data envelopment analysis (FDEA). In this context, different generalized fuzzy data envelopment analysis with assurance regions models are proposed in the presence of desirable and undesirable inputs and outputs. Thus, the proposed models make a significant contribution into TPM literature. In the review phase, TPM performance should be monitored periodically, and preventive and predictive decisions or actions should be taken if it is needed. Finally, the proposed TPM PMS is implemented in an international manufacturing company operating on automotive industry.