Fabrika düzenlemede hücre temeline dayalı imalat ve bir uygulama

Abstract

.*!?*?¦¦¦*.¦:¦.-;..` />.., ```-¦' /, '.,.-¦-,.¦ `V '.#' OZET ^*^,,,«.«- *>-¦' Globalleşen dünya ekonomisi, hızla gelişen teknolojinin de yardımıyla daha kısa sürede ve çeşitli üretimi, ülkeler açısından `olmazsa olmaz` hale getirmektedir. Türkiye'nin de uluslararası pazarlarda rekabet gücünü arttırabilmesi için, hızla gelişen bu teknolojiyi takip etmesi ve bunu ekonominin her alanında basan ile uygulayabilmesi gerekir. Bu çerçeveden baktığımızda, modern üretim sistemleri arasında stratejik öneme sahip olan ve verimliliğin arttırılmasında kullanılan `Hücresel Üretim Sistemleri`, rekabet gücünün de arttırılabilmesinde etkili sistemlerden biri olarak kabul edilmektedir. Ancak bu sistemin başarısı, mevcut sistemin basitleştirilebilme düzeyine, bir anlamda tasarımın etkinliğine bağlıdır; kümelendirme yöntemlerinin yanı sıra üretim sistemiyle de ilgili pek çok özelliğin varlığı, hücresel üretim sisteminin uygulanmasını zorlaştırır. Bu çalışma, geleneksel üretim sistemleriyle hücresel üretim sistemleri arasındaki farklılıkları ortaya koyduktan sonra, hücresel üretim sistemine geçebilmek için gerekli hazırlıkları bilimsel bir tabana oturtup,- hücresel üretim uygulamasında seçilecek yöntem belirlemesindeki farklı kümelendirme yöntemleri arası karşılaştırma yapmayı amaçlamaktadır. Çalışmada yedi aşamalı bir metodoloji çerçevesinde iki ayrı kümelendirme yöntemi oluşturulmuş ve bunlar karşılaştırılmıştır. Kullanılan yöntemlerden ilki, hücresel üretimde kullanılan ilk kümelendirme yöntemlerinden olan benzerlik katsayısıdır. Diğer yöntem ise, son yıllarda hücresel üretimde etkinliğini kanıtlamış yöntemlerden biri olarak sıkça adından söz edilen genetik algoritma yöntemidir. Çalışma teorini ortaya koyduğu yararların saptanabilmesi için bir fabrika uygulaması ile desteklenmeye çalışılmıştır. Uygulamada, verilerin toplanıp, uygulama için hazırlanmasının ardından, parça aileleri ile makine hücrelerinin oluşturacağı kümelendirme yöntemlerini çalıştıracak özgün bilgisayar programı üretilmiştir. Söz konusu iki yöntem kullanılarak oluşturulan kümeler, daha taşımaları gereken özellikler ve hesaplanan uygunluk değerleri açısından karşılaştırılmıştır. Uygunluk değeri, kümelendirme yöntemlerinin karşılaştırılmasında ilk defa kullanılmakta olup, çalışmanın özgün yanını oluşturmaktadır. Elde edilen sonuçlar işletme tarafından seçilecek yöntemin belirlenmesinde yol gösterici niteliktedir.

SUMMARY Today market needs dictate the production of more varieties within very short time. Production systems should be rearranged according to the philosophy of cell manufacturing in order to increase our competitiveness in international market and for industrial companies, in order to reach the desired performance with the most advance technology. Cell manufacturing systems are among the most important strategies for the future industries and they increase the productivity of the cell manufacturing if the structure of the system is appropriate. However, the success of cell manufacturing depends on the level of simplification of the system at hand, in other words depends on its design efficiency. Besides, it is difficult to choose the most appropriate method because there are several factors regarding to clustering methods and production systems. In this study, we aim to compare the systems based on traditional/ conventional methods and cell manufacturing, and analyze scientifically the preparatory work required in the transformation to the cell manufacturing, and make a comparison between different clustering methods in order to select the technique for applying cell manufacturing. In our thesis, two clustering techniques are applied within the 7-step methodology and then comparison is made between them. First method used is the coefficient of similarity which is the one of the first applications of cell manufacturing. Second method used is the genetical algorithm method which is one of the most proven method in cell manufacturing. The study includes also an application section to determine the benefits. First, the data is compiled and the necessary computer software is developed for running the clustering method which include part family and machine cells, then the clusters obtained through these two methods are compared with each other in terms of their specialities and an appropriateness value The use of appropriateness value in the comparison between clustering methods is represented as an original contribution of our thesis. The results obtained can help the companies to select the method.