Sürekli üretim yapan sistemler için performans yönetim sistemi tasarımı

Abstract

Üretim işletmelerinin varlıklarını sürdürmeleri, sahip oldukları kaynakları belirledikleri amaç ve hedefler doğrultusunda kullanmalarına bağlıdır. Amaç ve hedeflere hizmet etmeyen kaynak kullanımlarının, diğer bir deyişle kayıpların, belirlenip ortadan kaldırılması ile üretim maliyetlerini düşürebilecek olan işletmelerin böylece rakipleri karşısında rekabet avantajı sağlaması kaçınılmaz olacaktır. İşletmelerde amaca uygun veri toplanmamasından ve toplanan verinin değerlendirme yöntemlerindeki eksikliklerden dolayı performans izleme açısından yeterli fayda sağlanamamaktadır. Oysaki performansını sürekli artırmak zorunda olan işletmeler, süreçlerine en uygun performans ölçüm ve izleme sistemlerini satın almalı veya geliştirmelidir. Literatürde, işletmelerin süreçlerine uygun olan performans ölçüm sistemlerini kendi içlerinde geliştirmelerinin satın almaya kıyasla daha fazla yarar sağlayacağı belirtilmiştir. Bu amaçla tez çalışmasında, bir bilgi sistemi çerçevesi geliştirilerek işletmelerin kendi bünyelerinde, üretim kayıplarını değerlendirecek ve kaynaklarının etkinliğini artıracak karar destek sistemleri ve uzman sistemler tasarlayabilmeleri hedeflenmiştir. İmalat endüstrisinde, makinelerden sorumlu operatörlerin sağladığı veriler kullanılarak belirlenen üretim kaybı değeri ile gerçekleşen üretim kaybı değeri arasında çoğu zaman fark gözlenebilmektedir. Tezde, açıklanamayan üretim kaybı olarak tanımladığımız bu fark değeri ölçümlerdeki belirsizliğin bir ölçümüdür. Dolayısıyla, tezin bir diğer amacı da, açıklanamayan üretim kaybının etkisini minimize etmek, üretim kaybı ve performans göstergelerinin hesaplanmasında belirsizliği ele alarak performansı uygun tekniklerle izlemektir. Bu amaçla, makinelerin üretim hızı ile üretim kesintisi süresi bileşenleri bulanık sayılar ile ifade edilmiş ve üretim kayıplarının bulanık küme teorisi ile modellenmesi için bir yaklaşım önerilmiştir. Böylece sürekli üretim sistemlerindeki üretim kayıplarının hesaplamalarına belirsizlikler dâhil edilmiştir. Bunun yanı sıra, operatör kaynaklı belirsizlik veya ölçüm hatası içeren üretim hızı ve üretim kesintisi bileşenlerinin değerlerini tahmin etmek için bir optimizasyon modeli geliştirilmiştir. Bu modelle, operatörün sağladığı değerler kullanılarak çözüm kümesine en kısa mesafedeki değerler çözüm olarak bulunmuştur.Tezde ele alınan diğer bir konu, belirsizlik içeren bileşenlerin modellenmesi için uygun olasılık dağılımlarının belirlenmesi ve bunların izlenmesi için kontrol grafiklerinin kullanılmasıdır. Çalışmada, toplam üretim kesintisi rastsal değişkeninin izlenmesi amacıyla sıfır-yoğunluklu birleşik Poisson-Gamma modeli kullanılmış ve geliştirilen bir kontrol grafiği ile sürecin kontrol dışı durumlarının izlenmesine olanak sağlanmıştır. Bir saha çalışması olarak tez kapsamında önerilen bilgi sistemi çerçevesi sürekli üretim yapan bir üretim tesisi için uygulanmış ve çalışma ayrıntıları ile anlatılmıştır.

Survival of production companies heavily depends on the usage of their resources in accordance with their goals. By identifying and eliminating the resources that are not used in accordance with the company goals, in other words losses, companies could reduce production costs and gain competitive advantage over their rivals.Due to lack of a system to collect relevant data and methods to evaluate these, companies often do not benefit from process improvement by monitoring and managing losses. The companies, however, who have to improve continuously their performances, should purchase or develop an appropriate performance measurement system. In the literature, it is stated that, performance measurement systems that are developed by companies for their own needs will provide more benefits compared to purchasing readily available systems. In this dissertation, an information system framework is developed for companies to design their own decision support or expert systems, targeted to evaluate production losses and increase the effectiveness of their processes.In the manufacturing industry, differences are often observed between actual and calculated production losses when the data provided by operators are used. In this dissertation, we have defined this difference as unexplained losses, and considered it as a measure of measurements uncertainty. Other aims of this dissertation are to minimize the effects of these unexplained losses, by handling uncertainties in the calculation of production losses and performance indicators and to monitor uncertainties by proper techniques. To this end, production stoppage and production speed components are expressed by fuzzy numbers and an approach is proposed for modeling uncertainties in production losses using fuzzy set theory. Thus, fuzzy-type uncertainties in continuous manufacturing systems are included to calculate production losses.In addition, an optimization model for calibration is proposed to estimate the value of production speed and production stoppage components, which assumed to include measurement error or uncertainty. In this model, the minimum distance to the solution set with the values provided by the operator has been computed as the solution.Another issue discussed in the dissertation, is the determination of appropriate probability distribution for modeling the total production stoppage duration component and the use of control charts to monitor it. A control chart based on zero inflated compound Poisson – Gamma distribution is developed for monitoring the total production stoppages. As a real application, proposed information system framework for the continuous production systems was applied in a manufacturing plant and described in detail.