17 A-Q-iistos'ii Unutniaciik. Unutturniavacii<ri/

Transkript

1 17 A-Q-iistos'ii Unutniaciik. Unutturniavacii<ri/ ilt: 11 Sayi: 3 Eyliil 2 2 QIMENTO SEKTORUNDE GORELI FAALJYET PERFORMANSLARININ AGIRLIK KISITLAMALARI VE QAPRAZ ETKINLJK KULLANILARAK VERI ZARFLAMA ANALIZI ILE DEGERLENDIRILMESI E. Ertugrul KARSAK, Rruzan i CAN 11 IMALAT HUCRELERINDE GRUP QIZELGELEME SEZGISELLERININ KARSILASTIRILMASI Orhan TORKUL, i. Hakki CEDJMOGLU, Mustafa DORDUNCU 22 UZMAN SISTEMLER KULLANILARAK YAPILMIS BIR I DEGERLENDIRME QALISMASI Ozcan KILINQCI

2 tmmob makina mijhendisleri odasi ISO 9 f in ISIGINDA TOPLAM KALITE CUYGULAMA KILAVUZU) Prof. Dr. ALP ESiN Temmuz 2 - ANKARA Yayin No: MMO/246/2

3 ENDUSTRI MUHENDlSLl&l TMMOB MAKlNA MUHENDlSLERl ODASI YAYINIDIR 3 Ayda Bit Yayinlanir TEMMUZ /A6USTOS / EYLUL 2 July / August / September 2 Cilt / Vol: 11 Sayi / No : 3 Makina Muhendisleri Odasi Adma Sahibi Publisher Mehmet SOGANCI Sorumlu Yazi Isleri Miidiiru Managing Editor Tiilay CJORDUK YENER Yayin Kurulu Publishing Board Mehmet Selim AKTURK Nilgiin BAYDAN H. Kursat SERTPOYRAZ SaaUYAR Invent KANDILLER Cemal OGUZSOY Yayin Sekreteri Technical Secretary Nilgiin KARAKUCUK Redaktor Sehnaz KAPLAN KARACA Baski Printed By PANO Ofset (312) Grafik Dizgi Graphist Type Setting Miinewer POLAT Baski Sayisi Circulation 3 Yonerim Yen Head Office TMMOB Makina Muhendisleri Odasi Siimer Sok. 36/1-A 644 Kizilay-ANKARA Tel: (312) Fax:(312) e-posta:yayin@mmo.orgtr Degerli Endiistri Miihendisleri, 17 Agustos yikimimn iizerinden tam bir yil ge^ti. Yikim o kadar biiyiiktii ki yasamimizda oncesi ve sonrasi olan yeni bir milatti, bundan sonra hi^ bir sey eskisi gibi olmayacaka, devlet yaralan saracak, sorumlulardtan hesap sorulacakti... Ancak ge9en bir yil i^erisinde yapilanlarla ilgili tabloya baktigimizda hifbir zaman ve hifbir sekilde karsilanamayacak manevi kayiplar bir yana maddi kayiplann bile telafi edilemedigini, deprem vergilerinin kamu acpiklanm kapatmak ifin kullamldigini, enkazlann kaldinlamadigini, kayip pek 9k insanm sonunun ne oldugunun bilinmedigini, insanlann mutsuz ve gelecekten umutsuz oldugunu gormekteyiz. Depremin ilk giinlerinden itibaren bolgeye giden ve her tiirlii yardimi yapmaya 9ahjan Odamiz, bir daha bu tiir yikimlann olmamasi i9in yajama ge9irilmesi gerekli olanlarla ilgili olujturdugu tespit, goriif ve onerilerinin takip^isi olmuj, yajanilanlarm unutulmamasi-unutturulmamasi i9in gali^malarini 9k yonlii siirdiirmujtur. Odamiz yikimin o kadar biiyiik olmasinin birind nedenini "Yapilagmaya uygun olmayan zengin tanm topraklanntn yer aldigi birind derece deprem kugagmdaki alanlann tiim bilimsel-teknik uyanlar gozardi edilerek yerel ve merkezi iktidarlann te vikleriyle sanayi merkezi haline getirilmesi ve rant amach plan tadilatlanyla 7-8 kath yapilagmalara izin verilmesi"olvxvk saptanmij ve bunun ardindan gelen "hatah ve denetimsizyapi siirecinin bu sorumsuzlugun onemli bir halkastm olugturdugu"belirtmijtir. Insanin insanla, insanin toplumla, insanin dogayla uyumlu birlikteligini hi9e sayan, ranta dayali siirdiiriilegelen bu sistemlerin degismesi gerektigini vurgulayan Odamizin goriis ve onerilerinin iilkeyi yonetenlerce dikkate alinmadigini yap(ma)dklan galismalardan anlamak miimkiin. Deprem sonrasi tek yapilan; pek 9k eksiklik, yanlislik ve 9eliskiyle dolu olan yapilann denetimi hakkindaki 595 sayili Kanun Hiikmiinde Karamame oldu. u anda Anayasa Mahkemesinde olan KHK'de diger 9eliskilerin yam sira kamu yapilanna -ki depremde en 9k hasan gorenler kamu binalanydi- yeni diizenlemelerin uygulanmayacak olmasi hiikmu bile ikridarin konuya bakis a9isi haklonda bir fikir verebilir. 17 Agustos'un yildoniimiinde yapilan tartismalarda da gordiik ki bazilan bu yikimi 9oktan unutmus ve bizlere de unutturmaya 9alisiyor. Bizim ise tek sozumuz var: Unutmadik, unutturmayacagiz! Saygilanmizla EM Dergisi Yayin Kurulu

4 Endiistri Miihendisligi Dergisi Cilt:ll Sayi:3 Sayfa: (2-1) Makina Miiheiidisleri Odasi CIMENTO SEKTORUNDE GORELI FAALIYET PERFORMANSLARININ AGIRLIK KISITLAMALARI VE APRAZ ETKINLIK KULLANILARAK VERI ZARFLAMA ANALIZI ILE DEGERLENDIRILMESI E. Ertugrul KARSAK' Firuzan I CAN' *Galatasara\; Oniversitesi, Endustri Miihendisligi Bolumu OZET Veri Zarflama Analizi (VZA) modeli en basit haliyle girdi/gikti agirliklan iizerinde bir sinirlama getirmemekte ve bu esnekligin sonucu olarak bazi karar birimleri sadece bir girdi ya da giktidaki yiiksek performanslan ile etkinlik sininnda yer alabilmektedir. Bu problemi gozumlemek igin, degerlendirme sonucunda gogunlukla sifira yakm agirlik iqeren girdi ya da giktilann alabilecekleri agirliklann kisitlanmasi gerekmektedir. Kullanilan agirlik kisitlamalanna ragmen halen bir girdi ya da giktidaki performanslan sonucu etkinlik sininnda yer alan ancak gergek anlamda etkin olmayan karar birimlerini belirlemek igin gapraz etkinlik degerleri kullanilmahdir. Qapraz etkinlik kavrami, diger karar birimlerinin optimum girdi/gikti agirliklan kullanilarak, bir karar biriminin etkinliginin belirlenmesi olarak ifade edilebilmektedir. Herbir karar birimi igin bu hesaplamalar gergeklejiirilerek bir gapraz etkinlik matrisi olu turulup, goreli olarak diis.uk gapraz etkinlik degerine sahip karar birimleri, gergek anlamda etkin olmayanlar olarak belirlenmektedir. Bu ekilde, karar birimlerinin goreli performans degerlendirilmesinde daha etkin bir ayns,tirma saglanmaktadir. Bu gah mada, Turk gimento sektorunde yer alan isjetmelerin goreli faaliyet performanslan, belirli girdi/giktilar igin agirlik kisitlamalan igeren ve isjetmelerin goreli etkinlikleri arasinda daha saghkli bir ayn tirma saglayan gapraz etkinlik degerlerinden yararlanan VZA kullanilarak degerlendirilmi tir. Anahtar sozciiklcr: Veri zarflama analizi, agirlik kisitlamalan, gapraz etkinlik. GIRI Gunumii2de imalat sektorunde ya anan rekabet, ifletmeleri, kaynaklanni en etkin ekilde kullanmaya zorlamaktadir. Bunu saglamak igin i letmelerin, rekabet ettikleri sektor iginde performanslanni goreli olarak degerlendirmesi ve etkinlik sininnda yer almak igin referans almalan gereken i letmeleri belirlemesi gerekmektedir. Verimlilik analizi, performans degerlendirilmesinde kullanilan yontemlerin ba mda gelmektedir. Verimlilik basit olarak kurumun amacina uygun olarak yarattigi iiriinun, bu iirunii ortaya koyabilmek igin harcadigi kaynaga oranlanmasiyla hesaplanir. Ancak girdi ve giktilardaki niteliksel farklihklar bu hesaplamayi zorla tirmaktadir. Ozellikle giinumiizde kullanilan birbirinden farkli kaynaklar ve bunlann sonucunda elde edilen birgok farkli uriin verimliligin degerlendirilmesini giigleftirmekte, bunlann yam sira adi gegen girdi ve giktilann birimlerinin farkli olmasi da kar ila ilan zorluklan artirmaktadir. Verimlilik analizi igin kullanilan olgum sistemleri yapisal olarak oran analizleri, parametreli yontemler ve parametresiz yontemler olmak uzere iig temel gruba aynlabilir. Oran analizi, kapsam ve amag agisindan tek boyutlu analizleri igerir. Verimlilik olgiimiinde hesaplanan degisjk oranlann agirhklandinlarak tek bir

5 pimento Sektoriinde Goreli Faaliyet Performanslarinin Veri Zarflama Analizi ile Degerlendirilmesi ol^iit elde edilmesi gereksinimi, yontemin onemli bir eksikligi olarak belirmektedir. Parametreli yontemler, verimlilik olgumii gerc,ekle tirilen i letmelere ili kin uretim fonksiyonunun analitik bir yapiya sahip oldugunu varsayarlar. Qogunlukla birgok girdi ile bir tek Qiktiyi ilifkilendiren regresyon analizi, yaygin kullanilan parametrik yontemlere ornek verilebilir. Parametresiz yontemler ise uretim fonksiyonunun ardinda herhangi bir analitik formun varligini ongorrneyen esnek bir yapiya sahiptirler ve gozum yontemi olarak genellikle matematik programlamayi kullanmaktadirlar. Ilk olarak Charnes, Cooper ve Rhodes (1978) tarafindan geli tirilen veri zarflama analizi (VZA), verimlilik analizinde kar ila ilan guglukleri giderebilecek parametresiz bir yontemdir. Bu yontemin sahip oldugu en onemli ozellik, her karar alma birimindeki etkinsizlik miktanni ve kaynaklanni tanimlayabilmesidir. Bu ekilde etkin olmayan birimlerde ne kadar girdi azaltmak ve/veya gikti miktanni artirmak gerektigine ili kin olarak yoneticilere yol gosterebilir. Son yirmi yillik siire iginde, oncelikle kar amaci giitmeyen kurumlarda (hastane, silahh kuwetler, iiniversite, elektrik kurumu vb.), AR-GE projelerinde, c,ok uluslu ya da gok ubeli isjetmelerin goreli performanslarinin olgumunde VZA uygulamalanna rastlanmaktadir. Yontemin getirdigi en onemli yenilik, birgok girdinin kullanilarak birgok giktinin elde edildigi ortamlarda, parametrik yontemlerde oldugu gibi onceden belirlenmis, herhangi bir analitik uretim fonksiyonunun varhginin ongorulmesine gereksinim duymadan olgum yapabilmesidir. Ayrica girdi ve giktilar olgum birimlerinden bagimsizdirlar. Bu nedenle i letmenin degisjk boyutlannin ayni zamanda olgulebilmesi imkani vardir. Bu c,ali maya konu olan Tiirk pimento sektoriindeki irketlerin goreli faaliyet performanslan, daha once Albayrak ve Ozcan (1996) tarafindan 1993 ve 1994 yillan verileri ile VZA kullanilarak incelenmi tir. Ancak adi gegen gali mada karar birimleri igin elde edilen girdi/gikti agirhklanna yer verilmemi ve bunun yam sira goziim sonucunda birden fazla etkin irket belirlenmi olmasina ragmen bu etkin irketler arasinda bir siralama yapilmami tir. Boyle bir sonuca ula ilmasinin nedenleri arasinda karar degi kenleri olan girdi ve gikti agirhklanna kisitlama getirilmemesi sayilabilir. Nitekim etkin irketler sadece bir girdi ve/veya giktilarinin goreli iistiinlugu ile etkinlik sininnda yer alabilmektedirler. Bir girdi ve/veya giktinin digerlerine gore 5k yuksek bir agirhga ula abilmesi ve bazi girdi ve/veya c,iktilann tamamen gozardi edilmesi, VZA yonteminde kar ila ilabilecek sorunlardan birisidir. Bunu engellemek igin kullanilan yontemlerden biri etkinlik olgumunde agirhklarin goreli kisitlanmasidir. Ayrica VZA sonucunda birden 5k karar birimi etkinlik sininnda yer alabildigi ic,in, etkin birimleri kar ila tirmak ancak gapraz etkinlik olgutlerinden yararlanarak mumkun olmaktadir (Sexton 1986, Doyle ve Green 1993). Bu c.ali mada, yukanda bahsedilen yontemler kisaca ozetlendikten sonra, Turk pimento sektoriinde yer alan i letmelerin goreli faaliyet performanslarinin degerlendirilmesine uygulanmasi 1997 yih verileri kullanilarak irdelenecektir. VERI ZARFLAMA ANALIZI VZA, birgok girdi ve giktiyi bir skaler etkinlik 6lc,(itune donu tiiren dogrusal programlama bazh bir yontemdir. Analizin temelinde benzer tiirden karar birimlerinin uretim etkinliklerinin degerlendirilmesi yer ahr. Analize konu olacak karar birimlerinin ayni hedefe yonelik benzer i levleri gormesi, ayni pazar artlannda gali masi ve gruptaki biitun birimlerin verimliliklerini nitelendiren etmenlerin, yogunluk ve buyiikluklerdeki farklihklar harig ayni olmasi artlan aranir. En basit durum olarak tek girdi ve gktiya sahip bir siirec, veya birim igin etkinlik "gikti / girdi" olarak; geli mi orgiitlerde ise girdi ve 51kb sayismdaki fazlalik dikkate almarak etkinlik, "agirhkli gikb toplami / agirhkli girdi toplami" ile tanimlanabilir. Ancak bu son tanimda yer alan agirhklan ortak degerler olarak belirlemek, ozellikle kar ila tinlan birimlerin birbirlerinden farkli karma ik yapilan sebebiyle 9k giigtiir. Bu sorunun gbziimu ancak her birimin kendi verilerinin dikkate ahnmasiyla olu turulacak kendi agirhk kumelerinin belirlenmesiyle mumkiindiir. I te bu ktimeyi olu turmaya yonelik olarak Charnes, Cooper ve Rhodes (1978), incelenen her j birimi igin a agidaki modeli 6nermi lerdir:

6 E. Ertugrul Karsak, Firuzan l can =-^w=qv l d6nu iimlerinden yararlanarak a agidaki ekilde dogrusallaftinlabilir: Maksh Kisitlar (1) Kisitlar (2), Vr vei. r=l 1=1 n t: m Yukandaki formiilasyonda, j'inci karar birimi tarafindan iiretilen r miktanni, j'inci karar birimi tarafindan kullanilan i girdisi miktanni, j karar birimi tarafindan r giktisina verilen agirhgi, j karar birimi tarafindan i girdisine verilen agirhgi, karar birimi sayisini, gikti sayisini, girdi sayisini ifade etmektedir. Model her ;' karar birimi igin goziiliir ve her karar birimi igin birer etkinlik degeri olmak iizere toplam n adet etkinlik degeri elde edilir. Tanim geregi, herhangi bir karar biriminin etkinlik degeri l'den biiyiik olamaz. Ornegin (l)'de incelenen ; karar biriminin etkinlik degeri, turn karar birimleri igin etkinligin l'den biiyiik olmamasi ko ulu ile hesaplanmi tir. Modelde girdi ve gikti agirhklan goziim kiimesini olu turmaktadir. Bu agirhklar j karar biriminin etkinligini engoklayacak olan degerlerdir. Elde edilen etkinlik degeri 1 olursa bu j biriminin diger karar birimlerine gore etkin, aksi halde ise etkinsiz oldugunu gosterir. Eger karar birimi etkinsiz ise, belirlenmi agirhklar ile etkin olan karar birimleri (veya birimi), incelenen karar birimi igin referans kiimesini olu tururlar. VZA modeli (l)'de goriildiigu gibi oransal olarak tanimlanmi tir. Ancak dogrusal programlama goziim yontemlerinin uygulanabilmesi igin, model, <?-' = ' olarak tanimlandiginda, \X,=qu r ve Yukanda verilmif olan model primal formiilasyondur ve bu gah mada "CCR modeli" olarak anilacaktir. Alternatif olarak modelin duali de gozulebilir. Primal problem t + m adet karar degi keni ve herbir karar birimi igin bir adet kisit icermekte ve dolayisiyla dual problem t + m adet kisit ve herbir karar birimi igin bir adet karar degiskeni igermektedir. Genellikle kurulan modellerde t + m < n oldugu igin goziim a amasinda daha az zaman alacagindan dual model tercih edilebilir. (2)'ye e deger dual model a agidaki ekilde ifade edilir. Min ZQ Kisitlar: (3) Z, \fj kisitsiz. i = l,...,m Burada onceki tanimlara ek olarak, A. ) karar biriminin yogunluk degerini gostermektedir. Problemin dual modelinden hareketle gozumii i lem

7 (pimento Sektorunde Goreli Faaliyet Ferformanslarimn Yen Zarf lama Analizi ilc Dcgcrlendirilmesi zamani agisindan gabukluk saglamasinin yarn sira, elde edilen ^.'lerin olu turdugu goziim kiimesi kullanilarak incelenen j karar biriminin goreli etkinligi n de test edilebilir. 2J^J =1 sabit getiri, J j=i durumunda olgege gore r>l. ise olgege gore azalan getiri, ise olgege gore artan getiri sozkonusudur. VZA, giinumuzde goreli performans analizinde yaygin kuuanim goren bir yontemdir. Ancak analiz sonucunda, aralannda bir kar ila tirma yapmaya olanak vermeyecek sayida etkin karar birimi elde edilebilmekte ve boylelikle sonuglann saglikh bir ekilde degerlendirilmesi mumkiin olmamaktadir. Bu da VZA'nin temelinde yer alan ve tercih edilmesini saglayan, her birimin girdi ve gikti agirhklannin kendilerine ozgii bigimde serbestge degerlenmesinin yol agtigi bir tehlike ve dolayisiyla bir dezavantajdir. Agirhk degerlerinin serbest birakilmasinin bir diger sonucu da incelenen karar birimleri igin onem ta iyan girdi ve/veya gikhlann agirhklannin hig istenmemesine ragmen sifir degerini almasidir. CCR modelinde girdi ve giktilann agirhklan amag fonksiyonunu engoklayacak ekilde belirlendiginden, bazi girdi ve giktilar gozardi edilebilir. Bu olumsuzlugun giderilebilmesi de ancak gerekli gorulen girdi ve giktilann agirhklannin kisitlanmasiyla mumkundiir. Problemlerin dual model ile gozumiinde, karar birimlerinin etkinlik degerleri belirlenirken girdi ve giktilann agirhk degerleri elde edilememektedir. Bu durum, girdi ve Qikti agirhklan uygun bir yapiya sahip olmayan goreli etkin karar birimleri arasinda ayriftirma yapmak igin kullanilacak agirhk kisitlamalan yonteminden yararlanilmasmi engellemektedir. Bu nedenle, uygulamada (2)'deki primal model kullanilacaktir. AGIRLIK KISITLAMALARI VZA'nde karar birimlerinin etkinlik degerlerini belirlerken, girdi ve giktilar ic,in uygun olmayan agirhk degerleri elde edilmesini onlemek igin agirliklar kisitlanabilir. Boylece tiim birimler igin gergek etkinlik degerlerine ula ma imkani dogar. Bu konuda literatiirde degi ik yakla imlar yer almaktadir. Dyson ve Thanassoulis (1988), Charnes ve digerleri (199), Wong ve Beasley (199), Allen ve digerleri (1997) tarafindan yapilmis, c.ali malar, VZA'nde agirhk kisitlamalan kullanan yontemler igermektedir. Bu yontemler, uygun agirhk kisitlannin belirlenmesi ve modele katilmalan a amasinda farkhhklar gosterirler. Ornegin Dyson ve Thanassoulis agirhklara direkt kisit konulmasini onerirken, Charnes ve digerleri ise girdi/gikti degerlerini ayarlama ("coneratio" yakla imi) yontemini savunmusjardir. Wong ve Beasley ise girdi ve giktilann goreli agirhklanna kisit koymayi dnermiglerdir. Agirhk kisitlannin VZA modeline katilmasindan sonra qoziim a amasmda higbir farkhhk yoktur. Her karar birimi igin model gozuliir ve ek kisitlan saglayan, tanimlanan araliklarda agirhklan gergekleyen goziim kumesine ula ihr. Ek kisitlar, VZA'nin temel ustiinlugii olan agirhklann her karar birimi igin esnekge belirlenmesi ilkesini kaybettirmedigi gibi daha gergekgi bir sonuca ula ilmasim saglamaktadir. Bu gah mada, Wong ve Beasley'in onerdikleri yontem kullanilacaktir. Bu yontem esas olarak agirhk oranlan kullanimina dayanir. Wong ve Beasley, bir agirhkh giktinin (veya girdinin) diger giktilann (veya girdilerin) agirhkli toplamma oraninin, yoneticiler veya genel olarak karar vericiler tarafindan hemfikir olunan degerlerle sinirlandinlabilecegini savunmaktadirlar. Bu bir bakima o giktinin (veya girdinin) digerlerine gore hangi onemde degerlendirilmesi gerektigini vurgulamaktir. a T <- -<b r (4) Buradaki [a r, b r ] sayi arahgi r giktisi igin bir deger ayarlamasidir. Boylece karar verici problemin durumunu analize daha iyi yansitmis, olur. [a r, b ], [,1] arahgindadir ve belirlenmesi oldukga kolaydir. Belirlenme a amasinda Analitik Hiyerar i Siireci (Saaty, 1994) kullanilabilecegi gibi sinirlar dogrudan uzman karar vericiler tarafindan da tanimlanabilir. Bir ba ka yontem de problemin CCR modeli ile goziiliip, elde edilen agirhklarla kisit konulmasi dii unulen agirhk igin her karar biriminde, (4)'te verilmi olan oran hesaplanmasina dayanir. Daha sonra ikinci en

8 E. Ertugrul Karsak, Firuzan Ijcan kiic.uk ve en biiyiik deger sirasiyla alt ve ust sinir olarak alinir. a r ve b r degerlerinin belirlenmesinin ardindan (4) teki oran her karar birimi igin 2 adet e itsizlik ile asagidaki gibi dogrusalla tinhr ve toplam 2n adet kisit VZA modeline eklenir. Tablo 1. Capraz etkinlik matrisi Karar birimi E u E lt 2 E l2 E s E,, E 2s n E, n E 2n t (5) k Eu E a E h *, Ayni prosediir, girdilerin agirhklan kisitlanmak istendiginde de benzer ekilde uygulanir. Karar birimi sayisinin oldukga biiyiik oldugu modeller igin Wong ve Beasley alternatif modeller onermektedir. CAPRAZ ETKINLIK (Japraz etkinlik matrisi ilk olarak Sexton ve digerleri (1986) tarafindan 6nerilmi ve bir karar biriminin diger birimlerin etkinligine gore degerlendirilmesini saglami hr. Son yillarda bu konuda yayinlanan makaleler (Doyle ve Green 1993, Doyle ve Green 1994) capraz etkinlik olgiitleri ile ilgili gah malardaki geli melere i ik tutmu tur. Bu gah mada, matris elemanlarini elde etmek igin basit gapraz etkinlik olgiitleri kullanilmi tir. Buna gore oncelikle her karar birimi igin CCR modeli goziiliir ve elde edilen etkinlik degerlerinden hareketle s karar biriminin goreli etkinligi, k karar biriminin agirhklanna gore a agidaki formulle hesaplanabilir: t Min t? r=l Kisitlar: (6) fc < 1, her karar bin mi igin (s * k) / m - E kk (=1 SO, i = l,..., m. n Ortalama (apraz etkinlik degerleri E nl E n2 e2 Yukandaki modelde, E*^ CRR modelinden elde edilen k karar biriminin optimal etkinlik degeridir. Tablo 1 'de fa degeri s biriminin k hedef birimine gore etkinligini gostermektedir. Daha onceki CCR modeli goztimlerinden elde edilen etkinlik degerleri matrisin ko egeninde yer almaktadir. En alt satirdaki ortalama gapraz etkinlik degerleri ise her s biriminin diger birimler dikkate alindiginda eri tigi ortalama etkinligi gostermektedir. Goreli olarak yuksek ortalama gapraz etkinlige sahip karar biriminin daha iyi performans gosterdigi kabul edilir. Ote yandan, goreli olarak dii iik ortalama gapraz etkinlige sahip karar biriminin etkin goriinmek igin, diger karar birimlerinden farkli agirhk yapisi benimsedigi sonucuna vanlabilir (Boussofiane ve digerleri, 1991). Boylece karar birimleri arasmda goreli bir siralama yapmak miimkiin olmaktadir. Doyle ve Green'in onerdigi yontemde turn karar birimlerinin gapraz etkinliklerini igeren nxn boyutlu matris ongorulmiiftur. Buna alternatif olarak, sadece CCR modelinin goziimu sonucunda etkin olarak beliren karar birimleri arasmda daha kugiik boyutlu bir matris olu turmak da yeterli olabilir (Shang ve Sueyoshi, 1995). Bir sonraki boliimde sunulan uygulamada, CCR modelinin goziimii sonucu etkinlik sininnda yer alan karar birimleri igin gapraz etkinlik matrisi hesaplanacakbr. e, E m

9 pimento Sektorunde Goreli Faaliyet Performanslarinin Veri Zarflama Analizi ile Degerlendirilmesi CIMENTO SEKTORUNDE BIR UYGULAMA Uygulama igin Tiirk pimento sektorunde yer alan ve istanbul Menkul Kiymetler Borsasi'na (IMKB) kote olan irketler segilmi tir. Cimento sektorii, IMKB'de diger sektorlerle kar ila tinldiginda goreli olarak onemli sayida irketle temsil edilmektedir. Amac, irketlerin 1997 yili faaliyet performanslarinin degerlendirilmesidir. VZA'ndeki en onemli karar a amasi, yapilan analizin sagligi agisindan girdi ve giktilann belirlenmesidir. Burada irketlerin goreli faaliyet performanslari irdeleneceginden, girdi olarak personel sayisi, maddi duran varhklar, finansman giderleri ve 6z sermaye; gikti olarak ise net sati lar ve esas faaliyet kan sec.ilmi tir. Verilerin temininde JMKB'nin yayinlanndan yararlanilmi tir ( irketler Yilhgi, 1998). Girdi ve giktilar arasindaki boyutsal farkhliklann etkinlik degerlerinin belirlenmesi a amasindaki olumsuz etkileri dikkate alinarak, verilerin normalize edilmesinde yarar gorulmektedir. Bu nedenle her girdi ve 51kb icjn veriler, ortalama degerlerine gore normalize edilmis, ve Tablo 2'deki degerler elde edilmi tir. CCR modelini kullanarak tiim karar birimleri igin olu turulan dogrusal programlar goziilerek Tablo 3'teki etkinlik degerleri ve agirhklar elde edilmi tir. Tiim karar birimleri ic,in dogrusal programlama modellerinin olu turulmasinda Delphi ile geli tirdigimiz bir arayiizden; elde edilen modellerin gozumunde ise LINDO optimizasyon yazihmindan yararlanilmi tir. Tabloda \X i ve \X 2 siitunlan gikti agirliklanni, w v w 2, w 3 ve w 4 sutunlan ise ilgili girdi agirliklanni gostermektedir. Modellerin gozumunde 51kb olarak esas faaliyet karina ait agirhklarda yogun bir ekilde (7/14), girdi olarak ise tiim karar birimleri ic,in maddi duran varhklann agirhklannda sifir degeri elde edilmi tir. Bunun nedeni CCR modelinin gozumiinde, her karar biriminin etkinliginin engoklanmasi siirecinde bazi girdi ve/veya giktilannin agirhklandirilmasinda gergekte uygun olmayan agirlik degerleri elde edilebilmesidir. CCR modelinin agirhklann belirlenmesine getirdigi esnekligin bir sonucu olarak amac, fonksiyonunun en^oklanmasinda, bazi girdi ve/veya gikti agirhklan sifir degerini alabilmektedir. Cikti olarak esas faaliyet kannin analiz esnasinda diger gikti olan net sati lara gore bu kadar du uk oranda degerlenmesi kabul edilemez bir durumdur. Benzer ekilde, maddi duran Tablo 2. Qimento sektorii 1997 yili normalize edilmi verileri Net Satislar Esas Faaliyet Personel Maddi Duran Finansman Oz Sermaye Kan Sayisi Varhklar Gideri Adana Afyon Ak^ansa Asian Bolu Bursa Bati(im ^imsa Qimta? Golta? Konya Mardin Nigde Unye

10 E. Ertugprul Karsak, Firuzan Ijcan Tablo 3. CRR modeli etkinlik degerleri ile girdi ve gikti agirliklan»i Ih w 4 Etkinlik Degerleri Adana Afyon Ak^ansa Asian Bolu Bursa Batifim Qimsa gimta? Golta? Konya Mardin Nigde Onye varliklar da diger girdiler i$erisinde tamamen degerlendirme di inda tutulmu tur. Analizin gergekg temellere oturtulmcisi agisindan agirhklann kisitlanmasi yoluna gidilmesi gerekmektedir. Bu amagla adi gegen gikti ve girdi i?in a agida verilen simrlamalara gidilmiftir. Buradaki alt ve ust sinirlar modeli gergekgi kilacak ekilde uzman goriifune ba vurularak belirlenmistir. y = l...,14,*, -O.lYwjc >, ; = 1,...,14 1=1 (8) 2 2j.21- <.8 (7) r=l w x <.4 (7)'de verilen sinirlamalar a agidaki ekilde dogrusalla tinlarak CCR modeline 56 yeni kisit eklenmi tir. r=l Modele eklenen bu yeni kisitlarla yapilan analiz sonucunda Tablo 4'teki sonuglar elde edilmi tir. Buna gore Nigde Qmento etkin irketler ktimesinden gikmi ; alt ve ust sinir koyulan esas faaliyet kan ve maddi duran varhklann agirliklan ise tanimlanan aralikta yer almiftir. Analizin ilk a amasindaki CCR modelinin goziimunde etkinlik sininnda yer alan diger i letmeler bu konumlanni korurlarken, etkin olmayan irketlerin etkinlik degerleri daha da dii mu ve aralanndaki siralamada degi iklikler gergekle mi tir. Agirhk kisitlamalannin dikkate alinmadigi durumda etkinlik sinmnin belirlenmesinde gozardi edilen maddi duran varliklar ve esas faaliyet

11 pimento SektoriVnde Goreli Faaliyet Performanslanrun Veri Zarflama Analizi ile Degeflendirilmesi karinm, eklenen kisitlarla etkinlik degerlerinin belirlenmesinde dikkate ahnmasi sonucunda, soz konusu girdi ve qiuh degerieri goreli olarak daha korii olan karar birimleri yeni etkinlik siralamasinda alt siralara kaymi lardir. Ornegin, maddi duran varhklan goreli olarak yiiksek olan Bolu Qimento igin agirhk kisitlamalari dikkate ahnmadan belirlenmi olan etkinlik degeri (.927), bu girdinin agirhginin kisitlanmasi sonucunda.696'ya dii mu ve etkinlik siralamasinda yedinci siradan onbirinci siraya gerilemiftir. Bir ba ka ornek olarak esas faaliyet kan diger irketlere oranla daha du uk olan Konya Qimento'nun etkinlik degeri ise, bu c,iktanin agirhginin kisitlanmasiyla.8351'den.5849'a dus,mu ve boylelikle siralamada uc, sira gerileyerek 12. sirada yer almistir. Tablo 4. Agirhk kisitlamalari sonucunda elde edilen CCR modeli etkinlik degerieri ve girdi/gikti agirliklan \h w 4 Etkinlik Degerieri Adana Afyon Akfansa Asian Bolu Bursa Batipm Qimsa imta$ G61ta$ Konya Mardin Nigde Unye Tablo 5. Etkin be firmanin gapraz etkinlik matrisi Afyon Bursa Batifim Goltas Unye Afyon Bursa Batifim G61ta$ t)nye Ortalama Qapraz Etkinlik

12 E. Ertugrul Karsak, Firuzan If can Elde edilen sonuglann i iginda, etkin olan be i letmenin goreli faaliyet performanslanni kullanarak siralama yapmak mumkun degildir. Bu nedenle sozkonusu be i letme igin gapraz etkinlik matrisi olu turulmu tur. (6)'daki formiilasyon kullanilarak Tablo 5'teki matris elde edilmi tir. Olu turulan gapraz etkinlik matrisi ile pimento sektoriindeki ifletmelerin faaliyet performanslannin goreli analizi tam olarak gergekleftirilebilmis^ir. Buna gore CCR modeline agirhk kisitlamalan eklenmesi sonucunda etkin olarak belirlenen be i letmenin, gapraz etkinlik analizi sonucu faaliyet etkinligi siralamasi Bati Qimento, Onye (pimento, Afyon Qimento, Golta ve Bursa Qimento olarak belirmektedir. SONUC Performans degerlendirilmesinde en qok kullanilan yontemlerden bin verimlilik analizidir. Verimlilik, kurumun amacina uygun olarak yarattigi urun ya da hizmet miktannin, bu iirun ya da hizmeti gersekle tirebilmek igin kullandigi kaynak miktanna oranlanmasiyla elde edilir. Ancak gergekgi bir degerlendirmede kullanilan gok sayida girdi ve?ikti ile sozkonusu girdi ve giktilann birimlerinin farklihk gostermesi bu hesaplamayi gugle tirmektedir. Birden 5k girdi ve giktiyi, bir skaler etkinlik olgutune donu turen dogrusal programlama bazh bir yontem olan veri zarflama analizi (VZA) bu giiglukleri ortadan kaldirmaktadir. Bu galifmada, VZA ile birlikte agirhk kisitlamalan ve gapraz etkinlik olgutlerinin bir arada kullanilmasi onerilmis, ve onerilen model 1997 yilinda Tiirk Qimento Sektorii'nde yer alan imkb'ye kote 14 i letmenin goreli faaliyet performanslannin degerlendirilmesine uygulanmiftir. Elde edilen sonuglar goreli faaliyet performanslannda saghkli bir ayn tirma saglamaktadir. Analizde kullanilan tiim girdi ve giktilar sayisal olarak ifade edilebilen degerlerdir. Oysa ki gergekte, faaliyet performanslan degerlendirilirken bazi degerler tam olarak sayisalla tinlamayacagindan sozel olarak ifade edilirler. ifletmelerin iiriin ve hizmetlerinin kalitesi, mu teri memnuniyeti, gah anlann tatmini siibjektif olgiitlere ornek verilebilir. Bu olgiitlerin bulanik sayilarla VZA'ne katilmalan ileride yapilacak gahfmalara konu olacaktir. KAYNAK^A 1. Albayrak, C. ve Ozcan, O. (1996), "Ifletme Fterfortnans Analizi: (pimento Sektbriinde Bir Uygulama", YA/EM'96 Bildiriler Kitabi, Allen, R., Athanassopoulos, A., Dyson, R.G. ve Thanassoulis, E. (1997), "Weigths restrictions and value judgements in Data Envelopment Analysis: Evolution, development and future directions", Annals of Operations Research 73, Boussofiane, A., Dyson, R.G. ve Thanassoulis, E. (1991), "Applied data envelopment analysis", European Journal of Operational Research 52, Chames, A., Cooper, W. ve Rhodes, E. (1978), "Measuring the efficiency of decision making units", European Journal of Operational Research 2, Chames, A., Cooper, W. W., Huang, Z. M. ve Sun, D. B. (199), "Polyhedral cone-ratio DEA models with an illustrative application to large commercial banks'', Journal of Econometrics 46, Doyle, J. ve Green, R. (1993), "Data envelopment analysis and multiple criteria decision making", OMEGA 21(6), Doyle, J. ve Green, R. (1994), "Efficiency and cross-efficiency in DEA: Derivations, meanings and uses'', Journal of the Operational Research Society 45(5), Dyson, R.G. ve Thanassoulis, E. (1988), "Reducing weigth flexibility in data envelopment analysis", Journal of the Operational Research Society 39(6), LINDO, Undo Systems Inc., Chicago, (1998). Saaty, TL. (1994), "How to make a decision: The Analytic Hierarchy Process", Interfaces 24(6), Sexton, T. R., Silkman, R. H. ve Hogan, A. (1986), "DEA: Critique and extensions", in: R. H. Silkman (ed.), Measuring Efficiency: An Assesment of DEA, Publication No. 32 in the series New Directions for Program Evaluation, A Publication of the American Evaluation Association, San fransisco, Jossey Bass, Inc. 11. Shang, J. ve Sueyoshi, T. (1995), "A unified framework for the selection of a flexible manufacturing system", European Journal of Operational Research 85, Sjrketler Yilhgi, istanbul Menkul Kiymetler Borsasi, (1998). 12. Wong, Y.H.B. ve Beasley, J.E. (199), "Restricting weight flexibility in data envelopment analysis", Journal of the Operational Research Society 41(9),

13 Endiistri Miihendisligi Dergisi Cilt:ll Sayi:3 Sayfa: (11-21) Makina Miihendisleri Odasi IMALAT HUCRELERINDE GRUP CIZELGELEME SEZGISELLERININ KAR ILA TIRILMASI Orhan Torkul * I. Hakki Cedimoglu * Mustafa Dordiincii" * Sakarya Oniversitesi, Muhendislik Fakiiltesi, Endiistri Miihendisligi Bolumii " Erciyes Oniversitesi, Muhendislik Fakiiltesi, Endiistri Miihendisligi Bolumii OZET Bu makalede, imalat hiicrelerinde grup gizelgeleme sezgisellerinin (14 farkli gmp gizelgeleme sezgiseli) gesjtli imalat ozelliklerine gore baganlarinin kar ila tirilmasi amaciyla bir benzetim modeli geli tirilmi tir. Hiicresel Oretim Aki Tipi ve Hiicresel Oretim Atelye Tipi Imalat ortamlan igin geliftirilen bu model ile, degisjk hiicre ozellikleri altinda hangi gizelgeleme sezgiselinin, belirlenen ba an olgutlerine (Ortalama Toplam Aki Zamani, Sure? igi Stok ve Tezgahlardan Yararlanilmayan Zaman) gore daha iyi sonug verdigini bulmak amaciyla deneyler yapilmis, ve bulunan deney sonuglan analiz edilmistir. Cizelgeleme sezgiselleri toplu olarak degerlendirildiginde Hucresel Oretim Atelye Tipi hiicredeki turn tezgahlann kullanilmama durumunda En Biiyiik iflem Sayisma gore gizelgeleme sezgiselinin en iyi sonucu verdigi, diger tiim kofullarda ise En Buyiik Son iflem Zamanina gore gizelgeleme sezgiselinin iyi sonug verdigi gozlenmiftir. ABSTRACT In this paper a simulation model has been developed to investigate the performance of 14 GT scheduling rules considering characteristics of jobs, cells, and machines. The simulation model that has been developed for GT flow shop type and GT job shop type has been performed and tested in order to find better scheduling rules under the different conditions such as mean flow time, mean work in process, and machines non-productive time. When evaluating of performance of 14 scheduling rules in two types of GT cells, it appears that the use of scheduling rule of maximum operation number gives better result in GT job shop type under the condition of selection of machines arbitrary. In the other circumtances, scheduling rule of maximum last operation time shows better performance. GIRI olgekli i letmelerde verimlilik ve verimliligin Buyuk i letmeler ana uriinlerinde kullandiklan artinlmas. e z(im bulunmasi gereken en onemli pargalan, genellikle yan sanayii olarak adlandinlan Pr blemlerin ba mda gelmektedir. Genellikle son kuguk ve orta olgekli i letmelerde fason olarak ydlarda; kqguk ve orta olgekli isletmeler, rekabet Cirettirmektedirler. Bu tip ifletmeler, teknoloji, uretim ortaminda hayatlanni surdurebilmek, karlanni, donanimlan, nitelikli i gucu kullanimi ve mali verimliliklerini, pazar paylanni, uriin kalitelerini ve yonden kisith imkanlar igerisinde faaliyetlerini iiriin teslim surelerini en iyilemek ve bu konulardaki siirdurmeye sah maktadirlar. Dolayisiyla buyuk problemlerine gozum uretebilmek igin hucresel isjetmelerin ve piyasanin ihtiyaglanna ekonomik, uretimden yararlanmaktadirlar. kaliteli, giivenilir ve zamanmda cevap vermeleri Hucresel uretim uzerinde yapilan ara brmalann mumkun olamamaktadir. Bu tip kuguk ve orta Qogu hucre tasarimi uzerine yogunla mi tir [1,2]. 11

14 Orhan Torkul, 1. Hakki Cedimoglu, Mustafa Dotduncu Son yillarda hucre tasanmi ve hiicre olu turmayla ilgili bir 5k yontem geli tirilmi tir. Mukhopadhyay ve arkada lan, imalat hiicrelerinin olu turulmasi igin momentlere dayanan kumeleme teknikleri onerdiler [3]. Murthy ve Srinivasan Hiicresel iiretimde kismi hiicre olu turmak igin sezgisel bir algoritma onerdiler [4]. Oretim hiicrelerini yiikleme ve gizelgelemeyle ilgili ara tirmalann hiicre tasanmi ve olu umuna gore daha sinirli sayida oldugu goriilmektedir [5,6]. Askin ve Subramanian [7] Chakravarthy ve Shtub [8], Sundaram ve Sundrarajan [9], Ham ve arkada lan [1] iiretim hiicrelerinde miktar belirleme, gizelgeleme ve tezgah hizlan konulanni ara tirdilar. Oretim hucreleri igin gizelgeleme ile ilgili galifmalann ara tinlmasi sezgisel modellerin gelistirilmesi iizerinde yogunla mi tir [11]. Karma ik grup gizelgeleme problemlerini gozmek igin bir gok sezgisel yakla imlar kullanilmi tir. Mohamed ve Abdin[12] en iyi toplam aki zamanini elde etmek igin ortalama aki zamanini en kiigiiklemeye gali tilar. Manivannan ve arkadasjan toplam hazirhk zamanlanni en kiigiiklemek igin en iyi alt aile siralan ve en iyi i siralanni elde ettiler [13]. Petrov [14] bir gok gizelgeleme kurahndan daha iyi sonug veren aki tipi grup gizelgeleme algoritmasi onermis, ve Ham bu algoritmayi grup gizelgeleme algoritmasi olarakgeli tirmi tir [1]. Mosier ve arkadasjan [15] ve Sassani [16] mevcut Oretim hiicrelerinin ba ansini kullanarak gizelgeleme kurallannin bir gogunu incelediler. Wemmerlov ve Vakharia [17] iiretim hiicrelerinde grup gizelgeleme yontemlerinin i gizelgeleme yontemlerinden daha iyi sonug verdigini benzetimle gosterdiler. Rajendran [18], aki tipi atelyeye dayanan imalat hiicrelerinde gizelgeleme problemini incelemis, ve toplam aylak zamani en kugiiklemek igin sezgisel algoritma 6nermi tir. Torkul [19], MRP/GT ve MRP/JS Qizelgelemenin ge itli imalat ozelliklerine gore kar ila tirmasini yapan bir benzetim modeli geli tirmi tir. Torkul [2], hiicresel ve atelye tipi iiretim gizelgelemeye iiriin yapisinin etkisini incelemi ve Dordiincti [21] ise iiretim hiicrelerine ge itli imalat ozelliklerine gore i yiikleme kurallanni oneren bir uzman sistem geli tirmi tir. Pan ve Wu[22] tek makinah grup gizelgeleme problemini gozoniine alarak geg kalan i bulunmamasi kisitina bagh olarak isjerin ortalama aki zamanlanni en kugukleyen en uygun i sirasi ve grup sirasini bulmak igin Smith'in geni letilmi algoritmasindan yararlanarak bir gdziim siireci onermektedirler. Cheng ve arkadasjan tek makinah grup gizelgeleme probleminde toplam agirlikh tamamlanma zamanini en kugukleyen bir algoritma geli tirdiler[23]. Nagar ve arkada lar iki ve goklu olgiitlii hiicresel imalat gizelgeleme problemleri iizerinde kaynak ara tirmasi yaptilar[24]. Grup gizelgeleme ile ilgili birgok gah madan yukanda bazi omekler sunulmu tur. Bu gali manin amaci geli tirilen modelin sunulmasi oldugundan bu makale kapsaminda yayin taramasi sinirli tutulmuftur. Bu gali mada, geli tirilen modelde, aki tipi hiicrede i lenecek parga ailelerinin her biri hemen hemen ayni iiretim aki ma sahiptir. Atelye tipi hiicrede ise parga ailelerindeki her bir parga igin iiretim akifi ayni degildir. Hiicredeki tezgahlann tamaminin kullanilmasi (Aki Tipi Hiicre), kullanilmamasi (Atelye Tipi Hiicre) ve hucre yiik durumlan gibi ko ullarin kombinasyonlan altinda, i yiikleme ve gizelgeleme kurallan kullanilarak daha onceden olufturulan parga ailelerinin bu kurallar ile imalat hticrelerine yiiklenmesi, gizelgelenmesi ve daha sonra da gruplara ait i lerin hucredeki tezgahlara yiiklenmesi ve gizelgelenmesi incelenmis,, gizelgeleme sezgisellerinin basanlan degerlendirilmis,tir. HUCRE YUKLEME VE gizelgeleme Hiicresel iiretim grup gizelgeleme probleminde, her bir grup igindeki isjerin sirasi ve gruplann siralamasi gozontine ahnarak en iyi kararlar verilebilir. Bir gizelgelemede hem grup siralan hem de grup igindeki i lerin siralan belirleniyorsa bu gizelgeleme grup gizelgeleme olarak adlandinhrflo]. Hiicresel iiretimin avantajlanndan tarn olarak yararlanabilmek igin uygun gizelgeleme yontemlerinden birisinin uyarlanmasi gereklidir. Boylece hiicresel imalatta her bir grubun ve grupta bulunan i lerin siralannin ve hiicre iginde gergek iiretimin basjamasi igin onceliklerin belirlenmesi saglanir. Varsayimlar Bu makalede sunulan imalat ortami a agidaki varsayimlar altinda geli tirilmi tir. 1) Hiicre sayilan, grup sayilan, tezgah sayilan, i rotalan, i lem adetleri, i lem zamanlan ve 12

15 Imalat Hucrelerinde Grup izelgeleme Sezgisellerinin Kar ila tinlmasi gruplardaki i sayilan normal dagilima gore rastgele iiretilmi tir. 2) Atelye ic,erisinde hticreler olu turulmu ve tezgahlar hiicrelere yerle tirilmi durumdadir. 3) I ler gruplara (parga ailelerine) aynlmi tir. 4) i lerin hazirhk zamanlannin siirec, zamani igerisinde oldugu kabul edilmi tir. 5) i lerin birbirlerine gore oncelikleri yoktur. 6) Tezgahlar arasi ta ima siireleri ihmal edilmi tir. 7) Tezgahlarda ariza veya duraklamadan dolayi zaman kayibi yoktur. 8) Grup - i yiiklemeleri ve c,izelgelemeleri haftalik olarak yapilmiftir. 9) Ba an degerlendirmeleri yilhk (52 hafta) yapilmi tir. 1) Siirec. ic,i stoga miisaade edilmi tir. 11) Fazla mesai ve fason iiretim yok sayilmi tir. 12) Her an i lenecek i mevcuttur ve i lere ait hammadde sikintisi yoktur. 13) Isjerin i lenmesine yardimci olacak duzenek, kahp ve avadanhklar hazir durumdadir. 14) Hiicre igerisindeki bir tip tezgahta bir i e ait tek bir i lem gerc.ekle tirilebilir. (Isjerin geri donu umu yoktur) 15) Bir i e ait i lemler aym anda iki veya daha fazla tip tezgahta iflenemez. 16) Bir tip tezgahta i e ait i lemler tamamlanmadan diger tip tezgaha gegi yapilamaz. (I adedi tamamlanmadan tezgah degi imi yapilamaz.) 17) Bir tip tezgah aym anda birden fazla i lemi gerc,ekle tiremez. 18) Bir grup hiicreyi terketmeden (son i in son i lemi tamamlanmadan) diger grup hucreye gonderilemez.(yukleme ve Qizelgeleme yapilamaz.) 19) Birbirinden bagimsiz i ler aym anda, ayn ayn tezgahlarda isjenebilir. 2) Iskarta veya hatah i e miisaade edilmemektedir. 21) Gruplar birbirinden bagimsizdir ve hazirhk siireleri siraya bagimh degildir. Geli tirilen boyle bir sistemde hiicre yiikleme sezgiselleri ge itli imalat ozelliklerine gore denendi. Yiikleme Usulleri ve Ileriye Dogru Yiikleme Imalat sistemlerinde planlama gevriminin en onemli adimlanndan biri yiiklemedir. Bir i veya bir imalat i leminin imalat tesisine atanabilecegi uygun zamani belirleme siireci yiikleme olarak gozoniine alinabilir. Qiinkii yukleme i ler ile i lerin i lenebilecegi i merkezleri arasindaki zaman kar ila tirmasidir. Yukleme, gergekgi iiretim gizelgelerinin hazirlanmasina yardimci olur. Bir i in ba lama zamaninin, gegmifte elde edilen veriler kullanilarak belirlendigini varsayahm. I merkezi kapasitesi ve i e ba lamak igin gerekli olan malzemelerin mevcudiyeti incelenmeden i merkezine yukleme yapildigi takdirde ve gergekde bunlann bulunmadigi durumda bu i zamaninda ba layamayacaktir. Bu durum ilgili ard arda gelen turn isjemleri etkileyecektir. Bu kisit bir gok imalat i letmesi tarafindan ihmal edilebilmektedir. Ileri dogru yukleme siireci her bir imalat adiminin gergekleftirilebilecegi uygun zamani ara tirarak daha gergekcj iiretim zaman gizelgelerinin hazirlanmasina yardimci olur. Bu siirecte kullanilan uygun zaman terimi imalatin gerqekle mesi beklenen tarihten cok imalatin gergekle mesi beklenen periyot sayisi(genellikle hafta sayisi) anlaminda kullanihr. Yukleme, gergekleftirilecek olan i lemin ba lama zamaninin onceden belirlenmesi siireci oldugu igin kullanilan verilerin dogrulugu gok onemlidir. Tarn dogru olmayan verilerle belirlenen ba lama tarihi dogru olmayabilir. Bu nedenle ileri dogru yukleme siireci hesapla bulunan haftalarda imalat isjemlerinin uygun i merkezlerine yiiklenip yiiklenemeyecegini inceledigi zaman basjama tarihi olarak yalniz hafta sayilanni dikkate alarak inceler. Bu sistemde kullanilan ileri dogru yukleme usulii a agidaki ekilde ger5ekle tirilir. 1. Ytikleme sezgiseline gore hucreye yuklenecek grup segilir. 2. Segilen gruptan aym gizelgeleme sezgiseli kullanilarak yuklenecek i segilir. 3. Segilen i e ait ilk iflem belirlenir. 4. Her bir i lem igin iiretim zamani a agidaki formiil kullanilarak hesaplanir. Oretim Zamani = Hazirhk Zamani + (Toplam Isjem Zamani x I Adedi) 5. Yiiklemenin yapilacagi hafta, yukleme yapilacak uygun bir hiicrede, iiretim zamani kadar yeterli kapasitenin olup olmadigi kontrol edilir. 6. Hiicrede mevcut kapasite varsa hucreye i yuklenir, imalat bilgileri yukleme kutvigiine kopyalanir ve hiicre kapasitesi guncelle tirilir. 7. Bu haftada hiicrede yeterli kapasite yoksa, 13

16 Orhan Torkul, 1. Hakki Cedimoglu, Mustafa Dordiincii mevcut kapasitenin bulunabildigi en erken haftaya yukleme yapihr. imalat bilgileri yine bu haftaya gore kopyalanir ve hiicre kapasitesi guncelle tirilir. 8. ileri dogru yiiklemenin basjangig tarihi ile ilk i lemin iiretim zamaninin toplami, i lem biti stiresini verir. 9. Bir onceki i lemin biti tarihi bir sonraki i lemin ba langig tarihidir. 1. Bu yontem grup igindeki turn i ler bitinceye kadar tekrarlanir. ileri dogru yukleme, gergekgi iiretim zaman gizelgelemelerini ve teslim tarihlerini verir. gizelgeleme Sezgiselleri Uretim hiicrelerinde parga ailelerinin hucrelere atanmasi i lemi ge itli gizelgeleme sezgiselleri ile gergeklestirilir. Bu gahsmada gelistirilen modelimizde kullanilan grup ve grup igindeki i leri siralama sezgiselleri a agida belirtilmi tir: DENEYSEL KAR ILA TIRMA I letmelerde yapilan uygulamalarda kar ila ilan yukleme ve gizelgeleme problemlerinin genelde biiyiik hacimli ve karma ik olmasi bu problemlere analitik yollardan goziim bulmamizi imkansiz kilmaktadir. Analitik yollardan goziim bulunamayan bu gibi durumlarda ise benzetim modelled kullanilmaktadir. Benzetim, uygulamada kar ila ilan gergek degerler ve olaylara benzer degerlerin bilgisayarlardan yararlanilarak tesadiifi olarak uretilmesi ve uretilen bu degerlerin bir gok kez gergek uygulamaya benzetilerek tekrar edilmesi ile gergek uygulama hakkinda bir sonuca vanlmasidir. Qizelgeleme sezgisellerini etkileyen gok sayida i ve hiicre ozellikleri vardir. Benzetim deneylerinde bunlann hepsinin incelenmesi miimkiin olmayabilir. Bu nedenle gizelgeleme sezgisellerinin goreceli olarak siralanmasi iizerine hangi i ve hiicre ozelliklerinin etkili olabilecegini belirlemek igin bir on test modeli geli tirildi. I karifimi, siireg zamani ve teslim tarihi on test igin sabit alindi. Hiicre ozellikleri; hiicre diizenleme tipi, hucrelerin sayisi, hiicre buyiiklugu ve tezgahlann tamaminin kullanihp kullanilmamasi on test ile denendi. i ozellikleri; i lerdeki operasyon sayisi, farkli i sayilan on teste dahil edildi. Goreceli olarak hiicre kompozisyonunu belirlemek igin on teste i yiikii durumuda dahil edildi. istatistik deneyler igin on yukleme seviyesinin gerekli ve onemli bir degi ken oldugu varsayildi. On yukleme seviyesi on test modeline dahil edilmedi fakat istatistik deneyden sonra test edildi. On test igin iki ug model gelistirildi. Birinci modelde i ve hiicre esnekligi, yukleme karmasikhgi agisindan biiyuk bir hiicre ele ahndi ve biiyiikliikler bilgisayar kapasitesi ile sinirlandmldi. ikinci modelde hiicre ve i esnekligi ve yukleme karma ikhgi agisindan kiigiik bir hiicre ele alindi. Bu iki modelden 14 model daha olu turuldu ve bu modellerde diger degi kenlere gore bir tek degisken degi tirildi. Modellerin her biri igin dort gizelgeleme sezgiseli 1.3 on yukleme seviyesi ve En Kisa I lem Zamani siralama sezgiseli ile degerlendirildi. Gergek ortalama hucre on yiiklemesi toplam mevcut hiicre kapasitesinin %8 olarak bulundu. On testlerin amaci dort gizelgeleme sezgiselinin goreceli siralamasinda hangi sistem ozelliklerinin etkili oldugunu belirlemekti. Sistem ozellikleri degi tirildigi zaman dort gizelgeleme sezgiselinin goreceli siralamasi istatistiki olarak farkliysa sistem ozelliginin gizelgeleme sezgiseli iizerinde bir etkiye sahip olabilecegi varsayildi ve sistem ozelligi istatistiki deneye dahil edildi. Dort gizelgeleme sezgiselinin ortalamalan arasinda anlamli bir farkin olup olmadigini belirlemek igin Duncan Testi uygulandi. Duncan Test sonuglanna gore hiicre diizenleme (GT Aki veya GT Atelye), tezgah durumu(tamami kullanihyor, tamami kullanilmiyor) yuk durumu(tam, orta, dii iik) dort gizelgeleme sezgiseli iizerinde %95 dogruluk derecesinde onemli bir etkiye sahipti. Hiicre biiyiikliigii, farkli tezgah ge itlerinin toplam sayisi, farkli i ge itlerinin sayisi gizelgeleme sezgiseli iizerinde anlamli bir etkiye sahip degildi. Deney Tasanmi Benzetim modeli, farkli yuk durumlan altmda farkli gizelgeleme sezgiselleri kullanilarak ve hiicre igerisindeki tiim tezgahlann kullanihp kullanilmama durumlannda iki modelin kar ila tirmasi igin tasarlandi. Her bir modelde 3 farkli yiik durumu, 14 farkli gizelgeleme sezgiseli ve turn tezgahlann kullanilmasi veya kullanilmamasi olmak iizere 2 durum ele alindi. Bu ise; 14 x 3 x 2 = 84 toplam benzetim deneyine kar ilik gelmekte olup, modeller a agidaki amaglan gergekle tirebilmek igin tasarlanmistir. 14

17 Imalat Hiicrelerinde Gfup i:eelg;elerne Sezgisellerinin Kar^lla^tlnlmasi Birinci Deney: Bu deney, tarn kapasite yiik durumu, tezgahlann tamaminin zorunlu kullammi ve birinci gizelgeleme sezgiseli igin hiicresel uretim aki tipi modelin davrani ini analiz etmeyi amaglar. Ikinci Deney: Bu deneyin birinci deneye gore tek farki hiicre tipi modele uyarlanmasidir. Uc ve Dordiincii Deneyler: Bir ve ikinci deneylere benzemektedirler. Fakat bu deneylerde yiik durumu orta kademe yuk durumudur. Be ve Altmct Deneyler: Bu deneylerde her iki model igin sirasiyla du iik kapasite yiik durumlan kullanilmi tir. Bundan Sonraki Deneyler: Onceki deneylerin benzeri olup, geriye kalan 13 ytikleme olgiitii igin tekrarlanir. Bu modeller, her gali tirmada, 1 deneyi gergekle tirmekte ve bu 1 deney de 12 kez tekrar edilmektedir. Yapilan toplam deney sayisi a agida verilmi tir. Turn benzetim deneyleri 1x12 = 12 benzetim yapilarak denendi. Boylece hiicresel uretim aki tipi ve atelye tipi hiicre modeli birlikte 12x2x3x2x14=216 adet toplam benzetim deneyi yapildi. Benzetim Modeli ve Kullamli i Hiicresel uretim aki tipi ve atelye tipi hiicre hayali modeli geli tirildi. Bunlann gergek hayata uygulanabilirligi ve modellerin etkisi denendi. Benzetim parametrelerinin belirlenmesi, bilgisayardan rastgele iiretilerek, kayitli dosyalardan okutularak, disket, disk ve klavye gibi gevre birimlerinden almarak gergekle tirilir. Bu galisjnada; soz konusu parametrelerin tespitinde atelye tipi uretim yapan isjetmelerin gergek degerlerine yakin olmasina ozen gosterilmi tir. Benzetim modellerinde kullanilan PASCAL programlama dilinin ihtiyag duydugu bilgisayar hafiza kapasitesi de goz oniinde bulundurularak yapilan on deneylere gore her bir benzetim deneyi igin parametreler a agidaki sinirlar dahilinde olu turulmu tur. 1. Hiicre adedi 2. Her bir hiicre igin grup sayisi 3. Her bir grubun grup hazirhk zamani 4. Her bir hucredeki tezgah sayisi 5. Her bir gruptaki i ge idi 6. Her bir is, gesjdine ait miktarlar 1-3 Adet l-4adet 3-6 dak. 1-5 Adet 2-5 Adet 7. Benzetim periyotu : 1 Hafta 8. Periyot sayisi : 1-52 Hafta 9. Her bir i e ait i lem siireleri : -9 veya 1-9 dak. 1.Aki tipi hiicre rotasi : Sabit ve ilk tezgahtan son tezgaha dogru 11.Atelye tipi hiicre rotasi : Rastgele aki Iflem siirelerinin rastgele iiretimi, i in isjemlerinin her tezgahta zorunlu olarak yapilmasi veya yapilmamasi durumuna gore belirlenir. Bu gali mada, geli tirilen modelin uygulanmasi be a amada olmu tur. Bu a amalar a agida 6zetlenmi tir; 1. Benzetimde kullanilacak olan verilerin bilgisayar gevre birimlerinden girilmesi veya rastgele iiretilmesi. Bu veriler unlardir : a. Hucre sayilan b. Hiicrelere ait tezgah sayilan c. Hiicrelere ait grup sayilan d. Gruplara ait grup hazirhk zamanlan e. Gruplara ait i ge itleri f. Her bir i ge idinden kag adet oldugu g. Her bir i e ait i lem sayi ve siireleri h. Her bir i e ait i rotalan vb. 2. Hiicre kapasite kontrolu. Bu a amada her bir hiicre igin; a. Yiikleme periyotunun belirlenmesi, (Yiikleme periyotu bir hafta olarak alinmi tir.) b. Benzetim modeli gah ma periyot sayisinin tespiti, c. Giinliik gah ma siiresinin belirlenmesi, d. Periyot siiresinin belirlenmesi, e. Benzetim modelinin toplam suresinin belirlenmesi, f. Bu bilgilere gore hiicre kapasitesinin tespiti, g. Yiiklenen gruba ait i lerin uretim siirelerinin hiicre kapasitesini a ip afmadiginin kontrolu yapilmaktadir. 3. Yukanda belirtilen 14 ayn gizelgeleme sezgisellerinin uygulanmasi: 4. Her bir olgiite ait toplam aki zamanlannin, tezgahlann ortalama kayip siirelerinin ve siireg igi stok miktarlannin (siire olarak ele ahndi) belirlenmesi 1-3 Adet 5 Ba an degerlendirmelerinin yapilmasi 15

18 Orhan Torkul, 1. Hakki Cedimoglu, Mustafa Doidiincu Bu benzetim modelleri bilgisayarda gali tinlarak bir 5k secenek goreceli 5k az bir risk ve az bir masrafla denendi. Boylece bu uygulama ile gergek i letmelerin uretim programlan da tehlikeye ablmami br. Program modulleri TURBO PASCAL 7. programlama dilinde yazildi. Geliftirilen bu program 32 MB hafizaya sahip Pentium 1 mikroi lemciye sahip bir PC bilgisayarda c.ali tinldi. Benzetim modellerinin c.alis,ma asamalan a agida ac,iklanmi tir. ADIM1 : Baflangic, S, artlan : deneye ait ilk bilgileri bilgisayara gir. ADIM 2 : Kapasiteyi kontrol et. ADIM 3 : Yukleme olcutlerini bul. ADIM 4 : Yukleme olgiitlerine gore gruplann ve i lerin yukleme siralanni belirle. ADIM 5 : Gruplan hiicrelere yiikle. ADIM 6 : Her bir gruba ait isjeri tezgahlara yiikle. ADIM 7 : Yiiklenen i leri tezgahlarda gizelgele. ADIM 8 : Ba an olgiitleri degerlerini hesapla Her bir benzetim cahs,masi ba latihrken mevcut hiicre kapasitesi ve hiicrelerdeki tezgah kapasiteleri a agidaki basjangic, durumlanndadir. a) Hiicre Kapasitesi: Hucrelerde sira bekleyen ve i lem goren hie. bir grup ve bu gruplara ait i yoktur ve herhangi bir yeni grubun i lerini i lemek igin hucreler hazirdir. b) Tezgah Kapasiteleri: Tezgahlarda da isjenen veya i lenmek ic,in bekleyen herhangi bir i yoktur. c) Benzetim Zamam: Benzetim zamani, benzetim modelindeki imalat i lemlerinin ba ansini kontrol etmek igin kullanihr. Ilk benzetim zamani birinci haftada ilk gah ma giiniiniin ilk gali ma saatinin ilk dakikasi olarak hazirlanmi tir. Benzetim deneylerinin her $ali tirilmalannda, hucresel uretim aki tipi ve hiicresel iiretim atelye tipi hiicre igin (2 segenek), tarn, orta ve diis.uk kapasite yuk durumunda (3 yuk durumu), tezgahlann tamaminin kullanilmasi veya kullamlmamasi durumuna gore (2 ayri durum) 14 gizelgeleme sezgiselinin ba arilannin olgulmesi gergekleftirilmektedir. Baf ari Olgutleri Modellerin ba anlanni olgmek igin bu ara tirmada uq basan olgiitii kullanildi. Incelenen birinci ba an olgutii hticrelerin ortalama toplam aki zamanlandir. Bu olgiitti kullanmamizm amaci, modellerin hiicreye ait i lerin uretim periyotu iginde tamamlanma olasihginin gosterilmesidir. Bu ba an olgiitu gruplara ait toplam i lerin bir hiicrede tamamlanmasi igin gegen toplam zamandir. Ortalama toplam aki zamani a agidaki formul kullanilarak hesaplanir. D OSd TAZ ort = d=l gd=l D d = Deney (d = 1,2,...,D) D = Deneylerin toplam sayisi, g d = d. deneydeki grup(g d = 1,2,...,GS d GS d = d. deneydeki toplam grup sayisi, GUZ dg = d. deneyin g. grubunun grup uretim zamani, TAZ^, = Ortalama hiicre toplam aki zamanidir. Grup Uretim Zamani ise; GUZ^ = GHZ^ + GPZ dg formiilii ile bulunur. Burada; GHZ^ = d. deneydeki g. grubun grup hazirhk zamani, GPZ = d. deneydeki g. gruba ait grup siirec zamanidir. Grup siireg zamanmin hesaplanma formiilu ise u ekildedir; GPZ dg = i = Grup igerisindeki i ler (i=l,2,...,is d ) IS d = d. deney g. gruptaki toplam i sayisi, Pdgi = d. deney g. grubun i. i inin siirec, zamanidir. Formulde gegen siireg zamaninin hesaplanmasi; formulti ile gergekleftirilir. Buradaki; OS dgl = d. deney g. grubun i. i ine ait toplam i lem sayisidir. OZ c _ o = d. deney g. grubun i. i inin o. isjeminin i lem zamanidir. ikinci ba an olgutiimiiz sure? igi stokdur. Genel olarak siireg igi stok, toplam benzetim zamani iginde siirec, iqi stokun ortalama degerlerine gore olgulur. Ancak bu cali mada hiicre igindeki i lerin bekleme maliyetlerine gore olgiildu. imalat parcalan onlann 16

19 Imalat Hucrelerinde Grup tpizelgeleme Sezgisellerinin Karjilajtinlmasi gizelgelendigi zamanda isjenmedigi taktirde parcalann yan mamul olarak beklemcsi i letmeler icin bir maliyete sebep olabilir. Ornegin bir imalat pargasi bir A degerine sahiptir ve onun bir sonraki imalati i lem gorebilecegi safhadan once B dakika beklemi tir. Bu i igin siirec ici stokun maliyeti; PIE = A x B x EBM kadardir. Burada ; PIE = Siirec. igi stok maliyeti A = imalatparcasinin(i in) benzetim siiresinin tamamlandigi andaki parasal degeri B = Imalat pargasimn tamamlandigi ana kadarki hatta gecirdigi sure EBM = Elde bulundurma maliyetidir. Bu galifmada elde bulundurma maliyeti ve A degeri rum pargalar icin sabit oldugu varsayildi. Bu yiizden elde bulundurma maliyeti ve A degeri ihmal edildi. Bir imalat parcasina katma deger olarak i leme igin harcanan toplam zaman imalat pargasimn degeri olarak kabul edildi. Yilhk toplam siireg igi stok (Tmpie) a agidaki formiil ile hesaplandi. TM pie = D GSd ISdg X X X d=1 gd =1 "dg =1 D A dgi xb dgi A d = d. deneydeki g. grubun i. i inin degeri B dgi = d. deneydeki g. grubun i. i inin toplam isjem sirasi bekleme siiresidir. Ogiincu ba an olqiitii ise turn tezgahlann ortalama kayip zamanlannin faktoriidiir. Tezgahlardan yararlanma faktorii yilhk toplam kapasiteye gore gergek verimli kapasitenin bir yuzdesi olarak tanimlanir. Tezgahlardan yararlanma faktorii (TYort) u formul ile hesaplanir. 1 "ort PS TS X X vz _ p=l t=l pt PSxTSxHCZ pt Formiildeki, p = periyot (hafta) (p = 1,2,...,PS) PS = Yildaki periyot sayisi TS = Hiicredeki toplam tezgah sayisi t = Tezgah (t = 1,2,...,TS) VZ = p. periyotdaki t. tezgahin verimli kapasitesi HQZ t = p. periyotdaki t. tezgahin haftahk galifma zamanidir. Ortalama tezgahlardan yaralanma surelerinin hesaplanmasindan sonra bu deger ortalama toplam aki zamanindan cikarblarak tezgahlara ait ortalama tezgah atil siireleri a agidaki formul ile bulunur. TKS = TAZ - TY ort ort ort Burada ki onceden tammlanmamis, olan degi ken; TKS ort = Tezgahlann ortalama kayip siirelerini ifade etmektedir. DENEY SONUCLARININ TARTI ILMASI Deneylerin sonu^lan benzetim programinin galiftinlmasiyla elde edilmi tir. Bu sonuglar, a agida belirtilen farkli artlar altmda iki farkli model igin ba an analizi degerleridir. Daha sonra bu sonuglar % 5 anlamhhk seviyesinde (t) denemesi (Student-t Dagihmi) kullanilarak analiz edilmi tir Deneysel sonuglann elde edilmesi a agidaki artlar altinda gergekleftirilmiftir. 1) Hiicresel imalatin diizenleme tipi a. Aki tipi diizenleme b. Hiicre tipi diizenleme 2) Hiicrelerdeki yiik durumu a. Tarn kapasite yiik durumu (% 8 - % 86) b. Orta kapasite yuk durumu (% 47 - % 53) c. Du iik kapasite yiik durumu (% 31 - % 35) 3) Hiicresel imalat gruplarinin hiicrelere yiiklenmesinde kullanilan yukanda agiklanan 14 cizelgeleme sezgiseli. 4) i lerin hiicre igerisindeki butiin tezgahlarda yapilmasi veya yapilmamasi durumu. Benzetim modelinin her bir seti yukandaki degi kenlerin kombinasyonunu igermektedir. Her bir benzetim seti icerisinde 1x12 = 12 adet benzetim c.ah masi yapildi. Her bir benzetim gah masi 56 hafta devam etti. Ancak sonucjar 4. haftadan itibaren kaydedildi. On incelemelere gore benzetim modeli 4. haftaya kadar kararh bir duruma ula madi. Bu nedenle ba an olcutleri 5. haftadan ba layarak 56. haftaya kadar toplandi. Bu (jali mada kullanilan i ve gurup cizelgeleme sezgiselleri Tablo l'de gosterilmi tir. Benzetim modellerinin gali tinlmasi ile elde edilen deneysel sonuglann tamamindan olu turulan ozet tablolar ise Tablo 2 ve Tablo 3'de verilmiftir. Bu tablolarda 17

20 Orhan Torkul, 1. Hakki Cedimoglu, Mustafa Dordiincii Tablo 1. i ve Grup Qizelgeleme Sezgiselleri IS CIZELGELEME SEZGISELLERI 1. En KiiQilk Surec Zamanina Gore Yukleme 2. En Biiyiik Surec Zamanina Gore Yukleme 3. En KuQUk Islem Zamanina Gore Yukleme 4. En Biiyiik Islem Zamanina Gore Yukleme 5. En Kiiciik ilk islem Zamanina Gore Yukleme 6. En Biiyiik Ilk islem Zamanina Gore Yukleme 7. En Kiicuk Son islem Zamanina Gore Yukleme 8. En Biiyiik Son islem Zamanina Gore Yukleme 9. islemler Arasindaki En Kiiciik Zaman farkina Gore Yukleme 1. islemler Arasindaki En Biiyuk Zaman farkina Gore Yukleme 11. Ilk islem lie Son islem Arasindaki En Kiicuk Zaman Farkina Gore Yukleme 12. Ilk islem lie Son islem Arasindaki En Biiyiik Zaman Farkina Gore Yukleme 13. islem Sayisi En Kiiciik Olan i$e Gore Yukleme 14. islem Sayisi En Biiyiik Olan ise Gore Yukleme GRUP CiZELGELEME SEZGISELLERI En Kiigiik Grup SUrec Zamanina Gore Yukleme En Buyiik Grup Siireij Zamanina Gore Yukleme En Kiiciik Grup islem Zamanina Gore Yukleme 4. En Biiyiik Grup Islem Zamanina Gore Yukleme 5. En Ktiguk Grup ilk islem Zamanina Gore Yukleme 6. En Biiyiik Grup ilk islem Zamanina Gore Yukleme 7. En Kiiciik Grup Son islem Zamanina Gore Yukleme 8. En Buyiik Grup Son Islem Zamanina Gore Yukleme 9. islemler Arasindaki En Kiiciik Grup Zaman Farkina Gore YUkleme 1. islemler Arasindaki En Biiyiik Grup Zaman Farkina Gore YUkleme 11. ilk i lemler lie Son islemler Arasindaki En Kiiciik Grup Zaman Farkina Gore Yukleme 12. ilk i lemler lie Son islemler Arasindaki En Biiyiik Grup Zaman Farkina Gore Yukleme 13. islem Sayilan En Kiicuk Olan Gruba Gore Yukleme 14. islem Sayilan En Biiyiik Olan Gruba Gore Yukleme yukanda belirtilen 14 ayn gizelgeleme sezgiseli ile yine yukanda belirtilen artlar altinda gergekle tirilen yuklemeler sonucunda elde edilen en iyi ve en kotii iig sonucu elde ettigimiz gizelgeleme sezgiseli ve bunlara ait degerler gorulmektedir. Bu sonuglar daha sonra modellerin her birinin ba ansini olgmek igin kullanildi. Bu ba an olgiitleri ile hangi tip uretim hiicresinde, hangi artlar altinda hangi gizelgeleme sezgiselinin daha iyi sonug verebilecegi benzetim modeli ile belirlenmi tir. Benzetim modelinde elde edilen deney sonuglan, segilen uretim hiicre tipinde tezgahlann kullanilip kullanilmadiklan durumuna gore ve hiicrenin ytik durumuna gore kar ila tirmali olarak Tablo 4' de 6zetlenmi olup, a agida agiklanmi tir. Her iki hiicre tipinde hiicrelerin yiik durumu ve tezgahlann kullanilip kullanilmadiklan durumlarda ba an olgiitlerinin sonuglanna bakilarak hucresel uretim Atelye Tipi Hiicre, hucresel uretim Aki Tipi Hiicreye gore daha iyi sonuglar verdigi gorulmektedir. Bu sonuglara gore atelye tipi hiicrenin ustunliigii yiizde olarak a agidaki tabloda toplu olarak 6zetlenmi tir. Ortaiama siireg igi stok burada da yine sure olarak ele ahnmi olup, hiicresel uretim Atelye Tipi Hucrede bu siirenin daha az oldugu tespit edilmi tir. Qizelgeleme sezgisellerinin toplu olarak degerlendirilmesi yapildiginda Atelye Tipi hucrede turn tezgahlann kullanilmama durumunda hiicre yiik durumuna bakilmaksizm 14 No'lu En Buyiik Iflem Sayisina Gore Yiikleme sezgiselinin geli tirilen modelde en iyi sonucu verdigi, diger tiim artlarda ise 8 No'lu En Biiyiik Son i lem Zamanina Gore Cizelgeleme sezgiseli en iyi sonucu verdigi gorulmektedir. SONUC VE ONERILER Bu gah ma kapsaminda hucresel tiretimde hiicrelere i yukleme sezgisellerinin i gizelgeleme iizerine etkileri geli tirilen benzetim modelleri yardimi ile incelendi. Sonuglar; ortaiama aki zamani, siireg igi stok ve tezgahlann atil kalma siireleri gibi ba an olgiitleri kullanarak 18