GRUP TEKNOLOJİLERİNDE KÜMELENDİRME YÖNTEMLERİNE SEZGİSEL YAKLAŞIMLAR

Transkript

1 T. C. İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Üretim Anabilim Dalı Yüksek Lisans Tezi GRUP TEKNOLOJİLERİNDE KÜMELENDİRME YÖNTEMLERİNE SEZGİSEL YAKLAŞIMLAR ve BİR UYGULAMA Musa Can KAPLAN Doç. Dr. Necdet ÖZÇAKAR İstanbul 2008

2 ÖZ Bu tez çalışmasında, Grup Teknolojisi yöntemi incelenerek, makine - ürün eşleştirmelerinin kümelendirilmesi problemi konusunda çözüm teşkil edebilecek sezgisel yöntemler ele alınmıştır. Çalışmada ele alınan sezgisel yöntemler, OVS, AVS ve AVS-M olarak isimlendirilen köşe - değişimi yöntemleri ve Genetik Algoritma yöntemidir. Bu yöntemlerin herbirinin kümelendirmede nasıl uygulanacağından bahsedilmiş, algoritmaları verilmiş, AVS ve Genetik Algoritma yöntemleri için örnek problemler çözülmüştür. Çözülen problemler, farklı büyüklükteki makine - ürün matrisi verilerini içerir. Problemler literatürde üzerinde çalışılmış örnek kümeleme problemlerinden seçilmiştir. Yapılan uygulamada tekstil sektöründe faaliyet gösteren bir şirkete ait veriler kullanılmıştır.. Tüm örnekler MATLAB ve MS Office Excel üzerinde VB Script dili kullanılarak çözülmüştür. Elde edilen çözümler literatürde geçen bir verimlilik ölçütü ile değerlendirilmiştir. iii

3 ABSTRACT In this thesis the heuristic methods that can be used for solving machine-part clustering problems are dealt with by investaging Group Technology method. The heuristic methods that are dealt with in the thesis are vertex substitution methods named OVS, AVS, AVS-M and Genetic Algorithm. It is given how the algorithms work and how each methods are applied to clustering problems. Sample problems are solved with AVS and Genetic Algorithm methods. Solved problems contain different size of machine-part matrices. The problems are chosen from the sample literature clustering problems. In the application uses the datas from a company that is in textile industry sector. All of the examples are solved with MATLAB and VB Script over MS Office Excel. The results are evaluated with a efficiency criterion. iv

4 ÖNSÖZ Tez sürecinin başlangıcından itibaren, gerek tez gerekse tez diğer konularda sık sık görüşme olanağı bulduğum ve anlayışı, teşvik edici davranışlarıyla büyük desteğini gördüğüm danışman hocam, sayın Doç. Dr. Necdet ÖZÇAKAR a, Konuyu tartışma fırsatı bulabildiğim araştırma görevlisi arkadaşlarım Rüya ŞAMLI, Nihan ÖZŞAMLI, Vefa ARIKAN a ve gösterdikleri sabır ve anlayıştan dolayı aileme, Teşekkürlerimi bir borç bilirim... Musa Can KAPLAN, Eylül v

5 İÇİNDEKİLER ÖZ... iii ABSTRACT... iv ÖNSÖZ...v İÇİNDEKİLER... iii ŞEKİLLER...x TABLOLAR... xi GİRİŞ GRUP TEKNOLOJİSİ GRUP TEKNOLOJİSİNE GİRİŞ GRUP TEKNOLOJİSİNİN TARİHSEL GELİŞİMİ GRUP TEKNOLOJİSİNİN AVANTAJLARI İŞ AKIŞLARINA ETKİSİ TAŞIMA MİKTARLARINA ETKİSİ Üretim İçi Stoklarına Etkisi Toplam Üretim Zamanına Etkisi Makine Hazırlık Zamanına Etkisi Üretim Kalitesine Etkisi ÜPK (Üretim Planlama Kontrol) Faaliyetlerine Etkisi İş Görene Etkisi...9 vi

6 1.3.9 Fabrika Kullanım Alanına Etkisi Veri Bankasına Etkisi Tasarıma Etkisi Maliyet Tahminlerinde Kullanılabilirlik Sayısal Kontrollü Makinelerde Kullanılabilirlik GRUP TEKNOLOJİSİNİN DEZAVANTAJLARI GRUP TEKNOLOJİSİNİN UYGULAMA AŞAMALARI GRUP TEKNOLOJİSİNDE KÜMELENDİRME ALGORİTMALARI Kümelendirmede Modelleme Yaklaşımı Kümelendirmede Sezgisel Yaklaşımlar Benzerlik Katsayısı Bazlı Algoritmalar PROBLEM ve YÖNTEM MEDİAN PROBLEMİ P-MEDİAN PROBLEMİ ÇÖZÜM TEKNİKLERİ ORİJİNAL KÖŞE DEĞİŞİMİ (ORİGİNAL VERTEX SUBSTİTUTİON - OVS ) YÖNTEMİ AYARLANMIŞ KÖŞE DEĞİŞİMİ (ADJUSTED VERTEX SUBSTİTUTİON - AVS) YÖNTEMİ ÇOKLU BAŞLANGIÇ NOKTALARI İLE AYARLANMIŞ KÖŞE DEĞİŞİMİ (ADJUSTED VERTEX SUBSTİTUTİON METHOD STARTİNG POİNTS AVS-M) YÖNTEMİ...25 vii

7 2.6 GENETİK ALGORİTMA Genetik Algoritmaya Giriş Genetik Algoritmanın Tarihçesi Genetik Algoritma Tekniği Genetik Algoritmanın Aşamaları Genetik Algoritma Terimleri Genetik Algoritma Kodlama Türleri Genetik Algoritmanın Diğer Yöntemlerden Farkları Genetik Algoritmanın Faydaları Genetik Algoritma Araçları Genetik Algoritma Kullanım Alanları Genetik Algoritma Genel Uygulama Alanları Genetik Algoritmanın İşletmelerdeki Uygulama Alanları Genetik Algoritmanın Üretimde Uygulama Alanları UYGULAMALAR GENETİK ALGORİTMA UYGULAMASI OVS ALGORİTMASI VE ÖRNEK UYGULAMASI AVS ALGORİTMASI VE ÖRNEK UYGULAMASI ÖBEKLEME UYGULAMASI ÖBEKLEME UYGULAMASI viii

8 3.6 ÖBEKLEME UYGULAMASI TEKSTİL SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA...73 SONUÇ ve ÖNERİLER...78 EKLER...81 EK A: ÖBEKLEME İÇİN BİLGİSAYAR PROGRAMI...81 EK B : MATLAB PROGRAMI...93 KAYNAKÇA ix

9 ŞEKİLLER Şekil 1: Genetik Algoritmanın Aşamaları,...30 Şekil 2: Genetik Algoritma Örneği İçin Makine - Ürün Gruplanması...47 Şekil 3: Genetik Algoritma Örneği İçin Problemin Gösterimi...51 Şekil 4 : Genetik Algoritma Örneği İçin MATLAB Uygulaması Ekran Görüntüsü Şekil 5: Genetik Algoritma Örneği İçin MATLAB Uygulaması Ekran Görüntüsü Şekil 6 : Öbekleme Uygulaması - 1 İçin Öbekler...64 Şekil 7: Öbekleme Uygulaması - 2 İçin Öbekler...67 x

10 TABLOLAR Tablo 1: Benzerlik Katsayısı Bazlı Algoritma...17 Tablo 2 : Genetik Algoritma İçin Permutasyon Kodlama...36 Tablo 3: Genetik Algoritma İçin Değer Kodlama...37 Tablo 4: Genetik Algoritma Örneği İçin Ürün 1 in Makine Matrisindeki Satırı...47 Tablo 5: Genetik Algoritma Örneği İçin Kromozomlar...49 Tablo 6: Genetik Algoritma Örneği İçin Çaprazlama Noktaları...49 Tablo 7: Genetik Algoritma Örneği İçin Kromozomların Çaprazlamadan Sonraki Durumu...49 Tablo 8: Genetik Algoritma Örneği İçin Çaprazlamadan Sonraki İlk Çocuk Kromozom...50 Tablo 9: Genetik Algoritma Örneği İçin Kromozomun İşlemden Sonraki Hali...50 Tablo 10: Genetik Algoritma Örneği İçin 2. Çocuk Kromozom...50 Tablo 11: Genetik Algoritma Örneği İçin 2. Kromozom...50 Tablo 12: Genetik Algoritma Örneği İçin 3. Kromozom...51 Tablo 13: Genetik Algoritma Örneği İçin Best_chromosome Vektöründe Makine Grupları...54 Tablo 14: Genetik Algoritma Örneği İçin Best_part Vektöründe Ürün Grupları...54 Tablo 15: Öbekleme Uygulaması - 1 İçin Makine Ürün Matrisi...62 Tablo 16 : Öbekleme Uygulaması - 1 İçin Makine Makine Matrisi...63 Tablo 17: Öbekleme Uygulaması - 1 İçin Öbekleme Değişimi Tablosu...63 xi

11 Tablo 18 : Öbekleme Uygulaması - 1 İçin Öbekler...64 Tablo 19: Öbekleme Uygulaması 2 İçin Makine Ürün Matrisi...65 Tablo 20 : Öbekleme Uygulaması - 2 İçin Makine Makine Matrisi...66 Tablo 21 : Öbekleme Uygulaması - 2 İçin Öbekler...67 xii

12 GİRİŞ Bu tez çalışmasında, Grup Teknolojisi yöntemi incelenerek, makine - ürün eşleştirmelerinin kümelendirilmesi problemi konusunda çözüm teşkil edebilecek sezgisel yöntemler ele alınmıştır. Bu yöntemler, OVS, AVS, AVS-M ve Genetik Algoritma yöntemleridir. Bu bölümde tezde incelenen konulardan bahsedilmiş ve tezin bölümlerine ait genel bilgiler verilmiştir. Çalışma, üç ana bölümden oluşmaktadır, ayrıca Sonuç ve Öneriler bölümü ile kodların verildiği Ekler bölümü bulunmaktadır. Birinci bölümde Grup Teknolojisi (GT) kavramı incelenmiş, GT nin neden gittikçe önem kazandığından, GT ile Hücresel Üretim Sistemleri (HÜS) ve Just In Time (JIT) arasındaki bağıntıdan bahsedilmiştir. Daha sonra GT nin tarihsel gelişimi, GT nin avantaj ve dezavantajları anlatılmış, ardından GT nin uygulama aşamaları verilmiştir. GT deki kümelendirme algoritmalarından ve kullanılan kümelendirme yöntemlerinden bahsedildikten sonra, kümelendirme modelleme yaklaşımı, ve benzerlik katsayısı bazlı algoritmalar matematiksel modelleriyle birlikte verilmiştir. GT ile ilgili verilen diğer bir veri benzerlik katsayısı bazlı algoritma nın tablo halinde gösterimidir. İkinci bölümde tezde kullanılan malzeme, yöntem, algoritmalar, yöntemler ve bilgisayar programlama dillerinden bahsedilmiştir. İlk olarak tezde ele alınan p- median probleminin matematiksel modeli ve problemi çözmek için kullanılan yöntemler verilmiştir. Bu yöntemler birer sezgisel yöntem olan ve köşe-değiştirme yöntemleri olarak adlandırılabilen OVS (Orijinal Köşe Değişimi, Original Vertex Substitution - OVS), OVS nin aksine çözüm kümesini daha dar inceleyen ve ayarlanmış olarak ilerleyen AVS (Ayarlanmış Köşe Değişimi, Adjusted Vertex Substitution - AVS) ve başlangıç noktası çok olan AVS-M (Çoklu Başlangıç Noktaları İle Ayarlanmış Köşe Değişimi, Adjusted Vertex Substitution Method 1

13 Starting Points AVS-M) yöntemleridir. Aynı bölümde, Genetik Algoritma (GA) yönteminden de bahsedilmiştir. Burada GA ya genel bir giriş yaptıktan sonra, GA nın tarihçesinden bahsedilmiş, GA nın nasıl çalıştığı ve aşamaları anlatılmıştır. Ardından GA terimleri, kodlama türleri, GA nın diğer yöntemlerden farkları, faydaları ve GA araçları konusunda açıklamalar yapılmıştır. GA nın kullanım alanları, (genel, işletmelerdeki ve üretimler konusundaki) uygulanma alanları ve bu alanlarda GA nın çözümünde kullanıldığı problemler verilmiştir. Üçüncü bölümde anlatılan sezgisel yöntemlerin algoritmaları verilmiştir. AVS ve GA ile literatürde varolan problemler, örnek olarak çözülmüştür. Ardından İstanbul da tekstil sektöründe faaliyet gösteren orta ölçekli bir şirkete ait veriler ile bir uygulama gerçekleştirilmiştir. Bu problemlerde başlangıç verisi olarak çeşitli büyüklüklerdeki makine - ürün matrisleri kullanılmış ve bu makine - ürün matrislerine uygun olacak şekilde kümelendirmeler yapılmıştır. Makine - ürün matrisindeki ilişkiler kullanılarak makine - makine matrisleri oluşturulduktan sonra, makinelerin hangi öbeklere ait oldukları tespit edilmiştir. Ürünlerin en çok işlem gördüğü makineler gözönünde bulundurularak ürünler de makine öbeklerine atanmıştır. Bu şekilde makinelerin ve ürünlerin hangi öbeklere dahil olduğunu gösteren kümelendirme tabloları elde edilmiştir. Elde edilen çözümlerde literatürde geçen bir verimlilik ölçütü kullanılarak değerlendirilmeler yapılmıştır. Problemler çözülürken MATLAB simulasyon programı ve MS Office Excel üzerinde VB Script dili kullanılmıştır. Sonuç bölümünde ise problemlere ait çözümler ele alınarak elde edilen sonuçlar, incelenen yöntemler açısından değerlendirilmiştir. Burada elde edilen sonuçlar şu şekildedir : OVS yöntemi, kümelendirme yapabilmek için olası tüm durumları inceler ve 2

14 ancak tüm durumları inceledikten sonra karar verebilir. Bu durum zaman, emek ve para kaybına yol açabilir. Bu sebeple daha az durum inceleyerek en iyi çözüm elde etmeye yakın olan farklı algoritmalar kullanılmıştır. Bunlardan biri AVS yöntemidir. Adım sayısını azaltma gibi bir avantajının yanında çözümün lokal kalması gibi bir dezavantajı vardır. Bunu giderebilmek için farklı pek çok başlangıç noktası alınarak devam edilir. Bu yönteme de AVS-M denir. En iyi çözüme daha hızlı yaklaşabilmek için benzer şekilde Genetik Algoritma (GA) yönteminden de yararlanılmıştır. GA kullanılırken farklı parametrelerden en iyi çözümü verecek parametrelerin kombinasyonunun elde edilmesi için "deney tasarımı" yapılmasına ihtiyaç duyulur. EKLER bölümünde öbekleme problemlerinin çözümünde kullanılan VBScript - Excel makro kodları ve GA örneğine ait olan MATLAB programı kodları bulunmaktadır. 3

15 1 GRUP TEKNOLOJİSİ 1.1 GRUP TEKNOLOJİSİNE GİRİŞ Grup Teknolojisi (GT), en genel tanımıyla işletmelerin verimliliğinin arttırılmasını amaçlayan, bu amaçla işletmelerde üretilen ürünlerin tasarlanması ve ürünlerin kendi içlerindeki benzer yönlerinden yararlanarak bu ürünleri gruplandıran bir üretim tekniğidir 1. İşletmelerin GT'ye başvurmasındaki temel amaç, verimliliğin arttırılması, üretilen ürünlerin, talebi karşılayabilecek seviyede sayı ve kaliteye sahip olmasıdır. Her işletme, diğer işletmelerle girdiği rekabet ortamında kendisini ürünleri, tesisleri, kullandıkları malzeme, araç, gereç vb açısından öne geçirmeye çabalamaktadır. Bu çaba maddi getirinin yanında işletmenin sürekliliği için de gereklidir. Bu esnada gelişen teknolojiden yararlanılarak pek çok yeni teknikler geliştirilmiştir. GT de bunlardan biridir. GT'nin mantığı, üretilen benzer ürünlerin kendi içlerinde gruplandırılmasıdır. Bu gruplandırmada amaç, birbirlerinden ayrı, bağımsız ve kendi içlerinde kontrol mekanizmaları olan ürün grupları oluşturmaktır. Bu tarz bir gruplandırma yapılmasının sebebi de günümüzde işletmelerin oldukça fazla sayıda ürün üretmesi ve dolayısıyla atölye tipi üretimin artması ve ürüne göre düzenlenmenin oldukça zorlaşmasıdır. Tek tek her ürüne göre düzenleme yapılamadığından gruplandırma ve gruplandırmaya göre yapılacak olan düzenlemeler oldukça önem kazanmıştır. 2 Atölye tipindeki üretimin özelliği, üretimin genelde az sayıda ürün içeren küçük partiler halinde olmasıdır. Ancak bu üretim tipinde üretilen ürün oldukça çoktur. Bir atölyenin çok farklı dallarda üretim yapamayacağı gözönünde 1 Nancy Lea Hyer, Urban Wemmerlov, Capabilities of group technology, s.3 2 C.C. Gallagher and W.A. Knight. Gallagher, C. C., Group technology production methods in manufacture,1986. s.15. 4

16 bulundurulursa ürettiği ürün çok çeşitli olsa bile benzer özellikler taşıması kaçınılmazdır. Bu benzerlikler tasarım benzerlikleri ya da üretim benzerlikleri olabilir. Tasarım özelliklerinden kastedilen ürünün sahip olduğu dış özellikler, geometrik şekli vs, üretim özellikleri ise üretilmesi esnasında kullanılan malzeme çeşitleri, miktarları, üretilmesi için yapılan işlemler, işlemlerin sırası vb'dir. Bu benzer özelliklere sahip gruplar gözle muayene veya kodlama sınıflandırma sistemleri ile belirlenebilir. GT kullanılarak yapılan üretim, ürünleri gruplandırarak, tasarım, planlama ve üretim faaliyetlerini ürünler arasında var olan bu benzerliklere göre gerçekleştirir, bu sayede de zaman, emek ve maliyet açısından tasarruf yapılmasını sağlar. Ayrıca da sistemlerin üretim kısmındaki karmaşıklığını azaltarak, anlaşılır ve daha kolay implemente edilebilir bir sistemde çalışılmasını sağlar. GT oldukça fonksiyonel bir sistemdir ve bu özelliği sayesinde ürüne göre düzenleme yapan pek çok sistemdeki eksiklikleri ortadan kaldırmıştır. Günümüzde işletmelerin imalat konusunda gerçekleştirdiği veya gerçekleştirmeyi planladığı pek çok değişiklik GT kullanılmasını neredeyse kaçınılmaz hale getirmiştir. Bunlar : Malzeme çeşidinin artması Çalışan kişi, makine sayısında ve üretim zamanında ihtiyaç duyulan artış İmalatın daha az kaynak kullanarak gerçekleştirilmesi ihtiyacı Hassasiyeti daha fazla olan ekonomik vasıta ihtiyacı Müşteri ihtiyacının çeşitlenmesi Talep ve ürün çeşitliliğinin artması sonucu daha karışık bir sistem yapısının oluşması Oluşan kompleks yapının mümkün olduğunca basite indirgenerek daha rahat çalışma imkanının sağlanması ihtiyacıdır. 5

17 İşletmeler en genel anlamda bir sistem olarak düşünüldüğünde üretim sistemi kısmı, bu ana sistemin bir alt sistemi olarak ifade edilebilir. Temelde beş tür üretim sistemi mevcuttur. Bunlar : Atölye tipi üretim Akış tipi üretim Proje tipi üretim Sürekli üretim Hücresel üretim sistemi (HÜS) dir. Bu üretim sistemlerinde, üretkenliğin ve verimliliğin artmasına yönelik çalışmalar gerçekleştirilmektedir. Günümüz koşullarında işletmelerin ürettikleri ürünlerin, gösterdikleri hizmetlerin, potansiyel alıcıların talep ve gereksinimlerinin farklılaşması, atölye tipi (kesikli) üretim sistemine karşı eğilimin artmasına neden olmuştur. Bu anlamda HÜS, önemli bir üretim tekniği olarak bu teknikler arasından öne çıkmaktadır. Çünkü HÜS, en genel anlamda, Grup Teknolojisi nin atölye ortamına uygulanması olarak tanımlanabilir. HÜS ün elde edilmesine yönelik literatürde pek çok teknik bulunmaktadır. Örneğin makine kapasiteleri ve müşterilerin ürünü, verimli bir HÜS düzeninin elde edilmesinde etkili, önemli faktörlerden bazılarıdır 3. GT ve HÜS, Tam Zamanında Üretim (TZÜ- Just In Time - JIT) felsefesi ile uyumludur ve GT yöntem biliminin tam sonuç verebilmesi için TZÜ ile uygulanması gerekmektedir. 3 Mustafa ÇELİK,Küreselleşme Hareketleri İçinde İşyeri Düzenlemesi ve Bir Matematiksel Model, Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Ekonometri Aanabilim Dalı Doktora Tezi, s. 4. 6

18 Son zamanlarda ortaya çıkan ve Japon sistemi olarak adlandırılan Tam Zamanında Üretim (TZÜ) Just In Time (JIT) üretim sistemi, işlemin her aşamasında bir önceki iş tamamlandığı sırada bir sonraki iş gelecek şekilde, hem üretim süresince malların hareketinin hem de tedarikçilerin teslimatlarının dikkatli bir şekilde zamanlamasının yapılması anlamına gelen bir üretim çeşididir. Diğer bir deyişle JIT, tam zamanında satın alma ve üretim gerektiren bir maliyet ve stok kontrol sistemidir 4. JIT üretim sisteminin temelini teşkil eden GT bu üretim sisteminden, üretimde stok kontrolü yerine akış kontrolü sağladığı için ayrılmakta ve bu yolla üretimin verimliliği ve kontrolünü daha etkin kılacak ilkelerin uygulanmasını sağlamaktadır. 1.2 GRUP TEKNOLOJİSİNİN TARİHSEL GELİŞİMİ kavramdır. GT, ismi GT olarak ifade edilmese de uzun zamandır kullanılmakta olan bir Bilinen ilk uygulamalarından biri Taylor tarafından yapılmıştır. Taylor, ürünlerin değil ama yapılan işlerin birbirirleriyle benzer özellikler taşıyabileceğini, dolayısıyla da bu işleri benzerliklerine göre sınıflandırabileceğini ve bu sınıflandırmalar sonucunda daha verimli bir çalışmanın sözkonusu olabileceğini farketti. GT konusundaki bazı ciddi çalışmalar 1960'lı yıllarda Batı Almanya ve Büyük Britanya tarafından yapılmıştır. GT konusunda Almanya ve Britanya'nın öncülük ettiği çalışmalardan sonra Avrupa'nın geri kalanında da çeşitli çalışmalar yapıldı.gt ardından Sovyetler Birliği'nde uygulandı. Uygulamanın oldukça başarılı olması sonucunda GT, 4 Azzem ÖZKAN,Murat ESMERAY, Bir Maliyet Kontrol Sistemi Olarak JIT Üretim Sistemi ve Muhasebe Uygulamaları, C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt 3, Sayı 1, s

19 Sovyetler Birliği'nin başlandı. üretim endüstrisinde oldukça yaygın olarak kullanılmaya 1.3 GRUP TEKNOLOJİSİNİN AVANTAJLARI İŞ AKIŞLARINA ETKİSİ GT, ürünlerin gruplanması temelli olduğundan sistemleri karmaşıklıktan uzaklaştırır, üretimin miktarında, sırasında kolay kontrol ve planlama yapılmasını, ayrıca makineler arasında gidip gelen işlerin akışının da kolaylaşmasını sağlar TAŞIMA MİKTARLARINA ETKİSİ GT kullanıldığında makineler gruplanacak ve bu makine grupları, üretilen ürünlerin, üretim sırasında geçtiği hat içerisindeki hareketlere göre düzenlenecektir. Bu sayede bir noktadan diğer noktaya taşınan ürün miktarı azalacak ve ürünlerin taşındığı mesafe de kısalacaktır. Bunun dolaylı olarak etkisi taşınan ürünün ve taşıma mesafesinin azalması sonucunda taşıma için yapılan masrafın, zamanın ve emeğin de azalmasıdır Üretim İçi Stoklarına Etkisi GT'nin basitleştirdiği üretim sistemleri ve iş akışları sayesinde makineler önünde işlenmek için bekleyen ürün azalacaktır. Bir ürünün bekleme kuyruğunda geçireceği süre az olacağından üretim içi stoklar da azalır. Üretim içerisindeki stokların azalması, üretim yapan işletmenin stok için ayıracağı sermaye maliyetinin de azalması anlamına gelir. 5 A. Sütçü, E. Tanrıtanır, A. Eroğlu, H. İbrahim Koruca, Orman Ürünleri Endsütrisinde Benzetim Destekli Çalışmalar ve Bir Örnek Uygulama, Süleyman Demirel Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi, Seri : A, Sayı : 2, Yıl : 2006, ISSN : , s

20 1.3.4 Toplam Üretim Zamanına Etkisi İşlerin basitleşmesi, makinelerin ayarlanma süresinin azalması, üretim içi stok miktarının ve kuyrukta bekleme süresinin, taşıma süresinin azalması sonucunda herhangi bir ürünün toplam üretim zamanında kayda değer bir azalma sözkonusu olacaktır. Bu da üretim yapılan birim ve daha genel düşünülecek olursa üretim yapan işletmenin daha fazla üretim yapmasına olanak sağlayacak ve dolayısıyla işletmenin üretkenliğinin ve üretim verimliliğinin artmasına vesile olacaktır Makine Hazırlık Zamanına Etkisi Ürünlerin benzer şekilde gruplandırması sonucunda, bu ürünlerin üretilmesi için kullanılan araç, gereç ve makineler bir ürünün üretiminden diğerine geçerken kısa bir hazırlık süresi geçireceklerdir. Bu ürünler benzerliklerine göre gruplandırılmamış olsaydı, makinelerin aralarında az benzerlik olan veya hiç olmayan ürünler arasındaki geçişi oldukça uzun zaman alabilirdi Üretim Kalitesine Etkisi Benzerliklerine göre gruplandırılmış ürünler, adım adım üretime girdiğinden varolan herhangi bir hata varsa, hata anında görünerek düzeltilir ve üretim kalitesi de bu şekilde artmış olur ÜPK (Üretim Planlama Kontrol) Faaliyetlerine Etkisi Gruplandırma ÜPK faaliyetlerinde de oldukça işe yarayan bir faaliyettir. Gruplandırma sayesinde sorumluluğun merkezî olması yerine bölünmesi sözkonusudur. Sorumluluk miktarının ve alanının azalması üretimin, planlamanın ve kontrolün daha kolay bir şekilde yapılmasını sağlayacaktır İş Görene Etkisi GT yaklaşımının temelindeki noktalardan biri işletmelerde iş gören 9

21 pozisyonundaki kişilerin güdülenmesidir. GT, iş görenlere kendi dallarında daha fazla sorumluluk verildiğinde daha başarılı olduklarını kabul eder.iş gücünün gerçekleştirdiği fonksiyonda uzmanlaşmasını kolaylaştırır. Yapılan gruplandırma sonucunda bir iş görenin kendine daha uygun bir alanda sorumluluk sahibi olması ihtimali artacağından tatmin olma ihtimali de yükselir Fabrika Kullanım Alanına Etkisi İşletmelerde taşıma mesafesinin en aza inebilmesi için makineler ve araç gereçler arasındaki mesafe en az olmalı, diğer bir deyişle bu teçhizatlar birbirlerine yakın konumlandırılmalıdır. Bu sayede bu teçhizatın fabrika içerisinde işgal ettiği toplam alan azalırken, diğer ekipmanlara bıraktıkları toplam alan artar Veri Bankasına Etkisi GT, benzer işlemleri bir arada yapar. Buradaki amaç, bağımsız işler arasındaki geçişlerde mümkün olduğunca az zaman kaybetmektir. Bu açıdan birbirleri ile yakın ilişkili, benzerlik oranı yüksek faaliyetleri standartlaştırmak, faaliyet bilgilerini saklamak ve belli bir kalıba oturtulan bu işlemleri gerçekleştirmek için yapılan tekrarları önlemek gerekmektedir. İşlemlerin bilgilerininsaklanması sayesinde bir veri bankası oluşturulur. Bu banka gerektiğinde, daha önceden çözülmüş bir problemi yeniden çözüp vakit kaybetmeyi engeller Tasarıma Etkisi GT basit uygulamalarda rahatlıkla kullanılmakta iken, üretim endüstrisinde Bilgisayar Destekli Tasarım (BDT Computer Aided Design CAD) ve Bilgisayar Destekli Üretim (BDÜ - Computer Aided Manufacturing CAM) sistemlerinin gelişmesi GT'nin daha karmaşık yapılarda da kullanılabilmesini sağlamıştır 6. 6 M. Kaan Doğan, İstanbul Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Makine Mühendisliği Bölümü Bitirme Ödevi, Optimum İmalat Programının Bilgisayar Benzeşimi, s

22 BDT ve BDÜ kullanılarak hem tasarım işlemi daha kısa zamanda gerçekleşir hem de tasarım tekrarları engellenmiş olur Maliyet Tahminlerinde Kullanılabilirlik Müşteriye fiyat vermesi gereken ve bu amaçla da ürünlerinin ortalama maliyetini hesaplaması gereken bir işletme, bu amaçla daha önceden oluşturulmuş GT veri bankasında araştırma yapabilir Sayısal Kontrollü Makinelerde Kullanılabilirlik GT yöntemi sayısal kontrollü makinelerde zaman ve maliyet azaltıcı yönde kullanılabilir. 1.4 GRUP TEKNOLOJİSİNİN DEZAVANTAJLARI 1) Üretilen ürünlerin taşınmaması için bazı üretim araçlarından birden fazla sayıda bulundurulması gerekebilir. Bu durum atölye üretim tarzına göre daha fazla yatırım gerektirir ve kapasite kullanım oranının düşmesine neden olabilir 7. 2) İşletmenin ürün üretimi sırasında, tüm ürünlerin imalat hücrelerinde üretilmesi söz konusu olmayabilir. Böyle bir durumda, hücrelerin oluşturulmasından sonra üretilen diğer ürünler için verimliliğin düşmesi sözkonusudur. 3) GT yöntemini kullanan bir işletmede, ustabaşının değişik özelliklere sahip makineler hakkında bilgi sahibi olması ve çeşitli ürünleri üretme amacı güden iş görenlere görev dağılımı yapabilmesi gerekecektir. Diğer bir deyişle, ustabaşının GT kullanılmayan kesikli sistemlerde olduğu gibi, sadece kendi bölümüyle igili bilgi sahibi olması yeterli olmayacaktır. 4) Tezgahların toplam kullanım sürelerini azalır. 5) Tasarım ve üretim kısımları arasındaki iletişim zayıfsa, GT uygulanması sırasında yapılması gereken kodlama ve sınıflandırma işlemlerinin gerçekleştirilmesinde zorluklarla karşılaşılabilir. 7 Gallagher, Knight a.g.e. s

23 6) Herkes tarafından kabul edilmiş GT standartları yoktur. Herkesin GT uygulama şekli farklıdır. Bir işletmede benzerlikleri yeterli olarak görülüp aynı gruba alınan 2 ürün, diğer bir işletmede yeterince benzer olmadıkları düşünülüp farklı gruplara atanabilir. 7) Tezgahların gruplandırılması sonucunda, gruptaki bazı tezgahlar daha az kullanılır. Bu işlem sonucunda toplam maliyet azalsa bile, bu durum işletmeler tarafından genelde kabul görmez. 8) GT'nin uygulanabilmesi için kimi zamanbazı tezgahların bir kısmının veya tamamnın yeniden düzenlenmesi, organize edilmesi gerekebilir. Bu da ekstra masraf anlamına gelir. 9) GT yönteminin uygulanması, çalışanların o ana kadar çalıştıkları sistemin değişmesi anlamına gelir ki alıştığı şekli değiştirmek istemeyen çalışanlar tarafından bu konuda itiraz gelmesi oldukça muhtemeledir. 10) İşletmelerde GT uygulamak isteyen birimden daha üstteki birimden destek gelmezse, GT yönteminin uygulanması oldukça zor olabilir. 1.5 GRUP TEKNOLOJİSİNİN UYGULAMA AŞAMALARI 1. Adım : (GT Yönteminin Sözkonusu Sisteme Uygulanıp Uygulanamayacağının Belirlenmesi) Ürünlerin üretim sıraları ve tasarımları incelenir. Benzerlikler miktarlarına bakılır. Benzerlik miktarları ürün aileleri oluşturulup oluşturulamayacağını belirler. Ürünler çok farklıysa gruplamaya uygun değildir ve GT yöntemi uygulanamaz, işlem sonlandırılır; ürünlerde benzerlikler sözkonusu ise GT uygulanabilme ihtimali vardır ve adım 2 ye geçilir. 2. Adım : (GT de Kullanılacak Gruplama Yönteminin Seçimi) GT nin uygulanabilmesinin temelinde gruplama olduğu daha önceden belirtilmişti. Bu gruplamanın nasıl yapılacağı üretim yapan sistemin özelliklerine ve ürün grupları oluşturulma ölçütlerine bağlıdır. Bu adımda sisteme uygun bir gruplama yöntemi seçilir ya da gerek görülürse yeni bir gruplama yöntemi geliştirilir. 3. Adım : (Ürün Gruplarının Oluşturulması) 2. adımda gruplama yöntemi belirlendikten sonra belirlenen bu yönteme göre 12

24 ürünlerin tasarım ve üretim bilgileri toplanır, benzerlikleri (geometrik şekil, boyutlar, malzeme, işlem sırası, teknik özellikler) belirlenir ve bu sayede ürün grupları (aileleri) oluşturulur. 4. Adım : (Makine Hücrelerinin Oluşturulması) 3. adımda ürün aileleri oluşturulduktan sonra bu adımda bu ailelerin işlem sırası belirlenir. İşlem sırası belirlendikten sonra, bu sıraya göre, her ürün ailesindeki ürünleri işleyecek makineler belirlenir. Bu makinelerin bir araya gelmesi ile makine hücresi adı verilen yapılar oluşturulur Adım : (Makine Araç ve Gerecin Yerleşiminin Yapılması) 4. aşamada oluşturulan makine hücreleri için gerekli teçhizat, araç, gereç ve işgören sayısı belirlenir. Belirlenen işgörenler,makine ve araç, gereçler uygun hücrelere atanır. 1.6 GRUP TEKNOLOJİSİNDE KÜMELENDİRME ALGORİTMALARI GT yönteminin gerçekleştirildiği uygulamalarda, uygulamaya bağlı olarak pek çok farklı kümelendirme yöntemi kullanılabilmektedir. İkili kümelendirme Yöntemi Müşteri Gruplaması 9 Veri Madenciliği Veri Modellemesi Kümelendirmede Modelleme Yaklaşımı GT yöntemindeki kümeleme modelleme yaklaşımı şu şekilde verilebilir : 8 M. Akif Altunay, Yüksek Lisans Tezi, Çağdaş Maliyetleme Sistemlerinden Faaliyet Tabanlı Maliyetleme Sistemi ve Bir Tekstil İşletmesindeki Uygulaması, Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü İşletme Ana Bilim Dalı. s.4. 9 Emin GÜLLÜ, Yusuf ULCAY, Kalite Fonksiyonu Yayılımı ve Bir Uygulama, Uludağ Üniversitesi,Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt 7, Sayı 1, s

25 ve makineleri arasındaki değer edilebilir : Hücrelerdeki gruplama makineleri için 0-1 tamsayı modeli şu formülle ifade 14

26 1.6.2 Kümelendirmede Sezgisel Yaklaşımlar Kümelendirme problemi, matematiksel model yapısına bakıldığında, temel olarak çözümü NP (non-polynomial) yapıda olan bir problem tipidir. NP olmasının anlamı, küçük olmayan değişken kümelerinde işlem zamanının uzun sürmesi hatta en iyi çözümü bulmanın her zaman mümkün olamamasıdır. Bu nedenle literatürde kümelendirme probleminin çözümünü ele alan pek çok sezgisel yöntem önerilmiş ve uygulanmıştır Benzerlik Katsayısı Bazlı Algoritmalar Benzerlik katsayısı yönteminin çalışma şekli aşağıdaki gibidir : Her iki makine arasındaki ürün akışını kullanır. Bu sayede makineler arasındaki ilişkinin benzerlik değerini ölçer. Bu ölçü kullanılarak hazırlanan ağaç çizelgesi yardımıyla makine hücrelerini oluşturur. Ürün ailelerini, makine - ürün matrisini veri olarak alıp, makine hücrelerine atayarak oluşturur. İki makine arasındaki benzerlik katsayısı, her iki makineye en az bir kez uğrayan ürün sayısının, makinelere ayrı ayrı ve her iki makineye de en az uğrayan ürün sayısına oranıdır. Bu oran makineler arasındaki ürün hareketlerini, hangi ürünün hangi makineye ne kadar uğradığını gösteren makine - makine matrisi sayesinde hesaplanmaktadır. Bu matris, bütün ürünlerin makine - işlem sıralarından makineleri ikili gruplar halinde alarak, ilgili satır - sütun ve sütun - satırdaki hücre değerlerine 1 eklenerek elde edilir. Makine - makine matrisi X(I;J) olarak tanımlanırsa, i. makine ile j. makine arasındaki benzerlik katsayısı değeri aşağıdaki formülle hesaplanır : 15

27 Burada; X(I,J)= i. ve j makineların her ikisine de en az bir kez uğrayan ürünlerin toplam sayısı, X(I,I) = Sadece i. makineye uğrayan (j.makineye uğramayan) ürünlerin toplam sayısı, X(J,J) = Sadece j. makineye uğrayan (i.makineye uğramayan) ürünlerin toplam sayısı, S(I,J) = i. makine ile j. makine arasındaki benzerlik katsayısı olarak tanımlanır. Makine hücrelerinin oluşturulmasında ağaç çizelgesi yöntemi kullanılır. Bu işlemde büyüklüklerine göre sıralanmış benzerlik katsayılarının eşlendiği makineler bir araya getirilir. Benzerlik katsayısı yönteminin en önemli avantajlarından biri, diğer pek çok yöntemde ifade edilmesi mümkün olmayan, aynı ürünün aynı makinede birden fazla işlenmesi durumunun ifade edilebilmesidir. Ancak bu yöntemin bazı yetersizlik yönleri de mevcuttur. Bunlar : X(J,J) > X(I,I) olması durumunda, elde edilen katsayı oldukça küçük olacağından, bu küçük katsayı sonucunda, aynı hücrede bulunması gereken makineler farklı hücrelerde yer alabilir. Makine - ürün matrisinde, uygun dağılım göstermeyen istisnaî ürünler bulunabilir. Bu ürünler, ürün ailelerinin ve makine hücrelerinin matris ana köşegeni üzerinde yer almasını engelleyebilir. Darboğaz oluşan makinelerin matriste ana köşegen üzerine yerleştirilemez ve tam olarak bir makine hücresine atanması olanaksızdır. Makine - ürün matrisinde aynı tipteki makinelerden yalnız birer adet gösterilmesi mümkündür, daha fazlasının gösterilmesi mümkün değildir. 16