ISSN Cilt : 7 Sayı : TEMMUZ - AĞUSTOS Eııuujım. mı^m. ııurnnırı! tmmob makina mühendisten odası yayınıdır

Transkript

1 ISSN Cilt : 7 Sayı : TEMMUZ - AĞUSTOS 1996 mı^m Eııuujım ııurnnırı! tmmob makina mühendisten odası yayınıdır

2 I i f / ' I.. r!:îj 'vv; 1, BİLDİRİLER î 1-2 : fi "rant ekonomisinde üretim ekonomisine" ' :.«E-.3E&*. HAZIRLAYAN TMMOB MAKİNA MÜHENDİSLERİ ODAS! "HE CHAMBER ÖF MECHANICAL ENGINEERS

3 Cilt: 7 Sayı : 4 TEMMUZ / AĞUSTOS 1996 tmmob makina mühendisleri odası yayınıdır 2 YANSIMA 3 KÜÇÜLTÜLMÜŞ ÖLÇEKLİ BİR OTOMATİK İMALAT HÜCRE MODELİNDE PARÇA YÜKLEME SIRALAMASI DENEYİ Sinan KAYALIGİL Hakan ALTINÇAY Bu çalışmada belirli süreç ve rotalama esnekliği olan bir otomatik imalat ünitesini temsil eden fiziki modelde otomatik imalatın bir işletme problemi incelenmiştir. Deneyde, iki ürünün sabit büyüklüklü ama değişken kompozisyonlu partilerinin işlenmesi modellenmiştir. İncelenen imalat ortamında işlenen ürünlerin daha sonraki kullanım için bekledikleri varsayılmaktadır. Partileri oluşturan ürünlerin ham ve yarımamül parça hallerinin yükleme politikası, bir matematiksel programın sonuçları çevrim içi kontrollü bir sıralamaya dönüştürülerek gerçekleştirilmiştir. Matematiksel modellemenin işletme ortamına uygunluğu ve toplam bekleme süresindeki kazançlar kıyaslamayla irdelenmiştir. İO BENZETİM TEKNİĞİNİN BİR ÇEVRM/HÇI KARAR DESTEK ARACI* OLARAK ESNEK İMALAT SİSTEMLERİNDE KULLANILMASI Semra TUNALI Son yıllarda bilgisayar teknolojisi ve benzetim dillerindeki gelişmeler ile birlikte, benzetim destekli çevrim-içi karar destek sistemleri de giderek daha fazla İjnem kazanmaktadır. Sistemin önemli bir bileşeni Sayfa 10 Sayfa 23 olan benzetim modelinin gerçekçi koşullarda başlangıç durumuna getirilmesini gerektiren bu yaklaşım esnek imalat sistemleri (EİS) gibi tüm birimleri bilgisayar denetimi altında çalışan sistemlerde daha başarılı olma şansına sahiptir. Prototip bir EİS'in çizelgeleme ve denetimi için geliştirilen bir benzetim modelinin tanıtıldığı bu çalışmada öncelikle hangi karar problemlerinin modelde ayrınıtılı olarak içerildiği tartışılmıştır. İLETİŞİM:,ENQÜSTLRİ MQHE.NCIDISLIGI EĞİ 3ITIMINÜE YENİ YÖNELİMLER: YON İTÜ BOYUTU Füsun ÜLENGİN İLETİŞİM:.... ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ EĞİTİMİNDE, LABORATUVARLARIN ÖNEMİ; ESNEK ÜRETİM SİSTEMLERİ VE UYGULAMALARI Figen EREN İhsan SABUNCUOĞLU KİM KİMDİR?.30 SURELİ YAYINLAR 31 YAYIN POLİTİKASI 32 CONTENTS TEMMUZ / AĞUSTOS Jufy I August Cilt 7 Volume Sayı 4 No Makina Mühendisleri Odası Adına Sahibi Publisher MEHMET SOĞANCI Sorumlu Yazı İşleri Müdürü Managing Editör M. Salt ATINÇ Yayın Sekreteri Technical asecretary Şehnaz KAPLAN Yayın Kurulu Publishing Board Mehmet Selim AKTÜRK M. Sait ATINÇ H. Kürşat SERTPOYRAZ N. Evin ÖZDEMİREL Nilgün BAYDAN Baskı Printed by Yeni Doğuş Matbaası (312) Grafik Dizgi Graphist Type Setting Gülsen FALCIOĞLU MMO (312) ANKARA Baskı Sayısı Circulation 3000 Yönetim Yeri Head Office TMMOB Makina Mühendisleri Odası Sümer Sok. 36/1-A Kızılay - ANKARA Tel : (312) Fax : (312)

4 YANSIMA Bu sayımızda ağırlıklı olarak Endüstri Mühendisliği akademik programlarının geliştirilmesine yönelik çalışmalara yer veriyoruz. Sinan KAYA- LIGİL ve Nihat ANGI'nın dergimizin 5. cilt ve 5. sayıda yayınlanan "Endüstri Mühendisliği Meslek Örgütlenmesi: Bir Perspektif" başlıklı yazılarında da belirttikleri gibi Türkiye'de Meslek 18 ve KKTC'de 2 olmak: üzere toplam 20 üniversitede Endüstri Mühendisliği bölümleri ÖYS sınavı ile yaklaşık olarak 1600 öğrenci almaktadır. Bu arada biraz sevinç ve biraz da gururla belirtebileceğimiz gibi Endüstri Mühendisliği bölümleri bu üniversitelerimizin en yüksek ÖYS puanı ile öğrenci alan bölümlerinden birisidir. Hatta ODTÜ ve Boğaziçi gibi üniversitelerimizde en yüksek puanla öğrenci alan bölümdür. Endüstri Mühendisliği bölümlerinin popülerliği bu bölümlere giren öğrenci kalitesini arttırmakta, ama buna ek olarak Endüstri Mühendisliği bölümü öğretim üyelerine akademik programların geliştirilmesi yolunda önemli görevler yüklemektedir. Bu doğal olarak üretim ortamını daha iyi tanıtmak için yeni İaboratuvarlar kurulmasını ve aynı zamanda Füsun ÜLENGİN'in bu sayımızda yeralan yazısında belirttiği gibi varolan lisans ve yüksek lisans ders programları ve ders yükümlülüklerini yeniden irdeleyip, mezunlarımızı iş ya da akademik ortama daha iyi hazırlayabilecek önceliklerin belirlenmesini gerektiriyor. Şu anda odamız bünyesindeki Endüstri Mühendisliği MEDAK Komisyonu tüm Endüstri Mühendisliği sonuçlarını ve bu konudaki tartışmaları yayınlayarak, bu konuda yapılması gereken çalışmalara yardımcı olmaya çalışacağız. Bu arada her üniversitenin farklı amaçları ve öğrencilerinden değişik beklentileri olmasına karşın tüm bölümlerimiz için geçerli olabilecek genellemelerin yapılabileceğini zannediyoruz. Bu sayımızda ilk olarak Sinan KAYALIGİL ve Hakan ALTINCA Y küçültülmüş ölçekli bir imalat hücresinin modellemesini incelemektedir. Semra TUNALI "Esnek İmalat Sistemlerinde Benzetim Tekniğinin karar verme sürecinde kullanımını tartışmaktadır. İletişim köşesinde önce Füsun ÜLEN- GİN'in İTÜ'deki Endüstri Mühendisliği eğitimini irdeleyen ve daha sonra Figen EREN ve İhsan SABUNCUOĞLU'nun Endüstri Mühendisliği eğitiminde laboratuvarların önemini inceleyen yazılarını bulacaksınız. Saygılarımızla, EM Yayın Kurulu

5 KÜÇÜLTÜLMÜŞ ÜÜ Ü ÖLÇEKLİ BİR OTOMATİK İMALAT HÜCRE MODELİNDE PARÇA YÜKLEME SIRALAMASI DENEYİ Bu çalışmada, belirli süreç vş rotalama esnekliği olan bir otomatik imalat ünitesini temsil eden ftzito" modelde otomatik imalatın tür işletme problemi incelenmiştir. Deneyde, iki ürünün sabit büyüklüktü ama değişken kompozisyonlu partilerinin işlenmesi modellenmiştir. İncelenen imalat ortamında işlenen ürünlerin daha sonraki bir kullanım için (montaj gibi) beklendikleri varsayılmaktadır. Partileri oluşturan ürünlerin ham ve yarı mamul parça hallerinin yüklenme politikası, 'bit matematiksel programın sonuçlan, çevrim içi (on-line) kontrollü bir sıralamaya dönüştürülerek gerçekleştirilmiştir. Matematiksel modellemenin işletme ortamına uygunluğu ve toplam bekleme süresindeki kazançlar kıyaslamayla irdelenmiştir. An operational problem is examıned on a physical(iconıc) model representing an automated manufacturing unit with a certain level of process and routing flexibility. Pıocessıng of constant sızed lots of two products in varying propartions constitutes the modeled environment. Parts for processing are assumed to be due for a subsequent requirement (for example assemblyl Loadıng policy for billets and semiprocessed parts is realized as the solution of a mathematıcal programming model implemented through an on line control scheme. Implementabilıty of mathematical modelling in an operating environment and reduction in total waıting time in practice are validated through comparison. Sinan KAYALIGİL Hakan ALTINÇAY ODTÜ Endüstri Mühendisliği Bölümü GİRİŞ Otomatik imalat konusundaki problemler, genel olarak, bu karmaşık düzeneklerin barındırdıkları yeteneklerin tam kullanılması arzusundan kaynaklanır. İşletilmeleri esnasında ortaya koyacakları operasyonel özelliklerin anlaşılması, soyut modeller (örneğin matematiksel optimizasyon, bilgisayar benzetimi, rassal süreçler) kullanılarak yapılacak inelemelere ışık tutacaktır. Operasyonel niteliklerin gerisinde yatan fiziksel özellikleri (örneğin mekan kısıtları, kontrol sistemleri işletim hızı ve kontrol sürecinin sıralaması, ölçme hataları, mekanik hataları, tekrar edilebilirlik kısıtları, elektromekanik bütünleştirme kısıtları, bilgisayar arabirimlerinin yetenekleri izleyebilmenin bir yolu, küçük ölçekli modüler ünitelerin oluşturacakları deneysel düzenlemelerdir. Bu tür düzenlemelerin gerçek endüstriyel ölçekte analiz yürütmeye göre avantajları vardır. Şöyle ki: a) Önemli görülen fiziksel özelliklere diğerlerinden daha çok ağırlık verilerek ayrıntılar sınırlanabilir. b) Yerleşim, bütünleştirme, elektronik bağlantılar hızla değiştirilebilir. c) Kontrol düzenlemeleri birarada gözlenebilir. d) Çalışma hızı veri toplamayı kolaylaştırır. e) Uç (extreme) değerler denenebilir. Fiziksel benzetim yapmanın bilgisayar ortamındaki benzetimlere göre de avantajları bulunmaktadır: Cilt: 7 Sayı: uııi/uuııu */f Trn7ı XTTYIPT

6 a) Rassal süreçler kendiliklerinden ve gerçekte olduklarına daha yakın cereyan eder. b) Sistem başlıca işletme özellikleri gözetilerek kurulduğundan soyutlamaların (abstraction) etkileri azalır. c) Fiziksel olarak işleyen bir düzenleme izlendiğinden analizlerin anlaşılabilirliği dahafazladır. d) Sonuçların gerçek düzenlemelere uygulanabilme hızı daha yüksektir. Fiziksel modelleme bazı araştırmacılar ve kurumlarca da [Eîorchelt, 199, Deisenroth, Leigh, 1985, Raz, 1987, Smith, 1994, Wysk, 1985] yararlı bulunarak kullanılmakta ve batılı imalatçılarca bu alandaki modelleme ürünlerinin geliştirilerek sunumuna ilgi duyulmaktadır, (bkz. ekli modelleme ürünleri imalatçı listesi). Üniversitelerimiz Endüstri Mühendisliği bölümünde bu amaçla "Otomatik İmalat Modelleme Laboratuar"ı kurulmuştur. Sözü edilen laboratuvarda, küçültülmüş ölçekli bir imalat hücresi modeli çalıştırılmaktadır. Laboratuvarda, bugüne kadar bu deneydekine benzer tamamlanmış deneyler bulunmaktadır [Kayalıgil, 1995, Özyıldırım, 1991, Özyıldırım 1992]. Model imalat hücresinin tanıtımı II. bölümde yapılacaktır. Bu çalmışmada, belirli bir süreç (process flexibifity) ve rotalama (routing flexibility) esnekliği [Sethi, 1990] barındıran model ünite aracılığıyla bir işleme (operation) probleminin değerlendirmesine ağırlık verilmektedir. Amaç, bir arada (karma, eşzamanlı) imal edilecek iki mamulü, dönemli siparişlere bağlanış belirli sıralı partiler halinde esnek imalat hücresine salarak, tezgahlar arasındaki beklemelerde kısıntı (azalma) temin etmektedir. Böylelikle, belirlenen performans ölçütü olan ortalama akış süresinin enazlanması mümkün olabilecektir. Bu düzenlemenin kapalı çevrimli olması, hücrede her zaman sabit sayıda parçaya yer verilmesindendir. Çalışmamızın uygulanmasına elveren şöyle bir işletme ortamıdır: a) İmalat ünitesi belirli ürünleri işleyecek biçimde önceden hazırlanmıştır. b) İmalat ünitesine, periyodik olarak iki tür mamulün toplamı sabit kalan sayıda siparişi verilmektedir. c) Periyodik siparişlerin tamamı ilgili periyodik imalatı başlamadan kabul edilmektedir. d) Siparişi veren imalatları bekler durumdadır (örneğin montajda kullanmak üzere). Bu tür bir ortamı imalat ve montaj yapılan kuruluşlarda görebilmek olasıdır. Bu düzenleme kısa dönemli bir çerçeveye oturtularak büyüklüğü sabit ama kompozisyonu değişken küçük partilerin tekrarı ile incelenmeye çalışılmıştır. Deneylerin, bu şekilde ele alınışının nedenleri şunlardır: a) Hücre tipi imalatın büyük ve çok ürünlü partiler yerine küçük ve tekrarlı partiler halinde yürütülmesi daha makul ve yaygındır. b) Tekrarın (partilerin küçük boyutu nedeniyle) kısa aralıklarla olması fazlaca uzun deneylere gerek bırakmamaktadır. c) Periyodik olarak aynı büyüklükte partilerin tekrarı, siparişi veren birimin teknolojik kapasite (örneğin montaj hattı adedi) kısıtlarına bağımlılığındandır. GELİŞTİRİLEN DENEY Deneyde kullanılan ve Şekil 1'de şematik olarak gösterilen model imalat ünitesi şu modüllerden oluşmaktadır: 1. Yükleme bantı işlenecek parçaları alınma noktasına getirmekte kullanılır. Bu noktada bant çalışması kontrol programı tarafından kesilir ve robot kolunca ham parçaların kaldırılmalarına kadar duruşuna devam eder. 2. Dönüşlü Robot Kolu işlenecek parçaları alınma noktasından yükleyiciye gerekli pozisyonda sevk eder. Yükleyici boşalır boşalmaz alınma sorasına göre; yükleme bandından veya tekrar besleme bandından, parça kapış durumuna geçmek üzere PC kontrolü altındadır., 3. Yükleyici dönüşlü robot kolu tarafından ham parçanın üzerine yerleştirilmesinin ardından, ilk tezgah (Matkap) boşalır boşalmaz çalışıp ilk tezgahın bandına geçinceye kadar ham parçayı iter. 4. Dik Matkap ve önündeki band PC kontrolü altında; bandın ham parçayı matkap işleme pozisyonuna getirdiği bir metal detektörü aracılığıyla duyumsanır, bant duruşa geçer ve matkap takımı ham parçaya inerek verilen işlem süresi kadar çalışır, matkabın yükselmesinin ardından bîr sonraki tezgah (Takım Revolverli Merkez) hazır olunca matkabın bandı parçayı ikinci tezgahın bandına yerleştirmek üzere tekrar çalışmaya geçer. 5. Takım Revolverli İşlem Merkezi ve önündeki bant parça üzerinde tayin edilmiş işlemleri verilen sürelerde yapar. PC kontrolü altında; bandın ham parçayı işleme pozisyonuna getirdiği bir metal detektörü aracılığıyla duyumsanır, bant duruşa geçer ve gereken takım ham parçaya inerek verilen işlem süresi kadar çalışır, takımın parçadan ayrılmasının ardından yeni bir takımın işlemesi gerekiyorsa revolver saat yönünde dönerek sıradaki takıma pozisyon aldırır, son işlemin ardından bir sonraki tezgah (Freze) hazır olunca revolverli meezin bandı parçayı üçüncü tezgahın bandına yerleştimek üzere tekrar çalışmaya geçer. 6. Freze, önündeki,bant ve itici taşıma yönüne dik pasolar sırasında dönem takımını parça üzerinde gezdirerek işlemlerini tamamlar. PC kontrolü altında; bandın ham parçayı ENDÜSTRİ H *"rtttt71hkt A CUt: 7 Sayı: İVİ «J n.jc/i^ U

7 işleme pozisyonuna getirdiği bir metal detektörü aracılığıyla duyumsanır, bant duruşa geçer ve takım ham parçaya inerek verilen işlem süresi kadar çalışır, işlemin ardından Frezenin bandı parçayı tekrar beslenmek için iticiye veya üniteden çıkarılmak için kaydıraka ulaştırmak için tekrar çalışmaya geçer. 7. Tekrar yüklemeyi besleyen bant tek yönlü akış nedeniyle rotası gereği tekrar yüklenmeyi gerektiren parçaları Freze çıkışındaki iticiden alarak alınma noktasına aktarır. Birden çok parça, art arda beslendiklerinde, PC kontrolü altında ilerleyip durdurulan bu bant üzerinde sıralarını beklerler. 8. Kaydırak tekrar yüklemeyi gerektirmeyen bitmiş ürünü, freze bandından kurtulunca serbest hareket ile hücrenin dışına bırakır. Deneyler iki ürünlü gamda yürütülerek, tezgah ve takımların sağlayabileceğinden daha öte süreç (proses, rotalama ve diğer esneklik çeşitleri gibi) ayrıntıları zorlanmamıştır. Böylelikle iki parçanın da malzeme taşıma bandının hareket yönüne (tek yönlü) uygun rotalamaları arka arkaya uygulanmıştır. Doğal olarak, değişken faktör sayısı artırıldığında (örneğin ürünleri operasyon esnekliği olduğu varsayımı katıldığında) fiziksel düzenlemeleri de (örneğin tezgah adedi, malzeme taşıma, bilgisayar kontrol ağı) karmaşıklaştırmak gerekecektir. Otomatik imalatta yer alan bazı destekleyici özellikler (örneğin otomatik parça ayırdetme, muayene, stoklama) ihmal edilerek hem teçhizatın sınırlı olanaklarına hem de deneylerin asıl amacına sadık kalınmıştır. Yine de fiziksel özelliklerin tam olarak anlaşılması için başlıca donanımı ve yazılımı ile otomasyonun modellenmesi gereği, kabul ettiğimiz (ama laboratuvarımızın mevcut olanakları içinde yerine getirilmesinde güçlükler olan) bir gerçektir. Deney hipotetik bir imalatçıyı temsil ettiğinden işlem süreleri ve parça rotalamaları, pilot deneyler yapılarak modüllerin görece doluluklarının birbirine yaklaşık oldukları bir düzeyde saptanmıştır. Kullanılan veriler hiçbir biçimde deneyde kullanılan kontrol ve işletme politikalarının genel anlamıyla geçerli olmalarını engellemeyecektir. Deneydeki ürünlerin tezgah modülü takımlarında net (takım ve parça pozisyonlama hariç) süreleri ve rotalamaları Tablo 1 'deki gibi alınmışlardır. Ham parçaların alınma, hücreye sevk ve taşınma süreleri teçhizatın müsaade ettiği değerlerde tutularak, ünitenin fiziksel özelliklerinin, verilen işlem sürelerinden bağımsız kalışı korunmuştur. Ön deneylerde, verilen net işlem süreleri ile diğer servis sürelerinin birbiriyle karşılaştırabilir değerler oldukları gözlenmiştir. Böylelikle, otomatik imalatta destek teçhizatının etkisi de ayrıca dikkate alınmış olmaktadır. Örneğin, dönüşlü robot kolunun, pozisyon tutarlılığı için robotun her 11 çevriminden sonra bir referans noktasına ('sıfır' noktasına) getirilmesi, parti kompozisyonu ne olursa olsun, uygulanmıştır. Deneylerde sabit sipariş parti büyüklüğü olarak 6 kullanılmıştır. Yaklaşımımızın genelliğini bozmayan bu sayı, kullanılacak matematiksel programlama modellerinin makul bir çözüm zorluğu olması için benimsenmiştir. Deneyler sırasında, iki ürünün (A ve B olarak adlandırılmış oldukları varsayılırsa), parti büyüklüğü 6 olan her türlü kompozisyonunun (yani 0 A-6, 1 A-5 B, 2 YÜKLEME DANTI DİK MATKAP REVOLVERİ.! İŞLEM MERKEZİ /. FREZE İTİCİ YÜKLEYICI KAYDIRAK 4 y y ORON AKIŞI' f TEKRAR YÜKLEME BANDI ÜRÜN AKIŞI Şâi 1. Fiziki Benzetimde Kullanılan Modüler Ünite. Cilt: 7 Sayı:

8 Tabb I Mamullerin Tezgah Takımlarındaki Net İşlem Süreleri (sanayi olarak) Takım No. Ürün/Operasyon No. A / 1 A / 2 A / 3 B / 1 B / ^ B / 3 1 (Matkap) Tezgah 2 (Revolverli İşlem Merkezi) Net işlem Süresi A-4 B gibi) her türden sipariş kabul sırasında (örneğin 2 A-4 B siparişinin Â-B-B-B-A-B veya A-A-B-B-B-B gibi) verildiği durumlar ele alınmıştır. Deneylerde, bu gibi kabul sıralarının bir olasılık dağılımı ile oluştuğu varsayılmıştır. Problem ise, bu değişik kompozisyonları, toplam bekleme süresini enazlayan biçimde esnek imalat ünitesine yükleme sırasının bulunmasıdır. Problemi zorlaştıran bir etken parçaların imalat ünitesinde tek bir geçişle değil, rotalara bağlı olarak (yükleyici modülünden itibaren) yeniden beslenerek üretilmeleri gereğinden doğmaktadır. Örneğin, Tablo 1'e göre a parçası ilk geçişinde freze modülünde, ikinci geçişinde revolverli iş merkezinde ve üçüncü geçişinde de matkap modülünde işlenecektir. Bu nedenle de, yalnız ham olarak yüklenen parçaların değil, yeniden beslenen parçaların da sıralamaya dahil edilmeleri sözkonusudur. Yükleme sıralaması; dönüşlü robot kolunun bir PC kontrolü altında, iki alış noktasının uygun olanına giderek sırası gelen parçayı kapışı ve yükleyiciye getirmesiyle gerçekleşir. Bu deneyde, dönüşlü robotun alış sıralaması bir matematiksel optimizasyon modelinin çözümü olarak her kompozisyon için ayrı ayrı elde edilmekte ve bir PC aracılığıyla çevrim-içi (on-line) olarak robotu kontrol eden PC'e aktarılmaktadır. Deneyde böylesine sıralamaların uygulaması ile, siparişlerin geliş sıralamasında (herhangi bir model uygulamadan) yüklendikleri durumlar kıyaslanmaktadır. Amacımız, yaklaşık da olsa bir matematiksel modelin bu gibi bir uygulamada nasıl kullanılabileceğini fiziksel olarak sergilemek, temsil yeteneğini irdelemek ve yararının fiziksel benzetim ile karşılaştırmasını yapmaktır B kompozisyonlu bir sipariş partisinde, A ürün türünün 1., 2. ve 3. mensupları ile, B ürün türünün 1., 3 (Freze) 1 2. ve 3. mensupları bulunacaktır. Her ürün türünden ilk imal edilenin 1., ikinci imal edilenin 2. vb. adlandırıldığı varsayılmıştır. Türün her 21 - mensubu, imalat rotalaması nedeniyle, bir veya daha çok defa imalat ünitesine yüklenmek zorundadır. Her yükleme bir geçiş olarak 21 - adlandırılır. Sipariş partilerinde, iki ürün türünün mensuplarının her geçişi için dönüşlü robot kolunca imalat ünitesine yükleme sırasını verecek bir matematiksel programlama modeli geliştirilmiştir. Modelde, toplam geçiş sayısı kadar pozisyonun doldurulması esası kullanılmıştır. İmalat ünitesi de, ardışık 5 basamaktan oluşmuş kabul edilmiştir: 1. Basamak: Dönüşlü Robot kolu ve Yüklenici 2. Basamak: Dik Matkap ve önündeki bant 3. Basamak: Takım Revolverli İş Merkezi ve önündeki bant 4. Basamak: Freze, önündeki vant ve itici 5. Basamak: Tekrar yüklemeyi Besleyen bant İndis, P g r j m Ppgm TB RB L P Fp Parametre ve Kümeler ürün indisi, pe {A, B} geçiş indisi, ge {1, 2, 3} türün mensubiyet indisi, re {1, 2,..., 6} pozisyon indisi, pe {1, 2 P} basamak indisi, me {1, 2 5} p ürününün g geçişinin m basamağında net işlem birim süresi geri besleme bandında harcanacak en kısa süre robot kolunun çevrim süresi çok büyük pozitif bir sayı sipariş parti kompozisyonuna bağlı toplam geçiş adedi p ürün türünün son geçişinin indisi Değişkenler X P grj: p ürün türünün r mensubunun g geçişinin sıralamanın j pozisyonunda yer alıp almadığı (= 1 ise var, = 0 ise yok) Smj Cm] B pr j pozisyonuna m basamağında başlama anı j pozisyonunun m basamağında bitiş anı p ürün türünün r mensubunun bekleme süresi MATEMATİKSEL PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI Bir sipariş partisinin iki ürün türünün mensuplarından olutgu varsayılmaktadır. Örneğin 3 A-2 Model i) Her pozisyonunun bir işgalcisi olmalıdır: P 9 d) T7».TrvT TO rrnr» Cilt: 7 Sayı:

9 ii) Her ürün geçişi sıralamada bir kez yer almak zorundadır: X p g =1 'P. 9. (2) iii) Her ürünün geçişi ancak ondan bir önceki geçişi daha önce yer almışsa yeleştirilebilir: Xpg+1rk < Vp, r ve Vg İ. Fp (3) iv) Her ürünün geçişi ancak aynı üründen bir öncekinin geçişinden sonra yerleştirilebilir: C 5/ > C 4 y + TB - L* I I X *pgri Vy (11) Pg=«F p r xii) Dönüşlü robot kolunun her çevrimi arasında en azından bir çevrim süresi geçmelidir: - Cı; > RB V/ < P 1 (12) xiii) Herhangi bir parça için bekleme süresi siparişin imalatının başladığı andan (0 anı olarak kabul edilmiştir) parçanın tamamlandığı pozisyonun bitiş anına kadar geçen süredir: p, g, r (4) B p r > C 4 y + L* (1- X P gry) Fp. r, j (13) v) Herhangi bir pozisyonun başlama anı aynı xiv) İşaret ve değer kısıtları pozisyonun önceki basamakta bitişinden sonradır: ^pgr] e {0, 1} V p, g, r, j m+1y â C m/ < 4, Vj (5) S m/, C m/, B V mjı '-'my mj,p,r (14) vi) Sıralamadaki herhangi bir pozisyonun bitiş anı başlama anından itibaren en az işgal (net işlem) süresi geçtikten sonra olabilir: Cmy - + 2/ 2. L Ap g rj P 9 ' P v m, (6) vii) Bir pozisyonun m'inci basamakta bitiş anı önceki pozisyonun sonraki basamakta bitişinden sonradır: my + > C m / +1 / Vm S 3, Vj (7) viii)sıralamadaki herhangi bir pozisyonun başlama anı bir önceki pozisyonun bitişinden sonradir: Smj â Cmy-1 m, j S 2 (8) ix) Dönüşlü robot kolu modülünün herhangi bir parçanın bir geçişini yüklemeye başlama anı, ilgili parçanın bir önceki geçişinin geri besleme bandında taşınmasından sonradır: Sij > C 5 * - L*(2-Xp,.ir*-X P j,/) Vp.g > 2, Vr.j, V k < j (9) x) Geri besleme bandının bir parçanın taşınmasını bitirmesi anı dönüşlü robot kolu modülünün ilgili parçanın bir sonraki geçişini alacak duruma gelmesinden sonradır: xv) Amaç, bekleme süreleri toplamını enazlamaktadır: Minimize edilecek^ X p ' (15) Herhangi bir ürünün iki ardışık geçişi arasında en çok 6 pozisyon (sipariş parti büyüklüğü kadar) olabileceği görülebilir. Örneğin, ürününün 2. mensubunun 1. geçişi 4, pozisyonda ise; 2. geçişi de en geç 10. pozisyonda yer almalıdır çünkü geri besleme bandından dönüşlü robot kolunun yüklemeleri ürünlerin banda alınış sırasında olmak zorundadır. İki ardışık geçiş arasında 6'dan az pozisyon olabilmesi için de sonraki geçişten sonra 1. geçişini yapacak ürünler ile önceki geçişten önce son geçişlerini tamamlamış ürünler bulunmalıdır. Şöyle ki, yukarıdaki örneğimizde, A ürününün 2. mensubunun 1. geçişinden önce bir ürün tamamen bitirilmiş ve A ürününün 2. mensubunun 2. geçişinden sonra da ürün ilk kez yüklenecek olurlarsa, iki pozisyon arasında en çok 3 fark bulunabilir. Bu ilişki, tam sayı programlamamızın çözüm etkinliğini artırmak için bir kesen (cut) olarak kullanılmış ve çözüm zorluğunu azalttığı gözlenmiştir. xvi) Aynı ürünün iki ardışık geçişi arasındaki pozisyon sayısına bir üst sınır tariflenebilir: Cs/> Cn L*(2-X pg.w,- X P9,» t, ) Vp,V g > 2. V,,,, V k > j (10) xi) Geri besleme bandının bir parçayı taşımayı bitirme anı, itici modülünün bitişinden en kısa taşıma süresi kadar sonradır: I I I X P frk pfef p k> -6 P ' >2,r,j (16) Cilt: 7 Sayı: I V / f l U T Ü O T T/~<T. ıtnjııiii ı i/ıuuıu ı

10 DENEY METODOLOJİSİ VE MATEMATİKSEL PROGRAMLAMA SONUÇLARININ DENEYDEKİ UYGULAMASI Deneydeki modüller üç ayrı kişisel bilgisayarın (PC) kontrolü altında işletilmişlerdir: Kontrol bilgisayarı: Deneydeki periyodik sipariş partilerini içeriğini rasgele üretip deneyle ilgili yükleme sırasını diğer iki kişisel bilgisayara aktarmaktadır. Robot Kolu bilgisayarı: Dönüşlü robot kolunun kontrollü çalışmasından sorumludur. İmalat ünitesi bilgisayarından veri alır. İmalat Ünitesi bilgisayan: Robot kolu dışındaki bütün işleyişin kontrollü çalışmasından sorumludur. Robot kolu bilgisayarına arabirimi üzerinden yükleyici modülünün durum verisini yollamaktadır. Ayrıca deney ile ilgili bütün istatistik! verilerin saklanması bu bilgisayarın işlevleri arasındadır. Saklanan bu veriler deney tamam» landıktan sonra analiz için kullanılır. Deneyde, önce her periyodik siparişin kompozisyonu kontrol bilgisayarında rassal olarak üretilir, bu rassal üretimde, bir sipariş partisinde yer alan her ürünün %65 olasılıkla A, %35 olasılıkla B ürünü olacağı varsayılmıştır. Yukarıda sunulan matematiksel programlama modelinin çözümü ise toplam 6 ürünlü her sipariş kompozisyonu (7 değişik kompozisyon mümkündür) için önceden elde edilmiştir..bu çözümler, kontrol bilgisayarında bir kayıt olarak tutulmaktadır. Böylelikle, her sipariş partisi kompozisyonu üretildikten sonra, kompozisyona ait model sonucu yükleme sırası da kontrol bilgisayarınca önceden saklanmış bu kayıttan okunmaktadır. Kontrol bilgisayarı, yükleme sırası da kontrol bilgisayarınca önceden saklanmış bu kayıttan okunmaktadır. Kontrol bilgisayarı, yükleme sırasını diğer bilgisayarlara aktararak her siparişin hangi düzende işleneceğini tanımlar. İmalat ünitesi bilgisayarı da, her an, herhangi bir modülde işlenmekte olan ürünü bu yükleme sırası bilgisi ile ayırd etmektedir. Matematiksel programalama modelinin geçerliğinin (validity) anlaşılabilmesi için bir seri ön deneyde matematiksel prqgramın bazı uygun (feasible) çözümleriyle en iyi çözümleri ayrı ayrı fiziksel olarak İrdelenme yoluna gidilmiştir. Bu deneylerde, sistemdeki basamakların başlangıç ve bitiş anları ile model sonuçları karşılaştırılmıştır. Modelin v, vi, vii ve viii numaralı eşitsizliklerinin sıkı olarak (eşitlik halinde) sağlandığı basamak ve pozisyonların tamamında Smj ve Cmj değerleri ile gerçekleşmeleri arasında ± %5ten fazla fark oluşmuyorsa geçerlik kabul edilir alınmıştır. Geçerlik sağlanabilmesi için matematiksel programlama modelinde bazı net işlem süreleri ile geri besleme bandında harcanacak en kısa süre (TB) ve robot kolunun çevrim süresi (RB) parametreleri değiştirilerek yeni ön deneyler yapılmıştır. Nihayet, bekleme süreleri toplamı da matematiksel çözüm ile fiziksel deneylerde karşılaştırılmış ve geçerlik için aynı ölçüt kullanılmıştır. Giriş bölümünde de anlatıldığı gibi, deneylerde, kontrol bilgisayarında rasgele üretilen sipariş partilerindeki geliş sırasında.yükleme ile, aynı si-, pariş kompozisyonu için matematiksel programlama modelinden elde edilen sıralamada yükleme ayrı ayrı kullanılarak toplam bekleme süreleri kıyaslanmıştır. Bu karşılaştırmalar her birinde 10'ar sipariş partisinin varolduğu 4 ayrı deney bölüğünde (batch) tekrar edilmiştir. Sipariş partilerinde iki çeşitten toplam 6 ürünün yeraldığı düşünülecek olursa 26 = 64 mümkün parti kompozisyonu olduğu düşünülebilir. Ürünlerin partilerde yer alma olasılıkları eşit olmadığından (A ve B için sırasıyla %65 ve %35) bu 64 mümkün kompozisyonun gelme olasılıklarının da aynı olmayacakları anlaşılabilir. Bu bakımdan toplam 40 sipariş partisinin yeterli bir temsil kabiliyeti olacağı düşünülmüştür. Ayrıca, daha önceki deneylerden, modüllerin verilen net işlem sürelerini, tezgah modüllerinde geçen ek süreler de eklendiğinde ihmal edilebilir varyasyonlarla yakından takip edebildikleri anlaşıldığından [Kayalıgil, 1995] deney sonuçlarının güvenirliği için fazladan replikasyonlara gidilmemiştir. DENEY SONUÇLARI Fiziksel deney sonuçları Tablo 2'de sunulmuştur. Tabloda, her deneysel sırasıyla model sonucuyla yükleme yapıldığındaki ve geliş sırasıyla yükleme yapıldığındaki toplam bekleme süreleri ile geliş arasına göre yükleme durumuna göre oluşan yüzde farklar verilmektedir. Farklar ihmal edilebilecek (%2) değerlerden daha ziyade %10-15 arasında yertemiştir. %20'lere varan farklar da mevcuttur. 40 deneyin tamamında model sonucu ile yükleme daha üstün gözükmektedir. Dört deney bölüğünün ortalama farkı ise %13 kadardır. Beher ürün için bekleme süresi gözönüne alındığında da ortalama %13 kadar bir azalma olacaktır. Küçük görünmesine karşın bu fark, esnekliği olan (dolayısıyla beklemeleri tabiatı icabı azaltabilen) bir imalat ünitesinde bile basit bir düzenleme ile imalat hızının (dolayısıyla efektif kapasitenin) %15 kadar artırılabileceğini göstermektedir. Kaldı ki, siparişlerin 6'lı partiler halinde değil de daha büyük partiler halinde olduğu durumlarda, beklemelerin birikimli niteliği nedeniyle bu farkın açılacağı öngörülebilir. Esnekliği olan (yani ürünlerin karma olarak üretilebildiği) bir imalat ünitesinde bile tabiatı gereği avantajlı olan karma yüklemenin daha da ileri kazançları olabilmesi için yaklaşık bir matematiksel modelle- ENDÜSTRÎ MÜHENDİSLİĞİ Cilt: 7 Sayı:

11 meden yararlanılabileceği ve bunun temin edilmesi için zaten varolması gereken bilgisayarlı kontrol düzeninde basit bir geliştirmenin yeterli olabildiği anlaşılmaktadır. Halen laboratuvarımızda, bir otomatik depolama modülüyle birlikte imalat ünitesinde daha esnek işleme düzeni barındıran yeni bir deneye başlanmıştır. Yeni deneyde, depolama ve depodan çekme ile bütünleşik bir işletme politikası için araştırma yapmak amaçlanmaktadır. Matematiksel programlama modellerinin yanısıra çevrim içi sezgisel yaklaşımlara da yer verilmesi düşünülmektedir. Yakın gelecekte, saniyeden kaynaklanacak taleplere dayalı, uygulamalara yakın daha gerçekçi verilerle çalışacak fiziksel modellerle araştırmalarımızı yürütmek için sanayimizin ilgisini beklemekteyiz. KAYNAKÇA 1. Borcheit, R. D., Use of physical Modeling in Computer Integrated Manufacturing System Design and Verification, M. Sc. Tezi, Üniversity of Missouri Rolla-A.B.D., Deisenroth, M. P., A Blueprint for Laboratory Development in Manufacturing Systems Automation, kişisel temas ile alındı kaynağı belirsiz, Kayahgil, S., Erkip, N. ve ÖzyıkJınm, S, Kapalı Çevrimli Bir Otomatik Sistemde işletme ve Depolama Uygulama Problemleri ve Önerileri, TÜBİTAK MİSAG - 14 Proje Raporu, Leigh, D. J. ve Nazemeth, J. W, Laboratory Projects in Flexible Manufacturing and Robotics Education, Annual Industrial Engineering Conferenc Proceedings, , Leung, L C, MasebMeri, S. K. ve Miller, W. A, Concurrent Part"flssîgnment and Tool Allocation in FMS with IviaferTal Handling Considerations, Teknik Rapor, Department of Industrial and Management Systems, University of South Florida, Florida - A.B.D., Özyıldırım, S., A Physical Modelling for Simulation of Computer Integrated Manufacturing, Teknik Rapor, 91-06, METU-IE, Ankara - Türkiye, Özyıldırım, S. ve Kayalıgil, S. Experimental Setting for Scaled Model of a Manufacturing Celi, Teknik Rapor, 92-03, METU-IE, Ankara - Türkiye, Raz, T, Integration of New Computer Technologies in an Industrial Engineering Academic Department, Computers and Industrial Engineering, 12, , ' Sethi, A. K. ve SetM, P. S, Flexibility in Manufacturing: A Suryey, International Journal of Flexible Manufacturing Systems, 2, , Smith, C. &, Peters, B. A, VVysk, a A. ve Disney, R. L, Modelworld, OR/MS Today, 21, No. 5, 32-37, Vvysk, R A, Cohen, P. K, Ghosh, B. K. ve VA», STY, Advantages of Scaled and Unscaled Physical Models for FMS Research and Instruction, Teknik Rapor, , IMSE, The Pennsylvania State Üniversity, Pennsylvania - A.B.D., Tablo 2. Deneylerde Gözlenen Toplam Bekleme Sürelerinin (Saniye olarak) Karşılaştırması. Bölük No. Deney No Ortalama % Ortalama % Ortalama % Ortalama % Yükleme Model»nucuyla Yükleme Geliş Sırasıyla Stand. Sap. % * Stand. Sap. % Stand. Sap. % Stand. Sap. % EK FİZİKİ BENZETİM MODÜLLERİ İMALATÇI LİSTESİ % Fark Amatrol, P. O. Box 2697, Jeffersonville, İN 47131, USA 2. Denford Machine Tools Limited, Birds Royd, Brighouse, West York Shire, HD6 1NB, UK 3. Emco Maier and Co., P.O. Box 131, A-5400, Hallien, Austria 4. Rhino Robots Inc., 3402 N. Mattis, P. O. Box 4010, Champaign, İL 61820, USA 5. Staudinger Gmbh, Bahnhof Str. 37, Kronvvieden, 8311 Loiching 1, Germany 6. Tec Ouipment International Ltd., Bonsall Street, Long Eaton, Nottingham, NG102AN, UK Cilt: 7 Sayı: PMtVTTOTDT jnı/uünu r» CJT İOT. i/ıouıu ı

12 BENZETİM TEKNİĞİNİN BİR ÇEVRİM-İÇİ KARAR DESTEK ARACI OLARAK ESNEK İMALAT SİSTEMLERİNDE KULLANILMASI Son yıllarda bilgisayar teknolojisi ve benzetim dillerindeki gelişmeler ile birlikte, benzetim destekli çevrim-içi karar destek (on-line decision support tool) sistemleri de giderek daha fazla önem kazanmaktadır. Sistemin önemli bir bileşeni olan benzetim modelinin gerçekçi koşullarda başlangıç durumuna getirilmesini gerektiren bu yaklaşım, Esnek İmalat sistemleri (EİS) gibi tüm birimleri bilgisayar denetimi altında çalışan sistemlerde daha başarılı olma şansına sahiptir. Prototip bir EİS'in çizelgeleme ve denetimi için geliştirilen bir benzetim modelinin tanıtıldığı bu çalışmada öncelikle hangi karar problemlerinin modelde ayrıntılı olarak içerildiği tartışılmıştır. Bu ayrıntılı EİS benzetim modelinin şu an üzerinde çalışmaların devam ettiği bir çevrim-içi karar destek sisteminin bir bileşeni olarak kullanılması planlanmaktadır. Çalışmanın bir diğer yönü ise, böyle bir modelin, bir çevrim içi karar destek sisteminin bir bileşeni olarak, sistemdeki diğer modüllerle bütün/eştirilmek istenmesi durumunda hangi güçlüklerle karşılaşılacağını tartışmasıdır. Parallel to the developments in computer techology and simulation languages, more emphasis is being placed upon the use of simulation as an on-line decision support tool. A simulation-based decision support system whose success depends on initializing the simulation model under realistle conditions has quite potential to be successful in supporting the operations of Flexible Manufacturing Systems whose ali components work under the control of a computer. This study primarily introduces a simulation model to be used to sehedule and control a prototype Flexible Manufacturing System. Besidesdiscussing the decision problems which have been ineluded in the Lmodelin detail, the study also discusses the important factors which are key to the success of the simulation-based decision support approach. This detailed FMS simulation model is planned to be used as a comperient of an on-line decision-support environment whose development studies are stili continuing. Semra TUN ALI Dokuz Eylül Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü Bornova-İZMİR GİRİŞ Yığın ve atölye tipi üretim yapan geleneksel imalat sistemlerinde, yüksek düzeyde yarı mamul stoğu, uzun iş kuyrukları, düşük tezgah faydalanma oranları gibi problemlerle karşılaşılmaktadır. Diğer bir deyişle, etkinlik ve esneklik geleneksel imalat sistemlerinin üzerinde önemle durduğu problemler olmaktadır. Son yıllarda adları çok sık duyulan ve giderek daha geniş bir uygulama alanı bulan bir Bilgisayar Bütünleşik İmalat (Computer Integrated Manufacturing), sistemi olan Esnek İmalat Sistemleri (Flexible Manufacturing Systems) bu problemlere çözüm getirmek amacı ile geliştirilmişlerdir. Merkezi bir bilgisayarın kontrolü altında, bir grup CNC (Computer Numerical Control) tezgahının, bir otomatik taşıma sistemi ile bütünleştirildiği Esnek İmalat Sistemleri (EİS), birbirinden farklı iş parçalarını aynı anda işleme yeteneğine sahiptir. Esnek İmalat Sistemlerinin esnekliği, yönetim şeklinin değil, sistemde bulunan bilgisayar kontrollü tezgahlar, otomatik taşıma ve otomatik alet değiştirme sistemleri gibi çeşitli donanım birimlerinin 10 1V1 %J îimnimct irıi Cilt: 7 Sayı:

13 sağladığı bir esnekliktir. Ancak bu esneklik, gerçek zamanda (real-time) tezgah, malzeme taşıma aracı ve alet, aparat seçimi. gibi yeni karar problemlerini ortaya çıkardığından, bu sistemlerin çizelgeleme ve kontrolü geleneksel sistemlere nazaran çok daha zordur. Bir Esnek İmalat Sisteminde, farklı rotalara sahip çok sayıda parçanın bilgisayar kontrollü iş istasyonlarında en az insan gücü ile üretilmesi amaçlanır. Ancak bu esneklik, Esnek İmalat Sistemlerinin planlama ve dinamik kontrolünde optimum çözüm veren analitik yöntemlerin kullanılmasını zorlaştırır. Çünkü analitik yöntemler iş istasyonlarının arızalanması veya sipariş miktarlarının değiştirilmesi gibi beklenmedik durumlarda mevcut çizelge üzerinde ne gibi değişiklikler yapılacağını önermede yetersiz kalır. Analitik yöntemler daha çok işlerin sisteme geliş düzeninin önceden bilindiği statik EİS çizelgeleme problemleri için uygundur [3,6,10]. Benzetim tekniği ise genellikle değişkenler ve aralarındaki ilişkilerin anlaşıldığı, fakat etkin analitik çözüm yöntemlerinin kullanılamadığı karmaşık ve dinamik problemlerin çözümünde kullanılır. Bu çalışmanın konusu olan bir Esnek İmalat Sisteminin çizelgeleme ve kontrolü de bu tip problemlerden biridir. Ayrıca geleneksel imalat sistemlerine göre bir Esnek İmalat Sisteminin yatırım maliyeti çok yüksek olduğundan, sistem davranışlarının benzetim tekniği aracılığı ile bir model üzerinde incelenmesi ve tüm kaynakların etkin kullanımını sağlayacak önlem ve politikaların alınması büyük önem taşır. İzeleyen bölümde bir Esnek İmalat Sisteminin çizelgeleme ve kontrolünde, bir çevrim-içi karar destek sistem sisteminin bir bileşeni olarak kullanılması amaçlanan bir benzetim modeli tanıtılmıştır. Benzetim-destekli çizelgeleme ve kontrol yaklaşımının başarı ile kullanılmasında önemli olan faktörler üçüncü bölümde tartışılmıştır. Son bölümde ise bu çalışmanın uygulamadaki önemi kısaca özetlenmiştir. ÇİZELGELEME VE KONTROL AMAÇLI BİR EİS BENZETİM MODELİ Benzetim destekli çizelgeleme ve kontrol amacıyla Şekil 1 'de gösterilen prototip bir EİS'in modeli geliştirilmiştir. İşlerin Geçici depolama Bölgesi (GDB) ve tezgahlar arası taşınmasının Otomatik Kılavuzlu Araçlarla (OKA: Automated Guided Vehicles) yapıldığı alet, aparat seçimi ve tahsisinin bir kısıt teşkil etmediği varsayılan bu sistemde beş adet çok amaçlı CNC tezgahı bulunmaktadır. Bu prototip EİS'in benzetim modeli, birleşik süreç/kesikli olay (combined process/ discrete-event) yaklaşımı kullanılarak aşağıda özetlenen varsayımlar altında geliştirilmiştir. İşler sisteme bir yükleme istasyonundan (loading station) tanıtılmakta ve tamamlanan işler boşaltma (unloading station) istasyonundan sistemi terk etmektedir,, Sistemde aynı anda birden fazla iş tipine hizmet verilebilmektedir, ' İşlerin sisteme geliş aralıkları üssel dağılış göstermektedir, İşin bir sonraki operasyonunun hangi tezgahta gerçekleştirileceği yazarın daha önceki çalışmalarından birinde geliştirdiği esnek rotalama politikası ile belirlenmektedir [13]. CNC tezgahlarında alet ve aparatlar otomatik olarak değiştirilmektedir, Her CNC tezgahı önünde kapasitesi sınırlı olan bir tampon bölgesi (buffer area) bulunmaktadır, Tezgahlar sürekli olarak kullanıma hazır değildir. Tezgah arızalanma sıklıkları ve arıza giderilme süreleri üssel dağılış göstermektedir,, Operasyon, OKA yükleme ve boşaltma sürelerinin sabit olduğu varsayılmış ve tezgah hazırlık süreleri operasyon sürelerine dahil edilmiştir, Aynı operasyon farklı tezgahlarda gerçekleştirilebilmekte ve operasyon süreleri atanacağı tezgaha bağlı olarak farklılıklar göstermektedir, Tampon bölgeleri önceden belirlenen maksimum kapasiteye eriştiğinde, işler beklemek üzere GDB'sine gönderilmektedir, OKA'lar verilen bir güzergah üzerinde tek yönlü (unidirectional) hareket etmekte ve her bir OKA bir birim yük taşıma kapasitesine sahiptir. Benzetim tekniğinin bir çevrim-içi karar destek aracı olarak başarı ile kullanılmasında önemli olan faktörlerden biri, modelin sistemde yer alan nesneler ve bu nesneler (iş, tezgah, OKA gibi) arasındaki ilişkileri ayrıntılı olarak içermesidir. Bu amaçla, bu çalışmada geliştirilen EİS benzetim modelinde aşağıda belirtilen problemler ile ilgili karar süreçleri ayrıntılı olarak modellenmiştir: 1. Taşıma işini gerçekleştirecek Otomatik Kılavuzlu Araç (OKA: Automated Guided Vehicle) seçimi, 2. Aynı OKA'ya aynı anda istek gönderen işlere öncelik verilmesi, 3. Aynı tezgahı bekleyen birden fazla iş olduğunda önceliğin hangi işe verileceği, 4. Tezgah önlerindeki tampon bölgelerinde yeni işler için yer açıldığında öncelikle hangi işin geçici depolama alanından getirileceği, Cilt: 7 Sayı: IPT, M. VJ M. 11

14 Yükleme İst Boşaltma ist. Şekil 1. EİS Yerleşim Düzeni :geıh 5 ^ c zgah 2 CNC TBıC g»h 4 5. İşin bir sonraki operasyonunu gerçekleştirecek tezgahın, üretim sırasında bir esnek rotalama politikası (flexible routing policy) aracılığı ile seçimi, 6. Taşıma işlemlerini tamamlayan OKA 1 ların bir sonraki taşıma emri gelene kadar nerede bekleyeceği, 7. Tezgah arızalarından etkilenen işlerin tekrar nasıl çizelgeleneceği. Bu karar problemlerinin ilk dördünde En Kısa İşlem Süreli İş, En Yakın Mesafedeki OKA gibi literatürde yaygın olarak bilinen kurallar kullanılırken, son üçünde, özellikle o anki sistem durum bilgilerinden faydalanan ve yazar tarafından geliştirilen bir grup dinamik kurallar dizisi kullanılmıştır. İşin bir sonraki operasyonunu gerçekleştirecek tazgahı üretim sırasında (on-line) ve söz konusu iş, bir OKA'ya yüklendikten hemen sonra seçen Esnek Rotalama Politikası, her bir alternatif tezgah için aşağıda verilen sistem durum bilgilerini kullanarak, işi, en erken tamamlanabileceği tezgaha atamaya çalışır: Tezgahın girdi tampon bölgesinde bekleyen iş sayısı, Atanacak işin o on bulunduğu yerden söz konusu tezgaha ne kadar zamanda ulaşabileceği, Tezgahın maksimum kuyruk kapasitesi, İşin atanması beklenen operasyonunun söz konusu tezgahta ne kadar zamanda tamamlanabileceği. Bu FMS benzetim modelinde ayrıntılı olarak modellenen bir diğer karar problemi de beklenmedik bir tezgah arızasının yarattığı negatif eklerin en kısa sürede nasıl giderilebileceğidir. Bu amaçla önce sırasıyla arızadan etkilenen işler belirlenmektedir: Arızalanan tezgah üzerindeki iş, Arızalanan tezgahın girdi tampon bölgesinde bekleyen işler, Daha önce arızalanan tezgaha atanmış olan ve arıza anında bir OKA üzerinde söz konusu tezgaha taşınmakta olan iş, CNC Tezgah 3 Aynı şekilde, daha önce arızalanan tezgaha atanmış olan ve arıza anında GDB'de beklemekte olan işler. Beklenmedik bir arıza durumunda tekrar çizelgelenmesi gereken işler yukarıda verildiği üzere belirlendikten sonra, daha önce bahsedilen Esnek Rotalama Politikası kullanılarak işler yeniden atanır. Bu benzetim modelinde, o anki sistem durum bilgilerini kullanarak ayrıntılı olarak modellenen bir diğer karar problemi de sistemdeki OKA'ların daha etkin kullanılmasına ilişkindir. Taşıma işlemlerini tamamlayan OKA'ların bir sonraki taşıma emri gelene kadar nerede bekleyeceğine karar veren bu kurallar grubu aşağıda verilen sistem durum bilgilerini kullanır.: Herhangi bir tezgah çıktı tampon bölgesinde transfer için bekleyen iş olup olmadığı, On an meşgul durumda olan tezgahların üzerlerindeki işi ne zaman tamamlayabileceği, Söz konusu OKA ile alternatif tezgahlar arasındaki mesafe. Taşımayı henüz tamamlamış OKA'yi, öncelikle, çıktı tamponunda taşınmak üzere bekleyen iş olan tezgaha gönderen bu algoritma, tüm tamponlar boş olduğunda, yukarıdaki sistem durum bilgilerini kullanarak, OKA'yı çıktı tampon bölgesinde en az beklemesi tahminlenen tezgaha gönderir. Uygun bir tezgah seçilememesi durumunda ise söz konusu OKA, diğer OKA'ların yolunu takamamak üzere, bir sonraki emri beklemek üzere Şekil 1 'de gösterilen OKA bekleme gölgesine gönderilir. C programlama dilinde bir olay yordamı (event routine) olarak modellenen bu karar problemleri, SIMAN ortamında geliştirilmiş model ile bütünleştirilmişlerdir. Birleşik süreç/kesikli-olay yaklaşımıyla geliştirilen modelin kontrol yapısı Şekil 2'de gösterilmiştir. Gerek daha önce tanıtılan Esnek Rotalama Politikası gerekse OKA'ları etkin olarak kullanmayı amaçlayan bu algoritmanın etkinlikleri, daha az sistem durum bilgisi kullanan yaklaşımlarla çeşitli deneysel koşullar altında karşılaştırılmıştır [13,14]. Başarım ölçütü olarak ortalama iş akış zamanının ele alındığı bu çalışmalarda, daha fazla sistem durum bilgisi kullanan bu yaklaşımların ortalama iş akış zamanını azaltmakta daha başarılı oldukları gözlenmiştir. Alınan bu sonuçlar da benzetim destekli çevrim-iç karar destek sistemlerinde en son sistem durum bilgileri kullanmanın önemini ortaya çıkarmıştır. Bu 12 MÜHENDİSLİĞİ Cilt: 7 Sayı:

15 İs Siteme TanıMıyor OKA'yı Bekliyo iş OKA'ya Yüklenlyorj Operasyonu Gerçekleş. Tezgah Seçiliyor _ t _ OKA İşi tezgaha taştyor iş tampon bölgesindı bekliyor X g.meşgul İş Tezgaha I Yükleniyor Operasyon Ger-: ^(ekleştiriliyor ^/\ş\n İzleyen--^ operasyonu aynı^ tezgahta / \wpılabillr mir Şekil 2. Benzetim Modelinin Kontrol Yapısı ayrıntılı EİS benzetim modelinin şu an üzerinde çalışmaların devam ettiği bir çevrim-içi karar destek sisteminin bir bileşini olarak kullanılması planlanmaktadır. İzleyen bölümde benzetim destekli çevrim-içi karar destek sistemlerinin başarılı olmasında önemli olan faktörler tartışılmıştır. BENZETİM DESTEKLİ ÇİZELGELEME VE KONTROL YAKLAŞIMININ BAŞARIMINI ETKİLEYEN FAKTÖRLER Son yıllarda bilgisayar teknolojisi ve benzetim dillerindeki gelişmelerle birlikte, benzetim tekniğinin kullanım alanlarında da büyük değişiklikler olmuştur. Örneğin, önceleri sadece, bir üretim sisteminin stratejik seviyedeki planlama aşamasında yer alan "kaç adet tezgah alınmalı, ne tip taşıma araçları kullanılmalı" gibi karar problemlerine yanıtlar aramakta kullanılan benzetim tekniği, günümüzde, operasyon seviyesinde karşılaşılan "işin bir sonraki operasyonu için gideceği tezgah hangisi olmalıdır?" gibi sorulara gerçek zamanda yanıt aramakta kullanılmaktadır [2,5,11]. Diğer bir deyişle benzetim tekniğinin operasyon seviyesinde bir çizelgeleme ve kontrol aracı olarak kullanılması durumunda, karar değişkenleri, sistemin gerçek zamanda işleyişini belirlemeye yöneliktir. Ancak, Şekil 31e gösterildiği gibi benzetim dayanaklı çizelgeleme ve kontrol yaklaşımının başarı ile kullanılması, benzetim modeli ile fiziksel sistem arasında etkin bir iletişim mekanizmasının kurulmasını gerektirmektedir. Modelin gerçekçi ' İş tezgahtan I alınıyor j İş ve tezgahla ligini tüm durum bilgileri güncelleştiriliyor İş sistemden ayrılıyor : olarak başlangıç koşullarına getirilmelini sağlayan bu iletişimin yanında, alternatif çizelgelerine ve kontrol politikalarının başarımının ne kadar hızlı değerlendirildiği de oldukça önemlidir [8,9]. Fiziksel Sistem ile İletişim Benzetim modelinin bir EİS'in davranışlarını gerçekçi bir şekilde yansıtabilmesi, o anki tüm sistem durum bilgilerini EİS'ten modele aktaracak etkin bir iletişim mekanizmasının bulunmasıyla mümkündür. İletişim sırasında çözülmesi gereken en önemli problemlerden biri, farklı birimlerin yarattığı verilerin standart bir formata dönüştürülmesidir. Örneğin, çoğu zaman sistemden elde edilen bilgiler, sinyaller (signals and flags) şeklinde olacağından, bu bilgilere mutlaka bir ön işlem (preprocessing) uygulanması ve benzetim modelinin yorumlayabileceği veri formatına dönüştürülmesi gerekmektedir. Diğer bir iletişim problemi ise benzetim modeline hangi tip bilgilerin hangi ayrıntıda aktarılacağıdır. Örneğin, bilgisayar iletişim mekanizması hiyerarşik bir yapıda ise ve tezgah seviyesinde bir benzetim yapılıyorsa, benzetim modelinin en üst seviyede yer alan merkezi bilgisayar yerine, tezgah seviyesindeki kontrol bilgisayarı ile bağlantısı sağlanmalıdır. Aksi takdirde ya modele çok sayıda gereksiz bilgi gönderme ya da istenilen bilgilere erişememe sorunları ile karşılaşılacaktır. İletişimin bir bilgisayar ağı (computer netvvork) ile gerçekleşmesi durumunda ise, ağın bilgi iletişim hızı, benzetim modelinin herhangi bir anda sistemin mevcut durumunu yansıtmada ne kadar güncel (up-to-date) olduğunu yakından etkileyecektir. Sistem Durum Bilgileri Benzetim Modeli Benzetim Sonuçları Veri Toplama Sistemi Alternatif Çizelgeleme Politikaları EİS Kontrol Sistemi Fiziksel Sistem Sinyaller " Çizelgeleme Kararları 3. Benzetim Modelinin Fiziksel Sistem ile Bütünleştirilmesi Cilt: 7 Sayı: J11L/VLJA M.-KM. 13

16 Alternatif Politikaların Değerlendirilme Hızı Benzetim tekniğinin bir çevrim-içi karar destek aracı olarak başarı ile kullanılması, önemli ölçüde, alternatif politikaların başarımı değerleninceye kadar geçen zamana bağlıdır. Tezgahlardan birinin arızalanması ya da parçalardan birinin sipariş miktarının değişmesi gibi beklenmeyen bir durumun ortaya çıkışından, bir önlem alınıncaya kadar geçen zamanda sırasıyla aşağıdaki faaliyetler yerine getirilecektir: 1. Mevcut çizelgenin yeni duruma uyumunu sağlayacak alternatif düzeltme politikalarının belirlenmesi, 2. Giriş verilerinin (input data) sağlanması, 3. Deneysel koşulların (benzetim periyodu, deney tasarımı, değerlendirilecek.başarım ölçütü gibi) belirlenmesi, 4. Benzetim denemelerinin yapılması (conduc- ting the simulation experiments), 5. Benzetim sonuçlarının yorumlanması. Son yıllarda literatürde adı oldukça sık duyulan yapay us dayanaklı benzetim çalışmaları [1.4,11] yukarıda, birinci, üçüncü ve en son sırada yer alan faaliyetlerin daha etkin yapılmasını amaçlamaktadır. Örneğin, bir yapay us uygulama alanı olan uzman sistemler (expert systems) otomatik olarak benzetim programı yaratma (simulation code generator), denenecek alternatif çizelgeleme politikalarını seçme ve benzetim deneme sonuçlarını yorumlama gibi konularda uygulama alanı bulmuşlardır. Alternatif çizelgeleme politikalarının başarımını aynı anda birden fazla bilgisayarda değerlendiren ve literatürde paralel benzetim (parallel simulation) olarak bilinen çalışmalar da benzetim denemeleri sırasında harcanan zamanı azaltmayı amaçlar [7,12]. Benzetim tekniğinin bir çevrim-içi karar desteği olarak kullanılmasında oldukça önemli olan güncel giriş verilerinin modele aktarılması ve modelin fiziksel sistemde yer alan tüm ilişkileri ayrıntılı olarak içermesi gibi konular ise daha önceki bölümlerde tartışılmıştı. SONUÇ Son yıllarda Esnek İmalat Sistemleri (EİS) yaygınlaştıkça, bu sistemlerin kullanımını arttıracak etkin çizelgeleme ve kontrol politikalarının geliştirilmesi de giderek önem kazanmaya başlamıştır. Bu yoğun rekabet ortamında, değişen piyasa koşullarına, doğru zamanda uygun karar verme tekniklerini kullanarak uyum sağlamayı başarabilen fşletmeler de piyasadaki konumlarını güçlendirmektedir. Dinamik ve stokastik sistemlerin zaman içindeki davranışlarını gerçekçi bir şekilde inceleme olanağı veren benzetim tekniğinin, bilgisayar teknolojisi ve benzetim dillerindeki gelişmeler ile birlikte, bu karar teknikleri içindeki önemi de giderek artmaktadır. Benzetim tekniğinin, bir EİS'in çizelgeleme ve kontrolünde bir çevrim-içi karar destek aracı (on-line decision support tool) olarak kullanılması konusunun ele alındığı bu çalşmada, hem bu amaçla geliştirilmiş bir EİS benzetim modeli tanıtılmış hem de bu modelin başarı ile kullanılmasında önemli olan faktörler tartışılmıştır. KAYNAKÇA 1. Atabakhsh, H., "A Survey of Constraint-Based Scheduling Systems Using an Artificial Intelligence Approach", Artificial Intelligence in Engineering, vol. 6, no. 2, Bilberg, A. and Skjgard R, "Simulation From Production System Design to Real-Time Control", Conference Proceedings OF AUTOFACT, 11-24, Brucker, P. J., "Scheduling Problems İn Connection With Flexible Manufacturing Systems", Proceedings Of The IEEE International Conference On Robotics and Automotion, Chrystall, C. M, Nurse, O. A. and Kaye, M. M., "Applying Simulation And Expert Systems To The Control Of Advanced Manufacturing Facilities", Computer- Integrated Manufacturing Systems, vol. 3, No. 2, Oavis, J. W. and Jones A. T, "On-Line Concurrent Simulation İn Production Scheduling", Proceedings Of The Third ORSA/TIMS Conference On Flexible Manufacturing Systems, Escudero, L F, "Algorithms For Part Şequencing And Scheduling With Side Constraints İn FMS", International Journal OF Flexible Manufacturing Systems, Vol. 1, No. 2, " 7. Fujimoto, R. M., "Parallel and Distributed Discrete- Event Simulation: Algorithms and Applications", Proceedings Of The VVinter Simulation Conference, 106-1, Harmonosky, C. M., "Implementation Issues Using Simulation For Real-Time Scheduling, Control And Monitoring", Proceedings Of The VVinter Simulation Conference, Johnson M., E. Thompson, L and Fontaine, R., "An Integrated Simulation And Shop-Floor Control System", Manufacturing Review, Vol. 5, No. 3, Kimemia, J. and Gershwin, S., "Flow Optimization İn Flexible Manufacturing Systems", Int. J. Prod. Res., Vol. 23, No. 1, Manivannan, S. and Banks, J-, "Design of a Knowledge, Based On-Line Simulation System To Control a Manufacturing Shop Floor", IEE Trahscations, Vol. 24, No. 3, Peterson, G. D. and Chamberiein, R. D. "Experiments İn Parallel Simulation", Proceedings Of The VVinter Simulation Conference, Tunalı, S., "An Integrated Systems Environment For Scheduling And On-Line Control Of Flexible Manufacturing Systems", The Proceedings Of The 16th International Conference On Computers and Industrial Engineering, pp , Ashikaga, Japon, Tunalı, S., "Simulation For Scheduling And Control Of a Job-Shop Type FMS", Proceedings of the Third International Conference on Automation Technology, Taipei, Taiwan, Vol. 1, T^ vrrvt ifirm T Cilt: 7 Sayı:

17 İLETİŞİN ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ EĞİTİMİNDE YENİ YÖNELİMLER: İTÜ BOYUTU Doç. Dr. Füsun ÜLENGİN İstanbul Teknik Üniversitesi İşletme Fak. Endüstri Müh. Böl Maçka - İSTANBUL GİRİŞ Günümüzde dünya sürekli bir değişim içerisindedir., Söz konusu değişim, teknolojik, ekonomik, sosyal ve politik gelişmeler ile kendini göstermektedir. Endüstri dünyası, sürekli rekabet eden insan - makina - malzeme sistemlerinin en önemli öğesinin "insan" olacağının kabul edildiği 21. yüzyılın teknolojik dürtülerine ayak uydurmaya hazırlanmaktarır (Mitroff, Churchman 1994, Bain 1992). Bu değişimlere uyum sağlamak ve topluma etkin bir şekilde katkıda bulunmayı sürdürmek için, Endüstri Mühendisleri, organizasyonların 21. yüzyıla hazırlanmasında öncü ve kolaylaştırıcı rol almak zorundadırlar (Churchman 1994). Son 20 yılın teknolojisi, artık tümü ile değişmiştir. En önemli gelişmeler, bilgisayar etkinliklerinde ve yöneticilere sunulan analitik araçlardaki büyük artış ile dünyayı global bir pazar haline dönüştürmeyi başaran ulaşım ve erişim kolaylıklarıdır (Maul 1994, Badiru ve Herschel 1994). Eğitimciler, işverenler ve çalışanlar, 21. yüzyılın büyük beklentilerini gerçekleştirmek için bilim ve uygulamanın daha iyi bütünleştirilmesinin önemini sürekli vurgulamaktadırlar (ORMS Today Şubat 1995, s ). Günümüzde "Akademik Yaşamda Toplam Kalite", "Tam Zamanında Eğitim", "Sürekli Eğitim Gelişimi" gibi sloganlar kullanılmakla birlikte, ne yazık ki uygulanmaya dönük modeller ile desteklenememektedir. Bu çalışma, sürekli iyileştirme felsefesine dayanarak İstanbul Teknik Üniversitesi, İşletme Fakültesi, Endüstri Mühendisliği Bölümünün Yüksek lisans programlarının güncelleştirilmesine ilişkindir. Aslında, söz konusu çalışma; tümü ile yeniden gözden geçirme yapılan bir dönemin ikinci aşamasını göstermektedir. Çalışmanın birinci aşaması; öğrenciler, öğretim üyeleri ve üniversite dışında çalışan eski mezunlar ile, lisans programını değerlendirmek üzere yapılan ayrıntılı bir anket değerlendirme çalışmasına ilişkindir. Bu değerlendirmeler sonucunda, öğrencilere Endüstri Mühendisliğinin farklı dallarında yoğunlaşmalarına fırsat tanıyan paket programlar geliştirilmiştir ve söz konusu programlar ders yılından itibaren kademeli olarak uygulanmaya başlamıştır. Burada ortaya konulan ikinci aşama ise, üç temel adımda gerçekleştirilmiştir. Birinci adımda, Delfi türü bir yaklaşımla mevcut durum değerlendirilmiş ve İ.T.Ü. Endüstri Mühendisliği Bölümü öğretim üyelerinin, mevcut programları irdeleyip yeni öneriler getirmeleri sağlanmıştır. Bu aşamada; öğretim üyeleri mevcut iki programın uygulama açısından ve bilimsel açıdan mezunlarına nedenli beceri, bilgi ve yetenek kazandırdığı üzerinde odaklaşmışlardır. Söz konusu birincil değerlendirmeler toplanıp olşturulan özet bir rapor kendilerine yeniden gönderilmiş; böylece kendilerinin, diğer öğretim üyelerinin konu hakkındaki fi- NTriTT A/ITTTJ171VTTYIO Cüt: 7 Sayı: E 1UU1IU111/JLU1 15

18 İLETİŞİM kirlerini öğrenmeleri ve bu bilgiler ışığında ilk görüşlerini geliştirip, yeni fikirler üretmelerine ortam hazırlanmıştır. İkinci adım; Toplam Kalite terminolojisinde "benchmarking" olarak bilinen bir irdelemedir. Bu adımda mevcut programlar; 22 akredite Amerikan Üniversitesinin 35 programı ve Türkiye'nin Endüstri Mühendisliği Bölümlerine en yüksek puanla öğrenci alan ilk üç üniversitesinin (Bilkent, ODTÜ ve Boğaziçi) ilgili programları ile karşılaştırmakta ve benzerliklerine göre kümelenmektedir. Son adım; tüm bu değerlendirmeler sonucunda yeni programların gelişimine ilişkin sentez çalışmalarından oluşmaktadır. Bu sentezlere bağlı olarak elde edilen yeni programların, daha önce elde edilen kümelerin mevcut yapısına uyumlu olup olmadıkları ikinci bir kümeleme analizi ile irdelenmiştir. DELFİ'YE DAYALI DEĞERLENDİRME Bu adım; öğretim üyelerinin, mevcut yüksek lisans programlarını yetersiz bulduklarını ortaya koymuştur. Öğretim üyeleri; söz konusu programların profesyonel düzeyde uygulama sağlamaktan uzak olduğu görüşünde birleşmişlerdir. Mevcut "Mühendislik Yönetimi" ve "Endüstri Mühendisliği" yüksek lisans programları, hem Endüstri Mühendislerine hem de diğer mühendislere açıktır. Oysa, öğretim üyeleri Endüstri Mühendisi olan öğrencilerin bu durumdan rahatsızlık duyduklarını ve programların özellikle lisans düzeyinde elde ettikleri temel bilgilerini derinleştirmek konusunda yetersiz kaldığını vurgulamaktadır. Bu nedenle; öğretim üyeleri salt Endüstri Mühendisliği kökenli ve Yöneylem Araştırması / Endüstri Mühendisliği (YA/EM) konusunda uzmanlaşmak isteyenlere özgü bir programın geliştirilmesinin doğru olacağını belirtmişlerdir. Bunun yanı sıra, mevcut Endüstri Mühendisliği programında dersler stratejik olmaktan çok profesyonel düzeyde bilgi arttırıcı niteliktedir. Oysa gerçekte problem formülasyonu aşaması çok daha kritik önemdedir ve karar vericilerin, önemli kararlarını etkileyen noktalarda aydınlanmasına olanak tanır (Daellenbach, 1994). Bu nedenle, öğretim üyeleri derslerde problem formülasyonu ile çözümü konularına eşit ağırlık verilmesi gerektiğini belirtmişlerdir. Ayrıca özellikle YA/EM temelli derslerde, konunun yaratıcı yönüne de ağırlık vermesi ve bunun için vvorkshop, tartışma grupları, grup ödevleri, konunun uzmanı olan konuşmacıların davet edilmesi, rapor yazma ve sunumunun ayrıntılarına girilmesinin önemini vurgulamışlardır. Bu bağlamda; söz konusu dersler öncelikle süreç bütünleşimini sağlamalıdırlar. Bu bütünleşme ise vizyon yaratıp amaçları belirleme, problem formülasyonu, çözüm ve uygulamanın entegre edilmesi ile sağlanabilir. Ancak, mevcut YA/EM temelli derslerin, özellikle problem çözme konusuna ağırlık verdiği saptanmıştır. Bunun sebebi, problem çözmenin büyük ölçüde nicelleştirme ve çeşitli yöntemlerle analize dayanmasıdır. Diğer bir deyişle akademik düşünce yapısına göre daha "bilimsel"dir. Oysa gerekli olan; konu-temelli ve proje - temelli, öğretmenden çok öğrenmenin vurgulandığı ve vizyon yaratma ile amaçların" belirlenmesi aşamalarına daha çok önem verildiği bir eğitimdir. Öğretim üyeleri analiz ile, yönetimin daha sübjektif yönleri arasında, daha dengeli bir ilişkinin kurulmasının önemli olduğunu düşünmektedirler. YA/EM temelli derslerin, yöneticilerin kendi problemlerini anlamaları aşamasına önem veren "esnek" yaklaşımları vurgulaması önerilmişlerdir. Mevcut durumda öğrencilerin; Yönelem Araştırması, Üretim, İnsan Kaynakları ve benzeri dersleri, bu alanlar arasındaki ilişkileri ve bu bütünleşik yaklaşımın insan - makine sistemleri üzerine etkilerini anlamadan almakta oldukları düşünülmektedir. Öğrencilerin, sistemin bütününe katkıda bulunan çözümlerden çok, alt parçaların tek tek çözümünde yoğunlaştıkları belirlenmiştir. Bu bağlamda; birçok yeni yüksek lisans mezununun, disiplinlerarası yaklaşımlar gerektiren çözümler üretmede etkin olma aşamasına kadar uzun bir süre geçtiği saptanmıştır. Öte yandan, vizyon yaratma, problemin teknolojik, işletmeye yönelik ve insan boyutlarını dengeleyen çözümler üretme hedefine bağlı olarak; öğretim üyeleri, söz konusu sorunlara ortak bir çözüm sağlamanın yararı üzerinde durmuşlar ve mevcut "Mühendislik Yönetimi" programının, böylesi bir disiplinferarası dersler bütünü olarak yeniden düzenlenip, salt endüstri mühendisliği disiplini dışından gelen öğrencilere yönelik olmasını önermişlerdir. Bu şekilde; öğrenciler öncelikle enüstri mühendisliği disiplinine ilişkin temel dersleri alacak ve bu bilgileri kendi uzmanlık alanları ile birleştirerek, topluma daha büyük katkı sağlayacaklardır. Dersler, tümü ile temel endüstri mühendisliği dersleri ile yönetim ve organizasyon temelli dersler ve modelleme felsefesi yelpazesinde olacaktır. Son olarak; öğretim üyeleri, yeni teknolojilerin tasarım ve planlaması ile bunların yönetiminden sorumlu olacak yöneticilerin eğitimini 16 Cilt: 7 Sayı:

19 İLETİŞİN sağlayacak bir diğer disiplinlerarası program önermişlerdir. Bu şekilde, Oh (1994) tarafından da vurgulandığı gibi, bilgisayar ve teknoloji alanındaki yüksek gelişim hızına cevap verebilmek mümkün olacaktır. Dersler; grafiksel sunum ve iletişim ağırlıklı olup.^autocad ve SLAM II türü programlar ile ve CAD/CAM konusundaki laboratuar çalışmaları ile desteklenecektir. Öte yandan, derslerde en büyük ağırlığın, üretim sistemlerinin analiz ve tasarımı ile üretim ve işletme problemlerine verilmesi önerilmiştir. Program özellikle^ üretim ve teknoloji temelli dersler içe-~ recek ve Endüstri, Makina ve Elektrik Mühedisleri'ne yönelik olacaktır. KÜMELEME ANALİZİNE DAYALI DEĞERLENDİRME Delfi tipi değerlendirmeyi izleyen ikinci adımda, İ.T.Ü. Endüstri Mühendisliği Bölümünün mevcut yüksek lisans programları ile en iyi yabancı ve Türk üniversitelerinin ilgi programları arasında göreli bir karşılaştırma yapabilmek üzere, "benchmarking" türü bir değerlendirmeye gidilmesine karar verilmiştir. Bu amaçla; kümeleme analizine dayalı olarak, mevcut programlar, akredite edilmiş 22 Amerikan üniversitesi ile Endüstri Mühendisliği bölümlerine en yüksek puanla öğrenci alan Bilkent Boğaziçi ve Orta Doğu üniversitelerinin ilgili programları ile kaşılaştırılmıştır. Dünyadaki gelişmelere daha iyi ayak uydurabilmek amacı ile salt Endüstri Mühendisliği yüksek lisans programları değil MBA programlarının "Kantitatif Analiz", "Üretim Yönetimi", "Bilişim Sistemleri" gibi bazı alt programları da irdelenmiştir. Araştırmaya dahil edilen üniversiteler ve değerlendirilen programlar Tablo 1'de verilmiştir. İlk aşamada, söz.konusu programların temel benzerlik ve farklılıklarını değerlendirmek üzere farklı isimler altında mevcut olan tüm dersler, 25 ana başlık altında toplanmıştır. Bu amaçla, her programda yer alan ders içerikleri irdelenip değerlendirilmiştir. Temel gruplandırma ve ilgili gruplara dahil edilen ders içerikleri Tablo 2'de görülmektedir. Tablo 1. Değerlendirmeye Alınan Yüksek Lisans Programları ve Kısaltmaları ÜNİVERSİTE istanbul Tek. Üniv. Boğaziçi Bilkent ODTÜ Cincinati Illinois Ins of Tech. Mc Gill Stanford Arizona Minnesota John Hopkins Nort Carolina at Chapel Hill Georgia Tech. Oklahoma State Columbia George Washington UÇLA Babson Sloan Washington Unv. in St. Louis Chicago Pennsylvania Pittsburg Cornell San Diego Portland FAKÜLTE/BÖLÜM İşletme/Endüstri Mühendislik/Endüstri Mühendislik/Endüstri Mühendislik/Endüstri College of Business Administration (MBA) Stuart School of Business (MBA) işletme (MBA) Mühendislik/Endüstri işletme (MBA) Mühendislik/Sistem ve Endüstri School of Management Mathematicat Sciences Endüstri Mühendisliği İşletme (MBA) İşletme (MBA) Business School (MBA) School of Engineering and Applied Science işletme (MBA) işletme (MBA) School of Management (MBA) John M. Olin School of Business (MBA) School of Business (MBA) Wharton Şchool (MBA) Katz School (MBA) Johnson School (MBA) College of Business Administration (MBA) Mühendislik/Endüstri İRDELENEN Y. LİSANS PROGRAMLARI Mühendislik Yönetimi (İ.T.Ü. MÜH.) Endüstri Mühendisliği (İ.T^j. END.) Endüstri Mühendisliği (BOĞ. END.) Endüstri Mühendiliği (BİLK. END) Endüstri Mühendisliği (ODTÜ END.) Karar Analizi (CINQA) OR/MS (CINORMS) Bilişim Sistemleri (CININFS) Stratejik Yönetim (CINSTRM) Operasyon Yönetimi (CINOPRM) Operasyon Yönetimi (ILLOPRM) MIS(MGMIS) Operasyon Yönetimi (MGOPRM) insan Kaynakları Yönetimi (MGHR) Yöneylem Araştırması (STOR) Operasyon, Enformasyon ve Teknoloji (STOITE) Sistem ve Endüstri Mühendisliği (ARSIE) Enformasyon ve Karar Analizi (MININFD) işletme (MINMAN) Operasyon ve Yönetim Bilimi (MINOPMS) Optimizasyon ve YA (JHOPOR) Yöneylem Araştırması (NCARCOR) Operasyon Yönetimi (GTOPRM) Stratejik Yönetim (GTSTRM) Enformasyon ve Yönetim Bilimi (OKINMS) Yönetim Bilimi (COLMAN) Mühendislik Yönetimi (GWENM) Yöneylem Araştırması (GWOR) (UÇLA MBA) Enformasyon Yönetimi (BABIFM) Üretim Liderleri (SLLEDM) Yöneylem Araştırması ve istatistik (SLOPIS) Operasyon ve Üretim Yönetimi (WASHOP) Yönetim Bilim ve Enformasyon Yön. (CGMIFM) Üretim ve Operasyon Yönetimi (CHPRODM) (WHARTON) (PITTS) Operasyon Yönetimi ve MİS (CNOMIS) (SANDIBA) Endüstri Müh. (PORTL) Cilt: 7 Sayı: _p l vrivrte'tt>t 17

20 İLETİŞİM Tablo 2. Ders İçeriklerinin Gruplandırılması ANA BAŞLIKLAR Simülasyon Dersleri Katı Yöneylem Araştırması Dersleri Örneklerle YA Model Tasarımı Seminer Temelli Dersler Okuma Temelli Dersler İstatistik Veri Yönetimi Sistem Analizi Karar Analizi Bilgisayar Programlama Organizasyon Toplam Kalite Yönetimi Finans Lojistik Stratejik Yönetim İş Yönetimi Araştırma ve Geliştirme İnsan Kaynakları Modern Üretim Teknikleri Teknoloji Yönetimi Üretim Sistemleri Simülasyonu Kalite Güvence Ergonomi Üretim Planlama ve Stok Kontrol Pazarlama ANA BAŞLjK ALTINDA GRUPLANAN DERS İÇERİKLERİ Simülasyon dilleri, işleme sistemlerinin simülasyonu, simülasyon tasarımı ve analizi, politika karşılaştırmaları, tahmin ve karar vermede simülasyon, simülasyon çıktılarının istatistiksel analizi Doğrusal Programlama, Doğrusal Olmayan j Programlama, Kuyruk Teorisi, Tamsayılı Programlama, Ağ modelleri, Optimizasyon gibi algoritma ve diğer problem çözme teknikleri ağırlıklı dersler YA'nın yenilikçi ve yaratıcı yönlerini ortaya koyan vakalara dayalı çözümlemeler YA/EM gibi alanlardaki son gelişme ve yeniliklere dayalı seminerler YA/EM alanında son çıkan makalelerin okunmasına ağırlık veren dersler Tahmin Teknikleri, Dağılımlar, Ekonometri, Zaman serisi Analizi, Stokastik Süreçler, Olasılık Analizi, Örnekleme türü konulardan en az birini içeren dersler Enformasyon Teknolojisi, Enformasyon İşleme Sistemleri, Veri Tabanı Yönetimi, MİS, Bilişim Mühendisliği türünde adları olan dersler Sistem Yaklaşımı, analizi ve sistem dinamiği ile ilgili dersler Risk, Çatışma, Belirlilik, Belirsizlik, Fayda, Uzman Sistemler, Karar Destek Sistemler, Bulanık Sistemler, Çok Amaçlı Programlama, Oyun Teorisi, Grup Kararları ile ilgili dersler Alan ile ilgili bilgisayar programlarının ve dillerinin öğretildiği dersler Liderlik, Değişim, Organizasyonel Davranış Tasarım ve Yönetim, Grup Etkinliği vs. Kalite Kavramı, Kalite Yönetimi vs. Finansal Analiz ve Yönetimi, Mühendislik Yönetimi, Uluslararası Finans, Yatırım Kararları Dağıtım Sistemleri Tasarımı, Dağıtım Planlama, Depolama, Ulaşım, Yer Seçimi, DRP, Malzeme Tedarik vs. Strateji Geliştirme, Çevre Analizi, Rekabetçi Stratejiler, Endüstriyel Analiz Yönetim Politikası, Ekonomik Analiz, İşletme Politikası, Yönetim Teorisi Araştırma ve Geliştirme Teknikleri, Yaratıcılık ve Yenilikçilik temelli dersler Rekabetçi Üstünlük için insan Kaynakları Planlama ve Yönetimi, Kariyer Planlama, İletişim, Insan-Makina Sistemleri, İnsan Mühendisliği, Performans vs. Tam Zamanında Üretim, Bilgisayar Destekli Tasarım ve Üretim, Esnek Üretim Sistemleri, MRP, MRP II ve ilgili modern teknikler Rekabetçi Üstünlük için teknoloji yönetimi, Bioteknoloji, Enformasyon Teknolojisi, Süreç Tasarımı, Teknolojik Proje Planlama ve Tasarımı, Teknolojik Tahmin Simülasyon ve ilgili paket programlar aracılığı ile fabrikada ve üretim sürecinde karar verme Kalite Kontrol ve Bakım için Metodoloji ve Teknikler, Kontrol Diagramları, Kalite Mühendisliği Endüstriyel ve Bilişsel Ergonomi, Otomasyonun İş Üzerine Etkileri, Yorulma Etkisi, Konuya İlişkin Laboratuar Araştırmaları Stok Sistemleri, Malzeme İhtiyaç Planlaması, Klasik Üretim Tenikleri, Üretim ve Bakım Planlama ve Tasarım Modelleri, Rekabetçi Üstünlük İçin Üretim Politikaları Pazarlama Yönetimi, Analizi ve Stratejileri Bu araştırma kapsamında yararlanılan kümeleme analizi; sınıflandırma yapmak için kullanılabilen çok değişkenli istatistiksel bir süreçtir. Söz konusu yöntem, çok benzer özellikler taşıyan birimlerden gruplar oluşturur (Norusis, 1992). Kümeleme analizi, nesne ya da olayları sınıflandırma açısında diskriminant analizine benzemektedir ancak bu sonuncuda, grup özellikleri önceden belirli iken, kümele-- me analizinde benzer özelliklere bağlı olarak gruplar oluşur. Kümeleme analizinde benzer özelliklere bağlı olarak gruplar oluşur. Kümeleme analizinin birinci aşaması, kümeleme bilgisi için hangi değişkenlerden yararlanılacağının kararlaştırılması, nesne ve olaylar arası uzaklıkların nasıl ölçüleceği ve bunların nasıl kümelendirileceğinin kararlaştırılmasına ilişkindir. Uzaklık fonksiyonları, nesne ya da olayların birbirlerine ne denli benzemediklerinin bir ölçüsü olarak kullanılır. En çok bilinen fonksiyonlar; Öklid, Karesel Öklid ve Manhattan olarak sıralanabilir. Uzaklıkları ölçmek için başka birçok fonksiyon olduğu gibi, nesneleri kümelemek için de çok çeşitli yöntemler vardır. Bunlardan en çok kullanılanı agiomeratif hiyerarşik kümelemedir. Bu kümeleme türünde, kümeleme sonuçta tüm öğeler tek bir kümede toplanana dek, giderek daha büyük gruplar oluşturulur. Nesne veya olayların kümelere dahil edilmesi sırasında ise en yakın komşuluk, en uzak komşuluk gibi yöntemlerden yararlanılabilir. Konuya ilişkin ayrıntılı araştırmalar mevcuttur (Aldenderfer & Blashfield 1986, Everitt 1980). Bu çalışmada; orta ölçekli veri niteliğine uygun olan agiomeratif hiyerarşik kümeleme kullanılmıştır. Analiz sırasında, kümelemeye konu olarak, programların toplam ders saatinin bir oranı şeklinde, ilgili derslerin göreli saat yüzdeleri alınmıştır. Değişkenler ise, ele alınan farklı üniversitelerin Yüksek Lisans programları olarak saptanmıştır. Elde edilen matrisi dayanarak programların benzerliklerini araştırmak üzere gerçekleştirilen kümeleme analizinde, birbirlerinden belirgin olarak ayrı kümeler oluşturabilmesi nedeni ile en uzak komşuluk ve programların farklılık düzeylerini 18 ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ Cilt: 7 Sayı: