BÜTÜNLEŞİK ÜRETİM PLANLAMASININ HEDEF PROGRAMLAMAYLA OPTİMİZASYONU VE DENİZLİ İMALAT SANAYİİNDE UYGULANMASI

Transkript

1 Niğde Üniversitesi İİBF Dergisi, 2013, Cilt: 6, Sayı: 1, s BÜTÜNLEŞİK ÜRETİM PLANLAMASININ HEDEF PROGRAMLAMAYLA OPTİMİZASYONU VE DENİZLİ İMALAT SANAYİİNDE UYGULANMASI ÖZ Arzu ORGAN* İrfan ERTUĞRUL** Seçil GÜLEÇ GÜREL*** Günümüzde, işletmeler açısından üretim planlama ve ontrol fonsiyonu hayati önem taşımatadır. İş reabetinin artan armaşılığı ve müşteri memnuniyeti işletmeleri yüse alite düzeyine ve maliyet minimizasyonuna yöneltmiştir. Böyle bir reabet ortamında üretim planlama ve ontrol sistemlerine verilen değer günden güne artmatadır. Bütünleşi üretim planlama, üretim planlama ve ontrol çalışmalarında ullanılan araçlardan biridir. Bütünleşi üretim planlama ile üretim hızları, işgücü düzeyleri, fazla mesai ve diğer ontrol edilebilir değişenler ayarlanara, öngörülmüş talep en iyi biçimde arşılanmaya çalışılır. Bütünleşi üretim planlamasında yer alan birden ço ve armaşı amaçları çözümleme için, hedef programlama yöntemi geliştirilmiştir. Bu çalışmada hedef programlama ile firmanın öncelileri belirlenip, buna uygun matematisel modeller geliştirilmiştir. Matematisel modellerde ullanılan parametrelere ait veriler, uygulamanın yapıldığı firmadan elde edilmiştir. Firmanın ar ve maliyet hedeflerine ulaşabilmesi için, üretilmesi gereen ürün mitarları ve işgücü değerleri göz önünde bulundurulara model urulmuş ve Winqsb programı ullanılara optimum çözüme ulaşılmıştır. Anahtar Kelimeler: Bütünleşi Üretim Planlama, Optimizasyon, Hedef programlama JEL Sınıflaması: C02, C44, C60 OPTIMIZATION OF INTEGRATED PRODUCTION PLANNING WITH TARGET PROGRAMMING AND MANUFACTURING INDUSTRY APPLICATION OF DENİZLİ ABSTRACT Today, businesses are vital in terms of production plannning and control function. The increasing complexity of business competition and customer satisfaction, firms are directed high quality levels and cost minimization. In such a competitive environment, the value of production planning and control systems is increasing day by day. Aggregate production planning, production planning and control is one of the tools used in the wor. Aggregate production planning and production rates, worforce levels, overtime and other variables can be controlled by adjusting the best way to meet the prescribed demand tries. The aim of the process, reduce the cost expenses. Aggregate production planning and multiple objective programming methods have been developed to analyze complex objectives.in this study an integrated production planning in an enterprise, to achieve the goal programming method was used for multiple purposes. Goal programming with the business priorities identified by developing an appropriate mathematical models, the optimal solution has been reached. Mathematical models of the application data of the parameters used were obtained from the entity. Finding the results, conclusions were reached using Winqsb program. Keywords : Integrated Production Planning, Optimization, Goal Programming JEL Classification : C02, C44, C60 * Yrd. Doç. Dr., Pamuale Üniversitesi, İ.İB.F. İşletme Böl., aorgan@pau.edu.tr ** Doç. Dr., Pamuale Üniversitesi, İ.İ.B.F. İşletme Böl., iertugrul@pau.edu.tr *** Pamuale Üni. Sosyal Bil. Ens. Sayısal Yöntemler Yüse Lisans Proğ.

2 Arzu ORGAN, İrfan ERTUĞRUL, Seçil GÜLEÇ GÜREL 97 GİRİŞ Küresel pazarlarda reabet edebilme için; maliyetlerin düşürülmesi, alitenin yüseltilmesi ve ürünlerin toplam üretim zamanlarının azaltılması geremetedir. Bu durumların yerine getirilebilmesi için üretim sistemlerindei arar verme süreçlerinin geliştirilmesi geremetedir. Bütünleşi üretim planlama süreci, her bir ürün için detaylandırılmış apasite aynaları ve malzeme ihtiyaçlarına gere duymadan, üretimi toplu düzeyde ele alır. Bütünleşi planlama probleminin çözümü, belirlenen planlama döneminde belenen maliyetin en aza indirilmesini içerir. Kullanılan metotlar ve yöntemler maliyet alemlerinin en aza indirilmesi için gereli çabayı göstermeye çalışır. Metotlar işletmeye yöneli amaç ve stratejilere dayanır. Bütünleşi üretim planlamada ullanılan birço yöntem bulunmatadır. Ço amaçlı arar verme için ullanılan en yaygın yöntemlerden biri hedef programlamadır. Hedef programlama, doğrusal programlamanın daha fonsiyonel bir şelidir. Hedef programlamanın en önemli özelliği, birbiri ile zıt yönetimsel problemleri içeren çolu hedefleri, hedeflerin önem derecelerine göre atayabilmesidir. Bu çalışma, 3 bölümden oluşmatadır. Birinci bölümde bütünleşi üretim planlamadan bahsedilmiş, iinci bölümde bütünleşi üretim planlama yöntemlerinden hedef programlama yöntemi anlatılmıştır. 3. bölümde ise uygulama bölümü yer almıştır. Uygulamada, ip üretimi yapan bir firmanın hedef verilerini ullanara, hedeflerine ne derece ulaşabileceği hedef programlama yöntemiyle araştırılmış ve uygulama sonucu elde edilen bulgular yorumlanmıştır. 1. BÜTÜNLEŞİK ÜRETİM PLANLAMA Bütünleşi Üretim Planlama (BÜP); talep tahminleri, envanter seviyeleri, sipariş mitarları, işgücü seviyeleri, üretim merezlerinin apasiteleri, malzeme temin edilebilirliği, üretim standartları, maliyet standartları ve yönetim politiaları gibi verilerden yararlanılara uygun aynaların bir araya getirilmesi sonucu envanter ve üretim maliyetlerinin belenen değerini minimize eden üretim planının oluşturulması işlemidir (Yılman, 2007:4). BÜP, üç aydan bir yıla adar yapılan üretim planlamasıdır. Kapasite sabit tutulup uzun dönem planlarına uygun olaca planlamalara gidilir. Dönemsel talep tahminleri, mevcut üretim aynaları göz önüne alınara bütünlülü bir plan yapılır. Bütünsel planlamada ullanılan ölçütler ton, adım-saat, müşteri sayısı gibi somut ölçülerdir (Şengül, 2007 s:158). BÜP, üretimin envanter ararlılığı, envanter ve planlama döneminde değişen talep ihtiyaçlarının arşılanması için iş gücü düzeyleri ile ilgilenir (Gallego, 2001:1). BÜP, 3 aydan 12 ay boyunca tahmin edilen talebi yerine getirebilece uygun apasiteyi ve müşteri siparişlerindei dalgalanmaları içerir (Wang ve Liang, 2004:17-41). BÜP sisteminin amacı, son talebin belirlenmesiyle bu talebi uygun imalat planlarına dönüştürere, malzemenin detaylı planlamasını oluşturma, apasiteyi belirleme ve bunların sonucunda çizelgeleme ve satın alma faaliyetlerini yürütece biçimde, bütünleşi bir sistem urmatır. Bu işlemler sonucunda, envanter mitarının azalması, apasite ullanım oranının artması ve imalat süresinin ısalması gibi faydalar sağlanmatadır. Değişen talebe ve buna bağlı olara değişen ürün tiplerine sahip olan bir işletmede imalat aynalarını etin ullanaca bir biçimde bütünleştirilmesi gereir. Taleple başlayan BÜP sistemi faaliyetleri atölyede çizelgeleme ve ontrolle sona erer. BÜP sistemi faaliyetlerinde en önemli nota; müşteri istelerinde veya taleptei değişimlere ilave olara imalatta meydana gelebilece tezgâh, donanım arızaları, dolayısıyla apasite

3 Niğde Üniversitesi İİBF Dergisi, 2013, Cilt: 6, Sayı: 1, s ayıplarına arşı hızlı bir cevap verme sistemi urmatır (Torul vd, 2005: 6). Bütünleşi üretim planlamasının yapısı Şeil 1. de gösterilmetedir. Şeil 1. Bütünleşi Üretim Planlamasının Yapısı (Yılman, 2007:12) BÜP, ürün çeşitliliğine göre toplam pazarı arşılama için ihtiyaç duyulan üretim, sto ve iş gücü seviyelerinin belirlenmesi ile ilgilenmetedir. Benzer ürün maliyetleri ile ürün grupları ve taleptei mevsimsel değişim, bir ürün tipi halinde gruplandırılır. BÜP, üretim yönetimi sistemi içinde önemli düzeyde planlama faaliyetidir. Ana üretim planı, apasite planı, ve malzeme ihtiyaç planını hiyerarşi bir şeilde BÜP e bağlıdır (Fung vd, 2003:302). BÜP ün uygulanması çeşitli aşamalardan oluşmatadır. Bu aşamaları şu şeilde sıralama mümündür: Her mal için bir satış tahmini yapılması. Bu tahmin genellile haftalı, aylı veya üç aylı dönemlerde ve orta dönemde satılaca mal mitarını içerir. Mal veya hizmetlerin hepsi için yapılan tahminler toplanara bir işletme için te bir toplam talep halinde değerlendirilmesi. Toplam talep her bir zaman periyodu için işçi, maine, malzeme vb. diğer elemanlar şelinde üretim apasitesine dönüştürülmesi, Toplam talebi arşılama için gereli olan üretim apasitesini oluşturma için alternatif aynalar aranması ve geliştirilmesi Alternatif apasite planları arasından, toplam talebi arşılayaca ve işletmenin amaçlarına uygun olan plan seçilir (Levin vd, 1989). BÜP, şiretlerin insan ve eipman aynalarını tahmin edilen müşteri taleplerini arşılama üzere en iyi şeilde ullanma için çalışır. BÜP hazırlama için öncelile ürünlerin sınıflandırılması geremetedir. Sınıflandırılmış ürünlerde BÜP ün oluşturulması için birço metot ullanılabilir (Vural, 2005). BÜP ü çözme için bir ço yöntem vardır. Bu yöntemlerden belli başlıçaları aşağıdai şeilde sıralanabilir (Demir ve Gümüşoğlu, 2003:462): 1-İnisiyatif Yalaşımı

4 Arzu ORGAN, İrfan ERTUĞRUL, Seçil GÜLEÇ GÜREL 99 2-Grafisel Yöntem ya da Çizelgeleme Yöntemi 3-Matematisel Yalaşımlar a. Doğrusal programlama b. Ulaştırma modeli c. Hedef programlama, olara sıralanabilir. 2. HEDEF PROGRAMLAMA Yaşadığımız dünyada aynaların ıtlığı ve eldei bilgilerin yetersizliği nedeniyle, her zaman arar vericilerin tercihlerini temsil eden güvenilir matematisel modelleri urma çoğu zaman olanasızdır. Bazı şiret yönetimleri toplam arın masimumu veya toplam maliyetin minimumu gibi te amaçtan ziyade ço farlı amaçlar üzerinde odalanır. İşte bu durumlarda ço riterli arar verme yalaşımı gerelidir. Ço ölçütlü arar vermede ayda değer sayıda teniler geliştirilmiş olup bunlardan en ilgi çeenlerden birisi hedef programlamadır (Öztür,2009:273). Hedef programlama (HP), ço sayıda hedef veya amaçların olduğu doğrusal programlama (DP) problemlerine uygulanan bir yöntemdir. Doğrudan amaçları optimize eden doğrusal programlamanın asine, HP, amaç değerlerini ve gerçeleşmiş sonuçlar arasındai sapmaları minimize edere, çelişen hedefleri sonuca ulaştırma nedeniyle ullanılır (Gülenç ve Karabulut, 2005:57). HP nın amacı, hiyerarşi olara sapmaları minimize etmetir. Bunun için birincil önemin amaçlarını il öncelili durum olara abul eder; iinci önemin amaçlarını iinci öncelili durum olara abul eder. Bu şeilde amaç önemine göre sıralanır. Daha sonra il önceliğin amaçları il evrede minimize edilir. Safha da elde edilen olası çözüm sonucu ullanılara, iinci önceliğin amaçları minimize edilir ve bu şeilde devam eder (Leung vd, 2003:428). HP modeli, ço amaçlı programlama modellerinin bir türüdür. Optimizasyon düşüncesine dayanan ço amaçlı programlama modellerinde, birbiriyle çelişen amaçları ısıtlayıcı ümesine göre eşanlı olara doyuran bir çözüm vetörünün belirlenmesi amaçlanır. HP modelinde, arar vericinin doyurucu bulduğu bir çözüm belirlenmeye çalışılır. Bu nedenle, HP modelinin optimizasyon düşüncesinden daha ço bir doyum düşüncesine dayandığı söylenebilir (Ertuğrul, 2005:51-52). HP modeli, DP modeli gibi ısıtlayıcı ümesi ve amaç fonsiyonu şelinde ii bölümde incelenebilir. Bir DP modelinde bulunan bütün fonsiyonlar HP modelinin sadece ısıtlayıcı ümesini oluşturur. HP modelinde, amaç fonsiyonları için ulaşılma istenen hedef değerlerini arar vericinin belirlemesi gereir. Doğal bir sonuç olara, erişim değerli amaç fonsiyonları bir eşitli halinde ısıtlayıcı ümesine elenir. Bu işlem her bir hedef fonsiyonu için sapma değişenlerinin belirlenmesinin geretirir. Sapma değişenleri, hedef fonsiyonlarının hedef düzeylerinden ne adar uzalaştığının ölçülmesini sağlar. Hedef programlama modelinde, hedefler için belirlenen erişim düzeylerinden oluşabilece sapmalar minimize edilir (Ertuğrul, 2005:52-53). HP modeli, hedeflerin önceliğine göre ii türde düşünülebilir. Bunlardan ili, aynı tercih önceliğini içeren HP modelidir. Burada, hedeflerin göreli önemi birbirine eşittir ve bütün hedefler eşanlı olara doyurulmaya çalışılır. İincisi ise, hedeflerin farlı tercih özellilerin içeren tercih öncelili HP modelidir. Burada, hedeflere ilişin hiyerarşi bir yapının arar verici tarafından ortaya onması ve söz onusu hedeflerin en önemliden daha az önemliye doğru sıralanması gereir. Bu sıralama işlemi sözel olara yapılabileceği gibi, ağırlı avramının ullanılmasıyla, sayısal olara da yapılabilir (Özan, 2003:177). Bütün

5 Niğde Üniversitesi İİBF Dergisi, 2013, Cilt: 6, Sayı: 1, s hedeflerin aynı tercih önceliğinde yer aldığı HP problemleri ve ağırlılı HP problemleri simples yöntemi ile çözülebilir. Öncelili HP modellerinin çözümü sonucuna ise uyarlamalı simples yöntemleri veya ardışı optimizasyon yöntemiyle ulaşılır (Ertuğrul, 2005:52-53). HP ço sayıda ve çelişili hedeflerin bulunduğu arar problemlerinde başarıyla ullanılabilir. Aynı zamanda, HP amaç fonsiyonu homojen olmayan ölçü birimlerinden de oluşabilir. HP yalaşımı, yöneylem araştırmasında arar analizi, pazarlama ararları, urumsal planlama, aademi planlama ve hüümet ararları gibi alanlarda ullanılmıştır (Terzi vd, 2006:44) Hedef Programlama Modelinin Genel Özellileri Hedef programlamada amaç fonsiyonu, önceli sıralaması yapılabilen sapma değişenlerinin toplamlarının minimize edilmesini sağlamatır. Burada sapma değişeninin değeri endine den düşen amacın hedef değerinden her birim sapma için göreli bir ceza atsayısını yansıtır. Kar masimizasyonu veya maliyet minimizasyonu tipindei doğrusal programlama modelleri de hedef programlama modellerine uygun duruma getirilme istenirse alt veya üst limit verilmesi geremetedir. Her bir amaç için sapma değişenleri negatif ve pozitif sapmayı içerir. Kaynalar üzerindei sınırlamaları yansıtan ısıtlamalar modele doğrusal programlamadai gibi dâhil edilir (Koça, 1998:97). Genel hedef programlama modeli aşağıdai gibi formüle edilmiştir; Amaç fonsiyonu: Min z = I 1 i1 p ( a d a d ) (1) i i i i Kısıtlayıcılar: n t ij j1 x j d i d i b i (2) ( i= 1, 2,., I) ( j = 1, 2,, n) Pozitif ısıtlayıcılar: - + x j 0, d i 0, d i 0 olara yazılabilir. Burada; P + - a i, a i d - + i, d i t ij b i : ıncı hedefin önceliği : önceliğine sahip i inci hedefe ilişin negatif ve pozitif sapma değişenleri : i inci hedef ilişin negatif ve pozitif sapma değişenleri : i inci hedef ve x j ile ilişili tenoloji atsayısı : i inci hedef düzeyini gösterir

6 Arzu ORGAN, İrfan ERTUĞRUL, Seçil GÜLEÇ GÜREL 101 Bu temel özellilere e olara bazı HP modellerinde arşılaşılabilece bir özel durum daha vardır. Bu durumda bazı modellerde hedefin tamamının arşılanması yerine g ile bir alt sınır hedefi veya üst sınır hedefi tanımlanabilmesidir. Eğer g alt sınır hedefi ise; n j1 t j x j g (3) Eşitsizliği ullanılır. Yani hedef g dan üçü olan tüm sapmalardan mümün olduğunca saınılmalıdır. Bu durumda, amaç fonsiyonunda yer alan d ları çıartma gereir. Çünü sadece d sapma değişeni en üçülenme istenmetedir. Ayrıca d ve d lerin her iisi de g hedefi ısıtlayıcılarında yer alacağından, her ii sapma değişeni de değer alabilecetir. Eğer g üst hedef sınırı ise; n t j x j j1. g (4) Burada ise hedef g dan daha üçü her değerin abul edilebilmesine arşın g dan daha büyü mitarlardan mümün olduğunca açınmalıdır. Bu amaçla amaç fonsiyonundan d sapma değişenini çıarma gereir. Çünü burada sadece sapma değişeni üçülenecetir. Ayrıca d ve d lerin her iisi de d g hedefi ısıtlayıcılarında yer alacağından, her ii sapma değişeni de modelin tamamına bağlı olara değer alabilecetir. Burada hedeften aynı anda ii yönlü sapma olamayacağı için sapma değişenlerinden birinin değeri otomati olara sıfır olacatır (Öztür A., 2009: ) Hedef Programlama Modelinin Bütünleşi Planlama Uygulamaları HP uygulamalarının en önemli alanı üretim planlamadır. Bu alandai çalışmaların çoğu bütünleşi planlama (BP) problemi olara varsayılmatadır (Durmuş, 2002:95). Aladağ ve Yılmaz (1998), süreç içi stolar ve iş istasyonu ayıp zamanlarına sebep olan darboğaz iş istasyonu üzerinde incelemeler yapmışlardır. Üründen ürüne geçiş anındai hazırlı sürelerinin toplam üretim süresi içindei payının önemli boyutlara ulaştığını görmüşlerdir. Bu nedenle, üründen ürüne geçiş sılılarının azaltılması ve uygun parti büyülülerinin saptanması hedefine yöneli bir BP modeli geliştirmişlerdir (Aladağ ve Yılmaz, 1998:3-8). J. G. Ricard tarafından 2000 yılında BP problemlerinin çözümü için ii paet programın birleştirilmesinden oluşan gboss++ adında ve UNIX işletim sisteminde çalışan bir il örne sistem uygulamaya onulmuştur. Sistemin en önemli avantajı üretim değişililerine olay adapte olabilmesidir (Durmuş, 2002:100). J. Reifman, E. E. Feldman (2002); fizisel apasite nedeniyle bazı ısıtlar ile sınırlandırılmış üretim planlama problemlerinin çözümleri grafi yöntemiyle yapıldığında, sonuçlar uygun bölgenin sınırlarında ise uygun olmayan çözümler esinlile abul edilemiyorsa, bazı özel

7 Niğde Üniversitesi İİBF Dergisi, 2013, Cilt: 6, Sayı: 1, s varsayımlar nedeniyle problemin formülasyonu armaşılaşıyor ise yeni bir yöntem olan ceza fonsiyonu metodunun HP problemlerinin çözümünde etili olduğunu ortaya oymuşlardır (Durmuş, 2002:141). 3. UYGULAMA Çalışmasının bu bölümünde, Denizli de faaliyet gösteren bir firmanın üretimini yaptığı rafya ip ve halat ip çeşitlerinin, 2010 yılı verilerini ullanara 2011 yılı hedeflerine ne derece ulaşabileceği hedef programlama yöntemi ile araştırılmış, daha sonra araştırma sonucunda elde edilen bulgular yorumlanmıştır. 3.1.İşletme Haında Genel Bilgi Firma Denizli de faaliyet göstermetedir. Kurulduğu yıllarda ip halat olara üretimine başlamıştır. Aylı 80 ton apasite ile başladığı ticari hayatını geliştirere poşet naylon torba imalatına da başlayara 250 ton ip halat, 200 ton naylon torba 250 ton poşet üretim apasitesine ulaşmıştır m 2 li apalı alanı bulunan fabriada 128 personel ile çalışmatadır. İp üretimi yapan firmanın iş aış şeması Şeil 2 de gösterilmiştir. Şeil 2. İp Üretimi Yapan X İşletmesinin İş Aış Şeması Bu firma ip, halat, poşet ve naylon torba üretiminin genelini apsayan plasti setöründe faaliyet göstermetedir. Bu firmada yapılan uygulamanın amacı; ip ve halat üretiminde ihtiyaçlar doğrultusun da hedefler belirleyere, ihtiyaçları arşılama adına hedeflere ulaşmatır. Çalışmanın uygulama bölümünde yer alan veriler, Seçil Güleç Gürel (2011), Bütünleşi Üretim Planlaması İle Hedef Programa Uygulaması başlılı yayımlanmamış yüse lisans tezinden alınmıştır.

8 Arzu ORGAN, İrfan ERTUĞRUL, Seçil GÜLEÇ GÜREL 103 Bu çalışmada firma yöneticileri temel olara 4 hedef belirlemiştir. Bunlar; ar hedefi, üretim mitarı hedefi, fazla mesai hedefi ve işçi sayısı hedefidir. Bu çalışmada işletmenin amaçları doğrultusunda, bu hedeflere ulaşılıp ulaşılamayacağı hedef programlama yalaşımı ile hesaplanmaya çalışılmıştır Problemin Modellenmesine İlişin Varsayımlar: Planlama Dönemi, 4 er aylı üç üretim döneminden oluşmatadır. Bunlar: 1.dönem : Oca-Şubat-Mart-Nisan, 2. dönem : Mayıs-Haziran-Temmuz-Ağustos, 3.dönem : Eylül-Eim-Kasım-Aralı aylarını apsamatadır. (Formülasyon da her dönemin başlangıç ayı 1 olara gösterilmiştir). Modeldei talep mitarı, hedeflenen üretim mitarıdır. Rafya ve halat ip üretiminde ullanılan hammadde sınırlıdır. Stolama yapılmatadır. Bu varsayımlar ve verilere göre, firmanın üretim hedeflerini gerçeleştirebilmesi için, bir üretim döneminde rafya ve halat iplerine olan talep diate alınara, üretim maliyetini en üçüleyere üretmesi gereen mitarları, gereli işgücü sayısını, mainelerin apasitelerinin hangi oranlarda ullanıldığı firmanın hedeflerinde eşit öncelilere göre hedef programlama yöntemi ile bulunacatır. Mainelerin Aylı Masimum Kapasitelerini Hesaplama Yöntemi: Maine İçin (Budinöz): Oca Ayı Çalışma Günü : 26 gün Net Operasyon Süresi Budinöz Adedi : 23 saat : 4 adet Nisan Ayı 1.Maine Masimum Kapasitesi = 26*23*4 = 2392 ma/saat. Diğer tüm mainelerin apasiteleri yuarıdai şeilde hesaplanmıştır Hedef Programlama Modeli Rafya ve halat ip üretiminde, ürünlere olan talebi arşılayaca üretim seçenelerine ilişin bütünleşi üretim planlaması maliyetini minimize edere, normal ve fazla mesaide üretilece mitarlar, sto mitarı, işçi sayısının hesaplanması ısıtlar ullanılara çözümlenmiştir. Aşağıda hedef programlamanın formülasyonunda ullanılan notasyonlar verilmiştir. Notasyonlar: i t a b c f g : ürün tipleri (i=1,2,,10) : periyotlar- aylar (t=1,2,3,4) : Normal mesaide 1 g. ürünün üretim maliyeti. : Fazla mesaide 1 g. ürünün üretim maliyeti. : Bir periyotlu sürede (aylı) 1 g. ürünün sto maliyeti. : Bir işçiyi işe alma maliyeti. : Bir işçiyi işten çıarma maliyeti.

9 Niğde Üniversitesi İİBF Dergisi, 2013, Cilt: 6, Sayı: 1, s R it Oit I i(t-1) I it b im M mt W t Ht F t S i D it : t. periyotta i. üründen normal mesaide üretilece mitar. : t. periyotta i. üründen fazla mesaide üretilece mitar. : t periyodundan bir öncei ayda i. üründen stota bulunan mitar. : t periyodunda i. üründen stota bulunan mitar. : i. ürünün m. mainede 1 g nın mainede işlem süresi (maine-saat). : t periyodunda m. mainenin normal mesai apasitesi. : t periyodundai işçi sayısı. : t periyodunda işe alınan işçi sayısı. : t periyodunda işten çıarılan işçi sayısı. : i.ürünün satış fiyatı. : i.ürünün t periyodundai (ayında) talebi Hedef Programlamada Kullanılan Sistem Kısıtları: R it + O it + I t(t-i) = D it + I it i, t (1) (Talep Arz Kısıtı) i1 m1 t1 (2) b im R it M mt (Normal mesai üretim mitarına göre mainenin apasite ısıtı) i1 m1 t1 (3) b im O it 0,5 M mt i,, t m (Fazla mesai üretim mitarına göre mainenin apasite ısıtı) W 0 = 60 (Dönem başı işçi sayısı ısıtı) W t W t-1 = H t F t t=1, 2, 3, 4,, 12 (4) (Dönem içinde işe alınan-çıarılan işgücünün denge ısıtı) W t W 0 t=1, 2, 3, 4,..,12 (5) (Her dönem sonu işgücü ısıtı) I t, O t, H t, F t, W t, tamsayı, I t, O t, S t, Ht, F t, W t, 0 (6)

10 Arzu ORGAN, İrfan ERTUĞRUL, Seçil GÜLEÇ GÜREL Kısıtlar R i t + O i t + I t (t-i) = D i t + I i t i, t 1. Dönem 1. Ay Arz-Talep Kısıtı 1. Ürün İçin: R 11 + O 11 + I 10 = D 11 + I Ürün İçin: R 21 + O 21 + I 20 = D 21 + I Ürün İçin: R 31 + O 31 + I 30 = D 31 + I Ürün İçin: R 41 + O 41 + I 40 = D 41 + I Ürün İçin: R 51 + O 51 + I 50 = D 51 + I Ürün İçin: R 61 + O 61 + I 60 = D 61 + I Ürün İçin: R 71 + O 71 + I 70 = D 71 + I Ürün İçin: R 81 + O 81 + I 80 = D 81 + I Ürün İçin: R 91 + O 91 + I 90 = D 91 + I Ürün İçin: R O I 100 = D I 101 (1. Ürün, 1. Ay Arz-Talep Kısıtı) (2. Ürün, 1. Ay Arz-Talep Kısıtı) (3. Ürün, 1. Ay Arz-Talep Kısıtı) (4. Ürün, 1. Ay Arz-Talep Kısıtı) (5. Ürün, 1. Ay Arz-Talep Kısıtı) (6. Ürün, 1. Ay Arz-Talep Kısıtı) (7. Ürün, 1. Ay Arz-Talep Kısıtı) (8. Ürün, 1. Ay Arz-Talep Kısıtı) (9. Ürün, 1. Ay Arz-Talep Kısıtı) (10. Ürün, 1. Ay Arz-Talep Kısıtı) Tüm ürünlerin üç üretim dönemi boyunca ısıtları yazılmıştır i1 m1 t1 b im R it M mt Normal mesaide 1. dönem 1. Ay Maine Kısıtı 1. Maine İçin: (Budinöz ile ilgili ısıt) b 11 R 11 + b 21 R 21 + b 31 R 31 + b 41 R 41 + b 51 R 51 + b 61 R 61 + b 71 R 71 + b 81 R 81 + b 91 R 91 + b 101 R 101 M 11 ( 1. mainede 1. Periyotta tüm ürünler için normal mesai üretim mitarı ile maine apasite ısıtı)

11 Niğde Üniversitesi İİBF Dergisi, 2013, Cilt: 6, Sayı: 1, s ,0033 R ,0033 R ,0033 R Saat 2. Maine İçin: (Beşi Büüm ile ilgili ısıt) b 12 R 11 + b 22 R 21 + b 32 R 31 + b 42 R 41 + b 52 R 51 + b 62 R 61 + b 72 R 71 + b 82 R 81 + b 92 R 91 + b 102 R 101 M 21 ( 2. mainede 1. Periyotta tüm ürünler için normal mesai üretim mitarı ile maine apasite ısıtı) 0,003 R ,003 R ,003 R ,003 R ,003 R ,0033 R Maine İçin: ( Ti ta ile ilgili ısıt) b 13 R 11 + b 23 R 21 + b 33 R 31 + b 43 R 41 + b 53 R 51 + b 63 R 61 + b 73 R 71 + b 83 R 81 + b 93 R 91 + b 103 R 101 M 31 ( 3. mainede 1. Periyotta tüm ürünler için normal mesai üretim mitarı ile maine apasite ısıtı) 0,008 R ,006 R ,0068 R ,004 R ,0027 R ,0048 R ,006 R 91 +0,008 R Maine İçin: ( Halat Büüm ile ilgili ısıt) b 14 R 11 + b 24 R 21 + b 34 R 31 + b 44 R 41 + b 54 R 51 + b 64 R 61 + b 74 R 71 + b 84 R 81 + b 94 R 91 + b 104 R 101 M 41 ( 4. mainede 1. Periyotta tüm ürünler için normal mesai üretim mitarı ile maine apasite ısıtı) 0,0044 R ,005 R Maine İçin: ( Çamaşır İpi ile ilgili ısıt) b 15 R 11 + b 25 R 21 + b 35 R 31 + b 45 R 41 + b 55 R 51 + b 65 R 61 + b 75 R 71 + b 85 R 81 + b 95 R 91 + b 105 R 101 M 51 ( 5. mainede 1. Periyotta tüm ürünler için normal mesai üretim mitarı ile maine apasite ısıtı) 0,0053 R ,0053 R Maine İçin: ( Flatör ile ilgili ısıt) b 16 R 11 + b 26 R 21 + b 36 R 31 + b 46 R 41 + b 56 R 51 + b 66 R 61 + b 76 R 71 + b 86 R 81 + b 96 R 91 + b 106 R 101 M 61 ( 6. mainede 1. Periyotta tüm ürünler için normal mesai üretim mitarı ile maine apasite ısıtı) 0,0075 R ,0075 R Maine İçin: ( Vaum ile ilgili ısıt) b 17 R 11 + b 27 R 21 + b 37 R 31 + b 47 R 41 + b 57 R 51 + b 67 R 61 + b 77 R 71 + b 87 R 81 + b 97 R 91 + b 107 R 101 M 71 ( 7. mainede 1. Periyotta tüm ürünler için normal mesai üretim mitarı ile maine apasite ısıtı) 0,003 R ,0024 R ,0016 R ,0015 R ,0015 R ,0018 R ,0024 R ,003 R Tüm ürünlerin üç üretim dönemi boyunca ısıtları yazılmıştır.

12 Arzu ORGAN, İrfan ERTUĞRUL, Seçil GÜLEÇ GÜREL i1 m1 t1 b im O it 0,5 M mt Fazla Mesaide 1. Dönem 1. Ay Maine Kısıtı 1. Maine İçin: (Budinöz ile ilgili ısıt) b 11 O 11 + b 21 O 21 + b 31 O 31 + b 41 O 41 + b 51 O 51 + b 61 O 61 + b 71 O 71 + b 81 O 81 + b 91 O 91 + b 101 O 101 0,5 M 11 ( 1. mainede 1. Periyotta tüm ürünler için fazla mesai üretim mitarı ile maine apasite ısıtı) 0,0033 O ,0033 O ,0033 O Maine İçin: (Beşi Büüm ile ilgili ısıt) b 12 O 11 + b 22 O 21 + b 32 O 31 + b 42 O 41 + b 52 O 51 + b 62 O 61 + b 72 O 71 + b 82 O 81 + b 92 O 91 + b 102 O 101 0,5 M 21 ( 2. mainede 1. Periyotta tüm ürünler için fazla mesai üretim mitarı ile maine apasite ısıtı) 0,003 O ,003 O ,003 O ,003 O ,003 O ,003 O Maine İçin: ( Ti ta ile ilgili ısıt) b 13 O 11 + b 23 O 21 + b 33 O 31 + b 43 O 41 + b 53 O 51 + b 63 O 61 + b 73 O 71 + b 83 O 81 + b 93 O 91 + b 103 O 101 0,5 M 31 ( 3. mainede 1. Periyotta tüm ürünler için fazla mesai üretim mitarı ile maine apasite ısıtı) 0,008 O ,006 O ,0068 O ,004 O ,0027 O ,0048 O ,006 O ,008 O Maine İçin: ( Halat Büüm ile ilgili ısıt) b 14 O 11 + b 24 O 21 + b 34 O 31 + b 44 O 41 + b 54 O 51 + b 64 O 61 + b 74 O 71 + b 84 O 81 + b 94 O 91 + b 104 O 101 0,5 x M 41 ( 4. mainede 1. Periyotta tüm ürünler için fazla mesai üretim mitarı ile maine apasite ısıtı) 0,0044 O ,005 O Maine İçin: ( Çamaşır İpi ile ilgili ısıt) b 15 O 11 + b 25 O 21 + b 35 O 31 + b 45 O 41 + b 55 O 51 + b 65 O 61 + b 75 O 71 + b 85 O 81 + b 95 O 91 + b 105 O 101 0,5 x M 51 ( 5. mainede 1. Periyotta tüm ürünler için fazla mesai üretim mitarı ile maine apasite ısıtı) 0,0053 O ,0053 O Maine İçin: ( Flatör ile ilgili ısıt)

13 Niğde Üniversitesi İİBF Dergisi, 2013, Cilt: 6, Sayı: 1, s b 16 O 11 + b 26 O 21 + b 36 O 31 + b 46 O 41 + b 56 O 51 + b 66 O 61 + b 76 O 71 + b 86 O 81 + b 96 O 91 + b 106 O 101 0,5 M 61 ( 6. mainede 1. Periyotta tüm ürünler için fazla mesai üretim mitarı ile maine apasite ısıtı) 0,0075 O ,0075 O Maine İçin: ( Vaum ile ilgili ısıt) b 17 O 11 + b 27 O 21 + b 37 O 31 + b 47 O 41 + b 57 O 51 + b 67 O 61 + b 77 O 71 + b 87 O 81 + b 97 O 91 + b 107 O 101 0,5 M 71 ( 7. mainede 1. Periyotta tüm ürünler için fazla mesai üretim mitarı ile maine apasite ısıtı) 0,003 O ,0024 O ,0016 O ,0015 O ,0015 O ,0018 O ,0024 O ,003 O Tüm ürünlerin üç üretim dönemi boyunca ısıtları yazılmıştır. W 0 = 60 (Dönem başı işgücü düzeyini gösterir) W t W t-1 = H t F t t=1, 2, 3, 4,.,12 (Dönem içinde işe alınan-çıarılan işgücünün denge ısıtı) W 1 W 0 = H 1 F 1 W 2 W 1 = H 2 F 2 W 3 W 2 = H 3 F 3 W 4 W 3 = H 4 F 4 W t W 0 t=1, 2, 3, 4,.,12 (Her dönem sonu işgücü ısıtı) W 1 60, W 2 60, W 3 60, W Hedeflerin Belirlenmesi Firma yöneticilerinin belirlediği ar hedefi, üretim mitarı hedefi, fazla mesai hedefi ve işçi sayısı hedefleri aşağıdai gibidir: Kar Hedefi Önümüzdei 2011 yılı arının, 2010 yılında elde ettiği arın ( TL) her üç üretim döneminde; 1. Üretim Dönemin de %25.2, üretim döneminde %45.3, üretim döneminde %30 fazlasını elde etmeyi hedeflemetedir. ( Her bir üretim dönemin için genel üretim maliyeti ar hedefleriyle aynı oranlarda abul edilmiştir). Üretim Mitarı Hedefi Rafya iplerinin ( Çuval Ağzı İpi, Ambalaj Ağzı İpi, Paet İpi, Bağlama İpi, UV li Çuval Ağzı İpi ) üretim mitarının ton olmasını istemetedir. Taleptei mevsimsel dalgalanmalardan dolayı rafya iplerinin üretim mitarının, 1. üretim döneminde %25.2, üretim döneminde %45.3, üretim döneminde %30 olmasını istemetedir. Fazla Mesai Hedefi Fazla mesainin olabildiğince en aza indirilmesi istemetedir.

14 Arzu ORGAN, İrfan ERTUĞRUL, Seçil GÜLEÇ GÜREL 109 İşçi Sayısı Hedefi İşçi alımı ve çıarılmasının en aza indirilmesi istemetedir. Yuarıdai hedefler doğrultusunda firmanın her bir üretim dönemi için tüm ürün gruplarından üretmesi gereen mitarlar, stota bulundurması gereen mitarlar ve işçi sayıları hedef programlama yalaşımı ile hesaplanmıştır. Amaç Fonsiyonu: Amaç fonsiyonu, hedeflerin eşit önceli sırasına göre minimizasyonu denlemini göstermetedir i1 t1 S D a R bo c I d d Kar Hedefi i it it it it 1 1 (7) Hedef 1 : Kar Hedefi (8) Z P d P d d P d P d d min Burada sabit gider alemi TL olara alınmıştır. 1. Dönem Kar Hedefi Kısıtı ( Oca-Şubat-Mart-Nisan ) : 10 4 i1 t1 S D a R bo c I d d Kar Hedefi i it it it it Dönem Kar Hedefi Kısıtı ( Mayıs-Haziran-Temmuz-Ağustos ) : 10 4 i1 t1 S D a R bo c I d d Kar Hedefi i it it it it 3. Dönem Kar Hedefi Kısıtı ( Eylül-Eim-Kasım-Aralı ) : i1 t1 S D a R bo c I d d Kar Hedefi i it it it it 1 1 Hedef 2 : Rafya İplerinin Üretim Mitarı Hedefi 5 12 i1 t1 D d d it (9) 2 2 = Üretim Mitarı 1. Dönem Üretim Hedefi Kısıtı ( Oca-Şubat-Mart-Nisan ) :

15 Niğde Üniversitesi İİBF Dergisi, 2013, Cilt: 6, Sayı: 1, s i1 t1 D d d it 2 2 = Üretim Mitarı (360 Ton) 2. Dönem Üretim Hedefi Kısıtı ( Mayıs-Haziran-Temmuz-Ağustos ) : 5 4 i1 t1 D d d it 2 2 = Üretim Mitarı (648 Ton) 3. Dönem Üretim Hedefi Kısıtı ( Eylül-Eim-Kasım-Aralı ) : 5 4 i1 t1 D d d it 2 2 = Üretim Mitarı (432 Ton) Hedef 3 : Fazla Mesai ile İlgili Hedef i1 t1 O d d it 3 3 (10) = Fazla Mesai 1. Dönem Fazla Mesai Hedef Kısıtı ( Oca-Şubat-Mart-Nisan ) : 10 4 i1 t1 O d d it 3 3 = Fazla Mesai 2. Dönem Fazla Mesai Hedef Kısıtı ( Mayıs-Haziran-Temmuz-Ağustos ): 10 4 i1 t1 O d d it 3 3 = Fazla Mesai 3. Dönem Fazla Mesai Hedef Kısıtı ( Eylül-Eim-Kasım-Aralı ) : 10 4 i1 t1 O d d it 3 3 = Fazla Mesai Hedef 4 :İşçi Alımı-Ççıarıası ile ilgili ısıt 12 ( H1 F1 ) d4 d4 İşçi Dönüşümü t1 (11) 1. Dönem İşçi Hedefi Kısıtı ( Oca-Şubat-Mart-Nisan ): 4 ( H1 F1 ) d4 d4 İşçi Dönüşümü t1 2. Dönem İşçi Hedefi Kısıtı ( Mayıs-Haziran-Temmuz-Ağustos ):

16 Arzu ORGAN, İrfan ERTUĞRUL, Seçil GÜLEÇ GÜREL t1 ( H1 F1 ) d4 d4 İşçi Dönüşümü 3. Dönem İşçi Hedefi Kısıtı ( Eylül-Eim-Kasım-Aralı ): 4 ( H1 F1 ) d4 d4 İşçi Dönüşümü t1 Sistem Kısıtları: i1 t1 S D a R bo c I d d i it it it it 1 1 Kar Hedefi 5 12 i1 t i1 t1 D d d it it 2 2 O d d 3 3 = Üretim Mitarı = Fazla Mesai 12 ( H1 F1 ) d4 d4 İşçi Dönüşümü t1 Kurulan hedef programlama modeli, Winqsb paet programı ile eşit öncelili hedefler diate alınara çözümlenmiştir. Modelde üç üretim dönemi için toplam değişen sayısı 453, ısıt sayısı 315 diate alınara çözümleme yapılmıştır. Çözümde negatif sapma d 4, pozitif sapma d 4 tür Hedef Programlama Modelinin Çözümüne İlişin Değerlendirmeler Birinci Üretim Dönemi Sonuçları Hedefte yer alan sapma değişenlerinin sıfır değerini almaları hedefin en iyi şeilde arşılanması için olduça iyi bir göstergedir. İl sırada yer alan 1. üretim dönemi ar hedefine göre, firmanın amacı olan TL ye ulaşmaya yöneli çözüm yapıldığında hedefte eşitli oluşmuştur. Winqsb sonucuna baıldığında, hedef 1 eşitlenmesine rağmen hedefte negatif yönde sapma meydana gelmiştir. Bu sapma, firmanın hedeflediği orana göre ço yüse oranda bir sapma değildir. Bu sapma, üretim maliyetleri düşürülere giderilebilir. Firma diğer ürün gruplarına göre rafya-halat ip çeşitlerinin (x 1, x 2, x 7, x 9, x 10 ) talebinin g. olmasını iinci hedefi olara belirlemiştir. Problemin çözümünden elde edilen veriler girildiğinde iinci hedefte negatif yönde sapma oluştuğu görülmüştür (d 2 - = 9.000, d 2 + = 0 ). Hedefe ulaşma ve sapmayı giderme için, talebin yüselmesine bağlı olara üretim mitarını 9000 g. arttırılabilir. Hedef-2 sonuçları incelendiğinde, firma il ayda çuval ağzı ipi talebini arşılama için, üretim yapma yerine stotan ullanmıştır. Diğer aylarda ise normal mesainin yetersiz gelmesi nedeniyle fazla mesai yapılara talep

17 Niğde Üniversitesi İİBF Dergisi, 2013, Cilt: 6, Sayı: 1, s arşılanmaya çalışılmıştır. Sapmayı giderme için fazla mesai oranı düşürülüp normal mesai ile üretim mitarı arttırılabilir. Maineler normal mesai süresi zarfında tam apasite ile çalıştırılara, talep giderilmeye çalışılabilir. Hedef-3 e baıldığında firmanın sadece birinci ürünü olan çuval ağzı ipi (x 1 ), haricindei diğer ürünlerin talebi fazla mesai yapılmadan arşılanabilmiştir. Çuval ağzı ipinde talep normal mesai yapılara arşılanamamıştır. Firmanın x 1 ürünü için g. fazla mesai de üretim yapılara talep arşılanmaya çalışılmıştır. Hedefte istenmeyen sapma olan d 3 - = 0 olara sonuçlanmıştır. Modele göre istenilen minimizasyon sağlanmıştır. Firmanın son hedefi işe alım ve işten çıarımın en aza indirilmesidir. Bu hedef diate alınıp, modele ilişin ısıtlar veri olara ullanılmıştır. Çözüm yapıldığında negatif ve pozitif yönde sapmanın olmadığı çözüm sonucunda görülmüştür ( d 4 - = 0, d 4 + = 0 ). Firmanın başlangıç işçi sayısı olan 60 işi ile 1. üretim dönemini devam ettirmiştir. Firma işçi çıarımı ve işçi alımına gitmemiştir İinci Üretim Dönemi Sonuçları Firma, 2. üretim dönemi ar hedefini TL olara belirlemiştir. 1. döneme göre ar hedefini yüse belirlemesindei bu dönemin talebinin diğer dönemlere göre daha fazla olmasıdır. 2. üretim döneminin başlangıç ayı olan Mayıs ayında talep yüselişe geçmetedir. Firmanın belirlediği ar hedefinde eşitli sağlanmıştır. Bu eşitlite birinci dönem gibi negatif yönde sapma oluşmuştur ( d 1 - = 3.131, d 1 + = 0). Bu oluşan negatif sapma, talepte meydana gelen mevsimsel artışa bağlı olara yüselmiştir. Bu sapmayı azaltmaya çalışma için firma, artan talebe göre belirlediği ar hedefini yüseltebilir yada azaltabilir. Hedef-2 de firma rafya halat iplerinden g. üretilmesini istemetedir. Winqsb sonucuna baıldığında, 2. hedef olan rafya halat ipleri üretiminin eşitlendiği görülmetedir. Modelde negatif yönde bir sapma oluşmatadır (d 2 - = 30800, d 2 + = 0). Firmada istenilen üretim mitarı, normal mesaide üretilip; sadece x 1, x 2, x 9, x 10 ürünlerinden fazla mesai yapılara arşılanmıştır. Ayrıca x 1, x 2 ve x 10 ürünleri bir öncei dönemden devreden sto mitarı ile arşılanmıştır. Hedef 3 te firma tarafından fazla mesainin minimum seviyede olması istenmiştir. - + Modelde negatif yöndei sapma 0 a eşitlenmiştir (d 3 = 0, d 3 =91.756). Firmada, x 1, x 2, x 9, x 10 ürünlerini fazla mesai yapara arşılayabilmiştir. Talep artışından dolayı fazla mesai üretim mitarı da artmıştır. Talebi arşılayabilme için firma sto mitarından ullanmasına rağmen fazla mesaiye ihtiyaç duymuştur. Son hedef olan işçi dönüşümünde diğer üretim dönemlerinde olduğu gibi negatif ve pozitif yönde sapma olmamıştır. İşçi hedefi istenilen gibi eşitlenmiştir Üretim Dönemi Sonuçları Son üretim dönemi olan Eylül, Eim, Kasım ve Aralı aylarında talepte terar azalma görülmetedir. Firma, azalan talep oranına göre ar hedefinin TL olmasını istemiştir. İstenilen ar hedefinde eşitli sağlanmıştır. Buna bağlı olara negatif yönde sapma meydana gelmete ve bu sapma 2. döneme göre azalmıştır (d 1 - = 1672, d 1 + = 0). Hedef-2 de firma rafya halat iplerinin üretim mitarının g. olmasını istemetedir. Firmanın istediği üretim mitarı hedefi eşitli sağlamatadır. Modelde negatif yönde sapma meydana gelmetedir (d 2 - = , d 2 + = 0). Bu sapma istenilen üretim

18 Arzu ORGAN, İrfan ERTUĞRUL, Seçil GÜLEÇ GÜREL 113 mitarında normal mesainin yetersiz gelmesiyle aynalanmıştır. Dolayısıyla firmada fazla mesai üretimi arttırılmıştır. Hedef-3 e göre firma fazla mesainin azaltılmasını istemetedir. Bu istenilen hedefte eşitli sağlanmış; negatif yönde sapma oluşmamıştır (d 3 - = 0, d 3 + = ). Oluşan bu pozitif yönde sapma, x 1 in 2. ve 3. aylarında normal mesainin yetersiz almasıyla oluşmatadır. Firma, diğer dönemler gibi işçi hedefinde yine eşitli sağlamatadır. Çünü firma işçi alım ve çıarılmasına gitmemetedir. Başlangıç sayısı ile üretime devam etmetedir. Firmada BÜP sı dört periyottan oluşan üç üretim dönemini apsamatadır. BÜP sın da belirlenen dört farlı hedefte optimal çözümü gerçeleştirebilme için HP yöntemi uygulanmıştır. Bu yöntemin çözümünde Winqsb programı uygulanmıştır. Bir bütün olara modelin sonucuna baıldığında; BÜP sının her üç üretim dönemi için hedefler eşitlenmete, negatif ve pozitif yönde sapmalar oluşmatadır. BÜP sın da ullanılan on ürünün talebi daha ço normal mesaide üretilmiştir. Faat talepte meydana gelen mevsimsel artıştan dolayı bazı aylarda talep, fazla mesai yapılara ve sto ullanılara arşılanmıştır. Firmanın üretim dönemlerindei işçi sayısı, başlangıç işçi sayısı ile aynı almatadır. Firma BÜP için belirlediği ar hedefine ulaşmıştır. Her üretim dönemi için belirlenen ar hedefinde negatif yönde sapmalar meydana gelmiştir. Bunun nedeni talebin 2. dönemde yüselişe geçip terar azalmasından aynalanabilir. Firmanın her bir dönem için ar hedefini yüseltmesi ya da azaltması bu negatif sapmaları azaltmaya yardımcı olabilir. Kullanılan maineler çoğunlula apasitenin altında çalışmıştır. Bu mainelerin çalışma apasitelerini arttırılara fazla mesai üretimi azaltılabilir. Oluşan sapmalara rağmen firmanın amaçları eşitlenmiş ve firma hedeflerine ulaşmıştır. SONUÇ Uygulamada, ço sayıda ürün çeşidinin üretildiği bir sanayi işletmesinin BÜP ün, ço amaçlı arar verme yöntemlerinden olan hedef programlama yöntemi ile hedefleri aynı anda gerçeleştirilmeye çalışılmıştır. Bu çalışmada, bir sanayi uruluşunda çelişen dört hedef göz önüne alınara bütünleşi plan hazırlanmıştır. BÜP üç üretim döneminden oluşmatadır. Rafya ve halat ip grubuna giren ürün grubundan oluşan on ürün bütünleşi planlamada ullanılmıştır. Problemin çözümü için, her ürün grubunun üretimi aşamasında yapılan işlemler ele alınara arar değişenleri belirlenmiş ve hedef programlama modeli urulmuştur. Çözüm aşamasında Winqsb programı ullanılmıştır. Modelde 453 tane arar değişeni, 315 tane sistem ısıtı bulunmatadır. Bütünleşi planlama için firma, TL olan ar hedefini her üç dönem için artan talebe göre oranlayara optimal çözüme ulaşmıştır. Bir diğer hedef, rafya halat iplerinin ton üretime ulaşmasıdır. Firma üretim hedefi içinde optimal çözüme ulaşmıştır. Firma, talebin arşılanmasında öncelili olara normal mesaide üretim yapmatadır. Talep fazla mesai yapılara, sto yapılara da arşılanabilmiştir. İstenilen fazla mesai üretim mitarı minimizasyonu ve işçi alım-çıarımı minimizasyonu hedefleri de istenilen düzeyde sağlanmaya çalışılmıştır. Sonuç olara görülmüştür i; arar verme yöntemlerinden biri olan hedef programlama yöntemi ile bulunan üretim mitarları, işçi sayısı, işletmenin tüm hedeflerini uzlaşı olara çözümlemiştir. Bulunan bu üretim mitarlarından faydalanara, çalışmanın yapıldığı üretim dönemlerine ait üretim programlarını en doğru şeilde hazırlayara üretimi detaylandırma mümündür. Modelin çözümünden görüleceği üzere, sonuçlardan yola çıara hedef değerlerindei pozitif ve negatif yönde sapma mitarları ile apasite artırımı,

19 Niğde Üniversitesi İİBF Dergisi, 2013, Cilt: 6, Sayı: 1, s fazla mesai, üretim mitarı, işçi sayısı gibi ararları verebilme mümün olacatır. Elde edilen sonuçların anlamlı olması hedef programlama yönteminin üretim planlama çalışmalarında uygulanabilir olması nedeniyle önem arz eder. KAYNAKÇA ALADAĞ, Z., YILMAZ, D. (1998), Ço Ürünlü Te Kanallı Üretim Hattında Darboğaz Sorununa Yöneli Kantitatif Analiz, Endüstri Mühendisliği Dergisi, Cilt:9, Sayı:2, s:3-8 DEMİR, H., GÜMÜŞOĞLU Ş.(2003), Üretim Yönetimi, Beta Basım Yayın Dağıtım, İstanbul DOĞAN, Ü. (1997), Üretim Planlama ve Kontrolü : Bir Testil İşletmesinde Uygulama, Üniversiteliler Ofset, İzmir DURMUŞ, T., (2002), Bütünleşi Planlama Ve Bir Endüstri İşletmesinde Uygulama, Yüse Lisans Tezi, Douz Eylül Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İzmir, s:141 ERTUĞRUL, İ. (2005), Bulanı Hedef Programlama ve Bir Testil Firmasında Uygulama Örneği, Osman Gazi Üniversitesi, Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt:6, sayı:2, Esişehir, s:45-75 FUNG, R. Y. K., TANG, J., WANG, D. (2003), Multiproduct Aggregate Production Planning With Fuzzy Demands And Fuzzy Capacities, IEEE Transactıons On Systems, Man, And Cybernetıcs Part A: Systems And Humans, Vol. 33, No. 3, s: GALLEGO, PROF. G. (2001), Aggregate Production Planning, IEOR 4000: Production Management Lecture 5, pp:7 GÜLEÇ GÜREL, S. (2011), Bütünleşi Üretim Planlaması İle Hedef Programlama Uygulaması, Yayımlanmamış yüse Lisans Tezi, Pamuale Üni. Sosyal Bilimler Enstitüsü, Denizli KOÇAK, M. (1998), Hedef Programlaması Teniği İle Üretim Planlaması Ve Bir Uygulama, Yüse Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Anara, s:97 LEVİN, I. R., RUBIN, S. D., STINSON P. J. ve GARDNER S.E. (1989), Quantiative Approaches to Management, 7th Ed., Mcgraw_Hill Publishing Company, New Yor ÖZTÜRK, A., (2009), Yöneylem Araştırması, Ein Yayınevi, 12. Bası, Bursa. s: ÖZTÜRK, M. U. (2007), Üretim Planlamasında Ço Hedefli Doğrusal Hedef Programlama ve Bir Testil İşletmesinde Uygulama, Yüse Lisans Tezi, Uludağ Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Bursa, s:138 ŞENGÜL, P., (2007), Aggregate Productıon Plannıng In A Turısh Furniture Company, Yüse Lisans Tezi, Douz Eylül Üniversitesi, İzmir, s:158

20 Arzu ORGAN, İrfan ERTUĞRUL, Seçil GÜLEÇ GÜREL 115 TORKUL, O.,ÖVER, T., GÖKSU, A., Bir İşletmenin Yeniden Yapılandırılmasında Kavramsal Bir Model, Enformati Bölüm Başanlığı, Saarya Üniversitesi, Adapazarı, s:6 VURAL, M., (2005), Geneti Algoritma Yöntemi İle Toplu Üretim Planlama, Yüse Lisans Tezi, İ.T.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul, s:103 YILMAN, N. (2007), Bir Toplu Üretim Planlama Modeli Ve Uygulaması, Yüse Lisans Tezi, İstanbul Teni Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul, s:131