OPTİMİZASYON ve TAGUCHI YAKLAŞIMI KULLANILARAK OTOMOTİV SANAYİİNDE TAŞIMA ve AKTARMA SİSTEMLERİ İÇİN

FİZİBİLİTE ÇALIŞMASI

1Kemal SUBULAN - *2Mehmet ÇAKMAKÇI

1, *2Endüstri Mühendisliği Bölümü Mühendislik Fakültesi - Dokuz Eylül Üniversitesi kemal.subulan@hotmail.com - mehmet.cakmakci@deu.edu.tr *

OPTİMİZASYON ve TAGUCHI YAKLAŞIMI KULLANILARAK OTOMOTİV SANAYİİNDE TAŞIMA ve AKTARMA SİSTEMLERİ İÇİN

FİZİBİLİTE ÇALIŞMASI

1. Çalışmanın Önemi ve Amacı• Bu çalışmanın amacı, deney tasarımının sadece ürün

geliştirme ve proses iyileştirme çalışmalarında değil, aynı zamanda malzeme taşıma-aktarma sistemlerinin tasarımında ve işletmeye entegre edilecek olan otomasyon teknolojilerinin performans optimizasyonunda etkin bir şekilde kullanılabilen bir yöntem olduğunu göstermektir.

• Çalışmada Deney tasarımı, endüstride geniş kullanım alanı olan trend bir kalite geliştirme tekniği olarak ön plana çıkmaktadır.

• Bu amaçla bir otomotiv yan sanayi işletmesi için üst yönetimin almış olduğu stratejik bir karar olan depolama sistemi için otomasyon entegrasyonu, ciddi bir fizibilite çalışması gerektirmektedir.

• Bu konu dahilinde bir fizibilite çalışması olması nedeniyle gerçek bir sistem henüz kurulmadığı, bir başka deyişle işletmenin depolama sistemine henüz otomasyona dayalı malzeme taşıma -aktarma ekipmanı entegre edilmediği için gerçek sistem üzerinde yapılamayacak değişiklikleri gerektiren deneylerde simülasyon çok iyi bir taklit etme aracı olduğundan çalışmaya dahil edilmiştir.

1. Çalışmanın Önemi ve Amacı

2. Yöntem ve Veriler• Çalışmanın temelini oluşturan Fizibilite etüdü için Taguchi

deney tasarımı yöntemi ve Simülasyon teknikleri kullanılacaktır.

• Aynı zamanda bu çalışmada, bu iki yaklaşımın birbirileriyle uyumlu ve entegre edilebilirliği bilimsel olarak gösterilmek istenmektedir.

• ARENA 3.0 programında özel amaçlı simülasyon dillerinden SIMAN dilinde geliştirilmiş çözüm modeli kullanılarak deneysel tasarımda girdi olacak olan cevap değişkenlerine ilişkin veriler elde edilmiştir.

• Ayrıca, optimum faktör düzeylerinin elde edilmesine yönelik olarak sonuçların değerlendirilmesinde MINITAB 15’ten yararlanılmıştır.

Deney Tasarımı• Deney tasarımı (DT), bir prosesteki girdi faktörleri üzerine

istenilen değişikliklerin sistematik bir şekilde yapılmasıyla cevap değişkeni üzerindeki değişkenliğin gözlenmesi ve yorumlanması olarak tanımlanan bir kalite geliştirme tekniğidir.

• Deney tasarımı, “kalite ürünle birlikte tasarlanmalı” anlayışının bir uygulamasıdır.

• Deney tasarımı teknikleri kullanılarak üretim sırasında, istenmeyen faktörlerin etkilerinin en aza indirildiği üretim prosesini tasarlamak mümkün olmaktadır.

KALİTE GELİŞTİRME VE DENETİMİNDE TAGUCHİ YAKLAŞIMI

• Taguchi Yaklaşımı, DOE’nin değiştirilmiş ve standardize edilmiş formunun kullanımını sağladığı için yeni bir deneysel stratejidir.

• Bir başka deyişle Taguchi yaklaşımı, DOE ile özel uygulama prensiplerinin entegrasyonudur.

• Taguchi yönteminin asıl amacı; hedef değer etrafındaki değişkenliği azaltmaktır.

• Bunu sağlamak için, bu değişkenliğe sebep olan kontrol edilebilir faktörler tanımlanmalı ve kontrol edilemeyen faktörlerin etkisinin en az olacağı ürün ve proses geliştirme süreci tasarlanmalıdır.

Taguchi’nin kayıp fonksiyonu • Taguchi kaliteyi, ürünün

kalite karakteristik değerlerinin arzu edilen düzeye ulaşmaması durumunda uğradığı kayıp olarak tanımlamaktadır.

• Bu kayıp müşterinin memnuniyetsizliği, yenileme veya tamir maliyetleri, pazardaki imaj kaybı ve pazar payı kaybı olarak ifade edilebilir.

• Kayıp = k (Y-T)²

3. Problemin Tanımlanması Otomotiv yan sanayinde faaliyetlerini sürdüren bir ABC firmasının

üretmekte olduğu 6 farklı ürün tipi vardır. 6 farklı ürün tipi için ana depo içerisinde 6 farklı AS/RS depolama

sistemi mevcuttur. Tamamen bilgisayar kontrollü olan AS-RS (Automated Storage and Retrieval System), Otomatik Depo sistemleri, her türlü genel ve dahili depolamada yüksek performansı ve güvenliği nedeniyle tercih edilmektedir. Benzer şekilde üretim-montaj hatlarının özellikle Just in Time - tam zamanında malzeme-ara ürün beslenmesinde de yaygın olarak kulanılmaktadır.

Üretimi tamamlanmış nihai ürünler, havai bant aracılığıyla üretim ortamının hemen arka kısmında yer alan ana depo girişine kadar gelmektedir.

Söz konusu ana depo girişine kadar paletlenmiş nihai ürünlerin taşındığı havai banttan gelen 6 tip ürünün birim zamanda geliş yüzdeleri sırasıyla, %15’i A tipi, %20’si B tipi, %20’si C tipi, %15’i D tipi ve %20’si de E tipi ve %10’u F tipi ürünler olarak belirlenmiştir.

Benzer şekilde, müşterilere ulaştırılmak üzere sevkıyatı yapılacak olan 6 tip ürünün birim zamanda çıkış yüzdeleri sırasıyla, %15’i A tipi, %20’si B tipi, %20’si C tipi, %15’i D tipi ve %20’si de E tipi ve %10’u F tipi ürünlerdir.

AGV sistemleri; (Otomatik Yönlendirmeli Araçlar) lazer, manyetik bant, mıknatıs, yeraltı kablosu gibi yöntemler ile yönlendirilen operatörsüz taşıma araçlarından, yükleme, boşaltma istasyonlarından ve merkezi yönetim biriminden oluşan oldukça esnek bir taşıma sistemidir.

Kurulacak olan AGV sistemi iki tip taşıma hareketinden sorumlu olacaktır. Bunlardan ilki, ana depoya gelen farklı tipte parçaların kendilerine ait ilgili lokasyonlara taşınması ve bir diğeri de ana depodan sevkıyat için çıkacak olan ürünlerin ana depo çıkışına kadar taşınmasıdır.

ürün girişleri için gelişler arası süre ortalama 60 sn. dir. Benzer şekilde ürün çıkışları için de çıkışlar arası süre ortalaması 2 dakika olan üssel dağılım göstermektedir. Ürün giriş ve çıkış işlemlerinin başlama zamanları da ortalaması 60 sn. olan üssel dağılım göstermektedir.

3. Problemin Tanımlanması

Depolama sistemine ait yerleşim düzeni

Yerel depolar ve ana depo giriş-çıkışı arası mesafeleri gösteren Den-E matrisi

DEN-E Giriş A B C D E F Çıkış

Giriş 0,00 22,50 22,50 22,50 62.5 72.5 62.5 100,00

A 22,50 0,00 15,00 25,00 45,00 55,00 65,00 82.5

B 22,50 15,00 0,00 15,00 55,00 65,00 55,00 90,00

C 22,50 25,00 15,00 0,00 65,00 55,00 45,00 80,00

D 62.5 45,00 55,00 65,00 0,00 15,00 25,00 62.5

E 72.5 55,00 65,00 55,00 15,00 0,00 15,00 72.5

F 62.5 65,00 55,00 45,00 25,00 15,00 0,00 62.5

Çıkış 100,00 82.5 90,00 80,00 62.5 72.5 62.5 0,00

Ürün tipleri için AGV’ye yüklenme ve AGV’den boşaltılma süreleri tablosu

Her bir ürün tipinin havai banttan ünite yük AGV’ye aktarılması için gereken süreler, bir başka deyişle yükleme süreleri ürün çıkışı durumunda AS/RS sistemlerinden AGV’ye aktarılma sürelerine eşit olmaktadır.

Benzer şekilde, AGV’den AS/RS depolama sistemine veya ürün çıkışı olması durumunda AGV’den çıkış kapısı önündeki lojistik hizmeti veren tırlara boşaltma süreleri eşit olmaktadır.

Bu süreler transfer edilen ürünlerin ağırlıklarından dolayı farklılık göstermektedir.

  A B C D E F

Yükleme (sn) 5 6 4 6 7 6

Boşaltma (sn) 3 4 5 2 4 5

Varsayımlar

Taşıyıcı ana depo içerisinde gideceği yere en kısa yoldan gitmektedir. Bu bilgi bize yerleşim düzeni verilen ana depo için DEN-E matrisinin oluşturulmasında yarar sağlamaktadır.

Vardiyanın başlangıç anında AGV ana depo girişinde bulunmaktadır. Her bir ürün depolama kapasitesi 40 ürün/adet olan otomasyona dayalı

AS/RS sistemlerinde depolanmaktadır ve başlangıç anında tüm ürün tipleri için stok düzeyinin 0 (sıfır) olduğu varsayım olarak ele alınmıştır.

Simülasyon modelinin günde üç vardiya çalışan ABC işletmesi için, 24 saat çalıştırılıp elde edilen performans ölçütü değerlerinin deney tasarımında veri olarak kullanılması söz konusu olmaktadır.

Entegre edilmesi düşünülen malzeme taşıma-aktarma sisteminin (AGV) herhangi bir sebeple arızalanması durumu söz konusu değildir.

Ortak Rasgele Sayıların Çalışmada Kullanımı• Sistem içerisinde rasgele bileşenler olduğu için oluşturulacak

olan simülasyon modelinde kullanılan rasgele sayıların sistem performansı üzerinde etkisini ortadan kaldırmak bir başka ifadeyle yapılan deneyler arasında rasgele sayı kullanmaktan kaynaklanan sistem performans farklılığını engellemek, gerçek sistem farklılıklarından kaynaklanan performans farklılığını elde etmek için ortak rasgele sayılar kullanılmıştır (Common Random Numbers).

• Simülasyon modeli içerisinde SEEDS elementinin kullanılmasıyla ortak rasgele sayıların kullanılması sağlanmıştır.

4. Uygulama4.1.Performans Karakteristiklerinin Seçilmesi

Üst yönetim, söz konusu otomasyona dayalı malzeme taşıma ve aktarma ekipmanına yönelik olarak;

faydalı kullanım oranının en büyüklenmesini malzeme taşıma-aktarma ekipmanı aracılığıyla ana depo giriş

alanında taşınmak üzere bekleyen ortalama parça sayısı ve ortalama bekleme süresinin minimize edilmesini amaçlamakta ve

bunları depolama sistemine entegre edilmesi düşünülen malzeme taşıma-aktarma sistemi için birer başarı faktörü olarak değerlendirmektedir.

4.2. Performans Karakteristiklerini Etkileyen Faktörler ve Düzeylerinin Seçilmesi

İşletme, deney tasarımı tekniği sonucunda seçilen performans ölçütleri değerlerini optimize eden faktör seviyelerini tespit etmeyi amaçlamaktadır.

  AGV Hızı AGV Kapasitesi

Yerel Stok Kapasiteleri

Depodan çıkışlar arası sürenin

ortalaması (sn.)

Maksimum(+1) 7 3 80 expo(180)

Minimum(-1) 3 1 40 expo(120)

4.3. Deney Tasarımının Seçilmesi – Ortogonal

Dizimin Seçimi • Ortogonal dizinler faktöriyel tasarımdan farklı olarak faktör seviyelerini teker teker değiştirmek yerine eş zamanlı olarak

değiştirme yaparak deney sayısını azaltır.

• 4 faktörlü 2 düzeyli bir deneyde 16 deneme yapılması gerekmekte ve tam eşlendirme için 15 sütunlu L16 Matrisi kullanılmalıdır.

4.4. Deney Tekrar Sayısının Belirlenmesi

AGV faydalı kullanım oranı için 5 gözlem ile elde edilen output analizi raporu ve aralık tahmini

n*=[n.(h/h*)²]

n*=[5.(0.00768/0.00384)²]

AGV faydalı kullanım oranı için 20 gözlem ile elde edilen output analizi raporu ve aralık tahmini

4.5. Deneylerin Yapılması İçin Gerekli Simülasyon Modelinin Oluşturulması

4.6. Deney Sonuçlarının Elde Edilmesi

5. Verilerin Analizi

• Deney sonuçlarından elde edilen veriler;

5.1. Hesap Tablosu Yöntemiyle Analiz

Performans ölçütlerinden AGV faydalı kullanım oranı için hazırlanan etki hesap tablosu

5.2. Normal Olasılık Grafiği İle Analiz

AGV faydalı kullanım oranı için önemli faktör ve faktörler arası

etkileri gösteren normal olasılık

grafiği

Buna göre, A, C ve D faktörleri ile AD ve BCD etkileşimleri yüksek öneme sahiptir.

5.3. Sinyal /Gürültü Oranlarının Hesaplanması

• Kullanılan ölçüt, ölçülmek istenen sinyalin (S), gürültü faktörüne (N) oranıdır. Sinyal değeri sistemin verdiği ve ölçülmek istenen gerçek değeri, gürültü faktörü ise ölçülen değer içerisindeki istenmeyen faktörlerin payını temsil eder.

• En yüksek sinyal/gürültü oranı en iyi deney sonucuna, yani AGV faydalı kullanım oranının en yüksek, bekleyen ortalama parça sayısının ve ortalama bekleme sürelerinin en düşük olduğu deney sonucuna işaret eder.

AGV faydalı kullanım oranı performans ölçütüne göre S/N oranı için ana faktör etkileri Grafiği

Bekleyen Ortalama ürün sayısı ölçütüne göre S/N oranı için ana faktör etkileri Grafiği

Ortalama bekleme süresi ölçütüne göre S/N oranı için ana faktör etkileri Grafiği

S/N Oranları

Seviye AGV Hızı AGV Sayısı Stok KapasiteleriSevkıyatlar

Arası Ort. Süre

1 38,12 35,63 34,98 36,9

2 32,91 35,41 36,06 34,13

1. Response Table for Signal to Noise Ratios Larger is better – AGV Faydalı Kullanım Oranı

2. Response Table for Signal to Noise Ratios Smaller is better – Bekleyen Ortalama Ürün Sayısı

Seviye AGV Hızı AGV Sayısı Stok KapasiteleriSevkıyatlar

Arası Ort. Süre

1 6,914 21,244 14,676 -4,662

2 32,684 18,354 24,923 44,26

3. Response Table for Signal to Noise Ratios Smaller is better – Ortalama Bekleme Süresi

Seviye AGV Hızı AGV Sayısı Stok KapasiteleriSevkıyatlar

Arası Ort. Süre

1 -25,6406 -11,3232 -17,384 -37,2178

2 0,1131 -14,2043 -8,1436 11,6903

S/N Oranlarına Göre Optimum Faktör Seviyeleri

AGV Faydalı Kullanım Oranı İçin Optimum Faktör Seviyeleri Seviye Değer

AGV Hızı 1 3 m/sAGV Kapasitesi 1 1 adet

Yerel Stok Kapasiteleri 2 80 adetDepodan Çıkışlar arası Ortalama Süre 1 expo(120)sn

Bekleyen Ortalama Parça Sayısı İçin Optimum Faktör Seviyeleri Seviye Değer

AGV Hızı 2 7 m/sAGV Kapasitesi 2 3 adet

Yerel Stok Kapasiteleri 2 80 adetDepodan Çıkışlar arası Ortalama Süre 2 expo(180)sn

Ortalama Bekleme Süresi İçin Optimum Faktör Seviyeleri Seviye Değer

AGV Hızı 2 7 m/sAGV Kapasitesi 2 3 adet

Yerel Stok Kapasiteleri 1 40 adetDepodan Çıkışlar arası Ortalama Süre 2 expo(180)sn

5.4. Varyans Analizi İle ANOVA Tablolarının Oluşturulması

n

imiTSS

1

2)( ηi = ölçülen performans ölçütleri üzerinden hesaplanan sinyal/gürültü oranı,ηm = ölçülen performans ölçütleri üzerinden hesaplanan sinyal/gürültü oranlarının ortalaması,n = toplam deney sayısı

A

i

k

1i

2mAAA )(*nSS

kA = A faktörünün seviye sayısı,nAi = A faktörünün i seviyesindeki deney sayısı,ηA = A faktörünün i seviyesindeki S/N oranı,ηm = ortalama S/N oranı

5.5. AGV Faydalı Kullanım Oranı İçin Faktörler Arası Etkileşimlerin Yorumlanması

• AB Faktörler arası etkileşimi için kesinlikle A=1, B= 1 veya 2 olması arasında pek fark yoktur. Çünkü B faktörünün faktör etkisi oldukça azdır.

• AC Faktörler arası etkileşimi için, optimum faktör seviyeleri kesinlikle A=1, C=2 olarak belirlenmiştir.

• AD Faktörler arası etkileşimi için, optimum faktör seviyeleri kesinlikle A=1 ve D=1 dir ve ayrıca bu faktörler arasında zayıf ta olsa bir etkileşim söz konusudur.

Bekleyen Ortalama Parça Sayısı İçin Faktörler Arası Etkileşimlerin Yorumlanması

Ortalama Bekleme Süresi İçin Faktörler Arası Etkileşimlerin Yorumlanması

6.Sonuç   AGV faydalı kullanım

oranı için optimum faktör seviyeleri

Bekleyen Ortalama Parça sayısı için optimum faktör

seviyeleri

Ortalama bekleme süresi için optimum faktör

seviyeleri

seviye değer seviye değer seviye değer

AGV hızı 1 3 m/s 2 7 m/sn 2 7 m/sn

AGV kapasitesi - sayısı 1 1 adet 2 3 adet 2 3 adet

Yerel depoların stok kapasiteleri

2 80 adet 2 80 adet 1 40 adet

Depodan sevkıyatlar arası ortalama süre

1 Expo(120) sn 2 Expo(180) sn

2 Expo(180) sn

Optimum S/N oranı (tahmini)

0,136 137,24 27,49

Tahmini ilgili performans ölçütü

değeri

98,60% 0,00144 adet 0.04817 sn

• Görüldüğü üzere ana faktör etkileri ve S/N oranı yorumlarını destekler nitelikte faktörler arası etkileşim sonuçları ortaya konmuştur.

Sonuç ve Öneriler• Yapılan çalışma sonucunda, bir fizibilite çalışması açısından

simülasyon tekniğinin, yapılan deneylerin gerek maliyet gerekse simülasyonun zamanı sıkıştırma özelliğinden dolayı etkin olarak kullanılabilen bir deney yapma, gerçekleştirme yöntemi olduğu görülmektedir.

• Ayrıca, Taguchi deney tasarımı metodu aracılığıyla optimum faktör seviyelerinin belirlenmesi ile proses iyileştirme ve ürün geliştirmenin yanında bu yöntemin bir fizibilite çalışması için etkin olarak kullanılabilecek bir kalite geliştirme tekniği olduğu görülmüştür ve bu hususta ileride yapılacak fizibilite çalışmaları için koşulların uygunluğu ve varsayımların anlamlılığı şartıyla bu iki yöntemin kullanılması tavsiye edilmektedir.

Desteklerinden dolayı değerli hocalarımız Yrd. Doç. Dr. Mehmet Çakmakçı ve Yrd. Doç. Dr. Gökalp Yıldız’a teşekkür ederim.