Sena AZDEMİR, Muhammet ERİKLİ, Çağrı SEL, M. Fatih BALLI

Demir Çelik Endüstrisinde Torpido Taşıma Sistemi Benzetimi

Demir-Çelik endüstrisinde sürekli üretim söz konusudur. Ham demir cevherini katı çelik formuna getiren birçok firma tam gün aralıksız çalışmaktadır. Bu tür firmaların üretim süreçleri oldukça maliyetli ve zahmetlidir. Sıvı ham demirin sürekli olarak döküm operasyonları arasında taşınması gerekmektedir. Taşımalarda yaşanan aksaklıklar üretici firmanın büyük mali kayıplar yaşamasına sebep olmaktadır. Bu çalışmada; bir demir-çelik firmasında üretilen sıvı ham demirin proses içerisinde taşınması için kullanılan torpidoların verimliliğinin artırılması amaçlanmıştır. Üretim sisteminin olay artırımlı benzetimi yapılmıştır. Üretimde darboğaz yaratan torpidoların kullanılmaması önerilmiştir. Üretime yönlendirilecek torpidolara, çok kriterli karar verme yöntemlerinden biri olan Topsis metodu ile karar verilmiştir. Mevcut sistem ile önerilen yöntem benzetim ortamında kıyaslandığında zaman kaybı %66,35 oranında azalırken üretim miktarında %9,06 (ayda ortalama 13.215,33 ton sıvı ham demire karşılık gelen) bir artış sağlanmıştır.

Torpedo Transportation System Simulation in Iron and Steel Industry

The Iron and Steel Industry is a process industry and subject to continuous production. In the iron and steel sector, many companies producing solid steel form using raw iron ore work for full-day shifts. Production process is costly and laborious. Liquid iron ore must be continuously transported between the casting operations. Transportation problems cause high financial losses. In this study, we aim to increase the efficiency of torpedoes transferring the liquid steel between the casting operations in an iron and steel company. We introduce an event-based simulation model and propose not using the torpedo causing bottleneck in production. The torpedo used in the production is decided by Topsis method which is a multi-criteria decision-making approach. Comparing to existing system and the proposed approach using the simulation model, it has been observed that production quantity increases by %9,06 (13.215.33 tons of liquid iron on average per month) while the waste of time decreases by %66,35.

PDF

___

[1] M. Küçükönder, M. Uçar, “Üretim Etkinliğinde Simülasyon”, Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt 5, Sayı 1, ss. 117-126, (2015).
[2] E. Sabır, E. Batuk, “Modeling Of Textile DyeingFinishing Mill Production Cost And Time Under Variable Demand Conditions With Simulation”, Tekstil Ve Konfeksiyon, Cilt 24, Sayı 4, ss. 371-379, (2014).
[3] H. Koruca, “Simülasyon Destekli Vardiya Planlama Modülü Geliştirilmesi”. Gazi Üniversitesi MühendislikMimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt 25, Sayı 3, ss. 469-482, (2013).
[4] M. Gül, E. Çelik, A.F. Güneri A.F, A.T. Gümüş, “Simülasyon ile bütünleşik çok kriterli karar verme: Bir hastane acil departmanı için senaryo seçimi uygulaması”. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, Cilt 11, Sayı 22, ss. 1-18, (2012).
[5] T. Boyraz “Döküm depodan tugaya akaryakıt dağıtım sisteminin simülasyonu ve analizi”. Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt 16, Sayı 2, ss. 105-117, (2014).
[6] S. Kurşun, “Tekstil endüstrisinde benzetim tekniği ile üretim hattı modellemesi ve uygun iş akış stratejisinin belirlenmesi”. İTÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul, (2007).
[7] M. Bağ, E. Aslan, “Bir Tekstil Fabrikasında Simülasyon Uygulaması”. Journal of International Management Educational and Economics Perspectives, Cilt 4, Sayı 1, ss. 38-54, (2016).
[8] Ö. Uner, C. Özkale, Z. Aladağ, B.Y. Yazgan, “Üretim Sistemi Tasarımında Konveyörlü Taşıma Alternatiflerinin Simülasyon Yöntemiyle Değerlendirilmesi”. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, Cilt 4, Sayı 8, ss. 49-73, (2005).
[9] Y. Kuvvetli, R. Erol, “Ağaç Ürünleri Üreten Bir İşletmede Malzeme Taşıma Sisteminin Simülasyon Yaklaşımıyla İyileştirilmesi”, Çukurova Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt 32, Sayı 1, ss. 215-222, (2017).
[10] O. Oleghe, K. Salonitis, "Hybrid simulation modelling of the human-production process interface in lean manufacturing systems", International Journal of Lean Six Sigma, vol. 10 No. 2, pp. 665-690, (2019).
[11] M. Çolak, G.A. Keskin, H. Esen, C. Bektaş. A Simulation Based Approach for Efficient Yard Planning in a Container Port. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, Cilt 22, Sayı 3, ss. 1157-1164, (2018).
[12] T. P. Fredman J. Torrkulla, H. Saxén, “Twodimensional dynamic simulation of the thermalstate of ladles”, Metallurgical and Materials Transactions B, vol. 30, Issue 2, pp 323–330, (1999).
[13] A. Guasch, J.F. i Jove, P.F. i Casas, “Factory Railway System”, In Simulation-Based Case Studies in Logistics, In: Simulation-Based Case Studies in Logistics. Springer, pp 1- 18, London, (2009).
[14] G. Neumann, “Material Handling System”, In: Simulation-Based Case Studies in Logistics. Springer, pp 167-188, London, (2009).
[15] L. Yao, W. Zhu, “Visual simulation framework of iron and steel production scheduling based on Flexsim”, In 2010 IEEE Fifth International Conference on Bio-Inspired Computing: Theoriesand Applications (BIC-TA), Changsha, China, (2010).
[16] R. J. Coelho, P. F. Lana, A. C. Silva, T. F. Santos, A. Tubarão, M. M. Fioroni, ... & L.B. da Silva, “Operational simulation model of the raw material handling in an integrated steel making plant”, In Winter Simulation Conference, pp. 3055-3065, (2009).
[17] A. Mukherjee, A. Som, A. Adak, P. Raj, S. Kirtania, “Augmenting an inbound raw material handling system of a steel plant by uncovering hidden logistics capacity”, Proceedings of the 2012 Winter Simulation Conference (WSC), Berlin, Germany, (2012).
[18] C. Çörekçi, “Atölye Tipi Üretimde Simülasyon Teknikleri İle Dinamik Çizelgeleme Ve Atölye Simülasyonu.” Yüksek Lisans Tezi Kırıkkale Üniversitesi, Kırıkkale, (2014).
[19] B., Dursun, “Topsis Ve Electre Yöntemi İle Tedarikçi Seçimi: Kozmetik Sektöründe Bir Uygulama” Yüksek Lisans Tezi, Bahçeşehir Üniversitesi, İstanbul, (2018).
[20] T. Genç, M. Masca. “Topsis ve Promethee Yöntemleri ile Elde Edilen Üstünlük Sıralamalarının Bir Uygulama Üzerinden Karşılaştırılması”. Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt 15, Sayı 2, ss. 539-567, (2013).
[21] İ. Ertuğrul, A. Özçil, “Çok Kriterli Karar Vermede TOPSIS ve VIKOR Yöntemleriyle Klima Seçimi” Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt 4, Sayı 1, ss. 267- 282, (2014.)