KANBAN SAYISI VE İŞLEM ZAMANI DAĞILIMLARININ HÜCRESEL İMALAT ORTAMINDAKİ BİR JIT SİSTEMİNİN PERFORMANSI ÜZERİNDEKİ ETKİLERİNİN İNCELENMESİ

Tam Zamanında Üretim (JIT) sistemleri ile ilgili simülasyon çalışmalarında çoğunlukla seri üretim sistemleri dikkate alınmıştır. Hücresel İmalat ortamında JIT sisteminin işleyişine dayalı simülasyon çalışmaları son derece az olup, var olan çalışmalarda da üretim hattının bütünü yerine sadece belli bir kesimi ele alınmaktadır. Bu çalışmada, hipotetik bir sistem tasarlanarak hücresel imalat ortamında bir JIT üretim hattının değişik kanban sayıları ve farklı işlem zamanı dağılımları altındaki davranışları incelenmiştir. Son hücredeki operatörün kullanım oranı, çıktı miktarı, çevrim zamanı ve aşamalar arasındaki stok miktarı (WIP) performans ölçütleri olarak seçilmiştir. Sistem SIMAN simülasyon dili ile simüle edilmiş, deney sonuçlarının istatistiksel analizinde ise MINITAB paket programı kullanılmıştır.

INVESTIGATING THE EFFECTS OF DIFFERENT KANBAN NUMBERS AND PROCESSING TIME DISTRIBUTIONS ON THE PERFORMANCE OF A JIT SYSTEM IN CELLULAR PRODUCTION ENVIRONMENT

In the simulation studies related to Just-In-Time (JIT) Production systems, mass production systems have been taken into the consideration mostly. Simulation studies based on the JIT philosophy in the cellular production environment are rather few, and in the existing studies only a part of the production line has been considered rather than the whole. In this study, the behaviours of a JIT production line in cellular production environment with respect to different kanban numbers and processing time distributions are investigated. Operator utilization at the last cell, output, cycle time and work in process buffer are selected as performance measures. System is simulated by using SIMAN simulation language and MINITAB package program is used to analyze the experimental results statistically.

___

  • Banks J., Carson J.S. (1984): “Discrete-Event System Simultion”, Prentice Hall.
  • Chaturvedi M., Golhar D.Y. (1992): “Simulation Modeling and Analysis of a JIT Production System”, Production Planning&Control, V.3, N.1, p.81-92.
  • Ertay T. (1998): “Simulation Approach in Comparison of a Pull System in a Cell Production System with a Push System in a Conventional Production System according to Flexible Cost: a Case Study”, International Journal of Production Economics, V.56, p.145-155.
  • Harhalakis G., Nagi R., Proth J.M. (1990): “An Efficient Heuristic in Manufacturing Cell Formation for Group Technology Applications”, International Journal of Production Research, V.28, N.1, p.185-198.
  • Hines W.W., Montgomery D.C. (1990): “Probability and Statistics in Engineering and Management Science”, 3rd Edition, John Wiley and Sons.
  • Min H., Shin D. (1993): “Simultaneous Formation of Machine and Human Cells in Group Technology: a Multiple Objective Approach”, International Journal of Production Research, V.31, N.10, p.2307-2318.
  • Muralidhar K., Swenseth S.R., Wilson R.L. (1992): “Describing Processing Time when Simulating JIT Environments”, International Journal of Production Research, V.30, N.1, p.1-11.
  • Sarker B.R. (1989): “Simulating a JIT Production System”, Computers Ind. Eng, V.16, N.1, p.127-137.
  • Sarker B.R., Fitzimmons J.A. (1989): “The Performance of Push and Pull Systems: A Simulation and Comparative Study”, International Journal of Production Research, V.27, N.10, p.1715-1731.
  • Sundaram R.M., Lian W.S. (1990): “An Approach for Designing Cellular Manufacturing Systems”, Manufacturing Review, V.3, N.2, p.91-97.