ÜRETİM KONTROL SİSTEMLERİNİ KIYASLAYICI BİR BENZETİM ÇALIŞMASI

Bu çalışmada, beş adet iş istasyonundan oluşan hipotetik seri üretim hattı üzerinde itme, çekme ve senkronize üretim sistemlerinin performansı incelenmiştir. İtme, çekme ve senkronize üretim sistemlerinin benzetim modelleri üzerinde yapılan deneylerle süreç içi envanter, sistem çıktısı ve akış süresi değerleri üzerine belirlenen dört faktörün etkisi araştırılmıştır. Yapılan deneylerde akışı maksimize edecek şekilde optimize edilen itme, çekme ve senkronize üretim sistemleri aynı sistem çıktısını farklı ortalama süreç içi envanter seviyeleri ile gerçekleştirmişlerdir. Kanban, sabit süreçiçi envanter (CONWIP) ve trampet-tampon-kordon (DBR) sistemleri her durumda diğer sistemlerden daha iyi performans göstermiştir. Kanban, CONWIP ve DBR sistemleri kendi aralarında kıyaslanmış, birinin diğerlerine bariz üstünlüğü olmadığı ve üstünlük durumunun belirlenen faktörlere bağlı olduğu görülmüştür. Ortalama süreç içi envanter değerinin en düşük değere sahip olması için performans karakteristiği üzerinde etkili olduğu düşünülen faktörlerin seviyeleri Kanban, CONWIP ve DBR sistemleri için faktör etkilerinin grafiksel gösterimi metodu kullanılarak belirlenmiştir.

A comparative simulation study of production control systems

In this study, performances of push, pull and synchronous production systems are investigated over a hypothetical serial line that consists of five work stations. The effects of four factors, i.e., work in process inventory level, system’s output rate and flow time, on the system performance measures were tested conducting experiments via simulation models of push, pull and synchronous production systems. At the result of the experiment, optimized push, pull and synchronous production systems generated same quantity of system’s output at the different level of work in process inventory. Kanban, constant work in process (CONWIP) and drum-buffer-rope (DBR) systems gave better performance than other systems’ performance. Kanban, CONWIP and DBR systems were compared with each other. This comparing showed us the best production system is changing at every scenario. The performances of the systems depend on the factor levels. To determine the best factor levels combination for Kanban, CONWIP and DBR systems the method of graphical representation of factors effects was used at this study.

___

  • Kumar, C.S., Panneerselvam, R., Literature review of JITKANBAN system, International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 32, 393-408, 2007.
  • Cheraghi, S.H., Dadashzadeh, M., Soppin, M., Comparative analysis of production control systems through simulation, Journal of Business & Economics Research, 6 (5), 87-103, 2008.
  • Baykoç, Ö., Bir JIT Üretim Sisteminin Simülasyon Modeli ve Analizi, Doktora Tezi, Gazi Üniversitesi, Ankara, 1995.
  • Goldratt, E., The Haystack Syndrome: Sifting Information out of the Data Ocean. North River Press, 1990.
  • Goldratt, E., The Goal: A Process of Ongoing Improvement, North River Press, 1986.
  • Spearman, M., CONWIP: A Pull Alternative to Kanban, International Journal of Production Research, 28 (5), 879894, 1990.
  • Chang, T.M., YÕh, Y., Generic Kanban Systems for Dynamic Environments, International Journal of Production Research, 32(4), 889-902, 1994.
  • DurmuúR÷lu, B., Nomak, A., Bir Hücresel Üretim OrtamÕnda, Üretim Planlama ve Kontrol Sistemlerinin Benzetim Analizi, øtüdergisi, 2 (5), 43-52, 2003.
  • Treadwell, M., Herrmann, J., A Kanban Module for Simulating Pull Production in Arena, Proceedings of the 2005 Winter Simulation Conference, 2005.
  • Taguchi, G., Elsayed, A., Hsiang. T., Quality Engineering in Production Systems, McGraw-Hill, New York, 1989.
  • ùanyÕlmaz, M., Deney TasarÕPÕ ve Kalite Geliútirme Faaliyetlerinde Taguchi Yöntemi, Yüksek Lisans Tezi, DumlupÕnar Üniversitesi, Kütahya, 2006.