İSTATİSTİKSEL SÜREÇ KONTROLÜ İLE İLETKEN ENDÜSTRİSİNDE KALİTE İYİLEŞTİRME UYGULAMASI

Süreci kontrol altında tutarak yüksek kalitede ürün elde etmek, hurda oranını azaltmak ve müşteri memnuniyetini sağlamak kalite araçları kullanarak mümkündür. Bunlardan en yaygın kullanılanı bir süreci kontrol altında tutmak, izlemek ve iyileştirmek amacını taşıyan İstatistiksel süreç kontrolüdür (IPK). Bu çalışmada iletken endüstrisinde faaliyet gösteren bir firma için istatistik süreç kontrol teknikleri ile kalite iyileştirme çalışmaları yapılmıştır. Öncelikle, temel istatistiksel süreç kontrol tekniklerinden histogram, pareto analizi, serpilme diyagramları ve kontrol çizelgeleri kullanılarak bir ürün için sürecin mevcut durum analizi yapılmıştır. Beyin fırtınası ve balık kılçığı diyagramı yardımıyla sürecin yeterliliğinin düşmesine sebep olduğu düşünülen kök nedenler belirlenmiştir. Daha sonra, çok değişkenli regresyon analizi ile süreçte etkili olduğu düşünülen girdiler analiz edilmiştir. Regresyon analizinin sonucuna göre deney tasarımları geliştirilmiş ve tekrar ilişki denklemi kurulmuştur. Hedef süreç yeterliliğine ulaşabilmek için tasarlanmış deneylerden elde edilen parametreler ile üretim yapılmış ve elde edilen sonuçlara göre sürecin müşteri isteği doğrultusunda iyileştirildiği gözlenmiştir. Bu çalışma, istatistiksel süreç kontrol tekniklerinin endüstriyel uygulamalarda kullanımının iş gücü, zaman, kaynak kullanım verimliliği ve müşteri memnuniyeti sağlayabileceğini göstermiştir

Hazırlık taşımalı, birikmiş siparişli kapasite kısıtlı parti büyüklüğü problemi için genetik algoritma tabanlı melez çözüm yaklaşımları

Müşteri taleplerini zamanında karşılayacak ve toplam maliyeti en küçükleyecek şekilde üretimin olacağı dönemleri ve bu dönemlerde üretilecek ürün miktarlarını belirleme amacını taşıyan parti büyüklüğü problemleri, zor üretim planlama problemlerinden birisidir ve üretim ve stok sistemlerinin etkinliği üzerinde önemli bir etkiye sahiptir. Üretim planlamadaki uygulamalarından dolayı, farklı özellikleri taşıyan parti büyüklüğü problemleri uzun yıllardır çalışılmaktadır. Bu problemler arasında, Kapasite Kısıtlı Parti Büyüklüğü Problemi (KKPBP) araştırmacıların ilgisini en çok çeken problemlerden biridir. Bu doktora tezinin başlıca amacı hazırlık zamanları, hazırlık taşıma ve birikmiş sipariş özellikleri eklenen KKPBP'ni çözmek üzere özgün Genetik Algoritma (GA) tabanlı yaklaşımlar sunmaktır. Hazırlık taşımalı ve birikmiş siparişli KKPBP bu tez çalışmasında iki aşamada çözülmüştür. İlk aşamada, sadece hazırlık süreleri ve hazırlık taşımasının olduğu KKPBP (KKPBPC) için iki tane özgün melez yaklaşım önerilmiştir. Bu melez yaklaşımlar bir meta-sezgisel olan GA ve karışık tamsayı programlama (KTP) tabanlı bir sezgisel olan Sabitle-ve-Optimize Et sezgiselini iki farklı şekilde birleştirmektedir. İlk yaklaşımda, ardışık melezleme kullanılmış ve Sabitle-ve-Optimize Et sezgiseli GA'dan sonra uygulanmıştır. İkinci yaklaşım Sabitle-ve-Optimize Et sezgiselini GA'nin içerisine yerleştirerek farklı bir melezleme çeşidi içermektedir. Rastsal başlangıç popülasyonuna alternatif olmak üzere probleme özgü bilgileri ve rastsallık içeren özgün bir başlangıç popülasyonu oluşturma yöntemi önerilmiştir. Bunun yanı sıra, başlangıç popülasyonundaki probleme özgü ve rastsal kısımların oranlarını belirlemek için de bir deneysel çalışma yürütülmüştür. Ayrıca, GA'nın arama süresince olabilirliği sağlayabilmesi için çeşitli tamir operatörleri önerilmiştir. Son olarak da, önerilen yaklaşımların performansları literatürdeki mevcut problemler üzerinde test edilmiştir. İkinci aşamada, KKPBPC'ye birikmiş sipariş özelliği eklenmiş ve hazırlık taşımalı ve birikmiş siparişli KKPBP olarak adlandırılan bu problemi çözmek üzere sekiz farklı melez yaklaşım önerilmiştir. Bu melez yaklaşımlar, KKPBPC için önerilen melez yaklaşımları modifiye ederek geliştirilmiştir. İlk aşamada önerilen melez yaklaşımlardan farklı olarak, bu aşamada önerilen melez yaklaşımlarda Sabitle-ve-Optimize Et sezgiseli farklı şekillerde uygulanmış ve problemin ayrıştırılmasında çeşitli ölçütler kullanılmıştır. Farklı problem örnekleri üzerinde, önerilen yaklaşımların performansı GA ile karşılaştırılmıştır. Ayrıca, önerilen yaklaşımların performanslarının problem parametrelerindeki değişikliklere ne kadar duyarlı olduğu araştırılmıştır. Lot sizing studies aim at determining the periods where production takes place and the quantities to be produced in order to satisfy the customer demand while minimizing the total cost. Having an important impact on the efficiency of production and inventory systems, lot sizing problem is one of the most challenging production planning problems. Due to their applications in production planning, lot sizing problems have been studied for many years with different features. Among these problems, The Capacitated Lot Sizing Problem (CLSP) has received a lot of attention from researchers. The primary aim of this Ph.D. study is to propose novel Genetic Algorithm (GA) based hybrid approaches for solving the CLSP with three extensions, i.e. setup times, setup carryover and backordering. In this thesis, the capacitated lot sizing problem with setup carryover and backordering is solved in two stages. In the first stage, two novel hybrid approaches are proposed for solving the capacitated lot sizing problem with setup times and setup carryover (CLSPC). These two hybrid approaches combine a meta-heuristic, i.e. GA, with a Mixed Integer Programming (MIP) based heuristic, i.e. the Fix-and-Optimize heuristic, in two different ways. In the first methodology, i.e. sequential hybridization, the Fix-and-Optimize heuristic is performed after the GA. The second methodology involves a different hybridization scheme where the Fix-and-Optimize heuristic is embedded into the GA. As an alternative to a random initial population, a novel initialization scheme which consists of problem specific information and randomness is proposed. Moreover, in order to sustain the feasibility during the search of GA, several repair operators are proposed. Lastly, the performances of proposed hybrid approaches are evaluated on various sets of problems from published literature. In the second stage, the CLSPC is extended to include the backorder option, called capacitated lot sizing problem with setup carryover and backordering. For solving the capacitated lot sizing problem with setup carryover and backordering, eight hybrid approaches are proposed. These approaches are modified versions of the hybrid approaches developed for solving the CLSPC. Unlike the hybrid approaches proposed in the first stage, in these hybrid approaches, the Fix-and-Optimize heuristic is implemented with different decomposition schemes. An extensive experimental analysis is carried out to compare the performances of the proposed hybrid approaches to the pure GAs using various problem instances. Moreover, the robustness of the performances of the proposed approaches under different parameter values is examined

A decision framework for sustainable supplier selection and order allocation with lost sales

In recent years, companies have started to focus on their supply chains to enhance their sustainability performance in order to meet the customer demands and comply with environmental legislations. Therefore, the sustainability awareness has become an important issue in supply chain management and companies prefer to work with other companies focusing on this subject. This study presents a decision framework for sustainable supplier selection and order allocation problem. The framework consists of three integrated components. First, fuzzy Decision Making Trial and Evaluation Laboratory (DEMATEL) approach is used to calculate the weights of sustainable criteria considered in decision making process. Second, these weights are used as inputs in Taguchi Loss Functions for ranking and calculating the rating value of each supplier. The ranking values are then taken as inputs to determine the optimal order quantities that should be allocated to each supplier using bi-objective optimization. The first contribution of this study is that it presents a novel hybrid approach by integrating fuzzy DEMATEL and Taguchi loss functions for evaluating and ranking sustainable suppliers. The second contribution is that a new bi-objective model considering the issue of lost sales has been proposed for order allocation phase for the first time in literature. The illustration of the proposed framework is shown on a case study which helps decision makers to select the sustainable suppliers and determine order sizes considering lost sales. © 2018 Elsevier Lt

Yalın üretim için değer akış haritalandırma ve simülasyon: Mobilya sektöründe bir uygulama

Pazarda yoğun rekabetin artması sonucu, yalın prensipler birçok işletme tarafından takip edilmektedir. Bu prensipler, israfları azaltarak ve yok ederek operasyonların etkinliğini artırmaya odaklanmaktadır. Yalın olabilmek için ise birçok değişik teknik ve yöntem uygulanmaktadır. Bu tekniklerden biri de kolaylıkla farklı sektörlere uygulanabilen Değer Akış Haritalandırmadır (DAH). Fakat, DAH sadece bir organizasyonun mevcut durumunu gösteren statik bir araçtır. Bu eksikliği giderebilmek adına, önerilen iyileştirmelerin değerlendirilmesini kolayca yapabilen simülasyon yardımcı teknik olarak yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalışma, israfın çok olduğu mobilya sektörüne yönelik DAH ve simülasyonu birleştiren bir endüstriyel uygulama örneği sunmaktadır. Belirlenen bir ürün ailesine yönelik iyileştirme önerileri ile birlikte mevcut ve gelecek durum haritaları DAH kullanılarak açıklanmıştır. Bir simülasyon modeli oluşturularak “önce” ve “sonra” senaryoları detaylı olarak analiz edilmiştir

Value stream mapping and simulation for lean manufacturing: A case study in furniture industry

Lean principles have been followed by many organizations in recent years due to the increase of tough competition in the market These principles focus on improving the efficiency of operations by eliminating and reducing wastes. Different techniques and methods have been applied in order to become lean. One of them is the Value Stream Mapping (VSM) which can be easily applied in a variety of industries. However, VSM is a static tool which only shows the current state of the organization. To deal with this shortcoming, simulation is widely used as a complimentary technique in which the assessment of the impact of proposed improvements can be easily analyzed. This paper presents an industrial case example combining VSM and simulation in furniture industry in which there are a lot of wastes to deal with. Both current and future state maps for a particular product family are described by VSM following the suggestions for improvement A simulation model is also developed to show the "before" and "after" scenarios in detail

Fix-and-optimize heuristics for capacitated lot sizing with setup carryover and backordering

Purpose: The capacitated lot sizing problem (CLSP) is one of the most important production planning problems which has been widely studied in lot sizing literature. The CLSP is the extension of the Wagner-Whitin problem where there is one product and no capacity constraints. The CLSP involves determining lot sizes for multiple products on a single machine with limited capacity that may change for each planning period. Determining the right lot sizes has a critical importance on the productivity and success of organizations. The paper aims to discuss these issues. Design/methodology/approach: This study focuses on the CLSP with setup carryover and backordering. The literature focusing on this problem is rather limited. To fill this gap, a number of problem-specific heuristics have been integrated with fix-and-optimize (FOPT) heuristic in this study. The authors have compared the performances of the proposed approaches to that of the commercial solver and recent results in literature. The obtained results have stated that the proposed approaches are efficient in solving this problem. Findings: The computational experiments have shown that the proposed approaches are efficient in solving this problem. Originality/value: To address the solution of the CLSP with setup carryover and backordering, a number of heuristic approaches consisting of FOPT heuristic are proposed in this paper. © 2018, Emerald Publishing Limited

Hazır Giyim Sektöründe Simülasyon ile Üretim Hattı Süreç İyileştirme Çalışması

Günden güne hızla artan rekabet ortamı işletmelerin kaynaklarını etkin ve verimli kullanması gerekliliğini her geçen gün daha da ortaya koymaktadır. Başarılı olmak için işletmeler mevcut durumlarını sürekli analiz ederek iyileştirme çalışmaları yapmalı, üretim hızlarını artırırken maliyetlerini en azlama hedefinde olmalılardır. Bu çalışmada hazır giyim üretimi yapan bir işletmede simülasyon tekniği kullanılarak üretim hattı dengeleme çalışması yapılmıştır. Hızla büyüyen tekstil sektörüne bakıldığında konfeksiyon işletmelerinde direkt işçilik maliyetinin en yüksek olduğu yerin dikim işleminin gerçekleştiği atölyeler olduğu görülebilir. Bu kapsamda ele alınan atölyede bulunan mevcut üretim hattı incelenmiş, simülasyon yardımıyla analiz edilmiş ve iyileştirme önerilerinde bulunulmuştur. Farklı senaryolar oluşturularak en uygun iş akışı belirlenmiştir. Çalışma sonucunda çevrim süresi kısaltılmış, kişi başına düşen üretim miktarı artırılmış ve üretim hattı kaynak kullanım oranı artırılarak boş zaman en aza indirilmiştir. Bu çalışmanın sonuçları simülasyonun üretim sistemlerinde etkin olarak kullanılmasının çok faydalı olacağını açıkça göstermektedir

Solving the capacitated lot sizing problem with setup carryover using a new sequential hybrid approach

The aim of lot sizing problems is to determine the periods where production takes place and the quantities to be produced in order to satisfy the customer demand while minimizing the total cost. Due to its importance on the efficiency of the production and inventory systems, lot sizing problems are one of the most challenging production planning problems and have been studied for many years with different modelling features. Among these problems, the capacitated lot sizing problem (CLSP) has received a lot of attention from researchers. Having motivated from our earlier study, this study proposes a new hybrid approach for solving the CLSP with the extension of setup carryover. Moreover, the initialization scheme proposed in the earlier study has also been investigated comprehensively. Lastly, an experimental study evaluating the solution quality of the proposed approach is carried out using various problem instances and promising results are obtained when compared to the recent results in the literature. © 2014, Springer Science+Business Media New York

A New Fuzzy Multi-criteria Decision Making Approach: Extended Hierarchical Fuzzy Axiomatic Design Approach with Risk Factors

In recent years, Axiomatic Design (AD) has been widely used as a multi criteria decision making approach. AD approach compares the design objects and system capabilities in a framework and then selects the best alternative based on these comparisons. Some researchers then include fuzziness in the AD approach which helps to evaluate alternatives in fuzzy environments. The main advantage of fuzzy AD approach is the ability to evaluate both crisp and fuzzy values at the same time during decision process. However, these approaches are not appropriate for hierarchical decision problems. Therefore, these are extended to solve the hierarchical decision problems and Hierarchical Fuzzy Axiomatic Design Approach (HFAD) is presented. In this study, HFAD is extended to include risk factors for the first time in literature and a new approach called RFAD is proposed. Moreover, the application of the new approach is shown on a real world supplier selection problem and the results are compared to the other widely used decision making approaches in literature. © Springer International Publishing Switzerland 2014