Arge Bilişim

ARGE BİLİŞİM ATAMA OPTİMİZASYON ALGORİTMASI

Arge Bilişim olarak, fabrikalarda çok önemli bir ihtiyacı karşılamak üzere tasarladığımız ‘hat dengeleme modülü’ nü sizlerle paylaşmak istiyoruz.

Öncelikle hat dengeleme nedir konusuna kısaca değinelim.

İşletmeler, kısıtlı olan üretim kaynaklarını daha verimli kullanıp, üretim maliyetlerini düşürmek için bant tipi üretim sistemlerine yöneldiler. Bu üretim sistemlerinde, üretilecek olan ürünün parçalarının, her bir iş istasyonunda yapılıp ilerlemesiyle parçaların ürüne dönüştüğü bu yola hat diyoruz.

Hat dengeleme ise; bu iş istasyonlarının hızlarını eşitleyerek makine ve işgücü kullanımını maksimize etmeyi amaçlar.

Üretim hattında her bir işlemin yapılabilmesi için ondan önceki proseslerin tamamlanmış olması gerekir. Eğer dengeli bir hat kuramadıysanız bant içerisinde darboğazlarınız oluşacak, bunun sonucunda bazı operatörler boş beklerken, bazı yerlerde de yığılmalar olacaktır. Ve bu durum da verimlilik kaybına neden olacaktır. Bu yığılmaların en çok olduğu, yani akıştaki en zayıf istasyon aynı zamanda üretim hattınızın kapasitesini belirleyecektir. En basit örnekle, bir ürünü üretirken toplam 5 ayrı prosesten geçtiğini düşünelim. Bunların her birinin saatte 100 birimlik üretim kapasitesi olduğunu varsayalım. Sadece 2.sırada yapılacak olan istasyonun saatte 90 birim üretim kapasitesi var. Bu durumda eğer hattınızı dengelemediyseniz birinci istasyondan ikinciye sürekli yığılmalar olurken, ondan sonraki operatörler boş bekleyecektir. Ve her saat 10 birimlik üretim kaybınız olacaktır.

Üstelik bu örnekte 4 istasyonun kapasitelerinin eşit olduğunu varsaydık, realitede operasyonların süreleri aynı olmadığı gibi, her bir operatörün hızı, yetkinlikleri, becerileri ve işlerin zorluk dereceleri de birbirinden farklıdır. Dolayısıyla hattı kurarken bunun gibi birçok parametreyi göz önünde bulundurmak gerekir.

Hat dengelemenin doğru yapılması, iş gücü ve kaynak kapasitesinin etkin kullanılmasını, boş zamanların azalmasını ve verimliliğin artarak üretim maliyetlerinin azalmasını sağlayacaktır.

Peki, mevcut durumda işletmeler bu işi nasıl yapıyor?

Mevcut üretim sistemlerinin çoğunda, teoride hat dengeleme çalışmalarını mühendis yaparken, operatör çizelgeleme çalışması yapılamamakta, yapılsa da etkin olmamaktadır. Çünkü operatör çizelgeleme, anlık verilere göre değişkenlik gösterebilen bir durumdur ve bu konu genellikle mühendis tarafından değil, sürekli sahada olan bant şefleri tarafından yapılır. Bir sipariş geldiğinde, mühendis öncelikle modelin operasyon ve standart sürelerini oluşturur. Daha sonra en iyi ihtimalle, hedef verimlilik belirlenerek, iş yükleri hesaplanır ve bu liste bant şefine verilir. Örneğin, yan çatma operasyonuna 1,5 kişi gerekiyor bilgisi mühendis tarafından verilir ama hangi 1,5 kişi olduğu, bu kişilerin bu operasyonda daha önce ne kadar verimli çalıştığı bilgisi bulunmaz. Dolayısıyla bu bilgi, sadece teorik bilgi olarak kalır. Bant şefleri, tecrübelerine göre kim hangi işi yapabiliyor veya yapabilme kapasitesi varsa ona göre yerleştirilir. Bantta herhangi birinin gelmemesi durumunda bandın tüm dengesi bozulacak, bütün kurguyu baştan düşünerek yapmak zorunda kalacaktır. Yeniden kurgulamak zaman kaybına ve iş akışının yavaşlamasına neden olacağı için oldukça zordur ve çoğunlukla da yapılamamaktadır.

ArgeMAS gibi verimlilik ve kalite ölçen bir sisteminiz de yoksa ne ürünün standart süresi ne de kişi verimliliği dikkate alınacaktır. Aradaki verimlilik kaybının dahi, farkına varılamayacaktır.

Gözlemleyerek insan aklının ve yeteneğinin sahip olamayacağı bu karmaşık karar, kişilerin inisiyatifine bırakılmayacak kadar önemlidir.

El emeğinin yoğun, değişkenliğin çok fazla olduğu bu sistemlerde, hat dengeleme ile ilgili şu zamana kadar yapılan çalışmalar tam anlamıyla sorunu çözmekten uzaktır.

Peki, fabrikaların geleceğini etkileyen bu köklü sorunu biz nasıl çözdük?

Üretimde pratikle birleştirilen teorik bilgi çok daha iyi sonuç verecektir. O nedenle sahadan alınan anlık veriler, geçmiş bilgi birikimi ve mevcut mühendislik çalışmalarını birleştirecek bir yapıya ihtiyaç vardır. Bu amaçla Arge Bilişim mühendisleri tarafından optimize bant kurulumu ve operatör çizelgeleme problemlerinin eş zamanlı olarak çözülmesi için matematiksel ve özel bir atama optimizasyon algoritması geliştirilmiştir.

Öncelikle fabrikalara kurmuş olduğumuz ArgeMAS sistemiyle, her bir operatörün operasyonel bazda verimliliği, kalitesi, kayıp zamanları gibi verilere real time ulaşabiliyoruz. Oluşturulan iş planları ile her bir operasyonun standart süresini de biliyoruz. Ancak her model ve operasyon bandın yetkinliklerine uygun olmayabiliyor. Bu durumun önüne geçmek için kullandığımız birbirini tamamlayan 2 yöntem ile operatörlerin her bir operasyonu yapabilme becerisini kontrol ediyoruz.

Bu yöntemlerden ilki, operasyon benzerlik sınıflandırmadır. Operasyon tanımlama yapılırken, operasyonların metotlarına göre sınıflandırılmasını sağlıyoruz, bunun sonucunda yapılış şekli olarak birbirine benzeyen operasyonlar, aynı gruba alınmış oluyor. Şöyle ki, punteriz operasyonu, apartura takma operasyonu ve kalite kontrol operasyonunun yapılış şekli birbirinden tamamen farklıdır. Punteriz operasyonu hizalama ve ritim becerisi gerektirirken, apartura takma operasyonu hizalama ve parmak becerisi gerektirir. Kalite kontrol operasyonunu yapan bir kişiden ise bu becerilerden hiçbiri beklenmeyip, farklılıkları ayırt edebilme ve dikkat becerisinin gelişmiş olması beklenir. Buradan, punteriz operasyonunu verimli bir şekilde yapan bir kişinin, aynı becerileri gerektiren ilik açma operasyonunu da rahatlıkla öğrenebileceği sonucu çıkarılabilir.

Operatörlerin, operasyonları yapabilme becerisini kontrol ettiğimiz diğer yöntem ise, operasyonların zorluk dereceleridir. ArgeMAS sistemi ile birlikte zorluk kriterleri belirlenerek, her bir operasyonun zorluk dereceleri bulunabilmektedir. Örneğin; eğitim süresinin uzun olması, bedensel yüklenmenin fazla olması, kalite hata riskinin yüksek olması gibi kriterler bir operasyonu zor yapan kriterlerden bazılarıdır. Bunun gibi kriterler çoğaltılarak, analitik iş değerlendirme yöntemi ile operasyonların zorluk seviyeleri belirlenir ve benzerlik grubu aynı olan operasyonların, zorlukları da dikkate alınarak, bu operasyonların birinde başarılı olan bir operatörün, diğer operasyonu yapabilme kabiliyeti, Arge Bilişim atama optimizasyon algoritması tarafından rahatlıkla tahminlenebilmektedir.

Aslında üretim sahasındaki bant şeflerinin de yapmaya çalıştığı tam olarak budur fakat her bant şefi sadece kendi tecrübesiyle kısıtlı değerlendirme yapabileceği için hata payı ne yazık ki çok yüksek olmaktadır. Sahada bant şeflerinin yöneticilik yeteneğinden faydalanılırken, bandın en ideal nasıl kurulacağı kararı tamamen gerçek bir mühendislik çalışması olan Arge Bilişim atama optimizasyon algoritması tarafından verilmektedir.

Arge Bilişim atama optimizasyonu algoritması ile birlikte;

Operatörlerinizin zamanının ne kadarını hangi operasyonda harcayacağı, operasyonlarınızın yüzde kaçının hangi operatör tarafından yapılacağı gibi bilgilere rahatlıkla ulaşarak, adetsel yüzdesel veya bundle bazında detaylı raporlar alabilirsiniz.  Burada her bir operasyonun, operatörün ve üretim hattının verimlilik değeri planlanmış olur.

Operasyonun iş yükü dikkate alınarak model, operasyon, benzerlik grubu ve zorluk derecelerine bakılarak algoritma tarafından bant verimliliğini maksimize edecek atama yapılır. Bu atama sonucunda ortaya çıkacak bandın verimliliği, tamamen gerçek veriler üzerinden hesaplanmış olur. Statik bir kapasite yerine, gerçek verilere göre hesaplanmış dinamik bir kapasite, üretim planlama yapılırken önemli bir bilgi olarak kullanılır. “Günde ortalama 1000 parça üretim yaparsak, bu siparişi Cuma gününe yetiştiririz” şeklinde yapılan üretim planlama yerini tamamen gerçek verilerle beslenmiş üretim planlamaları alır.  Bu da aynı zamanda hatalı kapasite planlama nedeniyle ortaya çıkacak olan termin gecikmelerinin önüne geçer.

Ayrıca, sahada herhangi bir değişiklik olması durumunda, bant kurgusunun değişmesi ve yeni ideal yapının bulunması gerekecektir. Örneğin, üretimde 3 operatör o gün işe gelmediğinde bu durum sahada tam bir kaos’a neden olurken Arge Bilişim’in atama optimizasyon algoritması, değişkenliklere göre en ideal hat yapısını yeniden planlayarak hızlı, efektif ve gerçek planı kullanıcıya yeniden sunar.

Modellerin , en verimli üretileceği ideal bant yapıları da Arge bilişim atama optimizasyon algoritması  sayesinde belirlenir. Örneğin, işletmenizde 15 bant var ve 20 modeli bu bantlara planlamak istiyorsunuz. Sistem tarafından işletme tek bir bant olarak görülerek, bu 20 modelin üretileceği en ideal 15 bandı tekrar oluşturulur. Böylece program olmadan kurulacak olan bantlara göre, bir bandın darboğaz operasyonu diğer bantta bulunan yetkin ama atıl kalan bir operatör ile çözülerek verimlilik artışı da sağlanabilir.

Arge bilişim atama optimizasyon algoritmasının sonuçlarını kısaca özetlemek gerekirse;

İlk olarak, ArgeMAS verimlilik ve kalite ölçer. ‘Arge bilişim atama optimizasyon algoritması’ ise bu verimlilik ve kalite sonuçlarına göre, gerçek operasyon ve operatörleri kullanarak en verimli ve dengeli bantları kurar.

İkinci olarak, Üretim planlama için gerçek üretim kapasitesi bilgisini sağlar.

Diğer bir üçüncü faydası, Bant şeflerinin işyükü azaltılarak, yönetimsel alana daha fazla odaklanmaları sağlanır.

Diğer  bir faydası, Bundle sistemi ile kısalan bant kurulum zamanı, bu algoritma ile birlikte daha da kısalmış olacaktır. Model geçişi sırasında bant şefi hangi operasyonda hangi operatörü değerlendireceği kararsızlığını yaşamaz. Elindeki rapor ile bantlarını rahatlıkla organize edebilir.

5.olarak, Üretim değişkenliklerine ayak uydurarak bandı yeniden kurgulamak oldukça zordur. Bu algoritma sayesinde mevcut koşullara göre en ideal bandı kurmak oldukça kolay ve hızlı olacaktır.

Birden fazla model birden fazla  banda planlanırken, en ideal bant yapılarını oluşturmasını da diğer bir faydası olarak sayabiliriz.

Bunun gibi verimlilik artışını direk destekleyecek bir çok alanda da kullanabiliriz.

Arge Bilişim atama ve optimizasyon algoritması ile siz de verimlilik kayıplarınızı önleyebilir, üretimdeki gerçek potansiyelinizi ortaya koyabilirsiniz.

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir