Görüntüleme
12
Bu çalışma, Türkiye’de oluklu mukavva üretimi alanında faaliyet gösteren bir işletmenin makine işlem sürelerinin tahmin edilmesi üzerine odaklanmaktadır. İşletmede iki aşamalı üretim yapılmakta olup birinci aşamada oluklu makinesinden (hattından) çıkan yarı mamul levhalar ikinci aşamada konfeksiyon makinelerinde müşterinin istediği nihai ürün haline gelmektedir. Korelasyon analizleri yapılarak belirlenen girdi değişkenleri (bobin büyüklüğü, dalga cinsi, kâğıt türü, çalışılan metre) kullanılarak oluklu makinesi için çok değişkenli doğrusal regresyon analizi gerçekleştirilmiştir. Konfeksiyon bölümünde ise, bir bağımsız değişken (levha adedi) kullanılarak farklı özellikteki makineler için farklı analizler (kuşe durumuna, dalga cinsine göre) ile tek değişkenli doğrusal regresyon analizleri yapılmıştır. Tahminlerin gerçek verilerle karşılaştırılması için ortalama mutlak yüzde hata (MAPE) kriteri kullanılmıştır. İşletmede mevcut durumda kullanılan uzman tahminlerine göre kıyasla regresyon analizleri ile tahminler daha başarılı sonuçlar vermiştir. Mevcut veriler üzerinden yapılan kıyaslamada, oluklu makinesi için MAPE değeri %22,333’ten %3,530’a ve konfeksiyon bölümü için ortalama MAPE değeri %38,167’den %22,456’ya düşmüştür. Sonuç olarak, planlama ve çizelgeleme süreçlerinin etkinliğinin artacağı düşünülmektedir.
This study focuses on estimating machine processing times of a company producing corrugated cardboard in Turkey. The production process consists of two stages. Semi-finished products (plates) are produced by a corrugating machine (line), and then the plates become final products according to the customers’ requests. Multi-variate linear regression (LR) analysis has been performed for the corrugating machine by using independent variables (i.e. coil size, wave type, paper type, worked meter) determining by correlation analyses. Secondly, uni-variate LR analyses for coated condition and wave type of final product have been performed with an independent variable (number of plates) for each machine with different characteristics. MAPE criterion has been selected to compare the estimated results with real values. The estimations of LR analyses are more successful compared to the estimations of experts currently used in the company. Using the existing dataset, MAPE has reduced from 22,333% to 3,530% for the corrugating machine and from 38,167% to 22,456% for average of machines in the second stage. The findings show that efficiency of production planning and scheduling activities will increase.
Alan : Mimarlık, Planlama ve Tasarım; Mühendislik
Dergi Türü : Uluslararası
Makale Detay 
Benzer Makaleler
PDF Görüntüle
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Alıntı Yap
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
