Endüstri 4.0 uygulamalarının makine verimliliğine etkisi ve beyaz eşya üretim sektöründe bir uygulama
Effects of industry 4.0 implementation on machine efficiency and an application on home appliance production sector
Yazar: UMUT AK
Danışman: DOÇ. DR. İREM UÇAL SARI
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Bilimsel verimlilik = Scientific productivity ; Buzdolabı endüstrisi = Refrigerator industry ; Ekonomik verimlilik = Economic efficiency

Özet:
Çalışma kapsamında, günümüz üretim sistemlerinin ana rekabet aracı olan Endüstri 4.0 uygulamalarının verimlilik etkisi matematiksel olarak araştırılmıştır. 2011 yılında ilk olarak H. Kagermann tarafından ortaya konulan Endüstri 4.0 kavramı, 2013 yılında Almanya Ulusal Bilim ve Mühendislik Akademisi (Acatech) tarafından manifesto olarak yayınlanmış ve ülkeler bazından stratejik araştırma unsuru konumuna gelmiştir. TUBITAK Bilim, Teknoloji ve Yenilik Politikaları Daire Başkanlığı tarafından yayınlanan "Yeni Sanayi Devrimi Akıllı Üretim Sistemleri Teknoloji Yol Haritası" çalışmaları, ülkemizin de Endüstri 4.0 konusunda stratejik paydaş olduğunu göstermektedir. Çalışmada yer alan "'Endüstri 4.0' kavramı 2011 yılında Almanya'da ortaya çıkmış olup günümüzde sağlayacağı ekonomik ve sosyal faydalar nedeniyle tüm dünyada yükselen bir eğilim olarak ele alınmaktadır." ifadesi konunun önemini belirtmektedir. 
TUBITAK yol haritasında da yer alan Mckinsey'nin "Yeni sanayi devriminin firma seviyesinde sağlayacağı öngörülen kazanımlar" analizinde aşağıdaki iyileştirmeler öngörülmektedir.
1-	Kaynaklar/süreç: %3-5 oranında verimlilik artışı
2-	Aktif varlık verimliliği: Makinenin çalışmadığı zamanın %30-50 oranında 	azaltılması
3-	İş gücü: Teknik personel verimliliğinde %45-55 oranında artış
4-	Stok durumu: Stok bulundurma maliyetinde %20-30 oranında azalma
5-	Kalite: Kalite maliyetinde %10-20 oranında azalama
6-	Arz-Talep uyumu: Öngörü hassasiyetinde %85 oranında artış
7-	Pazara sürüm süresi: Pazara sürüm süresinde %20-50 oranında azalma
8-	Hizmetler-Satış sonrası: Bakım maliyetlerinde %10-40 oranında azalma
Öngörülen tüm iyileştirmeler toplam verimlilik artışında etkendir. Çalışma kapsamında, yukarıda belirtilen iyileştirme konularından kritik faktörler (değişkenler) belirlenmiş ve Endüstri 4.0 geçiş uygulamaları için klasik ve bulanık mantık temelli verimlilik analizi çalışmaları yapılmıştır.
Endüstri 4.0 uygulama etkilerinin bilinmezliği ve kategorik değerlendirmelerinin de dikkate alınma ihtiyacından dolayı bulanık veriler de analiz edilmiştir. Klasik ve bulanık mantık temelli verimlilik analizleriyle Endüstri 4.0 uygulamalarının verimlilik artışı/azalışı değerlendirilmiş ve kıyaslanmıştır.
Farklı ölçü birimlerine sahip değişkenleri, analitik üretim fonksiyonlarından bağımsız tutup kapsamlı kılan ve göreli analizlere olanak sağlayan klasik ve bulanık veri zarflama analizleriyle çalışmalar gerçekleştirilmiştir.
Çalışmanın sonucunda;
1-Beyaz Eşya üretim sektöründe Endüstri 4.0 uygulamalarının makine verimliliğine etkisi 
2-Klasik ve Bulanık Veri zarflama analizlerinin karşılaştırılmasıyla bilinmezlik faktörünün etkisi
ortaya konmuştur. Çalışma, 
1-Endüstri 4.0 uygulamalarının verimlilik üzerine etkilerinin ölçülmesi konusunda yapılmış olan ilk kantitatif akademik çalışma olmasından
2-Bulanık ve klasik veri zarflama analiz sonuçlarının karşılaştırılması ile bilinmezlik faktörünün karar verme birimini nasıl etkileyebileceğini araştırmasından
3-Beyaz Eşya sektöründe Endüstri 4.0 uygulamalarının sonuçlarını ortaya koymasından dolayı
literatüre önemli katkılar sağlanacaktır.
Çalışmada araştırma uzayı Endüstri 4.0 uygulamalarıdır. Araştırılmak istenen konu ise bu uygulamaların verimlilik etkisidir. Hem üretim sistemlerinin birçok parametreden oluşan karmaşık yapısı hem de Endüstri 4.0 uygulamalarının yeniliği, uygulama sonrası verilerinin azlığı ve henüz uzmanlaşılamamış olma durumu, beraberinde bilinmezlikleri getirmektedir. 
VZA çalışmalarından crisp verilerle alınan sonuçlar literatürde çokça yer almakta ve doğruluğu kabul görmüş niteliktedir. Benzer şekilde bulanık verilerle de BVZA (Bulanık Veri Zarflama Analizi) çalışmalarının örnekleri mevcut olup, uygulama alanı artan bir eğilimle genişlemektedir. Konunun yukarıda belirtildiği gibi geniş kapsamlı ve bilinmezlikler barındırıyor olması "Bulanık Sayılarla" çalışmayı zorunlu kılmaktadır.
Çalışma kapsamında, Beyaz Eşya Üretim Sektörü'nde yer alan ve başta pazar payı olmak üzere birçok göstergeye göre sektörün lideri konumundaki bir fabrikanın benzer nitelikteki 39 makinesi incelenmiştir. 39 makinenin 3 tanesinde Endüstri 4.0 uygulamaları mevcuttur. 
Yüksek yatırımlarla elde edilen ve üretim kapasitelerinde genel olarak en temel kısıt olan üretim ekipmanlarının / makinelerinin verimlilik / etkinlik analizinin yapılması zaruridir. Şirket bu doğrultuda yeni yatırımlar yapmakta, mevcut makinelerinin kapasitelerinin verimli kullanımı için kaynak ayırmaktadır. 2017 yılı sonu itibariyle de Endüstri 4.0 çalışmalarını darboğaz (üretim kapasitesi kısıtı) olarak tespit ettiği makineler için uygulamaya başlamıştır. Çalışmada makineler (KVB'ler) M1… M39 şeklinde gösterilmektedir. M6, M8 ve M14 makineleri, Endüstri 4.0 uygulamaları yapılmış makinelerdir. İncelenen 39 makinenin 2017 ve 2018 yılı verileri analiz edilmekte ve iki yıl arası değişim karşılaştırılmaktadır. Bu değişim belirtilen 3 makine özelinde Endüstri 4.0 etkisidir.
Thames ve Schaefer (2016)'e göre Endüstri 4.0, kendiliğinden yapılandırma, kendi kendini denetleme ve kendini iyileştirme gibi otomatik özelliklere sahip akıllı sistemler tarafından yönlendirilen imalat ekosistemlerini sağlayacaktır. Böylelikle, makine-insan işbirliğine ve simbiyotik ürün gerçekleştirimine dönük yeni tip ileri üretim ve endüstriyel süreçler ortaya çıkacaktır. Bunun sonucu olarak da eşi benzeri görülmemiş düzeyde operasyonel verimlilik elde etmemize ve verimliliğimizi hızlandırmamıza izin verecektir.
Çalışma sonucunda, Endüstri 4.0 uygulaması yapılmış olan M6, M8 ve M14 makinelerinde 2018 yılında 2017 yılına göre VZA modeli (Bulanık-Klasik) fark etmeksizin minimum %19.7'lik verimlilik artışı tespit edilmiştir. Bu veri Tubitak ve Mckinsey'nin Endüstri 4.0 raporuyla paralellik göstermektedir.
Çalışmanın diğer amacı olan bilinmezlik etkisi analiz edildiğinde, Klasik VZA araştırmasında Endüstri 4.0 uygulaması yapılan M6 ve M14 etkin sınıra geçerken, Bulanık VZA uygulamasında sadece M14 etkin sınıra geçtiği tespit edilmiştir. Bazı diğer (M23,24,32,33) makineler için de benzer sonuç söz konudur. Oluşan bu durum, belirsizlik içeren araştırmalarda klasik VZA ile karara varmak, aslında etkin olmayan (M6 gibi) bir KVB'nin etkin olarak yorumlanmasını sebep olacağını gözler önüne sermektedir. Bu doğrultuda BVZA çalışmalarının belirsizlik ve kategorik değerlendirmelerin bulunduğu araştırma alanlarında daha net sonuçlar ortaya çıkardığı söylenebilir.

Abstract:
In this paper, Industry 4.0 implementations' efficiency effect which is main competitive tool of recent production systems was searched. Industry 4.0 concept which was proposed firstly at 2011 by H.Kagermann, was published as a manifesto at 2013 by ACATECH (German Academy of Science and Engineering). That way it has been  strategical research tool on international stage. "New industry revolution and smart production systems technology road map" study which published by Tubitak (The Scince and Technological Research Council of Turkey), shows us that Turkey is an strategical shareholder.
Tubitak road map includes Mckinsey's report that is about possible company achievements with new industry revolution.
1-	Source and process : %3-5 efficiency increase
2-	Active asset efficiency : %30-50 Machine off-time reduction
3-	Workforce (labour) : %45-55 Technician efficiency increase
4-	Stock level : %20-30 Inventory cost reduction
5-	Quality : %10-20 quality cost reduction
6-	Supply and demand equilibrium : %85 estimation sensivity increase
7-	Time to market : %20-50 period reduction
8-	After-Sell service : %10-40 service and maintenance cost reduction
All predicted improvements are some factors in total productivity growth. Within the scope of the study, critical factors (variables) that were mentioned at the above, of improvement issues were determined and classical and fuzzy logic based efficiency analysis studies were conducted for Industry 4.0 transition applications.
Fuzzy data have also been analyzed due to the need to take into account the uncertainty of industry 4.0 application effects and categorical considerations. Efficiency increase / decrease of Industry 4.0 applications was evaluated and compared with classical and fuzzy logic based efficiency analyzes.
Studies have been carried out with classical and fuzzy data envelopment analyzes which allow the variables have different units of measurement and  independent from the analytical production functions.
As results of the study;
1-Efficiency effect of Industry 4.0 applications on machine productivity in home appliances manufacturing sector
2-The effect of the obscurity factor by comparing classical and fuzzy data envelopment analysis
were found out.
This paper, 
1-The first quantitative academic study to measure the effects of Industry 4.0 applications on productivity.
2-The study of how fuzzy factors can influence decision making by comparing fuzzy and classical data envelopment analysis results
3-Due to the results of Industry 4.0 applications in home appliance sector.
will make important contributions to the literature.
The research space of this study is Industry 4.0 applications. The aim that is investigated, is the efficiency effect of these applications. Both the complexity of production systems which contain many parameters, the lack of Industry 4.0 application data and the state of not being specialized yet, create the unknowns.
The results that are obtained from the DEA studies with crisp data have been widely accepted in the literature and the accuracy is accepted. Similarly, there are examples of FDEA (Fuzzy Data Envelopment Analysis) studies with fuzzy data and the application area is expanding with an increasing trend. As mentioned above, the fact that the subject has a wide range of obscurity makes it compulsory to work with "Fuzzy Numbers".
Within the scope of the study, 39 machines which have similar quality and characteristic were investigated in a white goods manufacturing sector. Industry 4.0 applications are available in 3 of 39 machines.
Efficiency analysis of production equipment or machines which is obtained with high investments and which is the most basic constraint in production capacities generally, is an obligation for companies. In this respect, the company that is investigated, makes new investments and allocates resources for the efficient use of existing machines.
At the end of 2017, Industry 4.0 studies were implemented to the machines that were identified as bottleneck (production capacity constraints)
In the study, machines (DMUs) are shown as M1, M2, ….. , M39.  M6, M8 and M14 are machines with Industry 4.0 applications. The data of 2017 and 2018 are analyzed for the 39 machines that are examined and the two-year change is compared. For the 3 machines that are specified, this change is the effect of Industry 4.0. 
According to Thames and Schaefer (2016), Industry 4.0 will enable manufacturing ecosystems driven by smart systems that have autonomic self-properties, for examples self-configuration, self-monitoring, and self-healing. Industry 4.0 will allow us to achieve unprecedented levels of operational efficiencies and accelerated growth in productivity. New types of advanced manufacturing and industrial processes revolving around machine-to-human collaboration and symbiotic product realization will emerge.
As a result of this study, Modified machines with Industry 4.0 applications (M6, M8 and M14 machines) productivity increase between from 2017 to 2018 was found minimum 19.7%  regardless of the DEA models (Fuzzy-Classic, BCC-CCR- Input Oriented or Output Oriented). This data is in line with Tubitak and Mckinsey's Industry 4.0 report and also this data is in same way with above description.





The other objective of this study is detection of effect of obscurity, For this investigation, after the analyses, M6 and M14 has been passed to the effective boundary. It was determined with Classical DEA study. However only the M14 has been passed to the effective boundary in Fuzzy DEA studies. Some other (M23,24,32,33) machines have similar results.
This situation that take the decision with classical DEA in uncertain research, reveals the fault that the researchers can suppose to examined DMU is an efficient unit (such as M6)  instead of being inactive DMU.
In this respect, it can be said that FDEA studies have more clear results in the areas of uncertainty and categorical evaluations.