Bakım politikalarının çeşitli üretim performans ölçütleri dikkate alınarak simülasyon ile analizi
Analysis of maintenance policies with simulation considering various production performance criteria
Yazar: PELİN KARATAŞ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ LATİFE GÖRKEMLİ AYKUT
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Koruyucu bakım planlaması = Preventive maintenance planning ; Sistem simülasyonu =   ; İstatistiksel deney tasarımı = Statistical experimental design

Özet:
Üretim sistemlerinin etkin çalışması, üretim sürecindeki makineler için uygulanacak bakım politikalarına büyük ölçüde bağlıdır. Bu nedenle, üretim sürecindeki kaynakların belirli aralıklarla muayene edilmesi, bakımının yapılması, arızaların tespiti ve bu arızaların mümkün olan en kısa sürede giderilmesi giderek önem kazanmaktadır. Ayrıca piyasa rekabetinin artması, makine ve tesislerin daha verimli kullanılma çabası ve teknolojik gelişmeler bakım politikalarına olan önemi her geçen gün daha da artırmaktadır. Bu kapsamda ele alınan çalışma; düşük hacimli ancak yüksek çeşitlilikteki ürünlerin üretildiği ve analiz edilmesi karmaşık olan atölye tipi bir üretim sistemidir. Böyle bir üretim sisteminde talep girişleri, işlem süreleri, ürün rota akışı ve arızalar arası ortalama süreler stokastik yapıda olup, bakım sürecinin bu sisteme dahil edilmesi, sistemin karmaşıklığını daha da artırmıştır. Bu karmaşıklık, çalışmanın analitik yöntemler ile modellenmesini zorlaştırdığından, simülasyon kullanılarak sistem analiz edilmiştir. Yapılan çalışma ile; beş farklı bakım politikası, bakım ekibinin sınırlı ya da sınırsız kapasitesi, sipariş taleplerinin düşük veya yüksek yoğunlukta olması ve üç farklı arızalar arası ortalama süre şeklindeki faktör ve farklı sayıdaki faktör seviyelerinin kombinasyonlarıyla oluşturulan 60 deneyin çeşitli üretim performans ölçütleri üzerindeki etkileri deney tasarımı kullanılarak incelenmiş ve ele alınan atölye tipi üretim sistemi için anlamlı çıkarımlar elde edilmiştir. Bu kapsamda; üretilen parça sayısı, parçaların sistemde geçirdiği ortalama süre ve kuyrukta bekleyen parça sayısı performans ölçütleri için en iyi bakım politikası, Düzeltici Bakım ile Koşullu Fırsatla Tetiklenen Önleyici Bakım Politikası iken gecikme süresi performans ölçütü için en iyi bakım politikası, Düzeltici Bakım ile Fırsatla Tetiklenen Önleyici Bakım Politikası olmuştur.

Abstract:
The efficient operation of production systems largely depends on the maintenance policies applied to the machines in the production process. Therefore, it is increasingly important to periodically inspect the resources in the production process, perform maintenance, detect faults, and resolve these faults as quickly as possible. Additionally, the growing market competition, efforts to utilize machinery and facilities more efficiently, and technological advancements are further increasing the importance of maintenance policies each day. In this context, the study focuses on a workshop-type production system, which is characterized by low volume but high variety products and is complex to analyze. In such a production system, demand inputs, processing times, product routing, and the mean time between failures are stochastic in nature. Incorporating the maintenance process into this system further increases its complexity. Due to the difficulty of modeling this complexity with analytical methods, the system is analyzed using simulation. The study investigates the effects of five different maintenance policies, limited or unlimited capacity of the maintenance team, low or high intensity of order demands, and three different mean times between failures on various production performance measures through the design of experiments. Meaningful management insights for the jobshop production system considered. In this context, for performance metrics such as the number of parts produced, the average time parts spend in the system, and the number of parts waiting in the queue, the best maintenance policy is Conditional Opportunity-Triggered Preventive Maintenance with Corrective Maintenance Policy. However, for the delay time performance metric, the best maintenance policy is Opportunity-Triggered Preventive Maintenance with Corrective Maintenance Policy.