Çeşitliliğin yüksek olduğu üretim ortamlarında iteratif model düzeltmeleri ile iş emri standart üretim sürelerinin tahmini
Prediction of work order standard production times with iterative model corrections for high variaty production environments
Yazar: ÖZGE YEŞİLYURT
Danışman: PROF. DR. MURAT CANER TESTİK
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Bir üretim iş istasyonunda kapasite ve verimlilik analizi yapmak ve kabul edilen normalin dışındaki durumları tespit etmek için öncelikle standart üretim yöntemlerinin ve standart üretim süresinin tanımlanmış olması gerekir. Bu çalışmada havacılık sektörü için üretim yapan, standart üretim süresi belirlemenin zor olduğu, yaklaşık 80 farklı proje için çok çeşitli parçaları işleyen ve parça grubu sürekli değişen bir iş istasyonu ele alınmıştır. Çalışma kapsamında iş emri üretim sürelerinin tahmini için bir yöntem geliştirilmiştir. Önerilen yaklaşımda çalışma yapılacak iş istasyonun seçim kriteri ve çalışma öncesinde yapılacak mevcut durum analizi açıklanmış, zaman etüdü ile üretim süresi tahmininin  modellenmesi ele alınmıştır. Zaman etüdü kapsamındaki gözlemler video kayıt yöntemi kullanılarak toplanmıştır. Gözlemler analiz edilerek, belirlenmiş olan standart üretim aktiviteleri için süreler elde edilmiştir. İş emri standart üretim süresi tahmini için toplamsal bir model oluşturulmuş, model parametrelerinin tahmininde gözlemlerden elde edilen standart süreler ile birlikte üretimi yapılan parçanın çeşitli özelliklerine göre değişkenlik gösteren sürelerin tahmin edilmesi için iki farklı istatistiksel yöntem kullanılmıştır. Bu yöntemlerde kullanılan parça özellikleri bilgisi işletmenin veritabanından elde edilerek analiz öncesinde veri ön işlemeye tabi tutulmuştur. Bu kapsamda, "Çok Değişkenli Doğrusal Regresyon Yöntemi" ve "CART Yöntemi" karşılaştırmalı olarak denenmiş ve sonuçlar paylaşılmıştır. İş emri standart üretim süresi tahmin modeli kullanılarak elde edilen tahmin süreleri ile üretim gerçekleşmeleri arasındaki farkın (artıklar) izlenmesi ve tahmin performansının iyileştirilmesi için "Düzeltilmiş Shewhart Kontrol Grafiği" kullanılmıştır. Bu yaklaşım, grafik parametrelerinin bilinmediği ancak tahmin edildiği durumlar için uygundur. İzleme için yapılan analizler "R Studio" yazılımındaki "spcadjust" kütüphanesi kullanılarak gerçekleştirilmiş olup örnek izleme grafikleri verilmiştir. Kurulan başlangıç tahmin modelinin performansının düzeltilmiş kontrol limitleri kullanılarak izlenmesi ile karşılaşılan sinyaller incelenmiştir. Parça çeşitliliğinin çok olması dolayısıyla tüm parçalara ilişkin gözlem yoktur ancak sinyal incelemelerinde modelde yeterince temsil edilmediği ve yüksek tahmin hatasına yol açtığı değerlendirilen parçalara ilişkin gözlemler alınarak yeni bir tahmin modeli kurulmuştur. Bu aşamadan sonra gelecek üretim gerçekleşmeleri başlangıç modeli ve kurulan yeni model ile karşılaştırılarak sonuçlar yorumlanmıştır. Yaklaşımda önerilen iteratif modelleme ile, model ve kontrol limitleri güncellenerek tahmin performansının artırılması amaçlanmış ve örnek bir uygulama ile sonuçlar verilmiştir. Parça çeşitliliğinin çok olduğu üretim çevrelerinde gerektikçe modelin yeni gözlemlerle güncellenmesi sağlanarak iş etüdü çalışmalarında zaman ve maliyet kazanımı sağlanmıştır.

Abstract:
In order to analyze the capacity and efficiency in a production workstation and to detect the accepted abnormal situations, first of all, standard production methods and standard production time must be defined. In this study, a workstation that manufactures for the aviation industry, where it is difficult to determine a standard production time, that processes a wide variety of parts for about 80 different projects and whose part group is constantly changing, is discussed. Within the scope of the study, a method has been developed for the prediction of work order production times. In the proposed approach, the selection criterion of the workstation to be studied and the current situation analysis to be made before the study are explained, and the modeling of the production time prediction with time study is discussed. Observations within the scope of time study are collected using video recording method. By analyzing the observations, the times for the determined standard production activities are obtained. Work order production time prediction model is created and explained. An additive model was created for the prediction of the work order standard production time, and two different statistical methods are used to predict the standard times obtained from the observations in the prediction of the model parameters and the times that vary according to the various characteristics of the manufactured part. The part properties information used in the statistical analysis methods are obtained from the tables in the database of the enterprise and the data is pre-processed before the analysis. In this context, "Multivariate Linear Regression Method" and "CART Method" are tested comparatively and the results are shared. The "Adjusted Shewhart Control Chart" is used to monitor the difference (residues) between the prediction times obtained using the work order standard production time prediction model and the production realizations and to improve prediction performance. Analyzes for monitoring are performed using the "spcadjust" library in "R Studio" software, and sample tracking graphics are given. The signals encountered by monitoring the performance of the established initial forecasting model using the adjusted control limits are examined. Due to the large diversity of parts, there are no observations on all parts, but a new prediction model is established by taking observations of parts that are not adequately represented in the model and caused high estimation error in signal examinations. After this stage, the future production realizations are compared with the initial model and the new model established, and the results are interpreted. With the iterative modeling proposed in the approach, it is aimed to increase the prediction performance by updating the model and control limits and the results are given with a sample application. Time and cost savings are achieved in work studies by updating the model with new observations as needed in production environments with a wide variety of parts.