Çelik profil üretimi yapan bir firmada yalın dönüşüm ve otonom bakım uygulaması
Lean transformation and autonomous maintenance implementation in a steel profile production company
Yazar: BETÜL HALK
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET RIZA ADALI
Sakarya Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Rekabetin giderek arttığı günümüz koşullarında işletmelerin maliyetlerini azaltabilmesi ve aynı zamanda varlıklarını koruyabilmesi için etkin bir üretim yönetimine sahip olması gerekmektedir. Bunun için katma değersiz faaliyetleri eliminize ederek pazarın değişimine uyum sağlayabilecek yalın bir üretim metodu geliştirilmelidir. 
Geleneksel metotlar ile üretim yapılan bir işletmede tezgahlara ait bakım metodolojisinin gelişmemiş olması üretimde kalitesizliğe ve zaman kaybına yol açmaktadır. Seri üretim yapan bir üretim hattı için bu durum uzun duruşlara ve üretim planında aksamalara neden olmaktadır. Bu noktada işletmeler ekipmanların etkin bir şekilde yönetilebilmesini, bakımlarının yapılmasını ve sürecin iyileştirilebilmesini sağlayan sistematik bir yaklaşım olan Toplam Üretken Bakım faaliyetlerine yönelmeye başlamışlardır. Toplam Üretken Bakım tüm çalışanları içine alan, arızaların giderilmesini değil önlenmesini amaçlayan, sıfır hata ve sıfır kaybı hedefleyen yenilikçi bir yalın üretim anlayışıdır. 
Birçok işletmede otonom bakım ile bakım faaliyetleri karıştırılmaktadır. İşletmelerdeki çalışanların sadece üretime odaklanması ve bakımın sadece bakım personelinin işi olarak algılaması, özellikle ekipmanlardaki arıza kayıplarını arttırmaktadır. Ayrıca ekipmanın doğal yaşam döngüsünü tamamlayamadan atıl duruma gelmesine de neden olmaktadır. Bu noktada otonom bakımın önemi ortaya çıkmaktadır. 
Bu çalışmada çelik profil üretimi yapan bir firmanın bakım süreci incelenmiş ve arıza kaynaklı duruşları azaltıp ekipman etkinliğini en üst düzeye çıkarabilmek için yalın üretim faaliyetleri uygulanmıştır. Öncelikle 5S ve OEE sistematiği kurulmuştur. TPM felsefesinin araçlarından biri olan otonom bakım yöntemi ile ekipmanların arıza kaynaklı duruş sürelerinin azaltılması ve buna bağlı olarak OEE değerinin arttırılması amaçlanmıştır.
Otonom bakım uygulamaları sektörde nadir olduğu için ve işletmede ilk defa uygulanacağı için sınırlı bir pilot bölgede devreye alınmıştır. Pilot bölge belirleyebilmek için üç fabrikanın geçmiş bir yıllık duruş verileri incelenmiştir. Belirlenen işletmede otonom bakım sürecini devreye almak için bir proje planı oluşturulmuştur. Otonom bakım komitesi kurulmuştur. Komite üyelerine belirli görev ve sorumluluklar atanmıştır, ilgili eğitimler verilmiştir. 
Otonom bakım faaliyetlerine başlanacak ekipmanın belirlenmesi için şirket içi envanter listesi çıkarılmıştır. Komiteyle birlikte belirlenen ekipman için mevcut durum analizi yapılmıştır. Analiz sonuçlarına göre belirlenen ekipman ortalama 157 dk/ay olmak üzere 1887 dk/yıl arıza kaynaklı duruşa sahiptir. Otonom bakım sonrasında bu duruş verilerinde iyileştirme hedeflenmektedir.
Otonom bakım faaliyetlerinin ikinci adımı pilot ekipmanda yeni tamamlanmıştır. Üçüncü adım ve sonraki adımlar için çalışmalar devam etmektedir. İkinci adım sonucunda 157 dk/ay olan 2022 yılı arıza duruş ortalaması, 2023 yılında 142 dk/ay olarak ölçülmüştür. Toplam arıza kaynaklı duruşları incelediğimizde, 1.887 dk/yıl olan 2022 yılı arıza kaynaklı duruş süresi yaklaşık %9,5 iyileşme göstererek 2023 yılında 1.708 dk/yıl ölçülmüştür.
Bu çalışmada ele alınan konu, çelik profil üretimi yapan firmada yalın dönüşümün uygulanması ve konu özelinde otonom bakım sistematiğinin nasıl kurulması gerektiği konusunda literatüre katkı sağlamıştır.

Abstract:
In today's competitive environment, businesses need effective production management facilities to reduce their costs while protecting resources. For this purpose, non-value added activities should be eliminated and a lean production method should be developed that adapt to changes in the market requirements.
In a manufacturing facility where production is carried out using traditional methods, the underdeveloped maintenance methodology of the machines cause to be poor quality and loss of time in production. This situation leads to long downtimes and deviations from the production plan for a mass production line. At this juncture, facilities are beginning to adopt Total Productive Maintenance (TPM) activities, which is a systematic approach that enables effective management of equipment, maintenance and process improvement. TPM is an innovative lean production approach that involves all employees, aiming to prevent malfunctions rather than simply eliminating them, and striving for zero defects and zero losses.
In many facilities, there is confusion between autonomous maintenance and traditional maintenance activities. The employees often only focus on production, perceiving maintenance as the responsibility of maintenance personnel. This misconception significantly increases equipment failure losses at facilities and prematurely idles equipment before completing its life cycle. In such instances, the significance of autonomous maintenance becomes evident.
This study examines the maintenance process of a company specializing in steel profile production. Lean production activities were introduced to minimize downtime caused by malfunctions and optimize equipment efficiency. Initially, 5S and Overall Equipment Effectiveness (OEE) systems were implemented. The goal is to decrease equipment downtime resulting from malfunctions and consequently enhance OEE values by employing the autonomous maintenance method, which is a component of Total Productive Maintenance (TPM)
The first three steps of 5S must be completed for initial cleaning and inspection which is the first step of Autonomous Maintenance. Therefore, roles and responsibilities for 5S were identified and supported with training. Kick-off meetings were conducted on-site, and discipline in 5S was maintained through regular audits, which gradually became ingrained in the company culture. As the second step, the OEE systematic was established. Planned and unplanned downtime were determined in the ERP system as a main heading to calculate the availability value in the OEE study. A signal point has been determined to trigger automatic downtime response to anomalies in the production line  and the ERP system has been designed accordingly. Furthermore, bottleneck points and target cycle times were determined for each product through the products produced in order to calculate performance. Quality values were derived from the variance between gross rolled quantity and net rolled quantity.
Given the rarity of applications in the industry and since this will be the business's first implementation, autonomous maintenance applications have been implemented in a limited pilot area.  To determine this pilot area, downtime data from the previous year across three factories was scrutinized. Subsequently, a project plan has been created to activate the autonomous maintenance process in the specified facility. An autonomous maintenance committee was formed, with each member assigned specific duties and responsibilities. Relevant training was provided to equip committee members with the necessary skills and knowledge.
An in-house inventory list has been compiled in order to determine the equipment to commencement autonomous maintenance activities. Subsequently, a comprehensive analysis of the current situation was conducted in collaboration with the committee for the identified equipment. The determined equipment has revealed 1887 minutes of malfunction-related downtime per year, averaging 157 minutes per month according to the analysis results. It is aimed to improve these posture data after that autonomous maintenance applications.
Training was provided to operators regarding the work delegated by maintenance personnels. One Point Lesson systematic has been established in order to put document the work steps to be done into simply language.
White and red visual cards were designed to manage the information flow in abnormal situations detected in the equipment. White cards signify anomalies to be addressed by operators, while red cards indicate anomalies requiring attention from maintenance personnel. Furthermore, a competency matrix for employees has been developed to monitor and enhance their skills. Employees' knowledge and skills were measured with related survey questions. Subsequently, a customized development training plan was devised for each operator based on the survey results.
Finally, an audit program has been published to monitor the progress of autonomous maintenance work and to determine leveling criteria. Following these preparatory stages, the subsequent steps of autonomous maintenance have been initiated.
The second step of autonomous maintenance activities has recently been completed for the pilot equipment. Progress is currently underway for the third step and subsequent stages. Following the completion of the second step, the average monthly downtime for 2023 decreased to 142 minutes from 157 minutes in 2022. Upon analyzing the total malfunction-related downtime, it was observed that the total downtime reduced from 1,887 minutes per year in 2022 to 1,708 minutes per year in 2023.This signifies an improvement of approximately 9.5% in total malfunction-related downtimes.
Based on the results obtained, an annual capacity increase of 3 hours has been achieved. The benefit obtained from the machine, which is operated by 12 individuals, is calculated as 36 man-hours/year. In order to evaluate the annual benefit of 36 man-hours from a financial perspective, the labor hourly wage was calculated using minimum wage data (as of 2024, the hourly minimum wage is gross 88.9 TL). According to these calculations, the benefit derived at this stage is estimated to be 3,200 TL. Furthermore, it is anticipated that approximately 176 tons per year of production growth will be realized due to the 3-hour capacity saving. These gains are expected to improve further as the autonomous maintenance levels progress.
When initiating improvement initiatives, it is advisable for facilities to first establish a systematic data analysis tool such as Overall Equipment Effectiveness (OEE) to thoroughly examine the current situation and identify losses in the process. This systematic approach will aid in accurately determining both the methods to be applied and the equipment or processes to be targeted by the facility. The subject matter discussed in this study contributes to the literature on the implementation of lean transformation in the company producing steel profiles and how to establish an autonomous maintenance systematic.