Savunma sanayi sektöründe faaliyet gösteren bir firmaya değer akış haritalama ile bulanık htea entegrasyonu
Fuzzy fmea integration with value flow mapping for a company operating in the defense industry sector
Yazar: MERVE UZUN
Danışman: DOÇ. DR. SAFİYE SENCER
Sakarya Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Bulanık mantık = Fuzzy logic ; Değer akışı = Value stream ; Hata türleri ve etkileri analizi = Failure mode and effect analysis

Özet:
Günümüzde üretim yapan fabrikalar rekabetin, azalan karın ve ekonomik belirsizliklerin yol açtığı sonuçlardan dolayı gelişimlerini ancak maliyetlerini azaltarak ve verimliliklerini arttırarak sağlayabilirler. İşletmelerinin var olan rekabete bakış açıları, sahip oldukları üretim sistemleriyle doğrudan bağlantılıdır. Bu sebeple işletmeler müşterilerine mükemmel değeri sunmak için yeni sistemler geliştirmek istemişlerdir. Yalın Düşünce Sistemi ve Yalın Üretim bu istek sonucunda ortaya çıkmıştır. Yalın üretim temelde hammaddenin fabrikaya girişinden itibaren nihai ürünün oluşumuna ve sonrasında müşteriye teslim edilişine kadar geçen sürenin en aza indirilmesini sağlar. Yalın üretimin temel amacı, mevcut düzene ait süreçlerin verimlilik analizlerini gerçekleştirmek, israfları ortadan kaldırmak , maliyetlerin azalmasına katkı sağlamak ve müşteriye olabilecek en kısa sürede mükemmel ürünü sunmaktır. 
Savunma Sanayi sektöründe güvenilir performans sunmak ve operasyonel riskleri azaltmak gün geçtikçe zorlaşmaktadır. Bu sektörde faaliyet gösteren ve uygulama yapılacak olan firma düşünüldüğünde, kurusıkı ses tabancası için Sanayi ve Teknoloji Bakanlığının yayınlamış olduğu yönetmelikler, gerçek silah için ise Milli Savunma Bakanlığının yayınlamış olduğu yönetmelikler güvenlik ve kalite standartlarını sağlayabilmek amacıyla uygulanması zorunlu olan yönetmeliklerdir. Ancak başarıyı elde etmek ve rekabet ortamında gelişimlerini sürdürebilmek için bu yönetmelikler yeterli olmamaktadır. Bu sektörde faaliyet gösteren firmalar kaliteli, güvenilir, hızlı ve en az maliyetle üretim yapabilmek için Yalın Düşünce sistemini ve Risk Optimizasyonunu benimsemelidir.
İşletmelerde, kaynakların yoğun kullanımı katma değersiz faaliyetleri ortadan kaldırır düşüncesi başarılı olmanın önündeki en büyük engeldir. Katma değersiz faaliyetlerin ortadan kaldırılması ve istenen verimle çalışılabilmesi için hammaddeden başlayıp nihai ürünün müşteriye teslim edilmesine kadar uzanan sürecin bir bütün olarak değerlendirilmesi gerekir. Tedarik zincirinde tek bir halkanın başarılı olması yeterli değildir. 
Değer Akış Haritalama, Yalın Üretim Tekniklerinden biridir. İşletmelerdeki tedarik zinciri süreçlerine bütüncül bakış açısıyla yaklaşmayı sağlar. Oldukça sade ve anlaşılır bir yöntemdir. Değer Akış Haritalama tekniği kullanılarak mevcut durumda üretimde yaşanan tüm problemler ve hatalar görünür hale gelir. Bu yöntem kullanılarak üretimde zorunlu olmayan her faaliyetin, israfın ve hatanın maliyet üzerindeki etkisi azaltılabilir. Değer Akış Haritalama tekniği ile görünür hale gelen hataların, etkileri ve bunların önlenmesi için kullanılacak en uygun sayısal yöntemlerden biri Hata Türü ve Etki Analizi'dir. 
Hata Türü ve Etki Analizi süreçlerde oluşan/oluşması muhtemel hataların tespit edilmesini ve öncelik sıralamasına göre sistemin iyileştirilmesini amaçlar. HTEA'nın bu amacı, Yalın Düşüncedeki sürekli iyileşme ve mükemmelleşme ilkelerine doğrudan bağlıdır. Bu yöntem sisteme olan güvenin artmasını sağlar. 
HTEA'da , kesinliği arttırmak ve belirsizliği ortadan kaldırmak için Bulanık Mantık destekli entegre bir yöntem oluşturularak iki yönteminde iyi yönlerini buluşturmak amaçlanmıştır.Bulanık Mantık, güncel hayatta insan beyni tarafından her an oluşturulan nitel verileri nicel hesaplamalara dönüştürüp karar verme problemlerinde hataların minimize edilmesine katkı sağlar.
Bu çalışmada, Savunma Sanayi sektöründe faaliyet gösteren CS firmasında, yaşanan hataların görünür hale gelmesini sağlayan Değer Akış Haritalama tekniği ile C9 model ürünü için örneklem alınarak dört adet yarımamüle ait Mevcut Durum Değer Akış Haritası çizilmiştir. Yarımamülller kapak, namlu, ateşleme iğnesi ve gövdedir. Daha sonra çizilen dört harita birleştirilip C9 model ürün için Mevcut Durum Değer Akış Haritası ortaya çıkarılmıştır. Kapak için çizilen haritada toplam akış süresinin 156,5 gün olduğu sonucuna ulaşılmıştır.
Saha gezisi ve çizilen harita sonucu kalite hataları, finans planlaması yetersizliği, üretim planlama eksiklikleri, stok kontrolsüzlüğü ve bakımsızlık gibi 13 farklı kategoride problem/hata tespit edilmiştir. Tespit edilen problemler ve hatalar için önlem alınması amaçlanmıştır. Önlem alabilmek için ihtiyaç duyulan sıralama ise Bulanık HTEA yöntemi ile tespit edilmiştir. Bulanık HTEA yöntemi, MATLAP programında uygulanmıştır. Programa, olasılık, şiddet ve tespit edilebilirlik değerleri girdi olarak ; risk öncelik sayısı çıktı olarak tanımlanmıştır. Programa toplam 343 adet kural işlenmiştir. Çalışmada doğru sonuçlar elde edebilmek için CS firmasında anket çalışması yapılmıştır. Tüm bu işlem adımları sonrası sonuçlar incelenip en uygun sıralama önerilmiştir.
Daha sonra yapılacak iyileştirmeler doğrultusunda Gelecek Durum tasarlanmış ve Gelecek Durum Değer Akış Haritası çizilmiştir. Sonuçta C9-Kapak yarımamülü için toplam akış süresi 57 güne kadar düşürülmüştür. Bu sonuç kapak yarımamülü için %63,57'lik bir iyileşme olduğunu gösterir. Uygulanması önerilen tüm iyileştirmeler firmaya sunulmuştur.
Çalışmada Bulanık HTEA kullanılmasının sebebi, Klasik HTEA'da risk öncelik sayısının hesaplanmasında  şiddet , olasılık ve tespit edilebilirlik kriterlerinde nitel veriler kullanılması ve değerlendirmenin kişiye bağlı olması gibi eksikliklerin önüne geçilmek istenmesidir. Çalışma sonucunda HTEA ile Bulanık HTEA kıyaslanmıştır.
Gün geçtikte daha bulanık ve karmaşık bir yapıya sahip olan yeni dünyada, üretim yapan tüm firmaların faaliyetlerini sürdürebilmeleri için Yalın Üretim ilkelerini benimsemeleri gerekmektedir. Klasik yöntemlerle problem çözmeye çalışmak veya hata önceliklendirmeye çalışmak gittikçe zorlaşmaktadır. Bu noktada Bulanık Mantık, belirsiz ve farklı sözel verilerinin değerlendirilmesine, dolayısıyla daha kesin sonuçlar elde edilmesine olanak sağlar.

Abstract:
In today's manufacturing landscape, factories face a competitive environment characterized by diminishing margins and economic uncertainties. These challenges necessitate that enterprises foster growth through cost reduction and enhanced efficiency. The perspective that businesses have towards existing competition is intrinsically linked to their production systems. Consequently, companies have been motivated to develop new systems to deliver exceptional value to their customers. Lean Thinking and Lean Production have emerged as a result of this desire. Lean production fundamentally aims to minimize the duration from the entry of raw materials into the factory to the delivery of the final product to the customer. The primary objective of lean production is to perform efficiency analyses of existing processes, eliminate waste, reduce costs, and deliver the perfect product to the customer in the shortest possible time.
In the contemporary manufacturing environment, the pressure to enhance productivity while reducing costs has never been greater. Factories are compelled to navigate a highly competitive landscape, where economic uncertainties and shrinking profit margins pose significant challenges. This competitive environment demands that businesses adopt innovative strategies to stay ahead. One of the most effective strategies that has emerged in response to these challenges is Lean Production, a methodology that focuses on streamlining processes, eliminating waste, and maximizing value to the customer.
Lean Production is not just a set of tools or practices; it is a philosophy that permeates every aspect of the manufacturing process. At its core, Lean Production aims to minimize the time from when raw materials enter the factory to when the finished product is delivered to the customer. This approach involves conducting thorough efficiency analyses of existing processes, identifying and eliminating waste, reducing costs, and ultimately delivering the perfect product in the shortest possible time. This methodology is driven by the principles of continuous improvement and perfection, where every step of the process is scrutinized for potential improvements.
Delivering reliable performance and mitigating operational risks in the defense industry is becoming increasingly challenging. Considering the company operating in this sector and the application to be conducted, the regulations published by the Ministry of Industry and Technology for blank firing guns and those published by the Ministry of National Defense for real weapons are mandatory to ensure safety and quality standards. However, merely adhering to these regulations is insufficient to achieve success and sustain development in a competitive environment. Companies operating in this sector must adopt Lean Thinking systems and Risk Optimization to produce quality, reliable, and rapid products with minimal cost.
The defense industry, in particular, faces unique challenges in maintaining reliable performance and minimizing operational risks. The stringent regulations set forth by the Ministry of Industry and Technology for blank firing guns, and the Ministry of National Defense for real weapons, are designed to ensure safety and quality standards. However, mere compliance with these regulations does not guarantee success in a highly competitive environment. To truly excel, companies in the defense sector must go beyond regulatory compliance and adopt Lean Thinking systems and Risk Optimization strategies. These methodologies enable companies to produce high-quality, reliable, and rapid products at minimal costs, thereby gaining a competitive edge.
In enterprises, the prevalent notion that intense resource utilization eliminates non-value-adding activities is a significant barrier to success. To achieve desired efficiency, it is essential to evaluate the entire process from raw material to final product delivery as a holistic system. Success in the supply chain requires more than the success of individual components. Value Stream Mapping (VSM) is one of the Lean Production Techniques that provides a holistic view of supply chain processes in enterprises. It is a straightforward and understandable method. Using the VSM technique, all problems and errors in production become visible. This method allows for the reduction of costs associated with unnecessary activities, waste, and errors.
One of the common misconceptions in enterprises is the belief that intense resource utilization automatically eliminates non-value-adding activities. This belief can be a significant barrier to achieving true efficiency. To overcome this barrier, it is essential to evaluate the entire production process—from raw material input to final product delivery—as a holistic system. Success in the supply chain is not merely about the performance of individual components but about the seamless integration and coordination of the entire process. Value Stream Mapping (VSM) is a powerful Lean Production technique that provides a comprehensive view of supply chain processes within an enterprise. VSM is an intuitive and easily understandable method that makes all production problems and errors visible. By using VSM, enterprises can identify and eliminate unnecessary activities, waste, and errors, thereby reducing costs and improving overall efficiency.
One of the numerical methods most suited for addressing visible errors through VSM is Failure Mode and Effects Analysis (FMEA). FMEA aims to identify potential failures in processes and prioritize them for system improvement, directly aligning with the Lean Thinking principles of continuous improvement and perfection. This method enhances system reliability. In FMEA, integrating Fuzzy Logic aims to combine the strengths of both methodologies to increase precision and eliminate uncertainty. Fuzzy Logic helps transform qualitative data generated by the human brain into quantitative calculations, thereby minimizing errors in decision-making processes.
Failure Mode and Effects Analysis (FMEA) is one of the most effective numerical methods for addressing visible errors identified through VSM. FMEA seeks to identify potential failures in processes, prioritize them based on their severity, and implement corrective actions to improve system reliability. This method aligns directly with the Lean Thinking principles of continuous improvement and perfection. However, the traditional FMEA approach can sometimes fall short in dealing with uncertainties and qualitative data. To enhance the precision and effectiveness of FMEA, integrating Fuzzy Logic can be highly beneficial.
 Fuzzy Logic helps transform qualitative data, which is often generated by human intuition and experience, into quantitative calculations. This transformation minimizes errors in decision-making processes and enhances the overall reliability of the system.
This study involves the Defense Industry sector company CS, using the VSM technique to make visible the errors in the production of the C9 model product. Samples were taken for four semi-finished components: the cover, barrel, firing pin, and body. Subsequently, four maps were drawn and combined to create a Current State Value Stream Map for the C9 model product. The map drawn for the cover indicated a total flow time of 156.5 days. A field trip and mapping exercise identified thirteen different categories of issues, including quality errors, financial planning deficiencies, production planning gaps, lack of inventory control, and maintenance issues. Measures were planned to address these identified problems, prioritized using the Fuzzy FMEA method, implemented in MATLAB. Inputs to the program included probability, severity, and detectability values; the output was a risk priority number. A total of 343 rules were processed in the program.
This study focuses on the Defense Industry sector company CS and utilizes the VSM technique to uncover and visualize errors in the production of the C9 model product. Samples were taken from four semi-finished components: the cover, barrel, firing pin, and body. Subsequently, four separate maps were drawn and combined to create a comprehensive Current State Value Stream Map for the C9 model product. The map for the cover component revealed a total flow time of 156.5 days. A thorough field trip and mapping exercise identified thirteen distinct categories of issues, including quality errors, financial planning deficiencies, production planning gaps, lack of inventory control, and maintenance problems. To address these issues, corrective measures were planned and prioritized using the Fuzzy FMEA method, implemented in MATLAB. The inputs to the Fuzzy FMEA program included probability, severity, and detectability values, with the output being a risk priority number. The program processed a total of 343 rules, providing a robust and detailed analysis of the identified problems.
The study conducted a survey within the CS company to ensure accurate results, leading to the recommendation of an optimal sequence. Subsequent improvements were planned, and a Future State was designed with a Future State Value Stream Map. The results showed that the total flow time for the C9-Cover semi-finished product was reduced to 57 days, representing a 63.57% improvement. All recommended improvements were presented to the company. The study demonstrated the advantages of using Fuzzy FMEA over Classical FMEA, which traditionally relies on qualitative data for severity, probability, and detectability criteria, and is subject to individual biases. The comparison of FMEA and Fuzzy FMEA highlighted the benefits of Fuzzy Logic in handling uncertain and varied verbal data, thereby enabling more precise outcomes. In an increasingly complex world, manufacturing firms must adopt Lean Production principles to maintain operations, as classical methods for problem-solving and prioritization become progressively challenging. Fuzzy Logic facilitates the evaluation of diverse and uncertain verbal data, thus achieving more accurate results.
The study also involved conducting a detailed survey within the CS company to ensure the accuracy of the results, which led to the recommendation of an optimal sequence of actions. Subsequent improvements were meticulously planned, and a Future State was designed using a Future State Value Stream Map.
 The outcomes demonstrated a significant reduction in the total flow time for the C9-Cover semi-finished product, which was reduced to 57 days, marking a remarkable 63.57% improvement. All recommended improvements were systematically presented to the company for implementation.
The comparative analysis of Classical FMEA and Fuzzy FMEA highlighted the significant advantages of incorporating Fuzzy Logic. Traditional FMEA relies heavily on qualitative data for evaluating severity, probability, and detectability, which can be subjective and prone to individual biases. In contrast, Fuzzy FMEA leverages Fuzzy Logic to handle uncertain and varied verbal data, enabling more precise and reliable outcomes. This capability is crucial in an increasingly complex and dynamic manufacturing environment where traditional methods for problem-solving and prioritization become increasingly challenging. Fuzzy Logic provides a robust framework for evaluating diverse and uncertain data, thus achieving more accurate and actionable results.
In conclusion, the adoption of Lean Production principles, combined with advanced methodologies like Fuzzy FMEA, is essential for manufacturing firms to maintain competitiveness and operational efficiency. The integration of these methodologies enables companies to navigate the complexities of modern production environments, reduce costs, eliminate waste, and deliver high-quality products to customers in the shortest possible time. The findings of this study underscore the importance of continuous improvement and innovation in achieving sustainable success in the manufacturing sector.