Zorluk
Türkiye'de orta ölçekli bir kablo üreticisi, birden fazla çapta (1,5 mm'den 240 mm'ye) ve renkte (12 standart renk artı özel renkler) güç kabloları üretiyor. Ekstrüzyon hatları, çap veya renk değiştiğinde değişim gerektiriyor.
Rakamlar acı bir hikaye anlatıyordu:
- 4 ekstrüzyon hattında günlük 6 saat değişim süresi
- Renk değişimleri: Renk sırasına bağlı olarak 15-40 dakika
- Çap değişimleri: Boyut atlama durumuna bağlı olarak 30-75 dakika
- Planlamacılar işleri Excel'de manuel olarak sıralıyordu
- Değişimleri en aza indirmek için sistematik bir yaklaşım yoktu
Sıraya Bağlı Hazırlık Sürelerini Anlamak
Tüm değişimler eşit değildir. Beyazdan siyaha geçiş, tüm renk sisteminin temizlenmesini gerektirir—en az 45 dakika. Beyazdan açık griye geçiş? Sadece 15 dakika.
Benzer şekilde, 10 mm'den 16 mm'ye geçiş 30 dakika sürer. 10 mm'den 95 mm'ye atlamak? Bu, kalıp değişiklikleri, basınç ayarlamaları ve soğutma sistemi yeniden yapılandırması içeren 90 dakikalık bir değişimdir.
Bu, bir sıraya bağlı hazırlık matrisi oluşturur: sonraki iş için hazırlanma süresi tamamen önceki işin ne olduğuna bağlıdır.
Manuel Yaklaşım
Planlama ekibi yıllar içerisindeki deneyimlerle pratik kurallar geliştirmişti:
- "Her zaman açık renkleri koyu renklerden önce çalıştır"
- "Benzer çapları birlikte grupla"
- "Özel renk işinden önce asla siyah çalıştırma"
Bu buluşsal yöntemler yardımcı oldu, ancak eksiklerdi. 200'den fazla aktif SKU ve günlük talep değişiklikleri ile planlamacıların tüm sıralama seçeneklerini değerlendirmesi mümkün değildi. 200 faktöriyel bir problemi sadece sezgiyle çözmeye çalışıyorlardı.
Optimizasyon Modelini Oluşturmak
Her geçiş için gerçek değişim sürelerini ölçerek başladık. Bu 6 hafta süren veri toplama gerektirdi, ancak gerekliydi. Sonuç, renkler için 50x50 ve çaplar için 30x30 bir matris oldu.
Kısıt modeli şunları içeriyordu:
Karar Değişkenleri: Hangi iş hangi hatta, sıralamada hangi pozisyonda çalışacak
Amaç Fonksiyonu: Tüm teslim tarihlerini karşılarken toplam değişim süresini en aza indirmek
Kısıtlar:
- Her iş tam olarak bir kez çalışır
- İşler aynı hatta çakışamaz
- Teslim tarihleri dikkate alınmalı
- Malzeme kullanılabilirlik kısıtları
- Belirli ürünler için minimum parti boyutları
Sonuçlar
Optimizasyon modelini uyguladıktan sonra:
| Metrik | Önce | Sonra | İyileştirme |
|---|---|---|---|
| Günlük değişim süresi | 6 saat | 3,9 saat | %35 azalma |
| Zamanında teslimat | %81 | %91 | 10 puan |
| Verimlilik (ton/gün) | 24 | 26,9 | %12 artış |
| Planlamacı çizelgeleme süresi | 4 saat | 1 saat | %75 azalma |
Matematik basit: Günlük 2,1 saat tasarruf x 250 çalışma günü = yılda 525 saat. Üretim hızlarında bu, herhangi bir sermaye yatırımı olmadan anlamlı ek kapasiteye dönüşür.
Temel Uygulama İçgörüleri
Veri kalitesi algoritma karmaşıklığından daha önemlidir. İlk oluşturduğumuz model teorik olarak zarifti ancak değişim matrisi tahmini değerlere dayandığı için kötü sonuçlar üretti.
Operatör kabullenişi gereklidir. Hat amirlerini erkenden dahil ettik. Değişim matrisini doğruladılar ve kaçırdığımız kısıtları işaretlediler. İlk optimize edilmiş çizelge en iyi manuel denemelerinden 30 dakika daha hızlı çalıştığında, şüphecilik hevese dönüştü.
Tek bir hatla başlayın. Dört hattın tamamına dağıtmadan önce 8 hafta boyunca tek bir ekstrüzyon hattında pilot uygulama yaptık. Bu riski sınırladı ve güven oluşturdu.
Entegrasyon bağımsız araçları geçer. Optimizasyon her gece otomatik olarak çalışır, SAP'dan en son talebi çeker ve çizelgeyi üretim sahası terminallerine gönderir. Manuel veri aktarımı yok, Excel dışa aktarımı yok.
Daha Geniş Uygulamalar
Bu yaklaşım, sıraya bağlı hazırlıkların var olduğu her yerde uygulanabilir:
- Plastik enjeksiyon kalıplama: Renk ve reçine tipi değişimleri
- Gıda işleme: Alerjen tabanlı sıralama, aroma değişimleri
- İlaç: Ürünler arasında temizlik doğrulama gereksinimleri
- Metal imalat: Takım hazırlığı, malzeme tipi geçişleri
Altta yatan matematik aynıdır. Değişen, alana özgü kısıtlar ve değişim matrisidir.
Sonuç
Değişim optimizasyonu, hazırlıkları ortadan kaldırmakla ilgili değildir—fiziksel bir gerekliliktir. Sıralama konusunda daha akıllı olmakla ilgilidir. Değişim süresinde %35 azalma, ürün üretmek için önemli ölçüde daha fazla zaman demektir. Bu kablo üreticisi için, bu doğrudan kar hanesine yansıdı.