Geri Dön

Development of a multi-scenario simulation model for spare parts inventory optimization in mining operations

Maden işletmelerinde yedek parça envanter optimizasyonu için çoklu senaryoya sahip bir benzetim modeli geliştirilmesi

  1. Tez No: 685085
  2. Yazar: SENA ŞENSES
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR GÖLBAŞI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Maden Mühendisliği ve Madencilik, Mining Engineering and Mining
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 124

Özet

Artan pazar rekabeti, birçok endüstri için operasyon yapısını stratejik ve operasyonel seviyelerde önemli ölçüde değiştirmeye zorlamaktadır. Operasyonların sorunsuz bir şekilde yürütülmesini sağlamak için, fırsat kaybını önleyip toplam envanter maliyetini azaltarak, verimli bir envanter yönetimi elde etmenin hayati önem taşıdığı kabul edilmektedir. Envanter, çeşitli sektörlerde faaliyet gösteren birçok şirket için en maliyetli varlıklardan biri olarak düşünülmektedir. Farklı envanter türleri arasında yedek parça envanteri, minimum işletme maliyeti ile yüksek ekipman kullanılabilirliğini sağlama hedefine ulaşmada büyük önem taşımaktadır. Madencilik sektöründe, karşılanması gereken seri ve sürekli üretim gereksinimi, yüksek kapasiteli makinelerin yadsınamaz katkısıyla sağlanmaktadır. Maden makinelerinin büyük operasyonel yükleri ve pahalılığı nedeniyle, yedek parça bulunamamasından kaynaklanan plansız duruşlar büyük maddi kayıplara neden olabilmektedir. Bir madenin yedek parça deposunda bulunabilecek farklı yedek parça türleri arasından lastikler, tekerlekli makinelerin kullanıldığı operasyonlar için büyük önem bir önem arz etmektedir. Hafriyat ve nakliye operasyonları için çeşitli kapasitelere sahip kamyonların yoğun olarak kullanıldığı açık ocak işletmelerinde, lastikler, toplam işletme maliyetlerinin %20'si kadarını oluşturabilmektedir. Ayrıca, ihtiyaç olduğu anda depoda yeterli sayıda lastik bulunmaması da kayda değer bir üretim kaybına, dolayısıyla ek maliyetlere yol açabilmektedir. Bu bağlamda, mevcut çalışma Arena® yazılımı kullanarak, bir yedek parça envanter optimizasyonu problemi için çok senaryolu bir ayrık olay simülasyon algoritması geliştirmeyi amaçlamaktadır. Bu senaryoların oluşturulması kapsamında, (s, Q), (s, S), (R, Q) ve (R, S) olmak üzere dört farklı envanter politikası ve bu politikaların farklı parametre değerleri kullanılmaktadır. Geliştirilen algoritma, Türkiye'de bir açık ocak kömür madeninde faaliyet gösteren, her biri altı lastiğe sahip yedi kamyondan oluşan bir kamyon filosunun lastik envanteri için uygulanmıştır. Bu çalışmada, hem sürekli hem de periyodik gözden geçirme yaklaşımlarını kapsayacak şekilde, iyi bilinen dört envanter politikası kullanılmıştır. Buna göre, sürekli gözden geçirme politikası kapsamında (s, Q) ve (s, S) politikaları, periyodik gözden geçirme politikası kapsamında (R, Q) ve (R, S) politikaları belirlenmiştir. Farklı çalışma dinamiklerine sahip dört envanter politikasından, toplam 637 senaryo oluşturulmuş ve her bir senaryo beş yıllık bir süre için simüle edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, sürekli gözden geçirme envanter politikası için, envanter seviyesi 9'a düştüğünde, bu seviyeyi 49'a çıkaracak kadar yedek parçanın sipariş edildiği, (s=9, S=49) senaryosunun en iyi senaryo olduğu gözlemlenmiştir. Benzer şekilde, periyodik gözden geçirme politikası için, her 6,480 saatte bir 45 adet yedek parçanın sipariş edildiği, (R=6,480, Q=45) senaryosunun en iyi senaryo olduğu gözlemlenmiştir. Buna göre, sürekli ve periyodik gözden geçirme politikalarının en iyi durum senaryoları için yıllık sistem maliyeti sırasıyla 2,604,032$ ve 2,608,617$ olarak elde edilmiştir. Bunlara ek olarak, her iki senaryoda da, maliyet kalemleri arasındaki dengenin, sistemin envanter yetersizliğinden kaynaklanan duruşlara belirli bir ölçüde izin vermesiyle sağlandığı gözlemlenmiştir.

Özet (Çeviri)

The growing market competition compels many industries to change their operational structures at strategic and operational levels dramatically. It has been recognized that inventory management requires continuous monitoring and improvement and it is vital for businesses to ensure smooth operations by avoiding production loss and reducing the overall cost of inventory. For various production companies operating in different industries, inventory is considered as one of the most expensive assets. Among different inventory types, the spare parts inventory is of great importance for production management in ensuring high equipment availability at a minimized operating cost. In the mining industry, mass and continuous production should be sustained with an incontrovertible contribution of high-capacity equipment. Due to the high operational loads, complexity, and cost of the mining machines, unplanned downtimes resulting from spare parts' unavailability may cause a great financial loss. Among different types and classifications of spare parts available in a mining spare parts warehouse, tires are significant for operations where wheel machineries are used. In open-pit operations where trucks with varying capacities are extensively employed for material hauling operations, tires can account for up to 20% of the total operating costs. In addition, any tire shortage in a warehouse may lead to tremendous production loss. In this regard, the current study intends to develop a discrete-event simulation algorithm for optimizing spare parts inventory problems in various inventory systems, giving the cost-wise best output among all the scenarios by utilizing Arena® Software. Within the scope of generating these scenarios, different parameter combinations of four inventory policies, namely (s, Q), (s, S), (R, Q), and (R, S), are utilized. The proposed algorithm is implemented for the tires of a truck fleet, which covers seven identical trucks with six tires each and operates in a surface coal mine in Turkey. In this study, four well-known inventory policies are utilized to evaluate both continuous and periodic inventory review approaches. For the continuous reviewing approach, (s, Q) and (s, S) policies are identified, while (R, Q) and (R, S) policies are discussed for the periodic reviewing approach. On this basis, a total of 637 scenarios are generated from the inventory policies built based on different reviewing and triggering mechanisms, and each scenario is simulated for five years. The results show that the most optimal scenario for continuous review inventory policy is observed to be (s=9, S=49), where spare parts are ordered up to an inventory level of 49 whenever the number of components in the inventory drops to 9. Similarly, the most optimal scenario for periodic review policy is observed to be (R=6480, Q=45), where the fixed batch size of 45 is ordered every 6,480h. Accordingly, the annual system cost is observed as $2,604,032 and $2,608,617 for the best-case scenarios of continuous and periodic review policies, respectively. Besides, it was observed from both policies that the model is capable of ensuring the balance between the cost items by allowing stock-out to a certain extent in the best-case scenarios.

Benzer Tezler

  1. A reservation based multi agent intersection management for autonomous vehicles

    Otonom araçlar için rezervasyon bazlı çok ajanlı kavşak yönetimi

    ATAKAN YASİN YEŞİLYURT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET TURAN SÖYLEMEZ

  2. RO-RO terminallerinin simülasyon modellemesi yöntemi ile kapasite analizleri

    Capacity analysis of the RO-RO terminals by using simulation modelling method

    EMİN DENİZ ÖZKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Denizcilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE NİL GÜLER

    DOÇ. DR. SELÇUK NAS

  3. A multi-modal discrete-event simulation model for military deployment

    Askerî birliklerin intikali için çok-modlu bir kesikli olay simülasyonu

    UĞUR ZİYA YILDIRIM

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Bölümü

    PROF. İHSAN SABUNCUOĞLU

  4. QoS-based resource management and optimization in CR-based NOMA networks

    CR tabanlı NOMA ağlarında QoS tabanlı kaynak yönetimi ve optimizasyonu

    ÖMER FARUK AKYOL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEMİHA TEDİK BAŞARAN

  5. A software defined network framework in 5G wireless systems

    5G kablosuz sistemlerde yazılım temelli ağ iskeleti

    GÖKHAN SEÇİNTİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BERK CANBERK