Mobilya üretim tesisi baza kasa otomasyon hattında verimlilik çalışması
Efficiency study on the bed base frame automation line in a furniture manufacturing facility
- Tez No: 928853
- Danışmanlar: PROF. DR. SİNEM KULLUK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Toplam Ekipman Etkinliği, Veri Madenciliği, Sınıflandırma, Yalın Üretim, Kobetsu Kaizen, Overall Equipment Efficiency, Data Mining, Classification, Lean Manufacturing, Kobetsu Kaizen
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde, firmalar arasındaki rekabet koşulları hızla değişmekte ve artış göstermektedir. Firmalar, bu duruma ayak uydurabilmek, pazara kaliteli ürünler sunmak ve sektördeki konumlarını koruyabilmek için birçok farklı alanda çalışmalar yürütmektedir. Son yıllarda, özellikle Veri Madenciliği ve Yalın Üretim konularında çalışmalara olan ilgi artmıştır. Bu çalışmalar, şirketlerin geliştirilmesi gereken yönlerini belirleyerek, müşteri memnuniyetini artırma konusunda önemli adımlar atılmasına yardımcı olmaktadır. Bu çalışmada, mobilya sektöründe faaliyet gösteren bir firmanın baza iskeleti üretimi makine parkurunda, hattın toplam ekipman etkinliğini artırmaya yönelik bir çalışma gerçekleştirilmiştir. Hatta yaklaşık 30 farklı bazanın metal iskeletinin kaynak ve montaj işlemleri yapılmaktadır. Gerçekleştirilen çalışmada, hattın toplam ekipman etkinliğini artırmak amacıyla veri madenciliği yöntemlerinden sınıflandırma ile yalın üretim tekniklerinden kobetsu kaizen tekniği uygulanmıştır. Toplam ekipman etkinliği; kullanılabilirlik, performans ve kalite başlıkları altında incelenmiştir. Bu doğrultuda, toplam ekipman etkinliği verilerinde iyileştirme sağlamak amacıyla duruş, kalite ve ekipman verileri analiz edilmiştir. Elde edilen arıza verileri üzerinde Weka veri madenciliği yazılımı ile sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiştir. Kstar, NaiveBayes, PART gibi kullanılan farklı sınıflandırma tekniklerinden % 91,9 doğrulukla en iyi sonucu PART algoritması vermiştir. Algoritma ile elde edilen kurallardan hattın duruşuna en fazla etki eden faktörün arıza çözümü olduğu belirlenmiştir. 20 kuraldan en etkili iki kural için kobetsu kaizen kapsamında çalışmalar yapılmıştır. Çalışmalar sonucunda, toplam ekipman etkinliğinde önemli bir artış gözlemlenmiş ve diğer kurallar için de çalışmalar planlanmıştır.
Özet (Çeviri)
In today's competitive landscape, the conditions between firms are rapidly changing and increasing. To adapt to these circumstances, companies are undertaking various initiatives to deliver high-quality products to the market and maintain their positions within the industry. In recent years, there has been a growing interest in studies related to Data Mining and Lean Production. These initiatives assist companies in identifying areas for improvement and taking significant steps towards enhancing customer satisfaction. This study focuses on a firm in the furniture industry, aiming to improve the overall equipment effectiveness of the machinery used for the production of bed base skeletons. The production line conducts welding and assembly operations for approximately 30 different types of metal skeletons for bed bases. In this work, classification methods from data mining, along with the kobetsu kaizen technique from lean production, were applied to enhance the overall equipment effectiveness. The efficiency of the equipment was examined under three main headings: usability, performance, and quality. To improve overall equipment effectiveness data, machine stoppages (downtime), quality, and equipment data were analysed. Classification on the obtained failure data was performed using the Weka data mining software. Among the various classification techniques employed, including Kstar, NaiveBayes, and PART, the best result was achieved with the PART algorithm, yielding an accuracy of 91.9%. It was determined that the most significant factor affecting the line's downtime was the resolution of failures. Further, studies were conducted on the two most impactful rules derived from the 20 rules generated by the algorithm within the framework of kobetsu kaizen. As a result of these efforts, a significant increase in overall equipment effectiveness was observed, and future work on the other rules is planned.
Benzer Tezler
- İzmir yöresindeki süt sığırcılığı işletmelerinde sağımı yemleme ve temizlemeye ilişkin uygulamaların mekanizasyon işletmeciliği açısından irdelenmesi
Başlık çevirisi yok
ENGİN ÇAKIR
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
ZoolojiEge ÜniversitesiTarımsal Mekanizasyon Ana Bilim Dalı
PROF.DR. RAUF UÇUCU
- Türkiye'de yonga levha endüstrisi sorunları ve çözüm yolları
Die spanplatten indüstrie in der Türkei ihre probleme und lösungsmöglichkeiten
ABDİ EKİZOĞLU
- İnegöl'de çeşitli ölçeklerdeki mobilya işletmelerinin sosyo-ekonomik analizi
Başlık çevirisi yok
MUSTAFA ÖNCER
Yüksek Lisans
Türkçe
1984
Ağaç İşleriİstanbul ÜniversitesiOrman Ekonomisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. A. UÇKUN GERAY