OPERASYONEL MÜKEMMELLİK İÇİN İSRAF SİMULASYONU ÜZERİNE AMPİRİK BİR ÇALIŞMA

Year 2018, Volume: 10 Issue: 2, 64 - 73, 31.12.2018

Hakan Yıldırım , Mehmet Nuri İnel

Abstract

Operasyonel mükemmelliğin önemi işletmeler için günden güne artmaktadır.
Operasyonel mükemmelliğin incelediği birçok unsur bulunmaktadır. İsraflar
operasyonel mükemmellik ve yalın için önemli unsurlardandır. Bununla beraber,
operasyonel mükemmelliğin hedeflerinden biri israfları minimize etmek hatta
sıfıra indirmektir. İsrafların minimum hale getirilmesi için işletmelerde iyileştirme
çalışmaları yapılmaktadır. Bu çalışmalar belirli program dahilinde hangi israf
türünün daha önemli olduğunun belirlenmesi, iyileştirmesi ve sürecin kontrol
edilmesi şeklinde uygulanmaktadır.
Gelecek planlamalarda israfların miktarının belirlenmesi önemlidir. İsrafların
gelecekte oluşabilecekleri miktarların şimdiden belirlenmesi için simülasyonun
uygulanabilecektir. Bu çalışmada operasyonel mükemmelliğe ulaşmak için bir
fabrikada ortaya çıkan israfların simülasyonu yapılarak değerlendirilecektir.

Keywords

Operasyonel Mükemmellik, İsraf, Simülasyon

AN EMPIRICAL STUDY ABOUT SIMULATION OF WASTE FOR OPERATIONAL EXCELLENCE

Abstract

The importance of operational excellence rises day by day for firms. There are
many component about operational excellence. Wastes are important component
for lean and operational excellence. Besides, one of the targets of operational
excellence is to minimize wastes in fact zero. Firms apply studies that to
minimizing wastes. These studies are applied within a schedule to determine
which waste type is important, improve and controlling of process.
For future planning, it is significant to determine wastes amount. Simulation can
apply to determine wastes amount for future. In this study, we applied simulation
of wastes to reach operational excellence as an empirical study in the factory.

Keywords

Operational Excellence, Waste, Simulation

References

• Abdulmalek F. A., Rajgopal J. “Analyzing The Benefits Of Lean Manufacturing And Value Stream Mapping Via Simulation: A Process Sector Case Study” Int. J. Production Economics, 107, 2007, 223–236
• Antmann E.D., Celik N., Shi X., Dai Y. “Simulation-based Optimization of Solid Waste Management and Recycling Programs” Proceedings of the 2012 Industrial and Systems Engineering Research Conference, 2012, 1-10
• Apilioğulları, L. Operasyonel Mükemmellik, 1. Baskı, İstanbul: Sistem yayıncılık 2013.
• Bansal A., Hans, J., Rathore, A. S. Operational Excellence: More Data or Smarter Approach?. Biopharm İnternational, 24 (6), 2011, 36-41
• Bergmiller, G.G., Mc Cright, P. R., Weisenborn, G. Lean And Sustainability Programs: Evidence Of Operational Synergy For Lean Manufacturers And Logical Growth Toward Sustainability, Review of Business Research, 11 (5), 2011, 58-68
• Bilget S. Konfeksiyonda Simülasyon Tekniğiyle Yalın Üretim Sistemlerinin İncelenmesi (Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi) Namık Kemal Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2015.
• Campisi, V. “Using Lean to Add Value, Achieve Operational Excellence”, Plant Engineering, 67(4), 2013, 21
• Davies R, Coole T, Osipyw D, “The Application of Time Series Modelling and Monte Carlo Simulation: Forecasting Volatile Inventory Requirements”, Applied Mathematics, 5, 2014, 1152-1168
• Demirdöğen O., “Talep Tahmininde Monte-Carlo Simülasyon Tekniğinin Kullanılması”, Atatürk Üniversitesi İİBF Dergisi, 12, 1998, 229-240
• Eren Ö, Çıkrıkçı M, “Monte Carlo Simülasyonu ile Beklenmeyen Operasyonel Kayıpların Tahmini”, Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 4;2, 2014, 349-361
• Hançerlioğulları, A. “Monte Carlo Simülasyon Metodu Ve Mcnp Kod Sistemi” Kastamonu Eğitim Dergisi, 14, 2, 2006, 545-556
• İnel M. N.; İş Geliştirme Analitiği Uygulamaları, Beta Yayınları, İstanbul, 2017 İnel M. N.ve Yıldırım H., Operasyonel Mükemmellk Üzerne İsraflar İçn Br Model Denemesi, Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 2016 Kasım Özel Sayısı, 2016, 243-257
• Karahan M., Ütkür Ö., “Monte Carlo Simülasyonuyla Makine Arızalarının Tahmini: Döküm Sanayisinde Bir Uygulama”, Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 7;3, 2015, 125-135
• Kroese D.P. Handbook of Monte Carlo Methods. New Jersey: John Wiley & Sons, 2011.
• Liker, J. K. Toyota Tarzı, Ümit Şensoy (çev.), 1. Baskı, İstanbul: Optimist, 2012 Livingston D. L., Sommerfeld J. T., “Discrete-Event Simulation in the Design of Textile Finishing Processes”, Textile Research Journal, 1989, 589-596
• Mahadevan S. “Monte Carlo Simulation” , içinde: Reliability Based Mechanical Design, (Editör: Thomas A Cruse) Marcel Dekker, New York, 1997, ss.123-146 Martin, J. W. Operational Excellence, 1. Baskı, Taylor and Francis Group, 2008
• Naylor T. H., Wallace W. H. ve Sasser W. E., “A Computer Simulation Model of the Textile Industry”, Journal of the American Statistical Association 62; 320, 1967, 1338- 1364
• Olhager J. ve Persson F. “Simulating Production And Inventory Control Systems: A Learning Approach To Operational Excellence” Production Planning & Control, Vol. 17, No. 2, March 2006, 113–127
• Öztürk, F. Ve Özbek, L. Matematiksel Modelleme ve Simülasyon. Ankara: Gazi Kitabevi, 2004.
• Öztürk, L. “Monte-Carlo Simülasyon Metodu Ve Bir İşletme Uygulaması”, Doğu Anadolu Bölgesi Araştırmaları, 3:1, 2004, 116-122
• Patır S., Yıldız M. S., “Talep Tahmininde Monte Carlo Simülasyonunun Uygulanması”, EKEV Akademi Dergisi 7;17, 2003, 327- 336
• Redlich D. Ve Gilani W. “Event-Driven Process-Centric Performance Prediction via Simulation”, içinde : Business Process Management Workshops,(Editörler: Florian Daniel, Kamel Barkaoui, Schahram Dustdar), Springer, Berlin, 2011, ss.473-478
• Sabır E. C., Batuk E., “Modelıng of Textile Dyeing-Finishing Mill Production Cost and Time Under Variable Demand Conditions With Simulation”, Tekstil ve Konfeksiyon, 24;4, 2014, 371-379
• Taha, H. Yöneylem Araştırması. İstanbul: Literatür yayınları, 2007. Whiteside J. D., “A Practical Application of Monte Carlo Simulation in Forecasting”, Aace International Transactions,. 2008, 1-12
• Yang T, Fu H.P., Yang K.Y. “An Evolutionary-Simulation Approach for The Optimization Of Multi-Constant Work-In-Process Strategy—A Case Study” Int. J. Production Economics, 107, 2007, 104–114
• Yu H., Solvang W.D., Yuan S. “A Multi-ObjectiveDecision Support System For Simulation and Optimization of Municipal Solid Waste Management System” Cognitive Infocommunications (CogInfoCom), 2012 IEEE 3rd International Conference on 2012, 1-7