Simulation modeling and analysis of ship production : a case study

Abstract

Bu çalışmada, benzetim (simülasyon) modelleme ve analizinin gemi üretiminde karar desteği olarak kullanımı incelenmiştir. Benzetim modelleri, mevcut sistemin analizi ve üretimde karşılaşılacak problemlerin çözülmesinde etkin bir araçtır. Tezde yeralan örnek çalışma, gemi üretimi prosesinin detaylı bir şebeke analizinden yola çıkılarak kurulan simülasyon modelinin kullanılması ile, tesis kullanımı ve tersane yönetimince alınacak üretim kararlarına önemli bir veri katkısı sağlayacağım göstermiştir. Gemi inşaatı, yapısı itibarı ile, proje-tipi üretim olarak sınıflandırılmaktadır. Bu tür üretimde ilgili üründen çok kısıtlı sayıda, genellikle bir adet talep edilir ve üretim de müşteri siparişi üzerine başlatılır. Proje tipi üretimin diğer bir özelliği de, projeyi oluşturan tüm faaliyetlerin önceden belirlenen bir zaman periyodu içerisinde tamamlanması gerekliliğidir. Üretimin bu süre içerisinde tamamlanabilmesi için ise tesis, malzeme ve kaynak kullanımının sürekli olarak kontrolü gerekmektedir. Üretimin planlanması ve kontrolü, gemi inşaatının yapısal özellikleri ve tersanenin içinde bulunduğu çevre faktörleri de gözönüne alındığında giderek güçleşir. Bu duruma yol açan üç ana sebep vardır: yapılan üretimin karmaşıklığı, işlemlerin stokastikliği ve sistem üzerinde etkili olan belirsizlikler. Bu çalışmada incelenen benzetim yaklaşımı, diğer analitik metotlarla etkin bir şekilde analiz edilemeyecek derecede karmaşık olan gemi üretiminin stokastik bir sistem olarak modellenmesini ve incelenmesini mümkün kılmaktadır. Yapılan literatür taraması sonucunda, CPM (Kritik Yol Metodu) ve PERT (Proje Değerlendirme ve Kontrol Tekniği) gibi klasik Şebeke Analizi Metotlarının proje ve faaliyet sürelerini deterministik veya PERT metodunda olduğu gibi Beta dağılımı kabul ettikleri görülmüştür (CHAPPELL, 1991, NEUMANN, 1989, FRANKEL, 1982, ÖLÇER, 1994). Yukarıda bahsedilen belirsizliklerin de modele katılabilmesi için Stokastik Şebeke Analizi Metotları geliştirilmiştir. Şebeke Analizi Metotları sistemin performansı hakkında kısmi bilgiler sağlarken, benzetim tekniği ise üretim problemlerinin cevaplanmasında en kapsamlı metot olarak karşımıza çıkmaktadır. Çalışmada, benzetim literatüründe tanımlanan metodoloji izlenmiştir (LAW ve KELTON, 1986, PRITSKER, 1982, BALCI, 1992, BANKS ve CARSON, 1986). Başlıca dört safhaya ayrılabilecek toplam on adımdan oluşan bu metodolojinin adımlan Tablo 1 de verilmiştir. Safhalar sırası ile; problemin tanımlanması, sisteme ait kavramsal modelin kurulması, benzetim modelinin oluşturulması ve benzetim modelinin analizidir. xıx Tablo 1 Benzetim çalışmasının ana adımlan Modellemenin ilk aşaması, problemin tanımlanmasıdır. Bu aşamada, gerçek sistemin tanımlaması yapılıp, benzetim çalışmasından beklenen hedefler tespit edilir. Bu tezde örnek olarak verilen sisteme ait benzetim modelinin amacı, mevcut bir tersanenin yeni kurulacak bir çelik işleme atölyesine ait üretimin tersane tararından konulan üretim hedeflerine ulaşıp ulaşamayacağının kontrolüdür. Örnek üretim sisteminden istenen, günde 40 ton çelik işleme kapasitesidir. İkinci aşama, sistemin modellenmesi olup şurası ile, sistemin tanımlanması, modelin formülasyonu, modelin kurulması ve doğrulanması adımlarından oluşur. Gemi üretimi sistemi için verilen modelleme hiyerarşisi toplam dört kademeden oluşmaktadır: tersane, çelik işleme tesisi, prefabrikasyon atölyeleri ve iş istasyonu. Çalışmada seçilen sistem, tersaneye ait çelik işleme tesisi olup, örnek model olarak bu tesis içinde yer alan profil işleme atölyesi gösterilmiştir. Üretim, seçilen tipik örnek bir gemiye ait bir adet çiftdip bloğu için modellenmiştir. Model formülasyonu, kullanılacak verilerin analizi ve modelleme faaliyetlerini içerir. Seçilen ürüne ait üretim mantığını gösteren öncelik diyagramları, modelin formülasyonunda önemli rol oynar. Kurulan modele bağlı olarak, sistemden toplanan veriler üç ana grupta sınıflandırılmıştır: tersaneye ait genel bilgiler, ürün verileri ve üretim verileri. Tersane genel bilgileri, tesise ait yerleşim yeri planlan ve çalışma düzeni gibi modellenecek üretimden bağımsız olarak düşünülen bilgilerdir. XX Ürün verileri, seçilen örnek çift dip bloğu ile ilgili fiziksel bilgileri içermekte olup, nihai ürün, ara ürünler ve imalatta kullanılacak çelik levha ve profilleri kapsar. Bu ürüne ve bileşenlerine olan talep de ürün bilgileri arasında yeralır. Üretim bilgileri, ürünün atölyede işlenmesi sırasında kullanılan tersane kaynaklan ve bu kaynakların çalışma koşullarını içerir. Üretime ait proses planı, atölyedeki makina ve taşıma sistemleri ile atölye içi malzeme ve iş akışı, başlıca üretim bilgileri arasında yeralır. Modellenen profil atölyesi, birden fazla sayıda iş istasyonuna sahip, istasyonlar arasındaki istif sahalarında yarı-ürün stoklayabilecek ve atölye içi taşıma sistemleri tarafından desteklenen bir üretim hattıdır. Bu profil üretim hattının performansı, sistem içerisinden kaynaklanan çeşitli rassal olayların etkisi altındadır. Bunlar arasında, atölyeye gelişler arasındaki süreler, rassal işlem, muayene ve yeniden işleme (rework) süreleri ve atölye içi taşıma süreleri sayılabilir. Sistemin rassallığını etkileyen bu faktörlere ilave olarak, ara stok sahalarının kapasiteleri, yeniden işleme oranlan, muayene kabul-yeniden işle kararlan gibi faktörler de modellemeye dahil edilmiştir. Mevcut verilerin yetersizliği sebebi üe makina hazırlık (setup), bozulma (breakdown) ve tamir süreleri modele dahil edilmemiştir. Modellemenin amacı, üretim ortamım gerçeğe olabildiğince yakın bir şekilde aktarmaktır. Bu aktarma sırasında, gerçek sistemin karmaşıklığım azaltmak ve modelin basitliğini sağlamak amacı ile çeşitli kabuller yapılması gerekir. Yapılan kabuller sonucunda model, gerçek sistemin temel karakteristiklerini yansıtmakta fakat daha basit bir anlatım içermektedir. Modellenen sistemin gerçek sistemi yansıtıp yansıtmadığı, modelin geçerliliğinin kontrolü (validation) sonucunda tesbit edilir. Kurulan model bu amaçla, tersanenin üretim personeli ile tartışılmış ve seçilen ürünün ve buna ait üretim faaliyetlerinin gerçek üretim sistemini yansıtacak şekilde modellendiği görülmüştür. Kurulan ve geçerliliği görülen modeli takiben, benzetim metodolojisinin üçüncü safhası olan benzetim modelinin geliştirilmesi tamamlanmıştır. Bu safhada, yukarıda açıklanan sistem modeli, üretim sistemleri için tasarlanmış bir benzetim programı (simulator) yardımı ile bilgisayar ortamına geçirilmiştir. Bilgisayar ortamındaki modelin, sistemin modeli ile aynı özelliklere sahip olması gerekmektedir. Modelin doğrulanması (verification) olarak da adlandırılan bu adımda modelin, bilgisayar ortamına eksiksiz olarak aktarılıp aktarılmadığı kontrol edilir. Bilgisayarda kurulan bu model, imalat simülatörüne ait kontrol araçları kullanılarak modelleme hatalarına karşı test edilmiş ve çalışırlığı sağlanmıştır. Benzetim çalışmasının son aşaması, kurulan modelin analizidir, Bu aşamada, üretim sistemi ile ilgili sorulara cevap vermek üzere benzetim koşumlarının (simulation runs) yapılması, bu koşumlarla ilgili özelliklerin belirlenmesi, istatistiki deney dizayın, çıktıların analizi yer alır. Bu çalışmada örnek olarak, mevcut bir tersaneye ait çelik işleme tesisi içinde yeralan bir profil hazırlama atölyesi seçilmiştir. Seçilen atölye, birden fazla sayıda iş xxi istasyonuna, ara stok sahasına ve taşıma sistemine sahip olup ve yapılan üretimin özellikleri sebebi ile atölye-tipi üretimin tipik bir örneğini yansıtmaktadır. Benzetim modelinin analizindeki ilk adımı, kurulan modelden istenilen bilgileri sağlayacak bir seri deneyin dizaynıdır. Bu çalışmada, benzetim modelleme ve analizinin üretim sistemlerindeki başlıca kullanım amaçlarına örnek olarak üç farklı model geliştirilmiştir.: Ana Model (Base Model), Genişletilmiş Ana Model (Extended Base Model) ve Dizayn Alternatifleri (Design Alternatives). Her üç deneye ait sonuçlar, farklı performans kriterleri toplanarak elde edilmiştir. İlk iki model, benzetimin, sistemin performansım belirlemek amacına yönelik olup, üçüncü model ise, birden fazla alternatif içeren modellerin incelenmesini göstermektedir. Ana Model, kurulan benzetim modelinin, örnek olarak seçilen çift dip bloğunun imalatının tersane tarafından belirlenen hedef süre içerisinde tamamlanıp tamamlanamayacağını incelemek amacı ile denenmiştir. Model, bir vardiyalık üretim süresini yansıtacak şekilde koşturulmuş ve önceden belirlenen performans kriterleri ile ilgili çıktılar toplanmıştır. Bu deney için toplam on adet benzetim koşumu gerçekleştirilmiştir. Genişletilmiş Ana Model, Ana Model olarak tanımlanan modelin, profil atölyesinin on vardiyalık çalışma süresine karşılık gelecek şekilde koşturulmasını kapsamıştır. Bu deneyler de on adet koşum için yapılmış ve ilgili performans kriterlerine ait çıktılar toplanmıştır. Dizayn Alternatifleri Modeli, mevcut modelin, çeşitli senaryolar kullanılarak yaratılan alternatiflerinin incelenebilmesini sağlamaktadır. Bu çalışmada örnek olarak, profil atölyesi içindeki kesme ve uç hazırlama makinalarına ait ara stok sahası büyüklüklerinin ve bu makinalar üzerinde gerçekleştirilen işlemlere ait yeniden işleme (rework) oranlarının değişiminin sistemin çıktısı üzerindeki etkileri incelenmiştir. Dizayn Alternatifleri Modeli, istatistiki deney dizaynı yöntemlerine göre geliştirilmiş olup 23 tam faktöryel dizayın kullanılarak toplam sekiz adet alternatif denenmiştir. Bu çalışmanın sonucunda, benzetim modelleme ve analizinin gemi üretimi sistemlerindeki potensiyel kullanımları ile ilgili bir dizi sonuca varılmıştır. Gemi üretimi faaliyetlerinin detaylı bir şebeke modelinin kurulması Sisteme ait benzetim modeli kurulmadan önce, içerdiği tüm prosesleri ve aralarındaki ilişkileri gösteren detaylı bir şebeke modelinin kurulması gereklidir. Bu uygulamada, sistem sınırlarının ve modellemedeki kısıtların seçimi dikkat edilmesi gereken başlıca noktalardır. XX11 Modelleme sırasında dikkat edilmesi gereken diğer bir nokta da, kurulan modelde yansıtılacak detay seviyesidir. Modelin basitleştirilmesi ile ilgili olarak verilecek kararlarda ve detay seviyesinin seçiminde projenin hedefleri, seçilen performans kriterleri ve elde edilebilecek veri miktarı gibi faktörler önemli rol oynamaktadır. Veri toplanması Bir benzetim çalışmasının temel faaliyetlerinden birisi de sistem ile ilgili veri ve bilgilerin toplanmasıdır. Bu çalışmada kurulan benzetim modeli için gerekli olan tersane verileri üç ana grupta toplanmıştır: şirket verileri, ürün verileri ve üretim verileri. Şirket verileri olarak adlandırılan grup, ürün ve üretim tipinden bağımsız olup, tersane yerleşimi veya çalışma (vardiya) düzeni gibi genel bilgileri içermektedir. Bu veriler, bir tersane ortamında ulaşılması en kolay veriler olarak görülmektedir. Ürün verileri, inşa edilecek nihai ürünün, bunu oluşturan ara ürünlerin, veya bunların üretiminde kullanılacak profil ve levha gibi malzemelerin fiziksel özelliklerini yansıtır. Modellemede kullanılacak talep karakteristikleri için temel kaynak ürün verileridir. Bu veriler kullanılarak, o ürün üzerinde gerçekleştirilecek farklı işlemlere ait iş yükü hesaplamaları ve proses analizleri gerçekleştirilebilir. Üretim verileri, modelleme sürecindeki en kritik veri grubunu oluşturur. Gemi üretiminin her aşamasında kullanılan tersane makina ve teçhizatı ile taşıma sistemleri temel veri kaynağıdır. Sistem rassallığının modellenmesi Benzetim, stokastik sistemlerin modellenmesi ve analizinde kullanılan bir tekniktir. Bu çalışmada stokastiklik, sistemin sahip olduğu rassallığın modellenmesi yolu ile tanımlanmaktadır. Sözkonusu sistem, atölye tipi üretimin gerçekleştirildiği bir fabrikasyon sahasıdır Çalışmada, işlem sürelerinin özellikleri gözönünde bulundurularak, kullanılan atölye teçhizatına bağlı olarak iki ayrıma gidilmiştir. İlk grup, gemi inşaatı pratiğinin çoğunda raslandığı üzere, el ile yapılan (manuel) işlemlerdir. Profiller için uç hazırlama, veya kaynak gibi manuel işlemlerin rassallığının modellenmesi, tersane verilerinin yetersiz oluşu sebebi ile belirli bir olasılık dağılımını vermemektedir. Bu sebepten dolayı, endüstriden gözlemlenen işlem süreleri uygun istatistik dağılımlar ile kullanılmıştır. Bu tür problemler, tersane içerisinde gerçekleştirilecek iş ve zaman etüdü çalışmaları yardımı ile giderilebilecektir. XX111 İşlem sürelerine ait ikinci grup, çeşitli makinalar yardımı ile gerçekleştirilen mekanize işlemlerdir. Bu gruptaki işlem sürelerine ait ortalama değerler imalatçılar tarafından verilmekle birlikte, gerçek işletim şartlarındaki değerlerin tesbit edilmesi için iş ve zaman etüdünden yararlanmak mümkündür. Özellikle, makina bozulmalarının modellenebilmesi için tarihi veriye ihtiyaç duyulmaktadır. Gemi üretiminde rassallığın diğer önemli bir sebebi ise yeniden işlemelerin sıklığıdır. Yeniden işlem sürelerinin dağılımlarının ve bunların toplam işlemler içindeki oranlarına ait verilerin eksikliği modelleme aşamasındaki diğer bir problemdir. Sistemin doğru olarak modellenebilmesi herbir rassal değişkenin doğru olasılık dağılımı ile temsil edilebilmesini gerektirir. Deney dizaynı ve çıktıların analizi Farklı işletim senaryolarının denenebilmesi ve çeşitli dizayn alternatiflerinin yaratılarak karşılaştırılabilmesi benzetim çalışmalarının en önemli avantajları arasında yeralır. Benzetim, istatistiksel olarak deney yapmak şeklinde de tanımlanabilecek bir yöntemdir. Kullanılan verilerin rassallığı sebebi ile bu girdileri kullanacak bir modelden alınacak sonuçlar da rassal özelliğe sahip olacaktır. Yönetim kademesine karar desteği Çalışma sonucunda, gemi üretiminin benzetim modelinin kurulması ve incelenmesi ile karar vericilere önemli bir bilgi desteği olduğu gösterilmiştir. Bu çalışmadan da elde edilen bilgi ve tecrübelerin doğrultusunda, bundan sonra yapılacak çalışmalar için başlıca iki öneri verilmektedir: karar teorisi ile benzetim metodolojisinin entegrasyonu ve karar vericinin (veya yönetim) deney dizaynı faaliyetlerine, özellikle de dizayn alternatiflerinin geliştirilmesi aşamasına doğrudan katkısı.

In this study, the potential use of a simulation model as a decision support tool for ship production has been developed and evaluated. Discrete event manufacturing simulation proved to be an effective method for analyzing the system and answering the key manufacturing questions. The illustrative case study has shown that following a detailed network model of ship production operations, the application of simulation provides valuable data for plant utilization as well as important decision support information for the required management actions. Planing and control of the shipbuilding process is a series of complicated activities due to make-to-order and mostly non-repetitive nature of operations performed. This situation is introduced to the system by three main sources; complexity of operations, stochastic and dynamic nature of processes, and uncertainties imposed to the system by the shipyard's outer environment as well as its own resources. The simulation approach as presented in this study allowed the modeling and analysis of the ship production as a stochastic system, which has proved to be too complex to be effectively modeled by other analytical tools. The related research survey showed that the previous conventional/classical deterministic Network Analysis Techniques such as the Critical Part Method (CPM) and the Project Evaluation and Review Technique (PERT) assume that the activity and project durations are deterministic (or completely fixed). In order to account for prevailing uncertainties, stochastic network analysis techniques have been developed. While above-mentioned techniques may provide some useful information about certain aspects of the performance of the system, the simulation approach proves to be the most capable method of answering the key manufacturing questions. The main outcome of this research is the conclusion that the simulation modeling and analysis of the ship production system proved to be a feasible means of decision aid to the decision maker. The results of this study leads to a following conclusions concerning the potential use of simulation modeling and analysis in the ship production environment; 1) Detailed network model is a valuable tool for every ship production operation, 2) Collection of the production data is considered to be the most critical effort during the modeling stage of the system, 3) The stochasticity is introduced to the study by modeling the system randomness, 4) The evaluation of different operating scenarios or experiments and design alternatives by building an imaginary description of sequences of events is a major benefit of simulation studies and helps to examine the details of dynamics of alternative events, rather than only the isolated individual domain of modification, 5) Simulation modeling and analysis provide invaluable information for management actions.