purposes of manufacturıng

07.03.2011
Modern Bir Organizasyonun Temel
Fonksiyonel Birimleri
DERS 2: ÜRETİM SİSTEMLERİNİN
ANALİZİNDE SİMÜLASYON
KULLANIMI
Bölüm 1: İşletme Stratejisi Üretim
Stratejisi İlişkisi ve Üretim Sistemleri
ile İlgili Temel Kararlar
İşletme Stratejisi ile Üretim Stratejisi İlişkisi
Üretim Kararları
Stratejik Planlama:
Organizasyonun misyonunun tanımlanması ve
gereken/algılanan temel yetenekler
Üretim/
Operasyonlar:
Ürün/hizmet
Finans/
Muhasebe:
Organizasyonun
nakit akışının
izlenmesi
Pazarlama:
Talep
oluşturma ve
sipariş alma
İşletme Stratejisi ile Üretim Stratejisi İlişkisi
Üretim Stratejilerini Etkileyen Birincil Faktörler
 Stratejik Kararlar: Organizasyonu uzun dönemli ilgilendiren hayati
kararlardır.



Yeni bir ürün için üretim sürecinin tasarımı
Yeni bir fabrikanın nereye kurulacağı
Yeni ürün geliştirme planlarının işletme içi ve dışında başarı kazanıp
kazanmayacağı
Üretim Stratejileri
 Operasyonel Kararlar: Pazardan gelen talebin devam etmesi, tüketicinin
tatmini ve karı destekleyen ürün ve hizmet üretiminin devamını gerektiren
kararlardır.



Tamamlanmış ürün envanter düzeyi ne kadar olmalıdır?
Gelecek hafta ne kadar fazla mesai yapılmalıdır?
Gelecek ay hammadde satınalma detaylarımız nedir?
Tesisler
Envanter
Taşıma
Bilgi
 Kontrol-Denetim Kararları: Çalışanların günlük faaliyetleri, ürün ve
hizmetlerin kalitesi, üretim ve genel giderler ve makine bakımı gibi konuları
ilgilendiren kararlardır.



Yeni ürün için işgücü maliyet standartları
Önleyici bakım sıklığı
Yeni kalite kontrol uygunluk kriterleri
Yrd.Doç.Dr. Ceyda ŞEN- Üretimde Simülasyon ve Uygulamaları
1
07.03.2011
Envanterin Rolü
Tesislerin Rolü
Tesisler: Envanterin
 İşleneceği ve dönüştürüleceği (imalat) veya
 Bir sonraki aşamaya taşınmadan önce depolanacağı (depolama) lokasyonlardır.
 Birincil Kararlar
 Lokasyon
 Müşteriye yakınlık
 Kaynaklara yakınlık
 Pazara yakınlık
 Altyapı
 Operasyonel maliyetler ve vergi teşvikleri
 Kapasite
 İlk yatırım maliyeti
 Operasyon metodolojisi
 Ürün vs. Fonksiyonel odak
 Depolama metodolojisi
 Depo türleri ve malzeme akış organizasyonu

 Birincil envanter komponentleri:
Hammadde
Work In Process (WIP)
Bitmiş ürünler
 Envanter tipleri:
 Emniyet stoğu (safety inventory): Talepteki rassallığı yönetmek için
 Dönemsel stok (seasonal inventory): Talepteki önceden kestirilebilir
değişkenliği yönetmek için.
 Çevrim stoğu (cycle inventory): Bir satınalma veya üretim partisine karşılık
gelen ve her parti için ikmal edilen stok miktarı
 Kararlar:
 Kullanılacak tedarikçi setinin belirlenmesi
 Tedarikçilere dönem bazında verilecek sipariş miktarları



Taşımanın Rolü
 Birincil Kararlar:

Taşıma modları








Hava: en hızlı, fakat en pahalı
Kamyon: Nispeten hızlı, pahalı olmayan ve çok esnek
Demiryolları: Büyük miktarlar için pahalı olmayan taşıma modu
Gemi: En yavaş, fakat denizaşırı taşımalarda en ekonomik
Boru hattı: Öncelikli olarak yağ ve gazlar için
Elektronik taşıma: Müzik ve film gibi ürünler için
Rota ve ağ seçimi
Dış kaynak kullanımı veya iç kaynaklar
Bilginin Rolü
 Bilgi ile ilgili kararlar




Bilgi paylaşımı ve koordinasyon modu
Tahmin
Fiyatlandırma ve kar yönetimi politikaları
Teknoloji seçimi




Elektronik veri değişimi-Electronic Data Interchange (EDI)
Internet
Enterprise Resource Planning (ERP) yazılımı
Supply Chain Management (SCM) yazılımı
Üretim Sistemlerinin Modellenmesinin Amaçları
DERS 2: ÜRETİM SİSTEMLERİNİN
ANALİZİNDE SİMÜLASYON
KULLANIMI
Bölüm 2: Üretim Sistemlerinin
Modelleme Amaçları, Model
Geliştirme Süreci, Model Çeşitleri,
Simülasyon ve Alternatif Metotlar
Yrd.Doç.Dr. Ceyda ŞEN- Üretimde Simülasyon ve Uygulamaları
 Üretim sisteminin tasarımının iyileştirilmesine
yardımcı olmak,
 Üretim sisteminin performansının tahmin
edilmesine yardımcı olmak.
2
07.03.2011
Üretim Sistemlerinin Modellenmesinin Amaçları

Tasarım aşamasında
SİSTEM
 Malzeme elleçleme sistemleri
 Makinelerin tipi
ve sayısı
 Tesis yerleşimi

Gerçek Sistem
Üzerinde Deney
Operasyonel aşamada
 Çizelgeleme
 İşçi
Sistemin Bir
Modeli İle Deney
atamaları
çabaları
 İyileştirme
Fiziksel Model
Matematiksel Model
Analitik
Çözüm
Model
Model Çeşitleri

Bir sistemin gösterimi olarak tanımlanabilir.

Bir model, gerçek sistem hakkında gerekli sonuçları çıkarmaya izin
verecek detaya sahip olmalıdır.
Gerçek Sistem
SİMÜLASYON
MODEL
• Basitleştirme
Fiziksel
Modeller
Model
• Özetleme
• Kabuller
Fiziksel Gerçek Bir
Sisteme Benzer.
(Küçük Ölçekli
Temsil )
Matematiksel
Modeller
Bir Sistemi Göstermek İçin
Sembolik Notasyonlar ve
Matematiksel Eşitlikler
Kullanılır.
BEGIN;
EI=BI+PROD-DEMAND
.
END;
Simülasyon Nedir?
Model Çeşitleri (Devam)
 Fiziksel modeller (Prototipler)

İki boyutlu (parça çizimleri,
tesis çizimleri, tesis yerleşimi
sembolik modelleri) veya üç
boyutlu modeller
 Analitik Modeller
(Matematiksel)
 Deneysel Modeller

Simülasyon Modelleri
 Hibrit Modeller
 Prescriptive

Models
(Optimizasyon): Çözüm sunucu
modeller: Amacı en iyileyici karar
değişkeni değerlerini kısıtları göz
önüne alarak bulan modeller. (amaç
fonksiyonu, karar değişkenleri,
kısıtlar)
 Descriptive
 Simülasyon,


Models
 Tanımlayıcı modeller
(Performans Analizi): Çıktıyı
çeşitli faktörlerin fonksiyonu olarak
tanımlar. Gerçek durumu
tanımlamaya yönelik olup hiç bir
tahmin, yorum ve tavsiye söz konusu
değildir. Örnek: organizasyon
şemaları, fabrika yerleşim
diyagramları, bilanço vb.
Yrd.Doç.Dr. Ceyda ŞEN- Üretimde Simülasyon ve Uygulamaları


karmaşık sistemlerin tasarımı ve analizinde
kullanılan en güçlü analiz araçlarından birisidir.
Genel anlamda simülasyon, zaman içinde sistemin işleyişinin
taklididir.
Simülasyon, çeşitli koşullar altında sistemin tavrının
gözlemlenebilmesi için, bu sistemin modellenmesi olarak da
tanımlanabilir.
Zaman içinde değişiklik gösteren bir sistemin tavrı, geliştirilen
bir simülasyon modeli ile incelenir. Bu model, sistemin
çalışması ile ilgili kabuller setinden oluşur.
Bu kabuller, sistemin ilgilenilen nesneleri (varlıkları) arasındaki
matematiksel, mantıksal ve sembolik ilişkiler ile ifade edilir.
3
07.03.2011
Simülasyon Nedir? (Devam)
 Bir simülasyon modeli geliştirildikten ve geçerliliği
sağlandıktan sonra, gerçek sistem hakkındaki çeşitli
sorulara (what-if) cevap aramak için kullanılır.
 Bir simülasyon modeli;
gerçek sistem üzerinde yapılacak değişikliklerin
etkilerini,
yeni kurulacak bir sistemin performansını tahmin etmek
için


analiz aracı,
tasarım aracı
olarak kullanılır.
Simülasyon Kullanımı
Üniversitelerde ve işletmelerde simülasyon tekniğinin kullanımı ile ilgili çeşitli
araştırmalar yapılmıştır.
Bu Araştırmalardan Bazıları;
(1978) Case Western Reserve Universitesinde- Yöneylem Araştırması Bölümünde
yüksek lisans öğrencileri arasında yapılan bir araştırma sonucunda; simülasyon 15
teknik arasında aşağıda görüldüğü gibi 5. sırada yer almıştır.
1.istatiksel metotlar
2.tahmin
3.sistem analizi
4.bilişim sistemleri
5.simülasyon
Aynı çalışmanın doktora öğrencileri ile ilgili bölümünde ise ;
“İstatiksel metotlar” birinci sırada olmak üzere “doğrusal programlama” ile
“simülasyon” ikinci sırayı paylaşmaktadır.
Simülasyon Kullanım Amaçları
Simülasyon aşağıda verilen amaçlardan birisini veya bir kaçını
gerçekleştirmek için kullanılır:
 Değerlendirme : Belirlenen kriterlere göre önerilen sistemin ne kadar iyi
çalıştığının gösterilmesi,
 Karşılaştırma:
Önerilen sistem tasarımlarının veya politikaların
karşılaştırılması,
 Tahmin: Önerilen koşullar altında sistemin performansının tahmin
edilmesi,
 Duyarlılık Analizi: Sistemin performansı üzerinde hangi faktörlerin etkili
olduğunu belirlenmesi,
 Optimizasyon: En iyi performans değerini veren faktör düzeylerinin bir
kombinasyonunun belirlenmesi,
 Darboğaz Analizi: Bir sistemde darboğazların belirlenmesi
Yrd.Doç.Dr. Ceyda ŞEN- Üretimde Simülasyon ve Uygulamaları
Simülasyon Nedir? (Devam)
Gerçek hayatta karşılaşılan sistemlerin bir çoğu
karmaşık bir yapıya sahiptir. Bu durumda, bu
sistemlerin modellerini matematiksel metotlar ile
çözmek her zaman mümkün olmayabilir.
Bu tür sistemlerin analizi ve çözümü genellikle
simülasyon modelleri ile yapılır.
Simülasyon çalışmasında, gerçek sistemden (mevcutsa)
toplanan veri, sistemin modelinin çalıştırılabilmesi için
gerekli olan girdi parametrelerinin tahmininde
kullanılır.
Simülasyon, yöneylem araştırması ve yönetim
biliminde uygulama alanı geniş olan metotlardan
birisidir.
Simülasyon Kullanımı (Devam)
Thomas ve Do Costa (1979),
137 firma arasında yapılan bir ankette simülasyonun bu firmaların %84’ü tarafından
kullanıldığını belirlemiştir. “İstatiksel Analiz” ise %93 kullanım oranı ile 1. sıradadır.
Shanon, Long ve Buckles (1980),
A.B.D. de Endüstri Mühendisleri Topluluğunun YA(OR) Bölümündeki üyeleri arasında
bir araştırma yapmıştır. Bu araştırma sonuçlarına göre, simülasyon 12 metot arasında,
doğrusal programlamadan sonra 2. sırada yer almıştır.
Forgionne (1983) ve Harpell, Lane ve Monsour (1989),
Büyük şirketler arasında yaptığı bir araştırmada, sekiz farklı metot arasında
simülasyonun 2.sırada yer aldığını göstermiştir.
Simülasyon Ne Zaman Kullanılır?
1) Üzerinde çalışacak sistem çalışmaya, deney yapmaya uygun değilse,
2) Sistem henüz tasarım aşamasında ise,
3) Problemin analitik çözümü mümkün değilse,
4) Problemin analitik çözümü mümkün olmasına rağmen matematiksel
modelin verebileceği sonuçlar dışında farklı sonuçlarla ilgileniliyorsa,
5) Sistemin davranış analizi yapılacaksa,
simülasyon kullanılır.
4
07.03.2011
Simülasyon Ne Zaman Uygun Değildir?
Simülasyon Ne Zaman Uygun Değildir? (Devam)
1- Problem Sağduyulu bir Analiz ile Çözülebiliyorsa:
Arabaları için taşıt vergisi ödemek isteyen saatte 100 müşteri, rasgele
olarak bankaya varmaktadır. İlgili memurun her müşteri için harcadığı
süre değişmekle birlikte ortalama 5 dakikadır.
Durumu kontrol altında tutabilmek için en az kaç görevli
gereklidir ?
2- Problem Analitik Olarak Çözülebiliyorsa:
Kararlı hal kuyruk modelleri, raslantısal envanter modelleri gibi kapalı form
denklemler ile çözülebilen durumlarda simülasyon daha pahalı bir
yöntemdir.
3- Gerçek Sistem Üzerinde Değişiklik ve Deney yapmak Daha
Kolaysa:
Bu seçenek bariz görünmekle birlikte gözden kaçabilir:
Arabaya servis seçeneği olan bir restoran için detaylı bir model
oluşturulup ikinci bir servis penceresi açmanın servis süresine ne kadar
katkı sağlayacağını belirlemek için bir çalışma yapılmış ve modelin
tamamlanması haftalar sürmüştür. Öte yandan rakip bir restoran aynı
fikri test etmek için ikinci bir elemanına uzaktan ses iletişimi kuracak bir
cihaz vererek çalışmayı birkaç gün içinde tamamlamıştır.
Durumu kontrol altında tutabilmek için en az 9 görevli gerekir.
(5dk*100/60dk) Daha fazla görevli olursa müşterilerin bekleme süresi
kısalacaktır.
Bu problem simülasyonla da çözülebilirdi ama bu çözüm için kod
yazmak ve çalıştırmak daha uzun sürerdi !
Simülasyon Ne Zaman Uygun Değildir? (Devam)
4- Simülasyon Maliyeti Sağlanacak Kazancın Üzerinde ise:
Hemen hemen tüm simülasyon projelerinin nitel faydaları olmakla birlikte
maliyetler elde edilmesi umulan maddi fayda ile kıyaslanmalıdır.
5- Proje için Yeterli Kaynaklar Mevcut Değilse:
Başarılı bir simülasyon projesinin tamamlanması için gerekli ana kaynaklar:
İnsan-Yazılım-Bilgisayar-Para
En önemli bileşen doğru detay seviyesini seçecek ve modeli oluşturacak
insan(lar)dır.
6- Model sonuçlarından Faydalanmaya Yetecek Süre Yoksa:
Proje süresi çok kısa, modelin geliştirilmesi ve testi çok uzun.
Simülasyon modeli istenen cevapları verebilecek kadar detaylı olmalı ama
çok detaylı da olmamalı!
Simülasyon Ne Zaman Uygun Değildir? (Devam)
7- Gerekli Veriler Hatta Tahmin Bile Yoksa:
Simülasyon projesinin tasarım aşamasında projeden beklentileri
karşılayacak ve proje için planlanan detay seviyesini karşılayacak verilerin
var olup olmadığı, yoksa nasıl elde edilebileceği araştırılmalıdır.
8- Modelin Doğrulanması ve Sağlaması Yapılamıyorsa:
Modeli test senaryoları karşısında doğrulamak için kullanışlı veriler mevcut
olmayabilir. Yeterli zaman olmayabilir...
Simülasyonun Avantajları
Simülasyon Ne Zaman Uygun Değildir? (Devam)
9- Projeden Beklentiler Karşılanabilir Düzeyde Değilse:
Modeller ancak gözönüne aldıkları problemler ile ilgili sorulara cevap
verebilir. Deneyimsiz yöneticiler sistem bir kez modellendiğinde sordukları
tüm sorulara cevap alabileceklerini düşünebilirler !
10- Sistem Davranışı çok Karmaşık ise veya Sistem
Modellenebilir değilse:
Özellikle insan davranışının sistemin önemli bir parçası olması durumunda
karşımıza çıkar. Normal bir günün simülasyonu yapıldığında model
sonuçları sağlıklı iken acil durum senaryolarının tümüyle tanımlanması veya
modellenmesi imkansız olabilir.
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
Yrd.Doç.Dr. Ceyda ŞEN- Üretimde Simülasyon ve Uygulamaları
Simülasyon modeli kurulduktan sonra, önerilen yeni tasarımların
veya yeni politikaların analizinde kullanılabilir.
Yeni bir sistemin analizine yardımcı olmak için kullanılır.
Simülasyon modelinden veri elde etmek, gerçek sistemden aynı
verileri elde etmekten daha ucuzdur.
Simülasyon tekniği, analitik metotları uygulamaktan daha
kolaydır.
İncelenen olayı hızlandırmak veya yavaşlatmak mümkündür.
Analitik modeller ile kısıtlı sayıda performans ölçütleri
hesaplanabilir. Simülasyon modelleri ile akla gelebilen herhangi
bir performans ölçütü tahmin edilebilir.
Bazı durumlarda, simülasyon, bir çözümün elde edilmesi için tek
araçtır.
5
07.03.2011
Simülasyonun Dezavantajları
1. Simülasyon modellerinin kurulması ve geçerliliğinin araştırılması,
zaman alıcıdır ve tecrübe gerektirir. Bu nedenle bilgisayarlarda
simülasyon modellerinin koşum maliyeti yüksek olabilir.
2. Simülasyon modellerinin yorumlanması güç olabilir.
3. Maliyeti etkileyen diğer bir faktör simülasyon modellerinin birden
fazla ( n kez) çalıştırılması ihtiyacıdır. Bu durumda bilgisayar maliyeti
artmaktadır.
4. Simülasyonun analitik tekniklerin yeterli olabileceği durumlarda da
zaman zaman kullanıldığı gözlenmektedir.
Simülasyon vs. Analitik Modeller
 Simülasyon modelleri analitik modellerin aksine en iyi çözümü
üretmezler. (Bu durum, verilen bir girdi seti altında, kontrol
değişkenlerinin hangi seti için, eniyi değer elde edilir? sorusunu
cevaplama amacıyla kullanılan simülasyon optimizasyonu dışındadır.)
 Farklı analiz düzeyleri için simülasyonun ve analitik modellerin
kendilerine göre üstünlükleri bulunmaktadır.
 Spesifik konularda karşılaştırma:
 Makro vs. mikro
 Uniformluk vs. rassallık
 Etkileşimlerin etkileri
 Tek cevap vs. çıktı aralığı
 Sayısal vs. animasyon
Makro vs. Mikro
 Analitik modeller bir popülasyondaki elemanların değişkenliklerini ve
aralarındaki farkları gözardı etmekte, ortalama davranışın analizine
güvenmektedir.
 Simülasyon modelleri ise popülasyon davranışının dağılımını
kullanmakta ve kısa zaman aralıkları boyunca elemanlar hakkında
bilgi edinilmesine imkan sağlamaktadır.
Etkileşim Etkileri
 Analitik modeller bağımsız bir prosesin çıktılarını değerlendirmek ile
sınırlıdır ve paralel prosesler arasındaki etkileşim etkilerini dikkate
almamaktadır.
 Simülasyon modelleri ise, bu etkileşimleri açık bir şekilde
modelleyebilme ve analiste proses etkileşimlerini ölçme imkanı
sağlamaktadır.
Yrd.Doç.Dr. Ceyda ŞEN- Üretimde Simülasyon ve Uygulamaları
Uniformluk vs. Rassallık
 Analitik modeller proseslerin üniform dağıldığını ve verilen bir zaman
periyodunda homojen davrandığını kabul etmektedir.
 Simülasyon modelleri ise proseslerin rassallığını dikkate almaktadır.
Tek Cevap vs. Çıktı Aralığı
 Analitik modellerin çözümü ilgilenilen sorunun tek bir cevabı
üretmektedir.
 Simülasyon ise, genellikle sistemin performansını değerlendirmede
kullanılacak çeşitli istatistikler üretmektedir.
6
07.03.2011
Sayısal vs. Animasyon
Simülasyon Kullanım Alanları

 Analitik çözümler sadece basit ve daha az ikna edici sayısal sonuçlar
vermektedir.
 Simülasyon modelleri ise, nümerik analizlere ek olarak bilgisayar
animasyonu da sağlayabilmektedir. Bu resim analiz sonuçlarının
aktarılmasında daha ikna edici olabilmektedir.
2.İŞLETME : Stok ve mal analizi, ücretlendirme politikası,
pazarlama stratejileri, nakit akış analizleri, tahmin, ulaştırma
alternatifleri, işgücü planlaması
 3.ÜRETİM: Malzeme taşıma sistemleri, montaj hatları,
otomatik üretim tesisleri, otomatik depolama tesisleri, stok
kontrol sistemleri, fabrika yerleşimi, makina tasarımı
 4.KAMU HİZMETİ: Askeri silahlar ve kullanımları, askeri
taktikler, nüfus tahmini, arsa kullanımı, sağlık hizmetleri, polis
servisleri, itfaiye hizmetleri, karayolu tasarımı, trafik kontrolü

Simülasyon Kullanım Alanları (Devam)
5. EKOLOJİ VE ÇEVRE : Su kirliliği ve temizlenmesi, atık
kontrolü, hava kirliliği, hava tahmini, deprem ve fırtına analizi,
maden arama ve çıkarma, güneş enerjisi sistemleri, tahıl
üretimi.
 6. SOSYOLOJİ : Yiyecek/ nüfus analizi, eğitim politikaları,
organizasyon yapısı, sosyal sistemlerin analizi, refah
sistemleri, üniversite eğitimi
 7. BİYOLOJİ : Salgın hastalık kontrolü, biyolojik yaşam
çevrimi, biomedikal çalışmalar

1.BİLGİSAYAR SİSTEMLERİ: Yazılım sistemleri, bilgisayar
ağları, veri tabanı yapısı ve yönetimi, bilgi işleme, donanım ve
yazılım güvenliğinde
Üretimde Rassallık, Değişkenlik, Belirsizlik

Üretim ortamı rassal olaylarla doludur:
 Makine
hataları
 Kalite hataları
 Siparişlerdeki
değişimler
 İnsan değişkenlikleri

Üretim işletmesinin ekonomik çevresi belirsizliklerle doludur:
 Talep değişkenlikleri
 Tedarikçi
güvenilmezliği
fiyat değişkenlikleri
 Maliyet ve
Üretimde Simülasyon Kullanımı
Üretim Çevresi
Üretim Konuları
Üretim Sisteminin Performans
Ölçümü
• Yeni ekipmanlar ve binalar
gerekmektedir.
• Belli bir amaç için makinelerin sayı ve
tiplerinin belirlenmesi.
• Ara stokların yer ve miktarlarının
analizi.
• Ürün karmasındaki değişimin
değerlendirilmesi (yeni ürünlerin
etkileri).
• Mevcut bir üretim hattında yeni bir
ekipmanın etkilerinin değerlendirilmesi.
• Yatırım analizleri.
• İşgücü gereksinim planlama.
• Üretim miktarı analizleri
• Üretim süresi analizleri.
• Darboğaz analizi.
• Operasyonel prosedürlerin
değerlendirilmesi.
• Komponent veya hammaddelerin
envanter seviyeleri için yeni politikaların
değerlendirilmesi.
• Kontrol stratejilerinin
değerlendirilmesi.
• Birim zaman başına üretilen iş sayısı
(Throughput).
• Sistem zamanı (makespan).
• İşlerin kuyrukta geçirdiği süre.
• İşlerin taşınma sırasında geçirdiği süre.
• İşlemde olan (WIP) envanter miktarları
ve kuyrukta bekleyen envanter
miktarları.
• Ekipman ve personel kullanım oranları
(örn: meşgul oldukları süre).
• Yeniden işlenmesi gereken veya hurdaya
ayrılan işlerin oranı.
• Yeni veya modifiye edilmiş bir üretim
sistemi için yatırımın geri dönüşü
analizi.
• Eski bir binada yeni ekipman
gerekmektedir.
• Mevcut bir binanın tamamında
veya bir kısmında yeni bir ürün
üretilecektir.
• Mevcut bir ekipman veya onun
işlemi iyileştirilecektir.
• Mevcut ürünü daha etkin üretmek
ile ilgili çalışmalar
• Ekipman değişiklikleri (yeni robot
kullanımı) ve operasyonel
prosedürlerde (yeni çizelgeleme
kuralları)değişiklikler yapılacaktır.
Yrd.Doç.Dr. Ceyda ŞEN- Üretimde Simülasyon ve Uygulamaları
7