önceki

yazdır

 Yrd.Doç.Dr. Celal Hakan KAĞNICIOĞLU

 Arş. Gör. Özlem HASGÜL

ANA ÜRETİM PLANLAMASINDA KARAR DESTEK SİSTEMLERİNİN  ULLANILMASI VE STOKSUZ ÜRETİM YAPILAN BİR İŞLETMEDE UYGULAMA

ÖZET

Ana Üretim Planlaması, işgücü seviyesi ve dolayısıyla işe alım ve işten çıkarma miktarının, stok seviyesinin, normal mesai üretim, fazla mesai üretim miktarının ve taşeron gereksiniminin dengelenmesiyle orta dönem planlama kararlarının alınmasını amaçlamaktadır. Bu kararların alınmasında Ana Üretim Planlama bileşenlerinin bir bütün olarak ele alınmasını sağlamak için Karar Destek Sistemleri çok etkili bir araç olabilmektedir. Karar Destek Sistemleri özellikle orta düzey ve üst düzey yöneticilerin kullanmasına yönelik, yarı yapısal ve yapısal olmayan kararların alınmasında etkililiği sağlayarak yardımcı olmayı amaçlamaktadır. Bu çalışmada Ana Üretim Planlaması problemlerini çözmek için karar alma sürecinde etkileşimli bilgi desteği sunması amacıyla bir Karar Destek Sistemi geliştirilmiştir. Çalışmanın ana amacı Ana Üretim Planının geliştirilmesinde kullanıcı ile etkileşimi sağlayacak iyi bir arayüzüne ve en iyileme yeteneğine sahip pratik ve kullanışlı bir araç sağlamaktır.

Anahtar Kelimeler: Ana Üretim Planlaması, Karar Destek Sistemleri

Giriş

İşletmelerin değişen pazar ve ekonomi koşullarındaki rekabet ortamında ayakta kalabilmeleri için hızlı ve etkin bir şekilde karar alınması bir gerekliliktir. Doğru ve etkin kararların alınabilmesi için ihtiyaç duyulduğu anda bilginin üretilmesi gerekmektedir. Bu gereksinim de ihtiyaca yanıt verebilecek bilgi sistemlerinin tasarlanması ve geliştirilmesiyle giderilebilir. Karar Destek Sistemleri de özellikle yarı yapısal ve yapısal olmayan problemlere ilişkin kararların alınmasında modeller kullanarak yardımcı olacak bilgilerin üst yönetime sunulmasını sağlayan sistemlerdir.

Üretim planlaması gelecekteki üretim faaliyetlerinin ve miktarlarının düzeylerini belirleme amacıyla yapılan bir karar alma işlemidir ve farklı düzey yöneticilerin alacağı kararlarda önemli bir yer tutmaktadır. Üretim planlama sistemlerinde belirsizliği mümkün olduğunca yok etme ve etkin planlama yapma amacıyla Ana Üretim Planlaması geliştirilmektedir. Ana Üretim Planlaması kararları orta dönem kapasite planlaması kararlarındandır ve yarı yapılandırılmış problemlerdendir.

Ana Üretim Planlaması, orta dönemde kapasite planlamasında işgücü seviyesinin, işe alım ve işten çıkarma oranlarının, stok seviyesinin, taşeron ve fazla mesai üretim miktarlarının, geri çevrilecek sipariş miktarının bütünleşik bir biçimde değerlendirilmesini ve dengelenmesini amaçlamaktadır. Yönetici, karar alırken bu bileşenlerin pek çoğunu birlikte değerlendirmek durumundadır. Bu kararların alınmasında da problemin mümkün olduğunca yapılandırılmış hale getirilmesi ve hızlı ve etkin bir şekilde karar alınabilmesi için Karar Destek Sistemleri kullanılabilir.

Ana Üretim Planlaması yapılırken ürün stoğunun tutulmasının mümkün olmadığı durumlarda orta dönem planlama çalışmalarının yapılabilmesi için farklı maliyet ve talep tahmin değerleriyle seçeneklerin karşılaştırılması özellikle önem kazanmaktadır, çünkü yöneticiler alacakları kararlarında ürün stoğunu dikkate alamadıklarından geleceğe yönelik daha büyük bir problemle karşı karşıyadırlar.

Çalışmada bu tür bir problemle karşılaşılması durumunda, yöneticiye probleme ilişkin sonuçları kabul ettirmek değil, çözüm geliştirebileceği bir ortam oluşturmak amaçlanmıştır.

ARAŞTIRMANIN AMACI

Ana üretim planlaması; işgücü seviyesinin, işe alım ve işten çıkarma oranlarının, stok seviyesinin, taşeron firma ile sağlanacak hizmet ve fazla mesai üretim miktarlarının, geri çevrilecek sipariş miktarının bütünleşik bir biçimde değerlendirilmesini ve dengelenmesini amaçlamaktadır. Yönetici karar alırken bu bileşenlerin pek çoğunun birlikte değerlendirmek durumundadır.

Bu çalışmada mamul stoğunun tutulmasının mümkün olmadığı bir durum söz konusudur. Bu nedenle planlama çalışmalarının yapılabilmesi için farklı maliyet ve talep tahmin değerleriyle seçeneklerin karşılaştırılması karar alma aşaması için yol gösterici olacaktır. Çalışmada yöneticinin en uygun çözüme ulaşabilmek için gerekli modellerin kurulması ve alternatifleri karşılaştırma gereksinimini karşılayacak, gerektiğinde kullanıcıyı yönlendirecek bir Karar Destek Sistemi geliştirilmesi amaçlanmıştır.

ANA ÜRETİM PLANLAMASININ ÖNEMİ

Ana Üretim Planlaması (Aggregate Production Planning) problemi, verilen üretim kaynakları ve kısıtlarının planlama ufkundaki her bir periyod için stok, işgücü, ve en iyi üretim seviyelerinin kararlaştırılmasına yöneliktir.[1]

Ana planlama genelde 3- 18 ay sonraki zaman için üretimin nicelik ve zaman açılarından planlanması ile ilgilidir. Üretim yöneticileri; üretim hızları, işgücü düzeyleri, fazla mesai ve öteki kontrol edilebilir değişkenleri ayarlayarak tahmin edilen talebi en iyi biçimde nasıl karşılayacaklarını saptamaya çalışırlar. Genellikle sürecin amacı, planlama dönemi boyunca maliyet giderlerini en küçüklemektir. Kuşkusuz sürecin diğer amaçları olarak da, işgücündeki dalgalanmaları en küçüklemek yada belli üretim seviyesinin korunması, sağlanması verilebilir.

Planlayıcı verilen talep tahmini, temin kapasitesi, genel stok düzeyleri, işgücü büyüklüğü ve ilgili girdiler ile 3-18 aydaki tesisin çıktı hızını seçmek zorundadır. Kuşkusuz süre uzun olmadığı için ek birim, makine yada kapital malları ile ek kapasite sağlanamayacağından, tüketici taleplerinin başka yollardan karşılanması amacıyla planlar geliştirilir.[2] Ana Üretim Planlaması (AÜP) problemi, verilen üretim kaynakları ve kısıtlarının planlama ufkundaki her bir dönem için stok, işgücü, ve en iyi üretim seviyelerinin kararlaştırılmasına yöneliktir[3]

Ana üretim planlama problemlerinin çözümü her dönem için üretim kapasitesini ve toplam üretim seviyesini belirler. Bu problemlere aynı zamanda “kaynak dengelemesi” problemleri denmesinin nedeni, bu problemlerde dalgalanan talep dengesini en ekonomik şekilde karşılamak üzere, üretim kaynaklarının (kısa dönemde değiştirilebilen tek kaynak işgücü düzeyi olduğu için genellikle işgücü seviyeleri dengelenir) ve üretim hızının bir dönemden diğerine değiştirilmesidir.  [4]Ana üretim planlamasının girdi ve çıktıları Şekil 1’de gösterilmiştir.

Şekil 1. Ana üretim planlamasının girdi ve çıktıları

Russell, Roberta S., Taylor.2000

Ana üretim planlama stratejileri üretim seviyesinin değişme durumuna göre üçe ayrılmaktadır:

1.      Sabit üretim hızı stratejisi

Düzey programlama yada düzey planlama (Level production) stratejisi olarak da adlandırılmaktadır. Japonlar tarafından uygulanan “ömür boyu iş” isteğinden doğmuştur. Sabit üretim hızı stratejisi olarak da adlandırılmaktadır. Felsefeleri; istikrarlı (düzenli) iş/çalışma, iyi kalite, az işgücü devri, az işten kaytarma ve çalışanların firma amaçlarına daha çok katılımına yol açmaktadır. Sabit üretim hızı stratejisi aydan aya günlük kapasitelerin tekdüze (aynı düzeyde) olduğu ana planları kapsar. Genellikle ortalama talebi karşılayabilecek şekilde sabit bir üretim seviyesini temel alır. Düşük talebin söz konusu olduğu dönemlerde talepteki değişikliği sonradan karşılamak üzere stoğa üretim yapılır.[5] Evans’a göre, talep ile üretim arasındaki farklar stok bulundurma veya bulundurmama maliyetlerinin artmasına yol açar. Bu stratejinin avantajı kolay planlama ve çok düşük hazırlık maliyetidir.[6]  Şekil 2’de üretim seviyesini belirleme stratejisi gösterilmiştir.

Şekil 2. Düzey programlama

Russell, ve Taylor, 2000.

2. Talebi izleme stratejisi

Talebi izleme stratejisi (Chase demand), talepteki değişiklikleri işe alma ve işten çıkarma ile karşılamayı içerir. Yüksek talebin olduğu dönemlerde üretim arttırılır ve çalışan sayısı arttırılır. Bu stratejinin işe alma ve işten çıkarma maliyetleri bulunmaktadır. [7] Şekil 3’te talebi izleme stratejisi görülmektedir.

Şekil 3. Talebi izleme

                                                                                           Russell, ve Taylor, 2000.

3. Karma Modeller

Karma Modeller (Mixed Strategy), fazla mesai, taşeron, işe alma/çıkarma, stok ve sonradan karşılama öğelerini birlikte içerebilen modellerdir.

Bu seçeneklerden herhangi birinin uygulamaya konması, ancak birtakım maliyet öğelerinin incelenmesi ve bu maliyetlerin birbirleriyle karşılaştırılması sonunda mümkün olacaktır.

KARAR DESTEK SİSTEMLERİ

Modern bilgi teknolojileri ve bilgi sistemleri, işletmelere, artan bilgi akışının yönetiminde ve kalitenin geliştirilmesinde yardımcı olmaktadır. Bilgisayar teknolojisindeki ve bilginin işlenmesinde kullanılan bilgisayar tabanlı tekniklerdeki ilerlemeler Karar Destek Sistemlerinin (KDS) gelişimini sağlamıştır. [8] Karar Destek Sistemlerinden 1960’lı yılların sonu ve 1970’li yılların başlarında sıkça söz edilmeye başlandığı görülür. Sistemin kavramsal olarak tanımlanmasında bilgisayar bilimleri, yönetim bilimleri, yöneylem araştırması gibi değişik disiplinlere mensup araştırmacıların katkıları olmuştur.

Karar Destek Sistemleri genel olarak yöneticilere yarı yapısal yada yapısal olmayan niteliğe sahip sorunların çözümü ile ilgili karar almada yardımcı olan, yöneticinin yerine geçmekten çok onun belli bir yargıya kolaylıkla ve etkili olarak varmasını destekleyen ve yöneticinin karar almada verimliliğini arttırmaktan çok etkililiğini arttırmak amacıyla geliştirilen sistemler olarak tanımlanabilir. [9]

Karar Destek Sisteminin tanımını ilk defa Scott Morton yapmıştır. Ona göre KDS, yarı yapısal ve yapısal olmayan sorunların çözümünde karar alıcıya veri ve modeller kullanmak suretiyle yardımcı olan etkileşimli bilgisayar sistemleridir. [10]

Keen ve Morton’a göre karar destek sistemlerinin amaçları şunlardır:

• Yöneticilere yarı yapısal ve problemlerde yardımcı olma sürecinde yardım

• Yöneticilerin yargılarının yerine geçmekten çok onu destekleme,

• Yöneticilerin karar almalarında verimliliği (efficiency) arttırmadan çok etkililiği (effectiveness) geliştirme.[11]

Moore ve Chang ise Karar Destek Sistemlerinin ilk tanımlarında yer alan “yapılandırılmamışlık” özelliğinin genelde anlamlı olmadığını savunarak, bir problemin yapılandırılmış ve yapılandırılmamış olmasının ancak karar vericiler tarafından tanımlanabileceğini belirtmişlerdir.

Karar Destek Sisteminin kökeni yeterince açıktır:

1.           Karar: Basit bilgi erişim, işlem ve raporlamanın aksine, birincil olarak problem ortamlarında karar vermenin üzerinde odaklanmayı vurgulamaktadır.

2.           Destek: Bilgisayarın rolünün, karar vericiyle yer değiştirmesinin aksine, yardım etmesi biçiminde olduğunu açıklar. Böylece yeterli yapıdaki karar durumlarında bilgisayar desteği sağlanır, fakat yönetsel yargı hala temel elemandır.

3.           Sistem: İnsan makine ve karar ortamının geniş çerçevesinin ima ettiği, kapsayıcı yaklaşımın tümleşik doğasını aydınlatır.

Moore ve Chang Karar Destek Sistemlerini:

1.           Geliştirilebilir (geliştirme olanaklarını içsel olarak barındıran)

2.           Özel amaçlı (ad hoc) veri analizi ve karar modelleme yeteneğine sahip

3.           Geleceği planlamaya yönelik

4.           Düzensiz planlanmamış zaman aralıklarında kullanılan sistemler olarak tanımlamışlardır.[12]

Karar Destek Sistemi, verileri, modelleri, bir yazılım arabirimini ve kullanıcıları, etkili karar verme sisteminde birleştirir. Ayrıca modern analitik tekniklerle karar vericiye hareketlerinde tavsiyelerde bulunan sistemlerdir. Karar Destek Sistemleri karar vermenin yeterliliğini geliştirmekten çok, etkinliğini geliştirmeyi hedeflerler. Bu sistemlerin amaçları yönetimsel hükümleri yerleştirmek değil, bu hükümleri desteklemektir. Karar Destek Sistemleri, karar vericilerin kendi özel koşul ve tercihlerini anlamalarında oldukça değerli yardımcılardır.[13]

GELİŞTİRİLEN SİSTEMİN TASARIM ve UYGULAMA AŞAMALARI

Tasarımda Kullanılan Yazılımın Özellikleri

Microsoft Excel model oluşturma, model çözme (çözücü/solver), analitik modelleme (Eğer- Ne ve Hedef Arama analizleri), veritabanı yönetimi, diyalog yönetimi (menüler, ikonlar) ve programlama (Visual Basic Applications) olanakları ile güçlü KDS yaratıcılarındandır.

Elektronik hesap tablosu paketi sütun ve satırlarda veri ve ilişkilerin girilmesiyle modelin oluşturulmasına izin vermektedir. Eğer- Ne analizleri ile veri ve formüllerdeki değişiklikler hesap tablosunda ve grafiklerde görsel olarak değerlendirilebilmektedir. Senaryolar ile değişkenlere farklı değerlerin atanabilmesi ve karar alternatiflerinin karşılaştırılması mümkündür. MS Excel ayrıca programın geliştirilmesinde yoğun olarak kullanılan programlanma özelliğine sahiptir, kurulan modelin kullanıcı ile karşılaştığı arayüzlerin tasarımı için zengin seçenekler sunmaktadır ve tasarlanan program ek bir yatırıma gerek duyulmadan işletmelerde kullanılabilecektir. Bu nedenlerle Karar Destek Sisteminin geliştirilmesinde Microsoft Excel ortamının kullanılması uygun görülmüştür. Program bu çalışmadaki problemin çözümü için tasarlanmıştır. Program problemin yapısına bağlı genişletilebilme özelliklerine sahiptir. Bu sayede daha esnek olması hedeflenmiştir.

Kullanıcıya yardımcı olacak arayüzler mümkün olduğunca sade oluşturulmaya çalışılmış ve sistemin kullanıcıyı yönlendiren yardımlarla daha kolay kullanılması hedeflenmiştir. Kullanıcının sistemin gerektirdiği modellerin altyapısına ilişkin bilgisinin olması gerekmemektedir. Kullanıcının çözüme yönelik bilgilere sahip olduğu varsayılmış ve butonlarla daha etkin çözümlere erişebilmesi amaçlanmıştır. Gerekli görülen yerlerde de kullanıcının notlar ile yönlendirilmesi sağlanmıştır.

Modelin Varsayımları

Araştırmada; kullanıcının çözüme yönelik bilgilere sahip olduğu, talep tahminin kullanıcı tarafından yapıldığı ve parametrelerin değerlerinin belirlenmesi çalışmalarını kullanıcının yaptığı varsayılmıştır.

Model Girdileri

Oluşturulan Karar Destek Sisteminde karar vericinin en çok etkileşimde bulunduğu arayüz probleme ait parametre değerlerinin girildiği Model Girdileri arayüzüdür.

Bu arayüz sayesinde karar verici, hazırlanan sistem için gerekli parametre değerlerini veri olarak girebilmektedir. Karar verici parametre değerlerini sisteme girdikten sonra uygulanabilir bir çözümü modeller sayesinde üretebilmektedir. Kullanıcı, kullanmak istediği modellere geçiş yapmak için ilgili butonu tıklamalıdır. Model Girdileri arayüzünde Sabit İşgücü modülü için “Sabit İşgücü” butonu, Değişken İşgücü Modülü İçin “Değişken İşgücü” , En iyileme Modeli için “Doğrusal Programlama” butonu kullanılmaktadır.

         Model Girdileri arayüzüne ilişkin şekil aşağıda verilmiştir.

Şekil 4. Model girdileri

ARAŞTIRMA MODELİNİN TANITIMI

Değişken İşgücü Modeli

Değişken işgücü modelinin kurulmasında tablolama yöntemi kullanılmıştır. Bu modelde talebe göre işgücü düzeyinin (işçi alma, çıkarma) değiştirilmesiyle maliyetler hesaplanmaktadır. Şekil 5’te istenirse belli bir aydaki işçi sayısının değişiminin etkisi izlenebilir. Bu durumda izleyen aylardaki işgücü düzeyleri dinamik olarak değişecektir.

Şekil 5. Değişken işgücü model

Değişken işgücü modeli formülasyonu

Değişken işgücü modelinde ocak ayı için kullanılan formülasyon örnek olması açısından aşağıda verilmiştir:

Aylık talep = (Çalışılan Gün/Ay)* Normal mesai çalışılan saat

Gerekli üretim saati = Aylık talep* Birim için gerekli işçilik saati

İşgücü seviyesi = Gerekli üretim saati / (Elverişli saat/ay)

Alınan işçi sayısı = (İşgücü seviyesi – Başlangıç işgücü düzeyi) ve 0 arasından en yüksek değer

Çıkarılan işçi sayısı = (Başlangıç işgücü düzeyi – İşgücü seviyesi) yada 0 arasından en yüksek değer

İşe alma maliyeti = Alınan işçi sayısı * Bir çalışanı işe alma maliyeti

İşten çıkarma maliyeti = Çıkarılan işçi sayısı * Bir çalışanın işten çıkarılmasının maliyeti

Alma/çıkarma maliyeti = İşe alma maliyeti + İşten çıkarma maliyeti

Üretim maliyeti = İşgücü seviyesi * personel maaş ve giderleri

Toplam maliyet = Üretim maliyeti + İşe alma çıkarma maliyeti

Modelde benzer şekilde diğer aylara ilişkin maliyet değerleri hesaplanmış ve yıl sonu toplam maliyet değerine ulaşılmıştır.

Değişken işgücü modeli bileşenleri

·               Eğer-Olursa (What-If) Analizleri: Karar destek sistemlerinin en büyük avantajlarından biri de Eğer-Ne Analizleridir. Kullanıcıya farklı karar alternatiflerini ve senaryoları test etmesi için Eğer-Ne Analizleri bir imkan sağlamaktır. Modelde parametre değişikliklerinin etkisinin görülebilmesi için kullanılmaktadır.

·               Grafikler: İşgücü düzeylerine ait grafikler ilgili buton yardımıyla görülebilir. Bu görünüm kullanıcı arayüzü için bir örnek oluşturmaktadır. Grafik ile verilerin özetini hızlı bir şekilde görmek, eğilimleri farketmek, farklı değişkenlerin desenlerini karşılaştırmak ve izlenimler edinmek mümkün olacaktır. Değişken işgücü modelinde gerekli işçi sayısına ve maliyetlere yönelik grafik görünümleri mevcuttur.

Örnek grafik görünümü Şekil 6’da verilmiştir.

Şekil 6. İşçi sayısının değişimine ilişkin grafik

Sabit İşgücü Modeli

Taşeron ve fazla mesai seçeneklerinin denendiği tablolama yöntemi sabit işgücü modülünde kullanılabilir. Sabit işgücü modülünde yönetici belli bir işçi sayısını veri olarak girmekte ve fazla mesai, taşeron yaptırım olanaklarının da değerlendirildiği model yardımıyla maliyet değerini öğrenebilmektedir.

Şekil 7’te Sabit İşgücü Modeline ilişkin bir görünüme yer verilmiştir.

Şekil 7. Sabit işgücü modeli

Sabit işgücü modeli formülasyonu

Sabit İşgücü modelinde ocak ayı için kullanılan formülasyon örnek olması açısından aşağıda verilmiştir:

Normal mesai üretim miktarı = Aylık talep ve ((Çalışılan gün/ay) * Normal mesai çalışılan saat * (Çalışan işçi sayısı / Birim için gerekli işçilik saati)) değerlerinden en küçük olanı,

Eğer normal mesai fazla talebi karşılamıyorsa;

Fazla Kapasite = (Çalışılan gün/ay) * Fazla mesai çalışılan saat * (Çalışan işçi sayısı / Birim için gerekli işçilik saati)

Aksi halde Fazla Kapasite = 0,

Eğer ((Normal mesai üretim miktarı + Fazla kapasite) < Aylık talep) ise;

Fazla mesai üretim miktarı = Fazla kapasite

Aksi halde; Fazla mesai üretim miktarı = (Aylık talep – Normal mesai üretim miktarı),

Eğer (Normal mesai üretim miktarı + Fazla mesai üretim miktarı) < Aylık talep ise;

Taşeron firma üretim miktarı = Talep – Normal mesai üretim miktarı – Fazla mesai üretim miktarı,

Aksi halde Taşeron firma üretim miktarı = 0;

Taşeron firma maliyeti = Taşeron firma üretim miktarı * Taşeron firma yaptırım maliyeti,

İşçilik maliyeti = Çalışan işçi sayısı * Birim için gerekli işçilik saati * Fazla mesai maliyeti,

Toplam maliyet = Taşeron firma maliyeti + İşçilik maliyeti,

Modelde benzer şekilde diğer aylara ilişkin maliyet değerleri hesaplanmış ve yıl sonu toplam maliyet değerine ulaşılmıştır.

Sabit işgücü modeli bileşenleri    

·               Eğer-Olursa (What-If) Analizleri: Eğer–Olursa analizleri sabit işgücü kullanımı modelinde büyük ölçüde kullanılmaktadır. Burada ard arda denemeler yapılıp işçi sayısının ve diğer parametrelerin maliyet üzerindeki etkisinin incelenmesi mümkündür.

·               Hedef Arama (Goal Seeking) Analizleri: Hedef Arama Analizinde bir değişken için hedef değer belirlenmektedir. Daha sonra bu hedef değere ulaşmak için diğer değişkenler değişmektedir. Modelde kullanıcıya Hedef Arama Analizi için yol gösterilmektedir ve toplam maliyetin istenen belli bir değerde olması için kaç çalışan gerektiğinin hesaplanması önerilmektedir.

·               Grafikler: Modül için de grafik görünümleri mevcuttur. Bu grafiklere erişmek için kullanıcı üretim miktarları ve maliyetler butonlarına tıklamaktadır. Üretim miktarları grafiği ile normal mesai üretim miktarı, fazla mesai üretim miktarı ve taşeron firmaya yaptırım miktarı arasındaki fark daha net görülebilmektedir. Maliyetler grafiği ile aylara göre maliyet değişimi görülebilmektedir.

En İyileme Modeli

Karar Destek Sisteminde amacı minimize etmek için en iyileme modeli kurulmuş olup bu şekilde belirli bir hedefe ulaşmak için modelin matematiksel olarak kurulması ve doğrusal programlama yaklaşımı ile çözülmesi sağlanmıştır. Probleme ilişkin uygun modelin kurulması ile sınırlara uyan hedefi (maliyeti) en küçükleyen yanıtı bulmak mümkün olmuştur.

Modelin en büyük avantajı hem değişken işgücü ve hem de değişik üretim alternatiflerinin birlikte değerlendirilmesine olanak sağlamasıdır.

Bu model en iyi sonucu veren kararı belirlese de bunun alınmasını kullanıcıya bırakmaktadır çünkü kullanıcının karar almasında farklı alternatifleri de göz önüne alması istenmektedir.

En iyileme modeli formülasyonu

En iyileme modelinde ocak ayı için kullanılan formülasyon örnek olması açısından aşağıda verilmiştir:

Birim üretme maliyeti = Birim için gerekli işçilik saati * (Personel maaş ve giderleri/ (Normal mesai çalışılan saat * Çalışılan Gün/Ay)),

Fazla mesai fark maliyeti = Fazla mesai üretim * Birim için gerekli işçilik saati * Fazla mesai maliyeti,

Üretim miktarı = Bir günde bir çalışanın ürettiği birim sayısı * (Çalışılan Gün/Ay) * İşgücü seviyesi + Fazla mesai üretim miktarı – Boş kalma,

İşgücü seviyesi = Başlangıç işgücü düzeyi + Alınan işçi sayısı – Çıkarılan işçi sayısı,

Maliyet = İşe alma maliyeti * Alınan işçi sayısı + İşten çıkarma maliyeti * Çıkarılan işçi sayısı + Birim üretme maliyeti * Üretim miktarı + Fazla mesai fark maliyeti * Fazla mesai üretim + Taşeron firma yaptırım maliyeti * Taşeron yaptırım miktarı,

Modelde benzer şekilde diğer aylara ilişkin maliyet değerleri hesaplanmış ve yıl sonu toplam maliyet değerine ulaşılmıştır.       

Doğrusal programlama modeli

Parametreler:

C_H = İşe alma maliyeti

C_F = İşten çıkarma maliyeti

C_R = 1 m³ hazır betonu normal zamanda üretme maliyeti

C_O = Fazla mesaide 1 m³ hazır betonu üretmenin fark maliyeti

C_S = 1 m³ hazır beton için  taşeron firmanın  kullanılması maliyeti

n_T = t periyodunda üretim yapılabilecek gün sayısı

K = Bir günde bir çalışanın üretebileceği hazır beton miktarı

W₀ = Planlama döneminin başlangıcında var olan çalışan sayısı

D_t = Her bir periyod için talep tahmini

Karar Değişkenleri:

W_t = t periyodunda iş gücü seviyesi

P_t = t periyodunda üretim seviyesi

H_t = t periyodunda işe alınacak kişi sayısı

F_t = t periyodunda işten çıkarılacak kişi sayısı

O_t = Fazla mesaide üretilecek hazır beton miktarı

U_t = Çalışanların boş kalma zamanı

S_t = Taşeron firma ile sağlanacak üretim miktarı

Model

Min

Kısıtlayıcılar

W_t = W_t-1  + H_t - F_t

S_t =D_t - P_t

P_t =K n_T W_t + O_t  - U_t

 ve

Wt, Ht, Ft, St, Pt, Ot, Ut ≥ 0

En iyileme modeli bileşenleri

Modelin çözülmesi için “Çözücü Parametreleri” diyalog kutusuna amaç fonksiyonu, kısıtlar ve karar değişkeni olarak dikkate alınacak hücreler girilmiştir.

·               Hedef hücre, toplam en düşük maliyetin hesaplandığı hücredir.

·               Değişen hücreler kutusunda, ayarlanabilir hücreler belirtilmiştir. Karar değişkenleri, çözüm için değişen hücreler olarak değerlendirilmiştir ve doğrudan veya dolaylı olarak hedef hücreyle ilişkilidir.

·               Kısıtlamalar kutusunda probleme uygulanan sınırlamalar belirtilmiştir. Kısıtlamalar ayarlanabilir hücrelerle, hedef hücreye veya hedef hücreyle doğrudan yada dolaysız ilişkili olan diğer hücrelerle ilişkilidir.

·               Çözücü seçenekleri iletişim kutusunda “Doğrusal Model Varsay” onay kutusu işaretlenmiştir. Doğrusal modeller için kısıtlama sayısında sınırlama bulunmamaktadır.

·               Çözücü Sonuçları iletişim kutusunda, çözümden sonra çözüm değerlerini çalışma sayfasında saklamak için “Çözücü Çözümünü Sakla” seçeneği yada “Özgün Değerleri Geri Yükle” seçeneği seçilir.

Çözücü, hesap tablosu formüllerinden bir yapı oluşturmaktadır ve bunun için ilgili çözücü seçenekleri girilmiştir. Modelin çözülmesine ilişkin kullanılan çözücü bileşenine ilişkin görünüm Şekil 8’de ve Çözücü seçenekleri iletişim kutusuna ilişkin görünüm Şekil 9’da verilmiştir.

Şekil 8. Çözücü görünümü

Modelin optimum çözümüne ulaşıldıktan sonra kullanıcıya duyarlılık analizi sonuçlarını inceleme imkanı verilmesi için Şekil 9’da görülen Çözücü Sonuçları iletişim kutusundaki raporlar işaretlenebilir.

Şekil 9.Çözücü sonuçları iletişim kutusu

Doğrusal Programlama Modülüne ilişkin görünüm Şekil 10’da verilmiştir.

Şekil 10. Doğrusal programlama modeli

ALTERNATİFLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

Geliştirilen programda üst düzey yöneticilerin kararlarına destek olma amacıyla işgücü ve farklı üretim seçeneklerine ait karar değişkenlerinin değişik değerlerinin oluşturduğu alternatifler değerlendirilebilmektedir. Kullanıcı alternatif seçeneklere ilişkin maliyet değerleri karşılaştırırken grafik görünümleri ile farklılıkları gözlemleyebilmekte ve model girdileri modülüne ve diğer modellere de istediği zaman geçiş yapabilmektedir. Alternatiflerin karşılaştırılması için kullanıcıya, her aya ilişkin değişken işgücü modelinin kullanılmasıyla oluşan toplam maliyet, sabit işgücünün kullanılmasıyla oluşan toplam maliyet ve doğrusal programlama modelinin kullanılmasıyla oluşacak toplam maliyet değerleri sunulmuştur. Seçeneklerde oluşan maliyet farklılıkları grafikler üzerinden daha belirgin bir şekilde gözlenebilmektedir.

Alternatifler karşılaştırılırken uygulama sonuçları üzerinde göze çarpan önemli bir nokta, aylara ilişkin maliyet değerlerinde büyük farklılaşmanın meydana gelmesidir. Farklı parametre değerleriyle farklı sonuçlara ulaşmakta mümkündür. Kullanıcı, doğrusal programlama modelinin sunduğu çözüm ile en düşük maliyetli seçeneği uygulayabilir veya daha yüksek bir maliyete katlanmayı göze alarak sabit değişken işgücü ile çalışma stratejisini benimseyebilir yada işe alım ve çıkarımların psikolojik etkileriyle karşılaşmama amacıyla sabit işgücü stratejisinin uygulanmasına yönelik karar alabilir.

Bu aşamada karar almaya yönelik olarak kullanıcıya öneri sunulmamıştır ve karar kullanıcıya bırakılmıştır. Alternatiflerin karşılaştırılmasına ilişkin görünüm Şekil 11’de verilmiştir.

Şekil 11. Alternatiflerin karşılaştırılması

SONUÇ

Ana Üretim Planlama problemlerinde talebin dönemler boyunca değişmesi ve işgücü seviyesi ve üretim miktarının bu değişikliklere göre düzenlenmesinin gerekliliği problemi güçleştirmektedir.

İşletmelerde Ana Üretim Planlaması yapmak için satın alınan paket programlar veya yazdırılan programlar çoğunlukla yüksek maliyetlere neden olmaktadır. Çalışma tüm işletmelerde mevcut olduğu için ek bir yatırım gerektirmeyen ve geliştirilmeye açık olan MS Excel ortamında Ana Üretim Planlamasının geliştirilmesine bir örnek olmaktadır.

Bu çalışmada, ürün stoğunun tutulmadığı bir işletmede yöneticinin hızlı, etkin, tutarlı ve yansız bir şekilde Ana Üretim Planlaması kararlarını alabilmesi, farklı koşullarda farklı stratejilerin denenmesi amacıyla bir Karar Destek Sistemi oluşturulması amaçlanmıştır.

Çalışmada pek çok farklı yöntem ve farklı değerlerle çalışması gereken yönetici için hazırlanan Karar Destek Sistemi, bu aşamada beklentileri karşılayabilmektedir. Hazırlanan sistemin kullanılması ayrıca planlanan değerler, fiili değerlerden sapma gösterdiğinde talep tahminlerinin duyarlı yapılmadığına ilişkin bir gösterge oluşturabilir. En uygun kaynak kullanım ve maliyet değerlerinin belirlenmesi ayrıca işletme çalışmalarının planlara uygunluğunun izlenmesine de yardımcı olacaktır. Geliştirilen program, hazır beton sektöründe faaliyet gösteren bir işletmeden alınan örnek veriler yardımıyla tasarlanmıştır ve benzer planlama yapısına sahip işletmeler tarafından kullanılabilir.

Sipariş üretiminin planlanmasında stok sorunu bulunmamaktadır ancak belirsizlikler fazla olduğu için tahminlerdeki duyarlılık azalmaktadır. Bu nedenle stoksuz üretim yapan bir işletme için planlama çalışmalarının etkin bir şekilde yürütülmesi özellikle önem kazanmaktadır. Bu durumda yönetici hangi dönemde kaç kişiyle çalışıp, hangi üretim şekliyle üretim yapacağına karar vermelidir.

Karar Destek Sisteminin geliştirilmesi aşamasında veri yönetimi alt sisteminin oluşturulmasında, kullanıcının, parametre değerlerini sisteme girmesi istenmiştir. Üretim planının kapsadığı zaman aralığı birer aylık dilimler halinde bir yıllık bir dönem olarak alınmıştır ve kullanıcının, sabit olmayan ve kararlılık göstermeyen talep tahmin değerlerini ve diğer parametreleri üretim hızının değişkenliğini, tatil kayıplarını ve tamir bakım sürelerini göz önüne alarak belirleyip sisteme girdiği varsayılmıştır.

Model yönetimi alt sisteminde üç ayrı model kullanılmıştır. Bu modeller, sabit işgücü modeli, değişken işgücü modeli ve en iyileme modelleridir. Sabit işgücü modelinde yok satmaya izin verilmemekte buna karşın taşeron yaptırım ve fazla mesai kulanım tercih edilmektedir. Ayrıca işten çıkarmanın olumsuz etkilerinden uzak durmayı sağlamaktadır. Değişken işgücü modelinde talebin karşılanması için üretim hızı değişmeleri tercih edilir ancak işe alma ve işten çıkarma işlemlerinin maliyeti oldukça yüksektir. En iyileme modelin kullanıldığı strateji bir karma stratejidir. Ancak karma stratejiye dayalı alternatif üretim planlarının sayısı çok sayıda olduğu için deneme yanılma yoluna gidilmesindense en iyileme yolunun seçilmesi uygun görülmüştür. Değişen işgücü modeli ve sabit işgücü modellerinde tablolama yöntemi kullanılmış ve en iyileme modelinde de doğrusal programlamadan yararlanılmıştır.

Farklı seçeneklerin farklı değerlerle incelenmesi ve maliyet değerlerinin karşılaştırılması amacıyla Microsoft Excel ortamında VBA, çözücü, grafik, tablo, vb. bileşenlerden yararlanılmış ve karar alınması için üst düzey yöneticiye yön gösterilmiştir. Sonuç olarak yöneticinin değerlendirmeleri yaparak kararı kendisinin vermesi için gerekli ortamlar oluşturulmuştur. Değişik stratejilerin analizi ile elde edilen karşılaştırmalı verilerin sunulduğu alternatiflerin karşılaştırılması arayüzü bu gereksinimi karşılamaktadır. Hazırlanan sistem ile yöneticinin her bir modeli farklı parametrelerle denemesi ve farklı modellerin analiz sonuçlarını da değerlendirmesi sağlanmıştır.

Çalışmanın sonucunda işletmenin mevcut durumuna ilişkin verilerin değerlendirilmesiyle değişken işgücü ve sabit işgücü modellerinin en iyileme modellerine göre daha yüksek maliyetli çözümler bulduğu görülmektedir. Kullanıcı karar alırken farklı önceliklerini göz önüne alıp karar verecektir. Bu aşamada işe alım ve işten çıkarmanın psikolojik etkilerin maliyetlendirilip modele yansıtılmasıyla daha yansız bir şekilde karar vermek mümkün olabilecektir. ve mevsimsel talep farklılıklarının dikkate alınmasıyla kullanıcıya en iyileme modelinin seçilmesine ilişkin öneri sunulup sisteme bu tür bir öneri bileşeni eklenebilir.

Çalışmanın geliştirilmesi için ayrıca Karar Destek Sistemi oluşturulmasına ilişkin eklentiler yapılabilir. Bu eklentiler sistemin geliştirilmesine ve kullanım kolaylığının artmasını sağlayabilir. Örneğin sistemimde kullanılan verilerin erişiminin manuel olarak yapılmasına alternatif olarak bu verilerin bulunduğu dosyalardan otomatik olarak veri alma sağlanabilir. Kullanıcıların beklentilerine yönelik olarak şifre ile erişim, sistemde değişikliklere izin vermeme, elde edilen sonuçların raporlara dönüştürülmesi, uyarı mesajları gibi özellikler geliştirilebilir. Ana Üretim Planlama özelliklerinin geliştirilmesi amacıyla da talep tahmini modülü gibi farklı eklentiler yapılabilir. Talep için alt ve üst sınır kısıtlayıcıları eklenip bunlara yönelik çözüm geliştirilebilir. Microsoft Excel, önerilen eklentilerin sağlanabilmesi için gerekli esnekliği sağlayan bir ortamdır ve sistem bu gelişmeler için uygundur.