Bu çalışmada, AÜÇ dondurma parametreleri incelenmiş ve belirsiz talep ortamında AÜÇ’nin dondurulması üzerine bir örnek verilmiştir.
📌 3 Key Takeaways
🎯
Objective & Hypothesis:Üretim Kaynakları Planlama (ÜKP) sisteminin tasarım ve yönetimi, rekabetin yoğun olduğu pazarlarda bulunan üretim firmaları için giderek önem kazanmaktadır.
📊
Key Findings & Data:Belirsiz talep ortamında malzeme ihtiyaç planlama (MİP) sistemlerindeki çizelge kararsızlığını ya da gerginliğini azaltmak ÜKP sistem performansını önemli derecede etkilemektedir (planlanan sipariş miktarlarında veya Ana Üretim Çizelgesindeki (AÜÇ) küçük değişiklikler ÜKP’da önemli değişimlere sebep olabilir bu durum sistem gerginliği olarak bilinir).
💡
Conclusion & Impact:Bu çalışmada, AÜÇ dondurma parametreleri incelenmiş ve belirsiz talep ortamında AÜÇ’nin dondurulması üzerine bir örnek verilmiştir.
🔬Design:Experimental Field Trial
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Üretim kaynakları planlaması · ana üretim çizelgesi · malzeme ihtiyaç planlaması.
Özet
Üretim Kaynakları Planlama (ÜKP) sisteminin tasarım ve yönetimi, rekabetin yoğun olduğu pazarlarda bulunan üretim firmaları için giderek önem kazanmaktadır. Belirsiz talep ortamında malzeme ihtiyaç planlama (MİP) sistemlerindeki çizelge kararsızlığını ya da gerginliğini azaltmak ÜKP sistem performansını önemli derecede etkilemektedir (planlanan sipariş miktarlarında veya Ana Üretim Çizelgesindeki (AÜÇ) küçük değişiklikler ÜKP’da önemli değişimlere sebep olabilir bu durum sistem gerginliği olarak bilinir). Bunun için kullanılan yöntemlerden biri AÜÇ’yi dondurmaktır (yani AÜÇ ve planlanan siparişler gelecek belli bir zaman aralığında sabit tutulur). MİP sistemlerinde AÜÇ dondurma parametrelerinin etkisi tam olarak bilinmemektedir. Bu çalışmada, AÜÇ dondurma parametreleri incelenmiş ve belirsiz talep ortamında AÜÇ’nin dondurulması üzerine bir örnek verilmiştir.
Güner, E., Çalışkan, C. (2013). ÜRETİM KAYNAKLARI PLANLAMA SİSTEMİNDE ANA ÜRETİM ÇİZELGESİNİN DONDURULMASI. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 19 Sayı: 2. https://ajindex.com/articles/1079142
Lin, N., and Krajewski, L.J., 1992, A model for master production scheduling in uncertain environments, Decision Sciences, 23, 839-861.
Sipper, D., and Bulfin, R.L., 1997, Production: Planning, Control and Integration, Mc Graw-Hill, New York.
Sridharan, V., and Berry, W.L., 1990a, Master Production Scheduling make-to-stock products: a framework for analysis, International Journal of Production Research, 28(3), 541-558.
Sridharan, V., and Berry, W.L., 1990b, Freezing the MPS under demand uncertainity, Decision Sciences, 21, 97-120.
Sridharan, V., Berry, W.L., and Udayabhanu, V., 1987, Freezing the MPS under rolling planning horizons, Management Science, 33(9), 1137-1149.
Sridharan, V., and LaForge, R.L., 1989, The impact of safety stock on schedule instability, cost and service, Journal of Operations Management, 8(4), 327- 347.
Vollmann, T., Berry, W., and Whybark, D., 1992, Manufacturing Planning and Control Systems, Homewood, IL:Irwin, 5-6.
Wight, O.W., 1984, Production and Inventory Management in the Computer Age, Van Nostrand Reinhold, New York.
Yeung, J.H.Y., Wong, W.C.K. and Ma L., 1998, Parameters affecting the effectiveness of MRP systems: a review, International Journal of Production Research, Vol 36(2), 313-331.
Zhao, X., and Lee, T.S., 1993, Freezing the MPS for MRP systems under demand uncertainity, Journal of Operations Management, 11, 185-205.
Zhao, X., and Lee, T.S., 1996, Freezing the master production schedule in multilevel material requirements planning systems under deterministic demand, Production Planning and Control, 7(2), 144-161.