Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBulgular: Çalışmanın sonuçlarına göre, önerilen metrik, GEV'nin sadece ekipmana odaklanan yapısını genişletirken, kayıplara odaklanan yapısını ise korumaktadır.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Amaç: Çalışmanın amacı, Genel Ekipman Verimliliği (GEV) ve Toplam Efektif Ekipman Performansı (TEEP) metriklerini karşılaştırmak ve analiz etmek, eksiklikleri belirlemek ve bir üretim işletmesinde yeni ve kullanılabilir GEV hesaplama metodolojisini önermektir. Yöntem: Türkiye'de bir armatür üretim işletmesinde GEV, TEEP ve önerilen metod uygulanarak sonuçları karşılaştırılmıştır. GEV’in kayıplara odaklanan yapısını korumak için tanımlanan puantajlar kullanılmış, planlı duruş sürelerinin önerilen metoda dahil edilmesi için ise TEEP metriğinden yararlanılmıştır. Bulgular: Çalışmanın sonuçlarına göre, önerilen metrik, GEV'nin sadece ekipmana odaklanan yapısını genişletirken, kayıplara odaklanan yapısını ise korumaktadır. Özgünlük: Literatürde aynı üretim verileri üzerinden GEV ve TEEP metriklerini karşılaştırıp, devamında iki metriğin güçlü yönlerine odaklanarak yeni bir metot öneren başka bir çalışmaya rastlanmamıştır. Çalışmanın literatürdeki bu eksikliği dolduracağı ve farklı metriklerin geliştirilmesi için de yol gösterici olacağı öngörülmektedir.
Abstract
Purpose: The aim of the study is to compare and analyze Overall Equipment Efficiency (OEE) and Total Effective Equipment Performance (TEEP) metrics, identify deficiencies and suggest a new and usable OEE calculation methodology for a manufacturing company. Methodology: The results of OEE, TEEP, and the proposed method were compared in a faucet production company in Turkey. The defined scorings were used to maintain the structure of the OEE focused on losses, and the TEEP metric was used to include planned downtimes in the proposed method. Findings: According to the results of the study, the proposed metric broaden the structure of OEE that focuses solely on equipment, while maintaining its structure that focuses on losses. Originality: No other study has been found in the literature that compares OEE and TEEP metrics over the same production data, and then focuses on the strengths of the two metrics and proposes a new method. It is predicted that the study will fill this gap in the literature and will be a guide for the development of different new metrics.