An enhanced requirement extraction application for advanced planning systems: A case study for plastic injection factory planning

Abstract

Bu çalışma, değişen müşteri taleplerine, yüksek ürün çeşitliliğine ve değişik ürün yapılarına sahip bir plastik enjeksiyon fabrikasının entegre olarak planlanmasına yönelik gereksinim planlama işlemleri için gereken süreyi azaltmaya yönelik bir yaklaşım önermektedir. Çalışmada Türkiye'nin Ege Bölgesinde bulunan 64 firmanın planlama metodolojileri incelenmiştir. İncelemeden edinilen bilgiler, yapılan literatür araştırmasından edinilen sonuçlar ile birleştirilerek gereksinim çıkarma sürecini kısaltmaya ve kolaylaştırmaya yönelik entegre bir yaklaşım önermektedir. Sonrasında bu yaklaşım bir plastik enjeksiyon firmasında uygulanıp gerçek ortamda test etmektedir. Test sonuçları, yönetimsel kriterlerde performans artışı göstermektedir. Bunlarla birlikte, metodun dört ana faktörüne göre iki seviyeli tam faktöryel deney tasarımı yapılıp ANOVA metoduyla analiz edilmiştir. Sonuçlara göre bu faktörlerden olan maksimum ürün ağacı seviyesi ve ortalama ürün ağacı birleşeni sayısı, hesaplama sürelerinde en büyük etkiye sahiptir.

This study proposes a generic approach to reduce execution time of an integrated material requirements planning system for a plastic injection production factory that has a high mix of product variety, different product structures and varying customer demands. First, a survey study is conducted on sixty-four production companies located in Aegean Region of Turkey with regard to their planning methodologies. Then, together with a through literature review on the topic, an integrated method is proposed to reduce the execution time of requirement extraction process. This method is applied to a plastic injection company and tested under real production conditions. The test results indicate an increased performance on several managerial criteria. In addition, a full factorial experimental design that includes four factors with two levels is generated for the proposed method. It is analyzed by the ANOVA method. Results indicate that maximum number of levels in a bill of materials and average number of components in a bill of materials have significant impact on the calculation time.