Proses Endüstrisinde Kampanya Planlama ve Ürün Geçiş Süreleri

Kısaca: Bir hattın bir üründen diğerine geçerken saatlerce durması ve bu sürenin geçiş yönüne göre değişmesi, proses endüstrilerinde sıkça karşılaşılan bir durumdur. Kimya, boya, plastik, cam ve metal gibi sektörlerde geçiş; temizlik, ayar ve kalite onayı anlamına gelmektedir. Bu nedenle üretim, aynı ürünün belirli aralıklarla toplu olarak üretildiği kampanyalar halinde planlanmaktadır. Bu yazıda sıraya bağlı geçiş süreleri, ürün çarkı (product wheel) yaklaşımı ve kampanya uzunluğu ile stok arasındaki denge birlikte ele alınmaktadır.

Geçiş Süreleri Neden Sıraya Bağlıdır?

Uygulamada sıkça dile getirilen bir gözlem, açıktan koyuya geçişin kolay, tersinin ise zahmetli olduğudur. Gerçekten de açık renkten koyu renge, düşük viskoziteden yüksek viskoziteye veya alerjen içermeyen üründen içeren ürüne geçiş genellikle kısa sürmektedir. Ters yöndeki geçiş ise kapsamlı temizlik gerektirir. Üç ürünlü bir hat örneğinde geçiş süreleri (saat) aşağıdaki gibi kabul edilmiştir (rakamlar açıklama amaçlıdır):

İki sıra karşılaştırıldığında, A → B → C → A sırasında toplam geçiş süresi 1 + 1 + 5 = 7 saat olmaktadır. Ters sıra A → C → B → A ise 3 + 3 + 4 = 10 saat tutar. Dolayısıyla yalnızca sıranın sabitlenmesiyle her döngüde 3 saat kapasite kazanılmaktadır. Ürün sayısı arttığında bu hesabın elle yapılması mümkün olmaz; çok ürünlü hatlarda en iyi sıranın geçiş matrisi üzerinden optimizasyonla aranması önerilmektedir.

Ürün Çarkı (Product Wheel) Nedir?

Ürün çarkı, bir saat kadranına benzetilebilir. Bu yaklaşımda ürünler her döngüde aynı sırayla ve tanımlı bir döngü süresi içinde üretilmektedir. Sabit kampanya düzeninin getirisi kısa sürede görülür. Geçişler öngörülebilir hale gelir, hammadde çağrıları sabitlenir ve bakım pencerelerinin planlanması kolaylaşır. Her ürünün her turda üretilmesi de gerekmemektedir; yüksek hacimli ürünler her döngüde, düşük hacimli ürünler ise her iki veya dört döngüde bir üretilebilir.

Kampanya (Döngü) Uzunluğu Nasıl Belirlenir?

Döngü uzunluğunun belirlenmesinde klasik bir denge söz konusudur. Döngü kısaltıldığında döngü stoğu azalmakta, ancak toplam geçiş süresi artmaktadır; döngü uzatıldığında ise bunun tersi geçerlidir. Döngünün ne ölçüde kısaltılabileceğini kapasite belirler:

• Haftalık kullanılabilir kapasite: 120 saat; talebi karşılamak için gereken üretim süresi: 100 saat.
• Geçişlere ayrılabilecek süre: 120 − 100 = 20 saat/hafta.
• Bir çark döngüsünün geçiş süresi 7 saat ise haftada en fazla 20 / 7 ≈ 2,8 döngü yapılabilir; en kısa döngü yaklaşık 0,35 haftadır.
• Pratikte bir miktar tampon bırakılarak yarım haftalık döngü (haftada 2 döngü, 14 saat geçiş) seçilebilir.

Haftalık döngüden yarım haftalık döngüye geçilmesi, her ürünün ortalama döngü stoğunu kabaca yarıya indirmektedir. Uygun döngü uzunluğu, geçiş maliyeti ile stok taşıma maliyeti arasındaki dengeye bağlıdır. Çok ürünlü hatlarda bu denge, ekonomik parti çizelgeleme problemi (ELSP) kapsamında ele alınmaktadır.

Proses endüstrisinde kapasite, makinenin hızından çok
geçişlerin sırası ve sıklığı tarafından belirlenmektedir.

Planlama Hiyerarşisi Nasıl Kurulur?

Kampanya planı, S&OP'de onaylanan stok politikasından bağımsız olarak kurulamaz. Seyrek üretilen bir ürünün stoğu, bir sonraki kampanyaya kadar döngü süresi boyunca talebi ve emniyet stoğunu karşılamak durumundadır. Detay çizelgeleme konusu Detay Çizelgeleme Nedir? sayfasında ayrıntılı olarak ele alınmaktadır.

Ortak Hammadde ve Yarı Mamul Kısıtları

Proses endüstrisinde tek bir ana karışım veya baz ürün, birden fazla mamulün girdisi olabilmektedir (ters ürün ağacı). Bu durumda yalnızca son ürünün planlanması yeterli olmaz; yarı mamul tanklarının ve ara stok kapasitelerinin de kampanya mantığıyla planlanması gerekmektedir. Kampanya miktarının üst sınırı ise çoğu zaman tank kapasitesi, raf ömrü ve kalite onay süreleri tarafından belirlenir.

Teknoloji ve Dijitalleşme: APS, MES ve Optimizasyonla Kampanya Planlama

Yukarıdaki örnekte yer alan küçük hatta sıraların kağıt üzerinde karşılaştırılması kolaydır. Ürün sayısı arttıkça sıraya bağlı geçiş süreleri, elle çözülmesi güç bir sıralama problemine dönüşmektedir. Dijital araçlar bu noktada iki amaca hizmet eder. Birincisi optimizasyonla daha iyi sıraların bulunması, ikincisi ise geçiş matrisinin gerçekleşen veriyle güncel tutulmasıdır.

İleri Planlama ve Çizelgeleme (APS), kapasite, malzeme ve öncelik kısıtlarını aynı anda dikkate alarak uygulanabilir plan ve çizelge üreten, optimizasyon ve sezgisel yöntemlere dayalı planlama sistemidir. Sıraya bağlı geçiş matrisini kullanarak kampanya sırasını ve uzunluğunu optimize etmekte, kapasite ve tank kısıtlarını birlikte dikkate almaktadır.

Üretim Yürütme Sistemi (MES), atölyedeki iş emirlerini, makine durumlarını, üretim miktarlarını ve fireyi gerçek zamana yakın izleyerek plan ile fiili üretimi birbirine bağlayan sistemdir. Gerçekleşen geçiş, temizlik ve ilk ürün sürelerini ve fireyi kayda almaktadır; böylece geçiş matrisi ölçülmüş değerlerle güncellenebilir.

Kurumsal Kaynak Planlama (ERP), sipariş, stok, satın alma, üretim ve finans işlemlerini ortak bir veri tabanında kaydeden kurumsal işlem sistemidir; planlamanın ana veri ve hareket kaynağıdır. Reçete, parti ve lot takibini yürütmekte; hammadde ve ara ürün stoklarının kaydını tutmaktadır.

Nesnelerin İnterneti (IoT), makine, araç, depo ve ürünlerdeki sensörlerin veriyi ağ üzerinden otomatik iletmesini sağlayan yapıdır; konum, sıcaklık, durum ve tüketim verisi insan girişi olmadan toplanır. Reaktör sıcaklığı, debi ve tank seviyesi sensörleri aracılığıyla proses durumu ve tank stokları anlık olarak bildirilir.

Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenmesi (ML), veriden örüntü öğrenerek tahmin, sınıflandırma ve öneri üreten yöntemlerdir; makine öğrenmesi, yapay zekanın veriden öğrenen alt dalıdır. Proses ve kalite verisinden geçiş süresini ve geçiş sonrası fireyi tahmin etmekte, beklenenden uzun süren geçişleri işaretlemektedir.

Dijital İkiz, bir fabrikanın, hattın veya tedarik ağının veriyle güncellenen sanal modelidir; senaryoların fiziksel sistemi etkilemeden denenmesini sağlar. Ürün çarkı ve kampanya uzunluğu alternatiflerinin hattın sanal modeli üzerinde, üretimi etkilemeden denenmesine olanak tanır.

Eğitimlerde sıkça yapay zeka ile optimizasyon arasında bir tercih yapılıp yapılmayacağı sorulmaktadır. Bu iki yaklaşım farklı işlevler üstlenir ve birlikte kullanıldığında daha etkili sonuç verir. Yapay zeka, geçiş süresi ve fire gibi girdileri daha doğru tahmin etmekte; optimizasyon ise bu girdilerle en iyi sırayı aramaktadır. Her ikisinin değeri de MES ve IoT üzerinden gelen verinin güvenilirliğine bağlıdır.

Geçiş matrisi ölçülmüş veriye dayanmadığında optimizasyon yanlış sırayı yalnızca daha hızlı bulur;
bu nedenle önce geçişleri ölçün, ardından sırayı optimize edin.

Uygulamaya Geçiş: Kontrol Listesi

1. Her hat için ürünler arası geçiş süresi matrisini ölçüm verisiyle oluşturun.
2. Geçiş matrisine göre sabit bir üretim sırası (çark) belirleyin.
3. Kapasiteden en kısa döngü süresini hesaplayın; döngüyü stok maliyetiyle birlikte belirleyin.
4. Düşük hacimli ürünler için belirli döngülerde üretim kuralı tanımlayın.
5. Kampanya miktarlarını tank kapasitesi, raf ömrü ve kalite onay süreleriyle sınırlayın.
6. Döngü politikasını S&OP'de stok hedefleriyle birlikte onaylayın.
7. Geçiş matrisini MES’ten gelen gerçekleşen geçiş süreleri ve fire verisiyle düzenli olarak güncelleyin.

İlgili Yazılar

• MPS, MRP ve JIT Birlikte Nasıl Çalışır? Zaman Çitleri, ATP ve Hibrit Planlama
• S&OP Döngüsünde Hangi Toplantıda Hangi Karar Verilir? Takvim, Karar Mantığı ve Senaryolar
• Emniyet Stoğu Hesabında 5 Yaygın Hata ve Doğru Yaklaşım

Sıkça Sorulan Sorular

Kampanya üretimi ile parti üretimi aynı şey midir?

İki kavram birbiriyle yakından ilişkilidir. Kampanya, aynı ürünün veya ürün ailesinin arka arkaya birden fazla parti halinde üretildiği dönemdir. Temel amaç, geçiş sayısının azaltılmasıdır.

Ürün çarkı esnekliği azaltmaz mı?

Ürün çarkında sabitlenen unsurlar sıra ve döngüdür; miktarlar sabit tutulmaz. Her döngüde ürün miktarlarının talebe göre ayarlanmasıyla esneklik korunmaktadır. Acil talepler için döngüde küçük bir boşluk bırakılması da önerilmektedir.

Geçiş süreleri nasıl kısaltılır?

Atölye düzeyinde SMED yaklaşımı etkili bir yöntemdir. Bu yaklaşımda iç ve dış hazırlık işlemleri ayrılmakta, temizlik ve ayar adımları standartlaştırılmaktadır. Planlama tarafında en hızlı kazanım ise doğru sıranın seçilmesiyle elde edilir.

Kampanya uzunluğu ne sıklıkla gözden geçirilmeli?

Talep, kapasite veya geçiş süreleri belirgin biçimde değiştiğinde kampanya uzunluğu derhal gözden geçirilmelidir. Bunun dışında en az çeyreklik olarak, S&OP döngüsü içinde değerlendirilmesi önerilmektedir.

Geçiş sıralaması için optimizasyon şart mı?

Optimizasyon her durumda zorunlu değildir. Az ürünlü hatlarda deneyimli bir planlamacı iyi sıralar oluşturabilmektedir. Ancak ürün sayısı ve sıraya bağlı geçiş farkları arttıkça olası sıra sayısı hızla büyür; bu aşamada optimizasyon tabanlı APS çözümleri belirgin bir fark yaratmaktadır.

Kaynaklar

• King, P. L. (2009). Lean for the Process Industries: Dealing with Complexity. CRC Press.
• Elmaghraby, S. E. (1978). The economic lot scheduling problem (ELSP): Review and extensions. Management Science, 24(6), 587-598.
• Pinedo, M. L. (2016). Scheduling: Theory, Algorithms, and Systems (5. baskı). Springer.

İlgili Optimum Planlama Eğitimleri

Kimya ve Malzeme Sanayinde Birlikte Çalıştığımız Kurumlar

Kimya ve malzeme sanayi sektöründe eğitim ve/veya danışmanlık hizmeti sunduğumuz kurumlardan bazıları aşağıdadır. Tüm sektörler için Referanslar sayfamıza bakabilirsiniz.

Akcoat, 2021, 2022

Akkim, 2023

Akmetal Metalurji, 2011

Aksa Akrilik, 2010, 2012

Alcam, 2021

Anadolu Cam, 2010–2016

Archromaturkey, 2015

Arsan Kimya, 2016, 2024

Azuro Kimya, 2020

Basf, 2010

Başar Kimya, 2011

Cam Elyaf, 2011–2013

Camiş Ambalaj, 2011–2014

Clariant, 2012

Çolakoğlu Metalurji, 2011–2019

Dalan Kimya, 2015

Denge Kimya, 2023

Dowaksa, 2012, 2023

Ecolab, 2022

Ege Kimya, 2012

Eksoy Kimya, 2018

Eurotec, 2011, 2025

Gizem Frit, 2016

Hasçelik, 2015, 2022

Hektaş, 2022

Ibavalresa, 2016–2025

İsdemir, 2010–2019

Kalekim, 2010, 2020

Kayalar Kimya, 2010, 2013

Matel Hammadde, 2011

Mavi Kimya, 2010

Mega Metal, 2017

Organik Kimya, 2010, 2021

Öztürkler Metal, 2010

Paşabahçe, 2011–2016

Petrol Ofisi, 2024

Polisan, 2011

Politek, 2010

Poliya Poliester, 2010, 2017

Rapro Kimya, 2016

Schott Orim, 2012, 2023

SDM Research, 2019

Sika Türkiye, 2016, 2018

Soda Sanayi, 2011–2016

Şişecam Holding, 2011–2016

TEI Alloys, 2025

Tosçelik, 2010, 2017

Total Türkiye, 2019

Toyoink, 2022

Trakya Cam, 2011–2016

Tspt, 2022

Tüpraş, 2012

Ünye Madencilik, 2023

Yorumlar

“Üretim planlama, malzeme planlama ve detay çizelgeleme ile ilgili içerik ve anlatım olarak kapsamlı bir eğitimdi. Eğitimde sırasında ödevlerin olması, karşılıklı soru cevaplarla da ilerlenmesi eğitimin interaktif geçmesine ve anlatılanların pekişmesine katkı sağladı. Bu eğitimin kişisel kariyerime ve firmama yapacağım katkıları arttırmamda olumlu etkisi olacağını düşünüyorum. Kendi adıma ve firmam adına kurumunuza teşekkür ediyorum.”

M**** H****, Üretim Planlama Uzmanı, Eurotec (Üretim Planlama, 2025)

“Üretimde Genel Planlama ve Detay Çizelgeleme eğitimi İlker Bey’in anlatamıyla akılda kalıcı ve bakış açısı değişimimi sağladı. ”

F**** E****, Üretim Planlama Mühendisi, TEI Alloys (Üretim Planlama, 2025)

“Hem genel olarak konularla ilgili daha net fikir edinme hem de teknik olarak konuların daha da içine girerek uygulamalar ile beraber destekleyen benim için çok verimli bir eğitimdi, ilker bey eğitimi interaktif tutuyor ve diğer şirketler ile birlikte de konuşarak farklı bakış açıları kazanıyorsunuz”

A**** A****, Değişiklik Yönetimi Mühendisi, Bireysel Katılım (Üretim Planlama, 2025)

Tüm yorumları görüntülemek için tıklayınız.

Kurumunuza özel eğitim veya danışmanlık için teklif talebi oluşturunuz.