MES (Manufacturing Execution Systems) ve MOM (Manufacturing Operations Management) yazılımları, üretim süreçlerinin daha verimli ve etkili bir şekilde yönetilmesine yardımcı olan dijital çözümlerdir. Bu yazılımlar, üretim hattındaki anlık verileri toplar, analiz eder ve yönetim kademelerine raporlar sunar. Kalite yönetimi açısından, MES/MOM yazılımları kalite kontrol süreçlerini otomatikleştirerek hata oranlarını azaltır ve ürün kalitesini artırır. Ayrıca, izlenebilirlik sağlar, böylece üretim sürecinde herhangi bir sorun tespit edildiğinde, sorunun kaynağı hızlı bir şekilde belirlenebilir ve çözülebilir. Bu yazılımlar, standartlara ve düzenlemelere uyumu kolaylaştırarak, kalite yönetim sistemlerinin etkinliğini artırır. Sonuç olarak, MES ve MOM yazılımları, üretim süreçlerinin optimizasyonunu ve ürün kalitesinin sürekliliğini sağlamada kritik bir rol oynar.
Üretim ve hizmet sektörlerinde, hataların nedenleri genellikle altı ana başlık altında incelenir: İş Gücü, Makine, Malzeme, Ölçüm, Metot ve Çevre Şartları. Bu faktörler, süreçlerin etkin ve verimli bir şekilde yürütülmesini doğrudan etkileyebilir. İş gücü kaynaklı hatalar, eğitim eksikliği veya dikkatsizlikten kaynaklanabilirken, makine hataları genellikle bakım yetersizlikleri veya teknolojik sorunlardan doğar. Malzeme kalitesindeki tutarsızlıklar, üretim süreçlerini olumsuz etkileyebilir. Ölçüm hataları, doğru veri elde edilememe durumunda meydana gelirken, metot hataları ise yanlış veya eksik süreç tasarımından kaynaklanabilir. Çevre şartları, üretim ortamının uygun olmaması durumunda hatalara yol açabilir. Bu hataların analizinde kullanılan P-FMEA (Process Failure Mode and Effects Analysis) ve OEE (Overall Equipment Effectiveness) gibi araçlar, süreçlerin verimliliğini artırmada kritik öneme sahiptir. P-FMEA, potansiyel hata modlarını ve etkilerini belirleyerek önlem almayı kolaylaştırırken, OEE üretim süreçlerinin verimliliğini ölçerek iyileştirme alanlarını belirlemeye yardımcı olur. İyi yönetilen bu süreçler hem hata oranlarını düşürür hem de genel ekipman verimliliğini artırır.
OEE (Overall Equipment Effectiveness) hesaplamaları, üretim süreçlerinin verimliliğini değerlendirmek için yaygın olarak kullanılan bir metriktir. Bu hesaplamada üç temel kavram dikkate alınır: Kullanılabilirlik, Performans ve Kalite. Kullanılabilirlik, ekipmanın planlanan çalışma süresinin ne kadarında gerçekten çalıştığını ifade eder ve arıza süreleri, bakım çalışmaları gibi faktörlerden etkilenir. Performans, ekipmanın çalıştığı süre boyunca ne kadar hızlı ve ideal hızda çalıştığını gösterir; burada yavaşlamalar veya duraklamalar önemlidir. Kalite ise üretilen ürünlerin ne kadarının istenilen standartlarda olduğunu ölçer ve hata oranları, yeniden işleme gereksinimleri gibi unsurlar bu kavramı etkiler. OEE formülü, bu üç bileşenin çarpımı ile belirlenir ve üretim süreçlerinin ne kadar etkili olduğunu ortaya koyar. Her bir bileşen, üretim sürecinin farklı yönlerini optimize etmek için ayrıntılı analizler ve iyileştirmeler gerektirebilir.
Performans, üretim süreçlerinin verimliliğini ve etkinliğini değerlendirmek için kullanılan önemli bir kavramdır. Cycle Time (Çevrim Süresi), bir ürünün tamamlanması için gereken toplam süreyi ifade eder ve genellikle bir üretim hattının ne kadar hızlı çalıştığını gösterir. Takt Time (Üretim Hızı), müşteri talebini karşılamak için bir ürünün üretilmesi gereken süredir ve üretim hattının müşteri ihtiyaçlarına uyum sağlamasını sağlar. Machine Proficiency (Makine Yeterliliği), bir makinenin ne kadar verimli çalıştığını gösterir ve genellikle makine duruş süreleri, arızalar ve üretim kapasitesi gibi faktörleri içerir. Tüm bu unsurlar, üretim sürecinin genel performansını etkiler ve sürekli iyileştirme çalışmaları için önemli veriler sunar. Optimal performans için bu metriklerin dikkatlice izlenmesi ve değerlendirilmesi önemlidir.
Kullanılabilirlik, bir sistemin belirli bir süre boyunca ne kadar etkin ve verimli çalışabileceğini ifade eden önemli bir performans göstergesidir. Üretim süreçlerinde, kullanılabilirlik genellikle planlı ve plansız duruşlar üzerinden değerlendirilir. Planlı duruşlar, önceden belirlenmiş ve kontrol edilebilir etkinliklerdir; örneğin, çay molaları, öğle yemekleri ya da eğitim seansları gibi. Bu tür duruşlar, üretim planlamasına dâhil edilerek minimum etkiyle yönetilebilir. Öte yandan, plansız duruşlar genellikle beklenmedik olaylardan kaynaklanır; makine arızaları, iş kazaları veya elektrik kesintileri gibi. Plansız duruşlar, üretim hattının kullanılabilirliğini ciddi şekilde etkileyebilir ve bu nedenle önleyici bakım çalışmaları, sıkı güvenlik protokolleri ve acil durum planlamaları ile minimize edilmeye çalışılır. Etkili bir kullanılabilirlik yönetimi, üretimin kesintisiz ve sorunsuz devam etmesini sağlamak adına her iki duruş türünü de dikkate alır.
Kalite yönetimi ve iyileştirme süreçlerinde kullanılan çeşitli araçlar ve metodolojiler, işletmelerin ürün ve hizmet kalitesini artırmasına yardımcı olur. FMEA (Hata Türleri ve Etkileri Analizi), potansiyel hataları tanımlamak ve bunların etkilerini değerlendirmek için kullanılır. Bu analiz, hataların önlenmesi ve risklerin azaltılması için kritik bir rol oynar. SPC (İstatistiksel Proses Kontrol), üretim süreçlerinin istatistiksel yöntemlerle izlenmesini ve kontrol edilmesini sağlar. Bu sayede, süreçlerdeki değişkenlik azaltılır ve kalite sürekliliği sağlanır. MSA (Ölçüm Sistemleri Analizi) ise kullanılan ölçüm sistemlerinin doğruluğunu ve güvenilirliğini değerlendirmeye odaklanır, böylece ölçüm hatalarının en aza indirgenmesi sağlanır. Bu metodolojilerin birleşimi, işletmelerin daha güvenilir ve yüksek kaliteli ürünler sunmasına olanak tanır.
FMEA (Hata Türleri ve Etkileri Analizi), yalın yönetimde kritik bir araç olarak kullanılır ve üç ana kategoriye ayrılır: D-FMEA, P-FMEA ve S-FMEA. D-FMEA, ürün tasarımındaki potansiyel hataları ve bu hataların neden olabileceği etkileri değerlendirmek için kullanılır. Bu analiz, tasarım aşamasında ortaya çıkabilecek sorunları önceden belirleyerek, ürünün güvenilirliğini ve performansını artırmayı hedefler. P-FMEA ise üretim sürecinde gerçekleşebilecek hataları inceleyerek, üretim aşamasında kalite sorunlarının önüne geçmeyi amaçlar. Bu sayede, prosesler daha verimli hale getirilebilir ve üretim maliyetleri düşürülebilir. Son olarak, S-FMEA, tüm sistemin genel işleyişindeki potansiyel zayıflıkları ve bunların sistem üzerindeki etkilerini analiz eder. Bu analiz türü, sistemin bütünsel bir perspektiften değerlendirilmesine olanak tanır ve sistemin genel performansını optimize etmeyi hedefler. Bu üç kategori, birlikte kullanıldığında, bir ürünün veya sürecin her aşamasında risklerin minimize edilmesine yardımcı olur.
Makalemizde ele alacağımız, ve MES/MOM ile bağlantılı olarak “Dijital Kalite İzleme” ile ilgili olarak P-FMEA (Process Failure Mode and Effects Analysis), hataların ürün veya hizmet üzerindeki etkilerini değerlendirerek OEE (Overall Equipment Effectiveness) üzerindeki potansiyel etkilerini analiz eden bir yöntemdir. Bu analiz, olasılık, şiddet ve sıklık faktörlerinin çarpımıyla bir risk puanı ortaya çıkarır. Örneğin, bir boya kalkma hatasının olasılığı 2, şiddeti 2 ve sıklığı 2 ise, toplam risk puanı 8 olacaktır. Bu puan, ürün veya hizmet üzerindeki hataların etkisini ölçmede önemli bir rol oynar. İyileştirme süreçlerinde genellikle olasılık ve sıklık üzerinde değişiklik yapılabilirken, şiddet sabit kalır. Özellikle özel makine parçaları gibi proje bazlı ve az miktarda üretim yapan firmalarda, her hata ürüne veya hizmete aynı etkiyi yapabileceğinden, OEE hesaplamalarında hatalar sebebiyle sapmalar daha belirgin hale gelmektedir. Bu tür durumlar, kalite kontrol süreçlerinde titizlikle ele alınmalı ve sürekli iyileştirme yaklaşımları benimsenmelidir.
Üretim esnasında sadece bir adet üretilecek olan bir ürün için birden fazla hata oluşmuş olabilir.
- Hata-1: Boyanmamış Alan (Basit bir rötuş yapılarak çözülebilir) Düşük Etki
- Hata-2: Delik Eksik (Delik delinerek çözülebilir) Orta Etki
- Hata-3: Ölçülerde Düşüklük (Ürün kurtarılamaz hurdaya ayrılır) Yüksek Etki
MES/MOM yazılımları ile her hata modu için ayrı ayrı % değer ya da puan verilerek, OEE hesaplamasında kalite parametresinden kaynaklı sapmanın önüne geçebilmekte ve dijital olarak izlenebilmektedir. Örnek aşağıdaki gibidir.
Üretim Adedi: 1 adet
Hata Adedi: 1 adet =Rework yapılmış.
Kalite: -%100
Kullanılabilirlik: %70
Performans: %70
OEE%=-100% (Kalite) x 70% (Kullanılabilirlik) x 70% (Performans) = -49% (Normal OEE Hesabı)
Hata yüzdesi önem düzeyine göre 20% aldığımızı varsayalım.
OEE%=(100%-20%) x 70% x70% = 39,20% (FMEA ile hesap)
FMEA (Failure Mode and Effects Analysis) ile OEE (Overall Equipment Effectiveness) arasında, kalite kavramında hata kaynaklı bir bağlantı bulunmaktadır. FMEA, olası hata modlarını ve bu hataların etkilerini belirleyerek, üretim sürecinin zayıf noktalarını ve iyileştirme alanlarını tanımlamaya yardımcı olur. Bu hata modları önem sırasına göre puanlandığında, OEE hesaplamalarına daha hassas bir şekilde entegre edilebilir. Böylelikle, üretim süreçlerinde karşılaşılan kayıpların ve verimsizliklerin daha iyi anlaşılması sağlanır. MES/MOM yazılımları, bu tür hesaplamaları ve veri kayıtlarını kolaylaştırarak, şirketlerin üretim performansını daha etkin bir şekilde dijital olarak izlemelerine ve raporlamalarına olanak tanır. Bu ise, sürekli iyileştirme ve kalite yönetim süreçlerinin optimize edilmesine katkıda bulunur.
Sonuç olarak, MES (Manufacturing Execution Systems) ile üretim kalitesinde dijital izleme sistemleri, modern üretim süreçlerinde kalite kontrolünü ve verimliliği artırmak için önemli bir rol oynamaktadır. MES, üretim sürecinin her aşamasını gerçek zamanlı olarak izlemeye olanak tanır. Bu sistemler, üretim hattındaki makinelerden ve sensörlerden gelen verileri toplayarak, operatörlere ve yöneticilere anlık bilgi sağlar. Dijital izleme sistemleri sayesinde, üretim hatalarına anında müdahale edilebilir, böylece ürün kalitesi korunur ve fire oranı azaltılır. Ayrıca, bu sistemler sayesinde üretim süreçlerindeki darboğazlar ve verimsizlikler kolayca tespit edilebilir, süreç optimizasyonu sağlanabilir. Sonuç olarak, MES ile entegre dijital izleme sistemleri, işletmelerin rekabet gücünü artırırken, müşteri memnuniyetini de üst düzeye çıkarır.