﻿ Globalleşmek İçin Süreç Standartizasyonu Şart
Assan Hanil, otomotiv yan sanayi içerisinde globalleşmek istiyor ve bu nedenle proseslerini revize edip, sayısını azaltıp, birbiriyle entegre sistem alt yapısı oluşturmak konusunda çalışmalara başlıyor.
“Doruk Projesi” olan Assan Hanil, bu proje sayesinde “Simple Lojistik” kullanılarak otomotiv yan sanayi alanında bir ilki gerçekleştirecek. Veri analizi, Yalın Üretim ve SAP sistemlerinin ayrıntılarını Assan Hanil Genel Müdürü Atacan Güner’den dinledik.
Doruk projenizin ayrıntılarını dinlemek isteriz….
Biz, otomotiv yan sanayi içerisinde globalleşmek isteyen bir firmayız. Globalleşmemiz için olmazsa olmaz olarak süreç iyileştirmeleri ve süreç standardizasyonu gerekiyor. Bu yüzden süreçlerimizi revize edelim, sayısını azaltalım, birbiriyle entegre edelim ve buna paralel olarak da sistem alt yapımızı değiştirelim şeklinde bir karar aldık. Alanında uzman partnerlerimizle süreci başlattık. Bu Simple Lojistik kullanılarak otomotiv yan sanayi alanında yapılan ilk proje olacak. Çeşitli departmanlarda 196 tane süreç uygulanıyordu ve bu sayıyı tekrar gözden geçirerek 156’ya düşürdük. Ne kadar az süreçle operasyonunuzu yönetirseniz, o kadar esnek bir operasyon oluşturursunuz. Bu anlamda yüzde 25 oranında süreçlerimizi ortaklaştırdık. Şu an projemiz devam ediyor ve entegrasyon testleri safhasındayız. 1 Ocak tarihinden itibaren sistemlerimizi üretim süreçleri de dahil SAP üzerinden devreye alacağız.
Üzerinde çalıştığımız projeler, geleceğimizi şekillendirmemiz adına ciddi faydalar sağlayacak. Toplayacağımız büyük veriyi (big data) analiz ederek, daha hızlı, etkin bir sistem alt yapısına ve süreçlere başlayacağız. Şu an Türkiye’de dört tesisimiz var ve yakın gelecekte yurtdışı operasyonları hedefliyoruz. Yakın lokasyondaki bir operasyonu yönetmek, sistem alt yapısı iyi olmasa bile, nispeten daha kolaydır. Yurt dışına açıldığınızda ise arada uzun bir mesafe oluşur. O yüzden güçlü bir sistem alt yapısı gerekir. Bu ihtiyaçtan yola çıkarak SAP projemiz doğdu ve yılsonu itibariyle faaliyete geçecek.
Verilerinin işlenmesi ne şekilde gerçekleşiyor? Ne gibi sonuçlar elde ediyorsunuz?
Mevcut sistemde büyük veriyi toplayamıyoruz. Tekil olarak her istasyonda veri toplama şansınız var ancak verilerle istasyonları kombine ederek, bir bütün haline getiremiyorsunuz. Anlamlandırmak için bir bütün haline getirmek veya tekil istasyon bazlı çalışmanız gerekiyor. Ayrıca veriyi analiz etmek için 20 kişiye ihtiyacımız olabilir ve böyle bir insan kaynağımız yok. Ancak yeni sistem bunu zaten kendisi yapacak, bir çalışanımız verileri anlamdırmak için uğraşacak. SAP’nin alt yapısı bunu yapmaya yetkin. Özel, bize has, MII sistemi üzerinde geliştirmelerimizi yapıyoruz. Üretimdeki tüm veriyi konsolide edip, bize raporlayacak bir sistem alt yapısı olacak.
Bu çalışmalar sonucunda ne gibi çıktılar elde edilecek?
Bize ileriki dönemlerde nerelere odaklanmamız gerektiği ve iyileştirme noktalarımızı gösterecek çıktılar elde edeceğiz. Örneğin; kalıpların içerisine basınç ve sıcaklık sensörleri entegre etmeye çalışıyoruz. Bu basınç ve sıcaklık sensörlerinin topladığı verileri konsolide edip, sıcaklık çok yükseliyorsa bu durum kalite problemine yol açabilir, problemin oluştuğu alanlara ‘’bakım uygulamamız gerekebilir’’ veya basınç çok arttıysa “çapak problemine sebep olur, basıncı düşürelim” diye sistem sinyal verecek. Ayrıca manuel gerçekleştirdiğimiz pek çok raporlamayı otomatik yapar hale geleceğiz. Partnerlerimizden üretim verimliliği, kalite, iç performansımız, tedarikçi - müşteri kalite performansımız gibi verileri alıyor, sonrasında bunları anlamlandırıp rapor haline çeviriyoruz. Bu işlemi de otomatik yapar hale geleceğiz.
Koltuk kılıfı ütüleme prosesinde robotları kullanıyorsunuz. Hangi robot markalarıyla çalıştınız? Entegratörünüz var mı?
Robotlar için entegratör ile beraber çalışmadık. Robotları, partner şirketimiz ve üretim mühendisi ekibimizle birlikte üretim süreçlerimize entegre edebilmek için 6 ay süresince çalıştık, başarılı sonuçlar elde ettik. Şu an ütüleme operasyonunu geliştirdiğimiz robot yapıyor. Uygulamalarımızın sektörde bir örneği yok. Bu prosese başlarken odağımız verimlilik değil, kas iskelet sistemi rahatsızlıklarına yol açan operasyonları sıfırlamaktı. Çalışanlarımız sürekli aynı işi aynı kolla yapıyordu. Projeyle birlikte hem rahatsızlık riskini ortadan kaldırdık, hem de ciddi anlamda bir verimlilik artışı sağladık. Üstelik ütüleme operasyonunda bir standart oluşturduk. Proje öncesinde ütüleme işlemi operatörün kendi inisiyatifindeydi. Bu durum zaman zaman müşteri şikayeti olarak bize dönüyordu. Bu riski de ortadan kaldırdık. Bu projede, basınç sensörleri ile operatörün koltuk üzerine uyguladığı basıncı ölçüp, hareketlerini, hareket sensörleriyle robota aktardık. Robot, operatörün uyguladığı basıncı ve yaptığı hareketi kopyalıyor ve aynı basıncı uyguluyor. Şuan, standart operasyonla robot full otomatik şekilde kendisi üretim yapıyor.
Know-how’ı dışarıya satmak gibi bir planınız var mı?
Ütü robotu uygulamasının fikri mülkiyetini partner şirketimiz aldı. Ancak bant yapıştırma uygulaması gibi fikri mülkiyet haklarına sahip olduğumuz diğer robotik uygulamalarımız da var. Müşteri tarafından talep olursa know-how’umuzu satabiliriz.
Bant yapıştırma prosesini anlatabilir misiniz?
Bu proseste, Ford’un transit araçlarına iç trim parçalar üretiyoruz. Araba seyir halindeyken ürettiğimiz iç trim parçaların arkasına titreşim nedeniyle ses yapmaması için bant yapıştırılması gerekiyor. Yarım metre karelik bir iç trim parçada 25-30 tane bant yapıştırılması gerekiyor. Bu bantları da 12 kişinin çalıştığı bir hatta manuel olarak yapıştırıyorduk. Parça içerisinde yer alan her bir bantın uzunluğu ve genişliği aynı değil, her biri farklı uzunluk ve genişliktedir. Öncelikle müşterimizle bu konuyu görüşerek, bant genişliğini standart hale getirdik. Bandı bir kaset gibi sarılmış şekilde tedarikçimizden temin ediyor, o kaseti robota entegre ediyoruz. Robot hareketiyle sürüyerek kasetten bant besleniyor, istenilen uzunluğa geldiğinde ise üzerinde entegre makasla bandı kesiyor. Çok kompleks bir işlem ve robot uygulaması için oldukça zor. Bantın kasete sarılmış şekilde gelmesi, kaset üzerinden beslenmesi, istenilen uzunluğa geldiğinde kesilmesi fikrinden yola çıkarak geliştirdiğimiz bu proje ile hem 150 metrekarede yaptığımız işi 50 metrekareye düşürerek muazzam bir alan kazancı sağladık hem de operatör sayısını yarı yarıya indirdik. Böylelikle, operasyonda da bir standardizasyon oluştu. Eskiden operatör dikkat etse de, aynı bölgeye aynı basınçla uygulama yapılamıyor. Operatörün manuel operasyonunda yeterli basıncı uygulamaması kaynaklı deformasyonlar olabiliyordu. Şu an bu kalite problemlerini tamamen ortadan kaldırdık.
Hangi robot ve sensör markasıyla çalıştınız?
Söz konusu süreçte sektörün önemli oyuncularından biri ile çalıştık. Kendileri bizim stratejik ortağımız ama başka robot şirketleriyle çalışma konusunda bir engelimiz yok.
Öte yandan robotlarımız için pek çok sensör kullanıyor ve sensörlerle poke yoke, varlık yokluk kontrolü, renk tespiti yapıyoruz. Parçalarımıza klipsler taktık ve onları kırmızı- sarı - yeşil olmak üzere renklendirdik. Sensörler her bir klipsin rengini tespit edip, doğru takılıp takılmadığını söylüyor. Bunun gibi çok çeşitli tipte sensör kullandığımız için birden fazla firmayla çalışıyoruz.
Endüstri 4.0 ve Yalın Üretim kapsamındaki çalışmalarınızı öğrenmek istiyorum…
Yaklaşık 10 yıldır Yalın Enstitü ile çalışıyoruz. ‘Mavi Yaka Gelişim Akademisi Projesi’ ile mavi yaka organizasyonumuzda lider yapımıza geçtik. Ekip lideri, grup lideri ve şef lideri kademeleri oluşturduk. Bu arkadaşlarımızın salt sorumluluğu verimlilik çalışmalarını yönetmek olacak. Ekip liderlerimiz hattaki operatörlerimizden kaizen önerileri çıkaracak ve toplayacak, grup ve şef liderler de bu önerileri değerlendirip uygulamaya alacaklar. Bu çalışma tipi Yalın Enstitü’nün bir önerisiydi. Biz de fayda sağlayacağını düşündüğümüz için organizasyon yapımızı bu şekilde şekillendirdik. Yalın Enstitü tüm mavi yaka lider kadromuzu yaklaşık 6 aylık bir sürede eğitti.
Ekibimiz yaklaşık 4 yıldır Assan Hanil içerisinde Kaizen çalışmaları ile özellikle otomasyon hatlarımızda verimlilik arttırıcı çalışmalar gerçekleştiriyor.
Üzerinde çalıştığınız robotik vidalama prosesi için collaboratif robotları kullanmayı planlıyor musunuz?
Robotik vidalama çalışmamız yaklaşık 3 ay önce kararını verdiğimiz çok yeni bir çalışma. Koltuk hattında kas-iskelet sistemi rahatsızlığı yaratan istasyonlardan biri ütüleme istasyonuydu. Zaten o prosesimizi robotlarla yapıyoruz. Bizim için ikinci aşama olacak. 3-4 istasyonda vidalama yapıyoruz ve otomasyonla vidalama prosesi çok kolay değil, 7-8 aylık zaman diliminde doğru partnerle devreye alabileceğimizi düşünüyoruz.
Vidalama prosesini metal parçaları birleştirmek için kullanıyoruz. Metal parçaların hem yüzeysel hem de üzerindeki deliklerin konumsal doğruluğu çeşitli nedenlerden dolayı tolerans dışına çıkabiliyor. Kalıplara düzgün bir şekilde bakım yapmazsanız, zımbalar zaman içerisinde kayıyor ve farklı noktalarda delik delmeye başlıyor. Bu deliklerin konumlarında veya o metal parçaların yüzey formlarında bir bozukluk olduğunda robot maalesef vidalama operasyonunu yapamaz hale geliyor. Şu an bizim en büyük esnekliğimiz bu işi manuel yapmak. Metal parçaları tedarikçiden alıyoruz. Aldığımız parçaların yüzeyinde bir problem olsa dahi operatörümüz parçanın genel performansında zafiyete yol açmayacak şekilde o vidayı oraya takabiliyor ama robot bunu yapamıyor. En büyük engel aslında alt parçaların doğru gelmesini sağlamak veya toleransı çok daraltmak, o tolerans içerisinde gelmesini sağlamak. Belki delikleri büyütmek gerekecek. Ön hazırlama operasyonlarını devreye almamız gerekecek veya robot vidayı sokamadığı zaman bir miktar kaydırarak vidayı takması gerektiğini düşünecek. Parça istenilen doğrulukta, tolerans içerisinde olmasına rağmen, istenilen doğrulukta gelmediği zaman robot bunu algılayacak. Bu noktada robotun biraz daha akıllı olması bekleniyor. Veya bizim ön işlemler yapıp, parçanın yüzde yüz doğru gelmesini sağlamamız lazım ki bu yüzde yüz yapılabilecek bir uygulama değildir.
“Just in Time” ile üretim yapan bir üretici olarak akıllı depolama sistemleri kullanıyor musunuz?
AGV projemiz yeni başladı. Otomotiv sektöründe AGV uygulamaları var ama bizim yaptığımız bencmarklarda 50 metre düz bir çizgi üzerinde uygulanıyor. Biz uygulamayı daha zorlayıcı hale getirdik. Şu an belirlediğimiz rotanın toplam uzunluğu 440 metre ve düz bir çizgi değil. AGV 440 metreyi tamamladığında rotadan şaşmadan 14 adet 90 derecelik dönüş yapması gerekecek. 6 aydır üzerinde çalışıyoruz, henüz yüzde yüz performansla projemizi devreye almış değiliz. AGV’leri ambarımızda parça besleme prosesi için kullanıyoruz ve verimliliği yüzde 85 oranında. Bu oran 90’ın üzerine çıktığında seri imalatta kullanmaya başlayacağız. AGV ciddi anlamda iş gücü verimliliği sağlayacak.
Makine mühendisi olarak yaklaşık 18 senedir profesyonel iş hayatındayım ve bu sürecin tamamında otomotiv sektörüne hizmet verdim. Kariyerime Ford Otosan’da Üretim Mühendisi olarak başladım. İki sene Ford Otosan’da çalıştıktan sonra Toyota’ya geçtim. Toyota’da ilk 4 yıl mühendislik departmanlarında çalıştım, sonrasında 3 yıl proje yönettim, son 6 yılımda da satın alma bölümünde çalıştım. Kısaca hep yeni işler ve yeni departmanlarda tecrübeler kazanayım diye uğraştım. 4 yıl önce de Assan Hanil ile yollarımız kesişti. Tedarik Zinciri Direktörü olarak Assan Hanil’e başladım. 2 yılın ardından sorumluluklarım gelişti, Satış ve Proje Direktörlükleri de benim sorumluluğuma geçti. Böylelikle Ticaret Direktörü oldum. İki yıl Ticaret Direktörlüğü görevi sonrası 1 Ağustos tarihiyle de Genel Müdürlüğe terfi ettim. Uzunca yıllar Assan Hanil – Kibar Holding bünyesinde çalışmayı planlıyorum.
Güncelleme Tarihi: 18 Şubat 2019, 16:05