Bir Bakım Organizasyonunda Stok Yönetimi Optimizasyonu ve Bakım Planlaması ile Entegre Edilmesi Üzerine Bir Uygulama

Abstract

Bu çalışma ile birlikte bir havayolu firması bakım organizasyonunda kullanılan parça ve bileşenlerin bakım ve envanter optimizasyonu entegre bir şekilde analiz edilerek gerçekleştirilecektir. Çalışması sırasında öncelikle ABC ve XYZ analizleri gerçekleştirilerek envanter maliyetleri içerisinde büyük bölümü oluşturan ve nispeten talebi daha fazla tahmin edilebilir olan az sayıda ürün tespit edilmiştir. Bu belirlenen ürünler için farklı bakım politikaları analiz edilerek her bir bileşen için en uygun bakım politikaları ve buna uygun olarak envanter ve sipariş politikaları tesis edilmektedir. Yine az sayıda kritik ürün için öngörücü bakım çalışmaları ile birlikte parçanın ne zaman hata oluşturma olasılığı olduğu bilgisi de tahmin edilmeye çalışılarak sunulmaya çalışılmıştır. Tüm bu yapılan çalışmalar sonucunda bir benzetim modeli oluşturularak farklı politikaların sonuçlarının incelenebilmesi hedeflenmektedir. Ayrıca kurulan yeni dinamik modelin son 3 yıllık verilere uygulanarak toplam ortalama envanter düzeyi, hata oluşma oranı, parça kullanım süresi gibi anahtar performans göstergelerinin nasıl değiştiğinin izlenmesi hedeflenmektedir.

In this study, a joint maintenance and inventory optimization of the maintenance organization of an airline company is proposed. During the analysis, first an ABC study and XYZ study are consecutively are carried out to identify few critical spare parts or components which are high volume and value items with relatively low demand variation. Various maintenance policies for each spare parts or components will be analyzed to identify which policy is best for the system. Then, inventory management policies and optimum order quantities will be defined. For only a few components predictive maintenance policies will be defined to predict the failure times in order to visualize the impact of improved prediction in failure times. Finally, a simulation model is to be built to analyze influences of various policies on key performance indicators such as average inventory level, life duration of the components and the failure rates of the components.