Üretim sistemleri; iĢgücü, malzeme, sermaye gibi girdilerin mal ve hizmete dönüĢtürülmesidir. Sistemlerin birçoğu karmaĢık yapıdadır. Bu yapıların çözümünde matematiksel modeller ile çözmek genellikle mümkün olmamaktadır. Bu sebeple sistemin analizi ve çözümü için benzetim çalıĢmalarından yararlanılmaktadır. Üretim sistemlerinde benzetim; sistemin karmaĢık yapısını basitleĢtirerek bilgisayar destekli iyileĢtirme çalıĢmalarında karar aracı olarak kullanılmaktadır.
Simülasyonun tarihine bakacak olursak “WEICH” olarak adlandırılan 5000 yıl önce Çin savaĢ oyunlarından baĢlayıp, 1950 yıllarında askeri alanda stratejik planlamada kullanılması ile son 20 yılda gerçek hayatta oldukça kullanılmaya baĢlamıĢtır.
Keskin(2017). Simülasyonun bu kadar yaygın kullanılmasının bir nedeni de bu stratejik planlanmada alternatif çözümler sunabilmesidir. Ġncelenen literatür taramalarında simülasyon konusu üzerine uygulanan çalıĢmalara ağırlık verilerek inceleme yapılmıĢtır.
Literatür çalıĢmalarına baktığımızda GerĢil (2004)‟de ifade ettiği gibi aslında
“Simülasyon kendi kendine problemi çözmez. Ancak problemi tanımlayarak, alternatif çözümleri sayısal olarak değerlendirir.”
Dinamik yapılarda çizelge oluĢturulurken farklı yöntemler de kullanılmıĢtır. Pınar (2008)‟de üretim ve hizmet süreçlerinden farklı bir konu olarak belirlediği bir ülke için silahlı kuvvetlerine yönelik bir çalıĢma gerçekleĢtirmiĢtir. Bu model hazırlanırken uzman kiĢilerden faydalanıp, problem çözümü için simülasyon çalıĢmasından farklı Rinott yöntemini seçmiĢtir.
Çörekçioğlu (2010), çalıĢmasında üretim etkinliği arttırmak için pres sac üretim atölyesinde simülasyon yaklaĢım çalıĢmasını gerçekleĢtirmiĢtir. Farklı bir yöntem kullanarak çalıĢmasını PROMODEL 4.22 simülasyon programı ile modellenmiĢtir.
ÇalıĢmanın amacı tezgâhtaki bekleme süresinin azaltılmasıdır. Yaptığı çalıĢma ile farklı kapasite miktarlarının sistem üzerindeki değiĢikliğini analiz etmiĢtir. DaĢçı (2010) ise, üretim süreçlerindeki karmaĢıklığa çözüm aramak isteyen firmaların yalın
üretim teknikleri üzerinde çalıĢmıĢtır. Sadece üretme anlayıĢının ortadan kalkması ile yalın üretim uygulama çalıĢmaları yapılarak üretimden müĢteriye kadar olan verimliliği etkileyecek bütün âtıl durumları simülasyon yardımı ile ortadan kalkmasına yönelik çalıĢma yapmıĢtır. ÇalıĢma sonucunda yalın üretim uygulamasının gerekliliğine ulaĢılmıĢtır.
Florence (2011), stratejik ağ tasarımı konusunu ele almıĢtır. Simülasyon modelinin, çeĢitli tedarik ağı tasarımlarının değerlendirilmesi için geliĢtirmiĢtir. Model, tedarik zinciri faaliyetlerinin bütünlüğünün dinamiklerini yeniden üretilmesini sağlamıĢtır.
Simülasyon uygulaması, çeĢitli performans ölçütlerini hesaplamasına olanak sağlamıĢtır. Bu göstergeler karar vericiye iĢletmenin karı ve müĢterinin hizmet seviyesi hakkında bilgi vermiĢtir.
Yelkenci ve Tunalı (2011), kesikli sistem simülasyonu uygulama çalıĢması yapmıĢtır. EĢanjör üretim hatlarda oluĢabilecek kuyrukların belirlenmesi amacıyla Arena programı ile modellemiĢtir. Darboğaz yaĢanan hatları belirleyip çözümü için alternatif öneriler sunmuĢtur.
Yersel (2012), cevher hazırlama ve zenginleĢtirme tesislerinin verimliliğinin artırılmasına ait yaptığı simülasyon çalıĢması incelenmiĢtir. ÇalıĢmasında Aggflow paket programı kullanılmıĢtır. OluĢturulan simülasyon modelleri üzerinde yeni tasarım fikirleri için girdi ve değiĢkenler tanımlanarak yüzlerce senaryo üretilmiĢtir.
ÇalıĢmada üretim devreye alınmadan kontrol sistemi sayesinde tasarım hatalarının çoğunlukla ortadan kalktığı gözlemlenmiĢtir.
Dinamik yapıda çalıĢan sürekli değiĢebilen ve uygulanan stratejiler açısından benzerlik gösteren Çörekçi (2014) ise, Atölye tipi üretim yapan bir sistemde iĢ çizelgeleme için simülasyon oluĢturarak kendini yenileyen bir sistemi incelemiĢtir.
ÇalıĢmasında 50 farklı ürünü ele alarak 4 iĢ merkezli ve her iĢ merkezinde 4 özdeĢ makine bulunan bir atölye tasarlamıĢtır. Bu atölyede 25 farklı alternatif üreterek sonuçları Arena programı ile modellemiĢ ve olası sonuçları yorumlamıĢtır.
Pekel (2015), ise sürekli artan nüfusa bağlı olarak geliĢen toplu ulaĢım sorununu ele almıĢtır. Probleminde sosyal hayatta en çok yaĢadığımız bu karmaĢık yapıda hem hizmet veren hem hizmet alan için iyileĢtirme gerekliliğini savunmuĢtur. Arena simülasyon programını kullanmak için; yolcuların geliĢler arası süresi, duraklar arası mesafe, otobüs kapasitelerini analiz ederek ideal çizelgelemeyi bulmayı hedeflenmiĢtir. Metrobüs hattında 6 farklı senaryo geliĢtirerek en iyi senaryoyu bulmuĢtur. ÇalıĢma, maliyet faktörünün eksikliğinden yetersiz kalmıĢtır.
Ersöz (2016), dinamik veriler ile simülasyon senaryoları geliĢtirerek alternatif çizelgelerin üretilmesini oluĢturmaya çalıĢmıĢtır. Tezgâhların, parça kartlarının her bir operasyonunun tanımlanması, taĢınması için bir RFID barkod sistemi kullanmıĢtır. Arena programında 36 farklı senaryo ile çalıĢtırarak sonuçları incelemiĢtir. Sonuçta en iyi senaryo bulunmuĢtur. Tezgâh ve iĢgücü doluluk oranlarının raporlanması sağlanmıĢtır. Yapılan çalıĢma barkod sistemi uygulaması ile simülasyon uygulamasına örnek olmuĢtur.
Takakuwa (2018), Endüstri Mühendisliği bölümü öğrencilerinin üretim yönetimi/
operasyon yönetimi derslerini gerçek üretim etkinliklerine uygulamak için bir dizi çalıĢma yapmıĢtır. Bu çalıĢma ile konusu manyetik kontaktör hattı dengeleme olan bir TPS(Toyota Üretim Sistemi) tanıtılmıĢtır. Öğrencileri küçük gruplara ayırıp, zaman etüdü çalıĢması ve hat dengeleme yapmıĢtır. ÇalıĢmaların tamamı simülasyon ortamında kurgulanıp değerlendirilmiĢtir. Benzer bir amaç için yapılan Annamaria (2018) çalıĢmasında, iĢletmelerin temel sorunu, üretim süreçlerinin optimizasyonu sağlaması gerektiğini savunmuĢtur. Simülasyon kullanımın sonuçlarından bazıları Ģu Ģekilde sıralamıĢtır; verimliliği ve üretimi artırmak, enerji ve hammadde maliyetini azaltmak, optimize edilmiĢ yeni lojistik rotaları kurgulanmasının sağlamaktır. Üretim süreci ne kadar etkili ise lojistik süreci de müĢteri memnuniyetinde bir o kadar etkilidir.
Klodawski, (2018), dağıtım depoları gibi lojistik tesisler için tedarik zincirinin yönetimi problemini, konu edinmiĢtir. Lojistik depoların temel görevi düĢük maliyet ile sipariĢlerin optimum zamanda müĢteriye ulaĢtırmaktır. Bu sebeple optimum maliyet ile depolama ve sorunsuz ulaĢım istenilen sonuçtur. Çözüm yolu olarak
simülasyon tekniğinden yararlanmıĢtır. Simülasyon ile toplanan sayısal verilerin analizi ve raporlanması anlaĢılır bulunmuĢtur.
Gabriel (2018), simülasyonu daha farklı bir alanda kullanmıĢtır. Madencilikte, maddenin taĢınması çok önemli yer teĢkil etmektedir. Konveyör sistem taĢıma sisteminin temel taĢı görevi görmektedir. Simülasyon sistemi ile konveyör hattın analizi ve ileride oluĢabilecek güvenlik risklerini gözlemlenmiĢtir.
Ġnal (2018), çalıĢmasında 30 farklı tezgâh iĢ yükleme kuralı ve 9 farklı performans ölçütü ile sonuçları kıyaslanmıĢtır. Arena paket programı ile oluĢturulan dinamik atölye ortamının sonucunda gecikmeleri azaltan stratejinin SPRO (slack per remaining operations) olduğu görülmüĢtür.
Simülasyon üretim süreçlerinin yanı sıra hayatın birçok alanındaki problemleri çözmek içinde literatürde oldukça çalıĢılan bir konu olmuĢtur.
Ana (2019)‟da simülasyon konusu üzerinde çalıĢma yapmıĢtır. Üretilen ürünlerin stokta kalıp kalmayacağına ve bunların taahhütlü sipariĢlere rezerve edilmesi kararını vermek için sistemi simüle etmiĢtir.
Kılıç(2019), enerji üretim sektöründe faaliyet gösteren bir firmada çalıĢmasını yapmıĢtır. ÇalıĢmanın amacı verimli ve dengelenmiĢ hat tasarımı oluĢturmaktır.
Mevcut hattı Arena programın aktarılmıĢ, hattaki darboğaz oluĢturulan alanlar belirlenmiĢtir. Modelin revize hali ile karĢılaĢtırma yapılarak analiz edilmiĢtir.