ÇOK DEĞİŞKENLİ ÜRETİM PLANLAMA KARARLARINDA BİLİŞİM TEKNOLOJİSİ UYGULAMALARI
Yıl: 2020 Cilt: 0 Sayı: Talha Özel Sayısı Sayfa Aralığı: 19 - 30 Metin Dili: Türkçe DOI: 10.18092/ulikidince.516205 İndeks Tarihi: 22-11-2020
ÇOK DEĞİŞKENLİ ÜRETİM PLANLAMA KARARLARINDA BİLİŞİM TEKNOLOJİSİ UYGULAMALARI
Öz: Bir işletmenin neyi, ne kadar üreteceğine karar vermesi için satış tahminleri, üretim kapasitesi, tedarik süreleri,maliyetler, satış fiyatları gibi pek çok faktör göz önünde bulundurulmaktadır. Bu kadar çok değişkenin etkiettiği üretim planlama kararları için firma yöneticilerinin ne ölçüde bilgi işleme sistemlerinden faydalandığı vehangi işletme fonksiyonlarına göre üretim planlama kararlarını verdiğini tespit etmek bu çalışmanın amacıdır.Çalışmada çoğu otomotiv, metal işleme ve makine sektörlerinde faaliyet gösteren 50 firmada üretimplanlaması üzerine çalışan yöneticilere anket yapılmış ve yapılan anketler SPSS ortamında değerlendirilmiştir.Çalışmada, şirketlerde üretim planlamasında kullanılan öneri sistemleri araştırılmış ve şirketlerin büyükçoğunluğunda Kurumsal Kaynak Planlama (KKP) sistemi bulunmasına rağmen sadece yarısında bir önerisistemi olduğu görülmüştür. Diğer bir deyişle, Malzeme İhtiyaç Planlaması (MİP) ile KKP arasındaki bir aşamaolarak kabul edilen kapalı çevrim MİP’i sağlayacak bir Karar Destek Sistemi (KDS), şirketlerde KKP bulunduğusöylenmesine rağmen, bu şirketlerin yarısında bulunmamakta veya kullanılmamaktadır. Çalışmada, ayrıcaüretim planlama için KDS’ye sahip işletmelerde KDS’nin entegre olduğu KKP modülleri incelenerekişletmelerde üretim planlama karar mekanizmalarında nelerin daha önemli görüldüğünün ve bilişimsistemlerinin kullanım seviyesinin analizi yapılmaya çalışılmıştır.
Anahtar Kelime: INFORMATION TECHNOLOGY APPLICATIONS IN MULTIVARIATE PRODUCTION PLANNING DECISIONS
Öz: Many factors such as sales forecasts, production capacity, lead times, cost and sales prices are taken into account in order to decide what and how many products an enterprise should produce. Since many other variables affect production planning decisions, the purpose of this study is to determine how company managers benefit from information management systems and determine production planning decisions based on business functions. Hence in this study, surveys are administered and data was collected from managers, responsible of production planning, in 50 companies working in largely automotive, metal processing and machinery industuries. The surveys are analyzed by SPSS software. In the study, companies, utilizing decision support systems used in their production planning systems are investigated and it has been found that although the majority of the companies have an Enterprise Resource Planning (ERP) system, only half of them have a decision support system utilized in their production planning. In other words, Decision Support System (DSS) providing closed loop MRP solutions and providing a phase between the Material Requirement Planning (MRP) and the ERP did not exist in half of our sample firms, yet the firms still argue to have an ERP. In addition, ERP modules with integrated production planning, DSSs were investigated. Thus, we tried to determine which modules were considered more important in the decisions made for production planning and to what extent information systems are utilized.
Anahtar Kelime: Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
- Aouam, T., Geryl, K., Kumar, K. ve Brahimi, N. (2018). Production Planning With Order Acceptance and Demand Uncertainty. Computers & Operations Research, 91, 145-159.
- Aydoğan, E. ve Asal, Ö. (2009). Malzeme İhtiyaç Planlaması ve Üretim Kaynakları Planlamasının Kobi’ler Üzerindeki Etkilerinin Araştırılması. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (22), 33-42.
- Enns, S. T. (2001). MRP Performance Effects Due To Lot Size and Planned Lead Time Settings. International Journal of Production Research, 39(3), 461-480.
- Lecic, D. ve Kupusinac, A. (2014). The Effects of the Application of Production ınformation Systems. TEM Journal, 3(1),29 – 35.
- Legris, P., Ingham J. ve Collerette P. (2003). Why Do People Use İnformation Technology? A Critical Review Of The Technology Acceptance Model. Information & management, 40(3), 191- 204.
- Orlicky, J. (1975). The New Way of Life in Production and Inventory Management: Material Requirements Planning. J. Orlicky.–NY: McGrow-Hill, 485.
- Jeon, S. M. ve Kim, G. (2016). A Survey Of Simulation Modeling Techniques İn Production Planning and Control (PPC). Production Planning & Control, 27(5), 360-377.
- Meilin, W., Xiangwei, Z. Ve Qingyun, D. (2010, June). An İntegration Methodology Based On SOA to Enable Real-Time Closed-Loop MRP between MES and ERP. In Computing, Control and Industrial Engineering (CCIE), 2010 International Conference on Vol. 1, 101-105.
- Meyr, H., Wagner, M., & Rohde, J. (2015). Structure of Advanced Planning Systems. In Supply chain management and advanced planning. 99-106. Springer, Berlin, Heidelberg.
- Paksoy, T., Bülbül, H. ve Güzeldülger, A. (2009). A Decision Support System Approach To Lot-Sizing Problem in Material Requirements Planning Process. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 2(1), 1-12.
- Sarucan, A., Dizdar, E. N., Baysal, M. E. ve Eren, T. (2004). Cam Eşya Üretimi Yapan Bir İşletmede Üretim Programı Geliştirme Uygulaması. Teknoloji, 7(2), 329-338.
- Taal, M. ve Wortmann, J. C. (1997). Integrating MRP and Finite Capacity Planning. Production Planning & Control, 8(3), 245-254.
- Theorin, A., Bengtsson, K., Provost, J., Lieder, M., Johnnson, C., Lundholm, T. ve Lennartson, B. (2017). An Event Driven Manufacturing Information System Architecture for Industry 4.0. Industrial Journal of Production Research, 55(5), 1297 – 1311.
- Trieu, V. H. (2017). Getting value from Business Intelligence systems: A Review and Research Agenda. Decision Support Systems, 93, 111-124.
- Panaroma Consulting Solution, 2017 KKP Report, Erişim adresi https://www.panoramaconsulting.com/wp-content/uploads/2017/07/2017-KKP-Report.pdf
- Soh, C., & Markus, M. L. (1995). How IT Creates Business Value: A Process Theory Synthesis. ICIS 1995 Proceedings, 4.
- Sugimori, Y., Kusunoki, K., Cho, F. Ve Uchikawa, S. (1977). Toyota Production System and Kanban System Materialization of Just-İn-Time and Respect-For-Human System. The International Journal of Production Research, 15(6), 553-564.
- Taal, M. Ve Wortmann, J. C. (1997). Integrating MRP and finite capacity planning. Production Planning & Control, 8(3), 245-254.
- Xiong, G. ve Nyberg, T. R. (2000). Push/Pull Production Plan and Schedule Used in Modern Refinery CIMS. Robotics and Computer-integrated manufacturing, 16(6), 397-410.
- Watson, H. J., & Wixom, B. H. (2007). The Current State of Business Intelligence. Computer, 40(9), 96-99.
- Yeung, J. H. Y., Wong, W. C. K. ve Ma, L. (1998). Parameters Affecting The Effectiveness of MİP Systems: A Review. International journal of production research, 36(2), 313-332.
| APA | Ediz Ç, Turan A (2020). ÇOK DEĞİŞKENLİ ÜRETİM PLANLAMA KARARLARINDA BİLİŞİM TEKNOLOJİSİ UYGULAMALARI. , 19 - 30. 10.18092/ulikidince.516205 |
| Chicago | Ediz Çağla,Turan Aykut Hamit ÇOK DEĞİŞKENLİ ÜRETİM PLANLAMA KARARLARINDA BİLİŞİM TEKNOLOJİSİ UYGULAMALARI. (2020): 19 - 30. 10.18092/ulikidince.516205 |
| MLA | Ediz Çağla,Turan Aykut Hamit ÇOK DEĞİŞKENLİ ÜRETİM PLANLAMA KARARLARINDA BİLİŞİM TEKNOLOJİSİ UYGULAMALARI. , 2020, ss.19 - 30. 10.18092/ulikidince.516205 |
| AMA | Ediz Ç,Turan A ÇOK DEĞİŞKENLİ ÜRETİM PLANLAMA KARARLARINDA BİLİŞİM TEKNOLOJİSİ UYGULAMALARI. . 2020; 19 - 30. 10.18092/ulikidince.516205 |
| Vancouver | Ediz Ç,Turan A ÇOK DEĞİŞKENLİ ÜRETİM PLANLAMA KARARLARINDA BİLİŞİM TEKNOLOJİSİ UYGULAMALARI. . 2020; 19 - 30. 10.18092/ulikidince.516205 |
| IEEE | Ediz Ç,Turan A "ÇOK DEĞİŞKENLİ ÜRETİM PLANLAMA KARARLARINDA BİLİŞİM TEKNOLOJİSİ UYGULAMALARI." , ss.19 - 30, 2020. 10.18092/ulikidince.516205 |
| ISNAD | Ediz, Çağla - Turan, Aykut Hamit. "ÇOK DEĞİŞKENLİ ÜRETİM PLANLAMA KARARLARINDA BİLİŞİM TEKNOLOJİSİ UYGULAMALARI". (2020), 19-30. https://doi.org/10.18092/ulikidince.516205 |
| APA | Ediz Ç, Turan A (2020). ÇOK DEĞİŞKENLİ ÜRETİM PLANLAMA KARARLARINDA BİLİŞİM TEKNOLOJİSİ UYGULAMALARI. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 0(Talha Özel Sayısı), 19 - 30. 10.18092/ulikidince.516205 |
| Chicago | Ediz Çağla,Turan Aykut Hamit ÇOK DEĞİŞKENLİ ÜRETİM PLANLAMA KARARLARINDA BİLİŞİM TEKNOLOJİSİ UYGULAMALARI. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi 0, no.Talha Özel Sayısı (2020): 19 - 30. 10.18092/ulikidince.516205 |
| MLA | Ediz Çağla,Turan Aykut Hamit ÇOK DEĞİŞKENLİ ÜRETİM PLANLAMA KARARLARINDA BİLİŞİM TEKNOLOJİSİ UYGULAMALARI. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, vol.0, no.Talha Özel Sayısı, 2020, ss.19 - 30. 10.18092/ulikidince.516205 |
| AMA | Ediz Ç,Turan A ÇOK DEĞİŞKENLİ ÜRETİM PLANLAMA KARARLARINDA BİLİŞİM TEKNOLOJİSİ UYGULAMALARI. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi. 2020; 0(Talha Özel Sayısı): 19 - 30. 10.18092/ulikidince.516205 |
| Vancouver | Ediz Ç,Turan A ÇOK DEĞİŞKENLİ ÜRETİM PLANLAMA KARARLARINDA BİLİŞİM TEKNOLOJİSİ UYGULAMALARI. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi. 2020; 0(Talha Özel Sayısı): 19 - 30. 10.18092/ulikidince.516205 |
| IEEE | Ediz Ç,Turan A "ÇOK DEĞİŞKENLİ ÜRETİM PLANLAMA KARARLARINDA BİLİŞİM TEKNOLOJİSİ UYGULAMALARI." Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 0, ss.19 - 30, 2020. 10.18092/ulikidince.516205 |
| ISNAD | Ediz, Çağla - Turan, Aykut Hamit. "ÇOK DEĞİŞKENLİ ÜRETİM PLANLAMA KARARLARINDA BİLİŞİM TEKNOLOJİSİ UYGULAMALARI". Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi Talha Özel Sayısı (2020), 19-30. https://doi.org/10.18092/ulikidince.516205 |
