Çağla EDİZ
(Sakarya Üniversitesi, İşletme Fakültesi, Yönetim Bilişim Sistemleri Bölümü, Sakarya, Türkiye)
Aykut Hamit TURAN
(Sakarya Üniversitesi, İşletme Fakültesi, Yönetim Bilişim Sistemleri Bölümü, Sakarya, Türkiye)
Yıl: 2020Cilt: 0Sayı: Talha Özel SayısıISSN: 1307-9832 / 1307-9859Sayfa Aralığı: 19 - 30Türkçe

121 0
ÇOK DEĞİŞKENLİ ÜRETİM PLANLAMA KARARLARINDA BİLİŞİM TEKNOLOJİSİ UYGULAMALARI
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 etki ettiği üretim planlama kararları için firma yöneticilerinin ne ölçüde bilgi işleme sistemlerinden faydalandığı ve hangi işletme fonksiyonlarına göre üretim planlama kararlarını verdiğini tespit etmek bu çalışmanın amacıdır. Çalışmada çoğu otomotiv, metal işleme ve makine sektörlerinde faaliyet gösteren 50 firmada üretim planlaması üzerine çalışan yöneticilere anket yapılmış ve yapılan anketler SPSS ortamında değerlendirilmiştir. Çalışmada, şirketlerde üretim planlamasında kullanılan öneri sistemleri araştırılmış ve şirketlerin büyük çoğunluğunda Kurumsal Kaynak Planlama (KKP) sistemi bulunmasına rağmen sadece yarısında bir öneri sistemi olduğu görülmüştür. Diğer bir deyişle, Malzeme İhtiyaç Planlaması (MİP) ile KKP arasındaki bir aşama olarak kabul edilen kapalı çevrim MİP’i sağlayacak bir Karar Destek Sistemi (KDS), şirketlerde KKP bulunduğu söylenmesine rağmen, bu şirketlerin yarısında bulunmamakta veya kullanılmamaktadır. Çalışmada, ayrıca üretim planlama için KDS’ye sahip işletmelerde KDS’nin entegre olduğu KKP modülleri incelenerek işletmelerde üretim planlama karar mekanizmalarında nelerin daha önemli görüldüğünün ve bilişim sistemlerinin kullanım seviyesinin analizi yapılmaya çalışılmıştır.
DergiAraştırma MakalesiErişime 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.

TÜBİTAK ULAKBİM Ulusal Akademik Ağ ve Bilgi Merkezi Cahit Arf Bilgi Merkezi © 2019 Tüm Hakları Saklıdır.