Ergonomik kısıtlar altında atama problemleri için yapay zekâ destekli çözüm yaklaşımı
Artificial intelligence-supported solution approach for assignment problems under ergonomic constraints
- Tez No: 1012098
- Danışmanlar: PROF. DR. GÜLTEKİN ÖZDEMİR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde iş-işçi ataması çoğu işletmede üretim hedefleri, çevrim süresi ve işgücü maliyeti gibi kriterlere göre yapılmakta; işçilerin yaşı, cinsiyeti, kilosu, boyu ve sağlık geçmişi gibi kişisel özellikleri dikkate alınmamaktadır. Bu durum, özellikle manuel taşıma ve tekrarlı hareket içeren işlerde, iş kaza riskini artırmakta ve uzun vadede kas-iskelet sistemi rahatsızlıklarına yol açabilmektedir. Bu nedenle, kas-iskelet sistemi rahatsızlıklarını önleyebilmek için iş planlanmasında ergonomik faktörleri göz önünde bulundurmak önemli rol oynamaktadır. Bu kapsamda, işlerin işçilere atanmasında yalnızca operasyonel uygunluğu değil, aynı zamanda çalışan sağlığı ve sürdürülebilir performansı önceleyen yaklaşımlara ihtiyaç duyulmaktadır. Bu tez çalışmasında ergonomik faktörleri dikkate alan iş-işçi atama modeli önerilmiştir. Modele işçilerin yaş ve cinsiyetlerine göre belirlenen maksimum yük kapasitesini içeren ergonomik kısıtlar entegre edilmiştir. Problemde işçilere atanan işlerin toplam yükü ile işçilerin maksimum yük kapasitesi arasındaki farkın en küçüklenmesi amaçlanmıştır. Ayrıca atanmayan işlerin/işçilerin ve kapasite aşımı olan işçilerin cezalandırılması amacıyla bir ceza fonksiyonu eklenmiştir. Böylece model hem fizyolojik sınırları aşmayan hem de operasyonel açıdan uygulanabilir atama planları üretmeyi hedeflemektedir. Modelin çözümü için geliştirilen yazılım iki modülden oluşmaktadır. İlk modülde 10 işçi ve 15 işten oluşan örnek problem Genetik Algoritma ve Parçacık Sürü Optimizasyonu yöntemleriyle çözülerek uygun atama planları elde edilmektedir. İkinci modülde ise işçilerin yaş, cinsiyet ve beden kitle indeksine göre maksimum yük kapasiteleri makine öğrenmesi (regresyon) yaklaşımı ile tahmin edilmekte; bulanık çıkarım sistemi ile işlerin hacim, yerden yükseklik, taşınan uzaklık, karmaşıklık ve monotonluk özelliklerine göre işin zorluk derecesi belirlenmektedir. Bu modül ile kapasite ve zorluk değerlerinin daha gerçekçi biçimde temsil edilmesi sağlanmıştır. Bu tez çalışmasının temel amacı, ergonomik faktörleri göz önünde bulundurarak işlerin, işçilere etkin ve dengeli bir şekilde dağıtılmasını sağlamaktır. İşçilerin sağlıklarının korunması, kas-iskelet sistemi rahatsızlıklarını önlenmesi ve iş verimliliğini artırılması hedeflenmiştir. Klasik atama problemlerinin aksine, bu çalışma bireysel farklılıkları dikkate alarak daha gerçekçi ve hassas iş atama planı sağlamaktadır. Çalışmanın sonuçları, Genetik Algoritma ve Parçacık Sürü Optimizasyonu algoritmalarının önerilen modelde etkin bir yöntem olduğunu göstermiştir. Önerilen model, iş yüklerinin daha adil ve sağlıklı bir şekilde dağıtılmasına katkı sağlayarak, ergonomik faktörlerin iş planlanmasında dikkate alınmasına dair önemli bir örnek sunmaktadır ve operasyonel açıdan karar destek aracı olarak güçlü bir potansiyele sahip olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
In today's job-worker assignment in most organizations is carried out based on criteria such as production targets, cycle time, and labor cost while personal characteristics of workers such as age, gender, weight, height, and health history are generally not taken into account. This situation may increase the risk of occupational accidents and may lead to musculoskeletal disorders in the long term, especially in tasks involving manual handling and repetitive movements. Therefore, considering ergonomic factors in job planning plays an important role in preventing musculoskeletal disorders. In this context, there is a need for approaches to job assignment that prioritize not only operational feasibility but also employee health and sustainable performance. In this thesis, a job-worker assignment model that integrates ergonomic factors is proposed. Ergonomic constraints including maximum load capacity determined by the age and gender of workers. The objective is to minimize the difference between the total workload assigned to workers and their maximum load capacities. Additionally, a penalty function is introduced to penalize unassigned jobs/workers and assignments that result in capacity exceedance. Thus, the model aims to generate assignment plans that do not exceed physiological limits while remaining operationally feasible. The software developed to solve this model consists of two modules. The first module, a sample problem consisting of 10 workers and 15 jobs is solved using Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization methods to obtain feasible assignment plans. In the second module, worker's maximum load capacities are estimated using a machine learning (regression) approach based on age, gender and body mass index; moreover, a fuzzy inference system is used to determine job difficulty levels according to job characteristics such as volume, height from the ground, distance, complexity and monotony. This module ensures a more realistic representation of capacity and difficulty values. The main objective of this thesis is to ensure that ensure jobs are distributed to workers in an effective and balanced by taking ergonomic factors into account. The study aims to protect workers' health, prevent musculoskeletal disorders, and improve productivity. Unlike general task assignment problems, this study provides a more realistic and accurate task assignment plan by taking individual differences into account. The results of this study show that Genetic Algorithms and Particle Swarm Optimization algorithms are an effective solution method for the proposed model. By contributing to a fairer and healthier distribution of workloads, the proposed model provides an important example of incorporating ergonomic factors into job planning and shows its strong potential as an operational decision support tool.
Benzer Tezler
- A universal ship design network
Tümsel gemi tasarım ağı
BARAN SERDAR SARIOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi ve Deniz Teknolojisi Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDİ KÜKNER
- Türkiye'de ihracat yapan KOBİ'lerin ortaklık ve sermaye yapılarının ihracat performansına etkisi
The effect of ownership and capital structure on export performance of Turkish exporting SME's
İLYAS ÇELİK
- Hipersezgisel yöntemlerle lojistik ağ tasarımı ve optimizasyon
Logistic network design and optimization using hyperheuristic methods
VURAL EROL
Doktora
Türkçe
2017
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT BASKAK
PROF. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU
- U-tipi montaj hatlarının sürdürülebilir üretim akışı için ergonomik kısıtlar altında dengelenmesi
U-type assembly line balancing under the influence of ergonomic constraints for sustainable production flow
BANU GÜNER
Doktora
Türkçe
2011
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SERVET HASGÜL
- Sürdürülebilirlik çerçevesinde tedarik zinciri dayanıklılığının değerlendirilmesi
Evaluation of supply chain resilience within a sustainability framework
FUNDA SİNEM KONUK