Otomotiv üretim süreçlerinde çok kriterli karar verme modelleri ile optimal robot yatırım kararlarının belirlenmesi
Determination of optimal robot investment decisions inautomotive manufacturing processes using multi-criteriadecision-making models
- Tez No: 1015175
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MELİH CAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, İşletme, Industrial and Industrial Engineering, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Çok kriterli karar verme, Multi criteria decision making
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Alanya Alaaddin Keykubat Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İşletme Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Küresel imalat sektörü, Endüstri 4.0 paradigmasının etkisiyle köklü bir yapısal dönüşüm içerisindedir. Bu ekosistemin sürükleyici unsurlarından olan otomotiv sanayisinde; tolerans sınırlarının daralması, ürün yaşam döngülerinin kısalması ve hata payını sıfıra indirme hedefleri, konvansiyonel üretim pratiklerini yetersiz kılmaktadır. Bilhassa araç emniyeti ve yapısal mukavemet açısından kritik bir konuma sahip olan BIW (beyaz gövde) hattındaki kaynak süreçleri, barındırdığı yüksek hassasiyet gereksinimi sebebiyle robotik otomasyon sistemlerinin en yoğun entegre edildiği alanlardan biri haline gelmiştir. Öte yandan, bu sistemlerin gerektirdiği yüksek sermaye yatırımları ve teknolojik demode olma (eskime) riski, doğru endüstriyel robotun seçilmesini işletmeler adına stratejik bir karar problemi biçimine dönüştürmektedir. Bu çalışmada, otomotiv yan sanayi bünyesindeki bir kaynak hattının modernizasyonu kapsamında en elverişli endüstriyel robotun seçimine odaklanan bütünsel bir karar modeli geliştirilmiştir. Araştırma metodolojisinde, değerlendirme kriterlerinin ağırlıklandırılması aşamasında FUCOM yöntemi; alternatiflerin öncelik sırasının belirlenmesinde ise MARCOS yöntemi entegre biçimde uygulanmıştır. Geliştirilen model kapsamında, sektörde derin tecrübeye sahip altı uzmanın yargılarına başvurulmuş; teknik performans, finansal kısıtlar ve dijitalleşme uyumu boyutlarını kapsayan dokuz temel kriter temelinde dokuz farklı küresel robot markası analize tabi tutulmuştur. Araştırmadan elde edilen bulgular,“Yatırım Maliyetleri”kriterinin en yüksek ağırlık derecesine sahip olduğunu, bu parametreyi ise sırasıyla“Dijitalleşme/Uyumluluk”ve“Çalışma Hızı”kriterlerinin izlediğini göstermektedir. MARCOS algoritması sonucunda elde edilen sıralamada A9 alternatifi, teknik yetkinlikv ile mali kararlılık arasında en optimal dengeyi kurarak ilk sırada yer almıştır. Son aşamada gerçekleştirilen 90 farklı senaryolu duyarlılık analizi ise önerilen karar modelinin, kriter ağırlıklarındaki olası dalgalanmalara karşı son derece dirençli ve yüksek kararlılıkta sonuçlar ürettiğini ortaya koymuştur.
Özet (Çeviri)
The global manufacturing industry is currently experiencing a profound structural transformation under the influence of the Industry 4.0 paradigm. Within this evolving ecosystem, the automotive sector has emerged as one of the principal driving forces, where increasingly stringent tolerance requirements, shortened product life cycles, and the pursuit of near-zero defect production have progressively exposed the limitations of conventional manufacturing practices. In particular, welding processes carried out in the Body-in-White (BIW) line, which play a critical role in ensuring vehicle safety and structural durability, have become among the most intensively automated production stages due to their demanding precision requirements. Nevertheless, the substantial capital expenditures associated with these systems, coupled with the risk of technological obsolescence, have transformed the selection of the most appropriate industrial robot into a strategically significant decision-making problem for manufacturing enterprises. In this study, a comprehensive decision-making framework was developed to identify the most suitable industrial robot for the modernization of a welding line within the automotive supplier industry. Within the proposed research methodology, the FUCOM method was employed to determine the relative importance of the evaluation criteria, while the MARCOS method was integrated to establish the priority ranking of the alternatives. During the construction of the model, the judgments of six experts possessing extensive sectoral experience were incorporated, and nine globally recognized robot brands were evaluated according to nine fundamental criteria encompassing technical performance, financial constraints, and digitalization compatibility dimensions. The findings of the study indicate that the“Investment Costs”criterion possessed the highest significance weight, followed respectively by the“Digitalization/Interoperability”and“Operating Speed”criteria. According to the ranking results obtained through the MARCOS algorithm, alternative A9 achieved the highest overall performance by establishing the most balanced compromise between technical competence and financial sustainability. Furthermore, the sensitivity analysis conducted through 90 distinct scenarios demonstrated that the proposed decision model produces highly stable and resilient outcomes against potential fluctuations in criterion weights.
Benzer Tezler
- Bulanık ortamda AHP ve TOPSİS çok kriterli karar verme yöntemleri kullanılarak robot seçimi
Robot selection using multi criteria decision making methods of AHP and TOPSİS in fuzzy environment
ALPER ŞAHİN
- Tedarik zinciri risklerinin değerlendirilmesi ve otomotiv sektöründe bir uygulama
Supply chain risk assessment and an application in the automotive industry
ASUMAN ÜSTÜNDAĞ
- Bir otomotiv fabrikasında AHP-Multimoora hibrit yaklaşımı kullanılarak CO2 salınımının azaltılması
Reduction of CO2 emissions in automative plant by usingAHP-Multimoora hybrid approach
TOLGA MERİÇ YANAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALPARSLAN SERHAT DEMİR
- Washing machine product family design with modular product design approach
Modüler ürün tasarımı yaklaşımıyla çamaşır makinesi ürün ailesi tasarımı
TUBA DOLAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ATA MUGAN
- Otomotiv imalat sektöründe kullanılacak bir CNC torna tezgahı seçiminde çok kriterli karar verme yöntemlerinin uygulanması
Application of multi-criteria decision making methods in selecting a CNC lathe to be used in the automotive manufacturing sector
ONUR AHMET ALA
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Makine MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZDEŞ ÇERMİK