Çifte kaynak kısıtlı grup teknolojisi üretim sistemlerinin bozucu faktörlere dayanıklı tasarımı
Robust design of dual resource constrained group technology production systems
- Tez No: 106393
- Danışmanlar: PROF. DR. M. BÜLENT DURMUŞOĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1999
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 264
Özet
Grup Teknolojisi (GT) üretim sistemi son yıllarda cazip bir üretim felsefesi haline gelmiştir. GT ve GT'nin atölye seviyesindeki uzantısı olan Hücresel İmalat, yüksek derecede rekabet gerektiren pazar ortamlarında başarı ile uygulanmaktadır. Böyle bir sisteme olan ihtiyaç arttıkça, GT'nin önemi de gün be gün ve bilinçli bir şekilde anlaşılmaktadır. GT'nin tarihçesi 1925'de Flanders ile başlar. Flanders, standartlasın iş ürünleri en az taşıma gerektirecek şekilde imal etmek için ürüne yönelik kısımlar tarif etmiştir. 1937'de Sokolovski ise benzer özelliklere sahip parçaların birlikte ve standartlaşmış süreçlerle imal edilmesini önermiştir. 60'larda GT üretim sistemleri için ilk sistematik planlama ve kontrol sistemi Burbridge tarafından önerilmiştir. Bu çalışmalar ve bunların takipçileri ile GT, bir yerleşim yöntemi olmaktan çok bir üretim felsefesi haline gelmiş ve bütün imalat dünyasına yayılmıştır. GT“benzer şeylerin benzer şekilde yapılmasını”vurgular. Şeylerden kasıt, ürün tasarımı, proses planlaması, imalat, montaj, üretim kontrolü vs.dir. Ancak GT, yönetim fonksiyonlarındaki tüm aktivitelere de uygulanabilmektedir. Kurmay sahası üretim olan organizasyonlarda, üretim tesislerinin birbirinden bağımsız birimler halinde düzenlenmesi için harcanan çaba argümanlarını GT felsefesinden alır. GT'nin bir uzantısı olan Hücresel İmalat, imalat tesislerinin küçük hücrelere bölünmesini ve belirli parça türlerinin aralarındaki benzerliğe dayanarak gruplanmasını ve bunların hücrelere atanmasını gerektirir. Değişik işleme özelliklerine sahip makinaların biraraya getirilmesi fikri akış tipi üretim hatları ve GT ile ortaya çıkmıştır. Shunk 1980'lerde GT için detaylı bir tanım yapmıştır.“... parçalar, süreçler, ekipmanlar, takımlar, insanlar ya da müşteri istekleri gibi şeyleri aralarındaki ve içlerindeki benzerliklere bakarak nitelikleri ile tanımlamak, bunları benzerliklere dayanarak aileler halinde gruplamak ve son olarak da, benzerliklerin getirdiği avantajlardan faydalanarak bu şeylerin yönetimindeki etkinliği ve etkenliği arttırmak için disipline edilmiş bir yaklaşımdır. GT ile kazanılan performans artışı, temelde, birbirlerine yakın bir şekilde yerleştirilmiş ve arka arkaya gelen proseslere, küçük partilerle ve transfer partileri ile üretime, hazırlık ailelerine ve hazırlık sürelerinin düşürülmesine, azaltılmış planlama çabasına, çok fonksiyonlu işgörenlere ve esnekliğe dayanır. GT'nin bu özellikleri onu, karşılaşılan üretim yönetimi sorunlarının çözülmesi için etkin bir yaklaşım yapar. Üretim yönetimi açısından, GT ile kazanılan performans artışının önemli bir miktarı hazırlık sürelerindeki düşüşe atfedilebilir. Bu düşüşün arkasındaki ana argüman, yeni bir iş emri için makinaları hazırlama ile geçecek toplam zamanın, benzer parçalarla çalışıldığında azalacağıdır. Üretim kapasitesindeki artış bir yana, bu avantaj daha kısa akış sürelerine ve daha az proses içi stok envanterine yol açacaktır. Yukarıda değinilen sonuçlar küçük partilerle imalata olanak sağlayacaktır. Ayrıca GT yaklaşımı ile takım yönetiminde, üretim çizelgelemede, iş emri takibinde, malzeme taşıma ve kalite kontrol aktivitelerinde bir çok basitleştirme yapılabilecektir. xiiGT'nin bu faydalan aynı zamanda esnek bir imalat sistemi de sağlar. Esnekliğin en temel bileşenlerinden biri de işgücü esnekliğidir. Çok fonksiyonlu işgörenler birden fazla makinayı çalıştırabilecek yeteneğe sahiptir ve dolayısıyla çevrim süresi, proses içi stok seviyesi ve üretim hızı, bir imalat hücresine atanmış işgörenlerin artırılması veya azaltılması ile ayarlanabilmektedir. İmalatla uğraşan firmalar arasında makina kısıtlı üretim sistemlerinin sayısı hem makina hem de işgören kısıtlı sistemlerin sayısından anlamlı ölçüde daha azdır. Bu ortam Çifte Kaynak Kısıtlı (ÇKK) sistemler olarak adlandırılır. ÇKK sistemlerde karşılaşılan problemler sadece makinaların kısıtlı olduğu sistemlere nazaran daha farklı ve karmaşıktır. Klasik çizelgeleme, parti büyüklüğü belirleme, atölye yükleme, kontrol... problemlerine ek olarak, ÇKK sistemlerde işgücü belirleme, işgören atama ve işgören transfer problemleri de vardır. İş gücü belirleme problemi bir imalat hücresine tahsis edilecek işgören sayısının bulunması ile ilintilidir. İşgören atama probleminde, işgörenlerin dinamik olarak o an kendilerini bekleyen makinalara (aynı zamanda operasyon bekleyen parçalara) atanması kararı verilir. İşgören transfer problemi ise, işgörenin başka bir makinaya servis verme zamanının bulunmasıdır. ÇKK sistemlerdeki diğer bir problem de Makina etkileşimi olarak adlandırılır. Zamanda belirli bir anda işgörenin operasyonun tamamlanabilmesi için makinayı bekleyeceği ya da makinanın, işgörenin boşa çıkması için beklemesi mümkündür. Makina etkileşimi problemi hem işgören hem de makina beklemelerinin minimizasyonunu gerektirir. Makina kısıtlı ve ÇKK sistemler hakkındaki düşüncelere karşın, GT üzerine yapılmış çalışmalar sadece makinaların kısıtlı olduğu sistemlere odaklanmıştır. Bu literatür, savunmanın ikinci bölümünde verilmiştir. Ürün spesifikasyonlarındaki hızlı değişimlere uyum sağlayabilme yeteneği, performans ölçütleri sisteme özel seçilse bile firmalar için ortak bir ihtiyaç halini almıştır. ”Çabuk Cevap Verebilen Üretim Sistemleri“nin tasarımında imalat temin süresi, diğerleri arasında performansın en önemli ölçütü kabul edilmektedir. Çünkü imalat temin süresi esnekliğin ve üretim maliyetlerinin ana bileşenidir. Dolayısıyla GT üretim sistemleri, kısa imalat temin süreleri nedeniyle ”Çabuk Cevap Verebilen Üretim Sistemleri“ arasında sayılmaktadır. Bütün bu çıkarımlar GT üretim sistemlerinin çekiciliğini vurgulasa da GT'ni, bir üretim sisteminin tasarımında tek yaklaşım olarak kabul edemeyiz. Özellikle düşük proses içi stoklarla çalışması ve makina kapasitesinin belirli parça ailelerine tahsis edilmesi GT'ni sistem durumundaki beklenmedik değişimlere karşı daha duyarlı yapar. Makina arızaları, talepteki dalgalanmalar, hazırlık ve operasyon sürelerindeki yüksek değişim, işgörenler arasındaki farklı yetenek ve performans özellikleri vs., sistem performansını kötü bir şekilde etkileyen faktörlerdir. Bu değişimlerin kaynakları ”bozucu faktörler“ olarak adlandırılır. GT yukarıda değinilen özelliklerinden dolayı, bozucu faktörlerden, atölye tipi üretim sistemlerinin (prosese yönelik üretim sistemleri) olduğundan daha fazla etkilenebilmektedir. Göreceli olarak daha yüksek proses içi stok seviyelerinde çalışan ve alternatif makina kapasitelerini kullanan atölye tipi üretim sistemleri, bozucu faktörlere duyarsız kalma bakımından daha dayanıklı olacaklardır. Bu nedenle GT üretim sistemlerinde, bozucu faktörlere dayanıklı tasarım konularının araştırılmasının, özellikle gerçek hayat problemleri ile uğraşırken, çok önemli rol oynayacağını söylemek yanlış olmayacaktır. Bozucu faktörlere dayanıklı bir GT sistem tasarımı, imalat hücreleri, parça aileleri, fikstürler, takımlar, esnek işgücü, çizelgeleme kuralları, atölye yükleme stratejileri vs. gibi tasarım faktörlerinin bozucu faktörlerle birlikte ele alınmasını gerektirir. GT literatüründe rastlanılan yaygın yaklaşım, bir veya daha fazla performans xiiiölçütünü optimize eden tasarım alternatiflerini veya çalışma şartlarını bulmaktır. Ancak bu çalışmalarda ne yazık ki ne bozucu faktörler ne de bunların etkileri sistematik bir şekilde analiz edilmemiştir. Buna karşılık gerçek hayat uygulamalarında ”iyi“ olarak sunulan bir çözüm bozucu faktörlerden etkilenmemelidir. Diğer bir deyişle, sistem performansı bozucu faktörlerin seviyelerindeki değişimlere mümkün olabildiğince duyarsız olmalıdır. Aksi takdirde başlangıç şartlarında en iyi performansı gösteren bir tasarım alternatifi, böyle bir değişiklik sonunda en kötü performansı gösterebilir. Gerçek hayatta ”iyi" performans gösterecek bir sistem tasarımı önerme durumunda olan bir analist kontrol edilemeyen içsel ve dışsal faktörleri de hesaba katmalıdır. Wild ve Pignatiello bozucu faktörlere dayanaklı tasarımı çok basit fakat aynı zamanda çok da güçlü bir örnek ile açıklamaktadır: İki farklı parça (A ve B) üreten düşünsel bir atölye tipi imalat sistemi 4 işleme merkezinden ve bir AGV'den (OKA-otomatik kılavuzlu araç) oluşmuştur. Tasarım faktörleri; her bir işleme merkezindeki makina sayısı, AGV sayısı ve makinaların giriş stok alanındaki kuyruk çizelgeleme kurallarıdır. Tasarım faktörleri ve onların seviyeleri Tablo i. de verilmiştir. Tablo i. Tasarım Faktörleri ve Seviyeleri (Wild ve Pinatiello) Tasarım Faktörleri Seviyeleri 1 2 1. işleme merkezindeki makina sayısı 2. işleme merkezindeki makina sayısı 3. işleme merkezindeki makina sayısı 4. işleme merkezindeki makina sayısı AGV sayısı Kuyruk çizelgeleme kuralı (FIFO: îlk gelen ilk servis görür, SPT: En kısa işleme süresi.) Amaç akış süresi performans ölçütü için en iyi sistem konfigürasyonunu bulmaktır. Atölye tipi üretim sisteminin çalışma şartlarını belirleyecek iki alternatif ortam mevcuttur. Çalışma şartlarını temsil eden Tablo ii deki gibidir. Tablo ii. Ortam Şartları ve Seviyeleri (Wild ve Pinatiello) Ortam Şartları Ort. 1 Ort. 2 A Parçasının üretim oranı Ortalama gelişler arası süre 1. işleme merkezindeki ortalama operasyon süresi 2. işleme merkezindeki ortalama operasyon süresi 3. işleme merkezindeki ortalama operasyon süresi 4. işleme merkezindeki ortalama operasyon süresi Farklı çalışma şartlarında sistem konfigürasyonlarının simülasyon sonuçları Tablo iii. de görülmektedir. Son iki sütundaki sayılar parçaların ortalama iş akış sürelerini temsil etmektedir. Bunların ilki birinci ortam şartlarını diğeri ikinci ortam şartlarını temsil eder. İncelenecek olursa, ilk ortamda 5. ve 7. tasarımlar en düşük akış sürelerine sahiptir (sırasıyla 24.8 ve 24.9 dk.). XIVTablo iii. Simülasyon Sonuçları (Wild ve Pinatiello) A Parçasının üretim oranı: Ortalama gelişler arası sure: 1. işleme merkezindeki ortalama operasyon süresi: 2. işleme merkezindeki ortalama operasyon süresi: 3. işleme merkezindeki ortalama operasyon süresi: 4. işleme merkezindeki ortalama operasyon süresi: Tasarım No. TASARIM FAKTÖRLERİ OT ALAMA İŞ AKIŞ SÜR. (dk.) İkinci ortam koşullarında ise 1. ve 2. tasarımlar en düşük akış sürelerini vermiştir. 5. ve 7. tasarımların ortalama iş akış süreleri, birinci ortamdan ikinciye geçerken dramatik miktarlarda artmıştır (sırasıyla 24.8 dk.'dan.58.7 dk.'ya ve 24.9 dk.'dan 72.5 dk.'ya). Bu sonuçlardan da görüleceği üzere açıktır ki, aynı sistem tasarımı alternatifler arasından en iyi olarak seçilemeyecektir. Aynı zamanda, sadece bir tek çalışma şartını içeren bir deney tasarımı bozucu faktörlere dayanıklı bir sistem tasarımını bulmaya olanak vermeyecektir. Optimum bir tasarıma ulaşmak amacıyla tasarım faktörlerinin seviyelerinin bulunmasında en fazla kullanılan tekniklerden biri de Yanıt Yüzeyi Metodolojisi'dir (YYM). YYM, matematiksel ve istatistiksel tekniklerin bileşiminden oluşan ve bağımsız değişkenlerin bir bağımlı değişkeni (çıktıyı) etkilediği problemlerde, çıktıyı optimize etmek üzere kullanılan bir tekniktir. xi,x2,x3,...,xk, bağımsız değişkenler olsun. YYM'de bu değişkenler sürekli ve analist tarafından kontrol edilebilirdir. Değişkenlerle çıktı (y) arasındaki ilişki aşağıdaki gibidir: y - j (Xj, x2, x3,..., xk ) + £ Burada e deneysel hatayı temsil eden rassal hata bileşenidir. Birçok YYM probleminde çıktı (yanıt) ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkinin şekli bilinmez. Bu nedenle YYM'deki ilk adım ilişki için uygun bir yaklaşım bulmaktır. Genellikle bağımsız değişkenlerin belirli bir bölgesinde birinci derece bir polinom model uygulanır. Eğer eğrisellik tespit edilirse ikinci ve daha yüksek dereceden polinom modeller kullanılır. Uygulanan bütün polinom modeller, gerçek yanıt yüzeyine sınırlı bir araştırma alanı içinde bir yaklaşımdan ibarettir. Bir yanıt yüzeyi, ancak deneysel tasarımın seçimine gereken ağırlık ve önem verilirse etkin bir şekilde uydurulabilir. Modeldeki bağımsız değişkenlerin katsayılarını kestirmek için genellikle ortogonal birinci ve ikinci derece tasarımlar kullanılır. Başlangıç çözüm alanında birinci derece tasarım uygulandıktan sonra, optimum nokta civarına ulaşmak için YYM'nin bir optimum araştırma yöntemi XVolan en dik artış metodu kullanılır. Metot, ardışık bir şekilde ve en dik artış yörüngesi boyunca, ki bu çıktıdaki maksimum artışı veren yöndür, hareket eden bir prosedürdür. (Mimimizasyon istendiğinde metot en dik azalış metodu olarak adlandırılır.) Bu doktora tezinde Çite Kaynak Kısıtlı Grup Teknolojisi Üretim Sistemlerinin Bozucu Faktörlere Dayanıklı Tasarımı için bir metodoloji önerilecek ve gerçek bir cam kalıbı imalat sistemine uygulanacaktır. Çalışmanın içindekiler aşağıdaki gibi özetlenebilir: Bölüm bir, teze giriş niteliğindedir. Bu kısımda GT'nin tarihi, karakteristikleri, üretim sistemlerinde karşılaşılan problemler, problem çözme yaklaşımları ve bozucu faktörlere dayanıklı tasarımlara duyulan ihtiyaç konularına değinilmiştir. Bölüm iki, grup çizelgeleme, ÇKK sistem araştırmaları, atölye yükleme, imalat ve malzeme taşıma sistemlerinde bozucu faktörlere dayanıklı tasarım çalışmaları üzerine detaylı bir yayın taramasını içerir. Bölümün sonunda, bunları çalışma alanlarına göre ayıran ayrıca, amaçlarını, araştırma metotları, analiz metotları ve katkılarını da içeren bir tabloda yer almaktadır. Bölüm son zamanlarda yapılmış olan çalışmaların eleştirisi ve bu teze olan katkıları ile sona erer. Bölüm üçte, deneysel optimizasyon yaklaşımı olan Yanıt Yüzeyi Metodolojisi kısaca açıklanmıştır. Bölümde ayrıca, mekanik ve ampirik modeller, polinom model yaklaşımları, özel yanıt yüzeyi tasarımları, ampirik modellerin geçerliliği, uyum testi, uyum eksikliği testi, polinom modellerin optimizasyon prosedürü, endik artış metodu ve kanonik analiz konularına değinilmiştir. Bölüm dört, ÇKK GT üretim sistemlerinde bozucu faktörlere dayanıklı tasarım için bir uygulama içerir. Bölüm, cam kalıbı üretim sisteminin tanımlanmasıyla başlar. Üretim sisteminin özelliklerinin tanımlanmasında, imalat kaynaklan, ürün tipleri, operasyon sıraları, rota bilgileri, hazırlık işleri, çok fonksiyonlu işgörenler ve yetenek matrisleri açıklanmış, arkasından tasarımın bileşenleri, diğer bir deyişle, deneysel faktörler anlatılmıştır. Deney tasarımının belirlenmesinin ardından YYM ile optimizasyon için yeni bir performans ölçütü önerilmiştir. Yeni performans ölçütü; teorik imalat temin süresi ortalamasının bozucu faktör kombinasyonları üzerindeki deneyler ile oluşturulan güven aralığının üst sınırı olarak tanımlanmıştır. Cam kalıbı imalat ortamının simülasyon modeli bölüm dördün bir sonraki kısmında yer almaktadır. Bölümde son olarak, modelin varsayımları, parametreleri, modelin bileşenleri, üretilen parçaların hayat çevrimi, modelleme mantığı, modelin testi ve geçerliliği, modelleme taktikleri anlatılmıştır. Bölüm beş, YYM'ni ve onun lokal arama prosedürü (en dik artış metodu) kullanılarak gerçekleştirilen deneysel optimizasyon sürecini içerir. Optimizasyon safhası boyunca yeni performans ölçütü kullanılmıştır. Deneysel optimizasyonda kullanılan istatistiksel analiz metotları; faktör etkileri için ANOVA, regresyon anlamlılık testi, uyum eksikliği testi, ikili karşılaştırmalar ve çoklu tasarım alternatiflerinin farklılığının testi için ANOVA'dır. Bölümün sonunda tasarım alternatiflerinden biri cam kalıbı imalat sistemi için en dayanıklı konfıgürasyon olarak seçilmiştir. Altıncı bölüm, sonuç ve bitiriştir. Bozucu faktörlere dayanıklı sistemlerin tasarımı için genel notlar, uygulama sürecinde rastlanılan zorluklar, değişime olan direnç, bozucu faktörlere dayanıklı sistemlere olan ihtiyaç ve Tam Zamanında Üretim ile ilişkiler bu bölümde anlatılmıştır. Ayrıca ileri araştırma konularına da değinilmiştir. xv i
Özet (Çeviri)
Group Technology (GT) production system has become an attractive production philosophy in recent years. GT and Cellular Manufacturing, which is the extension of GT at the shop floor, have been implemented successfully in highly competitive market environments. The importance of GT philosophy has been consciously understood the day by day as soon as the need for such a system has increased. The history of GT begins with Flanders in 1925. He described the use of product- oriented departments to manufacture standardized products with minimal transportation. In 1937 Sokolovski proposed that parts with similar features should be manufactured together with standardized processes. In the sixties first systematic production planning and control system for GT production systems was proposed by Burbridge. With these studies and these that follows, GT has become a production philosophy rather than a facility layout method and spread to the whole manufacturing world. GT emphasizes that“similar things should be done similarly”. The things include product design, process planning, manufacturing, assembly, production control etc. However, GT may be applied to all activities including administrative functions. The effort to arrange facilities as independent units in production organizations takes the arguments from GT philosophy. An extension of GT, Cellular Manufacturing entails dividing manufacturing facilities into small cells, grouping specified part types according to the similarities among them and assigning them to the cells. The idea of gathering the machines with different processing features and capabilities comes with the flow type production lines and GT. Shunk made a comprehensive definition for GT philosophy in 1980' s as,“... a disciplined approach to identify things such as parts, processes, equipment, tools, people or customer needs by their attributes looking for similarities between and among the things; grouping the things into families according to similarities; and finally, increasing the efficiency and effectiveness of managing the things by taking advantage of the similarities.”The performance improvement gained by GT is essentially based on tandem processes which are placed closely to each other, production with small batch sizes, production with transfer batches, set-up families and reduction, a decreased planning effort, multifunctional work force and flexibility. These properties of GT make it an efficient approach when solving the operational management problems faced. In terms of operational management, a significant amount of the performance improvement gained by GT can be dedicated to the decreases in set-up times. The main argument for the reduction is that the total time required for setting up the machines for a new order will be decreased when dealing with similar parts. Besides the increases in production capacity, this advantage leads to shorter flow times and smaller work-in-process inventories. The consequences mentioned above enables a production with small batch sizes. With GT approach, furthermore, many simplifications can be achieved in tool management, production scheduling, order tracing, material handling and quality control activities. xviiThese benefits of GT also provide a flexible system. One of the most essential components of flexibility is the work force flexibility. Multi-functional workers are capable to operate, load and unload more than one machine, thus, the cycle time, work-in-process and output rate can be adjusted by increasing or decreasing the number of workers assigned to the manufacturing cells. Among the manufacturing firms, the number of machine constrained production systems are significantly less than the number of both machine and worker constrained production systems. This environment is called Dual Resource Constrained (DRC) systems. The problems faced in DRC systems are quite different and more complicated than the machine only constrained systems. In addition to the classical scheduling, batch size determination, shop loading, control... problems, DRC systems also have work force determination, worker allocation and worker transfer problems. Work force determination problem is related to find out the number of workers dedicated to a manufacturing cell. In worker allocation, a decision is made to assign workers dynamically to the machines (also to the parts waiting for an operation) requiring the worker. Worker transfer problem is to find out the time to serve to another machine for worker. Another problem in DRC systems is called as machine interference. In a production system, the stochastic nature of events and worker constraints cause in some synchronization problems between machines and workers. At a point in time, it İs possible to encounter that a worker will wait for a machine for the compilation of the operation or a machine will wait for the worker to become available. The machine interference problem requires to minimize both the worker and machine waiting. Against the beliefs about the machine only and DRC systems, the studies towards GT have been focused on machine only constrained systems. This literature is given in the second chapter of the dissertation. The capability of adaptation to the rapid changes in product specifications has become a common need for the companies even if the performance measures are selected system specific. In designing the“Quick Response Manufacturing Systems”manufacturing lead-time has been assumed as the most important measure of the performance among the other measures because the lead-time is also the basic component of flexibility and operational costs. Therefore, GT production systems have been considered among the Quick Response Manufacturing Systems due to its shorter lead times. Even this interference emphasize the attractiveness of GT production systems, however, we can not assume that GT is the only approach while designing a production system. Especially some of its properties such as working with low work-in-process inventories and dedication of machine capacities to the specific part families make GT more sensitive against the unexpected changes in the system status. Machine breakdowns, fluctuations on demand, high variation in set-up and operation times, heterogeneity among the workers,...etc. are the factors influencing the system performance inversely. The sources of these changes are also called noise factors. Because of the features of GT mentioned above, GT systems can be effected much more by the noise factors than the job-shop (process oriented) systems. Job-shop systems working with relatively higher work-in- process inventories and alternative machine capacities will be more robust against to noise factors in terms of insensitivity to the disturbances. Therefore, it would not be a fault to consider that the robust design issues in GT systems will play very important role especially when dealing with a real-world manufacturing system. The design of a robust GT system involves that the design factors such as manufacturing cells, part families, fixtures, tools, flexible work force, scheduling rules, shop loading strategies... etc. should be taken into account together with the it- & & XV1U &noise factors. The common approach encountered in the literature of GT is to find the design alternatives and operating conditions, which optimize one or more performance measure. Unfortunately in these studies, neither the noise factors nor the effects of them have been analyzed systematically. However, in real world applications a proposed good solution should not be affected by the noise factors. In other words, the system performance must be insensitive as much as possible to the changes of levels of the noise factors. Otherwise, the design alternative showing the best performance at the initial conditions can show the poorest performance after such a change. An analyst who will make a recommendation of a system design that performs“well”in real world should consider the uncontrollable internal and external factors. Wild and Pignatiello explain the robust design with a simple but also powerful example: A hypothetical job-shop system producing two different part types (A and B) consists of four machine centers and an AGV (automatic guided vehicle). Design factors are the number of machines in each machine center, the number of AGV s and queue scheduling rules for input buffer areas of the machines. Design factors and their levels are given in Table i. Table i. Design Factors and Levels (Wild and Pignatiello) Design Factors Levels 1 2 The number of machines in machine center 1 The number of machines in machine center 2 The number of machines in machine center 3 The number of machines in machine center 4 The number of AGV s Queue scheduling rule (FIFO: First in first out, SPT: Shortest processing time.) The objective is to find out the best system configuration due to the flow time performance measure. For the operating conditions of the job-shop system, two alternative environments exist. Factor combinations representing the operational circumstances are shown in Table ii. Table ii. Environmental Conditions and Levels (Wild and Pignatiello) Environmental Conditions Env. 1 Env. 2 Probability of part type A Mean inter-arrival time Mean processing time in machine center 1 Mean processing time in machine center 2 Mean processing time in machine center 3 Mean processing time in machine center 4 Simulation results of the system configurations over the operational conditions are in Table iii The entries listed at the last two columns represent the mean flow time of parts. The first one of the last two columns represents environment 1 and the second one does 2. xixTable iii. Simulation Results (Wild and Pignatiello) Probability of Part Type A: Mean inter-arrival time Mean processing time in machine center 1 Mean processing time in machine center 2 Mean processing time in machine center 3 Mean processing time in machine center 4 MEAN FLOW TIMES (min.) Design No. DESIGN FACTORS Upon inspection, in the case of first environment, it appears as if job-shop designs five and seven produce the smallest flow times (respectively 24.8 and 24.9 minutes). In settings of the second environment, the job-shop designs one and two have the smallest values of flow time performance measure. The mean flow time in the job-shop configuration five and seven with conditions of second environment has increased substantially from the values in the initial operating conditions (respectively, from 24.8 to 58.7 and from 24.9 to 72.5 minutes). As can be seen from the result, it is obvious that it is possible that the same system design would not be selected as being best among the alternatives. It is also clear that an experimental design that includes only one set of the operational conditions does not allow a robust system design to be found. One of the most used techniques in finding out the levels of design factors to reach an optimum design is Response Surface Methodology (RSM). RSM is a collection of the mathematical and statistical techniques useful for analyzing the problems in which several independent variables influence a dependent variable or response where the goal is to optimize this response. Let the variables denoted by x1,x2,x3,...,xk be the independent variables. It is assumed that these variables are continuous and controllable by the analyzer. Relationship between the variables and the response (y) will be as follows: y = f(xl,x2,x3,...,xk) + e Where s is a random error component representing experimental error. In most RSM problems, the form of the relationship between the response and the independent variables is unknown. Thus, the first step in RSM is to find a suitable approximation for the relationship. Usually a first order polynomial in some region of the independent variables is employed. If a curvature is detected in the relationship then second or higher degree polynomial must be used. All polynomial models employed are an approximation to the true surface in a limited space of region of interest. A response surface can be most efficiently fit if proper attention is given to the choice of experimental design. Orthogonal first and second order designs aregenerally used to estimate the coefficients of independent variables in the model. After employing a first order design with a region of initial solution, an optimum seeking procedure of RSM (the method of steepest ascent) is applied to the problem to approach the vicinity of the optimum. The method is a procedure for moving sequentially along the path of steepest ascent, that is, the direction of maximum increase in response. (If minimization is desired, the method will be called the method of steepest descent.) In this dissertation a methodology will be proposed for Robust Design of Dual Resource Constrained Group Technology Production Systems and applied to a real world glass mould manufacturing system. The progress of the study can be summarized as follows: Chapter one is an introduction to the dissertation topic. In this section history of GT, characteristics of GT, problems faced in production systems, problem solving approaches, and needs for robust system designs are mentioned. Chapters two consist of a detailed literature survey about group scheduling, DRC system research, shop loading and robust design studies for manufacturing and material handling systems. A table dividing the studies into the subject areas and including the objectives, research methods, analysis methods and contributions of the studies, is also provided at the end of the chapter. The chapter concludes with the critics of recent studies and aim and contribution of this dissertation. In chapter three an experimental optimization approach, Response Surface Methodology is explained briefly. Polynomial model approximations, special response surface designs, validation of empirical models, goodness of fit - lack of fit, optimization inpolynomial models, canonical analysis are the topics included. Chapter four includes an application of proposed approach for robust design of DRC GT production systems. The chapter begins with the identification of the glass mould production system. The next section in the chapter describes the performance measures used to monitor and compare different design alternatives. Components of design, experimental factors are explained. The type of the experimental design, noise factors, design factors and their levels are also described in this section. Then a new performance measure for optimization with RSM is proposed. This new measure can be defined as the upper limit of confidence interval constructed for the theoretical mean of the manufacturing lead- time over the noise factor combinations. The simulation model of the glass mould manufacturing environment is also described in this chapter. Finally, assumptions of the model, parameters, components of the model, life cycle of the parts, modeling logic, verification and validation of the simulation model and tactical issues considered in modeling are also explained in this chapter. Chapter five includes the experimental optimization process using RSM and its local search procedure namely, the method of steepest ascent. Throughout the optimization phase, the new performance measure is taken into account. Statistical analysis methods used in experimental optimization are ANOVA for factor effects, regression, significance of regression, lack of fit, paired comparisons and ANOVA for testing differences between the multiple design alternatives. At the end of the chapter, one of the design alternatives is selected as the most robust system configuration for glass mould production system. Chapter six is a conclusion for the dissertation. General notes about designing robust systems, difficulties encountered through the application process, resistance to change, need for robust systems and the relations with Just In Time production are mentioned in the last chapter. Further.research areas are also pointed out. r xxi
Benzer Tezler
- La modélisation et l'évaluation par simulation des contrats de chaine logistique
Tedarik zinciri antlaşmalarının matematik modellemesi ve simülasyon metodu ile değerlendirilmesi
HÜSEYİN EMRE
Yüksek Lisans
Fransızca
2004
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. MÜJDE EROL GENEVOİS
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR
- Software defect prediction with a personalization focus and challenges during deployment
Kişiselleştirme odaklı yazılım hata tahmini ve entegrasyon zorlukları
BEYZA EKEN
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE TOSUN KÜHN
- La Programmation de projet sous les contraintes liees aux ressources
Kaynak kısıtları altında proje yönetimi
SEVGİN VATANSEVER
Yüksek Lisans
Fransızca
2002
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray ÜniversitesiDOÇ. DR. H. ZİYA ULUKAN
- Simulation modeling and analysis of ship production: A case study
Gemi üretiminin benzetim ile modellenmesi ve analizi: Vaka çalışması
SELİM ALKANER
Doktora
İngilizce
1998
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. REŞAT BAYKAL