An intelligent decision support system for machine tool selection
Takım tezgahları seçimi için akıllı bir karar destek sistemi
- Tez No: 152836
- Danışmanlar: DOÇ. ERHAN BUDAK, Y.DOÇ.DR. BÜLENT ÇATAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2004
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 76
Özet
Özet Uygun makinalann seçilmesi verimli bir üretim ortamının tasarımı ve geliştirilmesinde verilmesi gereken önemli kararlardan biridir. Makinalann fonksiyonel gereklilikleri, üretkenlikleri, kalitesi, esnekliklikleri, maliyeti, pazarda satışa sunulan uygun makina alternatifleri vs. gibi kısıtlara bakıldığında makina seçim problemi karmaşık ve çözümü için zaman gerektiren bir hal alır. Bu çalışmada makina seçiminde kullanılan, kullanıcı uyumlu bir karar destek sistemi geliştirilmiştir. Geliştirilen yazılım, Analytic Hierarchy Process (AHP) yöntemini kullanarak, karar vericiye eldeki makina alternatifleri arasından uygun makinalari seçmesi için yol gösterir. Yazılım diğer karar sistemlerinden farklı olarak bazı özelliklere sahiptir. Bunlardan en önemlisi, seçim aşamasının sadece basit sorulardan oluşması nedeniyle, kullanıcının makina teknik bilgisine sahip olmasa bile karar verme işlemini gerçekleştirebilmesini sağlamasıdır. Makina seçim süreci esnasında ilk olarak istenilen makinada bulunması gereken ana kriterler (üretkenlik, esneklik vs.) tanımlanır. Daha sonra bu ana kriterler aralarında karşılaştırılır. Bu ana kriterlere bağlı olan güç, takım magazin kapasitesi, makina boyutları gibi alt kriterlerde, seçilen ana kriterlerin önemini belirlemek için kendi aralarında kıyaslanırlar. Eğer istenirse yazılıma sonradan entegre edilecek modeller ile seçim işlemi için gerekli olabilecek makina güç ve kuvvet bilgilerinin hesaplanabilir. Karar destek sistemi yazılımı kullanıcıyla ilgli her türlü bilgiyi saklama ve kullanıcının bir sonraki seçim işlemlerinde bunları kullanabilmesine olanak verme özelliğine sahiptir. Aralarında seçim yapılacak makina alternatifleri yazılım veri tabanında saklanır ve karar verici tarafından belirlenen özelliklere ve AHP işlemi sonucuna göre uygun makinalar buradan çağırılır. Ayrıca, duyarlılık analizi yardımı ile makina seçim aşamasında seçilen kriterlerden en önemlisi belirlenebilir. Maliyet analizi ile alternatif makinalann ve buna ilave edilebilecek makina özelliklerinin ekonomik karşılaştırmalan yapılır. Güvenilirlik ve kesinlik analizleri de kara vericinin alternatifleri güvenilirlik ve kesinlik değerlerine göre incelemesine olanak verir.
Özet (Çeviri)
Abstract The selection of appropriate machines and equipments is one of the most critical decisions in the design and development of a successful production environment. Considering the detailed specifications related to the functional requirements, productivity, quality, flexibility, cost, etc., and the number of available alternative machine tools in the market, the selection procedure can be quite complicated and time consuming. In this thesis, a user-friendly decision support system called Intelligent Machine Tool Selection is developed for machine tool selection. The software guides decision maker in selecting available machines via effective algorithms: Analytic Hierarchy Process (AHP). It has some special features which may not be included in other decision support systems. The user does not need to have detailed technical knowledge as he is guided by simple questions throughout the selection process. The user first determines the relevant criteria to be considered (such as productivity, flexibility, etc.) and then makes a pair-wise comparison of each criterion to the others. There are many sub-criteria such as machine power, spindle speed, tool magazine capacity, etc. which are used to determine the scores for each criterion. If desired, some important requirements for an application, such as power and force, can be determined using process models which are also integrated to the software. The software can store the relevant new information associated with the user so that it can be made available to facilitate the successive decision-making processes. After a list of machines with their specifications is retrieved from the database based upon the user specified requirements, the selected criteria are considered in the AHP process. The application of the system is presented through several examples. Furthermore, sensitivity analysis is used to determine the most critical criterion and the most critical measure of performance. Cost analysis is carried out for the purchasing decision of a selected machine tool and its additional options. Reliability and precision analysis guide decision-maker selection of suitable machines. IV
Benzer Tezler
- Patlatma kaynaklı yer sarsıntısı tahmininde uyarlamalı bulanık çıkarım sistemi (ANFIS), destek vektör makineleri (SVM) ve gauss süreç regresyonu (GPR) tekniklerinin kullanımı
Application of adaptive-network based fuzzy inference system (ANFIS), support vector machines (SVM) and gaussian process regression (GPR) techniques for prediction of blast-induced ground vibrations
YAŞAR AĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜRKER HÜDAVERDİ
- Kalite güvence sistemindeki bazı öğelerin denetim sürecine ilişkin bilgi tabanlı bir uzman sistem yaklaşımı
Başlık çevirisi yok
DEMET BAYRAKTAR
- Dizel makinanın makina öğrenmesi yöntemi kullanılarak modellenmesi ve karar-destek mekanizması oluşturulması
Machine learning method based marine diesel engine modelling and decision-support system setting
TOLGA ŞAHİN
Doktora
Türkçe
2022
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEVAT ERDEM İMRAK
- Baskı çoğaltma endüstrisine yönelik otonom tekliflendirme ve cihaz yönetimi stratejilerinin değerlendirilmesi: Bir karar destek sisteminin tasarımı
Evaluation of autonomous bidding and device management strategies for the print reproduction industry: The design of a decision support system
DENİZ IŞIL ŞİMŞEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMRE ÇEVİKCAN
- Yelken balığı eniyileme yaklaşımı ile güçlendirilmiş karar ağacı algoritması kullanarak kalp rahatsızlıklarının teşhisi
Using sailfish optimizer with enhanced decision tree algorithm to diagnose heart disease
MURAT ONUR YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDAL AYDEMİR