Joint optimization of spare parts inventory and maintenance policies using hybrid genetic algorithms
Yedek parça envanter ve bakım politikalarının birlikte optimizasyonunda melez genetik algoritmalar
- Tez No: 202369
- Danışmanlar: PROF. DR. SEMRA TUNALI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2006
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 99
Özet
Genelde endüstride bakım ve yedek parça envanter politikaları birbirlerinden bagımsız veya sıralı olarak degerlendirilir. Ancak yedek parçaların envanter düzeyleri bakım politikalarıyla yakından ilgili oldugundan, bu problemlerin es zamanlı olarak ele alınması daha dogru bir uygulamadır. Bu çalısmada, bir imalat sisteminin koruyucu bakım ve yedek parça envanter politikalarının birlikte optimizasyonu için melez genetik algoritmaları kullanan bir simulasyon optimizasyonu yaklasımı önerilmistir. Melez genetik algoritma, benzetimli tavlama yönteminin olasılıklı kabul kuralının genetik algoritma yapısı içinde kullanılması ile olusturulmustur. En iyi bakım ve yedek parça envanter politikalarını belirlemek üzere gelistirilen melez genetik algoritmanın performansını degerlendirmede bir maliyet fonksiyonu önerilmis ve bu fonksiyona iliskin hesaplamalar söz konusu imalat sisteminin bakım ve yedek parça envanter özelliklerini detaylı olarak yansıtan bir simulasyon modeli yardımıyla gerçeklestirilmistir. Ayrıca; önerilen melez genetik algoritmanın performansını daha da iyilestirmek üzere bir dizi deneyler yapılmıs ve populasyon büyüklügü, çaprazlama oranı, mutasyon oranı gibi genetik algoritma parametreleri için en uygun degerler belirlenmistir. Son olarak da çesitli deneysel kosullar altında saf ve melez genetik algoritmaların performansları karsılastırılmıstır.
Özet (Çeviri)
In general, the maintenance and spare parts inventory policies are treated either separately or sequentially in industry. Since the stock level of spare parts is often dependent on the maintenance policies, it is a better practice to deal with these problems simultaneously. In this study, a simulation optimization approach using hybrid genetic algorithms (HGA) has been proposed for the joint optimization of preventive maintenance and spare provisioning policies of a manufacturing system operating in automotive sector. The HGA is formed using the probabilistic acceptance rule of the Simulated Annealing (SA) within the Genetic Algorithm (GA) framework. The cost function is evaluated by integrating the GA with a simulation model of the motor block manufacturing line, which represents the manufacturing system behaviour with its maintenance, and inventory related aspects. Next, to further improve the performance of the GA developed, a set of experiments has been performed to identify appropriate values for the GA parameters (i.e. the size of the population, the crossover probability, and the mutation probability). Finally, various comparative experiments have been carried out to evaluate performance of both the pure GA and HGA.
Benzer Tezler
- Satın alma sistemi yönetimi ve otomobil sanayiine uygulanması
Purchasing management in automobile industry
M.KAMİL YAZGIÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
1990
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. RAMAZAN EVREN
- Stratejik dikey bütünleşme kararlarının modellenmesi
Modeling of strategic vertical integration decisions
MENEKŞE GİZEM GÖRGÜN
Doktora
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEÇKİN POLAT
- Data driven optimization and applications in complex real-life problems
Veri güdümlü optimizasyon ve kompleks gerçek hayat problemlerinde uygulamaları
NURULLAH GÜLEÇ
Doktora
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGÜR KABAK
- Veri tabanı sistemlerinde sorgulama optimizasyonu ve SQL standartları
Query optimization in database systems and SQL standards
GÜLER ÇELİK
- Farklı termal genleşme katsayısına sahip iki malzemenin yapıştırıcı ile bağlanmasında termal gerilmelerin optimizasyonu
Optimization of thermal stress in adhesive jointing of two materials with different thermal expansion coefficients
MUHAMMED METİN TÜTÜNCÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Makine MühendisliğiGazi ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET EROĞLU