Maliyet tabanlı stokastik montaj hattı dengeleme problemi için modelleme ve çözüm yaklaşımları
Cost oriented stochastic assembly line balancing problem: solution approaches and modelling
- Tez No: 371619
- Danışmanlar: PROF. DR. HADİ GÖKÇEN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
İşletmelerde ekonomik çalışma gereğinin büyük önem taşıdığı günümüzde, kaynakların etkin olarak kullanılıp değerlendirilmesi oldukça önemli bir konudur. Kaynakların verimli kullanılması sonucunda işletmelerin maliyetleri önemli ölçüde azalacak, kapasite kullanım oranları ve toplam kârlarında artışlar sağlanabilecektir. Endüstrileşme sürecinde yüksek hacimde, hızlı ve düşük maliyetli üretim yapabilmek için atölye tarzı yerleşimden montaj hattı (MH) yerleşimine geçmek zorunluk hale gelmiştir. Ayrıca, çoğu endüstriyel ürünlerin toplam maliyetinin büyük bir oranı, montaj maliyetinden oluşmaktadır. Bu nedenle montaj hatlarında maliyetlerin azaltılması ve iş gücü gibi kaynaklardan verimli şekilde faydalanmak, toplam üretim maliyetini önemli ölçüde etkilemektedir. Maliyet tabanlı montaj hattı dengeleme problemi tüm öncelik ve zaman kısıtlarını dikkate alarak ve birim ürün başına toplam maliyeti minimize ederek görevlerin iş istasyonlarına mümkün atamasını kapsamaktadır. Genellikle, son montajın emeğe dayalı olarak yapıldığı, otomasyon fazla olmadığı üretim ortamlardır. Bu nedenle maliyet tabanlı montaj hattı dengeleme problemlerinde, iş gücü maliyeti detaylı olarak analiz edilmek zorundadır. Ayrıca gerçek üretim sistemlerinde, özellikle manuel montaj hatlarında, montaj operasyon süreleri genellikle deterministik değildir ve değişiklik göstermektedir. Bu durum montaj hattının deterministik değil, stokastik olarak ele alınmasını zorunlu kılmaktadır. Bu çalışmada Maliyet Tabanlı Stokastik Montaj Hattı dengeleme problemi ilk kez ele alınmış ve bu amaçla bir şans kısıtlı matematiksel model önerilmiştir. Önerilen model, IBM ILOG CPLEX 12.4 yazılımı yardımıyla küçük ve orta boyutlu problemler için çözülmüştür. Problemin NP-zor olduğu için, büyük boyutlu problemler için genetik algoritma önerilmiştir. Deneysel araştırma sonuçları önerilen genetik algoritmanın daha iyi bir performansa sahip olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Nowadays business world's need of economic studies is significant; evaluation and effective use of resources are very important issues. As a result of efficient use of recourse, cost of business will reduce significantly, and the utilization rate of capacity and total profit will increase. In the process of industrialization in order to make high-volume, fast and low-cost production, it has become mandatory to switch from workshop layout to assembly line layout. In addition, a considerable proportion of manufacturing activities and costs are devoted to the assembly of products. Therefore, in assembly lines, reduction of costs and benefit from resources such as labor efficiently has become imperative. Cost oriented assembly line balancing problem is to assign the work elements (tasks) to workstations so that all precedence and time constraints are satisfied and objective function will minimize the total costs per product unit. Usually, final assembly of products is very labor intensive. Therefore, in cost oriented assembly line balancing problems, labor costs must be analyzed in detail. Furthermore, in real manufacturing systems, especially in manual assembly lines, operations times aren't usually deterministic and can vary. This situation requires addressing assembly line as a stochastic, not deterministic. In this research, the chance constraint mathematical model for stochastic cost oriented assembly line balancing problem has been proposed. The proposed model has been solved for small to medium-sized problems using IBM ILOG CPLEX 12.4 solver. Due to the NP-hardness problem, a genetic algorithm has been proposed for large scale problems. Experimental results show that the proposed genetic algorithm has a better performance and efficiency.
Benzer Tezler
- Çok amaçlı demontaj hattı dengeleme problemi için dağınık arama algoritması tabanlı yeni bir yaklaşım
A new approach based on scatter search algorithm for multi-objective disassembly line balancing problem
HEDİYE ORHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolNecmettin Erbakan ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜSEYİN HAKLI
- LSTM-based learning of automata models for production line operations
LSTM ile üretim hatlarının çalışmasına ilişkin otomat modellerini oluşturma
IYAS MOHAMMAD IBRAHEEM ALTALAFHA
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YAPRAK YALÇIN
DOÇ. DR. GÜLCİHAN ÖZDEMİR
- A simulation-based genetic algorithm for thestochastic electric traveling salesman problem withtime windows
Zaman pencereli stokastik elektrikli gezgin satıcıproblemi için simülasyon tabanlı genetik algoritma
GAMZE ESMA BEKTAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYaşar ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖNDER BULUT
DOÇ. DR. KORHAN KARABULUT
- A Constraint programming based transformation approach for a multi-objective and multi-mode resource investment project scheduling problem under fuzzy-stochastic environments
Bulanık-stokastik ortamlarda çok amaçlı ve çok modlu bir kaynak yatırımlı proje çizelgeleme problemi için kısıt programlama tabanlı bir dönüştürme yaklaşımı
GİZEM ÇAKIR
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KEMAL SUBULAN
- Çok aşamalı stok kontrol yönetimi için bir stokastik programlama yaklaşımı
A stochastic programming approach for multi-echelon inventory control management
BÜLENT ÇEKİÇ