Geri Dön

Modelling and control of production systems based on observed inter-event times: An analytical and empirical investigation

Üretim sistemlerinin gözlemlenen olaylar arası sürelere dayalı modellenmesi ve kontrolü: Analitik ve ampirik bir araştırma

  1. Tez No: 644762
  2. Yazar: NIMA MANAFZADEH DIZBIN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. BARIŞ TAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Koç Üniversitesi
  10. Enstitü: İşletme Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Operasyon ve Bilgi Sistemleri Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 197

Özet

Teknolojik gelişmeler, üreticilerin bir üretim sisteminden etkili bir şekilde veri toplamasına ve erişmesine olanak tanır. Veri toplamanın amacı, toplanan verileri performans değerlendirmede, problem tanımlamada ve üretim kontrolu için geliştirilen karar destek sistemlerinde kullanmaktır. Bu tezin amacı, toplanan verilerin üretim sistemlerinin performans değerlendirmesi ve optimize edilmesinde nasıl kullanılabileceğini hem analitik hem de ampirik olarak araştırmaktır. Tezin ilk kısmında, üretimden toplanan verilerin, üretim sistemlerini etkin bir şekilde kontrolü ve tasarımında nasıl kullanılabileğini incelenmektedir. Olaylar arası sürelerdeki olası ilintinin sisteme ait en iyi kontrol politikaları ve performans ölçütleri üzerindeki etkisini araştırmak için ilk olarak, tek eşikli bir üretim kontrol politikası kullanılarak kontrol edilen bir üretim sistemi analiz edilmektedir. Talepler arası veya servis sürelerinde öz ilintinin göz ardı edilmesi, negatif ilintili süreçlerde en iyi eşik değerinin yukarıda, pozitif ilintili süreçlerde ise en iyi eşik değerinin aşağıda tahmin edilmesine yol açabileceği gösterilmiştir. Daha sonra, Markovian varış süreci ile modellenen ilintili talepler arası geliş ve servis sürelerine sahip olan bir üretim/envanter sistemi göz önünde bulundurulmuş ve bu sisteme ilişkin optimal kontrol problemi incelenmiştir. Sistemin uzun dönemdeki ortalama maliyetini en aza indiren en iyi kontrol politikasının duruma bağlı bir eşik politikası olduğu gösterilmiştir. Tezin ikinci kısmında, bir yarı iletken üretim tesisinde 500 farklı makinede işlem gören 17ö000 farklı ürüne ait üretim akışını kapsayan 17 milyon satırlık veriyi içeren büyük bir endüstriyel veri seti kullanılarak keşifsel bir veri analizi yapılmıştır. Talepler arası geliş, servis ve sistemden çıkış sürelerine ait dağılımları ve öz ilintileri içeren ürün akışı dinamikleri ve süreç içinde çalışma süresi dinamikleri farklı ayrıntı düzeylerinde incelenmiştir. Daha sonra, veriye dayalı çevrim süresi tahmini problemi dikkate alınmıştır. Etkili tahmin yöntemleri geliştirme amacı kapsamında ise, en önemli ürün ve sistem durumu ile ilgili özelliklerin belirlemede kullanılan bir metodoloji geliştirilmiştir. Ayrıca farklı tahmin yöntemlerinin performansı, seçilen özellikler kullanılarak karşılaştırılmıştır. Bu tezde sunulan analitik ve ampirik sonuçlar, bir üretim sisteminden toplanan verilerin etkin kullanımının, ilgili sistemin etkin bir şekilde kontrol edilmesine ve temel performans ölçütlerinin doğru bir şekilde tahmin edilmesine olanak sağladığını ortaya koymuştur.

Özet (Çeviri)

Technological advances allow manufacturers to collect and access data from a production system effectively. The objective of data collection is deploying the collected data in developing decision support systems for performance evaluation, problem identification, and production control. The goal of this dissertation is to investigate how the collected data can be used to evaluate performance and optimize manufacturing systems, analytically and empirically. In the first part of the thesis, I investigate the question: \textit{How can the collected data from the shop-floor be used in efficient control and design of manufacturing systems?} In order to investigate the impact of possible dependency in the inter-event times on the optimal control and performance measures of the system, first, a manufacturing system that is controlled by using a single-threshold production control policy is analyzed. It is shown that ignoring autocorrelation in interarrival or service times can lead to overestimation of the optimal threshold level for negatively correlated processes, and underestimation of the optimal threshold level for the positively correlated processes. Then the optimal control problem of a production/inventory control problem system with correlated inter-arrival and service times modeled as Markovian Arrival Processes is considered. It is shown that the optimal control policy that minimizes the expected average cost of the system in the steady-state is a state-dependent threshold policy. In the second part of the thesis, an exploratory data analysis is conducted by using a large industrial data set that includes 17 million rows of data related to flow of 17000 unique products that are processed in 500 different machines at a semiconductor manufacturing plant. The product flow dynamics that include inter-arrival, service, and inter-departure distributions and autocorrelations, and work-in-process and cycle time dynamics are investigated at different levels of detail. Then, the data-driven cycle time prediction problem is considered. In order to develop effective prediction methods, a methodology is developed to determine the most important product and system-state related features. The performance of different prediction algorithms is compared by using the selected features. The analytical and empirical results presented in this dissertation show that the effective use of the collected data from a manufacturing system enables controlling the manufacturing system effectively and predicting its main performance measures accurately.

Benzer Tezler

  1. Sürekli döküm slab üretimindeki tandişlerde çarpma havuzunun etkisinin incelenmesi

    The investigation of impact pad affect in the tundish during continuous casting of slab process

    MEMDUH KIRCAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Metalurji Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Metalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EYÜP SABRİ KAYALI

  2. Önden yüklemeli bir çamaşır makinesinin dinamik olarak modellenmesi

    Dynamic model of a fronty loading washing machine

    MEHMET ÖZER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ATAKAN ALTINKAYNAK

  3. Building of Turkish propbank and semantic role labeling of Turkish

    Türkçe önerme veri tabanının oluşturulması ve Türkçenin anlamsal görev çözümlemesi

    GÖZDE GÜL ŞAHİN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EŞREF ADALI

  4. İklimlendirme sistemleri üzerinde makine öğrenmesi ile anomali tespiti

    Anomaly detection with machine learning on air conditioning systems

    REFİK KİBAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED FATİH ADAK

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KEVSER OVAZ AKPINAR