Reduce ramp-up production time with using dynamic programming methods
Dinamik programlama yöntemlerini kullanarak üretim ısınma süresini azaltılması
- Tez No: 711803
- Danışmanlar: DR. NEILS LOHSE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: İngilizce
- Üniversite: The Unıversıty Of Nottıngham
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Üretim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Ürün pazar ömrünün kısalması ve artan iyileştirme maliyetleri, imalatçı firmaların iyileştirme sürelerini ve tam kapasite kullanım sürelerini kısaltmak için baskı yapmasına neden olmaktadır. Isınma zamanı, tam kapasite kullanımına ve ürün geliştirmenin gerçekleştirilmesine kadar olan süre olarak bilinir. Bu çalışmanın amacı, ısınma işlem süresini azaltmak ve kapasite kullanımını hızlı bir şekilde artırmak için sistemin davranışını modellemek ve ayrıca bir montaj istasyonunun her bir durumu için en iyi eyleme karar verecek bir pekiştirmeli öğrenmeli dinamik programlama yöntemi kullanmaktır. Bu nedenle öncelikle sistemin davranış modellemesi ve pekiştirmeli öğrenme yaklaşımı anlatılmış, ardından Markov Karar Süreci yöntemine göre bir montaj istasyonu modellenmiştir. Daha sonra, sistem için pekiştirmeli öğrenmenin dinamik programlama yöntemleri uygulanmış ve son olarak, sistemi hızlandırmak için bir eylem politikası üretilmiştir. Bu proje, özellikle yarı iletken üretimi gibi yüksek teknolojili üretim alanlarında çalışma eğiliminde olan imalat mühendisliği veya işletme sektöründeki araştırmacıların ilgisini çekebilir.
Özet (Çeviri)
Reducing product market life and the increasing improvement costs cause pressure manufacturing companies in order to decrease their improvement time and also the time reach full capacity utilization. Ramp-up is known as the time which reaches full capacity utilization and achievement of product development. The aim of the this paper is to model behaviour of the system in order to decrease ramp-up process time ,as well as, increase capacity utilization quickly and to use reinforcement learning of dynamic programming methods for deciding the best action for each state for an assembly station the period of the ramp-up process time. Therefore, behaviour modelling of the system and reinforcement learning approach is firstly explained and then, an assembly station is modelled according to Markov Decision Process method. After that, dynamic programming methods of reinforcement learning apply for the system and finally, an action policy is produced and this policy is used to ramp-up the system. This project may be of interest to researchers in manufacturing engineering or business sector, particularly tend to work in the high-tech manufacturing areas such as semiconductor manufacturing.
Benzer Tezler
- Otomatik üretim kontrolü sistemlerine yapılan yanlış veri enjeksiyon saldırılarının torbalama ağaçları algoritması ile tespiti
Detection of false data injection attacks on automatic generation control systems with bagged trees algorithm
ATAKAN ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
İstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Denizden soğutma amaçlı su alma yapıları
Sea water intake structures for cooling purposes
MUSTAFA KAVAS
- Uyarlamalı araç takip sistemlerinde model öngörülü kontrol yöntemleri: Karşılaştırmalı bir çalışma
Model predictive control approaches for adaptive cruise control systems: A comparative study
UMUT KARAPINAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
İstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Understanding and developing fire-through dielectric contacts on highly efficient silicon solar cells
Başlık çevirisi yok
VEYSEL ÜNSÜR
- Çok değerli lojik
Multiple-valued logic
CEM TIĞCI
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
İstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
