Makine öğrenimi yönteminin hat dengelemenin geliştirilmesi üzerine etkisi: Hazır giyim sektöründe bir vaka çalışması
The impact of machine learning method on improvement of line balancing: A case study in the ready-to-wear industry
- Tez No: 879704
- Danışmanlar: DR. ÖZGE URAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Tekstil ve Tekstil Mühendisliği, Textile and Textile Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Tekstil Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 144
Özet
Hazır giyim sektöründe, montaj işleminin yapılabilmesi için öncelikle ilgili ürünü oluşturacak her bir operasyonun belirlenmesi gerekmektedir. Belirlenen operasyonlar, gerekli olan işlem önceliklerine göre iş istasyonlarına atanmaktadır. Operasyonlara ilgili operatörlerin atanması ile birlikte oluşturulan sistem,“montaj hattı”olarak adlandırılmaktadır. Geleneksel yöntemler ile montaj hattı oluşturulduğu zaman operasyonlara yeterli sayıda operatör atanmadığı durumlarda hat üzerinde, dar boğaz oluşumu gibi bazı problemler ortaya çıkmaktadır. Montaj hattında dar boğazların meydana gelmesinde birçok faktör rol oynamaktadır. Bu faktörlerden en yaygın olanları; yetersiz iş istasyonu atanması, iş istasyonlarına yetersiz operatör atanması, hat üzerinde malzeme akış yönünün doğru planlanmaması, atanan operatörlerin operasyonu yapabilecek yeterlilikte olmaması, operasyonlar için hedeflenen sürenin ilgili mühendisler tarafından doğru saptanamaması vb. olarak sıralanabilir. Bu faktörler montaj hattı üzerinde istenmeyen sorunlara yol açabilmektedir. Geleneksel hat oluşturma yöntemlerinde dar boğazlar gibi bazı olumsuz durumlar dışında, yeni üretilecek ürünler için yeniden hesapların yapılması, hattın baştan düzeltilmesi vb. durumlar işletmelerin çok fazla zaman kaybetmesine yol açacaktır. Hattın tekrar oluşturulmasındaki zaman kaybı, üretim esnasında dar boğazların oluşması ve uygun operatörlerin istasyonlara atanmaması hem verimlilik hem de kalite kayıplarına sebep olmaktadır. Montaj hattı dengeleme işleminde operasyon sürelerinin, çevrim süresine yakın olması hedeflenmektedir. Operatörlerin, ürünü makine üzerinde tamamlama süreleri ortalama olarak bellidir ancak malzemeyi alışı-bırakışı sırasında harcanan süreler ve planlı olmayan duruşlar ile birlikte operatörlerin performanslarının etkisi kritik bir parametre olarak ortaya çıkmaktadır. Bu çalışmada, tespit edilen operasyonel bazda performansı yakın olan çalışanların iş istasyonlarına atanması ile çevrim süresinin azaltılması, üretim verimliliğinin artırılması ve montaj hattının dengelenmesi amaçlanmaktadır. Bu çalışmada, operasyon sürelerinin belirlenmesi ve operatör performanslarının analiz edilerek montaj hattına atanmasında kronometre ve DTW-SAX yazılımı olmak üzere 2 ayrı sistem üzerinde kıyaslama yapıldı. Çalışmada kullanılan DTW-SAX yazılımı birçok noktada kronometre sistemine göre üstünlük sağladı. Hazır giyim sektöründe son yıllarda ön plana çıkan yenilikçi montaj hattı dengeleme yaklaşımları ile hatta operatör atama, çalışanların performansını geliştirme ve dengelemede meydana gelen problemlerin çözümü incelenecektir. Çalışma hazır giyim üretimi yapan A ve işletmeye dijital yazılım desteği veren B işletmesinin katkılarıyla gerçekleştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
In the ready-to-wear industry, in order to carry out the assembly process each operation that will create the relevant product must first be determined. Determined operations are assigned to workstations according to the required processing priorities. The system created by assigning relevant workers to operations is called“assembly line”. When an assembly line is created using traditional methods, some problems such as bottleneck formation on the line arise when not enough workers are assigned to the operations. Many factors play a role in causing bottlenecks on the assembly line. The most common of these factors are the assignment of inadequate workstations, the assignment of insufficient workers to the workstations, the direction of material flow on the line not being planned correctly, the assigned workers not being competent to perform the operation, the targeted time for the operations not being determined correctly by the relevant engineers, etc., which can lead to undesirable problems on the assembly line. In traditional line creation methods, apart from some negative situations such as bottlenecks, re-calculations for new products to be produced, correcting the line from scratch, etc. will cause the company to lose a lot of time. The loss of time in rebuilding the line, the formation of bottlenecks during production and the failure to assign skilled workers to stations will negatively affect the quality of the final product. In the assembly line balancing process, the operation times are aimed to be close to the cycle time. The average time it takes for workers to complete the product on the machine is certain, but the impact of the workers' performance along with the time spent picking up and dropping off the material and unplanned stoppages, emerges as an important parameter. In this study, it is aimed to reduce the cycle time, increase the production quantity and balance the assembly line by assigning employees whose performance is close to the determined operational basis to the workstations. In this study, a comparison was made on two separate systems: stopwatch and DTW-SAX algorithm to determine operation times and analyze worker performances and assign them to the assembly line. The DTW-SAX algorithm used in the study was superior to the stopwatch system in many points. Innovative assembly line balancing approaches that have come to the fore in the ready-made clothing industry in recent years and the solution to the problems that occur in assigning workers and improving and balancing the performance of employees will be examined. In this study was carried out with Promar Textile, a ready-to-wear company, and B Informatics, which provides software support to the business.
Benzer Tezler
- Sesten spektrogram dönüşümüne dayalı derin öğrenmeyi kullanarak raylı sistemlerde meydana gelen yapısal bozulmaların akustik izlenmesi ve tespiti yönteminin araştırılması
Investigation of acoustic monitoring and structural defects detection method in rail systems based on sound to spectrogram conversion and deep learning
EMRE UYGUN
Doktora
Türkçe
2023
UlaşımSüleyman Demirel Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERDAL TERZİ
- Anomaly detection scenarios in cyber-physical systems
Siber-fiziksel sistemlerde anomali tespit senaryoları
AYŞE SAYIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. MEHMET TAHİR SANDIKKAYA
- Yapılandırılmış veri kümelerinin GAN ile artırılmasının makine öğrenmesi yöntemleri üzerindeki etkisinin analizi
Analysis of the impact of augmenting structured datasets with GAN on machine learning methods
AMEL SULAIMAN MANDAN SALIHI
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ
- Machine learning analysis of pulsar timing data
Atarca zaman verisinin makine öğrenmesi yöntemleri ile analizi
ESMA HASANÇEBİ ESER
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Astronomi ve Uzay Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiFizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUAMMER ALTAN ÇAKIR
- Machine-learning approaches for neurological disorder diagnosis from genomic and neuroimaging data
Genomik ve nörogörüntüleme verilerinden nörolojik bozukluk teşhisi için makine öğrenmesi yaklaşımları
İSMAİL BİLGEN
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN