Optimization of improvement actions' sequencing in multistage manufacturing system
Çok aşamalı üretim sistemlerinde iyileştirme eylemleri sıralamasının optimizasyonu
- Tez No: 917234
- Danışmanlar: PROF. TULLİO TOLİO, DR. MARİA CHİARA MAGNANİNİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Polıtecnıco Dı Mılano
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Mühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Pazar talebindeki sık talep değişikliklerini karşılamak için üretim sisteminin esnekliği ve yeniden yapılandırılabilirliği, sistemin ölçülebilir bir performansı haline geldi. Çok aşamalı imalat sistemlerinin verimliliğini ve etkinliğini artırmak, pazar değişkenlikleriyle başa çıkmanın bir yoludur. Üretim sisteminin iyileştirilmesi için stratejik seçimler riskleri içerir. İyileştirme eylemlerini sıralamak için en uygun planı bularak dikkatli karar verme yoluyla riskler azaltılabilir. İyileştirmeden etkilenen her öğeyi tespit etmek mümkün değildir. Bu nedenle, performans değerlendirme modelleri, gerçek hayattaki üretim sistemlerini kapsamlı bir şekilde yansıtacak şekilde geliştirilmiştir. Sistemdeki değişikliklerin etkilerini öngörmek için analitik yöntemlerle veya Ayrık Olay Simülasyonu gibi sayısal yöntemlerle performans değerlendirme modelleri kurulabilir. İyileştirme eylemleri, bütçe ve mevcut zaman kısıtlamasına göre belirlenebilir. Devamında zorluk, genellikle çıktı maksimizasyonu, kar maksimizasyonu veya maliyet minimizasyonu olan bir amaç fonksiyonu için en uygun planı veya sırayı belirlemektir. Mevcut verilerle, sistem seviyesindeki parametreler ile makine parametreleri arasındaki korelasyon tahmin edilebilir. Bu nedenle, bir makinedeki iyileştirmenin etkisi sistem düzeyinde gözlemlenebilir. Bu etkileri ölçmek için, söz konusu sistemin performans değerlendirmesi için stokastik bir analitik yöntem kullanılır. Bu çalışma, çok aşamalı imalat sistemlerinde iyileştirme eylemlerinin sırasını optimize etmek için iki farklı metodolojiyi temsil etmektedir. İlk olarak, optimum yolu bulmak ve etkinliğini göstermek için kesin bir yaklaşım olarak dinamik programlama yönteminden yararlanılmıştır. İkinci olarak, farklı yaklaşımların sonuçlarını karşılaştırmak için metasezgisel bir yaklaşım olarak bir genetik algoritma kullanılır. Optimizasyon ihtiyacını temsil etmek için deneysel bir kampanya yürütülür. Yirmi adede kadar iyileştirme eylemi gibi az sayıda iyileştirme eylemiyle, dinamik programlama en uygun yolu verimli bir şekilde bulabilir ve genetik algoritmalar, darboğaz bırakma dizisinden her zaman daha iyi olan hızlı bir çözüm sağlayabilir.
Özet (Çeviri)
The manufacturing system's flexibility and reconfigurability to meet frequent demand changes in the market demand have become a quantifiable performance of the system. Increasing the efficiency and effectiveness of the multi-stage manufacturing systems is a way to cope with the market variances. Strategic choices for the improvement of the manufacturing system include risks. Risks can be mitigated by careful decision-making by finding an optimal plan for sequencing the improvement actions. It is not possible to detect every item affected by the improvement. Therefore, the performance evaluation models are developed to comprehensively reflect the real-life manufacturing systems. Performance evaluation models can be established with analytical methods or numerical methods such as Discrete Event Simulation to foresee the effects of changes in the system. Improvement actions can be identified according to the constraint on the budget and available time. In the continuation, the challenge is to identify an optimal plan or a sequence for an objective function which is generally throughput maximization, profit maximization, or cost minimization. With the available data, the correlation between system-level parameters and machine parameters can be estimated. Therefore, the effect of an improvement on one machine can be observed at the system level. To measure these effects, a stochastic analytical method is used for the performance evaluation of the referred system. This work represents two different methodologies for optimizing the sequence of improvement actions in multi-stage manufacturing systems. Firstly, the dynamic programming method is utilized as an exact approach to find an optimal path and to show its effectiveness. Secondly, a genetic algorithm is utilized as a metaheuristic approach to compare the results of different approaches. An experimental campaign is conducted to represent the need for optimization. With small numbers of improvement actions such as up to twenty, dynamic programming can efficiently find the optimal path, and genetic algorithms can provide a fast solution that is always better than the bottleneck release sequence.
Benzer Tezler
- Input-output modeling for Ankara water supply system
Ankara su temini sistemi için girdi-çıktı modellemesi
MEHMET GÜRSOY
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DOĞAN ALTINBİLEK
- Computer aided design of lumped and distributed broadband matching and filtering networks
Başlık çevirisi yok
ADNAN KÖKSAL
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NEVZAT YILDIRIM
- Helisel yayların statik karakteristiklerini ölçme ve kontrol etme cihazının tasarımı ve imalatı
Design and manufacture of a device measuringand controlling the static characteristics of helical springs
MUAMMER MUSULLUOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Makine MühendisliğiGazi ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FEVZİ ERCAN
- Ankara-Polatlı-Kabak köyü sulama pompaj tesisinin optimizasyonu
Optimizing of Ankara-Polatlı-Kabak villages watering pumping plant
İLKNUR GÖKNUR
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
ZiraatAnkara ÜniversitesiTarımsal Mekanizasyon Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RAHMİ KESKİN