Tek modelli deterministik U-tipi montaj hattı dengeleme probleminin değişken komşu arama yöntemi ile çözümü
Loading...
Date
2014-09-02
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü
Access Rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
Abstract
Endüstrileşme sürecinde daha çok miktarda, hızlı ve ucuz üretim yapabilmek için uygulanmaya başlanan montaj hatları, günümüzde seri üretim sistemlerinin en temel öğelerinden biridir. Rekabet açısından eldeki kaynakların en iyi şekilde değerlendirilmesinin bir zorunluluk olduğu günümüzde, montaj hatlarının en iyi şekilde dengelenmesi, işletmelerin kapasitelerini etkin kullanabilmeleri açısından kritik önemdedir. Son yıllarda Tam Zamanında Üretim felsefesinin kabul görmesi ile birlikte U-Tipi montaj hatlarının kullanımı yaygınlaşmıştır. Bu tez çalışmasında, U-Tipi montaj hatları üzerinde durulmuş ve U-Tipi Montaj Hattı Dengeleme problemlerinin çözümü için Değişken Komşu Arama Algoritması tabanlı bir meta-sezgisel çözüm yaklaşımı geliştirilerek, performansı değerlendirilmiştir. Çalışma kapsamında, tek modelli ve deterministik görev zamanlı, görev sayıları 7 ile 111 arasında değişen U-Tipi Montaj Hattı Dengeleme problemleri, istasyon sayıları en küçüklenmeye çalışılarak çözülmüştür. Elde edilen sonuçlar, optimal istasyon sayıları, Genetik Algoritma sonuçları, Karınca Kolonisi Optimizasyonu Algoritması sonuçları ve Bakteriyel Besin Arama Optimizasyonu Algoritması sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Önerilen algoritma ile U-Tipi dengeleme göz önünde bulundurulan, toplam 64 test probleminden 57'sinde, kısa sürelerde optimal sonuçlara ulaşılmıştır.
Recently, assembly lines which has been started being used for faster, cheaper and more production during industrialization process are one of the leading elements of mass production systems. Balancing assembly lines perfectly is very critical as a matter of effective capacity usage of enterprises because assessing the available resources in a best way is a requirement today. In recent years, U-Type assembly lines usage had been increased due to the acceptance of Just-in-Time Production philosophy. In this thesis, U-Shaped assembly lines are studied and Variable Neighborhood Search Algorithm based meta-heuristic approach is proposed for solving U-Shaped Assembly Line Balancing problems and performance of the proposed algorithm is evaluated. A well known data set taken from the literature in which the number of tasks varies between 7 and 111 is solved to minimize the required number of workstations for single model U-Shaped Assembly Line Balancing problems with deterministic task times. The results are compared with optimal solutions, the results of Genetic Algorithm, the results of Ant Colony Optimization Algorithm and the results of Bacterial Foraging Optimization Algorithm. The proposed algorithm found optimal solutions for 57 of 64 test problems in a short time.
Recently, assembly lines which has been started being used for faster, cheaper and more production during industrialization process are one of the leading elements of mass production systems. Balancing assembly lines perfectly is very critical as a matter of effective capacity usage of enterprises because assessing the available resources in a best way is a requirement today. In recent years, U-Type assembly lines usage had been increased due to the acceptance of Just-in-Time Production philosophy. In this thesis, U-Shaped assembly lines are studied and Variable Neighborhood Search Algorithm based meta-heuristic approach is proposed for solving U-Shaped Assembly Line Balancing problems and performance of the proposed algorithm is evaluated. A well known data set taken from the literature in which the number of tasks varies between 7 and 111 is solved to minimize the required number of workstations for single model U-Shaped Assembly Line Balancing problems with deterministic task times. The results are compared with optimal solutions, the results of Genetic Algorithm, the results of Ant Colony Optimization Algorithm and the results of Bacterial Foraging Optimization Algorithm. The proposed algorithm found optimal solutions for 57 of 64 test problems in a short time.
Description
Keywords
Montaj-hattı metodu, Assembly-line methods, Genetik algoritmalar, Genetic algorithms, U-tipi montaj hatları, U-shaped assembly lines, Değişken komşu arama algoritması, Assembly line balancing problem
Journal or Series
WoS Q Value
Scopus Q Value
Volume
Issue
Citation
Tanrıverdiyev, M. (2014). Tek modelli deterministik U-tipi montaj hattı dengeleme probleminin değişken komşu arama yöntemi ile çözümü. Selçuk Üniversitesi, Yayımlanmış yüksek lisans tezi, Konya.
