SİMÜLASYON OPTİMİZASYONU İLE DEMONTAJ HATTI DENGELEME

Abstract

Günümüz toplumunda artan çevresel farkındalığı ve daha katı çevresel düzenlemeler, imalat şirketlerini farklı seçenekler (örneğin, geri dönüşüm, yeniden üretim) aracılığıyla kullanım ömrü bitmiş (KÖB) ürünlerinin geri kazanılması için gerekli önlemleri almaya zorlamıştır. Tüm ürün geri kazanım seçenekleri KÖB ürünlerinin belirli seviyelerde demonte edilmesi gerektirdiğinden, demontaj, kullanılmış ürünlerin işleminde kritik bir işlem olarak kabul edilir. Bu kritik operasyon genellikle ürün geri kazanım tesislerinde demontaj hatları oluşturularak gerçekleştirilir. Demontaj hatlarının dengelenmesi için sezgisel, metasezgisel ve matematiksel programlamaya dayalı çeşitli metodolojiler önerilmiştir. Bu metodolojilerin çoğu bir demontaj hattının esas olarak, gelen KÖB ürünlerin bilinmeyen koşullarından dolayı büyük ölçüde belirsizlik içerdiği gerçeğini göz ardı ederek demontaj hattı parametrelerinin belirli olduğunu varsayar. Bu çalışmada, stokastik parametrelerin açık bir şekilde değerlendirilmesi için simülasyon tabanlı bir demontaj hattı dengeleme metodolojisi önerilmiştir. Öncelikle bir demontaj hattının simülasyon modeli oluşturulmuştur. Ardından, demontaj hattını dengelemek için yaygın olarak kullanılan iki metasezgisel (genetik algoritma (GA) ve tavlama benzetimi (TB) simülasyon modeline entegre edilmiştir. GA tarafından önerilen demontaj sırası ve görev atamaları, TB tarafından önerilen sıra ve görev atamaları ile karşılaştırılmıştır.

Increasing environmental awareness in today's society and stricter environmental regulations have forced manufacturing firms to take necessary actions for the recovery of end-of-life (EOL) products through different options (e.g., recycling, remanufacturing,). Disassembly is regarded as a critical operation in EOL treatment of used products since all product recovery options require the disassembly of EOL products at certain levels. This critical operation is generally carried out by forming disassembly lines in product recovery facilities. Miscellaneous methodologies based on heuristics, metaheuristics and mathematical programming have been proposed for the balancing of disassembly lines. Majority of those methodologies assume that disassembly line parameters are deterministic by ignoring the fact that a disassembly line involves great deal of uncertainty mainly due to uncertain conditions of arriving EOL products. In this study, a simulation-based disassembly line balancing methodology is proposed for the explicit consideration of stochastic parameters. First, simulation model of a disassembly line is constructed. Then two commonly used metaheuristics (i.e., genetic algorithms (GAs) and simulated annealing (SA)) are integrated with the simulation model in order to balance the disassembly line. The disassembly sequence and task assignments proposed by GA are compared with the sequence and task assignments proposed by SA.