U tipi montaj hattı dengeleme problemlerinde üretim oranının artırılmasına yönelik yeni çözüm yaklaşımları
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
U tipi montaj hatları genellikle tam zamanında üretim sistemlerinde kullanılan hücresel imalatın özel bir türü olarak bilinmektedir. Görevlerin istasyonlara atanmasında düz hatlara kıyasla daha fazla esneklik sağlayan bu hatlar, üretim oranının artırılmasında avantajlı olabilmektedir. U tipi montaj hatlarında üretim oranının artırılmasına yönelik az sayıda çalışma bulunmasına rağmen, belirtilen probleme gerçek hayatta sıklıkla karşılaşılmaktadır. Bu tezde, literatürde U tipi montaj hattı dengeleme problemlerine uygulanan farklı matematiksel modelleme yaklaşımları kullanılarak, belirtilen problemin tamsayılı doğrusal programlama modelleri oluşturulmuştur. Orta ve büyük ölçekli problemlerin çözümü için grup genetik algoritma ile tavlama benzetimine dayalı iki farklı sezgisel yöntem geliştirilmiştir. Literatürde bulunan karşılaştırma problemleri kullanılarak, matematiksel modeller ile önerilen sezgisel yöntemlerin etkinliği karşılaştırılmıştır. Sonuçlar matematiksel modellerin küçük ölçekli örneklerde etkili olduğunu belirlerken, grup genetik algoritma ve tavlama benzetiminin bütün problem örnekleri için kabul edilebilir kalitede çözümler ürettiğini göstermiştir. Genel olarak yöntemler kıyaslandığında ise grup genetik algoritma en iyi performansı sergilemiştir. U-shaped assembly lines are known as a specific type of cellular manufacturing systems, which generally used in just-in-time production systems. These lines, which may provide flexibility in assigning tasks to stations when compared straight lines, may be more efficient in maximizing production rate. Although the studies which try to maximize production rate for U shaped assembly lines are very few, the stated problem generally occurs in real life applications. In this thesis, firstly, the integer linear programming models of the problem are improved by inspiring the approaches used in solving different version of the U shaped assembly line balancing problems. Then a grouping genetic and simulated annealing algorithms are proposed in order to solve medium and large size problem instances. A set of benchmark instances from the literature was solved in order to evaluate the efficiency of the mathematical models and proposed metaheuristics. Results showed that while mathematical models are effective in solving small size problem instances, grouping genetic and simulated annealing algorithms can solve all instances with acceptable solution quality. Moreover grouping genetic algorithm is superior to other methods in solving real-life size problem instances.
Collections