Capacity improvement in a real manufacturing system using a hybrid simulation/genetic algorithm approach

Abstract

Bu yüksek lisans çalışmasının esas amacı, gerçek bir üretim sisteminde kapasite iyileştirmek için simülasyon ve genetik algoritma tabanlı hibrid yaklaşımı ortaya koymaktır.Çalışmanın ilk aşamasında, mevcut üretim sistemi Arena 10.0 ortamında modellenmiştir. İzleyen aşamada geliştirilen model değerlendirilip doğrulandıktan sonra mevcut sistemin simülasyon modeli ile sistemde darboğaz teşkil eden istasyonlar belirlenmiştir. Daha sonra, üretim hattında kapasite iyileştirmek için en uygun ara stok miktarlarını belirlemek amacıyla genetik algoritma ve simülasyon tabanlı hibrid yaklaşım geliştirilmiştir.

The primary aim of this M.Sc study is to suggest simulation and genetic algorithm based hybrid approach for capacity improvement in a real manufacturing system. In the first phase of the study, a detailed simulation model of the manufacturing system studied is developed using simulation language, Arena 10.0. Following, the verification and the validation of the model developed, potential bottleneck machines in this system are identified using this simulation model. In the following phase, the suggested hybrid method which combines genetic algorithm and simulation is employed to allocate buffers so that the capacity of the production line can be improved.