Montaj hattı işçi atama ve dengeleme problemi için çok amaçlı genetik algoritma: Bir otomotiv yan sanayisinde uygulama
Multi-objective genetic algorithm for the assembly line worker assignment and balancing problem: A case study in the automotive supply industry
Yazar: GÖZDE KURADA
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYA DELİKTAŞ
Kütahya Dumlupınar Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Deney tasarımı = Experimental design ; Dengeleme = Balancing ; Genetik algoritmalar = Genetic algorithms ; Montaj hattı dengeleme = Assembly line balancing ; Otomotiv = Automotive ; Otomotiv yan endüstrisi = Automotive supplier industry

Özet:
Yüksek miktardaki üretim adetleri ve endüstrileşme ile montaj hatları, imalat
sektöründe oldukça önemli bir yere sahiptir. Montaj hattı tasarımında, temel problem,
görevlerin ve işçilerin iş istasyonlarına uygun bir biçimde atanamamasıdır. Bu problem
genellikle iki sınıfa ayrılır. Biri, belirli çevrim süresine ulaşmak için gerekli iş
istasyonlarının en aza indirilmesidir; diğeri ise sınırlı işçilerle çevrim süresinin
enküçüklenmesidir. Montaj hattı işçi atama ve dengeleme (MHİAD) problemi, gerçek
montaj hatlarında ortaya çıkan ancak son zamanlarda akademik alanda popüler olan yeni
bir montaj hattı dengeleme problem türüdür. Ayrıca, her işçinin iş yapabilme kabiliyeti
ve performansı farklı olduğu için işçilerin görev süreleri de değişkenlik
gösterebilmektedir.
Bu çalışmada, çevrim süresini ve karesel yük atama amaçlarını birlikte ele alan
çok amaçlı MHİAD Tip-2 problemi dikkate alınmıştır. Problemin çözümü için, ağırlıklıtoplam
skalerleştirmeli genetik algoritma (GA) yaklaşımı önerilmiştir. Tez çalışması,
kablo donanımları üreten bir otomotiv yan sanayisinde uygulanmıştır. Parametre
değerlerinin uygun seçilmesi algoritmanın performansını etkileyeceğinden, parametre
kalibrasyonu için tam faktöriyel deney tasarımı kullanılmıştır. Önerilen GA'nın
parametreleri, irace'ten elde edilen sonuçlarla ve Mutlu, Polat ve Supciller (2013)'in aynı
problem tipi için önerdikleri uygun GA parametreleri kullanılarak elde edilen sonuçlarla
kıyaslanmıştır. Tam faktöriyel deney tasarımı yöntemi ile daha iyi sonuçlar elde
edilmiştir. Ek olarak, amaçların farklı göreceli ağırlık değerlerinin sonuç üzerindeki etkisi
incelenerek duyarlılık analizi yapılmıştır. Önerilen çok amaçlı modelin gerçek-hayat
problemi için makul zamanda uygun çözümler üretebildiği gösterilmiştir.

Abstract:
Assembly lines have a significant role in the manufacturing sector due to high production quantities and industrialisation. The primary problem in assembly line design is the improper allocation of tasks and workers to their respective workstations. This problem can generally be divided into two classes. The first one is to minimise the number of workstations required to achieve a specific cycle time, while the second is to minimise the cycle time with limited workers. The assembly line worker allocation and balancing (ALWAB) problem is a new type of assembly line balancing problem that has recently gained popularity in academic circles and arises in real assembly lines. Moreover, as the capability and performance of each worker may vary, the workers' task times can also be variable.
In this study, the multi-objective ALWAB Type-2 problem, which considers both cycle time and square load allocation objectives, is addressed. A weighted-sum scalarisation-based genetic algorithm (GA) approach is proposed to solve the problem. The thesis was applied in an automotive supplier industry that produces cable assemblies. Since the parameter values significantly affect the performance of the algorithm, a full factorial experimental design is employed for parameter calibration. The proposed GA parameters were compared with the results obtained from irace and the appropriate GA parameters proposed by Mutlu, Polat and Supciller (2013) for the same problem type. The full factorial experimental design method yielded better results. Additionally, a sensitivity analysis was performed by examining the effect of different relative weight values of the objectives on the results. The proposed multi-objective model has been demonstrated to generate reasonable solutions in a reasonable amount of time for a real-life problem.