Ergonomik karma modelli U-tipi montaj hattı dengelemesi
Ergonomic mixed model U-type assembly line balancing
Yazar: MAHAMMADALI NAHMATLI
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ BANU GÜNER
Eskişehir Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Bu çalışmada, Ergonomik Karma Modelli U-Tipi Montaj Hattı Dengeleme (Ergo-KUMHD) Problemi ele alınmıştır. Çalışmanın amacı, hem operatörlere ergonomik açıdan iş yükünü daha dengeli atamak hem de açılan iş istasyonu sayısını enküçüklemektir. Böylece daha sürdürülebilir bir üretim akışı elde edilebilecektir. Çalışmada problemin çözümüne yönelik Karma Tamsayılı Doğrusal Programlama (KTDP) modeli geliştirilmiş ve makul sürede çözüm elde edilemeyen problemler için Genetik Algoritma (GA) yaklaşımıyla çözüm aranmıştır. Modelde ergonomik risk kapsamında, Hızlı Maruziyet Değerlendirme (HMD) yöntemi kullanılmış, uygulamada bir amortisör fabrikasından yapılan gözlemler sonucunda HMD skorları hesaplanmıştır. Matematiksel model çok amaçlı bir yapıda ele alınmış, hem HMD skoru enbüyük istasyonun HMD skor değeri hem de açılan iş istasyonu sayısı enküçüklenmeye çalışılmıştır. Modelde uygulama verilerinde karşılaşıldığı için, aynı iş istasyonuna atanmaması gereken iş elemanlarına yönelik ek kısıt yapısı da kullanılmıştır. Geliştirilen model için çözüm GUROBİ kullanılarak elde edilmiştir. Ağırlıklı amaç fonksiyonu yapısı kullanıldığından, farklı ağırlık değerleri için çözümler analiz edilmiştir. Uygulama verileri için ergonomik riske yönelik amaç fonksiyonu ağırlığı daha küçük değerde kullanılsa bile, model çözümünde istasyonlara ergonomik açıdan daha dengeli atamalar elde edilmiştir. Makul sürede çözüm bulunamayan büyüklükte problem verileri için GA modeli geliştirilmiş, Python Programlama Dilinde kodlanmış, sonuçlar karşılaştırmalı olarak sunulmuştur

Abstract:
In this study, the Ergonomic Mixed Model U-Type Assembly Line Balancing (Ergo-KUMHD) Problem is discussed. The aim of the study is to both assign the workload to the operators more balanced in terms of ergonomics and to minimize the number of workstations opened. Thus, a more sustainable production flow will be achieved. In the study, a mixed integer linear programming model was developed for the solution of the problem and a solution was sought with the Genetic Algorithm (GA) approach for the problems that could not be solved in a reasonable time. Within the scope of ergonomic risk, the Quick Exposure Check (QEC) method was used in the model, and QEC scores were calculated as a result of observations made in a shock absorber factory in practice. The mathematical model was handled in a multi-purpose structure, and both the QEC score value of the station with the largest QEC score and the number of opened workstations were tried to be minimized. Since it is encountered in the application data in the model, an additional constraint structure for the work elements that should not be assigned to the same workstation is also used. The solution for the developed model was obtained using GUROBI. Since the weighted objective function structure is used, solutions for different weight values are analyzed. Even if the objective function weight for ergonomic risk is used at a smaller value, it has been observed that the model makes a balanced assignment to the stations. Even though the weight is chosen for this purpose, it is an important contribution of the study to obtain more ergonomically balanced workstations. GA model was developed for large problem data that could not be solved in a reasonable time, coded in Python Programming Language, and results were presented comparatively.