Öğrenme ve bozulma etkileri altında demontaj hattı dengeleme problemi
Disassembly line balancing problem under the effects of learning and deterioration
Yazar: HALİME SOMTÜRK
Danışman: PROF. DR. MEHMET DURAN TOKSARI
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Son yıllarda, ürün geri kazanımı veya yeniden üretimi, çevre bilincinin artmasıyla, ekonomik nedenlerle ve hükümetlerin almış oldukları sıkı çevre politikaları ile büyük ilgi görmektedir. Ömrü tükenmiş bir ürünün geri kazanılması aşamasında en önemli işlem, ürünün parçalarına ayrılması olarak tanımlanan demontajdır. Bu çalışmada, demontaj hattı dengeleme probleminde pozisyon tabanlı ve logaritmik işlem süreleri toplamı tabanlı öğrenme etkisi ile bozulma etkisi ele alınmıştır. İşler, çalışanlar tarafından tekrarlandıkça öğrenilmekte, öğrenilen iş daha kısa sürede yapılabilmektedir. Pozisyon tabanlı öğrenme, işlerin işlem sürelerinin istasyonda atandıkları sıraya bağlı olarak güncellendiği öğrenme türüdür. Logaritmik işlem süreleri toplamı tabanlı öğrenmede ise bir istasyonda herhangi bir sıraya atanmış olan işin işlem süresi, kendisinden önceki sıralara atanmış işlerin işlem sürelerinin logaritmasının toplamına bağlı olarak azalmaktadır. Bir işin başlangıç zamanının gecikmesine veya ertelenmesine sebep olan her türlü olay bozulma olarak adlandırılmaktadır. Bu çalışmada öğrenme etkileri ve bozulma etkileri altında demontaj hattı dengeleme problemleri ele alınmıştır. Çalışmada, amaç fonksiyonu, istasyon sayısının minimizasyonudur. Küçük boyutlu problemlerin çözümü için Lingo 11 paket programı kullanılmıştır. Orta ve büyük boyutlu problemler için Genetik Algoritma (GA), Hibrit Genetik Algoritma (HGA), Parçacık Sürüsü Optimizasyonu (PSO) ve PSO-GA hibrit yaklaşımları kullanılmıştır. Bu yaklaşımlar farklı öğrenme oranları ve bozulma oranlarının kombinasyonu için test problemleri çözülmüş ve elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. 

Anahtar Kelimeler: Demontaj hattı dengeleme, öğrenme etkisi, iş bozulma etkisi, genetik algoritma, yerel arama metodu, parçacık sürüsü algoritması

Abstract:
In recent years, product recovery or remanufacturing has attracted great attention with increasing environmental awareness, economic reasons and strict environmental policies taken by governments. The most important process in the recovery phase of an end-of-life product is disassembly, which is defined as separating the product into its parts. In this study, position-based and logarithmic sum-of-processing-time-based learning effects and deterioration effects were discussed in the disassembly line balancing problem. Jobs are learned by workers as they are repeated. The work learned can be done in a shorter time. Position-based learning is a type of learning in which the processing times of jobs are updated depending on the position in which they are assigned at the station. In logarithmic sum-of-processing-time-based learning, the processing time of a job assigned to any position at a station decreases depending on the sum of the logarithm of the processing times of the jobs assigned to the previous positions. Any event that causes the start time of a job to be delayed or postponed is called job deterioration. In this study, disassembly line balancing problems under the effects of learning and job deterioration were discussed. In this study, the objective function is the minimization of the number of stations. Lingo 11 program was used to solve small-sized problems. Genetic Algorithm (GA), Hybrid Genetic Algorithm (HGA), Particle Swarm Optimization (PSO) and PSO-GA hybrid approaches have been used for medium and large size problems. Test problems for these approaches were solved for the combination of different learning and deterioration rates and the results were compared.

Keywords: Disassemby line balancing, learning effects, deterioration effect, genetic algorithm, local search method, particle swarm optimization