Birleşik yapay sinir ağları ile dinamik sanal imalat hücresi oluşturma problemi ve bir uygulama
Creating dynamic virtual manufacturing cells with combined artificial neural networks and an application
Yazar: BURCU ADIGÜZEL
Danışman: DOÇ. DR. YUNUS KAYIR
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İmalat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / İmalat Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Kümeleme = Clustering ; Talaşlı üretim = Machining ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Üretim sistemleri = Production systems

Özet:
Hücresel İmalat, Yalın Üretim yöntemi olarak uzun yıllardır uygulanmaktadır. Ancak hücresel imalat sistemini kurmanın ve yürütmenin zorlukları bulunmaktadır. Bu nedenle yeni yaklaşımlar geliştirilmiştir. Sanal Hücresel İmalat Sistemi (VCMS-Virtual Cellular Manufacturing Systems) ve Dinamik Hücresel İmalat Sistemi (DCMS-Dynamic Cellular Manufacturing Systems) bu yeni yaklaşımlardan ikisidir. Ayrı ayrı uygulanması durumunda her bir sistemin kendi içinde avantajları ve dezavantajları mevcuttur. Günümüzde bu iki sistemin birlikte kullanılmasına yönelik yeni çalışmalar yapılmaktadır. Dinamik Sanal Hücresel İmalat Sistemi (DVCMS-Dynamic Virtual Cellular Manufacturing Systems) bu iki sistemin birlikteliği ile ortaya çıkan yeni bir yöntemdir. Tezgahların fiziksel yerleşimden bağımsız olduğu ve üretim ortamının değişken talepler karşısında yeniden şekillenebildiği bu sistem, imalat hücrelerinin kurulmasında büyük imkânlar sunmaktadır. Bu çalışma kapsamında dinamik sanal imalat hücresi oluşturma problemi ele alınmış ve çözümünde birleşik yapay sinir ağları kullanılmıştır. Yapay sinir ağlarının birleştirilmesinde model karmaşıklığını azaltmak ve genel sistemi daha kolay anlamak ve geliştirmek amacıyla modüler yaklaşım uygulanmıştır. Birleşik ağlara dahil edilen her bir yapay sinir ağı öncesinde farklı ağ mimarileriyle çalıştırılmış, performans karşılaştırması sonucunda en iyi değerleri sunan ağlar seçilerek birleştirilmiştir. Çözüm aracı olarak MATLAB R2021a programı Neural Network (NN) ve App Designer modüllerinin kullanıldığı çalışma temel olarak 3 aşamadan oluşmaktadır. İlk aşamada NN Fitting uygulamasında parça, tezgâh ve operasyon bilgilerini kullanarak parçaları tezgâhlara atayan Çok Katmanlı İleri Beslemeli bir yapay sinir ağı kurulmuştur. İkinci aşamada NN Clustering uygulamasında imalat hücreleri oluşturmak üzere Rekabetçi Yapay Sinir Ağı ile tezgahlar kümelenmiştir. Son aşamada ise denetimli ve denetimsiz iki yapay sinir ağı önce operasyonları tezgâhlara, sonra tezgâhları hücrelere atayacak şekilde App Designer modülünde geliştirilen DVCM App programında birleştirilmiştir. Geliştirilen program uygulama işletmesinin imalat atölyesinde kullanıma sunulmuş, çizelgelemenin kolaylaşmasını ve riskli durumların öngörülebilmesini sağlamıştır.

Abstract:
Cellular Manufacturing has been applied as a Lean Manufacturing method for many years, but there are difficulties in establishing and operating the cellular manufacturing system. Therefore, new approaches have been developed. Virtual Cellular Manufacturing System (VCMS) and Dynamic Cellular Manufacturing System (DCMS) are two of these new approaches. If applied separately, each system has its own advantages and disadvantages. Today, new studies are carried out to use these two systems together. Dynamic Virtual Cellular Manufacturing System (DVCMS) is a new method that emerged with the combination of these two systems. This system, where the machines are independent of the physical location and the production environment can be reconfigured in the face of variable demands, offers great possibilities in the establishment of manufacturing cells. In this study, the dynamic virtual manufacturing cell creation problem is discussed and combined artificial neural networks are used in its solution. Modular approach has been applied in combining of artificial neural networks in order to reduce the model complexity and to understand, modify and expand the overall system more easily. Each artificial neural network included in the combined networks was operated with different network architectures beforehand, and the networks offering the best values were selected and combined as a result of the performance comparison. The study, in which the MATLAB R2021a program Neural Network (NN) and App Designer modules are used as a solution tool, basically consists of 3 stages. In the first stage, a Multilayer Feed Forward artificial neural network was established in the NN Fitting application, which assigns the parts to the machines by using the part, machine and operation information. In the second stage, in the NN Clustering application, the machines are clustered with the Competitive Neural Network to form manufacturing cells. In the last stage, two artificial neural networks were combined in the DVCM App program, developed in the App Designer modüle. The developed program has been put into use in the manufacturing workshop of the implementation company and it facilitated scheduling and predicted risky situations.