Maliyet tabanlı stokastik montaj hattı dengeleme problemi için modelleme ve çözüm yaklaşımları
Cost oriented stochastic assembly line balancing problem: solution approaches and modelling
Yazar: AHAD FOROUGHİ
Danışman: PROF. DR. HADİ GÖKÇEN
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2014
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
İşletmelerde ekonomik çalışma gereğinin büyük önem taşıdığı günümüzde, kaynakların etkin olarak kullanılıp değerlendirilmesi oldukça önemli bir konudur. Kaynakların verimli kullanılması sonucunda işletmelerin maliyetleri önemli ölçüde azalacak,  kapasite kullanım oranları ve toplam kârlarında artışlar sağlanabilecektir. Endüstrileşme sürecinde yüksek hacimde, hızlı ve düşük maliyetli üretim yapabilmek için atölye tarzı yerleşimden montaj hattı (MH) yerleşimine geçmek zorunluk hale gelmiştir. Ayrıca, çoğu endüstriyel ürünlerin toplam maliyetinin büyük bir oranı, montaj maliyetinden oluşmaktadır. Bu nedenle montaj hatlarında maliyetlerin azaltılması ve iş gücü gibi kaynaklardan verimli şekilde faydalanmak, toplam üretim maliyetini önemli ölçüde etkilemektedir. Maliyet tabanlı montaj hattı dengeleme problemi tüm öncelik ve zaman kısıtlarını dikkate alarak ve birim ürün başına toplam maliyeti minimize ederek görevlerin iş istasyonlarına mümkün atamasını kapsamaktadır. Genellikle, son montajın emeğe dayalı olarak yapıldığı, otomasyon fazla olmadığı üretim ortamlardır. Bu nedenle maliyet tabanlı montaj hattı dengeleme problemlerinde, iş gücü maliyeti detaylı olarak analiz edilmek zorundadır. Ayrıca gerçek üretim sistemlerinde, özellikle manuel montaj hatlarında, montaj operasyon süreleri genellikle deterministik değildir ve değişiklik göstermektedir. Bu durum montaj hattının deterministik değil, stokastik olarak ele alınmasını zorunlu kılmaktadır. Bu çalışmada Maliyet Tabanlı Stokastik Montaj Hattı dengeleme problemi ilk kez ele alınmış ve bu amaçla bir şans kısıtlı matematiksel model önerilmiştir. Önerilen model, IBM ILOG CPLEX 12.4 yazılımı yardımıyla küçük ve orta boyutlu problemler için çözülmüştür. Problemin NP-zor olduğu için, büyük boyutlu problemler için genetik algoritma önerilmiştir. Deneysel araştırma sonuçları önerilen genetik algoritmanın daha iyi bir performansa sahip olduğunu göstermektedir.

Abstract:
Nowadays business world's need of economic studies is significant; evaluation and effective use of resources are very important issues. As a result of efficient use of recourse, cost of business will reduce significantly, and the utilization rate of capacity and total profit will increase. In the process of industrialization in order to make high-volume, fast and low-cost production, it has become mandatory to switch from workshop layout to assembly line layout. In addition, a considerable proportion of manufacturing activities and costs are devoted to the assembly of products. Therefore, in assembly lines, reduction of costs and benefit from resources such as labor efficiently has become imperative. Cost oriented assembly line balancing problem is to assign the work elements (tasks) to workstations so that all precedence and time constraints are satisfied and objective function will minimize the total costs per product unit. Usually, final assembly of products is very labor intensive. Therefore, in cost oriented assembly line balancing problems, labor costs must be analyzed in detail. Furthermore, in real manufacturing systems, especially in manual assembly lines, operations times aren't usually deterministic and can vary. This situation requires addressing assembly line as a stochastic, not deterministic. In this research, the chance constraint mathematical model for stochastic cost oriented assembly line balancing problem has been proposed. The proposed model has been solved for small to medium-sized problems using IBM ILOG CPLEX 12.4 solver. Due to the NP-hardness problem, a genetic algorithm has been proposed for large scale problems. Experimental results show that the proposed genetic algorithm has a better performance and efficiency.