Çift tutuculu malzeme taşıyıcı robotlu hücrelerde enerji duyarlı çizelgeleme
Energy conscious scheduling of dual gripper material handling robots in robotic manufacturing cells
Yazar: NURDAN EMİROĞLU
Danışman: DOÇ. DR. HAKAN GÜLTEKİN ; PROF. DR. SİNAN GÜREL
TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Döngüsel çizelgeleme = Cyclic scheduling ; Matematiksel modelleme = Mathematical modelling ; Çok kriterli optimizasyon = Multi criteria optimization

Özet:
Robotik hücreler, belirli sayıda makine ve bu makineler arası parça taşınmasını sağlayan bir elleçleme robotundan oluşan seri üretim sistemleridir. Sistemdeki robotlar aynı zamanda, makinelerin yükleme/boşaltma işlemlerini de gerçekleştirmektedir.
Akademik literatürde ve iş dünyasında, robotik hücrelerde büyük çoğunlukla, üretim çizelgelerinin optimize edilmesinde sistemlerin çevrim zamanlarının minimizasyonuna odaklanılmaktadır. Bu amaçla paralel olarak, robot hareketlerinin maksimum hızda yapıldığı varsayılmakta, hızın dinamik olarak değiştirilmesiyle elde edilebilecek enerji tasarrufu göz önüne alınmamaktadır. Bu çalışma kapsamında, çift tutuculu robotların hareket hızlarının değiştirilebilir olmasından yola çıkılarak, robot hareket sıralaması ve robotun en uygun çalışma parametrelerinin belirlenmesi hedeflenmiştir. Diğer bir deyişle, problem enerji tüketimi ve üretim hızı amaçlarını eş zamanlı ele alan, iki kriterli bir yapıda incelenmiştir. Bu iki kriterli modelin çözümü için epsilon-kısıt yaklaşımı kullanılarak amaçlardan bir tanesi kısıt olarak yazılmıştır. Problem için doğrusal olmayan karma tamsayılı matematiksel model (MINLP) geliştirilmiştir. Modelin çözüm etkinliğini artırmak için problem karesel kısıtlı karma tamsayılı matematiksel model (MISOCP) olarak yeniden formüle edilmiştir. Yapılan bilgisayar deneyleri ile, MINLP modelin iki ve daha çok makineli sistemlerde istenilen sürede optimal sonucu garanti edemediği görülmüştür. MISOCP modelinin ise altı ve daha çok makineli sistemler için yetersiz kaldığı görülerek, Etkin Çözüm Türetme Algoritması (ETA) adında sezgisel bir çözüm yöntemi geliştirilmiştir. Hesaplamalı çalışmalar yapılarak geliştirilen çözüm yöntemlerinin performansları oluşturulan veri kümeleri ile test edilmiştir. Ayrıca yapılan testler ile robot hareket hızlarının değiştirilebilir olması durumunda ortalama %17.7 enerji tasarrufu sağlandığı gözlemlenmiştir.

Abstract:
Robotic cells are serial production systems that consist of a number of machines and a material handling robot that transfers parts between the machines. At the same time, the robots in the system function to load/unload the machines. In the academic literature and the business world, minimization of the cycle time is the dominant objective for the optimization of production schedules. In parallel to this objective, robot movements are assumed to be at their maximum speeds and the energy savings that can be attained with the dynamic adjustment of the speeds is not taken into account. Within the scope of this study, considering the controllability of the move speeds of the dual-gripper robot, it is aimed to determine the optimal robot move sequence and the operation parameters of the robot. In other words, we considered the energy consumption and throughput rate objectives simultaneously as a bi-criteria optimization model. In order to solve this bi-criteria model we used the epsilon-constraint approach, one of the objectives is written as a constraint. For the problem, a mixed integer non-linear mathemetical model (MINLP) is developed. In order to increase the solution efficiency, the problem is reformulated as a mixed integer second order constrained mathematical model (MISOCP). Computational tests revealed that the MINLP model cannot guarantee the optimal solution in reasonable times for systems with two or more machines. Since it is also observed that the MISOCP model is not efficient for the systems with six or more machines, a heuristic solution method called Efficient Solution Generation algorithm (ETA) is developed. By using the created data sets, these three solution approaches are investigated through a computational study. Additionally, as a result of these tests, it is observed that an average energy savings of 17.7\% can be attained by considering controllability of robot move speeds.