Bir halı firmasında cağ değişim sürelerinin yapay sinir ağı yaklaşımı ile tahminlenmesi
Prediction of creel change delays in carpet production via artificial neural network approach
Yazar: KÜBRA NUR MARAŞLIOĞLU
Danışman: DOÇ. DR. YUSUF KUVVETLİ
Çukurova Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Bu çalışmada cağ değişim süreleri tahmin edilerek halı üretim sürecinin öngörülmesini sağlamak ve üretim planlama ile satış birimi için önemli bir bilgi kaynağı sunmak amaçlanmıştır. Dokuma biriminde bulunan cağ değişim sürecinde, değişim yapılan tezgâhlarda üretim tamamen durduğundan dolayı bu değişim sürecinde yaşanacak herhangi bir aksaklık tüm halı üretimini etkiyerek teslim zamanında gecikmelere yol açabilir. Bu yüzden cağ değişim sürelerini doğru tahmin etmek üretici için çok önemlidir. Cağ değişim süreleri tahmini için çeşitli yapay sinir ağ yöntemleri denenmiş en iyi tahmin yöntemini bulmak ve klasik yöntemlere göre çok daha seri ve yüksek doğrulukta üretim optimizasyonunun sağlanması için yeni bir hibrit model elde edilmiştir. Çalışma sırasında dokuma tezgâhlarının özellikleri doğrultusunda düzenlenen tarak numarası, tezgâh eni, renk, tezgâh bobin sayısı ve değişen bobin sayısı olmak üzere 5 girdi ve cağ değişim sürelerini kapsayan 1 çıktıdan oluşan 308 duruş verisi kullanılmış olup bu veriler; farklı yapay sinir ağı modelleri ile tahmin edilmiştir. Yöntemlerin performanslarının kıyaslanmasında ortalama mutlak yüzde hata (MAPE) değeri kullanılarak en başarılı tahmin modeline karar verilmiştir. En iyi modellere ait test seti MAPE değerleri; MLP modeli için %24, GRNN modeli için %30, çoklu regresyon modeli için %33 ve hibritleştirilmiş sinir ağı modeli için %18 göz önüne alındığında hibrit yapay sinir ağ modelinin diğer modellere göre daha başarılı olduğu görülmektedir.

Anahtar Kelimeler: Yapay sinir ağı, Hibrit sinir ağları, Çok katmanlı algılayıcılar, Genelleştirilmiş regresyon sinir ağları, Cağ değişimi tahminleme

Abstract:
In this study, it is aimed to predict the carpet production process and to provide an important source of information for the production planning and sales unit by predicting creel change times. A decision model is proposed for the weaving unit involved in the carpet production to predict the creel change process; thereby, prevent possible delays and deliver the customer demands on time. This process is selected because production stalls in the changes made entirely, and that process disruptions will be experienced in delays on due dates. Various artificial neural network methods have been tried to predict the creel change delays, and a new hybrid model has been obtained to find the best prediction method and to provide much more rapid and high accuracy production optimization compared to classical methods. The dataset having 308 test samples constitutes five input parameters: comb number, color, bench width, loom coil number, and changing coil number, and one output parameter as the creel change delays. These four models are compared to each other using the mean absolute percentage error (MAPE) value to find the most accurate prediction model. It is aimed to select the best structures by evaluating the different structures of each model using the grid-search approach. According to best found results for all models, the MAPE values of the test dataset were calculated as 24%, 30%, 33%, and 18%, in MLP, GRNN, linear regression and hybrid model respectively. Consequently, the hybrid model is determined as the most accurate method when compared to other models.

Keywords: Artificial neural network, Hybrid neural networks, Multi layer perceptron, Generalized regression neural networks, Creel change prediction