Montaj hattında malzeme besleme sisteminin yapay sinir ağı yöntemi ile seçimi
Selecting material feeding system of the assembly line by means of artificial neural network method
Yazar: MÜGE SİNEM ÇAĞLAYAN
Danışman: DOÇ. DR. ASLI AKSOY
Bursa Uludağ Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Geri yayılım ağları = Back propagation networks ; Montaj hattı = Assembly line ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; İleri beslemeli sistemler = Feed forward systems

Özet:
İşletmelerin gelişen ve değişen rekabet koşullarında tercih sebebi olmaları için kaliteyi arttırmaları, ayrıca maliyet ve teslimat süresini azaltarak verimliliklerini artırmaları gerekmektedir. Parça besleme sistemleri verimliliği etkileyen önemli parametrelerden biridir. İşletmeler parça çeşitliliği, parça boyutu ve ağırlığı, ürün talep hacmi, işletme içerisindeki alan gereksinimi, iş gücü gibi parametreleri düşünerek en uygun parça besleme yöntemini seçmelidir. 
Bu çalışmada hidrolik motor üreten bir firmada montaj hatlarına malzeme besleme yöntemi karar verme problemi ele alınmıştır. Çalışmanın amacı, fabrikada bulunan farklı değer akışlarındaki montaj hatları için mevcut malzemelerin en verimli şekilde besleme yönteminin seçilmesi ve yeni malzemelerin besleme yöntemine kolayca karar verilebilmesidir.
Çalışmada malzeme besleme yöntem seçim problemi çözümünde ileri beslemeli yapay sinir ağ yapısı kullanılmıştır. Literatür araştırması ve firmanın karar verme stratejileri doğrultusunda beş girdi ve dört çıktıya karar verilmiştir. Bu nedenle karmaşık olan problem için çok katmanlı yapay sinir ağı ve geri yayılım algoritması seçilmiştir. Firmanın mevcut durumda kullanmadığı kitting yöntemi önerilmiştir.
Geliştirilen çözüm yaklaşımı ile firmaya yeni tanımlanacak ürünler ve yeni kurulacak montaj hatlarında kullanılacak malzemeler için en uygun ve kısa sürede malzeme besleme yöntemi seçilmesi sağlanmıştır. Ayrıca pilot hatta uygulanan yeni seçim ile personel verimliliği, kalite, ergonomik koşulların iyileşmesi gibi konularda artış; alan ihtiyacı, planlama ve karar verme zamanı gibi konularda azalış olduğu gözlenmiştir.

Abstract:
Manufacturing companies which aims to become preffered in competitive markets should decrease cost and lead time while increasing quality and efficiency. Material feeding system is one of the important parameter which effects the efficiency. Manufacturing companies should take into consideration of some criteria such as, great variety of materials, material volume, weights, product demands, area requirements in facility, labor force etc. to decide the most suitable material feeding method.
In this study, material feeding method decision making problem is discussed in a manufacturing company, produces hydraulic pump for material feeding to an assembly lines.
The aim of the study is to determine the most efficient material feeding method of existing materials for assembly lines in different value streams in the plant and to easily decide on the feeding method of new materials.
A feedforward neural network structure is used to solve material feeding method selection problem in this study. 
Input and output criteria are determined according to literature research and stratgeic decisions of company. Multilayer artificial neural network topolgy and back propogation algorithm is applied for complex problem. Kitting method is proposed which is not currently applied.
The proposed approach provides an effective solution for decision making to choose the most suitable material feeding system and this method can easily be used for the new materials in new assembly lines. According to the implementation results of the proposed approach increase in labor productivitiy and quality, improvement of ergonomic conditions, decrease for empty space requirement, necessary time for planning and decision making was observed.
.