İşgören yetkinliklerini ve tampon istasyonları dikkate alan çok modelli montaj hatlarının tasarımı
Design of multi model assembly lines considering labour competencies and buffer stations
Yazar: KADİR TUNÇ DOLAR
Danışman: PROF. DR. MEHMET BÜLENT DURMUŞOĞLU
İstanbul Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Montaj hattı dengeleme = Assembly line balancing ; Personel atama = Personnel assignment ; Ürün sıralama = Product scheduling

Özet:
Modern üretim sistemlerinde önemli bir yer tutan montaj hatları, müşteri ihtiyaçlarına hızlı cevap verebilmek ve rekabet ortamında avantaj elde etmek isteyen firmalar tarafından sürekli değişime uğramaktadır. Günümüzdeki gereksinimlere göre, aynı hat üzerinde birden fazla modelde ürünün karışık veya partiler halinde üretilebildiği karma modelli ve çok modelli montaj hatları ön plana çıkmaktadır. Klasik tek modelli hatlara göre daha esnek bir üretim altyapısına sahip olan bu hatlar, birçok sektörde tercih edilmektedir. Farklı modellerdeki ürünlerin aynı hatta üretilebilmesi, müşteri taleplerine cevap verme konusunda esneklik getirmesinin yanı sıra çeşitli problemleri de beraberinde getirmektedir. Bu çalışmada, farklı modellerdeki ürünlerin partiler halinde üretildiği çok modelli montaj hatlarının tasarım problemleri ele alınmaktadır. Çok modelli montaj hatları, birden fazla modelin karışık olarak üretilebildiği karma modelli montaj hatlarından model dönüşleri sırasındaki hazırlık gereksinimleri nedeniyle ayrılmaktadır. Bu kapsamda ele alınan problemler; literatürde ön plana çıkan hat dengeleme, işgören atama ve model sıralama problemleridir. Çok modelli montaj hatlarının tasarım problemleri ile ilgili akademik literatür çok geniş değildir. Literatürdeki güncel çalışmaların büyük çoğunluğu karma modelli montaj hatlarına odaklanmaktadır. Bunun temel sebebi, karma modelli hatların çok modelli hatlara göre daha esnek bir üretim imkânı sağlaması olarak karşımıza çıkmaktadır. Literatürdeki çalışmalarda hat dengeleme, işgören atama ve model sıralama konularında farklı yaklaşımlar izlendiği görülmektedir. Bazı çalışmalarda matematiksel modeller yardımıyla en iyi çözüme ulaşılmaya çalışılırken, bazı çalışmalarda ise probleme özgü sezgisel veya metasezgisel algoritmalardan faydalanılmaktadır. Ele alınan problem tipinin NP-zor sınıfında olması nedeniyle, büyük ölçekli problemlerin çözümü için sezgisel algoritmalar çözüm süresi açısından daha iyi sonuçlar verebilmektedir. Bunun yanı sıra, matematiksel modelleme ve sezgisel algoritmaların birlikte kullanıldığı hibrit çözümlerle de karşılaşılabilmektedir. Bazı çalışmalarda ise simülasyon modelleri aracılığıyla çok modelli montaj hattı tasarım problemlerine çözüm arandığı görülmektedir. Bu çalışmada, çok modelli montaj hatları için hat dengeleme, yetkinlik bazlı işgören atama ve partiler halinde model sıralama problemleri için yeni bir metodoloji geliştirilmektedir. Geliştirilen 0-1 tam sayılı programlama modeli aracılığıyla, hat dengeleme ve işgören atamaları sonucunda oluşan işgören yetkinlik seviyelerinin enbüyüklendiği bir uygulama yapılmaktadır. İşgören yetkinliklerinin enbüyüklenmesinin yanı sıra, modelin asıl amacı olan toplam işgören sayısını enküçükleme, dolayısıyla da hat dengeleme etkinliğini enbüyükleme amacından da ödün verilmemektedir. Hat dengeleme ve işgören atama modelinden elde edilen sonuçlar, bir sonraki aşama olan partiler halinde model sıralama uygulanmasında kullanılmaktadır. Bu aşamada oluşturulan montaj hattına ait kesikli olay simülasyonuna, hat dengeleme sonuçları girdi teşkil etmektedir. Simülasyon modelinde bulunan genetik algoritma eklentisi yardımıyla ise, farklı modellerin toplam hazırlık süresini enküçükleyecek şekilde sıralanması gerçekleştirilmektedir. Genetik algoritma için belirlenen sonlandırma kriterine ulaşılana kadar farklı simülasyon çevrimleri yapılarak, elde edilen sonuçlar genetik algoritma ile değerlendirilmekte ve en iyi çözüme ulaşılmaya çalışılmaktadır. Genetik algoritma ile elde edilen model sıraları kullanılarak, çok modelli ve tek modelli üretimler için iş istasyonları arasında tampon istasyonların bulunduğu ve bulunmadığı durumlar simüle edilmektedir. Gerçek bir beyaz eşya üretim hattında yapılan uygulamada, hem elde edilen sonuçların doğrulanması hem de tampon istasyonlara olan ihtiyacın değerlendirilmesi için yapılan simülasyonlar sonucunda, tampon istasyonların ortadan kaldırılması durumunda elde edilebilecek kazanımlar açıklanarak, andon benzeri uygulamalar gibi bu konuda ileride yapılabilecek çalışmalar aktarılmaktadır.

Abstract:
Assembly lines, which have an important role in modern production systems, are constantly changing by companies that aim to respond quickly to customer needs and gain an advantage in the competitive environment. According to today's requirements, mixed model, and multi-model assembly lines, where more than one model of the product can be produced in mixed or batches on the same line, come to the fore. These lines, which have a more flexible production infrastructure compared to the classical single model lines, are preferred in many sectors. The ability to produce products of different models on the same line brings flexibility in responding to customer demands, as well as various problems. In this study, the design problems of multi-model assembly lines where products of different models are produced in batches are discussed. Multi-model assembly lines differ from mixed-model assembly lines, where multiple models can be mixed, due to setup requirements during model transitions. Different approaches should be developed in order to minimize the losses experienced during setup processes between model changes in the products produced on these lines. The problems addressed in this context are line balancing, labour assignment and model sequencing problems, which are given more attention in the literature. The academic literature on design problems of multi model assembly lines is not very extensive. Most of the current studies in the literature focus on mixed model assembly lines. The main reason for this is that mixed model lines provide a more flexible production opportunity than multi model lines. When the problems addressed in the studies in the literature are examined, it is seen that line balancing is taken into account in almost all studies, and in some studies, labour assignment and model sequencing are also examined in addition to line balancing. However, as in this study, the number of studies focusing on all three problems is very few. In the literature, it is seen that different approaches are followed in line balancing, labour assignment and model sequencing. In some studies, the best solution is tried to be reached with the help of mathematical models, while in some studies, problem-specific heuristics and metaheuristic algorithms are used. It is mentioned in the literature that heuristic algorithms may give better results for the solution of large-scale problems, since the problem type considered is in the NP-hard class. On the other hand, hybrid solutions in which mathematical models and heuristic algorithms are used together can be encountered. In some studies, it is seen that solutions are tried to be found for mixed and multi model assembly line design problems through simulation models. Optimal, heuristic and metaheuristic approaches used in the literature are explained in detail in the literature research section, the summarized version of the studies is shared with the literature matrices and evaluations are made about the literature. In this study, a new methodology is developed for line balancing, competency based labour assignment and model sequencing problems for a white goods assembly line. Through the developed 0-1 integer programming model, an application is made in which the worker competency levels resulting from line balancing and labour assignments are maximized. IBM ILOG Cplex Optimization Studio program is used for the solution of the created mathematical model. In addition to maximizing worker competencies, the main purpose of the model, which is to minimize the total number of workers, and thus to maximize line balancing efficiency, is not compromised. Thanks to the solution that has the same line balancing efficiency as the line balancing efficiency obtained only as a result of maximizing the line balancing efficiency, significant increases are achieved in the worker competency levels. The developed methodology has been applied in a real production facility. The assembly line where the application is made is an asynchronous unpaced assembly line with a straight layout. The times of assembly operations are predetermined and there are no parallel workstations on the line. The considered system is one of the Type 1 balancing problems, which are balancing problems aiming to find the balancing that will have the least workstation that will provide a predetermined cycle time. From this point of view, the main objective function of the study is to minimize the total number of employees and the number of workstations. Along with this objective function, it is also aimed to maximize the line balancing efficiency. The results obtained from the line balancing and labour assignment model are used in the next step, the sequencing of the models. Line balancing results are input to the assembly line simulation created through the Tecnomatix Plant Simulation program. With the help of the genetic algorithm add-on in the same simulation program, different models are sequenced in a way that minimizes the total setup time. For this sequencing process, matrices containing the durations of the setup operations performed in all model changes of each workstation are added as inputs. The results obtained by performing different simulation cycles until reaching the termination criterion determined for the genetic algorithm are evaluated with the genetic algorithm and the best solution is tried to be reached. As a result of the model sequencing application, production sequences are obtained for the predetermined lot sizes for each model. The solutions obtained by running the model with different population sizes and generation numbers are compared. As a result of the comparisons made according to the time to reach the best solution and the fitness values, the parameters that give the best solution are determined. By using the model sequences obtained by genetic algorithm, scenarios with and without buffer stations between workstations are simulated for multi model and single model productions. As a result of the simulations used both for the verification of the results obtained and for the evaluation of the need for buffer stations, the gains that can be obtained in case of the elimination of the buffer stations and the applications that can be done on this subject are explained such as andon. In order to evaluate the solutions obtained as a result of the developed methodology, comparisons are made with the theoretical best solutions. In addition, models are solved with different model parameters, sensitivity analyses are performed and the parameters that give the best solution are determined. It is seen that the solutions obtained as a result of the evaluations are close to the theoretical best solutions under the considered constraints. In addition to these analyses, it is evaluated whether the obtained results are correct considering the constraints and objectives of the models, and the models are validated. At the end of the study, the contribution of the study to the literature is emphasized, the results obtained are evaluated and inferences are made about the topics that can be focused on for future studies. By giving information about the aspects of the study that can be improved, ideas for future studies are given. In particular, suggestions have been made about the studies that can be done to eliminate the computational difficulties experienced due to the fact that the problem addressed in the study is NP-hard. In future studies, approaches that combine optimization, heuristic algorithms and simulation models can be developed to increase computational efficiency and modeling convenience.