Siparişe Dayalı Üretim İçin Ürün Gruplarının Oluşturulmasında Genetik Algoritma Tabanlı Bir Yaklaşım

İşletmeler oluşan katı rekabet koşullarına ayak uydurmak için işletme içinde değişim süreçlerine gereksinim duymaktadırlar. Karlılıklarını arttırmak için fiyatlarda değişiklik yapmak yerine maliyetlerini düşürme ve kalite çabası üzerinde durmaktadırlar. Siparişe dayalı üretim yapan işletmelerde her müşterinin istediği ürünler farklı olmakta, bu da üretilecek ürünlerin sayısının ve çeşidinin fazla olmasına neden olmaktadır. Ürün çeşitliliği artarken bu kadar çeşitteki ürünün müşterinin istediği tarihte üretiminin tamamlanması da zorlaşmaktadır. Tüm bu zorlukları hafifletmek ve müşteri odaklı olarak üretim yapabilmek için grup teknolojisi ve hücresel üretim gibi üretim felsefelerine yönelim olmaktadır. Ürün gruplarının oluşturulması genellikle karmaşık bir karar verme problemidir ve farklı matematiksel ve sezgisel yaklaşımlarla çözülebilir. Bu çalışmada, grup teknolojisi ve hücresel üretimin avantajlarından yararlanmak için ürün gruplarının oluşturulmasında operasyon sürelerindeki sapmaları temel alan sezgisel bir fonksiyon tanımlanmış, en iyi çözümü elde etmek üzere genetik algoritma kullanılmıştır. Son aşamada, elde edilen ürün gruplarının imalat süreçleri için oluşturulabilecek makine hücreleri önerilmiş ve elde edilen sonuçlar karşılaştırmalı olarak sunulmuştur.

Siparişe Dayalı Üretim İçin Ürün Gruplarının Oluşturulmasında Genetik Algoritma Tabanlı Bir Yaklaşım

In today’s production environments in which there exist a cutthroat competition and continuous changes in demands needs of customers, enterprises have started to search for solutions to make their manufacturing systems flexible and profitable to keep up with these conditions. In make-to-order systems, the ambiguity in demands, range of products, different processing time of the pieces and the number of processes they go through cause a complex flow of manufacture. Especially for make-to-order production environments, product classifications and groupings are carried out to cope with planning difficulties and to maintain the flexibility. Product and machine classifications are handled within the context of group technology and cellular manufacturing. In this study, a novel product grouping approach is presented for organizing machines and providing the flexibility for the manufacturing processes based on genetic algorithm considering total processing times. The proposed approach supports the improvement in productivity and the deficiency in lateness.

___

  • BABALI, E. (2007), “Grup Teknolojisinde Parça Ailesi ve İmalat Hücresi Oluşturma: Bir Örnek İnceleme”, Yüksek Lisans Tezi, Sakarya Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
  • BALAKRISHNAN, P.V.S. and JACOB, V.S. (1996), “Genetic Algorithms for Product Design”, Management Science, Vol: 42-1, 1105-1117.
  • BAŞARAN, B. (2005), “Hücresel Üretim: Hücrelerin Oluşturulmasında Kullanılan Yöntemlerin Analizi ve Bir Vinç Atölyesinde Uygulama”, Doktora Tezi.
  • BROWN, C.E. and SUMICHRAST, R.T. (2001), “CF-GGA: A Grouping Genetic Algorithm For The Cell Formation Problem”, International Journal of Production Research, Volume: 39 - 16, 3651-3669.
  • CHOI , K., KIM, S., LEE, H., KWON, I. (1997), “An Operation Scheme for Make To Order Job Shop Production Systems”, Computers Ind. Engineering , Vol:33 - 3, 765 -768.
  • DE WECK, O.L., SUH, E.S. and CHANG, D. (2003), “Product Family and Platform Portfolio Optimization”, ASME Design Engineering Technical Conferences, DETC03/DAC-48721, Chicago, IL.
  • ERDEM, S. ve GÖKŞEN, Y. (2003), “Hücresel Üretim Sisteminde Makine-Parça Ailelerinin Oluşturulmasında Dengeli Talep-Kapasite ve Dengesiz Talep-Kapasite Durumunun Analizi”, D.E.Ü. İ.İ.B.F. Dergisi Cilt:18 - 2, 99- 111.
  • FEDERGRUEN, A. and KATALAN, Z. (1999), “ The Impact of Adding a Make-to- Order Item to a Make-to-Stock Production System ”, Management Science Vol: 45 – 7,980-994.
  • FILHO, E. G. and TIBERTI, A. J. (2006), “A Group Genetic Algorithm for the Machine Cell Formation Problem”, Int. J. Production Economics, Vol:102-1, 1–21.
  • GEN, M. and CHENG, R. (2000), “Genetic Algorithms & Engineering Optimization”, A Wiley – Interscience Publication John Wiley & Sons, INC.
  • GOLDBERG, D.E. (1989), “Genetic algorithms in Search, Optimization and Machine Learning”, Addison-Wesley, USA.
  • GONÇALVES, J. F. and RESENDE, M. G. C. ( 2004 ), “ An Evolutionary Algorithm for Manufacturing Cell Formation ” , Computers & Industrial Engineering Vol: 47, 247-273.
  • GROOVER, M.P.(1992), “Automation, Production Systems, and Computer Integrated Manufacturing”, Prentice-Hall, New Delhi, pp. 431-454.
  • GUNASEKARAN, A., GOYAL, S.K., VIRTANEN, I. ve YLI-OLLI, P. (1994), “ An Investigation into The Application of Group Technology in Advanced Manufacturing Systems”, Int. J. Computer Integrated Manufacturing, Vol:7 - 4, 215 – 228.
  • HALL, Ed. (2005), “Optimization with the Genetic Algorithm/Direct Search Toolbox”, University of Virginia, http://itc.virginia.edu/research/talks/matlab_gads.pdf (01.06.2010).
  • HERRERA, F., LOZANO, M. and VERDEGAY, J.L. (1996), “Tackling Real –Coded Genetic Algorithms: Operators and Tools for Behavioural Analysis”, Air96text, Vol: v, 19:57.
  • İŞLİER, A. (2001), “Üretim Hücrelerinin Bir Genetik Algoritma Kullanılarak Oluşturulması”, Anadolu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, Cilt:2-1, 137-157.
  • JIAO, J., ZHANG, Y., WANG, Y. (2006), “ A Generic Genetic Algorithm for Product Family Design”, Journal of Intelligent Manufacturing, Vol: 18-2, 233–247.
  • KANNAN, T.R., SHUNMUGAM, M.S. (2008), “ Planner for Sheet Metal Components to Obtain Optimal Bend Sequence Using a Genetic Algorithm”, International Journal of Computer Integrated Manufacturing, Vol:21 - 7, 790 – 802.
  • KOLISCH, R. (2001), “Make – to – Order Assembly Management”, Springer12.
  • KORUKOĞLU, S. ve İŞÇİ, Ö. (2003),“Genetik Algoritma Yaklaşımı ve Yöneylem Araştırmasında Bir Uygulama”, Yönetim ve Ekonomi Dergisi, Cilt:10 - 2, 191-208 .
  • KOTA, S., SETHURAMAN, K. and MILLER, R. (2000), “A Metric for Evaluating Design Commonality in Product Families”, Journal of Mechanical Design, Vol: 122-4, 403-410.
  • MALAKOOTI, B. and MALAKOOTI, NR. and YANG, Z. (2004), “Integrated Group Technology, Cell Formation, Process Planning and Production Planning with Application to the emergency room”, International Journal of Production Research, Vol: 42 - 9, 1796 – 1786.
  • MITCHELL, M.(1996), “Introduction to Genetic Algorithms”, The MIT Press, London, England, pp.166-171.
  • NOMDEN, G. ve ZEE, D. J. (2008),” Virtual cellular manufacturing: Configuring routing flexibility”, Int. J. Production Economics Vol: 112-1, 439–451.
  • ÖZDAMAR, L. ve YAZGAÇ, T. (1997), “Capacity driven due date settings in make-to-order production systems”, Int. J. Production Economics, Vol: 49-1, 29-44.
  • PLAQUIN, M.F. and PIERREVAL, H. (2000), “Cell formation using evolutionary algorithms with certain Constraints”, Int. J. Production Economics Vol:64, 267-278.
  • RACHAMADUGU, R. and TU, Q. (1997), “ Period Batch Control for Group Technology - An Improved Procedure”, Computers Ind. Engng Vol. 32 - 1, 1-7.
  • REEVES, C.R.(1995), “Modern Heuristic Techniques for Combinatorial Problems”, McGraw-Hill Book Company, London, 151-158.
  • REYNOLDS KANTON, T. (1998), “Cellular Manufacturing & The Concept Of Total Quality”, Computers Ind. Engng, Vol. 35 – 1/2, 89-92.
  • SAĞIR, M. ve SARAÇ, T. (2007) , “Hazırlık Zamanı Kaynaklı Üretim Kayıplarını Enazlayan Çok Amaçlı Bir Çizelgeleme Algoritması”, Makina Mühendisleri Odası, Endüstri Mühendisliği Dergisi, Cilt: 18 - 4, 14-25.
  • SELİM, H.M., ASKIN, R.G. and VAKHARIA, A.J. (1998), “Cell Formation in Group Technology: Review, Evaluatıon and Directions For Future Research”, Computers Ind. Engng, Vol. 34- l, 3-20.
  • SHARIF, H. H., EL-KILANY, KHALED, S. and HELALY MOSTAFA, A. (2008), “A Genetic Algorithm Approach to the Group Technology Problem”, Proceedings of the International Multi Conference of Engineers and Computer Scientists, IMECS, 19-21 March, 2008, Hong Kong , Vol: II, 1755-1760.
  • SIMPSON, T.W. and D’SOUZA, B. (2004), “Assessing Variable Levels of Platform Commonality Within a Product Family Using a Multiobjective Genetic Algorithm”, Concurrent Engineering: Research and Applications, Vol:12 – 2, 119-130.
  • SOMAN, C. A., DONK, D. P. and GAALMAN, G. (2004), “ Combined Make-To-Order and Make-To-Stock in a Food Production System”, International Journal of Production Economics, Vol: 90-2, 223–235.
  • ŞAHİN, F. and ROBINSON, Jr. (2005), “Information Sharing And Coordination in Make-To-Order Supply Chains”, Journal of Operations Management Vol: 23-6, 579 - 598.
  • TAŞKIN, M. F. (2006), “Önleyici Bakım Politikası Altında Optimum Stok Miktarının Bulanık Mantık Yöntemiyle Belirlenmesi”, Yüksek Lisans Tezi.
  • TIIHONEN,J., LEHTONEN, T., SOININEN, T., PULKKINEN, A., SULONEN, R. and RIITAHUHTA, A. (1998), “Modeling Configurable Product Families”, The 4th WDK Workshop on Product Structuring, Delft Univesity of Technology, Delft, the Netherlands.
  • UDDIN, M. K., SHANKE (2002), “Grouping of Parts and Machines in Presence of Alternative Process Routes by Genetic Algorithm”, International Journal of Production Economics, Vol:76 - 3, 219-228.
  • ZAPFEL, G. (1998), “Customer-order-driven production: An economical concept for responding to demand uncertainty?”, Int. J. Production Economics, Vol: 56-57, 699-709.