DÜZELTMELİ TAVLAMA BENZETİMİ İLE BİRİNCİ TİPTE BASİT MONTAJ HATTI DENGELEME: BİR GERÇEK HAYAT UYGULAMASI

Bu çalışmada bulaşık makinesi üreticisi bir firmanın montaj hattı dengeleme problemi ele alınmıştır. Bu vaka; çok modelli montaj hattı dengeleme problemine uymaktadır ve her bir bulaşık makinesi modelinde yaklaşık 300 görev, 400 öncelik ilişkisi ve 70 istasyon söz konusudur. Belli bir üretim seviyesini sağlamak üzere, model bazında kullanılan istasyon sayıları enküçüklenmek istenmektedir. Buna göre, model sayısı kadar birinci tipte basit montaj hattı dengeleme vakası üzerinde çalışılmıştır. Problemin bu boyutuyla vakaların en iyi çözümlerinin bulunması matematiksel modellere dayanan yöntemlerle başarılamamıştır. Bu sebeple, probleme kısa sürelerde iyi çözümler bulmak üzere bir düzeltmeli tavlama benzetimi sezgiseli geliştirilmiştir. Sezgisel yöntemin performansı literatürdeki test problemleri üzerinde sınanmış ve oldukça iyi sonuçlar elde edilmiştir. Daha sonra, geliştirilen sezgisel yöntem ele alınan gerçek hayat probleminin çözümünde kullanılmış ve mevcut uygulamadan daha iyi bir çözüm bulunmuştur.

AN ADAPTIVE SIMULATED ANNEALING METHOD FOR TYPE-ONE SIMPLE ASSEMBLY LINE BALANCING: A REAL LIFE CASE STUDY

In this study, real life assembly line balancing problem of a dishwasher producer is addressed. The line considered is a multi-model assembly line and real life problem instance consists of approximately 300 tasks, 400 precedence relations and 70 stations per product model. The number of stations used to meet a specified production rate is desired to be minimized. To do this, a type-one simple assembly line balancing problem instance is considered for each product model. Due to thelarge size of the problem we could not find the optimal solution of the problem by mathematical programming methods. In order to find good solutions in short times an adaptive simulated annealing algorithm is developed. Performance of the algorithm is tested on several problem instances from the literature and found to be satisfactory. Then it is used to solve the real life problem instanceconsidered and a better solution than the current one is obtained.

PDF

___

1. Rekiek, B., Dolgui, A., Delchambre, A., Bratcu, A., State of art of optimization methods for assembly line design, Ann. Reviews in Control, Cilt 26, 163-174, 2002.
2. Scholl, A., Becker, C., State of the art exact and heuristic solution procedures for simple assembly line balancing, EJOR, Cilt 168, 666-693, 2006.
3. Becker, C., Scholl, A., A survey on problems and methods in generalized assembly line balancing, EJOR, Cilt 168, 694-715, 2006.
4. Boysen, N., Fliedner, M., Scholl, A., A classification of assembly line balancing problems, EJOR, Cilt 183, 674-693, 2007.
5. Ponnambalam, S.G., Aravindan, P., Naidu, G.M., A multi-objective genetic algorithm for solving assembly line balancing problem, International Journal of Advanced Manufacturing Technology, Cilt 16, 341352, 2000.
6. Gonçalves, J. F., Almeida J. R., A Hybrid Genetic Algorithm for Assembly Line Balancing, Journal of Heuristics, Cilt 8, 629 642, 2002.
7. Yu, J., Yin, Y., Assembly line balancing based on an adaptive genetic algorithm, Int. Journal of Advanced Manufacturing Technology, Cilt 48, 347-354, 2010.
8. Dou, J., Li, J., Lv, Q., A Hybrid Particle Swarm Algorithm for Assembly Line Balancing Problem of Type 1, Proceedings of the 2011 IEEE International Conference on Mechatronics and Automation, Beijing, China, 1664-1669, 2011.
9. Lapierre, S.D., Ruiz, A., Soriano, P., Balancing assembly lines with tabu search, European Journal of Operational Research, Cilt 168, 826837, 2006.
10. Sabuncuoglu, I., Erel, E., Tanyer, M., Assembly line balancing using genetic algorithms, Journal of Intelligent Manufacturing, Cilt 11, 295310, 2000.
11. Baykasoğlu, A., Multi-rule multi-objective simulated annealing algorithm for straight and U type assembly line balancing problems, J. of Intelligent Manufacturing, Cilt 17, 217-232, 2006.