Süpermarket Yerleşim Problemi İçin Tavlama Benzetimi Algoritması Yaklaşımı

Modern üretim sistemlerinde, sürekli artan ürün çeşitliliği, karışık modelli montaj hatlarını gerekli parçalarla beslemek için kullanılan iç lojistik sistemleri için büyük bir zorluk teşkil etmektedir. Bu soruna bir cevap olarak, özellikle otomotiv endüstrisinden birçok üretici, esnek ve güvenilir parça tedariki sağlamak için süpermarket konseptini benimsemiştir. Bu bağlamda süpermarket, parçaların montaj hattına yakın olarak saklandığı ve küçük çekici trenler aracılığıyla istasyonlara taşındığı merkezi olmayan lojistik merkezidir. Bu çalışma kapsamında işletme zeminine kurulacak süpermarketlerin sayısının ve yerlerinin belirlenmesi problemi ele alınmıştır. Daha önceki çalışmalarda problemin çözümü için dinamik programlama ve genetik algoritma gibi yöntemler kullanılmıştır. Komşuluk yapısı içeren algoritmaların problemin çözümünde etkili olabileceği düşünülerek, çalışmamızda bir tavlama benzetimi algoritması geliştirilmiş ve algoritma bir dizi test problemi üzerinde test edilmiştir. Testler sonucunda, geliştirilen algoritmanın düşük çalışma sürelerinde başarılı sonuçlar verdiği görülmüştür.

Anahtar Kelimeler:

İç lojistik, Süpermarket, Karışık modelli montaj hatları, Tavlama benzetimi

A Simulated Annealing Algorithm Approach for Supermarket Location Problem

In modern production systems, the ever-increasing product variety is a major challenge for the in-house logistics systems used to feed mixed-model assembly lines with the necessary components. In response to this problem, many manufacturers from the automobile industry have adopted supermarket concept to provide flexible and reliable part feeding. In this context, supermarket is a decentralized logistics center where the parts are stored close to the assembly line and transported to the stations via small tow trains. Within the scope of this study, the problem of determining the number and location of supermarkets to be established on the operational floor has been discussed. In previous studies, methods such as dynamic programming and genetic algorithm have been used to solve the problem. Considering that neighboring algorithms can be effective in solving the problem, an annealing simulation algorithm was developed in our study and the algorithm was tested on a number of test problems. As a result of the tests, it was found that the developed algorithm gave successful results in low running times.

Keywords:

Mixed-model assembly lines, In-house logistics, Supermarket, Simulated annealing algorithm,

PDF

___

Alnahhal, M., and Noche, B. (2015). A genetic algorithm for supermarket location problem. Assembly Automation, 35(1), 122-127.
Battini, D., Gamberi, M., Persona, A., and Sgarbossa, F. (2015). Part-feeding with supermarket in assembly systems: transportation mode selection model and multi-scenario analysis. Assembly Automation, 35(1), 149-159.
Battini, Daria, Boysen, N., and Emde, S. (2013). Just-in-Time supermarkets for part supply in the automobile industry. Journal of Management Control, 24(2), 209-217.
Battini, Daria, Faccio, M., Persona, A., and Sgarbossa, F. (2010). “Supermarket warehouses”: stocking policies optimization in an assembly-to-order environment. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 50(5-8), 775-788.
Boysen, N., Emde, S., Hoeck, M., and Kauderer, M. (2015). Part logistics in the automotive industry: Decision problems, literature review and research agenda. European Journal of Operational Research, 242(1), 107-120.
Emde, S., and Boysen, N. (2012). Optimally locating in-house logistics areas to facilitate JIT-supply of mixed-model assembly lines. International Journal of Production Economics, 135(1), 393-402.
Faccio, M., Gamberi, M., and Persona, A. (2013). Kanban number optimisation in a supermarket warehouse feeding a mixed-model assembly system. International Journal of Production Research, 51(10), 2997-3017.
Nourmohammadi, A., Eskandari, H., Fathi, M., and Aghdasi, M. (2018). A mathematical model for supermarket location problem with stochastic station demands. Procedia CIRP, 72, 444-449.
Özcan, U., and Toklu, B. (2009). Balancing of mixed-model two-sided assembly lines. Computers and Industrial Engineering, 57(1), 217-227.
Wanke, P. F., and Zinn, W. (2004). Strategic logistics decision making. International Journal of Physical Distribution and Logistics Management, 34(6), 466-478.
Yano, C. A., Bozer, Y., and Kamoun, M. (1998). Optimizing dock configuration and staffing in decentralized receiving. IIE Transactions, 30(7), 657-668.