Stokastik montaj hattı dengeleme problemlerine kuyruk ağı yaklaşımı

Abstract

Bu çalışmada, stokastik işlem süreli, düz, tek modelli ve gecikmeli montaj hatları ele alınmıştır. Ele alınan montaj hatları için belirlenen sabit istasyon sayısına bağlı olarak çevrim süresinin minimize edilmesi (Tip-2) amaçlanmıştır. Bu problemin çözümü için önerilen algoritmada, bir montaj hattı için mümkün olan bütün atama alternatifleri arasından en iyi çıktı hızını veren alternatifin bulunması amaçlanmıştır. Algoritma üç aşamadan oluşmaktadır. İlk olarak, kısıt programlama metodu kullanılarak mümkün bir görev-istasyon atama kombinasyonu bulunmuştur. Algoritmanın ikinci adımında, bu atama kombinasyonun çıktı hızı ve istasyon doluluk oranları kapalı kuyruk ağı modeli kullanılarak hesaplanmıştır. Bütün olası görev-istasyon atama kombinasyonları için bu iki adım tekrarlanmıştır. Son adımda ise bulunan bütün atama kombinasyonları değerlendirilmiş ve en iyi çıktı hızı değerini veren atama bulunmuştur. Algoritma, literatürde stokastik tip-2 montaj hattı modelleri için deney seti bulamadığından dolayı deterministik tip-2 montaj hattı modelleri için oluşturulan deney setleri kullanılarak test edilmiştir.

In this study, stochastic process time, smooth, single model and delayed assembly lines were examined. for The considered assembly lines Depending on determined cycle time minimizing number of fixed stations (Type-2) is aimed. The proposed algorithm for solving the problem, for an assembly line from among all possible assignment alternatives to find having the best output rate alternative is aimed. The algorithm consists of three phases. Firstly, a possible combination of a task-station the assignment was found using constraint programming method. The second step of the algorithm, the output rate and station utilizations of this assignment combination are calculated using a closed queuing network model. Task-station assignments for all possible combinations of these two steps are repeated. At the last step, having the best output rate assignment was found in all assignment combinations. Because it cannot find experimental sets for stochastic type-2 assembly line models in the literature, the algorithm was tested using deterministic type-2 assembly line models experimental sets.