Siparişe dayalı üretim için ürün gruplarının oluşturulmasında genetik algoritma tabanlı bir yaklaşım

Abstract

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.

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.