Abstract:
Hücresel imalat sistemleri, imalat alanında çok etkili bir yöntemdir, özellikle şekil, fonksiyon veya üretim yöntemi açısından benzer parçalar söz konusu olduğu zaman. Hücresel imalat sisteminin temel problemi Hücre Oluşturma Problemi'dir. Bu tezde, alternatif rota, makinalarda parça bazlı farklı imalat süreleri, üretim maliyeti, hücreler arası parça bazlı taşıma maliyeti, makine bazlı zorluk derecesi, operatör bazlı yetenek derecesi, çok fonksiyonlu operatörler, ve çalışan eğitim maliyeti bilgilerini içeren nitelikleri belli bir hücre oluşturma problemi çalışılmıştır. Problemi çözmek için Tavlama Benzetimi algoritmasına dayanan bir algoritma sunulmuştur. Hücre sayısı belirlemek için sunulan algoritmanın içinde Bashir ve Karaa (2008) tarafından bulunan Kaiser Kuralı kullanılmıştır. Oluşturulan algoritmayı denemek için rastgele üç hücre oluşturma problemi geliştirilmiştir, küçük boyda olan 5 makine ve 7 parçadan, orta boyda olan 10 makine ve 15 parçadan ve büyük boyda olan 18 makine ve 30 parçadan oluşmuştur. Sonuçlar, sunulan algoritmanın, üretim maliyeti, hücreler arası taşıma ve çalışan eğitim maliyetinden oluşan minimum toplam sistem maliyetini veren iyi sonuçlar ortaya çıkarmıştır. Ayrıca eğitim maliyeti ve hücreler arası taşıma maliyetinin toplam maliyet üzerindeki etkisi, birim maliyetler değiştirilerek analiz edilmiştir. Cellular manufacturing is one of the most effective approaches in manufacturing area, when the system contains similar products by shapes, functions or production methods. Cell Formation Problem is the main problem in cellular manufacturing systems. In this thesis, a specific cell formation problem, which consists of alternative routes of parts, different process times at different machines for each part, manufacturing cost, different inter-cell material handling cost for different parts, different machine complexity degree, different talent worker degree, different worker talent degree, multifunctional workers and worker training cost. To solve the problem, an algorithm based on Simulated Annealing algorithm is presented. The number of the cells is determined in the presented algorithm using Kaiser?s Rule by Bashir and Karaa (2008). To test the proposed algorithm, three cell formation problems are randomly generated, the small sized consists of five machines and seven parts; the medium sized consists of ten machines and fifteen parts; and the large sized consists of eighteen machines and thirty parts. The results show that the proposed algorithm produces good results giving the minimum total cost which includes manufacturing cost, inter-cell material handling cost, and worker training cost. Also effects of the inter-cell material handling cost and the worker training cost on the total cost are analyzed by changing each cost
