Two-sided assembly line balancing using teaching-learning based optimization algorithm and group assignment procedure

Abstract

Montaj hattı dengeleme modern üretim sistemlerinde verimlilik artışı ve maliyetlerin azaltılması açısından son derece önemli bir rol oynamaktadır. Gerekli işler, operasyon zamanları ve belirli atama kısıtları dikkate alınarak, bir ya da daha fazla amacı optimize edecek şekilde işlerin ardışık istasyonlara atanması problemi Montaj Hattı Dengeleme Problemi (MHDP) olarak adlandırılır. Gerçek hayattaki çalışma koşulları ve uygulanan üretim yöntemlerine bağlı olarak montaj hattı sistemleri geniş ölçüde çeşitlilik göstermektedir. Son elli yılı aşkın bir süredir artan sayıda araştırmacı MHDP'leri üzerinde çalışmasına rağmen, uygulamaya yönelik ek kısıtlar içeren gerçek hayat montaj sistemleri literatürde yeteri kadar ele alınmamıştır. Bu tezde, endüstriyel sistemlerde sıklıkla karşılaşılan bir takım ek atama kısıtları içeren iki-taraflı bir montaj hattı dengeleme problemi üzerinde çalışılmıştır. İlk olarak, sezgisel bir yaklaşım olan Grup Atama Prosedürü kullanılarak problem çözülmüştür. Daha sonra, son zamanlarda mekanik tasarım problemleri için geliştirilen ve çeşitli mühendislik problemlerine uygulanmış olan Öğretme-Öğrenme Tabanlı Optimizasyon (TLBO) Algoritması kullanılmıştır. Uygulama sonuçları hat etkinliği açısından karşılaştırılmış ve elde edilen çözüm yapısı istasyonlara atanan iş yükleri ile birlikte sunulmuştur. Assembly line balancing plays a crucial role in modern manufacturing companies in terms of the growth in productivity and reduction in costs. The problem of assigning tasks to consecutive stations in such a way that one or more objectives are optimized subject to the required tasks, processing times and some specific constraints is called the Assembly Line Balancing Problem (ALBP). Depending on production tactics and distinguishing working conditions in practice, assembly line systems show a large diversity. Although, a growing number of researchers addressed ALBP over the past fifty years, real-world assembly systems which require practical extensions to be considered simultaneously have not been adequately handled. This thesis deals with an industrial assembly system belonging to the class of two-sided line with several additional assignment restrictions which are often encountered in practice. First, we solved the two-sided ALBP by using a heuristic approach named Group Assignment Procedure. Then, we used Teaching-Learning Based Optimization (TLBO) Algorithm which is recently developed for the optimization of mechanical design problems, and then applied to various engineering problems. Computational results are compared in terms of the line efficiency, and the solution structure with workload assigned to the stations was presented.