AI Summary & Key Takeaways
AI InsightAt the end of the study, current and proposed two algorithms' total transport costs were compared, and advantages of the proposed system is illustrated based on a case study.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Today, businesses pay attention to transfer from a workshop to a cellular layout to reduce losses in production and increase their efficiency. In the transition processes, one of the most important stage for a cellular manufacturing is a clustering process. Afterwards, clustering results are considered and aimed to reduce unnecessary transport, increase the production volume of the production and increase ultimately a system efficiency. In this study, transferring a manufacturing company based on a workshop layout was discussed. Then, two algorithms such as K-means and genetic were applied to continuous production of products and appropriate clusters were formed. At the end of the study, current and proposed two algorithms' total transport costs were compared, and advantages of the proposed system is illustrated based on a case study.
Özet
Günümüzde, işletmeler üretimdeki kayıpları azaltmak ve verimliliklerini arttırmak amacıyla atölye tipi yerleşimden hücresel yapıya geçişe büyük önem vermektedirler. Hücresel imalata geçişteki en önemli aşamalardan birisi de kümeleme işlemidir. Sonrasında ise, kümeleme sonuçları dikkate alınır ve en uygun hücre yapıları tasarlanarak üretimdeki gereksiz taşımaların azaltılması ile üretim miktarının artırılması, nihayetinde ise sistem verimliğinin artırılması hedeflenmektedir. Bu çalışmada atölye tipi yerleşime sahip bir imalat işletmesi ele alınarak öncelikli olarak üretimi devam eden ürünlerin üretildiği makinalara K-means algoritması ve genetik algoritma uygulanarak uygun kümeler oluşturulmuştur. Çalışmanın sonucunda ise, mevcut ve önerilen iki algoritmanın elde ettiği toplam taşıma maliyetleri karşılaştırılmış ve önerilen sistemin sağladığı üstünlükler bir örnek uygulama üzerinde gösterilmiştir.