AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThen it is used to solve the real life problem instanceconsidered and a better solution than the current one is obtained.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
In this study, real life assembly line balancing problem of a dishwasher producer is addressed. The line considered is a multi-model assembly line and real life problem instance consists of approximately 300 tasks, 400 precedence relations and 70 stations per product model. The number of stations used to meet a specified production rate is desired to be minimized. To do this, a type-one simple assembly line balancing problem instance is considered for each product model. Due to thelarge size of the problem we could not find the optimal solution of the problem by mathematical programming methods. In order to find good solutions in short times an adaptive simulated annealing algorithm is developed. Performance of the algorithm is tested on several problem instances from the literature and found to be satisfactory. Then it is used to solve the real life problem instanceconsidered and a better solution than the current one is obtained.
Özet
Bu çalışmada bulaşık makinesi üreticisi bir firmanın montaj hattı dengeleme problemi ele alınmıştır. Bu vaka; çok modelli montaj hattı dengeleme problemine uymaktadır ve her bir bulaşık makinesi modelinde yaklaşık 300 görev, 400 öncelik ilişkisi ve 70 istasyon söz konusudur. Belli bir üretim seviyesini sağlamak üzere, model bazında kullanılan istasyon sayıları enküçüklenmek istenmektedir. Buna göre, model sayısı kadar birinci tipte basit montaj hattı dengeleme vakası üzerinde çalışılmıştır. Problemin bu boyutuyla vakaların en iyi çözümlerinin bulunması matematiksel modellere dayanan yöntemlerle başarılamamıştır. Bu sebeple, probleme kısa sürelerde iyi çözümler bulmak üzere bir düzeltmeli tavlama benzetimi sezgiseli geliştirilmiştir. Sezgisel yöntemin performansı literatürdeki test problemleri üzerinde sınanmış ve oldukça iyi sonuçlar elde edilmiştir. Daha sonra, geliştirilen sezgisel yöntem ele alınan gerçek hayat probleminin çözümünde kullanılmış ve mevcut uygulamadan daha iyi bir çözüm bulunmuştur.