Dergiler / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2006 / Cilt: 21 - Sayı: 2

İmalat hücresinde kullanılan bir robotun işlemlerinin sıralanması

Sequence of operations of an industrial robot used in a manufacturing cell

Sayfa
373–386
Yayın Tarihi
2022-10-18
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Örnek problemler üzerindeki testlerde geliştirilen yazılımın güvenilir sonuçlar ürettiği izlenmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Hücresel imalat sistemi son yıllarda yaygın olarak kullanılan ve parti bazındaki üretimlerde uygulanan bir tekniktir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Fiziksel olarak bir araya kümelenmiş makinalardan oluşan bu hücrelerde üretim verimini, kaliteyi ve iş emniyetini artırmak, sıkıcı işleri yorulmadan yaptırmak için robot kullanımı tercih edilmektedir.
💡
Sonuç & Katkı:Örnek problemler üzerindeki testlerde geliştirilen yazılımın güvenilir sonuçlar ürettiği izlenmiştir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Hücresel imalat sistemi son yıllarda yaygın olarak kullanılan ve parti bazındaki üretimlerde uygulanan bir tekniktir. Fiziksel olarak bir araya kümelenmiş makinalardan oluşan bu hücrelerde üretim verimini, kaliteyi ve iş emniyetini artırmak, sıkıcı işleri yorulmadan yaptırmak için robot kullanımı tercih edilmektedir. Bu çalışmada, en fazla on makinadan oluşan bir imalat hücresi ve bir tek robot olduğu kabul edilerek, en fazla on ayrı işin aynı anda üretilmesi durumunda, robotun bu işleri tezgahlara hangi zamanlarda ve hangi sıra ile yerleştirip-alması gerektiğini belirleyen algoritmalar geliştirilmiştir. Bu algoritmalar, imalat hücresini oluşturabilmek için gerekli kütüphane (tezgahlar, robotlar ve depolama alanları), tezgah yerleşimi ve iş parçaları bilgilerinin yer aldığı bir uzman sistemin alt modülü olarak yapılandırılmıştır. Giriş bilgileri uzman sistemin çalışması ile elde edilen veriler olmakta, çıkış bilgileri yine aynı uzman sistem tarafından kullanılmaktadır. Geliştirilen algoritmalar QUICKBASIC dilinde hazırlanmış bir yazılıma aktarılmış ve uzman sistemin “karar mekanizması” kısmını meydana getirmiştir. Örnek problemler üzerindeki testlerde geliştirilen yazılımın güvenilir sonuçlar ürettiği izlenmiştir.

Abstract

Cell production system is a technique which has been used widely for batch type of production in recent years. In a cell formed physically by machine-tools, robot usage is preferred to increase the production efficiency, quality and job security and to avoid boring work. In this study, algorithms have been developed to determine in which order and at what time work pieces will be loaded/unloaded from machine-tools by a robot. A maximum of ten machine-tools and a single robot in a cell, and production of at most ten work pieces simultaneously are assumed. The developed algorithms constitute the inference engine of an expert system. This expert system has been constructed in different modules and can generate manufacturing cells by using its library, machine tool layout data and workpiece data. Process planning module forms the inference engine of the expert system in which the developed algorithms are programmed by using QUICKBASIC language. The developed algorithms have been shown to give reliable results on sample problems.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

USTA, Y., ERCAN, Y. (2022). İmalat hücresinde kullanılan bir robotun işlemlerinin sıralanması. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 21 - Sayı: 2, 373–386. https://ajindex.com/articles/524116

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (14)

  1. Su, C.T. & Fu, H.P., “A Simulated Annealing Heuristic for Robotics Assembly Using The Dynamic Pick-And-Place Model”, Production Planning & Control, Vol.9, No.8, 795-802, 1998
  2. Son, C., “An Optimal Planning Technique for Intelligent Robot’s Part Assembly in Partially Unstructured Environments”, Robotica, Vol.16, 47-57, 1998, UK
  3. Alexander, J.C., Maddocks, J.H. & Michalowski, B.A., “Shortest Distance Paths for Wheeled Mobile Robots”, IEEE Transactions on Robotics and Automation, Vol.14, No.5, 657- 662, 1998
  4. Desaulniers, G., Soumis, F. & Laurent, J.C., “A Shortest Path Algorithm for A Carlike Robot in A Polygonal Environment”, The Int. Journal of Robotics Research, Vol.17, No.5, 512-530, 1998
  5. Dawande, M., Geismar, H.N., Sethi, S.P., & Sriskandarajah, C., “Sequencing and Scheduling in Robotic Cells: Recent Developments”, Journal of Scheduling, Vol.8, No.5, 387-426, 2005
  6. Agnetis, A., & Pacciarelli, D., “Part Sequencing in Three-Machine No-Wait Robotic Cells,” Operations Research Letters, Vol.27, No.4, 185-192, 2000
  7. Soukhal, A., & Martineau, P., “Resolution of a Scheduling Problem in a Flowshop Robotic Cell”, European Journal of Operational Research, Vol.161, No.1, 62-72, 2005
  8. Sriskandarajah, C., Drobuuchevitch, I., Sethi, S.P., & Chandrasekaran, R., “Scheduling Multiple Partsin a Robotic Cell Served by a Dual- Gripper Robot”, Operations Research, Vol.52, No.1, 65-82, 2004
  9. Kumar, S., Ramanan, N., & Sriskandarajah, C., “Minimizing Cycle Time in Large Robotic Cells”, IIE Transactions (Institute of Industrial Engineers), Vol.32, No.2, 123-136, 2005
  10. Adams, J., Balas, E. & Zawack, D., “The Shifting Bottleneck Procedure for Job Shop Scheduling”, Management Science, Vol.34, No.3, 391-401, 1988
  11. Pinedo, M., Scheduling - Theory, Algorithms, and Systems, Prentice Hall Englewood Cliffs, New Jersey, USA, 1995
  12. Acar, N., Üretim Planlaması Yöntem ve Uygulamaları, 2. Baskı, Milli Prodüktivite Merkezi Yayınları, No:280, Ankara, 1985
  13. Usta, Y., “Robotlu İmalat Hücresindeki Taşıma İşlemleri İçin Modele Dayalı Bir Uzman Sistem Geliştirilmesi, Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak. Dergisi, Cilt.20, No.2, 275-288, 2005
  14. Usta, Y., Robotlu İmalat Hücreleri için Uzman Sistem Geliştirilmesi, Doktora Tezi, Gazi Üniv. Fen Bilimleri Enst. Ankara, 1999.