KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Makina Tasarım ve İmalat Dergisi / 2017 / Cilt: 15 - Sayı: 2

Endüstriyel Robot Seçimi İçin Bir Karar Destek Sistemi

Yusuf Tansel İÇ
Mustafa YURDAKUL
Alkın GÜNYAR
Hakan ÖNEL
Sayfa
92–105
Yayın Tarihi
2018-09-26
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)

Geliştirilen karar destek sistemi endüstride gerçek hayat robot seçim problemleri üzerinde denenmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmada, endüstriyel robot seçimi için bir karar destek sistemi oluşturulmuştur.
📊
Temel Bulgular & Veri:Piyasada bulunan 193 adet robot ele alınarak bu robotların özelliklerini içeren bir veri tabanı oluşturulmuştur.
💡
Sonuç & Katkı:Geliştirilen karar destek sistemi endüstride gerçek hayat robot seçim problemleri üzerinde denenmiştir.
🔬Tür:Literatür & Derleme Çalışması
📍Kapsam:193 adet
⚙️Değişkenler:Endüstriyel robot · robot seçimi · çok ölçütlü karar verme

Özet

Bu çalışmada, endüstriyel robot seçimi için bir karar destek sistemi oluşturulmuştur. Piyasada bulunan 193 adet robot ele alınarak bu robotların özelliklerini içeren bir veri tabanı oluşturulmuştur. Visual Basic Kodlama dili ile oluşturulan karar destek sisteminde önce kullanıcıya yöneltilen sorular ile istenilen nitelikte robotlar elde edilmeye çalışılmış, ardından elde edilen bu robotlar arasında, literatürde çok sık kullanılan çok kriterli karar verme yöntemlerinden biri olan TOPSIS uygulanarak bir sıralama elde edilmiştir. Böylelikle kullanıcı için en iyi robot seçilmeye çalışılmıştır. Geliştirilen karar destek sistemi endüstride gerçek hayat robot seçim problemleri üzerinde denenmiştir.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

İÇ, Y. T., YURDAKUL, M., GÜNYAR, A., ÖNEL, H. (2018). Endüstriyel Robot Seçimi İçin Bir Karar Destek Sistemi. Makina Tasarım ve İmalat Dergisi, Cilt: 15 - Sayı: 2, 92–105. https://ajindex.com/articles/58681

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (15)

  1. Durmuşoğlu, Semra., Köker, M. Sefa., "Türkiye'de Endüstriyel Robot Kullanımı", /sayfa/Semra_Durmusoglu-Turkiyede_Endustriyel_Robot_Kullanimi.html, Temmuz 2007
  2. Khouja, M., and Offodile, O.F., The industrial robot selection problem: literature review and directions for future research, IIE Transactions, 26(4) (1994)50-61
  3. Goh, C.-H., Analytic Hierarchy Process for robot selection, Journal of Manufacturing Systems, 16(1997) 5, 381-386
  4. Braglia, M. and Petroni, A., Evaluating and selecting investments in industrial robots, International Journal of Production Research, 37(1999) 18, 4157- 4178
  5. Parkan, C., and Wu., M-L., Decision -making and performance measurement models with application to robot selection, Computers and Industrial Engineering, 36(1999) 503-523
  6. Layek, A.M. and Lars, J.R. Algorithm based decision support system for the concerted selection of equipment in machining/assembly cells, International Journal of Production Research, 38 (2000) 2, 323- 339
  7. Khouja, M., Booth, D. E., Suh, M., and MahaneyJr, J. K. Statistical procedures for task assignment and robot selection in assembly cells, International Journal of Computer Integrated Manufacturing, 13 (2000) 2, 95- 106
  8. Chu, T-C., and Lin, Y.-C. A fuzzy topsis method for robot selection, International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 21(2003) 284–290
  9. Bhangale, P.P., Agrawal, V.P., and Saha, S.K. Attribute based specification, comparison and selection of a robot, Mechanism and Machine Theory, 39(2004) 1345–1366
  10. Kapoor V., and Tak, S.S. Fuzzy application to the Analytic Hierarchy Process for robot selection, Fuzzy Optimization And Decision Making, 4(2005) 209–234
  11. Rao, R. V., Padmanabhan, K.K. Selection, identification and comparison of industrial robots using digraph and matrix methods, Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 22(2006), 373–383
  12. Karsak, E. E. Robot selection using an integrated approach based on quality function deployment and fuzzy regression, International Journal of Production Research, 46 (2008)3, 723–738
  13. Chatterjee P., Athawale, V. M. and Chakraborty, S. Selection of industrial robot s using compromise ranking and outranking methods, Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 26(2010), 483–489
  14. Koulouriotis, D.E., Ketipi, M.K. A fuzzy digraph method for robot evaluation and selection, Expert Systems with Applications, 38(2011) 11901–11910
  15. Devi, K. Extension of VIKOR method in intuition