» MONTAJ HATTININ ANALİZİ VE DENGELEME ÇALIŞMASI -3

Yayinlanma Zamani: 2011-12-24 16:30:00





2.3.3 İstasyonların Yerleşimine Göre Montaj Hatları:
Fiziksel yerleşimlerine göre montaj hatları, düz, dairesel, rastsal, değişik açılı, Uşekilli, zigzag gibi değişik biçimlerde tasarlanabilir. Geleneksel montaj hatları düz olarak tasarlanmıştır. Daha sonra yeni üretim hatlarında U-hatlar daha çok tercih edilmeye başlanmıştır. U tipi hatlar JIT sistemleri için daha çok tercih edilen hatlardır. İşlevsel yapılarına göre de seri, bileşik, paralel ve besleyici montaj hatları olarak sınıflandırılır (Erkut ve Baksak, 1997). Eğer bazı işlerin işlem zamanları, çevrim zamanını asarsa paralel veya çoklu istasyonlar dengeleme için kullanılabilir. Paralellik ile daha az istasyonla daha dengeli hatlar elde edilebilir.
2.3.4 Gecikmeli veya Gecikmesiz Montaj Hatları:
Bir montaj hattı tasarımında gecikmeli veya gecikmesiz bir hat tasarımı arasında bir
seçim yapılmalıdır. Çünkü hattın devamlılığı buna bağlı olara gerçekleşecektir.
Gecikmesiz hatta her istasyona her ürün birimini üretmek için eşit zaman miktarı verilir
(çevrim zamanı). Bu çevrim zamanı sonunda sistem otomatik olarak yeni istasyona
geçildiğini varsayar. Tamamlanmamış işler varsa, bu isler hattın sonunda yeni bir
istasyonda tamamlanabilmektedir. Gecikmeli hatta ise, bir is tamamlandığı sürede yeni
bir iş alınır. İşlerin tamamlanmasına izin verilir ancak bu durumda hattın gecikme
miktarı da iyice incelenmelidir.
2.3.5 İşlem Zamanlarına Göre Montaj Hatları:
Montaj hattı dengeleme problemlerinde, işlem zamanları göz önüne alındığında, çok
genel iki farklı durum söz konusudur;
 İşlem zamanlarının belirli olması (Deterministik MHD)
 İşlem zamanlarının değişken olması (Stokastik MHD)
Deterministik MHD problemlerinde, görev zamanlarının verilmiş olduğu ve bu
zamanların bir birimden diğerine herhangi bir değişim göstermediği varsayılmaktadır.
Bu varsayım özellikle robot teknolojisinin uygulama alanı bulabildiği, ileri teknoloji
sanayilerinde geçerlidir. Stokastik MHD problemlerinde ise, görev zamanları, belirli bir
dağılımla ifade edilir.
İnsan unsuru, görev zamanlarının değişken olmasına yol açmaktadır. Söz konusu
değişkenliğin sebepleri arasında yorulma, dikkatin dağılması, yetersiz nitelikteki işgücü,
iş tatminsizliği, hatalı girdiler, araç/gereç bozulmaları sayılabilir. Bu durum istasyonlara
atanan islerin aldıkları toplam zamanın, çevrim zamanını asmasına ve dolayısıyla bazı
görevlerin bitirilememesine sebep olmaktadır. Özellikle işler arasındaki öncelik
ilişkileri göz önüne alındığında bazı görevlere hiç başlanamamaktadır. Bu tür
dengeleme problemlerinde araştırmacıların çoğu görev zamanlarının normal dağılıma
göre değer aldıklarını, bazıları ise görev zamanlarının değişkenlik katsayılarının (s/μ)
tüm isler için sabit olduğunu varsaymışlardır (Erel, 1991).
Montaj hattı dengeleme problemleri, 4 grupta toplanabilir;

 Tek modelli deterministik (TMD),
 Tek modelli stokastik (TMS),
 Çok/Karışık modelli deterministik (ÇMD)
 Çok/Karışık stokastik (ÇMS) problemler
2.4 Montaj Hatlarında Darboğaz Araştırması
Üretim sistemlerinin önemli problemlerinden biri olan darboğazın araştırılmasında
izlenecek yöntem ve sıranın belirlenebilmesi amacı ile üretim faktörleri (malzeme,
makine, işgücü, yöntem) ayrımından yararlanılabilir. (Üstün, 2005)
 Malzeme darboğazı araştırması; hammadde, yarı mamul, mamul ve yardımcı
maddeleri kapsar.
 Makine darboğaz araştırmasına üretime katkıda bulunan tüm makine ve
donanımlarla birlikte her türlü araç, kontrol ve ölçüm cihazları dahil edilir.
 İnsan darboğaz araştırmasında, işletmede insana ilişkin tüm problemler, iş gören
ve yönetici performansları ve aralarındaki ilişkiler göz önüne alınır.
 Yöntem darboğaz araştırması içinde ise teknik ve örgütsel planlama, düzenleme,
maliyet kontrol ve yatırım gibi yönetim sorunları ele alınır.
2.5 Montaj Hattı Dengeleme Yöntemleri
Geleneksel montaj hattı dengeleme problemi, görevlerin sıralı bir şekilde farklı iş
istasyonlarına atanarak ürünlerin oluşturulduğu üretim sürecini dikkate almaktadır.
Görevlerin istasyonlar arasındaki dağılımı, görevler arasındaki mevcut öncelik
kısıtlarının yanı sıra her bir görevi tamamlamak için gerekli zaman birimine de bağlıdır.
Ürünün her bir istasyonda en fazla çevrim zamanı (C) denilen zaman kadar kalmasına
izin verilmektedir. Geleneksel hat dengeleme probleminde modellenen üretim hattı
“düz” olarak organize edilmiştir. Öncelik diyagramındaki ilk görev(ler)den başlamak ve
diyagram boyunca görevleri istasyonlarda gruplamak suretiyle denge oluşturulmaktadır.
(Kalender vd., 2008)
Montaj hatlarında önemli hususlardan birisi, her bir operasyonun tamamlanma
süresidir. Montaj hattı dengeleme problemlerine ilk analitik yaklaşım 1954‟te Bryton
tarafından yapılmış ve bundan sonra bu konuda pek çok yöntem geliştirilmiştir. (Acar
ve Eştaş, 1991)

Bu yöntemler iki grupta incelenebilirler. Birinci grupta, problemin optimal
çözümünü bulan yöntemler (analitik yöntemler); ikinci grup ise en iyiye yakın çözümler
veren bulgusal yöntemlerden oluşur (Acar ve Eştaş,1991)
Analitik Yöntemler:
Bu yöntemlere, optimizasyon yöntemleri de denilmektedir. E.H.Bowman tarafından
geliştirilen doğrusal tamsayılı programlama, Talbot ve Patterson tarafından geliştirilen
0-1 tamsayılı programlama ve Karp-Held-Shareshian tarafından geliştirilen dinamik
programlama yaklaşımları analitik yöntemlere örnektir.
Yöntemler amaç fonksiyonu ve kısıtlardan oluşmaktadır. Fakat bu yöntemlerde işlem
sayılarının artması çözümü karmaşıklaştırır ve çözüme ulaşmak zor hale gelir.(Tanyaş
ve Baskak, 2003)
Sezgisel (Bulgusal) Yöntemler:
Bu yöntemler, belirli bir yordamın (prosedürün) izlenmesi ve belirli varsayımların
yapılması yoluyla, montaj hatlarının dengelenmesi konusunda yaklaşık çözüm verirler.
Yöntemlerin çoğunda, çevrim süresi sabit kabul edilerek istasyon sayısı ve buna bağlı
olarak dengeleme kaybı en küçüklenmeye çalışılır. Şimdiye kadar geliştirilen oldukça
çok sayıda sezgisel yöntem vardır.
Literatürde karşılaşılan bazı sezgisel yöntemler aşağıda sıralanmıştır:
 Konum ağırlıklı dengeleme tekniği (Helgeson-Birnie)
 Aşamalı sıralamayla çözüm (Jackson)
 Öncelik diyagramı ile çözüm (Hoffman)
 Aday matris ile çözüm (Salveson)
 COMSOAL tekniği (Arcus)
 İlişkili etkinlik yöntemi (Agrawal)
 İki aşamalı dengeleme tekniği (Moddie-Young)
 Kilbridge-Wester yöntemi
 Probabilistik hat dengeleme (Elsayed-Boucher)
 Raouf-Tsui-Elsayed yöntemi
 Gruplama yöntemi (Tonge)

Literatürde özellikle Jackson, Kilbridge-Wester ve Salveson‟un geliştirdiği
yöntemler ön plana çıkmaktadır. (Baskak, 2006)
Montaj hattı dengeleme problemlerinde en iyi çözüme dayalı yöntemlerin büyük bir
çoğunluğunda dal-sınır algoritmaları kullanılmıştır. Küçük ve Keskintürk, (2006)
yapmış oldukları bir çalışmada genetik algoritma çözüm yöntemini bir montaj hattı
dengeleme çalışmasında kullanmışlardır. Genetik algoritma (GA), popülasyon temelli
sezgisel bir optimizasyon tekniğidir. (Özden, 2008) Özellikle çözümü zor, doğrusal
olmayan problemlerin çözümünde etkin olarak kullanılmaktadır. Bahsedilen çalışmada,
montaj hattı dengelemede genetik algoritma operatörlerinin etkinliği araştırılmış ve
karşılaştırmalı sonuçlara yer verilmiştir. Geleneksel montaj hattı dengeleme
problemlerinde, problem boyutu büyüdükçe en iyi çözümü bulan yöntemlerin yerini
bulgusal yöntemler (sezgisel yöntemler) almaya başlamış ve araştırmalar bu yöne
kaymıştır. Örneğin, U tipi hat dengeleme probleminin çözümü için etkili sezgisel
prosedürlerin geliştirilmesinde bir çatı olarak kullanılabilecek “en kısa yol modeli”
Aydoğan vd. (2004) tarafından “Basit U Tipi Montaj Hattı Dengeleme Problemi için
Yeni Bir Optimal Çözüm Yöntemi: En Kısa Yol Modeli” başlıklı çalışmalarında
uygulanmıştır. Bu çalışmada, basit U tipi montaj hattı dengeleme problemiyle ilgili bir
en kısa yol modeli geliştirilmiştir. Model, Gutjahr ve Nemhauser tarafından geleneksel
tek model montaj hattı dengeleme problemi için geliştirilen en kısa yol modeline
dayanmaktadır. Model, U tipi montaj hattı dengeleme araştırmaları için yeni bir
yaklaşım olup farklı perspektifler sağlamaktadır. Ayrıca, basit U tipi hat dengeleme
probleminin çözümü için etkili sezgisel prosedürlerin geliştirilmesinde bir çatı olarak
kullanılabilir. Sezgisel yöntemlerde ise iki tür yaklaşım söz konusudur. İlk türde
çözüme ulaşmak için bir kurallar dizisi belirlenir, bu kurallar dizisine göre problem
çözülür ve atamalar yapılır. İkinci türde ise; bir başlangıç çözümü alınır ve belirlenen
sezgisel kurallar ile daha iyi başka bir çözüm elde edilmeye çalışılır. En son bulunan
çözümden daha iyi bir çözüm elde edilemiyorsa, en son bulunan iyi çözüm, en iyi
çözüm olarak kabul edilir.
2. Dünya Savaşı esnasında büyük matematikçi Jhon Van Neumann tarafından bu
teknik askeriyeden ve operasyonel oyunlardan yeni bir teknik olan Monte Carlo
Simülasyon Tekniği geliştirilmiştir. (Render ve Stair, 1991) Bir nicelik miktar tekniği
olarak Los Alamos Scientific Laboratuvarında nötronlarla çalışılırken, Van Neumann Simülasyonu, elle veya fiziksel modellerle analizi karmaşık ve pahalı olan fizik
problemlerini çözmede kullanılmıştır. (Render ve Stair, 1991) Monte Carlo yöntemi,
deneysel ve istatistiksel problemlerin çözümüne rastgele sayılarla yaklaşımlara verilen
genel bir isimdir. Bu yöntem, özellikle 1930‟lardan sonra hızla gelişmeye başlamış bir
tekniktir. (Hançerlioğulları, 2006) Bu metotlar olasılık teorisine tabidir. Metodun bir
probleme uygulanması, problemin tesadüfi sayıları kullanarak simüle edilip hesap
edilmek istenen parametrenin bu simülasyonların sonuçlarına bakılarak yaklaşık
hesaplanması fikrine dayanır. (Hançerlioğulları, 2006)
1950‟lerde iş bilgisayarlarının gelişi ve birleşik kullanımı ile simülasyon bir yönetim
aracı olarak gelişmiştir. Uzmanlaşıp, özelleşen bilgisayar dilleri, geniş ölçülü
problemleri daha etkili ele almak için 1960‟larda geliştirilmiştir. 1980‟lerde kuyruğa
girmiş icatlardan durumları dizmeyi ele almak için yazılmış XCELL, SLAM,
WITNESS, MAP / 1 gibi değişik isimlere sahip simülasyon programları geliştirilmiştir.
2.6 Simülasyon Modelleri
İşletme problemlerinin analizi için tanımlanan bir sistemin modeli bazen çok
karmaşık olabileceği gibi kurulan modeli analitik ve nümerik olarak çözmek de güç
olabilir. Bu hallerde simülasyon önemli bir model kurma ve çözme tekniği olarak
kullanılır. (Halaç, 1991) Genel anlamda simülasyon, gerçeğin temsil edilmesi şeklinde
tanımlanabilir. Simülasyonun en yaygın tanımı şu şekilde yapılabilir: (Erkut ve Baskak,
1997) Herhangi bir sistemin işleyişini anlamak veya bu sistemin işleyişi ile ilgili değişik
stratejileri değerlendirmek için sistemin bilgisayar modelinin kurulması ve bu model ile
deneyler yapılmasına “simülasyon tekniği” denir.
 Simülasyon tekniğinin uygulanmasının en önemli sebepleri şu şekildedir;
 Gerçek yaşamda, herhangi bir sistemi veya işlem dizisini gözleme ya olanaksız
veya çok masraflı olabilir.
 Gözlemlenen sistem o kadar karmaşık olabilir ki, bu sistemi matematiksel
denklemlerle tanımlama ve sistem işleyişi ile ilgili tahmine yardımcı analitik çözümleri
elde etmek olanaksız olabilir.
 İrdelenen sistemin matematiksel modeli kurulabilse bile, modele çözüm
getirmede gereken analitik teknikler yetersiz kalabilir.

 Sistemi tanımlayan matematik modellerin doğrulanmasına yönelik deneylerin
yapılması ya olanaksız ya da çok masraflı olabilir. (Erkut ve Baskak, 1997)

 

Sonraki Konu :


Duyuru

Facebook sayfamiza üye olun


Duyuru
Sitemizde güncelleme çalismalari devam etmektedir.
Görüs ve önerilerinizi bizimle paylasabilirsiniz ! mail adresimiz : endustrimuhendisligi@hotmail.com