Akademik Veri Yönetim Sistemi
Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi, cilt.24, sa.71, ss.365-373, 2022 (Hakemli Dergi)
Günümüzde endüstriyel otomasyon uygulamalarının yaygınlaşmasıyla birlikte, farklı yapay zeka
çözümleri üretime dahil olmuştur. Bu çözümler, üretimi doğrudan kontrol edebilmekte ve üretimin
planlamasını kendi kendine yapabilmektedir. Planlama aşamasının otomatik yapılabileceği
alanlardan bir tanesi de montaj hatlarıdır. Montaj hatları, ürünlerin parçalarının sistematik bir
şekilde birleştirildiği üretim hatlarıdır. Montaj hatlarının, gelen taleplerin miktarı veya çeşidine göre
yeniden düzenlenmesi gerekmektedir. Düzenleme sürecinde, montaj hattı dengeleme problemiyle
karşılaşırız. Bu çalışmada montaj hattı dengeleme problemi için stokastik arama yöntemlerinden
genetik algoritmaların kullanımında yeni bir çaprazlama ve mutasyon yöntemi önerilmiştir. Bu
yöntemin bulduğu sonuçlar, istasyon bazlı görev dağıtımında kullanılan bir yerel arama prosedürüyle
güçlendirilmiştir. Geliştirilen algoritmalar Python programlama dili ile kodlanmış ve bir montaj hattı
üzerinden test edilmiştir. Genetik algoritmaların kullanıldığı deneylerde hat etkinliğinde %1-1.5
artışa rastlanmıştır. Yerel arama prosödürüyle yapılan deneylerde %0.1-0.2 arası artış gözlenmiştir.