Group technology and cellular manufacturing with artificial neural networks

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Dokuz Eylül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2010

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: ÖMER ÖZKAN

Danışman: ÖZCAN KILINÇCI

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Grup Teknoloji (GT) / Hücresel İmalat (Hİ) yüksek kaliteli ürünlerin üretiminde verimliliği artırmak, üretim sistemlerinin esnekliğini geliştirmek ve maliyetleri düşürmek için yararlı bir yöntemdir. Hücrelerin Oluşturulması (HO), GT için anahtar bir adımdır. HO'nda parça aileleri ve makine grupları belirlenir. HO için değişik yöntemler kullanılabilir. Yapay Sinir Ağları (YSA) güçlü ve uyarlanabilir yapıları ile HO için oldukça uygundur.Bu tezde, literatürde HO'nda kullanılan değişik türdeki YSA'nı içeren çalışmalar özetlenmiştir. Kendini Örgütleyen Ağlar (SOM) ve Rekabetçi Sinir Ağları (CNN)'un ikili ve ikili olmayan (bulanık) problem setlerini yeni bir metodoloji ile eşzamanlı olarak grupladığı uygulamalar gerçekleştirilmiştir. Literatürden seçilmiş 15 problem seti ikili problem setleri olarak ve literatürden bulunmuş 6 problem ikili olmayan problem setleri olarak ele alınmıştır. Tezde, hücre sonuçlarının değerlendirilmesi ve karşılaştırılması için literatürde yaygın olarak kullanılan 5 adet farklı performans ölçütünün aritmetik ortalamasından elde edilmiş bir performans ölçütü önerilmiş ve kullanılmıştır. Ayrıca, problem setlerinin alındığı makalelerde kullanılan performans ölçütleri de hücre sonuçlarının değerlendirilmesi ve karşılaştırılması için tekrar kullanılmıştır. Elde edilen SOM ve CNN sonuçları literatür sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Uygulamanın son bölümünde, makalenin bulduğundan daha iyi bir hücre yapılanmasının olup olmadığını görmek için farklı hücre sayıları test edilmiştir. Matlab 7.5 programı sinir ağlarının kodlanması ve en iyi sonuçların bulunması için kullanılmıştır.