ISK116 - Bölüm 1. Grup Teknolojisi

Transkript

1 ISK - Bölüm Grup Teknolojisi Grup Teknolojisi (GT) Grup teknolojisi benzerliklerden faydalanarak büyük ve karmaşık bir üretim sisteminin, küçük ve kolay kontrol edilebilir sistemlere dönüştürülmesi hedeflenmektedir.

2 Geleneksel Süreç Yerleşimi GT Tabanlı Hücresel Yerleşim Her hücre bir yada birkaç parça ailesinin üretiminde uzmanlaşmış

3 Beklenen Faydalar: Malzeme taşıma işlerinin azalması Ara envanterin (proses içi stok) azalması Hazırlık sürelerinin azalması Üretim temin sürelerinin azalması Üretim planlama ve kontrolunda kolaylık sağlanması Sorumlulukların ürüne yönelik birleşmesi sonucu kalitenin artması GT sisteminin tasarımı Parça aillerinin oluşturulması Makine hücrelerinin oluşturulması Parça Aileleri: Parçaların üretim ve/veya tasarım benzerliklerine göre gruplanması ile elde edilir. Benzer parçaların oluşturduğu gruba parça ailesi denir. Makine Hücreleri: Bir veya daha fazla parça ailesindeki parçaların (tüm) üretim işlemlerini gerçekleştirebilecek makine tiplerinin bir araya getirilerek oluşturduğu gruba makine hücresi denir.

4 İmalat Sürecine Göre Benzer Parçalar Aile Aile Aile Ürünler Parça Aileleri Parça Aileleri İki şekil olarak benzer olan parça imalat açısından farklı olabilir: (a),, adet/yıl, tolerans = ±. inch, CR çelik, nikel kaplama (b) adet/yıl, tolerans = ±. inch, - paslanmaz çelik

5 Grup Teknolojisinde Kümelendirme Yöntemleri Tasarım esaslı yöntemler parçaları tasarım özelliklerine göre gruplandırmak suretiyle parça ailelerini oluştururlar. Daha sonra parça ailelerinin uygun makine hücrelerine atanması gerçekleştirilir Üretim esaslı yöntemler parçaların rota ve operasyon bilgilerini kullanarak parça ailelerini oluştururlar. Bazı üretim esaslı yöntemler eşzamanlı olarak hem parça ailelerini hem de makine hücrelerini oluşturabilirler. 9 Parça Tasarım Özellikleri Esas ölçüler Temel dış şekil Temel içşekil Boy/çap oranı Malzeme tipi Parça fonksiyonu Tolerans Yüzey bitiş hassasiyeti

6 Part İmalat Özellikleri Esas üretim süreci Operasyon sırası Parti büyüklüğü Yıllık üretim Makine takımları Kesici takımlar Monokod veya Hiyerarşik Kod

7 Polikod veya Zincir Kod Opitz Kodlama Sistemi

8 Hücreselİmalat GT nin imalatta uygulaması anlamına gelir. Tüm imalat sürecinin veya bir kısmının hücrelere dönüştürülmesidir. Bir imalat hücresi belli bir parça ailesinin üretimi için bir araya gelen makineler bütünüdür. Üretim Akış Analizi Üretim akış analizi parça ailelerini ve makine hücrelerini oluşturmak için kullanılan yöntemlerin genel adıdır. Bu tip yöntemler sınıflama ve kodlama çalışması ve/veya parça çizimlerine ihtiyaç duymazlar. Bu yöntemler yalnızca operasyon sıraları ve makine rota bilgileri ile parça ailelerini oluşturabilirler.

9 Makine-Parçaİlişki Matrisi Parçalar Makineler X X... X n X X X... n X m X m... X nm X ij =, parça i nin makine j de operasyonu varsa, aksi halde Örnek: Makine-parça ilişki matrisi Parçalar Makineler A B C D E F 9

10 Diyagonal blok gösterimi Parçalar A Makineler B D C E F 9 Derece Sıralama Algoritması Adım : Makine parça matrisinin her satırı için girdilerini ikili bir sistemde oku. Satırları azalan ikili değer sırasında derecele. Aynı değerdeki satırlar için, derecelemeyi, satırların sırasına göre belirle. Şimdiki matris satır sırası ile belirlenen derece sırası aynı ise algoritmayı durdur. Aksi halde adım ye git. Adım : Azalan derece sırasında satırları düzenleyerek makine parça matrisini yeniden oluştur. Matrisin her sütunu için girdilerini ikili bir sistemde oku. Sütunları azalan ikili değer sırasında derecele. Aynı değerli sütunlar için, derecelemeyi, satırların sırasına göre belirle. Şimdiki matris satır sırası ile belirlenen derece sırası aynı ise algoritmayı durdur. Aksi halde adım e geri dön.

11 Örnek: Aşağıdaki makine parça matrisine göre uygun parça ailelerini ve makine hücrelerini DSA kullanarak bulunuz. Parçalar 9 Makineler Iterasyon no. - Adım : Satır sıralama 9 Ondalık değer Sıra İkili değer

12 Iterasyon no. - Adım : Sütun sıralama 9 İkili değer Ondalık değer Sıra 9 Iterasyon no. - Adım : Satır sıralama 9 Ondalık değer Sıra İkili değer

13 Diyagonal Blok Çözümü 9 Örnek: Aşağıdaki N= parça ve M= makine probleminin DSA ile en iyi çözümünü verilen parça rotalarına göre bulunuz. Parçalar Operasyon No. M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M

14 Makine Parçaİlişki Matrisi Parçalar Makineler M M M M M M Iterasyon no. - Adım : Satır sıralama Ondalık değer Sıra M M M M M M İkili değer

15 Iterasyon no. - Adım : Sütun sıralama İkili değer M M M M M M Ondalık değer Sıra 9 Iterasyon no. - Adım : Satır sıralama Ondalık değer Sıra M M M M M M İkili değer

16 Parça aileleri, makine hücreleri ve istisnai elemanları Parça aileleri Makine hücreleri M M M M M M İstisnai parçalar Tek Hatlı Kümelendirme Algoritması Step : Makine çiftleri arasındaki benzerlik katsayıları hesaplanır ve bir benzerlik matrisinde gösterilir. Step : Adım de elde edilen benzerlik matrisindeki en yüksek benzerlik katsayısı belirlenir. Belirlenen benzerlik katsayısı bu aşamadaki makine gruplaması için eşik değeri gösterir. Bu eşik değere göre gruplama yapılır ve eğer tek grup kalmışsa DUR aksi halde adım e git.

17 Tek Hatlı Kümelendirme Algoritması Step : Adım de gerçekleştirilen gruplamaya göre benzerlik matrisinin boyutu küçülür ve yeni benzerlik katsayıları bir önceki benzerlik matrisinden yaralanılarak elde edilir. En yüksek benzerlik derecesine sahip olan makine ve/veya makine grupları bir araya getirilerek gruplama yapılır. Bu adım bütün makineler tek bir hücre (grup) olarak ifade edilinceye kadar sürdürülür. Jackard Benzerlik Katsayısı nij n S = ij max, ni n ij j n i = i makinesinde yapılan işlerin sayısı veya i satırındaki lerin sayısı n j = j makinesinde yapılan işlerin sayısı veya j satırındaki lerin sayısı n ij = Hem i hem de j makinesinde ortak yapılan işlerin sayısı Sij = i makinesi ile j makinesi arasındaki benzerlik katsayısı

18 Örnek: Parça: Makine Makine n =, n =, n = n n S = max, = max, =. n n Örnek: Beş makine tipinden oluşan bir üretim atölyesinde parça-makine ilişki matrisi aşağıdaki gibidir. Makine hücrelerini Tek Hatlı Kümelendirme yöntemine göre belirleyiniz. Parça Makine

19 Adım : Benzerlik kaysayısı matrisi Makine.... Makine Adım : Makineler - ve - birleştirilir (T=.) Makine.... Makine

20 Adım : Benzerlik matrisi düzenlenir: Makine hücreleri Makine hücreleri... S, = max (S, S, S, S ) = max (.,.,.,.) =. 9 Adım : Kümeler ve birleştirilir (T=.) ve benzerlik matrisi düzeltilir.... S, = max (S, ; S, ) = max (.,.) =.

21 DENDOGRAM (Çözüm Hiyerarşisi) Örnek: Bir önceki probleme dayanarak makine hücre oluşumunu (T) =. için belirleyiniz.

22 Parça aileleri ve diyagonal blok çözüm Makine Parça Makine Parça Örnek: Bir önceki probleme dayanarak makine hücre oluşumunu (T) =. için belirleyiniz.

23 Parça aileleri ve diyagonal blok çözüm Makine Parça Makine Parça Gruplama Etkinliği (Chandrasekharan and Rajagopalan, 9) Gruplama etkinliği çözüm kalitesini ölçen bir ölçüttür: ) ( n n GE α α + = α = ağırlık faktörü [ ].

24 İki çözümün GE (α=.) için karşılaştırması Benzerlik =. Benzerlik =. GE =. (.) +. (/) =.99 GE =. (/) +. (/) =. GE sonuçlarına göre T=. çözümü daha iyi bir çözüm kalitesine sahiptir.