A HYBRİD APPROACH COMBINING NEURAL NETWORKS AND GENETIC
ALGORITHM TO INTEGRATE PROCESS PLANNING AND SCHEDULING FOR
MASS CUSTOMIZATION
Journal Name:
- Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi
Keywords (Original Language):
Author Name | University of Author | Faculty of Author |
---|---|---|
Abstract (2. Language):
In mass customization using resources efficiently with changing customer demands and manufacturing
conditions is vital, since in today's competitive market conditions, this efficiency provides cost, time and labor
savings to companies. In production environment, Process Planning (PP) and Scheduling are two functions that
provide efficient usage of resources. Isolation and long time gap between these functions are main problems
affecting the effiency of production. In this study, to solve the problems of productivity, it is aimed to build an
integrated system which is able do PP and Scheduling in parallel and respond quickly to fluctuations in job floor.
In existing integration models aiming to eliminate this isolation and time gap, it has been observed that if the
search and solution space expands, the computational time increases rapidly. Therefore, in this research, a hybrid
optimization approach, which can find the optimal solution rapidly is considered and a hybrid model combining
both Genetic Algorithm (GA) and Artificial Neural Network (ANN) is proposed. To improve GA performance
and increase the effiency of searching, clustering activities are carried out for building new cromosome
structures. To increase population diversity, effective genetic operator schemes and efficient genetic
represantations are used. In the integration module, 3 different GA structures created within the scope of our
research are compared and the algorithm formed by clustering method shows better performance than the others.
In this paper by using ANN method, a new system trained by data obtained from Scheduling is generated and
this system is able to quickly respond the changes in shop floor and provide new schedules instantly. In rescheduling module, ANN’s performance measures provide evidence to accuracy of Heuristic solution
generated by Integration module.
Bookmark/Search this post with
Abstract (Original Language):
Kitlesel özelleştirme üretim ortamında kaynakları; değişen müşteri talepleri ve imalat koşullarına göre verimli
kullanarak maliyet, zaman ve işgücünde tasarruf etmek, bugünün rekabetçi piyasa koşullarında firmalar için
hayati öneme sahiptir. Süreç Planlama (SP) ve Çizelgeleme, kaynakların verimli kullanılmasını sağlayan temel
bileşenler olup, bunların arasındaki izolasyon ve uzun zaman boşlukları üretim verimini etkileyen
problemlerdendir. Bu verimlilik problemlerini çözmek için çalışmada, SP ve Çizelgelemeyi paralel bir şekilde
yapabilecek ve üretimdeki dalgalanmalara hızlıca cevap verebilecek entegre bir sistem oluşturulması
amaçlanmıştır. Mevcut entegrasyon modellerinde çözüm kümesi ve araştırma alanı genişledikçe hesaplama
süresinin şiddetle arttığı gözlemlenmiştir. Bu yüzden, bu çalışmada optimal sonucu kısa sürede bulabilmek için
SP ile Çizelgeleme entegrasyonunda, Genetik Algoritma (GA) ve Yapay Sinir Ağları (YSA) birlikte
kullanılarak, hibrit bir yaklaşım oluşturulmuştur. GA performansını ve çözüm arama verimini artırmak amacıyla
kromozomlarda alternatif rotalar ile kümeleme çalışmaları yapılmıştır. Popülasyonların çeşitliliğini artırmak için
etkin genetik temsiller ve işlemciler kullanılmıştır. Entegrasyon modülünde oluşturulan 3 farklı GA yapısı
karşılaştırıldığında; kümeleme ve en iyi alternatif rotaları seçme yöntemleriyle oluşturulan algoritmaların daha
iyi performans gösterdiği gözlenmiştir. Oluşturulan YSA ile, mevcut çizelgelerden elde edilen verilerle eğitilen
sistem, değişen üretim koşullarında yeni çizelgeleri kısa sürede üretebilmiştir. Yeniden çizelgeleme modülündeki
ağ yapılarının performans ölçütleri, entegrasyon modülündeki sezgisel çözümü doğrulamıştır.
FULL TEXT (PDF):
- 1