Bir halı firmasında cağ değişim sürelerinin yapay sinir ağı yaklaşımı ile tahminlenmesi

Bu çalışmada cağ değişim süreleri tahmin edilerek halı üretim sürecinin öngörülmesini sağlamak ve üretim planlama ile satış birimi için önemli bir bilgi kaynağı sunmak amaçlanmıştır. Dokuma biriminde bulunan cağ değişim sürecinde, değişim yapılan tezgâhlarda üretim tamamen durduğundan dolayı bu değişim sürecinde yaşanacak herhangi bir aksaklık tüm halı üretimini etkiyerek teslim zamanında gecikmelere yol açabilir. Bu yüzden cağ değişim sürelerini doğru tahmin etmek üretici için çok önemlidir. Cağ değişim süreleri tahmini için çeşitli yapay sinir ağ yöntemleri denenmiş en iyi tahmin yöntemini bulmak ve klasik yöntemlere göre çok daha seri ve yüksek doğrulukta üretim optimizasyonunun sağlanması için yeni bir hibrit model elde edilmiştir. Çalışma sırasında dokuma tezgâhlarının özellikleri doğrultusunda düzenlenen tarak numarası, tezgâh eni, renk, tezgâh bobin sayısı ve değişen bobin sayısı olmak üzere 5 girdi ve cağ değişim sürelerini kapsayan 1 çıktıdan oluşan 308 duruş verisi kullanılmış olup bu veriler; farklı yapay sinir ağı modelleri ile tahmin edilmiştir. Yöntemlerin performanslarının kıyaslanmasında ortalama mutlak yüzde hata (MAPE) değeri kullanılarak en başarılı tahmin modeline karar verilmiştir. En iyi modellere ait test seti MAPE değerleri; MLP modeli için %24, GRNN modeli için %30, çoklu regresyon modeli için %33 ve hibritleştirilmiş sinir ağı modeli için %18 göz önüne alındığında hibrit yapay sinir ağ modelinin diğer modellere göre daha başarılı olduğu görülmektedir. Anahtar Kelimeler: Yapay sinir ağı, Hibrit sinir ağları, Çok katmanlı algılayıcılar, Genelleştirilmiş regresyon sinir ağları, Cağ değişimi tahminleme