Montaj hattında malzeme besleme sisteminin yapay sinir ağı yöntemi ile seçimi

İşletmelerin gelişen ve değişen rekabet koşullarında tercih sebebi olmaları için kaliteyi arttırmaları, ayrıca maliyet ve teslimat süresini azaltarak verimliliklerini artırmaları gerekmektedir. Parça besleme sistemleri verimliliği etkileyen önemli parametrelerden biridir. İşletmeler parça çeşitliliği, parça boyutu ve ağırlığı, ürün talep hacmi, işletme içerisindeki alan gereksinimi, iş gücü gibi parametreleri düşünerek en uygun parça besleme yöntemini seçmelidir. Bu çalışmada hidrolik motor üreten bir firmada montaj hatlarına malzeme besleme yöntemi karar verme problemi ele alınmıştır. Çalışmanın amacı, fabrikada bulunan farklı değer akışlarındaki montaj hatları için mevcut malzemelerin en verimli şekilde besleme yönteminin seçilmesi ve yeni malzemelerin besleme yöntemine kolayca karar verilebilmesidir. Çalışmada malzeme besleme yöntem seçim problemi çözümünde ileri beslemeli yapay sinir ağ yapısı kullanılmıştır. Literatür araştırması ve firmanın karar verme stratejileri doğrultusunda beş girdi ve dört çıktıya karar verilmiştir. Bu nedenle karmaşık olan problem için çok katmanlı yapay sinir ağı ve geri yayılım algoritması seçilmiştir. Firmanın mevcut durumda kullanmadığı kitting yöntemi önerilmiştir. Geliştirilen çözüm yaklaşımı ile firmaya yeni tanımlanacak ürünler ve yeni kurulacak montaj hatlarında kullanılacak malzemeler için en uygun ve kısa sürede malzeme besleme yöntemi seçilmesi sağlanmıştır. Ayrıca pilot hatta uygulanan yeni seçim ile personel verimliliği, kalite, ergonomik koşulların iyileşmesi gibi konularda artış; alan ihtiyacı, planlama ve karar verme zamanı gibi konularda azalış olduğu gözlenmiştir.