HÜCRESEL ÜRETİM - PARÇA AİLELERİ OLUŞTURMA

Hücresel Üretimde Parça Ailelerinin ve Darboğaz Parçalarının Tanımlanması

David S.Ang

Özet

Makine parça ailelerinin oluşturulması hücresel ve esnek üretim sistemlerinde önemli bir görevdir. Bu formasyon işlemi üretim sistemleri için bir çok fayda sağlanması ile sonuçlanır. Makine-hücre formasyonu için kullanılan bir çok metot içerisinde benzerlik katsayısı metodu(Similarity Coefficient Method – SCM) en geniş çapta kullanılan metottur. SCM kullanıldığında makine-parça ailelerinin oluşturulması için makine ve parça bileşenlerinin  yeniden düzenlenmesi gerekmektedir. Bu yeniden düzenleme süreci öznel ve zor olarak nitelendirilmekte ve beklenen faydaların olumsuz olmasına neden olacak şekilde parça ailelerine uygunsuz bileşenlerin atanmasıyla sonuçlanabilmektedir. Bu çalışma, genel olarak makine gruplandırma problemini işlemek yerine verilen makine grupları için parça aileleri ve darboğaz parçalarını tanımlamak için verimli bir algoritma sunmaktadır.

Giriş
Grup teknolojisi(GT), üretim sistemlerinin üretkenliğini artırmada önemli bilimsel bir filozofi olarak ortaya çıkmıştır. GT filozofisi , hücresel ve esnek üretim sistemlerinde geleneksel kompleks sipariş üretimi ve seri üretim sistemlerinin yeniden düzenlenmesi ne dair bir sistem yaklaşımını önermektedir. Bu filozofinin temel amacı üretim sistemleri için fayda sağlamaktır. Bu yararlar şu şekilde sıralanabilir:

• Parçaların ve araçların akışını basitleştirmek.
• Hazırlık zamanlarını azaltmak
• Ortalama malzeme bekletme zamanlarında azalma.
• Yarı mamul süreçlerini azaltmak.
• İşlem zamanlarını azaltmak.

GT üretim filozofisini uygulamanın yararları literatürde geniş ölçüde tartışılmaktadır(Russel ve Taylor, 1995). Grup teknolojisinde üretim hücresi oluşturulması için birkaç yaklaşım öne sürülmüştür. Grup teknolojisinde makine-parça ailelerinin formasyonunda farklı yaklaşımlar üzerine kapsamlı bir araştırma ve tartışma Miltenburg ve Zhang (1991), Offodile ve diğerleri (1994) ve Singh (1993) tarafından gerçekleştirilmiştir. Bu yazarlar grup teknolojisinde makine-parça ailelerinin formasyonu için var olan metotların kullanışlılığı ve sınırlarını özetlemektedirler.

Üretim tabanlı yaklaşım Burbidge’ye  (1971, 1993) göre grup teknolojisi problemine dair ilk yaklaşımlardandır. Bu yaklaşımın amacı ortak işlem gereksinimlerine sahip olma durumuna göre parçaları gruplandırmaktır. Bu yaklaşım rotalanmış üretim sıklığı kayıtları ile parça ve makine bileşenleri için süreci tanımlamakta kullanılan (0,1) ikilisini kullanan makine-parça oranı matrisinden faydalanır. Bir makine-parça sıklığı matrisi  makine-parça ailelerini tanımlamak için yeniden düzenlenir Makine-parça ailelerini elde etmek için yeniden düzenleme süreci  zordur ve bazı durumlarda özneldir. Yeniden düzenleme problemlerini azaltmak için makine parça ailelerini tanımlamada sistematik yaklaşımlar geliştirilmiştir. En geniş çapta kullanılan metotlardan bir tanesi Benzerlik Katsayısı Metodu (Similarity Coefficient Method – SCM) olarak bilinmektedir. Diğer metotlarla kıyaslanırsa , SCM basitliği,  esnekliği ve bilgisayar uygulamalarına yatkınlığı nedeniyle gerçekleştirilen büyük çaplı araştırmaları temel almaktadır. SCM kullanıldığında,uygunsuz makine atamaları ve makine zincirlemesi problemleri meydana gelebilir. Bu tür problemler Seifoddini (1989) ve Chow ve diğerleri (1992) tarafından araştırılmıştır. Seifoddini (1989) uygunsuz makine atamaları nedeniyle meydana gelen hücreler arası hareketlerle ilgilenen problemleri araştırmıştır. Seifoddini uygunsuz makine atama olasılıklarını azaltan ortalama bağlantı yönteminin (Average  Linkage Clustering Method –ALC) kullanımını önermektedir.Chow ve diğerleri (1992) Wei ve Kern’in (1992) lineer hücre kümeleme analizlerinde (Linear Cell Clustering Analysis – LCCA) mevcut ortak skor algoritmasını geliştirmişlerdir. Chow ve diğerleri algoritmalarında makine gruplandırmanın her adımını bağımsız bir gruplama süreci yerine sürekli bir süreç olarak nitelendirmişlerdir. Chow’un algoritması ALC ve LCCA algoritmalarından uygunsuz makine atamaları nedeniyle oluşan hücreler arası hareketlerin azaltılması açısından daha verimli olduğu kanıtlanmıştır. Seifoddini ve Hsu (1994) SCM’in grup teknolojisinde makine-parça aileleri formasyonu için kullanımının geniş çapta mukayeseli bir araştırmasını gerçekleştirmişlerdir. Yapılan bu araştırma, ağırlıklandırılmış benzerlik katsayısının iner hücre kümelendirme metoduyla bağlantılarda  kullanıldığında daha iyi sonuçların ortaya çıktığı ve zincirleme problemlerinin de üstesinden gelinebildiğini belirtmektedir.

Grup teknolojisinde ya SCM yada ortaklıkların skorlanmasıyla uğraşıldığında bunlardan birinin parça ailelerinin şekillendirilebilmesi için makine-parça oran matrisinden parça bileşenlerini yeniden düzenlenmesi gerekecektir. Parça ailelerinin bahsedilen bu formasyonu geniş çapta işleme ihtiyaçlarını içeren parça bileşenleri temeline dayanmaktadır. Atamaların göz küresi metoduyla yapılması özellikle de büyük bir M x N makine-parça oran matrisiyle uğraşılıyorsa oldukça özneldir. Bundan da öteye yöntem parça ailelerine uygunsuz parça bileşeni atanmasıyla sonuçlanabilir. Uygunsuz parça bileşeni ataması darboğaz parçaları  üretebilir ve sıklıkla gereksiz hücre içi hareket üretir.

Bu makale parça ailelerinin formasyonu için bir algoritma sumaktadır. Bahsi geçen algoritma uygunsuz parça bileşenlerinin atanması problemini çözebilir. Algoritmanın benzersizliği, aynı grup parçalarının arasındaki akışları azaltmak amacıyla daha önceden tanımlanmış makine grupları içindeki parçaların düzenlenmesi üzerine odaklanmasında yatmaktadır. Ayrıca, algoritma darboğaz parçalarının en az üretimi ile sonuçlanmaktadır. Algoritma doğruda uygulanır ve makine hücrelerinin tanımlaması için benzerlik katsayısının ölçümüne dayanan belirli bir teknik üzerine temellenmediği için geniş çaptaki uygulamalar için yeterince güçlüdür.

Darboğaz Parça Ailesine Duyulan İhtiyaç

Uygunsuz parça atama problemini tanımlayabilmek için Şekil 1’de verilen makine-parça matrisini göz önüne alınız. Satırlar makine numaralarını ve sütunlar parça numaralarını belirtmektedir. Matriste i. satır ve j. sütuna “1” girildiğinde bu durum parça j’in  makine i’de işleneceği anlamına gelmektedir. Matris, makineler için Jaccard benzerlik katsayısının hesaplanması ile ya da tek bağlantı (SLCA) ve ya ortalama bağlantı metodunun(ALCA)  kullanılması ile  makine hücrelerine dönüştürülebilir. SLCA metodu kullanılarak Şekil 1’deki matristen alınan bilgilerden şu makine hücreleri oluşturulabilir: 1.00 benzerlik seviyesinde (C,F) ve (D,G); 0.6  seviyesinde (A,B,E).  ALCA kullanılarak 1.00 benzerlik seviyesinde (C,F) ile (D,G) ve 0.55 seviyesinde (A,B,E) elde edilir. Şekil 1’deki matrisi bunlara karşılık gelen parça aileleri ile birlikte (C,F), (D,G) ve (A,B,E) makine hücreleri olarak düzenlersek,  Şekil 2’de görülen yeniden yapılandırılmış makine-parça matrisi elde edilir. Parça 3’ün parça ailesi (2,6,9) yerine (1,5,7)’ye uygunsuz olarak atanmasından dolayı hücreler arası ek bir hareket oluşmuştur. Hücreler arası fazladan hareket yaratan bu parça darboğaz parçası olarak  tanımlanır. Olağan dışı hücreler arası hareketler (A,3), (B,3) ve (E,3) olarak gösterilirler. Bunun yanı sıra darboğaz parçası 3 minimum hücreler arası hareket elde etmek için yeniden incelenmeli ve yeniden atanmalıdır. Bu problem “uygunsuz parça ataması” olarak ifade edilir.

Uygunsuz parça bileşenleri ataması problemi aşağıda açıklanan algoritma uygulanarak çözülebilir.

Parça Aileleri Formasyonu Ve Darboğaz Parçası Tanımlama Algoritması

• Adım 1 : Bir makine grubu kümelendirme tekniği seçin ve ilgili makine hücrelerini tanımlayın.

• Adım 2 : İsteğe bağlı olarak makine gruplarından birini ilk grup olarak seçin.

• Adım 3 : Bu grupta yer alan tüm makine üyeleri boyunca yatay bir çizgi çekin.

• Adım 4 : Yatay çizgilerin herhangi biri tarafından üzeri çizilen “1”ibaresinin olduğu sütunları yani parça numaralarını herhangi bir simge ile işaretleyin.

• Adım 5 : Yatay çizgilerden herhangi birinin üzerinden geçtiği “1”leri daire içine alın.

• Adım 6 : İşaretlenmiş her parça numarası için daire içine alınmış “1”leri ve yatay çizgilerin üzerinden geçmediği “1”leri sayın.

• Adım 7 :  Daire içine alınmış”1”leri olmayan ve  simge konulmuş tüm parçalardan ilk parça ailesini düzenleyin. Makine gruplarına göre orijinal parçalar matrisini düzenleyin ve daire içine alınmış “1”lerden yola çıkarak ilk parça ailesi içinde parçaları düzenleyin.

• Adım 8 : Daire içine alınmamış “1”ler için üzerine simge konulmuş tüm parçalarla darboğaz parça ailesini oluşturun.

• Adım 9 : Orijinal parça oran matrisinden ilk parça ailesine ve darboğaz parçalara ait tüm elemanları çıkarın. Boş olan tüm makine hücrelerini çıkarın.

• Adım 10 : Parça ailesi oluşturma algoritması tüm makine gruplarına uygulanana dek adım 2’den 9’a kadar olan aşamaları tekrarlayın.

 

Yukarıdaki algoritma verilen bir makine hücresinde herhangi bir makine tarafından  işlenebilen tüm parçaların ilk olarak tanımlanması ile çalışır. Ardından algoritma her parçayı, o parçanın üzerinde değerlendirmeye tabi tutulan grup içindeki makineler tarafından gerçekleştirilen operasyonların sayısına ve  grup dışındaki makineler tarafından gerçekleştirilen işlemlerin sayısına göre sınıflandırır.  Grup içindeki operasyonlar, dış grup operasyonlarını aştığında herhangi bir parçayı ilk parça grubu ailesine dahil ederek darboğaz parçaları tanımlanabilir.

Uygulamalar

Algoritmayı Şekil 1’de verilen makine matrisine uygulamak aşağıdaki şekilde sonuçlanır:

• Adım 1 : Jaccard benzerlik katsayısının ya da SLCA ve ya ALCA kümelendirme metotlarının kullanımı neticesinde (C,F), (D,G) ve (A,B,E) makine hücreleri oluşturur.

• Adım 2,3 ve 4 : İsteğe bağlı olarak (A,B,E) makine grubu ilk makine hücresi olarak seçilir. Şekil 1’deki matriste makine satırları için adım 2’den adım 4’e kadar olan uygulamaların gerçekleştirilmesi ile Şekil 3’te verilen matris elde edilir.

• Adım 5 : Şekil 3’te verilen matriste yatay çizgilerle kesişen “1”ler daire içine alınır ve Şekil 4’teki matris elde edilir.

• Adım 6,7 ve 8 : Üzerine simge konmuş 2,3,6,9 ve 10 parçaları içinde daire içine alınmış ve alınmamış “1”ler sayılarak  (A,B,E) makine hücresi için (2,6,9) parça ailesi oluşturulur ve parça 3 ve 10 darboğaz parça ailesi olarak atanır.

• Adım 9 : Şekil 1’deki makine-parça oran matrisinden ilk parça ailesi ve makine hücresi kaldırılarak Şekil 5’teki matris elde edilir.

• Adım 10 : (C,F) ikinci makine hücresi seçilerek adım2 Şekil 5’teki matris üzerinde tekrar edilerek Şekil 6’daki matris elde edilir.

Şekil 6’daki matrisi incelemek makine hücresi (C,F) için 4 ve 8. parçalarla parça ailesini oluşturur. Bu parçaları Şekil 6’daki matristen çıkarak ve adım 2 ile 5 arasındaki süreci son makine hücresine uygulamak neticesinde Şekil 7’de görülen matris elde edilir.

Şekil 7’de görülen matris 1,5 ve 7. parçaların (D,G) makine grubu için  bir parça ailesini oluşturur.

Şekil 1’de verilen makine-parça oran matrisini (A,B,E), (C,F) ve (D,G)  makine hücrelerine ve  makine hücrelerine karşılık gelen (2,6,9), (4,8) ve (1,5,7) parça ailelerine düzenlemek Şekil 8’de verilen diyagonal bloklara bölünmüş makine-parça oran matrisine dönüşmesiyle sonuçlanır. Matrisin sağında yer alan parça ailesi, 3 ve 10’dan oluşan darboğaz parça ailesini göstermektedir.

Darboğaz parça ailelerini tanımlamış olmanın avantajına sahip olmak  her darboğaz parçasının daha kolay ve evrimli bir şekilde tanımlanmasını kolaylaştırır. Daha önceden bahsedildiği üzere, darboğaz parçaları gerçekleşebilecek faydaları ve üretkenliği azaltabilecek istenmeyen hücreler arası hareketler oluşturabilirler. Offodile ve diğerleri (1994) araştırmacıların darboğaz parçaları probleminin farkına varmalarını ve bu problemin çözümünde makine-parça gruplarının tayin edilmesi için çaba sarf etmeleri gerektiğini belirtmektedirler. Darboğaz parçaları nedeniyle oluşan hücreler arası hareketlerin varlığını inceleyen geniş bir çalışma Ang ve diğerleri (1995) tarafından da gerçekleştirilmiştir. Mevcut algoritma ile araştırmacılar makine çoğaltma,  taşeron üretim kullanma ve hücreler arası malzeme tutma maliyetleri gibi fedakarlıklara dair analizler yapmak için darboğaz parçaları probleminin ele alınmasına dair alternatif yolların  verimliliğini araştırmak için odaklanabilirler ve daha fazla çaba sarf edebilirler.

Bilgisayar Sistemi ve İşlem Hazırlık Süreci İçin Tavsiyeler

Hücresel üretim sistemlerinde makine parça ailelerini gruplandırmak kompleks bir problem olabilir. Bu makalede anlatılan algoritma parça ailelerinin ve darboğaz parçalarının tanımlanma sürecini otomatikleştirmek için Visual Basic ve C gibi programlama dilleriyle yazılabilir. Algoritma mikro bilgisayarlarda geleneksel programlama yönetmeleri ile kodlanabilir.

Algoritma aynı zamanda parça aileleri ve darboğaz parçaları tanımlanmasında uzman sistem uygulama alanlarında uygulanabilir. Algoritma, if-then kuralı formunda bir uzman sistemin bilgi tabanına dönüştürülebilir.   

Sonuç

Makine hücre ve parça ailesi gruplandırma problemi hücresel üretim sistemlerinin kritik bir elementidir. Geliştirilen algoritma parça ailelerinin oluşturulmasında ve darboğaz parçalarının tanımlanmasında genel olarak makine gruplandırma problemini ele almaktan çok verilen bir makine gruplandırmaya odaklanır. Algoritma, makine hücrelerini tanımlamak için benzerlik katsayısı ölçümüne dayanan bir tekniği temel almaz.

Algoritma darboğaz parçalarının minimum üretimi ile sonuçlanır ve uygulamayı gerçekleştiren kişi darboğaz parçalarının tutulmasında ya da grup teknolojisinde oluşan diğer problemlerin bertaraf edilmesinde daha verimli yöntemler bulmak için zaman ayırabilir.

Algoritmanın uygulanması kolaydır. Belirli bir alan uygulaması olarak, hücresel üretim sistemlerinde makine parça ailelerinin tanımlanması sürecinin otomatik hale getirilebilmesi için uzman sistemler, interaktif mikro bilgisayar programları gibi geniş çaptaki bilgisayar uygulamalarına adapte edilebilir.

ENDÜSTRİYEL ROBOTLAR

ENDÜSTRİYEL ROBOTLAR

Ekonomik olarak gelişmiş olan ülkelerin üretim sistemleri incelendiğinde otomasyon teknolojilerinin etkin bir şekilde kullanıldığı görülmektedir. Otomasyon sisteminin önemli bir parçası olan endüstriyel robot kolların önemi her geçen gün artmaktadır. Üretim sistemlerini robot teknolojisi ile donatan ülkeler diğer ülkelere rekabet şansı tanımamaktadırlar[1]. Ekonomik rekabet gücümüzü artırabilmek için, üretim sistemlerimizi dünyada gelişmekte olan teknoloji ile donatmamız gerekmektedir. Üretim sistemlerinde son zamanlarda yaygınlaşmaya başlayan robotların tanıtılıp ülkemizdeki üretim sistemlerine adapte edilmesi gerekir.

Teknolojinin çok hızlı bir şekilde gelişme kaydettiği günümüzde, teknolojinin getirmiş olduğu bu yenilikler insan hayatının bir parçası olmuştur. Bu yeniliklerden insanları haberdar etme ve yenilikleri insanlara sunma bir zorunluluk haline gelmiştir. Globalleşen dünya da iletişimin çok artması insanları değişik dünya pazarlarına yöneltmiştir. Artık kaliteli ürünü daha ucuza imal etmek rekabet piyasasında bir zorunluluk olmuştur. Bu da ancak otomasyon teknolojisini kullanarak üretim yapmakla mümkün olmaktadır [6].

Bu açıklamalardan sonra endüstriyel robotun tanımını öğrenmek yerinde olacaktır. ISO TR 8373 tanımına göre endüstriyel robot, üç veya daha fazla programlanabilir ekseni olan otomatik kontrollü, programlanabilir, çok amaçlı, bir yerde sabit duran veya tekerlekleri olan endüstriyel uygulamalarda kullanılan makinedir. Amerikan Robot Enstitüsü ise robot tanımını, "programlanabilir, çok fonksiyonlu, malzemeleri, parçaları, aletleri ve özel aygıtları taşıyabilir ve çeşitli programlanmış fonksiyonları yaparak çeşitli görevleri yerine getirir" şeklinde yapmaktadır.

Japonya'da ise robot, hafıza aygıtı takılmış, rutin işleri yaparak insanın yerini alabilen, belirlenmiş hareketleri otomatik olarak yerine getirebilen, gerekli ekipmanı tamamen sağlanmış makine olarak tanımlanmaktadır.

Robotlar, bugün mevcut olan otomasyon sistemlerinden sadece birini oluşturmalarına rağmen en esnek otomasyon sistemi olma özelliğine sahiptirler. Robotun en büyük iki temel özelliği; değişken olması, başka deyişle birçok değişik işi yapabilme ya da aynı işi değişik yollarla yapabilmesi ve oto adaptasyon, başka deyişle çevresiyle interaktif ilişkiler kurarak amacını kendi kendine gerçekleştirebilmesidir. Bir operasyon dizisinde işlem sırası değiştirildiği takdirde veya gerçekleştirilenlerden çok farklı yeni operasyonların yerine getirilmesi istendiği zaman, robotlar yapılması gereken değişikliklere kolayca ayak uydurulabilirler.

Yeniden programlanabilme yeteneği bir robotun en önemli özelliklerinden biridir. Böylelikle belirli bir prosesin gerçekleştirilmesinin ardından bu prosesten çok farklı yeni bir prosesin gerçekleştirilmesi için geçecek hazırlık zamanı ve maliyetler minimuma indirilmiş olur. Bu adaptasyon işlemi, sabit otomasyonda oldukça büyük maliyetler getirebileceği gibi üretimin de önemli ölçüde aksamasına yol açacaktır[1].

Robot, bir yere sabitlenmiş bir koldan meydana gelir. Bu koldaki her uzuv birbirine eklemler vasıtasıyla bağlanır. Robot kolunun ucunda robotun bileği vardır. Genelde robot bileği yukarı-aşağı, sağa-sola ve dönme hareketi yapar, dolayısıyla üç serbestlik derecesine sahiptir.

Robot kolundaki uzuvlar koordinat sistemine göre değişiklik gösterir. Robot bileğine tutucu takılır. Tutuculara örnek olarak çok parmaklı tutucular, vakum, manyetik aletler, görünüm ve dokunma kabiliyetli olarak insan eline benzer tutucular gösterilebilir[3]. Bu tutucular robota verilen göreve göre değişkenlik gösterir. Başka deyişle robotlar, tutucu vasıtasıyla işe özelleşmiş olurlar. Bunlardan başka tutucu vasfında olmasa da robot koluna bağlanan çeşitli aletler vardır. Robotun yapacağı işe göre takılan bu aletler genelde sabit olup ayrıca işini yapabilmesi için gerekli malzemeyi dışarıdan ek olarak alırlar. Bunlara örnek olarak su-jetli kesme için alet olarak robotun ucuna takılan meme verilebilir. Gerekli olan basınçlı su bir boru vasıtasıyla ayrı bir motorlu sistemden sağlanır. Ark kaynağı, punta kaynağı v.b. işlemleri yapmak için robotun ucuna takılan aletler de buna örnek olarak gösterilebilir.

1. ENDÜSTRİYEL ROBOTLARIN TARİHÇESİ

18. YY.’da tekstil endüstrisinde otomatik makinelerin kullanılmaya başlaması, robotlar bakımından teknoloji alanında atılan ilk adımdır. Bu anlamda Jacquard’ın dokuma tezgâhını kontrolde kullandığı delikli kart ilk adım olarak bilinmektedir[6].

20.YY. da ise kendi kendini kontrol eden ve ölçebilen programlanabilir makineler icat edilmiştir. 1950’lerde otomasyonun, elektroniğin ve haberleşmenin gelişmesi ile birlikte Robot teknolojisinde büyük gelişmeler yaşanmıştır[6]. Bunlardan ilk üretilen robot “Sammie” dir. Bu robot araştırma amacı ile insanın değişik ortamlara nasıl uyum sağladığını anlayabilmek için tasarlanmıştır.

90 yıllara gelindiğinde robotlar artık çok çeşitli alanlarda ve özellikle insanların rahatlıkla yapamayacağı işleri kusursuz yaparak insanoğlu'nun yaşam sürecinde yerlerini aldılar. İnsanoğlunun inemediği derin sularda araştırma yapabilen, hiçbir mola vermeden yıllarca çalışabilen montaj robotları, cerrahların hata yapmasını engelliyen hatta cerrahlık mesleğini ortadan kaldıracak kadar iddialı olan ameliyat robotları, insan kolunun yerine takılabilen yapay kol bu gelişmelere en iyi örneklerdir[6].

        
Fakat asıl gelişme Sony firması tarafından evlerimize kadar sokulan robot köpek "Aibo" olmalıdır. Yapılan robotta algılama karar verme ve de komut doğrultusunda uygulama yetileri mevcut olmakla beraber geniş açılı bir hafıza ile sahibini tanımlama kadar birçok özellik yer almaktadır.(1998)

Sonuç olarak Robotik teknolojisindeki çalışmalar artık büyük oranda bilgisayar teknolojisindeki gelişmelere dayanmaktadır. Robotik endüstrisi doğduğunda bilgisayarlar mevcut olmasına rağmen 1970'lerin sonuna kadar boyutları nedeniyle robot kontrolünde kullanmaya elverişli değildi. Bugün pazardaki tüm robotlar bilgisayar kontrolü kullanılmaktadır. Fakat halen Robotik biliminin alanının makine ve de bilgisayar bilimlerini kapsadığı kesindir[5].

Robotları endüstride ilk olarak kullanan ülke Japonya’dır. İlk robot kullanma fikrinin ortaya atılması ile birlikte, işsizlik oluşturacağı endişesi ile büyük tepkiler almıştır. Ama kullanılmaya başlandıktan sonra kaygıların yersiz olduğu anlaşılmıştır. Robot kullanımı ile birlikte birçok iş kolu türemiş ve işsizlik daha çok azalmıştır[4].

Bu gün robot kullanımı hayatımızın birçok alanına girmiş olup, özellikle insan sağlığını aşırı derecede tehdit eden iş kollarında, yüksek ısı, titreşim, kimyasal ve nükleer enerji ile çalışılan yerler vb. kullanımı çok daha yaygındır [2].

2. ROBOT KULLANIMININ AVANTAJLARI VE DEZ AVANTAJLARI

Endüstride robot kullanımının başlıca nedenleri aşağıda görülebilir

1. İşçilik maliyetini azaltmak,
2. Tehlikeli ve riskli yerlerde çalışanların yerini almak,
3. Daha esnek bir üretim sistemi sağlamak,
4. Daha tutarlı bir kalite kontrol sağlamak,
5. Çıktı miktarını artırmak,
6. Vasıflı işçilik sıkıntısını karşılayabilmek,
7. Üç vardiya boyunca aralıksız çalışma kabiliyeti,
8. İnsana göre daha fazla yük kaldırma kabiliyeti,
9. İnsana göre daha çabuk sonuca ulaşma kabiliyeti,
10. Usandırıcı ve tekrarlı işlerde yeterlilik,
11. Tehlikeli ortamlarda çalışabilme kabiliyeti,
12. İnsan hatalarını elimine etme,
13. Kalite kontrol hatalarını minimuma indirme,
14. Kendini hızla amorti etme,
15. Yüksek hareket esnekliği,
16. Yüksek kar eldesi.

Yukarıdaki birçok faydalarının yanında şu sakıncaları robotlar için söyleyebiliriz;

1. Düşünemez,
2. Vision System, ile yalnızca kendisine öğretilen cisimleri görebilir,
3. Programlanmadan çalışamaz,
4. Kendisine öğretilenleri yapabildiğinden hareketleri kısıtlıdır,
5. Yüksek yatırım maliyeti gerektirir,
6. Boşa geçen bakım ve onarım zamanları bulunmaktadır[2].

3. HAREKET KABİLİYETLERİNE GÖRE ROBOTLARIN SINIFLANDIRILMASI

Robotlar çeşitli özelliklerine göre sınıflandırılmaktadır. Koordinat sistemlerine göre, yetenek düzeylerine göre, kontrol tipine göre, teknoloji seviyesine göre,  enerji kaynaklarına göre, yaptıkları işe göre ve Lert tarzı sınıflandırma en sık kullanılanlarıdır.

Ancak endüstride kullanılan robot kollarını hareket kabiliyetlerine göre sınıflandırmak bu çalışma için yeterli olacaktır. Robotlar, hareket kabiliyetlerine göre; kartezyen koordinatlı, silindirik koordinatlı, SCARA, küresel koordinatlı ve eklemli kol olarak sınıflandırılırlar[2].

Kartezyen koordinat sisteminde çalışan bir robot kolunun çeşitli uzuvları birbirine göre dik kalmak üzere yer değiştirirler. Robot, farklı uzuvların boyutlarıyla sıralanmış hacmin herhangi bir bölümüne rahatlıkla ulaşabilir. Basit geometrisinden dolayı tutucunun hareketi kolaydır. Uzuvlarının sadece birinin hareket etmesi gerektiğinden diğer çeşitlere göre dikey hareketi çok kolaydır. Bir yere ulaşması için hesaplanacak yol çok basit olarak bulunabilir. Bu tip robotlar, genellikle yüksek yükleme kapasitesinin ihtiyaç olduğu ağır işlerde kullanılırlar. Ulaşabildiği alan içerisinde çok iş bilen yetenekli robotlardır.

Silindirik koordinatlı robotlar, bir temel yatağı etrafında dönebilen ve diğer iki uzvu taşıyan ana bir desteğe sahip robotlardır. Bu uzuvlardan biri düşeyde, diğeri radyal doğrultuda hareket etmektedir. Silindirik koordinatlı robotlar, kaynağın ve hedefin aynı doğrultuda olmadığı montaj işlerinde çoğunlukla kullanılırlar. Robotun dönüş kabiliyeti çok yüksek olduğundan belirli bir doğrultuda olmayan işlerde kartezyen koordinatlı robotlara göre çok hızlıdırlar.

Küresel koordinatlı robotlarda, kola ait uzuvlardan biri doğrusal hareket yapabilecek, bunu destekleyen diğer uzuvlardan biri temele dik olan eksen etrafında, diğeri de bu eksene dik ve temele paralel bir eksen etrafında dönmektedir. Dikey hareket kolun açısal hareketiyle tutucunun aşağı ve yukarıya çıkabileceği kadardır. Bu tip robotlar, cilalama, transfer işlemlerinde, test ve kontrolde ağırlıklı olarak kullanılmaktadır.

SCARA robotlar, silindirik koordinatlı robotların özel bir tipi olarak kabul edilebilir. Bu tip robotta, temel yatağı etrafında dönen temele paralel kolunun ucunda aynı şekilde temele paralel dönen ikinci bir uzuv vardır. SCARA robotlar, genelde hafif ve orta elektronik mekanik montajında, parça test etmekte, malzeme taşımada, makine yüklenmesi ve boşaltılmasında kullanılmaktadır. Maksimum 20 kg. taşıma kapasitesine sahip olmasına karşın dikey, çok hızlı hareketi, çalışma hacmi içerisinde istediği yere çok çabuk ulaşılabilmesini sağladığından özellikle montaj işlerinde çok popülerdir.

Mafsallı robot kollar, İnsan kolunun hareketlerini taklit etmeye en yakın robot koldur. Üretim sistemlerinde diğer kolların hareket kabiliyetlerinin sınırlı olmasından dolayı mafsal sayısı genellikle 5 veya 6 adet olan robot kollara ihtiyaç duyulmuştur. Bu tip robot kollarda her mafsal ayrı ayrı kontrol edilebilen servo motorlardan oluşmaktadır. Mafsallarda bulunan motorlar 12–24 V. gerilim ile beslenmektedir. Hareket esneklikleri en yüksek olan robot kollardır. Kol üzerinde bulunan her eklem yeri şekil 5’de görüldüğü gibi X,Y,Z eksenlerinde üç boyutlu hareket yapabilmektedir. Çalışma alanı içerisinde tanımlanan bir noktaya en kısa yoldan ve kısa zamanda ulaşım imkânı tanımaktadır. Robotun hedef pozisyonlara yaklaşımı mafsal hareketi veya doğrusal X,Y,Z, koordinatları doğrultusunda hareket ederek gerçekleşmektedir. Diğer robot türlerine göre karmaşık bir yapıya sahip olup, programlanması da diğerlerine göre zordur.

Her mafsal şekil 6’da görüldüğü gibi program içersinden sınırlandırılan belirlenmiş bir alan içersinde hareket edebilmektedir. Bu da robotun güvenli bir çalışma ortamı ve alan içerisinde bulunan diğer parçalara çarparak zarar vermesini önlemekte ve hedef noktaya, robotun daha kısa zamanda ulaşmasını sağlamaktadır.

Yapılacak uygulamanın niteliğine göre robot kolun eksen sayısı tercihi yapılmalıdır. Daha basit işlemlerin uygulanmasında 3 eksenli robot kol yeterli gelmekte iken daha karmaşık ve çok fonksiyonlu bir uygulama işleminde 3 eksenli robot kol yeterli olmamaktadır. Uygulanan işlemler karmaşıklaştıkça mafsal sayısının artması gerekmektedir. Mafsal sayısının artması robotun hareket serbestliğini artırmaktadır.

4. ROBOT TAHRİK SİSTEMLERİ

Günümüzdeki modern yapıya ulaşmış robotlarda tahrik sistemi olarak genellikle AC servo motorlar kullanılırken, sanayide kullanılan birçok robot kolda, farklı tahrik sistemleri kullanılmaktadır[5].

4.1 Pnömatik

Birçok endüstriyel robotta tahrik sistemi olarak kullanılmakta olup, maliyetleri oldukça düşüktür. Ancak kontrolleri oldukça karmaşıktır. Basit yapılı robotlarda eksen hareketlerinin tahrikinde kullanılırken, gelişmiş robotların tutucu kısımlarının tahrik edilmesinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Hemen hemen bütün fabrikalarda basınçlı havanın bulunması kullanımını yaygınlaştırmaktadır.

4.2 Hidrolik

İlk zamanlarda çok kullanılan bir tahrik sistemi olmasına rağmen bazı vazgeçilemeyen alanlar dışında yerini diğer tahrik yöntemlerine bırakmaktadır. Büyük güçlü robotlarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Çünkü hidrolik olarak elde edilen tahrik gücünü diğerlerinde elde etmemiz mümkün değildir. Dezavantajları yavaş çalışmaları ve bulundukları ortamı yağ sızdırmalarından dolayı kirletmeleridir.

4.3 Elektrik

DC Servo Motorlar: Pozisyon ve hız kontrolünün geniş ölçülerde ve kolay yapılabildiği motorlar olduğu için kullanılmaktadırlar. Bakım masrafları ve kurulum masrafı diğerlerine göre çok daha fazladır. Bu sakıncalardan dolayı yerini giderek diğer elektrik motorlarına bırakmaktadır.
AC Servo Motor: Elektronik kontrolün gelişmesi ile birlikte bu motorlarda hız ve konum kontrolünde büyük ilerlemeler kaydedilmesi sonucu dc servo motorların yerini almaktadırlar. Dc Servo motorlara göre daha ucuzdurlar, bakıma az ihtiyaç duyarlar ve sessiz çalışma özellikleri vardır.

Step Motor: Diğer motorlara göre sürücü ünitelerinin ucuz olmasından dolayı tercih edilirler. Diğer motorlara göre konum kontrolünde daha hassas kontrol sağlama olanağı vardır. Daha çok robot tutucularında kullanımı yaygındır.

5. ROBOT PROGRAMLAMA

Robotların programlanmasında iki yöntem kullanılmaktadır. Bunlar öğretim yöntemi ve bir ara yüz programı ile programlamaktır. Basit yapılı robotların programlanması ara yüz programı ile yapılırken gelişmiş robotlar da uygulanabilen öğretim yöntemi programcıya büyük kolaylık sağlamaktadır[4].

5.1 Öğretim Yöntemi

Öğretim kutusu sayesinde robot istenilen noktaya hareket ettirilip bu pozisyonlar hafızaya alınabilir. Ayrıca öğretim kutusu üzerindeki menüler kullanılarak robot programlanabilir bilgisayarın bulunmadığı yerlerde robotun programlanması ve bütün işlevleri öğretim kutusu kontrolü ile sağlanır. Özellikle pozisyonların belirlenmesi işleminde büyük kolaylık sağlamaktadır. Parça hangi pozisyondan alınacak veya bırakılacak ise bu pozisyonlara gelip pozisyonun koordinatları direk olarak hafızaya alınır ve program içerisinde kullanılabilir. Ayrıca robot kola ait bütün set değerleri öğretim kutusu üzerinden yapılmaktadır. Robot ile kullanıcı arasındaki iletişimi sağlayarak kontrolü kolaylaştırmaktadır.

5.2 Ara Yüz Programı İle Programlama

Robotun kendine ait olan bir ara yüz programı ile robotun gerçekleştireceği işlem bilgisayar vasıtası ile programlanır ve robota yüklenir. Her firmanın geliştirmiş olduğu bir ara yüz programı bulunmaktadır. Bu programlarda kullanılan komutlar her marka robot için farklı olmaktadır. Robotun çalışma alanı içindeki hareket şekli, hızı, pozisyon belirleme işlemleri ara yüz programından gerçekleştirilebilir. Genel olarak bir robotun programlanması için izlenecek akış diyagramı bir sonraki sayfada verilmektedir.

6. ROBOT KULLANIM NEDENLERİ

Günümüzde robot, değişen iş şartlarına göre insanlar tarafından tekrardan programlanabilen hareketler yardımıyla az bir maliyetle kendisini yeni şartlara uydurabilen çok fonksiyonlu bir cihaz anlamına gelmektedir. Endüstriyel, askeri, sağlık, eğitim, araştırma alanlarında, ayrıca şov veya promosyon, kişisel ve hobi amaçlı olarak robotların kullanımı mümkün olmaktadır.

Robot, genelde bir insanın yapacağı işleri yapmak için programlanır. Isaac Asimov'a göre bir robot;

• İnsana zarar veremez ya da sonuçta insanın zarar görmesine sebebiyet verecek bir hareket içerisine giremez.
• Birinci koşula uymak şartıyla mutlaka insan emrini yerine getirir.
• Bu iki koşula uymak kaydıyla kendisini, meydana gelebilecek bir zarara karşı korur.

Günümüzde endüstriyel alandaki robotlar, insan işçilerin sıkıcı,  kötü,  tehlikeli veya çok ince görülmesi gereken işlerde yerini almak üzere tasarımlanmaktadırlar. Yaptıkları hareketlerde insan hareketlerini taklit etmektedirler, fakat insanın düşünce ve hareket tarzını kopyalayamazlar. Bazen insanların sahip olmadıkları metotlar ve özellikler yardımıyla bir insanın gösterebileceği performansın üzerine çıkarlar. Örneğin bir robot kızılötesi ve ultrasonik sensörler kullanabilir ve görüşü insandan daha iyi düzeyde olabilir. Göz olarak kullandığı sensörleri insandakinden farklı yerlerde, örneğin parmağında olabilir, böylelikle insanın göremediği şeyleri görebilir ve daha titiz bir çalışma yapabilir. İnsanların çalışamadıkları koşullar altında elektromanyetik özelliklere, özel tutma-kavrama cihazlarına ve değinilen tüm diğer özelliklere sahip bir robot rahatlıkla çalışabilir, çoğu zaman da daha ucuza daha iyi performans gösterebilir[3].

O halde üretim alanlarında birbiriyle bütünleşik üç olgu vardır: insan, robot ve otomasyon. Ne zaman bir işi yapmak üzere bir insanı veya bir robotu görevlendirmeli ya da otomasyon kullanılmalıdır? Bu sorunun cevabı bir kaç noktada gizlidir: Yapılacak iş pis, tehlikeli, zor veya ağır, kasvetli bir iş midir? Eğer öyleyse insan işçi bu işi uzunca bir süre aynı performansta yapamayacaktır. Bu durumda işi otomasyona veya robot işgücüne devretmek daha uygun olacaktır.

Bir diğer önemli soru; bu işi insanların yapmaya gönüllü olup olmadıklarıdır.   Çünkü insan bir çeşit en esnek makinedir.   Çok değişik koşullara uyum sağlama becerisi vardır. Eğer bir iş insan tarafından yapılabilecekse, insan tarafından yapılması daha iyidir,   fakat eğer iş zor ve çok tekrarlı bir işse insanlar bu işi yapmaya gönüllü olmayacaklardır ve işi robot işgücü yardımıyla halletmek daha mantıklı olacaktır[2].

Aşağıda verilenler robotun insan yerine tercih edilme sebeplerinden bazılarına gösterge olmaktadır.

1. Emek maliyetlerinin yüksek olduğu ülkelerde robot sayısının artmasındaki en önemli unsurlardan biri üretim maliyetlerinin robot kullanımıyla düşürülmesidir. Sosyal, sağlık ve emeklilik gibi yardımların da göz önüne alınmasıyla ortaya çıkan maliyet robot için harcanan paranın 3-4 katını bulabilmektedir. Ancak, emeğin ucuz olduğu ülkelerde tam tersi bir durum ortaya çıkmaktadır.
2. İşçilerin görevde olduğu sürecin % 15-20'lik bir bölümü ortaya çıkan yorgunluğun giderilmesi ve diğer ihtiyaçların karşılanması için geçer. Bu süre robotlarda % 2'yi geçmemektedir.
3. Robotlarda yorgunluk ve dikkat kaybı söz konusu olmadığından hatalı imalat sayısı insanın neden olduğu hatalı imalat sayısına göre neredeyse 0'dır. Böylece hatalı imalatın üretim maliyetindeki payı çok düşük kalır.
4. Robotun insanlar gibi haftalık 40 saat çalışma süresi kısıdı yoktur. Tüm hafta gece gündüz çalışabilir. Dolayısıyla insanlar bir işte vardiyalar halinde çalışıp sürekli değişim olurken o işte aynı robot devamlı çalışmaktadır. Bu yönüyle de birim üretim maliyeti çok düşmektedir.
5. Robotlar bazı işlerde insanlara kıyasla çok daha hızlı çalışırlar. Örneğin bir ark kaynağı robotu dakikada 75 cm. kaynak yapabilirken ortalama bir kaynak ustası dakikada ancak 25 cm. kaynak yapabilir. Hacimlerin ve ekipmanların daha etkin kullanımı ile belirli bir program dâhilinde üretkenlik artmaktadır.
6. Robotların pozisyonlama yeteneği insana göre daha yüksektir. Robot ile gerçekleştirilen bir kaynak dikişi genellikle taşlanmaya ihtiyaç duymaz ve robot ile üretilen parçalar insanın ürettiklerinden daha iyi toleranslara sahiptirler. Bazen operasyon hızının yüksek olması kaliteyi artırabilir. Örneğin ince parçaların kaynağının hızlı yapılması ısı yayılımını önleyerek parçalardaki çarpılmaların azalmasını sağlayacaktır. Ayrıca hızın kontrol edilmesiyle homojen bir kaynak dikişi elde edilecektir.
7. Sıcak dövme preslerinde tezgâh yüklenmesi ve boşaltılması robotların ilk uygulama alanlarından biri olmuştur. Yüksek sıcaklıktaki dövme esnasında parça belirli bir konumda tutulmalıdır. Önceleri bu işi, iki kişi uzun maşalar vasıtasıyla yaparken robot uygulanmasıyla tutma işi tutucu yardımıyla robot tarafından yapılmaya başlanmıştır. Böylece daha büyük hızlara ulaşılırken çalışanlar da sıcak parça ve kıvılcım sıçrama tehlikesinden uzaklaştırılmış olurlar. Daha iyi bir konumlamayla da ürün kalitesi artırılmış olur.
8. Bazı boyama işlerinde asit boyalar kullanılır ve bu boyalar da boyama görevlisinin sağlığı açısından çok tehlikelidir. Personelin sızdırmaz giysileri ve başlıklarla çalışmaları gerekir. Takılan başlıklara sürekli hava beslemesi gerekir. Bu koşullar altında çalışmak verimsiz ve yorucudur. Oysa aynı iş ortamında bulunan ve daha önceden programlanmış hareketleri yapan bir robot vasıtasıyla daha hızlı olarak daha yüksek kalitede gerçekleştirilebilir.
9. Her idarecinin birbirleriyle sürekli rekabet eden ve her söyleneni yapan çalışanları tercih edeceği aşikârdır. Aslında böyle bir durum her idarecinin hayalidir. Bazıları bir robot sistemi oluşturarak ve diğer ekipmanları da bu sisteme uydurarak bu hayali gerçekleştirmeye başlamışlardır. Yapılacak işlemler çok hassas biçimde programlanabilir ve malzemeler robot iş hücrelerine bilgisayar kontrolü altında ulaştırılabilir.
10. Robotlar, önceden programlanmış hareketleri büyük bir doğrulukla gerçekleştirdikleri gibi ne yapıldığını da büyük bir doğrulukla kaydedebilirler. Bu kayıtlar programlama, planlama ve kontrol işlemlerinin iyileştirilmesinde önemli bilgileri teşkil eder.
11. Robotlar, yeniden programlanma hatalarının düzeltilmesi işleminin basitliği dolayısıyla değişik işlere adaptasyonda önemli güçlük doğurmazlar ve işlemler uzun süreli üretim durmasına neden olmaz. Oysa sabit otomasyonda değişiklik yapmak, uzun süreli üretim aksamalarına neden olmaktadır.
12. Çeşitli uygulama durumlarında yeniden programlanabilme yeteneği, tutucunun değiştirilebilme özelliği, sistem ömrünü uzatır. Sabit otomasyon sistemlerinde değişiklik yapmak önemli bir harcamayı gerektirir ki bu harcama zaman zaman sistemin yeniden oluşturulma maliyetine yakın olabilir.

Robot işgücü ve insan arasında tercih yapılırken maliyetler de mutlak olarak göz önünde bulundurulmalıdır. Sonuçta robotlarında makineden bir farkı yoktur. Çalışma alanının maksimum kullanımı, robot parkını kurmak için gerekli yatırım, diğer maliyetler işletme açısından hayati önem taşırlar. Yatırımın geri dönüş süresi de göz ardı edilmemesi gereken bir konudur.

7. SEKTÖRLERE GÖRE DEĞERLENDİRME

Aşağıda verilen şekilden izlenebileceği gibi ülkemizde bulunan robotların %31,7'sini otomotiv sektörü kullanmaktadır. Yurt dışında olduğu gibi ülkemizde de robot kullanımı otomotiv sektöründe daha yoğundur. Otomotiv yan sanayisinde ise bu oran %22,3'tür. İki sektör birlikte dikkate alındığında ise %54 gibi bir oran ortaya çıkmaktadır ki bu da ülkemizdeki robotların yarıdan fazlasını otomotiv ve alt sanayilerin kullandığı anlamına gelmektedir. Otomotiv endüstrisinin yüksek teknoloji ile üretim yapması bu orana sebep olarak gösterilebilir.

Cam ve seramik sektörleri ise %22,8 gibi yüksek bir robot kullanım oranına sahip gözükmektedir. Bu oranın oldukça iyi olması toprak sanayisinde sektörün gelişmiş olması, büyük ve güçlü şirketlerin var olmasından dolayıdır.

Beyaz eşya sektörü ise %12,5'lik bir kullanım oranına sahiptir. Bu oran çok kötü kabul edilemeyecek ümit verici bir orandır. Kalan %10'luk payı ise ayakkabı, tekstil, gıda, lastik sanayileri ve üniversiteler almaktadır. Bu sektörlerin ve burada ismi verilmeyen diğer sektörlerin payının çok küçük olması ise robottan faydalanmayı düşünmedikleri, robot kullanım olanaklarının az olması, otomatize edilmiş makineleri ağırlıklı olarak kullansalar dahi tam otomasyon kurmuş olmamaları, genellikle kesikli üretim yerine sürekli üretim yapmalarının robotsuz olarak otomasyonu büyük ölçüde sağlamasından dolayı robota gerek duymamalarından kaynaklanmaktadır.

 

8. KULLANIM ALANLARINA GÖRE DEĞERLENDİRME

Tespit edilen 224 adet robotun en çok yaptıkları iş %19,6 ile punta kaynağı olmaktadır. Bunu % 18,3 ile malzeme taşıma ve otomasyonu sağlama izlemektedir. Paketlemede robotların %14,3'ü, ark kaynağında ise %9,4'ü çalıştırılmaktadır. Bunları %7,2 ile yapıştırma ve macun çekme, %6,7 ile zımpara, polisaj, sırlama, çapak alma, %5,3 ile boyama işleri takip etmektedir.

Robotlar daha küçük oranlarda su jeti ile kesme, gaz ile kesme, montaj, malzeme depolama, eğitim v.b. gibi faaliyetler için kullanılmaktadır. Burada en çok dikkati çeken, ülkemizde montaj işlerinde kullanılan robotların toplama oranının sadece %1,8 olmasıdır ki bu oran Japonya'da % 44 ve batı Avrupa ülkelerinde ise %5-15 arasında değişmektedir.

Ülkemizde robotlara beyaz eşya gibi kaba işlerde montaj işlemleri için fazla görev verilmemesi işçilik ücretlerinin düşük olması ve montaj işlerinde fazla hassasiyetin aranmamasından kaynaklanmaktadır. Ayrıca elektronik sektörünün gelişmemiş olmasından dolayı da bu işte kullanılan robot oranını düşürmektedir.

Robot kullanan firmalar robot tercih nedenleri olarak kaliteli üretim, hızlı üretim, düşük maliyet, iyi çalışma koşulları, v.b. gibi sebepler göstermişler ve bunları sıralamışlardır. Elde edilen bilgilere göre kaliteli üretimi birinci sırada tercih etme %39 oranındadır. Hızlı üretim robot kullanımı tercihinde %55 oranla ikincil bir sebep olarak gösterilmiştir. Üçüncül sebep olarak ise düşük maliyetli üretim %44 oranındadır.

9. SONUÇ

Ülkemizde işçilik, sanayileşmiş ülkelere göre çok düşük olmasına rağmen büyük sanayi kuruluşlarımızın yoğun olarak, orta ölçekli olanların ise yavaş yavaş robot kullanmaya başladığı gözlenmektedir şeklinde iyimser bir tablo çizebilmemize rağmen, sanayileşmiş ülkelerle karşılaştırdığımızda da görmekteyiz ki kullandığımız robotlar sembolik denecek kadar azdır. Ülkemizde bir otomobil üretim firmasında 15-20 adet robot kullanırken sanayileşmiş ülkelerdeki on katı üretim kapasitesine sahip firmalarda 1500-2500 adet robotun kullanıldığı görülmektedir. Nüfus olarak, milli gelir olarak dünyanın %1'i kadar olan ülkemiz, robot nüfusu olarak dünya robot nüfusunun binde biri nispetindedir. Bu oranın azlığı, sanayileşmiş ülkelerde çok fazla robot kullanılmasından ve az gelişmiş ülkelerde de neredeyse hiç robot kullanılmamasından kaynaklanmaktadır.

Kullanıcılar tarafından verilen yanıtlar değerlendirildiğinde anket kapsamında olmak koşuluyla Türkiye'de kullanılan robotların ortalama yaşlarının 4 yıl olduğu tespit edilmiştir. Bu da Türkiye'de robot kullanımının fazla eski tarihlere dayanmadığını göstermektedir.

Ülkemizdeki robotların kullanım alanlarına baktığımızda ise daha çok hassasiyetin ve kalitenin önem taşıdığı ve robotun hızlı olmasından dolayı üretkenliğin arttığı işlerde robot kullanıldığı görülmektedir. Kısaca insanın başarması güç olan işlerde robot kullanılmakta ve tercih edilmektedir. Dolayısıyla robotun tercih edilmesi durumunda fayda sağlayacak birçok işte de insan gücü alternatifi seçilerek robot kullanılmamaktadır.

Ülkemizde robotun yaygın olarak kullanılmamasının sebebi olarak uygun ücret ile işgücü bulunabilmesini gösterebileceğimiz gibi sermaye potansiyelimizin azlığını da gösterebiliriz. Bir robot için aksamına göre 100 000 US$ ile 600 000 US$ arasında yatırım gerekmektedir.   Firmalar bu kadar yatırımı yapmaktansa işçi çalıştırarak ödemeleri zamana yaymayı ve ellerindeki imkânları daha basit yapılı makineler almak yoluyla kullanmayı tercih etmektedirler.

Kaynaklar

1)      Critchlow, A.J. Introduction to Robotics, McMillian Publishing Co. NewYork, 1985

2)      Fuller, J.L. Robotics Introduction, Programming and Projects, McMillian Publishing Co. New York, 1991

3)      Spitheri, C.J. Robotics Technology, Saunders College Publishing, A Division of Holt, Rinehart and Winston Inc., 1989

4)      World Industrial Robot 1997, Statistic, Analysis, Forecasts 2000, United Nations & International Robotic Federation, NewYork, 1997.

5)      James w. Masterson, Robert L, Towers, Stephan w.Fardo, "Robotics Technology", Publisher: The Goodheard-willcox Company, Incor. Tinley park, Illions, USA, 1999

      6)   Shiman Y.Nof. "Handbook of Industrial Robottics", USA, 1999

MONTAJ HATTI DENGELEME - MAKALE

DENEYİMLİ VE DENEYİMSİZ ÇALIŞANLARI DİKKATE ALARAK

 MONTAJ HATTI DENGELEME

           Bu çalışmada, bizler montaj hattını yeniden düzenleme prosesini ele almaktayız. İşletme, bahar ve yaz aylarında dönemsel artan talepler doğrultusunda hattı yeniden düzenleme ihtiyacı ortaya çıkmıştır. Problemin ana karakteristikleri üç adet olup şu şekildedir.

İlk olarak işletme devamlı çalışan deneyimli personele nazaran herhangi bir işlemi tamamlanması için daha fazla zaman harcayan, geçici iş gücü kiralamaktadır. Ayrıca, deneyimsiz (kiralanan) her işçinin görev aldığı hatta yanında en az bir adet deneyimli işçinin mutlaka bulunması gerekmektedir. Son olarak işletme içerisinde, temiz işler ve kirli işler olmak üzere, birbiri ile uyuşmayan farklı iş grupları bulunmaktadır. Ana amaç verilen çevrim zamanında ve verilen işgücü kısıtın da kiralanan deneyimsiz işçi sayısını minimize etmektir. Problem ikili lineer program (BLP) kullanılarak modellenmiş ve ILOG CPLEX 9.0 programında optimum çözülmesi sağlanmıştır. Çözüm bizlere 12 sürekli(deneyimli) çalışan ile iki adet geçici(deneyimsiz) işçinin çalıştırılmasını önermektedir. Ayrıca iş yükü açısından 12 adet deneyimli işçi ve 4 adet deneyimsiz işçi uygun olmakla beraber yapılan çözümde iki adet deneyimsiz işçinin optimum olduğu gösterilerek çözümün geliştirilmiş olduğu açıkça ortadadır.

Anahtar Kelimeler: Hat Dengeleme, İmalat, Üretim

1. GİRİŞ

            Montaj hatları otomotivden ev aletleri endüstrisine kadar birçok üretim sisteminin vazgeçilmez parçası haline gelmiştir. Montaj hatlarında meydana gelen dizayn veya dengeleme kaynaklı problemlerin çözüme ulaştırılması oldukça zor bir hadisedir. Çünkü montaj hatlarının kombinasyonel doğaları, çok çeşitli işlemler ve çeşitli kısıtlar endüstriyel problemlerde sıklıkla karşımıza çıkmaktadır.

            Dengeleme prosesi, amaç fonksiyonunu optimize edecek şekilde bölünemeyen işleri iş istasyonlarına atamaktan oluşmaktadır( Optimize ederken iş istasyonları, çevrim zamanı yada üretim birim maliyeti gibi unsurları dikkate alınmalıdır. ). Ek olarak, atama işlemi çeşitli sınırlamalarla daha karmaşık bir hal alabilmektedir. Buna, her istasyondaki toplam işlem zamanının verilen üst limitten(çevrim zamanı) büyük olmaması örnek gösterilebilir. Ayrıca yapılacak işlemler arasında çeşitli öncelik ve uyuşmazlıklar da bulunabilmektedir.

            Makaleye konu olarak alınan işletme motosiklet montaj hattını bünyesinde barındıran ve İspanya’da bulunan bir işletmedir. En kompleks yapıda bulunan motosiklette montaj hattında 138 adet işlem bulunmaktadır. Bölüm 3.1’de anlatılan süreç iyileştirme ile bu sayı 103 adet işleme düşmüştür.

            İşletmede üretim hacmi sadece İspanya pazarına hitab etmekte ve talep yıl içerisinde belirli sezonlarda artış göstermektedir. Talebin en üst noktalara ulaşması baharın son ayını ve tüm yaz aylarını kapsamaktadır. Yıllık dönemde düzensiz olan bu talep 217,37 saniyede bir adet motorun hattan tamamlanmış olarak çıkacak şekilde montaj hattının yeniden düzenlenmesini gerekli kılmaktadır.

            Hattın en önemli özelliği, üretimi arttırmak ve çevrim zamanını 217,37s’ye düşürmek için geçici işçi(işgücü) kiralamasıdır. Geçici işçiler sürekli işçilere göre görevlerini daha uzun zaman kullanarak yerine getirmektedir. Yani işlem zamanı işi yapan işçinin geçici yada sürekli olmasına göre değişiklik göstermektedir. Örneğin, belirlenen işlemin standart zamanı, işe sürekli işçi atanmış ise standart zaman 1 ile çarpılmakta, eğer aynı iş geçici işçiye atanmışsa standart zaman 2 ile çarpılarak zaman hesaplamasına dahil edilmektedir.

            Problemin diğer iki karakteristiklerinden biri olarak, gerektiği zaman geçici işçiye yardımcı olması açısından en az bir tane sürekli işçinin, geçici işçi ile aynı görev yerinde bulunması gerekmektedir. Buna ek olarak ikinci karakteristik ise, işlemler arasında bazı uyumsuzluk ilişkilerinin bulunmasıdır. Örneğin işlemler arasında 1. ile 62. işlemler kirli işlemler olarak belirlenmiş, bununla beraber 18 adet temiz işlem grubu tanımlanmıştır. Bu 18 temiz işleme örnek olarak bisiklet gidonu(direksiyonu), bisiklet lambaları, çeşitli kaplama işlemleri, pedallar ve sele ele alınabilir.

            Elimizde bulunan öncelik grafiği 103 görev ve 136 önemli öncelik ilişkisi bulunmaktadır. İşlem zamanları düzenli olmamakla birlikte ortalaması 26,99 olarak belirlenmiştir. Maksimum işlem zamanı 169,18s, minimum işlem zamanı ise 2,04s olarak görülmektedir.

            Tüm iş istasyonları eşit ekipmanlarla donatılmıştır. Ne zamanki işçi sayıları istasyonlara atandığında ( deneyimli-deneyimsiz fark etmez ) işlem ile ilgili araçların istasyonlara atanması sağlanmaktadır. Ana amaç verilen üretim hızına erişecek şekilde veya çevrim zamanı esas alınarak, geçici işçilerin sayısını mininize etmek ve bunu işgücünde çalıştırılan sürekli işçilerin sayısını dikkate alarak azaltmaktır. ( işletmede sırasıyla bu değerler 217,37 s ve 12 sürekli işçidir. )

            İstenen üretim hızına, işletme tarafından dengeleme, 12 sürekli adet işçi ve 4 adet geçici işçi kullanılarak sağlanmıştır. Ayrıca işletme istenen üretkenlik düzeyine 14 sürekli işçi ile erişebilineceğini hesaplamıştır.

LİTERATÜR ARAŞTIRMASI

            Montaj hatlarında dengeleme ve dizayn problemlerinin literatürde birçok örneği ile sentezlenmiş çalışmalar bulunmaktadır. Örneğin, Reikek(2), Becker ve Scholl(3) ve Scholl-Becker(4), gösterilebilir. Bu çalışmalarda doğru çalışan sezgisel yöntemler ortaya konulmuştur. Günümüze en yakın olarak meta-sezgisel yöntemler, bu tip problemlerin çözümü için geliştirilmiştir. Çoğu çalışmalarda kaynakların düzenli olduğu, işlem zamanlarının istasyonlar arasında sabit ve değişmez olduğunu, her işlemin her istasyona atanabileceği varsayılmaktadır. Düzenli olmayan kaynaklar üzerinde zaman dilimleri ve/veya maliyetleri dikkate almak beraberinde iki katmanlı atama problemini getirmektedir. Bu atama problemi, işlemler eş zamanlı olarak benzer istasyonlara atanırken, kaynakların istasyonlara mutlaka atanmasıdır. Bu durum montaj hattı dizayn problemini (ALDP) oluşturmaktadır.

            Graves ve Whitney(5) karışık ve çeşitli maliyetlerin toplamını minimize eden benzer olmayan takımların seçim problemlerini belirlemeye çalışan ilk araştırmacılardır. Ayrıca Graves 1983 ve 1988 yıllarındaki devam eden çalışmalarında sıralı işlemlerde öncelikler üzerine araştırmalar yapmıştır. Faaland(6) ise alternatif kaynakları ve işlemleri istasyonlara atama işlemlerini ele almış ve bunu yaparken iki adet sezgisel çözüm prosedürünü ortaya koymuştur. Falkenauer (7) ise işlemleri istasyona atama için genetik algoritmayı ve her istasyon için optimum kaynak seçimi için dal-sınır algoritmasının kullanılmasını önermiştir. Pinnoi ve Wilhelm(8) (ALDP ile de ilgilenen) dal ve kesim prosedürünü önermektedir. McMullen ve Frazier(9), çoklu üretim problemlerinde benzetimli tavlamayı olasılıklı işlem performansı zamanı, paralel istasyonları ve çok amaçlılığı göz önüne alarak sunmuşlardır. Nicosia(11), çok amaçlı ALDP ve genetik algoritma kurulumunu ele almıştır. Bunu dal ve kesim alagoritmasını geliştirerek çok kriterli karar-amaç metodu olan PROMETHEE II’yi geliştirmiştir. Buckhin ve Robinpvitz(12) problemleri paralel istasyonların olabilirliği üzerine inceleme altına almış, bunu Buckhin ve Tzur(13)’te bulunan çalışmanın uzantısı olarak çözüme dal ve sınır algoritmasını uygulayarak 12. kaynakta sunmuşlardır. Levitin (14) problem çözümünü robotlarla donatılmış montaj hattında körleştirilmiş dal sınır algoritması ile beraber genetik algoritma kullanarak sağlamaya çalışmışlardır.

            Becker ve Scholl (3)’ün ekipman seçimine uygun olarak iş performans hızları farklı olan işçilerin atanmasından bu makalenin yayınlanması için yola çıkılmıştır. Bu işlemleri kapsayan çalışmalar 15-16-17. kaynaklarda yer alan çalışmalardır.

            Aynı işlemde görev alan her çalışanın performans hızlarının birbirine eşit olduğu ve işlemi bitirmek için gerekli zamanın istasyona atanan işçilerin sayısına bağlı olduğunun kabulü açıkça görülmektedir. Elbette mevcut çalışmalarda işçi sayılarının lineer temelli veya lineer temelli olmayan yöntemlerle belirlendiği görülebilir. Diğer durumlarda, karar sorusu hangi işçilerin verilen vardiyada çalışması ve/veya çalışmamasıdır.

            Hopp (18) farklı hızlara sahip olan işçilerin hız faktörlerini “standart işçi” belirleyerek bir hız katsayısı ile her çalışanın hızını ilişkilendirmeyi ele almıştır. Bunun yanında bir işçinin hız faktörünün tüm işlemlerde değişmez olduğunu kabullenmişlerdir. Ayrıca, bu çalışma hazır olarak dizaynı ve dengeleme işlemi tamamlanmış bir hat ele alınarak gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmada ana amaç istasyonlardaki işçilerin değişim sayılarını minimize etmektir. Bunu istasyonlardaki iş yüklerinde bulunan fazla kapasiteleri diğer işlemlerde kullanılması göz önüne alınmıştır.

            Gerçek endüstriyel durumlarda, hatlarda karşımıza tüm istasyonlarda gerçekleştirilememiş bazı işlemlerin ve/veya performans zamanlarının işçinin işteki performansına bağlılığı karşımıza çıkmaktadır. Bu durum, sözü edilen motosiklet montaj hattında ve 19. kaynakta geçen yazıcı imalatı yapan fabrikanın montaj hattında karşımıza çıkmaktadır.

3. PROBLEMİN ÇÖZÜMÜ

            Aşağıda tanımlanmış olan endüstriyel problemin çözümü için, veriler doğrultusunda problem boyutlarının düşürülmesi işlemleri bölüm 3.1 de aktarılmaktadır. Ardından problem ikili lineer program(BLP) tarafından modellenmiş ve bölüm 3.2 de optimal çözüme ulaşılmıştır. Bölüm 3.3 te ise elde edilen sonuçlar ele alınmıştır.

3.1. Süreç İyileştirme

Burada süreç iyileştirmeden kasıt problemin boyutlarının küçültülmesi olarak ele alınmıştır. Örneğin, aynı istasyonda tamamlanması gereken işlem grupları bulunmaktadır. Bu işlemler tekrar gruplandırılarak, grupta yer alan işlerin performans zamanını işlem zamanına eşit kılmak için bazı işlemler tek çatı altında kümelendirilmişlerdir. Böylece işlem sayısı 138’den 103’e indirgenmesi sağlanmıştır.

            Ek olarak, iyi bilinen kavramlar olan birinci ve sonuncu “Ei-Li” istasyonlarını kabul edilmektedir. Sırasıyla i işinin hangi istasyona atanması problemi ile karşılaşmaktayız. Bir işi atamadan önce, önce gelen işlerin toplam zamanını belirlemeliyiz ve aynı mantıkta bir işi atadığımızda atanan işi toplam zamana eklemeliyiz. Sonuç olarak i işini atayabileceğimiz istasyon aralıklarını [Ei-Li] elde etmekteyiz.

3.2. Karma Lineer Programlama Modeli

Yayınlanan pek çok çalışmada, montaj hattı dengeleme problemleri sadece akademik bakış açısı ve sadece problemi formüllemede kullanılan matematiksel modellemeler yer almaktadır. Bir diğer açıdan, pek çok gerçek problem sezgisel prosedürlerle tanımlanmıştır. Geçen yıllar boyunca formülasyon prosedürü hesaplama gücü ve hesaplama teknolojisi ile bütünleştirilmiştir. Yani bilgisayarlarla bütünleşmiştir. Böylece, problemi tam ve doğru çözmek için tüm potansiyellerin araştırılması tekrar gözler önüne serilmektedir.

            BLP ile farklı özellikteki işçilerle hat dengeleme probleminin çözümü aşağıda verilmektedir. Bu durum formüllere dökülüp çözüme kavuşturulmuştur. Durumun ana özelliği işlem zamanlarının işçilerin iş performanslarına tamamen bağlı olmasıdır.

            Çözülen örnekte, sürekli işçilerin tüm işlemleri tamamlayabileceği kabul edilmiştir. Ancak elimizde yeteri kadar işçi, yaz aylarında artan talebe bağlı olarak artan üretim kapasitesi ihtiyacını karşılayamadığı apaçık ortadadır. Bundan dolayı talebin arttığı periyotlarda geçici işçiler kiralanmaktadır. Hattaki istasyon sayısı arttırılarak üretim hızı arttırılmakta ve çevrim zamanı düşürülmektedir.

            Amaç maliyetleri minimize etmektir. Maliyet mecburen kiralanan işçilerin maliyet yükleri önem arz etmektedir. Her durumda verilen geçici işçilerin maliyet kalemleri aynıdır. Amaç kiralanan geçici işçilerin sayısını minimize ederek maliyetleri düşürmektir.

            Sürekli işçiler bütün görevleri yerine getirebilmektedir. Bunun yanında geçici işçiler sadece alt görevleri yerine getirebilmekte ve bu görevleri yaparken devamlı çalışanlara nazaran daha fazla zaman harcamaktadırlar. Geçici çalışanların iş performans zamanı, devamlı çalışanın iş performans zamanının β(>1) katsayısı ile çarparak bulmaktadır. Bu katsayı geçici işçilerin yapabileceği tüm işler için eşit alınmıştır. Ek olarak, sağlanması gereken şart ise, geçici çalışanın atandığı bir istasyona mutlaka devamlı işçinin de yanına atanmasıdır.

            Son olarak, uyumsuz olan kirli ve temiz işler arasındaki ilişkileri de dikkate almak zorunluluğu bulunmaktadır. Sonuçta meydana gelen model aşağıda verilmektedir.

Veri:

i           işlem indeksi
j           istasyon indeksi
W        bölünemeyen montaj işlemleri dizisi(Devamlı çalışanlar tarafından sağlanan görevlerdir)
T^        geçici işçiler tarafından sağlanamayan görevler dizisi
di         i işleminin zamanı(devamlı işçi tarafından yapılacaksa)
β          katsayı(>1) geçici işçiye atanan görevlerde “di”nin çarpılacağı katsayı
P          Birbiri arasında yakın öncelik ilişkisi bulunan işlem çiftlerinin dizisi
I          özel uyumsuzluk gösteren ve aynı istasyona atanan işlem çiftlerinin dizisi
C         çevrim zamanını üst sınırı
n,N      iş istasyonlarının alt ve üst sınırları(j=1,…,N)
m         bir iş istasyonuna atanan işlem sayısının üst sınırı
Ei,Li    i işinin atanabileceği ilk ve son istasyonlar aralığı
T^i       bir istasyonda işlenebilecek işlemlerin dizisi
            Değişkenler

Amaç fonksiyonu (1), geçici işçilerin sayısını minimize etmektedir. (2) her işin sadece bir istasyona atanabilirliğini empoze etmektedir. (3) ve(3’) her iş istasyonundaki toplam işlem zamanını, üst sınır olan çevrim zamanından büyük olamayacağını (eğer deneyimli işçi istasyona atanmışsa) veya 1/β*C den büyük olamayacağını (eğer deneyimsiz işçi istasyona atanmışsa) göstermektedir. (4) görevlere sadece deneyimli işçilerin atanmasını engelleyerek geçici işçinin yalnız olarak istasyona atanmasını önlemektedir. (5) geçici işçinin boş istasyona atanması durumunu kontrol altına almaktadır.(6) eğer istasyon boşta ise ardından gelen istasyonun da boş olduğunu belirtmektedir. Ayrıca boş olmayan istasyonların ardışık sıralanarak bu istasyonları ardışık olarak numaralandırmaktadır.(7) ve (8) ise işlem çiftleri arasında sırasıyla öncelik ve uyumsuzluk durumlarını ifade eder. (9),(9’) ve (9’’) her geçici işçinin yanında en azından bir tane deneyimli işçinin atanmasını sağlamaktadır. (10) ise sürekli işçilerin sayısını, geçici işçilerin sayısını ve boş istasyonların sayısını toplayarak modeldeki potansiyel istasyon sayısını ifade etmektedir.(11) ise değişkenlerin ikili doğasını ifade etmektedir.
     
3.3 Sonuçlar

            Problem, BLP fonksiyonu ILOG CPLEX programı ve 1.8 Mhz Pentium 4 PC + 512 Mb RAM teknik özelliklerine sahip bilgisayar kullanılarak çözülmüştür. Bu görev için, çözücünün varsayılan ayarları kullanılmıştır. Bu kısım başlangıç süreç geliştirme aşamasını içermektedir. Süreç geliştirme aşamasından sonra, çözülen problemin boyutları 365 kısıt, 666 değişken ve 2927 adet sıfıra eşit olmayan elementten meydana gelmektedir.

            Daha  önce de belirtildiği gibi dengeleme işlemi için işletme 217,37s çevrim zamanını istemekte ve 12 adet devamlı işçi ile 4 adet kiralanmış geçici işçi ile çözüme başlanmıştır. Çözücü optimum sonucun 78,36s sürede hesaplamakta ve 12 adet devamlı işçi ile 2 adet geçici işçinin olması gerektiği sonucunu ortaya koymaktadır. Optimum çözüm, işin başlangıç çözümünün geliştirilmişi olduğu geçici işçi sayısının 2 ye düşürülmesinden açıkça görülmektedir.

Şekil 1 çözümde 14 iş istasyonuna atanan iş yüklerini göstermektedir. Bunlar sırasıyla 187.75, 106.36, 107.24, 217.14, 217.35, 217.15, 217.34, 215.25, 216.87, 213.35, 216.54, 214.93, 216.19 ve 216.87 saniyedir. 2. ve 3. istasyonlara geçici işçiler atanmıştır. Buradaki gerçek iş yükleri sırasıyla 212,72 ve 214,48 saniyedir. Açıkça görülmektedir ki her deneyimsiz işçinin yanında deneyimli işçi de çalışmaktadır. Elde edilen çevrim zamanı 217,35s’dir. Böylece başlangıç çevrim zamanı az da olsa iyileştirilmiş ve üretim hızı artmıştır. Ayrıca alternatif optimum çözüm matematiksel olarak 13 devamlı işçiyi işaret etmektedir. İş yükleri işçiler arasında adil bir şekilde atanarak işletme içi kargaşanın önüne geçilmiştir. Son olarak kirli işlemler (1. ve 62. işlemler) birinci ve altıncı istasyonlara, temiz işler ise 4,7,6,10,11,12 ve 13. istasyonlara atanmışlardır.

            Optimum çözüm elde edilirken başka testler de uygulanmıştır. İşletme sadece deneyimli işçileri dikkate alarak 14 işçi ile gerekli dengeleme problemini çözdüğünü ifade etmektedir. Matematiksel programlama modeli yürütüldüğünde 13 deneyimli işçinin olması optimum çözümde deneyimsiz işçinin bulunmamasını ifade etmektedir. Bu çalışma ile bir tip işçi dikkate alındığı takdirde modelin potansiyel faydasızlığını gözler önüne sermiş olduk.

            Son olarak diğer CPLEX araştırmalarında, fizibillik ve çözümü bulmada optimallik arasında dengeyi göze alan standart yöntemle, optimum çözüm süresi 2,75s bulunmuş, fizibillik ve çözümün araştırılmasında 73,17s sonra minimum optimal araştırma sonucunun bulunduğu olduğu belirlenmiştir.

4.SONUÇ

Bu çalışmada montaj hattını dengelemek için motosiklet montaj fabrikasını ele aldık ürünlere olan talebin sezonsal olarak değişmesi gereği yaz aylarında talepte artış görülmektedir. Böylelikle montaj hattında dengeleme problemi ortaya çıkmıştır.

            Montaj hattının ana özelliği üretimi hızlandırmak için görevleri devamlı işçilere göre daha fazla zaman harcayarak yerine getiren geçici işçilerin kiralanmasıdır. Bu durumda işlem zamanı o işi yapan işçi tipine göre farklılık göstermektedir. Prosesin diğer özelliği ise her bir deneyimsiz işçinin yanında mutlaka bir tane deneyimli işçinin atanmış olmasıdır. Ek olarak kirli ve temiz işler arasındaki uyumsuzluk ilişkisi de gözden kaçırılmamaktadır. Amaç ise gereken geçici işçi sayısını, verilen çevrim zamanı ve kadroda bulunan işçi takımlarını göz önüne alarak minimize etmektir.
            Problem ikili lineer programlama kıllanılarak modellenmiş ve optimum çözüme ulaştırılmıştır. Çözüm bizlere 12 devamlı çalışan ve 2 geçici çalışanın olması gerektiğini sonucunu vermektedir. 12 devamlı ve 4 geçici işçi ile başlangıç çözümü iki adet geçici işçi sayısında azalma elde edilerek geliştirilmiştir.  

KAYNAKLAR

[1] Wee TS, Magazine MJ. Assembly line balancing as generalized bin packing. Operations Research Letters 1982;1:56–8.

[2] Rekiek B, Dolgui A, Delchambre A, Bratcu A. State of art of optimization methods for assembly line design. Annual Reviews in Control 2002;26:163–74.

[3] Becker C, Scholl A. A survey on problems and methods in generalized assembly line balancing. European Journal of Operational Research 2006;168:694–715.

[4] Scholl A, Becker C. State-of-the-art exact and heuristic solution procedures for simple assembly line balancing. European Journal of Operational Research 2006;168:666–93.

[5] Graves SC, Withney DE. A mathematical programming procedure for equipment selection and system evaluation in programmable assembly. Proceedings of the IEEE decision and control, 1979. p. 531–6.

[6] Faaland BH, Klastorin TD, Schmitt TG, Shtub A. Assembly line balancing with resource dependent task times. Decision Sciences 1992;23:343–64.

[7] Falkenauer E. A grouping genetic algorithm for line balancing with resource dependent task times. Proceedings of the fourth international conference on neural information processing, 1997. p. 464–8.

[8] Pinnoi A, Wilhelm WE. Assembly system design: a branch and cut approach. Management Science 1998;44:103–18.

[9] McMullen PR, Frazier GV. Using simulated annealing to solve a multiobjective assembly line balancing problem with parallel stations. International Journal of Production Research 1998;36:2717–41.

[10] Nicosia G, Pacciarelli D, Pacifici A. Optimally balancing assembly lines with different workstations. Discrete Applied Mathematics 2002;118:99–113.

[11] Rekiek B, de Lit P, Delchambre A. Hybrid assembly line design and user’s preferences. International Journal of Production Research 2002;40:1095–111.

[12] Bukchin J, Rubinovitz J. A weighted approach for assembly line design with station paralleling and equipment selection. IIE Transactions 2003;35:73–85.

[13] Bukchin J, Tzur M. Design of flexible assembly line to minimize equipment cost. IIE Transactions 2000;32:585–98.

[14] Levitin G, Rubinovitz J, Shnits B. A genetic algorithm for robotic assembly line balancing. European Journal of Operational Research 2006;168:811–25.

[15] Akagi F, Osaki H, Kikuchi S. A method for assembly line balancing with more than one worker in each station. International Journal of Production Research 1983;21:755–70.

[16] Wilson JM. Formulation of a problem involving assembly lines with multiple manning of work stations. International Journal of Production Research 1986;24:59–63.

[17] Lutz CM, Davis KR, Turner CF. Development of operator assignment schedules: a DSS approach. Omega 1994;22:57–67.

[18] Hopp WJ, Tekin E, Van Oyen MP. Benefits of skill chaining in serial production lines with cross- trained workers. Management Science 2004;50:83–98.

[19] Pomes J. Equilibrat de línies de muntatge en una empresa del sector informàtic. Proyecto Final de Carrera, UPC, Barcelona, 2001.