تصميم الخلايا والتسلسل الديناميكي المرن في خطوط الانتاج المتعدد
Cell Formation and Dynamic Flexible Sequence in Multi-Product Lines
- الباحث
- ذو الفقار حكيم ضايف الخاقاني
- المشرف
- سوسن صبيح الزبيدي - لمى عدنان الكندي
- الجامعة
- الجامعة التكنولوجية
- الكلية / القسم
- قسم هندسة الانتاج والمعادن / الهندسة الصناعية
- الشهادة
- دكتوراه
- السنة
- 2024
- لغة الرسالة
- انكليزي
- الكلمات المفتاحية
- Cell formation;Dynamic sequencing;Multi-product lines;Flexible manufacturing
الملخص
أدت عولمة الأسواق إلى تكثيف المنافسة، مما تستدعي الحاجة إلى دورة حياة أقصر للمنتج، ووقت وصول أسرع إلى السوقء والقدرة على خدمة قاعدة عملاء متنوعة. واستجابة ll تم تنفيذ تغييرات في أنظمة التصنيع لتحسين مرونتها وإنتاجيتها. في بعض الحالات، قد لا تتمكن أنظمة التصنيع التقليدية مثل محلات العمل وخطوط التدفق من مواكبة المتطلبات الديناميكية للسوق المتغير che yur مما يدفع المؤسسات إلى النظر في أساليب بديلة مثل أنظمة التصنيع الخلوية (CMS) تعد أنظمة التصنيع الخلوية، التي تتضمن مرونة ورش العمل ومعدل الإنتاج العالي لخطوط التدفق، مفهومًا من تكنولوجيا المجموعة (GT) وهي Gas! أكثر الطرق فعالية لتحقيق المرونة دون فقدان الإنتاجية. يعد تكوين الخلية (CF) وتخطيط خلية الآلة (MCL) مسألتين حاسمتين في تصميم أنظمة التصنيع الخلوية. أن الهدف الرئيسي من هذه الأطروحة هو اقتراح منهجية تشمل نهجين لحل تكوين الخلايا وتصميم تخطيط مرن ديناميكي ،CMS Gare وتهدف الى تحسين مرونة الإنتاج والكفاءة. يقدم النهج الأول gs تجميعيًا جديدًا ل CMS يستخدم مصفوفة المسافة الإقليدية (EDM) ويصمم معامل تشابه باستخدام قيمة عتبة (Threshold Value) مختلفة، على عكس الدراسات السابقة التي تفترض قيمة عتبة ثابتة واحدة. بينما يقدم النهج الثاني، الخوارزمية الوراثية (GA) من خلال تغيير قيمة عامل الترجيح المأخوذة من علاقة كفاءة المجموعة؛ والتي توفر مجموعة متنوعة من الحلول المثلى لكل حالة. يتم تقييم الحل الأمثل لكلا النهجين باستخدام طريقة صنع القرار متعددة المعايير (MCDM) تحديداً باستخدام تقنية 107515. طبقت منهجية البحث المقترحة في حالتين دراسيتين: الشركة العامة للصناعات الهيدروليكية والشركة العامة للصناعات الكهربائية والإلكترونية. بالإضافة الى ذلك، طبقت منهجية البحث في دراسة حالة من الادبيات المتوفرة لحل المشاكل التي لها مسالك تكنولوجية بديلة. أخيرّاء لغرض audi المنهجية المقترحة، تم اختبارها على مجموعة من phe مشاكل قياسية موجودة في الادبيات لحل مشكلة تكوين الخلايا بالنسبة للمشاكل التي تعتمد على المصفوفة الثنائية أو مصفوفة التتابع التشغيلي، بالإضافة إلى ذلك تم اختبار المنهجية على مجموعة من 14 مشكلة قياسية التي تعتمد على مصفوفة المسارات التكنولوجية البديلة. تشير النتائج إلى أن الخوارزمية الجينية تتفوق أو تحقق نتائج متساوية مع النتائج الموجودة في الادبيات.
Abstract
The globalization of markets has intensified competition, leading to a need for shorter product life cycles, a quicker time-to-market, and the ability to serve a diverse customer base. In response, changes have been implemented in manufacturing systems to improve their flexibility and productivity. In some cases, traditional manufacturing systems, such as job shops and flow lines, may not be able to keep up with the dynamic requirements of a rapidly changing market, leading organizations to consider alternative approaches, such as cellular manufacturing systems (CMS). Cellular manufacturing systems, which incorporate the flexibility of job shops and the high production rate of flow lines, are a concept from group technology (GT), which is one of the most effective ways to be flexible without losing productivity. Cell Formation (CF) and Cell Machine Layout (CML) are two critical issues in the design of cellular manufacturing systems. The main objective of this dissertation is to improve both production flexibility and efficiency by proposing a methodology including two approaches for solving cell formation and dynamic flexible layout design. The first approach proposes a new heuristic approach for CMS that utilizes the Euclidean Distance Matrix (EDM) and designs a similarity coefficient using a different threshold value, unlike the previous research work that assumed a single fixed threshold value. The second approach utilizes a Genetic Algorithm (GA) by varying the values of the weighting factor taken from the group efficiency relationship, which will produce a variety of optimal solutions for each instance. This research work evaluated the optimal solution for both approaches using the Multi-Criteria Decision-Making (MCDM) method, specifically the TOPSIS technique. The suggested research methodology is applied in two case studies: the Hydraulic Industries State Company (HISCO) and the State Company for Electrical and Electronic Industries (SCEEI). Moreover, the suggested research methodology is applied in a case study from the existing literature for solving problems that have alternative route plans. Finally, a set of ten standard benchmark problems for the binary and operational sequence matrix is considered, as well as 14 standard benchmarks for the alternative route plan matrix, to evaluate the proposed methodology with the best-known existing algorithms. The findings indicate that the developed Genetic Algorithm outperforms or achieves results that are on par with those presented in the literature.
طلب نسخة من الملف
الملفات غير منشورة على الموقع. اترك بياناتك وسيتواصل معك موظفو قسم الشؤون الثقافية والفنون لإرسال النسخة مجاناً.