ROBOTLU BİR İMALAT HÜCRESİNDEKİ TAŞIMA İŞLEMLERİ İÇİN MODELE DAYALI BİR UZMAN SİSTEM GELİŞTİRİLMESİ

Öz

Hücresel imalat sistemi son yıllarda yaygın olarak kullanılan ve parti bazındaki üretimlerde uygulanan bir tekniktir. Fiziksel olarak bir araya kümelenmiş makinalardan oluşan bir hücrede üretim verimini, kaliteyi ve iş emniyetini artırmak, sıkıcı işleri yorulmadan yaptırmak için robot kullanımı tercih edilmektedir. Bu çalışmada, en fazla on makinadan oluşan bir imalat hücresi ve bir tek robot olduğu kabul edilerek, en fazla on ayrı işin aynı anda üretilmesi durumunda, imalat hücresini oluşturma işlemlerini gerçekleştiren, aynı zamanda tezgah işlem sıralamalarını ve hücredeki robotun bu işleri tezgahlara hangi zamanlarda ve hangi sıra ile yerleştirip-alması gerektiğini belirleyen bir uzman sistem geliştirilmiştir. Uzman sistem, KAPPA-PC™ (sürüm 1.2) uzman sistem geliştirme programı altında yapılandırılmıştır. İmalat hücresini oluşturabilmek için tezgahlar, robotlar ve stoklama tablaları bilgilerinin yer aldığı bir kütüphane ile, tezgah yerleşimi ve iş parçaları bilgilerinin yer aldığı modüller oluşturulmuştur. Sistemin karar mekanizması QUICKBASIC kullanılarak programlanmış ve uzman sistemde “işlem planlaması” modülüne yerleştirilmiştir. Örnek problemler üzerinde yapılan testler geliştirilen yazılımların güvenilir sonuçlar ürettiklerini göstermiştir.

Anahtar Kelimeler

• hücresi, uzman sistemler, esnek imalat sistemleri, yapay zeka.

Kaynakça

1. Su, C.T. & Fu, H.P., “A simulated annealing heuristic for robotics assembly using the dynamic pick-and-place model”, Production Planning & Control, 9, 8, 795-802, 1998.
2. Son, C., “An optimal planning technique for intelligent robot’s part assembly in partially unstructured environments”, Robotica, 16, 47-57, UK, 1998.
3. Alexander, J.C., Maddocks, J.H. & Michalowski, B.A., “Shortest distance paths for wheeled mobile robots”, IEEE Transactions on Robotics and Automation, 14, 5, 657-662, 1998.
4. Desaulniers, G., Soumis, F. & Laurent, J.C., “A shortest path algorithm for a carlike robot in a polygonal environment”, The Int. Journal of Robotics Research, 17, 5, 512-530, 1998.
5. Kochhar, A.K., Ma, X. & Khan, M.N., “Knowledge-based systems approach to the development of accurate and realistic master production schedules”, ImechE, Proc. Instn. Mech. Engrs, 212, B, 453-460, 1998.
6. Cohen, G., “Using AI techniques to optimize manufacturing shop-floor operations”, Eng. Appli. of AI, 2, September, 238-246, 1989.
7. Yu, K. & Goldberg, K.Y., “A complete algorithm for fixture loading”, The Int. Journal of Robotics Research, 17, 11, 1214-1224, 1998.
8. Ajmal, A. & Zhang, S.G., “The application of a knowledge-based clustering algorithm as an aid to probe selection and inspection processes planning”, ImechE, Proc. Instn. Mech. Engrs, 212, B, 299-305, 1998.

9. Özdemir, A., Görüntü Tanıma Yöntemleriyle Biyel Eğrilerinin Tasarımı ve Sınıflandırılması, Doktora Tezi, Gazi Üniv. Fen Bilimleri Enst. Ankara, 1996.
10. Şeker, U., Bilgisayar Destekli Bağlama Kalıbı Tasarımı, Doktora Tezi, Gazi Üniv. Fen Bilimleri Enst. Ankara, 1995.
11. Özbayrak, M., “An intelligent database system as a design aid to FMS”, Proceedings on 7th International Machine Design and Production Conference, p.23-32, 11-13 September, METU, Ankara, 1996.
12. Çakar, T., Türker, A.K. & Çağıl, G., “The use of neural networks in flexible manufacturing system design”, Proceedings on 7th International Machine Design and Production Conference, p.55-64, 11-13 September, METU, Ankara 1996.
13. KAPPA (version 1.2) Referans Manual, Intellicorp, Inc., USA, 1991.
14. ABB Robotics Products, ABB IRB-2000 Product Manual, 1992.
15. Chen, H., Chu, C. & Proth, J.M., “An improvement of the Lagrangean relaxation approach for job shop scheduling: A dynamic programming method”, IEEE Transactions on Robotics and Automation, 14, 5, 786-795, 1998.
16. Wein, L.M. & Chevalier, P.B., “A broader view of the job-shop scheduling problem”, Management Science, 38, 7, 1018-1033, USA, 1992.
17. Kim, K.H. & Egbelu, P.J., “A mathematical model for job shop scheduling with multiple process plan consideration per job”, Production Planning & Control, 9, 3, 250-259, 1998.
18. Pinedo, M., Scheduling - Theory, Algorithms, and Systems, Prentice Hall Englewood Cliffs, New Jersey, USA, 1995.
19. Adams, J., Balas, E. & Zawack, D., “The shifting bottleneck procedure for job shop scheduling”, Management Science, 34, 3, 391-401, USA, 1988.
20. Acar, N., Üretim Planlaması Yöntem ve Uygulamaları, 2. Baskı, Milli Prodüktivite Merkezi Yayınları, No:280, Ankara, 1985.
21. Usta, Y., Robotlu İmalat Hücreleri için Uzman Sistem Geliştirilmesi, Doktora Tezi, Gazi Üniv. Fen Bilimleri Enst. Ankara, 1999.