İMALAT HÜCRESİNDE KULLANILAN BİR ROBOTUN İŞLEMLERİNİN SIRALANMASI

Yıl 2006, Cilt: 21 Sayı: 2, 373 - 386, 01.03.2013

Yusuf Usta Yücel Ercan

Öz

Hücresel imalat sistemi son yıllarda yaygın olarak kullanılan ve parti bazındaki üretimlerde uygulanan bir tekniktir. Fiziksel olarak bir araya kümelenmiş makinalardan oluşan bu hücrelerde 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, robotun bu işleri tezgahlara hangi zamanlarda ve hangi sıra ile yerleştirip-alması gerektiğini belirleyen algoritmalar geliştirilmiştir. Bu algoritmalar, imalat hücresini oluşturabilmek için gerekli kütüphane (tezgahlar, robotlar ve depolama alanları), tezgah yerleşimi ve iş parçaları bilgilerinin yer aldığı bir uzman sistemin alt modülü olarak yapılandırılmıştır. Giriş bilgileri uzman sistemin çalışması ile elde edilen veriler olmakta, çıkış bilgileri yine aynı uzman sistem tarafından kullanılmaktadır. Geliştirilen algoritmalar
QUICKBASIC dilinde hazırlanmış bir yazılıma aktarılmış ve uzman sistemin “karar mekanizması” kısmını meydana getirmiştir. Örnek problemler üzerindeki testlerde geliştirilen yazılımın güvenilir sonuçlar ürettiği izlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

İmalat hücresi , sıralama , işlem planlaması , uzman sistem.

SEQUENCING OF OPERATIONS OF AN INDUSTRIAL ROBOT USED IN A MANUFACTURING CELL

Öz

Cell production system is a technique which has been used widely for batch type of production in recent years.
In a cell formed physically by machine-tools, robot usage is preferred to increase the production efficiency,
quality and job security and to avoid boring work. In this study, algorithms have been developed to determine in
which order and at what time work pieces will be loaded/unloaded from machine-tools by a robot. A maximum
of ten machine-tools and a single robot in a cell, and production of at most ten work pieces simultaneously are
assumed. The developed algorithms constitute the inference engine of an expert system. This expert system has
been constructed in different modules and can generate manufacturing cells by using its library, machine tool
layout data and workpiece data. Process planning module forms the inference engine of the expert system in
which the developed algorithms are programmed by using QUICKBASIC language. The developed algorithms
have been shown to give reliable results on sample problems. 

Anahtar Kelimeler

Manufacturing cell , sequencing , scheduling , expert system

Kaynakça

• Su, C.T. & Fu, H.P., “A Simulated Annealing
• Heuristic for Robotics Assembly Using The
• Dynamic Pick-And-Place Model”, Production
• Planning & Control, Vol.9, No.8, 795-802,
• -
• Son, C., “An Optimal Planning Technique for
• Intelligent Robot’s Part Assembly in Partially
• Unstructured Environments”, Robotica, Vol.16,
• -57, 1998, UK.
• Alexander, J.C., Maddocks, J.H. & Michalowski,
• B.A., “Shortest Distance Paths for Wheeled
• Mobile Robots”, IEEE Transactions on
• Robotics and Automation, Vol.14, No.5, 657-
• , 1998.
• 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, Vol.17, No.5, 512-530,
• -
• Dawande, M., Geismar, H.N., Sethi, S.P., &
• Sriskandarajah, C., “Sequencing and Scheduling in Robotic Cells: Recent Developments”, Journal of
• Scheduling, Vol.8, No.5, 387-426, 2005.
• Agnetis, A., & Pacciarelli, D., “Part Sequencing
• in Three-Machine No-Wait Robotic Cells,”
• Operations Research Letters, Vol.27, No.4,
• -192, 2000.
• Soukhal, A., & Martineau, P., “Resolution of a
• Scheduling Problem in a Flowshop Robotic
• Cell”, European Journal of Operational
• Research, Vol.161, No.1, 62-72, 2005.
• Sriskandarajah, C., Drobuuchevitch, I., Sethi,
• S.P., & Chandrasekaran, R., “Scheduling
• Multiple Partsin a Robotic Cell Served by a Dual-
• Gripper Robot”, Operations Research, Vol.52,
• No.1, 65-82, 2004.
• Kumar, S., Ramanan, N., & Sriskandarajah, C.,
• “Minimizing Cycle Time in Large Robotic
• Cells”, IIE Transactions (Institute of Industrial Engineers), Vol.32, No.2, 123-136,
• -
• Adams, J., Balas, E. & Zawack, D., “The Shifting
• Bottleneck Procedure for Job Shop Scheduling”,
• Management Science, Vol.34, No.3, 391-401,
• -
• Pinedo, M., Scheduling - Theory, Algorithms,
• and Systems, Prentice Hall Englewood Cliffs,
• New Jersey, USA, 1995.
• Acar, N., Üretim Planlaması Yöntem ve
• Uygulamaları, 2. Baskı, Milli Prodüktivite
• Merkezi Yayınları, No:280, Ankara, 1985.
• Usta, Y., “Robotlu İmalat Hücresindeki Taşıma
• İşlemleri İçin Modele Dayalı Bir Uzman Sistem
• Geliştirilmesi, Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak.
• Dergisi, Cilt.20, No.2, 275-288, 2005.
• Usta, Y., Robotlu İmalat Hücreleri için Uzman
• Sistem Geliştirilmesi, Doktora Tezi, Gazi Üniv.
• Fen Bilimleri Enst. Ankara, 1999.