Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

Otomotiv Sektöründe Kullanılan Parçaların Robot ve Kamera Yardımı ile Ölçümü Yapılarak, Manuel Hatanın Azaltılması

Yıl 2021, Cilt: 2 Sayı: 2, 112 - 126, 01.12.2021

Öz

İmalat endüstrileri daha rekabetçi bir ortamda gelişimlerini ve sürekliliklerini devam ettirerek maliyetlerini düşürmeyi hedeflemektedir. Yalın üretime geçiş sürecinde ilk adım, israfa yol açan üretimdeki tüm aktivitelerin en aza indirilmesi ve katma değeri olan/olmayan faaliyetlerin analiz edilmesidir. Bu çalışmada, otomotiv sektöründe faaliyet gösteren firmaların (Ford, Bosch, Delphi, Audi, Toyota, Honda, Hydrema, Fiat, Hitachi) ürettikleri araçlara takılan parça imalatı için ar-ge çalışması ele alınmıştır. Montaj hattı tasarımı ile yapılan iyileştirme sürecinde, imalat sürecinin işleyişi, süreç üzerindeki etkiler robot ve kamera destekli kalite kontrolü belirlenmeye çalışılmıştır. Kamera ile ölçüm sistemleri kullanarak üretim sürecinin incelenmesi, çevrim süresinin azaltılması, katma değer yaratmayan hareketlerin giderilmesi ve lay-out (yerleşim düzeni) iyileştirilmeleri hedef alınarak kompleks ve zor parçaların kalite kontrolü, montaj hatları için iyileştirme çalışmaları değerlendirilmiştir.

Kaynakça

  • Anonim, 2021a. Kuka, https://www.kuka.com/tr-tr/%C3%BCr%C3%BCnler-hizmetler/robot-sistemleri/end%C3%BCstriyel-robot/kr-z/ (Erişim Tarihi: 27.06.2021).
  • Anonim, 2021b. Serkanhoca, https://www.serkanhoca.org/2018/01/fry-sartlandrc-hava-hazrlayc.html/ (Erişim Tarihi: 27.06.2021).
  • Anonim, 2021c. Schunk, https://schunk.com/tr_en/homepage/ (Erişim Tarihi: 27.06.2021).
  • Anonim, 2021d. Festo, https://www.festo.com/cat/tr_tr/products/ (Erişim Tarihi: 27.06.2021).
  • Anonim, 2021e. Robostistan, https://maker.robotistan.com/plc-nedir-plc-programlama-teknikleri-ve-ozellikleri/ (Erişim Tarihi: 27.06.2021).
  • Bağci E., Endüstri 4.0: Yeni üretim tarzını anlamak, Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Elektronik Dergisi 9 (24), 122-146, 2018.
  • Bone G. M., Capson D., Vision-guided fixtureless assembly of automotive components. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing 19(1-2), 79-87, 2003.
  • Deniz C., Cakir M., In-line stereo-camera assisted robotic spot-welding quality control system. Industrial Robot 45 (1), 54-63, 2018.
  • Ege G. K., Kesen U., Yüce H., Genç G., FR4 ve FR2 Baskı Devre Kartlarının Mikroşerit Anten Uygulamasında Tasarımı ve Simülasyonu. Journal of Materials and Mechatronics: A (JournalMM) 2 (1), 51-59, 2021.
  • Ekstrom M. P., Digital image processing techniques. Academic Press, Second Edition, 2, 372, 2012.
  • Faheem M., Shah S. B. H., Butt R. A., Raza B., Anwar M., Ashraf, M. W., Gungor, V. C., Smart grid communication and information technologies in the perspective of Industry 4.0: Opportunities and challenges. Computer Science Review 30, 1-30, 2018.
  • Fırat O. Z., Fırat S. Ü., Endüstri 4.0 yolculuğunda trendler ve robotlar. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi 46 (2), 211-223, 2017.
  • Gökçen H., Ağpak K., Benzer R., Balancing of parallel assembly lines. International Journal of Production Economics 103 (2), 600-609, 2006.
  • Köse F., Dişli çark hatalarının görüntü işleme yöntemleri ile ölçümü. İTÜ Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans (Basılmış), 2005.
  • Küçükatay O., Köse E., Yıldız Z., PLC Kontrollü Kurutucu Konveyör Tasarımı. Çukurova Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi 36 (1), 249-260, 2021.
  • Kurt D., Bozoklu Ü., Robot Ekonomisinin Yükselişi. Sosyal Bilimler Metinleri 1, 25-47, 2019.
  • Kurtulan S., PLC ile endüstriyel otomasyon. Birsen Yayınevi, 3. Baskı, 1, İstanbul, 2003.
  • Li Z., Kucukkoc I., Tang Q., Enhanced branch-bound-remember and iterative beam search algorithms for type II assembly line balancing problem. Computers & Operations Research 131, 2-9, 2021.
  • Manesis S., Nikolakopoulos G., Introduction to Industrial Automation, First edition, CRC Press: Boca Raton, FL, USA, 2018.
  • Sága M., Bulej V., Čuboňova N., Kuric I., Virgala I., Eberth M., Case study: Performance analysis and development of robotized screwing application with integrated vision sensing system for automotive industry. International Journal of Advanced Robotic Systems, 17 (3), 1-23, 2020.
  • Soylu A., Endüstri 4.0 ve girişimcilikte yeni yaklaşımlar. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 32, 43-57, 2018.
  • Taştan M., Aluçoğlu A., Programlanabilir lojik denetleyici ile deneysel endüstriyel sistemin kontrolü. Elektrik Mühendisleri Odası 67-74, 2003.
  • Turan H., Japon Yalın Üretim Yönetim Modelinin Türk Üretim Sektöründe Uygulanabilirliğinin İncelenmesi: Otomotiv Sektöründe bir Uygulama. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi 14 (2), 451-459, 2018.
  • Wilson L., How to implement lean manufacturing, The McGraw-Hill Education, New York, 2010.

Measuring the Parts Used in the Automotive Industry with the Help of Robots and Cameras, Reducing Manual Error

Yıl 2021, Cilt: 2 Sayı: 2, 112 - 126, 01.12.2021

Öz

Manufacturing industries aim to reduce their costs by continuing their development and continuity in a more competitive environment. The first step in the transition to lean production is to minimize all activities in production that lead to waste and to analyze activities with or without added value. In this study, R-D work for the production of parts attached to the vehicles produced by companies operating in the automotive sector (Ford, Bosch, Delphi, Audi, Toyota, Honda, Hydrema, Fiat, Hitachi) is discussed. In the improvement process with the assembly line design, the functioning of the manufacturing process and the effects on the process were tried to be determined by robot and camera assisted quality control. Quality control of complex and difficult parts, improvement studies for assembly lines were evaluated by targeting the examination of the production process using camera measurement systems, reducing the cycle time, eliminating the movements that do not create added value, and improving the lay-out. Quality control of complex and difficult parts and improvement studies for assembly lines were evaluated by aiming at eliminating movements that do not create added value and improving lay-outs. Quality control of complex and difficult parts and improvement studies for assembly lines were evaluated by aiming at eliminating movements that do not create added value and improving lay-outs.

Kaynakça

  • Anonim, 2021a. Kuka, https://www.kuka.com/tr-tr/%C3%BCr%C3%BCnler-hizmetler/robot-sistemleri/end%C3%BCstriyel-robot/kr-z/ (Erişim Tarihi: 27.06.2021).
  • Anonim, 2021b. Serkanhoca, https://www.serkanhoca.org/2018/01/fry-sartlandrc-hava-hazrlayc.html/ (Erişim Tarihi: 27.06.2021).
  • Anonim, 2021c. Schunk, https://schunk.com/tr_en/homepage/ (Erişim Tarihi: 27.06.2021).
  • Anonim, 2021d. Festo, https://www.festo.com/cat/tr_tr/products/ (Erişim Tarihi: 27.06.2021).
  • Anonim, 2021e. Robostistan, https://maker.robotistan.com/plc-nedir-plc-programlama-teknikleri-ve-ozellikleri/ (Erişim Tarihi: 27.06.2021).
  • Bağci E., Endüstri 4.0: Yeni üretim tarzını anlamak, Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Elektronik Dergisi 9 (24), 122-146, 2018.
  • Bone G. M., Capson D., Vision-guided fixtureless assembly of automotive components. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing 19(1-2), 79-87, 2003.
  • Deniz C., Cakir M., In-line stereo-camera assisted robotic spot-welding quality control system. Industrial Robot 45 (1), 54-63, 2018.
  • Ege G. K., Kesen U., Yüce H., Genç G., FR4 ve FR2 Baskı Devre Kartlarının Mikroşerit Anten Uygulamasında Tasarımı ve Simülasyonu. Journal of Materials and Mechatronics: A (JournalMM) 2 (1), 51-59, 2021.
  • Ekstrom M. P., Digital image processing techniques. Academic Press, Second Edition, 2, 372, 2012.
  • Faheem M., Shah S. B. H., Butt R. A., Raza B., Anwar M., Ashraf, M. W., Gungor, V. C., Smart grid communication and information technologies in the perspective of Industry 4.0: Opportunities and challenges. Computer Science Review 30, 1-30, 2018.
  • Fırat O. Z., Fırat S. Ü., Endüstri 4.0 yolculuğunda trendler ve robotlar. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi 46 (2), 211-223, 2017.
  • Gökçen H., Ağpak K., Benzer R., Balancing of parallel assembly lines. International Journal of Production Economics 103 (2), 600-609, 2006.
  • Köse F., Dişli çark hatalarının görüntü işleme yöntemleri ile ölçümü. İTÜ Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans (Basılmış), 2005.
  • Küçükatay O., Köse E., Yıldız Z., PLC Kontrollü Kurutucu Konveyör Tasarımı. Çukurova Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi 36 (1), 249-260, 2021.
  • Kurt D., Bozoklu Ü., Robot Ekonomisinin Yükselişi. Sosyal Bilimler Metinleri 1, 25-47, 2019.
  • Kurtulan S., PLC ile endüstriyel otomasyon. Birsen Yayınevi, 3. Baskı, 1, İstanbul, 2003.
  • Li Z., Kucukkoc I., Tang Q., Enhanced branch-bound-remember and iterative beam search algorithms for type II assembly line balancing problem. Computers & Operations Research 131, 2-9, 2021.
  • Manesis S., Nikolakopoulos G., Introduction to Industrial Automation, First edition, CRC Press: Boca Raton, FL, USA, 2018.
  • Sága M., Bulej V., Čuboňova N., Kuric I., Virgala I., Eberth M., Case study: Performance analysis and development of robotized screwing application with integrated vision sensing system for automotive industry. International Journal of Advanced Robotic Systems, 17 (3), 1-23, 2020.
  • Soylu A., Endüstri 4.0 ve girişimcilikte yeni yaklaşımlar. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 32, 43-57, 2018.
  • Taştan M., Aluçoğlu A., Programlanabilir lojik denetleyici ile deneysel endüstriyel sistemin kontrolü. Elektrik Mühendisleri Odası 67-74, 2003.
  • Turan H., Japon Yalın Üretim Yönetim Modelinin Türk Üretim Sektöründe Uygulanabilirliğinin İncelenmesi: Otomotiv Sektöründe bir Uygulama. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi 14 (2), 451-459, 2018.
  • Wilson L., How to implement lean manufacturing, The McGraw-Hill Education, New York, 2010.
Toplam 24 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Makine Mühendisliği
Bölüm Araştırma Makaleleri
Yazarlar

Yakup Koç 0000-0003-0141-7177

Derviş Özkan 0000-0002-4978-290X

Yayımlanma Tarihi 1 Aralık 2021
Gönderilme Tarihi 28 Haziran 2021
Yayımlandığı Sayı Yıl 2021 Cilt: 2 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA Koç, Y., & Özkan, D. (2021). Otomotiv Sektöründe Kullanılan Parçaların Robot ve Kamera Yardımı ile Ölçümü Yapılarak, Manuel Hatanın Azaltılması. Journal of Materials and Mechatronics: A, 2(2), 112-126.
AMA Koç Y, Özkan D. Otomotiv Sektöründe Kullanılan Parçaların Robot ve Kamera Yardımı ile Ölçümü Yapılarak, Manuel Hatanın Azaltılması. J. Mater. Mechat. A. Aralık 2021;2(2):112-126.
Chicago Koç, Yakup, ve Derviş Özkan. “Otomotiv Sektöründe Kullanılan Parçaların Robot Ve Kamera Yardımı Ile Ölçümü Yapılarak, Manuel Hatanın Azaltılması”. Journal of Materials and Mechatronics: A 2, sy. 2 (Aralık 2021): 112-26.
EndNote Koç Y, Özkan D (01 Aralık 2021) Otomotiv Sektöründe Kullanılan Parçaların Robot ve Kamera Yardımı ile Ölçümü Yapılarak, Manuel Hatanın Azaltılması. Journal of Materials and Mechatronics: A 2 2 112–126.
IEEE Y. Koç ve D. Özkan, “Otomotiv Sektöründe Kullanılan Parçaların Robot ve Kamera Yardımı ile Ölçümü Yapılarak, Manuel Hatanın Azaltılması”, J. Mater. Mechat. A, c. 2, sy. 2, ss. 112–126, 2021.
ISNAD Koç, Yakup - Özkan, Derviş. “Otomotiv Sektöründe Kullanılan Parçaların Robot Ve Kamera Yardımı Ile Ölçümü Yapılarak, Manuel Hatanın Azaltılması”. Journal of Materials and Mechatronics: A 2/2 (Aralık 2021), 112-126.
JAMA Koç Y, Özkan D. Otomotiv Sektöründe Kullanılan Parçaların Robot ve Kamera Yardımı ile Ölçümü Yapılarak, Manuel Hatanın Azaltılması. J. Mater. Mechat. A. 2021;2:112–126.
MLA Koç, Yakup ve Derviş Özkan. “Otomotiv Sektöründe Kullanılan Parçaların Robot Ve Kamera Yardımı Ile Ölçümü Yapılarak, Manuel Hatanın Azaltılması”. Journal of Materials and Mechatronics: A, c. 2, sy. 2, 2021, ss. 112-26.
Vancouver Koç Y, Özkan D. Otomotiv Sektöründe Kullanılan Parçaların Robot ve Kamera Yardımı ile Ölçümü Yapılarak, Manuel Hatanın Azaltılması. J. Mater. Mechat. A. 2021;2(2):112-26.