Optimization of Facility Layout and Production Planning Decisions in Flange Manufacturing Plants: Application of CRAFT and CORELAP Algorithms

Yıl 2026, Cilt: 9 Sayı: 2, 609 - 633, 16.03.2026

Hüseyin Ali Sarikaya

https://doi.org/10.47495/okufbed.1724061

https://izlik.org/JA23EJ64MM

Öz

Efficient facility layout planning is essential for optimizing workflow, reducing material handling costs, and enhancing production efficiency. In flange manufacturing, ineffective layouts lead to increased transportation costs and production inefficiencies. Applying systematic layout optimization strategies is crucial for maintaining competitiveness and cost-effectiveness. This study examines the optimization of facility layouts using CRAFT (Computerized Relative Allocation of Facilities Technique) and CORELAP (Computerized Relationship Layout Planning) algorithms. These methods are designed to minimize material handling costs and improve spatial organization. The study finds that CRAFT is more suitable for modifying existing layouts, while CORELAP is ideal for new facility designs. Implementation results show that CORELAP reduced material handling costs by 7%, from 845 to 787, while CRAFT achieved a 12% reduction, lowering costs to 747. These improvements enhance operational efficiency and long-term cost savings. Instead of a complete restructuring, both algorithms focus on incremental layout enhancements, preventing major production disruptions. Simulation results confirm that CRAFT increases efficiency with minimal layout modifications, reducing material handling distances and accelerating production. Given its cost-effective and practical application, particularly for small and medium-sized enterprises, CRAFT was deemed the preferred approach for this study.

Anahtar Kelimeler

Facility Layout Optimization , CRAFT Algorithm , CORELAP Algorithm , Material Handling Cost

Flanş Üretim Tesislerinde Tesis Yerleşimi ve Üretim Planlama Kararlarının Optimizasyonu: CRAFT ve CORELAP Algoritmalarının Uygulanması

https://izlik.org/JA23EJ64MM

Öz

Verimli tesis yerleşim planlaması, iş akışını optimize etmek, malzeme taşıma maliyetlerini azaltmak ve üretim verimliliğini artırmak için gereklidir. Flanş üretiminde, etkin olmayan yerleşim planları nakliye maliyetlerinin artmasına ve üretim verimsizliklerine yol açar. Sistematik yerleşim optimizasyonu stratejilerinin uygulanması, rekabet gücünün ve maliyet etkinliğinin korunması için çok önemlidir. Bu çalışma, CRAFT (Tesislerin Bilgisayarlı Göreceli Tahsis Tekniği) ve CORELAP (Bilgisayarlı İlişki Düzen Planlaması) algoritmalarını kullanarak tesis yerleşimlerinin optimizasyonunu incelemektedir. Bu yöntemler, malzeme taşıma maliyetlerini en aza indirmek ve mekânsal organizasyonu iyileştirmek için tasarlanmıştır. Çalışma, CRAFT'ın mevcut yerleşim planlarının değiştirilmesi için daha uygun olduğunu, CORELAP'ın ise yeni tesis tasarımları için ideal olduğunu ortaya koymaktadır. Uygulama sonuçları, CORELAP'in malzeme taşıma maliyetlerini %7 azaltarak 845'ten 787'ye düşürdüğünü, CRAFT'ın ise %12'lik bir azalma sağlayarak maliyetleri 747'ye indirdiğini göstermektedir. Bu iyileştirmeler operasyonel verimliliği ve uzun vadeli maliyet tasarruflarını artırmaktadır. Her iki algoritma da komple bir yeniden yapılandırma yerine kademeli yerleşim iyileştirmelerine odaklanarak büyük üretim kesintilerini önlemektedir. Simülasyon sonuçları, CRAFT'ın minimum yerleşim planı değişiklikleriyle verimliliği artırdığını, malzeme taşıma mesafelerini azalttığını ve üretimi hızlandırdığını doğrulamaktadır. Özellikle küçük ve orta ölçekli işletmeler için uygun maliyetli ve pratik uygulaması göz önüne alındığında, CRAFT bu çalışma için tercih edilen yaklaşım olarak kabul edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Tesis Yerleşim Optimizasyonu , CRAFT Algoritması , CORELAP Algoritması , Malzeme Taşıma Maliyeti , Üretim Verimliliği

Kaynakça

• Choi H., Yu S., Lee D., Noh SD., Ji S., Kim H. Optimization of the factory layout and production flow using production-simulation-based reinforcement learning. Machines 2024; 12(6): 390.
• Devi KYAT., Prabowo R. Desain optimal tata letak fasilitas dengan menggunakan metode CORELAP dan algoritma CRAFT. Jurnal Teknik. 2023; 21(2): 208-216.
• Febianti E., Kulsum K., Pradifta D. Relayout gudang bahan baku dengan menggunakan metode CORELAP dan CRAFT di PT. XYZ. Jurnal Ilmiah Teknik Industri 2020; 6(1): 78-85.
• Galbraith L., Miller W. A multifactor approach to selecting computer generated electronics assembly facility layouts. Computer and Industrial Engineering 1990; 18: 1–11.
• İnce MN., Taşdemir Ç. Facility location selection and layout planning through AHP, PROMETHEE, and CORELAP methods in the furniture industry. BioResources 2024; 19(3): 6478-6509.
• Jati P., Rahayu DI., Salsabila E., Azzam A. Facility layout design with CORELAP algorithm for educational tour. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering 2020; 982(1): 012060.
• Jiang F., Li L., Tang Y., Zhang H., Liu X. A facility layout algorithm for logistics scenarios driven by transport lines. Applied Science 2023; 13(12): 7215.
• Laosiritaworn W., Pinchai N., Jarupuncharadsri P. Job shop layout improvement with simulation technique: a case of metal sheet production. IOP Conference Series Materials Science and Engineering 2020; 842: 012023.
• Lewis W., Block T. On the application of computer aids to plant layout. International Journal of Production Research 1980; 18: 11–20.
• Mebrat B., Haile B. Job shop production layout optimization using combined CORELAP and CRAFT algorithms. AIP Conf Proc. 2023; 2693(1): 030031.
• Mulugeta A., Beshah B., Kitaw D. Computerized facilities layout design. Zede Journal 2013; 30: 27–32.
• Nordin NN., Ab Razak R., Marthandan G. A unique strategy for improving facility layout: an introduction of the origin algorithm. Sustainability 2023; 15(14): 11022.
• Ordu M., Korhan E. Simülasyon destekli tesis yerleşim tasarımı ve iyileştirme çalışmaları: Bir tekstil firması örneği. Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi. 2022; 5 (Special Issue): 26–39.
• Pérez-Gosende P., Mula J., Díaz-Madroñero M. Facility layout planning: an extended literature review. International Journal of Production Research 2021; 59: 3777–3816.
• Prasad N., Rajyalakshmi G., Reddy A. A typical manufacturing plant layout design using CRAFT algorithm. Procedia Eng 2014; 97: 1808–1814.
• Prayogo D., Cheng MY., Wu YW., Reddi AS., Yu VF., Persada SF. A novel hybrid metaheuristic algorithm for optimization of construction management site layout planning. Algorithms 2020; 13(5): 117.
• Saisud D., Kongkaew W. A hybrid CORELAP-association rules and fuzzy AHP framework for plant layout optimization in the para rubber plywood industry. Expert Syst Appl. 2025; 233: 128766.
• Salimpour S., Pourvaziri H., Azab A. Solving dynamic facility layout problem using a hybridized heuristic dynamic programming approach. Journal of the Operational Research Society 2025; 76(6): 1066-1086.
• Sari Y., Putri C., Hardianto A. Redesign of facilities layout using computerized relationship planning (CORELAP) and computerized relative allocation of facilities techniques (CRAFT) methods. Journal of Science and Applied Engineering 2023; 6(1): 38-49.
• Sarıkaya HA., Dinç HY., Urgancı H. Facility layout improvement in brake pad manufacturing using CRAFT algorithm. Journal Applied Engineering and Agriculture 2024; 1(1): 27–46.
• Tompkins JA., White JA., Bozer YA., Tanchoco JM. Facilities planning. John Wiley and Sons, 4th ed. New Jersey, United States of America, 2010.
• Tjusila AK., Gozali L., Doaly CO. Factory re-layout with SLP, CRAFT, CORELAP, Promodel, and FlexSim for optimization of material flow movement. Proceedings of the Second Asia Pacific International Conference on Industrial Engineering and Operations Management, 2021; 531-543.
• Zhao Y., Duan D. Workshop facility layout optimization based on deep reinforcement learning. Processes 2024; 12(1): 201.