Comparison of Line Layout Strategies in Assembly Systems under In-Plant Logistics Decisions

Year 2024, Volume: 6 Issue: 1, 153 - 165, 30.04.2024

Pelin Şahin , Ayşe Karaağaç , Esma Sunulu , Bilal Ervural

https://doi.org/10.47112/neufmbd.2024.39

Abstract

Internal logistics, interchangeably known as production logistics, plays a pivotal role in efficiently managing raw materials, materials, and components within a facility. A fundamental challenge in in-facility logistics lies in determining the configuration of storage facilities. This critical decision involves choosing between a centralized or decentralized storage system and selecting the most suitable supermarket type to meet specific operational needs. The subsequent integral step involves making decisions about the transportation system. This step evaluates various material handling methods, including feed lines, tow trains, forklifts, conveyor systems, and Automatic Guided Vehicle (AGV) technology. Building on this, our study aims to identify the most suitable line layout type by analyzing different station layout types (I-type, L-type, U-type, and S-type), supermarket layout, and transportation vehicle selection decisions. In this context, a mathematical model is designed to minimize total transportation and inventory costs, optimize facility space utilization, and enhance overall efficiency. Achieving an optimal supermarket layout and determining the appropriate type and quantity of transportation vehicles represents a crucial step towards realizing cost-effective in-facility transportation and ensuring a specific level of service quality. Our study provides a focused approach, aiming to minimize in-facility transportation costs, optimize space utilization, and enhance efficiency by systematically comparing line types within decisions related to supermarket layout and transportation method selection.

Keywords

Line layout, Part feeding, Production logistics, Supermarket

Project Number

Bu çalışma Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu (TÜBİTAK) tarafından 2209-A projesi kapsamında (Destek Numarası: 1919B012202397) desteklenmiştir

Montaj Sistemlerinde Tesis İçi Lojistik Kararları Altında Hat Yerleşim Stratejilerinin Karşılaştırılması

Abstract

Üretim lojistiği olarak da bilinen iç lojistik, hammaddelerin, malzemelerin ve bileşenlerin sorunsuz bir şekilde yönetilmesi sürecinde kritik bir unsurdur. Tesis içi lojistiğin temel zorluklarından biri, depolama tesislerinin nasıl yapılandırılacağıdır. Bu karar, merkezi mi yoksa merkezi olmayan bir depolama sisteminin mi daha uygun olduğunu belirlemeyi ve belirli operasyonel ihtiyaçlara en uygun süpermarket türünün seçilmesini içerir. Taşıma sistemi kararları, denklemin bir sonraki ayrılmaz parçasını oluşturur. Bu adımda, besleme hatları, çekici trenler, forkliftler veya konveyör sistemleri ve Otomatik Kılavuzlu Araç (AGV) teknolojisinin kullanımı gibi malzeme taşıma yöntemleri üzerinde durulur. Bu çalışma, farklı istasyon yerleşim türleri (I-tipi, L-tipi, U-tipi ve S-tipi) süpermarket yerleşim yeri ve ulaşım araçlarının seçimi kararları ile analiz edilerek en uygun hat yerleşim türüne karar vermeyi amaçlamaktadır. Bu bağlamda, toplam taşıma ve stok maliyetlerini en aza indirmeyi, tesis alanı kullanımını optimize etmeyi ve genel verimliliği artırmayı hedefleyen bir matematiksel model sunulmaktadır. Süpermarket yerleşimi düzeninin ve taşıma araçlarının türü ve sayısının optimize edilmesi, düşük maliyetli tesis içi taşımalara ve belirli bir hizmet kalitesi seviyesinin sağlanmasına yönelik önemli bir adımdır. Bu çalışma, süpermarket düzeni ve taşıma yöntemi seçimi kararları altında hat türlerinin karşılaştırılması ile tesis içi taşıma maliyetlerini en aza indirme, alan kullanımını ve verimliliği artırma odaklı bir yaklaşım sunmaktadır.

Keywords

Hat yerleşim Parça besleme, Süpermarket, Üretim lojistiği

Supporting Institution

Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu (TÜBİTAK)

Project Number

Bu çalışma Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu (TÜBİTAK) tarafından 2209-A projesi kapsamında (Destek Numarası: 1919B012202397) desteklenmiştir

References

• D. Battini, N. Boysen, S. Emde, Just-in-Time supermarkets for part supply in the automobile industry, Journal of Management Control. 24 (2013) 209–217. doi:10.1007/s00187-012-0154-y.
• B.C. Ervural, B. Ervural, Ö. Kabak, Evaluation of Flexible Manufacturing Systems Using a Hesitant Group Decision Making Approach, Journal of Intelligent Systems. 28 (2019) 245–258. doi:10.1515/jisys-2017-0065.
• S.K. Usta, M.K. Oksuz, M.B. Durmusoglu, Design methodology for a hybrid part feeding system in lean-based assembly lines, Assembly Automation. 37 (2017) 84–102. doi:10.1108/AA-09-2016-114.
• Ö.F. Yılmaz, An integrated bi-objective U-shaped assembly line balancing and parts feeding problem: optimization model and exact solution method, Annals of Mathematics and Artificial Intelligence. 90 (2022) 679–696. doi:10.1007/s10472-020-09718-y.
• A. Nourmohammadi, H. Eskandari, M. Fathi, A.H.C. Ng, Integrated locating in-house logistics areas and transport vehicles selection problem in assembly lines, International Journal of Production Research. 59 (2021) 598–616. doi:10.1080/00207543.2019.1701207.
• S. Emde, N. Boysen, Optimally locating in-house logistics areas to facilitate JIT-supply of mixed-model assembly lines, International Journal of Production Economics. 135 (2012) 393–402. doi:10.1016/j.ijpe.2011.07.022.
• S. Emde, M. Gendreau, Scheduling in-house transport vehicles to feed parts to automotive assembly lines, European Journal of Operational Research. 260 (2017) 255–267. doi:10.1016/J.EJOR.2016.12.012.
• D. Battini, M. Gamberi, A. Persona, F. Sgarbossa, Part-feeding with supermarket in assembly systems: transportation mode selection model and multi-scenario analysis, Assembly Automation. 35 (2015) 149–159. doi:10.1108/AA-06-2014-053.
• B.-H. Zhou, F. Tan, A self-adaptive estimation of distribution algorithm with differential evolution strategy for supermarket location problem, Neural Computing and Applications. 32 (2020) 5791–5804. doi:10.1007/s00521-019-04052-9.
• E.O. Adenipekun, V. Limère, N.A. Schmid, The impact of transportation optimisation on assembly line feeding, Omega (United Kingdom). 107 (2022) 102544. doi:10.1016/j.omega.2021.102544.
• J. Heger, T. Voss, Reducing mean tardiness in a flexible job shop containing AGVs with optimized combinations of sequencing and routing rules, Procedia CIRP. 81 (2019) 1136–1141. doi:10.1016/j.procir.2019.03.281.
• H.F. Rahman, I. Nielsen, Scheduling automated transport vehicles for material distribution systems, Applied Soft Computing. 82 (2019) 105552. doi:10.1016/J.ASOC.2019.105552.
• P.T. Zacharia, E.K. Xidias, AGV routing and motion planning in a flexible manufacturing system using a fuzzy-based genetic algorithm, International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 109 (2020) 1801–1813. doi:10.1007/S00170-020-05755-3/FIGURES/13.
• M. Alnahhal, B. Noche, A genetic algorithm for supermarket location problem, Assembly Automation. 35 (2015) 122–127. doi:10.1108/AA-02-2014-018.
• A. Nourmohammadi, H. Eskandari, M. Fathi, Design of stochastic assembly lines considering line balancing and part feeding with supermarkets, Engineering Optimization. 51 (2019) 63–83. doi:10.1080/0305215X.2018.1439944.
• M. Faccio, M. Gamberi, A. Persona, A. Regattieri, F. Sgarbossa, Design and simulation of assembly line feeding systems in the automotive sector using supermarket, kanbans and tow trains: a general framework, Journal of Management Control. 24 (2013) 187–208. doi:10.1007/s00187-013-0175-1.
• J.A. Tompkins, J.A. White, Y.A. Bozer, J. Tanchoco, Facilities Planning, 4. baskı, John Wiley & Sons, 2010. https://www.wiley.com/en-gb/Facilities+Planning%2C+4th+Edition-p-9780470444047 (erişim 26 Ocak 2024).
• J. Miltenburg, U-shaped production lines: A review of theory and practice, International Journal of Production Economics. 70 (2001) 201–214. doi:10.1016/S0925-5273(00)00064-5.
• Q. Liu, J. Leng, D. Yan, D. Zhang, L. Wei, A. Yu, R. Zhao, H. Zhang, X. Chen, Digital twin-based designing of the configuration, motion, control, and optimization model of a flow-type smart manufacturing system, Journal of Manufacturing Systems. 58 (2021) 52–64. doi:10.1016/J.JMSY.2020.04.012.
• M. Karakoyun, A. Özkış, Transfer Fonksiyonları Kullanarak İkili Güve-Alev Optimizasyonu Algoritmalarının Geliştirilmesi ve Performanslarının Karşılaştırılması, Necmettin Erbakan Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi. 3 (2021) 1–10.
• A. Pektaş, O. İnan, Ağaç Tohum Algoritmasının Kümeleme Problemlerine Uygulanması TT - Application of Tree Seed Algorithm on Clustering Problems, Necmettin Erbakan Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi. 4 (2022) 1–10.