Bu çalışma, iki boyutlu kesme problemlerinin çözümü için yeni karma tamsayılı doğrusal matematiksel modeller (M1 ve M2) önermektedir. M1 modeli, literatürdeki model ile kıyaslanırken, M2 modeli parçaların 90 derece döndürülmesine izin vererek ek esneklik sunmaktadır. Bu çalışmada, önerilen modellerin performansı, literatürden alınan ve en iyi çözümleri bilinen test problemleri kullanılarak değerlendirilmektedir. Ayrıca, çalışma bir gerçek hayat uygulaması da içermektedir. Bu kapsamda lokomotif ve motor üretimi yapan bir fabrikanın vagon atölyesindeki 16 ve 25 parçalı kesme problemleri önerilen modellerle çözülmüş ve sonuçlar işletmenin mevcut çözümü ile karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak, 16 parçalı kesme probleminde M1 ve M2 modelleri sırasıyla %1,32 ve %2,32 oranında iyileşme sağlamıştır. 25 parçalı kesme probleminde ise, M1 modeli %1,59 ve M2 modeli %8,78 oranında iyileşme elde edilmiştir. Bu sonuçlar, önerilen modellerin kesme problemlerini çözmekte etkili olduğunu ve mevcut yöntemlere göre daha iyi sonuçlar elde ettiğini göstermektedir. Bu çalışma, kesme problemlerinin çözümünde yeni ve etkili yöntemler sunarak, malzeme kullanımını optimize etmeye ve israfı azaltmaya yardımcı olabilecek potansiyel katkıları ile sürdürülebilir üretim uygulamalarına da katkı sağlamaktadır.
İki boyutlu kesme problemi Karma tamsayılı doğrusal programlama Gerçek hayat uygulaması.
This study proposes new mixed-integer linear mathematical models (M1 and M2) for solving two-dimensional cutting stock problems. The M1 model is compared with the model in the existing literature, while the M2 model allows for additional flexibility by permitting 90-degree rotation of the pieces. In this study, the performance of these models is evaluated using test problems with known optimal solutions from the literature. Additionally, for real-world applications, cutting stock problems involving 16 and 25 pieces in a wagon workshop of a locomotive and engine manufacturing factory are solved using the proposed models, and the results are compared with the company's existing solution. As a result, in the 16-piece cutting problem, the M1 and M2 models achieved improvements of 1.32% and 2.32%, respectively. In the 25-piece cutting problem, the M1 model attained a 1.59% improvement, while the M2 model achieved an 8.78% improvement. These results demonstrate that the proposed models are effective in solving cutting problems and yield better outcomes compared to existing methods. This study presents novel and efficient approaches to solving cutting problems, which have the potential to optimize material usage and reduce waste, contributing to more sustainable manufacturing practices.
Two-dimensional cutting stock problem Mixed-integer linear programming model Real-life application.
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | Endüstri Mühendisliği |
Bölüm | Araştırma Makaleleri |
Yazarlar | |
Erken Görünüm Tarihi | 22 Nisan 2024 |
Yayımlanma Tarihi | 22 Nisan 2024 |
Kabul Tarihi | 3 Ocak 2024 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2024 |