Please use this identifier to cite or link to this item:
https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/26450
| Title: | การจัดสมดุลสายการผลิตที่มีหลายวัตถุประสงค์บนสายการประกอบผลิตภัณฑ์ผสมแบบสองด้านภายใต้ผลกระทบจากการเรียนรู้ |
| Other Titles: | Multi-objective balancing on mixed-model two-sided assembly lines under learning effect |
| Authors: | เอื้อมพร จันทร์แซม |
| Advisors: | ปารเมศ ชุติมา |
| Other author: | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์ |
| Advisor's Email: | Parames.C@chula.ac.th |
| Subjects: | การจัดสมดุลสายการผลิต |
| Issue Date: | 2554 |
| Publisher: | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย |
| Abstract: | สายการประกอบแบบสองด้านเป็นสายการประกอบที่สามารถทำการผลิตได้ทั้งด้านซ้าย (Left-Side) และด้านขวา (Right-Side) ขนานกันไปพร้อมๆ กัน ซึ่งใช้กันมากในอุตสาหกรรมการผลิตผลิตภัณฑ์ที่มีขนาดใหญ่ และมีลักษณะที่คล้ายคลึงกัน เช่น รถยนต์ รถบรรทุก การแก้ปัญหาการจัดสมดุลสายการประกอบผลิตภัณฑ์ผสมแบบสองด้านภายใต้ผลกระทบจากการเรียนรู้ มีวัตถุประสงค์เพื่อให้ฟังก์ชันหลายวัตถุประสงค์ของการใช้งานสายการประกอบเกิดประสิทธิภาพสูงสุด ซึ่งปัญหานี้เป็นปัญหา NP-hard ดังนั้นงานวิจัยนี้จึงนำเสนออัลกอริทึมที่มีชื่อว่า วิธีการหาค่าเหมาะสมแบบการกระจายของสิ่งมีชีวิตตามภูมิศาสตร์ เข้ามาประยุกต์ใช้ในการแก้ปัญหาดังกล่าว และทำการเปรียบเทียบผลที่ได้กับอัลกอริทึมอื่นที่ได้การยอมรับว่ามีความเหมาะสมที่จะนำมาแก้ปัญหาการจัดสมดุล ได้แก่ วิธีเจนเนติกอัลกอริทึม วิธีการหาค่าเหมาะสมแบบฝูงอนุภาค วิธีการหาคาเหมาะสมแบบฝูงอนุภาคโดยอาศัยความรู้เชิงลบ โดยวัตถุประสงค์ที่พิจารณามี 4 วัตถุประสงค์ คือ จำนวนคู่สถานีงานน้อยที่สุด จำนวนสถานีงานน้อยที่สุด ผลต่างของความสัมพันธ์ของงานในสถานีงานมีค่าน้อยที่สุด และความแตกต่างของภาระงานระหว่างสถานีงานมีค่าน้อยที่สุด จากผลการทดลองพบว่าวิธีการหาค่าเหมาะสมแบบการกระจายของสิ่งมีชีวิตตามภูมิศาสตร์ มีประสิทธิภาพในการค้นหาคำตอบที่ดี และเป็นที่ยอมรับได้ |
| Other Abstract: | Two-sided assembly lines are typically use both sides (left and right) this type of assembly line are found in production of learg-sized products, such as automobile and trucks. Solving mixed model two-side assembly lines under a learning effect problem to achieve multi-objective functions aims at highest effectiveness of assembly lines. This type of problem is known to be NP-hard. A Biogeography-based optimization (BBO) is applied as a method for solving this problem. Four objectives were considered including minimum number of Mated-station, minimum number of Workstations, minimum Work Relatedness and minimum Workload Balance between Workstation. The performance of BBO was compared with the well-known algorithms, namely Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II), Discrete Particle Swarm Optimization (DPSO), and the Particle Swarm Optimization with Negative Knowledge (PSONK). The result shows that BBO is good performance and acceptable. |
| Description: | วิทยานิพนธ์ (วศ.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2554 |
| Degree Name: | วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต |
| Degree Level: | ปริญญาโท |
| Degree Discipline: | วิศวกรรมอุตสาหการ |
| URI: | http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/26450 |
| URI: | http://doi.org/10.14457/CU.the.2011.1909 |
| metadata.dc.identifier.DOI: | 10.14457/CU.the.2011.1909 |
| Type: | Thesis |
| Appears in Collections: | Eng - Theses |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| ueamporn_ja.pdf | 8.98 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.