İnsan-robot etkileşimli montaj hatlarının tasarımı ve dengelenmesi için yeni modeller ve çözüm yaklaşımları

Abstract

Endüstri 4.0 ve Endüstri 5.0 paradigmalarının üretim sistemlerinde yaygınlaşmasıyla birlikte, dijital dönüşüm süreci üretim yapılarının yeniden ele alınmasını gerekli kılmıştır. Bu dönüşüm, üretim süreçlerine ilişkin planlama ve optimizasyon kararlarını doğrudan etkileyerek montaj hattı dengeleme problemlerinin (MHDP) daha esnek, uyarlanabilir ve gerçekçi karar yapıları çerçevesinde değerlendirilmesini zorunlu hâle getirmiştir. Geleneksel MHDP yaklaşımlarının, dijitalleşen ve insan–robot etkileşiminin ön plana çıktığı güncel üretim ortamlarını temsil etmekte sınırlı kaldığı görülmektedir. Bu nedenle, MHDP'nin yeni üretim paradigmalarına uygun biçimde yeniden modellenmesi önem kazanmıştır. Dijital dönüşüm yalnızca otomasyon düzeyinin artmasını değil, aynı zamanda insanın üretim süreçlerindeki rolünün yeniden tanımlanmasını da beraberinde getirmiştir. Özellikle Endüstri 5.0 yaklaşımı doğrultusunda, üretim sistemlerinde insanın sezgisel ve bilişsel yetenekleri ile makinelerin hız ve hassasiyet avantajlarının birlikte kullanıldığı hibrit çalışma yapıları öne çıkmaktadır. Bu bağlamda, insanla aynı çalışma alanında güvenli biçimde çalışabilen işbirlikçi robotlar (cobotlar), üretim hatlarında giderek daha fazla kullanılmaya başlanmıştır. İnsan ve cobot operatörlerin etkileşimli biçimde görev üstlenmesi, MHDP'nin yapısını daha karmaşık hâle getirmiş ve İnsan–Robot Etkileşimli Montaj Hattı Dengeleme Problemi (İRE_MHDP) olarak adlandırılan yeni bir problem sınıfını ortaya çıkarmıştır. Bu tez çalışmasında İRE_MHDP, görevlerin iş elemanı seviyesinde tanımlandığı, insan ve cobot uygulanabilirliklerinin ayrıntılı biçimde modellendiği bir çerçeve kapsamında ele alınmıştır. Çalışmada, yeni öncelik diyagramları, proses alternatifleri, istasyon tipleri ve maliyet parametreleri dikkate alınarak daha gerçekçi bir modelleme yaklaşımı geliştirilmiştir. ISO/TS 15066 güvenlik standardı esas alınarak oluşturulan bu yapı, literatürde yer alan mevcut modellerle karşılaştırıldığında kapsam ve temsil gücü açısından önemli farklılıklar içermektedir. Geliştirilen modelleme yaklaşımı çerçevesinde, İRE_MHDP'nin farklı özelliklerini yansıtan üç ayrı problem tanımı oluşturulmuştur. İlk olarak, görevlerin iş elemanı seviyesinde modellenmesine dayanan İş Elemanı Bazlı Klasik MHDP ele alınmış ve bu yapı insan–robot etkileşimli modeller için temel bir referans olarak kullanılmıştır. Ardından geliştirilen İş Elemanı Bazlı İnsan–Robot Etkileşimli Bütünleşik MHDP (İRE_BMHDP), görev bütünlüğünü koruyarak insan ve cobot operatörlerin birlikte çalışabildiği bir yapı sunmuştur. Son aşamada önerilen İş Elemanı Bazlı İnsan–Robot Etkileşimli Esnek MHDP (İRE_EMHDP) ise görevlerin farklı istasyonlara bölünebilmesine olanak tanıyarak üretim hattında paralellik potansiyelini artırmıştır. Geliştirilen karma tamsayılı doğrusal programlama (KTDP) modelleri, GAMS 50.0 yazılımı ve CPLEX çözücüsü kullanılarak 150 test problemi üzerinde değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, modellerin farklı problem ölçeklerinde uygulanabilir olduğunu göstermiştir. Ancak problem boyutunun artmasıyla birlikte KTDP modellerinin çözüm sürelerinin önemli ölçüde arttığı gözlemlenmiştir. Bu nedenle, büyük ölçekli problemler için memetik algoritma (MA) tabanlı bir meta-sezgisel çözüm yöntemi geliştirilmiştir. MA, kısa çözüm sürelerinde yüksek kaliteli çözümler üreterek özellikle büyük ölçekli problemler için etkili bir alternatif sunmuştur. Tez kapsamında ayrıca cobotların görev uygulanabilirliğini doğrudan etkileyen gripper (tutucu) gereksinimleri dikkate alınarak Gripper Entegrasyonlu İnsan–Robot Etkileşimli MHDP (GİRE_MHDP) adı verilen yeni bir problem yaklaşımı geliştirilmiştir. Bu modelde, görev–gripper uyumluluğu, gripper maliyetleri ve istasyon planlamasına etkileri bütünleşik biçimde ele alınmıştır. Sonuç olarak, bu tez çalışması insan–robot etkileşimli montaj hatlarının planlanmasına yönelik iş elemanı bazlı ayrıntılı bir modelleme yaklaşımı sunmakta, geliştirilen problem tanımları ve çözüm yöntemleri ile literatüre ve endüstriyel uygulamalara katkı sağlamaktadır. Elde edilen bulgular, Endüstri 5.0 vizyonu doğrultusunda insan merkezli ve esnek üretim sistemlerinin tasarlanmasına yönelik analitik bir çerçeve ortaya koymaktadır.

With the widespread adoption of Industry 4.0 and Industry 5.0 paradigms, digital transformation has necessitated a reconsideration of production systems. This transformation has directly influenced planning and optimization decisions in manufacturing processes, necessitating that assembly line balancing problems (ALBP) be addressed within more flexible, adaptive, and realistic decision-making frameworks. Traditional ALBP approaches are increasingly insufficient to represent contemporary production environments characterized by digitalization and expanded human–robot interaction. Consequently, the need to reformulate ALBP in accordance with emerging production paradigms has become evident. Digital transformation has not only increased automation in manufacturing systems but also redefined the role of humans in production processes. In line with the human-centered vision of Industry 5.0, hybrid production systems that integrate the intuitive and cognitive capabilities of human operators with the speed and precision of machines have gained prominence. In this context, collaborative robots (cobots), which are capable of operating safely and interactively alongside humans, have emerged as a critical component of modern production lines. The interactive task execution of human and cobot operators within shared workspaces has increased complexity to assembly line balancing, giving rise to a new class of problems referred to as the Human–Robot Collaborative Assembly Line Balancing Problem (HRC-ALBP). In this thesis, the HRC-ALBP is addressed through a modeling framework in which tasks are redefined at the work element level, and the applicability of human and cobot execution is explicitly incorporated. The proposed approach is supported by new precedence diagrams, process alternatives, station types, and cost parameters, enabling a more realistic representation of collaborative assembly systems. The modeling structure, developed in accordance with the ISO/TS 15066 safety standard, differs from existing studies in both scope and level of detail. Within this framework, three distinct problem formulations are developed to represent different characteristics of the HRC-ALBP. First, the Work Element Based Classical ALBP is introduced to establish a conceptual foundation for subsequent human–robot collaborative models. Subsequently, the Work Element Based Human–Robot Collaborative Integrated ALBP (HRC-IALBP) is proposed, which preserves task integrity while considering human–cobot cooperation within stations. Finally, the Work Element Based Human–Robot Collaborative Flexible ALBP (HRC-FALBP) allows tasks to be distributed across different stations, thereby exploiting parallelism arising from human–cobot interaction. The proposed mixed-integer linear programming (MILP) models are evaluated using 150 test problems implemented in GAMS 50.0 with the CPLEX solver. The results indicate that the models are applicable across different problem scales. However, solution times increase significantly as the problem size grows. To address this limitation, a memetic algorithm (MA) based metaheuristic is developed for large-scale problems. The MA has been shown to produce high-quality solutions in short computational times, particularly for problem instances that are computationally challenging for the MILP models. As an additional contribution, a new problem formulation, termed the Gripper Integrated Human–Robot Collaborative ALBP (GHRC-ALBP), is introduced by incorporating gripper-assignment requirements that directly affect the applicability of cobot tasks. This formulation considers task–gripper compatibility, gripper-related costs, and their impact on station planning in an integrated manner. In conclusion, this thesis presents a detailed work-element-based modeling approach for the planning of human–robot collaborative assembly lines. Through the proposed problem formulations and solution methods, the study contributes to both the academic literature and practical applications, offering an analytical framework for designing human-centered and flexible production systems aligned with the Industry 5.0 vision.