موازنة خط التجميع باستعمال الخوارزمية الجينية

العناوين الأخرى

Assembly line balance using genetic algorithm

المؤلفون المشاركون

إيناس شكوري فرج
الربيعي، شفاء بلاسم حسن مرزوك

المصدر

مجلة الريادة للمال و الأعمال

العدد

المجلد 1، العدد 2 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 129-144، 16ص.

الناشر

جامعة النهرين كلية اقتصاديات الأعمال

تاريخ النشر

2020-12-31

دولة النشر

العراق

عدد الصفحات

16

التخصصات الرئيسية

الرياضيات

الموضوعات

الملخص AR

تهدف الدراسة إلى موازنة خط تجميع السيارات الصالون (صبا) لتحديد وقت دورة الإنتاج و عدد المحطات العمل للقضاء على الاختناقات و الوقت العاطل بين المحطات لزيادة كفاءة خط التجميع .

تتمثل مشكلة الدراسة في انخفاض كفاءة خط تجميع سيارات الصالون (صبا) في الشركة العامة لصناعة السيارات و المعدات، بسبب عدم موازنة خط التجميع و وجود الوقت العاطل بين المحطات العمل و انخفاض حجم الإنتاج و اختلاف أوقات المهام .

اعتمدت الدراسة منهج دراسة الحالة في تشخيص المشكلة و جمع البيانات وا لمعلومات اللازمة من خلال المعايشة الميدانية في الشركة من أجل إنجاز الجانب العملي من الدراسة و قد طبقت الخوارزمية الجينية باستعمال المحاكاة باستعمال لغة (Matlab)، اعتمد تنفيذ الخوارزمية على مزاوجة أوقات المهام لتوليد أجيال جديدة باستعمال الطفرة من النوع الجين الجزئي (partial Gen ) وصولا إلى دورة الإنتاج الأفضل.

أكدت النتائج إمكانية تحديد أفضل كرموسوم (وقت دورة الإنتاج) و زيادة كفاءة خط التجميع و تقليل عدد المحطات و الوقت العاطل و الاختناقات التي تحدث بين المحطات

الملخص EN

The study aims to balance the saloon car assembly line (SBA) to determine the production cycle time and the number of work stations to eliminate bottlenecks and idle time between stations to increase the efficiency of the assembly line.

The problem of the study is represented in the low efficiency of the sedan assembly line (Saba) in the State Company for Automobile and Equipment Industry, due to the lack of balance of the assembly line, the idle time between the work stations, the low volume of production and the different task times.

The study adopted the case study approach in diagnosing the problem and collecting the necessary data and information through field coexistence in the company in order to complete the practical side of the study.

The genetic algorithm was applied using simulation using the MATLAB language.

The implementation of the algorithm depended on pairing task times to generate new generations using the mutation of The partial genotype, leading to the best production cycle, the results confirmed the possibility of determining the best chromosome (production cycle time, increasing the efficiency of the assembly line, reducing the number of stations, downtime, and bottlenecks that occur between stations.

نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)

إيناس شكوري فرج والربيعي، شفاء بلاسم حسن مرزوك. 2020. موازنة خط التجميع باستعمال الخوارزمية الجينية. مجلة الريادة للمال و الأعمال،مج. 1، ع. 2، ص ص. 129-144.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1333719

نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)

إيناس شكوري فرج والربيعي، شفاء بلاسم حسن مرزوك. موازنة خط التجميع باستعمال الخوارزمية الجينية. مجلة الريادة للمال و الأعمال مج. 1، ع. 2 (كانون الأول 2020)، ص ص. 129-144.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1333719

نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)

إيناس شكوري فرج والربيعي، شفاء بلاسم حسن مرزوك. موازنة خط التجميع باستعمال الخوارزمية الجينية. مجلة الريادة للمال و الأعمال. 2020. مج. 1، ع. 2، ص ص. 129-144.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1333719

نوع البيانات

مقالات

لغة النص

العربية

الملاحظات

يتضمن مراجع ببليوجرافية : ص. 143-144

رقم السجل

BIM-1333719