![](/images/graphics-bg.png)
موازنة خط التجميع باستعمال الخوارزمية الجينية
Other Title(s)
Assembly line balance using genetic algorithm
Joint Authors
إيناس شكوري فرج
الربيعي، شفاء بلاسم حسن مرزوك
Source
Issue
Vol. 1, Issue 2 (31 Dec. 2020), pp.129-144, 16 p.
Publisher
al-Nahrain University College of Business Economics
Publication Date
2020-12-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
16
Main Subjects
Topics
Abstract 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
Abstract 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.
American Psychological Association (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
Modern Language Association (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
American Medical Association (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
Data Type
Journal Articles
Language
Arabic
Notes
يتضمن مراجع ببليوجرافية : ص. 143-144
Record ID
BIM-1333719