search query: @keyword artificial neural networks / total: 9
results-list
reference: 4 / 9
« previous | next »
Author:Lehtovaara, Samuel
Title:Metamallien käyttö kokoonpanolinjojen suunnittelussa
Metamodels in assembly line design
Publication type:Master's thesis
Publication year:2010
Pages:105      Language:   fin
Department/School:Koneenrakennustekniikan laitos
Main subject:Tuotantotekniikka   (Kon-15)
Supervisor:Niemi, Esko
Instructor:
OEVS:
Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions
close

Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning Centre

In the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network.

The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/

You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.

Logging on to the customer computers

  • Aalto University staff members log on to the customer computer using the Aalto username and password.
  • Other customers log on using a shared username and password.

Opening a thesis

  • On the desktop of the customer computers, you will find an icon titled:

    Aalto Thesis Database

  • Click on the icon to search for and open the thesis you are looking for from Aaltodoc database. You can find the thesis file by clicking the link on the OEV or OEVS field.

Reading the thesis

  • You can either print the thesis or read it on the customer computer screen.
  • You cannot save the thesis file on a flash drive or email it.
  • You cannot copy text or images from the file.
  • You cannot edit the file.

Printing the thesis

  • You can print the thesis for your personal study or research use.
  • Aalto University students and staff members may print black-and-white prints on the PrintingPoint devices when using the computer with personal Aalto username and password. Color printing is possible using the printer u90203-psc3, which is located near the customer service. Color printing is subject to a charge to Aalto University students and staff members.
  • Other customers can use the printer u90203-psc3. All printing is subject to a charge to non-University members.
Location:P1 Ark Aalto     | Archive
Keywords:metamodeling
simulation
artificial neural networks
flexible assembly lines
metamallinnus
simulointi
hermoverkot
joustavat kokoonpanolinjat
Abstract (eng):In the Finnish mechanical engineering industry, large investment goods are often engineered and made to order.
Because of globalisation, the volumes in the assembly are expanding and companies have been faced to rationalize their operations.
The old way of working in manufacturing cells or workshops is not effective enough, and changing to assembly line production has been the next step for many manufacturing companies.
Assembly lines are highly effective and can give excellent output with relatively low costs.

Assembly lines, however, are not easy to design.
Products and their demand often vary in a way that is not easily predicted.
The line has to be very flexible to be effective, and in labour-intensive operations one of the key ways of adding flexibility is to use cross--trained workers in the line.

Simulation can be used to aid the assembly line design process.
Using simulation models it is possible to get a realistic view of the system and test multiple scenarios before making expensive investments.
The major problem related to simulation is the huge amount of work and time needed in the phase of modelling.
Practical issues often need highly complex simulation models that are not only hard to handle but also difficult to change afterwards.

In metamodeling, a mathematical model is fitted between the simulation inputs and outputs.
By using a metamodel, it is possible to get the simulation results in a fraction of time needed to get them with simulation and the optimization of the system becomes possible with a simpler mathematical model.
Artificial neural networks and regression models are the main metamodel types used.
This thesis examines flexible assembly systems and the key ways of adding flexibility to assembly lines from the view of the line designer.
The concepts of simulation and metamodeling are introduced, with a special focus on neural network.
In the experimental part of this work, an assembly line consisting of four serial work stations and cross-trained walking workers is simulated using discrete event simulation.
A multilayer neural network is fit to the simulation data, and validation and testing information indicate that the accuracy of the metamodel is satisfactory.
However, the results with outliers vary, and more experiments are needed to evaluate the ability of the network to generalize data.
Abstract (fin):Suomalainen konepajateollisuus valmistaa paljon asiakaskohtaisesti räätälöityjä kokoonpantavia tuotteita.
Valmistuksen kansainvälistymisen seurauksena kokoonpanotuotannon volyymit ovat kasvaneet, ja yritykset ovat joutuneet tehostamaan kokoonpanotuotantoaan.
Perinteinen tapa järjestää kokoonpano tuotantosoluiksi tai tuoteverstaiksi on kasvaneilla volyymeilla havaittu tehottomaksi, ja monissa yrityksissä on siirrytty linjamuotoiseen kokoonpanoon.
Kokoonpanolinjoilla on mahdollista saavuttaa korkea tuottavuus ja lyhyet tuotannon läpäisyajat alhaisilla kustannuksilla.

Kokoonpanolinjojen suunnittelu ei ole kuitenkaan yksinkertaista, sillä tuotteissa ja niiden kysynnässä esiintyy käytännössä vaihteluita, joita voi olla hankala ennustaa etukäteen.
Linjalta edellytetään kapasiteettijoustoa ja itseohjautuvuutta.
Moniosaajien kouluttaminen kokoonpanolinjalle on eräs keino lisätä kokoonpanon joustavuutta.

Kokoonpanolinjojen suunnitteluun voidaan käyttää simulointia.
Simulointimallien avulla on mahdollista saada realistinen kuva järjestelmän toimivuudesta käytännössä, ja erilaisia vaihtoehtoja linjojen toteuttamiseen voidaan tarkastella ennen mittavia investointeja.
Yksi simuloinnin ongelmista on kuitenkin mallintamisen vaatima suuri työmäärä.
Käytännön ilmiöiden kuvaaminen riittävällä tarkkuudella johtaa usein laajoihin ja vaikeasti hallittaviin kokonaisuuksiin.

Metamallinnuksessa simulointitulosten pohjalta syötteiden ja vasteiden välille sovitetaan matemaattinen malli, jolla simulointia vastaavia tuloksia voidaan saavuttaa huomattavasti nopeammin.
Lisäksi metamallien käyttäminen mahdollistaa järjestelmien optimoinnin.
Yleisimpiä käytettyjä metamallityyppejä ovat erilaiset regressiomallit sekä hermoverkot.

Tässä työssä tarkastellaan kokoonpanojärjestelmien joustavuutta ja sen saavuttamista erityisesti kokoonpanolinjoilla.
Simulointitekniikasta ja metamallintamisen menetelmistä käsitellään perusteet.
Metamallien käsittelyssä keskitytään hermoverkkoihin.
Työn tutkimusosassa tarkastellaan ristiinkoulutetuista työntekijöistä koostuvan kokoonpanolinjan mallintamista diskreettiä tapahtumapohjaista simulointia käyttäen.
Tulosten pohjalta luodaan hermoverkkometamalli, ja verkon toimivuus simulointitulosten mallina havaitaan hyväksi.
Ulkopuolisilla havainnoilla tulokset kuitenkin vaihtelevat, ja verkon yleistämiskyvystä tarvitaan vielä lisätutkimuksia.
ED:2010-10-22
INSSI record number: 41177
+ add basket
« previous | next »
INSSI