ÖZET Anahtar Kelimeler: Grup Teknolojisi, Hücresel İmalat, Bulanık Mantık, Bulanık Kümelendirme. Grup teknoloji ve hücresel imalat tasarımı temel de üç değişik biçimde uygulanmaktadır. Bu uygulama biçimi; i. Parça ailelerinin oluşturulması ii. Makine hücrelerinin oluşturulması iii. Parça ailesi ve makine hücrelerinin eş zamanlı olarak oluşturulması Bunları başarabilmek için çeşitli algoritma ve teknikler geliştirilmiştir. Yapay zeka teknolojileri de diğer imalat konularında olduğu gibi kümelendirme problemlerinde yaygın şekilde kullamlmaktadır. Bu çalışmada da parça aileleri ve makine hücrelerinin eş zamanlı olarak tasarımında bulanık mantık yaklaşımı ele alınacaktır. Çalışmanın amacı, bulanık mantık yaklaşımı ile yapılan hücre tasarımının klasik yöntemlerle yapılan kümelendirmelerden ne oranda olumlu ya da olumsuz sonuç verdiğini görmektir. Bulanık mantık yaklaşımı ile imalat hücresi tasarımının sunulduğu bu çalışma beş bölümden oluşmaktadır. Bu tez kapsamında, genel bir giriş yapıldıktan sonra grup teknolojisi felsefesinden ve hücresel imalattan bahsedilecek, parça ailesi ve hücre oluşturma problemi üzerine şu ana kadar yapılan çalışmalar ve bu çalışmalarda kullanılan teknikler anlatılacaktır. Üçüncü olarak, bulanık mantık içerisinde bulanık kümelere kısaca değinilecek, temelini bulanık kümelerden alan bulanık kümelendirme algoritması üzerinde durulacaktır. Ayrıca parça ailesi ve hücre oluşturma çerçevesinde algoritmanm nasıl modellendiğinden de bahsedilecektir. Son iki bölümde de, literatürde klasik yöntemlerle uygulanma imkanı bulmuş bir örnek ve gerçek bir veri setinin bulanık kümelendirme algoritması ile çözümleri ve klasik bir yöntem olan derece sırası algoritmasıyla performanslarının karşılaştırılması sunulacaktır. Bu çalışma sonucunda seçilen örnek seti için bulanık kümelendirme algoritmasının klasik kümelendirme yöntemlerinden daha etkin bir çözüm sunduğu görülmüştür. ıx
FUZZY LOGIC APPROACH TO MANUFACTURING CELL DESIGN SUMMARY Keywords : Group Technology, Cellular Manufacturing, Fuzzy Logic, Fuzzy Clustering Group Technology and Cellular Manufacturing are applied in three different types. These are; i. Forming part families, ii. Forming machine cells, iii. Forming part families and machine cells simultaneously Several algorithms and techniques are improved to achieve above problems of group technology. Artificial intelligence technologies are commonly in use in clustering problems as in other manufacturing issues. In this study, fuzzy logic approach is studied in design of part families and machine cells simultaneously. The goal of this study is to compare manufacturing cell design which made of fuzzy logic approach with the crisp methods. In this study, in which design of manufacturing cell with fuzzy logic approach is presented, contains five chapters. In the scope of the thesis, after a general introduction, philosophy of group technology and cellular manufacturing will be mentioned, studies about the problem of part family and cell formation which made until now and techniques that used in these studies will be explained. Thirdly, fuzzy sets in fuzzy logic will be mentioned shortly, fuzzy clustering algorithm will be dwelled upon which based on fuzzy clusters. Furthermore, how the algorithm modeled in frame of part family and cell formation will be discussed. In the last two chapters, the solution of fuzzy clustering algorithm of examples which one of them is put into practice by classical methods and the other is a real data set and comparison of performances with rank order clustering algorithm that is a classical method will be presented. It has been seen from the result of the study, fuzzy clustering solutions are more efficient than the crisp method for selected data sets. x
