Aslan, Şehmus

Aslan, Şehmus

Name Variants

Aslan, Sehmus
Aslan, Ş.

Job Title

Dr. Öğr. Üyesi

Main Affiliation

Department of Management / İşletme Bölümü

Status

Current Staff

Full item page

Sustainable Development Goals Report Points

SDG data could not be loaded because of an error. Please refresh the page or try again later.

Scholarly Output

8

Articles

7

Citation Count

0

Supervised Theses

0 Scholarly Output Search Results

Now showing 1 - 7 of 7

Citation - WoS: 17
Citation - Scopus: 16
Mathematical model and a variable neighborhood search algorithm for mixed-model robotic two-sided assembly line balancing problems with sequence-dependent setup times
(SpringerLink, 2022) Aslan, Şehmus; Department of Management / İşletme Bölümü
Human labor is generally being replaced with robots for high automation, increased fexibility, and reduced costs in modern industry. Few studies consider the sequencedependent setup times in the assembly line balancing literature. However, it should not be overlooked in a real-life setting. This article presents a new mathematical model and variable neighborhood search (VNS) algorithm for mixed-model robotic two-sided assembly line balancing, with the aim of minimizing the cycle time by considering the sequence-dependent setup times. The efectiveness of the proposed VNS is tested with a set of test problems from the literature. The computational results and statistical analysis indicate that the proposed method yields promising results.
Citation - WoS: 0
A Hybrid Genetic Algorithm for Solving Energy-Efficient Mixed-Model Robotic Two-Sided Assembly Line Balancing Problems With Sequence-Dependent Setup Times
(Pamukkale Univ, 2024) Aslan, Şehmus; Department of Management / İşletme Bölümü
Serious environmental challenges such as global warming and climate change have captured a growing amount of public awareness in the last decade. Besides monetary incentives, the drive for environmental preservation and the pursuit of a sustainable energy source have contributed to an increased recognition of energy usage within the industrial sector. Meanwhile, the challenge of energy efficiency stands out as a major focal point for researchers and manufacturers alike. Efficient assembly line balancing plays a vital role in enhancing production effectiveness. The robotic two-sided assembly line balancing problem (RTALBP) commonly arises in manufacturing facilities that produce large-sized products in high volumes. In this scenario, multiple robots are placed at each assembly line station to manufacture the product. The utilization of robots is extensive within two-sided assembly lines, primarily driven by elevated labour expenses. However, this adoption has resulted in the challenge of increasing energy consumption. Therefore, in this study, a new hybrid genetic algorithm is introduced, incorporating an adaptive local search mechanism. for the mixed-model robotic two-sided assembly line balancing problems with sequence-dependent setup times. This algorithm has two main objectives: minimizing cycle time (time-based approach) and overall energy consumption (energy-based approach). Depending on managerial priorities, either the time-based or energy-based model can be chosen for different production timeframes.
BİR TEKSTİL İŞLETMESİNDE BENZETİM YÖNTEMİYLE MONTAJ HATTI DENGELEME UYGULAMASI
(2017) Aslan, Şehmus; Akdağ, Recep; Yıldırım, Aydın; Department of Management / İşletme Bölümü
Tekstil endüstrisi Türkiye ekonomisinin lokomotif sektörlerinden biridir. Üretimin önemli bir kısmı yurt dışına ihraç edilmektedir. Türk tekstil sektörünün dünya tekstil sektöründe önemli bir paya sahiptir. Son zamanlarda bütün sektörlerde olduğu gibi tekstil sektöründe de global rekabet hız kazanmıştır. Bu rekabette ayakta kalabilmek için üretici firmalar maliyetlerini düşürmek zorundadırlar. Tekstil endüstrisi de emek yoğun bir sektör olduğu için maliyetleri düşürmek için öncelikle işgücü planlamasının verimli yapılması gerekir. Üretim hattında işçilerin verimli bir şekilde kullanılması hem işçilik maliyetlerini düşürecek, hem de üretim kapasitesini artıracaktır. Bu çalışmanın amacı düşük verimle çalışan bir tekstil fabrikası için montaj hattı dengeleme çalışması yapmaktır. Montaj hatlarının dengelenmesiyle üretim işçi maliyetleri düşürülebilmekte ve birim zamanda üretim bandından çıkan çıktı sayısı artmaktadır. Dolayısıyla işletmenin kapasite kullanım oranı artmaktadır. Bu çalışmada montaj hattının dengelenmesi ve üretim süreçlerinin iyileştirilmesi için benzetim yöntemi kullanılmıştır. Bu yöntem kullanılarak söz konusu işletmenin kapasite kullanım oranları büyük oranda artmıştır. Üretim hattındaki işçiler daha verimli kullanılarak aynı işçi sayısıyla üretim kapasitesi artırılmıştır. Ayrıca çalışmada, tekstil gibi emek yoğun endüstriler üretim sahalarında benzetim tekniğini kullanarak işçi gücü planlamasını çok daha pratik ve verimli bir şekilde yapılabileceği sonucuna varılmıştır.
Sıra-Bağımlı Hazırlık Zamanlı Genel Montaj Hattı Dengeleme Problemlerinin Çözümü İçin Bir Diferansiyel Gelişim Algoritması
(2020) Aslan, Şehmus; Aytekin, Mehmet; Department of Management / İşletme Bölümü
Basit Montaj Hattı Dengeleme Problemleri (BMHDP) ile ilgili literatürde birçok çalışma yapılmıştır. Ancak BMHDP’de bulunan kısıtlardan dolayı yapılan akademik çalışmalar ve endüstrideki uygulamalar arasında büyük bir boşluk bulunmaktaydı. Bu boşluğun kapatılması için Genel Montaj Hattı Dengeleme Problemleri (GMHDP) adı altında daha çok endüstrinin pratik sorunlarını çözmeye yönelik çalışmalar başlamıştır. Otomotiv ve elektronik sektöründe sıkça rastlanan sıra-bağımlı hazırlık zamanları, daha önce yapılan Montaj Hattı Dengeleme (MHD) çalışmalarında ele alınmamıştır. Daha önceleri, MHD çalışmalarında hazırlık zamanları, istasyon zamanlarına eklenerek problemler çözülüyordu. Bu yaklaşım sorunu çözmede yetersiz kaldığı için sıra-bağımlı hazırlık zamanlı GMHDP çalışmaları ortaya çıkmıştır. Sıra-bağımlı hazırlık zamanlı GMHDP, NP-zor yapıda ve çok karmaşık problemler olduğundan çözümü için lineer programlama ve dal-sınır algoritması gibi belirli (deterministik) yöntemler, makul zamanlarda çözüm üretememektedir. Bu çalışmada ise problemlerin çözümünde bir metasezgisel yöntem olan yeni bir Diferansiyel Gelişim Algoritması (DGA) geliştirilmiştir. Geliştirilmiş DGA’nın performansı literatürdeki test problemleri üzerinde denenmiş ve literatürde daha önce geliştirilmiş sezgisel yöntemlerden daha iyi sonuçlar vermiştir.
Citation - WoS: 2
Citation - Scopus: 1
Energy-Aware Scheduling in Flow Shops: a Novel Artificial Neural Network-Driven Multi-Objective Optimization
(Taylor and Francis Ltd., 2025) Aslan, Şehmus; Department of Management / İşletme Bölümü
Group technology is a managerial strategy used to optimize production by reducing setup times, lead times, and work-in-process inventories. Research on flow-shop sequence-dependent group scheduling problems (FSDGSPs) has primarily focused on minimizing makespan and total flow time to improve efficiency. However, the need for energy-efficient scheduling in FSDGSPs remains underexplored despite increasing sustainability concerns. To address this, the energy-efficient flow-shop sequence-dependent group scheduling problem (EEFSDGSP) is introduced. A novel multi-objective optimization (MOO) technique, the artificial neural network-based multi-objective genetic algorithm (ANN-MOGA), is proposed to minimize makespan and energy consumption in EEFSDGSP. ANN-MOGA advances MOO by using a neural network to evaluate fitness and guide selection, reducing computational complexity versus traditional methods like NSGA-II and SPEA2. A post-processing step (PPANNS) further enhances solution diversity and distribution. Results show ANN-MOGA, especially with PPANNS, outperforms NSGA-II and competes effectively with SPEA2 in larger problem instances. © 2024 Informa UK Limited, trading as Taylor & Francis Group.
BİR ÇİMENTO FABRİKASINDA HAMMADDE STOK KONTROLÜ UYGULAMASI
(2016) Aslan, Şehmus; Karahan, Mehmet; Department of Management / İşletme Bölümü
Günümüzde işletmeler rekabet edebilmek ve yoğun rekabet ortamında ayakta kalabilmek için tüm maliyet kalemlerini tekrar gözden geçirmek zorundadır. Bu maliyet kalemlerinin en önemlilerinden birisi olan stok yönetimi, hem ürün toplam maliyetini oluşturan kalemler içinde sahip olduğu yüksek pay sebebiyle, hem de üretimin aksamadan sürdürülebilmesi için oldukça önemlidir. Stok yönetim sürecinde, ne miktarda ve ne zaman sipariş verileceği, fazla stok bulundurma ve bulundurmama kararları ve bütün bunlardan doğacak maliyetleri minimize edecek kritik kararların verilmesi, işletme başarısı için hayati düzeyde önemlidir. Çalışmada, stok kontrol yöntemleri genel olarak incelenmiş olup, uygulamanın yapıldığı çimento fabrikasının ihtiyaçlarına cevap verebileceğine karar verilen (R,S) stokastik stok kontrol modeliyle fabrikanın hammadde stok kontrolü uygulaması yapılmıştır. Uygulamada, öncelikle fabrikanın 2012 yılında geleneksel yöntemlerle yapmış olduğu hammadde stoğunun toplam maliyeti hesaplanmış, daha sonra tasarlanan (R,S) stokastik stok yöntemiyle yapılan hammadde stoğunun maliyeti hesaplanmış ve sonra her iki maliyet birbiriyle karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak, çalışmada geliştirilen ve işlemeye önerilen stok yönteminin geleneksel yönteme göre daha az maliyeti olduğu, kullanımının işletmeye ek kar ve yararlar sağlayabileceği belirlenmiştir.
Sıra-Bağımlı Hazırlık Zamanlı Genel Montaj Hattı Dengeleme Problemlerinin Çözümü İçin Bir Diferansiyel Gelişim Algoritması
(Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi, 2020) Aslan, Şehmus; Aytekin, Mehmet; Department of Management / İşletme Bölümü
Basit Montaj Hattı Dengeleme Problemleri (BMHDP) ile ilgili literatürde birçok çalışma yapılmıştır. Ancak BMHDP’de bulunan kısıtlardan dolayı yapılan akademik çalışmalar ve endüstrideki uygulamalar arasında büyük bir boşluk bulunmaktaydı. Bu boşluğun kapatılması için Genel Montaj Hattı Dengeleme Problemleri (GMHDP) adı altında daha çok endüstrinin pratik sorunlarını çözmeye yönelik çalışmalar başlamıştır. Otomotiv ve elektronik sektöründe sıkça rastlanan sıra-bağımlı hazırlık zamanları, daha önce yapılan Montaj Hattı Dengeleme (MHD) çalışmalarında ele alınmamıştır. Daha önceleri, MHD çalışmalarında hazırlık zamanları, istasyon zamanlarına eklenerek problemler çözülüyordu. Bu yaklaşım sorunu çözmede yetersiz kaldığı için sırabağımlı hazırlık zamanlı GMHDP çalışmaları ortaya çıkmıştır. Sıra-bağımlı hazırlık zamanlı GMHDP, NP-zor yapıda ve çok karmaşık problemler olduğundan çözümü için lineer programlama ve dal-sınır algoritması gibi belirli (deterministik) yöntemler, makul zamanlarda çözüm üretememektedir. Bu çalışmada ise problemlerin çözümünde bir metasezgisel yöntem olan yeni bir Diferansiyel Gelişim Algoritması (DGA) geliştirilmiştir. Geliştirilen DGA’nın performansı literatürdeki test problemleri üzerinde denenmiş ve literatürde daha önce geliştirilmiş sezgisel yöntemlerden daha iyi sonuçlar vermiştir.