Radio Frequency Identification (RFID) based wireless manufacturing systems, a review

Radio frequency identification (RFID) is one of the most promising technological innovations in order to track and trace products as well as material flow in manufacturing systems. High Frequency (HF) and Ultra High Frequency (UHF) RFID systems can track a wide range of products in the part production process via radio waves with level of accuracy and reliability.   As a result, quality and transparency of data across the supply chain can be accurately obtained in order to decrease time and cost of part production. Also, process planning and part production scheduling can be modified using the advanced RFID systems in part manufacturing process. Moreover, to decrease the cost of produced parts, material handling systems in the advanced assembly lines can be analyzed and developed by using the RFID. Smart storage systems can increase efficiency in part production systems by providing accurate information from the stored raw materials and products for the production planning systems. To increase efficiency of energy consumption in production processes, energy management systems can be developed by using the RFID-sensor networks. Therefore, smart factories and intelligent manufacturing systems as industry 4.0 can be introduced by using the developed RFID systems in order to provide new generation of part production systems. In this paper, a review of RFID based wireless manufacturing systems is presented and future research works are also suggested. It has been observed that the research filed can be moved forward by reviewing and analyzing recent achievements in the published papers

Bilişim paylaşımı ile gerçek zamanlı üretim planlama ve kontrol sistemi tasarımı

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır.Dijital teknolojilerin yaygınlaşması ve hayatın her alanına girmesi ihtiyaçların bireysel kapsamda ele alınmasını sağlamış, rekabeti kişiye özgü çözüm ve ürün üretme boyutuna taşımıştır. Buna bağlı olarak, üretim sistemlerinin gelişimi de çeşitliliği artırmaya ve yönetmeye yönelik olarak devam etmektedir. Bu gelişim ve dönüşüm süreci temel taşlarından birisi kitlesel özelleştime (mass - customization) olan dördüncü sanayi devrimi (Endüstri 4.0) olarak adlandırılmıştır. Dünyanın Endüstri 4.0'a ayak uydurabilmesi için üretim ortamında çeşitliliği ve çeşitliliğe bağlı olarak meydana gelecek değişkenliği yönetebilmesi gerekmektedir. Üretim ortamında, değişkenliğin yönetilebilmesi için geliştirilen yöntemler değişkenlikleri stok tutarak veya zaman toleransları ile çalışarak yönetmektedirler. Bu durum verimliliğin azalmasına ve birim başına düşen sabit maliyetin artmasına neden olmaktadır. Çalışmada, klasik yaklaşımların olumsuz yönlerinen arındırılmış bir üretim planlama yaklaşımı ve modeli önerilmiştir. Önerilen modelin değişkenliklerden etkilenmemesi için model değişken olan miktar parametresi yerine, değişkenliklerden daha az etkilenecek olan zaman parametresi üzerine kurulmuştur. Modelde stok seviyesi yerine stoğun tükenmesine kalan süreye dikkat edilmekte, çizelgeleme sürecinde de üretimin tamamlanmasına kalan süreye ve termin tarihine göre önceliklendirme yapılmaktadır. Model zaman hedeflerine bağlı çalığtığından gerçek zamanlı bir modeldir. Üretim modeli nin gerçek zamanlı olması değişkenliklerden, miktar tabanlı yaklaşıma göre, çok az etkilenmesini sağlamıştır. Yapılan kıyaslama çalışmalarıyla gerçek zamanlı planlama sisteminin üretim ortamındaki değişkenliklerden etkilenmediği ve emniyet stoksuz ortamda, gecikmeleri azaltarak üretimin tamamlanmasını sağladığı ortaya konmuştur. Üstelik bu çıktılar O(n) zaman karmaşıklığına sahip, kısa sürede, sonlanan algoritmalarla elde edilmiştir. Modelin uygulanması algoritmik olarak kolay olsa da, gerçek zamanlı olduğundan, gerçek zamanlı olarak belirlenen işlem döngüsü içerisinde güncel stok ve üretim verisine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu veriler Endüstri 4.0 teknolojileriyle elde edilebilen veriler olduğundan, gerçek zamanlı üretim modeli modern üretim sistemlerinde uygulanabilir bir modeldir. Modelin üretim sistemine katkısı, sistemi aynı anda hem itme hem de çekme sistemi gibi çalıştırabilmesidir. Bu sayede üretim sistemi iki biçimde de çalışabilmektedir. Verimli olan stretejiye dinamik olarak geçmek de stok maliyetinin %90'dan fazla azalmasını sağlamıştır.Spread of digital technology in every slice of life provides that the needs have been addressed within the individual scope and also it increases competition to the level of both individual solution and personal production. Accordingly, the development of production systems continues to enhance for managing the diversity. One of the milestones of this development and transformation process is mass customization called the fourth industrial revolution, Industry4.0. Enterprises should be able to overcome with the diversity and variability due to diversity in the production environment in order to keep pace with Industry 4.0. The methods improved in attempt to cope with variability in the production, are keeping inventory or working with time tolerances. In this case, efficiency decreases and overhead cost per unit increases in. A novel production planning approach and a model which is eliminated from negative aspect of conventional methods has been proposed, in this study. The proposed model is based on a time parameter less affected by the variances rather than the quantity in order to avoid being influenced by the changes. The remaining time to stock-out instead of inventory level is taken into account in this model, and prioritization is proceed according to the time remaining to complete the production and due date in the scheduling process. Thus, the model based on a time parameter is a real-time model. Being real-time provides, the model, to be affected from variances less than quantity based methods. It is presented that the real-time model is not affected by the variances in the manufacturing environment, and provides completing manufacturing process with less delays by using no safety stock. Besides, an algorithm having O(n) time complexity provides this result. Though the application of model is easy as algorithmically, the model, being real-time, requires the live inventory and production data within the determined time cycle. Because the data can be gained by the cyber-physical technologies of Industry 4.0, real-time model can be applied to modern production systems. The contribution of this model to production systems is that the model assimilates manufacturing systems as pull or push system at the same time. Selecting the productive strategy dynamically enables the decrease of more than 90% inventory cost