Institutional Repository
Technical University of Crete
EN  |  EL

Search

Browse

My Space

Optimization the performance of a large industry production lines using BPMN 2.0,simulation, statistical methods & machine learning

Chairetis Lykourgos

Simple record


URIhttp://purl.tuc.gr/dl/dias/35A0CEC1-70BB-4801-B6CD-D1D94B89304E-
Identifierhttps://doi.org/10.26233/heallink.tuc.96224-
Languageel-
Extent69 σελίδεςel
Extent1.8 megabytesen
TitleΒελτιστοποίηση της απόδοσης γραμμών παραγωγής μεγάλης βιομηχανίας με χρήση BPMN 2.0, προσομοίωσης, στατιστικών μεθόδων & μηχανικής μάθησηςel
TitleOptimization the performance of a large industry production lines using BPMN 2.0, simulation, statistical methods & machine learningen
CreatorChairetis Lykourgosen
CreatorΧαιρετης Λυκουργοςel
Contributor [Thesis Supervisor]Tsafarakis Steliosen
Contributor [Thesis Supervisor]Τσαφαρακης Στελιοςel
Contributor [Committee Member]Spanoudakis Nikolaosen
Contributor [Committee Member]Σπανουδακης Νικολαοςel
Contributor [Committee Member]Doumpos Michailen
Contributor [Committee Member]Δουμπος Μιχαηλel
PublisherΠολυτεχνείο Κρήτηςel
PublisherTechnical University of Creteen
Academic UnitTechnical University of Crete::School of Production Engineering and Managementen
Academic UnitΠολυτεχνείο Κρήτης::Σχολή Μηχανικών Παραγωγής και Διοίκησηςel
DescriptionΜεταπτυχιακή Διατριβή που υποβλήθηκε στη σχολή ΜΠΔ του Πολ. Κρήτης για την πλήρωση προϋποθέσεων λήψης του Μεταπτυχιακού Διπλώματος Ειδίκευσης.el
Content SummaryΗ παρούσα διπλωματική εργασία πραγματεύεται την μοντελοποίηση και την προσομοίωση επιχειρησιακών διαδικασιών, την πρόβλεψη της παραγωγικότητας των επόμενων μηνών μιας πραγματικής γραμμής παραγωγής καθώς και τη σχέση της παραγωγικότητάς της με τις εποχές. Πιο συγκεκριμένα, εμπεριέχει τις διαδικασίες σε διαγραμματική μορφή σύμφωνα με τις πληροφορίες που συλλέχτηκαν από συζητήσεις με τους υπεύθυνους μηχανικούς, χειριστές, ποιοτικό έλεγχο και τον υπεύθυνο παραγωγής της βιομηχανικής μονάδας. Τα μοντέλα των διαδικασιών απεικονίστηκαν με την χρήση της μεθόδου BPMN 2.0 και χρησιμοποιήθηκε το λογισμικό Camunda Modeler. Έγινε επίσης συλλογή και ανάλυση δεδομένων τα οποία χρησιμοποιήθηκαν στην προσομοίωση, στην πρόβλεψη με μηχανική μάθηση καθώς και στην στατιστική μέθοδο. Η ανάλυση δεδομένων η μηχανική μάθηση και η στατιστική μέθοδος έγιναν με την χρήση του MS Excel και της γλώσσας προγραμματισμού Python ενώ η προσομοίωση με το λογισμικό Bimp.el
Content SummaryThe aim of this paper is to showcase the process modeling and the simulation of business processes, the forecast of the factory productivity in the future months, as well as to cover the relation between the productivity of an industrial unit with the seasons of the year. More specifically, in the current paper one can find the processes in linear form according to the information collected through inquires, discussions with the engineers, the handlers, and the production manager and last but not least with the quality control officers. The process models have been depicted with the use of the BPMN 2.0 method, as well as the Camunda Modeler software. Moreover, data collection and analysis was performed and the data was used in the simulation processes, at the prediction with machine learning and in the statistical method. The data analysis and the machine learning were performed with the use of MS Excel and the Python software while the simulation was done with the use of the Bimp software.en
Type of ItemΔιπλωματική Εργασίαel
Type of ItemDiploma Worken
Licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/en
Date of Item2023-06-28-
Date of Publication2023-
SubjectΒιομηχανία 4.0el
SubjectIndustry 4.0en
Bibliographic CitationΛυκούργος Χαιρέτης, "Βελτιστοποίηση της απόδοσης γραμμών παραγωγής μεγάλης βιομηχανίας με χρήση BPMN 2.0, προσομοίωσης, στατιστικών μεθόδων & μηχανικής μάθησης", Διπλωματική Εργασία, Σχολή Μηχανικών Παραγωγής και Διοίκησης, Πολυτεχνείο Κρήτης, Χανιά, Ελλάς, 2023el
Bibliographic CitationLykourgos Chairetis, "Optimization the performance of a large industry production lines using BPMN 2.0, simulation, statistical methods & machine learning", Diploma Work, School of Production Engineering and Management, Technical University of Crete, Chania, Greece, 2023en

Available Files

Services

Statistics