Bir tekstil işletmesinde üretim çizelgeleme problemi
Production scheduling problem in a textile company
Yazar: SİNAN ŞAHİN
Danışman: PROF. DR. MEHMET GÜRAY GÜLER
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Sistem Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Üretim hatlarında ortaya çıkan israfların tamamen yok edilmesi veya en az seviyeye indirilmesi, işletmelerin birim maliyet masraflarını azaltmayı sağlamakta ve sektör içi rekabet avantajı oluşturmaktadır. Çalışmanın gerçekleştirildiği uluslararası ortaklık anlaşması bulunan çorap fabrikasında, üretim hattı yerleşimi, aynı tipteki makinelerin gruplanmasıyla oluşmaktadır. İşletmede üretilen çoraplar, üretim planlama mühendisinin günlük takibi ile sıra adı verilen bu gruplara rastgele atanmaktadır. Örgüsü tamamlanan çorapların yerine yeni atanacak çorabın hangi sıraya atanması gerektiğini belirten bir karar destek sistemi bulunmamaktadır. Çoraplar arasında makinede daha az fire ve daha yüksek verimle çalışanlar olduğu gibi özellikle yün ipleri içeren, yüksek fire oranına sahip kışlık çoraplar da bulunmaktadır. Bir makine grubunda bu tip çorapların rastgele atamalar sonucu toplanması, sıra verimliliğini düşürmekte, fire oranını yükseltmekte ve operatörler arası iş yükünü dengesizleştirmektedir. Bunun yanında, bir gruba fazla sayıda yüksek fire oranına sahip çorap atandıkça, grubun fire oranının üstel şekilde arttığı tespit edilmiştir. Çalışmada, çorapların geçmiş verileri analiz edilmiş ve bir kümeleme yöntemi olan k ortalamalar ile beş farklı kümeye ayrılmıştır. Oluşan kümelere ise verimlilik ve fire kısıtlarına göre, Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) tekniği kullanılarak bir öncelik değeri ve zorluk puanı verilmiştir. Zorluk puanları belli olan çorapların üretimdeki makinelere atanması için Karma Tamsayılı Programlama (KTP) ile bir model geliştirilerek Hedef Programlama ile çözülmüş ve atamaların bu model ile otomatik yapılması sağlanmıştır. Geliştirilen modelle yapılan atama sonucunda, makine grupları arasındaki toplam zorluk puanı farkının en küçüklendiği görülmüştür. Bu sayede, makine operatörleri arasındaki iş yükü dengesizliği de ortadan kalkmıştır. Operatörlere dengeli iş yükünün sağlanması, üretim esnasında makinenin fark edemediği hataları yakalamaları için gerekli olan kalite kontrol süresini de sağlamış olacaktır.

Abstract:
The complete elimination or minimization of waste in production lines allows enterprises to reduce their unit costs and creates a competitive edge within the industry. The layout of the production line of the sock factory, with an international partnership agreement, where the study has been carried out, consists of grouping machines of the same type. The socks manufactured in the factory are randomly assigned to groups, which are called as group, by daily follow-up of the production planning engineer. There is no decision support system that determines the sequence to which new socks should be assigned following socks with finished knitting. While there are socks that are processed with less waste and higher efficiency by the machines, there are also winter socks with a high wastage rate, especially those with woolen threads. The gathering of this type of socks due to random assignments in a machine group, decreases the group efficiency, raises the waste rate and unbalances the workload among the operators. Furthermore, the wastage rate of a group increases exponentially as more socks with high wastage rate are assigned to that group. In this study the historical data of socks is analyzed and divided into five different clusters with a well-known clustering method k-means. Each resulting cluster is assigned with a priority value and difficulty score using the Analytical Hierarchy Process (AHP) technique, according to efficiency and waste constraints. A Mixed-Integer Programming (MIP) model is developed for the assignment of socks with certain difficulty scores to the machines in production, the proposed model is solved using Goal Programming, and the assignments are automatically made with the MIP model. It is observed that the difference of the total difficulty score among the machine groups is minimized. Thus, the workload imbalance among machine operators is also eliminated. Providing the operators with a balanced workload would also ensure the quality control time necessary to catch errors that the machine can not detect during production