Atölye tipi üretim çizelgelemede metasezgisel yaklaşımlar ve yapay sinir ağı uygulaması
Job shop scheduling with metaheuristic approaches and artificial neural network application
Yazar: İNCİLAY YILDIZ
Danışman: PROF. DR. SELÇUK ÇOLAK
Çukurova Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Üretim Yönetimi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Atölye = Workshop ; Atölye tipi üretim = Workshop type production ; Atölye çizelgelemesi = Job shop scheduling ; Metasezgiseller = Metaheuristics ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Çizelgeleme = Scheduling ; Üretim yöntemleri = Production methods

Özet:
Üretim çizelgeleme, üretim planması çalışmaları içinde ileriye yönelik kısa periyotlu planlar olarak kabul edildiğinden etkin bir çizelgeleme ve kontrolün üstünlükleri ve üretim sürecine katkıları çoktur. Kaynakların etkin kullanımı verimliliği yükseltirken müşteriler açısından da siparişlerin zamanında karşılanmasını sağlar. En basit çizelgeleme sistemi bile karmaşık bir çözüm yapısına sahiptir. Uzun tedarik süreleri de talebin doğru olarak tahmin edilmesini güçleştirmektedir. Bu tür yönetilmesi zor üretim süreçleri için çizelgeleme problemlerinin etkin şekilde çözümlenmesi büyük önem arz etmektedir. 
Atölye tipi çizelgeleme problemleri (ATÇP), NP-zor problemler sınıfında yer alan kombinatoryal problemlerdendir. Bu tip problemlerde kısıtlar arttıkça çözüm uzayı sonsuza doğru gitmeye başlar ve kesin optimum çözümü bulmak gittikçe zorlaşır. Bu nedenle son yıllarda bu tip problemleri çözmek için metasezgisel algoritmalardan yararlanılmaktadır. 
Bu tez çalışmasında ATÇP için kullanılan metasezgisel yöntemler ve literatür çalışmaları açıklanmıştır. Ayrıca çizelgeleme için C# programlama dili kullanılarak yapay sinir ağı (YSA) algortiması geliştirilmiştir. Taillard karşılaştırma problemlerinin atölye tipi üretim verileri kullanılarak, geliştirilen YSA yöntemi ile toplam işlem süresi (makespan) hesaplanmıştır. Elde edilen sonuçlar literatürde bulunan sonuçlar ile karşılaştırılmış ve algoritmanın etkinliği test edilmiştir.

Abstract:
Since production scheduling is considered as short-term plans for the future in production planning, the advantages of effective scheduling and control and its contribution to the production process are numerous. Efficient use of resources improves productivity and ensures that orders are met on time for customers. Even the simplest scheduling system has a complex solution structure. Long lead times also make it difficult to estimate the demand accurately. It is very important to solve scheduling problems effectively for such difficult-to-manage production processes.
Job shop scheduling problems are among the combinatorial problems in the NP-hard problems class. As constraints increase in such problems, the solution space starts to go to infinity and it becomes increasingly difficult to find the exact optimum solution. For this reason, in recent years, meteheuristic algorithms have been used to solve such problems.
In this thesis, metaheuristic methods and literature studies used for JSS are explained. In addition, an artificial neural network algorithm has been developed by using the C# programming language for scheduling. Total processing time (i.e. makespan) was calculated by using the ANN method on Taillard Job Shop benchmark instances. The results were compared with the ones reported in the literature.