Plastik enjeksiyon makinelerinde hammadde tabanlı ve sıra bağımlı hazırlık süreli tek makine çizelgeleme problemi: Bir otomotiv sektörü uygulaması
The single machine schedule problem with raw material based and sequence dependent setup time in plastic injection machines: An automotive industry application
Yazar: GAZİ DİLEKÇİ
Danışman: DOÇ. DR. ZEHRA KAMIŞLI ÖZTÜRK
Eskişehir Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Kümeleme = Clustering ; Matematiksel modelleme = Mathematical modelling ; Otomotiv sektörü = Automotive sector ; Plastik enjeksiyon makineleri = Plastic injection machinery ; Çizelgeleme modeli = Scheduling model

Özet:
Plastik üretiminin yapıldığı enjeksiyon makinelerine takılan kalıplar ile farklı boyutlarda ve özelliklerde üretim yapılabilmektedir. Üretiminin zorlu ve meşakkatli olmasının yanı sıra, bir makineye farklı kalıpların bağlanması ve üretimlerinin yapılması sebepli, üretilecek ürünlerin planlamasının yapılması da bir o kadar zorludur. Bu çalışmada ele alınan problem, bir otomotiv sektöründeki firmada, manuel yapılan sıra bağımlı hazırlık süresi olan tek makine çizelgeleme problemidir. Problemde belirtilen üretim planları, plastik enjeksiyon makinelerindeki üretimleri sıralama ve çizelgelemeye yöneliktir ve tecrübeye dayalı yapılmaktadır.  Bu sebeple, hammadde kaynaklı oluşan sıra bağımlı hazırlık süresinin hesaplanıp sıralama ve çizelgeleme yapılması, tamamen en iyi sonucu verecek şekilde yapılmamaktadır. Çalışmada, toplam gecikmenin en küçüklenmesinin amaçlandığı ve en iyi sonucu verecek model geliştirilmiştir ve bu model GAMS yazılımı üzerinde araştırılmıştır.
Çalışma, iki aşamadan oluşmaktadır. İlk aşamada, plastik enjeksiyon üretim planı için gerekli olan veriler kullanılarak, Python programında, dirsek yöntemi ile küme sayısı belirlenmiş ve K-ortalamalar kümeleme algoritması kurulmuştur. İkinci aşamada, küme bilgisi kullanılarak önemli olan kısıtlar belirlenmiştir ve en iyi çizelgeyi verecek matematiksel model kurulmuştur. Gerçek hayattaki durumu anlatan bu problemde, ürünlerin çok fazla renk ve türde hammaddeye sahip olması ve hazırlanma süresinin bunlara göre hesaplanması modeli farklı kılan kısıtlardır. Hazırlık süresi çok kapsamlı bir şekilde hesaplanmıştır. Bu model GAMS en iyileme yazılımı kullanılarak çözülmüştür. Elde edilen sonuçlar firmada manuel yapılan çözümlerle karşılaştırılıp yorumlanmıştır.

Abstract:
It is possible to produce in different sizes and features with the molds attached to the injection machines where plastic production is made. In addition to its difficult and demanding production, it is also difficult to plan the products to be produced because of connecting different molds to a machine and producing them. The problem addressed in this study is the only machine scheduling problem in an automotive company with a manual sequence dependent setup time. The production plans specified in the problem are for sequencing and scheduling the productions in plastic injection machines and are based on experience. For this reason, calculating the sequence-dependent setup time caused by raw materials, sorting and scheduling is not done in a way that will give the best results. In the study, a model that aims to minimize the total delay and will give the best result has been developed and this model has been investigated on GAMS software.
The study consists of two stages. In the first stage, using the data required for the plastic injection production plan, the number of clusters was determined by the elbow method in the Python program and the K-means clustering algorithm was established. In the second stage, important constraints were determined using cluster information and a mathematical model was established to give the best schedule. In this problem, which describes the real-life situation, the fact that the products have too many colors and types of raw materials and the calculation of the setup time according to these are the constraints that make the model different. Setup time has been calculated very comprehensively. This model was solved using GAMS optimization software. The results obtained were compared and interpreted with the solutions made manually in the company.