Çizelgeleme problemlerinde endüstri 4.0 uygulaması
Industry 4.0 application in scheduling problems
Yazar: MEHMET EMİN AYDOĞDU
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ NURETTİN BEŞLİ
Harran Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
İnternet, dünyanın geleceğine yön vermeye başlamış, hayatımızda olmazsa olmaz araçlardan biri haline
gelmiştir. Her geçen yıl içerik, kapasite ve erişilebilirlik bakımından hızla büyümektedir. Nesnelerin İnternetinin (IoT-Internet of Things) yaygınlaşmasıyla süreçlerin her seviyesinde veri toplanması ve bu verilere bağlı hızlı karar ve denetim çıkışları oluşturulması mümkün olmuştur. Endüstri alanında kullanıldığında elde edilecek verilerin analizi ile üretim planlaması optimize edilerek ciddi boyutlarda zaman, kaynak ve enerji tasarrufu sağlanabilmektedir.
Endüstri 4.0 ya da 4. Sanayi Devrimi, nesnelerin interneti gibi ileri teknolojilerin endüstriye
entegrasyonu ile gerçekleşmiştir. Endüstri 4.0 ileri haberleşme teknolojilerini ve otomasyon sistemlerini kullanarak üretimin daha verimli gerçekleşmesini hedeflemektedir. Endüstride yaygın olarak ortaya çıkan atölye tipi çizelgeleme (EATÇ) problemleri bilgisayar işlem kapasitelerinin artmasıyla sezgisel yöntemler kullanılarak çözülmekte ve başlangıçta belirlenen sabit parametreler üzerinden gerçekleştirilmektedir. Gerçek hayatta ise makinelerin bozulması veya kaynakların yetişmemesi gibi ek problemler oluşabilmektedir.
Bu çalışmada, EATÇ ve Dinamik EATÇ problemleri için geliştirmiş olan algoritmalar incelenerek,
DEATÇ problemlerinde kullanılabilecek Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) ve Yerel Arama (YA)
metotlarının kullanıldığı hibrit bir algoritma önerilmiş ve yapılan benzetimlerde klasik çizelgeleme
yöntemleriyle karşılaştırmalar yapılmıştır.
Tezin en temel amacı Çizelgeleme Problemlerinde Endüstri 4.0 uygulamasını gerçekleştirmek ve
literatüre katkı sağlamaktır. Bu amaçla üretimde kullanılacak olan makineler veya üretim bantlarının
IoT ağına dâhil edilerek anlık durum verilerinin alınması, analiz edilmesi, esnek atölye tipi
çizelgelemenin oluşturulması ve denetim bilgilerinin iletilmesini sağlayacak donanım ve yazılım alt
yapısı tasarlanmıştır. Önermiş olduğumuz metot, literatürde yer alan bazı veri setleri üzerinde denenmiş ve ilk elde edilen çizelgeme sonucuyla, yeniden yapılan çizelgeleme sonucu arasındaki yüzde sapma değerleri hesaplanmıştır. Sonuçlar incelendiğinde veri setlerinin bir kısmında yüzde sapma %0,
diğerlerinde ise maksimum %9.09 olduğu gözlemlenmiştir. Bu değerler önemiş olduğumuz metodun pratikte uygulanabilir olduğunu göstermiştir.

Abstract:
The Internet, starting to direct the future of the world, has become one of the essential tools in our lives. It is growing rapidly in terms of content, capacity and accessibility with each passing year. With the spread of the Internet of Things (IoT), it has been possible to collect data at all levels of the processes and to create rapid decision and control outputs based on these data. When IoT devices are used in Industry, it can optimize production planning by analyzing the data obtained from this network and save time, resources and energy in serious dimensions.
The Industry 4.0 or the 4th Industrial Revolution took place with the integration of advanced technologies such as the Internet of Things into the industry. Industry 4.0 aims to make production more efficient by using advanced communication technologies and automation systems. Flexible Job Shop Problems (FJSP), that are common in industry, are solved by using heuristic methods with the increase of computer processing capacities and realized through fixed parameters determined at the beginning. In real life, additional problems may occur, such as failure of machines or failure of resources.
In this study, by analyzing algorithms developed for FJSP and Dynamic FJSP, a hybrid algorithm using
Particle Swarm Optimization (PSO) and Local Search (LS) methods is proposed. The comparisons were
made with classical scheduling methods.
The main aim of the thesis is to implement Industry 4.0 application in Scheduling Problems and to
contribute to the literature. For this purpose, the hardware and software infrastructure which upgrades the machines or production lines to IoT devices and provides analysis of instant status data, creation of flexible workshop type scheduling and transmission of audit information is designed. The method proposed in this study has been tested on some datasets in the literature and the percent deviation values between the first scheduling result and the rescheduling result have been calculated. When the results are analyzed, it is observed that the percentage deviation is 0% for some of the data sets and is up to 9.09% for the others. These values show that the method which we have proposed is practically feasible.