Esnek akış tipi çizelgeleme ortamında üretim dengeleme tabanlı parti bölme stratejisi ile optimum üretim deseninin belirlenmesi
Determination of optimal production pattern with production levelling based lot streaming strategy under flexible flowshop scheduling environment
Yazar: MURAT ÇOLAK
Danışman: PROF. DR. GÜLŞEN AYDIN KESKİN
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Karma tamsayılı programlama = Mixed integer programming ; Metasezgiseller = Metaheuristics ; Üretim çizelgelemesi = Production scheduling

Özet:
Çok seviyeli üretim sistemlerinde parti bölme stratejisi ile işlerin alt partilere bölünmesi ve bu alt partilerin ayrı ayrı çizelgelenmesi yoluyla üretim süresinin azaltılması ve böylece müşteriye daha hızlı teslimat yapılması istenmektedir. Üretim dengeleme ise temel olarak belirli bir planlama dönemi için gelen siparişlerin alt partilere ayrılması ve üretim desenlerinin oluşturulması amacıyla bu alt partilerin boyut ve sırasının belirlenmesini ifade etmektedir. Tam zamanında üretim sisteminde üretim dengeleme kavramı ile israfları ortadan kaldırmak, esnekliği arttırmak ve dengeli bir üretim çizelgesi elde etmek hedeflenmektedir. Bu tez çalışmasında, her iki seviyede ilişkisiz paralel makinelerin yer aldığı iki seviyeli esnek akış tipi çizelgeleme (EATÇ) problemi için üretim dengeleme tabanlı parti bölme stratejisi ile optimum üretim deseninin belirlenmesi amaçlanmıştır. Bunun yanında, problem sıra-bağımsız hazırlık zamanı, makine uygunluğu, seviye atlama ve vardiya kısıtlarını da içermektedir. Ele alınan EATÇ problemini çözmek amacıyla ilk olarak küçük boyutlu problemler için problemin bütün kısıt ve karakteristiklerini kapsayan bir karma tamsayılı doğrusal programlama (KTDP) modeli geliştirilmiştir. Matematiksel modelde amaç işlerin işlendikleri seviyelerdeki tamamlanma zamanları ile her makine için maksimum tamamlanma zamanlarının toplamını enküçüklemektir. Problemin NP-zor yapısı sebebiyle orta ve büyük boyutlu problemler için makul sürelerde optimuma yakın çözüm elde etmek amacıyla farklı kodlama ve kod çözme yapılarına sahip genetik algoritma (GA) tabanlı dört meta-sezgisel yaklaşım önerilmiştir. Önerilen meta-sezgisel yaklaşımlarda küçük, orta ve büyük boyutlu problemler için ayrı ayrı en uygun parametre seviyelerinin belirlenmesi amacıyla Taguchi yöntemi kullanılmıştır. Rassal üretilen test problemleri kullanılarak gerçekleştirilen deneysel analizler yardımıyla geliştirilen matematiksel model ve önerilen GA tabanlı meta-sezgisel yaklaşımların etkinliği ve uygulanabilirliği gösterilmiştir.

Abstract:
It is desired to decrease production time and to deliver products to customer more quickly by dividing jobs into sublots and scheduling them seperately with lot streaming strategy in the multi-stage manufacturing systems. Production levelling mainly indicates to divide orders into sublots for a specific planning period and determination of size and rank of them to create production patterns. It is aimed to eliminate wastes, to increase flexibility and to obtain a balanced production schedule with this concept in the just-in-time production system. In this thesis, it has been desired to determine optimal production pattern with production levelling based lot streaming strategy for flexible flowshop scheduling problem with unrelated parallel machines. Besides, the problem also includes sequence-independent setup times, machine eligibility, stage skipping, and workshift constraints. Firstly, a mixed integer linear programming model consisting all constraints and characteristics has been developed to solve the handled problem. The objective of the model is minimization of the sum of consisting completion times of jobs and maximum completion times in each machine. Four genetic algorithm based metaheuristic approaches utilizing different encoding and decoding structures have been proposed to obtain near optimal solutions for medium and large sized problems due to NP-hardness of the problem. Taguchi method has been utilized to determine the most suitable parameter levels for small, medium, and large sized problems seperately in the proposed metaheuristic approaches. The efficiency and applicability of the model and the proposed metaheuristic approaches have been demonstrated through experimental analyses realized via randomly generated test problems.