Havacılık endüstrisinde bakım, onarım ve revizyon aşamalarına ürün yaşam döngüsü yönetiminin karınca koloni optimizasyonu ile entegrasyonu
Integration of product lifecycle management with mro services using aco algorithm in aviation industry
Yazar: AHMET MUHAMMED GÜRAKSIN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALPER ÖZCAN
Nişantaşı Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgi Teknolojileri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Savunma ve Savunma Teknolojileri = Defense and Defense Technologies ; Sivil Havacılık = Civil Aviation
Dizin: Bakım onarım = Maintenance repairing ; Havacılık endüstrisi = Aviation industry ; Karınca koloni algoritması = Ant colony algorithm ; Yaşam döngüsü = Life cycle

Özet:
Havacılık endüstrisinde karmaşık konfigürasyonlara sahip ürünlerin bakım ve güvenliği için Bakım, Onarım ve Revizyon (MRO) hizmetleri esastır. MRO, endüstriyel ve ticari kurulumlarda gerekli cihazların, ekipmanların ve destek hizmetlerinin işlevsel kontrollerini, servisini, onarımını ve değiştirilmesi uygulamalarını içermektedir. Zamanla MRO servisleri, bakıma girecek ekipmanı çalışır durumda tutmak için çeşitli uygun maliyetli uygulamalara yönelmiştir. Bakım yapılan hangarlar ile bakım sonrası parçanın kullanıma hazır hale geldiği nokta arasındaki rota, Karınca Koloni Optimizasyonu (ACO) algoritması kullanılarak elde edilmesi amaçlanmaktadır. Rota; mesafe, zaman ve düğümün derecesine göre seçilmektedir. Seçilen bakım çizelgeleme rotası, Bakım, Onarım, Revizyon İşlem Yolu (MROTP) verilerini oluşturmaktadır. MRO süreçlerinde, ürünün fiziksel verileri, geçmiş verileri ve ürüne ait depo verileri önemlidir. Ürün Yaşam Döngüsü Yönetimi (PLM) bu konuda MRO operasyonlarının doğru ve verimli yürütülmesi açısından büyük kolaylık sağlamaktadır. Havacılık endüstrisinde karmaşık konfigürasyon ürünlerin yer alması sebebi ile MRO hizmetleri de karmaşık süreçlere dönüşmektedir. Bu tez çalışmasında, MRO sürecindeki karmaşık nesnelerin ve etkileşimlerin PLM Sistemi ile takip edilmesini sağlayan MRO hizmet modeli önerilmiştir. PLM Sisteminden istenilen seviyede verim alabilmek, MRO süreçlerini maliyet ve zaman efektif kurgulayabilmek için, ACO optimizasyonu algoritması ile hizmet verilecek malzeme için bir MROTP tasarlanmaktadır. Ayrıca ACO tarafından üretilen veriler PLM sistemine girdi olarak sağlanmakta ve karmaşık malzemelerin bakım kayıtlarının tutulması hedeflenmektedir. Oluşturulan MROTP verileri MRO süreçlerinde çizelgeleme optimizasyonu ile sürecin daha doğru ve hızlı sonuçlanmasını sağlamaktadır. Tez çalışmasında MATLAB ortamında gerçekleştirilen çevrimdışı deneylerde, önerilen ACO-PLM hibrit modelinin meta-sezgisel Genetik Algoritma (GA) ve Tam Sayı Değişken ile Lineer Programlama (MILP) tabanlı Gurobi çözücüsüne kıyasla üstün performansını göstermektedir. Bu tez çalışmasının temel amacı, ACO algoritması ile, MRO süreçlerinin çizelgeleme optimizasyonunu iki iş hedefiyle çözmektir; toplam çizelgeleme süresini (bakım süresini) en aza indirmek ve uygun maliyetli çözüm sağlamaktır. Önerilen çalışmamızda MROTP verileri mühendislik çalışmaları ile elde edilmekte ve elde edilen veriler Sistem Yaşam Döngüsü Yönetimi (SysLM) konsepti ile uyumlu PLM sisteminde tutulmaktadır. ACO-PLM hibrit modeli, günümüzde yaygın olarak kullanılan PLM programlarıyla çalışmayı amaçlamaktadır. Bu yazıda önerilen algoritma MATLAB ortamında Core i7-8750H CPU @ 2.20 GHz ve 16 GB RAM'e sahip sistem üzerinde simülasyonlar yapılarak test edilmiştir.

Abstract:
Maintenance, Repair and Overhaul (MRO) services are essential for the maintenance and safety of products with complex configurations in the aviation industry. MRO includes functional checks, service, repair and replacement of required devices, equipment and support services in industrial and commercial installations. Over time, MRO services have turned to a variety of cost-effective practices to keep equipment that is going to be serviced in working order. The route between the maintenance hangars and the point where the part is ready for use after maintenance is aimed to be obtained by using the Ant Colony Optimization (ACO) algorithm. The route is chosen based on distance, time and degree of node. The selected maintenance scheduling route generates the Maintenance, Repair, Revision Transaction Path (MROTP) data. In MRO processes, the physical data of the product, historical data and warehouse data of the product are important. Product Lifecycle Management (PLM) provides great convenience in this regard for the correct and efficient execution of MRO operations. Due to the presence of complex configuration products in the aviation industry, MRO services also turn into complex processes. In this thesis, the MRO service model is proposed, which enables the tracking of complex objects and interactions in the MRO process with the PLM System. The MROTP is designed for the material to be served with the ACO optimization algorithm in order to get the desired level of efficiency from the PLM System and to construct the MRO processes cost and time effectively. In addition, the data produced by ACO is provided as input to the PLM system and it is aimed to keep maintenance records of complex materials. The generated MROTP data provides a more accurate and faster result with scheduling optimization in MRO processes. In offline experiments performed in MATLAB environment in the thesis study, it shows the superior performance of the proposed ACO-PLM hybrid model compared to the meta-heuristic Genetic Algorithm (GA) and Linear Programming with Integer Variable (MILP) based Gurobi solver. The main purpose of this thesis is to solve the scheduling optimization of MRO processes with two business objectives with the ACO algorithm, minimizing the total scheduling time (maintenance time) and providing a cost effective solution. In our proposed study, MROTP data is obtained by engineering studies and the obtained data is kept in the PLM system, which is compatible with the System Lifecycle Management (SysLM) concept. The ACO-PLM hybrid model aims to work with widely used PLM programs today. The algorithm proposed in this article has been tested by performing simulations on a system with Core i7-8750H CPU @ 2.20 GHz and 16 GB RAM in MATLAB environment.