Uçak motoru imal eden bir esnek üretim sisteminde çizelgelemeye yönelik bir karar destek sistemi
A decision support system for scheduling in a flexible manufacturing system producing aircraft engine
Yazar: SİMGE İNAN YAMAN
Danışman: PROF. DR. MUZAFFER KAPANOĞLU
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Günümüzde işletmeler artan rekabet ortamı sebebi ile klasik üretim sistemleri yerine 
otomasyona dayalı esnek üretim sistemleri oluşturmaya başlamışlardır. Esnek üretim 
sistemlerinde (EÜS) makineler çeşitli parça ve operasyonları işleme yetkinliğine sahiptir. 
Bununla birlikte çeşitliliğin fazla olması bu sistemlerde planlama, çizelgeleme ve kontrol 
süreçlerinin önemini artırmaktadır.
Bu çalışma, havacılık sektöründe faaliyet gösteren ve uçak motoru parçaları imal 
eden bir firmada gerçekleştirilmiştir. Ele alınan sistemde dört adet yüksek kabiliyetli 
bilgisayar kontrollü tezgâha ek olarak 2 adet otomatik yönlendirmeli araç ve 1 adet robot 
kolu yer almaktadır. Esnek üretim sisteminin, ileri teknoloji ve yüksek kabiliyet gerektiren 
yapısı gereği, maksimum verimlilikte çalışması beklenmektedir. Çalışmanın temel amacı 
kurulum sürelerini en az indirgeyerek sistemin performans göstergelerinde iyileşme 
sağlamaktır. 
Bu çalışmada çizelgeleme problemi ile uğraşan uzman grupların kullanabileceği, bir 
esnek üretim sistemindeki çizelgeleme problemini toplam hazırlık sürelerini en küçüklemek 
üzere tavlama benzetimi algoritması kullanarak çözme imkanı veren bir karar destek sistemi 
geliştirilmesi önerilmiştir. Algoritma Python programlama dilinde yazılmıştır. Karar destek 
sisteminin veri yönetimi modülü verileri kurumsal veri tabanından almaktadır. Kullanıcı 
arayüzü Python ortamında kodlanmış olup iyi bilinen bir işlem tablosu olan Excel ile
çalışmaktadır. Algoritma bazı gerçek hayat problemleri üzerinde denenmiş ve uzman 
görüşleri doğrultusunda oluşturulan çizelgelerden daha iyi performans elde edildiği 
gözlenmiştir.

Abstract:
Nowadays, companies started to create flexible manufacturing systems (FMS) based 
on automation instead of classic production systems because of the increasing global 
competition. Machines in flexible manufacturing systems are capable of cutting various parts 
and operations. Nevertheless, the high diversity increases the importance of these systems' 
planning, scheduling, and control processes.
This study was carried out in a company operating in the aviation industry and 
manufacturing aircraft engine parts. In the system under consideration, in addition to 4 highcapable computer-controlled machines, there are 2 automatic guided vehicles and 1 robotic arm. 
The flexible production system is expected to operate at maximum efficiency due to its advanced 
technology and high capability structure. The study's main purpose is to minimize the setup times 
and improve the system's performance indicators.
In this study, it is proposed to develop a decision support system that can be used by 
expert groups dealing with the scheduling problem, which allows solving the scheduling 
problems in a flexible manufacturing system by using the simulated annealing algorithm to 
minimize the total setup time. The algorithm is coded in the Python programming language. The 
data management module of the decision support system gets the data from the corporate 
database. The user interface created with Python and it works with Excel, a well-known 
spreadsheet. The algorithm was tested on some real-life problems and better performance was 
obtained from the schedules created in line with expert groups.