Dinamik tesis düzenleme problemi için bütünleşik bir sistem önerisi
An integrated system proposal for the dynamic facility layout problem
Yazar: ADEM ERİK
Danışman: DOÇ. DR. YUSUF KUVVETLİ
Çukurova Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Malzeme taşıma, üretimde yaygın olarak kullanılan ve genellikle katma değer sağlamayan bir süreç olarak değerlendirilen bir işlemdir. Bu çalışmada ele alınan Dinamik Tesis Yerleşimi Problemi (DTDP), toplam malzeme taşıma ve yeniden düzenleme maliyetini minimize etmeyi amaçlamaktadır. Çalışma iki temel aşamadan oluşmaktadır. Birinci aşamada eşit olmayan tesis alanları, malzeme taşıma cihazlarının atanması ve esnek bölme yapısının entegre edildiği bir DTDP modeli ele alınmakta ve hızlı çözüm yaklaşımları önerilmektedir. Problem için genetik algoritma ve tavlama benzetimi algoritması tabanlı iki farklı çözüm yöntemi önerilmiştir. Her iki yöntemde de uygunluk değerlerini hesaplamak için doğrusal olmayan bir matematiksel model çözümü kullanılmıştır. Geliştirilen çözüm yaklaşımları, literatürde bilinen dört probleminin üçü için optimum çözümü elde ederken bir problem örneği için yalnızca %0,68 hata ile çözüme ulaşmıştır. Ayrıca çözümler 10 dakikanın altında elde edilerek yöntemlerin hızlı olduğu da ortaya konulmuştur. Hesaplamaya dayalı problem örnekleri, algoritmaların etkinliğini ve üretilen çözümlerin kalitesini doğrulamıştır. İkinci aşamada ise işletmelerin geçmiş talep verilerine dayalı olarak gelecekteki talepleri tahmin etmek için sekiz makine öğrenme algoritması kullanılmış ve en iyi performans gösteren yöntem gelecekteki talep verilerini oluşturmak için kullanılmıştır. Ardından, ilk aşamadaki en iyi çözüm yaklaşımıyla tahminlere dayalı DTDP problemi çözülmüştür. Çözümlere bağlı olarak oluşan talep tahminleri, malzeme taşıma maliyetleri, yeniden düzenleme maliyetleri, taşıma aracı maliyetleri, yer değiştirilen departman sayısı, toplam maliyet ve yer değiştirme karar değişkenleri gibi değişkenleri dikkate almak üzere üç  makine öğrenimi ve beş derin öğrenme modeli geliştirilmiştir. Farklı ürünlerin üretimini içeren vaka çalışmasında, ilk üç ürün grubu için sırasıyla %8,9, %10,7 ve %9,1 hatalar ile SVR yöntemi en iyi tahmin performansını ortaya koymuştur. Ürün grubu 4 için ise 11,4 ile KNN yöntemi en iyi performansı sergilemiştir. Tesis düzenlerinin değişim kararları için geliştirilen çözümde ise %88,9 doğruluk ile CNN algoritması en iyi sonuçları sağlamıştır.

Abstract:
Material handling is a process widely used in production and is often considered to add little value. This study addresses the Dynamic Facility Layout Problem (DFLP), which aims to minimize the total material handling and rearrangement costs. The study is divided into two main phases. In the first phase, a DFLP model incorporating unequal facility areas, assignment of material handling devices, and flexible bay structures is considered, and rapid solution approaches are proposed. Two distinct solution methods based on genetic algorithms and simulated annealing algorithms are suggested. In both methods, a nonlinear mathematical model is employed to calculate fitness values. The developed solution approaches achieve optimal solutions for three out of four problem instances known in the literature, and for one problem instance, a solution is reached with only a 0.68% error. Additionally, solutions are obtained in under 10 minutes, demonstrating the speed of the methods. Computational problem instances validate the effectiveness of the algorithms and the quality of the solutions produced. In the second phase, eight machine learning algorithms are utilized to forecast future demands based on historical demand data from businesses, with the best-performing method used to generate future demand data. Subsequently, the DFLP problem based on these forecasts is solved using the best solution approach from the first phase. Based on the solutions, three machine learning and five deep learning models are developed to consider variables such as demand forecasts, material handling costs, rearrangement costs, handling equipment costs, number of departments relocated, total costs, and relocation decision variables. In a case study involving the production of different products, the Support Vector Regression (SVR) method demonstrated the best prediction performance for the first three product groups with errors of 8.9%, 10.7%, and 9.1%, respectively. For product group 4, the K-Nearest Neighbors (KNN) method exhibited the best performance with an error of 11.4%. For the facility layout change decisions, the Convolutional Neural Network (CNN) algorithm provided the best results with an accuracy of 88.9%.