Sanal imalat hücrelerinde iş çizelgelenmesi için yeni çözüm yaklaşımları
New solution approaches for job scheduling in virtual manufacturing cells
Yazar: SAADETTİN ERHAN KESEN
Danışman: PROF. DR. ZÜLAL GÜNGÖR
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2010
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Çizelgeleme = Scheduling

Özet:
Günümüz rekabetçi pazar koşullarında, ürün hayat çevriminin giderek kısalması ve talep yapısının değişkenlik göstermesi oldukça dinamik bir ortam yaratmıştır. Firmalar bu dinamik ortamda ayakta kalabilmek ve üretim maliyetlerini düşürebilmek için yenilikçi üretim sistemlerini incelemek ve bu sistemleri benimsemek zorundadırlar. Özellikle küçük ve orta boyutlu parti tipi üretim yapan firmalar için önerilmiş ve kurulum maliyeti çok düşük olan Sanal İmalat Hücreleri (SİH) bu yenilikçi üretim sistemleri arasında öne çıkmaktadır. SİH; Esnek İmalat Sistemlerinin (EİS) esneklik özelliğiyle, Hücresel İmalat Sistemlerinin (HİS) basit akış tipi süreç özelliklerini bünyesinde toplayan melez bir sistemdir. Bu tez çalışmasında literatürdeki mevcut çalışmalardan farklı olarak SİH'nin performansını gerçekçi bir şekilde yansıtmak için işlerin nasıl daha etkin çizelgelenebileceği incelenmiştir. Önerilen SİH çizelgeleme probleminde, işler partiler halinde üretilmekte ve bu parti büyüklükleri daha etkin bir Cmax elde edebilmek amacıyla, alt partilere bölünebilmektedir. Her bir iş kendine özgü operasyon sırasına sahiptir ve bu operasyonlar için alternatif makineler seti mevcuttur. Talep dalgalanmalarına hızlı bir şekilde cevap verebilmek amacıyla makineler tesis içerisinde farklı noktalara yerleştirilmiştir. Bu durum makineler arası taşıma zamanlarının da dikkate alınmasını gerektirmektedir. Yukarıda tanımlanan problem için bir Karışık Tam Sayılı Programlama (KTSP) modeli geliştirilmiştir. Ancak problemin karmaşıklığının yüksek olmasından dolayı büyük boyutlu problemlerde KTSP kabul edilebilir bir zaman içerisinde iyi sonuçlar verememiştir. Bu nedenle probleme kısa zamanda etkin sonuçlar veren dört vektörlü bir Genetik Algoritma (GA) sezgiseli önerilmiştir. 720 problemden oluşan, geniş bir problem seti üzerinde elde edilen sonuçlar, GA'nın oldukça iyi bir performans sergilediğini ve özellikle alt parti sayısının 1 olduğu durumda en iyi sonuçları bulduğunu göstermiştir.

Abstract:
In today?s competitive market conditions, shortening product life cycle and varying demand pattern create a highly dynamic environment. Firms have to explore and adapt to novel production systems for surviving in the volatile conditions and reducing their costs. Especially offered for the companies that perform small-to-medium batch production, Virtual Manufacturing Cells (VMCs) are prominent among these relatively new manufacturing systems. VMCs appear to be a hybrid form accommodating the flexibility feature of Flexible Manufacturing Systems (FMSs) and basic flow-line process of Cellular Manufacturing Systems (CMSs). In this thesis, unlike existing literature, how jobs can be scheduled in a more efficient manner is thoroughly examined to reflect the realistic performance of VMCs. In the proposed VMCs scheduling problem, jobs are produced in batches and batch sizes can be divided into sub lots with smaller quantity of jobs to obtain lower Cmax value. There are multiple jobs with different processing routes and a set of eligible machines is available to process the operations. Machines are located to different areas in the shop floor to quickly respond to demand changes. This, however, arises the issue of travelling time consideration. A Mixed Integer Linear Programming (MILP) model is developed for the problem defined above. Due to the intractability of the problem, MILP model suffers to provide solutions for big sized problems in a reasonable amount of time. We therefore present a Genetic Algorithm (GA) heuristic approach with four vectors to obtain satisfactory results in a shorter computational time. On a wide range of randomly generated test instances consisting of 720 problems, comparative results show that GA is quite favourable and it finds the optimum solution for all problems in the case that sub lot number is equal to 1.