Süreç planlama ve çizelgeleme entegrasyonu için yapay sinir ağları ve genetik algoritmayı birleştiren hibrit bir yaklaşım
A hybrid approach combining fuzzy neural networks and  
genetic algorithm to integrate process planning and 
scheduling for mass customization
Yazar: ALPER ŞEKER
Danışman: PROF. DR. SERPİL EROL
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2013
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Anlık müşteri taleplerini ve değişen üretim katı şartlarını karşılayabilen, kitlesel üretimin tüm değişkenlerine uyum sağlayabilen ve bunun yanında maliyet, zaman ve işgücü optimizasyonu yapabilen üretim sistemleri oluşturmak, firmaların günümüzün rekabet şartlarında ayakta durabilmelerini sağlayan en önemli faaliyetlerin başında gelmektedir. Bu üretim sistemlerinin temel fonksiyonlarından olan Süreç Planlama (SP) ve Çizelgeleme, kaynakların verimli kullanılmasını sağlamakla birlikte, bu iki fonksiyon arasındaki izolasyon ve uzun zaman boşlukları üretim verimini etkileyen önemli bir problemdir. Bu verimlilik problemini çözmek için çalışmada, SP?yi ve Çizelgelemeyi paralel bir şekilde yapabilecek ve üretimdeki dalgalanmalara hızlıca cevap verebilecek entegre bir sistem oluşturulması amaçlanmıştır. Mevcut entegrasyon modellerinde çözüm kümesi ve araştırma alanı genişledikçe hesaplama süresinin hızlıca arttığı gözlemlenmiştir. Bu yüzden bu çalışmada, optimal sonucu çabuk bulabilmek için SP ile Çizelgeleme entegrasyonunda Genetik Algoritma (GA) ve Yapay Sinir Ağları (YSA) birlikte kullanılarak, hibrit bir yaklaşım oluşturulmuştur. GA?nın performansını ve çözüm arama verimini artırmak amacıyla; kromozomlarda alternatif rotalar ile kümeleme çalışmaları yapılmıştır. Popülasyonların çeşitliliğini artırmak için v etkin genetik temsiller ve operatörler kullanılmıştır. Entegrasyon modülünde oluşturulan 3 farklı GA yapısı karşılaştırıldığında kümeleme ve en iyi alternatif rotaları seçme yöntemleriyle oluşturulan algoritmaların daha iyi performans gösterdiği gözlenmiştir. GA kullanılarak üretilen çizelgelerden elde edilen verilerle, değişen üretim katı koşullarında yeni çizelgeleri hızlıca üretebilen sinir ağ yapıları oluşturulmuştur. Yeniden çizelgeleme modülündeki ağyapılarının performans ölçütleri, entegrasyon modülündeki sezgisel çözümü doğrulamıştır. YSA girdilerinin bulanık üyelik değerlerinin hesaplanarak dönüştürülmesi ile sinir ağlarının tahminleri üretim ortamında kullanılabilecek bulanık kurallar haline getirilmiştir.

Abstract:
In mass customization using resources efficiently with changing customer demands and manufacturing conditions is vital, since in today's competitive market conditions, this efficiency provides cost, time and labor savings to companies. In production environment Process Planning (PP) and Scheduling are the main two functions that provide efficient usage of resources. Isolation and long time gap between these functions are the main problems affecting the effiency of production. In this study, to solve the problems of productivity, it is aimed to build an integrated system which is able do PP and Scheduling in parallel and respond quickly to fluctuations in job floor. In existing integration models aiming to eliminate this isolation and time gap, it has been observed that if the search and solution space expands, the computational time increases rapidly. Therefore in this research, a hybrid optimization approach, which can find the optimal solution rapidly is considered and a hybrid model combining both Genetic Algorithm (GA) and Artificial Neural Network (ANN) is proposed. To improve GA performance and increase the effiency of searching, clustering activities are carried out for building new cromosome structures. To increase population diversity, effective genetic operator schemes and efficient genetic represantations are used. In the integration module, 3 different GA structure created within the scope of our research are compared and the algorithm vii formed by clustering method shows better performance than others. In this paper by using ANN method, a new system trained by data obtained from Scheduling is generated and this system is able to quickly respond the changes in shop floor and provide new schedules instantly. In rescheduling module, ANN?s performance measures provide evidence to accuracy of Heuristic solution generated by Integration module. After converting the inputs to fuzzy data by using fuzzy membership functions, neural network predictions can be used for genereting fuzzy rules for production environment.