Sequence-dependent setup time estimation in tactical production planning using machine learning
Makine öğrenmesiyle taktik seviye üretim planlamada sıra bağımlı hazırlık süresi tahmini
- Tez No: 794588
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ALİ TAMER ÜNAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 53
Özet
Tahmin zorluğu sebebiyle sıra bağımlı hazırlık süresi taktik seviye üretim planlamada sıklıkla çalışılan bir konudur. Hazırlık sürelerine bağlı kapasite kaybına denk gelen bir dönemdeki sıra bağımlı hazırlık süresini tahmin etmek için üretim çizelgesinin bilinmesi gerekmektedir. Çok dönemli bir taktik plan için minimum kapasite kayıplı çizelgeyi ve parti büyüklüklerini eş zamanlı olarak belirlemek literatür için ana zorluktur. Bu çalışmanın amacı daha isabetli bir kapasite kaybı tahmini ile üretim miktarlarını ve envanter değerlerini belirleyen bir taktik üretim planlama modeli ortaya koymaktır. Taktik modelde üretim miksleri oluşturabilmek için üretim miktarları eşit büyüklükteki gruplara ayrılmıştır. Üretim miksleri hangi ürünlerin ve hangi miktarlarda üretildiklerini dikkate alarak sıra bağımlı hazırlık sürelerini tahmin etmede kullanılmaktadır. Bir küme rastgele üretilmiş üretim miksine ait en iyi hazırlık sürelerini belirlemek için bir çizelgeleme modeli kullanılmıştır ve hesaplama karmaşıklığı sebebiyle kalan miksleri tahmin etmek için makine öğrenmesi modelleri kullanılmıştır. Bu çalışmada ortaya konulan tahmin metodolojisi bir temel ve bir basit tahminleme metodolojisi ile sıra bağımlı hazırlık süresine bağlı toplam kapasite kaybı tahmin doğruluğu üzerinden karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Tactical production planning with sequence-dependent setup times is a frequently studied topic in literature. Production schedule needs to be known to determine the total sequence-dependent setup time required in a period, which accounts for the capacity loss due to setup operations. Determining the schedule with minimum capacity loss and lot sizes for a multi-period tactical plan simultaneously is the main challenge in literature. This study aims to introduce a tactical production planning model to determine production amount and inventory levels with more accurate capacity loss estimation due to sequence-dependent setup times. Production amounts in tactical model are discretized into equally sized buckets to generate production mixes. Production mixes are used to estimate the sequence-dependent setup times by taking which products are produced and the amounts they are produced in to account. A scheduling model is used to determine the optimal setup times for a set of randomly generated production mixes and machine learning methods are used to estimate for the rest of the production mixes due to computational complexity. The estimation methodology introduced in this study is compared with a baseline and a basic estimation model based on the accuracy of estimating the total capacity loss due to sequence-dependent setup times.
Benzer Tezler
- Üretim planlama ve kontrol
The Production planning and control
HÜLYA AKIN
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. MEHMET TANYAŞ
- Sıra bağımlı hazırlık zamanlı paralel makinelerde çizelgeleme: Bir işletme uygulaması
Scheduling parallel machines with sequence dependent setup time: It is an application to industry
MURAT KILINÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiErciyes ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMEL KIZILKAYA AYDOĞAN
- Sıra bağımlı ayar zamanı ve fazla mesai ile makine çizelgeleme
Machine scheduling with sequence dependent setup time and over time
ZEYNEP BÜLBÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAKAN GÜLTEKİN