Siparişe dayalı atölye tipi üretim için toplam gecikmeyi en azlayan sezgisel bir çözüm önerisi
A heuristic solution proposal for minimizing total tardiness in make to order job shop production
- Tez No: 952183
- Danışmanlar: PROF. DR. GÜLTEKİN ÖZDEMİR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 89
Özet
Bu çalışmada bir mermer fabrikasında zor olarak kabul edilen NP-Zor sınıfında olan atölye tipi çizelgeleme problemi üzerine çalışılmıştır. Artan rekabet koşullarıyla birlikte üretim mekanizmalarının verimli çalışması ve çizelgelenmesi fabrikalar için önem arz etmektedir. Çözüm yaklaşımı olarak fabrikanın yapısına ve üretim şekline uygun matematiksel model geliştirilmiştir. Sipariş boyutları büyütüldüğünde karşılaşılan çözüm zorluklarını çözmek için Genetik algoritma kullanılmıştır. Atölye çizelgeleme problemleri çoklu makine ve ürünlerin olduğu üretim sistemlerinde oldukça yaygınlardır. Bu çalışmada odaklanılan problem iki makine arasında işlem değişikliklerinden dolayı hazırlık işlemleriyle birlikte oluşan ürün sipariş gecikmelerini en küçüklemektir. Matematiksel model bu amaçla ve amacı destekleyen ve halihazırda bulunan üretim alışkanlıklarını destekleyen kısıtlardan oluşmaktadır. Genetik algoritma sezgisel algoritmalar arasında en çok kullanılan permütasyon tabanlı ve evrimsel alışkanlıklar tabanlı bir algoritmadır. Problemlerin çözümünde daha iyi çözümleri ararken sonuçları kademeli olarak kabul etmektedir. En iyi sonucun hayatta kalması fikrine sadık kalmaktadır. Doğal seçilim, mutasyon ve çaprazlama aşamaları bulunmaktadır. Büyük boyutlu problemlerin çözümünde kullanılmıştır. Fabrikanın makine, ürün ve sipariş bilgileri ile rassal olarak test problemleri üretilmiştir. Küçük ve orta boyuttaki test problemleri için matematiksel model yeterlilik sağlarken problem boyutu büyüdükçe etkinliğinin azaldığı gözlemlenmiştir. Büyük boyutlu problemlerde ise Genetik algoritmayla çözüme ulaşılmıştır. Gelecek çalışmalar için çok amaçlı matematiksel model ve Genetik algoritmanın farklı parametre ayarları ve mutasyon stratejileriyle geliştirilmesi önerilmektedir.
Özet (Çeviri)
In this study, the job shop scheduling problem, which is classified as NP-hard, was addressed in a marble factory. With increasing competitive conditions, the efficiency and proper scheduling of production mechanisms have become crucial for factories. A mathematical model suitable for the structure and production style of the factory was developed as the solution approach. To overcome the difficulties encountered when order sizes increase, a Genetic Algorithm was employed. Job shop scheduling problems are common in production systems involving multiple machines and products. The focus of this study is to minimize order delays caused by setup operations due to processing changes between two machines. The mathematical model was built with constraints that serve this objective and align with the existing production habits. Genetic Algorithm, one of the most widely used heuristic algorithms, is based on permutation and evolutionary practices. While searching for better solutions to the problems, it accepts the results gradually and adheres to the idea of survival of the best solution. It includes the stages of natural selection, mutation, and crossover. It was applied for solving large-scale problems. Test problems were generated randomly using the factory's machine, product, and order data. While the mathematical model proved sufficient for small and medium-sized test problems, its efficiency was observed to decrease as the problem size increased. In large-scale problems, solutions were obtained using the Genetic Algorithm. For future studies, it is recommended to develop a multi-objective mathematical model and explore different parameter settings and mutation strategies for the Genetic Algorithm.
Benzer Tezler
- Üretim sistemlerinde otomasyon
Automation in production systems
NARTHAN CEMAL SAADET
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ALİ FUAT ERGENÇ
- Çok çeşitli az hacimde atölye tipi üretim yapan işletmelerde değer akış haritalama ve bir üretim işletmesinde uygulama
Value stream mapping in a job shop manufacturing and a hix mix low volume environment and an application in a manufacturing facility
OĞULCAN AKTAŞ
- Atelye tipi çizelgelemenin pozitif gecikme performans ölçütü altında incelenmesi
A Searching of job shop schcduling under the positive tardiness performance criteria
GÜLNUR KURT
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İ. HAKKI CEDİMOĞLU
- Grup teknolojisi imalat sistemleri ve bir motor fabrikasına uygulanması
Group technology manufacturing systems and application to an engine factory
KASIM BAYNAL
Yüksek Lisans
Türkçe
1988
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET BÜLENT DURMUŞOĞLU