Software frameworks for production scheduling and analytical benchmarking

Abstract

Bu tezde endüstri mühendisliğinin iki temel alanına yönelik çalışmalar sunulmaktadır. Üretim çizelgeleme ve Veri Zarflama Analizi (VZA) başlıklarından seçilen konular, iki ayrı bölümde anlatılmaktadır. Bu seçilen konulara her iki çalışmada da pratik çözümler ve yazılım çatıları önerilmektedir. İlk çalışmada, eniyileme ve kimya sanayinde üretim planlamayı birleştiren genel bir yazılım çatısı önerilmektedir. Her bir farklı üretim durumunun tek bir Gezgin Satıcı Problemi'ne çevrilerek çözülmesiyle elde edilen etkili bir üretim sırası ile, tek bir karıştırıcının ürün değişimleri sırasındaki temiz su tüketiminin en aza indirgenmesi hedeflenmektedir. Sistemin temizlik ürünleri üreten bir fabrikada uygulanmasıyla önemli miktarda su tasarrufu yapılmıştır. İkinci çalışmada, VZA çözümlerine veri madenciliği perspektiınden bakılmıştır. VZA çözümleri ile veri madenciliği ve görselleştirme tekniklerini bütünleştirebilmek için, bir yazılım çatısı altında VZA çözümlerinin matematiksel bir gösterimi sunulmaktadır.

This study is composed of two technical real world problems which are widely encountered in industrial engineering applications. The problems are selected from production scheduling and Data Envelopment Analysis (DEA) which are discussed in two stand-alone chapters. Both of the studies develop practical solutions and software development frameworks to the selected problems. An innovative software accompanies each study in which it is tested and implemented in real world projects. In the first study, a general software framework that integrates optimization into daily production planning in chemicals industry is discussed. The number of required washes during changeovers in a single mixer is minimized through effective production sequencing which converts each production setting into a single Traveling Salesman Problem (TSP). The application of the software at a hygiene products manufacturer yielded significant saving in the consumption of clean water. In the second study, DEA results are considered with a data mining perspective. In order to integrate DEA results with data mining and information visualization techniques, a formal representation of DEA results is proposed in a framework.