Üretim sistemlerinde dinamik iş çizelgeleme problemlerinin sezgisel yöntemlerle çözülmesi

Abstract

Günümüz rekabet ortamında işletmeler, az miktarda kaynak kullanarak müşteri gereksinimlerine en hızlı yanıt verebilecek şekilde ve yüksek kalitede ürünler üretmeyi amaçlar. Gerek üretim öncesi gerekse üretime başladıktan sonra, kıt kaynakların daha etkin ve verimli kullanılmasında işletme süreçlerinden üretim planlama önemli bir yere sahiptir. Değişen müşteri talepleri karşısında üretim planlarını hızlı bir şekilde oluşturan işletmeler, rekabette bir adım öne geçecektir. Üretim planlama sürecinde iş çizelgeleme, işletmelerin üretim hızlarını arttırmalarında önemli bir işleve sahiptir. Ayrıca, işletmeler sürekli değişen bir çevrede faaliyet gösterdiklerinden çizelgelemenin dinamik faktörleri dikkate alması etkin bir çizelgeleme için gereklidir. Bu tez çalışmasında, makine arızası, yeni iş gelişleri ve işlem sürelerinde değişiklik dinamik faktörlerinin dikkate alındığı dinamik atölye tipi iş çizelgeleme problemlerini çözmek için Genetik Algoritma ve Tabu Arama esaslı yeni yöntemler geliştirilmiştir. Geliştirilen bu yeni yöntemler ile dinamik iş çizelgeleme problemlerine çözüm aranmış ve elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır.

In today?s competitive environment, businesses aim to respond quickly to the customer needs and produce high-quality products using limited resources. Production planning plays an important role in using the scarce resources more effectively and efficiently at the pre-production and also after the start of the production. Businesses, which rapidly make production plans in the face of changing customer demands, go one step further in the competition. In the process of production planning, job scheduling has an important function in increasing the production rate of businesses. Furthermore, as businesses are operating in ever-changing environment, scheduling that takes the dynamic factors into account is required for efficient scheduling. In this thesis, new methods based on Genetic Algorithm and Tabu Search have been proposed to solve dynamic job shop scheduling problems that take into account dynamic factors like machine breakdown, new job arrivals and the changes in the processing times. These proposed methods have been used to solve dynamic job scheduling problems and the obtained results have been compared.