Bir işletmede kitlesel özel üretime yönelik hedef programlama tabanlı üretim planlama

Abstract

Bu çalısmada traktör imalatı yapan bir isletmede, kitlesel özel üretime yönelik hedefprogramlama tabanlı üretim planlama yaklasımının tasarımı ve gelistirilmesigerçeklestirilmistir. Üretim planlama yaklasımı, ürün üzerindeki müsteri isteklerini gözönüne alacak, ürün çesitliligini ve seri üretim ilkelerini gözetecek sekildetasarlanmıstır. Üretim planlamaya özgü hedeflerin gerçeklestirilebilmesi amacı ile birhedef programlama modeli gelistirilmis ve bu hedef programlama modeli ile uyumlubir sekilde çalısan bir Karar Destek Sistemi olusturulmustur.Gelistirilen hedef programlama modelinin çözüm süresi, modelde yer alan karardegiskeni sayısının fazla olması nedeni ile kabul edilebilir sürelerin dısınaçıkmaktadır. Bu nedenle farklı üretim planlarını olusturma ve kısa sürede buplanlardan uygun olanını üretime yansıtabilme olanagı kalmamaktadır. Belirtilengerekçeler dogrultusunda gelistirilen hedef programlama modelinin çözümüne yönelikyerel açgözlü arama ve genetik algoritma yaklasımları üzerinde durulmustur. Buyaklasımların performanslarını gözlemlemek amacı ile 12 ayrı problem setiolusturulmus ve her bir problem seti için sonuçlar elde edilmistir. Gerçeklestirilenperformans analizi sonucunda yerel açgözlü arama yaklasımının genetik algoritmayaklasımına göre daha iyi sonuçlar verdigi gözlemlenmistir. Ancak genetik algoritmayaklasımının yerel açgözlü arama yaklasımına göre çözüm süresinin daha kısaoldugu gözlemlenmistir.ANAHTAR SÖZCÜKLER: üretim planlama, kitlesel özel üretim, genetik algoritma,yerel açgözlü aramaDANISMAN: Yrd. Doç. Dr. Muzaffer KAPANOGLU, Osmangazi Üniversitesi, EndüstriMühendisligi Bölümü.

In this study, a production planning approach which is based on goal programmingintended for mass customization is designed and developed in a firm which works ontractor manufacturing. This production planning approach is developed according tocustomer?s choices, product variety, and the principles of mass production. The goalprogramming model is developed to perform the goal of the production planning andthe Decision Support System which works with this goal programming model is alsoperformed.The computation time of the goal programming model exceeds the time which isacceptable because of the too many decision variables which the goal programmingmodel has. For this reason, the composition of different production plans andimplementation of the appropriate production plan which is selected from thosedifferent production plans is not possible in a little while. In consideration of thosereasons mentioned above, local greedy search and genetic algorithm approacheswhich are used for the solution of the goal programming model are considered. Inorder to observe the performances of the proposed approaches, different twelveproblem sets are composed and the solutions of these problem sets are acquired. Asa result of the performance analysis, it is seen that the local greedy search approachgives better solutions when compared to the ones which the genetic algorithmprovides. But we observed that the computation time of the genetic algorithm isshorter than the local greedy search approach.KEY WORDS: production planning, mass customization, genetic algorithm, localgreedy searchADVISOR: Assist. Prof. Dr. Muzaffer KAPANOGLU, Osmangazi University, IndustrialEngineering Department