Automated data feedback for real-time scheduling

Abstract

Bu tezde, endüstriyel ortamda, atölye tipi çizelgeleme algoritmalarının kullanılması için gerçek zamanlı otomatik veri besleme konusu çalışılmıştır. Bu konu aslında Endüstri 4.0 felsefesinin yapı taşlarından biri olan yatay entegrasyon çalışmalarına bir örnek teşkil etmektedir. Bu çalışmada baskılı ince paketleme filmleri ve baskılı kâğıt poşetler üreten bir işletmedeki uygulamalar ele alınmıştır. İşletmede imalat süreci atölye tipi üretim ortamında yürütülmektedir. Üretim çizelgelemesi yapılırken siparişlerin teslim zamanlarına uyum (müşteri memnuniyeti) ve makine hazırlık süreleri (maliyet) arasında bir denge kurulmaya çalışılmaktadır. Çizelgeleme için Giffler ve Thompson algoritması dikkate alınmıştır. Bu algoritmada önceden belirlenmiş girdi parametreleri kullanılarak bir çözüm ortaya konulur. Ancak uygulamada arızalar, öngörülemeyen personel eksikleri, personel devir hızından dolayı işçi performansındaki dalgalanmalar veya planlama bölümüne yansımayan yerel mikro iyileştirmeler gibi nedenlerle girdi parametrelerinin değerlerinde değişimler meydana gelebilmektedir. Bu çalışmada, üretimde kullanılan makine ve donanımlardan gerçek zamanlı anlık veriler toplanabildiği şartlarda girdi parametrelerinin güncellenerek yeni çizelgelerin dinamik bir şekilde nasıl yenilendiği gösterilmektedir.

This study involves automated data feedback for real-time job shop scheduling algorithms in the industrial environment. It is an application of a horizontal integration concept that is one of the building blocks of the Industry 4.0 philosophy. The thesis considers an application in a company that produces printed packaging films and printed paper bags. The manufacturing process follows a classical job-shop production environment. While scheduling the orders, the management tries to find an optimal solution, which is a balance between two performance measures. The first one is customer satisfaction that is represented by due dates, whereas the second one is the setup times that incur opportunity costs. For scheduling purposes, Giffler & Thompson scheduling algorithm has been considered since it is widely known and easy to implement. In the usual scheduling process, the values of the input parameters are given into the algorithm and a solution is obtained. However, in practice, some changes may occur in the values of input parameters in the planning horizon due to some reasons such as machine failures, unpredictable shortages in the workforce, fluctuations in the efficiencies of the workers due to employee turnovers, etc. In this study, it is intended to show how to update or modify production schedules dynamically using real-time data collected from the machinery.