Üretim Planlama ve Kontrolün Atölye Yükü ile Eşzamanlı Gerçekleştirilmesi

Günümüzde işletmeler için rekabetin kıyasıya artması nedeniyle kaynakların etkin ve verimli kullanımının yanı sıra müşteri istek ve ihtiyaçlarına zamanında ve doğru bir şekilde cevap verilmesi de büyük önem kazanmıştır. Bu çalışmanın amacı, üretim portföyünde çok fazla ürün çeşitliliği bulunan ve siparişe dayalı üretim gerçekleştiren işletmelerde herhangi bir anda atölyede işlemek üzere bekleyen siparişlerin ve aynı anda atölye içerisinde üretimde bulunan birçok siparişin dinamik çizelgelemesinin yapılmasıdır. Bu tip firmalara gelen terminli siparişler nedeniyle herhangi bir anda atölyede işlemek üzere birçok sipariş beklemekte ve aynı anda da atölye içerisinde üretimde birçok sipariş yer almaktadır. Bu dinamik yapı; çizelgeleme ve tezgâh yükleme problemlerinin karmaşık bir hal almasına neden olmakta ve üretim planlama ve kontrol proseslerinin etkin yönetilmesi gerekliliğini ortaya çıkarmaktadır. Yapılacak bir yanlış çizelgeleme veya atama sevkiyatlarda gecikmelerin yaşanmasına ve makinelerin atıl kalmasına sebep olmaktadır. Buna ek olarak işletmede çok sayıda hammadde, yarı mamul ve ürün stokunun bulunması yüksek stok maliyetlerine, elde bulundurmama maliyetlerine ve stok yönetiminin etkin bir şekilde gerçekleştirilememesine neden olmaktadır. Tüm bu problemlerin önüne geçebilmek için çalışmamızda; sistem analizi yapılarak ürün rotaları ve işlem sürelerinin belirlenmesi, gelen siparişler içerisinden atölyenin şartlarını da dikkate alarak doğru siparişin seçilmesi, sonrasında atölyenin durumuna göre tezgâhlara doğru parçaların atamaması için sistemin simüle edilmesi ve çeşitli senaryolar oluşturularak firma için uygun atama stratejisinin belirlenmesi ile dinamik çizelgelemenin uygulanması hedeflenmektedir

Anahtar Kelimeler:

Dinamik Çizelgeleme, Simülasyon, Üretim Planlama ve Kontrol

SIMULTANEOUS PRODUCTION PLANNING & CONTROL WITH CURRENT WORKSTATION LOADING

Nowadays, due to increasing fierce competition for businesses, besides efficient and productive usage of resources, it is also significant to respond customer requests on time and correctly. The purpose of this study is dynamic scheduling of orders pending for process in the shop at any time and multi orders that are currently in production in the same workshop at order-based production companies having high diversity in their product portfolio. Because of the orders that must be delivered on time, many orders wait for production process in the shop at any time and there are many orders at the workshop at the same time. This dynamic structure causes scheduling and machine loading problems which are much more complicated and it reveals the necessity of effective management of production and control processes. Incorrect scheduling or assignment causes delays in shipments and machines to be idle. In addition to this, holding raw material, semi-finished product and product inventory generates high inventory costs, shortage costs and causes performing inventory management inefficiently. To overcome all of these problems, in this paper we aim to develop dynamic scheduling application for determining product routes and operating hours by system analysis, by selecting the correct order by taking into account the shop conditions, by simulating the system to assign the correct part to machines, by determining the best relevant strategy for the company with creating kinds of scenarios

Keywords:

Dynamic Scheduling, Simulation, Production Planning and Control,

PDF

___

Aydın M.E., Öztemel E., (2000). “Dynamic Job –Shop Scheduling Using Reinforcement Learning Agents”,
Robotics and Autonomous Systems, 33, 169-178. Bean, J. C., Birge, J. R., Mittenthal, J., Noon C. E. (1991). "Matchup Scheduling with Multiple Resources,
Release Dates and Disruptions", Operations Research, 39/3, s. 470-483. Büyüksünetçi, A. S. (2006). Tepkin Çizelgeleme Yaklaşımının Akış Tipi Atölye Ortamında Etkinliğinin Analizi,
(Basılmamış Yüksek Lisans Tezi), Osman Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Eskişehir, Türkiye Chang, F. C. R. (1997). "Heuristics for Dynamic Job Shop Scheduling with Real-Time Updated Queueing Time
Estimates", International Journal of Production Research, 35/3, s. 651-665. Church, L. K, Uzsoy, R. (1992). "Analysis of Periodic and Event-Driven Rescheduling Policies in Dynamic
Shops", International Journal of Computer Integrated Manufacturing, 5/3, s.153-163. Cowling, P., Johansson, M. (2002). "Using Real Time Information for Effective Dynamic Scheduling",
European Journal of Operational Research, 139, s. 230-244. Dominic, P. D. D., Kaliyamoorthy, S., Kumar, S. (2004). "Efficient Dispatching Rules for Dynamic Job Shop
Scheduling", International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 24, s. 70-75. Elhüseyni, M. (2012) Hipotetik Bir Tekstil Atölyesinin Dinamik Çizelgelenmesinde Yollama Kurallarının
Benzetim Tekniğiyle Analizi, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, İstanbul, Türkiye. Ersöz, S. ve Ersöz, O.Ö. (2015) İşletmelerde Bilgi Sistemleri (Uygulamalı Örneklerle), Nobel Yayıncılık, Ankara, Türkiye
Fang, J., Xi, Y. (1997). "A Rolling Horizon Job Shop Rescheduling Strategy in the Dynamic Environment",
International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 13, s. 227–232. Fattahi, P., Fallahi A. (2010). "Dynamic Scheduling in Flexible Job Shop Systems by Considering
Simultaneously Efficiency and Stability", CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology, 2, s. 114–123. Gao, Y., Ding, Y. S., Zhang, H. Y. (2009). "Job-Shop Scheduling Considering Rescheduling in Uncertain
Dynamic Environment", 16th International Conference on Management Science & Enginnering, Moscow, Russia, s. 380-384. Kapanoglu, M., Alikalfa, M. (2011). "Learning IF–THEN Priority Rules for Dynamic Job Shops Using Genetic
Algorithms" Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 27, s. 47–55. Kundakcı, N. (2013) Üretim Sistemlerinde Dinamik İş Çizelgeleme Problemlerinin Sezgisel Yöntemlerle
Çözülmesi, Doktora Tezi, Pamukkale Üniversitesi, Denizli, Türkiye Kutanoğlu, E., Sabuncuoğlu, I. (2001). "Routing-Based Reactive Scheduling Policies for Machine Failures in
Dynamic Job Shops", International Journal of Production Research, 39/14, s. 3141-3158.
Lee, C. Y., Uzsoy, R. (1999). "Minimizing Makespan on a Single Batch Processing Machine with Dynamic Job
Arrivals", International Journal of Production Research, 37/1, s. 219-236. Leon, V. J. Wu, S. D., Storer, R. H. (1994). "Robustness Measures and Robust Scheduling for Job Shops", IIE Transactions, 26/5, s. 32-43.
Liao, C.J., Chen, W.J. (2004). "Scheduling Under Machine Breakdown in a Continuous Process Industry",
Computers & Operations Research, 31, s.415–428. Liu, S. Q., Ong, H. L., Ng, K. M. (2005). "Metaheuristics for Minimizing the Makespan of the Dynamic Shop
Scheduling Problem", Advances in Engineering Software, 36, s. 199–205. MacCarthy, B. L., Liu, J. (1993). "Addressing the Gap in Scheduling Research: A Review of Optimization and Heuristic Methods in Production Scheduling", International Journal of Production Research, /1, s. 59-79.
Özkan, S.E. (2009) Farklı Kapasiteli Paralel Makinelerin Dinamik Çizelgelenmesi İçin Sezgisel Bir Algoritma
Ve Uygulaması, Yüksek Lisans Tezi, Çukurova Üniversitesi, Adana, Türkiye. Qiu, X., Lau, H. Y. K. (2013). "An AIS-Based Hybrid Algorithm with PDRs for Multi- Objective Dynamic
Online Job Shop Scheduling Problem" Applied Soft Computing, 13, s. 1340–1351.
Sabuncuoglu, I. and Kizilisik, O. B., “Reactive Scheduling in a Dynamic and Stochastic FMS Environment,” International Journal of Production Research, 41, 17, 4211-4231 (2003).
Sabuncuoğlu, I., Bayız, M. (2000). "Analysis of Reactive Scheduling Problems in a Job Shop Environment",
European Journal of Operational Research, 126, s. 567-586. Türker, A.K. (2011). ”Üretim ve Hizmet Sistemlerinde Simülasyon ve ARENA”, Kral Matbaa, ISBN:978-605- 0-1,
Yang, J. B. (2001). "GA-Based Discrete Dynamic Programming Approach for Scheduling in FMS
Environments", IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics—Part B: Cybernetics, /5, s. 824-835. Zandieh, M., Adibi, M. A. (2010). "Dynamic Job Shop Scheduling Using Variable Neighbourhood Search",
International Journal of Production Research, 48/8, s. 2449-2458.