Seçilmiş Bir Endüstriyel Tesiste Üretim Çizelgeleme Problemi ve Genetik Algoritma Yöntemi İle Optimizasyon

Abstract

Çizelgeleme, birçok endüstriyel işletme için zaman, işgücü/ekipman kullanımı ve maliyetler bakımından ele alındığında önemli sonuçlar ortaya koyan bir optimizasyon problemidir. Endüstriyel tesislerdeki üretim ortamlarından bir tanesi olan esnek atölye tipi üretim çizelgeleme probleminde makine ve iş sayısı arttıkça çözüm karmaşık bir hal almakta ve problemin çözümünü klasik çözüm yöntemleri ile bulmak zorlaşmaktadır. Bu tarz problemlerin çözümü için daha kısa sürede çözüme ulaşan optimum veya optimuma çok yakın sonuçlar veren yapay zeka teknikleri tercih edilmektedir.Bu çalışmada savunma sanayine üretim yapan bir firmadaki çizelgeleme problemi ele alınmıştır. Firma esnek atölye tipi üretim ortamına sahiptir ve üretimlerinin büyük bir kısmını oluşturan namlu, kapak ve gövde parçalarının toplam üretim zamanını en küçükleyen çizelgenin bulunması hedeflenmiştir. Parçaların üretiminde CNC tezgahlar, frezeler, matkaplar, broşlar vb. makineler kullanılmakta ve toplamda 23 makine bulunmaktadır. Çizelgeleme problemi, genetik algoritma çözüm yöntemine adapte edilerek, MATLAB paket programı ile çözüm elde edilmiştir.Bu çalışma ile ele alınan 3 parçanın mevcut üretim zamanından daha kısa üretim zamanına sahip olan çizelge elde edilerek firmanın üretim zamanlarında iyileştirmeye gidilmiştir. Elde edilen çizelgeden, makine boş beklemeleri en aza indirilecek şekilde makine sayılarında düzenlemeye gidilmiş, bu duruma göre yeni bir fabrika yerleşim düzeni hazırlanmıştır. Yeni fabrika yerleşim düzenine göre makineler arası parça taşınmalarının en az olması sağlanarak, zaman kayıpları ortadan kaldırılmıştır.Anahtar Sözcükler: Çizelgeleme, esnek atölye tipi üretim çizelgeleme, yapay zeka, genetik algoritmalar

Scheduling is an important optimization problem which demonstrates significant results for many industrial activities considered in terms of labor/equipment utilization and costs. In flexible job-shop, production scheduling which is one of the workshop-type of industrial factories; increment of the number of jobs and number of machines, solution becomes more complex and hard to solve with classical methods. In solution of this problems, artificial intelligence technqiues are preferred that give optimal solutions or near optimal solutions in a short computational time.In this study, scheduling problem has been addressed in a firm which makes manufacturing in defense industry. The firm has flexible job-shop manufacturing and it is aimed to obtain the schedule which minimizes the makespan of barrel, body and cover items that make up a large portion of the production. CNC machines, milling machines, drills, broochs etc. are used in manufacturing and there are 23 machines as total. The problem has been adopted to genetic algorithm method and solution has been obtained using MATLAB program.With this study, a schedule has been obtained which has better makespan regarding to the current one. Using the obtained schedule, number of machines minimized in order to reduce the machine idle waiting times. A new layout has been designed according to the new number of machines. With this layout, transfer times between machines has been minimized in order to decrese the conduction time losses.Key Words: Scheduling, flexible job shop production scheduling, artificial intelligence, genetic algorithms