Çok tesisli bütünleşik üretim ve dağıtım çizelgeleme problemleri için çözüm yöntemleri

Günümüzde firmalar diğer firmalarla rekabet edebilmek için üretim ve dağıtım operasyonlarını birlikte yürütmek zorundadır. Üretim faaliyetleri, müşteri siparişlerinin tesis içerisindeki işlem sıraları ve bu işlemlerin çizelgelenmesi operasyonlarını, dağıtım faaliyetleri ise üretilen ürünlerin müşterilere teslim sürecini kapsamaktadır. Zamana duyarlı (bozulabilir) ürünler, üretimi tamamlandıktan sonra kısıtlı bir zaman diliminde müşteriye teslim edilmek zorundadır. Bozulabilir ürünler için bütünleşik bir yaklaşımın uygulama alanlarına örnek olarak gazete, gıda ürünleri, hazır beton karışımları, nükleer ilaç ve endüstriyel yapıştırıcı malzemeleri üretim ve dağıtımı verilebilir. Literatürde üretim planlama ve dağıtım planlamasının ayrı ayrı ele alındığı yaklaşım çok uzun yıllardır çalışılmasına rağmen bütünleşik üretim ve dağıtım çizelgeleme problemi yaklaşık 20 yıldır yoğun olarak çalışılmaktadır. Bu çalışmaların çok büyük bir kısmında ise bozulabilir ürünler göz önüne alınmamıştır. Oysa bu tarz bozulabilir ürünlerin üretim ve dağıtımının planlanması, yaşanacak gecikmelerde ürünlerin kısmen veya tamamen değerlerini yitirmelerine yol açacağından, çok daha önemlidir. Tez kapsamında literatürde Bütünleşik Üretim ve Dağıtım Çizelgeleme (BÜDÇ) Problemi olarak adlandırılan problem ele alınmıştır. Bu problem bünyesinde makine çizelgeleme ve araç rotalama problemlerini barındırmaktadır. Çok sayıda çeşidi olan BÜDÇ problemi ele alınırken rotalama kararları da göz önüne alınmıştır. Rotalama kararlarının göz önüne alındığı bu problemde dağıtım aşamasında birden fazla müşterinin ziyaret edilmesine izin verilmektedir. Tez kapsamında literatürde daha önce ele alınmamış olan BÜDÇ problemleri incelenmiştir. Tez çalışmasında ilk olarak sistemde birden fazla tesisin bulunduğu ve müşterilere her tesiste bulunan tek araçla hizmet edilen Çok Tesisli ve Tek Araçlı Bütünleşik Üretim ve Dağıtım Çizelgeleme Problemi (ÇT_TA_BÜDÇ) ele alınmıştır. Problemin çözümü için öncelikle bir matematiksel model geliştirilmiştir. Hem makine çizelgeleme hem de araç rotalama problemi NP-zor problem sınıfında yer aldığı için BÜDÇ probleminin de NP-zor yapıda olduğu bilinmektedir. Bu nedenle büyük boyutlu problemlerin çözümü için daha kısa sürelerde optimal ya da optimale yakın çözümler elde edilebilmesi amacıyla Değişken Komşu Arama (DKA) Algoritması geliştirilmiştir. Geliştirilen matematiksel model ve DKA algoritması 6 farklı parametre üzerinden değerlendirilmiş ve sonuçlar karşılaştırılmıştır. Geliştirilen 2592 adet test probleminin matematiksel model ile çözülmesi sonucunda 7200 saniye süre sınırı içerisinde 833 adet test probleminde uygun bir çözüm elde edilememişken DKA algoritması ile tüm problemler için uygun bir çözüm bulunmuştur. Matematiksel model ile 74 adet test probleminde optimal sonuçlar elde edilmiştir ve bu problemlerin hepsi 10 müşterili problemlerdir. Optimal sonuçların elde edildiği problemler için ortalama çözüm süresi 3085 saniyedir. DKA algoritması ile matematiksel model ile elde edilen sonuçlar bir saniyenin altında bir sürede elde edilmiştir. Matematiksel model ile DKA algoritmasının sonuçları karşılaştırıldığı zaman elde edilen Yüzde Sapma Değeri (YSD) ortalama %15.16 olarak hesaplanmıştır. Matematiksel modelin çözümü için gereken süre ortalama 7083 saniye iken bu süre DKA algoritmasında yaklaşık 70 saniyedir. DKA algoritmasını hem süre hem de performans açısından çok daha iyi sonuçlar sağlamaktadır. Tez çalışmasında çalışılan bir diğer problem ise yine sistemde birden çok tesisin bulunduğu ve tesislerde de birden çok aracın mevcut olduğu Çok Tesisli ve Çok Araçlı Bütünleşik Üretim ve Dağıtım Çizelgeleme Problemi (ÇT_ÇA_BÜDÇ)'dir. Problemin çözümü için ilk problemde olduğu gibi öncelikle bir matematiksel model geliştirilmiştir. Geliştirilen matematiksel model geliştirilen geçerli eşitsizlikler ile kuvvetlendirilmiştir. Büyük boyutlu problemler için daha kısa sürelerde optimal ya da optimale yakın çözümler elde edilebilmesi amacıyla Memetik Algoritma (MA) geliştirilmiştir. ÇT_ÇA_BÜDÇ için gerçekleştirilen deneysel çalışmalar farklı parametre seviyeleri için ele alınmış ve sonuçlar raporlanmıştır. 2592 adet test probleminin 1283 adedinde uygun çözümler elde edilmiştir. Matematiksel modele göre elde edilen YSD değeri %0.48 olarak hesaplanmıştır. Bu sonuçların elde edilebilmesi için geçen yaklaşık ortalama süre 4920 saniyedir. Optimal çözümler ise yaklaşık ortalama 539 saniyede elde edilmiştir. MA ile bu çözümlerin elde edilmesi için gereken ortalama süre 3 saniyedir. Bu da algoritmanın ne kadar hızlı ve doğru sonuçlar verdiğini göstermektedir. Problemlerin MA ile çözümünden elde edilen en küçük değerlerin matematiksel model ile aralarındaki farka göre matematiksel model ve MA birbirine çok yakın sonuçlar vermektedir. Elde edilen en küçük değerler göz önüne alındığında MA %0.08 daha iyi sonuç vermektedir. MA ile elde edilen 5 farklı çözümün ortalaması göz önüne alındığında ise matematiksel model çözümlerinin ve MA çözümlerinden %0.01 daha iyi olduğu söylenebilir. Aynı ya da çok yakın sonuçlara MA ile çok kısa sürelerde ulaşılması mümkündür. MA algoritmasının çözümü için gereken süre en küçük 0.01 saniye iken en uzun sürede çözülen problem 26 saniyede çözülmüştür. Ayrıca MA ile tüm problemler için uygun bir çözüm elde edilmişken matematiksel model ile çözüm elde edilemeyen 1309 adet problem mevcuttur. Bu nedenle MA'nın matematiksel modele göre çok daha başarılı olduğu söylenebilir. Müşteri sayısı arttıkça matematiksel model ile uygun çözüm elde etmek zorlaşırken MA ile matematiksel modelden çok daha iyi sonuçlar elde edilmiştir. Matematiksel model ile 50 müşterilik 5 problem için uygun bir çözüm elde edilmiş bu problemlerin YSD değeri %11.03 olarak hesaplanmıştır. MA ile bu 5 problem için %7.17 daha iyi sonuçlar elde edilmiştir. Diğer tüm parametreler için MA ile elde edilen en küçük değerler matematiksel model ile elde edilen değerlerden daha iyidir.