Esnek atölye tipi hücre çizelgeleme problemleri için çok amaçlı matematiksel model ve genetik algoritma ile çözüm önerisi

Günümüz rekabetçi iş ortamında, müşteriler daha düşük maliyetle daha yüksek kalitede çeşitli ürünleri satın almak istemektedir. İmalat firmaları, talep çeşitliliğini karşılamak için yüksek derecede ürün çeşitliliğine ve küçük imalat parti büyüklüğüne ihtiyaç duymaktadır. Üretimdeki ürün çeşitlilikleri uzun hazırlık ve taşıma süreleri, karmaşık çizelgeleme problemleri gibi birçok probleme neden olmaktadır. Geleneksel imalat sistemleri, bu tip değişikliklere cevap vermede yeterince esnek değilken Hücresel Üretim Sistemleri üreticilerin bu ihtiyaçlarına cevap verebilecek özelliklere sahiptir. Ayrıca gerçek hayat problemlerinin çoğunda, bir parçanın bazı ya da bütün operasyonları birden fazla makinede işlem görebilmekte ve bazen de bu operasyonlar bir makineyi ya da iş merkezini birden fazla kez ziyaret etmektedir. Bu seçenek sisteme esneklik kazandırırken bu kadar karmaşık bir üretim sisteminin başarılı ve doğru bir şekilde işletilebilmesi kaynakların etkin kullanılmasını da gerektirmektedir. Bu çalışma, istisnai parçaları, hücrelerarası hareketleri, hücrelerarası taşıma sürelerini, sıra bağımlı parça ailesi hazırlık sürelerini ve yeniden işlem gören parçaları dikkate alarak hücresel imalat ortamında esnek atölye tipi çizelgeleme probleminin çözümüne dair bir matematiksel model ve çözüm yöntemi sunmaktadır. Mevcut bilgilerimiz ışığında yapılan bu çalışma Esnek Atölye Tipi Hücre Çizelgeleme Probleminde (EATHÇP) çok amaçlı matematiksel model ve meta-sezgiselinin kullanımı için ilk girişimdir. Bununla birlikte gerçek hayat uygulamaları için EATHÇP süreci, birçok çelişen amacı dikkate almayı gerektirdiği için ele alınan skalerleştirme metodu pratik uygulama ve teorik araştırma açısından oldukça önemlidir. Önerilen karma tamsayılı doğrusal olmayan matematiksel modelle küçük ve orta boyutlu problemler çözülebilmektedir. Büyük boyutlu problemlerin çözümü, doğrusal olmayan modellerle makul zamanlarda olamayacağı ya da çok uzun süreceği için konik skalerleştirmeli çok amaçlı matematiksel modeli kullanan bir Genetik Algoritma (GA) meta-sezgisel çözüm yöntemi önerilmiştir. GA yaklaşımının en iyi veya en iyiye yakın çözüme ulaşmasına etki eden parametrelerin en iyi kombinasyonu belirlemek amacı ile bir deney tasarımı gerçekleştirilmiştir. Bu tez çalışması için Eskişehir Tülomsaş Motor Fabrikası'nda bir uygulama çalışması yürütülmüştür. Yürütülen bu çalışma, altı farklı amaç ağırlık değerleri kullanılarak hem konik skalerleştirmeli GA yaklaşımı ile hem de ağırlıklı toplam skalerleştirmeli GA yaklaşımı ile çözülmüştür. Amaç ağırlıklarının beşinde çok amaçlı konik skalerleştirme GA yaklaşımının daha baskın sonuçlara ulaşabildiği vurgulanmıştır. Ayrıca, önerilen çok amaçlı modelin gerçek hayat problemleri için de makul zamanda uygun çözümler üretebildiği gösterilmiştir.