Sürdürülebilir çok amaçlı atölye tipi çizelgeleme problemi için çözüm yaklaşımları

Son yıllarda sürdürülebilirlik, sanayi kalkınması alanında karşılaşılan en önemli küresel zorluklardan biri olarak öne çıkmaktadır. Başarı artık yalnızca maliyetlerin düşürülmesi ya da üretkenliğin artırılmasıyla ölçülmemekte, aynı zamanda kaynakların etkin kullanımı ve israfın en aza indirgenmesi de gerektirmektedir. Modern imalat sektöründe kaynakların etkin yönetimi giderek artan bir öncelik hâline gelmiştir. Şirketlerin, operasyonel verimlilik ile çevresel sürdürülebilirlik arasında hassas bir denge kurmaları gerekmektedir. Enerjiye yönelik küresel baskıların artmasıyla birlikte, üretim süreçlerinin iyileştirilmesi ve enerji tüketiminin azaltılması her zamankinden daha kritik bir gereklilik olarak ortaya çıkmaktadır. Bu zorluklara karşılık olarak sürdürülebilir üretim çizelgelemesi, operasyonel verimlilik ile çevresel kaygılar arasında bütünleşik bir yaklaşım sağlamak üzere temel bir araç konumuna gelmiştir. Bu yaklaşım yalnızca ekonomik performansa odaklanmamakta, aynı zamanda sürdürülebilirliğin bütüncül gereklilikleriyle uyumlu üretim sistemlerinin inşasını da amaçlamaktadır. Bu tez çalışması, çok amaçlı sürdürülebilir atölye tipi çizelgeleme (SÇA-ATÇ) problemini ele almaktadır. Söz konusu problemde her iş birden fazla operasyondan oluşmakta ve bu operasyonlar farklı hız seviyelerinde çalışabilen makineler üzerinde gerçekleştirilmektedir. Geleneksel yaklaşımlardan farklı olarak, enerji odaklı iki strateji olan makinelerin açma/kapama kontrolü ile aktif işlem sırasında hız ölçeklemeyi aynı anda entegre etmektedir. Aynı makine üzerinde işlenen ardışık operasyonlar arasındaki boşta kalma süresi önceden belirlenmiş bir eşiği aştığında, enerji tüketimini azaltmak amacıyla makine kapatılmaktadır. Aksi hâlde, makine düşük enerji tüketimli bekleme modunda tutulmakta ve aşırı açma/kapama işlemlerinden kaçınılmaktadır. Bununla eşzamanlı olarak, hız ölçekleme stratejisi teslim tarihlerinin karşılanmasına yardımcı olmak için uygulanmaktadır; çünkü gecikmeler, müşteri memnuniyetsizliğine yol açmaktadır. Daha yüksek hız seviyelerinde çalışmak gecikme cezalarını azaltmakta, ancak enerji tüketimini artırmakta, düşük hızlarda ise durum tersine dönmektedir. Bu nedenle problem, toplam enerji tüketiminin ve toplam gecikmenin minimize edilmesi gibi birbiriyle çelişen iki amacı içermektedir. Bu iki amaçlı problem için Karma Tamsayılı Doğrusal Programlama (KTDP) modeli geliştirilmiş ve kesin Pareto-optimal çözümler elde etmek amacıyla Artırılmış Epsilon Kısıt (Augmecon) yöntemi uygulanmıştır. Ancak, problem boyutu büyüdükçe Augmecon yöntemi makul sürede Pareto-optimal çözümler bulamamaktadır. Bu nedenle, özel olarak tasarlanmış iki meta-sezgisel algoritma önerilmiştir: Domine Edilmeyen Sıralama Genetik Algoritma II (NSGA-II) ve Çok Amaçlı Gri Kurt Optimizasyonu (MOGWO). Toplamda 50 problem örneği üretilmiş ve operasyon sayılarına göre küçük, orta ve büyük boyutlarda sınıflandırılmıştır. Bunlardan 12 küçük boyutlu örnek bu çalışma için üretilmiş, 38 orta ve büyük boyutlu problem örneği ise literatürde sıkça kullanılan kıyaslama veri setlerinden uyarlanmıştır. Önerilen algoritmaların göreli performansları, literatürde yaygın olarak kullanılan çok amaçlı ölçütler olan Hiperhacim (HV), Kalite Ölçütü (QM), CPU süresi ve Domine Edilmeyen Çözümlerin sayısı (NDS) kullanılarak değerlendirilmiştir. MOGWO algoritmasının, özellikle küçük ve bazı orta boyutlu problemlerde, çözüm kalitesi (HV ve QM) ile NDS bakımından NSGA-II'ye üstünlük sağladığı görülmüştür. Buna karşılık, Augmecon yöntemi problem boyutunun artmasıyla birlikte aşırı hesaplama yükü gerektirmiştir. 8 problem örnekleri için pareto çözümleri üretebilmiş olmasına karşın, 12 örneğin 4'ünde belirlenen süre sınırları içinde ödünleşim matrislerini doğru şekilde elde edememiştir. Öte yandan, NSGA-II özellikle büyük boyutlu problemlerde yüksek hesaplama verimliliği sergilerken; çözüm kalitesi açısından performansı düşmüştür. İlginç bir şekilde, daha büyük problemlerde NSGA-II bazen MOGWO'yu HV ve QM açısından aşabilmiştir. Özet olarak, MOGWO, genellikle daha çeşitli ve yüksek kaliteli pareto yüzeyleri üretirken, NSGA-II özellikle büyük boyutlu problemlerde daha hızlı yakınsama ve daha düşük hesaplama süresi sunmuştur. Buna ek olarak, teslim tarihi sıkılığının algoritmik performans üzerindeki etkisi, sıkı, orta ve gevşek teslim tarihleri olmak üzere üç farklı ayar değerlendirilerek incelenmiştir. Sonuçlar, her iki algoritmada da teslim tarihleri gevşetildikçe (sıkıdan gevşeğe) HV değerlerinin arttığını göstermektedir. Bu doğrultuda, orta aralıkta belirlenen teslim tarihleriyle elde edilen çözümler sıkı teslim tarihleriyle elde edilenlerden üstün bulunurken; gevşek teslim tarihlerinde elde edilen çözümler ise orta aralıktakileri geride bırakmıştır. Ayrıca, MOGWO algoritmasının daha gevşek teslim tarihleri altında daha fazla sayıda domine edilmeyen çözüm ürettiği gözlemlenirken, NSGA-II'nin ise daha dalgalı bir performans sergilediği ve sonuçlarının istikrarsızlık gösterdiği gözlemlenmiştir.