SavedAdd your journal

Journals / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2026 / Cilt: 28 Sayı: 1

Kitlesel Özelleştirme Ortamında Süreç Planlama Ve Çizelgeleme Entegrasyonu: Hibrit Bir Yaklaşım

Alper Şeker
Serpil Erol
Pages
—
Publication Date
2014-02-21
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Yeniden çizelgeleme modülündeki ağ yapılarının performans ölçütleri, entegrasyon modülündeki sezgisel çözümü doğrulamıştır.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Kitlesel özelleştirme üretim ortamında kaynakları; değişen müşteri talepleri ve imalat koşullarına göre verimli kullanarak maliyet, zaman ve işgücünde tasarruf etmek, bugünün rekabetçi piyasa koşullarında firmalar için hayati öneme sahiptir.
📊
Key Findings & Data:Süreç Planlama (SP) ve Çizelgeleme, kaynakların verimli kullanılmasını sağlayan temel bileşenler olup, bunların arasındaki izolasyon ve uzun zaman boşlukları üretim verimini etkileyen problemlerdendir.
💡
Conclusion & Impact:Yeniden çizelgeleme modülündeki ağ yapılarının performans ölçütleri, entegrasyon modülündeki sezgisel çözümü doğrulamıştır.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Süreç planlama · Genetik Algoritma · Çizelgeleme

Özet

Kitlesel özelleştirme üretim ortamında kaynakları; değişen müşteri talepleri ve imalat koşullarına göre verimli kullanarak maliyet, zaman ve işgücünde tasarruf etmek, bugünün rekabetçi piyasa koşullarında firmalar için hayati öneme sahiptir. Süreç Planlama (SP) ve Çizelgeleme, kaynakların verimli kullanılmasını sağlayan temel bileşenler olup, bunların arasındaki izolasyon ve uzun zaman boşlukları üretim verimini etkileyen problemlerdendir. Bu verimlilik problemlerini çözmek için çalışmada, SP ve Çizelgelemeyi paralel bir şekilde yapabilecek ve üretimdeki dalgalanmalara hızlıca cevap verebilecek entegre bir sistem oluşturulması amaçlanmıştır. Mevcut entegrasyon modellerinde çözüm kümesi ve araştırma alanı genişledikçe hesaplama süresinin şiddetle arttığı gözlemlenmiştir. Bu yüzden, bu çalışmada optimal sonucu kısa sürede bulabilmek için SP ile Çizelgeleme entegrasyonunda, Genetik Algoritma (GA) ve Yapay Sinir Ağları (YSA) birlikte kullanılarak, hibrit bir yaklaşım oluşturulmuştur. GA performansını ve çözüm arama verimini artırmak amacıyla kromozomlarda alternatif rotalar ile kümeleme çalışmaları yapılmıştır. Popülasyonların çeşitliliğini artırmak için etkin genetik temsiller ve işlemciler kullanılmıştır. Entegrasyon modülünde oluşturulan 3 farklı GA yapısı karşılaştırıldığında; kümeleme ve en iyi alternatif rotaları seçme yöntemleriyle oluşturulan algoritmaların daha iyi performans gösterdiği gözlenmiştir. Oluşturulan YSA ile, mevcut çizelgelerden elde edilen verilerle eğitilen sistem, değişen üretim koşullarında yeni çizelgeleri kısa sürede üretebilmiştir. Yeniden çizelgeleme modülündeki ağ yapılarının performans ölçütleri, entegrasyon modülündeki sezgisel çözümü doğrulamıştır.

🔖

Cite This Article

Şeker, A., Erol, S. (2014). Kitlesel Özelleştirme Ortamında Süreç Planlama Ve Çizelgeleme Entegrasyonu: Hibrit Bir Yaklaşım. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 28 Sayı: 1. https://ajindex.com/articles/1078350

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (46)

  1. Huang, S.S., Zhang, H.C. ve Smith, M.L., “A
  2. progressive approach for the integration of
  3. process planning and scheduling”, IIE Transactions, Cilt27, Institute of Industrial
  4. Engineers, GA, A.B.D, 456–464, 1995.
  5. Tonshoff, H.K., Beckendorff, U. ve Andres, N.,
  6. “FLEXPLAN: a concept for intelligent process
  7. planning and scheduling”, CIRP International
  8. Workshop,Cilt 21–22, Hannover, Germany, 87–, Eylül 1989.
  9. Kim, K. ve Egbelu, P., “Scheduling in a
  10. production environment with multiple process
  11. plans per job”, International Journal of
  12. Production Research, Cilt 37, No 12, 2725–53,
  13. Weintraub, A., vd., “Scheduling with
  14. alternatives: a link between process planning and
  15. scheduling”, IIE Transactions, Cilt31, Institute
  16. of Industrial Engineers, GA, A.B.D, 1093–1102,
  17. Moon, C., Kim, J. ve Hur, S., “Integrated process
  18. planning and scheduling with minimizing total
  19. tardiness in multi-plants supply chain”,
  20. Computers and Industrial Engineering, Cilt, No 1, 331–349, 2002.
  21. Grabowik, C., Kalinowski, K. ve Monica,
  22. Z.,“Integration of the CAD/CAPP/PPC
  23. systems”,Journal of Materials Processing
  24. Technology, Cilt 164–165, No 2, 1358–68,
  25. Zhao, F., vd., “A hybrid particle swarm
  26. optimization algorithm and fuzzy logic for
  27. process planning and production scheduling
  28. integration in holonic manufacturing systems”,
  29. International Journal of Computer Integrated
  30. Manufacturing, Cilt 23 No 1, 20–39, 2010.
  31. Leung, C.W., vd., “Integrated process planning
  32. and scheduling by an agent-based ant colony
  33. optimization” Computers & Industrial
  34. Engineering, Cilt 59 No 1, 166–180, 2010.
  35. Iwata, K. ve Fukuda, Y., “A new proposal of
  36. dynamic process planning in machine shop”,
  37. Proceedings of CIRP international workshop
  38. on computer aided process planning, Cilt 21–, Hanover University, Germany, 73–83, Eylül
  39. Gaalman, G.J.C., Slomp, J. ve Suresh, N.C.,
  40. “Towards an integration of process planning and
  41. production planning and control for flexible
  42. manufacturing systems”, International Journal
  43. of FMS, Cilt 11, No 1, 5–17, 1999.
  44. Haykin, S., Neural Networks: A
  45. Comprehensive Foundation, Macmillan
  46. Publishing, New York, A.B.D., 1994.