Journals / Tekstil ve Mühendis / 2026 / Cilt: 31 Sayı: 135

RING MACHINE ORDER SCHEDULING PROBLEM IN THE TEXTILE INDUSTRY: MINIMIZATION OF SETUP TIMES

TEKSTİL SEKTÖRÜNDE RİNG MAKİNESİ SİPARİŞ ÇİZELGELEME PROBLEMİ: HAZILIK SÜRELERİNİN MİNİMİZASYONU

Hacı Mehmet Alakaş(KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ, MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ, ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ, YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI ANABİLİM DALI)0000-0002-9874-7588
Selma Özdil(Kırıkkale Üniversitesi,Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü)0000-0002-1048-5406
Şeyda Gür(HARRAN ÜNİVERSİTESİ, ORGANİZE SANAYİ BÖLGESİ MESLEK YÜKSEKOKULU, TEKSTİL, GİYİM, AYAKKABI VE DERİ BÖLÜMÜ, TEKSTİL TEKNOLOJİSİ PR.)0000-0002-4639-9657
Pages
135–146
Publication Date
2024-09-30
🏛️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)

An example application is offered for various production processes of similar structures.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Flexibility is an essential factor for on-time delivery of orders and sustainability.
📊
Key Findings & Data:In this way, the time used for setup can be used for production, and the production amount will be increased.
💡
Conclusion & Impact:An example application is offered for various production processes of similar structures.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Tekstil · çizelgeleme · hazırlık süresi

Abstract

Flexibility is an essential factor for on-time delivery of orders and sustainability. One of the obstacles to flexibility is the setup times needed during production. Due to the high setup times, companies cannot produce flexibly and also experience production losses. This study discusses the production scheduling problem of ring machines in the textile industry, where flexibility is essential due to the shortening of product life cycles. One of the factors affecting the setup times of ring machines is the difference in the changeover times between the products. The proposed mathematical model aims to assign orders with short setup times to the same machine. The characteristics of the ring machines and orders were taken into account, and the orders were assigned to the appropriate machines. The proposed model aims to reduce the setup time on the machines. In this way, the time used for setup can be used for production, and the production amount will be increased. The model was tested on a real example. Suggestions for production planning were presented by assigning orders with different scenarios. An example application is offered for various production processes of similar structures.

Özet

Siparişlerin zamanında teslim edilmesi ve sürdürülebilirlik için esneklik önemli bir faktördür. Esnekliğin önündeki engellerden biri de üretim esnasında ihtiyaç duyulan hazırlık süreleridir. Hazırlık sürelerinin yüksekliği nedeniyle firmalar esnek üretim yapamadığı gibi üretim kayıpları da yaşamaktadırlar. Bu çalışmada ürün yaşam döngülerinin kısalması ile esnekliğin önemli olduğu tekstil sektöründe ring makinelerinde üretim çizelgeleme problemi ele alınmıştır. Ring makinelerinin hazırlık sürelerine etki eden faktörlerden biri de ürünlerin birbirleri arasındaki değişim sürelerinin farklılaşmasıdır. Önerilen matematiksel model ile birbirleri arasında hazırlık süresi az olan siparişlerin aynı makineye atanması hedeflenmiştir. Ring makinelerinin ve siparişlerin özellikleri dikkate alınmış ve siparişlerin uygun makinelere atanması sağlanmıştır. Önerilen modelle makinelerdeki hazırlık süresinin azaltılması amaçlanmıştır. Böylelikle hazırlık için kullanılan sürenin üretim için kullanılabilecektir ve üretim miktarının artırılması sağlanacaktır. Bir gerçek örnek üzerinden model test edilmiştir. Farklı senaryolar ile siparişlerin atamaları yapılarak üretim planlama için öneriler sunulmuştur. Benzer yapıdaki farklı üretim süreçleri için örnek bir uygulama sunulmuştur.

🔖

Cite This Article

Alakaş, H. M., Özdil, S., Gür, Ş. (2024). RING MACHINE ORDER SCHEDULING PROBLEM IN THE TEXTILE INDUSTRY: MINIMIZATION OF SETUP TIMES. Tekstil ve Mühendis, Cilt: 31 Sayı: 135, 135–146. https://doi.org/10.7216/teksmuh.1478559

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (18)

  1. De Toni, A., & Meneghetti, A. (2000). The Production Planning Process for a Network of Firms in the Textile-Apparel Industry. International Journal of Production Economics, 65(1), 17-32.
  2. Ferraris, G., & Morini, M. (2004). Simulation in the Textile Industry: Production planning optimization. WOA.
  3. Pimentel, C., Alvelos, F., Carvalho, J. V., & Duarte, A. (2010). A Fast Heuristic for a Lot Splitting and Scheduling Problem of a Textile Industry. IFAC Proceedings Volumes, 43(17), 120-125.
  4. Zarandi, M. H. F., Esmaeilian, M., & Zarandi, M. M. F. (2007). A Systematic Fuzzy System Modeling for Scheduling of Textile Manufacturing System. International Journal of Management Science and Engineering Management, 2(4), 297-309.
  5. Nugraheni, C. E., & Abednego, L. (2016). On the Development of Hyper Heuristics Based Framework for Scheduling Problems in Textile Industry. International Journal of Modeling and Optimization, 6(5), 272.
  6. Brahmadeep, & Thomassey, S. (2018). A Discrete Event Simulation Model with Genetic Algorithm Optimisation for Customised Textile Production Scheduling. Artificial Intelligence for Fashion Industry in the Big Data Era, 153-171.
  7. Ramos, C., Barreto, R., Mota, B., Gomes, L., Faria, P., & Vale, Z. (2020). Scheduling of a Textile Production Line Integrating PV Generation Using a Genetic Algorithm. Energy Reports, 6, 148-154.
  8. Ferro, R., Cordeiro, G. A., Ordóñez, R. E., Beydoun, G., & Shukla, N. (2021). An Optimization Tool for Production Planning: A Case Study in a Textile Industry. Applied Sciences, 11(18), 8312.
  9. Tsai, W. H. (2018). Green Production Planning and Control for The Textile Industry by Using Mathematical Programming and Industry 4.0 Techniques. Energies, 11(8), 2072.
  10. Pirola, F., Zambetti, M., & Cimini, C. (2021). Applying Simulation for Sustainable Production Scheduling: A Case Study in The Textile Industry. IFAC-PapersOnLine, 54(1), 373-378.
  11. Alperen, B. A. L., Gevrek, H., & Demir, S. (2022). Kitlesel İmalat Sistemlerinde Dijital İkiz Kullanılarak Gerçek Zamanlı Üretim Çizelgeleme ve Tekstil Sektöründe Bir Uygulama. International Journal of Advances in Engineering and Pure Sciences, 34(2), 328-336.
  12. Koçak, A., & Yıldız, A. (2022). Üretim Planlama ve Kontrol Süreçlerinde Dijital İkiz Teknolojisinin Kullanılması: Tekstil Sektöründe Bir Uygulama. Gazi University Journal of Science Part C: Design and Technology, 10(4), 711-732.
  13. Mourtos, I., Vatikiotis, S., & Zois, G. (2021). Scheduling Jobs on Unrelated Machines with Job Splitting and Setup Resource Constraints for Weaving in Textile Manufacturing. In Advances in Production Management Systems. Artificial Intelligence for Sustainable and Resilient Production Systems: IFIP WG 5.7 International Conference, APMS 2021, Nantes, France, September 5–9, 2021, Proceedings, Part I (pp. 424-434). Springer International Publishing.
  14. Şenbay, Ç., Saraç, T., & Demirtaş, E. A. (2021). Bir İplik Fabrikasında Siparişlerin Çizelgelenmesi. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi, 29(1), 64-76.
  15. Ding, H., Gao, H., Dong, Y., & Huang, S. (2023). Research and Implementation of Order-Oriented Textile Production Scheduling System. Journal of the Chinese Institute of Engineers, 46(4), 331-344.
  16. Abdelsalam, N., Mohammoud, F., Eder, H., Abuyousef, A., Kaya, O., Kilic, A. C., & Ulku., I. (2023). A Productıon Lıne Assıgnment Problem For A Textıle Industry. Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi, 11(1), 22-32.
  17. Bedirhandoğlu, Ş. B., & Atlas, M. Nötrosofik Bulanık Çok Amaçlı Optimizasyon Tekniği ve Tekstil Üretim Planında Uygulaması. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 23(4), 1363-1392.
  18. Toma, L., Zajac, M., & Störl, U. (2024). Solving Distributed Flexible Job Shop Scheduling Problems in the Wool Textile Industry with Quantum Annealing. arXiv preprint arXiv: 2403.06699.