AI Summary & Key Takeaways
AI InsightIn the solution,the total earliness and tardiness time for 30 jobs is 4299 minutes.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Excessive buffer inventory may disrupt production and constitute one of the mainproblems. One of the ways of coping with the inventory problems in the massproduction lines is to achieve and implement a detailed production schedule. Inthis study, a company with a mass production line in the die house station of awhite goods sector is in consideration. A mixed-integer programming model withsequence-dependent setup times has been developed to solve the excessive work inprocess problems for the dye house station. The developed model has been appliedto the company to test the model by using real data and the problem has beensolved by using the General Algebraic Modeling System (GAMS) CPLEX 24,1solver. The optimal solution is obtained in 10 hours and 3 minutes. In the solution,the total earliness and tardiness time for 30 jobs is 4299 minutes.
Özet
Gereğinden fazla miktarda ara stok, üretimi kesintiye uğratabilmekte ve temel sorunlardan birini oluşturmaktadır. Kütle üretim yapılan hatlarda envanter sorunları ile başa çıkmanın yollarından biri, ayrıntılı bir üretim programı yapmak ve uygulamaktır. Bu çalışmada beyaz eşya sektörü firmasındaki boyahane istasyonu için seri üretim hattı olan bir firma ele alınmıştır. Boyahane istasyonu için ara stok problemlerindeki aşırı iş yükünü çözmek için sıraya bağlı kurulum sürelerine sahip bir karma tamsayı programlama modeli geliştirilmiştir. Geliştirilen model, gerçek veriler kullanarak test etmek suretiyle söz konusu firmaya uygulanmış ve problem Genel Cebirsel Modelleme Sistemi (GAMS) CPLEX 24,1 çözücü kullanılarak çözülmüştür. Optimal çözüm 10 saat 3 dakikada elde edilmektedir. Elde edilen çözümde 30 iş için toplam erken ve gecikmiş bitirme zamanı 4299 dakikadır.