AI Summary & Key Takeaways
AI InsightSensitivity analyzes were carried out by examining the feasible solutions obtained with the developed algorithm.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
A parallel machine scheduling problem, which has a very important place among production planning activities, determines which resources will be produced on which machine in which order. Active use of resources and ensuring customer satisfaction in the production environment is directly related to selecting the objective function and whether the work is well-scheduled. In the scheduling problem discussed in this study, non-identical parallel machines, setup times of machines and jobs, and sequence-dependent adjustment times between jobs are considered. It is aimed to contribute to the literature by analyzing how these mostly used objective functions affect each other and how they are affected by various constraints. A mixed integer programming model was established as the solution method of the study, and sensitivity analyzes were performed by creating a simple interface for the results obtained. Since the handled problem is in the NP-hard class, heuristic methods have been applied for large-sized data sets. In this context, six different neighborhood search heuristics were compared for all objective functions, and it was then analyzed which neighborhood search heuristic worked better for which objective function. Sensitivity analyzes were carried out by examining the feasible solutions obtained with the developed algorithm.
Özet
Üretim planlama faaliyetleri arasında oldukça önemli bir yere sahip olan paralel makine çizelgeleme problemi, işlerin hangi kaynaklar kullanılarak üretileceğinin ve hangi makineye hangi sırada atanacağının belirlenmesidir. Üretim ortamında kaynakların aktif kullanımı ve müşteri memnuniyeti sağlama gibi amaçları gerçekleştirmek, işlerin çizelgelenmesinin iyi bir şekilde yapılıp yapılmaması ile ilgili olmasının yanı sıra amaç fonksiyonu seçimi ile de doğrudan ilişkilidir. Bu çalışmada ele alınan çizelgeleme probleminde, özdeş olmayan paralel makineler, makine ve işlerin hazırlık zamanları ve işler arasındaki sıra bağımlı ayar zamanları düşünülmüştür. Çalışmada, literatürde sıkça yer alan ve firmalar/araştırmacılar tarafından optimize edilmeye çalışılan amaç fonksiyonlarının birbirlerini nasıl etkilediği ve çeşitli kısıtlardan nasıl etkilendiği analiz edilerek literatüre katkı sağlanması hedeflenmiştir. Çalışmanın çözüm yöntemi olarak karma tamsayılı programlama modeli kurulmuş, elde edilen sonuçlar için basit bir ara yüz oluşturularak duyarlılık analizleri yapılmıştır. Ele alınan problemin NP-zor sınıfında bulunması sebebiyle büyük boyutlu veri setleri için sezgisel yöntemlere başvurulmuştur. Bu kapsamda altı farklı komşuluk arama sezgiseli kullanılarak sezgisel yöntemlerin sonuçları tüm amaç fonksiyonları için karşılaştırılmış olup, hangi komşuluk arama sezgiselinin hangi amaç fonksiyonu için daha iyi çalıştığı analiz edilmiştir. Geliştirilen algoritma ile elde edilen olurlu çözümler incelenerek amaç fonksiyonlarının duyarlılık analizleri gerçekleştirilmiştir.