Basit öğe kaydını göster

dc.contributor.advisorTuncer Şakar, Ceren
dc.contributor.authorÖnemli, Büşra Ceyda
dc.date.accessioned2019-10-21T12:34:50Z
dc.date.issued2019
dc.date.submitted2019-05-28
dc.identifier.citation[1] F.M. Julien and M.J Magazine, Scheduling customer orders: an alternative production scheduling approach: Journal of Manufacturing and Operations Management, 3 (1990) 77–199. [2] A. Güldalı, Seri İş-Akışlı Atölye Çizelgelemesinde Sezgisel Teknikler, Yüksek Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara, 1990. [3] M. Pinedo, Scheduling Theory, Algorithms and Systems, third edition, Prentice-Hall Newyork, 13-389, 2008. [4] K. R. Baker and D. Trietsch, Principles of sequencing and scheduling, John Wiley & Sons, New Jersey, 2009. [5] X. Li, Y.Farouk, A. Lionel, A Multi Objective Meta-heuristic with A Fuzzy Logic Controller for Solving A Scheduling Problem. Computational Intelligence: Foundations and Applications: Proceedings of the 9th International FLINS Conference, Emei, CHINA, 02-04 August 2010. [6] P. C. Chang and L. H. Su, Scheduling n Jobs on One Machine to Minimize The Maximum Lateness with a Minimum Number of Tardy Jobs, Computers and Industrial Engineering, 40 (2001) 349-360. [7] C.S. Thomalla, Job shop scheduling with alternative process plans, International Journal of Production Economics, 74 (2001) 125-134. [8] J. Kunadilok, Heuristics For Scheduling Reentrant Flexible Job Shops With SequenceDependent Setup Times and Limited Buffer Capacities, Ph.D. Thesis, Clemson University, A Dissertation Presented to the Graduate School of Clemson University, USA, 2007. [9] R. Zhang ve C. Wu, “A Simulated annealing algorithm based on block properties for the job shop scheduling problem with total weighted tardiness objective”, Computers & Operations Research, 38 (2011) 854-867. [10] Y. Donoso, R. Fabregat, JL. Marzo, A Multi-Objective Optimization Scheme for Multicast Routing: A Multitree Approach: Telecommunications Systems Journal. Kluwer Academic Publishers. 27 (2004) 2-4 [11] T. Weise, GPGPU-based Parallel Algorithms for Scheduling Against Due Date <http://www.it-weise.de>, (Erişim tarihi: 16.04.2019). [12] M. Pinedo, Scheduling Theory, Algorithms and Systems, third edition, Prentice-Hall Newyork, 13-389, 2008. [13] W. Xia and Z. Wu, An effective hybrid optimization approach for multiobjective flexible job-shop scheduling problems, Computers &Industrial Engineering, 48 (2005) 409–425. [14] W. Shi-Jin, Z. Bing-Hai and X. Li-Feng, A filtered-beam-search-based heuristic algorithm for flexible job-shop scheduling problem, International Journal of Production Research, 46 (2007) 3027-3058. [15] L. Xing, Y.Chen and K.Yang, Multi-objective flexible job shop schedule: Design and evaluation by simulation modeling, Applied Soft Computing, 9 (2009) 362-376. [16] S. Wang and J. Yu, An effective heuristic for flexible job-shop scheduling problem with maintenance activities, Computers and Industrial Engineering, 59 (2010) 436-447. [17] G. Moslehi and M. Mahnam, A Pareto approach to multi-objective flexible job-shop scheduling problem using particle swarm optimization and local search, International Journal of Production Economics, 129 (2011) 14-22. [18] Morton, T. E., Pentico, D. W., Heuristic Scheduling Systems, Wiley, New York, 1993. [19] Pinedo, M. L., Scheduling: Theory, Algorithms, and Systems, Prentice-Hall, Englewood, 1995. [20] N. Mishra, A. K. Choudhary, and M.K. Tiwari, Modeling the planning and scheduling across the outsourcing supply chain: a Chaos-based fast Tabu-SA approach, International Journal of Production Research, 46 (2007) 3683-3715 [21] J. Gao, L.Sun, and M. Gen, A hybrid genetic and variable neighborhood descent algorithm for flexible job shop scheduling problems, Computers and Operations Research, 35 (2008) 2892-2907. [22] R. Ahmadi, U. Bagchi and T. A. Roemer, Coordinated Scheduling of Customer Orders for Quick Response, Naval Resource Logistics, 52 (2005) 493-512 [23] E. Erel and J. B. Ghosh, Customer order scheduling on a single machine with family setup times: complexity and algorithms, Applied Mathematics and Computation, 185 (2007) 11–18 [24] O. Hazır, Y. Gunalay and E. Erel, Customer order scheduling problem: a comperative metaheuristics study, International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 37 (2008) 589-598 [25] S. Hsu and C. H. Liu, Improving delivery efficiency of the customer order scheduling problem in a job shop, Computers and Industrial Engineering, 59 (2009) 856-866 [26] J. Y. T. Leung, H. Li and M. Pinedo, Scheduling orders on either dedicated or flexible machines in parallel to minimize total weighted completion time, Annals of Operations Research, 159 (2008) 107-123 [27] H. Tekbaş, Esnek sipariş tipi üretim sistemlerinde müşteri siparişlerinin çizelgelenmesi, Doktora Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul, 2011. [28] J. M. Framinan and P.P.- Gonzalez, Order Scheduling with Tardiness Objective: Improved Approximate Solutions European Journal of Operational Research, 266 (2017) 840-850 [29] C. Oğuz, F.S. Salman, Z. B. Yalçın, Order acceptance and scheduling decisions in make-to-order systems, International Journal of Production Economics,125 (2010) 200-211 [30] T.L. Saaty, The Analytic Hierarchy Process, New York: McGraw Hill. International, Translated to Russian, Portuguese, and Chinese, Revised editions, Paperback, Pittsburgh: RWS Publications ,1980 [31] R.T.Marler, J.S. Arora, Survey of multi-objective optimization methods for engineering, Structural and Multidisciplinary Optimization, 6, (2004), 369-395. [32] G. Mavrotas, Effective implementation of the ε-constraint method in multiobjective mathematical programming problems, Applied Mathematics and Computation, 2, (2009) 455-465.tr_TR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11655/9397
dc.description.abstractToday, companies face increasingly competetitive situations. Every single day, customer needs and expectation levels are rising. Customers wish to buy high quality goods with appropriate prices from suppliers that have satisfactory customer service. To reach these requests that conflict each other, companies have been pushed towards planning and controlling their activities better. Goods which are produced by companies can be of a single type or various types according to customer requests. For companies that have order-based production, accepting close deadlines for orders is important to compete with others. This is the reason why processes related to taking orders, managing orders and producing them according to delivery dates must be managed effectively. While managing customer orders, production capacity, production and inventory systems, and harmony of between them are very important. In this thesis, scheduling of customer orders for a box packaging production company that produces order-based products is taken into consideration. This study aims to create an algorithm to support the decision maker by making efficient schedules. In this algorithm, assigning the orders to days and sequencing the orders during the days have been solved in two stages, and in each stage integer programming models have been used. The model created in the first stage minimizes the weighted tardiness of the orders, and at the same time aims to use the machine capacities efficiently. Here, the weights used in calculating the tardiness are determined by the Analytical Hierarchy Process (AHP) method, based on the knowledge and experience of experts. In the second model, the change in the mold and the destination location of the products produced successively are minimized and the orders of the customers that are distant from the company are given priority. Augmented epsilon constraint method was used to obtain different efficient solutions in alternative priorities. In the real life application carried out in the box packaging production company, the results of the proposed algorithm are compared with the current application results of the factory. The results show that the proposed algorithm has superior performance.tr_TR
dc.description.tableofcontentsÖZET i ABSTRACT iii TEŞEKKÜR v İÇİNDEKİLER vi ŞEKİLLER DİZİNİ viii ÇİZELGELER DİZİNİ ix SİMGELER VE KISALTMALAR xi 1. GİRİŞ 1 2. LİTERATÜR TARAMASI 4 2.1. Çizelgeleme Problemi için Genel Çalışmalar 4 2.2. Müşteri Siparişlerini Çizelgeleme Problemi için Çalışmalar 7 3. PROBLEMİN TANIMI 11 4. METODOLOJİ 19 4.1. Genel Yaklaşım 19 4.2. İşlerin Ağırlıklarının Belirlenmesi 20 4.3. Siparişlerin Günlere Atanması 29 4.3.1 Tek Makine Modeli 30 4.3.2 İki Makine Modeli 35 4.4 Siparişlerin Gün İçinde Sıralanması 36 5. UYGULAMALAR 41 5.1. Birinci Modelin Uygulama Sonuçları 41 5.2. Ağırlıklar Üzerine Duyarlılık Analizi 51 5.3. İkinci Modelin Uygulama Sonuçları 58 6. SONUÇLAR VE ÖNERİLER 64 7. KAYNAKLAR 67 EKLER 70 EK 1 – Grup 1 için tüm boşluk değerleri 70 EK 2 – Grup 2 için tüm boşluk değerleri 71 EK 3 – Grup 3 için tüm boşluk değerleri 72 EK 4 – Grup 4 için tüm boşluk değerleri 73 ÖZGEÇMİŞ 74  tr_TR
dc.language.isoturtr_TR
dc.publisherFen Bilimleri Enstitüsütr_TR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesstr_TR
dc.rightsAttribution-NonCommercial 3.0 United States*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/us/*
dc.subjectÇizelgelemetr_TR
dc.subjectMüşteri siparişi çizelgelemetr_TR
dc.subjectTam sayılı programlamatr_TR
dc.subjectAHPtr_TR
dc.subjectEpsilon kısıt yöntemitr_TR
dc.subject.lcshKonu Başlıkları Listesi::Teknoloji. Mühendisliktr_TR
dc.titleKutu Ambalaj Sektörü İçin Müşteri Siparişi Çizelgeleme Problemi: Bir İşletme Uygulamasıtr_TR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesistr_TR
dc.description.ozetGünümüzde işletmeler, artan rekabet ortamıyla karşı karşıya kalmaktadır. Her geçen gün müşteri ihtiyaçları ve beklentileri yükselmektedir. Müşteriler hizmet ve ürün kalitesi yüksek işletmelerden uygun fiyatlı ürün tedarik etmek istemektedirler. Birbiriyle çelişen bu amaçlara ulaşmak için işletmeler etkinliklerini daha iyi planlamaya ve daha iyi kontrol etmeye zorlanmaktadır. İşletmelerin ürettikleri ürün tek tip ya da müşteriden gelen talebe göre değişken olabilmektedir. Siparişe dayalı üretim yapılan işletmelerde rekabetçi olmak için yakın termin tarihli siparişler alınmaktadır. Bu durum siparişleri alma, yönetme ve zamanında üretip teslim etme konularında ilgili süreçlerin etkin bir şekilde yönetilebilmesini gerektirmektedir. Müşteri siparişlerinin yönetiminde üretim kapasitesi, üretim ve stok yönetimi ve bunların birbiri ile uyumlu çalışması çok önemlidir. Bu tez çalışmasında siparişe dayalı üretim yapan bir kutu ambalaj üretim işletmesi için müşteri siparişlerini çizelgeleme problemi ele alınmıştır. Yapılan çalışma ile etkin bir çizelgeleme yapılarak karar vericiye destek olan bir algoritma oluşturulması hedeflenmiştir. Bu algoritmada siparişlerin günlere atanması ve gün içinde sıralanmasının yapılması iki aşamalı olarak çözülmüş ve her aşamada tam sayılı programlama modelleri kullanılmıştır. İlk aşamada oluşturulan model siparişlerdeki ağırlıklı gecikmeyi enküçüklemekte, aynı zamanda makine kapasitelerini verimli kullanmayı amaçlamaktadır. Burada gecikmeyi hesaplarken kullanılan ağırlıklar müşterilerin işletme için sahip olduğu öneme göre bilgi ve tecrübesi yüksek uzman kişilerin görüşleriyle Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) yöntemi kullanılarak belirlenmiştir. İkinci modelde ise art arda üretilen ürünlerdeki kalıp değişimi ve gönderildikleri lokasyon değişimi enküçüklenmeye çalışılmakta, aynı zamanda uzakta olan müşterilerin siparişlerine öncelik verilmektedir. Değişen önceliklere göre farklı etkin çözümler elde etmek için genişletilmiş epsilon kısıt yöntemi kullanılmıştır. Kutu ambalaj işletmesinde gerçekleştirilen gerçek uygulamada, önerilen algoritmanın sonuçları fabrikanın mevcut yöntem sonuçlarıyla kıyaslanmıştır. Elde edilen sonuçlar, önerilen algoritmanın performansının üstün olduğunu göstermektedir.tr_TR
dc.contributor.departmentEndüstri Mühendisliğitr_TR
dc.embargo.termsAcik erisimtr_TR
dc.embargo.lift2019-10-21T12:34:50Z


Bu öğenin dosyaları:

Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.

Basit öğe kaydını göster

info:eu-repo/semantics/openAccess
Aksi belirtilmediği sürece bu öğenin lisansı: info:eu-repo/semantics/openAccess