ÖZET Anahtar Kelimeler: Atölye çizelgeleme, bulanık mantık, çizelgeleme benzetimi Atölye, çok yaygın olarak kullanılan bir üretim organizasyonudur. Atölye imalat kontrol sistemi, gelen siparişleri kapasite kısıtlarını dikkate alarak çizelgelemektedir. Ana üretim programlarıyla belirlenen üretim hedeflerine ulaşabilmek için, hangi işin ne zaman yapılacağına karar vermek gerekmektedir. Bu yüzden atölye çizelgeleme, bu hedeflere ulaşmak için imalat öncesi yapılmaktadır. Atölye çizelgelemede karşılaşılan problemlerden birisi, atölyede tezgahların minimum üretim miktarlarının birbirinden farklı olmasıdır. Bazı tezgahlara minimum 100 adet sipariş açılabilirken, bazı tezgahlara ise 10000 adet sipariş açılabilmektedir. Bu da atölyede envanter düzeyini yükseltmekte, iş akış zamanlarını artırmaktadır. Bu tezde, atölyede oluşan ara stokları ve iş akış sürelerini azaltmak ve tezgah kullanım oranını artırmak için yeni bir yöntem geliştirilmiştir. Bu yöntemde, boş kalan tezgahlarda, gerekli ara mamul malzemesi bulunan ve sık sık gelen parçalar işlenerek tezgah kullanım oranı yükseltilmekte, iş akış süreleri ve WIP azaltılmaktadır. Atölyede tezgah sayısının ve sipariş sayılarının fazla olması bazı kompleks problemlerin oluşmasına neden olmaktadır. Bu çalışmada geliştirilen yöntem de geleneksel atölye yapısı içinde etkin bir şekilde uygulanamaz. Bu çalışmada, bu problemin çözümünde bulanık mantık kullanılmaktadır. Bulanık mantık, boş tezgahlarda hangi siparişlerin, kaçıncı operasyonlarının işleneceğini; minimum sipariş büyüklüğü, yarı mamul miktarı, operasyonun yapılacağı bir sonraki tezgahın yük oranı ve sipariş geliş sıklığına göre belirlemektedir. Yeni yöntemin sonuçalrını görmek amacıyla 15 tezgahlı, 50 farklı siparişli bir atölyede, 300 günlük bir süre için benzetim yapılmıştır. Benzetim sonuçları, yeni yöntemin geleneksel yönteme göre iş akış süresini, ortalama gecikmeyi ve WIP'i azaltırken tezgah kullanım oranını ve toplam çıktı miktarını artırdığını göstermektedir.
SCHEDULING WITH FUZZY LOGIC AT JOB SHOP CONTROL Keywords: job shop scheduling, fuzzy logic, simulation of scheduling The job shop is the most widely used production organization. The job shop production control system should schedule the incoming orders according to the capacity constraint of individual workstations or processes. In order to reach production objectives determining by master production scheduling, it is necessary to determine the time when the every job is made. To achieve these objectives, the job shop scheduling should be made before production. One of the problem encountering at the job shop scheduling is minimum production size of machine which is different from each other. Whereas 100 units order can be opened to some machine, 1000 units order can be opened another. This case increases WIP and average lead time. In this thesis, a new approach is improved to reduce lead time and increase the utilization of capacity. In this new approach, the parts, which materials are in stock and order coming very frequently are assigned to machine to reduce lead time and WTP and increase the utilization of capacity. Due the fact that there are a lot of machine and orders, it is possible to become some problems. The new approach, which was improved in this study, is not applied at traditional job shop effectively. In this thesis, fuzzy logic is used to cope with this problem. Fuzzy logic determines that which order is assigned to the slack machine reviewing the minimum order size, materials size, load size of next machine, and order coming frequently. New approach was simulated at the job shop that has 15 machine and 50 orders. Simulation results show that new approach reduces the average lead time, average tardiness, and WIP, whereas increases the utilization of machine capacity and output. XI
