Proses planlama, çizelgeleme ve teslim tarihi belirleme imalatı oluşturan üç temel fonksiyondur. Bu fonksiyonların aralarında herhangi bir iletişim olmadan, bağımsız bir şekilde çalışmaları günümüzde pek mümkün olmayan bir uygulamadır. İmalat sanayinin robotlarla çalışmaya başladığı günlerde, planlamanın çizelgeleme ile ya da çizelgelemenin teslim tarihi ile entegre olmadan çalışması düşünülemez. Bundan dolayıdır ki, bu fonksiyonların entegrasyonu yıllardır özellikle akademik anlamda yoğun bir şekilde çalışılan bir konudur. Yapılan çalışmalar, bu entegrasyonun zor bir iş olduğunu ortaya koymaktadır. Üç fonksiyonun entegre edildiği çalışma sayısı bile son derece az iken bu çalışmada, üç temel imalat fonksiyonuna dördüncü bir fonksiyon olan teslimat fonksiyonu ilave edilmiştir. Siparişe göre üretim felsefesinin yaygınlaştığı şiddetli rekabet piyasasında yüksek müşteri memnuniyetini sağlayabilmenin etkili yollarından biri de ürünleri hızlı teslim edebilmektedir. Özellikle raf ya da kullanım ömrü kısa olan ürünler için hızlı bir tedarik zinciri süreci oldukça önemlidir. Tedarik zincirinin en önemli adımı olan teslimatın, imalat ile entegre edilmesi tüm süreç için son derece faydalı olacaktır. Bu çalışmada, üretim süreçlerinin dijitalleştirilebilmesi amacıyla, imalatın en önemli üç fonksiyonu olan proses planlama, çizelgeleme ve teslim tarihi belirleme ile tedarik zinciri sürecinin önemli parçası olan teslimat fonksiyonunun entegrasyonu amaçlanmıştır. Entegrasyonun yapılabilirliğini göstermek, sıralı ve bağımsız çözümlere kıyasla sağladığı faydayı ifade edebilmek ve yalnızca teslimatı entegre etmenin bile etkisini gösterebilmek açılarından ilk olacak bu çalışma sayesinde literatüre önemli bir katkı sağlamak hedeflenmektedir. Ayrıca, literatürdeki çalışmaların aksine, müşterilerin birbirleri ile eşit olmadığı ve her müşterinin farklı bir öneme sahip olduğu değerlendirilmiştir. Çalışmada 4 farklı atölye incelenmektedir. Her atölyedeki iş sayıları ve müşteri konumları farklıdır. Çizelgeleme fonksiyonu bile NP-hard (polinomik olmayan zor) sınıfında girdiği için entegre problem ancak çok küçük boyutlu örneklerde kesin çözümün ulaşılabildiği bir problemdir. Bu sebeple, sezgisel çözüm yöntemlerinden yararlanılması daha doğrudur. Çalışmada ele alınan problemin çözümünde genetik algoritma (GA), tavlama benzetimi (TB), rassal arama (RA), hibrit arama (HA) ve evrimsel strateji (ES) yöntemlerinden faydalanılmıştır. Yapılan çalışma sonucunda dört fonksiyonun entegre edilmesinin mümkün olduğu, hatta entegre etmenin bağımsız çalıştığı hallere kıyasla yaklaşık yüzde 50 oranında daha fazla verimlilik sağladığına ulaşılmıştır. Ayrıca, üç fonksiyonun entegre bir şekilde çalıştığı sistemlere sadece teslimatı entegre etmenin ise yaklaşık yüzde 20 oranında bir iyileşmeye sebep olduğu görülmüştür. Çözüm yöntemlerinde ise en iyi sonuçları GA'nın elde ettiğine ulaşılmıştır.
The three main functions that make up manufacturing are process planning, scheduling, and due date assignment. These functions cannot be performed alone nowadays without interacting with one another. In the past, the preparation of process plans without considering scheduling caused arbitrary applications and the planner to make plans at his own convenience. However, the inputs of the scheduling function consist of the outputs obtained from the process planning function in the integration of these functions. As a result, there will be a more balanced workload, improved company performance, realistic planning, and shorter, simpler deadlines. Since the advent of robots in the industrial sector, it is impossible to imagine the process planning operating independently of the scheduling or the scheduling operating independently of the due date assignment. As a result, the integration of these functions has received a significant interest, particularly in the academic context. The integration of the scheduling function with the process planning function has been the subject of countless studies in the literature. Similarly, there are numerous studies that combine the functions of scheduling and due date assignment. Studies show that this integration is a difficult task. Although there are very few studies that combine the three functions, a fourth function -the delivery function- has been added to the three fundamental manufacturing functions in this study. Delivering goods quickly is one of the most efficient ways to ensure high customer satisfaction in the fiercely competitive market where the make-to-order philosophy has gained universal acceptance. Fast supply chain operations are crucial, especially for products with a short shelf life or short lifespan. Manufacturing and delivery will benefit greatly from being integrated because delivery is the most crucial step in the supply chain. To digitize production processes, this study aims to integrate the three most crucial manufacturing functions, namely process planning, scheduling, and due date assignment, as well as the delivery function, which plays a significant role in the supply chain process. With this study, which will be the first to highlight the benefits of integration of sequential and independent solutions, show the effect of simply integrating delivery, and demonstrate its viability, it is intended to make a significant contribution to the literature. Additionally, it has been determined that customers are not equal and that each customer has a different importance, in contrast to studies found in the literature. Four different job shops are examined at in the study. Each job shop has a diverse assortment of jobs and customers. The integrated problem is a problem for which the correct solution can only be obtained in very small-sized samples because even the scheduling function belongs to the NP-hard class. Heuristic solution techniques would be more accurate for this reason. The genetic algorithm (GA), simulated annealing (TB), random search (RA), hybrid search (HA), and evolutionary strategy (ES) methods were utilized to solve the problem covered in the paper. In this study, each solution is represented by a chromosome. The first digit of the chromosome represents a gene for the due date assignment function, the second digit a gene for the scheduling function, and the third digit a gene for the delivery function. Some investigations were conducted in the study like to determine the best solution method, the best due date assignment rule, the best scheduling rule, and the best delivery rule. The results were also subjected to sensitivity analysis to improve consistency. The Taguchi technique was used to find the values of factors such population size, number of genes to change in mutation, crossover points, and random search rate that would give the most effective solution. It was found that the heuristic algorithms used outperformed the non-integrated solution by 54%. This demonstrates the significance of integration. The global solution improves as the level of integration rises as well, which is another finding. Even at lower levels, integrating manufacturing functions is significantly more advantageous than not integrating them at all. Among the solution methods, evolutionary strategy in job shop 1, genetic algorithm in job shop 2 and 3, and random search algorithms in job shop 4 gave better results. Within the due date assignment function rules, WSLK gave superior results in all workshops. Although there was no obvious leader in the scheduling rules, the delivery rules' saving algorithm performed better than the others. It has been determined that the functions' ability to alter the overall performance is governed more by the rules for due date assignment than by the rules for scheduling and delivering. The study's conclusion is that it is feasible to integrate four functions, and even that integration results in around 50% more efficiency when compared to situations in which it operates independently. Additionally, it has been found that adding merely delivery to systems in which all three functions operate together results in an improvement of about 20%. It was discovered that GA produced the best results among the available solution methods.
Except where otherwise noted, this item's license is described as http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
