Dynamic flexible job shop scheduling under stochastic demand

Bu tez çalışmasının ana hedefi hat duruşları, iş kuyrukları ve parçaların aşırı üretimi nedeniyle kapasite kaybını önlemek için kullanımı kolay ama etkili bir atölye kontrol sistemi tasarlamaktır. Önerilen kontrol sistemi stokastik talebe cevap vermek amacıyla stok seviyelerini anlık güncelleyen çekme tip sistem kullanan bir dinamik çizelgeleme yaklaşımını içermektedir. Dinamik çizelgeleme yaklaşımı olarak olay tabanlı algoritmalar esas alınmıştır. Önerilen algoritmalar siparişleri, stokları, En Erken Tamamlanma Zamanını ve En Kısa İşlem Süresini dikkate alan üç adımlı sınıflandırma ve sıralama prosedürüne sahiptir. Çok modelli montaj aşamasının izlediği iki kademeli esnek akış atölyesi üretimini modelleyen bir benzetim ortamında önerilen Algoritma 1, 2 ve 3 ile İlk Gelen İlk İşlenir, Toplam En Küçük İşleme Süresi, En Kısa Dar Boğaz İşleme Süresi ve Tamamlanma Zamanı çizelgeleme yöntemleriyle karşılaştırılmıştır. En iyi çizelgeleme yöntemini belirlemek için Bonferroni yaklaşımı kullanılmıştır. Yapılan testlerde önerilen Algoritma 1, 2 ve 3, diğer klasik çizelgeleme yaklaşımlarına üstünlük sağlamıştır. Sipariş ve stok kontrolü yapan Algoritma 2 ise en iyi sonucu vermiştir.The main goal of this thesis study is to devise an easy-to-use but effective shop floor control system to prevent capacity losses due to line stoppages, job queues and overproduction of parts. The thesis offers to use a dynamic scheduling approach responsive to stochastic demands as working under a pull type system using instant update of inventory levels. An event-based algorithmic approach is proposed for dynamic scheduling. Consisting of a three step sorting and sequencing procedure that considers orders, inventories, Earliest Due Date (EDD) and Shortest Process Time (SPT). A simulation model simulating a two-stage flexible flow shop production followed by a multi model assembly stage is used to compare the proposed Algorithms 1, 2 and 3 with First Come First Served (FCFS), Total Shortest Process Time (STPT), Shortest Bottleneck Process Time (SBPT) and Due Date (DD). Bonferroni approach was used to select best method. The proposed Algorithms 1,2 and 3 gave better results superior to other well-known sequencing approaches. Algorithm 2, which makes order and stock controls gave best result