Montaj Takım Üretim Hattı İçin Süre Takip ve İş Çizelgeleme Modeli

Yıl 2025, Cilt: 23 Sayı: 1, 15 - 21, 27.05.2025

Nilgün Fescioğlu Ünver , Mustafa Erdi Canan , Ayşe Melisa Özdemir , Fatma İkra Akyel , Ataberk Ceyhun Balcı , Enes Öztürk , Ece Zeray , Serdar Yurduseven , Ayşenur Kalmaz , Turgay Öztürk

Öz

Montaj takımları, imalat süreçlerinde ana parçaları bir araya getirme işlemi için özel olarak tasarlanan ve kullanılan yardımcı fikstürlerdir. Her montaj takımının isterleri kullanılacağı yere göre değişiklik gösterdiği için üretim süreleri büyük farklılık göstermekte ve süreler tecrübeye dayalı olarak yaklaşık şekilde tahmin edilebilmektedir. Bir montaj takımının üretiminde ya da bakımındaki plansız gecikme, proje takviminin aksamasına neden olabilmekle birlikte bazı durumlarda projeyi dahi durdurabilmektedir. Montaj takım üretim çizelgelemesinin, dahil olduğu projenin öncelikleri değerlendirilerek ve gerçeğe yakın üretim süreleri kullanılarak yapılması gerekir. Bu çalışmada TUSAŞ Türk Havacılık ve Uzay Sanayii A.Ş.'nin Takım Üretim Bölümü için montaj takımı üretim emirlerinin iş süresi takip/tahmini ve iş çizelgeleme optimizasyonu için bir karar destek sistemi sunulmaktadır. Önerilen modelle planlama süreçlerinde %83 oranında zamandan kazanç ve tamamlanan takım emirlerinin öncelik skorlarının toplamında %20 oranında artış sağlanmıştır.

Anahtar Kelimeler

Üretim Planlama, İş çizelgeleme, Montaj Takımı

Destekleyen Kurum

TUSAŞ LIFT UP Sanayi Odaklı Lisans Bitirme Projeleri Programı ve TÜBİTAK 2209-B Üniversite Öğrencileri Sanayiye Yönelik Araştırma Projeleri Desteği Programı

Teşekkür

Bu proje TUSAŞ LIFT UP Sanayi Odaklı Lisans Bitirme Projeleri Programı ve TÜBİTAK 2209-B Üniversite Öğrencileri Sanayiye Yönelik Araştırma Projeleri Desteği Programı tarafından desteklenmiştir.

Kaynakça

• 1. Seifi, C., Schulze, M. and Zimmermann, J., 2021. A new mathematical formulation for a potash-mine shift scheduling problem with a simultaneous assignment of machines and workers. European Journal of Operational Research, 292(1), pp.27-42..
• 2. Chaudhry, I.A. and Drake, P.R., 2009. Minimizing total tardiness for the machine scheduling and worker assignment problems in identical parallel machines using genetic algorithms. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 42, pp.581-594.
• 3. Han, W., Deng, Q., Gong, G., Zhang, L. and Luo, Q., 2021. Multi-objective evolutionary algorithms with heuristic decoding for hybrid flow shop scheduling problem with worker constraint. Expert Systems with Applications, 168, p.114282.
• 4. Liu, Z., Liu, J., Zhuang, C. and Wan, F., 2022. Multi-objective complex product assembly scheduling problem considering parallel team and worker skills. Journal of Manufacturing Systems, 63, pp.454-470.
• 5. Li, H., Liu, J., Wang, Y. and Zhuang, C., 2023. A multi-objective complex product assembly scheduling problem considering transport time and worker competencies. Advanced Engineering Informatics, 58, p.102233.
• 6. Agnetis, A., Murgia, G. and Sbrilli, S., 2014. A job shop scheduling problem with human operators in handicraft production. International Journal of Production Research, 52(13), pp.3820-3831.
• 7. Dauzère-Pérès, S., Ding, J., Shen, L. and Tamssaouet, K., 2023. The flexible job shop scheduling problem: A review. European Journal of Operational Research.
• 8. Xiong, H., Shi, S., Ren, D. and Hu, J., 2022. A survey of job shop scheduling problem: The types and models. Computers & Operations Research, 142, p.105731.
• 9. Çakırgil, S., Yücel, E. and Kuyzu, G., 2020. An integrated solution approach for multi-objective, multi-skill workforce scheduling and routing problems. Computers & Operations Research, 118, p.104908.
• 10. Guastaroba, G., Côté, J.F. and Coelho, L.C., 2021. The multi-period workforce scheduling and routing problem. Omega, 102, p.102302.
• 11. Castillo-Salazar, J.A., Landa-Silva, D. and Qu, R., 2016. Workforce scheduling and routing problems: literature survey and computational study. Annals of Operations Research, 239, pp.39-67.
• 12. Gu, H., Zhang, Y. and Zinder, Y., 2022. An efficient optimisation procedure for the workforce scheduling and routing problem: Lagrangian relaxation and iterated local search. Computers & Operations Research, 144, p.105829.
• 13. 13. Xie, F., Potts, C.N. and Bektaş, T., 2017. Iterated local search for workforce scheduling and routing problems. Journal of Heuristics, 23, pp.471-500.