YAPAY SİNİR AĞLARI KULLANARAK ENERJİ TASARRUFLU ATÖLYE TİPİ ÇİZELGELEME
Öz
Enerji maliyetlerindeki artış ve iklimsel değişiklikler dolayısıyla, günümüzdeki üretim işletmeleri geleneksel üretim süreçleri yerine sürdürülebilir üretim süreçlerine geçmek zorunda kalmaktadırlar. Geleneksel çizelgeleme problemi sadece işlem sürelerini dikkate alır ve enerji tasarrufu veya çevresel etkileri dikkate almamaktadır. Bu çalışmada ise atölye tipi üretim için çizelgeleme yapılırken harcanan en yüksek elektrik miktarı hesaplanarak, sadece toplam işlerin bitiş süresinin minimizasyonu değil aynı zamanda elektrik tasarrufu yapan bir çizelgeleme yapılmıştır. Her bir zaman dilimi için harcanan elektrikler bulunmuş ve tüm işlemlerin bitiş zamanına kadar olan tüm zamanlar için en büyük elektrik harcaması hesaplanmıştır. Bu değerin azaltılmaya çalışılması ile elektrik tasarrufu sağlanmaya çalışılmıştır. Tamsayılı matematiksel model oluşturularak yapay sinir ağları ile çözümler elde edilmiştir. Uygulamada tüm işlemlerin bitiş süresinden biraz feragat edilerek önemli ölçüde enerji tasarrufu yapıldığı görülmektedir.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Dai, M., Tang, D., Giret, A., Salido, M.A., & Li, W.D. (2013). Energy-efficent scheduling for a flexible flow shop using an improved genetic-simulated annealing algorithm. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 29, 418 – 429.
- Fang, K., Uhan, N, Zhao F., & Sutherland J. W., (2013). Flow shop scheduling with peak power consumption constraints. Annals of Operations Research, 206, 115 – 145.
- Fang, K., Uhan, N., Zhao F., & Sutherland J. W., (2011). A new approach to scheduling in manufacturing for power comsumption and carbon footprint reduction. Journal of Manufacturing Systems, 30, 234 – 240.
- Ku, W.,--Y., & Beck J. C., (2016). Mixed Integer Programming models for job shop scheduling: A computational analysis. Computer & Operations Research, 73, 165 – 173.
- Liu, Y., Dong, H, Lohse, N., Petrovic S., & Gindy, N., (2014). An investigation into minimising total energy consumption and total weighted tardiness in job shops. Journal of Cleaner Production, 65, 87 – 96.
- Luo, H., Du, B., Huang, G.Q., Chen, H., & Li, X., (2013). Hybrid flow shop scheduling consedering machine electricity consumption cost. International Journal of Production Economics, 146(2), 423 – 439.
- May, G., Stahl, B., Taisch, M., & Prabhu, V., (2015). Multi-objective genetic algorithm for energy-efficient job shop scheduling. International Journal of Production Research, 53(23), 7071 – 7089.
- Moon, J. Y., Shin, K., & Park, J. (2013). Optimizing of production scheduling with time-dependent and machine-dependent electricity cost for industrial energy efficiency. International Journal of Advanced Manufacturing Technologies, 68(1-4), 523 – 535.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
-
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yazarlar
Mert Demircioğlu
0000-0002-2287-2067
Türkiye
Yayımlanma Tarihi
15 Aralık 2019
Gönderilme Tarihi
10 Kasım 2019
Kabul Tarihi
4 Aralık 2019
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2019 Cilt: 28 Sayı: 3
Cited By
ENERJİ-ETKİN ESNEK ATÖLYE TİPİ MAKİNE ÇİZELGELEME PROBLEMİ İÇİN ÇOK AMAÇLI BİR MATEMATİKSEL MODEL
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi
https://doi.org/10.31796/ogummf.763363