Günümüz üretim sistemlerinde kullanılan modern teknolojiler, veri merkezli akıllı üretim sistemlerinin, başka bir ifadeyle Endüstri 4.0’ın gelişimini önemli ölçüde hızlandırmaktadır. Bu dönüşüm, karar verme süreçlerinde optimizasyon temelli yaklaşımların kullanılmasını gerekli kılmaktadır. Üretim sistemlerinin iki temel unsuru olan üretim ve bakım çizelgelemesinin birlikte ele alınması ise sistem etkinliği açısından kritik öneme sahiptir. Bu çalışmada akıllı üretim ortamlarında özdeş paralel makineler için üretim ve bakım çizelgelemesinin eş zamanlı optimizasyonu incelenmiştir. İlk aşamada, sıra bağımlı hazırlık sürelerini dikkate alan çok amaçlı karma tam sayılı doğrusal olmayan bir model önerilmiş ve çevrimdışı planlama yaklaşımı uygulanmıştır. Bu aşamada; en büyük makine yaşı, toplam maliyet ve en büyük tamamlanma zamanı farkı en küçüklenmiş ve önleyici bakım stratejisi esas alınmıştır.
İkinci aşamada, işletmenin akıllı izleme altyapısından alınan gerçek zamanlı verilerle çizelgelerin güncellenmesi hedeflenmiştir. Bu kapsamda onarıcı bakım, yeni iş girişleri ve teslim tarihi değişikliklerine yanıt veren yeniden çizelgeleme mekanizması modellenmiştir. Küçük ve orta boyutlu problemlerin çözümünde kullanılmak üzere önerilen matematiksel modelin yanı sıra, büyük boyutlu problemlerin çözümünde kullanılmak üzere genetik algoritma önerilmiştir. Son olarak, önerilen yaklaşımın performansı, işletmede mevcutta kullanılan yöntemle karşılaştırılmış, daha düşük maliyet ile en büyük tamamlanma zamanının azaldığı görülmüştür.
eş zamanlı üretim ve bakım çizelgeleme Endüstri 4.0 önleyici ve onarıcı bakım paralel makine
The integration of modern technologies in today’s manufacturing systems has significantly accelerated the development of data-driven intelligent production systems, in other words, the concept of Industry 4.0. This transformation necessitates the use of optimization-based approaches in decision-making processes. Considering production and maintenance scheduling together, which are two fundamental components of manufacturing systems, is critically important for overall system efficiency.
In this study, the simultaneous optimization of production and maintenance scheduling for identical parallel machines in smart manufacturing environments is investigated. In the first stage, a multi-objective mixed-integer nonlinear model considering sequence-dependent setup times is proposed, and an offline planning approach is applied. At this stage, maximum machine age, total cost, and maximum completion time difference are minimized, and a preventive maintenance strategy is adopted.
In the second stage, the developed information system is used to update the schedules using real-time data obtained from the firm’s intelligent monitoring system. Within this scope, a rescheduling mechanism is modeled to respond to corrective maintenance, new job arrivals, and changes in due dates. In addition to the proposed mathematical model for solving small- and medium-sized problems, a genetic algorithm is developed for large-scale problems. Finally, the performance of the proposed approach is compared with the existing method used in the firm, and it is observed that lower costs and shorter maximum completion times are achieved.
simultaneous production and maintenance scheduling Industry 4.0 preventive and corrective maintenance parallel machine
| Birincil Dil | Türkçe |
|---|---|
| Konular | Endüstri Mühendisliği, Üretim ve Hizmet Sistemleri, Üretimde Optimizasyon |
| Bölüm | Araştırma Makalesi |
| Yazarlar | |
| Gönderilme Tarihi | 17 Kasım 2025 |
| Kabul Tarihi | 28 Ocak 2026 |
| Yayımlanma Tarihi | 31 Mart 2026 |
| DOI | https://doi.org/10.17341/gazimmfd.1825212 |
| IZ | https://izlik.org/JA63EU85FW |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2026 Cilt: 41 Sayı: 1 |