Öğrenme etkili akış tipi çizelgelemede ortalama akış zamanının enküçüklenmesi

Abstract

Öğrenme etkisinin dikkate alındığı çalışmalar yöneylem araştırmasının pek çok farklı alanında yaygın olarak incelenmiştir. Ancak üretim çizelgelemede bu konuda yapılmış çalışma sayısı oldukça azdır. Yapılmış çalışmalar da tek ve paralel makinalarla sınırlı olup, çok makinalı akış tipi durum için yapılmış bir çalışma bulunmamaktadır. Biz bu çalışmada iki makinalı akış tipi çizelgelemede öğrenme etkisini analiz ederken performans ölçütü olarak da akış zamanını dikkate aldık. Problemin çözümü için n2 + 3n değişken ve 4n kısıta sahip bir tamsayılı programlama modeli önerdik. Önerilen model ile iş sayısı 54'e kadar olan problemin çözümlerini gerçekleştirdik.

The phenomenon of the learning effect has been extensively studied in many different areas of operational research. However, there have been very few studies in the general context of production scheduling. These studies were about on one and parallel machines but there has never been investigated in multi-machine flowshop scheduling settings. We focus in this paper on flowtime minimization with learning effect on a two-machine flowshop case. To solve this problem, we formulate an integer programming model with n2 + 3n variables and 4n constraints where n is the number of jobs. We show that the integer programming model is effective in solving problems with up to 54 jobs.