Zaim, Abdül HalimTarakçı, Elif2024-10-102024-10-102019https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=as2oTjW5jfr9IKSvmCdJYhYrVp1CD7_2GFjygccJ-mJl4x82jad-zeVFALKxscCAhttps://hdl.handle.net/11467/7661Fen Bilimleri Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği Ana Bilim DalıGünümüzde, üretim sistemlerinde enerji tüketiminin azaltılması önemli bir konu haline gelmiştir. Küresel ısınma, kanuni zorunluluklar, şirketlerin maliyetlerini düşürme hedefi gibi bir çok faktör yoğun enerji tüketiminin yaşandığı üretim sistemlerine gözleri çevirmiştir. Bu tezde, üretim sistemlerinde enerji tüketimini azaltmak amacı ile enerji odaklı iş çizelgeleme problemi çalışılmıştır. Tek makineli bir üretim sisteminde farklı geliş zamanlarına sahip işlerin sıra bağımlı hazırlık süreleri (SBHS) dikkate alınarak toplam enerji tüketimini ve toplam teslim gecikme süresini minimize etmeyi sağlayan bir karma tamsayılı doğrusal olmayan programlama (MINLP) modeli geliştirilmiştir. Matematiksel model, MINLP olduğu için problemin çözümünde sezgisel bir yöntem olan genetik algoritma (GA) yaklaşımı benimsenerek enerji odaklı genetik optimizasyon (EGOP) yöntemi önerilmiştir. Önerilen yöntemin makul sürelerde etkin çözümler geliştirmesini sağlamak için kontrol parametreleri ile optimizasyon çalışması gerçekleştirilmiştir. Daha sonra amaç fonksiyonları değerleri ve çözüm süresi açısında önerilen yöntemin performansını değerlendirmek için analitik çözüm ve General Algebraic Modeling System (GAMS) çözüm ile karşılaştırması yapılmıştır. Geliştirilen EGOP yöntemi ile başarılı sonuçlar elde edilebildiği görülmüştür.Nowadays, decreasing energy consumption in manufacturing systems has become an important issue. Many factors such as global warming, legal requirements and reducing company costs have directed attention of manufacturing systems with intensive energy consumption. In this dissertation, energy-based scheduling problem has been focused on reducing energy consumption in manufacturing systems. A mixed integer nonlinear programming model has been developed in order to minimize the total energy consumption and total tardiness by taking into account the sequence-dependent setup times of the jobs with different arrival times in a single machine system. Since the mathematical model is MINLP, an energy-oriented genetic optimization method has been proposed by adopting the genetic algorithm approach which is a heuristic method to solve the problem. An optimization study was carried out with control parameters to ensure that the proposed method generated effective solutions in reasonable time. Then, the total tardiness and total energy consumption objectives and the computation time were compared with the analytical solution and GAMS solution to evaluate the performance of the proposed method. It has been seen that successful results can be obtained with the improved EGOP method.trinfo:eu-repo/semantics/openAccessEndüstri ve Endüstri MühendisliğiIndustrial and Industrial EngineeringEnerjiDoctoral Thesis1138538844