Yıl: 2022  Cilt: 57  Sayı: 4  Sayfa: 3360-3379

doi: 10.15659/3.sektor-sosyal-ekonomi.22.12.1905

ÜRETİM ÇİZELGELEME PROBLEMLERİNDE YAPAY ZEKÂ UYGULAMALARI: BİR DERLEME ÇALIŞMASI

B. TÜRKER PALAMUTÇUOĞLU

ÖZ

Kısa vadeli üretim planlamasında önemli yeri olan üretim çizelgeleme problemlerinin çözümü için araştırmacılar çok sayıda yöntem geliştirmişlerdir. Literatürde matematiksel yöntemlerin yanı sıra sezgisel, üst sezgisel ve sezgisel üstü yöntemlerle hatta melez yöntemlerle karşılaşmak mümkündür. Bu çalışmanın amacı üretim çizelgeleme literatürünü inceleyerek üretim çizelgeleme konusunda çalışmak isteyen araştırmacılara kullanabilecekleri yöntemleri belirlemede yardımcı olmaktır. Bu çalışmada üretim çizelgeleme literatüründe karşılaşılan yapay zekâ uygulamalarına ilişkin kısa bir literatür özeti sunulmuştur. Öncelikle üretim çizelgeleme problemlerinin önemi, türleri açıklanmış ve çözümünde kullanılan yöntemler gösterilmiştir.  Sonraki kısımda ise üretim çizelgeleme problemlerinde yapay zekâ yöntemlerini kullanan bazı çalışmaları içeren bir literatür özeti sunulmuştur. Yapılan literatür araştırmasında atölye tipi çizelgeleme problemlerinin çözümünde en fazla genetik algoritmalar, parçacık sürü optimizasyonu ve melez yaklaşımların; akış tipi çizelgeleme problemlerinin çözümünde en çok genetik algoritmaların, evrimsel programlamanın ve melez algoritmaların; parti tipi çizelgeleme problemlerinin çözümünde çoğunlukla genetik algoritmaların, karınca kolonisi optimizasyonunun ve melez yaklaşımların; imalat hücresi çizelgeleme problemlerinin çözümünde de en fazla genetik algoritmalar, yapay sinir ağları ve derin öğrenme yaklaşımları ile melez yaklaşımların kullanıldığı görülmüştür. 

Anahtar Kelimeler (Keywords): Üretim Çizelgeleme, Yapay Zekâ, Optimizasyon.

ARTIFICIAL INTELLIGENCE APPLICATIONS IN PRODUCTION SCHEDULING PROBLEMS: A REVIEW STUDY

ABSTRACT

Researchers have developed many methods for solving production scheduling problems, which have an important place in short-term production planning. In addition to mathematical methods in the literature, it is possible to encounter heuristic, meta heuristic and  hyper heuristic methods and even hybrid methods. The aim of this study is to help researchers who want to work on production scheduling to determine the methods they can use. In this study, a brief summary of the literature on artificial intelligence applications encountered in the production scheduling literature is presented. First of all, the importance and types of production scheduling problems are explained and the methods used in their solution are shown. In the next part, a literature summary including some studies using artificial intelligence methods in production scheduling problems is presented. In the literature research, it has been seen that genetic algorithms, particle swarm optimization and hybrid approaches are mostly used in the solution of job shop type scheduling problems; genetic algorithms, evolutionary programming and hybrid algorithms are mostly used in the solution of flow shop scheduling problems; mostly used  genetic algorithms, ant colony optimization and hybrid approaches in solution of batch scheduling problems; in the solution of manufacturing cell scheduling problems,  genetic algorithms, artificial neural networks, deep learning approaches and hybrid approaches are mostly used.

Anahtar Kelimeler (Keywords): Production Scheduling, Artificial Intelligence, Optimisation.