Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
462023		A decision support system for production planning and scheduling in a smart factory environment / Akıllı fabrika ortamında üretim planlama ve zaman çizelgeleme için bir karar destek sistemi Yazar:HAKTAN CİNKILIÇ Danışman: PROF. DR. ASLI SENCER Yer Bilgisi: Boğaziçi Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı Konu:Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering ; İşletme = Business Administration Dizin:Akıllı sistemler = Intelligent systems ; Fabrikalar = Factories ; Karar destek sistemleri = Decision support systems ; Zaman çizelgeleme = Timetabling ; Üretim = Production ; Üretim planlaması = Production planning ; Üretim teknolojisi = Production technology	Onaylandı Yüksek Lisans İngilizce 2017 103 s.
Son dönemlerde ortaya çıkan Endüstri 4.0 vizyonuyla beraber, üretim sistemleri ileri üretim teknolojileriyle zenginleştirildi. Bu akıllı üretim sistemleri değişken müşteri taleplerinden, esnek teslim tarihlerinden, teknik arızalardan, ürün tedarik problemleri vb. sebeplerden kaynaklanan üretim planı değişikliklerine daha hızlı cevap verebiliyorlar. Bu çalışma akıllı fabrikaların dinamik yapısını desteklemek amacıyla üretim planlama ve zaman çizelgeleme için verimli, etkili ve esnek bir platform sunmayı hedefliyor. Literatürdeki çalışmaların birçoğunda, üretim planlama ve zaman çizelgeleme problemleri hesaplama zorluğundan dolayı ayrı ayrı ele alınıyor. Bir geliştirme olarak, bu tez çalışmasında üretim planlama ve zaman çizelgeleme problemini birlikte ele alan ve maliyetini en aza indirecek bir Karışık Tamsayı Karesel İzlenceleme modeli geliştirildi. Ardından, bu model, hesaplama performansını artırmak amacıyla doğrusallaştırıldı ve bir Karışık Tam Sayılı Doğrusal İzlenceleme modeli oluşturuldu. Son olarak, bu optimizasyon modeli akıllı bir siber-fiziksel sistemde verimli, etkili ve esnek bir karar verme ortamı yaratmak amacıyla bir web tabanlı, veri tabanıyla desteklenmiş bir Karar Destek Sistemi (KDS) içerisine yerleştirildi. Bu KDS birçok test senaryosuyla test edildi ve performansı ölçüldü.
With the industry 4.0 idea that emerged recently, manufacturing systems have been enhanced by advanced manufacturing technologies. These smart manufacturing systems can respond faster to the changes in the production plans which are mostly due to the updates in customer order quantities, order due dates, unexpected machine breakdowns, material supply problems, etc. This study aims to support the dynamic structure of smart factories by providing an efficient, effective and flexible platform for production planning and scheduling. In most of the studies in the literature, production control and scheduling plans have been handled separately and iteratively due their computational complexities. As an improvement, in this thesis a mixed integer quadratic programming (MIQP) model is developed to optimize the integrated production plans and daily schedules with minimum total cost. Then, this optimization model is linearized and a mixed integer linear programming (MILP) model is generated to improve its computational performance. Finally, the optimization model is embedded into a web based decision support system (DSS) together with a database and user interface to provide an efficient, effective and flexible decision making environment in a smarter cyber-physical system. The DSS is verified with different test scenarios and its computational performance is measured.