Bu tez çalışmasında, merkezi olmayan hat yanı stok alanından hattaki iş istasyonlarına malzeme taşıma sistemi üzerine çalışılmıştır. Malzemelerin taşınması işlemi bir çekici araca bağlı vagonlardan oluşan, katar adı verilen araçlarla yapılmaktadır. Üretim hattına hizmet verecek araç ve vagon sayılarının belirlenmesi, araçların teslimat rotaları ve turlarının başlangıç ve bitiş zamanları, her turda iş istasyonlarına teslim edilecek malzeme miktarları ve teslimat zamanları üretim alanlarında düzenli olarak verilen kararlardır. Bu kararların verilmesi sırasında, üretim hattının yerleşimi değiştirelemeyeceği için, özellikle dar koridorlarda oluşan katar trafiği kararları etkilemektedir. Fabrika içi stok rotalama problemi, en düşük maliyetli teslimat rotaları ve çizelgelerinin belirlenmesi üzerinedir. Çalışmada amaç, koridorlardaki katar trafiği göz önünde bulundurularak, iş istasyonlarında malzeme bitişine izin vermeyen en düşük maliyetli araç ve vagon sayısının, döngüsel teslimat rotalarının ve çizelgelerinin belirlenmesidir. Bunun için, bir karma tamsayılı matematiksel model oluşturulmuştur. Problemin matematiksel model ile çözülmesinin uzun süre gerektirmesi sebebiyle, iyi sonuçların bulunabilmesi için bir sezgisel algoritma geliştirilmiştir. Algoritmanın etkinliği, rasgele oluşturulmuş test örnekleri kullanılarak incelenmiştir.
We study the in-plant material supply system from a decentralized in-plant warehouse to workstations of a assembly line. The deliveries are done with vehicles called tow trains and wagons attached to them. Determining the number of trains to serve, number of wagons attached to each train, amount of materials carried, and delivery schedules are some of the decisions made. Especially on narrow aisles, vehicle congestion effects making these decisions. The in-plant inventory routing problem considers finding delivery routes and schedules of trains with minimum cost. Out objective is to determine the minimum cost fleet size, cyclic delivery routes and schedules that do not allow stock outs at workstations while considering congestion. In this study, a mixed integer linear programming model is introduced. Due to the complexity of the problem, we introduce a heuristic to find good quality solutions. The effectiveness of the algorithm is tested on randomly generated test instances.
