Production distribution planning in consumer goods industry

Abstract

Bu tezde, süt ve süt ürünleri endüstrisinde üretim çizelgeleme ve dağıtım problemi için Karışık Tamsayılı Doğrusal Programlama ve Simülasyon modelini esas alan hibrit çözüm yöntemi ortaya koyulmuştur. Süt ve süt ürünleri endüstrisinde, kolay bozulabilen ürünler için değişken faktörleri dikkate alan etkili bir çözüm yöntemi geliştirilmiştir. Gerçek bir süt ve süt ürünleri endüstrisinde yoğurt üretimi detaylı olarak çalışılmıştır. Gıda endüstrisinde, artan ürün çeşitliliği esneklik ve etkili kaynak yönetimi gerektiren üretim süreçlerinin daha karmaşık olmasına sebep olur. Birçok ürünün birden fazla üretim sahasındaki üretimi ve ürünlerin dağıtım süreci birçok değişken ve kısıt içermektedir. Gıda endüstrisinde, raf ömrü süt, et ya da unlu mamuller gibi kolay bozulabilen ürünler için önemli kısıtlardan biridir. Ancak, günümüzdeki üretim planlama sistemlerinde nadiren dikkate alınmaktadır. Bu çalışma, süt ve süt ürünleri üretiminde lider şirketlerden birinde, yoğurt üretimi alanında yapılan bir uygulamayla desteklenmektedir. Üretim planlama problemleri için önerilen analitik modellerde, operasyon süreleri sabit değerler olarak kabul edilmektedir. Bu yüzden bozulmalar, operasyon sürelerindeki değişiklikler ve gecikmeler gibi değişken faktörler analitik modelde doğru şekilde gösterilememektedir. Ek olarak, yoğurt üretim sürecinde ürünler kase boyutu, teslim süreleri, ayar süreleri ve yağ oranları gibi özellikler bakımından birbirlerinden farklılık göstermektedir. Bu çeşitlilik çizelgeleme yöntemlerini gerçek sistemlerde uygulanabilir olmaları yönünde zorlamaktadır. Bu problemle başa çıkabilmek adına analitik ve simülasyon modelini bir arada kullanan hibrit analitik-simülasyon yaklaşımı önerilmiştir. Analitik model ayar, taşıma, üretim, stok ve fazla mesai maliyetlerini minimize etmek amacıyla geliştirilmiştir. Simülasyon ise, operasyon süreleri, gecikmeler ya da makine bozulmaları gibi değişken faktörlerin modele dahil edilebilmesi başvurulmuş bir yöntemdir. Hibrit yaklaşımında, operasyon süreleri dinamik faktörler olarak ele alınır ve ardışık olarak analitik model ve simülasyon modeli sonuçlarına göre ayarlanmaktadır. Böylece gıda endüstrisinde üretim çizelgeleme problemi için ardışık hibrit analitik-simülasyon yöntemi ile daha gerçekçi bir sonuç edilmektedir. In this thesis, we present a hybrid solution methodology based on a MILP formulation and a simulation for production scheduling and distribution problem in dairy industry. An efficient solution method for perishable products is developed by considering stochastic factors in food industry. A real life dairy industry producing yoghurt is studied in detail in this study. In food industry, increasing variety of products causes more complex production process which requires flexibility and efficient assignment of resources. Production process of multiple products in more than one production sites and distribution of them involves many variables and constraints. Shelf life is one of the significant constraints for perishable products such as dairy, meat or bakery goods in food industry. However, shelf life issues are seldom accounted for in today's production planning systems. This research is supported by an application in yoghurt production plant of a leading dairy product manufacturing company. In analytic models proposed to solve production planning problems, operation time is assumed as fixed values. However, uncertain factors such as breakdowns, operation time, delays of real systems cannot be correctly represented in analytic model. In addition, in yoghurt production process, the products differ from each other in features such as cup size, due dates, set up times, fat content etc. This variability enforces the scheduling methodologies practical for real world applications. To overcome with this problem, hybrid analytic-simulation approach is proposed by combining the analytic and simulation model. Analytic model is developed for decreasing the cost of setup, transportation, production, inventory and overtime. Simulation model is applied to insert the stochastic factors such as operation time, delays or machine failures in the model. In hybrid approach, operation time is considered as dynamic factor and it is adjusted by the results simulation and analytic model iteratively. Thus, more realistic solution is obtained for scheduling problem in food industry by performing the iterative hybrid analytic-simulation procedure.