MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ

Endüstri Mühendisliği

 

Duyurular


 

SOSYAL MEDYA


 

IE 311 | Ders Tanıtım Bilgileri

Dersin Adı
Kantitatif Üretim Planlaması
Kodu
Yarıyıl
Teori
(saat/hafta)
Uygulama/Lab
(saat/hafta)
Yerel Kredi
AKTS
IE 311
Güz/Bahar
3
0
3
6

Ön Koşul(lar)
  IE 222 Başarılı olmak (En az DD notu almış olmak)
Dersin Dili
İngilizce
Dersin Türü
Seçmeli
Dersin Seviyesi
Lisans
Dersin Koordinatörü -
Öğretim Eleman(lar)ı -
Yardımcı(lar)ı -
Dersin Amacı Endüstri Mühendislerinin ve bilgi teknolojisi profesyonellerinin üretim planlama ve çizelgelemeye yönelik eniyileme model ve problemlerine ilişkin detaylı bilgiye sahip olmaları gerekir. Bu ders, sözü geçen problemlerin terminolojisi ve içeriğine ilişkin bir giriş teşkil eder. Öğrenciler bu dersi hem üretim planlama ve çizelgeleme problemlerini eniyileme modelleri kullanarak öğrenmek hem de üretim planlama ve çizelgeleme problemlerini kullanarak en iyileme modellerinin geliştirilmesini öğrenmek amacı ile değerlendirebilirler. Ders iki aşamada işlenecektir; ilk aşamada taktik seviye üretim planlama problemleri incelenirken, ikinici aşamada operasyonel seviye çizelgeleme problemleri çalışılacaktır. Ders esnasında bu problemlerin modelleme yazılımları ile kodlanması da detaylı olarak işlenecektir.
Öğrenme Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • Üretim planlama ve çizelgeleme için endüstride kullanılan teknikleri sınıflandırabilecektir
  • Öğrendiği yöntemlerin avantaj ve dezavantajlarını sorgulayabilecektir
  • Üretim planlama ve çizelgeleme problemleri için literatürde önerilen belli başlı modelleri sınıflandırabilecektir
  • Endüstride karşılaşılan üretim planlama ve çizelgeleme problemlerini tanımlayabilecektir
  • Endüstride karşılaşılan üretim planlama ve çizelgeleme problemlerini modelleyebilecektir
Tanımı Dersin içeriği; üretim planlama ve çizelgeleme problemlerinin tanımlanması, endüstride bu amaçla kullanılan yöntemlerin avantaj ve dezavantajlari ile birlikte değerlendirilmesi, literatürde bu problemlerin belli başlı olanları için önerilen modellerin incelenmesi ve geliştirilen modellerin yazılım araçları ile kodlanıp çözdürülmesidir.

 



Ders Kategorisi

Temel Meslek Dersleri
Uzmanlık/Alan Dersleri
X
Destek Dersleri
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
Aktarılabilir Beceri Dersleri

 

HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Giriş ve Gerekçe, Matematiksel Modellemeye Giriş Introduction to Computational Optimization Models for Production Planning in a Supply Chain, Bölüm 1 ve 2
2 Üretim planlamada modelleme ve eniyileme Ders notları
3 Üretim planlamada modelleme ve eniyileme Ders notları
4 MRP Modeli ile Başlangıç Introduction to Computational Optimization Models for Production Planning in a Supply Chain, Bölüm 2
5 MRP Modeli ile Başlangıç Introduction to Computational Optimization Models for Production Planning in a Supply Chain, Bölüm 3
6 MRP II modeli ve Eklentileri Introduction to Computational Optimization Models for Production Planning in a Supply Chain, Bölüm 4 ve 5
7 Yazılım uygulamaları Introduction to Computational Optimization Models for Production Planning in a Supply Chain, Bölüm 7
8 Arasınav -
9 MIP algoritmaları Yves Pochet, Laurance A. Wolsey,.Production Planning by Mixed Integer Programming, Springer, ISBN 9780387299594, Bölüm 2 ve 3
10 MIP algoritmaları Yves Pochet, Laurance A. Wolsey,.Production Planning by Mixed Integer Programming, Springer, ISBN 9780387299594, Bölüm 2 ve 3
11 Kapasite Kısıtı Altında Parti Büyüklüğü Belirleme Problemleri M Denizel,H Sural. On alternative mixed integer programming formulations and LPbased heuristics for lotsizing with setup times. Journal of the Operational Research Society (2006) 57, 389–399
12 Kapasite Kısıtı Altında Parti Büyüklüğü Belirleme Problemleri M Denizel,H Sural. On alternative mixed integer programming formulations and LPbased heuristics for lotsizing with setup times. Journal of the Operational Research Society (2006) 57, 389–399
13 Kesikli Parti Büyüklüğü Belirleme ve Çizelgeleme Problemleri ve Sıra Bağımlı Tip Değişimleri A. Drexl , A. Kimms. Lot sizing and scheduling Survey and extensions. European Journal of Operational Research 99 (1997) 221–235
14 Sürekli Hazırlık ve Bölüşmeli Parti Büyüklüğü Belirleme ve Çizelgeleme Problemleri A. Drexl , A. Kimms. Lot sizing and scheduling Survey and extensions. European Journal of Operational Research 99 (1997) 221–235
15 Proje Sunumları
16 Dönemin gözden geçirilmesi  

 

Dersin Kitabı Stefan Voβ, David L. Voodruff. Introduction to Computational Optimization Models for Production Planning in a Supply Chain, Second Edition, Springer, ISBN 9783540298786 Yves Pochet, Laurance A. Wolsey,.Production Planning by Mixed Integer Programming, Springer, ISBN 9780387299594
Diğer Kaynaklar Ders sunumları Okuma metinleri Dergi Makaleleri

 

DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

Yarıyıl İçi Çalışmaları Sayı Katkı Payı %
Derse Katılım
1
10
Laboratuvar / Uygulama
Arazi Çalışması
Küçük Sınavlar / Stüdyo Kritiği
Ödev
3
15
Sunum / Jüri Önünde Sunum
Proje
1
15
Çalıştay
Ara Sınav / Sözlü Sınav
1
25
Final Sınavı / Sözlü Sınav
1
35
Toplam

Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
30
65
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
1
35
Toplam

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

Aktiviteler Sayı Süresi (Saat) İş Yükü
Teorik Ders Saati
(Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati)
16
3
48
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati
Sınav haftası dahil değildir. 16 x uygulama/lab ders saati
16
Sınıf Dışı Ders Çalışması
15
4
Arazi Çalışması
Küçük Sınavlar / Stüdyo Kritiği
Ödev
3
4
Sunum / Jüri Önünde Sunum
Proje
1
18
Çalıştay
Ara Sınavlar / Sözlü Sınavlar
1
9
Final / Sözlü Sınav
1
15
    Toplam
162

 

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ

#
Program Yeterlilikleri / Çıktıları
* Katkı Düzeyi
1
2
3
4
5
1 Benzetim, eniyileme, olasılık ve istatistik gibi Endüstri Mühendisliği kavram ve tekniklerini üretim ve hizmet sistemlerinde kullanarak yönetimsel karar verme işlemlerini iyileştirmek, kalite bilincini oluşturmak, elde edilen verileri yorumlayabilmek ve değerlendirebilmek X
2 Bütünleşik işleri veya iş sistemlerini ihtiyaçları doğrultusunda çeşitli alternatifler üreterek ve değerlendirerek sistem bakış açısı ile tasarlayabilmek X
3 Endüstri Mühendisliği ile ilgili uygulamada karşılaşılan konuları/sorunları tanımlayabilmek, analiz edebilmek, kanıtlara ve araştırmalara dayalı çözüm önerileri geliştirebilmek X
4 Nicel analiz ve eleştirel düşünce yöntemlerini kullanarak kaynak aktarımı, üretim planlaması ve çizelgelemesi, kalite kontrol ve güvence, finansal analiz ve risk analizi vb. Endüstri Mühendisliği ile ilgili konularda sorunları belirleyebilmek; bu sorunlar için alternatif çözümler üretebilmek ve alternatif çözümler içinden sistem gereksinimlerine cevap verecek en iyi çözümleri bulmak X
5 Uygulamada karşılaşılan ve öngörülemeyen karmaşık sorunları çözmek için bireysel ve grup üyesi olarak sorumluluk alabilmek, sorumluluğu altında çalışanların veya grup çalışanlarının mesleki gelişimine yönelik etkinlikleri planlayabilmek ve yönetebilmek X
6 Endüstri Mühendisliği alanında edindiği bilgi ve becerileri eleştirel bir yaklaşımla değerlendirebilmek, öğrenme gereksinimlerini belirleyebilmek ve öğrenmesini yönlendirebilmek X
7 Endüstri Mühendisliği ile ilgili konularda ilgili kişi ve kurumları bilgilendirebilmek; düşüncelerini ve sorunlara ilişkin çözüm önerilerini yazılı ve sözlü olarak aktarabilmek ve nicel ve nitel verilerle destekleyerek uzman olan ve olmayan kişilerle paylaşabilmek X
8 Bir yabancı dili kullanarak Endüstri Mühendisliği ilgili bilgileri izleyebilmek ve meslektaşları ile iletişim kurabilmek (“European Language Portfolio Global Scale”, Level B1) X
9 Endüstri Mühendisliği ile ilgili bilgisayar yazılımlarını kullanabilmek ve uygulamada karşılaşacağı bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanabilecek bilgi ve beceriye sahip olmak (“European Computer Driving License”, Advanced Level) X
10 Sosyal hakların evrenselliğine değer veren, sosyal adalet bilinci kazanmış, kalite yönetimi ve süreçleri ile çevre koruma ve iş güvenliği konularında yeterli bilince sahip olmak X
11 Endüstri Mühendisliği ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması ve uygulanması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahip olmak X

*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest

 


HABERLER