ENERGY CONSUMPTION MANAGEMENT IN TEXTILE FINISHING PLANTS: A COST EFFECTIVE AND SEQUENCE DEPENDENT SCHEDULING MODEL


Karacizmeli I. H., Ogulata S. N.

TEKSTIL VE KONFEKSIYON, cilt.27, sa.2, ss.145-152, 2017 (SCI-Expanded) identifier identifier

  • Yayın Türü: Makale / Tam Makale
  • Cilt numarası: 27 Sayı: 2
  • Basım Tarihi: 2017
  • Dergi Adı: TEKSTIL VE KONFEKSIYON
  • Derginin Tarandığı İndeksler: Science Citation Index Expanded (SCI-EXPANDED), Scopus, TR DİZİN (ULAKBİM)
  • Sayfa Sayıları: ss.145-152
  • Çukurova Üniversitesi Adresli: Evet

Özet

Bu çalışmada tekstil terbiye işletmelerinde, etkin bir çizelgeleme yaklaşımıyla, enerji tüketimi yönetiminin sağlanması ve enerji maliyetlerinin azaltılması amaçlanmaktadır. Bu çizelgeleme yaklaşımında, sıralamaya bağlı hazırlık işlemleri süreleri, sıralamaya bağlı hazırlık işlemleri enerji tüketimleri ve zamana bağlı elektrik enerjisi tarifesi bir bütün halinde ele alınmaktadır. Tekstil terbiye işletmeleri, esnek atölye tipi üretim ortamlarının tipik örnekleridir. Bu yüzden, yapılan çalışmada sıralamaya bağlı esnek atölye tipi üretim ortamları için yeni bir enerji tasarruflu, karma tam sayılı doğrusal programlama modeli önerilmektedir. Önerilen model aktüel çizelgeleme problemlerini karşılayabilen dört bileşenli bir maliyet fonksiyonunu içermekte olup, modelin yeterliliği gerçek zamanlı üretim verileriyle sınanmıştır.

This study focuses on managing energy consumption and reducing energy costs in textile finishing plants with an effective scheduling approach, which consists of sequence dependent set-up times, sequence dependent set-up energy usages and time-of-use energy tariff. The finishing plants are typical examples of the flexible job shops. Therefore, a novel energy saving mixed-integer linear programming model is proposed for the sequence dependent flexible job shop scheduling problems in this study. The proposed model comprises an extended cost function that has a quaternary structure for tackling actual scheduling problems. The capability of the developed model is evaluated with actual manufacturing data.