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) |
| ||||||||
Dersin Dili | İngilizce | ||||||||
Dersin Türü | Seçmeli | ||||||||
Dersin Düzeyi | Lisans | ||||||||
Dersin Veriliş Şekli | - | ||||||||
Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri | |||||||||
Dersin Koordinatörü | - | ||||||||
Öğretim Eleman(lar)ı | - | ||||||||
Yardımcı(ları) | - |
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;
|
Ders 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. |
Dersin İlişkili Olduğu Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları | |
| Temel Ders | |
Uzmanlık/Alan Dersleri | ||
Destek Dersleri | ||
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | ||
Aktarılabilir Beceri Dersleri |
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 |
Ders 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 |
Önerilen Okumalar/Materyaller | Ders sunumları Okuma metinleri Dergi Makaleleri |
Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Katkı Payı % |
Katılım | 1 | 10 |
Laboratuvar / Uygulama | ||
Arazi Çalışması | ||
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği | ||
Portfolyo | ||
Ödev | 3 | 15 |
Sunum / Jüri Önünde Sunum | ||
Proje | 1 | 15 |
Seminer/Çalıştay | ||
Sözlü Sınav | ||
Ara Sınav | 1 | 25 |
Final Sınavı | 1 | 35 |
Toplam |
Yarıyıl İçi Aktivitelerin Başarı Notuna Katkısı | 6 | 65 |
Yarıyıl Sonu Aktivitelerin Başarı Notuna Katkısı | 1 | 35 |
Toplam |
Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Süre (Saat) | İş Yükü |
---|---|---|---|
Teorik Ders Saati (Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati) | 16 | 3 | 48 |
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati (Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati) | 16 | ||
Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 4 | 56 |
Arazi Çalışması | |||
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği | |||
Portfolyo | |||
Ödev | 3 | 6 | |
Sunum / Jüri Önünde Sunum | |||
Proje | 1 | 18 | |
Seminer/Çalıştay | |||
Sözlü Sınav | |||
Ara Sınavlar | 1 | 17 | |
Final Sınavı | 1 | 23 | |
Toplam | 180 |
# | Program Yeterlilikleri / Çıktıları | * Katkı Düzeyi | ||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
1 | Matematik, Fen Bilimleri ve Bilgisayar Mühendisliği konularında yeterli bilgi sahibidir; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanır. | |||||
2 | Karmaşık Bilgisayar Mühendisliği problemlerini saptar, tanımlar, formüle eder ve çözer; bu amaca uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçer ve uygular. | |||||
3 | Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlar; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygular. | |||||
4 | Bilgisayar Mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirir, seçer ve kullanır; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanır. | |||||
5 | Karmaşık Bilgisayar Mühendisliği problemlerinin veya araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlar, deney yapar, veri toplar, sonuçları analiz eder ve yorumlar. | |||||
6 | Bilgisayar Mühendisliği disiplini içinde ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışır; bireysel çalışma sergiler. | |||||
7 | Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurar; etkin rapor yazar ve yazılı raporları anlar, tasarım ve üretim raporları hazırlar, etkin sunum yapar, açık ve anlaşılır talimat verir ve alır. | |||||
8 | Bilgisayar Mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi sahibidir; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçlarının farkındadır. | |||||
9 | Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilincine sahiptir; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi sahibidir. | |||||
10 | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi sahibidir; girişimcilik, yenilikçilik hakkında bilinçlidir; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi sahibidir. | |||||
11 | Bir yabancı dili kullanarak Bilgisayar Mühendisliği ile ilişkili konularda, bilgi toplar ve meslektaşları ile iletişim kurar. ("European Language Portfolio Global Scale", Level B1) | |||||
12 | İkinci yabancı dili orta düzeyde kullanır. | |||||
13 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilincindedir; bilgiye erişir, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izler ve kendini sürekli yeniler; insanlık tarihi boyunca oluşan bilgi birikimini Bilgisayar Mühendisliği alanıyla ilişkilendirir. |
*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest