This research studied a practical scheduling problem arising in the repackaging phase of cross-dock platforms. Packaging/repackaging is one of the significant concerns in cross-dock internal operations, where most of the tasks have been done by a number limited of teams. The problem also contains many practical constraints such as synchronization between teams and ergonomic aspects, as well as several managerial constraints. These conditions make internal workforce scheduling a complex and important issue for cross-docks. Implementation of the decision support system for planning and manpower scheduling in the repackaging phase of a cross-dock is encouraged us for this research. We try to model a real-world problem from automotive industry. Due to the non-deterministic polynomial time hardness (NPhard) of the problem, finding a good solution is difficult. Therefore a dynamic solution method and a novel greedy construction heuristic algorithm are proposed. We apply these methods for real problem and generated instances. While the current process of planning and scheduling is manually and time consuming, our proposed algorithms generate good results for real problem instances in reasonable times.
Bu çalışmada, çapraz sevkiyat platformlarının paketleme bölümünde ortaya çıkan bir çizelgeleme problemi incelenmektedir. Paketleme fonksiyonları sınırlı miktarda iş gücü ile gerçekleştirildiğinden, çapraz sevkiyatın dahili operasyonları arasında çok önemli bir aşamayı oluşturmaktadır. Bu problem, uygulamadaki işçi takımları arasındaki senkronizasyon ve ergonomik sınırlamalar gibi kısıtların yanısıra; çeşitli yönetimsel kısıtlamaları da içermektedir. Bu yüzden çapraz sevkiyat uygulamalarında, işgücünün planlanması karmaşık ve önemli bir problem olarak ortaya çıkmaktadır. Bu araştırmada, çapraz sevkiyatta , paketleme bölümündeki işgücünün planlanması için bir karar destek sisteminin tasarlanması ve uygulanması hedeflenmektedir. Otomotiv endüstrisine ait gerçek bir problem için dinamik bir model ve çözüm yöntemi önerilmektedir. Problemin NP-zor grupta yer alması nedeniyle, büyük ölçekli problemlerde uygun sürede optimum çözümün elde edilmesi mümkün değildir. Bu nedenle, çok amaçlı dinamik bir çözüm yöntemi ve yeni bir yapıcı sezgisel algoritma önerilmiştir. Önerilen çözüm yöntemleri, hem gerçek veriler, hem de oluşturulmuş veri kümeleri üzerinde uygulanmıştır. Manuel ve zaman alıcı mevcut planlama yöntemi ile karşılaştırıldığında, önerilen yöntemin makul sürelerde iyi sonuçlar ürettiği görülmektedir.
