Tez (Yüksek Lisans)--TOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Haziran 2017

Bu çalışmada, yerinde hizmet sağlayan tüm servis operasyonlarında gözlemlenen, çoklu yetenek gereksinimi içeren işgücü rotalama ve çizelgeleme problemi ele alınmıştır. Problem, gerçek hayatta enerji dağıtım şirketlerinin günlük olarak karşılaştığı operasyonel problemlerden biri olan, sahadaki çalışanların işlere daha etkin bir şekilde atanması gerekliliğinden yola çıkılarak tanımlanmıştır. Amaç, farklı coğrafi lokasyonlarda, farklı önceliklere ve yetenek gereksinimlerine sahip olan işleri, farklı yeteteneklerdeki teknisyenlerden takımlar oluşturarak, bu takımlara atamak ve takımların günlük rotalarını belirlemektir. Öncelikle, iki öncelikli amaç fonksiyonu bulunan bir matematiksel model geliştirilmiştir. Birinci amaç fonksiyonu, önceliklerine göre ağırlıklandırılmış işlerin öncelikli tamamlanma süresini en küçüklemekir. İkinci amaç fonksiyonu ise, seyahat maliyetlerini, fazla mesai maliyetlerini ve geciken işlerden kaynaklanan ceza maliyetlerini içeren toplam operasyonel maliyetleri en küçüklemektir. Problemin boyutu büyüdükçe optimizasyon modelinin kabul edilebilir sürede, kabul edilebilir optimalite aralığında çözüm üretemediği gözlemlenmiştir. Bu nedenle, büyük ölçekli gerçekçi problemler için kısa sürede kaliteli çözümler üreten, çok safhalı bir sezgisel çözüm yöntemi geliştirilmiştir. Bu yöntemin ilk safhasında ekipler oluşturulup, ikinci safhasında açgözlü bir yaklaşım ile işlerin yetenek gereksinimleri ve ekiplerin yetenekleri doğrultusunda işlerin ekiplere atanması gerçekleştirilmiştir. Son safhasında da ekiplerin günlük rotaları belirlenmiştir. Geliştirilen yöntemin etkinliği hem rastgele türetilmiş hem de gerçekçi veri kümeleri üzerinde değerlendirilmiştir.

In this research, we study the multi-skill workforce scheduling and routing problem that exists in all service operations that provide services in customer premises. The problem originates from a real-life operational problem, faced by the electricity distribution companies on a daily basis, requiring efficient assignment of field service personnel to tasks. The problem aims to assign the tasks at different geographical locations with different priorities and skill level requirements to teams of technicians who have different skills. For the solution of the problem, firstly, a matematical model that have two priority objective function is developed. At the first priority level, the objective function is minimize the makespan of the weighted jobs by priorities. At the second priority level, the objective is to minimize total daily operational costs, including travel costs, overtime costs, and penalty costs of late tasks. It has been observed that as the size of the problem grows, the optimization model can not provide a solution to the acceptable optimal range at acceptable time. Therefore, a multi-phased heuristic is proposed that produces quality solutions in a short time for large-scale realistic problems. In the first phase of the heuristic, the teams are formed through a team building procedure. In the second phase, a greedy-based approach is applied to assign tasks to the teams in accordance with their skills. In the last phase, the daily routes of teams are identified. The effectiveness of the heuristic is assessed using both randomly created and realistic problem instances.