| School/Faculty/Institute | Faculty of Engineering | ||||
| Course Code | IE 439 | ||||
| Course Title in English | Machine Scheduling | ||||
| Course Title in Turkish | Makine Çizelgelemesi | ||||
| Language of Instruction | EN | ||||
| Type of Course | Flipped Classroom | ||||
| Level of Course | Introductory | ||||
| Semester | Fall | ||||
| Contact Hours per Week |
|
||||
| Estimated Student Workload | 148 hours per semester | ||||
| Number of Credits | 6 ECTS | ||||
| Grading Mode | Standard Letter Grade | ||||
| Pre-requisites |
IE 104 - Computational Methods for IE IE 202 - Operations Research I |
||||
| Expected Prior Knowledge | None | ||||
| Co-requisites | None | ||||
| Registration Restrictions | Only undergraduate students | ||||
| Overall Educational Objective | To acquire knowledge and skills to analyze, design, and implement efficient scheduling algorithms to optimize resource utilization and minimize production makespan in various industrial settings. | ||||
| Course Description | This course introduces students to fundamental scheduling problems, their complexity, and algorithmic approaches to solve them. Through theoretical discussions, practical examples, and hands-on exercises, students will gain a comprehensive understanding of scheduling challenges and strategies to address them. | ||||
| Course Description in Turkish | Bu ders, öğrencilere temel çizelgeleme problemlerini, bunların karmaşıklığını ve bunları çözmek için algoritmik yaklaşımları tanıtır. Teorik tartışmalar, pratik örnekler ve uygulamalı alıştırmalar yoluyla öğrenciler, planlama zorlukları ve bunları ele almak için stratejiler hakkında kapsamlı bir anlayış kazanacaklardır. |
Course Learning Outcomes and CompetencesUpon successful completion of the course, the learner is expected to be able to:1) identify and classify machine scheduling problems, their characteristics and complexities, 2) analyze and evaluate classic scheduling algorithms and heuristics, 3) design and develop effective strategies to optimize machine schedules, 4) apply scheduling theory to real-life cases. |
| Program Learning Outcomes/Course Learning Outcomes | 1 | 2 | 3 | 4 |
|---|---|---|---|---|
| 1) Psikolojideki başlıca kavramlar, teorik perspektifler, deneysel bulgular ve tarihsel eğilimler hakkında kapsamlı bilgi edinilmesi. | ||||
| 2) Psikolojide temel araştırma yöntemlerini, ayrıca araştırma tasarımı, veri analizi ve veri yorumlama anlama ve uygulama becerisi. | ||||
| 3) Davranış ve zihinsel süreçlerle ilgili problemleri çözmek için eleştirel ve yaratıcı düşünme, şüpheci sorgulama ve bilimsel bir yaklaşım kullanma yetkinliği. | ||||
| 4) Psikolojik ilke, beceri ve değerleri kişisel, sosyal ve örgütsel bağlamlarda anlama ve uygulama becerisi. | ||||
| 5) Psikoloji disipliniyle bağlantılı olan kanıtları değerlendirme, belirsizliği tolere etme ve diğer değerleri yansıtma becerisi. | ||||
| 6) Mesleki etik standartların içselleştirilmesi ve yayılması. | ||||
| 7) Psikoloji ve diğer sosyal bilimler alanlarında bilgi edinme amacıyla bilgi teknolojileri, bilgisayar ve diğer teknolojileri kullanma konusunda yetkinlik gösterme. | ||||
| 8) Psikoloji bilimi bilgisini Türkçe ve en azından CEFR B2 düzeyinde İngilizce olmak üzere çeşitli formatlarda etkili bir şekilde iletme becerisi. | ||||
| 9) Sosyokültürel ve uluslararası çeşitliliğin karmaşıklığını tanıma, anlama ve buna saygı gösterme. | ||||
| 10) Yaşam boyu öğrenme, araştırma ve kendini geliştirme ihtiyacını tanıma ve bu doğrultuda beceriler geliştirme. | ||||
| 11) Psikolojik teori ve literatüre dayanarak eleştirel hipotezler oluşturma ve bu hipotezleri test etmek için çalışmalar tasarlama becerisi. | ||||
| 12) Bağımsız olarak bilgi edinme ve kendi öğrenimini planlama becerisi. | ||||
| 13) Yazılı çalışmaların ve sunumların netliği ve düzeni konusunda ileri düzeyde yetkinlik gösterme. |
| N None | S Supportive | H Highly Related |
| Program Outcomes and Competences | Level | Assessed by | |
| 1) | Psikolojideki başlıca kavramlar, teorik perspektifler, deneysel bulgular ve tarihsel eğilimler hakkında kapsamlı bilgi edinilmesi. | N | |
| 2) | Psikolojide temel araştırma yöntemlerini, ayrıca araştırma tasarımı, veri analizi ve veri yorumlama anlama ve uygulama becerisi. | N | |
| 3) | Davranış ve zihinsel süreçlerle ilgili problemleri çözmek için eleştirel ve yaratıcı düşünme, şüpheci sorgulama ve bilimsel bir yaklaşım kullanma yetkinliği. | H | Exam,HW,Participation |
| 4) | Psikolojik ilke, beceri ve değerleri kişisel, sosyal ve örgütsel bağlamlarda anlama ve uygulama becerisi. | N | |
| 5) | Psikoloji disipliniyle bağlantılı olan kanıtları değerlendirme, belirsizliği tolere etme ve diğer değerleri yansıtma becerisi. | N | |
| 6) | Mesleki etik standartların içselleştirilmesi ve yayılması. | N | |
| 7) | Psikoloji ve diğer sosyal bilimler alanlarında bilgi edinme amacıyla bilgi teknolojileri, bilgisayar ve diğer teknolojileri kullanma konusunda yetkinlik gösterme. | N | |
| 8) | Psikoloji bilimi bilgisini Türkçe ve en azından CEFR B2 düzeyinde İngilizce olmak üzere çeşitli formatlarda etkili bir şekilde iletme becerisi. | N | |
| 9) | Sosyokültürel ve uluslararası çeşitliliğin karmaşıklığını tanıma, anlama ve buna saygı gösterme. | S | Participation |
| 10) | Yaşam boyu öğrenme, araştırma ve kendini geliştirme ihtiyacını tanıma ve bu doğrultuda beceriler geliştirme. | S | HW,Participation |
| 11) | Psikolojik teori ve literatüre dayanarak eleştirel hipotezler oluşturma ve bu hipotezleri test etmek için çalışmalar tasarlama becerisi. | N | |
| 12) | Bağımsız olarak bilgi edinme ve kendi öğrenimini planlama becerisi. | S | Exam,HW |
| 13) | Yazılı çalışmaların ve sunumların netliği ve düzeni konusunda ileri düzeyde yetkinlik gösterme. | H | Exam,HW |
| Prepared by and Date | UTKU KOÇ , December 2023 |
| Course Coordinator | UTKU KOÇ |
| Semester | Fall |
| Name of Instructor | Dr. Öğr. Üyesi UTKU KOÇ |
| Hafta | Konu |
| 1) | Introduction, Framework and Concepts |
| 2) | Classes of Schedules and Complexity Single Machine Scheduling (deterministic) |
| 3) | Single Machine Scheduling (deterministic) |
| 4) | Single Machine Scheduling (deterministic) |
| 5) | Parallel Machine Scheduling (deterministic) |
| 6) | Parallel Machine Scheduling (deterministic) |
| 7) | Flow Shops Scheduling (deterministic) |
| 8) | Flow Shops Scheduling (deterministic) |
| 9) | Job Shops Scheduling (deterministic) |
| 10) | Job Shops Scheduling (deterministic) |
| 11) | Open Shop Scheduling (deterministic) |
| 12) | Stochastic Model Preliminaries |
| 13) | Scheduling in Practice |
| 14) | Review and Conclusion |
| 15) | Final Exam/Project/Presentation Period |
| 16) | Final Exam/Project/Presentation Period |
| Required/Recommended Readings | Required: ● Michael L. Pinedo, “Scheduling: Theory, Algorithms, and Systems” 5th edition, Springer | ||||||||||||||||||
| Teaching Methods | |||||||||||||||||||
| Homework and Projects | |||||||||||||||||||
| Laboratory Work | |||||||||||||||||||
| Computer Use | Students are expected to use computer programs for the course project. | ||||||||||||||||||
| Other Activities | |||||||||||||||||||
| Assessment Methods |
|
||||||||||||||||||
| Course Administration |
kocu@mef.edu.tr Course Instructor: Asst. Prof. Utku Koç, email: kocu@mef.edu.tr, office: A519 Course Teaching Assistant: TBA Lecture time and place: Tuesday 10:00 – 13:00 / Office hours: TBA Pre-lecture videos: Attendance/participation: According to Law on Higher Education Arti. 54, students are required to attend at least 70% of the lectures. Students are expected to prepare for the lecture via pre-lecture videos and reading materials and attend the lectures. Formal use of e-mails: The course instructor assumes that any information sent through email will be received in 24 hours, unless a system problem occurs. Project: A term project will be assigned. Students are required to get at least 50 / 100 from the project in order to pass. Inappropriate conduct, academic dishonesty and plagiarism are subject to YÖK Disciplinary Regulation. |
||||||||||||||||||
| Activity | No/Weeks | Hours | Calculation | ||||
| No/Weeks per Semester | Preparing for the Activity | Spent in the Activity Itself | Completing the Activity Requirements | ||||
| Ders Saati | 14 | 2 | 3 | 1 | 84 | ||
| Proje | 1 | 50 | 2 | 52 | |||
| Küçük Sınavlar | 4 | 2 | 1 | 12 | |||
| Total Workload | 148 | ||||||
| Total Workload/25 | 5.9 | ||||||
| ECTS | 6 | ||||||