izpis_h1_title_alt

Application of genetic algorithm into multicriteria batch manufacturing scheduling
Slak, Aleš (Avtor), Tavčar, Jože (Avtor), Duhovnik, Jože (Avtor)

URLURL - Predstavitvena datoteka, za dostop obiščite http://www.dlib.si/details/URN:NBN:SI:doc-1AW46CHY Povezava se odpre v novem oknu

Izvleček
Technical innovations in the area of manufacturing logistics are being introduced partially and thus not exploiting their full potential. In order to optimise the efficiency of turning manufacturing processes, the production planning and scheduling, cutting tools and material flow process, manufacturing capacities have been analysed. All data from production operations, quantities, duration of operations are now kept in the ERP system. It provided the necessary condition for the establishment of a robust planning model, which include stock control of material and cutting tools. An update was required for the whole lifecycle of products and means of work. The article presents the information support and an algorithm for a dynamic scheduling model, based on a genetic algorithm. The orders on the machines are scheduled on the basis of a genetic algorithm, according to the target function criteria. The algorithm provides a satisfactory, almost ideal solution, which is good enough for implementation in practice. With the GA the machine utilization was increased, throughput time was reduced, costs and delivery delays were improved. The presented model of GA also allows further optimisation of manufacturing plans and the machines layout.

Jezik:Angleški jezik
Ključne besede:genetic algorithm, multicriteria scheduling, batch production, target function
Vrsta gradiva:Delo ni kategorizirano (r6)
Tipologija:1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:FS - Fakulteta za strojništvo
Leto izida:2011
Založnik:= Association of Mechanical Engineers and Technicians of Slovenia et al.
Št. strani:str. 110-124
Številčenje:Vol. 57, no. 2
UDK:658.5
ISSN pri članku:0039-2480
DOI:10.5545/sv-jme.2010.122 Povezava se odpre v novem oknu
COBISS.SI-ID:11746331 Povezava se odpre v novem oknu
Število ogledov:907
Število prenosov:167
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
 
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
:
Objavi na:AddThis
AddThis uporablja piškotke, za katere potrebujemo vaše privoljenje.
Uredi privoljenje...

Gradivo je del revije

Naslov:Strojniški vestnik
Skrajšan naslov:Stroj. vestn.
Založnik:Zveza strojnih inženirjev in tehnikov Slovenije [et al.], = Association of Mechanical Engineers and Technicians of Slovenia [et al.]
ISSN:0039-2480
COBISS.SI-ID:762116 Povezava se odpre v novem oknu

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Izvleček:
Tehnične novosti se na področju logistike v proizvodnji uvajajo parcialno in zato ne izkoriščajo vsega potenciala. Za optimalno učinkovitost proizvodnih procesov struženja smo analizirali proces in izvedli njegovo prenovo. Problem planiranja in razporejanja izdelkov pri proizvodnji struženih delov spada med kompleksnejše probleme. n izdelkov je treba razdeliti med m strojev tako, da bodo pravočasno izdelani in poslani kupcu. Vsak izdelek ima najmanj en alternativni plan, pri katerem nastopa več operacij. Ročni način je vseboval veliko ustnega dogovarjanja in fizičnega pregledovanja poteka dela na strojih. Raziskava je bila usmerjena v razvoj avtomatskega način rayporejanja izdelkov na stroje glede na postavljene kriterije in omejitve. Cilj je bil povečati produktivnost in izkoriščenost strojev, zagotoviti pravočasnost dobav kupcem ter doseči hitro odzivnost ob spremembah v proizvodnji. Model planiranja in razporejanja je razdeljen na dva dela: v prvem delu se določi vse alternativne plane za vsak artikel, v drugem optimizacijskem delu pa se uporabi pristop z genetskimi algoritmi. Ko so znani alternativni plani z zaporedjem operacij, potrebne količine materiala in orodja, preidemo na drugo fazo, za katero so to vhodni podatki. Fazo imenujemo faza razporejanja in njena ključna naloga je razporeditev vseh operacij izdelka na stroje tako, da bodo doseženi kriteriji razporeda. Preden se preide na podrobno planiranje, se v sistemu preveri stanje zalog materiala in orodja. V prispevku je predstavljen genetski algoritem za razporejanje serijske proizvodnje. V času razvoja genetskega algoritma so bile sistematično preizkušene različne nastavitve in pristopi. Testi so pokazali, da je zadovoljivo rešitev plana mono poiskati z okvirno 1000 evalvacijami. Izbiro optimalne selekcije smo določili s primerjavo selekcij brez uporabe operatorjev križanja in mutacije. Kot najboljši sta se izkazali ruletna in turnirska selekcija. Dvotočkovno križanje z enotočkovno mutacijo hitro konvergira proti dobri rešitvi, vendar se hitro tudi umiri in ni več sposobno iskati še boljše rešitve. Naključna mutacija išče rešitve v večjem obsegu, zato je na začetku konvergenca populacije proti dobri rešitvi počasnejša, a končna rešitev je boljša. Zaradi navedenega smo v končni verziji uporabili dvotočkovno križanje z naključno mutacijo. Pri razvoju algoritma je bil uporabljen sistematični pristop, ki je algoritmu omogočal, da je postopoma preverjal omejitve in zahteve v danem trenutku, in skrbel, da so bili kriteriji na koncu izpolnjeni. Avtomatski sistem razvrščanja omogoča tudi pregled zalog končnih izdelkov, materiala in orodja. Pri tem se zahteva doslednost pri spremljanju izdelkov na posamezni operaciji skozi proizvodnjo. Ta podatek omogoča točno napoved, koliko izdelkov se lahko dokonča v kratkem časovnem obdobju. Najbolj pomembna pri obvladovanju dinamičnega proizvodnega okolja je hitra in učinkovita odzivnost ob spremembah, kot so na primer okvara stroja, vzdrževalna dela in nujna naročila. To omogoča nov pristop, ki lahko predlaga izvedljive alternativne rešitve (prerazporeditev izdelkov). Pri uvajanju modela smo planiranje proizvodnih kapacitet povezali z dobaviteljsko verigo in odjemalci. Pomembna ugotovitev je, da se optimirani plan izdela zelo hitro ter da ga je možno brez veliko napora tudi spremeniti glede na trenutne potrebe. Z dobljenimi rezultati se je dvignila produktivnost, povečala izkoriščenost strojev in pravočasnost dobav. Izviren prispevek članka je predstavljena rešitev na primeru razporejanja naročil v proizvodnji struženih delov. V optimizacijskem postopku nastopa več ciljnih funkcij in kriterijev, ki so bili upoštevani pri iskanju zadovoljive rešitve. V tem članku smo na primeru proizvodnje struenih delov prikazali, kako povezati planiranje procesa in razporejanje v integriranin zato učinkovitejši sistem. Podatki se znotraj algoritma izvažajo iz informacijskega sistema. Za optimizacijski proces je bila ustvarjena namenska aplikacija, ki na osnovi podatkov iz informacijskega sistema ERP v realnem času optimalno razporeja delo v proizvodnji. Genetski algoritmi so se izkazali za učinkovito metodo razporejanja izdelkov. Predstavljeni način uporabe genetskega algoritma se izvaja enkrat dnevno ali na zahtevo planerja. Tako praktične kot teoretične ugotovitve so namenjene vsem, ki se srečujejo s podobnim problemom razporejanja naročil na stroje. Algoritem je namreč sestavljen tako, da ga je možno uporabiti tudi pri drugih tipih serijske proizvodnje.

Ključne besede:genetski algoritem, razporejanje izdelkov, ciljne funkcije, izdelki

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:

Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj