In this paper, a rule for dispatching operations, named the Most Dissimilar Resources (MDR) dispatching rule is presented. The MDR dispatching rule has been designed to maximize utilization of resources in a resource-constrained job shop with general precedence constraints. In shown that solving the above scheduling problem with the MDR dispatching rule is equivalent to multiple solving of the maximum clique problem. A graph theoretic approach is used to model the latter problem. The pairwise counting heuristic of computational time complexity O(n$^{2}$) is developed to solve the maximum clique problem. An attempt is made to combine the MDR dispatching rule with the existing look-ahead dispatching rules. Computational experience indicates that the combined MDR dispatching rules provide solutions of better quality and consistency than the dispatching rules tested in a resource-constrained job shop.
Scheduling problem in Flexible Manufacturing Systems(FMS) is complex because of various situation of Manufacturing Systems. Especially, in case of short-term scheduling demanding high efficiency, low cost at short-period, efficient scheduling is a serious problem. To solve this problem, many dispatching rules are developed. But, it leave much to be desired, because real situation in shop floor is complex and real-time scheduling is needed in real manufacturing shop floor. In this paper, search algorithm that allocate different dispatching rules to each machine is presented to complement lack of dispatching rule and develop practical real-time scheduling system. The search algorithm is described in detail. First, algorithm detect machine breakdown, evaluate each dispatching rule. dispatching rules for each machine meeting performance criteria are ranked. The algorithm selects new dispatching nile for bottleneck machine. The effectivenes and efficiency of the mixed dispatching rule and search algorithm is demonstrated.
It is not easy to find a good production schedule which can be used in practice. Therefore, production scheduling simulation with a simple dispatching rule or a set of dispatching rules is used. However, a simple dispatching rule may not create a robust schedule, for the same rule is blindly applied to all internal production processes. The presumption is that there might be a specific combination of appropriate rules that can improve the efficiency of a total production system for a certain type of orders. In order to acquire a better set of dispatching rules, simulation is used to examine the performance of various combinations of dispatching rule sets. There are innumerable combination of rule sets. Hence it takes too much computer simulation time to find a robust set of dispatching rule for a specific production system. Therefore, we propose a concept of the knowledge based simulation to circumvent the problem. The knowledge based simulation consists of knowledge bases, an inference engine and a simulator. The knowledge base is made of rule sets that is extracted from both simulation and human intuition obtained by the simulation studies. For a certain type of orders, the proposed system provides several sets of dispatching rules that are expected to generate better results. Then the scheduler tries to find the best by simulating all proposed set of rules with the simulator. The knowledge-based simulator armed with the acquired knowledge has produced improved solutions in terms of time and scheduling performance.
In traditional approaches to scheduling problems, a single dispatching rule was used by all machines in a system. However, since the situation of each machine generally differs from those of other machines, it is reasonable to apply a different dispatching rule to each machine responding to its given situation. In this regard, we introduce the concept of spatial adaptation and examine its effectiveness by simulation. In the spatial adaptation, each machine in a system selects an appropriate dispatching rule in order to improve productivity while it strives to be in harmony with other machines. This study proposes an adaptive procedure which produces a reliable dispatching rule for each machine beginning with the bottleneck machine. The dispatching rule is composed of several criteria of which priorities are adaptively weighted. The weights are learned for each machine through systematic simulations. The simulations are conducted according to a Taguchi experimental design in order to find appropriate sets of criteria weights in an efficient and robust way in the context of environmental variations. The proposed method was evaluated in an application to a semiconductor wafer fabrication system. The method achieved reliable performance compared to traditional dispatching rules, and the performance quickly approached the peak after learning for only a few bottleneck machines.
오늘날 컨테이너 터미널은 증가하는 물동량을 유치하기 위하여 치열한 경쟁을 펼치고 있다. 이에 본 연구는 컨테이너 터미널의 생산성 향상을 위한 노력의 일환으로 두 가지 야드 트럭 우선순위 규칙(Dispatching rule)을 제안하였다. 첫 번째 Multi-attribute Dispatching은 컨테이너 터미널 생산성에 영향을 미치는 복수 요인들의 가중합으로 구성된 할당 방법이며, 선박의 체류시간을 감소시키기 위하여 안벽 크레인의 작업량을 고려하였다. 두 번째 Cycling Dispatching은 터미널 생산성 개선에 가장 큰 영향을 미치는 Double cycle횟수를 증가시키기 위한 할당 방법이다. 또한 본 연구는 풀링(Pooling)과 우선순위 규칙(Dispatching rule)이 터미널 생산성에 미치는 영향을 파악하기 위하여 풀링과 우선순위 규칙을 조합한 8가지 시나리오를 구성하였다. 실험은 실제 컨테이너 터미널의 데이터를 이용하여 시뮬레이션을 구현하였다. 실험 결과, 풀링과 우선순위 규칙 그리고 둘의 교호작용이 생산성에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 8가지 시나리오 중에서는 터미널 기준 풀링과 Multi-attribute Dispatching의 조합이 GCR, 선박 출항지연시간 등 KPI 지표에서 우수한 결과를 보임을 확인하였다.
This research develops dispatching rule for a wafer FABs with dedication constraints. Dedication, mostly considered in a photolithography step, is a feature in a modern FABs in order to increase the yield of machines and achieve the advance of manufacturing technology. However, the dedication has the critical problem because it causes dedication load of machines to unbalance. In this paper, we proposes the dedication load based dispatching rule for load balancing in order to resolve the problem. The objective of this paper is to balance dedication load of photo machines in wafer FABs with dedication constraint. Simulation experiments show that the proposed rule improves the performance of wafer FABs as well as load balance for dedication machines compared to open-loop control based conventional dispatching rule.
This paper presents a method to measure the similarity of assigned jobs in the gravure printing operation based on the chromaticity and color sequence, and order the jobs accordingly. The proposed dispatching rule can be used to fulfill diverse manufacturing site requirements because the parameters can be adjusted to prioritize chromaticity and color sequence. In general, dispatching rules either ignore the job-changing time or require that the time be clearly defined. However, in the gravure printing operation targeted in this study, it is difficult to apply the general dispatching rule because of the difficulties in quantifying the job-changing time. Therefore, we propose a method for generalizing assignment rules of the job planner, allocating relative similarity among assigned jobs, and determining the sequence of jobs accordingly. Chromaticity priority is determined by the arrangement of the color assignments in the printing operation; color sequence priority is determined by the addition, deletion, or change in a specific color sequence. Finally, the job similarity is determined by the dot product of the chromaticity and color sequence priorities. Implementation of the proposed dispatching rule at an actual manufacturing site showed the planner present the same job order as that obtained using the proposed rule. Therefore, this rule is expected to be useful in industrial sites where clear quantification of the job-changing time is not possible.
Dispatching rule plays an important role in a hybrid flow shop. Finding the appropriate dispatching rule becomes more challenging when there are multiple criteria, uncertain demands, and dynamic manufacturing environment. Using a single dispatching rule for the whole shop or a set of rules based on a single criterion is not sufficient. Therefore, a multi-criteria decision making technique using 'the order preference by similarity to ideal solution' (TOPSIS) and 'analytic hierarchy process' (AHP) is presented. The proposed technique is aimed to find the most suitable set of dispatching rules under different manufacturing scenarios. A simulation based case study on a PCB manufacturing process is presented to illustrate the procedure and effectiveness of the proposed methodology.
The performance of an AGV varies with the applied AGV dispatching rule in the operation of AGVS. This study proposes a multi-attribute AGV dispatching rule. The suggested dispatching rule considers the output queue of a workstation, distance between an idle AGV and a workstation to be served, the input queue of the destination and the remaining job process of a part. This study suggests two types of and the remaining job process of a part. This study suggests two types of multi-attribute dispatching rules. One is an one-stage rule which selects the part to be served considering four attributes simultaneously. The other is a two-stage rule by which a workstation is selected and a part is chosen from the selected workstation. The simulation runs were executed under different experimental conditions to obtain preliminary statistics on the several performance measures.
Automated Guided Vehicles are widely used as an essential material handling system for FMS to provide flexibility and efficiency. We suggest a new dispatching rule based on priority function which considers urgency and empty vehicle travel time under finite buffer capacity. We evaluate the performance of the proposed rule by comparing the performance of Shortest Travel Time/Distance(STT/D) rule in terms of machine utilization, throughput and WIP level using simulation. The simulation results show that the suggested dispatching rule is robust and provides better machine utilization, throughput with comparable WIP level compared to STT/D rule.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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