In recent manufacturing systems, most jobs may have several process plans, such as alternative sequence of operations, alternative machine etc. A few researches have addressed the necessity for the integration of process planning and scheduling function for efficient use of manufacturing resources. But the integration problem is very difficult and complex. Many prior researches considered them separately or sequentially. It introduces overlapping or partial duplications in solution efforts. In this paper, Integration problem of jobs with multiple process plans in a job shop environment Is addressed. In order to achieve an efficient integration between process planning and scheduling by taking advantage of the flexibility that alternative process plans offer, we designed GA(Genetic Algorithm)-based scheduling method. The performance of proposed GA is evaluated through comparing integrated scheduling with separated scheduling in real world company with alternative machines and sequences of operations. Also, a couple of benchmark problems are used to evaluate performance. The integrated scheduling method in this research can be effectively epplied to the real case.
We investigate the scheduling problem for periodic job shops with blocking. We develop Petri net models for periodic job shops with finite buffers. A buffer control method would allow the jobs to enter the input buffer of the next machine in the order for which they are completed. We discuss difficulties in using such a random order buffer control method and random access buffers. We thus propose an alternative buffer control policy that restricts the jobs to enter the input buffer of the next machine in a predetermined order. The buffer control method simplifies job flows and control systems. Further, it requires only a cost-effective simple sequential buffer. We show that the periodic scheduling model with finite buffers using the buffer control policy can be transformed into an equivalent periodic scheduling model with no buffer, which is modeled as a timed marked graph. We characterize the structural properties for deadlock detection. Finally, we develop a mixed integer programming model for the no buffer problem that finds a deadlock-free optimal sequence that minimizes the cycle time.
This paper suggests a decision tree based approach for flexible job shop scheduling with multiple process plans. The problem is to determine the operation/machine pairs and the sequence of the jobs assigned to each machine. Two decision tree based scheduling mechanisms are developed for static and dynamic flexible job shops. In the static case, all jobs are given in advance and the decision tree is used to select a priority dispatching rule to process all the jobs. Also, in the dynamic case, the jobs arrive over time and the decision tree, updated regularly, is used to select a priority rule in real-time according to a rescheduling strategy. The two decision tree based mechanisms were applied to a flexible job shop case with reconfigurable manufacturing cells and a conventional job shop, and the results are reported for various system performance measures.
In this paper, we propose a simple and relatively efficient heuristic method to determine job sequencing in the flow-shop considering multiple criteria such as processing time, due date and cost. The proposed method is applicable to the flow- shop where the jobs are released simultaneously and their processing sequence is predetermined and not changed until the whole jobs are processed. To develop this method, we mixed and modified some well-known multi-attribute decision heuristics such as the simple linear weighting scheme, the lexicographic rule and the 'elimination by aspect' rule. Some computer simulations were conducted to test the efficiency of the proposed method and it has been compared with the SWPT (Shortest Working Processing Time) rule and EDD (Earliest Due Date) rule. The results show that our method is as effective as the traditional ones in terms of mean flow time, tardiness, makespan, cycle time, machine utilization, etc., and proved to be much simpler and more flexible to be used in real situations.
Scheduling problems which determine the sequence of jobs are one of the Important issues to many industries. This paper deals with a single-machine job sequencing problem which has complex constraints and an objective function. To solve the problem, an expressive constraint description language and an automatic code generator are developed for our scheduling system. The user just needs to describe the scheduling problem using the constraint description language that allows to express both quantitative and qualitative constraints as well as an objective function in real world semantics. Then, a complete scheduling program based on constraint satisfaction technique is automatically generated through the code generator. Advantage of this approach is that models of the scheduling problems are easily developed and maintained because models ore formulated by using the language which reflects real world semantics.
본 연구에서는 장치장 운영규칙의 현실성을 높이기 위해서 트랜스퍼 크레인의 작업운영체계를 분석하고 작업우선순위의 적용을 위한 운영규칙의 적용방법을 설명하였다. 또한 장치장에서 주행로의 특성에 따른 대기 및 주행로 점거형태를 분석하여 블록에 진입하여 대기할 수 있는 최대 대기차량수를 도출할 수 있는 산정식을 정리하고 공간의 제약상태를 분석하였다. 또한 공간의 제약사항 극복하기 위해서 공간자원을 정의할 수 있는 다작업원칙을 제시하고 그 원칙을 위한 해법과 순서도를 묘사하였다.
In this paper, a scheme of scheduling a bottleneck operation is presented for production planning of make-to-order. We focus on the problem of capacity-dependent processing time in which processing time of the bottleneck operation is not fixed, but varies with job sequence or equipment capacity. For this, a genetic algorithm is applied for job sequencing with an objective function of mean square of weighted deviation. An experimental study is implemented in power transformer plant and results are compared with those of the EDD rule. It shows that the genetic algorithm is relatively good for most cases.
In this paper, a job shop scheduling system is developed which can cope with the changes of shop floor status with flexibility. This system suggests near optimal sequence of operations by using Genetic Algorithm which considers alternative process plans. The Genetic Algorithm proposed in this paper has some characteristics. The mutation rate is differentiated in order to enhance the chance to escape a local optimum and to assure the global optimum. And it employs the double gene structure to easily make the modeling of the shop floor. Finally, the quality of its solution and the computational time are examined in comparison with the method of a Simulated Annealing.
A job sequencing model is developed and its computer system is tested for processing cold-rolled coils in Tandem Cold Mills(TCM) at the Pohang Iron and Steel Company. Given coils waiting to be processed, this system generates a sequence of jobs satisfying operational constraints for the TCM process. We formulate the problem as a constraint satisfaction problem and employ the backtracking technique combined with looking ahead features in order to generate a feasible solution within a reasonable time. Our system is implemented in C language on 80486-based IBM PC. Some tests based on the real data show that our system is adequate with respect to search time and that it consistantly generates a good feasible solution.
This paper presents a dispatching algorithm for nonidentical parallel machines problem considering rework, sequence dependent setup times and release times. For each pair of a machine and a job type, rework probability of each job on a machine can be known through historical data acquisition. The heuristic scheduling scheme named by EDDR (Earliest Due Date with Rework probability) algorithm is proposed in this paper making use of the rework probability. The proposed dispatching algorithm is measured by two objective function value: 1) total tardiness and 2) the number of reworked jobs, respectively. The extensive computational results show that the proposed algorithm gives very efficient schedules superior to the existing dispatching algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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