Robust multi-objective job-shop scheduling for make-to-order manufacturing

用于按单生产的稳健多目标车间调度

基本信息

  • 批准号:
    521778-2017
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.82万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    加拿大
  • 项目类别:
    Engage Grants Program
  • 财政年份:
    2017
  • 资助国家:
    加拿大
  • 起止时间:
    2017-01-01 至 2018-12-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Effective order sequencing and task scheduling has become a necessity for survival in today's competitivemarkets. Scheduling in a manufacturing environment concerns with translating released orders into jobs withassociated due dates and allocating them to designated workstations. Job-shop scheduling is a multi-objectivecombinatorial optimization problem. Nonetheless, the majority of scheduling algorithms are usually efficientunder a given objective function rather than a combination of them. Furthermore, unforeseen events on theshop floor, such as machine break-downs along with rush/canceled orders may have a significant impact on theschedule. In order to reduce the need for major changes in the initial schedule, robustness criteria should beincorporated into scheduling models.In this project, the applicant will team up with Festo Didactic Ltd. in order to overcome the challenges thecompany has been recently confronted in scheduling the continuously increasing sales. The main goal is todevelop a library of algorithmic procedures for robust multi-objective job-shop scheduling. The first steptowards achieving this goal would be the characterization of the specific scheduling problem via investigationof manufacturing processes corresponding to different product families. Identification of variousdecision-making criteria with corresponding priorities in addition to the most pertinent sources of disruptionswill be also an essential step in the project. The new scheduling engine that is expected to be integrated intotheir current production planning software will incorporate a set of basic and composite dispatching rules alongwith local search and metaheuristic algorithms to generate alternative schedules. Developing a discrete-eventsimulation model for the purpose of assessing the performance of generated schedules would be also within therealm of this research project.The results of this project will provide essential benefits to the company in terms of manufacturing lead-timeand work-in-process inventory reduction. Furthermore, the developed scheduling engine can be incorporated
有效的订单排序和任务调度已成为当今竞争性市场中生存的必要性。在制造环境中进行安排,涉及将已发布的订单转换为与截至日期有关的工作,并将其分配给指定的工作站。工作股调度是一个多目标分组的优化问题。但是,大多数调度算法通常是有效的,而不是它们的组合。此外,诸如机器中断之类的theShop地板上的不可预见的事件以及匆忙/取消的订单可能会对theSchedule产生重大影响。为了减少初始时间表的重大变化的需求,应将鲁棒性标准纳入调度模型。在该项目中,申请人将与Festo Dicactic Ltd.合作,以克服最近在安排计划方面面临的挑战。不断增加销售额。主要目标是开发一个算法程序库,用于强大的多目标工作企业计划。实现这一目标的第一步是通过研究与不同产品系列相对应的制造过程的特定调度问题来表征特定的调度问题。除了最相关的干扰来源之外,还可以识别具有相应优先级的各种决策标准,这也是项目的重要一步。预计将集成的新调度引擎当前的生产计划软件将结合一组基本和复合的调度规则,以及与本地搜索和元启发式算法一起生成替代时间表。为了评估生成的时间表的绩效,开发一个离散的事件模拟模型也将在此研究项目的范围内。该项目的结果将在制造业领先的工作中为公司提供重要的好处库存减少。此外,可以合并开发的调度引擎

项目成果

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KazemiZanjani, Masoumeh其他文献

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    $ 1.82万
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