Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Độ phức tạp của việc chuyển đổi dây chuyền-seru theo các quy tắc lập lịch khác nhau và hai thuật toán chính xác cải tiến cho tối ưu hóa đa mục tiêu
Tóm tắt
Năng suất có thể được cải thiện đáng kể bằng cách chuyển đổi dây chuyền lắp ráp truyền thống thành hệ thống seru, đặc biệt trong môi trường kinh doanh với chu kỳ đời sản phẩm ngắn, loại sản phẩm không chắc chắn và khối lượng sản xuất dao động. Việc chuyển đổi dây chuyền-seru bao gồm hai quá trình quyết định, tức là hình thành seru và tải seru. Tuy nhiên, để đơn giản hóa, các nghiên cứu trước đây tập trung vào việc hình thành seru với quy tắc lập lịch đã cho trong tải seru. Chúng tôi chọn mười quy tắc lập lịch thường được sử dụng trong tải seru để điều tra ảnh hưởng của các quy tắc lập lịch khác nhau đến hiệu suất của việc chuyển đổi dây chuyền-seru. Hơn nữa, chúng tôi làm rõ các độ phức tạp của việc chuyển đổi dây chuyền-seru cho mười quy tắc lập lịch khác nhau từ góc độ lý thuyết. Ngoài ra, các quyết định đa mục tiêu thường được sử dụng trong chuyển đổi dây chuyền-seru. Để đạt được các giải pháp Pareto-tối ưu của việc chuyển đổi dây chuyền-seru đa mục tiêu, chúng tôi phát triển hai thuật toán chính xác cải tiến dựa trên việc giảm độ phức tạp về thời gian và độ phức tạp về không gian tương ứng. So với việc liệt kê dựa trên phân loại không chi phối để giải quyết vấn đề đa mục tiêu, hai thuật toán chính xác cải tiến này tiết kiệm đáng kể thời gian tính toán. Một số thí nghiệm mô phỏng số đã được thực hiện để cho thấy sự cải thiện hiệu suất do hai thuật toán chính xác đề xuất mang lại.
Từ khóa
#sản xuất #chuyển đổi dây chuyền-seru #quy tắc lập lịch #tối ưu hóa đa mục tiêu #thuật toán chính xácTài liệu tham khảo
Akturk MS (2011) Joint cell loading and scheduling approach to cellular manufacturing systems. Int J Prod Res 49(21):6321–6341
Amirghasemi M, Zamani R (2014) A synergetic combination of small and large neighborhood schemes in developing an effective procedure for solving the job shop scheduling problem. SpringerPlus 3:193–207
Chen YY, Cheng CY, Wang LC (2013) A hybrid approach based on the variable neighborhood search and particle swarm optimization for parallel machine scheduling problems—a case study for solar cell industry. Int J Prod Econ 141(1):66–78
Chiang TC, Fu LC (2007) Using dispatching rules for job shop scheduling with due date-based objectives. Int J Prod Res 45(14):3245–3262
Chuen LC, Robert LB (1993) Complexity of single machine, multi-criteria scheduling problems. Eur J Oper Res 70(1):115–125
Deb K, Pratap A, Agarwal S, Meyarivan T (2002) A fast and elitist multi-objective genetic algorithm: NSGA-II. IEEE Trans Evol Comput 6(2):182–197
Ebrahimipour V, Najjarbashi A, Sheikhalishahi M (2015) 2015, Multi-objective modeling for preventive maintenance scheduling in a multiple production line. J Intell Manuf 26(1):111–122
Esmaeilbeigi R, Naderi B, Charkhgard P (2015) The type E simple assembly line balancing problem: a mixed integer linear programming formulation. Comput Oper Res 64:168–177
Garey MR, Johnson DS (1979) Computers and intractability: a guide to the theory of NP-completeness. W. H. Freeman and Company, New York
Grabot B, Geneste L (1994) Dispatching rules in scheduling: a fuzzy approach. Int J Prod Res 32(4):903–915
Holthaus O, Rajendran C (1997) Efficient dispatching rules for scheduling in a job shop. Int J Prod Econ 48(1):87–105
Isa K, Tsuru T (1999) Cell production and workplace innovation in Japan: toward a new model for Japanese manufacturing? Ind Relat 4(1):548–578
Johnson DJ (2005) Converting assembly lines to assembly cells at sheet metal products: insights on performance improvements. Int J Prod Res 43(7):1483–1509
Kaku I, Gong J, Tang J, Yin Y (2009) Modeling and numerical analysis of line-cell conversion problems. Int J Prod Res 47(8):2055–2078
Kizil M, Ozbayrak M, Papadopoulou TC (2006) Evaluation of dispatching rules for cellular manufacturing. Int J Adv Manuf Technol 28(9):985–992
Klazar M (2003) Bell numbers, their relatives, and algebraic differential equations. J Comb Theory Ser A 102(1):63–87
Knopfmacher A, Mays M (2006) Ordered and unordered factorizations of integers. Math J 10(1):72–89
Li C, Wu W, Feng Y, Rong G (2015) Scheduling FMS problems with heuristic search function and transition-timed Petri nets. J Intell Manuf 26(5):933–944
Liu CG, Lian J, Yin Y, Li W (2010) Seru seisan—an innovation of the production management mode in Japan. Asian J Technol Innov 18(2):89–113
Liu CG, Stecke KE, Lian J, Yin Y (2014) An implementation framework for seru production. Int Trans Oper Res 21(1):1–19
Miyake DI (2006) The shift from belt conveyor line to work-cell based assembly system to cope with increasing demand variation and fluctuation in the Japanese electronics industries. Report paper of CIRJE-F-397
Nurre SG, Sharkey TC (2014) Integrated network design and scheduling problems with parallel identical machines: complexity results and dispatching rules. Networks 63(4):306–326
Rajendran C, Holthaus O (1999) A comparative study of dispatching rules in dynamic flowshops and jobshops. Eur J Oper Res 116(1):156–170
Rennie BC, Dobson AJ (1969) On stirling numbers of the second kind. J Comb Theory 7(2):116–121
Safaei N, Tavakkoli-Moghaddam R (2009) Integrated multi-period cell formation and subcontracting production planning in dynamic cellular manufacturing systems. Int J Prod Econ 120(2):301–314
Sakazume Y (2005) Is Japanese cell manufacturing a new system? A comparative study between Japanese cell manufacturing and cell manufacturing. J Jpn Ind Manag Assoc 12:89–94
Sakazume Y (2012) The organizing principles of assembly cells. Keio University Press, Tokyo (in Japanese)
Shinobu C (2009) The issues of seru production systems: from the viewpoints of autonomy and integration. St. Andrew’s University. Econ Bus Rev 50(4):39–68 (in Japanese)
Shinohara T (1995) Shocking news of the removal of conveyor systems: single-worker seru production system. Nikkei Mech 24(July):20–38 (in Japanese)
Solimanpur M, Elmi A (2013) A tabu search approach for cell scheduling problem with makespan criterion. Int J Prod Econ 141(2):639–645
Stecke KE, Yin Y, Kaku I, Murase Y (2012) Seru: the organizational extension of JIT for a super-talent factory. Int J Strateg Decis Sci 3(1):105–118
Williamson SG (1985) Combinatorics for computer science. Computer Science Press, Rockville
Wu T, Chang C, Yeh J (2009) A hybrid heuristic algorithm adopting both Boltzmann function and mutation operator for manufacturing cell formation problems. Int J Prod Econ 120(2):669–688
Xu Z, Zou Y, Kong X (2015) Meta-heuristic algorithms for parallel identical machines scheduling problem with weighted late work criterion and common due date. SpringerPlus 4:782–794
Yin Y, Stecke KE, Kaku I (2008) The evolution of seru production systems throughout Canon. Oper Manag Educ Rev 2:27–40
Yoshimoto T (2003) Type of seru production: a case study of air-conditioner. Wide Bus Rev 4(2):65–75 (in Japanese)
Yu Y, Gong J, Tang J, Yin Y, Kaku I (2012) How to do assembly line-cell conversion? A discussion based on factor analysis of system performance improvements. Int J Prod Res 50(18):5259–5280
Yu Y, Tang J, Sun W, Yin Y, Kaku I (2013) Reducing worker(s) by converting assembly line into a pure cell system. Int J Prod Econ 145(2):799–806
Yu Y, Tang J, Gong J, Yin Y, Kaku I (2014) Mathematical analysis and solutions for multi-objective line-cell conversion problem. Eur J Oper Res 236(2):774–786
Zeng C, Tang J, Yan C (2015) Job-shop cell-scheduling problem with inter-cell moves and automated guided vehicles. J Intell Manuf 26(5):891–898