Agent-based material transportation scheduling of AGV systems and its manufacturing applications

制度:新 ; 報告番号:甲3743号 ; 学位の種類:博士(工学) ; 授与年月日:2012/9/10 ; 早大学位記番号:新6114Waseda Universit

CHANGE-READY MPC SYSTEMS AND PROGRESSIVE MODELING: VISION, PRINCIPLES, AND APPLICATIONS

The last couple of decades have witnessed a level of fast-paced development of new ideas, products, manufacturing technologies, manufacturing practices, customer expectations, knowledge transition, and civilization movements, as it has never before. In today\u27s manufacturing world, change became an intrinsic characteristic that is addressed everywhere. How to deal with change, how to manage it, how to bind to it, how to steer it, and how to create a value out of it, were the key drivers that brought this research to existence. Change-Ready Manufacturing Planning and Control (CMPC) systems are presented as the first answer. CMPC characteristics, change drivers, and some principles of Component-Based Software Engineering (CBSE) are interwoven to present a blueprint of a new framework and mind-set in the manufacturing planning and control field, CMPC systems. In order to step further and make the internals of CMPC systems/components change-ready, an enabling modeling approach was needed. Progressive Modeling (PM), a forward-looking multi-disciplinary modeling approach, is developed in order to modernize the modeling process of today\u27s complex industrial problems and create pragmatic solutions for them. It is designed to be pragmatic, highly sophisticated, and revolves around many seminal principles that either innovated or imported from many disciplines: Systems Analysis and Design, Software Engineering, Advanced Optimization Algorisms, Business Concepts, Manufacturing Strategies, Operations Management, and others. Problems are systemized, analyzed, componentized; their logic and their solution approaches are redefined to make them progressive (ready to change, adapt, and develop further). Many innovations have been developed in order to enrich the modeling process and make it a well-assorted toolkit able to address today\u27s tougher, larger, and more complex industrial problems. PM brings so many novel gadgets in its toolbox: function templates, advanced notation, cascaded mathematical models, mathematical statements, society of decision structures, couplers--just to name a few. In this research, PM has been applied to three different applications: a couple of variants of Aggregate Production Planning (APP) Problem and the novel Reconfiguration and Operations Planning (ROP) problem. The latest is pioneering in both the Reconfigurable Manufacturing and the Operations Management fields. All the developed models, algorithms, and results reveal that the new analytical and computational power gained by PM development and demonstrate its ability to create a new generation of unmatched large scale and scope system problems and their integrated solutions. PM has the potential to be instrumental toolkit in the development of Reconfigurable Manufacturing Systems. In terms of other potential applications domain, PM is about to spark a new paradigm in addressing large-scale system problems of many engineering and scientific fields in a highly pragmatic way without losing the scientific rigor

Bilişim paylaşımı ile gerçek zamanlı üretim planlama ve kontrol sistemi tasarımı

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır.Dijital teknolojilerin yaygınlaşması ve hayatın her alanına girmesi ihtiyaçların bireysel kapsamda ele alınmasını sağlamış, rekabeti kişiye özgü çözüm ve ürün üretme boyutuna taşımıştır. Buna bağlı olarak, üretim sistemlerinin gelişimi de çeşitliliği artırmaya ve yönetmeye yönelik olarak devam etmektedir. Bu gelişim ve dönüşüm süreci temel taşlarından birisi kitlesel özelleştime (mass - customization) olan dördüncü sanayi devrimi (Endüstri 4.0) olarak adlandırılmıştır. Dünyanın Endüstri 4.0'a ayak uydurabilmesi için üretim ortamında çeşitliliği ve çeşitliliğe bağlı olarak meydana gelecek değişkenliği yönetebilmesi gerekmektedir. Üretim ortamında, değişkenliğin yönetilebilmesi için geliştirilen yöntemler değişkenlikleri stok tutarak veya zaman toleransları ile çalışarak yönetmektedirler. Bu durum verimliliğin azalmasına ve birim başına düşen sabit maliyetin artmasına neden olmaktadır. Çalışmada, klasik yaklaşımların olumsuz yönlerinen arındırılmış bir üretim planlama yaklaşımı ve modeli önerilmiştir. Önerilen modelin değişkenliklerden etkilenmemesi için model değişken olan miktar parametresi yerine, değişkenliklerden daha az etkilenecek olan zaman parametresi üzerine kurulmuştur. Modelde stok seviyesi yerine stoğun tükenmesine kalan süreye dikkat edilmekte, çizelgeleme sürecinde de üretimin tamamlanmasına kalan süreye ve termin tarihine göre önceliklendirme yapılmaktadır. Model zaman hedeflerine bağlı çalığtığından gerçek zamanlı bir modeldir. Üretim modeli nin gerçek zamanlı olması değişkenliklerden, miktar tabanlı yaklaşıma göre, çok az etkilenmesini sağlamıştır. Yapılan kıyaslama çalışmalarıyla gerçek zamanlı planlama sisteminin üretim ortamındaki değişkenliklerden etkilenmediği ve emniyet stoksuz ortamda, gecikmeleri azaltarak üretimin tamamlanmasını sağladığı ortaya konmuştur. Üstelik bu çıktılar O(n) zaman karmaşıklığına sahip, kısa sürede, sonlanan algoritmalarla elde edilmiştir. Modelin uygulanması algoritmik olarak kolay olsa da, gerçek zamanlı olduğundan, gerçek zamanlı olarak belirlenen işlem döngüsü içerisinde güncel stok ve üretim verisine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu veriler Endüstri 4.0 teknolojileriyle elde edilebilen veriler olduğundan, gerçek zamanlı üretim modeli modern üretim sistemlerinde uygulanabilir bir modeldir. Modelin üretim sistemine katkısı, sistemi aynı anda hem itme hem de çekme sistemi gibi çalıştırabilmesidir. Bu sayede üretim sistemi iki biçimde de çalışabilmektedir. Verimli olan stretejiye dinamik olarak geçmek de stok maliyetinin %90'dan fazla azalmasını sağlamıştır.Spread of digital technology in every slice of life provides that the needs have been addressed within the individual scope and also it increases competition to the level of both individual solution and personal production. Accordingly, the development of production systems continues to enhance for managing the diversity. One of the milestones of this development and transformation process is mass customization called the fourth industrial revolution, Industry4.0. Enterprises should be able to overcome with the diversity and variability due to diversity in the production environment in order to keep pace with Industry 4.0. The methods improved in attempt to cope with variability in the production, are keeping inventory or working with time tolerances. In this case, efficiency decreases and overhead cost per unit increases in. A novel production planning approach and a model which is eliminated from negative aspect of conventional methods has been proposed, in this study. The proposed model is based on a time parameter less affected by the variances rather than the quantity in order to avoid being influenced by the changes. The remaining time to stock-out instead of inventory level is taken into account in this model, and prioritization is proceed according to the time remaining to complete the production and due date in the scheduling process. Thus, the model based on a time parameter is a real-time model. Being real-time provides, the model, to be affected from variances less than quantity based methods. It is presented that the real-time model is not affected by the variances in the manufacturing environment, and provides completing manufacturing process with less delays by using no safety stock. Besides, an algorithm having O(n) time complexity provides this result. Though the application of model is easy as algorithmically, the model, being real-time, requires the live inventory and production data within the determined time cycle. Because the data can be gained by the cyber-physical technologies of Industry 4.0, real-time model can be applied to modern production systems. The contribution of this model to production systems is that the model assimilates manufacturing systems as pull or push system at the same time. Selecting the productive strategy dynamically enables the decrease of more than 90% inventory cost

Metodología de implantación de modelos de gestión de la información dentro de los sistemas de planificación de recursos empresariales. Aplicación en la pequeña y mediana empresa

La Siguiente Generación de Sistemas de Fabricación (SGSF) trata de dar respuesta a los requerimientos de los nuevos modelos de empresas, en contextos de inteligencia, agilidad y adaptabilidad en un entono global y virtual. La Planificación de Recursos Empresariales (ERP) con soportes de gestión del producto (PDM) y el ciclo de vida del producto (PLM) proporciona soluciones de gestión empresarial sobre la base de un uso coherente de tecnologías de la información para la implantación en sistemas CIM (Computer-Integrated Manufacturing), con un alto grado de adaptabilidad a la estnictura organizativa deseada. En general, esta implementación se lleva desarrollando hace tiempo en grandes empresas, siendo menor (casi nula) su extensión a PYMEs. La presente Tesis Doctoral, define y desarrolla una nueva metodología de implementación pan la generación automática de la información en los procesos de negocio que se verifican en empresas con requerimientos adaptados a las necesidades de la SGSF, dentro de los sistemas de gestión de los recursos empresariales (ERP), atendiendo a la influencia del factor humano. La validez del modelo teórico de la metodología mencionada se ha comprobado al implementarlo en una empresa del tipo PYME, del sector de Ingeniería. Para el establecimiento del Estado del Arte de este tema se ha diseñado y aplicado una metodología específica basada en el ciclo de mejora continua de Shewhart/Deming, aplicando las herramientas de búsqueda y análisis bibliográfico disponibles en la red con acceso a las correspondientes bases de datos