Multiresource Shop Scheduling With Resource Flexibility and Blocking

International audienceThis paper proposes a general scheduling model that extends job-shop scheduling models to incorporate important features of real manufacturing systems. More precisely, each operation can be performed in different modes and requires a different set of resources depending on the mode. Further, we consider blocking constraints that requires to hold resources used for an operation till resources needed for the next operation of the same job are available. A shortest path approach extending the classical geometric approach is proposed for the two-job case. A greedy heuristic is then proposed to schedule $N$ jobs by considering jobs sequentially, grouping scheduled jobs into a combined job and then scheduling it and the next unscheduled job using the shortest path approach. A metaheuristic is then used to identify effective job sequences. Extensive numerical experimentation proves the efficiency of our approach

Atölye tipi çizelgeleme problemlerinde evrimsel algoritmalar ile yapay arı kolonisi algoritmasının bütünleşik bir yaklaşımı

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.Hayatımızın birçok alanında çok önemli bir yeri olan çizelgeleme problemlerinin çözümü ile ilgili olarak yıllardır çok ciddi çalışmalar yapılmıştır. Bu çalışmaların yapılmasında şüphesiz en büyük sebep, mevcut çizelgeye göre daha iyilerinin geliştirilmesini sağlamaya çalışmak ve daha büyük kazanç ve verimlilikler ortaya koymaktır. Bundan dolayı, doğru ve etkin bir çizelgeleme, hem insanlar hem de işletmeler için büyük önem arz etmektedir. Bu bağlamda özellikle son yıllarda çizelgeleme problemlerinin çözümünde sezgisel algoritmaların araştırmacılar tarafından yoğun bir biçimde kullanıldığı görülmektedir. Bu tez çalışmasında, atölye tipi çizelgeleme problemlerinin çözümünün eniyilemesi için bütünleşik bir yaklaşım önerilmiştir. Bu bağlamda sürü zekâsına dayalı sezgisel algoritmalardan olan yapay arı kolonisi algoritması ile evrimsel algoritmalar bütünleşik yaklaşım için kullanılmıştır. Önerilen metot, atölye tipi çizelgeleme ile ilgili data setlerine uygulanmış ve elde edilen sonuçlar ortalama bağıl hata yüzdesi (ARPE) ile ortalama bağıl sapma yüzdesi (ARPD) kriterleri kullanılarak, karınca kolonisi optimizasyon (ACO) tekniği, kuş sürüsü algoritması (PSO) ve diferansiyel gelişim (DE) algoritması ile kıyaslanmıştır. Sonuçlar kıyaslanırken, parametrik ve parametrik olmayan testler kullanılarak metotlar arasında istatistiksel olarak anlamlı farklar olup olmadığı kurulan hipotezlerle araştırılmıştır. ARPE kriterine göre, önerilen yaklaşım ile ACO tekniği sonuçları arasında istatistiksel olarak anlamlı farklar gözlemlenirken, önerilen metot ile PSO ve DE algoritmalarının sonuçları arasında ise istatistiksel olarak anlamlı farklar olmadığı görülmüştür. Yapılan testler sonucunda, önerilen metot ile elde edilen ARPE değeri, ACO metodu ile elde edilen ARPE değerinden 4,3 puan (yüzdesel değişim olarak) daha düşük olduğundan daha etkin bir netice vermiştir. ARPD kriterine göre ise, önerilen yaklaşım ile diğer tüm algoritmaların sonuçları arasında istatistiksel olarak anlamlı farklar olduğu yapılan testlerle ortaya konmuştur. Yapılan testler sonucunda, önerilen metot ile elde edilen ARPD değeri, ACO metodu ile elde edilen ARPD değerinden 6,3 puan, PSO metodu ile elde edilen ARPD değerinden 0,6 puan, DE metodu ile elde edilen ARPD değerinden ise 0,7 puan daha düşük olduğundan daha kararlı ve etkin neticeler vermiştir. Yapılan testler sonucunda, çizelgelemesi yapılacak olan iş veya makine sayısının 20 ve 20'den az olduğu durumlarda önerilen metodun çok daha hızlı ve etkin sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir.There have been a lot of research made about solution of scheduling problems that have a very important place in many areas of our lives for years. The cause of these researches is to develop better than the current schedule and achieve greater profits. Therefore, there is great importance of efficient scheduling for both humans and businesses. In this context, heuristic algorithms are used extensively by researchers for solving scheduling problems in recent years. In this dissertation study, an integrated approach has been developed for optimizing the solution of job shop scheduling problems. In this context, artificial bee colony algorithm and evolutionary algorithms are used for the integrated approach. The proposed hybrid method has been applied to data sets related to job shop scheduling. The obtained results have been compared with the results of different optimization techniques that these techniques are ant colony optimization (ACO), particle swarm optimization (PSO) and differential evolution algorithm (DE) using the average relative error percentage (ARPE) and average relative percentage deviation (ARPD) criteria. It has investigated whether statistically significant differences among methods using parametric and non-parametric tests with the founded hypotheses for the comparisons. According to the ARPE criterion, statistically significant differences have been obtained between the results of the recommended approach and ACO technique. According to the same criterion, statistically significant differences have not been observed between the result of the proposed method with PSO and DE algorithms. ARPE value of the recommended approach yielded 4.3 points (as percentage changes) more effective than ARPE value of the ACO technique according to the results of the tests. According to the ARPD criterion, statistically significant differences have been obtained between the results of the recommended approach and other all techniques. According to the results of the tests, ARPD value of the proposed method yielded more effective and stable of 6.3 points than ARPE value of the ACO technique, of 0.6 points than ARPE value of the PSO algorithm, of 0.7 points than ARPE value of the DE algorithm. According to the results of the tests, it observed that the proposed method has much faster and more effective results in conditions less than 20 number of machines or jobs which will be scheduling

No-wait open shop com flexibilidade de operadores

Orientador: Prof. Dr. Cassius Tadeu ScarpinTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Métodos Numéricos em Engenharia. Defesa : Curitiba, 29/09/2021Inclui referências: p. 97-103Área de concentração: Programação MatemáticaResumo: O Problema de Open Shop pode ser definido como um problema de Programação da Produção, em que os itens não possuem rotas de processamento pré-definidas. A implicação da não existência de sequencias pré-definidas gera, para o modelo matemático de Programação Linear Inteira Mista (PLIM) proposto, o aumento do espaço de solução e, por conseguinte, a complexidade em encontrar soluções para o problema. Aplicações de Open Shop são encontradas, por exemplo, em centros de exames médicos e laboratoriais, oficinas mecânicas, centros de controle de qualidade, entre outros. Quando a produção de itens se dá de modo contínuo, tem-se a produção denominada sem espera (no-wait), verificada em ambientes cujas propriedades físicoquímicas do material processado são alteradas caso haja espera entre as máquinas, como na indústria farmacêutica. Esse trabalho visa apresentar um modelo PLIM que aborde a temática do Open Shop com restrições de flexibilidade de operadores e de no-wait, a fim de minimizar o tempo de fluxo total, expresso pela diferença entre o instante de término do processamento do item e a data de liberação deste. Propõe-se uma ponderação em relação à restrição de recursos, no caso a mão de obra, flexível e multifacetada, e a restrição de no-wait, relacionada a produção contínua de itens. Com o propósito de validar o modelo, diversos cenários foram criados, testando-se diferentes níveis de flexibilidade dos operadores, avaliando o impacto desta na obtenção de maior factibilidade do problema. Os resultados obtidos refletem que o aumento de apenas uma habilidade pode reduzir sensivelmente a inviabilidade do modelo. Cenários em que o operador domina apenas uma habilidade possuem infactibilidade próxima a 50%. Além disso, devido à complexidade resolutiva do modelo proposto, instâncias com mais de cinco itens majoritariamente nem sequer apresentam solução inicial válida dentro do tempo limite proposto.Abstract: The Open Shop Problem can be defined as a Production Scheduling problem, in which the items do not have predefined processing routes. The implication of the nonexistence of predefined sequences generates, for the proposed MILP (Mixed Integer Linear Programming) Problem, the increase of the solution space and, therefore, the complexity of finding solutions for the problem. Applications of Open Shop are found, for example, in medical and laboratory examination centers, mechanical workshops, quality control centers, among others. When the job production is continuous, we have no-wait processing, which is encountered in environments where the physical and chemical properties of the processed material are altered if there is wait between machines, such as pharmaceutical industry. This work aims to present a MILP model which addresses the Open Shop theme with operator flexibility and no-wait in order to minimize the total flowtime, expressed by the difference between completion time of a job and its release date. We propose weighing with regards to the resource constraints, in the case of flexible and multi-skilled labor, and no-wait, related to job continuous production. With respect to validate the model, several scenarios were created, addressing different degrees of worker flexibility, assessing its impact on problem feasibility. The obtained results highlight that the addition of only one skill can pronouncedly reduce the model unavailability. Scenarios where the worker masters only one skill possess infeasibility levels close to 50%. Furthermore, due to the solving complexity of the proposed model, benchmarks with more than five jobs mostly not even present a valid initial solution within the designed time limit

Metodología multiobjetivo basada en un comportamiento evolutivo para programar sistemas de producción flexible job shop. Aplicaciones en la industria metalmecánica

El objeto de estudio de la presente tesis es el taller de trabajo flexible en el sector metalmecánico. El problema de investigación se derivó a partir de la búsqueda sistemática de metodologías y algoritmos para programar sistemas productivos; se identificaron configuraciones de variables de proceso no abordadas en la literatura, lo que se considera un vacío en el conocimiento. Consecuente con lo anterior, se diseñó una metodología basada en un algoritmo evolutivo para programar los pedidos en un taller de trabajo flexible, con restricciones de tiempo, secuencia, mantenimiento, liberación de pedidos, disponibilidad, consumo y costo de recurso que varía en el tiempo, con el fin de minimizar tiempo de proceso y costo de producción; incluyó un proceso de ponderación para escoger la mejor secuencia de programación. Como aporte principal se propone una metodología novedosa que al compararla con otras metodologías encontradas en la bibliografía, demostró mejoras mayores al 10% en makespan y costo total del recurso consumidoAbstract: The study object of the present thesis is the flexible job shop in the metal mechanic sector. The research problem was derived from the systematic search of methodologies and algorithms to schedule production systems; configurations of process variables not addressed in the literature were identified, which is considered an empty in knowledge. Consequent with previous, a methodology was designed based on an evolutionary algorithm to schedule orders in a flexible job shop, with time restrictions, sequence, maintenance, liberation of orders, availability, consumption and cost of resource that varies in time, in order to minimize processing time and cost of production; it includes a weighting process to choose the best programming sequence. As main contribution a novel methodology was proposed which, compared with other methodologies found in the literature, it demonstrated greater improvements to 10% in Makespan and total cost of consumed resourceDoctorad