Distributed Planning for Self-Organizing Production Systems

Für automatisierte Produktionsanlagen gibt es einen fundamentalen Tradeoff zwischen Effizienz und Flexibilität. In den meisten Fällen sind die Abläufe nicht nur durch den physischen Aufbau der Produktionsanlage, sondern auch durch die spezielle zugeschnittene Programmierung der Anlagensteuerung fest vorgegeben. Änderungen müssen aufwändig in einer Vielzahl von Systemen nachgezogen werden. Das macht die Herstellung kleiner Stückzahlen unrentabel. In dieser Dissertation wird ein Ansatz entwickelt, um eine automatische Anpassung des Verhaltens von Produktionsanlagen an wechselnde Aufträge und Rahmenbedingungen zu erreichen. Dabei kommt das Prinzip der Selbstorganisation durch verteilte Planung zum Einsatz. Die aufeinander aufbauenden Ergebnisse der Dissertation sind wie folgt: 1. Es wird ein Modell von Produktionsanlagen entwickelt, dass nahtlos von der detaillierten Betrachtung physikalischer Produktionsprozesse bis hin zu Lieferbeziehungen zwischen Unternehmen skaliert. Im Vergleich zu existierenden Modellen von Produktionsanlagen werden weniger limitierende Annahmen gestellt. In diesem Sinne ist der Modellierungsansatz ein Kandidat für eine häufig geforderte "Theorie der Produktion". 2. Für die so modellierten Szenarien wird ein Algorithmus zur Optimierung der nebenläufigen Abläufe entwickelt. Der Algorithmus verbindet Techniken für die kombinatorische und die kontinuierliche Optimierung: Je nach Detailgrad und Ausgestaltung des modellierten Szenarios kann der identische Algorithmus kombinatorische Fertigungsfeinplanung (Scheduling) vornehmen, weltweite Lieferbeziehungen unter Einbezug von Unsicherheiten und Risiko optimieren und physikalische Prozesse prädiktiv regeln. Dafür werden Techniken der Monte-Carlo Baumsuche (die auch bei Deepminds Alpha Go zum Einsatz kommen) weiterentwickelt. Durch Ausnutzung zusätzlicher Struktur in den Modellen skaliert der Ansatz auch auf große Szenarien. 3. Der Planungsalgorithmus wird auf die verteilte Optimierung durch unabhängige Agenten übertragen. Dafür wird die sogenannte "Nutzen-Propagation" als Koordinations-Mechanismus entwickelt. Diese ist von der Belief-Propagation zur Inferenz in Probabilistischen Graphischen Modellen inspiriert. Jeder teilnehmende Agent hat einen lokalen Handlungsraum, in dem er den Systemzustand beobachten und handelnd eingreifen kann. Die Agenten sind an der Maximierung der Gesamtwohlfahrt über alle Agenten hinweg interessiert. Die dafür notwendige Kooperation entsteht über den Austausch von Nachrichten zwischen benachbarten Agenten. Die Nachrichten beschreiben den erwarteten Nutzen für ein angenommenes Verhalten im Handlungsraum beider Agenten. 4. Es wird eine Beschreibung der wiederverwendbaren Fähigkeiten von Maschinen und Anlagen auf Basis formaler Beschreibungslogiken entwickelt. Ausgehend von den beschriebenen Fähigkeiten, sowie der vorliegenden Aufträge mit ihren notwendigen Produktionsschritten, werden ausführbare Aktionen abgeleitet. Die ausführbaren Aktionen, mit wohldefinierten Vorbedingungen und Effekten, kapseln benötigte Parametrierungen, programmierte Abläufe und die Synchronisation von Maschinen zur Laufzeit. Die Ergebnisse zusammenfassend werden Grundlagen für flexible automatisierte Produktionssysteme geschaffen -- in einer Werkshalle, aber auch über Standorte und Organisationen verteilt -- welche die ihnen innewohnenden Freiheitsgrade durch Planung zur Laufzeit und agentenbasierte Koordination gezielt einsetzen können. Der Bezug zur Praxis wird durch Anwendungsbeispiele hergestellt. Die Machbarkeit des Ansatzes wurde mit realen Maschinen im Rahmen des EU-Projekts SkillPro und in einer Simulationsumgebung mit weiteren Szenarien demonstriert

Queueing networks: solutions and applications

During the pasttwo decades queueing network models have proven to be a versatile tool for computer system and computer communication system performance evaluation. This chapter provides a survey of th field with a particular emphasis on applications. We start with a brief historical retrospective which also servesto introduce the majr issues and application areas. Formal results for product form queuenig networks are reviewed with particular emphasis on the implications for computer systems modeling. Computation algorithms, sensitivity analysis and optimization techniques are among the topics covered. Many of the important applicationsof queueing networks are not amenableto exact analysis and an (often confusing) array of approximation methods have been developed over the years. A taxonomy of approximation methods is given and used as the basis for for surveing the major approximation methods that have been studied. The application of queueing network to a number of areas is surveyed, including computer system cpacity planning, packet switching networks, parallel processing, database systems and availability modeling.Durante as últimas duas décadas modelos de redes de filas provaram ser uma ferramenta versátil para avaliação de desempenho de sistemas de computação e sistemas de comunicação. Este capítulo faz um apanhado geral da área, com ênfase em aplicações. Começamos com uma breve retrospectiva histórica que serve também para introduzir os pontos mais importantes e as áreas de aplicação. Resultados formais para redes de filas em forma de produto são revisados com ênfase na modelagem de sistemas de computação. Algoritmos de computação, análise de sensibilidade e técnicas de otimização estão entre os tópicos revistos. Muitas dentre importantes aplicações de redes de filas não são tratáveis por análise exata e uma série (frequentemente confusa) de métodos de aproximação tem sido desenvolvida. Uma taxonomia de métodos de aproximação é dada e usada como base para revisão dos mais importantes métodos de aproximação propostos. Uma revisão das aplicações de redes de filas em um número de áreas é feita, incluindo planejamento de capacidade de sistemas de computação, redes de comunicação por chaveamento de pacotes, processamento paralelo, sistemas de bancos de dados e modelagem de confiabilidade

Computer Aided Verification

This open access two-volume set LNCS 13371 and 13372 constitutes the refereed proceedings of the 34rd International Conference on Computer Aided Verification, CAV 2022, which was held in Haifa, Israel, in August 2022. The 40 full papers presented together with 9 tool papers and 2 case studies were carefully reviewed and selected from 209 submissions. The papers were organized in the following topical sections: Part I: Invited papers; formal methods for probabilistic programs; formal methods for neural networks; software Verification and model checking; hyperproperties and security; formal methods for hardware, cyber-physical, and hybrid systems. Part II: Probabilistic techniques; automata and logic; deductive verification and decision procedures; machine learning; synthesis and concurrency. This is an open access book

Design and Management of Manufacturing Systems

Although the design and management of manufacturing systems have been explored in the literature for many years now, they still remain topical problems in the current scientific research. The changing market trends, globalization, the constant pressure to reduce production costs, and technical and technological progress make it necessary to search for new manufacturing methods and ways of organizing them, and to modify manufacturing system design paradigms. This book presents current research in different areas connected with the design and management of manufacturing systems and covers such subject areas as: methods supporting the design of manufacturing systems, methods of improving maintenance processes in companies, the design and improvement of manufacturing processes, the control of production processes in modern manufacturing systems production methods and techniques used in modern manufacturing systems and environmental aspects of production and their impact on the design and management of manufacturing systems. The wide range of research findings reported in this book confirms that the design of manufacturing systems is a complex problem and that the achievement of goals set for modern manufacturing systems requires interdisciplinary knowledge and the simultaneous design of the product, process and system, as well as the knowledge of modern manufacturing and organizational methods and techniques

Production Scheduling

Generally speaking, scheduling is the procedure of mapping a set of tasks or jobs (studied objects) to a set of target resources efficiently. More specifically, as a part of a larger planning and scheduling process, production scheduling is essential for the proper functioning of a manufacturing enterprise. This book presents ten chapters divided into five sections. Section 1 discusses rescheduling strategies, policies, and methods for production scheduling. Section 2 presents two chapters about flow shop scheduling. Section 3 describes heuristic and metaheuristic methods for treating the scheduling problem in an efficient manner. In addition, two test cases are presented in Section 4. The first uses simulation, while the second shows a real implementation of a production scheduling system. Finally, Section 5 presents some modeling strategies for building production scheduling systems. This book will be of interest to those working in the decision-making branches of production, in various operational research areas, as well as computational methods design. People from a diverse background ranging from academia and research to those working in industry, can take advantage of this volume

Réduction du comportement myope dans le contrôle des FMS : une approche semi-hétérarchique basée sur la simulation-optimisation

Heterarchical-based control for flexible manufacturing systems (FMS) localizes control capabilities in decisional entities (DE), resulting in highly reactive and low complex control architectures. However, these architectures present myopic behavior since DEs have limited visibility of other DEs and their behavior, making difficult to ensure certain global performance. This dissertation focuses on reducing myopic behavior. At first, a definition and a typology of myopic behavior in FMS is proposed. In this thesis, myopic behavior is dealt explicitly so global performance can be improved. Thus, we propose a semi-heterarchical architecture in which a global decisional entity (GDE) deals with different kinds of myopic decisions using simulation-based optimization (SbOs). Different optimization techniques can be used so myopic decisions can be dealt individually, favoring GDE modularity. Then, the SbOs can adopt different roles, being possible to reduce myopic behavior in different ways. More, it is also possible to grant local decisional entities with different autonomy levels by applying different interaction modes. In order to balance reactivity and global performance, our approach accepts configurations in which some myopic behaviors are reduced and others are accepted. Our approach was instantiated to control the assembly cell at Valenciennes AIPPRIMECA center. Simulation results showed that the proposed architecture reduces myopic behavior whereby it strikes a balance between reactivity and global performance. The real implementation on the assembly cell verified the effectiveness of our approach under realistic dynamic scenarios, and promising results were obtained.Le contrôle hétérarchique des systèmes de production flexibles (FMS) préconise un contrôle peu complexe et hautement réactif supporté par des entités décisionnelles locales (DEs). En dépit d'avancées prometteuses, ces architectures présentent un comportement myope car les DEs ont une visibilité informationnelle limitée sue les autres DEs, ce qui rend difficile la garantie d'une performance globale minimum. Cette thèse se concentre sur les approches permettant de réduire cette myopie. D'abord, une définition et une typologie de cette myopie dans les FMS sont proposées. Ensuite, nous proposons de traiter explicitement le comportement myope avec une architecture semi-hétérarchique. Dans celle-ci, une entité décisionnelle globale (GDE) traite différents types de décisions myopes à l'aide des différentes techniques d'optimisation basée sur la simulation (SbO). De plus, les SbO peuvent adopter plusieurs rôles, permettant de réduire le comportement myope de plusieurs façons. Il est également possible d'avoir plusieurs niveaux d'autonomie en appliquant différents modes d'interaction. Ainsi, notre approche accepte des configurations dans lesquelles certains comportements myopes sont réduits et d'autres sont acceptés. Notre approche a été instanciée pour contrôler la cellule flexible AIP- PRIMECA de l'Université de Valenciennes. Les résultats des simulations ont montré que l'architecture proposée peut réduire les comportements myopes en établissant un équilibre entre la réactivité et la performance globale. Des expérimentations réelles ont été réalisées sur la cellule AIP-PRIMECA pour des scenarios dynamiques et des résultats prometteurs ont été obtenus