Simultaneous Workload Allocation and Capacity Dimensioning for Distributed Production Control

abstract: Capacity dimensioning in production systems is an important task within strategic and tactical production planning which impacts system cost and performance. Traditionally capacity demand at each worksystem is determined from standard operating processes and estimated production flow rates, accounting for a desired level of utilization or required throughput times. However, for distributed production control systems, the flows across multiple possible production paths are not known a priori. In this contribution, we use methods from algorithmic game-theory and traffic-modeling to predict the flows, and hence capacity demand across worksystems, based on the available production paths and desired output rates, assuming non-cooperative agents with global information. We propose an iterative algorithm that converges simultaneously to a feasible capacity distribution and a flow distribution over multiple paths that satisfies Wardrop's first principle. We demonstrate our method on models of real-world production networks

Bacterial Stigmergy: An Organising Principle of Multicellular Collective Behaviours of Bacteria

The self-organisation of collective behaviours often manifests as dramatic patterns of emergent large-scale order. This is true for relatively "simple" entities such as microbial communities and robot "swarms, " through to more complex self-organised systems such as those displayed by social insects, migrating herds, and many human activities. The principle of stigmergy describes those self-organised phenomena that emerge as a consequence of indirect communication between individuals of the group through the generation of persistent cues in the environment. Interestingly, despite numerous examples of multicellular behaviours of bacteria, the principle of stigmergy has yet to become an accepted theoretical framework that describes how bacterial collectives self-organise. Here we review some examples of multicellular bacterial behaviours in the context of stigmergy with the aim of bringing this powerful and elegant self-organisation principle to the attention of the microbial research community

Sistemas autónomos de controlo de produção (apc): avaliação usando a simulação

Atualmente, os sistemas de produção necessitam de lidar com ambientes produtivos cada vez mais complexos e dinâmicos. A progressiva evolução de fatores como o mercado, o produto, a tecnologia e o processo produtivo representa um grande desafio para as indústrias e para os sistemas que gerem a produção. Lidar com estes desafios é crucial para a eficiência dos sistemas de produção. Porém, os sistemas tradicionais de controlo da produção, caracterizados por abordagens centralizadas de planeamento e controlo, não são flexíveis para lidar com perturbações no ambiente de produção, tornando os mesmos menos apropriados para lidar com o aumento da complexidade e dinâmica. A evolução permitiu o surgimento de novos sistemas, de controlo autónomo, denominados sistemas APC (Autonomous Production Control), caraterizados pela capacidade de os elementos do sistema interagirem entre si e processarem informação, tendo como objetivo a reação rápida e flexível às mudanças ou alterações que possam ocorrer nos sistemas de produção. Na dissertação aqui apresentada, são estudados três métodos de controlo autónomo de produção, QLE (Queue Lenght Estimator), PHE (Pheromones) e DWL (Direct Workload), em diferentes contextos produtivos. É introduzida uma decisão lançamento de trabalhos em produção e a decisão de despacho, testando o impacto das regras de sequenciação usadas a estes dois níveis de decisão. Os métodos usados foram avaliados usando a simulação discreta, com recurso ao software de simulação Arena, com o objetivo de perceber melhor o comportamento de cada um deles. Os resultados obtidos mostram um desempenho superior do método DWL no cenário base e o próprio método melhora o seu desempenho quando são testadas diferentes configurações do limite do nível de carga nas máquinas. No método DWL e QLE, a alteração das regras de sequenciação na pool e de despacho nas máquinas permite um comportamento idêntico do sistema. No método PHE e RANDOM, num limite não restritivo, a alteração das regras de despacho nas máquinas tem impacto, tendo uma performance superior com a regra FCFS.Nowadays, production systems need to deal with increasingly complex and dynamic production environments. The progressive evolution of factors such as market, product, technology and production process represents a big challenge for the industries and production systems. Deal with these challenges is crucial to the efficiency of systems. However, traditional production control systems, characterized by centralized planning and control approaches, are not flexible to deal with disturbances in the production environment, making them less appropriate to cope with the increase in complexity and dynamics. The evolution allowed the creation of new systems, called APC (Autonomous Production Control) systens, characterized by the ability of the elements of the system to interact with each other and process information, aiming at the quick and flexible reaction to changes that occurs in production systems. In this project three methods for the independent control of production, QLE (Queue Length Estimator), PHE (Pheromones) and DWL (Direct Workload) are studied in different productive contexts. A decision to release the works in production is introduced and the dispatch decision, testing the impact of the sequencing rules used at these two decision levels. The methods used were evaluated using discrete simulation, using the ARENA simulation software, in order to understand the behavior of each one of them. The results show a superior performance of the DWL method in the base scenario and the method itself improves its performance when different configurations of the load level limit on the machines are tested. In the DWL and QLE method, changing the sequencing rules in the pool and in the machines allows identical behavior of the system. In the PHE and RANDOM, within a non-restrictive limit, changing the dispatching rules on the machines, has as impact, having a higher performance with FCFS rule

Pheromone based emergent shop floor control system for flexible flow shops

status: publishe

Controlo da atividade de produção em ambientes dinâmicos com recurso a sistemas autónomos

Dissertação de mestrado em Engenharia de SistemasAs empresas industriais enfrentam ambientes de produção cada vez mais difíceis e complexos. Fatores externos à empresa, como variações ao nível dos produtos e das quantidades solicitadas, bem como fatores internos, decorrentes de avarias, setups e tempos de processamento variáveis, entre outros, representam grandes desafios para o Controlo da Atividade de Produção (PAC – Production Activity Control). Lidar com estes aspetos de dinâmica e complexidade ao nível do PAC é crucial para a eficiência dos sistemas de produção. No entanto, os métodos correntemente utilizados baseados em abordagens centralizadas de planeamento nem sempre são adequados para lidar com ambientes de produção complexos e dinâmicos. O controlo autónomo da produção (APC - Autonomous Production Control) representa uma alternativa que visa melhorar o desempenho dos sistemas de produção pela reação rápida e flexível às mudanças ou alterações que possam ocorrer nos sistemas de produção. Para tal o APC transfere o poder de decisão para objetos logísticos (e.g., máquinas, transportadores, trabalho, etc.) “inteligentes” e distribuídos. No âmbito deste trabalho são estudados dois métodos para o controlo autónomo da produção, QLE (Queue Lenght Estimator) e PHE (Pheromones), em diferentes ambientes produtivos. É também proposta uma nova regra de despacho, baseada numa regra existente, para a sequenciação dos trabalhos em fila de espera das máquinas. Os métodos para o controlo autónomo da produção foram testados usando a simulação discreta, com vista a melhor perceber o seu comportamento, procurando encontrar formas de melhorar o seu desempenho. Os resultados obtidos mostram um desempenho superior do método QLE, nos diferentes ambientes produtivos considerados. Os resultados mostram ainda que é possível melhorar o desempenho deste método pela inclusão de informação relativa a avarias e a tempos restantes de processamento (no momento da decisão) no processo de tomada de decisão. Os resultados obtidos mostram ainda que a regra de despacho proposta tem um desempenho superior ao das restantes, com as quais foi comparada. O estudo realizado tem importantes implicações para a prática industrial e para a investigação nesta área.Industrial companies face even more difficult and complex production environments. Factors external to the company, such as variations in the products and quantities requested, as well as internal factors, due to failures, setups and variable processing times, among others, represent major challenges for the Production Activity Control (PAC). To deal with these dynamic and complex aspects it is crucial the use of PAC to have a good efficiency in production systems. However, the methods currently used are based on centralized planning approaches and are not always adequate to deal with complex and dynamic production environments. Autonomous Production Control (APC) is an alternative that aims to improve the performance of production systems by rapid and flexible reaction to changes that may occur in production systems. To this end, the APC transfers the power of decision to logistic objects (e.g., machines, conveyors, orders, etc.) "intelligent" and distributed. In this work two methods for the independent control of production, QLE (Queue Lenght Estimator) and PHE (Pheromones), are studied in different productive environments. A new dispatch rule, based on an existing rule, is also proposed for the sequential queuing jobs of the machines. The methods for autonomous production control were tested using discrete simulation to better understand their behavior, looking for ways to improve their performance. The results show a superior performance of the QLE method, in the different productive environments considered. The results also show that it is possible to improve the performance of this method by including information regarding failures and remaining processing times (at the time of decision) in the decision-making process. The results also show that the proposed dispatch rule performs better than the others, with which it was compared. The study has important implications for industrial practice and for research in this area