Process planning optimization for the manufacture of injection moulds using a genetic algorithm

10.1080/0951192021000025742International Journal of Computer Integrated Manufacturing163181-191ICIM

Optimization for process planning and scheduling in parts manufacturing

Ph.DDOCTOR OF PHILOSOPH

Planeamento e gestão da produção na indústria de moldes

Cada vez mais se denota que existe um crescimento exponencial da competitividade na indústria, levando a que as empresas sintam necessidade de melhorar os seus processos. A filosofia Lean é tida como uma solução que permite às empresas garantir a eficácia e eficiência dos seus processos. No presente relatório expõe-se as atividades de estágio realizadas na Moldit – Indústria de Moldes, S.A., nomeadamente, o planeamento da produção, o mapeamento de fluxo de valor de um molde, e por fim, uma análise a uma máquina de fresagem CNC, com o foco na melhoria contínua. Relativamente ao planeamento da produção, o objetivo concerne em conhecer a indústria com algum detalhe e como é feito todo o planeamento da produção numa empresa de moldes, através da ferramenta Microsoft Project, e a elaborar algumas propostas de melhoria. Paralelamente, é analisado o processo produtivo de um molde, tendo por base a filosofia Lean, onde se aplicou o Value Stream Mapping. Aqui, o objetivo passa por identificar os estrangulamentos no processo e as fontes que se traduzem em elevados desperdícios e que impossibilitam o encurtamento do lead time de fabrico do molde, procurando tornar o processo produtivo o mais otimizado possível, reduzindo os custos associados. Como última atividade, é exposto uma análise realizada a uma máquina de fresagem CNC. Nesta, o objetivo passa por estudar a metodologia de trabalho que impera neste recurso e, através de um estudo crítico, propor ações de melhoria que visem, não só a sua melhoria de funcionamento, mas também a otimização do fluxo das peças que passam por este recurso. Por fim, apresenta-se uma síntese do trabalho realizado, visando diversas propostas de melhoria para as diversas atividades desenvolvidas, e alguns trabalhos futuros a realizar, de forma a dar continuidade ao trabalho desenvolvido

Design of intelligent manufacturing systems by using artificial intelligence

Интензиван развој крајем осамдесетих, током деведесетих година 20. века и посебно после 2000. година, а који је дефинитивно успоставио и нову област истраживања у производном инжењерству под називом интелигентни технолошки системи, указује на позитиван тренд у правцу остваривања нових производних технологија у 21. веку. У времену када је аутоматизација производње готово достигла свој тренутни максимум, технолошка миграција од флексибилних ка интелигентним технолошким системима и задовољавање све већих потреба глобалног тржишта остварује се новим, мултидисциплинарним приступом, базираним на примени напредних биолошки инспирисаних парадигми 21. века. Пројектовање технолошких процеса, терминирање технолошких процеса, као и терминирање транспортних средстава су међу три најважније функције интелигентних технолошких система. Варијантност у погледу технолошких операција обраде дела, као и у погледу алтернативних производних ресурса (машина алатки, алата, оријентација алата), утиче на то да највећи број делова у савременим технолошким системима може имати више алтернативних технолошких процеса обраде. Из тог разлога, одређивање оптималних технолошких процеса обраде делова представља један од најважнијих циљева у овој научној области истраживања. Као и пројектовање технолошких процеса, терминирање флексибилних технолошких процеса са терминирањем транспортних средстава припада класи недетерминистичких полиномних проблема, па је стога фокус истраживања у оквиру предметне докторске дисертације усмерен на развој биолошки инспирисаних техника вештачке интелигенције у оптимизацији функција интелигентних технолошких система, а у циљу повећања њихове производности, ефикасности и економичности...At the beginning of the 21st century, a methodology that provides technological migration from flexible manufacturing systems to intelligent manufacturing systems is definitely based on biologically inspired methods. Process planning, scheduling and scheduling of internal transport systems (mobile robot) belong to most important functions of intelligent manufacturing systems. A variety of manufacturing operations together with a variety of alternative manufacturing resources (machine tools, cutting tools, tool access directions, etc.) provide that most jobs in the modern manufacturing systems may have a large number of alternative process plans. For that reason, obtaining an optimal process plan according to all alternative manufacturing resources as well as alternative operations has become a very important task in flexible process planning problem research. As process planning, scheduling function also belongs to NP hard (non deterministic polynomial problem) which means that time exponentially increases with the increase of alternative machine tools, tools and TADs. Therefore, development of biologically inspired algorithms for optimization of proposed functions is the main focus of research efforts in this thesis. The doctoral dissertation is related to the implementation of three methodologies for conceptual design of intelligent manufacturing systems: axiomatic design theory is used for conceptual design of material transport which includes transport of raw material, goods and parts; inventive principles of TRIZ methodology are used as effective tool to define, analyze and solve integration problems at the conceptual design phase and multi-agent methodology is used to facilitate integration of manufacturing functions. The doctoral dissertation is related to the development and experimental verification of 6 novel optimization algorithms for process planning: (i) genetic algorithms - GA algorithm (section 6.1), (ii) simulated annealing - SA (section 6.2), (iii) hybrid GA-SA (section 6.3), (iv) modified particle swarm optimization algorithm - mPSO (section 6.4), (v) chaotic particle swarm optimization algorithm - cPSO..

Design of intelligent manufacturing systems by using artificial intelligence

Intenzivan razvoj krajem osamdesetih, tokom devedesetih godina 20. veka i posebno posle 2000. godina, a koji je definitivno uspostavio i novu oblast istraživanja u proizvodnom inženjerstvu pod nazivom inteligentni tehnološki sistemi, ukazuje na pozitivan trend u pravcu ostvarivanja novih proizvodnih tehnologija u 21. veku. U vremenu kada je automatizacija proizvodnje gotovo dostigla svoj trenutni maksimum, tehnološka migracija od fleksibilnih ka inteligentnim tehnološkim sistemima i zadovoljavanje sve većih potreba globalnog tržišta ostvaruje se novim, multidisciplinarnim pristupom, baziranim na primeni naprednih biološki inspirisanih paradigmi 21. veka. Projektovanje tehnoloških procesa, terminiranje tehnoloških procesa, kao i terminiranje transportnih sredstava su među tri najvažnije funkcije inteligentnih tehnoloških sistema. Varijantnost u pogledu tehnoloških operacija obrade dela, kao i u pogledu alternativnih proizvodnih resursa (mašina alatki, alata, orijentacija alata), utiče na to da najveći broj delova u savremenim tehnološkim sistemima može imati više alternativnih tehnoloških procesa obrade. Iz tog razloga, određivanje optimalnih tehnoloških procesa obrade delova predstavlja jedan od najvažnijih ciljeva u ovoj naučnoj oblasti istraživanja. Kao i projektovanje tehnoloških procesa, terminiranje fleksibilnih tehnoloških procesa sa terminiranjem transportnih sredstava pripada klasi nedeterminističkih polinomnih problema, pa je stoga fokus istraživanja u okviru predmetne doktorske disertacije usmeren na razvoj biološki inspirisanih tehnika veštačke inteligencije u optimizaciji funkcija inteligentnih tehnoloških sistema, a u cilju povećanja njihove proizvodnosti, efikasnosti i ekonomičnosti...At the beginning of the 21st century, a methodology that provides technological migration from flexible manufacturing systems to intelligent manufacturing systems is definitely based on biologically inspired methods. Process planning, scheduling and scheduling of internal transport systems (mobile robot) belong to most important functions of intelligent manufacturing systems. A variety of manufacturing operations together with a variety of alternative manufacturing resources (machine tools, cutting tools, tool access directions, etc.) provide that most jobs in the modern manufacturing systems may have a large number of alternative process plans. For that reason, obtaining an optimal process plan according to all alternative manufacturing resources as well as alternative operations has become a very important task in flexible process planning problem research. As process planning, scheduling function also belongs to NP hard (non deterministic polynomial problem) which means that time exponentially increases with the increase of alternative machine tools, tools and TADs. Therefore, development of biologically inspired algorithms for optimization of proposed functions is the main focus of research efforts in this thesis. The doctoral dissertation is related to the implementation of three methodologies for conceptual design of intelligent manufacturing systems: axiomatic design theory is used for conceptual design of material transport which includes transport of raw material, goods and parts; inventive principles of TRIZ methodology are used as effective tool to define, analyze and solve integration problems at the conceptual design phase and multi-agent methodology is used to facilitate integration of manufacturing functions. The doctoral dissertation is related to the development and experimental verification of 6 novel optimization algorithms for process planning: (i) genetic algorithms - GA algorithm (section 6.1), (ii) simulated annealing - SA (section 6.2), (iii) hybrid GA-SA (section 6.3), (iv) modified particle swarm optimization algorithm - mPSO (section 6.4), (v) chaotic particle swarm optimization algorithm - cPSO..