Decentralized Scheduling of Discrete Production Systems with Limited Buffers

Die Steuerung der Produktion ist eine der Kernaufgaben eines jeden produzierenden Unternehmens. Sie ist insbesondere wichtig, um auf die Anforderungen des Marktes und damit auf die Wünsche der Kunden reagieren zu können. Aktuelle Trends im Markt führen dabei zu einer hochindividualisierten Produktion bei gleichzeitiger Erhöhung der produzierten Stückzahlen. Eine Konsequenz daraus ist, dass Unternehmen über flexiblere und agilere Produktionssysteme verfügen müssen, um auf die sich ständig ändernden Kundenwünsche reagieren zu können. Da starre Fertigungslinien nicht mehr geeignet sind, werden zunehmend komplexere Strukturen wie die der Werkstattfertigung oder Matrixproduktion eingesetzt. Hierfür werden geeignete Steuerungsmethoden für die Produktion benötigt. Diese Arbeit beschäftigt sich mit eben jenen Steuerungsmethoden, genauer gesagt Methoden zur Planung von Produktionsaufträgen in diesen neuen Produktionssystemen. Zur Steuerung eignen sich echtzeitfähige und autonome Entscheidungssysteme, mit denen die Steuerung der neuen Organisationsstruktur der Produktion angepasst ist. Agentenbasierte Systeme bieten genau diese Eigenschaften und erlauben es, komplexe Planungsaufgaben in kleinere Teilprobleme zu zerlegen, die schneller und genauer gelöst werden können. Sie erfordern die Verfügbarkeit von Daten in Echtzeit und eine schnelle Kommunikation zwischen den Agenten, was heute dank der vierten industriellen Revolution zur Verfügung steht. Demgegenüber steht der erhöhte Koordinierungsbedarf, der in diesen Systemen beherrscht werden muss. Das Ziel dieser Arbeit ist es, einen dezentralen Produktionsplanungs-Algorithmus zu entwickeln, der in einem Multi-Agenten-System implementiert ist. Er berücksichtigt begrenzte Verfügbarkeit von Pufferplätzen an jedem Arbeitsplatz, ein Thema, das in der Literatur wenig erforscht ist. Der Algorithmus ist in einer flexiblen Werkstattfertigung anwendbar und zeigt eine große Zeiteffizienz bei der Einplanung größerer Mengen von Aufträgen. Um dieses Ziel zu erreichen, wird zunächst der Produktionsplanungs-Algorithmus ohne das Agentensystem entworfen. Er basiert auf der von \textcite{adams1988} veröffentlichten Shifting Bottleneck Heuristik. Da viele Änderungen notwendig sind, um die geforderten Eigenschaften berücksichtigen zu können, bleibt nur die grundlegende Vorgehensweise gleich, während alle Schritte der Heuristik von Grund auf neu modelliert werden. Anschließend wird ein Multi-Agenten-System entworfen, das die genannten Anforderungen abbildet und den Algorithmus zur Planung verwendet. In diesem System hat jeder Arbeitsplatz einen Arbeitsplatzagenten, der für die Planung und Steuerung seines zugeordneten Arbeitsplatzes zuständig ist, sowie einige zusätzliche Agenten für die Kommunikation, die Datenspeicherung und allgemeine Aufgaben. Der entworfene Algorithmus wird angepasst und in das Multi-Agenten-System implementiert. Da das System im praktischen Einsatz immer eine Lösung finden muss, stellen wir mögliche Fehlerfälle vor und wie mit ihnen umgegangen wird. Abschließend findet eine numerische Evaluierung mit zwei realen Produktionssystemen statt. Da sich diese Systeme in einem wichtigen Merkmal ähneln, werden weitere zufällig erzeugte Beispiele getestet und ausgewertet

Working Notes from the 1992 AAAI Spring Symposium on Practical Approaches to Scheduling and Planning

The symposium presented issues involved in the development of scheduling systems that can deal with resource and time limitations. To qualify, a system must be implemented and tested to some degree on non-trivial problems (ideally, on real-world problems). However, a system need not be fully deployed to qualify. Systems that schedule actions in terms of metric time constraints typically represent and reason about an external numeric clock or calendar and can be contrasted with those systems that represent time purely symbolically. The following topics are discussed: integrating planning and scheduling; integrating symbolic goals and numerical utilities; managing uncertainty; incremental rescheduling; managing limited computation time; anytime scheduling and planning algorithms, systems; dependency analysis and schedule reuse; management of schedule and plan execution; and incorporation of discrete event techniques

A simulation framework for the performance assessment of shop-floor control systems

The authors discuss the concept and design criteria for a framework that facilitates the performance assessment of shop-floo control systems. Their basic concept includes a simulation model that emulates the shop floo of a wafer fab, sends information to the control system, and eceives information back from the control system. The shop-floo control system is realized as a separate module that interfaces to the simulator via a data layer that contains the current shop-floo status and the control information generated by the controller. The authors provide detailed information on how the simulation model and shop-floo control system communicate and how each system triggers events in the other system. They show how this framework supports the performance assessment of the shop-floo control system under consideration. They also present a prototype of the framework currently implemented in the course of the SRC/International Sematech FORCe project "Scheduling of Semiconductor Wafer Fabrication Facilities.

Model Development Of A Conwip System For Production Control In Multi-Stage Multiproduct Manufacturing Environments Consisting Of High-Runner And Low-Runner Product Families

Production control systems can be generally categorized as push or pull systems. In a push system, production is initiated at scheduled times, whereas in a pull system, production is initiated when a signal is received. However, there are limitations to each system. Push systems are controlled by observing throughput, which requires an estimation of system capacity. Inaccurate estimates can cause work-in-process (WIP) to increase beyond the limit. Pull systems require maintaining a small amount of WIP for each product family. Nevertheless, a large product mix may still result in a high WIP level. The aim of this research is to develop and investigate a new pull system (made up of several variants) known as a parallel constant work-in-process (CONWIP) system. In the systems, product families are classified into two classes (high-runner and low-runner) based on the demand of the product mix. Each class uses a CONWIP system, where production is initiated upon withdrawal of finished goods

Performance Analysis and Capacity Planning of Multi-stage Stochastic Order Fulfilment Systems with Levelled Order Release and Order Deadlines

Kundenorientierte Auftragsbearbeitungsprozesse in Logistik- und Produktionssystemen sind heutzutage mit einem kontinuierlich steigenden Auftragsvolumen zunehmend kleinvolumiger Aufträge, hohen Kundenanforderungen hinsichtlich kurzfristiger und individueller Lieferfristen und einer stark stochastisch schwankenden Kundennachfrage konfrontiert. Um trotz der volatilen Kundennachfrage eine effiziente Auftragsbearbeitung und die Einhaltung der kundenindividuellen Lieferfristen gewährleisten zu können, muss die Arbeitslast kundenorientierter Auftragsbearbeitungsprozesse auf geeignete Weise geglättet werden. Hopp und Spearman (2004) unterscheiden zur Kompensation von Schwankungen in Produktionssystemen zwischen den Dimensionen Bestand, Zeit und Kapazität. Diese stellen auch einen guten Ausgangspunkt für die Entwicklung von Glättungskonzepten für stochastische, kundenorientierte Bearbeitungsprozesse dar. In dieser Arbeit werden die Potentiale der Dimensionen Zeit und Kapazität in der Strategie der nivellierten Auftragseinlastung zusammengeführt, um die Arbeitslast mehrstufiger, stochastischer Auftragsbearbeitungsprozesse mit kundenindividuellen Fälligkeitsfristen auf taktischer Ebene zeitlich zu glätten. Ziel dieser Arbeit ist (1) die Entwicklung eines Glättungskonzeptes, der so genannten Strategie der nivellierten Auftragseinlastung, (2) die Entwicklung eines zeitdiskreten analytischen Modells zur Leistungsanalyse und (3) die Entwicklung eines Algorithmus zur Kapazitätsplanung unter Gewährleistung bestimmter Leistungsanforderungen für mehrstufige, stochastische Auftragsbearbeitungsprozesse mit nivellierter Auftragseinlastung und kundenindividuellen Fälligkeitsfristen. Die Strategie der nivellierten Auftragseinlastung zeichnet sich durch die Bereitstellung zeitlich konstanter Kapazitäten für die Auftragsbearbeitung und eine Auftragsbearbeitung gemäß aufsteigender Fälligkeitsfristen aus. Auf diese Weise wird der zeitliche Spielraum jedes Auftrags zwischen dessen Auftragseingang und dessen Fälligkeitsfrist systematisch zur Kompensation der stochastischen Nachfrageschwankungen genutzt. Die verbleibende Variabilität wird in Abhängigkeit der Leistungsanforderungen der Kunden durch die Höhe der bereitgestellten Kapazität kompensiert. Das analytische Modell zur Leistungsanalyse mehrstufiger, stochastischer Auftragsbearbeitungsprozesse mit nivellierter Auftragseinlastung und kundenindividuellen Fälligkeitsfristen bildet die Auftragsbearbeitung als zeitdiskrete Markov-Kette ab und berechnet verschiedene stochastische und deterministische Leistungskenngrößen auf Basis deren asymptotischer Zustandsverteilung. Diese Kenngrößen, wie beispielsweise Durchsatz, Servicegrad, Auslastung, Anzahl Lost Sales sowie Zeitpuffer und Rückstandsdauer eines Auftrags, ermöglichen eine umfassende und exakte Leistungsanalyse von mehrstufigen, stochastischen Auftragsbearbeitungsprozessen mit nivellierter Auftragseinlastung und kundenindividuellen Fälligkeitsfristen. Der Zusammenhang zwischen der bereitgestellten Kapazität und der damit erreichbaren Leistungsfähigkeit kann nicht explizit durch eine mathematische Gleichung beschrieben werden, sondern ist implizit durch das analytische Modell gegeben. Daher ist das Entscheidungsproblem der Kapazitätsplanung unter Gewährleistung bestimmter Leistungsanforderungen ein Blackbox-Optimierungsproblem. Die problemspezifischen Konfigurationen der Blackbox-Optimierungsalgorithmen Mesh Adaptive Direct Search und Surrogate Optimisation Integer ermöglichen eine zielgerichtete Bestimmung des minimalen prozessspezifischen Kapazitätsbedarfs, der zur Gewährleistung der Leistungsanforderungen der Kunden bereitgestellt werden muss. Diese werden anhand einer oder mehrerer Leistungskenngrößen des Auftragsbearbeitungsprozesses spezifiziert. Numerische Untersuchungen zur Beurteilung der Leistungsfähigkeit der Strategie der nivellierten Auftragseinlastung zeigen, dass in Systemen mit einer Auslastung größer als 0,6 durch den Einsatz der Strategie der nivellierten Auftragseinlastung ein deutlich höherer $\alpha$- und $\beta$-Servicegrad erreicht werden kann als mit First come first serve. Außerdem ist der Kapazitätsbedarf zur Gewährleistung eines bestimmten $\alpha$-Servicegrads bei Einsatz der Strategie der nivellierten Auftragseinlastung höchstens so hoch wie bei Einsatz von First come first serve

Performance Analysis and Capacity Planning of Multi-stage Stochastic Order Fulfilment Systems with Levelled Order Release and Order Deadlines

Order fulfilment systems are forced to manage a volatile customer demand while meeting customer-required short order deadlines. To handle these challenges, we introduce the Strategy of Levelled Order Release (LOR) for workload balancing over time. The contributions of this work are (1) the workload balancing concept LOR, (2) a discrete-time Markov chain for performance analysis, and (3) an algorithm for capacity planning under performance constraints in order fulfilment systems with LOR

Contribution to resource management in cellular access networks with limited backhaul capacity

La interfaz radio de los sistemas de comunicaciones móviles es normalmente considerada como la única limitación de capacidad en la red de acceso radio. Sin embargo, a medida que se van desplegando nuevas y más eficientes interfaces radio, y de que el tráfico de datos y multimedia va en aumento, existe la creciente preocupación de que la infraestructura de transporte (backhaul) de la red celular pueda convertirse en el cuello de botella en algunos escenarios. En este contexto, la tesis se centra en el desarrollo de técnicas de gestión de recursos que consideran de manera conjunta la gestión de recursos en la interfaz radio y el backhaul. Esto conduce a un nuevo paradigma donde los recursos del backhaul se consideran no sólo en la etapa de dimensionamiento, sino que además son incluidos en la problemática de gestión de recursos. Sobre esta base, el primer objetivo de la tesis consiste en evaluar los requerimientos de capacidad en las redes de acceso radio que usan IP como tecnología de transporte, de acuerdo a las recientes tendencias de la arquitectura de red. En particular, se analiza el impacto que tiene una solución de transporte basada en IP sobre la capacidad de transporte necesaria para satisfacer los requisitos de calidad de servicio en la red de acceso. La evaluación se realiza en el contexto de la red de acceso radio de UMTS, donde se proporciona una caracterización detallada de la interfaz Iub. El análisis de requerimientos de capacidad se lleva a cabo para dos diferentes escenarios: canales dedicados y canales de alta velocidad. Posteriormente, con el objetivo de aprovechar totalmente los recursos disponibles en el acceso radio y el backhaul, esta tesis propone un marco de gestión conjunta de recursos donde la idea principal consiste en incorporar las métricas de la red de transporte dentro del problema de gestión de recursos. A fin de evaluar los beneficios del marco de gestión de recursos propuesto, esta tesis se centra en la evaluación del problema de asignación de base, como estrategia para distribuir el tráfico entre las estaciones base en función de los niveles de carga tanto en la interfaz radio como en el backhaul. Este problema se analiza inicialmente considerando una red de acceso radio genérica, mediante la definición de un modelo analítico basado en cadenas de Markov. Dicho modelo permite calcular la ganancia de capacidad que puede alcanzar la estrategia de asignación de base propuesta. Posteriormente, el análisis de la estrategia propuesta se extiende considerando tecnologías específicas de acceso radio. En particular, en el contexto de redes WCDMA se desarrolla un algoritmo de asignación de base basado en simulatedannealing cuyo objetivo es maximizar una función de utilidad que refleja el grado de satisfacción de las asignaciones respecto los recursos radio y transporte. Finalmente, esta tesis aborda el diseño y evaluación de un algoritmo de asignación de base para los futuros sistemas de banda ancha basados en OFDMA. En este caso, el problema de asignación de base se modela como un problema de optimización mediante el uso de un marco de funciones de utilidad y funciones de coste de recursos. El problema planteado, que considera que existen restricciones de recursos tanto en la interfaz radio como en el backhaul, es mapeado a un problema de optimización conocido como Multiple-Choice Multidimensional Knapsack Problem (MMKP). Posteriormente, se desarrolla un algoritmo de asignación de base heurístico, el cual es evaluado y comparado con esquemas de asignación basados exclusivamente en criterios radio. El algoritmo concebido se basa en el uso de los multiplicadores de Lagrange y está diseñado para aprovechar de manera simultánea el balanceo de carga en la intefaz radio y el backhaul.Postprint (published version

Performance Analysis and Capacity Planning of Multi-stage Stochastic Order Fulfilment Systems with Levelled Order Release and Order Deadlines

Order fulfilment systems are forced to manage a volatile customer demand while meeting customer-required short order deadlines. To handle these challenges, we introduce the Strategy of Levelled Order Release (LOR) for workload balancing over time. The contributions of this work are (1) the workload balancing concept LOR, (2) a discrete-time Markov chain for performance analysis, and (3) an algorithm for capacity planning under performance constraints in order fulfilment systems with LOR

Approaches of production planning and control under Industry 4.0: A literature review

Purpose: Industry 4.0 technologies significantly impact how production is planned, scheduled, and controlled. Literature provides different classifications of the tasks and functions of production planning and control (PPC) like the German Aachen PPC model. This research aims to identify and classify current Industry 4.0 approaches for planning and controlling production processes and to reveal researched and unexplored areas of the model. It extends a reduced version that has been published previously in Procedia Computer Science (Herrmann, Tackenberg, Padoano & Gamber, 2021) by presenting and discussing its results in more detail. Design/methodology/approach: In an exploratory literature review, we review and classify 48 publications on a full-text basis with the Aachen PPC model’s tasks and functions. Two cluster analyses reveal researched and unexplored tasks and functions of the Aachen PPC model. Findings: We propose a cyber-physical PPC architecture, which incorporates current Industry 4.0 technologies, current optimization methods, optimization objectives, and disturbances relevant for realizing a PPC system in a smart factory. Current approaches mainly focus on production control using real-time information from the shop floor, part of in-house PPC. We discuss the different layers of the cyber-physical PPC architecture and propose future research directions for the unexplored tasks and functions of the Aachen PPC model. Research limitations/implications: Limitations are the strong dependence of results on search terms used and the subjective eligibility assessment and assignment of publications to the Aachen PPC model. The selection of search terms and the texts’ interpretation is based on an individual’s assessment. The revelation of unexplored tasks and functions of the Aachen PPC model might have a different outcome if the search term combination is parameterized differently. Originality/value: Using the Aachen PPC model, which holistically models PPC, the findings give comprehensive insights into the current advances of tools, methods, and challenges relevant to planning and controlling production processes under Industry 4.0Peer Reviewe