Modelo de optimización para los requerimientos de la programación de la producción aplicado a las líneas de camiones pesados

The problem of the sequencing of production is one of the most complex problems that is frequently found in the automotive industry when producing a variety of products in the assembly lines. The objective of this article is to propose a model of the sequencing of the production of automotive components, where the main objective is to define which are the process variables that affect the number of units produced, the time of completion of the unit (since it enters the first station until it leaves the assembly lines) and the percentage of utilization of the workstations. Currently, computer simulation is one of the most used tools to analyze, design and evaluate complex production processes and being able to make decisions of the real system without affecting it.El problema de la secuenciación de la producción es uno de los problemas más complejos que se presenta en la industria automotriz al momento de producir la variedad de productos en sus líneas de ensamble. El objetivo de este artículo es proponer un modelo de la secuenciación de la producción de componentes automotrices donde se definen cuáles son las variables de proceso que afectan el número de unidades producidas, el tiempo de finalización de la unidad (desde que entra a la primera estación hasta que sale de las líneas de ensamble) y el porcentaje de utilización de las estaciones de trabajo. Actualmente la simulación por computadora es una de las herramientas más utilizadas para analizar, diseñar y evaluar los procesos productivos complejos y con ella poder tomar decisiones del sistema real sin poderlo afectar

Enfoque evolutivo basado en conocimiento para planeamiento de proyectos

El planeamiento de proyectos es una tarea central, no trivial y costosa para muchas organizaciones. En este artículo, se propone un enfoque evolutivo basado en conocimiento para asistir a los administradores de proyectos en la fase temprana del planeamiento. El enfoque diseña automáticamente planes válidos para un proyecto dado, y evalúa cada plan en relación a un objetivo de optimización que es prioritario para los administradores en la fase temprana. Dicho objetivo consiste en asignar a cada actividad del proyecto el equipo de empleados más efectivo para llevarla a cabo. Por este motivo, la evaluación de los planes es desarrollada en base a conocimiento histórico disponible sobre la efectividad de los empleados involucrados. El enfoque evolutivo propuesto es evaluado sobre ocho conjuntos de problemas de planeamiento. Los resultados obtenidos son prometedores ya que el enfoque ha logrado un nivel óptimo de efectividad sobre siete de los ocho conjuntos mencionados.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Schedule generation schemes for the job-shop problem with sequence-dependent setup times: dominance properties and computational analysis

We consider the job-shop problem with sequence-dependent setup times. We focus on the formal definition of schedule generation schemes (SGSs) based on the semi-active, active, and non-delay schedule categories. We study dominance properties of the sets of schedules obtainable with each SGS. We show how the proposed SGSs can be used within single-pass and multi-pass priority rule based heuristics. We study several priority rules for the problem and provide a comparative computational analysis of the different SGSs on sets of instances taken from the literature. The proposed SGSs significantly improve previously best-known results on a set of hard benchmark instances

Ordonnancement de tâches sous contraintes sur des métiers à tisser

Dans une usine de production de textile, il y a des métiers à tisser. Ces métiers à tisser peuvent être configurés de différentes façons. Des tâches doivent être exécutées sur ces métiers à tisser et le temps d’exécution d’une tâche est fonction du métier sur lequel elle est effectuée. De plus, chaque tâche est seulement compatible avec les métiers à tisser étant configurés de certaines façons. Un temps de mise en course peut permettre de configurer ou préparer un métier à tisser pour l’exécution d’une tâche. Le temps de mise en course est dépendant de la tâche qui précède et de celle qui suit. Nous souhaitons alors créer un horaire pour minimiser les temps de fabrication et les retards. Toutefois, certaines contraintes doivent être respectées. Lorsque des préparations surviennent sur des métiers différents en même temps, le nombre d’employés doit être suffisant. Un métier ne peut faire qu’une seule action à la fois. L’ordonnancement d’une seule machine est un problème NP-Difficile. Dans ce projet, il faut ordonnancer environ 800 tâches sur 90 machines dans un horizon de deux semaines, tout en respectant les contraintes de personnel. Des évènements stochastiques doivent être pris en compte pour obtenir un meilleur horaire. Le bris d’un fil n’étant pas un évènement rare, l’occurrence des bris est donnée sous la forme d’une loi de Poisson. Nous proposons alors une approche de résolution utilisant une heuristique de branchement basée sur le problème du commis voyageur. Cette approche permet d’obtenir de bonnes solutions pour le problème d’ordonnancement exploré. Les solutions trouvées sont 5 à 30% meilleures en termes de fonction objectif qu’une heuristique semblable à celle utilisée par l’équipe de planification de notre partenaire industriel. Nous présentons aussi un algorithme pour garantir la robustesse d’un horaire. Notre algorithme permet de générer des horaires plus réalistes et qui résistent bien aux évènements imprévus. La combinaison de ces deux pratiques mène à l’intégration et l’utilisation du produit final par notre partenaire industriel.In a textile factory, there are looms. Workers can configure the looms to weave different pieces of textiles. A loom can only weave a piece of textiles if the piece of textiles is compatible with its loom configuration. To change its configuration, a loom requires a setup. The setups are performed manually by workers. There are also sequence-dependent setups to prepare a loom for the upcoming piece of textiles. We wish to minimize the setups duration and the lateness. A solution must satisfy some constraints. The problem is subject to cumulative resources. The quantity of workers simultaneously configuring machines can’t exceed the total number of employees. A loom can only weave a piece of textiles at a time. Scheduling tasks on a single loom is an NP-Hard problem. In this project, we must schedule tasks an average of 800 tasks on 90 looms with a two-week horizon. Stochastic events might occur and must be accounted for. We must design an algorithm to create robust schedules under uncertainty. As a thread breaking during the weaving process isn’t a rare occurrence, a better schedule could greatly impact the performances of a company when applying the schedule to a real situation. We formulate that the number of breaks per task follows a Poisson distribution. First, we propose a branching heuristic based on the traveling salesperson problem in order to leverage computation times. The solutions found are 5 to 30% better according to their objective function than the ones of a greedy heuristic similar to what our industrial partner uses. We also present a filtering algorithm to guarantee robustness of solutions in respect to a confidence level. This algorithm improves robustness and creates more realist schedules. The algorithm is also efficient in computation time by achieving bound consistency in linear time. Combining both these techniques leads to the integration of our research in the decision system of our industrial partner

A survey of scheduling problems with setup times or costs

Author name used in this publication: C. T. NgAuthor name used in this publication: T. C. E. Cheng2007-2008 > Academic research: refereed > Publication in refereed journalAccepted ManuscriptPublishe

Algorithmes de dénombrement d'extensions linéaires d'un ordre partiel et application aux problèmes d'ordonnancement disjonctif

RÉSUMÉ En programmation par contraintes, une contrainte de ressource unaire est un ensemble de permutations valides des activités chacune avec une fenêtre de temps et une durée. Cette contrainte est généralisée si on considère des préséances entre activités données sous la forme d’un ensemble partiellement ordonné. Un problème d’ordonnancement disjonctif peut être modélisé par une ou plusieurs contraintes de ressource unaire auxquelles s’ajoutent des contraintes supplémentaires telles que des disjonctions entre activités de différentes ressources ou des contraintes de séquences. La recherche d’une solution au problème se fait par une série de décisions de la position relative d’une paire d’activités associées à une contrainte dont l’ordre n’est pas encore connu. L’algorithme utilisé dans le choix de la paire ainsi que la position relative est appelé heuristique de branchement. Dans le contexte de l’heuristique maxSD, il s’agit de calculer les densités de solutions de toutes les assignations de paires d’activités à un ordre et ensuite de brancher sur celle de densité maximum. Pour adapter cette heuristique aux problèmes d’ordonnancement avec contraintes de ressource unaire, on considérera les densités de permutations dans lesquelles une activité est placée avant l’autre dans l’ordre partiel associé à chaque contrainte. Pour ce faire, on propose deux algorithmes exact et heuristique pour le calcul des densités de permutations dans un ensemble partiellement ordonné. Ces algorithmes sont utilisés dans l’heuristique de branchement pour résoudre la version de satisfaction de contraintes du problème Job-Shop, un cas typique d’ordonnancement avec ressources unaires.----------ABSTRACT In constraint programming a unary resource constraint is a set of valid permutations of activities each with a time window and a duration. This constraint is generalized if we consider precedence constraints between activities given by a partially ordered set. A disjunctive scheduling problem can be stated as a combination of one or more such constraints for which some additional constraints such as disjunction or sequence of activities on different resources may be added. In this model, a solution is found by a series of decisions on the relative po- sition of a pair of activities on a same resource and for which the order is unknown. The algorithm used to select the pair and the order is called a branching heuristic. In the context of maxSD, densities of all assignments of pairs and order are computed and the assignment of maximum density is selected. In order to adapt this heuristic for scheduling problems with unary resources, we will consider the permutations of the partial order in which the rank of an activity is superior to another. For that, we propose exact and heuristic algorithms that compute the density of permutations in a partially ordered set. These algorithms are then used in branching to solve the constraint satisfaction version of the Job-Shop scheduling problem, a typical use case of scheduling with unary resource constraints