Zastosowanie logiki rozmytej do szeregowania zleceń produkcyjnych

• Autorzy: Jardzioch Andrzej , Witkowska Weronika

Identyfikatory

DOI

10.25961/ent.manag.25.02.03

Warianty tytułu

EN

Application of fuzzy logic for scheduling production orders

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

EN

The article presents an algorithm that allows using fuzzy logic to determine the effective arrangement of production orders in the production system. The main criterion used to rate was the total cost related to delayed implementation of production orders. In addition, the sum of delays of all orders and the total time of order execution were assessed. The elaborated algorithm uses fuzzy inference and allows us to estimate dynamically the effectiveness of selecting the next order from orders awaiting execution. As a result, the computational complexity of the proposed algorithm is linear. The research was conducted to assess the usefulness of the proposed algorithm. To illustrate the possibilities of the proposed algorithm, the obtained rankings were compared with those obtained using typical heuristic rules (FIFO, EDD, Johnson’s algorithm, and min changeover time). The obtained results confirmed the benefits of the proposed algorithm for scheduling production orders. The developed algorithm was implemented in Matlab and research was carried out for different series of production orders.

Słowa kluczowe

PL

proces produkcji; harmonogramowanie produkcji; minimalne koszty przezbrojenia

EN

production process; production scheduling; minimal costs of delays

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Zarządzania Produkcją
• Czasopismo: Zarządzanie Przedsiębiorstwem
• Rocznik: 2022
• Tom: Vol. 25, nr 3-4
• Strony: 15--20
• Opis fizyczny: Bibliogr. 11 poz., rys. (w tym 1 kolor.), wykr.

Twórcy

autor

Jardzioch Andrzej

• Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie, al. Piastów 19, 70-310 Szczecin

autor

Witkowska Weronika

• Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie, Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki, Polska

Bibliografia

• [1] Gola A., Jasiulewicz-Kaczmarek M., Maintenance 4.0. Technologies for Sustainable Manufacturing - an Overviev, IFAC-PapersOnLine, 52, 10, 91-96, 2019.
• [2] Jardzioch A., Skobiej B., Zastosowanie algorytmu wsadowego do szeregowania zadań produkcyjnych, Podstawy Foundations of Computing and Decision Sciences, 36, 3-4, 207-217, 2011.
• [3] Jardzioch A., Marczak W., Skobiej B., Zastosowanie logiki rozmytej w monitorowaniu stabilności procesu produkcyjnego, Wydawnictwo Uczelniane Politechniki Koszalińskiej, s. 391-404, 2019.
• [4] Krystek J., Kozik M., Analiza działania systemu gniazdowego z uwzględnieniem transportu i czasów przezbrojeń, Automatyka 2009, 13, 391-400, 2009.
• [5] Kujawińska A., Żywicki K., Hamrol A., Pająk E., System sterowania przepływem i jakością produkcji, Archiwum Technologii Maszyn i Automatyzacji, 28, 2, 95-106, 2008.
• [6] Nahavandi S., Solomona P., Application of Fuzzy Logic to Shopfloor Scheduling, Proceedings, Second New Zealand International Two-Stream Conference on Artificial Neural Networks and Expert Systems, s. 365-368, 1995.
• [7] Nouroz Islam M., Fuzzy optimisation of multi-objective job shop scheduling based on inventory information, Int. J. Services and Operations Management, 15, 2, 2013.
• [8] Oke S.A., Charles-Owaba O.E., Application of fuzzy logic control model to Gantt charting preventive maintenance scheduling, International Journal of Quality & Reliability Management, 23, 4, 441-459, 2006.
• [9] Skołud B., Wosik I., Algorytmy immunologiczne w szeregowaniu zadań produkcyjnych, Zarządzanie Przedsiębiorstwem, 11, 1, 47-56, 2008.
• [10] Wang Z.-Y., Lu C., An integrated job shop scheduling and assembly sequence planning approach for discrete manufacturing, Journal of Manufacturing Systems, 61, 27-44, 2021.
• [11] Zemczak M., Krenczyk D., Koncepcja szeregowania zleceń produkcyjnych dla systemu produkcji wielowersyjnej i wieloasortymentowej, Lubelskie Towarzystwo Naukowe, pp. 34-40, 2011.

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MEiN, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2022-2023).