Usprawnienie przepływu materiałów w magazynie na przykładzie sterowania rozmytego

• Autorzy: Rudnik K. , Franczok K.

Warianty tytułu

EN

Improvement of the materials flow in the warehouse on the example of fuzzy control

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono zastosowanie sterowania rozmytego w celu usprawnienia przepływu materiałów w magazynie. Obiektem analiz jest zautomatyzowany magazyn szyb do produkcji okien, będący jednocześnie systemem sortowania i dostarczania szyb na linię montażową. W artykule opisano procesy przepływu materiałów w obiekcie. Przykład sterowania dotyczy wyboru pomocniczych wózków transportowych do realizacji bieżącego zadania. Przedstawiono koncepcję usprawnienia pracy pomocniczych wózków transportowych z zastosowaniem predykcji zadania. Kontynuując ideę zaprezentowano projekt sterownika rozmytego stanowiącego system Takagi-Sugeno. Sterownik minimalizuje drogę przebytą przez środek transportu z uwzględnieniem dwóch kolejnych zadań, zwracając przy tym uwagę na równomierne obciążenie wykorzystanych wózków i bezpieczeństwo. Sterownik przetestowano z wykorzystaniem symulatora maszyny oprogramowanego w TwinCAT i działającego w trybie czasu rzeczywistego.

EN

The paper describes the use of fuzzy control to improve the materials flow in the warehouse. The object of analysis is automated warehouse of glazing to windows production. The warehouse is also a system of sorting and delivering glazing to the assembly line. In the paper the processes of materials flow in the object are presented. As an example of the control, the choice of the transport trolleys to accomplishment of the current task is considered. The conception of improvement of the transport trolleys’ work using task prediction is described. The project of fuzzy controller as Takagi-Sugeno system is presented. The controller minimises the distance for trolleys and takes into account safety and even load for means of transport. The distance is minimised for two consecutive tasks. The project of fuzzy controller has been tested using a programmable machine simulator in TwinCAT, in the real-time mode.

Słowa kluczowe

PL

jakość produktów; sterowanie rozmyte; przepływ materiałów

EN

quality of products; fuzzy control; flow of materials

• Wydawca: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Poznański Instytut Technologiczny
• Czasopismo: Logistyka
• Rocznik: 2014
• Tom: nr 4
• Opis fizyczny: Bibliogr. 20 poz., rys., tab., pełen tekst na CD

Twórcy

autor

Rudnik K.

• Politechnika Opolska, Wydział Inżynierii Produkcji i Logistyki, Instytut Innowacyjności Procesów i Produktów, Katedra Inżynierii Wiedzy

autor

Franczok K.

• Fabryka Maszyn ROTOX Sp. z o. o.

Bibliografia

• 1. Błaszczyk K., Pisz I., Rozmyty system podejmowania decyzji w ocenie końcowej projektu. Komputerowo Zintegrowane Zarządzanie, red. R. Knosala, Oficyna Wydawnicza Polskiego Towarzystwa Zarządzania Produkcją, Opole 2010, 10-13.01.2010, str. 112-121.
• 2. Franczok K., A Petri net based control method for concurrent and sequentual processes in a storehouse, Zeszyty Naukowe Politechniki Opolskiej, seria Elektryka 2014, Nr 352/2014 z.70, str. 21-22.
• 3. Franczok K., Rudnik K, Usprawnienie procesu sterowania przepływem materiałów w magazynie z wykorzystaniem sieci Petriego. Logistyka, 04/2014.
• 4. Kacprzyk J., Wieloetapowe sterowanie rozmyte. Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa 2001.
• 5. Mamdani E.H., Applications of fuzzy algorithms for control of simple dynamic plant. Proceedings, IEE 121 (1974), pp. 1585–1588.
• 6. Mehrsai A., Karimi H.-R., Thoben K.-D., Scholz-Reiter B., Using Metaheuristic and Fuzzy System for the Optimization of Material Pull in a Push-Pull Flow Logistics Network. Hindawi Publishing Corporation, Mathematical Problems in Engineering, Vol. 2013, Article ID 359074.
• 7. Niemczyk A., Magazynowanie. [w:] Logistyka. Biblioteka Logistyka, red. D. Kisperska-Moroń i S. Krzyżaniak, Instytut Logistyki i Magazynowania, Poznań 2009.
• 8. Pacana A., Pawłowska B., Perłowski R., Stachowicz F., Zielecki W., Logistyka w przedsiębiorstwie. Red. W. Zieleckiego, Oficyna Wydawnicza Politechniki Rzeszowskiej, Rzeszów 2010.
• 9. Petri C.A., Communication with automata. Technical Raport no. RADC-TR-65-377, Suplement I.
• 10. Pisz I., Sęk T., Zielecki W., Logistyka w przedsiębiorstwie. Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa 2013.
• 11. Qin Z., Bai M., Ralescu D., A fuzzy control system with application to production planning problems. Information Sciences 181, (2011), pp. 1018–1027.
• 12. Rudnik K., Inference system with probabilistic-fuzzy knowledge base: theory, conception and implementation (in Polish). Wydawnictwo Politechniki Opolskiej, Opole 2013.
• 13. Rudnik K., Franczok K., Propozycja zastosowania sterowania rozmytego w magazynie/sortowni szyb okiennych. [w:] Strategie Modelowanie i Animowanie Rozwoju oraz Technologii. Dobre Praktyki, Instytut Trwałego Rozwoju, Opole 2014.
• 14. Skowronek C., Sarjusz-Wolski Z., Logistyka w przedsiębiorstwie. PWE, Warszawa 2008.
• 15. Stefanowicz B., Sztuczna Inteligencja. E-mentor nr 4(16)/2006.
• 16. Sugeno M., Kang G.T., Structure identification of fuzzy model. Fuzzy Sets and Systems, 28, 1988, pp. 15–33.
• 17. Takagi T., Sugeno M., Fuzzy Identification of Systems and Its Applications to Modeling and Control. IEEE Transactions On Systems, Man, And Cybernetics, VOL. SMC-15, NO. 1, 1985.
• 18. Woldt W. E., Dvorak B. I., Dahab M. F., Application of fuzzy set theory to industrial pollution prevention: production system modeling and life cycle assessment. Soft Computing 7 (2003), Springer-Verlag 2003, DOI 10.1007/s00500-002-0231-5, pp. 419–433.
• 19. Zadeh L.A., Fuzzy sets. Inform. Contr., 1965 vol. 8, pp. 338–353.
• 20. Zarandi M.H.Z., Zarani M.,M.,F., Saghiri S., Five crisp and fuzzy models for supply chain of an automotive manufacturing system. International Journal of Management Science and Engineering Management, Vol. 2 (2007) No. 3, pp. 178-196.